TWI768419B - 動態標註風險區域的車聯網系統和方法 - Google Patents

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Abstract

一種動態標註風險區域的車聯網系統，包括雲端伺服器，用以與車輛系統進行通訊。雲端伺服器包括通訊模組、規劃模組、運算模組以及判斷模組。通訊模組用以接收來自車輛系統的車輛資訊，車輛資訊包括車輛位置。規劃模組用以依據車輛位置制定動態風險區域範圍。動態風險區域範圍隨著車輛位置同步移動。運算模組用以計算對應至車輛資訊的風險因子係數，以及計算對應至動態風險區域範圍的風險強度。判斷模組用以判斷風險強度是否大於或等於預設閾值。通訊模組通知車輛系統動態風險區域範圍的風險強度大於預設閾值的警示。

Description

動態標註風險區域的車聯網系統和方法
本揭示內容係關於動態標註風險區域的車聯網系統和動態標註風險區域的方法。
此處的陳述僅提供與本揭示有關的背景信息，而不必然地構成現有技術。
隨著車輛的普及，各國開始致力研究如何提升行車安全的課題。許多安全輔助系統應運而生，例如先進駕駛輔助系統（Advanced Driver Assistance System，ADAS）和危險警告系統等。有些系統可將車輛中感測器所檢測到的事件（例如，慢速汽車、濕滑道路、道路坑洞等）精確地定位於車道定位置上，並將這些資訊發送至雲端運算中心。如此一來，雲端運算中心可將這些資訊發送並分享至其他車輛而達到危險警告的效果。上述方式雖有預警功能，但在現今道路突發事件普遍過多的情況下常有警示過於頻繁的情形。
有鑑於此，本揭示之一目的在於提出能夠實質上達到道路風險警告並能減少或消除干預駕駛注意力之情形發生的道路風險警告系統和方法。
本揭示的一些實施方式揭露了一種動態標註風險區域的車聯網系統，至少包括雲端伺服器，用以與車輛系統進行通訊。雲端伺服器包括通訊模組、規劃模組、運算模組以及判斷模組。通訊模組用以接收來自車輛系統的車輛資訊，車輛資訊包括車輛位置。規劃模組用以依據車輛位置制定動態風險區域範圍。動態風險區域範圍隨著車輛位置同步移動。運算模組用以計算複數個風險因子係數，以及計算對應至動態風險區域範圍的風險強度。這些風險因子係數當中的至少一個對應至車輛資訊，且風險強度由這些風險因子係數加權總合而成。判斷模組用以判斷風險強度是否大於或等於預設閾值。當風險強度大於或等於預設閾值時，通訊模組通知車輛系統動態風險區域範圍的風險強度大於預設閾值的警示。
本揭示的一些實施方式揭露了一種動態標註風險區域的方法，包括：接收來自車輛系統的車輛資訊；計算複數個風險因子係數，這些風險因子係數當中的至少一個對應至車輛資訊；依據車輛資訊中的車輛位置制定動態風險區域範圍，動態風險區域範圍隨著車輛位置同步移動；計算對應至動態風險區域範圍的風險強度，風險強度由這些風險因子係數加權總合而成；判斷風險強度是否大於或等於預設閾值，並通知車輛系統動態風險區域範圍的風險強度大於預設閾值的警示。
本揭示的上述實施方式至少藉由動態風險區域範圍的制定、於動態風險區域範圍內統整各風險資訊以及判斷風險強度是否大於預設閾值的技術方案，實質上達到道路風險警告並能減少或消除干預駕駛注意力之情形發生的功效。
為了讓本揭示的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。
為使本揭示之敘述更加詳盡與完備，下文針對了本揭示的實施態樣與具體實施例提出了說明性的描述；但這並非實施或運用本揭示具體實施例的唯一形式。以下所揭露的各實施例，在有益的情形下可相互組合或取代，也可在一實施例中附加其他的實施例，而無須進一步的記載或說明。
在以下的描述中，將詳細敘述許多特定細節以使讀者能夠充分理解以下的實施例。然而，可在無此等特定細節之情況下實踐本揭示之實施例。在其他情況下，為簡化圖式，熟知的結構與裝置僅示意性地繪示於圖中。
參考第1圖。第1圖繪示本揭示一些實施例中動態標註風險區域的車聯網系統1000的方塊示意圖。車聯網系統1000至少包括雲端伺服器100，用以與車輛系統200進行通訊。雲端伺服器100包括通訊模組110、規劃模組120、運算模組130和判斷模組140。通訊模組110用以接收來自車輛系統200的車輛資訊202，車輛資訊202至少包括車輛位置。規劃模組120用以依據車輛位置制定動態風險區域範圍DRR，動態風險區域範圍DRR隨著車輛位置同步移動。換句話說，動態風險區域範圍DRR綁定一指定的車輛系統200，並專門針對此車輛系統200所到之處的周邊區域風險進行評估。
運算模組130用以計算複數個風險因子係數，以及計算對應至前述動態風險區域範圍DRR的風險強度。這些風險因子係數當中的至少一個對應至車輛資訊202，且風險強度由這些風險因子係數加權總合而成。判斷模組140用以判斷風險強度是否大於或等於一預設閾值。此預設閾值可由車聯網系統1000的管理者依據官方公布之有關交通事故發生的統計資訊所決定，亦可經由車聯網系統1000長期運行下的大數據統計結果而決定，但不以此為限。當風險強度大於或等於預設閾值時，通訊模組110通知車輛系統200動態風險區域範圍DRR大於預設閾值的警示。
在一些實施例中，雲端伺服器100更包括暫存模組150。暫存模組150連接至運算模組130，用以提供另一車輛系統的另一車輛資訊至運算模組130以使運算模組130整合並計算出對應至動態風險區域範圍DRR的風險強度。換言之，運算模組130可以在接收到車輛系統200的車輛資訊202後，向暫存模組150要求提供動態風險區域範圍DRR內其它車輛的即時車輛資訊並整合進行風險強度的計算。此整合計算方式僅為一示例，並不限制本揭示的範疇。在一些實施例中，可以僅由運算模組130完成暫存模組150的上述功能。
在一些實施例中，車輛系統200包括感測模組210和車載單元220（On Board Unit，OBU）。感測模組210用以感測車輛系統200所屬車輛的各種數據產生車輛資訊202。車載單元220連接感測模組210，用以發送車輛資訊202至雲端伺服器100，並接收來自雲端伺服器100的動態風險區域範圍DRR和風險強度。在一些實施例中，感測模組210包括車速感測單元、循跡系統、燈光開關感測單元、全球定位系統（Global Positioning System，GPS）模組、加速度感測單元或攝像單元。車速感測單元用以感測車輛系統200所述車輛（本車）的車速。循跡系統用以感測本車的緊急煞車情況。燈光開關感測單元用以感測本車切換車道時是否打方向燈和車燈是否開啟。全球定位系統模組用以定位車輛系統200的位置。加速度感測單元用以感測本車的加速度。攝像單元用以紀錄即時道路狀況。這些用以感測車輛各種參數和駕駛情即時情況的單元、模組和系統可以視需求、按照法律規定或車聯網系統1000所預先規範的感測項目而安裝。在一些實施例中，車輛系統200更包括顯示模組230，其連接車載單元220，用以顯示動態風險區域範圍DRR的風險強度大於預設閾值的警示。
以下提供一些示例性的說明，但說明內容不限制本揭示的範疇。
關於動態風險區域範圍DRR的風險強度計算示例，請參考第2A圖。第2A圖繪示本揭示一些實施例中動態風險區域範圍DRR的示意圖。車輛系統200的所在位置（車輛位置）位於中間車道，如第2A圖中所示。動態風險區域範圍DRR可藉由車輛系統200所發送至雲端伺服器100的車輛資訊202中的車輛位置和車速，並配合政府訂定的行車安全距離所共同決定，但不以此為限。在一些實施例中，動態風險區域範圍DRR的制定標準可設為小型車前後各兩倍的行車安全距離。
詳細而言，若車輛系統200的所屬車型為小型車，其與前車的行車安全距離至少保持車速（公里/小時）除以2（單位直接換為公尺）。也就是說，假設小型車的車速為100（公里/小時），則與前車需至少保持50公尺的行車安全距離。因此，制定動態風險區域範圍DRR的長度L為200公尺，例如是小型車前方和後方各100公尺（兩倍的行車安全距離），但不以此為限。車身長可忽略不計或額外追加以使追加後的長度L略大於車身長忽略不計時的長度L。動態風險區域範圍DRR的寬度W一般為當下每個車道的寬度W乘上車道數量，即馬路可供車輛通行的總寬度WT。上述動態風險區域範圍DRR的制定考慮了被前後車擋住的盲區，因此採用兩倍安全距離。當然，動態風險區域範圍DRR的制定方式並不限於上述的實施例，制定者可依需要調整雲端伺服器100中運算模組130的制定方式。
若車輛系統200的所屬車型為大型車，其與前車的距離至少保持車速（公里/小時）減去20（單位直接換為公尺）。也就是說，假設大型車的車速為100（公里/小時），則與前車需至少保持80公尺的行車安全距離。因此，制定動態風險區域範圍DRR的長度L為320公尺，例如是大型車前方和後方各160公尺。
繼續參考第2A圖和本段末所列之表一。表一列出本揭示一些實施例中用於計算動態風險區域範圍DRR的風險因子係數的列表。第2A圖中示例了六台車，其中五台車分別具有車輛系統200、200-1、200-2、200-3、200-4。六台車皆位於動態風險區域範圍DRR內。此動態風險區域範圍DRR為雲端伺服器100根據車輛系統200的車輛位置和車速所制定。假設動態風險區域範圍DRR有如下情況：車輛系統200-1所感測到與前車的實際車距發送到雲端伺服器100後被認定為未保持行車安全距離，又此風險因子發生時的風險因子係數設定為1（情況1）；車輛系統200-2、200-3和車輛系統200所發送的車速被雲端伺服器100認定為於該路段超速，又此風險因子發生時的風險因子係數設定為1（情況2）；以及車輛系統200-4所發送的位置資訊隨時間的變化被雲端伺服器100認定為變換車道頻率過高，又此風險因子發生時的風險因子係數設定為1（情況3）。雖然本揭示僅示例風險因子係數為1的情況，但風險因子係數亦可因交通事故大數據統計的演進而於不同風險因子上賦予不同的係數值（加權值）。 表一
風險因子 風險因子係數
變換車道頻率 1
未保持行車安全距離 1
超速 1
緊急煞車 1
循跡系統觸發頻率過高 1
異常車速標準差 1
切換車道時未打方向燈 1
於上述假設情況中，動態風險區域範圍DRR內發生情況1的車輛數為1台、情況2的車輛數為3台且情況3的車輛數為1台，因此該時刻動態風險區域範圍DRR的風險強度為：1（車輛數）*1（風險因子係數）+3（車輛數）*1（風險因子係數）+1（車輛數）*1（風險因子係數）=5。若雲端伺服器100的判斷模組140預設閾值為5，則因前述計算出的風險強度大於或等於預設閾值，因此雲端伺服器100藉由通訊模組110即時通知車輛系統200動態風險區域範圍DRR的風險強度大於預設閾值的警示。此警示可以是由車載單元220接收發送自雲端伺服器100的警示後傳送至連接車載單元220的顯示模組230並顯示前述警示。顯示模組230可以是擴增實境抬頭顯示器（Augmented Reality Head-Up Display，AR-HUD），但不以此為限。擴增實境抬頭顯示器顯示警示的方式可以是將道路兩旁標定為特定顏色（例如，紅色），亦可設定輔以警示聲響來提醒車輛系統200的使用者。
同時參考第2A圖至第2B圖。第2B圖繪示本揭示一些實施例中動態風險區域範圍DRR隨著車輛系統200同步移動的示意圖，其示意了在某時段車輛系統200和動態風險區域範圍DRR的位置以及相較於該時段的下一時段（例如，2秒後）同一車輛系統200’和動態風險區域範圍DRR’的新位置。在前面所述的各實施例中，由於動態風險區域範圍DRR是以一範圍內整體風險因子係數加權後得到的風險強度作為是否發出警示的判斷基準，並非顯示單一風險事件，因此可避免車輛系統200的使用者（駕駛人）被過多的單一風險事件警示所干擾，以達到真正的警示功效。上述的警示方式解決了現有技術的許多技術方案中由於警示過多（例如，太多潛在風險車輛的情況）導致使用者對警示反應疲勞，實質上稀釋了警示效用的情形。此外，由於動態風險區域範圍DRR是經過評估後有效包含重要盲區的適當範圍，加上動態風險區域範圍DRR是即時（real time）隨車輛系統200的車輛位置前進（參考第2B圖），車輛系統200的使用者可以過濾掉並非切身相關的資訊並接收到最重要的行車風險資訊，進一步提高警示的實質效用。舉例而言，20公里外發生了車禍或10公里外有車輛過於頻繁變換車道之風險資訊實際上對車輛系統200當下車輛位置的影響是微乎其微。在上述實施例中，前述的風險資訊就不會被列入警示範圍。
參考本段末所列之表二。表二列出本揭示一些實施例中風險因子與風險因子係數之間的對應和詳細說明表格。此表格為可使用於上述計算風險強度的條件之示例，並不限制本揭示的範疇。在一些實施例中，當一車輛變換車道（變換車道次數/時間）過於頻繁時，此車輛將在一分鐘內被綁定風險因子係數等於1。頻繁的標準可以由雲端伺服器100端的判斷模組140依需求、路況、車況等調整，例如採用一分鐘內變換車道五次作為標準。在一些實施例中，當車輛與前車未保持行車安全距離（即行車安全距離大於實際與前車距離）時，此車輛將在一分鐘內被綁定風險因子係數等於1。舉例而言，當行車安全距離被訂為200公尺時（此時車輛的車速可能為100公里/小時，但不以此為限），若實際與前車距離為50公尺，則會被綁定風險因子係數等於1共1分鐘。 表二
風險因子 說明 風險因子係數計算舉例
變換車道頻率 變換車道次數/時間 一分鐘內變換車道五次： 風險因子係數 = 1； 車輛綁定危險因子五分鐘
未保持行車安全距離 行車安全距離 > 實際車距 行車安全距離 = 200公尺 > 實際車距 = 50公尺： 風險因子係數 = 1
超速 車速 > 道路限速 道路限速 = 100公里/小時，車速 = 120公里/小時： 風險因子係數 = 1
緊急煞車 緊急煞車次數 > 0 （國道上禁止緊急煞車） 風險因子係數 = 1
循跡系統觸發頻率過高 循跡系統觸發次數/單位時間 一分鐘內同一位置範圍（例如GPS定位之1平方公尺區域）循跡系統觸發30次： 風險因子係數 = 1
異常車速標準差 一特定區域內車速標準差 > 20 車速標準差 > 20： 風險因子係數 = 1
切換車道時未打方向燈 （略） 切換車道時未打方向燈： 風險因子係數 = 1； 車輛綁定危險因子一分鐘
在其它實施例中，像是超速（例如，道路速限為100公里/小時，實際車速為120公里/小時）、國道上緊急煞車、循跡系統觸發頻率、車速標準差相較於同路段其他車輛而言過大、切換車道時未打方向燈等，皆可以設定為綁定風險因子係數等於1並持續一時間段（例如，1分鐘）的條件。當動態風險區域範圍DRR內的風險因子相關車輛數目乘以風險因子係數大於預設閾值時，則認定為啟動警示的條件。上述風險因子係數的認定可以是參考交通部高速公路局的資訊而預先輸入雲端伺服器100（例如，輸入判斷模組140）中，但不以此為限。
參考第3圖和第4圖。第3圖繪示本揭示一些實施例中動態標註風險區域的車聯網系統1000的方塊示意圖。第3圖顯示除了第1圖所示的車輛系統200外，多個其它車輛系統200-5、200-6、200-7、200-8亦與雲端伺服器100進行和車輛系統200相同的通訊方式，從而讓每一車輛都能收到真實完整的風險資訊。第4圖進一步繪示本揭示一些實施例中車輛系統200、200-5、200-6、200-7、200-8透過邊緣伺服器300-1、300-2、300-3與雲端伺服器100進行通訊的方塊示意圖。邊緣伺服器300-1、300-2、300-3用以進行邊緣運算（edge computing）。
在第4圖所示的實施例中，車輛系統200-5所屬的車輛行至邊緣伺服器300-1的設置處附近、車輛系統200、200-6、200-7所屬的車輛行至邊緣伺服器300-2的設置處附近且車輛系統200-8所屬的車輛行至邊緣伺服器300-3的設置處附近。由於邊緣伺服器300-1、300-2、300-3是在數據收集源附近處理數據，可減輕雲端伺服器100的負載，同時增進即時（real time）數據的處理能力，並增快響應時間。在邊緣伺服器300-1、300-2、300-3和雲端伺服器100的配合下，可利用邊緣運算處理大量的即時資訊（例如，前述各個實施例中的車輛資訊202），再由雲端伺服器100訪問邊緣伺服器300-1、300-2、300-3並將這些即時資訊做進一步的整理、運算並提供客製化的訊息或警示服務予車輛系統200。邊緣伺服器300-1、300-2、300-3、雲端伺服器100和車輛系統200之間的通訊可以使用車聯網通訊技術標準，例如R16標準，但不以此為限。
參考第5圖。第5圖繪示本揭示一些實施例中動態標註風險區域的方法S的流程示意圖。動態標註風險區域的方法S可以由動態標註風險區域的車聯網系統1000來實施，但不以其為限制。動態標註風險區域的方法S包括以下步驟：接收來自車輛系統200的車輛資訊202（步驟S1）；計算複數個風險因子係數，這些風險因子係數當中的至少一個對應至車輛資訊202（步驟S2）；依據車輛資訊202中的車輛位置制定動態風險區域範圍DRR，動態風險區域範圍DRR隨著車輛位置同步移動（步驟S3）；計算對應至動態風險區域範圍DRR的風險強度，風險強度由這些風險因子係數加權總合而成（步驟S4）；以及判斷風險強度是否大於或等於預設閾值（步驟S5），若判斷為“是”，則通知車輛系統200動態風險區域範圍DRR大於或等於預設閾值的警示（步驟S6）。在一些實施例中，當判斷風險強度小於預設閾值（判斷為“否”）時，則繼續接收來自車輛系統200的車輛資訊202，亦即回到步驟S1。在一些實施例中，車輛資訊202更包括變換車道頻率、行車安全距離保持情況、車速、車加速度、緊急煞車情況、循跡系統觸發頻率或切換車道是否打方向燈等資訊，其皆可用以判斷車輛的風險係數，進而使得出的動態風險區域範圍DRR的風險強度更精確。
綜上所述，本揭示的實施例提供了可針對車輛制定即時風險區域範圍和計算對應至風險區域範圍的即時風險強度之動態標註風險區域的車聯網系統和方法。由於本揭示是以車輛“周邊區域”綜合各風險因子係數考量而非以獨立風險事件為單位進行示警，從而可避免過多而頻繁的警示分散駕駛人的注意力。因此，風險警示對駕駛人的提醒效果方能顯現，且仍可達到甚至增加駕駛安全的目的。
本揭示實施例中的各種系統、模組、單元、裝置皆可為軟體、硬體或軟體和硬體的結合，並可以處理器和記憶體的方式運作。這些處理器和記憶體可以設置為允許利用網際網路、內部網路、WAN、LAN、專用短距離通訊（Dedicated Short Range Communication，DSRC）、蜂巢式車聯網（Cellular Vehicle-to-Everything，C-V2X）、LTE-V2X、5G-V2X等架構跨系統或平台執行。處理器可執行儲存在記憶體中的電腦可執行程式指令。處理器可包括微處理器、特殊應用積體電路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）等硬體，但不以此為限。本揭示中提及的“連接”可以是有線連接和無線連接。
雖然本揭示已以實施例揭露如上，然並非用以限定本揭示，人和熟習此技藝者，在不脫離本揭示之精神和範圍內，當可作各種之更動與潤飾，因此本揭示之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。
1000:車聯網系統 100:雲端伺服器 110:通訊模組 120:規劃模組 130:運算模組 140:判斷模組 150:暫存模組 200,200’,200-1,200-2,200-3,200-4,200-5,200-6,200-7,200-8:車輛系統 202:車輛資訊 210:感測模組 220:車載單元 230:顯示模組 300-1,300-2,300-3:邊緣伺服器 DRR,DRR’:動態風險區域範圍 L:長度 W:寬度 WT:總寬度 S:方法 S1,S2,S3,S4,S5,S6:步驟
第1圖繪示本揭示一些實施例中動態標註風險區域的車聯網系統的方塊示意圖。 第2A圖繪示本揭示一些實施例中動態風險區域範圍DRR的示意圖。 第2B圖繪示本揭示一些實施例中動態風險區域範圍隨著車輛系統同步移動的示意圖。 第3圖繪示本揭示一些實施例中動態標註風險區域的車聯網系統的方塊示意圖。 第4圖繪示本揭示一些實施例中車輛系統透過邊緣伺服器與雲端伺服器進行通訊的方塊示意圖。 第5圖繪示本揭示一些實施例中動態標註風險區域的方法的流程示意圖。
1000:車聯網系統
100:雲端伺服器
110:通訊模組
120:規劃模組
130:運算模組
140:判斷模組
150:暫存模組
200:車輛系統
202:車輛資訊
210:感測模組
220:車載單元
230:顯示模組
DRR:動態風險區域範圍

Claims (8)

  1. 一種動態標註風險區域的車聯網系統，包括： 一雲端伺服器，用以與一車輛系統進行通訊，該雲端伺服器包括： 一通訊模組，用以接收來自該車輛系統的一車輛資訊，該車輛資訊包括一車輛位置； 一規劃模組，用以依據該車輛位置制定一動態風險區域範圍，該動態風險區域範圍隨著該車輛位置同步移動； 一運算模組，用以計算複數個風險因子係數，以及計算對應至該動態風險區域範圍的一風險強度，其中該些風險因子係數當中的一個對應至該車輛資訊，且該風險強度由該些風險因子係數加權總合而成； 以及 一判斷模組，用以判斷該風險強度是否大於或等於一預設閾值； 其中，當該風險強度大於或等於該預設閾值時，該通訊模組通知該車輛系統該動態風險區域範圍的該風險強度大於該預設閾值的警示。
  2. 如請求項1所述之車聯網系統，其中該雲端伺服器更包括： 一暫存模組，連接至該運算模組，用以提供另一車輛系統的另一車輛資訊至該運算模組以使該運算模組整合並計算出對應至該動態風險區域範圍的該風險強度。
  3. 如請求項1所述之車聯網系統，其中該車輛資訊更包括變換車道頻率、行車安全距離保持情況、車速、車加速度、緊急煞車情況、循跡系統觸發頻率或切換車道是否打方向燈。
  4. 如請求項1所述之車聯網系統，其中當判斷模組判斷該風險強度小於該預設閾值時，該通訊模組繼續接收來自該車輛系統的該車輛資訊。
  5. 一種動態標註風險區域的方法，包括： 接收來自一車輛系統的一車輛資訊； 計算複數個風險因子係數，該些風險因子係數當中的至少一個對應至該車輛資訊； 依據該車輛資訊中的一車輛位置制定一動態風險區域範圍，該動態風險區域範圍隨著該車輛位置同步移動； 計算對應至該動態風險區域範圍的一風險強度，該風險強度由該些風險因子係數加權總合而成； 判斷該風險強度是否大於或等於一預設閾值，並通知該車輛系統該動態風險區域範圍的該風險強度大於該預設閾值的警示。
  6. 如請求項5所述之方法，更包括在該車輛系統的顯示模組上顯示該動態風險區域範圍的該風險強度大於該預設閾值的警示。
  7. 如請求項5所述之方法，更包括當判斷該風險強度小於該預設閾值時，繼續接收來自該車輛系統的該車輛資訊。
  8. 如請求項5所述之方法，其中該車輛資訊更包括變換車道頻率、行車安全距離保持情況、車速、車加速度、緊急煞車情況、循跡系統觸發頻率或切換車道是否打方向燈。
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