CN117730355A - 车辆知识联网辅助adas配置 - Google Patents
车辆知识联网辅助adas配置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117730355A CN117730355A CN202280052422.6A CN202280052422A CN117730355A CN 117730355 A CN117730355 A CN 117730355A CN 202280052422 A CN202280052422 A CN 202280052422A CN 117730355 A CN117730355 A CN 117730355A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicles
- active safety
- vehicle
- geographic area
- safety system
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 102100034112 Alkyldihydroxyacetonephosphate synthase, peroxisomal Human genes 0.000 title description 11
- 101000799143 Homo sapiens Alkyldihydroxyacetonephosphate synthase, peroxisomal Proteins 0.000 title description 11
- 238000000848 angular dependent Auger electron spectroscopy Methods 0.000 title description 11
- 230000006855 networking Effects 0.000 title description 9
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 17
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 16
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 34
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 23
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 17
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 17
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 8
- 230000009471 action Effects 0.000 description 6
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 5
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 5
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 4
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 4
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 4
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 4
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 4
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 230000009849 deactivation Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012731 temporal analysis Methods 0.000 description 2
- 238000000700 time series analysis Methods 0.000 description 2
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001627 detrimental effect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
- B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
- B60W60/0015—Planning or execution of driving tasks specially adapted for safety
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/20—Monitoring the location of vehicles belonging to a group, e.g. fleet of vehicles, countable or determined number of vehicles
- G08G1/207—Monitoring the location of vehicles belonging to a group, e.g. fleet of vehicles, countable or determined number of vehicles with respect to certain areas, e.g. forbidden or allowed areas with possible alerting when inside or outside boundaries
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units, or advanced driver assistance systems for ensuring comfort, stability and safety or drive control systems for propelling or retarding the vehicle
- B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
- B60W30/09—Taking automatic action to avoid collision, e.g. braking and steering
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units, or advanced driver assistance systems for ensuring comfort, stability and safety or drive control systems for propelling or retarding the vehicle
- B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
- B60W30/095—Predicting travel path or likelihood of collision
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
- B60W40/09—Driving style or behaviour
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/23—Clustering techniques
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/16—Anti-collision systems
- G08G1/166—Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes
Abstract
一种方法包括从地理区域中的一个或多个车辆接收第一数据,所述第一数据指示所述一个或多个车辆中的至少一个车辆对主动安全系统的操作,接收指示所述一个或多个车辆的驾驶性能的第二数据,基于所述第一数据和所述第二数据判定所述地理区域中所述一个或多个车辆的驾驶性能是因主动安全系统的使用而得到提高还是降低,以及基于所述判定向正在接近所述地理区域的车辆发送信号,以使正在接近所述地理地区的所述车辆激活或停用主动安全系统。
Description
技术领域
本说明书涉及交通管理系统,更特别地,涉及车辆知识联网辅助ADAS配置。
背景技术
许多运行中的车辆都配备了一个或多个高级驾驶辅助系统(ADAS)。这些是可以在某些驾驶状况下帮助驾驶员的电子系统。特别地,ADAS可以使用诸如相机和其他传感器之类的自动化技术来检测附近的车辆或其他道路实体(agent)或事件,并相应地作出响应(例如,如果车辆的驾驶员没有进行适当的驾驶动作,则自动进行驾驶动作)。ADAS的例子可以包括车道循迹辅助(LTA)、车道偏离警示(LDA)、预碰撞系统、动态雷达巡航控制、路标辅助、异常检测/管理等。
虽然ADAS在某些驾驶状况下可能对驾驶员有益,但在其他驾驶状况下它们可能无益。例如,LTA或LDA在包含褪色或擦除的车道标记的区域中可能表现不佳。因而,在某些状况下停用一种或多种类型的ADAS可能是有益的。因此,一种或多种类型的ADAS在某些状况下被激活而在其他状况下被停用可能是有益的。因此,需要车辆知识联网辅助ADAS配置。
发明内容
在一个实施例中,一种方法包括从地理区域中的一个或多个车辆接收第一数据,所述第一数据指示所述一个或多个车辆中的至少一个车辆对主动安全系统的操作,接收指示所述一个或多个车辆的驾驶性能的第二数据,基于所述第一数据和所述第二数据判定所述地理区域中所述一个或多个车辆的驾驶性能是因主动安全系统的使用而得到提高还是降低,以及基于所述判定向正在接近所述地理区域的车辆发送信号,以使正在接近所述地理区域的所述车辆激活或停用主动安全系统。
在另一个实施例中,远程计算设备包括控制器。所述控制器可以从地理区域中的一个或多个车辆接收第一数据,所述第一数据指示所述一个或多个车辆中的至少一个车辆对主动安全系统的操作,接收指示所述一个或多个车辆的驾驶性能的第二数据,基于所述第一数据和所述第二数据判定所述地理区域中所述一个或多个车辆的驾驶性能是因主动安全系统的使用而得到提高还是降低,以及基于所述判定向正在接近所述地理区域的车辆发送信号,以使正在接近所述地理区域的车辆激活或停用主动安全系统。
在另一个实施例中,一种系统包括用于位于地理区域中的车辆的车辆系统和远程计算设备。所述车辆系统可以包括一个或多个车辆传感器和控制器。所述车辆传感器可以收集关于车辆周围的道路实体的传感器数据。所述控制器可以将所述传感器数据和与所述车辆的一个或多个主动安全系统的操作关联的数据发送到所述远程计算设备。所述远程计算设备可以从所述车辆系统接收所述传感器数据和与所述车辆的所述一个或多个主动安全系统的操作关联的所述数据,基于所述传感器数据和与所述车辆的所述一个或多个主动安全系统的操作关联的所述数据,判定所述地理区域中所述车辆的驾驶性能是因主动安全系统的使用而得到提高还是降低,以及基于所述判定向正在接近所述地理区域的其他车辆发送信号,以使正在接近所述地理区域的所述其他车辆激活或停用主动安全系统。
附图说明
附图中陈述的实施例本质上是说明性的和示例性的,并不旨在限制本公开。当结合以下附图阅读时,可以理解说明性实施例的以下详细描述,附图中相同的结构用相同的附图标记指示,并且附图中:
图1描绘了按照本文中所示和描述的一个或多个实施例的用于进行车辆知识联网辅助ADAS配置的示例系统;
图2示意地描绘了按照本文中所示和描述的一个或多个实施例的示例车辆系统;
图3示意地描绘了按照本文中所示和描述的一个或多个实施例的图1的系统的示例服务器;
图4描绘了按照本文中所示和描述的一个或多个实施例的图1的系统的示例用例;
图5描绘了按照本文中所示和描述的一个或多个实施例的图1的系统的另一示例用例;和
图6描绘了按照本文中所示和描述的一个或多个实施例的可以由图1的系统实现的方法的流程图。
具体实施方式
本文中公开的实施例包括车辆知识联网辅助ADAS配置。车辆可能包括各种不同的ADAS。在本公开中,ADAS可以被称为主动安全系统。主动安全系统的例子可以包括车道循迹辅助(LTA)、车道偏离警示(LDA)、预碰撞系统、动态雷达巡航控制、路标辅助、异常检测/管理等。这些主动安全系统可以从相机或其他车辆传感器获取数据,并且可以基于所述数据来确定驾驶事件(例如,危险驾驶事件)。
在检测到驾驶事件之后,主动安全系统可以向车辆的驾驶员发出警告,或者可以基于检测到的驾驶事件自动使车辆进行驾驶动作。例如,LDA可以确定车辆正在偏离其当前车道,并且可以向车辆的驾驶员发出警告或者改变车辆的轨迹以确保车辆保持在当前车道内。在另一个例子中,预碰撞系统可以确定车辆太靠近另一个车辆或障碍物,这可能导致碰撞。因而,预碰撞系统可以施加车辆的制动器以避免碰撞。
因此,主动安全系统可以在许多状况下改善驾驶行为。此外,确保某些主动安全系统在车辆到达主动安全系统能够响应的特定驾驶事件之前被激活可能是有益的。例如,如果车辆正在接近结冰的道路,则可能可取的是在车辆到达结冰的道路之前激活一个或多个安全系统,使得一旦车辆到达结冰的道路,安全系统就可以辅助驾驶员。
然而,在其他状况下,某些主动安全系统可能对驾驶行为有害。例如,在车道线褪色或被擦除的地方,LTA和LDA系统可能无法正常工作。如果这些系统在这样的地方处于活动状态,则它们可能会导致车辆行驶不稳定,因为车辆传感器可能无法正确检测LTA和LDA系统可能用于进行操作的车道线。因而,在这种状况下,可能可取的是在车辆到达包含褪色或被擦除的车道线的某个地方之前停用一个或多个安全系统。
在本文中公开的实施例中,在特定地理区域中驾驶的一个或多个车辆可以利用某些主动安全系统来辅助驾驶。车辆可以将与主动安全系统的使用有关的数据发送到服务器。服务器可以接收与车辆对主动安全系统的使用有关的数据,并且还可以接收与车辆以及可能没有利用某些主动安全系统的其他车辆的驾驶性能有关的数据。
服务器可以利用接收的数据来判定某些主动安全系统的使用是提高还是降低了使用主动安全系统的车辆的驾驶性能。如果服务器判定特定主动安全系统的使用提高了地理区域中的驾驶性能,则服务器可以向正在接近该地理区域的其他车辆发送信号,这可以使提高该地理区域中的驾驶性能的特定主动安全系统被激活。或者,如果服务器判定特定主动安全系统的使用降低了地理区域中的驾驶性能,则服务器可以向正在接近该地理区域的其他车辆发送信号,这可以使降低该地理区域中的驾驶性能的特定主动安全系统被停用。因此,正在接近该地理区域的车辆可以激活或停用主动安全系统,以在到达该地理区域时提高驾驶性能。
这里,服务器基于从车辆收集的数据中获得的信息来学习关于是在预定区域中激活还是停用特定主动安全系统的知识。例如,车辆收集的数据可以包括车辆的速度、车辆的位置、被激活的安全系统,并且所述信息可以包括车辆A在安全系统J被激活的情况下行驶在区域X中,而车辆B在安全系统J被停用的情况下行驶在区域X中。基于所学习的知识,服务器指令正在接近预定区域的其他车辆激活或停用特定主动安全系统。
现在转向附图,图1示出了用于操作车辆知识联网辅助ADAS配置的系统100。系统100包括沿着道路110行驶的多个车辆102、104、106和108。车辆102、104和106位于地理区域112内,而车辆108正在接近地理区域112。虽然图1的例子示出了位于地理区域112内的三个车辆和位于地理区域外的一个车辆,但是应理解的是,在其他例子中,任意数量的车辆可以位于地理区域112内,并且任意数量的车辆可以位于地理区域112外且正在接近地理区域112。系统100还包括服务器或远程计算设备114。
在图1的例子中,车辆102、104、106和108中的一个或多个可以是网联车辆。网联车辆能够与车辆外部的系统(例如,交通管理系统或其他车辆)远程通信。特别地,在图1的例子中,网联车辆可以与服务器114通信。网联车辆102、104、106和108中的每个可以是包括汽车或任何其他乘用车或非乘用车的车辆,比如陆地、水上和/或空中交通工具。在一些实施例中,网联车辆102、104、106和108中的一个或多个可以是无人驾驶飞行器(UAV),通常称为无人机。
服务器114可以通信耦接到车辆102、104、106和108。在图解所示的例子中,服务器114包括云计算设备。在一些例子中,服务器114可以包括位于道路110附近的路边单元(RSU)。在这些例子中,系统100可以包括沿着道路110间隔开的任意数量的RSU,使得每个RSU覆盖不同的服务区域。即,当车辆102、104、106、108或其他车辆沿着道路110行驶时,车辆可以在不同时间处于不同RSU的范围内,使得不同RSU在不同的位置提供覆盖。因此,当车辆沿着道路110行驶时,车辆可以在不同RSU的覆盖区域之间移动。
在其他例子中,服务器114可以是其他类型的服务器或远程计算设备,并且可以位于远离道路110的位置。在一些例子中,服务器114可以是边缘服务器。在一些例子中,服务器114可以是移动的边缘服务器,比如另一车辆。
在图1的例子中,车辆102、104和106可以向服务器114发送数据。如本文中所公开的,从车辆102、104和106发送到服务器114的数据可以包括由车辆传感器收集的数据,服务器114可以使用这些数据来确定关于沿着道路110定位或行驶的车辆和其他道路物体的位置、速度、轨迹和其他信息。车辆102、104和106还可以向服务器114发送指示主动安全系统的激活和/或操作的数据,如下面进一步详细所述。
图2描绘了可以包括在图1的车辆102、104、106和/或108中的一个或多个中的车辆系统200。车辆系统200可以表示包括在自主车辆、半自主车辆或人类驾驶的车辆中的车辆系统。然而,如本文所公开的,在一些例子中,图2的车辆系统200的某些组件可以不包括在某些车辆类型中。
在图2的例子中,车辆系统200包括一个或多个处理器202、通信路径204、一个或多个存储器模块206、卫星天线208、一个或多个车辆传感器210、网络接口硬件212和数据存储组件214,其细节将在下面的段落中阐述。
一个或多个处理器202中的每个可以是能够执行机器可读和可执行指令的任何设备。因而,一个或多个处理器202中的每个可以是控制器、集成电路、微芯片、计算机或任何其他计算设备。一个或多个处理器202耦接到通信路径204,通信路径204提供系统的各个模块之间的信号互连。因而,通信路径204可以将任意数量的处理器202彼此通信耦接,并且允许耦接到通信路径204的模块在分布式计算环境中操作。具体地,每个模块可以起可以发送和/或接收数据的节点的作用。本文中使用的术语“通信耦接”意味着耦接的组件能够彼此交换数据信号,比如经由导电介质的电信号、经由空气的电磁信号、经由光波导的光信号等。
因而,通信路径204可以由能够传输信号的任何介质形成,比如导线、导电迹线、光波导等。在一些实施例中,通信路径204可以便利无线信号的传输,比如WiFi、近场通信(NFC)等。此外,通信路径204可以由能够传输信号的介质的组合形成。在一个实施例中,通信路径204包括导电迹线、导线、连接器和总线的组合,它们协作以允许将电数据信号传输到诸如处理器、存储器、传感器、输入设备、输出设备和通信设备之类的组件。因而,通信路径204可以包括车辆总线,比如LIN总线、CAN总线、VAN总线等。另外,要注意的是,术语“信号”意味着能够通过介质传播的波形(例如,电、光、磁、机械或电磁),比如直流、交流、正弦波、三角波、方波、振动等。
车辆系统200包括耦接到通信路径204的一个或多个存储器模块206。一个或多个存储器模块206可以包括RAM、ROM、闪存、硬盘驱动器或能够存储机器可读和可执行指令,使得机器可读和执行指令可以由一个或多个处理器202访问的任何设备。机器可读和可执行指令可以包括以任何一代的任何编程语言(例如,1GL、2GL、3GL、4GL或5GL),比如可以由处理器直接执行的机器语言,或者可以被编译或汇编成机器可读和可执行指令并存储在一个或多个存储器模块206上的汇编语言、面向对象编程(OOP)、脚本语言、微代码等编写的逻辑或算法。或者,机器可读和可执行指令可以用硬件描述语言(HDL),比如通过现场可编程门阵列(FPGA)配置或专用集成电路(ASIC)或它们的等同物实现的逻辑来编写。因而,本文中所描述的方法可以用任何传统的计算机编程语言实现,作为预编程的硬件元件,或者作为硬件组件和软件组件的组合。
在实施例中,如本文中所公开的,存储器模块206可以包括一个或多个主动安全系统。主动安全系统可以被激活或停用。当主动安全系统被激活时,主动安全系统接收传感器数据并检测特定的驾驶条件或事件(例如,危险驾驶条件)。不同的主动安全系统可以检测不同的驾驶条件或事件。例如,LDA系统可以检测车辆何时偏离车道,而预碰撞系统可以确定可能即将发生碰撞。在检测到特定的驾驶事件时,主动安全系统可以触发并且可以向驾驶员发出警告和/或导致发生驾驶动作,以便应对检测到的驾驶条件。例如,当LDA系统被触发时,它可以提醒驾驶员车辆正在偏离车道。当预碰撞系统被触发时,它可以施加车辆的制动器以避免碰撞。
如果主动安全系统被停用,则主动安全系统不工作。在本文中公开的实施例中,如下进一步详细公开的,服务器114可以向车辆发送信号以使主动安全系统被激活或停用。在一些例子中,服务器114可以发送建议激活或停用主动安全系统的信号。在这些例子中,当从服务器114接收到这样的信号时,车辆系统可以向车辆的驾驶员显示指示激活或停用安全系统的建议的消息,并且驾驶员可以基于该建议来决定是激活还是停用安全系统。
仍然参见图2,车辆系统200包括耦接到通信路径204的卫星天线208,使得通信路径204将卫星天线208通信耦接到车辆系统200的其他模块。卫星天线208被配置为接收来自全球定位系统卫星的信号。具体地,在一个实施例中,卫星天线208包括与全球定位系统卫星发射的电磁信号相互作用的一个或多个导电元件。接收的信号被变换成指示卫星天线208,从而包含车辆系统200的车辆的位置(例如,纬度和经度)的数据信号。
车辆系统200包括一个或多个车辆传感器210。一个或多个车辆传感器210中的每个耦接到通信路径204,并且通信耦接到一个或多个处理器202。一个或多个车辆传感器210可以包括但不限于LiDAR传感器、雷达传感器、光学传感器(例如,相机、激光传感器)、接近传感器、位置传感器(例如,GPS模块)等。在实施例中,车辆传感器210可以监测车辆的周围环境,并且可以检测其他道路物体,比如其他车辆、行人、障碍物、交通标志等。车辆传感器210捕获的数据可以由处理器202处理,以确定关于车辆和其他道路物体的位置、速度、轨迹和其他信息。
对于自主车辆,车辆系统200可以包括自主驾驶模块,并且车辆传感器210所收集的数据可以由自主驾驶模块使用以自主导航车辆。
仍然参见图2,车辆系统200包括用于将车辆系统200通信耦接到服务器114的网络接口硬件212。网络接口硬件212可以通信耦接到通信路径204,并且可以是能够经由网络发送和/或接收数据的任何设备。因而,网络接口硬件212可以包括用于发送和/或接收任何有线或无线通信的通信收发器。例如,网络接口硬件212可以包括天线、调制解调器、LAN端口、Wi-Fi卡、WiMax卡、移动通信硬件、近场通信硬件、卫星通信硬件和/或用于与其他网络和/或设备通信的任何有线或无线硬件。在一个实施例中,网络接口硬件212包括配置为按照无线通信协议进行操作的硬件。
在实施例中,车辆系统200的网络接口硬件212可以将车辆传感器210收集的数据发送到服务器114。该传感器数据可以包括关于道路上的其他车辆的信息。网络接口硬件212还可以发送关于车辆本身的数据(例如,车辆的位置、速度和轨迹)。服务器114可以接收传感器数据和关于车辆的数据,并且可以确定车辆的驾驶行为,如下面进一步详细所述。
网络接口硬件212还可以发送主动安全系统操作数据,主动安全系统操作数据可以包括关于车辆的一个或多个主动安全系统的操作的信息。例如,网络接口硬件212可以发送关于主动安全系统是被激活还是被停用的信息。网络接口硬件212可以发送关于主动安全系统的特定操作的信息(例如,主动安全系统何时被触发以及它使车辆进行什么驾驶动作)。
仍然参见图2,车辆系统200包括数据存储组件214。数据存储组件214可以存储由车辆系统200的各个组件使用的数据。另外,数据存储组件214可以存储由车辆传感器210收集的数据。
在一些实施例中,车辆系统200可以通过网络通信地接到服务器114。在一个实施例中,网络可以包括一个或多个计算机网络(例如,个域网、局域网或广域网)、蜂窝网络、卫星网络和/或全球定位系统以及它们的组合。因而,车辆系统200可以经由广域网、经由局域网、经由个域网、经由蜂窝网络、经由卫星网络等通信耦接到网络。合适的局域网可以包括有线以太网和/或诸如无线保真(Wi-Fi)之类的无线技术。合适的个域网可以包括诸如IrDA、无线USB、Z-Wave、ZigBee和/或其他近场通信协议之类的无线技术。合适的蜂窝网络包括但不限于诸如LTE、WiMAX、UMTS、CDMA和GSM之类的技术。
现在参见图3,服务器114包括一个或多个处理器302、一个或多个存储器模块304、网络接口硬件306和通信路径308。一个或多个处理器302可以是控制器、集成电路、微芯片、计算机或任何其他计算设备。一个或多个存储器模块304可以包括RAM、ROM、闪存、硬盘驱动器或能够存储机器可读和可执行指令,使得机器可读和可执行指令可以由一个或多个处理器302访问的任何设备。
网络接口硬件306可以通信耦接到通信路径308,并且可以是能够经由网络发送和/或接收数据的任何设备。因而,网络接口硬件306可以包括用于发送和/或接收任何有线或无线通信的通信收发器。例如,网络接口硬件306可以包括天线、调制解调器、LAN端口、Wi-Fi卡、WiMax卡、移动通信硬件、近场通信硬件、卫星通信硬件和/或用于与其他网络和/或设备通信的任何有线或无线硬件。在一个实施例中,网络接口硬件306包括配置为按照无线通信协议操作的硬件。在一些例子中,网络接口硬件306可以包括两个不同的信道,包括专用短程通信(DSRC)信道和毫米波无线电信道,如下面进一步详细所述。服务器114的网络接口硬件306可以往来于车辆(例如,图1的车辆102、104、106、108)发送和接收数据。
一个或多个存储器模块304包括数据库310、车辆数据接收模块312、主动安全系统数据接收模块314、主动安全系统效用判定模块316、异常检测模块318和主动安全系统发送模块320。数据库310、车辆数据接收模块312、主动安全系统数据接收模块314、主动安全系统效用判定模块316、异常检测模块318和主动安全系统发送模块320中的每个可以是存储在一个或多个存储器模块304中的操作系统、应用程序模块和其他程序模块形式的程序模块。在一些实施例中,程序模块可以存储在可以与服务器114通信的远程存储设备中。在一些实施例中,数据库310、车辆数据接收模块312、主动安全系统数据接收模块314、主动安全系统效用判定模块316、异常检测模块318和主动安全系统发送模块320中的一个或多个可以存储在车辆的车辆系统200的一个或者多个存储器模块206中。此类程序模块可以包括但不限于用于如下所述进行特定任务或执行特定数据类型的例程、子例程、程序、对象、组件、数据结构等。
数据库310可以临时存储从车辆(例如,图1的车辆102、104、106)接收的传感器数据和/或主动安全系统操作数据。数据库310还可以存储可以由存储器模块304和/或服务器114的其他组件使用的其他数据。
车辆数据接收模块312可以从一个或多个网联车辆(例如,图1的车辆102、104、106)接收传感器数据。特别地,车辆数据接收模块312可以接收由网联车辆捕获的传感器数据,该传感器数据可以指示关于车辆或道路实体的位置、速度、轨迹和/或其他信息。因而,服务器114可以基于接收的传感器数据来分析网联车辆和道路上的其他车辆的驾驶性能,如下面进一步详细所述。
主动安全系统数据接收模块314可以从一个或多个网联车辆(例如,图1的车辆102、104、106)接收关于在车辆上主动安全系统的使用的数据。主动安全系统数据接收模块314接收的数据可以包括特定主动安全系统是被激活还是被停用,以及关于主动安全系统的操作的细节。例如,主动安全系统数据接收模块314可以接收指示特定主动安全系统何时被触发以及主动安全系统在被触发时使车辆做出什么驾驶动作的数据。服务器114可以利用车辆数据接收模块312和主动安全系统数据接收模块314所接收的数据来判定车辆的驾驶性能是因主动安全系统的使用而得到提高还是降低,如下面进一步详细所述。
如本文中所公开的,主动安全系统效用判定模块316可以判定一个或多个车辆的驾驶性能是因特定地理区域中主动安全系统的使用而得到提高还是降低。如上所述,车辆数据接收模块312可以从网联车辆接收传感器数据,所述传感器数据可以指示特定地理区域中车辆的驾驶行为。车辆数据接收模块312接收的数据可以指示网联车辆和非网联车辆两者的驾驶行为。
同样如上所述,主动安全系统数据接收模块314可以接收关于一个或多个网联车辆对主动安全系统的使用的数据。因此,主动安全系统数据接收模块314接收的数据可以指示特定地理区域中的哪些车辆激活了某些主动安全系统,以及该地理区域中的哪些车辆停用了某些主动安全系统。
车辆数据接收模块312和主动安全系统数据接收模块314都不从非网联车辆接收数据。然而,车辆数据接收模块312接收的传感器数据可以包括由网联车辆捕获的与非网联车辆有关的传感器数据。因而,车辆数据接收模块312接收的数据可以指示非网联车辆的驾驶行为。在一些例子中,假定非网联车辆不具有任何主动安全系统。因此,如本文所公开的,主动安全系统效用判定模块316可以比较激活特定主动安全系统的车辆和没有激活主动安全系统的车辆(停用主动安全系统的网联车辆或非网联车辆)在特定地理区域中的驾驶性能。
基于车辆数据接收模块312所接收的数据和主动安全系统数据接收模块314所接收的数据,主动安全系统效用判定模块316可以判定车辆的驾驶性能是因特定地理区域中主动安全系统的使用而得到提高还是降低。在一个例子中,主动安全系统效用判定模块316可以判定激活主动安全系统的车辆或者停用主动安全系统的车辆是否在地理区域中进行异常驾驶行为。
如果在地理区域中激活主动安全系统的车辆在该地理区域中进行异常驾驶,则主动安全系统效用判定模块316可以判定在该地理区域中主动安全系统的使用降低了驾驶性能。例如,图4示出了在地理区域400内行驶的两个车辆402和404。在图4的例子中,车辆402和404激活了车道循迹辅助系统和车道偏离警示系统。然而,在图4的例子中,在地理区域400中存在一些被擦除的车道标记。因而,车辆402和404表现出异常驾驶行为(例如,突然转向行为),因为LTA和LDA系统不能跟踪车道标记。
在图4的例子中,主动安全系统效用判定模块316可以基于车辆数据接收模块312所接收的数据来分析车辆402和404的轨迹。在一些例子中,主动安全系统效用判定模块316可以使用机器学习和/或时间序列分析来分析车辆轨迹。基于车辆轨迹的分析,主动安全系统效用判定模块316可以判定车辆正在进行异常驾驶行为。因而,在图4的例子中,主动安全系统效用判定模块316可以判定LTA和LDA系统的使用降低了地理区域400中的驾驶性能。
或者,如果在地理区域中停用主动安全系统的车辆在该地理区域中进行异常驾驶行为,则主动安全系统效用判定模块316可以判定在该地理区域中主动安全系统的使用提高了驾驶性能。例如,在没有主动安全系统的辅助的情况下,驾驶员可能会在特定地理区域失去注意力,并进行异常驾驶行为。
主动安全系统效用判定模块316可以利用各种技术来判定车辆是否正在进行异常驾驶行为。例如,主动安全系统效用判定模块316可以判定车辆在车道内保持居中的程度,或者车辆的速度保持一致的程度。
在一些例子中,主动安全系统效用判定模块316可以将地理区域中的激活特定主动安全系统的车辆的驾驶性能与该地理区域中的停用相同主动安全系统的车辆的驾驶性能进行比较。如果激活主动安全系统的车辆的驾驶性能优于停用主动安全系统的车辆的驾驶性能,则可以判定主动安全系统的使用提高了地理区域中的驾驶性能。或者,如果停用主动安全系统的车辆的驾驶性能优于激活主动安全系统的车辆的驾驶性能,则可以判定主动安全系统的使用降低了地理区域中的驾驶性能。
返回参见图3,异常检测模块318可以基于车辆数据接收模块312所接收的数据和主动安全系统数据接收模块314所接收的数据来检测异常。异常可以是外在异常或内在异常。外在异常是由道路或环境条件造成的异常,比如坑洼、车道封闭或恶劣天气。内在异常是由驾驶行为造成的异常,比如酒后驾驶或分心驾驶。异常会对驾驶条件产生不利影响,并降低驾驶性能。因而,检测异常可以允许正在接近异常的驾驶员采取预防措施来减轻异常的影响。
异常检测模块318可以通过基于车辆数据接收模块312所接收的数据分析车辆的驾驶行为,并且基于主动安全系统数据接收模块314所接收的数据分析主动安全系统的操作来检测异常。例如,图5示出了沿着道路的包含坑洼510的地理区域500。在图5的例子中,异常检测模块318可以检测到当在地理区域500中行驶时激活了预碰撞系统的车辆通常触发预碰撞系统,并且在预碰撞系统被触发之后,就在到达坑洼510的位置之前立即进行车道变更。因而,异常检测模块318可以判定在坑洼510的位置存在外在异常。
在其他例子中,异常检测模块318可以利用机器学习、时间序列分析和/或聚类算法,基于车辆数据接收模块312所接收的数据和主动安全系统数据接收模块314所接收的数据来检测异常。在一些例子中,异常检测模块318可以检测车辆行为的模式(例如,上面讨论的车道变更行为),并且可以基于任何检测到的模式来识别和分类异常(例如,作为外在异常或内在异常)。
返回参见图3,如本文中所公开的,主动安全系统发送模块320可以向一个或多个车辆发送信号,以基于主动安全系统效用判定模块316和/或异常检测模块318所做的判定使车辆的主动安全系统激活或停用。
如果主动安全系统效用判定模块316判定特定主动安全系统的使用提高了地理区域中的驾驶性能,则主动安全系统发送模块320可以向正在接近该地理区域的车辆发送信号,以使这些车辆激活该特定主动安全系统。例如,在图1的例子中,如果主动安全系统效用判定模块316判定因车道循迹辅助的使用而在地理区域112中提高了驾驶性能,则主动安全系统发送模块320可以向正在接近地理区域112的车辆108发送信号,该信号使车辆108激活其车道循迹辅助系统。
如果主动安全系统效用判定模块316判定特定主动安全系统的使用降低了地理区域中的驾驶性能,则主动安全系统发送模块320可以向正在接近该地理区域的车辆发送信号,以使这些车辆停用该特定主动安全系统。例如,在图1的例子中,如果主动安全系统效用判定模块316判定通过车道偏离警示的使用,在地理区域112中降低了驾驶性能,则主动安全系统发送模块320可以向正在接近地理区域112的车辆108发送信号,该信号使车辆108停用其车道偏离警示系统。
如果异常检测模块318检测到地理区域中的异常,则主动安全系统发送模块320可以向正在接近该地理区域的车辆发送信号,以使这些车辆激活可以最好地帮助车辆导航和/或避免异常的特定主动安全系统。要激活的特定主动安全系统可以基于由异常检测模块318确定的异常的分类。例如,在图1的例子中,如果异常检测模块318确定在地理区域112中存在外在异常,则主动安全系统发送模块320可以向正在接近地理区域112的车辆108发送信号,该信号使车辆108激活预碰撞系统和/或异常检测系统。
在图解所示的例子中,主动安全系统发送模块320可以向车辆发送信号,以使车辆的特定主动安全系统被激活或停用。然而,在一些例子中,主动安全系统发送模块320可以向车辆发送信号,该信号使建议激活或停用车辆的特定主动安全系统的消息或警告被显示或以其他方式传达给车辆的驾驶员。在这些例子中,驾驶员可以决定是否手动激活或停用所建议的主动安全系统。
图6描绘了可以由服务器114实现以进行车辆知识联网辅助ADAS配置的方法的流程图。在步骤600,主动安全系统数据接收模块314从地理区域中的一个或多个网联车辆接收主动安全系统操作数据。主动安全系统操作数据可以指示网联车辆上的什么主动安全系统被激活和停用,激活的安全系统何时触发,以及主动安全系统在被触发时使车辆进行什么驾驶动作。
在步骤602,车辆数据接收模块312从地理区域中的一个或多个网联车辆接收车辆传感器数据。车辆传感器数据可以包括由地理区域中的一个或多个网联车辆的传感器收集的数据。车辆传感器数据可以指示关于地理区域中的网联车辆和非网联车辆的位置、速度、轨迹和其他信息。
在步骤604,主动安全系统效用判定模块316判定主动安全系统的使用是否提高了地理区域中的驾驶性能。在一些例子中,该判定可以通过判定不使用主动安全系统的车辆是否在地理区域中进行异常驾驶行为来进行。在一些例子中,该判定可以通过将在地理区域中利用主动安全系统的车辆的驾驶行为与在地理区域中不利用主动安全系统的车辆的驾驶行为进行比较来进行。
如果主动安全系统效用判定模块316判定在地理区域中主动安全系统的使用提高了驾驶性能(步骤604:是),则控制转到步骤606。在步骤606,主动安全系统发送模块320向正在接近地理区域的网联车辆发送信号,以使网联车辆激活主动安全系统。
如果主动安全系统效用判定模块316判定在地理区域中主动安全系统的使用没有提高驾驶性能(步骤604:否),则控制转到步骤608。在步骤608,主动安全系统效用判定模块316判定主动安全系统的使用是否降低了地理区域中的驾驶性能。在一些例子中,该判定可以通过判定使用主动安全系统的车辆是否在地理区域中进行异常驾驶行为来进行。在一些例子中,该判定可以通过将在地理区域中利用主动安全系统的车辆的驾驶行为与在地理区域中不利用主动安全系统的车辆的驾驶行为进行比较来进行。
如果主动安全系统效用判定模块316判定在地理区域中主动安全系统的使用降低了驾驶性能(步骤608:是),则控制转到步骤610。在步骤610,主动安全系统发送模块320向正在接近地理区域的网联车辆发送信号,以使网联车辆停用主动安全系统。
如果主动安全系统效用判定模块316判定在地理区域中主动安全系统的使用不会降低驾驶性能(步骤608:否),则图6的方法结束。即,如果主动安全系统效用判定模块316判定在该地理区域中主动安全系统的使用既没有提高也没有降低驾驶性能,则主动安全系统发送模块320不向正在接近该地理区域的车辆发送信号以激活或停用主动安全系统。
现在应该理解的是,本文中描述的实施例针对车辆知识联网辅助ADAS配置。在实施例中,多个网联车辆可以沿着特定地理区域中的道路行驶。网联车辆可以将传感器数据和主动安全系统操作数据发送到服务器。传感器数据可以指示关于车辆的驾驶数据,而主动安全系统操作数据可以指示关于一个或多个主动安全系统的激活、停用和使用的数据。
服务器可以接收传感器数据和主动安全系统操作数据。基于传感器数据和主动安全系统操作数据,服务器可以判定驾驶性能是因地理区域中特定主动安全系统的使用而得到提高还是降低。如果主动安全系统的使用提高了地理区域中的驾驶性能,则服务器可以向正在接近该地理区域的网联车辆发送信号,以使所述车辆激活主动安全系统。如果主动安全系统的使用降低了地理区域中的驾驶性能,则服务器可以向正在接近该地理区域的网联车辆发送信号,以使所述车辆停用主动安全系统。因而,正在接近地理区域的车辆可以激活或停用主动安全系统,使得车辆最好地准备好应对地理区域的驾驶条件。
要注意的是,用语“基本上”和“大约”在本文中可用于表示可归因于任何定量比较、值、测量或其他表示的固有不确定性程度。本文中还利用这些用语来表示定量表示可能与所述参考文献不同而不会导致所讨论的主题的基本功能发生变化的程度。
虽然本文中已经例示和描述了特定的实施例,但是应当理解的是,在不脱离要求保护的主题的精神和范围的情况下,可以进行各种其他变更和修改。此外,尽管本文中描述了要求保护的主题的各个方面,但是这些方面不需要组合使用。于是,所附权利要求书旨在覆盖在要求保护的主题的范围内的所有此类变更和修改。
Claims (20)
1.一种方法,包括:
从地理区域中的一个或多个车辆接收第一数据,所述第一数据指示所述一个或多个车辆中的至少一个车辆对主动安全系统的操作;
接收指示所述地理区域中的所述一个或多个车辆的驾驶性能的第二数据;
基于所述第一数据和所述第二数据判定所述地理区域中所述一个或多个车辆的驾驶性能是因主动安全系统的使用而得到提高还是降低;以及
基于所述判定向正在接近所述地理区域的车辆发送信号,以使正在接近所述地理区域的所述车辆激活或停用主动安全系统。
2.按照权利要求1所述的方法,还包括:
在判定所述一个或多个车辆的驾驶性能因主动安全系统的使用而得到提高时,向正在接近所述地理区域的所述车辆发送信号,以使正在接近所述地理区域的所述车辆激活主动安全系统。
3.按照权利要求1所述的方法,还包括:
在判定所述一个或多个车辆的驾驶性能因主动安全系统的使用而降低时,向正在接近所述地理区域的所述车辆发送信号,以使正在接近所述地理区域的所述车辆停用主动安全系统。
4.按照权利要求1所述的方法,其中所述第二数据包括所述一个或多个车辆的轨迹。
5.按照权利要求1所述的方法,还包括:
基于所述第一数据和所述第二数据来识别异常。
6.按照权利要求5所述的方法,还包括:
使用聚类算法识别所述异常。
7.按照权利要求1所述的方法,还包括:
接收指示在所述地理区域中操作主动安全系统的第一组一个或多个车辆的驾驶性能的第三数据;
接收指示在所述地理区域中不操作主动安全系统的第二组一个或多个车辆的驾驶性能的第四数据;以及
基于所述第三数据和所述第四数据之间的比较,判定所述一个或多个车辆的驾驶性能是因主动安全系统的使用而得到提高还是降低。
8.按照权利要求7所述的方法,还包括:
判定所述第一组一个或多个车辆或所述第二组一个或多个车辆是否在所述地理区域中表现出异常驾驶行为;以及
基于关于所述第一组一个或多个车辆或所述第二组一个或多个车辆在所述地理区域中是否表现出异常驾驶行为的判定,判定所述一个或多个车辆的驾驶性能是因主动安全系统的使用而得到提高还是降低。
9.按照权利要求8所述的方法,还包括:
在判定所述第一组一个或多个车辆在所述地理区域中表现出异常驾驶行为时,判定所述一个或多个车辆的驾驶性能因主动安全系统的使用而降低。
10.按照权利要求8所述的方法,还包括:
在判定所述第二组一个或多个车辆在所述地理区域中表现出异常驾驶行为时,判定所述一个或多个车辆的驾驶性能因主动安全系统的使用而得到提高。
11.一种远程计算设备,包括控制器,所述控制器被配置为:
从地理区域中的一个或多个车辆接收第一数据,所述第一数据指示所述一个或多个车辆中的至少一个车辆对主动安全系统的操作;
接收指示所述地理区域中的所述一个或多个车辆的驾驶性能的第二数据;
基于所述第一数据和所述第二数据判定所述地理区域中所述一个或多个车辆的驾驶性能是因主动安全系统的使用而得到提高还是降低;以及
基于所述判定向正在接近所述地理区域的车辆发送信号,以使正在接近所述地理地区的所述车辆激活或停用主动安全系统。
12.按照权利要求11所述的远程计算设备,其中所述控制器还被配置为:
在判定所述一个或多个车辆的驾驶性能因主动安全系统的使用而得到提高时,向正在接近所述地理区域的所述车辆发送信号,以使正在接近所述地理区域的所述车辆激活主动安全系统。
13.按照权利要求11所述的远程计算设备,其中所述控制器还被配置为:
在判定所述一个或多个车辆的驾驶性能因主动安全系统的使用而降低时,向正在接近所述地理区域的所述车辆发送信号,以使正在接近所述地理区域的所述车辆停用主动安全系统。
14.按照权利要求11所述的远程计算设备,其中所述控制器还被配置为:
基于所述第一数据和所述第二数据来识别异常。
15.按照权利要求14所述的远程计算设备,其中所述控制器还被配置为:
使用聚类算法识别所述异常。
16.按照权利要求11所述的远程计算设备,其中所述控制器还被配置为:
接收指示在所述地理区域中操作主动安全系统的第一组一个或多个车辆的驾驶性能的第三数据;
接收指示在所述地理区域中不操作主动安全系统的第二组一个或多个车辆的驾驶性能的第四数据;以及
基于所述第三数据和所述第四数据之间的比较,判定所述一个或多个车辆的驾驶性能是因主动安全系统的使用而得到提高还是降低。
17.按照权利要求16所述的远程计算设备,其中所述控制器还被配置为:
判定所述第一组一个或多个车辆或所述第二组一个或多个车辆是否在所述地理区域中表现出异常驾驶行为;以及
基于关于所述第一组一个或多个车辆或所述第二组一个或多个车辆在所述地理区域中是否表现出异常驾驶行为的判定,判定所述一个或多个车辆的驾驶性能是因主动安全系统的使用而得到提高还是降低。
18.按照权利要求17所述的远程计算设备,其中所述控制器还被配置为:
在判定所述第一组一个或多个车辆在所述地理区域中表现出异常驾驶行为时,判定所述一个或多个车辆的驾驶性能因主动安全系统的使用而降低。
19.按照权利要求17所述的远程计算设备,其中所述控制器还被配置为:
在判定所述第二组一个或多个车辆在所述地理区域中表现出异常驾驶行为时,判定所述一个或多个车辆的驾驶性能因主动安全系统的使用而得到提高。
20.一种系统,包括:
用于位于地理区域中的车辆的车辆系统;和
远程计算设备;
其中所述车辆系统包括:
一个或多个车辆传感器,所述车辆传感器收集关于车辆周围的道路实体的传感器数据;和
控制器,所述控制器被配置为将所述传感器数据和与所述车辆的一个或多个主动安全系统的操作关联的数据发送到所述远程计算设备;并且
其中所述远程计算设备被配置为:
从所述车辆系统接收所述传感器数据和与所述车辆的所述一个或多个主动安全系统的操作关联的所述数据;
基于所述传感器数据和与所述车辆的所述一个或多个主动安全系统的操作关联的所述数据,确定所述地理区域中所述车辆的驾驶性能是因主动安全系统的使用而得到提高还是降低;以及
基于所述判定向正在接近所述地理区域的其他车辆发送信号,以使正在接近所述地理区域的所述其他车辆激活或停用主动安全系统。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US17/400,817 | 2021-08-12 | ||
US17/400,817 US20230051511A1 (en) | 2021-08-12 | 2021-08-12 | Vehicular knowledge networking assisted adas configuration |
PCT/IB2022/057317 WO2023017389A1 (en) | 2021-08-12 | 2022-08-05 | Vehicular knowledge networking assisted adas configuration |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117730355A true CN117730355A (zh) | 2024-03-19 |
Family
ID=83004776
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202280052422.6A Pending CN117730355A (zh) | 2021-08-12 | 2022-08-05 | 车辆知识联网辅助adas配置 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20230051511A1 (zh) |
CN (1) | CN117730355A (zh) |
WO (1) | WO2023017389A1 (zh) |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE10360129A1 (de) * | 2003-12-20 | 2005-07-21 | Daimlerchrysler Ag | Fahrassistenzvorrichtung, Fahrzeug und Verfahren zur Fahrgeschwindigkeitsregelung eines Fahrzeugs |
US8509982B2 (en) * | 2010-10-05 | 2013-08-13 | Google Inc. | Zone driving |
DE102015214575A1 (de) * | 2015-07-31 | 2017-02-02 | Robert Bosch Gmbh | Verteilen von Verkehrsinformationen |
EP3410414A1 (en) * | 2017-05-31 | 2018-12-05 | Panasonic Intellectual Property Corporation of America | Information processing method, information processing apparatus, system, and storage medium |
US11142214B2 (en) * | 2019-08-06 | 2021-10-12 | Bendix Commercial Vehicle Systems Llc | System, controller and method for maintaining an advanced driver assistance system as active |
FR3108188B1 (fr) * | 2020-03-10 | 2023-04-07 | Thales Sa | Mises à jour de bases de données de navigation |
-
2021
- 2021-08-12 US US17/400,817 patent/US20230051511A1/en active Pending
-
2022
- 2022-08-05 CN CN202280052422.6A patent/CN117730355A/zh active Pending
- 2022-08-05 WO PCT/IB2022/057317 patent/WO2023017389A1/en unknown
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20230051511A1 (en) | 2023-02-16 |
WO2023017389A1 (en) | 2023-02-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10818167B2 (en) | Traffic obstruction notification system based on wireless vehicle data | |
US10452073B2 (en) | Vehicle control systems and methods of controlling vehicles using behavior profiles | |
US10528850B2 (en) | Object classification adjustment based on vehicle communication | |
US9159231B2 (en) | Method for transmitting traffic information using vehicle to vehicle communication | |
US20180322782A1 (en) | Method and vehicle communication system for determining a driving intention for a vehicle | |
US10388152B2 (en) | Device, method and computer program for making available information about an end of a traffic jam via a vehicle-to-vehicle interface | |
US10276043B2 (en) | Vehicle system using vehicle-to-infrastructure and sensor information | |
US10259455B2 (en) | Collision avoidance systems and methods | |
EP3822140B1 (en) | Operational design domain validation coverage for road and lane type | |
US20200204969A1 (en) | Detection of non-v2v vehicles | |
CN113830100A (zh) | 车辆及其控制方法 | |
JP6903598B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、および移動体 | |
US20220375348A1 (en) | Multivariate Hierarchical Anomaly Detection | |
US11753014B2 (en) | Method and control unit automatically controlling lane change assist | |
US20230051511A1 (en) | Vehicular knowledge networking assisted adas configuration | |
EP4112411B1 (en) | Estimation of accident intensity for vehicles | |
US11796345B2 (en) | Method and system for optimized notification of detected event on vehicles | |
US11937087B2 (en) | Vehicle-to-everything (V2X) participant type-based misbehavior detection | |
EP3822141B1 (en) | Operational design domain validation coverage for adjacent lane relative velocity | |
US20230339461A1 (en) | System for driver assistance and method for driver assistance | |
US20230166761A1 (en) | Method and system for estimation of an operational design domain boundary | |
CN108016436B (zh) | 驾驶辅助设备、配备该设备的车辆以及驾驶辅助方法 | |
Parthasaradhy et al. | Preventing the Vehicle Accidents on Highways and Implementing Safety and Automation | |
KR20240005336A (ko) | 차량의 주행보조장치 및 그의 제어 방법 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication |