一种车辆提醒方法、系统及相关设备与流程

1.本技术涉及交通安全领域，尤其涉及一种车辆提醒方法、系统及相关设备。


背景技术：

2.目前，对于自动驾驶、辅助驾驶等智能驾驶方式的相关研究已经越来越深入，在现有智能驾驶技术的支持下，车辆可以对周围环境进行感知，利用各类传感器对周围环境进行检测、分类，并将这些信息传输到规划和控制模块，形成车辆对未来行驶路径的决策，并最终通过执行器来执行。但是，在这个过程中，一旦出现突发情况，比如前方车辆急减速，前方车辆近距离切入等，往往需要驾驶员接管进行一些制动处理，或者直接触发自动紧急制动(automatic emergent braking，aeb)等安全功能，导致往往无法及时避免碰撞，甚至会因为紧急制动处理带来更大的安全风险。
3.因此，如何有效降低在突发情况下因本车制动不足或者随意制动带来的安全隐患是目前亟待解决的问题。


技术实现要素：

4.本技术提供了一种车辆提醒方法、系统及相关设备，能够让本车在预判碰撞风险之后对目标车辆进行提醒，减少了目标车辆不合理驾驶行为如近距离切入场景下可能的碰撞风险，避免了因本车制动不足带来的安全隐患，同时还减少了因目标车辆不合理驾驶行为导致本车过度制动可能带来的更大的安全风险，使得车辆行驶过程更加安全。
5.第一方面，本技术提供一种车辆提醒方法，所述方法可包括：获取检测信息，所述检测信息包括传感器采集到的目标车辆相关信息；根据所述检测信息进行碰撞分析；在确定存在碰撞风险的情况下，提醒所述目标车辆。
6.通过第一方面提供的方法，可以了解到按照日常行驶的经验，在行驶过程中，如果遇到突发状况，比如前方车辆急减速，本车采取的制动是非常有限的，并且能够采取措施的时间也是非常紧张的，因此，在这些突发情况发生的时候，仅靠单一车辆的制动处理往往是无法避免风险的。所以，如果在遇到诸如前方车辆急减速的突发情况时，本车首先进行碰撞分析，预判是否会发生碰撞，可以使得本车有足够的反应和处理时间；其次，本车在得知可能发生碰撞的第一时间内进行一定制动处理，同时，提醒目标车辆也采取相应的措施，由此可以减少突发情况下可能的碰撞风险，降低因本车制动不足可能带来的安全隐患，同时还减少了因突发状况导致本车过度制动可能带来的更大的安全风险。
7.结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述获取检测信息还包括传感器采集到的本车相关信息。
8.在本技术提供的方案中，本车还需获取包括自车速度、加速度在内的自车相关信息，以便清楚地获知本车的行驶状态，避免突发情况发生时没有足够的信息来做出反应。
9.结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述目标车辆相关信息包括所述目标车辆的加速度值，在根据所述检测信息进行碰撞分析之前，判断所述目标车辆
的加速度值是否小于第一阈值；在所述目标车辆的加速度值小于第一阈值的情况下，根据所述目标车辆的相关信息进行碰撞分析。
10.在本技术提供的方案中，本车获取目标车辆包括加速度在内的相关信息，并判断所述加速度是否小于第一阈值，由此来判断本车是否进行碰撞分析。可理解，本车需要在突发情况发生的第一时间获取有效信息，所以一旦判断加速度小于第一阈值，本车会立即进行碰撞分析，通过加速度进行预判的方式能够给本车更多的时间进行制动和提醒。另外，可理解，第一阈值由研发人员根据实际情况进行设置。
11.结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述检测信息进行碰撞分析包括：根据所述检测信息进行碰撞分析，确定碰撞风险等级，所述碰撞风险等级包括低风险、中风险和高风险。
12.在本技术提供的方案中，在本车进行碰撞分析后，按照发生碰撞的危险程度来划分碰撞风险等级，以便后续过程中能较为准确地将风险告知目标车辆。在划分碰撞风险等级后，本车可以根据所述碰撞风险等级来确定本车需要进行的制动处理以及对前车采用的提醒模式，通过这种方式，不仅本车可以更好地做出反应，也可以给目标车辆传递更精准的信息，使得目标车辆能在保证自车安全的情况下尽量采取措施避免碰撞发生。
13.结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述在确定存在碰撞风险的情况下，提醒所述目标车辆包括：在确定碰撞风险等级的情况下，通过控制声音和/或灯光提醒所述目标车辆。
14.在本技术提供的方案中，在确定存在碰撞风险的情况下，可根据不同的碰撞风险等级采用不同的声音和/或灯光来对目标车辆进行提醒，使得目标车辆能获得更多的信息，从而采取相应措施，例如，在高风险情况下，目标车辆可以根据本车传递的声音和/或灯光信息判断出当下碰撞风险特别高，或许此时碰撞已经无法避免了，就算目标车辆立即做出制动处理可能也无济于事，那么目标车辆的驾驶员可以在做出制动处理的同时采取更多措施来保障自身安全。
15.结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述在确定存在碰撞风险的情况下，提醒所述目标车辆包括：在确定碰撞风险等级情况下，通过向所述目标车辆发送v2x消息以提醒所述目标车辆。
16.在本技术提供的方案中，在确定存在碰撞风险的情况下，可直接向目标车辆发送v2x消息来提醒目标车辆小心车辆碰撞风险，v2x消息可以包括碰撞风险的等级，使得目标车辆能够知道当下发生碰撞的风险程度，便于其针对不同的风险程度进行制动处理。
17.第二方面，提供了一种车辆提醒装置，包括：传感器模块，用于获取检测信息，所述检测信息包括传感器采集到的目标车辆相关信息；融合控制模块，用于处理所述检测信息，进行碰撞分析，制定控制决策；提醒模块，用于根据所述控制决策对目标车辆进行提醒。
18.结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，所述传感器模块，还用于获取本车相关信息。
19.结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，所述传感器模块，还用于：在融合控制模块进行所述碰撞分析之前，判断所述目标车辆的加速度值是否小于第一阈值；在所述目标车辆的加速度值小于第一阈值的情况下，所述融合控制模块根据所述目标车辆的相关信息进行碰撞分析。
20.结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，所述融合控制模块，还用于：进行所述碰撞分析之后，确定碰撞风险等级，所述碰撞风险等级包括低风险、中风险和高风险。
21.结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，所述提醒模块，具体用于：在确定碰撞风险等级的情况下，通过控制声音和/或灯光提醒所述目标车辆。
22.结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，所述提醒模块，具体用于：在确定碰撞风险等级的情况下，通过向所述目标车辆发送v2x消息以提醒所述目标车辆。
23.第三方面，提供了一种车辆提醒装置，包括：接收单元，用于接收检测信息，所述检测信息包括传感器采集到的目标车辆相关信息；处理单元，用于处理所述检测信息，根据所述检测信息进行碰撞分析，制定控制决策；控制单元，用于根据所述控制决策对目标车辆进行提醒。
24.结合第三方面，在第三方面的一种可能的实现方式中，所述接收单元，还用于接收本车相关信息。
25.结合第三方面，在第三方面的一种可能的实现方式中，所述处理单元，还用于：在进行所述碰撞分析之前，判断所述目标车辆的加速度值是否小于第一阈值；在所述目标车辆的加速度值小于第一阈值的情况下，所述处理单元根据所述目标车辆的相关信息进行碰撞分析。
26.结合第三方面，在第三方面的一种可能的实现方式中，所述处理单元，还用于：进行所述碰撞分析之后，确定碰撞风险等级，所述碰撞风险等级包括低风险、中风险和高风险。
27.结合第三方面，在第三方面的一种可能的实现方式中，所述控制单元，具体用于：在确定碰撞风险等级的情况下，通过控制声音和/或灯光提醒所述目标车辆。
28.结合第三方面，在第三方面的一种可能的实现方式中，所述控制单元，具体用于：在确定碰撞风险等级的情况下，通过向所述目标车辆发送v2x消息以提醒所述目标车辆。
29.第四方面，提供了一种计算设备，该计算设备中包括处理器，处理器被配置为支持该电子设备实现第一方面以及结合上述第一方面中的任意一种实现方式所提供的车辆提醒方法中相应的功能。该计算设备还可以包括存储器，存储器用于与处理器耦合，其保存该电子设备必要的程序指令和数据。该计算设备还可以包括通信接口，用于该计算设备与其他设备或通信网络通信。
30.第五方面，提供一种智能车辆，所述智能车包括第四方面所述的计算设备，该计算设备用于执行上述第一方面以及结合上述第一方面中的任意一种实现方式的方法的操作步骤。
31.第六方面，提供了计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当该计算机程序被处理器执行时，可以实现上述第一方面以及结合上述第一方面中的任意一种实现方式所提供的车辆提醒方法的功能。
32.第七方面，本技术提供了一种计算机程序产品，该计算机程序包括指令，当该计算机程序被计算机执行时，使得计算机可以执行上述第一方面以及结合上述第一方面中的任意一种实现方式所提供的车辆提醒方法的流程。
33.第八方面，本技术提供了一种芯片系统，该芯片系统包括处理器，用于支持网络设
备实现上述第一方面中所涉及的功能，例如，生成或处理上述第一方面车辆提醒方法中所涉及的信息。在一种可能的设计中，所述芯片系统还包括存储器，所述存储器，用于保存数据发送设备必要的程序指令和数据。该芯片系统，可以由芯片构成，也可以包含芯片和其他分立器件。
附图说明
34.图1a为本技术实施例提供的一种车辆提醒系统架构的结构示意图；
35.图1b为本技术实施例提供的又一种车辆提醒系统架构的结构示意图；
36.图2为本技术实施例提供的一种车辆提醒设备的结构示意图；
37.图3为本技术实施例提供的传感器模块的结构示意图；
38.图4为本技术实施例提供的一种智能车辆的结构示意图；
39.图5为本技术实施例提供的一种车辆提醒方法的流程示意图；
40.图6a为本技术实施例提供的一种碰撞分析方法适用的场景示意图；
41.图6b为本技术实施例提供的另一种碰撞分析方法适用的场景示意图；
42.图6c为本技术实施例提供的另一种碰撞分析方法适用的场景示意图；
43.图7为本技术实施例提供的又一种车辆提醒设备的结构示意图；
44.图8为本技术实施例提供的一种计算设备的结构示意图。
具体实施方式
45.下面结合附图对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
46.首先，对本技术中所涉及的部分用语和相关技术进行解释说明，以便于本领域技术人员理解。
47.车和万物互联(vehicle to everything，v2x)，是一个专门用于车跟周围环境进行连接的通信系统。目前，世界上用于v2x通信的主流技术有两个，一个是专用短距离通讯(dedicated short range communications，dsrc),另一个是基于蜂窝移动通信系统的c-v2x(cellular vehicle to everything)技术，包括lte-v2x和5g nr-v2x。v2x根据连接对象的不同分为四大类，车与车连接(vehicle to vehicle，v2v)，车与基础设施连接(vehicle to infrastructure，v2i)，车与行人连接(vehicle to pedestrian，v2p)，车与网络连接(vehicle to network，v2n)。其中，v2v表示车跟车之间可以进行直接通信，把车作为一个移动通信终端，具有接收和发送车身基本数据的能力。
48.自适应巡航控制(adaptive cruise control，acc)系统，是在定速巡航系统的基础上发展而来的，除了具有定速巡航系统的功能，即可依照驾驶者所设定的速度行驶的功能外，还可以实现保持预设的跟车距离以及随着车距变化自动加速与减速的功能。相较定速巡航系统而言，acc系统能够更好地帮助驾驶员协调刹车和油门。
49.全速自适应巡航控制系统，是由自适应巡航控制系统发展而来的，相比自适应巡航，全速自适应巡航的工作范围更大，可以在0-150km/h之间工作。
50.路侧单元(road side unit，rsu)是自动道路缴费(electronic toll collection，etc)系统中，安装在路侧，采用专用短距离通讯(dedicated short range communications，dsrc)，与车载单元(on board unit，obu)进行通讯，实现车辆身份识别，电子扣分的装置。rsu可以由高增益定向束控读写天线和射频控制器组成。高增益定向束控读写天线是一个微波收发模块，负责信号和数据的发送/接收、调制/解调、编码/解码、加密/解密；射频控制器是控制发射和接收数据以及处理向上位机收发信息的模块。
51.为了便于理解本技术实施例，下面先对本技术实施例所基于的其中一种车辆提醒系统架构进行描述。如图1a所示，图1a是本技术实施例提供的一种车辆提醒系统架构示意图。本技术中的车辆提醒系统架构可以包括一辆目标车辆，本车与目标车辆在同一车道上，其中，本车与目标车辆可以通过v2x通信，具体地，本车可以直接向目标车辆发送v2x消息，也可以通过rsu向目标车辆传输消息。此外，如图1b所示，图1b是本技术实施例提供的另一种车辆提醒系统架构示意图。本技术中的车辆提醒系统架构可以包括多车道的多辆目标车辆，其中，本车与所述多辆目标车辆可以通过v2x通信，具体地，本车可以直接向目标车辆发送v2x消息，也可以通过rsu向目标车辆传输消息。
52.需要说明的是，在如图1b所示的车辆提醒系统架构中，可以采取一些方法对所述多车道目标车辆的数量进行限制，例如，根据目标车辆与本车的相对距离来选取一定数量的目标车辆，再比如，以本车为圆心，以一定长度为半径，选取圆内的车辆为目标车辆。示例性的，本车通过获取到的检测信息可以确定周围车辆的位置，获取本车和周围车辆的相对距离，将所述相对距离由小到大进行排列，选取排在前十位的车辆作为目标车辆。
53.基于图1a和图1b所示的车辆提醒系统架构，为了更好地对本技术提供的车辆提醒方法进行具体说明，先对本技术实施例所提供的一种车辆提醒设备进行描述。本技术对该车辆提醒设备的功能单元的划分不做限定，可以根据需要对该车辆提醒设备中的各个单元进行增加、减少或合并。图2示例性的提供了一种功能单元的划分：
54.如图2所示，图2是本技术实施例提供的一种车辆提醒设备，该车辆提醒设备包括传感器模块210、融合控制模块220和提醒模块230，其中，各个单元的详细描述如下。
55.传感器模块210，用于获取检测信息，所述检测信息包括传感器采集到的目标车辆相关信息和本车相关信息。
56.融合控制模块220，用于处理检测信息，进行碰撞分析，制定控制决策。
57.提醒模块230，用于根据所述控制决策对目标车辆进行提醒。
58.需要说明的是，如图3所示，传感器模块210包括对内传感模块2110和对外传感模块2120。该对内传感模块2110用于获取本车相关信息，所述本车相关信息包括但不限于本车的速度、加速度；该对外控制模块2120用于获取目标车辆相关信息，所述目标车辆相关信息包括但不限于目标车辆的速度、加速度、与本车的相对距离。
59.可以理解的是，图2中的车辆提醒设备的结构只是本技术实施例中的一种示例性的实施方式，本技术实施例中的车辆提醒设备的结构包括但不仅限于以上结构。
60.基于上述车辆行驶控制系统架构，本技术实施例提供了一种应用于上述车辆提醒系统架构中的智能车辆300，请参见图4，图4是本技术实施例提供的一种智能车辆300的结构示意图。
61.需要说明的是，智能车辆300可以设置为完全智能驾驶模式，也可以设置为部分智
能驾驶模式。可理解，当智能车辆300设置为完全智能驾驶模式时，智能车辆300可以在不和人交互的情况下进行相应操作，所述操作包括但不限于加速、减速、跟车；当智能车辆设置为部分智能驾驶模式时，智能车辆300不仅可以自动执行相应操作，同时还可以由驾驶员来执行相应操作，例如，确定车辆及其周边环境，确定周边环境中的至少一个其他车辆的可能行为，确定所述其他车辆执行可能行为的可能性相对应的置信水平，然后，基于所确定的信息来控制智能车辆300。
62.智能车辆300可包括各种子系统，例如行进系统310、传感器系统320、控制系统330、一个或多个外围设备340以及计算机系统350、电源360和用户接口370。可选地，智能车辆300可包括更多或更少的子系统，每个子系统可包括多个元件。另外，智能车辆300的每个子系统和元件可以通过多种方式互连，例如，可通过有线或无线方式互连。
63.行进系统310可包括为智能车辆300提供动力的组件。在一个实施例中，行进系统310可包括引擎3110、能量源3120、传动装置3130和车轮/轮胎3140。引擎3110可以是内燃引擎、电动机、空气压缩引擎或其他类型的引擎组合，例如气油发动机和电动机组成的混动引擎，内燃引擎和空气压缩引擎组成的混动引擎。引擎3110将能量源3120转换成机械能量。
64.能量源3120的示例包括汽油、柴油、其他基于石油的燃料、丙烷、其他基于压缩气体的燃料、乙醇、太阳能电池板、电池和其他电力来源。能量源3120也可以为智能车辆300的其他系统提供能量。
65.传动装置3130可以将来自引擎3110的机械动力传送到车轮3140。传动装置3130可包括变速箱、差速器和驱动轴。在一个实施例中，传动装置3130还可以包括其他器件，比如离合器。其中，驱动轴可包括可耦合到一个或多个车轮3140的一个或多个轴。
66.传感器系统320可包括感测智能车辆300周边环境信息以及获取其自车信息的若干个传感器。例如，传感器系统320可包括定位系统3210、惯性测量单元(inertial measurement unit，imu)3220、雷达3230以及视觉传感器3240。其中，定位系统3210可包括gps系统、北斗系统或者其他定位系统。传感器系统320还可包括被监视智能车辆300的内部系统的传感器，例如，车内空气质量监测器、燃油量表、机油温度表等。由这些传感器所获取的数据可用于检测对象及其相应特性，所述特性包括但不限于位置、形状、方向、速度。这种检测和识别对于智能车辆300安全执行后续操作意义重大。
67.定位系统3210可用于确定智能车辆300的地理位置。
68.imu 3220可基于惯性加速度来感测智能车辆300的位置和朝向变化。在一个实施例中，imu 3220可以是加速度计和陀螺仪的组合，此时，imu 3220可用于测量智能车辆300的曲率。
69.雷达3230可利用无线信号来感测智能车辆300的周边环境，该周边环境包括但不限于周围车辆、基础设施、行人。可理解，雷达3230可以包括但不限于毫米波雷达、激光雷达。在一些实施例中，除了感测周边环境以外，雷达3230还可用于感测环境中的物体运动状态。
70.视觉传感器3240可用于捕捉智能车辆300周边环境的多个图像。视觉传感器3240可以包括但不限于静态相机、视频相机。
71.控制系统330可用于控制智能车辆300及其组件的操作。控制系统330可包括多个元件，在一个实施例中，控制系统330包括转向系统3310、执行器3320、制动单元3330、计算
area network，wlan)通信。在一些实施例中，无线通信系统3410可利用红外链路、蓝牙或zigbee与设备直接通信，所述设备可以包括但不限于车辆和/或路边台站之间的公共设施。
83.需要说明的是，在本技术实施例中，本车与目标车辆间能通过v2x进行通信，因此，无线通信系统3410中还可以包括一个或多个dsrc设备、一个或多个lte-v2x设备。
84.电源360可向智能车辆300的各种组件提供电力。在一个实施例中，电源360可以包括一个或多个电池组，所述电池组中的电池可为可再充电锂离子电池或铅酸电池。可理解，在一些实施例中，电源360和能量源3120可一起实现。
85.智能车辆300的部分或所有功能受计算机系统350控制。计算机系统350可包括一个或多个处理器3520，由处理器3520执行指令35110，所述指令35110存储在例如存储器3510这样的非暂态计算机可读介质中。计算机系统350还可以是采用分布式方式控制智能车辆300的个体组件或子系统的多个计算设备。
86.处理器3520可以是任何常规的处理器，诸如商业可获得的cpu。可选的，该处理器可以是诸如专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)或其它基于硬件的处理器的专用设备。尽管图4功能性地图示了处理器、存储器和计算机等器件，但是本领域的普通技术人员应该理解该处理器、计算机、或存储器实际上可以包括可以或者可以不存储在相同的物理外壳内的多个处理器、计算机、或存储器。例如，存储器可以是硬盘驱动器或位于不同于计算机的外壳内的其它存储介质。因此，对处理器或计算机的引用将被理解为包括对可以或者可以不并行操作的处理器或计算机或存储器的集合的引用。不同于使用单一的处理器来执行此处所描述的步骤，诸如转向组件和减速组件的一些组件每个都可以具有其自己的处理器，所述处理器只执行与特定于组件的功能相关的计算。
87.在此处所描述的各个方面中，处理器可以位于远离该车辆并且与该车辆进行无线通信。在其它方面中，此处所描述的过程中的一些在布置于车辆内的处理器上执行而其它则由远程处理器执行，包括采取执行单一操纵的必要步骤。
88.在一些实施例中，存储器3510可包含指令35110(例如，程序逻辑)，指令35110可被处理器3520执行从而实现智能车辆300的包括上述功能在内的各种功能。存储器3510也可包含额外的指令，包括向行进系统310、传感器系统320、控制系统330和外围设备340中的一个或多个发送数据、接收数据、与其交互和/或对其进行控制的指令。
89.除了存储指令35110以外，存储器3510还可存储数据，例如道路地图、路线信息，车辆的位置、方向、速度等车辆数据，以及其他相关信息。可理解，在一种实施例中，智能车辆300处于自主、半自主和/或手动模式时，其计算机系统350能利用所述数据进行相关操作，例如，可以根据目标路段的道路信息和接收的目标车辆速度范围，对智能车辆的当前速度进行调整，从而使智能车辆能以恒定的速度跟车行驶。
90.用户接口370，用于向智能车辆300的用户提供信息或从其接收信息。可选地，用户接口370可包括外围设备340中的一个或多个输入/输出设备所需要的接口，例如usb接口、aux接口、obd接口。
91.计算机系统350可基于各种子系统(例如，行进系统310、传感器系统320和控制系统330)的数据以及从用户接口370接收的数据来控制智能车辆300的功能。例如，计算机系统350可控制转向系统3310来规避由传感器系统320和障碍物避免系统3360检测到的障碍物。
92.可选地，上述组件不仅可以作为子系统组装在智能车辆300内部，组件中的一个或多个还可与智能车辆300分开安装。例如，存储器3510可以部分或完全地与智能车辆300分开存在。上述组件可以采取有线和/或无线方式进行耦合。
93.需要说明的是，上述各个模块及其中的组件有可能根据实际需要增添、替换或者删除，本技术对此不作限制。
94.在道路上行进的智能驾驶汽车，如图4中的智能车辆300，可以识别其周围环境调整当前速度。所述周围环境可以包括但不限于其它车辆、行人、交通控制设备、其它基础设施以及其它类型的物体。在一些实施例中，所述智能驾驶汽车可以独立地考虑每个识别的物体，并且基于物体的特性，例如速度、加速度、与本车的相对距离等，来确定自动驾驶汽车所要调整的速度。
95.可选地，智能车辆300或者与智能车辆300相关联的计算设备(如图4的计算机系统350、计算机视觉系统3340、数据存储装置3510)可以基于所识别的物体的特性和周围环境的状态(例如，交通、雨、道路上的冰、等等)来预测所述识别的物体的行为。可理解，每一个所识别的物体都相关联，因此还可以通过分析周围环境中所有物体的状态来预测单个物体的行为。智能车辆300能够基于预测的所述识别的物体的行为来调整自车速度。换句话说，智能车辆300能够基于所预测的物体的行为来确定车辆需要如何调整(例如，加速、减速、或者停止)以及调整到什么稳定状态，在这个过程中，也可以考虑其它因素的影响，例如智能车辆300在行驶的道路中的横向位置、道路的曲率、静态和动态物体的接近度等。
96.除了提供调整智能车辆300的速度的指令之外，计算设备还可以提供修改智能车辆300的转向角的指令，以使得自动驾驶汽车遵循给定的轨迹和/或维持与自动驾驶汽车附近的物体(例如相邻车道的轿车)的安全横向和纵向距离。
97.上述智能车辆300可以为轿车、卡车、摩托车、公共汽车、船、飞机、直升飞机、割草机、娱乐车、游乐场车辆、施工设备、电车、高尔夫球车、火车、和手推车等，本技术实施例对此不作限定。
98.可以理解的是，图4所示的智能车辆的结构示意图只是本技术实施例中的一种示例性的实施方式，本技术实施例中的智能车辆包括但不仅限于以上结构。
99.基于图1a和图1b所示的车辆提醒系统架构的示意图以及图2所示的车辆提醒设备，结合本技术中提供的车辆提醒方法，对本技术中提出的技术问题进行具体分析和解决。
100.请参考附图5，图5是本技术实施例提供的一种车辆提醒方法的流程示意图。该方法可应用于上述图1a和图1b中所示的车辆提醒系统架构、图2所示的车辆提醒设备以及图4所示的智能车辆中，该方法包括但不限于以下步骤：
101.s410：获取检测信息。
102.具体地，本车获取目标车辆的相关信息和本车的相关信息。本车启动后，传感器模块210获取周围车辆的检测信息和本车的检测信息。其中，所述周围车辆的检测信息由对外传感模块2120获取，该周围车辆的检测信息包括但不限于周围车辆的速度、加速度、与本车的相对距离、具体方位；所述本车的检测信息由对内传感模块2110获取，该本车的检测信息包括但不限于本车的速度、加速度等信息。
103.需要说明的是，传感器模块210获取检测信息是本车对周围环境识别、检测、分类的第一步，传感器模块210需要获取检测信息的目标对象多样，包括但不限于静止车辆、运
turn rate and velocity，ctrv)、恒定转动率和加速度(ctra)、恒定转向角和速度(csav)和恒定曲率和加速度(constant curvature and acceleration，cca)等模型。根据获取到的目标车辆和本车信息，通过这些车辆运动学模型，可以得到对应的碰撞时间。
115.一种碰撞风险判断方式可以描述如下。将所述碰撞时间与预设时间进行比较，当碰撞时间与预设时间的比值小于或等于第一相对比值时，碰撞风险等级为低风险；当碰撞时间与预设时间的比值大于第一相对比值且不大于第二相对比值时，碰撞风险等级为中风险；当碰撞时间与预设时间的比值大于第二相对比值时，碰撞风险等级为高风险。
116.需要说明的是，所述预设时间是经过历史数据分析，并结合自车执行器的情况来确定的。
117.可理解，所述第一相对比值和所述第二相对比值由研发人员根据实际情况进行设置，在本技术中不作限制。
118.(2)图像直接检测方法
119.车辆可以通过传感器模块210来获取周边环境中的目标信息，尤其是通过传感器模块210中的视觉传感器来获取周围环境的图像和/或视频。传感器模块210对周边环境进行检测，获取到目标车辆的检测信息，对图像中出现的车辆目标进行定位和类别分类，得到分类结果，以及距离目标车辆边界框之间的最小距离。在传感器模块210中可以包括图像检测系统和神经网络系统。然后将对应的检测信息传送给融合控制模块220，该融合控制模块220可以结合自车信息，并进行碰撞风险分析。
120.一种碰撞风险判断方式可以描述如下。将所述车辆边界框之间的最小距离与安全间距进行比较，当车辆边界框之间的最小距离与安全间距的比值小于或等于第三相对比值时，碰撞风险等级为高风险；当车辆边界框之间的最小距离与安全间距的比值大于第三相对比值且不大于第四相对比值时，碰撞风险等级为中风险；当车辆边界框之间的最小距离与安全间距的比值大于第四相对比值时，碰撞风险等级为低风险。
121.可理解，所述第三相对比值和所述第四相对比例值由研发人员根据实际情况进行设置，在本技术中不作限制。
122.需要说明的是，所述安全间距是经过历史数据分析，并结合自车执行器的情况来确定的。使用直接图像检测方法进行碰撞分析的一大关键是获取清晰多方位的图像，因此视觉传感器在该方法中起着非常重要的作用，此时传感器模块210包括但不限于视觉传感器、红外传感器等。
123.(3)轨迹相交方法
124.利用传感器模块210实时获取检测信息并将其传送给融合控制模块220，该检测信息包括自车与目标的当前位置与运动状态信息，融合控制模块220预测本车与目标车辆的行驶轨迹，判断两条轨迹是否相交。如果相交，分别计算本车与目标车辆从当前位置至两条轨迹交点的时间，计算二者时间差的绝对值。
125.一种碰撞风险判断方式可以描述如下。将该时间差的绝对值与预设时间进行比较，当时间差的绝对值与预设时间的比值小于或等于第五相对比值时，碰撞风险等级为高风险；当时间差的绝对值与预设时间的比值大于第五相对比值且不大于第六相对比值时，碰撞风险等级为中风险；当时间差的绝对值与预设时间的比值大于第六相对比值时，碰撞风险等级为低风险。
126.示例性的，图6a、图6b和图6c表示出了一种使用轨迹相交方法进行碰撞分析的场景。如图6a所示，在t0时刻，本车的传感器模块210获取检测信息，该检测信息包括相邻车道的目标车辆的相关信息以及本车的相关信息，所述目标车辆的相关信息包括目标车辆与本车的相对距离、位置、速度、加速度，所述本车的相关信息包括本车的速度、加速度，传感器模块210将获取到的目标车辆的相关信息传送给融合控制模块220，融合控制模块220根据接收的检测信息来分析本车与目标车辆的行驶轨迹，经分析得出本车的行驶轨迹与目标车辆的行驶轨迹在a点相交。然后计算目标车辆从当前位置(t0时刻位置)行驶至a点所需的时间，如图6b所示，经计算可得目标车辆在t1时刻到达a点，所以目标车辆从当前位置行驶至a点所需的时间为(t1-t0)，而此时本车还未到达a点。再计算本车从t0时刻的位置行驶至a点所需的时间，如图6c所示，经计算可得本车在t2时刻到达a点，所以本车从当前位置行驶至a点所需的时间为(t2-t0)。可得本车与目标车辆从当前位置(t0时刻位置)至两条轨迹交点的时间之差为(t2-t1)，将该时间差与预设时间t进行比较。若设置第五相对比值为0.4，设置第六相对比值为0.8，则有：当(t2-t1)与预设时间t的比值小于或等于0.4时，碰撞风险等级为高风险；当(t2-t1)与预设时间t的比值大于0.4且不大于0.8时，碰撞风险等级为中风险；当(t2-t1)与预设时间t的比值大于0.8时，碰撞风险等级为低风险。
127.可理解，所述第五相对比值和所述第六相对比值由研发人员根据实际情况进行设置，在本技术中不作限制。
128.需要说明的是，所述预设时间是经过历史数据分析，并结合自车执行器的情况来确定的。
129.需要说明的是，以上三种碰撞分析方法仅为示例，还有很多碰撞分析方法在此未作说明，以上内容不应理解为对本技术的限制。另外，在碰撞分析过程中，可采取一种碰撞分析方法，也可结合多种碰撞分析方法来进行分析，最后根据所述多种碰撞分析方法的分析结果来确定碰撞风险等级，并制定相应的控制决策。可理解，若由所述多种碰撞分析方法的分析结果确定的碰撞风险等级有差异，那么选取其中表示风险程度最大的碰撞风险等级作为此次碰撞分析的碰撞风险等级。例如，结合上述三种碰撞分析方法来进行碰撞分析，由车辆运动学方法所得的碰撞风险等级为高风险，由图像直接检测方法所得的碰撞风险等级为中风险，而由轨迹相交方法所得的碰撞风险等级为低风险，在三种碰撞分析方法的分析结果中，高风险表示的风险程度最大，因此确定此次碰撞分析所得的碰撞风险等级为高风险。
130.s440：确定存在碰撞风险的情况下，传送控制决策。
131.具体地，在进行碰撞分析，确定碰撞风险等级并制定控制决策后，由融合控制模块220将控制决策传送给提醒模块230。
132.由上述内容可知，检测信息异常才会触发碰撞分析，比如目标车辆急减速，然而，在检测信息并非一直异常的情况下，可能并不会发生碰撞，例如，目标车辆急减速后又急加速，然后达到稳定速度。这种情况可能并不会影响安全行驶，此时，碰撞分析的结果可能是无风险，当碰撞分析的结果是无风险时，不进行碰撞风险等级的划分，也不会制定控制决策。
133.s450：提醒目标车辆。
134.具体地，提醒模块230根据接收到的控制决策来对目标车辆进行提醒，可以通过控
制声音和/或灯光提醒所述目标车辆，也可以通过向所述目标车辆发送v2x消息以提醒所述目标车辆。
135.可选的，通过声音和/或灯光提醒的方式中，所述声音可以是特定的声音，所述灯光也可以是特定的灯光组合，如特定频率闪烁的灯光或特定的灯光硬件组成，或者也可以采取声音如短促鸣笛等和灯光的组合。可理解，对于限制声音的场景，减少对声音的使用，此时优先选择灯光。
136.同样的，也可以通过直接向目标车辆发送v2x消息或者通过rsu向目标车辆发送v2x消息来提醒所述目标车辆，所述v2x消息可以包括但不限于碰撞分析方法、碰撞风险等级、碰撞可能发生的时间。可选的，所述v2x消息可以在目标车辆的v2x相关屏幕上进行显示，也可以在传送成功后直接通过扬声器播放，或者也可以采用二者相结合的方式来提醒目标车辆。例如，当碰撞风险等级确定后，将碰撞风险等级传送给目标车辆，同时通过车内扬声器播报碰撞风险等级。
137.针对不同的碰撞风险可以采用不同的提醒方式。例如，在采用灯光提醒的方法中，针对高碰撞风险的场景采用较高频率的灯光闪烁提醒，而针对低碰撞风险的场景则采用较低频率的灯光闪烁提醒。
138.需要说明的是，针对接收到的不同的控制决策可以采用不同的提醒方式。例如，在采用灯光提醒的方法中，针对高碰撞风险的场景采用较高频率的灯光闪烁提醒，而针对低碰撞风险的场景则采用较低频率的灯光闪烁提醒；在采用v2x消息提醒的方法中，针对不同碰撞风险场景传送的v2x消息的内容不同，所以v2x相关屏幕上显示的内容和/或扬声器播报的内容不同。
139.另外，目标车辆在收到来自本车的提醒后会采取相应措施。当目标车辆接收到的信息表明碰撞风险等级为高风险时，目标车辆会在进行制动处理，同时发送保障目标车辆驾驶员安全的命令，所述命令包括但不限于系紧安全带、调整车辆枕头。
140.需要说明的是，在整个车辆提醒过程中，本车的传感器模块210会不断获取检测信息来判断周围环境和目标车辆状态，因此，若在对目标车辆进行提醒后，传感器模块210获取到的信息表明风险已解除，此时本车的提醒模块230将风险已解除的信息发送给目标车辆。
141.上述详细阐述了本技术实施例的方法，为了便于更好的实施本技术实施例上述方案，相应地，下面还提供用于配合实施上述方案的相关设备。
142.如图7所示，本技术提供又一种车辆提醒设备，该车辆提醒设备可以是图1a和图1b中的自车，也可以是图4中的智能车辆，还可以用于执行上述车辆提醒方法。本技术对该车辆提醒设备中的功能单元的划分不做限定，可以根据需要对该车辆提醒设备中的各个单元进行增加、减少或合并。图7示例性地提供了一种功能单元的划分：
143.车辆提醒设备500包括接收单元510、处理单元520以及控制单元530。
144.接收单元510，用于接收检测信息，所述检测信息包括传感器采集到的目标车辆相关信息和本车相关信息，并将接收到的检测信息传送给处理单元520；
145.处理单元520，用于处理接收单元510接收的检测信息，根据该检测信息进行碰撞分析，制定控制决策，并将该控制决策传送给控制单元530；
146.控制单元530，用于根据处理单元520制定的控制决策对目标车辆进行提醒。
147.上述三个单元之间互相可通过通信通路进行数据传输，应理解，车辆提醒设备500包括的各单元可以为软件单元、也可以为硬件单元、或部分为软件单元部分为硬件单元。
148.另外，车辆提醒设备500的接收单元510实际上执行的是传感器模块210执行的操作，处理单元520实际上执行的是融合控制模块220执行的操作，控制单元530实际上执行的是提醒模块230执行的操作。
149.参见图8，图8是本技术实施例提供的一种计算设备的结构示意图。如图8所示，该计算设备600包括：处理器610、通信接口620以及存储器630，所述处理器610、通信接口620以及存储器630通过内部总线640相互连接。
150.所述计算设备600可以是图2中的车辆提醒设备，也可以是图7中的车辆提醒设备，图2中的车辆提醒设备和图7中的车辆提醒设备所执行的功能实际上是由所述车辆提醒设备的处理器610来执行。
151.所述处理器610可以由一个或者多个通用处理器构成，例如中央处理器(central processing unit，cpu)，或者cpu和硬件芯片的组合。上述硬件芯片可以是专用集成电路(application-specific integrated circuit，asic)、可编程逻辑器件(programmable logic device，pld)或其组合。上述pld可以是复杂可编程逻辑器件(complex programmable logic device，cpld)、现场可编程逻辑门阵列(field-programmable gate array，fpga)、通用阵列逻辑(generic array logic，gal)或其任意组合。
152.总线640可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，eisa)总线等。所述总线640可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8中仅用一条粗线表示，但不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
153.存储器630可以包括易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(random access memory，ram)；存储器630也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如只读存储器(read-only memory，rom)、快闪存储器(flash memory)、硬盘(hard disk drive，hdd)或固态硬盘(solid-state drive，ssd)；存储器630还可以包括上述种类的组合。程序代码可以是用来实现车辆提醒设备500所示的功能单元，或者用于实现图5所示的方法实施例中以车辆提醒设备为执行主体的方法步骤。
154.本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，可以实现上述方法实施例中记载的任意一种的部分或全部步骤，以及实现上述图7所描述的任意一个功能单元的功能。
155.本技术实施例还提供了一种计算机程序产品，当其在计算机或处理器上运行时，使得计算机或处理器执行上述任一个方法中的一个或多个步骤。上述所涉及的设备的各组成模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在所述计算机可读取存储介质中。
156.本技术还提供一种智能车辆，该智能车包括图8所示的计算设备，该计算设备用于执行上述图5所述方法的操作步骤。
157.在上述实施例中，对各个实施例的描述各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
158.应理解，本文中涉及的第一、第二、第三、第四以及各种数字编号仅为描述方便进
行的区分，并不用来限制本技术的范围。
159.应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
160.还应理解，在本技术的各种实施例中，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，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
161.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单元及算法步骤，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技术的范围。
162.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
163.在本技术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，所述单元的划分，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，例如多个单元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，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
164.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，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单元来实现本实施例方案的目的。
165.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
166.所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
167.本技术实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。
168.本技术实施例装置中的模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。
169.以上所述，以上实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的范围。