CN110371025A - 超车工况的前置碰撞检测的方法、***、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了超车工况的前置碰撞检测的方法、***、设备及存储介质，该方法包括以下步骤：当本车接收到包含超车方向的超车指令，前视摄像头进行实时图像采集；判断获得的实时视频中是否具有预设的隔离反向车道的车道标志图案和位于反向车道的反向来车，若是，则获得反向来车的行驶方向与车道标志图案之间的夹角；当夹角不等于0，则激活本车的与超车方向同侧的角雷达或者前视雷达，采集反向来车相对于本车的相对距离和相对速度，预测碰撞时间，当断碰撞时间是否大于预设阈值，则关闭辅助驾驶中的辅助制动操作，反之则进行辅助制动操作；本发明能够克服驾驶辅助在超车时容易发生误判的场景，进一步确保了驾驶的安全性，保护了乘客的生命安全。
Description
技术领域
本发明涉及行驶控制领域，具体地说，涉及超车工况的前置碰撞检测的方法、***、设备及存储介质。
背景技术
自动驾驶汽车(Autonomous vehicles；Self-driving automobile)又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑***实现无人驾驶的智能汽车。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位***协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。汽车自动驾驶技术包括视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图(通过有人驾驶汽车采集的地图)对前方的道路进行导航。
FCW(Front Collision Warning)前碰预警***，通过安装在车辆前方的雷达或摄像头等传感器，根据自车与前方车辆的相对距离以及相对车速计算安全距离，当安全距离不足会通过声音以点刹的方式提醒驾驶员。但是因为目前针对FCW一般都采用雷达或是摄像头的方法进行物体识别，尤其是在超车过程中由于驾驶员急踩油门，对向来车的情况下容易出现误报警，车辆如果此时也触发点刹功能，给驾驶员带来极大的干扰并且如果车辆后方有其他车辆的时候，此时将带来巨大的风险
众所周知，车辆在超车的情况下，需要尽可能地提高车速，如果在超车时临时减速是非常容易发生车祸的。目前大部分汽车自动驾驶中都包含了通过监控本车与前车之间的相对距离和相对速度来预测碰撞，如图1和2所示，车辆A、B、C在双向车道(包括了车道11、12、13、14)上，其中B、C分别行驶于双实线一侧的两条车道，A行驶于双实线另一侧的相邻车道。当车辆C加速以后沿行驶方向D试图从外侧对车辆B进行超车时，如果此时车辆A正好经过车辆C车头所对的方向，虽然车辆A与C不在同向车道，却很容易被车辆C的传感器或是雷达等误认为位于车辆C前方的临近车辆，从而认为车辆C有可能撞上车辆A，此时车辆C的辅助驾驶就会立刻对车辆C进行辅助制动操作，例如点刹等等，点刹后的行驶轨迹可参考E，从而减缓了车辆C自车道13进入车道13的速度和过程，这种情况下，被超车的车辆B就会撞上超车过程中减速后的车辆C，从而发生事故。这种情况下，常规驾驶辅助的误判启动的紧急制动会是车祸发生的主要因素。
因此，本发明提供了一种超车工况的前置碰撞检测的方法、***、设备及存储介质。
发明内容
针对现有技术中的问题，本发明的目的在于提供超车工况的前置碰撞检测的方法、***、设备及存储介质，能够克服了常规驾驶辅助在超车时容易发生误判的场景，通过车辆现有的前视摄像头和雷达的组合工作，规避超车工况下对反向来车的误判，大大提高辅助驾驶介入或触发的准确性，进一步确保了驾驶的安全性，保护了乘客的生命安全。
本发明的实施例提供一种超车工况的前置碰撞检测的方法，包括以下步骤：
S101、本车基于辅助驾驶行驶于道路中，所述辅助驾驶包括了预测碰撞后的辅助制动操作；
S102、当本车接收到包含超车方向的超车指令，本车的前视摄像头进行实时图像采集，获得实时视频图像；
S103、通过实时视频图像识别，判断所述获得的实时视频中是否具有预设的隔离反向车道的车道标志图案和位于所述反向车道的反向来车，若是，则执行步骤S104；若否，则返回步骤S102；
S104、通过自所述实时视频中进行视频图像比对，获得所述反向来车的行驶方向与车道标志图案的延展方向之间的夹角a；
S105、判断所述夹角a是否等于0，若是，则返回步骤S102；若否，则执行步骤S106；
S106、激活本车的与超车方向同侧的角雷达或者前视雷达，采集所述反向来车相对于本车的相对距离S和相对速度V，预测所述反向来车与本车的碰撞时间T；
S107、判断所述碰撞时间T是否大于预设阈值，若是，则执行步骤S108；若否，则执行步骤S109；
S108、关闭辅助驾驶中的辅助制动操作，返回步骤S102；
S109、执行辅助驾驶中的辅助制动操作。
优选地，所述步骤S101中，所述超车指令包括根据导航软件的路径规划得到的驾驶指令，或者本车的转向灯被激活。
优选地，所述步骤S103中，所述标志图案是用于隔离反向车道的双实线或者实线。
优选地，所述步骤S104中，包括以下步骤
S1041、建立自本位为原点，当前道路的长度方向为y轴，宽度方向为y轴的坐标系，将通过实时视频图像识别，将每一帧中的车道标志图案和反向来车的位置映射到所述坐标系中；
S1042、通过视频图像中的连续帧中反向来车的运动轨迹，获得反向来车在所述坐标系行驶方向；以及
S1043、获得所述坐标系行驶方向与车道标志图案的延展方向之间的夹角a的角度。
优选地，所述步骤S107中，所述预设阈值的取值范围是3秒至5秒。
优选地，所述步骤108中，还包括播放预存警报音频。
优选地，所述辅助制动操作为点刹减速操作。
优选地，所述前视摄像头为本车的行车记录仪中的摄像头。
本发明的实施例还提供一种超车工况的前置碰撞检测的***，实现如上述的超车工况的前置碰撞检测的方法，包括以下模块：
辅助驾驶模块，本车基于辅助驾驶行驶于道路中，所述辅助驾驶包括了预测碰撞后的辅助制动操作。
图像采集模块，当本车接收到包含超车方向的超车指令，本车的前视摄像头进行实时图像采集，获得实时视频图像。
图像识别模块，通过实时视频图像识别，判断所述获得的实时视频中是否具有预设的隔离反向车道的车道标志图案和位于所述反向车道的反向来车，若是，则执行夹角采集模块。若否，则返回图像采集模块。
夹角采集模块，通过自所述实时视频中进行视频图像比对，获得所述反向来车的行驶方向与车道标志图案的延展方向之间的夹角a。
第一判断模块，判断所述夹角a是否等于0，若是，则返回图像采集模块。若否，则执行碰撞预测模块。
碰撞预测模块，激活本车的与超车方向同侧的角雷达或者前视雷达，采集所述反向来车相对于本车的相对距离S和相对速度V，预测所述反向来车与本车的碰撞时间T。
第二判断模块，判断所述碰撞时间T是否大于预设阈值，若有，则执行第一执行模块。若无，则执行第二执行模块。
第一执行模块，关闭辅助驾驶中的辅助制动操作，返回图像采集模块。以及
第二执行模块，执行辅助驾驶中的辅助制动操作。
本发明的实施例还提供一种超车工况的前置碰撞检测的设备，包括：
处理器；
存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述超车工况的前置碰撞检测的方法的步骤。
本发明的实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，所述程序被执行时实现上述超车工况的前置碰撞检测的方法的步骤。
本发明的目的在于提供超车工况的前置碰撞检测的方法、***、设备及存储介质，能够克服了常规驾驶辅助在超车时容易发生误判的场景，通过车辆现有的前视摄像头和雷达的组合工作，规避超车工况下对反向来车的误判，大大提高辅助驾驶介入或触发的准确性，进一步确保了驾驶的安全性，保护了乘客的生命安全。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显。
图1和2是现有技术中的超车工况下辅助驾驶发生误判的示意图；
图3是本发明的超车工况的前置碰撞检测的方法的流程图。
图4至10是本发明的超车工况的前置碰撞检测的方法的实施过程的示意图。
图11是本发明的超车工况的前置碰撞检测的***的模块示意图。
图12是本发明的超车工况的前置碰撞检测的设备的结构示意图。以及
图13是本发明一实施例的计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式。相反，提供这些实施方式使得本发明将全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略对它们的重复描述。
图3是本发明的超车工况的前置碰撞检测的方法的流程图。如图3所示，本发明的实施例提供一种超车工况的前置碰撞检测的方法，包括以下步骤：
S101、本车基于辅助驾驶行驶于道路中，辅助驾驶包括了预测碰撞后的辅助制动操作。
S102、当本车接收到包含超车方向的超车指令，本车的前视摄像头进行实时图像采集，获得实时视频图像。
S103、通过实时视频图像识别，判断获得的实时视频中是否具有预设的隔离反向车道的车道标志图案和位于反向车道的反向来车，若是，则执行步骤S104。若否，则返回步骤S102。
S104、通过自实时视频中进行视频图像比对，获得反向来车的行驶方向与车道标志图案的延展方向之间的夹角a。
S105、判断夹角a是否等于0，若是，则返回步骤S102。若否，则执行步骤S106。
S106、激活本车的与超车方向同侧的角雷达或者前视雷达，采集反向来车相对于本车的相对距离S和相对速度V，预测反向来车与本车的碰撞时间T。
S107、判断碰撞时间T是否大于预设阈值，若是，则执行步骤S108。若否，则执行步骤S109。
S108、关闭辅助驾驶中的辅助制动操作，返回步骤S102。
S109、执行辅助驾驶中的辅助制动操作。
优选地，步骤S101中，超车指令包括根据导航软件的路径规划得到的驾驶指令，或者本车的转向灯被激活。
在一个优选实施例中，步骤S103中，标志图案是用于隔离反向车道的双实线或者实线。
在一个优选实施例中，步骤S104中，包括以下步骤
S1041、建立自本位为原点，当前道路的长度方向为y轴，宽度方向为y轴的坐标系，将通过实时视频图像识别，将每一帧中的车道标志图案和反向来车的位置映射到坐标系中。
S1042、通过视频图像中的连续帧中反向来车的运动轨迹，获得反向来车在坐标系中的行驶方向。以及
S1043、获得坐标系行驶方向与车道标志图案的延展方向之间的夹角a的角度。
在一个优选实施例中，步骤S107中，预设阈值的取值范围是3秒至5秒。
在一个优选实施例中，步骤108中，还包括播放预存警报音频。
在一个优选实施例中，辅助制动操作为点刹减速操作。
在一个优选实施例中，前视摄像头为本车的行车记录仪中的摄像头。
图4至10是本发明的超车工况的前置碰撞检测的方法的实施过程的示意图。
如图4所示，车辆C设有前视摄像头22以及两侧的角雷达21、23，本实施例中，前视摄像头22是车辆C的行车记录仪中的摄像头，角雷达21、23，是设置于车辆C前端两侧的用于泊车的测距雷达。
如图5和6所示，车辆A、B、C都是具有车联网功能的智能汽车。本实施例中的车联网的是指：车辆上的车载设备通过无线通信技术，对信息网络平台中的所有车辆动态信息进行有效利用，在车辆运行中提供不同的功能服务。借助车联网可以实现：车联网能够为车与车之间的间距提供保障，降低车辆发生碰撞事故的几率；车联网可以帮助车主实时导航，并通过与其它车辆和网络***的通信，提高交通运行的效率。车辆A、B、C在双向车道(包括了车道11、12、13、14)上，双黄线15分隔了道11、12和车道13、14。其中，B、C分别行驶于双实线一侧的两条车道，A行驶于双实线另一侧的相邻车道。当车辆C加速以后沿行驶方向D试图从外侧对车辆B进行超车时，本实施例通过激活车辆C的前视摄像头22以及转向侧的角雷达21，对正好经过车辆C车头所对的方向的车辆A以及双黄线的位置进行检测，来判断要关闭辅助驾驶中的辅助制动操作，还是执行辅助驾驶中的辅助制动操作，以下将具体说明。
如图7和8所示，当本车C接收到包含超车方向的超车指令，本车C的前视摄像头22进行实时图像采集，获得实时视频图像。超车指令包括根据导航软件的路径规划得到的驾驶指令，或者本车C的转向灯被激活，不以此为限。通过实时视频图像识别，本实施例中，通过现有的图像识别方法或是未来发明的图像识别方法从视频中辨别出是否有反向来车以及是否有双黄线，但不以此为限。当检测到本车C的前方具有双黄线15和反向来车A，则首先通过自实时视频中进行视频图像比对，获得反向来车A的行驶方向F与双黄线15的延展方向之间的夹角a。当夹角a等于0时，则说明反向来车A的行驶方向F与双黄线15相平行，显然，此状态下反向来车A不会主动撞上本车C。
在一个优选实施例中，通过自实时视频中进行视频图像比对，获得反向来车的行驶方向与车道标志图案的延展方向之间的夹角a包括以下步骤：首先，建立自本位为原点，当前道路的长度方向为y轴，宽度方向为y轴的坐标系，将通过实时视频图像识别，将每一帧中的车道标志图案和反向来车A的位置映射到坐标系中。接着通过视频图像中的连续帧中反向来车A的运动轨迹，获得反向来车A在坐标系中的行驶方向。然后，获得坐标系行驶方向与车道标志图案的延展方向之间的夹角a的角度。
如图9所示，当夹角a不等于0时，则进一步激活本车C的与超车方向同侧的角雷达21，采集反向来车A相对于本车C的相对距离S和相对速度V，本实施例中，通过角雷达21得到反向来车A相对于本车C的相对距离S为7米和相对速度V为2米/每秒，预测反向来车A与本车C的碰撞时间T，碰撞时间T＝S÷V＝7÷2＝3.5秒。最后，判断碰撞时间T是否大于预设阈值，预设阈值的取值范围是3秒至5秒，本实施例中，预设阈值为3秒。则通过比对，预测得到的碰撞时间T大于预设阈值，则说明暂时没有与车辆A发生碰撞的可能性，关闭辅助驾驶中的辅助制动操作，播放预存警报音频对本车C的驾驶员进行提醒，从而避免了这种情况下，因为超车工况下对反向来车的误判，而造成不当制动应发撞车的情况，大大提高辅助驾驶介入或触发的准确性，进一步确保了驾驶的安全性，保护了乘客的生命安全。
在另一种情况下，如果通过角雷达21得到反向来车A相对于本车C的相对距离S为5米和相对速度V为2.5米/每秒，预测反向来车A与本车C的碰撞时间T，碰撞时间T＝S÷V＝5÷2.5＝2秒。则预测得到的碰撞时间T小于预设阈值，说明马上会与车辆A发生碰撞，则执行辅助驾驶中的辅助制动操作，例如进行点刹减速操作。
如图10所示，在一个优选实施例中，也可以通过测得的反向来车A的行驶方向F与双黄线15的延展方向之间的夹角a以及通过角雷达21采集反向来车A相对于本车C的相对距离S和相对速度V。获得本车C与反向来车A的相对纵向距离△x，本车C与反向来车A的相对横向距离△y，相对纵向速度VX，相对横向速度Vy。
通过以下公式预测碰撞时间t，
如果t<3秒则发出报警信息，以警示驾驶员采取必要的制动动作，但不以此为限。
本发明的目的在于提供超车工况的前置碰撞检测的方法，能够克服了常规驾驶辅助在超车时容易发生误判的场景，通过车辆现有的前视摄像头和雷达的组合工作，规避超车工况下对反向来车的误判，大大提高辅助驾驶介入或触发的准确性，进一步确保了驾驶的安全性，保护了乘客的生命安全。
图11是本发明的超车工况的前置碰撞检测的***的模块示意图。如图11所示，本发明的实施例还提供一种超车工况的前置碰撞检测的***，超车工况的前置碰撞检测的***5包括：
辅助驾驶模块51，本车基于辅助驾驶行驶于道路中，辅助驾驶包括了预测碰撞后的辅助制动操作。
图像采集模块52，当本车接收到包含超车方向的超车指令，本车的前视摄像头进行实时图像采集，获得实时视频图像。
图像识别模块53，通过实时视频图像识别，判断获得的实时视频中是否具有预设的隔离反向车道的车道标志图案和位于反向车道的反向来车，若是，则执行夹角采集模块54。若否，则返回图像采集模块52。
夹角采集模块54，通过自实时视频中进行视频图像比对，获得反向来车的行驶方向与车道标志图案的延展方向之间的夹角a。
第一判断模块55，判断夹角a是否等于0，若是，则返回图像采集模块52。若否，则执行碰撞预测模块56。
碰撞预测模块56，激活本车的与超车方向同侧的角雷达或者前视雷达，采集反向来车相对于本车的相对距离S和相对速度V，预测反向来车与本车的碰撞时间T。
第二判断模块57，判断碰撞时间T是否大于预设阈值，若有，则执行第一执行模块58。若无，则执行第二执行模块59。
第一执行模块58，关闭辅助驾驶中的辅助制动操作，返回图像采集模块52。以及
第二执行模块59，执行辅助驾驶中的辅助制动操作。
在一个优选实施例中，标志图案是用于隔离反向车道的双实线或者实线。
在一个优选实施例中，夹角采集模块54建立自本位为原点，当前道路的长度方向为y轴，宽度方向为y轴的坐标系，将通过实时视频图像识别，将每一帧中的车道标志图案和反向来车的位置映射到坐标系中。通过视频图像中的连续帧中反向来车的运动轨迹，获得反向来车在坐标系中的行驶方向。获得坐标系行驶方向与车道标志图案的延展方向之间的夹角a的角度。
在一个优选实施例中，预设阈值的取值范围是3秒至5秒。
在一个优选实施例中，还包括播放预存警报音频。
在一个优选实施例中，辅助制动操作为点刹减速操作。
在一个优选实施例中，前视摄像头为本车的行车记录仪中的摄像头。
本发明的目的在于提供超车工况的前置碰撞检测的***，能够克服了常规驾驶辅助在超车时容易发生误判的场景，通过车辆现有的前视摄像头和雷达的组合工作，规避超车工况下对反向来车的误判，大大提高辅助驾驶介入或触发的准确性，进一步确保了驾驶的安全性，保护了乘客的生命安全。
本发明实施例还提供一种超车工况的前置碰撞检测的设备，包括处理器。存储器，其中存储有处理器的可执行指令。其中，处理器配置为经由执行可执行指令来执行的超车工况的前置碰撞检测的方法的步骤。
如上所示，该实施例能够克服了常规驾驶辅助在超车时容易发生误判的场景，通过车辆现有的前视摄像头和雷达的组合工作，规避超车工况下对反向来车的误判，大大提高辅助驾驶介入或触发的准确性，进一步确保了驾驶的安全性，保护了乘客的生命安全。
所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为***、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“平台”。
图12是本发明的超车工况的前置碰撞检测的设备的结构示意图。下面参照图12来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图12显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图12所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同平台组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640等。
其中，存储单元存储有程序代码，程序代码可以被处理单元610执行，使得处理单元610执行本说明书上述电子处方流转处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，处理单元610可以执行如图1中所示的步骤。
存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)6203。
存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作***、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、***总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器660可以通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID***、磁带驱动器以及数据备份存储平台等。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，程序被执行时实现的超车工况的前置碰撞检测的方法的步骤。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在终端设备上运行时，程序代码用于使终端设备执行本说明书上述电子处方流转处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
如上所示，该实施例能够克服了常规驾驶辅助在超车时容易发生误判的场景，通过车辆现有的前视摄像头和雷达的组合工作，规避超车工况下对反向来车的误判，大大提高辅助驾驶介入或触发的准确性，进一步确保了驾驶的安全性，保护了乘客的生命安全。
图13是本发明的计算机可读存储介质的结构示意图。参考图13所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品800，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。
程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
综上，本发明的目的在于提供超车工况的前置碰撞检测的方法、***、设备及存储介质，能够克服了常规驾驶辅助在超车时容易发生误判的场景，通过车辆现有的前视摄像头和雷达的组合工作，规避超车工况下对反向来车的误判，大大提高辅助驾驶介入或触发的准确性，进一步确保了驾驶的安全性，保护了乘客的生命安全。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种超车工况的前置碰撞检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S101、本车基于辅助驾驶行驶于道路中，所述辅助驾驶包括了预测碰撞后的辅助制动操作；
S102、当本车接收到包含超车方向的超车指令，本车的前视摄像头进行实时图像采集，获得实时视频图像；
S103、通过实时视频图像识别，判断所述获得的实时视频中是否具有预设的隔离反向车道的车道标志图案和位于所述反向车道的反向来车，若是，则执行步骤S104；若否，则返回步骤S102；
S104、通过自所述实时视频中进行视频图像比对，获得所述反向来车的行驶方向与车道标志图案的延展方向之间的夹角a；
S105、判断所述夹角a是否等于0，若是，则返回步骤S102；若否，则执行步骤S106；
S106、激活本车的与超车方向同侧的角雷达或者前视雷达，采集所述反向来车相对于本车的相对距离S和相对速度V，预测所述反向来车与本车的碰撞时间T；
S107、判断所述碰撞时间T是否大于预设阈值，若是，则执行步骤S108；若否，则执行步骤S109；
S108、关闭辅助驾驶中的辅助制动操作，返回步骤S102；
S109、执行辅助驾驶中的辅助制动操作。
2.根据权利要求1所述的超车工况的前置碰撞检测的方法，其特征在于：所述步骤S101中，所述超车指令包括根据导航软件的路径规划得到的驾驶指令，或者本车的转向灯被激活。
3.根据权利要求1所述的超车工况的前置碰撞检测的方法，其特征在于：所述步骤S103中，所述标志图案是用于隔离反向车道的双实线或者实线。
4.根据权利要求1所述的超车工况的前置碰撞检测的方法，其特征在于：所述步骤S104中，包括以下步骤
S1041、建立自本位为原点，当前道路的长度方向为y轴，宽度方向为y轴的坐标系，将通过实时视频图像识别，将每一帧中的车道标志图案和反向来车的位置映射到所述坐标系中；
S1042、通过视频图像中的连续帧中反向来车的运动轨迹，获得反向来车在所述坐标系行驶方向；以及
S1043、获得所述坐标系行驶方向与车道标志图案的延展方向之间的夹角a的角度。
5.根据权利要求1所述的超车工况的前置碰撞检测的方法，其特征在于：所述步骤S107中，所述预设阈值的取值范围是3秒至5秒。
6.根据权利要求1所述的超车工况的前置碰撞检测的方法，其特征在于：所述步骤108中，还包括播放预存警报音频。
7.根据权利要求1所述的超车工况的前置碰撞检测的方法，其特征在于：所述辅助制动操作为点刹减速操作。
8.一种超车工况的前置碰撞检测的***，其特征在于，实现如权利要求1中所述的超车工况的前置碰撞检测的方法，包括以下模块：
辅助驾驶模块，本车基于辅助驾驶行驶于道路中，所述辅助驾驶包括了预测碰撞后的辅助制动操作；
图像采集模块，当本车接收到包含超车方向的超车指令，本车的前视摄像头进行实时图像采集，获得实时视频图像；
图像识别模块，通过实时视频图像识别，判断所述获得的实时视频中是否具有预设的隔离反向车道的车道标志图案和位于所述反向车道的反向来车，若是，则执行夹角采集模块；若否，则返回图像采集模块；
夹角采集模块，通过自所述实时视频中进行视频图像比对，获得所述反向来车的行驶方向与车道标志图案的延展方向之间的夹角a；
第一判断模块，判断所述夹角a是否等于0，若是，则返回图像采集模块；若否，则执行碰撞预测模块；
碰撞预测模块，激活本车的与超车方向同侧的角雷达或者前视雷达，采集所述反向来车相对于本车的相对距离S和相对速度V，预测所述反向来车与本车的碰撞时间T；
第二判断模块，判断所述碰撞时间T是否大于预设阈值，若有，则执行第一执行模块；若无，则执行第二执行模块；
第一执行模块，关闭辅助驾驶中的辅助制动操作，返回图像采集模块；以及
第二执行模块，执行辅助驾驶中的辅助制动操作。
9.一种超车工况的前置碰撞检测的设备，其特征在于，包括：
处理器；
存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至7中任意一项所述超车工况的前置碰撞检测的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，用于存储程序，其特征在于，所述程序被执行时实现权利要求1至7中任意一项所述超车工况的前置碰撞检测的方法的步骤。
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