CN108196544A - 一种信息处理方法及信息处理设备 - Google Patents

一种信息处理方法及信息处理设备 Download PDF

Info

Publication number
CN108196544A
CN108196544A CN201810000692.8A CN201810000692A CN108196544A CN 108196544 A CN108196544 A CN 108196544A CN 201810000692 A CN201810000692 A CN 201810000692A CN 108196544 A CN108196544 A CN 108196544A
Authority
CN
China
Prior art keywords
equipment
fisrt feature
feature object
route
advance
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
Application number
CN201810000692.8A
Other languages
English (en)
Inventor
杨大业
宋建华
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Lenovo Beijing Ltd
Original Assignee
Lenovo Beijing Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Lenovo Beijing Ltd filed Critical Lenovo Beijing Ltd
Priority to CN201810000692.8A priority Critical patent/CN108196544A/zh
Publication of CN108196544A publication Critical patent/CN108196544A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本申请实施例公开了一种信息处理方法及信息处理设备。信息处理方法，应用于信息处理设备中，包括：感知设备的周围环境；基于所述设备的前进路线，感知所述设备的周围环境中可能在经过的路线上出现第一特征物；对用户进行提示，或者更改所述设备的移动运行，或者重新规划路线以避让可能出现的所述第一特征物。本申请实施例的信息处理方法及信息处理设备，能够在设备移动时，感知设备的周围环境中可能在经过的路线上出现第一特征物，对用户进行提示，或者更改设备的移动运行，或者重新规划路线以避让可能出现的第一特征物，从而能够保证设备或使用设备的用户的安全。

Description

一种信息处理方法及信息处理设备
技术领域
本发明涉及电子技术领域，特别涉及一种信息处理方法及信息处理设备。
背景技术
随着科技的发展，出现了很多智能设备，例如个人智能移动设备，其以科技性和娱乐性等因素受到很多用户的喜爱。以智能手机和智能手表为代表的个人智能移动设备搭载的传感器不断丰富，传感器可以应用在各种应用程序中以达到吸引眼球的效果，尤其是游戏类应用或者社交类应用，会极大吸引用户的注意力。但是，如果在行走或移动中,例如在马路上、过人行道时、在广场上、上下台阶时、在购物中心购物时等，使用游戏类应用或社交类应用，由于用户专著于游戏类应用、社交类应用或者其他类应用而导致容易忽略周围环境，从而容易导致危险，其中受伤和死亡案例都有出现过。个人智能移动设备如何判断周围环境来提示用户以保护用户的安全是需要解决的问题。
另外，扫地机器人或运货机器人等智能设备或者无人驾驶车辆，也需要智能的判断周围环境以保护智能设备的运行安全。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种信息处理方法及信息处理设备，能够在设备移动时，保证设备或使用设备的用户的安全。
为了解决上述技术问题，本发明的实施例采用了如下技术方案：一种信息处理方法，应用于信息处理设备中，包括：
感知设备的周围环境；
基于所述设备的前进路线，感知所述设备的周围环境中可能在经过的路线上出现第一特征物；
对用户进行提示，或者更改所述设备的移动运行，或者重新规划路线以避让可能出现的所述第一特征物。
作为优选，根据所述第一特征物的位置、所述第一特征物的移动数据、所述设备的前进路线和所述设备的移动数据，判断未来时刻，所述第一特征物是否可能在所述设备移动经过的路线上出现。
作为优选，利用声音采集装置采集周围环境中的声音，确定可能出现的所述第一特征物的位置、所述设备与所述第一特征物的相对位置关系、所述第一特征物的移动方向、所述第一特征物的移动快慢中的一种或多种参数。
作为优选，通过地理标识确认地理位置，并获知所述地理标识所对应的环境数据。
作为优选，重新规划路线以避让可能出现的所述第一特征物，包括：
为所述设备规划能够避让所述第一特征物的第一路线；
所述设备基于所述第一路线前进时，判断是否已绕过所述第一特征物；
如果所述设备已绕过所述第一特征物，则所述设备由基于所述第一路线前进更改为基于所述前进路线前进。
本申请还公开了一种信息处理设备，包括：
感知模块，其配置为感知设备的周围环境，基于所述设备的前进路线，感知所述设备的周围环境中可能在经过的路线上出现第一特征物；
处理模块，其配置为对用户进行提示，或者更改所述设备的移动运行，或者重新规划路线以避让可能出现的所述第一特征物。
作为优选，感知模块，还配置为根据所述第一特征物的位置、所述第一特征物的移动数据、所述设备的前进路线和所述设备的移动数据，判断未来时刻，所述第一特征物是否可能在所述设备移动经过的路线上出现。
作为优选，信息处理设备还包括：
声音采集装置，其配置为利用声音采集装置采集周围环境中的声音，确定可能出现的所述第一特征物的位置、所述设备与所述第一特征物的相对位置关系、所述第一特征物的移动方向、所述第一特征物的移动快慢中的一种或多种参数；和/或
具有景深的图像采集装置，其配置为利用图像采集装置感知所述设备的周围环境。
作为优选，感知模块，配置为通过地理标识确认地理位置，并获知所述地理标识所对应的环境数据。
作为优选，处理模块，配置为所述设备规划能够避让所述第一特征物的第一路线；
所述设备基于所述第一路线前进时，判断是否已绕过所述第一特征物；
如果所述设备已绕过所述第一特征物，则所述设备由基于所述第一路线前进更改为基于所述前进路线前进。
本发明实施例的有益效果在于：能够在设备移动时，感知设备的周围环境中可能在经过的路线上出现第一特征物，对用户进行提示，或者更改设备的移动运行，或者重新规划路线以避让可能出现的第一特征物，从而能够保证设备或使用设备的用户的安全。
附图说明
图1示出了本发明实施例的信息处理方法的流程图；
图2示出了本发明实施例的信息处理设备的框图。
具体实施方式
此处参考附图描述本发明的各种方案以及特征。
应理解的是，可以对此处发明的实施例做出各种修改。因此，上述说明书不应该视为限制，而仅是作为实施例的范例。本领域的技术人员将想到在本发明的范围和精神内的其他修改。
包含在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本发明的实施例，并且与上面给出的对本发明的大致描述以及下面给出的对实施例的详细描述一起用于解释本发明的原理。
通过下面参照附图对给定为非限制性实例的实施例的优选形式的描述，本发明的这些和其它特性将会变得显而易见。
还应当理解，尽管已经参照一些具体实例对本发明进行了描述，但本领域技术人员能够确定地实现本发明的很多其它等效形式，它们具有如权利要求所述的特征并因此都位于借此所限定的保护范围内。
当结合附图时，鉴于以下详细说明，本发明的上述和其他方面、特征和优势将变得更为显而易见。
此后参照附图描述本发明的具体实施例；然而，应当理解，所公开的实施例仅仅是本发明的实例，其可采用多种方式实施。熟知和/或重复的功能和结构并未详细描述以避免不必要或多余的细节使得本发明模糊不清。因此，本文所公开的具体的结构性和功能性细节并非意在限定，而是仅仅作为权利要求的基础和代表性基础用于教导本领域技术人员以实质上任意合适的详细结构多样地使用本发明。
本说明书可使用词组“在一种实施例中”、“在另一个实施例中”、“在又一实施例中”或“在其他实施例中”，其均可指代根据本发明的相同或不同实施例中的一个或多个。
如图1所示，本申请实施例的信息处理方法，可以应用于信息处理设备中，包括：
S1，感知设备的周围环境。
可以通过设备上安装的全球定位***(GPS)实时获取设备所在的位置信息，并根据设备所在的位置信息从与设备的可通信的耦合的数据库中获得设备的周围环境，例如，设备是行驶于马路上、位于商场中、位于家里或位于人行道上等。
S2，基于设备的前进路线，感知设备的周围环境中可能在经过的路线上出现第一特征物。
由于可以实时获取设备所在的位置信息以及设备的周围环境，可以获得设备的前进路线。例如，设备的前进路线是以5m/s的速度在第一马路上行驶，其中，设备的前进速度可以根据实时获取的设备的位置信息计算出的平均结果。其中，设备的前进路线既包括设备的已行进的路线，还包括设备可能行进的路线。根据设备的前进路线，设备上的感应器可以感知设备的周围环境中的物体，并通过判断设备的周围环境中的物体中是否存在可能会出现在设备的前进路线上的第一特征物，其中，设备的周围环境中的物体可以是固定的，也可以是移动的。
S3，对用户进行提示，或者更改所述设备的移动运行，或者重新规划路线以避让可能出现的第一特征物。
当第一特征物出现在设备的前进路线上时，可以对用户进行提示，例如，用户手持智能手机在马路上行走时，获取到设备的前进路线上有台阶，可以发出提示，提示用户注意前进路线上的台阶。其中，可以通过设备上安装的摄像头对台阶进行识别。对用户进行提示时，可以是语音消息提示、短信消息提示或振动提示，其中，利用语音消息提示时，语音消息可以包括设备距离第一特征物的距离和设备与第一特征物的相对方向。
另外，当第一特征物可能出现在设备的前进路线上时，更改设备的移动运行，例如，扫地机器人在家里清扫时，获取到扫地机器人的前进路线，感知扫地机器人的周围环境中有移动的物体，例如人，如果判断移动的物体会出现在扫地机器人的前进路线中，例如，5秒后移动的物体到达A点，5秒后扫地机器人也会经过A点，可以将设备的运行状态更改为停止，以避免装上移动的物体。
或者，当第一特征物可能出现在设备的前进路线上时，重新规划路线以避让可能出现的第一特征物，例如，无人驾驶车辆在高速上行驶时，获取无人驾驶车辆的前进路线，感知无人驾驶车辆的周围环境，如果判断无人驾驶车辆的前进路线上例如故障车辆的障碍物挡路，可以通过重新规划路线以避让障碍物。
通过感知设备的周围环境，基于设备的前进路线，感知设备的周围环境中可能在经过的路线上出现第一特征物，对用户进行提示，或者更改设备的移动运行，或者重新规划路线以避让可能出现的第一特征物，能够在设备移动时，感知设备的周围环境中可能在经过的路线上出现第一特征物，对用户进行提示，或者更改设备的移动运行，或者重新规划路线以避让可能出现的第一特征物，从而能够保证设备或使用设备的用户的安全。
进一步的，根据第一特征物的位置、第一特征物的移动数据、设备的前进路线和设备的移动数据，判断未来时刻，第一特征物是否可能在设备移动经过的路线上出现。
根据实时获得设备的位置信息以及设备的周围环境，可以获得设备在已行进的路线中的移动数据，例如，设备的目前的位置信息、设备的前进方向或设备的前进速率等，根据设备在已行进的路线中的移动数据预测设备可能行进的路线。
对设备可能行进的路线进行预测，例如，无人驾驶车辆在马路上行驶，行驶速率为5m/s，以该行驶速率行驶5秒，前方没有十字路口，则预测无人驾驶车辆在5秒的时间内继续在马路上行驶。又例如，无人驾驶车辆在一段时间内每个周一早上的行驶路线，先是直行5秒，行驶速率为5m/s，接着减速至1m/s，行驶5秒，接着向右拐弯，加速至5m/s，行驶5秒。那么，在下一个周一早上时，可以预测无人驾驶车辆可能行进的路线即为每个周一早上的行驶路线。又例如，无人驾驶车辆在马路上的行驶路线是，直行时的行驶速率为5m/s，遇到十字路口前减速至1m/s，经过十字路口后的行驶速率又变回5m/s，则可以预测无人驾驶车辆以直行时5m/s的速率行驶，十字路口周围的行驶速率为1m/s的规律在将要行驶的路线上行驶。根据对设备可能行进的路线进行预测，来判断设备在未来一定时间内的位置信息。
另外，可以利用设备的感应器获得设备的周围环境的第一特征物的位置信息和/或移动数据，如果第一特征物是能够运动的，则获得第一特征物的位置信息和移动数据，如果第一特征物是不能够运动的，则获得第一特征物的位置信息，进而，根据获得的第一特征物的位置信息和/或移动数据判断第一特征物在未来一段时间内的位置信息，其中，对第一特征物的未来一段时间内的位置信息的判断可以与判断设备在未来一定时间内的位置信息的过程类似。
在第一特征物是能够运动的情况下，例如，在工厂中行驶的运货机器人A作为第一特征物，获取运货机器人A的位置信息、行驶速率和行驶方向，判断运货机器人A在5秒后会横向经过B处。如果判断例如运货机器人C的设备在5秒后会在距离B处1m的地方，并在1秒后经过B处，则为了避免运货机器人A和运货机器人C相撞的可能，将运货机器人C的行驶速率降低，或者停止运货机器人C的行驶。
在第一特征物是不能够运动的情况下，例如，在工厂中行驶的运货机器人A作为第一特征物，获取运货机器人A的位置信息，运货机器人A位于B处，如果判断例如运货机器人C的设备在5秒后会经过B处，则为了避免运货机器人A和运货机器人C相撞，停止运货机器人C的行驶。
在一个实施例中，利用声音采集装置采集周围环境中的声音，确定可能出现的第一特征物的位置、设备与第一特征物的相对位置关系、第一特征物的移动方向、第一特征物的移动快慢中的一种或多种参数。进而，利用确定的一种或多种参数判断未来时刻，第一特征物是否可能在设备移动经过的路线上出现。
利用声音采集装置采集周围环境中的声音，例如利用麦克风采集马路上的车辆的声音，例如车辆在行驶的过程中，车轮发出的声音，或者发动机发出的声音。根据采集的周围环境中的声音，利用音频多普勒分析方法获得第一特征物的位置、设备与第一特征物的相对位置关系、第一特征物的移动方向、第一特征物的移动快慢中的一种或多种参数。
多普勒效应是当发声源与接收者之间作相对运动时，接收者接收到的信号频率不同于目标辐射的信号频率现象。根据多普勒测向原理，在圆周上均匀地安放固定天线阵元，以较快的角频率依次轮流地接通各天线阵元，以模拟天线的旋转，从而输出的射频信号产生多普勒频移，通过处理该频移可以得到声波信号的来波方向。如果在设备上增加处理多普勒频移的模块，则可以根据第一特征物发出的声音获得第一特征物与设备的相对方向，例如，第一特征物位于设备的左前方。另外，根据设备上接收的第一特征物的声音频率的逐渐增加，可以初步判断第一特征物与设备的相对距离变短；根据设备上接收的第一特征物的声音频率的逐渐减小，可以初步判断第一特征物与设备的相对距离变长。根据设备上接收的第一特征物的声音频率的变化情况，可以获得第一特征物与设备的相对距离多少的具体值。还可以根据设备上接收的第一特征物的声音频率的增加的快慢或减小的快慢，判断第一特征物与设备的相对速度的变化，进而根据设备的速度，获得第一特征物的移动快慢的参数。其中，设备与第一特征物的相对位置关系即包括设备与第一特征物的相对距离大小和相对方向。
另外，根据接收者和发声源的频率关系：其中，f'为接收者接收的频率，f为发声源在介质中的原始发射频率，v为声波在介质中的行进速率，v0为接收者的移动速率，若接近发声源则公式中的上方的运算符号为+号，反之为-号，vs为发声源的移动速率，若接近接收者则公式中的上方的运算符号为-号，反之为+号。根据上述的接收者和发声源的频率关系，可以获得发声源的移动速率。因此，可以利用此频率关系，获得第一特征物的移动速率。
根据上述描述的获得第一特征物的移动速率以及设备与第一特征物的相对位置关系还可以获得第一特征物的位置和第一特征物的移动方向的参数。例如，根据设备的位置信息、第一特征物与设备的相对距离和第一特征物与设备的相对方向，可以得到第一特征物的位置，进而根据不同时间第一特征物的位置得到第一特征物的移动方向。
另外，还可以根据设备中设置的图像采集装置，例如摄像头，感知周围环境。例如，设备中设置两个摄像头，可以通过两个摄像头采集周围环境中的物体的位置信息，进而获得物体的移动数据。如果设备中设置一个摄像头，可以根据设备采集的信息进行统计推断。
在一个实施例中，通过地理标识确认地理位置，并获知地理标识所对应的环境数据。例如，通过摄像头采集斑马线的图像，并进行识别，可以获知设备位于十字路口附近。或者，通过采集十字路口的路灯柱粘贴的特殊标识，确认设备位于十字路口附近。获取地理标识所对应的环境数据可以进行辅助分析。
在一个实施例中，重新规划路线以避让可能出现的第一特征物，包括：
为设备规划能够避让第一特征物的第一路线；
设备基于所述第一路线前进时，判断是否已绕过第一特征物；
如果设备已绕过第一特征物，则设备由基于第一路线前进更改为基于前进路线前进。
设备是无人驾驶车辆，无人驾驶车辆基于前进路线在高速上行驶，感知无人驾驶车辆的周围环境中可能在无人驾驶车辆经过的路线上出现飙车的车辆，则为无人驾驶车辆规划能够避让飙车的车辆的第一路线，如通过高速路口下高速，此时无人驾驶车辆会绕过飙车的车辆，无人驾驶车辆继而通过高速路口上高速回归原来的前进路线。
在另一个实施例中，获取设备的前进路线数据并进行存储；
根据设备的周围环境获得设备的当前前进路线数据；
如果用户的当前前进路线数据与存储的前进路线数据的差值大于设定阈值时，则对用户进行提示。
例如，存储的无人驾驶车辆的前进路线数据中在十字路口的行驶速率在1m/s，根据无人驾驶车辆的周围环境获得设备的当前前进路线数据中在十字路口的行驶速率在2m/s，差值为1m/s，而设定阈值为0.1m/s，差值大于设定阈值，此时对用户进行提示，例如，进行语音提示“无人驾驶车辆的行驶速率过大，请注意安全”。
如图2所示，本申请实施例还公开了一种信息处理设备，包括：
感知模块1，其配置为感知设备的周围环境。
感知模块1可以通过设备上安装的全球定位***(GPS)实时获取设备所在的位置信息，并根据设备所在的位置信息从与设备的可通信的耦合的数据库中获得设备的周围环境，例如，设备是行驶于马路上、位于商场中、位于家里或位于人行道上等。
感知模块1，其配置为基于设备的前进路线，感知设备的周围环境中可能在经过的路线上出现第一特征物。
由于感知模块1可以实时获取设备所在的位置信息以及设备的周围环境，可以获得设备的前进路线。例如，设备的前进路线是以5m/s的速度在第一马路上行驶，其中，设备的前进速度可以根据实时获取的设备的位置信息计算出的平均结果。其中，设备的前进路线既包括设备的已行进的路线，还包括设备可能行进的路线。感知模块1根据设备的前进路线，设备上的感应器可以感知设备的周围环境中的物体，并通过判断设备的周围环境中的物体中是否存在可能会出现在设备的前进路线上的第一特征物，其中，设备的周围环境中的物体可以是固定的，也可以是移动的。
处理模块2，其配置为对用户进行提示，或者更改设备的移动运行，或者重新规划路线以避让可能出现的第一特征物。
当第一特征物出现在设备的前进路线上时，处理模块2可以对用户进行提示，例如，用户手持智能手机在马路上行走时，获取到设备的前进路线上有台阶，处理模块2可以发出提示，提示用户注意前进路线上的台阶。其中，可以通过设备上安装的摄像头对台阶进行识别。处理模块2对用户进行提示时，可以是语音消息提示、短信消息提示或振动提示，其中，利用语音消息提示时，语音消息可以包括设备距离第一特征物的距离和设备与第一特征物的相对方向。
另外，处理模块2配置为，当第一特征物可能出现在设备的前进路线上时，更改设备的移动运行，例如，扫地机器人在家里清扫时，获取到扫地机器人的前进路线，感知扫地机器人的周围环境中有移动的物体，例如人，如果判断移动的物体会出现在扫地机器人的前进路线中，例如，5秒后移动的物体到达A点，5秒后扫地机器人也会经过A点，可以将设备的运行状态更改为停止，以避免装上移动的物体。
或者，处理模块2配置为，当第一特征物可能出现在设备的前进路线上时，重新规划路线以避让可能出现的第一特征物，例如，无人驾驶车辆在高速上行驶时，获取无人驾驶车辆的前进路线，感知无人驾驶车辆的周围环境，如果判断无人驾驶车辆的前进路线上例如故障车辆的障碍物挡路，可以通过重新规划路线以避让障碍物。
通过感知模块1感知设备的周围环境，感知模块1基于设备的前进路线，感知设备的周围环境中可能在经过的路线上出现第一特征物，处理模块2对用户进行提示，或者更改设备的移动运行，或者重新规划路线以避让可能出现的第一特征物，能够在设备移动时，感知设备的周围环境中可能在经过的路线上出现第一特征物，对用户进行提示，或者更改设备的移动运行，或者重新规划路线以避让可能出现的第一特征物，从而能够保证设备或使用设备的用户的安全。
进一步的，感知模块1，还配置为根据第一特征物的位置、第一特征物的移动数据、设备的前进路线和设备的移动数据，判断未来时刻，第一特征物是否可能在设备移动经过的路线上出现。
感知模块1根据实时获得设备的位置信息以及设备的周围环境，可以获得设备在已行进的路线中的移动数据，例如，设备的目前的位置信息、设备的前进方向或设备的前进速率等，根据设备在已行进的路线中的移动数据预测设备可能行进的路线。
感知模块1对设备可能行进的路线进行预测，例如，无人驾驶车辆在马路上行驶，行驶速率为5m/s，以该行驶速率行驶5秒，前方没有十字路口，则预测无人驾驶车辆在5秒的时间内继续在马路上行驶。又例如，无人驾驶车辆在一段时间内每个周一早上的行驶路线，先是直行5秒，行驶速率为5m/s，接着减速至1m/s，行驶5秒，接着向右拐弯，加速至5m/s，行驶5秒。那么，在下一个周一早上时，可以预测无人驾驶车辆可能行进的路线即为每个周一早上的行驶路线。又例如，无人驾驶车辆在马路上的行驶路线是，直行时的行驶速率为5m/s，遇到十字路口前减速至1m/s，经过十字路口后的行驶速率又变回5m/s，则可以预测无人驾驶车辆以直行时5m/s的速率行驶，十字路口周围的行驶速率为1m/s的规律在将要行驶的路线上行驶。感知模块1根据对设备可能行进的路线进行预测，来判断设备在未来一定时间内的位置信息。
另外，可以利用设备的感应器获得设备的周围环境的第一特征物的位置信息和/或移动数据，如果第一特征物是能够运动的，则获得第一特征物的位置信息和移动数据，如果第一特征物是不能够运动的，则获得第一特征物的位置信息，进而，感知模块1根据获得的第一特征物的位置信息和/或移动数据判断第一特征物在未来一段时间内的位置信息，其中，对第一特征物的未来一段时间内的位置信息的判断可以与判断设备在未来一定时间内的位置信息的过程类似。
在第一特征物是能够运动的情况下，例如，在工厂中行驶的运货机器人A作为第一特征物，获取运货机器人A的位置信息、行驶速率和行驶方向，判断运货机器人A在5秒后会横向经过B处。如果判断例如运货机器人C的设备在5秒后会在距离B处1m的地方，并在1秒后经过B处，则为了避免运货机器人A和运货机器人C相撞的可能，将运货机器人C的行驶速率降低，或者停止运货机器人C的行驶。
在第一特征物是不能够运动的情况下，例如，在工厂中行驶的运货机器人A作为第一特征物，获取运货机器人A的位置信息，运货机器人A位于B处，如果判断例如运货机器人C的设备在5秒后会经过B处，则为了避免运货机器人A和运货机器人C相撞，停止运货机器人C的行驶。
如图2所示，信息处理设备还包括声音采集装置3，其配置为利用声音采集装置3采集周围环境中的声音，确定可能出现的第一特征物的位置、设备与第一特征物的相对位置关系、第一特征物的移动方向、第一特征物的移动快慢中的一种或多种参数；和/或
具有景深的图像采集装置4，其配置为利用图像采集装置4感知设备的周围环境。
利用声音采集装置3采集周围环境中的声音，例如利用麦克风采集马路上的车辆的声音，例如车辆在行驶的过程中，车轮发出的声音，或者发动机发出的声音。根据采集的周围环境中的声音，利用音频多普勒分析方法获得第一特征物的位置、设备与第一特征物的相对位置关系、第一特征物的移动方向、第一特征物的移动快慢中的一种或多种参数。
多普勒效应是当发声源与接收者之间作相对运动时，接收者接收到的信号频率不同于目标辐射的信号频率现象。根据多普勒测向原理，在圆周上均匀地安放固定天线阵元，以较快的角频率依次轮流地接通各天线阵元，以模拟天线的旋转，从而输出的射频信号产生多普勒频移，通过处理该频移可以得到声波信号的来波方向。如果在设备上增加处理多普勒频移的模块，则可以根据第一特征物发出的声音获得第一特征物与设备的相对方向，例如，第一特征物位于设备的左前方。另外，根据设备上通过声音采集装置3接收的第一特征物的声音频率的逐渐增加，可以初步判断第一特征物与设备的相对距离变短；根据设备上通过声音采集装置3接收的第一特征物的声音频率的逐渐减小，可以初步判断第一特征物与设备的相对距离变长。根据设备上通过声音采集装置3接收的第一特征物的声音频率的变化情况，可以获得第一特征物与设备的相对距离多少的具体值。还可以根据设备上通过声音采集装置3接收的第一特征物的声音频率的增加的快慢或减小的快慢，判断第一特征物与设备的相对速度的变化，进而根据设备的速度，获得第一特征物的移动快慢的参数。其中，设备与第一特征物的相对位置关系即包括设备与第一特征物的相对距离大小和相对方向。
另外，根据接收者和发声源的频率关系：其中，f'为接收者接收的频率，f为发声源在介质中的原始发射频率，v为声波在介质中的行进速率，v0为接收者的移动速率，若接近发声源则公式中的上方的运算符号为+号，反之为-号，vs为发声源的移动速率，若接近接收者则公式中的上方的运算符号为-号，反之为+号。根据上述的接收者和发声源的频率关系，可以获得发声源的移动速率。因此，可以利用此频率关系，获得第一特征物的移动速率。
根据上述描述的获得第一特征物的移动速率以及设备与第一特征物的相对位置关系还可以获得第一特征物的位置和第一特征物的移动方向的参数。例如，根据设备的位置信息、第一特征物与设备的相对距离和第一特征物与设备的相对方向，可以得到第一特征物的位置，进而根据不同时间第一特征物的位置得到第一特征物的移动方向。
另外，还可以根据设备中设置的图像采集装置4，例如摄像头，感知周围环境。例如，设备中设置两个摄像头，可以通过两个摄像头采集周围环境中的物体的位置信息，进而获得物体的移动数据。如果设备中设置一个摄像头，可以根据设备采集的信息进行统计推断。
在一个实施例中，感知模块1，配置为通过地理标识确认地理位置，并获知地理标识所对应的环境数据。例如，通过摄像头采集斑马线的图像，并进行识别，可以获知设备位于十字路口附近。或者，通过采集十字路口的路灯柱粘贴的特殊标识，确认设备位于十字路口附近。感知模块1获取地理标识所对应的环境数据可以进行辅助分析。
在一个实施例中，处理模块2，配置为设备规划能够避让第一特征物的第一路线；
设备基于第一路线前进时，判断是否已绕过第一特征物；
如果设备已绕过第一特征物，则设备由基于第一路线前进更改为基于前进路线前进。
设备是无人驾驶车辆，无人驾驶车辆基于前进路线在高速上行驶，感知无人驾驶车辆的周围环境中可能在无人驾驶车辆经过的路线上出现飙车的车辆，则处理模块2为无人驾驶车辆规划能够避让飙车的车辆的第一路线，如通过高速路口下高速，此时无人驾驶车辆会绕过飙车的车辆，无人驾驶车辆继而通过高速路口上高速回归原来的前进路线。
在另一个实施例中，处理模块2还配置为，获取设备的前进路线数据并进行存储；
根据设备的周围环境获得设备的当前前进路线数据；
如果用户的当前前进路线数据与存储的前进路线数据的差值大于设定阈值时，则对用户进行提示。
例如，存储的无人驾驶车辆的前进路线数据中在十字路口的行驶速率在1m/s，根据无人驾驶车辆的周围环境获得设备的当前前进路线数据中在十字路口的行驶速率在2m/s，差值为1m/s，而设定阈值为0.1m/s，差值大于设定阈值，此时对用户进行提示，例如，进行语音提示“无人驾驶车辆的行驶速率过大，请注意安全”。
以上实施例仅为本发明的示例性实施例，不用于限制本发明，本发明的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本发明的实质和保护范围内，对本发明做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种信息处理方法，应用于信息处理设备中，其特征在于，包括：
感知设备的周围环境；
基于所述设备的前进路线，感知所述设备的周围环境中可能在经过的路线上出现第一特征物；
对用户进行提示，或者更改所述设备的移动运行，或者重新规划路线以避让可能出现的所述第一特征物。
2.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，
根据所述第一特征物的位置、所述第一特征物的移动数据、所述设备的前进路线和所述设备的移动数据，判断未来时刻，所述第一特征物是否可能在所述设备移动经过的路线上出现。
3.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，利用声音采集装置采集周围环境中的声音，确定可能出现的所述第一特征物的位置、所述设备与所述第一特征物的相对位置关系、所述第一特征物的移动方向、所述第一特征物的移动快慢中的一种或多种参数。
4.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，通过地理标识确认地理位置，并获知所述地理标识所对应的环境数据。
5.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，重新规划路线以避让可能出现的所述第一特征物，包括：
为所述设备规划能够避让所述第一特征物的第一路线；
所述设备基于所述第一路线前进时，判断是否已绕过所述第一特征物；
如果所述设备已绕过所述第一特征物，则所述设备由基于所述第一路线前进更改为基于所述前进路线前进。
6.一种信息处理设备，其特征在于，包括：
感知模块，其配置为感知设备的周围环境，基于所述设备的前进路线，感知所述设备的周围环境中可能在经过的路线上出现第一特征物；
处理模块，其配置为对用户进行提示，或者更改所述设备的移动运行，或者重新规划路线以避让可能出现的所述第一特征物。
7.根据权利要求6所述的信息处理设备，其特征在于，
感知模块，还配置为根据所述第一特征物的位置、所述第一特征物的移动数据、所述设备的前进路线和所述设备的移动数据，判断未来时刻，所述第一特征物是否可能在所述设备移动经过的路线上出现。
8.根据权利要求6所述的信息处理设备，其特征在于，还包括：
声音采集装置，其配置为利用声音采集装置采集周围环境中的声音，确定可能出现的所述第一特征物的位置、所述设备与所述第一特征物的相对位置关系、所述第一特征物的移动方向、所述第一特征物的移动快慢中的一种或多种参数；和/或
具有景深的图像采集装置，其配置为利用图像采集装置感知所述设备的周围环境。
9.根据权利要求6所述的信息处理设备，其特征在于，
感知模块，配置为通过地理标识确认地理位置，并获知所述地理标识所对应的环境数据。
10.根据权利要求6所述的信息处理方法，其特征在于，
处理模块，配置为所述设备规划能够避让所述第一特征物的第一路线；
所述设备基于所述第一路线前进时，判断是否已绕过所述第一特征物；
如果所述设备已绕过所述第一特征物，则所述设备由基于所述第一路线前进更改为基于所述前进路线前进。
CN201810000692.8A 2018-01-02 2018-01-02 一种信息处理方法及信息处理设备 Pending CN108196544A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810000692.8A CN108196544A (zh) 2018-01-02 2018-01-02 一种信息处理方法及信息处理设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810000692.8A CN108196544A (zh) 2018-01-02 2018-01-02 一种信息处理方法及信息处理设备

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108196544A true CN108196544A (zh) 2018-06-22

Family

ID=62588035

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810000692.8A Pending CN108196544A (zh) 2018-01-02 2018-01-02 一种信息处理方法及信息处理设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108196544A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109495654A (zh) * 2018-12-29 2019-03-19 武汉大学 一种基于智能手机感知行人安全方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104882025A (zh) * 2015-05-13 2015-09-02 东华大学 一种基于车联网技术的碰撞检测预警方法
CN105046880A (zh) * 2015-05-28 2015-11-11 西安交通大学 一种智能移动终端基于多普勒效应进行危险监测及预警的方法
CN105741595A (zh) * 2016-04-27 2016-07-06 常州加美科技有限公司 一种基于云端数据库的无人驾驶车辆导航行车方法
CN105824612A (zh) * 2015-11-26 2016-08-03 维沃移动通信有限公司 一种安全提示方法及移动终端
CN105892464A (zh) * 2016-04-29 2016-08-24 大连楼兰科技股份有限公司 基于固定路线的专用车自动驾驶***及其驾驶方法
CN106054900A (zh) * 2016-08-08 2016-10-26 电子科技大学 基于深度摄像头的机器人临时避障方法
CN106251699A (zh) * 2016-08-19 2016-12-21 深圳市元征科技股份有限公司 行车碰撞预警方法及装置
CN106314152A (zh) * 2015-07-03 2017-01-11 Lg电子株式会社 车辆驾驶辅助装置及具有其的车辆
CN106598055A (zh) * 2017-01-19 2017-04-26 北京智行者科技有限公司 一种智能车局部路径规划方法及其装置、车辆

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104882025A (zh) * 2015-05-13 2015-09-02 东华大学 一种基于车联网技术的碰撞检测预警方法
CN105046880A (zh) * 2015-05-28 2015-11-11 西安交通大学 一种智能移动终端基于多普勒效应进行危险监测及预警的方法
CN106314152A (zh) * 2015-07-03 2017-01-11 Lg电子株式会社 车辆驾驶辅助装置及具有其的车辆
CN105824612A (zh) * 2015-11-26 2016-08-03 维沃移动通信有限公司 一种安全提示方法及移动终端
CN105741595A (zh) * 2016-04-27 2016-07-06 常州加美科技有限公司 一种基于云端数据库的无人驾驶车辆导航行车方法
CN105892464A (zh) * 2016-04-29 2016-08-24 大连楼兰科技股份有限公司 基于固定路线的专用车自动驾驶***及其驾驶方法
CN106054900A (zh) * 2016-08-08 2016-10-26 电子科技大学 基于深度摄像头的机器人临时避障方法
CN106251699A (zh) * 2016-08-19 2016-12-21 深圳市元征科技股份有限公司 行车碰撞预警方法及装置
CN106598055A (zh) * 2017-01-19 2017-04-26 北京智行者科技有限公司 一种智能车局部路径规划方法及其装置、车辆

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109495654A (zh) * 2018-12-29 2019-03-19 武汉大学 一种基于智能手机感知行人安全方法
CN109495654B (zh) * 2018-12-29 2021-08-03 武汉大学 一种基于智能手机感知行人安全方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110349405B (zh) 利用联网汽车的实时交通监视
RU2733015C1 (ru) Оперативное управление автономным транспортным средством
US8031085B1 (en) Context-based sound generation
RU2734732C1 (ru) Отслеживание блокировки сети движения при оперативном управлении автономным транспортным средством
RU2759975C1 (ru) Операционное управление автономным транспортным средством с управлением восприятием визуальной салиентности
JP2021504825A (ja) 自律走行車両運行管理計画
CN110281934A (zh) 车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质
US20230111327A1 (en) Techniques for finding and accessing vehicles
CN108196544A (zh) 一种信息处理方法及信息处理设备
US20210269054A1 (en) System and Method for Controlling a Vehicle Using Contextual Navigation Assistance
KR20230144954A (ko) 차량 궤적 생성을 위한 추적기 포지션 업데이트들
WO2023177920A1 (en) Agent importance prediction for autonomous driving
US20200001881A1 (en) Vehicle event identification
GB2613402A (en) Systems and methods for vehicle sensor management
CN115840441A (zh) 用于运载工具的方法、用于运载工具的***和存储介质
JP2022069226A (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及び車両
US20230373529A1 (en) Safety filter for machine learning planners
US20230347920A1 (en) Autonomous vehicle notification system
US20230128104A1 (en) Accessibility system for assisting a user in interacting with a vehicle
CN115214629B (zh) 自动泊车方法、装置、存储介质、车辆及芯片
KR102645965B1 (ko) 차량 모션 계획을 위한 제어 파라미터 기반 서치 공간
US20240051568A1 (en) Discriminator network for detecting out of operational design domain scenarios
US20240122780A1 (en) Autonomous vehicle with audio user guidance
US20240177079A1 (en) Systems and methods for passenger pick-up by an autonomous vehicle
US20230382427A1 (en) Motion prediction in an autonomous vehicle using fused synthetic and camera images

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination