CN116631223A - 用于辅助移动机器人与车辆混行的方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种用于辅助移动机器人与车辆混行的方法，该方法包括以下步骤：借助移动机器人的通信接口接收来自移动机器人周围环境中的车辆的位置信息和运动信息；根据接收到的位置信息和运动信息识别移动机器人与车辆之间的碰撞风险；响应于识别到所述碰撞风险，控制移动机器人触发至少一个应急措施，以避免移动机器人与车辆之间的碰撞。本发明还提供一种用于控制车辆的运行的方法、一种用于辅助移动机器人与车辆混行的设备和一种机器可读的存储介质。在本发明中，通过基于车联网技术收集关于附近车辆的信息，可以使移动机器人提前预测碰撞风险，并及时调整自身轨迹。由此，例如能够减小事故发生概率，也促进了流畅且和谐的交通秩序。

Description

用于辅助移动机器人与车辆混行的方法和设备

技术领域

本发明涉及一种用于辅助移动机器人与车辆混行的方法，本发明还涉及一种用于控制车辆运行的方法、一种用于辅助移动机器人与车辆混行的设备和一种机器可读的存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的发展，机器人逐渐可以替代人力执行多种工作，例如快递配送、巡检工作等。当移动机器人在户外工作时，有时不可避免地需要穿越机动车道。在复杂道路环境中，移动机器人由于其矮小的体积和特殊的外观而很容易被周围车辆忽视。在这种情况下，如果移动机器人在穿越马路过程中未及时注意到来往车辆，则极易引发安全事故。

目前，提出为移动机器人配备环境感知和决策功能，以便在确定周围环境中存在危险情况及时调整自身的运动轨迹。但是，目前移动机器人的环境感知能力和范围存在一定限制，当车辆从较远的地方快速接近或者在路口处突然拐到移动机器人正在穿越的道路区段时，移动机器人很有可能来不及对此做出反应。

在这种背景下，期待提供一种用于在移动机器人与车辆的混行场景中辅助移动机器人行驶的方案，以提高交通安全性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于辅助移动机器人与车辆混行的方法、一种用于控制车辆的运行的方法和一种用于辅助移动机器人与车辆混行的设备和一种机器可读的存储介质，以至少解决现有技术中的部分问题。

根据本发明的第一方面，提供一种用于辅助移动机器人与车辆混行的方法，所述方法包括以下步骤：

借助移动机器人的通信接口接收来自移动机器人周围环境中的车辆的位置信息和运动信息；

根据接收到的位置信息和运动信息识别移动机器人与车辆之间的碰撞风险；以及

响应于识别到所述碰撞风险，控制移动机器人触发至少一个应急措施，以避免移动机器人与车辆之间的碰撞。

本发明尤其包括以下技术构思：目前认识到，如果车辆和移动机器人在道路中央相遇并且如果移动机器人未及时识别到车辆，由车辆和移动机器人组成的混合行驶就可能导致严重安全问题。在这种情况下，通过基于车联网技术收集关于附近车辆的信息，可以使移动机器人提前预测碰撞风险，并及时调整自身轨迹。由此，能够以有利的方式减小事故发生概率，而且也促进了流畅且和谐的交通秩序。

可选地，所述方法还包括以下步骤：检查移动机器人是否打算进入或已经处于与车辆的混行场景中，在所述混行场景中，移动机器人与车辆在相同的道路区段中行驶；以及，仅当识别到移动机器人打算进入或已经处于与车辆的混行场景中时，才借助移动机器人的通信接口接收车辆的位置信息和运动信息，和/或，才根据接收到的车辆的位置信息和运动信息识别移动机器人与车辆之间的碰撞风险。

可选地，在以下情况下确定识别到移动机器人与车辆的混行场景：移动机器人打算从道路区段的一侧穿过道路区段而到达道路区段的另一侧，和/或，移动机器人到达路口区域处。

可选地，控制移动机器人触发至少一个应急措施包括：减小移动机器人当前的行驶速度、控制移动机器人停止移动、控制移动机器人从当前位置退回到非机动车区域、改变移动机器人的预规划的行驶轨迹和/或控制移动机器人向周围环境发出警报信号。

可选地，通过以下方式识别移动机器人与车辆之间的碰撞风险：检查移动机器人的行驶轨迹与车辆的行驶轨迹之间的时空重叠可能性；以及，在所述时空重叠可能性大于预设阈值时确定识别到移动机器人与车辆之间的碰撞风险。

可选地，所述方法还包括以下步骤：控制移动机器人开始执行或继续保持当前的移动行为而表现出相对于所述车辆的先行意图，并且检查车辆对移动机器人的先行意图的反应；以及，响应于识别到车辆对移动机器人的先行意图的不允许反应，控制移动机器人中断当前的移动行为，响应于未识别到车辆对移动机器人的先行意图的不允许反应，控制移动机器人继续保持当前的移动行为。

可选地，所述移动机器人具有自主行驶功能且所述移动机器人的自动化程度比所述车辆的自动化程度低。

根据本发明的第二方面，提供一种用于控制车辆的运行的方法，其中，所述方法包括以下步骤：

借助车辆的车载传感器获取车辆的位置信息和运动信息；

根据所述位置信息和运动信息判断车辆是否打算进入或已经处于与移动机器人的混行场景中，在所述混行场景中，车辆与移动机器人在相同的道路区段中行驶；以及

响应于判断出车辆打算进入或已经处于与移动机器人的混行场景中，控制车辆向周围环境发送其自身的位置信息和运动信息。

根据本发明的第三方面，提供一种用于辅助移动机器人与车辆混行的设备，所述设备用于执行根据本发明的第一方面所述的方法，所述设备包括：

获取模块，其被配置为能够借助移动机器人的通信接口接收来自移动机器人周围环境中的车辆的位置信息和运动信息；

分析模块，其被配置为能够根据接收到的所述位置信息和运动信息识别移动机器人与车辆的碰撞风险；以及

控制模块，其被配置为能够响应于识别到所述碰撞风险，控制移动机器人触发至少一个应急措施，以避免移动机器人与车辆之间的碰撞。

根据本发明的第四方面，提供一种机器可读的存储介质，在所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序用于当在计算机上运行时执行根据本发明的第一方面和/或第二方面所述的方法。

附图说明

下面，通过参看附图更详细地描述本发明，可以更好地理解本发明的原理、特点和优点。附图包括：

图1示出了根据本发明的一个示例性实施例的用于辅助移动机器人与车辆混行的设备的框图；

图2示出了根据本发明的一个示例性实施例的用于辅助移动机器人与车辆混行的方法的流程图；

图3示出了根据本发明的另一示例性实施例的用于辅助移动机器人与车辆混行的方法的流程图；

图4示出了根据本发明的一个示例性实施例的用于控制车辆的运行的方法的流程图；以及

图5示出了在一个示例性应用场景中借助根据本发明的方法辅助移动机器人与车辆混行的示意图。

具体实施方式

为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案以及有益的技术效果更加清楚明白，以下将结合附图以及多个示例性实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，而不是用于限定本发明的保护范围。

图1示出了根据本发明的一个示例性实施例的用于辅助移动机器人与车辆混行的设备的框图。

如图1所示，移动机器人200包括根据本发明的设备1。在此，移动机器人200例如还包括由摄像头、雷达传感器、激光雷达传感器和超声波传感器等构成的环境感知模块11。借助该环境感知模块11，移动机器人200例如能够执行障碍物探测、道路结构识别、行进路线规划等多种功能，以支持至少部分自主的行驶。此外，移动机器人200例如还包括定位导航单元12以及基于车联网技术的通信接口13。借助定位导航单元12，移动机器人200能够实时地确定其在数字地图中的位置和导航路线。借助通信接口13，移动机器人200能够从附近的其他交通对象、基础设施和/或机器人调度中心接收信息，并且还可以将移动机器人200收集的环境感知信息共享给其他交通对象。在此应注意，除了在图1中示出的传感器之外，移动机器人200还可能包括其他类型及数量的传感器，本发明对此不进行具体限制。

目前认识到，由于移动机器人200自身的高度和特殊形态，其环境感知模块11存在较大盲区而且在探测精度上也存在一定限制。因此，如果仅依赖环境感知模块11的检测结果，可能发生事故，这尤其在移动机器人200需要穿越机动车道才能完成交付任务时是特别危险的。为了能够在移动机器人200与车辆的混行场景中辅助移动机器人200行驶，设备1例如包括获取模块10、分析模块20和控制模块30，这些模块在通信技术上彼此连接。

获取模块10用于借助移动机器人200的通信接口13接收来自移动机器人200周围环境中的车辆的位置信息和运动信息。获取模块10例如连接到移动机器人200的通信接口13，由此可基于车联网技术从附近的车辆、基础设施和/或云端服务器接收关于车辆的信息，并且在有些情况下还能够向位于周围环境中的车辆发送关于位置信息和运动信息的询问请求。附加地，获取模块10还可从移动机器人200的环境感知模块11接收周围环境的图像信息或视频信息，然后借助经训练的机器学习模型(对象分类器和/或人工神经网络)辨识出车辆并提取车辆的位置信息和运动信息。可选地，获取模块10还可从环境感知模块11接收雷达传感器信号和激光雷达传感器信号，从而可以基于传感器融合技术对图像识别结果进行补充或验证。

分析模块20从获取模块10接收移动机器人周围环境中的车辆的位置信息和运动信息，并基于此识别移动机器人200与车辆的碰撞风险。为此，分析模块20例如基于针对车辆的观测结果执行运动估计和目标跟踪，从而可以预测出车辆在未来一段时间内的行驶意图。此外，分析模块20例如还可以访问移动机器人200自身的状态传感器，然后将移动机器人自身的状态信息与车辆的状态信息进行比较，以确定移动机器人200相对于附近车辆的距离及速度，并由此评估是否存在碰撞风险。可选地，分析模块20还可连接到移动机器人200的定位导航单元12，以估计出移动机器人200在数字地图上的位置。由此，分析模块20还可结合移动机器人200自身的位置和预先规划出的导航路线来识别其当前所处的交通场景，从而在执行碰撞分析之前预先确定其是否处于与车辆的混行场景中。

控制模块30用于响应于识别到碰撞风险，控制移动机器人200触发至少一个应急措施，以避免移动机器人200与车辆之间的碰撞。为此，控制模块30例如可以连接到移动机器人200的引导机构，以便通过对移动机器人200的油门、刹车、转向单元等引导机构的控制而改变移动机器人200的行驶速度或行驶方向。另外，控制模块30还可以连接到移动机器人200的警报输出单元，由此还能以声学和/或光学方式向周围环境发出警报，以引起附近车辆的注意。

应注意的是，虽然设备1的各个子模块10、20、30在图1中被示出为连接到移动机器人200的各感知模块或执行机构，然而也可能的是，这些模块10、20、30直接构造为或包括上述感知模块或执行机构。

图2示出了根据本发明的一个示例性实施例的用于辅助移动机器人与车辆混行的方法的流程图。该方法示例性地包括步骤S1-S3，并且例如可以在使用图1所示的设备1的情况下实施。

在步骤S1中，借助移动机器人的通信接口接收来自移动机器人周围环境中的车辆的位置信息和运动信息。

这里提到的车辆可以被构造为完全自主地引导，或者也可以被部分自主地引导。另外，车辆也可以由驾驶员手动地引导。移动机器人例如可以是被配置用于运送快递、食品、货物等物品的自主机器人，其包括不同类型的环境感知模块及决策模块。示例性地，移动机器人根据系统记录的配送地址规划路线并在人行道上行进，在到达配送地址时，移动机器人可自主将货物取下或与收件人取得联系。在行驶过程中，不可避免地，移动机器人需要穿越仅供机动车辆通行的道路区段，才能到达位于另一端的人行道。

在一个实施例中，移动机器人的自动化程度低于被完全自主引导的车辆。这意味着，移动机器人的环境感知精度、反应灵敏度和避障决策水平都明显低于在道路中行驶的自动驾驶车辆，或者甚至可能缺乏对超出一定范围的对象的探测能力。因此，对于移动机器人来说，需要基于车联网技术来帮助其识别潜在危险的移动物体。这样一来，即使移动机器人未及时探测到正在接近的车辆(例如由于移动机器人的视线被遮挡)，其也可基于这种超视距信息提前了解移动车辆的存在性。

这里，车辆的“位置信息”例如包括基于全球定位系统(GPS)确定的车辆的地理位置坐标，或者，也可包括车辆相对于特定基础设施的方位信息(例如相对于交叉路口的位置或距离)。车辆的“运动信息”例如包括车辆的行驶速度、加速度、最大速度限制、行驶方向、行驶轨迹或预先规划出的行驶路线。另外，车辆的“运动信息”除了包括上面提到的原始状态数据，也可包括经处理和整合的“行驶意图信息”，这例如可以是“即将在交叉路口处左转”或者“即将执行并道操作”等。

在步骤S2中，根据接收到的位置信息和运动信息识别移动机器人与车辆之间的碰撞风险。

在一个实施例中，可基于移动机器人和车辆的相对运动关系和相对位置关系来预估碰撞风险。例如，可以计算移动机器人与目标车辆的碰撞时间，如果碰撞时间小于预设时间阈值，则表示从运动特性角度分析，目标车辆已经距离移动机器人非常近或者正在以高速行驶，从而构成较大威胁。在这种情况下，可以确定移动机器人与车辆之间存在碰撞风险。在此，例如可以按照目标车辆的型号从数据库调用适用于特定车辆类型的时间阈值。

在步骤S3中，响应于识别到碰撞风险，控制移动机器人触发至少一个应急措施，以避免移动机器人与车辆之间的碰撞。

在一个实施例中，控制移动机器人触发至少一个应急措施包括：减小移动机器人当前的行驶速度、控制移动机器人停止移动、控制移动机器人从当前位置退回到非机动车区域、改变移动机器人的预规划的行驶轨迹和/或控制移动机器人向周围环境发出警报信号。

在另一实施例中，还可以在移动机器人中存储多种类型的应急策略，并针对具体的紧急程度分配不同的应急策略。在碰撞风险较小时，可以使移动机器人适当减速或者原地等待。随着碰撞风险的增加，可以使移动机器人的制动强度增大或者退回到非机动车区域，以进一步提高安全性。

在另一实施例中，还可以借助移动机器人的通信接口接收由附近车辆发出的通行建议，以指导移动机器人更有效地规划路线。例如，在移动机器人原地等待期间，当接收到由周边车辆发送的恢复通行信号时，可以从停止位置重新开始移动。由此，极大地促进了交通流的流畅性。

图3示出了根据本发明的另一示例性实施例的用于辅助移动机器人与车辆混行的方法的流程图。在该示例性实施例中，图2所示方法的步骤S3被示出为包括子步骤S31-S34，另外该方法还包括附加步骤S0。这里，图3与图2所示方法所包含的相同步骤具有相同参考标记S1、S2，对这些步骤可参考上文结合图2所做出的说明，在此不再赘述。

在图3所示实施例中，在步骤S1中基于通信网络接收周围车辆的位置信息和运动信息之前，在可选的步骤S0中检查移动机器人是否打算进入或已经处于与车辆的混行场景中，在所述混行场景中，移动机器人与车辆在相同的道路区段中行驶。

在本发明的意义上，混行场景尤其理解为以下场景：在所述场景中，移动机器人与车辆在时间上依次地或者几乎同时地在同一道路区段中通行，因此构成了具有不同自动化程度的车辆和移动机器人混合运行的情况。应理解，这里的“道路区段”不包括人行道区域和非机动车通行区域，而是仅包括可由车辆行驶的路面区域。

为了执行这种识别，例如可以结合移动机器人在数字地图中的位置信息确定移动机器人所处的交通场景。例如，在以下情况下确定识别到移动机器人与车辆的混行场景：移动机器人打算从道路区段的一侧穿过该道路区段而到达另一侧，和/或，移动机器人到达路口区域处。

如果在步骤S0中未识别到移动机器人即将进入或处于上述混行场景中，则可以保持移动机器人的通信接口处于休眠状态，并继续在步骤S0中执行这种检查。在休眠状态中，通信接口例如以较大时间间隔监听来自周围环境的数据或向周围环境传输数据，并因此相比于激活状态具有更小能耗。

如果在步骤S0中识别到移动机器人打算进入或已经处于与车辆的混行场景中，则在步骤S1中借助移动机器人的通信接口接收车辆的位置信息和运动信息。在另一未示出的实施例中，仅当在步骤S0中识别到混行场景时，才根据接收到的车辆的位置信息和运动信息识别移动机器人与车辆之间的碰撞风险。这表示，移动机器人的通信接口不必一直处于激活状态，或者说不必一直保持监听状态，而是仅在特定场景中才开启。由此，不仅可节省能耗，也可避免非必要的信息干扰常规的导航决策。例如，如果移动机器人始终在人行道上或建筑物内部行驶，则无需特别关注行车道上的往来车辆动态。

在获取了车辆的位置信息和运动信息之后，可以在接下来的步骤S2中进一步判断：在移动机器人与车辆之间是否存在碰撞风险。

在一个实施例中，可以将移动机器人的行驶轨迹与车辆的行驶轨迹进行比较，并分析两者之间的时空重叠可能性，然后与时空重叠可能性正相关地确定碰撞风险。例如，可以在计算出的时空重叠可能性大于预设阈值时确定移动机器人与车辆之间存在碰撞风险。

如果在步骤S2中判断出移动机器人与车辆之间不存在碰撞风险，则不改变移动机器人当前的运动状态和行驶轨迹，以使其继续穿越道路区段。同时，继续保持在步骤S2中结合实时的周围环境检测结果执行这种判断。

如果在步骤S2中判断出移动机器人与车辆之间存在碰撞风险，则在接下来的步骤S31-S33中控制移动机器人触发至少一个应急措施，以避免碰撞。

具体地，在步骤S31中，例如可以控制移动机器人开始执行或继续保持当前的移动行为而表现出相对于车辆的先行意图。这里，“表现出先行意图”意味着移动机器人至少以视觉或听觉可感知方式向车辆传达：移动机器人期望通过运动的推进而在该车辆到达之前率先通过轨迹交叉区域。

在步骤S32中，检查车辆对移动机器人的先行意图的反应，并判断车辆是否存在对移动机器人表现出的先行意图的不允许反应。作为示例，可以基于图像识别技术或多传感器融合技术来执行这种判断，并且当探测到车辆的以下行为时判断出存在不允许反应：

-接收到车辆向移动机器人发送的禁止前行指令；

-车辆的前车灯闪烁；

-车辆保持当前速度行驶；

-车辆以增大的速度行驶；和/或

-车辆鸣笛。

响应于在步骤S32中识别到车辆对移动机器人的先行意图的不允许反应，在步骤S33中控制移动机器人中断当前的移动行为。还可能的是，控制移动机器人在其后方没有障碍物的前提下退回到机动车区域并执行等待操作，直到风险消除。

响应于在步骤S32中未识别到车辆对移动机器人的先行意图的不允许反应，在可以在步骤S34中控制移动机器人继续保持当前的移动行为。例如，可以控制移动机器人按照预定轨迹继续穿越道路区段，以到达位于对侧的人行道。

应注意的是，虽然参考图3仅示出了在存在碰撞风险时使移动机器人表现出先行意图的情况，但同样可以设想，将碰撞风险划分为不同等级，并仅在碰撞风险较低的情况下使移动机器人尝试这种先行操作，而在碰撞风险高于特定水平时直接让移动机器人采取紧急制动等其他主动避障行为。

图4示出了根据本发明的一个示例性实施例的用于控制车辆的运行的方法的流程图。该方法示例性地包括步骤S100-S300。

在步骤S100中，借助车辆的车载传感器获取车辆的位置信息和运动信息。这里，位置信息可以以地理坐标的形式存在，也可以以数字地图中的实时位置或者以车辆所处的交通场景(例如交叉路口、停车场和/或高速公路等)的形式存在。借助车辆自身的状态传感器，可以获得其运动速度、行驶方向、加速度等信息作为运动信息。另外，还可以依据预存储的导航路线和速度限制来获取车辆的导航目的地和路径规划信息。

在步骤S200中，根据车辆的位置信息和运动信息判断车辆是否打算进入或已经处于与移动机器人的混行场景中，在所述混行场景中，车辆与移动机器人在相同的道路区段中行驶。

在该步骤中，例如可以结合车辆在数字地图中的实时位置判断移动机器人是否到达路口区域，并在车辆处于路口区域的情况下确定识别到混行场景。又例如，也可以探测周边道路环境中的移动机器人存在性，并在识别到移动机器人时确认识别到混行场景。在上述第一种示例中，没有结合移动机器人存在性来执行判断，而是直接根据交通情境来推断很大概率会涉及与移动机器人的混合行驶的情况，节省了感知开销。在上述第二种示例中，根据关于移动机器人的探测结果来执行判断，在场景识别方面具有更高准确性。在实际应用中，具体以哪种方式来识别混行场景可根据需要自由选择。

在步骤S300中，响应于判断出车辆打算进入或已经处于与移动机器人的混行场景中，控制车辆向周围环境发送其自身的位置信息和运动信息。

在一个实施例中，当车辆即将到达路口区域时(例如距路口区域还有20米时)，可以开始借助车联网技术将车辆自身的位置、行驶速度、行驶方向、所在车道、预规划的直行操作或转弯操作发送到周围环境中。由此，如果有移动机器人正打算在路口区域进入机动车道，则会接收到这种信息，并提前根据车辆的动态调整其自身运动状态或轨迹，以使碰撞风险最小化。

图5示出了在一个示例性应用场景中借助根据本发明的方法辅助移动机器人与车辆混行的示意图。

在图5所示场景中，移动机器人200正在人行道520上行驶，为了在位于对面的人行道510上继续行驶，该移动机器人200需要穿过前方沿水平方向延伸的道路区段。自主行驶的第一车辆100正在第一道路501上行驶并即将到达路口区域500。在此，第一车辆100例如打算在路口区域500采取右转操作，以便转换到第二道路502上继续行驶，该第二道路502相对于第一道路501在垂直的方向上延伸。另外，还观察到第二车辆101在第三道路503上行驶，并即将直行通过路口区域500，以到达与第三道路503沿同方向延伸的第四道路504上继续行驶。

在该场景中，由于移动机器人200的环境感知能力有限，因此一旦其没有及时识别到正在接近的第一车辆100和第二车辆101，在穿越机动车道过程中极易发生碰撞事故。

为了避免上述情况，一方面，当第一车辆100和第二车辆101即将到达路口区域500时，它们分别借助通信接口向周围环境不断发送其自身的位置信息和运动信息。另一方面，当移动机器人200行驶到达路口区域500时且打算穿越马路时，会借助通信接口从周围环境接收周边车辆100、101所共享的位置信息和运动信息，然后结合其自身的状态信息分析移动机器人200与这些车辆100、101之间的碰撞风险。

在图5所示场景中，移动机器人200例如基于接收到的信息分析得出：移动机器人200的行驶轨迹210与第一车辆100的行驶轨迹110会在第一交叉点C1处发生交叉，并且如果移动机器人200继续保持当前速度行驶，其将会与第一车辆100在时间上同步地到达该第一交叉点C1。另外，在移动机器人200侧还判断出：移动机器人200的行驶轨迹210将会与第二车辆101的行驶轨迹111在第二交叉点C2处发生时空重叠。因此，移动机器人200与第一车辆100和第二车辆101均存在碰撞风险。

响应于这种情况，在一个实施例中，如果移动机器人200尚未从人行道520进入前方的机动车道503，则可以让移动机器人200暂时停止运动，并在原地等待，直至所计算出的碰撞风险解除。在另一实施例中，如果移动机器人200已离开人行道520而进入前方的机动车道503，则可以对其进行紧急制动，以使移动机器人200立即减速刹停。如有必要，也可以使移动机器人200退回到其后方的人行道520，并等待碰撞风险降低后在合适的时机重新尝试穿越马路。此外，还可以通过移动机器人200向周围环境发出警报提示，以让周边车辆100、101及时观察到该移动机器人200，并采取相应避障措施。通过这些应急措施，可以降低移动机器人200在上述混行场景中的碰撞风险，提高了交通安全性。

尽管这里详细描述了本发明的特定实施方式，但它们仅仅是为了解释的目的而给出的，而不应认为它们对本发明的范围构成限制。在不脱离本发明精神和范围的前提下，各种替换、变更和改造可被构想出来。

Claims (10)

1.一种用于辅助移动机器人(200)与车辆(100)混行的方法，所述方法包括以下步骤：

借助移动机器人(200)的通信接口(13)接收来自移动机器人(200)周围环境中的车辆(100)的位置信息和运动信息；

根据接收到的位置信息和运动信息识别移动机器人(200)与车辆(100)之间的碰撞风险；以及

响应于识别到所述碰撞风险，控制移动机器人(200)触发至少一个应急措施，以避免移动机器人(200)与车辆(100)之间的碰撞。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括以下步骤：

检查移动机器人(200)是否打算进入或已经处于与车辆(100)的混行场景中，在所述混行场景中，移动机器人(200)与车辆(100)在相同的道路区段中行驶；以及

仅当识别到移动机器人(200)打算进入或已经处于与车辆(100)的混行场景中时，才借助移动机器人(200)的通信接口(13)接收车辆(100)的位置信息和运动信息，和/或，才根据接收到的车辆(100)的位置信息和运动信息识别移动机器人(200)与车辆(100)之间的碰撞风险。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，在以下情况下确定识别到移动机器人(200)与车辆(100)的混行场景：移动机器人(200)打算从道路区段的一侧穿过道路区段而到达道路区段的另一侧，和/或，移动机器人(200)到达路口区域(500)处。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，控制移动机器人(200)触发至少一个应急措施包括：减小移动机器人(200)当前的行驶速度、控制移动机器人(200)停止移动、控制移动机器人(200)从当前位置退回到非机动车区域、改变移动机器人(200)的预规划的行驶轨迹(210)和/或控制移动机器人(200)向周围环境发出警报信号。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，通过以下方式识别移动机器人(200)与车辆(100)之间的碰撞风险：

检查移动机器人(200)的行驶轨迹(210)与车辆(100)的行驶轨迹(110)之间的时空重叠可能性；以及

在所述时空重叠可能性大于预设阈值时确定识别到移动机器人(200)与车辆(100)之间的碰撞风险。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述方法还包括以下步骤：

控制移动机器人(200)开始执行或继续保持当前的移动行为而表现出相对于所述车辆(100)的先行意图，并且检查车辆(100)对移动机器人(200)的先行意图的反应；以及

响应于识别到车辆(100)对移动机器人(200)的先行意图的不允许反应，控制移动机器人(200)中断当前的移动行为，响应于未识别到车辆(100)对移动机器人(200)的先行意图的不允许反应，控制移动机器人(200)继续保持当前的移动行为。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，所述移动机器人(200)具有自主行驶功能且所述移动机器人(200)的自动化程度比所述车辆(100)的自动化程度低。

8.一种用于控制车辆(100)的运行的方法，其中，所述方法包括以下步骤：

借助车辆(100)的车载传感器获取车辆(100)的位置信息和运动信息；

根据所述位置信息和运动信息判断车辆(100)是否打算进入或已经处于与移动机器人(200)的混行场景中，在所述混行场景中，车辆(100)与移动机器人(200)在相同的道路区段中行驶；以及

响应于判断出车辆(100)打算进入或已经处于与移动机器人(200)的混行场景中，控制车辆(100)向周围环境发送其自身的位置信息和运动信息。

9.一种用于辅助移动机器人(200)与车辆(100)混行的设备(1)，所述设备(1)用于执行根据权利要求1至7中任一项所述的方法，所述设备(1)包括：

获取模块(10)，其被配置为能够借助移动机器人(200)的通信接口(13)接收来自移动机器人(200)周围环境中的车辆(100)的位置信息和运动信息；

分析模块(20)，其被配置为能够根据接收到的所述位置信息和运动信息识别移动机器人(200)与车辆(100)的碰撞风险；以及

控制模块(30)，其被配置为能够响应于识别到所述碰撞风险，控制移动机器人(200)触发至少一个应急措施，以避免移动机器人(200)与车辆(100)之间的碰撞。

10.一种机器可读的存储介质，在所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序用于当在计算机上运行时执行根据权利要求1至8中任一项所述的方法。