CN116674534A - 应用于智能网联车辆的行驶风险预测的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种应用于智能网联车辆的行驶风险预测的方法和装置，涉及智能网联车辆自动驾驶技术领域。云服务器根据第一车辆的行驶信息和该第一车辆预设距离范围内的至少一辆第二车辆的行驶信息，确定在目标区域是否存在与该第一车辆发生碰撞风险的目标第二车辆，进而在存在目标第二车辆的情况下向该第一车辆发送预警信息，使得接收到预警信息的第一车辆进行行驶状态调整，从而降低或避免车辆发生碰撞的风险。

Description

应用于智能网联车辆的行驶风险预测的方法和装置

技术领域

本申请实施例涉及智能网联车辆自动驾驶技术领域，尤其涉及一种应用于智能网联车辆的行驶风险预测的方法和装置。

背景技术

智能网联车辆(Intelligent Connected Vehicle)是指车联网与智能车的有机联合，不仅搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等单车智能装置，还能通过通信网络(例如5G网络)实现车与人、车、路、后台等智能信息交换共享的新一代汽车。

智能网联车辆可以支持车辆自主驾驶，例如可以实现直线，转弯等安全行驶等。目前对于自动驾驶车辆，在通过十字路口时，由于路况比较复杂，要求会车车辆均具备LTE-车联网(vehicle to everything，V2X)行车电脑或车载单元(On Board Unit，OBU)，该LTE-V2X OBU可以对外广播自己的行驶状态信息，这样通过会车车辆之间的相互检测实现降低或避免碰撞风险。

然而，目前在车辆内设置LTE-V2X OBU的渗透缓慢，道路上行驶的车辆基本都不具备LTE-V2X OBU，即使未来LTE-V2X OBU已经大量装备，但在真实的道路环境中，依然可能会存在LTE-V2X车辆与非LTE-V2X车辆混行的情况。因此，如何实现自动驾驶车辆降低或避免碰撞风险亟待解决。

发明内容

本申请提供一种应用于智能网联车辆自动驾驶的行驶风险预测的方法和装置，能够有助于降低或避免车辆发生碰撞的风险。

第一方面，本申请实施例提供一种应用于智能网联车辆的行驶风险预测的方法，包括：

获取第一车辆的行驶信息；

获取所述第一车辆预设距离范围内至少一辆第二车辆的行驶信息；

根据所述第一车的行驶信息和所述至少一辆第二车辆的行驶信息，确定在该预设距离范围内的目标区域是否存在与所述第一车辆发生碰撞风险的目标第二车辆；

在确定存在所述目标第二车辆的情况下，向所述第一车辆发送预警信息，所述预警信息用于调整所述第一车辆的行驶状态。

第二方面，本申请实施例提供一种应用于智能网联车辆的行驶风险预测的方法，包括：

接收预警信息，所述预警信息用于调整第一车辆的行驶状态；

根据所述预警信息，调整所述第一车辆的行驶状态。

在一些可能的实现方式中，所述预警信息包括所述第一车辆的行驶速度调整范围，所述根据所述预警信息，调整所述第一车辆的行驶状态包括：将所述第一车辆的速度调整为所述行驶速度调整范围内。

第三方面，本申请实施例提供一种应用于智能网联车辆的行驶风险预测的方法，包括：

获取第一车辆的行驶信息；

获取所述第一车辆预设距离范围内至少一辆车辆的行驶信息；

根据所述第一车辆的行驶信息和所述至少一辆车辆的行驶信息，确定在该预设距离范围内的目标区域与所述第一车辆存在发生碰撞风险的至少一辆第二车辆；

向所述第一车辆发送所述至少一辆第二车辆的行驶信息，所述至少一辆第二车辆的行驶信息用于所述第一车辆确定即将与所述第一车辆发生碰撞的目标第二车辆。

第四方面，本申请实施例提供一种应用于智能网联车辆的行驶风险预测的方法，包括：

获取第一车辆的行驶信息；

接收至少一辆第二车辆的行驶信息，所述至少一辆第二车辆为与所述第一车辆存在发生碰撞风险的车辆；

根据所述第一车辆的行驶信息和所述至少一辆第二车辆的行驶信息，确定目标第二车辆，所述目标第二车辆为所述至少一辆第二车辆中即将与第一车辆发生碰撞的车辆；

发出预警信息，所述预警信息用于调整所述第一车辆的行驶状态。

第五方面，本申请实施例提供一种应用于智能网联车辆的行驶风险预测的装置，包括：

收发单元，用于获取第一车辆的行驶信息；

所述收发单元，还用于获取所述第一车辆预设距离范围内至少一辆第二车辆的行驶信息；

处理单元，用于根据所述第一车的行驶信息和所述至少一辆第二车辆的行驶信息，确定在预设距离范围内的目标区域是否存在与所述第一车辆发生碰撞风险的目标第二车辆；

所述收发单元，还用于在确定存在所述目标第二车辆的情况下，向所述第一车辆发送预警信息，所述预警信息用于调整所述第一车辆的行驶状态。

第六方面，本申请实施例提供一种应用于智能网联车辆的行驶风险预测的装置，包括：

收发单元，用于接收预警信息，所述预警信息用于调整第一车辆的行驶状态；

处理单元，用于根据所述预警信息，调整所述第一车辆的行驶状态。

第七方面，本申请实施例提供一种应用于智能网联车辆的行驶风险预测的装置，包括：

收发单元，用于获取第一车辆的行驶信息；

所述收发单元，还用于获取所述第一车辆预设距离范围内至少一辆车辆的行驶信息；

处理单元，用于根据所述第一车辆的行驶信息和所述至少一辆车辆的行驶信息，确定在预设距离范围内的目标区域与所述第一车辆存在发生碰撞风险的至少一辆第二车辆；

所述收发单元，还用于向所述第一车辆发送所述至少一辆第二车辆的行驶信息，所述至少一辆第二车辆的行驶信息用于所述第一车辆确定即将与所述第一车辆发生碰撞的目标第二车辆。

第八方面，本申请实施例提供一种应用于智能网联车辆的行驶风险预测的装置，包括：

收发单元，用于获取第一车辆的行驶信息；

所述收发单元，还用于接收至少一辆第二车辆的行驶信息，所述至少一辆第二车辆为与所述第一车辆存在发生碰撞风险的车辆；

处理单元，用于根据所述第一车辆的行驶信息和所述至少一辆第二车辆的行驶信息，确定目标第二车辆，所述目标第二车辆为所述至少一辆第二车辆中即将与第一车辆发生碰撞的车辆；

所述收发单元，还用于发出预警信息，所述预警信息用于调整所述第一车辆的行驶状态。

第九方面，本申请实施例提供一种装置，包括：处理器和存储器，该存储器用于存储计算机程序，该处理器用于调用并运行该存储器中存储的计算机程序，执行如第一方面至第四方面中任一方面或其各实现方式中的方法。

第十方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时使得计算机执行如第一方面至第四方面中任一方面或其各实现方式中的方法。

第十一方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，该计算机程序指令使得计算机执行如第一方面至第四方面中任一方面或其各实现方式中的方法。

第十二方面，本申请实施例提供一种计算机程序，计算机程序使得计算机执行如第一方面至第四方面中任一方面或其各实现方式中的方法。

在本申请实施例中，云服务器根据第一车辆的行驶信息和该第一车辆预设距离范围内的至少一辆第二车辆的行驶信息，确定在目标区域是否存在与该第一车辆发生碰撞风险的目标第二车辆，进而在存在目标第二车辆的情况下向该第一车辆发送预警信息，使得接收到预警信息的第一车辆进行行驶状态调整，从而降低或避免车辆发生碰撞的风险。

附图说明

图1为本申请实施例的一种应用场景的示意图；

图2为本申请实施例的另一种应用场景的示意图；

图3为传统方案中自动驾驶会车的示意图；

图4为本申请实施例提供的一种应用于智能网联车辆的行驶风险预测的方法的示意流程图；

图5为本申请实施例提供的另一种应用于智能网联车辆的行驶风险预测的方法的示意图；

图6为本申请实施例提供的一种应用于智能网联车辆的行驶风险预测的装置的示意性框图；

图7为本申请实施例提供的另一种应用于智能网联车辆的行驶风险预测的装置的示意性框图；

图8是本申请实施例提供的应用于智能网联车辆的行驶风险预测的装置的示意性结构图；

图9是本申请实施例提供的应用于智能网联车辆的行驶风险预测的装置的示意性结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

本申请实施例应用于人工智能技术领域。其中，人工智能(ArtificialIntelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。

人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。

随着人工智能技术研究和进步，人工智能技术在多个领域展开研究和应用，例如常见的智能家居、智能穿戴设备、虚拟助理、智能音箱、智能营销、无人驾驶、自动驾驶、无人机、机器人、智能医疗、智能客服等，相信随着技术的发展，人工智能技术将在更多的领域得到应用，并发挥越来越重要的价值。

本申请实施例可涉及人工智能技术中的自动驾驶技术。自动驾驶技术依靠人工智能、计算机视觉、雷达、监测装置和全球定位系统的协同合作，让计算机可以在没有任何人类主动操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术通常包括高精度地图、环境感知、行为决策、路径规划、运动控制等技术。自动驾驶技术有广泛的应用前景。

本申请实施例还可涉及人工智能技术中的云计算技术。云计算(cloudcomputing)是一种计算模式，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。

作为云计算的基础能力提供商，会建立云计算资源池(简称云平台，一般称为IaaS(Infrastructure as a Service，基础设施即服务)平台，在资源池中部署多种类型的虚拟资源，供外部客户选择使用。云计算资源池中主要包括：计算设备(为虚拟化机器，包含操作系统)、存储设备、网络设备。

按照逻辑功能划分，在基础设施即服务(Infrastructure as a Service，IaaS)层上可以部署平台即服务(Platform as a Service,PaaS)层，PaaS层之上再部署软件即服务(Software as a Service,SaaS)层，也可以直接将SaaS部署在IaaS上。PaaS为软件运行的平台，如数据库、web容器等。SaaS为各式各样的业务软件，如web门户网站、短信群发器等。一般来说，SaaS和PaaS相对于IaaS是上层。

车联网(vehicle to everything，V2X)是通过装载在车上的传感器、车载终端等提供车辆信息，并通过各种通信技术实现车与车之间(Vehicle to Vehicle,V2V)、车与路之间(Vehicle to Infrastructure,V2I)、车与人之间(Vehicle to Pedestrian,V2P)、车与网络之间(Vehicle to Network,V2N)的相互通信。

智能驾驶主要包括网络导航、自动驾驶和辅助驾驶三个环节。智能驾驶的前提条件是，选用的车辆满足行车的动力学要求，车上的传感器能获得相关视听觉信号和信息，并通过认知计算控制相应的随动系统。

其中，自主驾驶是在智能系统控制下，完成车道保持、超车并道、红灯停绿灯行、灯语笛语交互等驾驶行为。

辅助驾驶是指驾驶员在智能系统的一系列提示下，对实际的道路情况做出相应的反应。

交通控制设备(Traffic Control Unit)，构成智能交通系统中控制子系统的功能实体，基于交通信息对车、路、人的交通活动进行协调，保障交通的安全和效率。交通信息包括车辆、行人、道路、设施、天气等信息，可以通过车辆、行人或路侧设备获取。

路侧设备(Rode Side Unit，RSU)，是部署于道路附近的交通信息采集单元或交通设施控制单元，前者向交通控制设备提供采集的交通信息，后者执行交通控制单元对交通设施的控制指令。

本申请实施例应用于智能驾驶技术领域，用于准确预测目标区域的驾驶风险。

应理解，在本发明实施例中，“与A对应的B”表示B与A相关联。在一种实现方式中，可以根据A确定B。但还应理解，根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其它信息确定B。

在本申请的描述中，除非另有说明，“至少一个”是指一个或多于一个。

另外，为了便于清楚描述本申请实施例的技术方案，在本申请的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分。本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定，并且“第一”、“第二”等字样也并不限定一定不同。

图1为本申请实施例涉及的一种通信系统结构示意图，如图1所示该通信系统包括：云平台、网络侧设备和终端设备。其中，终端设备可以包括车载终端和用户终端，此处只是示意性说明，并不对本申请实施例的通信系统进行具体限定。

车载终端可以包括行车电脑或车载单元(On Board Unit，OBU)等。车载终端还可以是T-BOX、终端上的APP、智能后视镜上的APP、手机上的APP或小程序。

用户终端(user equipment，UE)可以是无线终端设备也可以是有线终端设备，无线终端设备可以是指一种具有无线收发功能的设备，用户终端101c可以是手机(mobilephone)、平板电脑(Pad)、带无线收发功能的电脑、虚拟现实(Virtual Reality，VR)用户设备、增强现实(Augmented Reality，AR)用户设备等等，在此不作限定。

网络侧设备可以包括交通控制设备、基站、路侧设备(例如，图1中的感知设备)等。网络侧设备与终端设备通过网络进行通信。其中网络可以是以5G网络为例进行描述，该5G网络还可以替换为全球移动通讯系统(Global System of Mobile communication，GSM)、宽带码分多址(Wideband Code Division Multiple Access，WCDMA)、4G网络、下一代网络、蓝牙(Bluetooth)、Wi-Fi、通话网络等无线网络，不作限定。

云平台可以为智能网联车辆创建服务实例，该服务实例可以获取智能网联车辆的位置和状态，以及该智能网联车辆的周边的网络状态。示例性的，云平台中可以作为应用功能(application function，AF)，与5G网络(例如核心网)交互，实现对智能网联车辆周边的5G网络进行车辆行驶风险预测。

图2为本申请实施例涉及的一种智能交通网络示意图，如图2所示，该智能交通网络包括行驶的车辆，例如车辆11、车辆12、障碍物13、交通控制设备14、远程服务器15、基站16、路侧设备RSU 17、交通设施18(例如交通信号灯)、车辆19、车辆20、车辆21、车辆22、车辆23、车辆24、车辆25等。此处只是示意性说明，并不对智能交通网络进行具体限定。在该智能交通网络中，可选的，车辆和车辆之间可以进行无线通信，车辆和交通控制设备之间可进行无线通信，交通控制设备、远程服务器、路侧设备、基站相互之间也可以进行无线通信，远程服务器或交通控制设备还可以对交通设施进行控制等等。其中，有些车辆内设置有行车电脑或OBU，有些车辆内搭载有用户终端例如手机等。车辆内的手机、行车电脑或OBU可与网络侧设备通信，此处网络侧设备具体可以是交通控制设备、基站、路侧设备等。其中，远程服务器5可以看做云服务器，云平台。车辆可以通过RSU与该云平台通信，车辆也可以直接与该云平台通信。

其中，路测单元17可以用于对外发送各种类型的消息，例如，例如RSI(RoadSideInformation，路侧信息)消息、RSM(Road Safety Message，路侧安全消息)等。路测单元17可采用V2X通信，例如路测单元17可以具体为RSU(Road Side Unit，路侧单元)。

在交叉路口设置的交通信号灯上可设置有一个控制装置，该控制装置可控制该交通信号灯上不同颜色的信号灯亮灭，该控制装置控制信号灯亮灭的方式可以是：该控制装置根据预设的控制机制进行控制，还可以是该控制装置接收远程服务器发送的控制指令，根据该控制指令控制信号灯亮灭。

在本实施例中，该控制装置还可以将交通信号灯当前亮着的信号灯的颜色信息发送给交叉路口周围的车辆，实现信号灯提示。或者，该控制装置可以将当前亮着的信号灯的颜色信息和当前时刻发送给交叉路口周围的车辆。或者，该控制装置还可以将当前亮着的信号灯的颜色信息、交通信号灯所在的位置信息和当前时刻发送给交叉路口周围的车辆。

目前在车辆内设置LTE-V2X OBU的渗透缓慢，道路上行驶的车辆基本都不具备LTE-V2X OBU，即使未来LTE-V2X OBU已经大量装备，但在真实的道路环境中，依然可能会存在LTE-V2X车辆与非LTE-V2X车辆混行的情况。在下面的举例说明中，以第一车辆为当前车辆(简称为HV，在下文中也称之为本车、自车或者主车)，第二车辆为其他车辆(简称为RV，在下文中也称之为远车或对向车辆)为例进行举例说明。例如，如图3所示，车辆HV左转行驶，在通过十字路口时，车辆RV直行，若HV和RV没有同时装有LTE-V2X OBU，则HV和RV存在碰撞的风险。

下面结合附图对本申请实施例涉及的应用于智能网联车辆的行驶风险预测的方法进行介绍。

图4为本申请实施例提供的一种应用于智能网联车辆的行驶风险预测的方法400的示意流程图。

410-440的执行主体可以为任何具有数据处理能力的网元实体或功能实体，或部署有网元功能的虚拟机或服务器，或云服务器。为方便描述，下述实施例以云服务器为例进行说明，但本申请并不限于此。示例性的，方法400可以用于车辆行驶风险预测。

410，云服务器获取第一车辆的行驶信息。

可选地，行驶信息可以用于指示车辆当前的位置，行驶方向和行驶速度中的至少一项。

具体地，第一车辆的行驶信息可以包括第一车辆当前所在的位置(例如，经度、纬度，或者海拔高度)，该第一车辆当前行驶的航向角度(例如，车头的方向角度)，以及该第一车辆当前行驶的速度。可选地，该行驶信息还包括当前时间，和/或车体尺寸。

示例性的，车辆可以利用安装的各种传感器(例如毫米波雷达、激光雷达、单目或双目摄像头、卫星导航)，在车辆行驶过程中实施感应周围环境，收集行驶过程中的各类数据，并可以结合导航地图数据，对数据进行系统的运算和分析，得到车速信息。

示例性的，车辆所在的位置可以是通过GPS获得的。

示例性的，用户应用可以安装在用户客户端，用于用户与云平台进行交互确定行驶航向角度。例如用户可以通过该用户应用输入用户的驾驶意图，例如用户期望到达的目的地，或者通过该用户应用输入用户的行驶轨迹，例如用户期望的行驶路径等信息确定行驶方向。

可以理解的是，该第一车辆可以是第一车辆主动向云服务器上报该第一车辆的行驶信息，或者是RSU检测到第一车辆的信息上报给云服务器(例如，中心子系统/MEC)，本申请对此不进行限定。此外，上报可以是周期性(例如，上报频率可以为10Hz)上报，也可以是事件触发性上报。

例如，如下述表1所示，RSU可以将表1中的下述数据发送给云服务器。

表1

数据	单位	是否必选	备注
				时刻	ms	必选
位置(经纬度)	deg	必选
				位置(海拔)	m	可选
位置置信度		可选
				车头方向角	deg	必选
车体尺寸(长、宽)	m	可选
				速度	m/s	必选
三轴加速度	m/s2	可选
				横摆角速度	deg/s	可选
转向意图		可选
				车道		可选	比如：从左往由第几条车道

示例性的，该车辆可以为智能网联车辆，或者其他能够依托网络进行智能驾驶/自动驾驶的智能汽车，不作限定。

420，云服务器获取该第一车辆预设距离范围内至少一辆第二车辆的行驶信息。

可选地，第一车辆预设距离范围可以是以第一车辆为中心，在预设距离范围内的圆形区域，也可以是该圆形区域内第一车辆前方的部分扇形区域，本申请对此不进行限定。例如，该第一车辆预设距离范围可以是第一车辆所在车道的对向车道的覆盖范围，或者垂直车道的覆盖范围，还可以是第一车辆同向车道在该第一车辆的前方或者后方覆盖的范围。

可以理解的是，该至少一辆第二车辆的行驶信息也可以是每个第二设备主动上报云服务器的，还可以是RSU上报给云服务器的，本申请对此不进行限定。

还可以理解的是，该预设距离范围可以是半径为1m，10m，30m，50m覆盖的范围等，用户可以预先设置，本申请对此不进行限定。

430，云服务器根据该第一车辆的行驶信息和该至少一辆第二车辆的行驶信息，确定在该预设距离范围内的目标区域是否存在与该第一车辆发生碰撞风险的目标第二车辆。

可选地，该目标区域可以是交叉路口，例如十字路口，三叉路口等。该目标区域也可以是会车区域。本申请对此不进行限定。

可选地，430具体可以是根据该第一车辆的行驶信息和该至少一辆第二车辆的行驶信息确定每辆车辆到达该目标区域的距离(distance-to-intersection，DTI)和时长(time-to-intersection，TTI)，这样根据每辆车辆到达的距离和时长就可以确定是否存在第二车辆与该第一车辆发生碰撞。例如，若到达该目标区域的距离或时长相同，则存在碰撞的风险比较大。若达到该目标区域的距离和时长都不同，则存在碰撞的风险比较小。

可以理解的是，将存在与该第一车辆发生碰撞风险较大的第二设备作为目标第二设备，该目标第二设备可以是一个设备，也可以多个设备。

440，云服务器在确定存在该目标第二车辆的情况下，向该第一车辆发送预警信息，该预警信息用于调整该第一车辆的行驶状态。相应地，该第一车辆接收该预警信息。

具体地，在确定存在碰撞风险较大的目标第二车辆，则向该第一车辆发生预警信息，该预警信息可以用于提醒用户调整第一车辆的行驶状态，例如调整行驶速度，或行驶方向。

例如，该预警信息具体可以包括下述表2中的信息。

表2

可以理解的是，云服务器也可以向该目标第二车辆发送预警信息，本申请对此不进行限定。

可选地，云服务器根据该目标第二车辆的行驶信息和该第一车辆的行驶信息还可以确定第一车辆的行驶速度调整范围，并将该行驶速度调整范围通过预警信息发送给该第一车辆。

具体地，云服务器根据第一车辆的行驶信息和目标第二车辆的行驶信息，确定第一车辆的行驶速度范围，在该行驶速度范围内可以避免第一车辆和目标第二车辆发生碰撞。

450，第一车辆根据该预警信息，调整该第一车辆的行驶状态。

具体地，该第一车辆根据该预警信息包括的速度调整范围，将该第一车辆的行驶速度调整到该速度调整范围内。例如，该预警信息可以用于提醒用户操作调整第一车辆的行驶状态，也可以该预警信息直接提醒第一车辆，第一车辆自动调整该第一车辆的行驶状态(例如，自动驾驶车辆)，本申请对此不进行限定。

可以理解的是，450的执行主体可以是第一车辆本身，也可以是第一车辆内的OBU，还可以是第一车辆内的其他模块，本申请对此不进行限定。为方便描述，下述以第一车辆为例进行说明。

可选地，该第一车辆可以是即将左转的车辆，第二车辆为即将直行的车辆。这样第一车辆通过接收到的预警，可以避免或降低即将左转的车辆与即将直行的车辆发生碰撞的风险。

可选地，该第一车辆可以是即将右转的车辆，第二车辆为即将左转或即将掉头的车辆。这样第一车辆通过接收到的预警，可以避免或降低即将右转的车辆与即将左转或即将掉头的车辆发生碰撞的风险。

因此，本申请实施例中，云服务器根据第一车辆的行驶信息和该第一车辆预设距离范围内的至少一辆第二车辆的行驶信息，确定在目标区域是否存在与该第一车辆发生碰撞风险的目标第二车辆，进而在存在目标第二车辆的情况下向该第一车辆发送预警信息，使得接收到预警信息的第一车辆进行行驶状态调整，从而降低或避免车辆发生碰撞的风险。

图5为本申请实施例提供的另一种应用于智能网联车辆的行驶风险预测的方法500的示意流程图。

510-520的执行主体可以为任何具有数据处理能力的网元实体或功能实体，或部署有网元功能的虚拟机或服务器，或云服务器。为方便描述，下述实施例以云服务器为例进行说明，但本申请并不限于此。示例性的，方法500可以用于车辆行驶风险预测。

需要说明的是，除另外说明之外，图5所示的实施例与图4所示的实施例中相同术语表示的含义相同，为避免重复，在此不进行赘述。

510，获取第一车辆的行驶信息。

可以理解的是，该第一车辆的行驶信息可以是第一车辆主动向云服务器上报该第一车辆的行驶信息，或者是RSU检测到第一车辆的信息上报给云服务器(例如，中心子系统/MEC)，本申请对此不进行限定。此外，上报可以是周期性(例如，上报频率可以为10Hz)上报，也可以是事件触发性上报。

可选地，行驶信息可以用于指示车辆当前的位置，行驶方向和行驶速度中的至少一项。

具体地，第一车辆的行驶信息可以包括第一车辆当前所在的位置(例如，经度、纬度，或者海拔高度)，该第一车辆当前行驶的航向角度(例如，车头的方向角度)，以及该第一车辆当前行驶的速度。可选地，该行驶信息还包括当前时间，和/或车体尺寸。

可以理解的是，云服务器获取该第一车辆的行驶信息可以同方法400中获取第一车辆的行驶信息的方式类似，为避免重复，在此不进行赘述。

520，获取第一车辆预设距离范围内至少一辆车辆的行驶信息。

具体地，云服务器获取第一车辆预设距离范围内的至少车辆的行驶信息。该预设距离范围可以是以第一车辆为中心，在预设距离范围内的圆形区域，也可以是该圆形区域内第一车辆前方的部分扇形区域，本申请对此不进行限定。例如，该第一车辆预设距离范围可以是第一车辆所在车道的对向车道的覆盖范围，或者垂直车道的覆盖范围，还可以是第一车辆同向车道在该第一车辆的前方或者后方覆盖的范围。

可以理解的是，云服务器获取该至少一辆车辆的行驶信息可以同获取第一车辆的行驶信息的方式类似，为避免重复，在此不进行赘述。

530，根据该第一车辆的行驶信息和该至少一辆车辆的行驶信息，确定在该预设距离范围内的目标区域与该第一车辆存在发生碰撞风险的至少一辆第二车辆。

具体地，云服务器根据该第一车辆的行驶信息和该至少一辆车辆的行驶信息预估可能存在碰撞风险的至少一辆第二车辆。

可选地，该目标区域可以是交叉路口，例如十字路口，三叉路口等。该目标区域也可以是会车区域。本申请对此不进行限定。

540，向该第一车辆发送该至少一辆第二车辆的行驶信息，该至少一辆第二车辆的行驶信息用于该第一车辆确定即将与该第一车辆发生碰撞的目标第二车辆。相应地，该第一车辆接收该至少一辆第二车辆的行驶信息。

例如，该至少一辆第二车辆的行驶信息具体可以包括表3所述的内容。

表3

550，获取该第一车辆的行驶信息。

具体地，540的执行主体可以是第一车辆本身，也可以是第一车辆内的OBU，还可以是第一车辆内的其他具有计算能力的模块，本申请对此不进行限定。为方便描述，下述以第一车辆为例进行说明。

需要说明的是，540可以在530之后，也可以在540之前的任意一个步骤之前，本申请对此不进行限定。

560，根据该第一车辆的行驶信息和该至少一辆第二车辆的行驶信息，确定目标第二车辆。

可选地，该第一车辆根据该第一车辆的当前位置，行驶方向和行驶速度中的至少一项，以及该至少一辆第二车辆各自的当前位置，行驶方向和行驶速度中的至少一项，确定到达目标区域的距离和时长，从而确定存在发生碰撞风险的目标第二车辆。

570，发出预警信息，该预警信息用于调整该第一车辆的行驶状态。

可选地，第一车辆发出预警信息可以是在显示屏幕上显示预警信息，也可以是发出语音提醒预警信息。

可选地，该第一车辆还可以根据第一车辆的行驶信息和该目标第二车辆的行驶信息，确定该第一车辆的行驶速度调整范围，并根据该行驶速度调整范围进行调整行驶速度。

可选地，该第一车辆可以是即将左转的车辆，第二车辆为即将直行的车辆。这样通过对第一车辆根据获取的至少一辆第二车辆的行驶信息，进行预测，可以避免或降低即将左转的车辆与即将直行的车辆发生碰撞的风险。

可选地，该第一车辆可以是即将右转的车辆，第二车辆为即将左转或即将掉头的车辆。这样通过对第一车辆根据获取的至少一辆第二车辆的行驶信息，进行预测，可以避免或降低即将右转的车辆与即将左转或即将掉头的车辆发生碰撞的风险。

因此，本申请实施例中，云服务器根据第一车辆的行驶信息和该第一车辆预设距离范围内的至少一辆车辆的行驶信息，确定可能存在风险的至少一辆第二车辆，并将该至少一辆第二车辆的行驶信息发送给第一车辆，使得第一车辆根据该至少一辆第二车辆的行驶信息和该第一车辆的行驶信息确定在目标区域存在与该第一车辆发生碰撞风险的目标第二车辆，进而发出预警信息，从而降低或避免车辆发生碰撞的风险。

以上结合附图详细描述了本申请的具体实施方式，但是，本申请并不限于上述实施方式中的具体细节，在本申请的技术构思范围内，可以对本申请的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本申请的保护范围。例如，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本申请对各种可能的组合方式不再另行说明。又例如，本申请的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本申请的思想，其同样应当视为本申请所公开的内容。

还应理解，在本申请的各种方法实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。应理解这些序号在适当情况下可以互换，以便描述的本申请的实施例能够以除了在图示或描述的那些以外的顺序实施。

上文详细描述了本申请的方法实施例，下文结合图6至图7，详细描述本申请的装置云服务器的实施例。

图6为本申请实施例提供的一种应用于智能网联车辆自动驾驶的通信装置600的示意框图。示例性的，该通信装置600例如为云服务器。如图6所示，该装置600可以包括收发单元610和处理单元620。

收发单元610，用于获取第一车辆的行驶信息；

该收发单元610，还用于获取所述第一车辆预设距离范围内至少一辆第二车辆的行驶信息；

处理单元620，用于根据所述第一车的行驶信息和所述至少一辆第二车辆的行驶信息，确定在该预设距离范围内的目标区域是否存在与所述第一车辆发生碰撞风险的目标第二车辆；

该收发单元610，还用于在确定存在所述目标第二车辆的情况下，向所述第一车辆发送预警信息，所述预警信息用于调整所述第一车辆的行驶状态。

在一些可选的实施例中，所述行驶信息用于指示车辆当前的位置，行驶方向和行驶速度中的至少一项。

在一些可选的实施例中，该处理单元620具体用于：

根据所述第一车辆的行驶信息和所述至少一辆第二车辆的行驶信息，确定所述第一车辆和所述至少一辆第二车辆中的每辆车辆到达所述目标区域的距离和时长；

根据所述每辆车辆到达所述目标区域的距离和所述时间，确定在所述第一区域是否存在与所述第一车辆发生碰撞风险的目标第二车辆。

在一些可选的实施例中，所述预警信息包括所述第一车辆的行驶速度调整范围。

在一些可选的实施例中，该处理单元620，还用于根据所述目标第二车辆的行驶信息和所述第一车辆的行驶信息，确定所述第一车辆的行驶速度调整范围。

在一些可选的实施例中，该收发单元610具体用于：

获取所述第一车辆对向车道、垂直方向车道、同向车道车辆中至少一个方向车道在所述预设距离范围内的至少一辆车辆的行驶信息。

在一些可选的实施例中，所述目标区域为交叉路口。

在一些可选的实施例中，所述第一车辆为左转车辆，所述第二车辆为直行车辆；或所述第一车辆为右转车辆，所述第二车辆为左转车辆或掉头车辆。

应理解的是，装置实施例与方法实施例可以相互对应，类似的描述可以参照方法实施例。为避免重复，此处不再赘述。具体地，图6所示的装置600可以执行上述方法实施例，并且装置600中的各个模块的前述和其它操作和/或功能分别为了实现上述各个方法中的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。

上文中结合附图从功能模块的角度描述了本申请实施例的装置600。应理解，该功能模块可以通过硬件形式实现，也可以通过软件形式的指令实现，还可以通过硬件和软件模块组合实现。具体地，本申请实施例中的方法实施例的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路和/或软件形式的指令完成，结合本申请实施例公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。可选地，软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器、可编程只读存储器、电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域的成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法实施例中的步骤。

图7是本申请实施例提供的电子设备700的示意性框图。

如图7所示，该电子设备700可包括：

存储器710和处理器720，该存储器710用于存储计算机程序，并将该程序代码传输给该处理器720。换言之，该处理器720可以从存储器710中调用并运行计算机程序，以实现本申请实施例中的方法。

例如，该处理器720可用于根据该计算机程序中的指令执行上述方法实施例。

在本申请的一些实施例中，该处理器720可以包括但不限于：

通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等等。

在本申请的一些实施例中，该存储器710包括但不限于：

易失性存储器和/或非易失性存储器。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double DataRate SDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synch link DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(Direct Rambus RAM，DR RAM)。

在本申请的一些实施例中，该计算机程序可以被分割成一个或多个模块，该一个或者多个模块被存储在该存储器710中，并由该处理器720执行，以完成本申请提供的方法。该一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述该计算机程序在该电子设备中的执行过程。

如图7所示，该电子设备700还可包括：

收发器730，该收发器730可连接至该处理器720或存储器710。

其中，处理器720可以控制该收发器730与其他设备进行通信，具体地，可以向其他设备发送信息或数据，或接收其他设备发送的信息或数据。收发器730可以包括发射机和接收机。收发器730还可以进一步包括天线，天线的数量可以为一个或多个。

图8为本申请实施例提供的一种应用于智能网联车辆自动驾驶的通信装置800的示意框图。示例性的，该通信装置800例如为第一车辆，或第一车辆内的OBU，或者第一车辆内的其他模块。如图8所示，该装置800可以包括收发单元810和处理单元820。

收发单元810，用于接收预警信息，所述预警信息用于调整第一车辆的行驶状态；

处理单元820，用于根据所述预警信息，调整所述第一车辆的行驶状态。

在一些可选的实施例中，所述预警信息包括所述第一车辆的行驶速度调整范围，该处理单元820具体用于：

将所述第一车辆的速度调整为所述行驶速度调整范围内。

应理解的是，装置实施例与方法实施例可以相互对应，类似的描述可以参照方法实施例。为避免重复，此处不再赘述。具体地，图8所示的装置800可以执行上述方法实施例，并且装置800中的各个模块的前述和其它操作和/或功能分别为了实现上述各个方法中的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。

上文中结合附图从功能模块的角度描述了本申请实施例的装置800。应理解，该功能模块可以通过硬件形式实现，也可以通过软件形式的指令实现，还可以通过硬件和软件模块组合实现。具体地，本申请实施例中的方法实施例的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路和/或软件形式的指令完成，结合本申请实施例公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。可选地，软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器、可编程只读存储器、电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域的成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法实施例中的步骤。

图9是本申请实施例提供的电子设备900的示意性框图。

如图9所示，该电子设备900可包括：

存储器910和处理器920，该存储器910用于存储计算机程序，并将该程序代码传输给该处理器920。换言之，该处理器920可以从存储器910中调用并运行计算机程序，以实现本申请实施例中的方法。

例如，该处理器920可用于根据该计算机程序中的指令执行上述方法实施例。

在本申请的一些实施例中，该处理器920可以包括但不限于：

通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等等。

在本申请的一些实施例中，该存储器910包括但不限于：

易失性存储器和/或非易失性存储器。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double DataRate SDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synch link DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(Direct Rambus RAM，DR RAM)。

在本申请的一些实施例中，该计算机程序可以被分割成一个或多个模块，该一个或者多个模块被存储在该存储器910中，并由该处理器920执行，以完成本申请提供的方法。该一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述该计算机程序在该电子设备中的执行过程。

如图9所示，该电子设备900还可包括：

收发器930，该收发器930可连接至该处理器920或存储器910。

其中，处理器920可以控制该收发器930与其他设备进行通信，具体地，可以向其他设备发送信息或数据，或接收其他设备发送的信息或数据。收发器930可以包括发射机和接收机。收发器930还可以进一步包括天线，天线的数量可以为一个或多个。

应当理解，该电子设备中的各个组件通过总线系统相连，其中，总线系统除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。

本申请还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被计算机执行时使得该计算机能够执行上述方法实施例的方法。或者说，本申请实施例还提供一种包含指令的计算机程序产品，该指令被计算机执行时使得计算机执行上述方法实施例的方法。

当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行该计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例该的流程或功能。该计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。该计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，该计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digital subscriber line，DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。该计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。该可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如数字视频光盘(digital video disc，DVD))、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk，SSD))等。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，该模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。例如，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。

Claims (18)

1.一种应用于智能网联车辆的行驶风险预测的方法，其特征在于，包括：

获取第一车辆的行驶信息；

获取所述第一车辆预设距离范围内至少一辆第二车辆的行驶信息；

根据所述第一车辆的行驶信息和所述至少一辆第二车辆的行驶信息，确定在所述预设距离范围内的目标区域是否存在与所述第一车辆发生碰撞风险的目标第二车辆；

在确定存在所述目标第二车辆的情况下，向所述第一车辆发送预警信息，所述预警信息用于调整所述第一车辆的行驶状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行驶信息用于指示车辆当前的位置，行驶方向和行驶速度中的至少一项。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一车辆的行驶信息和所述至少一辆第二车辆的行驶信息，确定在所述预设距离范围内的目标区域是否存在与第一车辆发生碰撞风险的第二车辆包括：

根据所述第一车辆的行驶信息和所述至少一辆第二车辆的行驶信息，确定所述第一车辆和所述至少一辆第二车辆中的每辆车辆到达所述目标区域的距离和时长；

根据所述每辆车辆到达所述目标区域的距离和所述时长，确定在所述第一区域是否存在与所述第一车辆发生碰撞风险的目标第二车辆。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述预警信息包括所述第一车辆的行驶速度调整范围，其中，所述第一车辆的行驶速度调整范围是根据所述目标第二车辆的行驶信息和所述第一车辆的行驶信息确定的。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取第一车辆预设距离范围内至少一辆车辆的行驶信息包括：

获取所述第一车辆对向车道、垂直方向车道、同向车道车辆中至少一个方向车道在所述预设距离范围内的至少一辆车辆的行驶信息。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述目标区域为道路交叉路口。

7.一种应用于智能网联车辆的行驶风险预测的方法，其特征在于，包括：

获取第一车辆的行驶信息；

获取所述第一车辆预设距离范围内至少一辆车辆的行驶信息；

根据所述第一车辆的行驶信息和所述至少一辆车辆的行驶信息，确定在所述预设距离范围内的目标区域与所述第一车辆存在发生碰撞风险的至少一辆第二车辆；

向所述第一车辆发送所述至少一辆第二车辆的行驶信息，所述至少一辆第二车辆的行驶信息用于确定即将与所述第一车辆发生碰撞的目标第二车辆。

8.一种应用于智能网联车辆的行驶风险预测的方法，其特征在于，包括：

获取第一车辆的行驶信息；

接收至少一辆第二车辆的行驶信息，所述至少一辆第二车辆为与所述第一车辆存在发生碰撞风险的车辆；

根据所述第一车辆的行驶信息和所述至少一辆第二车辆的行驶信息，确定目标第二车辆，所述目标第二车辆为所述至少一辆第二车辆中即将与第一车辆发生碰撞的车辆；

发出预警信息，所述预警信息用于调整所述第一车辆的行驶状态。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述行驶信息用于指示车辆当前的位置，行驶方向和行驶速度中的至少一项。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一车辆的行驶信息和所述至少一辆第二车辆的行驶信息包括：

根据所述第一车辆的行驶信息和所述至少一辆第二车辆的行驶信息，确定所述第一车辆和所述至少一辆第二车辆中的每辆车辆到达目标区域的距离和时间；

根据所述每辆车辆到达所述目标区域的距离和所述时间，确定在所述第一区域是否存在与所述第一车辆发生碰撞风险的目标第二车辆。

11.根据权利要求8至10中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述目标第二车辆的行驶信息和所述第一车辆的行驶信息，确定所述第一车辆的行驶速度调整范围；

根据所述行驶速度调整范围，调整所述第一车辆的行驶速度。

12.根据权利要求8至11中任一项所述的方法，其特征在于，所述目标区域为道路交叉路口。

13.一种应用于智能网联车辆的行驶风险预测的装置，其特征在于，包括：

收发单元，用于获取第一车辆的行驶信息；

所述收发单元，还用于获取所述第一车辆预设距离范围内至少一辆第二车辆的行驶信息；

处理单元，用于根据所述第一车辆的行驶信息和所述至少一辆第二车辆的行驶信息，确定在所述预设距离范围内的目标区域是否存在与所述第一车辆发生碰撞风险的目标第二车辆；

所述收发单元，还用于在确定存在所述目标第二车辆的情况下，向所述第一车辆发送预警信息，所述预警信息用于调整所述第一车辆的行驶状态。

14.一种应用于智能网联车辆的行驶风险预测的装置，其特征在于，包括：

收发单元，用于获取第一车辆的行驶信息；

所述收发单元，还用于获取所述第一车辆预设距离范围内至少一辆车辆的行驶信息；

处理单元，用于根据所述第一车辆的行驶信息和所述至少一辆车辆的行驶信息，确定在所述预设距离范围内的目标区域与所述第一车辆存在发生碰撞风险的至少一辆第二车辆；

所述收发单元，还用于向所述第一车辆发送所述至少一辆第二车辆的行驶信息，所述至少一辆第二车辆的行驶信息用于所述第一车辆确定即将与所述第一车辆发生碰撞的目标第二车辆。

15.一种应用于智能网联车辆的行驶风险预测的装置，其特征在于，包括：

收发单元，用于获取第一车辆的行驶信息；

所述收发单元，还用于接收至少一辆第二车辆的行驶信息，所述至少一辆第二车辆为与所述第一车辆存在发生碰撞风险的车辆；

处理单元，用于根据所述第一车辆的行驶信息和所述至少一辆第二车辆的行驶信息，确定目标第二车辆，所述目标第二车辆为所述至少一辆第二车辆中即将与第一车辆发生碰撞的车辆；

所述收发单元，还用于发出预警信息，所述预警信息用于调整所述第一车辆的行驶状态。

16.一种应用于智能网联车辆的行驶风险预测的装置，其特征在于，包括：

处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序，以执行权利要求1至12中任一项所述的方法。

17.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括指令，当其在计算机上运行时使得计算机执行如权利要求1至12中任一项所述的方法。

18.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如权利要求1至12中任一项所述的方法。