TW201324459A - 車用特定路況警示裝置、系統與方法 - Google Patents

車用特定路況警示裝置、系統與方法 Download PDF

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Abstract

一種車用特定路況警示裝置、系統與方法。此系統包含一個訊息處理裝置與顯示裝置。顯示裝置亦可利用車上既有顯示設備，可提供車輛即時與提早感知警示訊息。系統透過後台協同式自動學習機制，可使車輛在抵達特定路況警示事件地點前，即提早獲得警示，使駕駛與乘客在面對特定路況時有更多的反應時間。而由於所提出之後台協同式自動學習機制具備多台車輛資訊分享與車內、後台資料庫雙向傳輸及自動更新的特性，可更為有效地維護後台資料庫之準確性。

Description

車用特定路況警示裝置、系統與方法
本揭露內容是有關於一種車用特定路況警示裝置、系統與方法。
現有車用警示系統主要以雷達與攝影機作為感測元件，包括碰撞警示及完全主動剎車系統(Collision Warning with Full Auto Brake，CWFAB)、自動防撞設計(Automatic Collision Avoidance System，ACAS)、盲點預警系統(Blind Spot Information System，BSIS)與車道行車輔助(Lane Keeping Assist System，LKAS)等。根據內政部警政署統計資料顯示，其中因交通事故造成當場或24小時內死亡之原因包含違規超車、逆向行駛、超速失控與未依規定轉彎等14大類，其中有比例高達1/3死亡之原因是與未注意特定路況有關，例如發生在均速降低、障礙物、顛簸、險下坡與頻繁加減速等各種存在會影響正常駕駛行為與事件之路段，顯見特定路況的警示對行車安全的重要。
目前警示系統所提供之警示資訊僅與正在發生的特定車況有關，如前車距、盲點車輛與車前行人等，且個別車輛所獲得之感測資訊亦無法分享。而對於因外在環境所造成之特定路況，目前車上尚無對應之機制可主動地即時或提早警示駕駛與乘客。
根據2010年3月16日所公告的美國第7,679,499號專利，Yasufumi Yamada所提出的警告系統(“Warning System”)，提到偵測特定駕駛之駕駛操作(Driver Operation)是否與先前所紀錄的危險駕駛行為相同，並提醒駕駛不要作重複的危險駕駛行為。此專利揭露一種駕駛行為資料庫，記錄特定駕駛於該路段曾經發生過之危險駕駛行為。透過比對車輛當下位置是否接近該資料庫中之危險駕駛歷史紀錄，若是則於予提早警示。
根據2006年6月6日所公告的美國第7,057,532號專利，Michael Shafir與Yossef Shiri所提出的道路安全警告系統與方法(“Road Safety Warning System and Method”)，揭露一種提醒駕駛即將靠近之交通法規，如禁止右轉、速限等，並判斷駕駛目前之操控行為是否符合其安全規範，若不符合規則對駕駛發出警告。該等專利所揭露的系統，其交通法規資料庫存放於車上，可藉由射頻(Radio Frequency,RF)傳送接收器(Transceiver)更新內容。
根據2010年8月19日所公開的美國第2010/0207787號專利申請公開案內容，J. Corey Catten等人所提出的警告駕駛人道路資訊的系統與方法(“System And Method For Alerting Drivers To Road Conditions”)，揭露一種利用圖資與車上之感測裝置，判斷特定路線上之限速或平均速度是否改變。在一般情況中，若由圖資中發現某特定路線上之不同路段有限速改變之特徵，即會成為一警示事件。若由車輛上之感測器發現某特定路線上有因施工、車禍等事件造成平均速度與該路段限速存在差異，即會回報後台。若車上監控裝置發現車輛速度超過其平均速度或限速，即會於予警告。
本揭露內容提供一種車用特定路況警示裝置、系統與方法。
本揭露內容多個實施例其中之一，提出一種車用特定路況警示裝置，可裝置於車輛內。此車用特定路況警示裝置包括一即時感知警示單元以及一提早感知警示單元。此即時感知警示單元用以取得車輛動態資料，並針對車輛動態資料進行辨識，以確認是否為一特定路況，若是，則即時發出警示，並回報為即時感知警示事件。提早感知警示單元用以取得一車輛定位資訊以及多個特定路況警示事件資訊，並根據每個該特定路況警示事件資訊所對應的警示位置與該車輛定位資訊比對，據以判斷是否發出對應該些特定路況警示事件資訊的警示訊號。
本揭露內容多個實施例其中之一，提出一種車用特定路況警示系統，包括一儲存裝置、一協同式自動學習單元以及一提早感知警示單元。儲存裝置用以儲存一行車資訊資料庫，其中行車資訊資料庫用以儲存多個特定路況警示事件資訊。協同式自動學習單元用以接收多個即時感知警示事件資訊，以確認是否新增、更新與解除儲存在行車資訊資料庫的特定路況警示事件資訊。提早感知警示單元用以取得一車輛定位資訊以及所述特定路況警示事件資訊，並根據每個特定路況警示事件資訊所對應的警示位置與車輛定位資訊比對，據以判斷是否發出對應所述特定路況事件的警示訊號。
在一實施例中，所述的車用特定路況警示系統，更包括一即時感知警示單元，用以取得車輛動態資料，並針對車輛動態資料進行辨識，以確認是否為即時感知警示事件，若是，則傳送即時感知警示事件到協同式自動學習單元，並即時警示駕駛。
在一實施例中，所述的車用特定路況警示系統，更包括一提早感知警示單元，用以取得一車輛定位資訊以及所述特定路況警示事件資訊，再根據特定路況警示事件資訊所對應的警示位置與車輛定位資訊比對，據以判斷是否發出對應所述特定路況事件的警示訊號。本揭露內容多個實施例其中之一，提出一種車用特定路況警示方法，後台即時事件接收模組接收多個即時感知警示事件，以確認是否新增、更新與解除儲存在一行車資訊資料庫的多個特定路況警示事件資訊。所獲得之行車資訊資料庫再同步更新至車內的警示位置資料庫，藉以維持車內警示位置資料庫之正確性。
在一實施例中，所述的車用特定路況警示方法，更包括進行即時感知程序，用以取得車輛動態資料。針對車輛動態資料進行辨識，以確認是否為即時感知警示事件，若是，則即時送出所述即時感知警示事件。
在一實施例中，所述即時感知程序包括接收至少一個感測資料，並據以分析出車輛動態資料。對車輛動態資料進行辨識，以確認是否為即時感知警示事件。
為讓本揭露內容之上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。
本揭露內容設計一車用特定路況警示系統，以安裝於車輛上之訊息處理裝置觀察並辨識前方特定路況，達到即時警示之功能，並同時將所辨識之特定路況事件回傳至後台。透過後台協同式自動學習機制，各車輛所感測到之相同事件資訊可驗證與比對，以維持後台警示事件資料庫之準確性，並藉由計算出之不同信任度，定義不同程度之通報或警示事件。後台所維護之行車資訊資料庫再同步更新至車內的警示位置資料庫，透過車內警示位置資料庫之特定路況位置資訊與車輛即時位置比對，達到特定路況事件的提早警示之功能。
上述適用於本揭露內容設計一車用特定路況警示系統，提供‘‘特定路況”包括道路資訊、車道資訊或任何適用於行車的非一般道路相關資訊。而此特定路況包括即時的路況資訊與長期存在的路況資訊，這些路況資訊不同於一般平穩與和緩之行駛方式，存在一些易造成駕駛分心之潛在危險性，具影響行車安全之疑慮。以即時狀態為例如車禍或頻繁加減速等；而以長期存在的路況為例，則如修橋、施工與急轉彎道路等。上述路況亦為判斷是否符合定義為特定路況警示事件條件。
藉由車用特定路況警示系統，可即時與提早提供車輛當下與即將發生之特定路況警示，使駕駛與乘客在事件發生前有更充裕之反應時間，增進駕駛與乘客危機意識，減少傷害發生的機會。
除此之外，利用後台協同式自動學習機制，可以蒐集與分析行經相同路段或是相同車流方向的多台前車資訊，提供給預定通過相同路段的後車進行判斷，甚至依據不同時段或相連接路段資訊，以利找出建議的道路資訊，例如可以改道行駛，以節省行車的時間，或者建議優先避開因特定路況分析警示為危險權重較高的路段。
另外，利用後台協同式自動學習機制，可以收集行經相同路段或是相同車流方向的多台前車資訊，盡速將所判斷之路況通報給主管機關或救援機關。以利更即時排除重大的事件或是提供最佳援助。例如前車因為拋錨而需要救援，此時行經同一路段的多輛車子即可回報車輛內即時感知路況資訊，以利救援或即時更新拋錨事件移除。
在一實施例中，本揭露內容所提出的車用特定路況警示系統，包括裝置於車內的行車動態資料感知單元與特定路況事件辨識單元，而後台系統包括協同式自動學習單元。特定路況警示提供駕駛與乘客目前行駛環境與預先提醒可能靠近之特定路況，使駕駛與乘客有更充裕之反應時間。
在多個實施例中，上述的行車動態資料感知，可透過陀螺儀、加速規與車上診斷系統(On-Board Diagnostics，OBD)等感測器擷取行車動態感測資料，如車輛行駛之三軸加速度、角速度、轉向角、引擎轉速、車速等感測資訊，以獲得車輛行駛之動態資料。
上述的行車動態資料感知，可以搭配車內的全球定位系統(Global Positioning System，GPS)，提供車輛行駛之動態資料，再利用協同式自動學習單元資訊，判斷相同車流方向之各車輛GPS變化，可判斷是否存在特定路況或異常事件如走山、車輛拋錨等，以對後車發出警示，提醒後車駕駛提早改道。
在多個實施例中，上述的特定路況事件辨識單元，可利用訊號處理技術，判斷出該行車資訊是否為特定路況通報事件或是特定路況警示事件。
在多個實施例中，上述的協同式自動學習單元，包括利用多台車輛之動態資料，實現自動新增、更新與解除特定路況警示事件於後台之行車資訊資料庫，並同步更新至車內之警示位置資料庫。
而上述的自動新增記錄，在多個實施例其中之一，是將特定路況事件辨識的結果回傳至後台，後台利用事件信任度與信任度門檻值來判定是否更新至資料庫，進行自動新增紀錄。
而上述的自動解除記錄，在多個實施例其中之一，是將特定路況事件辨識的結果回傳至後台，後台利用事件信任度、信任度門檻值、有效時間與有效時間門檻值來判定是否更新至資料庫，進行自動解除紀錄。
本揭露內容所提出的車用特定路況警示系統，如圖1所示，包括一事件自動學習的機制。此事件自動學習的機制是透過行經一路段的多台車輛，如圖1所示，利用車輛110內建的訊息處理裝置112(車內資料庫)，進行擷取車輛的行車動態感測資料，辨識出目前行駛環境中的特定路況資訊，並可透過無線網路120傳輸至後台協同式自動學習單元的後台資料庫130，透過協同式自動學習機制，來建立與更新後台之行車資訊資料庫，以達到資源共享與警示準確率提升等功能。動態感知的資訊除了回傳給後台資料庫130外，並可從後台的協同式自動學習單元預先取得相關的特定路況警示資訊，並可即時的顯示在顯示裝置114上，以提供相關資訊給車輛110的駕駛。
同路段的車輛，如圖示的車輛140與150，可比對本身行車位置與車上的訊息處理裝置內之警示位置資料庫，當車輛靠近特定警示路況位置時，系統便可提早、並主動顯示警示訊息，提供駕駛與乘客更充裕的反應時間。
請參照圖2，是說明本揭露內容所提出的車用特定路況警示系統，運用在道路上多台行駛中的車輛系統示意圖。在同一道路上，包括車輛210、220、230與240，每個車輛分別配備訊息處理裝置212、222、232、242，每個訊息處理裝置至少包括一個警示位置資料庫。而目前在道路上的警示地點包括272、274、276，這些警示地點可透過訊息處理裝置、無線網路260與後台協同式自動學習單元的後台資料庫250進行通聯與動態更新。
在此以車輛210為例進行說明。當車輛210通過警示地點272之前，可以經由後台資料庫250取得相關的警示資訊，而到了接近警示地點272時，特定路況警示技術自動提供駕駛與乘客目前行駛環境與預先提醒可能靠近警示地點272之特定路況，使駕駛與乘客有更充裕之反應時間。
而當車輛210通過警示地點272之後，車輛210的訊息處理裝置212，可進行行車動態資料的感知，例如，可透過陀螺儀、加速規等感測器擷取行車動態感測資料，如車輛行駛之三軸加速度、角速度、轉向角、引擎轉速、車速等感測資訊，以獲得車輛行駛之動態資料。而取得的動態資料，可以即時地進行特定路況事件辨識並將辨識結果回報給後台協同式自動學習單元。利用多台車輛所彙整之路況資訊，實現自動新增、更新與解除特定路況警示事件於後台之行車資訊資料庫。
協同式自動學習單元根據多台車輛之動態資料所辨識的特定路況資訊，新增、更新與解除行車資訊資料庫內的特定路況資訊，並立即同步地更新車上之警示位置資料庫。例如，若是經過多輛車輛的動態資料判斷後，認為警示地點272已經不需要進行警示，則可更新其後台資料庫250的資訊。而下一輛行經的車輛，例如車輛240，其訊息處理裝置242的警示位置資料庫，會取得更新的資訊，並且不會收到警示地點272的特定路況資訊。
請參照圖3，為說明本揭露內容所提出之車用特定路況警示系統架構示意圖。此車用特定路況警示系統架構包括車內系統300與後台系統370。
車內系統300包括一車用特定路況警示裝置，位於車輛內部，包括訊息處理裝置304與顯示裝置350。每台車輛可配置獨立的車內系統300，在此以車輛302作說明。
後台系統370則是包括即時事件接收模組372、協同式自動學習單元374、行車資訊資料庫376與資料庫即時更新模組378。透過即時事件接收模組372從車輛302的車內系統300，或是其他車輛的車內系統接收各車輛之特定路況警示事件資訊，再經由協同式自動學習單元374自動比對來自各車輛之特定路況警示事件，以確認是否新增、更新與解除特定路況警示事件，並進一步更新行車資訊資料庫376的內容。而透過資料庫即時更新模組378，可以經由任何一傳輸媒介，傳送到各車輛的車內系統中。例如透過圖示的無線傳輸系統360進行傳輸，實現後台與車內系統之雙向傳輸。
車內系統300在一實施例中，可包括訊息處理裝置304與顯示裝置350。訊息處理裝置304可置於車輛302內部。訊息處理裝置304包括車輛動態分析單元310、特定路況辨識單元320與警示位置比對單元330。
車輛動態分析單元310透過車內動態感測器312或是其他感測器314，例如各種車內外的感測器，如可透過陀螺儀、加速規等感測器擷取行車動態感測資料，如車輛行駛之三軸加速度、角速度、轉向角、引擎轉速、車速等感測資訊，以獲得車輛行駛之動態資料。此車內動態感測器312或是其他感測器314可以是原本車輛302內部的基本配備，或是依照不同的功能配置於訊息處理裝置304內，亦或透過介面與訊息處理裝置304連接，此依照設計上的需要而定。
車內系統300更包括車內的資料庫，儲存在一儲存裝置內，用以取得特定路況資訊，例如圖示的警示位置資料庫340，可位於訊息處理裝置304內部或其他裝置的儲存空間內，例如可抽取式的記憶體內。利用資料庫更新介面342，可與後台系統370的即時事件接收模組372進行通聯，以更新警示位置資料庫340所儲存的特定路況資訊。而警示位置比對單元330接收來自一車輛定位資訊產生裝置所產生的車輛位置資訊。此車輛定位資訊產生裝置例如圖示的GPS接收器332。警示位置比對單元330進一步從警示位置資料庫340取得一或多個特定路況資訊，並且經由比對後，透過顯示裝置350顯示於車內，以提醒駕駛注意即將遇到的特定路況。
在此車用特定路況警示系統架構系統中，特定路況辨識單元320與警示位置比對單元330為主要運作核心，安裝於車內特定位置來收集車上行車動態感知資料，並透過相關路況回報介面322，來與後台系統370進行溝通。由特定路況辨識單元320所判斷出的事件除可透過顯示裝置350即時顯示於車內以提醒駕駛注意之外，亦同步傳送到後台系統370，以提供後台系統370對行車資訊資料庫的異動。
而後台系統370功能為處理所有車輛辨識出的特定路況資訊，透過協同式自動學習單元374來進行過濾、強度檢測、信任度計算與自動更新行車資訊資料庫376，並透過資料庫即時更新模組378，經由無線網路360予資料庫更新界面342的傳輸，將特定路況位置資訊即時更新至車上的警示位置資料庫340中。
為達成本揭露內容之目的，本揭露內容透過車輛內的警示位置比對單元即時比對車輛定位資訊與車內資料庫中的特定路況資訊，在車輛接近特定路況前，提早警示駕駛即將行經之特定路況資訊，以提升駕駛行車安全。
請參照圖4A，為本揭露內容之車用特定路況警示系統具體技術流程示意圖。此流程主要可分為車內402與後台404兩部分的系統運作。車內402運作流程包括即時感知警示單元410與提早感知警示單元420兩部分。即時感知警示單元410包括行車動態資料感知流程412，包括車輛動態感測資訊擷取。另外更包括特定路況辨識流程414，辨識目前行駛路況是否為存在危險性之特定路況警示事件，如障礙物路段、顛簸路段或頻繁加減速路段等。
而提早感知警示單元420包括進行車輛的行車定位資訊取得流程422，並與警示位置資料庫424的警示位置進行警示位置比對流程426，比對出車輛是否即將通過資料庫中的特定路況，並提早發出警示資訊以提醒駕駛注意，例如透過特定路況警示流程432警告駕駛，例如包括透過車內的顯示器430通知駕駛注意。而車內的警示位置資料庫424，是經由特定路況擷取流程460，從行車資訊資料庫450取得，該資料庫存放特定路況相關資訊，如路況類型、發生位置、發生時間、持續時間與強度等資訊。車內之警示位置資料庫424則透過特定路況擷取流程460對行車資訊資料庫450擷取關鍵警示資訊如路況類型與發生位置。當行車資訊資料庫450更新時，警示位置資料庫424也可在隨後進行更新程序時，同步更新儲存的特定路況資訊。
而後台運作流程包括協同式自動學習步驟440，除了跟據所接收的同路段車輛所量測到之特定路況警示事件之外，更參酌事件有效性參數庫442的內容。而協同式自動學習步驟440包括對同路段車輛所量測到之特定路況警示事件進行過濾、並且同步更新與紀錄於行車資訊資料庫450，以維持資料庫的準確性。
根據上述技術流程圖，接下來將對即時感知警示單元、提早感知警示單元與協同式自動學習等主要運作機制進行詳細運作步驟介紹。
請參照圖4B，是說明多個實施例其中之一的即時感知警示單元之運作流程示意圖。
步驟S400，啟動即時感知警示單元。步驟S410，先同步擷取車上行車動態訊息，包括各種配置於車輛的感測器，如可透過陀螺儀、加速規等感測器擷取行車動態感測資料，如車輛行駛之三軸加速度、角速度、轉向角、引擎轉速、車速等感測資訊，以獲得車輛行駛之動態資料。
步驟S420，進行特定路況的辨識，例如包括圖示的步驟S422~S428。
首先，如步驟S422的訊號校正流程，對當下之行車感知動態資料，透過訊號校正機制將可能的雜訊或基準值偏移量進行補償。步驟S424，透過多重訊號分離機制，將實際行車動態訊號與可能干擾事件判斷之訊號(如：怠速、搖晃或乘客走動等)進行分離。步驟S426，進行訊號強度檢測，得到警示事件的強度，例如，取出實際行車動態訊號後，透過訊號強度判斷或持續時間過濾等方法。接著，步驟S428，進行判斷警示事件的強度是否大於門檻值。若警示事件的強度大於門檻值，則判斷為警示事件，如步驟S430，若不是，則認定無警示事件。經過比對特定路況之特徵值，辨識出目前車輛所行駛的特定路況資訊。
所辨識出的即時感知警示事件除了即時警示駕駛目前行駛的特定路況資訊外，亦同步傳送至後台，提供協同式自動學習機制進行資料庫的過濾、強度檢測、信任度計算與自動更新等動作。
請參照圖4C，是說明多個實施例其中之一的提早感知警示單元之運作流程示意圖。
步驟S404，在啟動提早感知警示單元啟動後，如步驟S450，會先擷取GPS定位資訊，以更新目前車輛的最新位置與時間等資訊。
步驟S460為進行行車位置的比對，包括步驟S462~S464。如步驟S462，進行比對車輛位置與車上的警示位置資料庫，判斷目前車輛所行駛的位置附近是否存在有特定路況的歷史資訊。而是否存在有特定路況的歷史資訊，是從位於車上的警示位置資料庫擷取資料，如步驟S474。而車上的警示位置資料來源，則是擷取來自後台的行車資訊資料庫的資料，如步驟S472。而行車資訊資料庫的資料來源，則是根據協同式自動學習對即時感知警示資料的維護，如步驟S470。
步驟S464，判斷車輛是否靠近歷史事件。若是，也就是判斷車輛即將接近歷史資訊時，則如步驟S466，進行提早感知警示事件的通知，例如，擷取出特定路況的相關資訊，並同步顯示於車內顯示裝置上，以警示駕駛與乘客。若無靠近歷史事件的情況，則如步驟S480，並沒有提早感知警示事件的存在。
請參照圖5，為說明本揭露內容所提出之車用特定路況警示系統架構中，關於協同式自動學習機制的多個實施例其中之一的運作流程示意圖。在此運作流程中，提供車輛所辨識出的特定路況資訊的即時車、內外資料庫更新機制。由圖5可知，協同式自動學習流程可由特定路況是否存在而區分為四種處理機制，以下將個別進行介紹。
步驟S502，開始協同式自動學習機制。
步驟S510，會先判斷車輛是否偵測到即時感知警示事件，例如特定路況警示事件。接著再判斷行車資訊資料庫在相同位置是否已經存有歷史路況資訊，而對應出幾種相對的流程。
處理機制I：步驟S510，若車輛在此位置並沒有偵測到即時感知警示事件，且如步驟S520，認定此位置並不存在歷史的特定路況資訊，則自動學習機制將直接結束，如步驟S502。
處理機制II：步驟S510中，若車輛在此位置偵測到即時感知警示事件，但如步驟S530，此位置不存在歷史特定路況資訊，則如步驟S532，系統將自動計算此事件的信任度。接著如步驟S534，對此事件的信任度與事件信任度門檻值進行比對。若此信任度大於事件信任度門檻值，則如步驟S536，視為有效的特定路況資訊，並新增於行車資訊資料庫中，以提供同路線其他車輛在行經此路段時的特定路況警示。若此信任度小於事件信任度門檻值，則自動學習機制將直接結束，如步驟S502。
處理機制III：步驟S510中，若車輛在此位置偵測到即時感知警示事件，且步驟S530判斷此位置存在有歷史的特定路況資訊，則代表此特定路況已經存在於資料庫中，且確實被行經的其他車輛偵測到。此時，如步驟S538，則對特定路況的事件強度加以計數，例如將自動往上計數，代表此事件的強度提升，並如步驟S540，更新資料庫相關旗標資訊，而後結束。
處理機制IV：步驟S510中，若車輛在該位置並無偵測到即時感知警示事件，而步驟S520判斷此位置存在有歷史的特定路況資料，則進行步驟S522，系統將自動對此歷史事件進行有效性的檢測，此會參照事件有效性參數庫506。進行步驟S524，判斷此歷史事件是否依然存在有效性，若是，則保留此歷史事件，並持續檢測。反之，若否，則如步驟S526，系統將自動將此歷史事件的相關資訊從資料庫中移除。在一實施例中，事件的有效性的檢測主要是針對信任度及其時間來進行判斷。
協同式自動學習機制透過各種可能的無線網路介面將行車資訊資料庫內之重要資訊如事件類別與位置同步地更新至車上的警示位置資料庫，使同路段的所有車輛能有最新，最可靠的特定路況資訊。
上述步驟S522，系統將自動對此歷史事件進行有效性的檢測，針對歷史事件有效性檢測需搭配有效性參數庫來判斷其有效性是否已喪失。有效性檢測包括利用信任度與事件發生時間等方式，使系統能對各種強度、類別或持續時間的特定路況來進行有效性檢測。協同式自動學習機制主要為利用同路段車輛的即時路況辨識結果，並同步更新資料庫內的歷史資訊，藉此達到資源共享以及自動學習的優點。
請參照圖6，對於行車資訊資料庫新增特定路況事件與行車資訊資料庫刪除特定路況事件，必須判斷警示特定路況事件是否有效的流程，其流程示意圖如圖6所述。
如步驟S602，開始判斷警示特定路況事件，並且參照警示事件有效性參數庫606以作為判斷依據。步驟S610，若經過車輛沒有偵測到特定路況事件存在，則警示事件旗標自動遞減，此旗標值例如根據經過的車輛有沒有偵測到特定路況事件存在，也就是例如事件的信任度等等。
而後，步驟S620，判斷旗標計數值是否小於門檻值，此門檻值例如為信任度門檻值。若是，則如步驟S630，喪失此特定路況事件的有效性。若否，則在進一步進行步驟S640，對於警示事件有效性進行計算。例如從前次回傳偵測到特定路況事件到目前的時間，此為警示事件有效時間與有效時間門檻值的計算。步驟S650，根據計算的結果，判斷有效性計算值是否大於有效時間門檻值，若是，則如步驟S630，喪失此特定路況事件的有效性。但若否，則如步驟S660，維持此特定路況事件的有效性。
根據上述的流程，底下將以兩個實施例包括行車資訊資料庫新增特定路況事件與行車資訊資料庫刪除特定路況事件，並具體說明協同式自動學習演算法之學習流程。
首先，定義演算法所需參數，如底下之表一所示。
行車資訊資料庫新增可信事件的流程如下：
1.若一車輛經過警示地點i，而偵測到警示事件的發生，則S i =S i +1，也就是特定路況事件i的強度加一，否則S i 維持原值。
2.若N i θ N ，也就是特定路況事件i已經過的車輛數N i 大於或是等於車輛樣本數門檻值θ N ，則c i =S i /N i 。
3.若c i θ c ，也就是第c階信任度門檻值，則在警示地點i所偵測到的警示事件則將為可信事件，並且對行車資訊資料庫新增此特定路況事件。
在上述的演算法中，在警示地點i發生之特定路況事件i必須具備足夠之信任度c i 才會存入行車資訊資料庫內。若警示地點i有車輛通過且與前車同樣偵測到特定路況事件i存在，則累加強度S i ，表示特定路況事件i持續發生中，信任度c i 亦持續增加；若警示地點i有車輛通過且並無偵測到特定路況事件i存在，則強度S i 不變，表示特定路況事件i消失中，信任度c i 則減少。若信任度c i 滿足第1階信任度門檻值條件：
c i ≧θ1
便將特定路況事件i存入行車資訊資料庫內。
另外，行車資訊資料庫刪除可信事件的流程如下：
1.若一車輛經過警示地點i，而在時間區間δ i 內偵測到警示事件的發生，則S i =S i +1，也就是特定路況事件i的強度加一，否則S i 維持原值。
2.c i =S i /N i 。
3.T i =T i ’×α i +δ i ×β i ，也就是特定路況事件i的有效時間的門檻值T i 為特定路況事件i的基礎時間T i ’乘以基礎時間有效性轉換係數α i 的乘積加上特定路況事件i發生的持續時間δ i 乘以持續時間有效性轉換係數β i 。
4.若c i <C i 或t i <T i ，也就是信任度c i 小於第c階信任度門檻值θ c ，或事件持續未發生時間t i 小於有效時間i的門檻值T i ，則表示在警示地點i沒有持續偵測到此警示事件，或是經過一定時間沒有偵測到此警示事件，則對行車資訊資料庫刪除此特定路況事件。
在行車資訊資料庫中的各事件i的保留與否可由其信任度與時間決定。首先，是否刪除無效特定路況事件之第一種判斷方式為採用信任度判判斷其條件為：
c i <θ1
若滿足上式，表示特定路況事件i發生次數已夠小，可推論已復原至一定程度，故可以刪除行車資訊資料庫內之特定路況事件i。此外亦可判斷特定路況事件i時間，時間可考量特定路況事件i之基礎時間Ti’與其持續時間δ i ，一般來說，越劇烈與持續越久之特定路況事件i將需要更長的恢復時間，依此可設計判斷時間的門檻值為
T i =T i '×α i +δ i ×β i
其中基礎時間Ti’正比於特定路況事件i最後一次發生時的劇烈程度；持續時間δ i 為特定路況事件i最後一次發生時的持續時間；係數αi隨著強度si減少而遞減；係數βi隨著時效性ti減少而遞減。若滿足
ti≧Ti
也就是經過ti時間才偵測到下一個特定路況事件，但時間已經超過判斷時間的門檻值後，表示特定路況事件有效時間已過，可以刪除行車資訊資料庫內之特定路況事件i，此為判斷是否刪除無效特定路況事件之第二種判斷方式。
請參照圖7A到圖7E，為說明本揭露內容多個實施例其中之一的行車資訊資料庫警示特定路況事件新增可信事件說明示意圖。
如圖7A的參數定義表，亦可參照表一的內容，其中包括：
N i ：特定路況事件i已經過車輛數
c i ：特定路況事件i的信任度
s i ：特定路況事件i的強度
θ N ：車輛樣本數門檻值
θ c ：第c階信任度門檻值
T i ：特定路況事件i的有效時間門檻值
T i ’：特定路況事件i的基礎時間
t i ：特定路況事件i發生後至距離車輛經過的時間
δ i ：特定路況事件i發生的持續時間
α i ：基礎時間有效性轉換係數
β i ：持續時間有效性轉換係數
請參照圖7B，假設位置C(120.27,24.19)潛在一特定路況事件1，且特定路況事件1已經過的車輛數N1=7、特定路況事件1的目前強度s1=4、特定路況事件1的目前信任度可計算為
c1=(s1/N1)=4/7=0.5714
定義車輛樣本數門檻值θN=2、第1階信任度門檻值θ1=55%、第2階信任度門檻值θ2=60%、第3階信任度門檻值θ3=65%。達到第1階信任度門檻值將以G(綠色)表示、第2階信任度門檻值將以Y(黃色)表示、第3階信任度門檻值將以R(紅色)表示。上述由不同信任度門檻值以不同層級的警示標示或是訊號來表示，屬多層級提早通知警示的機制，而使用的層級數量，可以依據不同路段的使用頻率或是重要性而調整，並非以三層為限。而採用不同顏色的標示，可藉由讓車輛的駕駛或是乘客，直接從顏色區分其急迫或是重要性，此亦為本實施例的不同實施方式之一。
由於特定路況事件1的信任度c1為0.5714，大於第1階信任度門檻值θ1(55%)，但是小於第2階信任度門檻值θ2(60%)，因此屬於達到第1階信任度門檻值的特定路況事件，因此，如圖所示以S1-G表示。
請參照圖7C，以偵測到新的特定路況事件為例。車輛710於位置B(120.29,24.15)偵測到新的特定路況事件2，後台紀錄特定路況事件2強度為s2=1。由於N2=1，特定路況事件2的信任度c2為暫不計算。
接著如圖7D所示，車輛710到達位置C(120.27,24.19)接收到S1-G提早感知警示，並偵測到特定路況事件，也就是特定路況事件還是存在。因此，特定路況事件強度重新計算為
s1=4+1=5
計算特定路況事件1的信任度為
c1=5/8=0.625
由於此時已滿足c1>θ2，故將特定路況事件1提升為Y(黃色)警示，如圖註記為“S1-Y”。此時車輛720開至位置B(120.29,24.15)，並未偵測到特定路況事件2。此時通過特定路況事件2的車輛數N2=2，等於θN，因此開始計算特定路況事件2的信任度：
c2=1/2=0.5
如圖7D所示。但由於c2仍小於第1階信任度門檻值θ1(55%)，因此特定路況事件2還不會新增至行車資訊資料庫。
請參照圖7E，車輛720到達位置C(120.27,24.19)前，由於特定路況事件1已提升為Y(黃色)警示，故系統會提早警示駕駛與乘客注意特定路況事件1為Y(黃色)警示。此時，車輛720與車輛730分別偵測到特定路況事件1與特定路況事件2，因此同時更新信任度c1與c2。此時c2=0.67(2/3)，大於第3階信任度門檻值θ3(65%)，因此新增特定路況事件2至行車資訊資料庫。而信任度c1也是變更為0.67(2/3)，大於第3階信任度門檻值θ3(65%)，因此特定路況事件1與特定路況事件2都是列為第3階信任度門檻值的紅色警示，如圖示的“S1-R”與“S2-R”。
請參照圖8A到圖8E，為說明本揭露內容多個實施例其中之一的行車資訊資料庫刪除無效事件。
假設行車資訊資料庫中記錄位置B(120.29,24.15)具有一特定路況事件1(圖示中的“警告點1”)，且特定路況事件1已經過的車輛數N1=11、強度s1=4、信任度門檻值只有1階為θc=30%，事件1的基礎時間T’=90分鐘、事件持續時間δ1=2分鐘、基礎時間有效性轉換係數α1初始值=1、持續時間有效性轉換係數β1初始值=1。
請參照圖8A，特定路況事件1的信任度計算：
c1=4/11=0.36
由於c1 θc，故此事件會存放於行車資訊資料庫內，車輛接近時會收到提早警示。
請參照圖8B，若車輛810經過位置B(120.29,24.15)前，車輛810將會收到提早警示資訊。另外，車輛810並沒有偵測到即時感知警示資訊。
請參照圖8C上方，由於車輛810無偵測到即時感知警示資訊，此時，α1=1，β1=1，s1=4，N1=12，距離最近一次特定路況事件1被偵測到的時間為20分鐘。更新特定路況事件信任度c1，並判斷此特定路況事件信任度c1是否小於信任度門檻值，或是被偵測到的有效時間大於有效時間的門檻值T i (Ti=Ti’×αi+δi×βi)，也就是特定路況i的有效時間門檻值T i 為特定路況事件i的基礎時間T i ’乘以基礎時間有效性轉換係數α i 的乘積加上特定路況事件i發生的持續時間δ i 乘以持續時間有效性轉換係數β i 。
c1=4/12=0.33
T1=Ti’×αi+δi×βi=90×1+2×1=92
由於特定路況事件信任度c1大於信任度門檻值，而且偵測到的時間(20分鐘)也小於T1(92)，未達到刪除此特定路況事件1的條件，因此，仍保留特定路況事件1。
如圖8C所示，第二台車輛820經過位置B(120.29,24.15)前，會收到提早警示資訊。另外，車輛820也未偵測到即時感知警示資訊。
請參照圖8D上方，由於車輛820未偵測到即時感知警示資訊，此時α1=0.9，β1=0.8，s1=4，N1=13，距離最近一次特定路況事件1被偵測到的時間為35分鐘。更新特定路況事件信任度c1，並判斷此特定路況事件信任度c1是否小於信任度門檻值，或是被偵測到的有效時間大於有效時間i的門檻值T i 。在此說明，係數αi隨著強度si減少而遞減；係數βi隨著時效性ti減少而遞減。
c1=4/13=0.31
T1=Ti’×αi+δi×βi=90×0.9+2×0.8=82.6
由於特定路況事件信任度c1大於信任度門檻值，而且偵測到的時間(20分鐘)也小於T1(92)，均不滿足，故保留特定路況事件1。
如圖8D所示，第三台車輛830經過位置B(120.29,24.15)時，會收到提早警示資訊。
請參照圖8E上方，由於第三台車輛830經過位置B並沒有偵測到即時感知警示資訊，此時，α1=0.8，β1=0.7，s1=4，N1=14，距離最近一次事件1被偵測到的時間為45分鐘。更新特定路況事件信任度c1，並此特定路況事件信任度c1是否小於信任度門檻值，或是被偵測到的有效時間大於有效時間i的門檻值T i 。。
c1=4/14=0.29
T1=Ti’×αi+δi×βi=90×0.8+2×0.7=73.4
由於此特定路況事件信任度c1小於信任度門檻值θc(30%)，故刪除特定路況事件1。
如圖8E所示，由於特定路況事件1已於行車資訊資料庫中刪除，故車輛840經過時，將無提早警示訊息顯示。
雖然本揭露內容已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本揭露內容，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本揭露內容之精神和範圍內，當可作些許之更動與潤飾，故本揭露內容之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。
110．．．車輛
112．．．訊息處理裝置
114．．．顯示裝置
120．．．無線網路
130．．．後台資料庫
140、150．．．車輛
210、220、230與240．．．車輛
212、222、232、242．．．訊息處理裝置
272、274、276．．．警示地點
260．．．無線網路
250．．．後台資料庫
300．．．車內系統
302．．．車輛
304．．．訊息處理裝置
310．．．車輛動態分析單元
312．．．車內動態感測器
314．．．其他感測器
320．．．特定路況辨識單元
322．．．路況回報介面
330．．．警示位置比對單元
340．．．警示位置資料庫
342．．．資料庫更新界面
350．．．顯示裝置
360．．．無線傳輸系統
370．．．後台系統
372．．．即時事件接收模組
374．．．協同式自動學習單元
376．．．行車資訊資料庫
378．．．資料庫即時更新模組
402．．．車內
404．．．後台
410．．．即時感知警示單元
420．．．提早感知警示單元
412．．．行車動態資料感知流程
414．．．特定路況辨識流程
422．．．車輛的行車定位資訊取得流程
424．．．警示位置資料庫
426．．．警示位置比對流程
430．．．顯示器
432．．．特定路況警示流程
440．．．協同式自動學習步驟
442．．．事件有效性參數庫
606．．．警示事件有效性參數庫
710、720、730．．．車輛
810、820、830、840．．．車輛
圖1是說明本揭露內容所提出的車用特定路況警示系統，包括一事件自動學習的機制示意圖。
圖2是說明本揭露內容所提出的車用特定路況警示系統，運用在道路上多台行駛中的車輛系統示意圖。
圖3為說明本揭露內容所提出之車用特定路況警示系統架構示意圖。
圖4A為本揭露內容之車用特定路況警示系統具體技術流程示意圖。
圖4B是說明多個實施例其中之一的即時感知警示單元之運作流程示意圖。
圖4C是說明多個實施例其中之一的提早感知警示單元之運作流程示意圖。
圖5為說明本揭露內容所提出之車用特定路況警示系統架構中，關於協同式自動學習機制的多個實施例其中之一的運作流程示意圖。
圖6是說明判斷警示特定路況事件有效性的流程示意圖。
圖7A~7E為說明本揭露內容多個實施例其中之一的行車資訊資料庫的警示特定路況事件新增可信事件說明示意圖。
圖8A~8E為說明本揭露內容多個實施例其中之一的行車資訊資料庫刪除無效事件。
300．．．車內系統
302．．．車輛
304．．．訊息處理裝置
310．．．車輛動態分析單元
312．．．車內動態感測器
314．．．其他感測器
320．．．特定路況辨識單元
322．．．路況回報介面
330．．．警示位置比對單元
340．．．警示位置資料庫
342．．．資料庫更新介面
350．．．顯示裝置
360．．．無線傳輸系統
370．．．後台系統
372．．．即時事件接收模組
374．．．協同式自動學習單元
376．．．行車資訊資料庫
378．．．資料庫即時更新模組
380．．．其它車輛
382．．．其它車輛

Claims (38)

  1. 一種車用特定路況警示系統，包括後台系統與至少一車用特定路況警示裝置，其中該後台系統包括一儲存裝置，用以儲存一行車資訊資料庫，其中該行車資訊資料庫用以儲存多個特定路況警示事件資訊；一協同式自動學習單元，用以接收來自該些車用特定路況警示裝置傳來的多個特定路況警示事件，以確認是否新增、更新與解除儲存在該行車資訊資料庫的該些特定路況警示事件資訊；以及每一該車用特定路況警示裝置包括一提早感知警示單元，用以取得一車輛定位資訊以及該些特定路況警示事件資訊，並根據每個該特定路況警示事件資訊所對應的警示位置與該車輛定位資訊比對，據以判斷是否發出對應該些特定路況警示事件資訊的警示訊號。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的車用特定路況警示系統，其中該車用特定路況警示裝置更包括一即時感知警示單元，用以取得車輛動態資料，並即時分析該車輛動態資料以判斷目前行車狀態與行車環境是否符合定義為該特定路況警示事件，若是，則傳送該特定路況警示事件到該後台系統。
  3. 如申請專利範圍第2項所述的車用特定路況警示系統，其中目前行車狀態與行車環境是否是否符合定義為該特定路況警示事件，包括路面顛頗、剎車頻繁、急轉彎或出現異於車輛正常行駛動態之環境。
  4. 如申請專利範圍第2項所述的車用特定路況警示系統，其中該即時感知警示單元包括一車輛動態分析單元，用以接收至少一個感測資料，並據以分析該車輛的動態資料；以及一特定路況辨識單元，用以對該車輛動態資料進行辨識，以確認是否為該即時感知警示事件。
  5. 如申請專利範圍第4項所述的車用特定路況警示系統，更包括一行車動態感知器，用以分析車輛即時的感測資料，以獲得車輛之動態資料。
  6. 如申請專利範圍第5項所述的車用特定路況警示系統，其中該行車動態感知器包括陀螺儀或加速規。
  7. 如申請專利範圍第5項所述的車用特定路況警示系統，其中該行車動態感知器所測得的該車輛行駛狀態的感測資料包括三軸加速度、角速度、轉向角、引擎轉速或車速其中之一或其組合。
  8. 如申請專利範圍第1項所述的車用特定路況警示系統，其中該後台系統更包括一即時事件接收模組，用以接收該特定路況警示事件，並傳送給該協同式自動學習單元。
  9. 如申請專利範圍第8項所述的車用特定路況警示系統，其中該即時事件接收模組是藉由與該車用特定路況警示裝置進行無線通聯而取得該些特定路況警示事件。
  10. 如申請專利範圍第1項所述的車用特定路況警示系統，其中該車用特定路況警示裝置更包括一顯示裝置，用以接收該警示訊號，並據以顯示該警示訊號。
  11. 如申請專利範圍第1項所述的車用特定路況警示系統，其中該提早感知警示單元包括：一儲存裝置，用以儲存一警示位置資料庫，其中該警示位置資料庫包括該些特定路況事件資訊；以及一警示位置比對單元，用以從該警示位置資料庫取得該些特定路況事件資訊與該車輛定位資訊，並根據每個該特定路況事件資訊所對應的該警示位置與該車輛定位資訊比對，據以判斷是否發出該警示訊號。
  12. 如申請專利範圍第11項所述的車用特定路況警示系統，更包括一車輛定位資訊產生裝置，用以取得該車輛定位資訊。
  13. 如申請專利範圍第12項所述的車用特定路況警示系統，其中該車輛定位資訊產生裝置為全球定位系統(Global Positioning System，GPS)。
  14. 如申請專利範圍第1項所述的車用特定路況警示系統，其中該後台系統更包括一資料庫即時更新模組，連接到該行車資訊資料庫；該車用特定路況警示裝置更包括一資料庫更新界面，無線連接到該資料庫即時更新模組，並經由該資料庫即時更新模組，與該行車資訊資料庫同步更新該警示位置資料庫所儲存的該些特定路況事件資訊。
  15. 一種車用特定路況警示裝置，包括：一即時感知警示單元，用以取得車輛動態資料，動態資料並即時分析該車輛動態資料以判斷目前行車狀態與行車環境是否符合定義為一特定路況警示事件條件，若是，則傳送該特定路況警示事件；以及一提早感知警示單元，用以取得一車輛定位資訊以及多個特定路況警示事件資訊，並根據每個該特定路況警示事件資訊所對應的警示位置與該車輛定位資訊比對，據以判斷是否發出對應該些特定路況警示事件資訊的警示訊號。
  16. 如申請專利範圍第15項所述的車用特定路況警示系統，其中目前行車狀態與行車環境是否定義為一特定路況警示事件，包括路面顛頗、剎車頻繁、急轉彎或出現異於車輛正常行駛動態之環境。
  17. 如申請專利範圍第15項所述的車用特定路況警示裝置，更包括一顯示裝置，用以接收該警示訊號，並據以顯示該警示訊號。
  18. 如申請專利範圍第15項所述的車用特定路況警示裝置，其中該即時感知警示單元包括一車輛動態分析單元，用以接收至少一個感測資料，並據以分析該車輛的動態資料；以及一特定路況辨識單元，用以對該車輛動態資料進行辨識，以確認是否為該即時感知警示事件。
  19. 如申請專利範圍第18項所述的車用特定路況警示裝置，更包括一行車動態感知器，用以分析車輛即時的感測資料，以獲得車輛之動態資料。
  20. 如申請專利範圍第19項所述的車用特定路況警示裝置，其中該行車動態感知器包括陀螺儀或加速規。
  21. 如申請專利範圍第19項所述的車用特定路況警示裝置，其中該行車動態感知器所測得的該車輛行駛狀態的感測資料包括三軸加速度、角速度、轉向角、引擎轉速或車速其中之一或其組合。
  22. 如申請專利範圍第15項所述的車用特定路況警示裝置，其中該提早感知警示單元包括：一儲存裝置，用以儲存一警示位置資料庫，其中該警示位置資料庫包括該些特定路況事件資訊；以及一警示位置比對單元，用以從該警示位置資料庫取得該些特定路況警示事件資訊與該車輛定位資訊，並根據每個該特定路況警示事件資訊所對應的該警示位置與該車輛定位資訊比對，據以判斷是否發出該警示訊號。
  23. 如申請專利範圍第22項所述的車用特定路況警示裝置，更包括一車輛定位資訊產生裝置，用以取得該車輛定位資訊。
  24. 如申請專利範圍第23項所述的車用特定路況警示裝置，其中該車輛定位資訊產生裝置為全球定位系統(Global Positioning System，GPS)。
  25. 如申請專利範圍第22項所述的車用特定路況警示裝置，更包括一資料庫更新界面，用以連接到一行車資訊資料庫，並接收一更新資訊，並據以更新該警示位置資料庫所儲存的該些特定路況警示事件資訊。
  26. 如申請專利範圍第25項所述的車用特定路況警示裝置，其中該更新資訊來自外部的一後台系統，其中該後台系統接收該即時感知警示事件以及來自其他車輛的該些即時感知警示事件，據以提供該更新資訊。
  27. 一種車用特定路況警示方法，包括接收多個特定路況警示事件，以確認是否新增、更新與解除儲存在一行車資訊資料庫的多個特定路況警示事件相關資訊；傳送該些特定路況警示事件資訊；以及取得一車輛定位資訊以及該些特定路況警示事件資訊，並根據每個該特定路況警示事件資訊所對應的警示位置與該車輛定位資訊比對，據以判斷是否發出對應該些特定路況事件的警示訊號。
  28. 如申請專利範圍第27項所述的車用特定路況警示方法，更包括進行即時感知程序，用以取得車輛動態資料；針對該車輛動態資料進行辨識，以確認是否為該特定路況警示事件，若是，則送出該特定路況警示事件。
  29. 如申請專利範圍第28項所述的車用特定路況警示方法，其中該即時感知程序包括接收至少一個感測資料，並據以分析出該車輛動態資料；以及對該車輛動態資料進行辨識，動態資料並即時分析該車輛動態資料以判斷目前行車狀態與行車環境是否符合定義為該特定路況警示事件條件，若是，則傳送該特定路況警示事件。
  30. 如申請專利範圍第29項所述的車用特定路況警示系統，其中目前行車狀態與行車環境是否是否符合定義為該特定路況警示事件條件，包括路面顛頗、剎車頻繁、急轉彎或異於車輛正常行駛動態之環境。
  31. 如申請專利範圍第29項所述的車用特定路況警示方法，更包括使用一行車動態感知器，用以分析車輛即時的感測資料，以獲得車輛之動態資料。
  32. 如申請專利範圍第31項所述的車用特定路況警示系統，其中該行車動態感知器包括使用一陀螺儀或一加速規。
  33. 如申請專利範圍第31項所述的車用特定路況警示系統，其中該行車動態感知器所測得的該車輛行駛狀態的感測資料包括三軸加速度、角速度、轉向角、引擎轉速或車速其中之一或其組合。
  34. 如申請專利範圍第27項所述的車用特定路況警示方法，其中針對該些即時感知警示事件，確認是否刪除該些特定路況警示事件資訊的步驟包括：針對收到每一該即時感知警示事件，調整該即時感知警示事件所對應的一信任度計數值；以及判斷該信任度計數值是否低於一信任度門檻值，若低於該信任度門檻值，則刪除對應該該即時感知警示事件的該特定路況警示事件資訊。
  35. 如申請專利範圍第34項所述的車用特定路況警示方法，其中針對該些即時感知警示事件，確認是否刪除該些特定路況警示事件資訊的步驟更包括：若該信任度計數值高於該信任度門檻值時，進一步針對收到每一該即時感知警示事件的時間，取得該即時感知警示事件所對應的一警示事件有效時間；將該警示事件有效時間與一有效時間門檻值進行比對，若該警示事件有效時間大於該有效時間門檻值，則刪除對應該該即時感知警示事件的該特定路況警示事件資訊。
  36. 如申請專利範圍第27項所述的車用特定路況警示方法，其中針對該些即時感知警示事件，確認是否新增該些特定路況警示事件資訊的步驟包括：針對收到該即時感知警示事件，判斷是否存在對應的該特定路況警示事件資訊，若無，則計算該即時感知警示事件所對應的一信任度計數值；若再收到對應該即時感知警示事件的該即時感知警示事件，則進一步調整該即時感知警示事件所對應的該信任度計數值；以及判斷該信任度計數值是否高於一信任度門檻值，若高於該信任度門檻值，則新增對應該即時感知警示事件的該特定路況警示事件資訊。
  37. 如申請專利範圍第27項所述的車用特定路況警示方法，其中該些特定路況警示事件資訊分為多類型，其中每一該些類型有其對應的信任度門檻值，而該警示訊號根據不同類別的該些特定路況警示事件資訊而有多種對應的訊息。
  38. 如申請專利範圍第27項所述的車用特定路況警示方法，其中所取得的該些特定路況警示事件資訊是經由同一行車方向的多部先前經過與該車輛定位資訊對應的一位置的車輛所發出的該些即時感知警示事件所取得。
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