TWI798646B - 移動載具的警示裝置及其警示方法 - Google Patents
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Abstract
一種移動載具的警示裝置及其警示方法。依據感測器的感測資料判斷目標物件的屬性以及行為。依據目標物件的屬性以及行為提供第一警示信號。依據移動載具的動態資訊、目標物件的屬性以及行為提供第二警示信號。
Description
本發明是有關於一種電子裝置，且特別是有關於一種移動載具的警示裝置及其警示方法。
先進駕駛輔助系統（advanced driver assistance system，ADAS）是指安裝於車輛上的各種感測器，其用以感測光線、熱源、壓力等參數，藉由透過收集車體內外的資料，在第一時間內通知駕駛者注意所發生的狀況。
然而，駕駛者預測煞停所需的距離需要有相當的經驗做判斷，且是否可對車輛做出符合預期的操作亦難以判定，此外，駕駛者無可避免會有注意力降低的情況，駕駛者對於周遭的車輛或行人等的做出反應的時間會延遲，更嚴重者甚至會忽略而錯失提前減速以預防碰撞的機會，而造成事故的發生。
本發明提供一種移動載具的警示裝置及其警示方法，可預測與預防事故的發生，進而提高駕駛安全。
本發明的移動載具的警示裝置，包括警示信號產生器、感測器以及處理器。感測器感測目標物件，以產生感測資料。處理器耦接警示信號產生器以及感測器，依據感測資料判斷目標物件的屬性以及行為，依據目標物件的屬性以及行為控制警示信號產生器提供第一警示信號，並依據移動載具的動態資訊、目標物件的屬性以及行為控制警示信號產生器提供第二警示信號。
在本發明的一實施例中，上述的處理器包括行為預測單元以及碰撞預測單元。行為預測單元依據感測資料是否符合多個預設特徵至少之其一來判斷目標物件的屬性以及行為並對應地產生預測結果，處理器依據預測結果控制警示信號產生器提供第一警示信號。碰撞預測單元依據預測結果以及動態資訊計算移動載具與目標物件的碰撞機率，處理器依據碰撞機率控制警示信號產生器提供第二警示信號。
在本發明的一實施例中，上述的感測資料包括影像資料、聲音資料、溫度資料、方位資料以及距離資料至少其中之一。
在本發明的一實施例中，上述的動態資訊包括移動載具的位置、速度、加速度以及移動方向至少其中之一。
在本發明的一實施例中，上述的處理器依據移動載具的位置以及感測資料計算移動載具與目標物件的相對座標位置，依據移動載具的位置、速度、加速度以及移動方向預測移動載具的移動軌跡，並依據移動載具的移動軌跡、移動速度、加速度、移動載具與目標物件的相對座標位置、目標物件的屬性以及行為來計算移動載具與目標物件的碰撞機率。
在本發明的一實施例中，上述的目標物件的屬性包括目標物件的種類以及大小至少之其一，目標物件的行為包括目標物件相對於移動載具的動態變化。
本發明還提供一種移動載具的警示裝置的警示方法包括下列步驟。感測目標物件，以產生感測資料。依據感測資料判斷目標物件的屬性以及行為。依據目標物件的屬性以及行為提供第一警示信號。依據移動載具的動態資訊、目標物件的屬性以及行為提供第二警示信號。
在本發明的一實施例中，上述的移動載具的警示裝置的警示方法包括下列步驟。依據感測資料是否符合多個預設特徵至少之其一來判斷目標物件的屬性以及行為並對應地產生預測結果。依據預測結果提供第一警示信號。依據預測結果以及動態資訊計算移動載具與目標物件的碰撞機率。依據碰撞機率提供第二警示信號。
在本發明的一實施例中，上述的感測資料包括影像資料、聲音資料、溫度資料、方位資料以及距離資料至少其中之一。
在本發明的一實施例中，上述的動態資訊包括移動載具的位置、速度、加速度以及移動方向至少其中之一。
在本發明的一實施例中，上述的移動載具的警示裝置的警示方法包括下列步驟。依據移動載具的位置以及感測資料計算移動載具與目標物件的相對座標位置。依據移動載具的位置、速度、加速度以及移動方向預測移動載具的移動軌跡。依據移動載具的移動軌跡、移動速度、加速度、移動載具與目標物件的相對座標位置、目標物件的屬性以及行為計算移動載具與目標物件的碰撞機率。
在本發明的一實施例中，上述的目標物件的屬性包括目標物件的種類以及大小至少之其一，目標物件的行為包括目標物件相對於移動載具的動態變化。
基于上述，本發明的實施例依據感測器的感測資料判斷目標物件的屬性以及行為，依據目標物件的屬性以及行為提供第一警示信號，並依據移動載具的動態資訊、目標物件的屬性以及行為提供第二警示信號，如此可幫助駕駛者提前掌握周遭環境的狀況，而可有效預測與預防事故的發生，提高駕駛安全。
圖1是依照本發明的實施例的一種移動載具的警示裝置的示意圖，請參照圖1。移動載具的警示裝置包括感測器102、處理器104以及警示信號產生器106，處理器104耦接感測器102以及警示信號產生器106。移動載具可以是例如火車、飛機、卡車、大客車、房車、高鐵、捷運、船舶等交通裝置，然不以此為限。感測器102可感測移動載具外部的目標物件，例如火車、飛機、、高鐵、捷運、船舶、車輛、行人以及動物…等等，感測器102可例如包括攝影機、麥克風、熱影像儀，距離感測器至少之其一，以蒐集影像資料、聲音資料、溫度資料、方位資料以及距離資料等，然不以此為限。處理器104可例如以中央處理單元來實施，然不以此為限，處理器104可依據感測器102感測目標物件產生的感測資料判斷目標物件的屬性以及行為。
其中，目標物件的屬性可例如包括目標物件的種類、大小、年齡…等等，例如處理器104可依據感測資料判斷目標物件為卡車、大客車、房車、機車、腳踏車、老人、中年人、小孩、動物…等等。此外，目標物件的行為可例如為目標物件的動態變化，例如車輛的超車、切入、煞車，或行人、動物穿越馬路等動作。舉例來說，在圖2實施例中，具有警示裝置的移動載具200依箭頭方向行駛於道路RO1上時，前方有目標物件TA1(在本實施例中目標物件TA1為老人)依箭頭方向正跨越馬路，後方則有另一目標物件TA2(在本實施例中目標物件TA2為房車)依箭頭方向進行超車的動作。於本實施例中，感測器102是以攝影機為例說明，感測器102可拍攝所需的影像資料，處理器104則進一步將感測器102產生的影像資料輸入至經深度學習的人工神經網路，以辨識目標物件TA1與TA2的特徵資訊並判斷目標物件TA1與TA2的屬性與行為，例如在圖2實施例中可判斷出目標物件TA1穿越馬路的動作，以及目標物件TA2的超車動作，然不以此為限。進一步來說，處理器104可例如依據臉部特徵、大小、身形特徵、輪廓特徵辨識至少之其一目標物件TA1與TA2為成人、小孩、動物、卡車、大客車、房車、機車或腳踏車，還可例如依據目標物件TA1與TA2的肢體動作、位置變化、移動速度、移動加速度判斷目標物件TA1與TA2的行為。
在處理器104判斷出目標物件TA1與TA2的屬性以及行為後，處理器104可控制警示信號產生器106提供第一警示信號S1，以提醒移動載具200的駕駛者注意目標物件TA1與TA2。舉例來說，在處理器104判斷出目標物件TA1與TA2的屬性時，處理器104可控制警示信號產生器106提供影像信號或聲音信號，以提醒駕駛者感測器102偵測到的前方的目標物件TA1為老人，而偵測到的後方的目標物件TA2為房車，且在判斷出老人(目標物件TA1)與房車(目標物件TA2)的行為時，處理器104可控制警示信號產生器106提供影像信號或聲音信號，以進一步提醒駕駛者在移動載具200前方發生了老人(目標物件TA1）穿越馬路的行為，以及後方發生了房車（目標物件TA2）正進行超車的行為，而讓駕駛者提前掌握周遭環境的狀況，進而有效預測與預防事故的發生，提高移動載具200的行駛安全，例如火車、飛機、卡車、大客車、房車、高鐵、捷運、船舶等交通裝置的駕駛安全。
值得注意的是，上述判斷目標物件TA1與TA2的屬性與行為的依據僅為示範性的實施例，而不以此為限，例如在部份實施例中，處理器104可依據特定的特徵資訊以及動態變化判斷目標物件TA1與TA2更為詳細的行為內容，更為詳細的行為內容例如包括依據感測資料中是否出現行人(例如目標物件TA1)的手勢來判斷行人的行動意圖(例如穿越馬路或讓車先行通過)或感測資料中是否出現方向燈閃爍的情形來判斷車輛(例如目標物件TA2)是否有超車或切入動作。在其他實施例中，移動載具的警示裝置可包含多個感測器102，處理器104可同時依據多個感測器的感測資料來判斷目標物件TA1與TA2的屬性與行為，例如除了依據影像資料來判斷目標物件TA1與TA2的屬性與行為外，也可同時依據熱影像儀的溫度資料、麥克風的聲音資料以及距離感測器的距離資料來判斷。
此外，處理器104還可透過車用網路(vehicle network)接收移動載具200的動態資訊，例如移動載具200的位置、速度、加速度以及移動方向至少其中之一，並依據移動載具200的動態資訊、目標物件的屬性以及行為控制警示信號產生器106提供第二警示信號S2，例如可依據移動載具200的位置以及目標物件的方位資料以及目標物件與移動載具200間的距離資料，計算移動載具200與目標物件的相對座標位置，並依據移動載具200的位置、速度、加速度以及移動方向預測移動載具200的移動軌跡，進而依據移動載具200的移動軌跡、移動速度、加速度、移動載具200與目標物件的相對座標位置、目標物件的屬性以及行為來計算移動載具200與目標物件的碰撞機率，並在碰撞機率大於預設值時控制警示信號產生器106提供第二警示信號S2。第二警示信號S2可為影像信號、震動信號以及聲音信號至少其中之一，以提醒駕駛者注意，例如告知駕駛者可能的碰撞機率，然不以此為限。
第一警示信號S1及第二警示信號S2可具有警示程度上的差異，例如可使第二警示信號S2的警示效果大於第一警示信號S1。舉例來說，第一警示信號S1可為螢幕顯示的影像信號，而第二警示信號S2可為較容易引起駕駛者注意的聲音信號，又例如在第一警示信號S1及第二警示信號S2皆為影像信號的情形下，可使第二警示信號S2具有比第一警示信號S1更鮮豔的顏色(例如亮黃色)，又或者在第一警示信號S1及第二警示信號S2皆為聲音信號的情形下可使第二警示信號S2具有比第一警示信號S1的大的音量。
在部份實施例中，可依據碰撞機率的高低調整第二警示信號S2的警示程度，例如調整影像信號的顏色或聲音信號的音量大小。例如當移動載具200的速度越高時，移動載具200與目標物件TA1的碰撞機率越高又例如，相較於目標物件TA1的行為展現為「以手勢讓車先行通過」時的碰撞機率，目標物件TA1的行為展現為「穿越馬路時」的碰撞機率是較高的。此外，目標物件TA1的屬性也可影響碰撞機率，例如考慮到不同年紀的人對於突發事故的反應速度不同，目標物件TA1為中年人的碰撞機率小於目標物件TA1為老年人的碰撞機率。又例如，處理器104可依據移動載具200的移動方向以及目標物件TA2的行為判斷移動載具200與目標物件TA2的碰撞機率，例如在圖2實施例中，當目標物件TA2的行為為「超車」時，移動載具200的移動方向保持如圖2的前進方向時的碰撞機率將低於目標物件TA2與移動載具200同時皆想由原車道變換至相同的車道時的碰撞機率。此外，目標物件TA2的屬性也會影響碰撞機率，例如考慮到不同種類的車子煞停所需的距離不同，目標物件TA2為房車的碰撞機率小於大卡車的碰撞機率。在此些碰撞機率較大的情形出現時，可將影像信號調整為更鮮豔的顏色或將聲音信號的音量變大，以提高第二警示信號S2的警示程度。
透過上述方式，依據感測器102的感測資料判斷目標物件TA1與TA2的屬性以及行為提供第一警示訊號S1，並依據移動載具200的動態資訊、目標物件TA1與TA2的屬性以及行為計算碰撞機率並提供第二警示信號S2，可幫助駕駛者提前掌握周遭環境的狀況，而可有效預測與預防事故的發生，提高駕駛安全。
圖3是依照本發明另一實施例的移動載具的警示裝置的示意圖。進一步來說，處理器104可包括行為預測單元302以及碰撞預測單元304，行為預測單元302以及碰撞預測單元304可例如為硬體電路來實施，或做為軟體而由處理器104執行的方式來實施。其中行為預測單元302可依據感測器102的感測資料是否符合多個預設特徵至少之其一來判斷目標物件的屬性以及行為並對應地產生預測結果R1(亦即判斷出的目標物件的屬性以及行為)，預設特徵可例如為上述的臉部特徵、大小、身形特徵、輪廓特徵、肢體動作、位置變化、移動速度、移動加速度…等等。處理器104可依據預測結果R1控制警示信號產生器版提供第一警示信號S1。此外，碰撞預測單元304可依據預測結果R1以及透過車用網路獲得的移動載具200的動態資訊D1計算移動載具與目標物件的碰撞機率，處理器104可依據碰撞機率控制警示信號產生器106提供警示信號S2。由於目標物件的屬性以及行為的判斷方式以及產生第一警示信號S1與第二警示信號S2的方式以於上述實施例中說明，因此在此不再贅述。
圖4是依照本發明的實施例的一種移動載具的警示裝置的警示方法的流程圖。由上述實施例可知，移動載具的警示裝置的警示方法可至少包括下列步驟。首先，感測目標物件，以產生感測資料(步驟S402)，其中感測資料可例如包括影像資料、聲音資料、溫度資料、方位資料以及距離資料至少其中之一，然不以此為限。接著，依據感測資料判斷目標物件的屬性以及行為(步驟S404)，例如可依據感測資料是否符合多個預設特徵至少之其一來判斷目標物件的屬性以及行為並對應地產生預測結果，其中目標物件的屬性可例如為目標物件的種類、大小、年齡…等等，目標物件的行為可例如為目標物件的動態變化，預設特徵可例如為臉部特徵、大小、身形特徵、輪廓特徵、肢體動作、位置變化、移動速度、移動加速度…等等，然不以此為限。然後，依據目標物件的屬性以及行為控制提供第一警示信號(步驟S406)，亦即可依據預測結果提供第一警示信號。之後，可依據移動載具的動態資訊、目標物件的屬性以及行為提供第二警示信號(步驟S408)，例如可依據移動載具的動態資訊以及預測結果計算移動載具與目標物件的碰撞機率，並依據碰撞機率提供第二警示信號，其中動態資訊可例如包括移動載具的位置、速度、加速度以及移動方向至少其中之一，第一警示信號與第二警示信號可例如包括影像信號或聲音信號至少其中之一。進一步來說，碰撞機率的計算方式可例如為，依據移動載具的位置以及感測資料計算移動載具與目標物件的相對座標位置，依據移動載具的位置、速度、加速度以及移動方向預測移動載具的移動軌跡，並依據移動載具的移動軌跡、移動速度、加速度、移動載具與目標物件的相對座標位置、目標物件的屬性以及行為計算移動載具與目標物件的碰撞機率。
綜上所述，本發明的實施例依據感測器的感測資料判斷目標物件的屬性以及行為，依據目標物件的屬性以及行為提供第一警示信號，並依據移動載具的動態資訊、目標物件的屬性以及行為提供第二警示信號，如此可幫助駕駛者提前掌握周遭環境的狀況，而可有效預測與預防事故的發生，提高駕駛安全。
102:感測器
104:處理器
106:警示信號產生器
200:移動載具
302:行為預測單元
304:碰撞預測單元
RO1:道路
S1、S2:警示信號
TA1、TA2:目標物件
R1:預測結果
D1:動態資訊
S402~S408:移動載具的警示裝置的警示方法的步驟
圖1是依照本發明的實施例的一種移動載具的警示裝置的示意圖。
圖2是依照本發明的實施例的移動載具的與目標物件的示意圖。
圖3是依照本發明另一實施例的移動載具的警示裝置的示意圖。
圖4是依照本發明的實施例的一種移動載具的警示裝置的警示方法的流程圖。
S402~S408:移動載具的警示裝置的警示方法的步驟
Claims (10)
- 一種移動載具的警示裝置，包括：一警示信號產生器；一感測器，感測一目標物件，以產生一感測資料；以及一處理器，耦接該警示信號產生器以及該感測器，依據該感測資料判斷該目標物件的屬性以及行為，依據該目標物件的屬性以及行為控制該警示信號產生器提供一第一警示信號，並依據該移動載具的動態資訊、該目標物件的屬性以及行為控制該警示信號產生器提供一第二警示信號，其中該處理器包括：一行為預測單元，依據該感測資料是否符合多個第一預設特徵至少之其一來判斷該目標物件的屬性，依據該感測資料是否符合多個第二預設特徵至少之其一來判斷該目標物件的行為並對應地產生一預測結果，該處理器依據該預測結果控制該警示信號產生器提供該第一警示信號，其中所述多個第一預設特徵包括臉部特徵、大小、身形特徵以及輪廓特徵，所述多個第二預設特徵包括目標對象的肢體動作、位置變化、移動速度以及移動加速度；以及一碰撞預測單元，依據該預測結果以及該動態資訊計算該移動載具與該目標物件的碰撞機率，該處理器依據該碰撞機率的高低控制該警示信號產生器提供不同程度的該第二警示信號。
- 如請求項1所述的移動載具的警示裝置，其中該感測資料包括影像資料、聲音資料、溫度資料、方位資料以及距離資 料至少其中之一。
- 如請求項1所述的移動載具的警示裝置，其中該動態資訊包括該移動載具的位置、速度、加速度以及移動方向至少其中之一。
- 如請求項3所述的移動載具的警示裝置，其中該處理器依據該移動載具的位置以及該感測資料計算該移動載具與該目標物件的相對座標位置，依據該移動載具的位置、速度、加速度以及移動方向預測該移動載具的移動軌跡，並依據該移動載具的移動軌跡、移動速度、加速度、該移動載具與該目標物件的相對座標位置、該目標物件的屬性以及行為來計算該移動載具與該目標物件的碰撞機率。
- 如請求項1所述的移動載具的警示裝置，其中該目標物件的屬性包括該目標物件的種類以及大小至少之其一，該目標物件的行為包括該目標物件相對於該移動載具的動態變化。
- 一種移動載具的警示裝置的警示方法，包括：感測一目標物件，以產生一感測資料；依據該感測資料判斷該目標物件的屬性以及行為；依據該感測資料是否符合多個第一預設特徵至少之其一來判斷該目標物件的屬性，依據該感測資料是否符合多個第二預設特徵至少之其一來判斷該目標物件的行為並對應地產生一預測結果；依據該預測結果提供一第一警示信號； 依據該移動載具的動態資訊、該目標物件的屬性以及行為提供一第二警示信號，其中所述多個第一預設特徵包括臉部特徵、大小、身形特徵以及輪廓特徵，所述多個第二預設特徵包括目標對象的肢體動作、位置變化、移動速度以及移動加速度；依據該預測結果以及該動態資訊計算該移動載具與該目標物件的碰撞機率；以及依據該碰撞機率的高低提供不同警示程度的該第二警示信號。
- 如請求項6所述的移動載具的警示裝置的警示方法，其中該感測資料包括影像資料、聲音資料、溫度資料、方位資料以及距離資料至少其中之一。
- 如請求項6所述的移動載具的警示裝置的警示方法，其中該動態資訊包括該移動載具的位置、速度、加速度以及移動方向至少其中之一。
- 如請求項8所述的移動載具的警示裝置的警示方法，包括：依據該移動載具的位置以及該感測資料計算該移動載具與該目標物件的相對座標位置；依據該移動載具的位置、速度、加速度以及移動方向預測該移動載具的移動軌跡；以及依據該移動載具的移動軌跡、移動速度、加速度、該移動載具與該目標物件的相對座標位置、該目標物件的屬性以及行為計 算該移動載具與該目標物件的碰撞機率。
- 如請求項6所述的移動載具的警示裝置的警示方法，其中該目標物件的屬性包括該目標物件的種類以及大小至少之其一，該目標物件的行為包括該目標物件相對於該移動載具的動態變化。
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