CN110027565B - 驾驶辅助***和方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种用于车辆的驾驶辅助***和方法。该驾驶辅助***包括：第一检测单元，其用于检测所述车辆的前方车辆并且对被检测前方车辆进行载客需求评估；第二检测单元，其用于检测位于路边的人并且对被检测人进行搭车需求评估；和预测单元，其用于基于所述被检测前方车辆的载客需求评估和所述被检测人的搭车需求评估，预测所述被检测前方车辆是否将要停车。根据本发明的驾驶辅助***和方法能够提供前方车辆将要停车的预测，以辅助车辆的驾驶员实现车辆的安全行驶。

Description

驾驶辅助***和方法

技术领域

本发明涉及车辆领域。更具体地，本发明涉及用于车辆的驾驶辅助***和方法。

背景技术

在车辆的行驶期间，如果前方车辆由于某种原因突然停车，则由于该前方车辆与位于其后方的行驶车辆之间的安全距离不足或者后方的行驶车辆的驾驶员反应不够及时，而非常可能发生追尾事故。

因此，期望能够提供前方车辆将要停车的预测的驾驶辅助***和方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种能够预测前方车辆将要停车的驾驶辅助***和方法。

根据本发明的一方面，提供一种用于车辆的驾驶辅助***，包括：

第一检测单元，其用于检测所述车辆的前方车辆并且对被检测前方车辆进行载客需求评估；

第二检测单元，其用于检测位于路边的人并且对被检测人进行搭车需求评估；和

预测单元，其用于基于所述被检测前方车辆的载客需求评估和所述被检测人的搭车需求评估，预测所述被检测前方车辆是否将要停车。

根据本发明的实施例，所述第一检测单元包括摄像头，以及利用所述摄像头检测未搭载乘客的运营载客车辆，并且将所述未搭载乘客的运营载客车辆评估为具有强载客需求。

根据本发明的实施例，所述第二检测单元包括所述摄像头，以及利用所述摄像头检测执行预定动作的人，并且将所述执行预定动作的被检测人评估为具有强搭车需求。

根据本发明的实施例，基于所述未搭载乘客的运营载客车辆的强载客需求和所述执行预定动作的被检测人的强搭车需求，所述预测单元预测所述未搭载乘客的运营载客车辆将要停车。

根据本发明的实施例，该驾驶辅助***还包括执行装置，所述执行装置用于基于所述被检测前方车辆将要停车的预测，执行辅助驾驶员安全驾驶的动作。

根据本发明的实施例，所述执行装置包括报警单元，所述报警单元用于向所述车辆的驾驶员发出与所述被检测前方车辆将要停车的预测相关的报警。

根据本发明的实施例，所述报警单元包括显示器，所述显示器用于向所述车辆的驾驶员显示与所述被检测前方车辆将要停车的预测相关的图像信息。

根据本发明的实施例，所述报警单元包括扬声器，所述扬声器用于向所述车辆的驾驶员发出与所述被检测前方车辆将要停车的预测相关的声音信息。

根据本发明的实施例，所述执行装置基于所述被检测前方车辆将要停车的预测，执行增加安全距离的动作。

根据本发明的另一方面，还提供一种车辆，该车辆包括前述驾驶辅助***。

根据本发明的另一方面，还提供一种用于车辆的驾驶辅助方法，包括以下步骤：

检测所述车辆的前方车辆并且对被检测前方车辆进行载客需求评估；

检测位于路边的人并且对被检测人进行搭车需求评估；和

基于所述被检测前方车辆的载客需求评估和所述被检测人的搭车需求评估，预测所述被检测前方车辆是否将要停车。

根据本发明的实施例，利用摄像头检测未搭载乘客的运营载客车辆，并且将所述未搭载乘客的运营载客车辆评估为具有强载客需求。

根据本发明的实施例，利用所述摄像头检测执行预定动作的人，并且将所述执行预定动作的被检测人评估为具有强搭车需求。

根据本发明的实施例，基于所述未搭载乘客的运营载客车辆的强载客需求和所述执行预定动作的被检测人的强搭车需求，预测所述未搭载乘客的运营载客车辆将要停车。

根据本发明的实施例，该方法还包括以下步骤：

基于所述被检测前方车辆将要停车的预测，执行辅助驾驶员安全驾驶的动作。

根据本发明的实施例，向所述车辆的驾驶员发出与所述被检测前方车辆将要停车的预测相关的报警。

根据本发明的实施例，向所述车辆的驾驶员显示与所述被检测前方车辆将要停车的预测相关的图像信息。

根据本发明的实施例，向所述车辆的驾驶员发出与所述被检测前方车辆将要停车的预测相关的声音信息。

根据本发明的实施例，基于所述被检测前方车辆将要停车的预测，执行增加安全距离的动作。

根据本发明的驾驶辅助***和方法能够提供前方车辆将要停车的预测，以辅助车辆的驾驶员实现车辆的安全行驶。

附图说明

图1示出根据本发明的实施例的驾驶辅助***的示意图。

图2示出根据本发明的实施例的驾驶辅助方法的流程图。

具体实施方式

以下将结合附图描述根据本发明的驾驶辅助***和方法的具体实施方式。下面的详细描述和附图用于示例性地说明本发明的原理，本发明不限于所描述的优选实施例，本发明的保护范围由权利要求书限定。

根据本发明的实施例的驾驶辅助***可以安装在车辆上或应用于车辆，以辅助驾驶员安全驾驶。

图1示出根据本发明的实施例的驾驶辅助***的示意图。以下参照图1介绍根据本发明的驾驶辅助***。

如图1所示，根据本发明的驾驶辅助***100包括第一检测单元110、第二检测单元120和预测单元130。

以下，对上述单元进行详细地介绍。

第一检测单元110用于检测车辆的前方车辆并且对被检测前方车辆进行载客需求评估。根据本发明的实施例，第一检测单元110可以包括彼此通信的传感器和信号处理模块。传感器可以包括激光传感器、超声波传感器、摄像头、雷达传感器等；信号处理模块用于处理来自传感器的信号。

在第一检测单元110包括摄像头和信号处理模块的示例中，可以使用安装在车辆上(例如，车辆前方)的摄像头获得车辆的前方车辆的静态图像。然后，摄像头和信号处理模块进行有线/无线通信从而将静态图像传递到信号处理模块。接下来，信号处理模块对静态图像进行处理和分析，例如，如果信号处理模块在静态图像中识别到(1)前方车辆的车辆顶部具有“TAXI”或“出租车”等类似文字，即，识别到前方车辆为出租车；并且(2)前方车辆中没有搭载乘客，则该未搭载乘客的出租车被评估为具有强载客需求。如果信号处理模块在静态图像中识别到(1)前方车辆的车辆顶部没有“TAXI”或“出租车”等类似文字，以及在此基础上识别前方车辆的车型，以确定前方车辆为私家车；并且(2)前方车辆中没有搭载乘客，则该未搭载乘客的私家车被评估为具有中等载客需求。如果信号处理模块在静态图像中识别到前方车辆中已经搭载了乘客，则该搭载了乘客的前方车辆被评估为弱载客需求。

在第一检测单元110包括激光传感器和信号处理模块的示例中，可以使用安装在车辆上(例如，车辆前方)的激光传感器获得车辆的前方车辆经过三维重建后的立体图像。然后，信号处理模块对上述立体图像进行处理和分析，例如，如果信号处理模块在立体图像中识别到(1)前方车辆在车辆顶部存在矩形或长条形的结构(例如，出租车顶灯)，即，识别到前方车辆为出租车；并且(2)前方车辆中没有搭载乘客，则该未搭载乘客的出租车被评估为强载客需求。如果信号处理模块在立体图像中识别到(1)前方车辆在车辆顶部不存在矩形或长条形的结构(例如，出租车顶灯)，以及在此基础上识别前方车辆的车型，以确定前方车辆为私家车；并且(2)前方车辆中没有搭载乘客，则该未搭载乘客的私家车被评估为中等载客需求。如果信号处理模块在立体图像中识别到前方车辆中已经搭载了乘客，则该搭载了乘客的前方车辆被评估为弱载客需求。本领域技术人员能够理解，在上述实施例中也可以选择超声波传感器、雷达传感器等其他传感器替换激光传感器。

此外，在对被检测前方车辆进行载客需求评估时，还可以结合考虑车辆当前行驶的车道，例如，当车辆行驶在最外侧车道、中间车道、最内侧车道时，位于该车辆的前方的未搭载乘客的出租车的载客需求分别对应最强载客需求、较强载客需求、强载客需求。车辆当前行驶的车道例如可以通过车辆的导航设备获得。

本领域技术人员能够理解，运营载客车辆不限于出租车，还可以包括例如具有特定标志(例如，后视镜上悬挂的红色LED灯链)的网约车。与上述实施例类似地，可以通过包括例如摄像头或激光传感器的第一检测单元110检测该特定标志，以确定前方车辆为运营载客车辆。

根据本发明的实施例，信号处理模块在分析和处理的过程中，可以采用计算机视觉和/或模式识别算法来在静态图像/立体图像中识别前方车辆的类型(运营载客车辆/私家车)和载客情况(未搭载乘客/搭载乘客)。例如，第一检测单元110的信号处理模块可以参考预先存储的运营载客车辆的模板(例如，形状、颜色、特定符号、特定图案、特定文字、特定标志等)来判断静态图像/立体图像中是否存在运营载客车辆。

第二检测单元120用于检测位于路边的人并且对被检测人进行搭车需求评估。根据本发明的实施例，第二检测单元120可以包括彼此通信的传感器和信号处理模块。传感器可以包括激光传感器、超声波传感器、雷达传感器、摄像头等；信号处理模块用于处理来自传感器的信号。

在第二检测单元120包括摄像头和信号处理模块的示例中，可以使用安装在车辆上(例如，车辆前方)的摄像头获得位于路边的人的静态图像。然后，摄像头和信号处理模块进行有线/无线通信从而将静态图像传递到信号处理模块。接下来，信号处理模块对静态图像进行处理和分析，例如，如果信号处理模块在静态图像中检测到路边的人执行招手拦车、向来车方向张望等预定动作时，则该被检测人被评估为具有强搭车需求。否则，被检测人被评估为弱搭车需求。

在第二检测单元120包括激光传感器和信号处理模块的示例中，可以使用安装在车辆上(例如，车辆前方)的激光传感器获得站在路边的人经过三维重建后的立体图像。然后，信号处理模块对上述立体图像进行处理和分析，该处理和分析方法与以上描述的对被检测人的搭车需求进行评估类似，因此这里不再赘述。本领域技术人员能够理解，在上述实施例中也可以选择超声波传感器、雷达传感器等其他传感器替换激光传感器。

根据本发明的实施例，信号处理模块在分析和处理的过程中，可以采用计算机视觉和/或模式识别算法来在静态图像/立体图像中识别被检测人执行的预定动作。例如，第二检测单元120的信号处理模块可以参考预先存储的预定动作的模板(该预定动作包括招手拦车、向来车方向张望、面向车流中的一者或它们的组合)来判断静态图像/立体图像中的被检测人是否执行这些预定动作。

预测单元130用于基于被检测前方车辆的载客需求评估和被检测人的搭车需求评估，预测所述被检测前方车辆是否将要停车。根据本发明的实施例，预测单元130可以与第一检测单元110和第二检测单元120有线/无线通信以获得被检测前方车辆的载客需求和被检测人的搭车需求。例如，预测单元130基于未搭载乘客的出租车的强载客需求和招手拦车的被检测人的强搭车需求，预测未搭载乘客的出租车将要停车。根据本发明的另外实施例，预测单元130基于未搭载乘客的私家车的中等载客需求和招手拦车的被检测人的强搭车需求，预测未搭载乘客的私家车可能将要停车。根据本发明的另外实施例，预测单元130基于搭载乘客的出租车/私家车的弱载客需求和招手拦车的被检测人的强搭车需求，预测搭载乘客的出租车/私家车不可能停车。根据本发明的另外实施例，预测单元130基于未搭载乘客的出租车的强载客需求和被检测人的弱搭车需求，预测未搭载乘客的出租车不可能停车。

可选地，根据本发明的驾驶辅助***100还包括执行装置，该执行装置用于基于被检测前方车辆将要停车的预测，执行辅助驾驶员安全驾驶的动作。

例如，该执行装置包括报警单元140，该报警单元140用于向车辆的驾驶员发出与被检测前方车辆将要停车的预测相关的报警。

根据本发明的实施例，该报警单元140包括显示器，该显示器用于向车辆的驾驶员显示与被检测前方车辆将要停车的预测相关的图像信息。该显示器可以是专用显示器或车辆的公共显示器。以及，该显示器可以设置在车辆的仪表盘上。在一个示例中，在显示器上显示表示前方车辆的矩形，该矩形可以基于被检测前方车辆是否将要停车的预测变化颜色。例如，该矩形可以基于被检测前方车辆将要停车的预测显示为红色，以及，该矩形可以基于被检测前方车辆不可能停车的预测显示为蓝色。车辆的驾驶员在注意到显示器上的红色矩形后，可以选择减速，从而与前方车辆保持较长的安全距离而避免由于前方车辆突然停车导致的追尾。

又例如，报警单元140包括扬声器，该扬声器140用于向车辆的驾驶员发出与所述被检测前方车辆将要停车的预测相关的声音信息。该扬声器可以设置在车辆内的任何便于驾驶员听到声音的地方，例如，设置在仪表盘上。在一个示例中，该扬声器可以基于被检测前方车辆将要停车的预测，发出急促的“嘀～嘀～嘀”的声音。在另一个示例中，该扬声器可以基于被检测前方车辆将要停车的预测，发出“注意！前方车辆将要停车！”的声音。车辆的驾驶员在听到扬声器的报警声音后，可以选择减速，从而与前方车辆保持较长的安全距离而避免由于前方车辆突然停车导致的追尾。在另一个示例中，该扬声器可以基于被检测前方车辆可能将要停车的预测，发出缓慢的“嘀～嘀～嘀”的声音。

又例如，该执行装置包括制动驱动单元150，该制动驱动单元150基于被检测前方车辆将要停车的预测，自动地制动车辆以减速，从而增加与前方车辆的安全距离而避免由于前方车辆突然停车导致的追尾。本领域技术人员能够理解，增加安全距离的操作不限于减速，例如，在前方车辆加速行驶的情形下，车辆选择匀速行驶也可以实现增加与前方车辆的安全距离。此外，车辆还可以通过变道来增加与前方车辆的安全距离。

根据本发明的实施例，根据本发明的驾驶辅助***可以在驾驶员认为进入合适的位置或区域由驾驶员手动地启动。合适的位置或区域可以是例如，驾驶员驾驶的车辆在最右侧车道上行驶并且进入商场、住宅区、医院等高密度人口区域附近。驾驶员可以通过按压按钮、触摸、语音等输入指令来手动地启动该***。作为替换例，根据本发明的驾驶辅助***可以在满足触发条件时被自动地启动。触发条件可以是例如，车辆进入商场等高密度人口区域附近处(例如，通过车辆的导航设备得到)。

图2示出根据本发明的实施例的驾驶辅助方法的示意图。以下参照图2介绍根据本发明的驾驶辅助方法。

在步骤S210，检测所述车辆的前方车辆并且对被检测前方车辆进行载客需求评估。根据本发明的实施例，首先，可以获得车辆的前方车辆的静态图像。然后，对静态图像进行处理和分析，例如，如果在静态图像中识别到(1)前方车辆的车辆顶部具有“TAXI”或“出租车”等类似文字，即，识别到前方车辆为出租车；并且(2)前方车辆中没有搭载乘客，则该未搭载乘客的出租车被评估为具有强载客需求。如果在静态图像中识别到(1)前方车辆的车辆顶部没有“TAXI”或“出租车”等类似文字，以及在此基础上识别前方车辆的车型，以确定前方车辆为私家车；并且(2)前方车辆中没有搭载乘客，则该未搭载乘客的私家车被评估为具有中等载客需求。如果在静态图像中识别到前方车辆中已经搭载了乘客，则该搭载了乘客的前方车辆被评估为具有弱载客需求。根据本发明的另外实施例，可以获得车辆的前方车辆经过三维重建后的立体图像。然后，对上述立体图像进行处理和分析，例如，如果在立体图像中识别到(1)前方车辆在车辆顶部存在矩形或长条形的结构(例如，出租车顶灯)，即，识别到前方车辆为出租车；并且(2)前方车辆中没有搭载乘客，则该未搭载乘客的出租车被评估为强载客需求。如果在立体图像中识别到(1)前方车辆在车辆顶部不存在矩形或长条形的结构(例如，出租车顶灯)，以及在此基础上识别前方车辆的车型，以确定前方车辆为私家车；并且(2)前方车辆中没有搭载乘客，则该未搭载乘客的私家车被评估为具有中等载客需求。如果在立体图像中识别到前方车辆中已经搭载了乘客，则该搭载了乘客的前方车辆被评估为弱载客需求。

此外，在对被检测前方车辆进行载客需求评估时，还可以结合考虑车辆当前行驶的车道，例如，当车辆行驶在最外侧车道、中间车道、最内侧车道时，位于该车辆的前方的未搭载乘客的出租车的载客需求分别对应最强载客需求、较强载客需求、强载客需求。车辆当前行驶的车道例如可以通过车辆的导航设备获得。

本领域技术人员能够理解，运营载客车辆不限于出租车，还可以包括例如具有特定标志(例如，后视镜上悬挂的红色LED灯链)的网约车。采用与上述实施例类似的方法检测该特定标志，以确定前方车辆为运营载客车辆。

根据本发明的实施例，在上述分析和处理的过程中，可以采用计算机视觉和/或模式识别算法来在静态图像/立体图像中识别前方车辆的类型(运营载客车辆/私家车)和载客情况(未搭载乘客/搭载乘客)。例如，可以参考预先存储的运营载客车辆的模板(例如，形状、颜色、特定符号、特定图案、特定文字、特定标志等)来判断静态图像/立体图像中是否存在运营载客车辆。

在步骤S220，检测位于路边的人并且对被检测人进行搭车需求评估。根据本发明的实施例，首先，可以获得位于路边的人的静态图像。然后，对静态图像进行处理和分析，例如，如果在静态图像中检测到路边的人执行招手拦车、向来车方向张望等预定动作时，则该被检测人被评估为具有强搭车需求。否则，被检测人被评估为弱搭车需求。根据本发明的另外实施例，可以获得站在路边的人经过三维重建后的立体图像。然后，对上述立体图像进行处理和分析，该处理和分析方法与以上描述的对被检测人的搭车需求进行评估类似，因此这里不再赘述。

根据本发明的实施例，在上述分析和处理的过程中，可以采用计算机视觉和/或模式识别算法来在静态图像/立体图像中识别被检测人执行的预定动作。例如，可以参考预先存储的预定动作的模板(该预定动作包括招手、张望、面向车流中的一者或它们的组合)来判断静态图像/立体图像中的被检测人是否执行这些预定动作。

在步骤S230，基于被检测前方车辆的载客需求评估和被检测人的搭车需求评估，预测被检测前方车辆是否将要停车。根据本发明的实施例，可以获得以上步骤中的被检测前方车辆的载客需求和被检测人的搭车需求。例如，基于未搭载乘客的出租车的强载客需求和招手拦车的被检测人的强搭车需求，预测未搭载乘客的出租车将要停车。根据本发明的另外实施例，基于未搭载乘客的私家车的中等载客需求和招手拦车的被检测人的强搭车需求，预测未搭载乘客的私家车可能将要停车。根据本发明的另外实施例，基于搭载乘客的出租车/私家车的弱载客需求和招手拦车的被检测人的强搭车需求，预测搭载乘客的出租车/私家车不可能停车。根据本发明的另外实施例，基于未搭载乘客的出租车的强载客需求和被检测人的弱搭车需求，预测未搭载乘客的出租车不可能停车。

可选地，根据本发明的驾驶辅助方法还包括以下步骤：基于被检测前方车辆将要停车的预测，执行辅助驾驶员安全驾驶的动作，例如在步骤S240和在步骤S250中描述的辅助驾驶员安全驾驶的动作。

在该情形下，如果在步骤230中预测被检测前方车辆不可能将要停车，则方法返回到步骤S210，以继续检测车辆的前方车辆并且对被检测前方车辆进行载客需求评估。如果在步骤230中预测被检测前方车辆将要停车，则方法进行到步骤S240或步骤S250。

在步骤S240，基于被检测前方车辆将要停车的预测，向车辆的驾驶员发出与被检测前方车辆将要停车的预测相关的报警。以下给出两个具体的实施例。

根据本发明的实施例，向车辆的驾驶员显示与被检测前方车辆将要停车的预测相关的图像信息。在根据本发明的驾驶辅助方法的一个示例中，显示表示前方车辆的矩形，该矩形可以基于被检测前方车辆是否将要停车的预测变化颜色。例如，该矩形可以基于被检测前方车辆将要停车的预测显示为红色，以及，该矩形可以基于被检测前方车辆不可能停车的预测显示为蓝色。车辆的驾驶员在注意到显示为红色的矩形后，可以选择减速，从而与前方车辆保持较长的安全距离而避免由于前方车辆突然停车导致的追尾。

根据本发明的另外实施例，向车辆的驾驶员发出与被检测前方车辆将要停车的预测相关的声音信息。在根据本发明的驾驶辅助方法的另外示例中，可以基于被检测前方车辆将要停车的预测，发出急促的“嘀～嘀～嘀”的声音。在另一个示例中，可以基于被检测前方车辆将要停车的预测，发出“注意！前方车辆将要停车！”的声音，车辆的驾驶员在听到扬声器的报警声音后，可以选择减速，从而与前方车辆保持较长的安全距离而避免由于前方车辆突然停车导致的追尾。在另一个示例中，可以基于被检测前方车辆可能将要停车的预测，发出缓慢的“嘀～嘀～嘀”的声音。

在步骤S250，基于被检测前方车辆将要停车的预测，自动地制动车辆以减速，从而与前方车辆保持较长的安全距离而避免由于前方车辆突然停车导致的追尾。本领域技术人员能够理解，增加安全距离的操作不限于减速，例如，在前方车辆加速行驶的情形下，车辆选择匀速行驶也可以实现增加与前方车辆的安全距离。此外，车辆还可以通过变道来增加与前方车辆的安全距离。

在开始执行根据本发明的驾驶辅助方法之前，可以先由驾驶员确定开始执行该方法的合适的位置或区域。合适的位置或区域可以是例如，当驾驶员驾驶的车辆在最右侧车道上行驶并且进入商场、住宅区、医院等高密度人口区域附近的时刻。驾驶员可以通过按压按钮、触摸动作、语音输入等操作来手动地使该方法开始执行其步骤。作为替换例，根据本发明的驾驶辅助方法可以在满足触发条件时被自动地执行。触发条件可以是例如，车辆进入商场等高密度人口区域附近处(例如，通过车辆的导航设备得到)。

如前，尽管说明中已经参考附图对本发明的示例性实施例进行了说明，但是本发明不限于上述具体实施方式，本发明的保护范围应当由权利要求书及其等同含义来限定。

Claims (11)

1.一种用于车辆的驾驶辅助***，其特征在于，包括：

第一检测单元，其用于检测所述车辆的前方车辆并且对被检测前方车辆进行载客需求评估；

第二检测单元，其用于检测位于路边的人并且对被检测人进行搭车需求评估；和

预测单元，其用于基于所述被检测前方车辆的载客需求评估和所述被检测人的搭车需求评估，预测所述被检测前方车辆是否将要停车。

2.根据权利要求1所述的驾驶辅助***，其特征在于，

所述第一检测单元包括摄像头，以及利用所述摄像头检测未搭载乘客的运营载客车辆，并且将所述未搭载乘客的出租车运营载客车辆评估为具有强载客需求。

3.根据权利要求2所述的驾驶辅助***，其特征在于，

所述第二检测单元包括所述摄像头，以及利用所述摄像头检测执行预定动作的人，并且将所述执行预定动作的被检测人评估为具有强搭车需求。

4.根据权利要求3所述的驾驶辅助***，其特征在于，

基于所述未搭载乘客的运营载客车辆的强载客需求和所述执行预定动作的被检测人的强搭车需求，所述预测单元预测所述未搭载乘客的运营载客车辆将要停车。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的驾驶辅助***，还包括执行装置，所述执行装置用于基于所述被检测前方车辆将要停车的预测，执行辅助驾驶员安全驾驶的动作。

6.根据权利要求5所述的驾驶辅助***，其特征在于，所述执行装置包括报警单元，所述报警单元用于向所述车辆的驾驶员发出与所述被检测前方车辆将要停车的预测相关的报警。

7.根据权利要求6所述的驾驶辅助***，其特征在于，所述报警单元包括显示器，所述显示器用于向所述车辆的驾驶员显示与所述被检测前方车辆将要停车的预测相关的图像信息。

8.根据权利要求6所述的驾驶辅助***，其特征在于，所述报警单元包括扬声器，所述扬声器用于向所述车辆的驾驶员发出与所述被检测前方车辆将要停车的预测相关的声音信息。

9.根据权利要求5所述的驾驶辅助***，其特征在于，所述执行装置基于所述被检测前方车辆将要停车的预测，执行增加安全距离的动作。

10.一种车辆，其特征在于，包括权利要求1至9中任一项所述的驾驶辅助***。

11.一种用于车辆的驾驶辅助方法，其特征在于，包括以下步骤：

检测所述车辆的前方车辆并且对被检测前方车辆进行载客需求评估；

检测位于路边的人并且对被检测人进行搭车需求评估；和

基于所述被检测前方车辆的载客需求评估和所述被检测人的搭车需求评估，预测所述被检测前方车辆是否将要停车。

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