CN112092821A - 车辆及其控制方法 - Google Patents

Abstract

一种车辆，包括：通信装置，配置为在车辆在行驶时向相邻车辆请求与相邻车辆的自动驾驶相关的第一数据并且从相邻车辆接收第一数据；传感器装置，配置为感测与车辆的使用者状态相关的第二数据并检测与相邻车辆的驾驶信息相关的第三数据；以及控制器，配置为基于分类等级基于第一数据、第二数据和第三数据根据预设标准将车辆的风险分类为多个等级。

Description

车辆及其控制方法

技术领域

本发明涉及一种基于车辆间通信的自动行驶的车辆，一种配备有驾驶员辅助***的车辆及其控制方法。

背景技术

随着自动驾驶车辆和驾驶员辅助***的最新发展，用于测量行驶中的车辆的风险的技术正在被开发。用于测量车辆风险的常规方法可以包括例如通过设置在车辆中的传感器来检测车辆的周围环境，检测车辆中使用者的状态或者单独确定车辆的风险。

另一方面，随着自动驾驶车辆的普及，正在开发用于通过车辆之间的通信获取关于周围环境的信息的技术。有时，所获取的关于周围环境的信息可包括对行驶中的车辆构成威胁的因素。该信息不仅可以包括固定因素，而且可以包括诸如其他移动车辆的非固定因素。

因此，需要开发一种用于行驶车辆的技术，该技术通过使用车辆间通信以收集周围车辆的信息并且通过组合行驶车辆的信息和所收集的周围车辆的信息来测量风险。

背景技术部分中包括的信息仅用于增强对本发明的一般背景的理解，而不应视为该信息构成本领域技术人员已知的现有技术的承认或任何形式的暗示。

发明内容

本发明提供了一种车辆及其控制方法，该车辆及其控制方法能够基于与车辆中的使用者状态和车辆的周围状况相关的信息的组合来执行与周围车辆的车辆间通信并对车辆的风险进行评分。

本发明还提供了一种车辆及其控制方法，该车辆及其控制方法能够在车辆处于危险区中时警告使用者，并基于评分将车辆从危险区中拉出。

根据本发明的一方面，一种车辆可以包括通信装置，该通信装置用于在车辆行驶时向周围车辆请求与周围车辆的自动行驶相关的第一数据并且从周围车辆接收第一数据；传感器装置，其用于感测与车辆的使用者状态相关的第二数据并感测与周围车辆的行驶信息相关的第三数据；以及控制器，其基于第一数据、第二数据和第三数据，根据预定的标准将车辆的危险度分类为等级，并基于分类的等级对危险进行评分。

包括第一数据的控制器包括关于车辆是否具有周围车辆的高速公路驾驶辅助功能、车道保持辅助功能、智能巡航功能和自动紧急制动功能中的至少一者的信息。

控制器可以进一步被配置为基于第二数据来警告使用者。

控制器可以被配置为基于第三数据来确定周围车辆的相对速度和周围车辆距所述车辆的相对距离中的至少一者，并预测周围车辆的预期路径以对所述车辆的风险进行评分。

控制器可以进一步被配置为将车辆的风险与预设值进行比较，并且基于将车辆的风险与预设值进行比较的比较结果基于预设的标准来确定车辆是处于安全区、警告区还是危险区中。

车辆还可以包括转向装置和加速/减速装置中的至少一者，其中，控制器基于确定车辆是处于安全区、警告区还是危险区中的确定结果并基于使用者的状态来控制驱动装置，使得车辆离开危险区。

车辆可以包括指示车辆危险的显示器；并且还包括警告装置，该警告装置被配置为基于风险来警告车辆的使用者，并且控制器还包括：控制所述显示器和所述警告装置，以基于来自对风险评分的评分结果基于分类等级，通过显示器向车辆的使用者显示危险区，并通过警告装置进行警告。

控制器可以进一步被配置为基于评分结果来控制显示器显示以促使车辆的使用者行驶到安全区。

根据本发明的另一方面，一种车辆的控制方法，包括：通过通信装置在行驶时向周围车辆请求与该周围车辆的自动驾驶相关的第一数据并且从该周围车辆接收第一数据；通过传感器装置检测与车辆的使用者状态相关的第二数据，并检测与周围车辆的行驶信息相关的第三数据；并且由控制器基于第一数据、第二数据和第三数据，根据第一预设标准，将车辆的危险度分类为等级，并根据分类等级对风险进行评分。

所述控制方法还可以包括：其中，第一数据为车辆的控制方法，该车辆的控制方法包括关于周围车辆是否在高速公路驾驶辅助功能、车道保持辅助功能、智能巡航功能、自动紧急制动功能中的至少一者的信息。

该控制方法可以还包括基于第二数据来警告使用者。

所述控制方法还可以包括：基于第三数据，确定周围车辆的相对速度和周围车辆距所述车辆的相对距离中的至少一者；并预测周围车辆的预测路径以对车辆的风险进行评分。

所述控制方法还可包括：将车辆的风险与预设值进行比较，并且基于将车辆的风险与预设值进行比较的比较结果基于预设的标准来确定车辆是处于安全区、警告区还是危险区中。

所述控制方法还可包括：基于确定车辆是处于安全区、警告区还是危险区中的确定结果并基于使用者的状态来控制车辆离开危险区。

所述控制方法可以还包括显示所述车辆的风险；基于风险警告车辆的使用者；所述控制器进行控制，以基于分类等级基于对风险进行评分的评分结果，向车辆的使用者显示并警告危险区。

所述控制方法还可包括：指示基于评分结果来促使车辆的使用者行驶到安全区。

附图说明

结合附图，从以下实施例的描述中，本发明的这些和/或其他方面将变得显而易见并且更容易理解，其中，附图中：

图1示出了根据本发明的示例性实施例的车辆；

图2为根据本发明的示例性实施例的车辆的控制框图；

图3示出了根据本发明的示例性实施例的与其他车辆通信的车辆；

图4为示出根据本发明的示例性实施例的向车辆的使用者通知危险区的过程的流程图；

图5为示出根据本发明的示例性实施例的使用车辆的第一数据来确定风险得分的过程的流程图；

图6为示出根据本发明的示例性实施例的基于车辆的第二数据和第三数据确定风险得分的方法的流程图；以及

图7为示出根据本发明的示例性实施例的控制车辆逃离危险区的过程的流程图。

具体实施方式

提供以下详细描述以帮助读者获得对本文描述的方法、装置和/或***的全面理解。因此，将向本领域的普通技术人员建议本文描述的方法、装置和/或***的各种改变、修改和等同形式。所描述的处理操作的进度为一个示例；然而，除了必须以特定顺序发生的操作之外，操作的顺序不限于本文阐述的顺序，并且可以如本领域中已知的那样改变。另外，为了增加清楚性和简洁性，可以省略对公知功能和构造的相应描述。

另外，现在将在下文中参考附图更全面地描述示例性实施例。然而，示例性实施例可以以许多不同的形式来实施，并且不应被解释为限于本文阐述的实施例。提供这些实施例，使得本发明将是彻底和完整的，并且将示例性实施例充分传达给本领域的普通技术人员。相同的附图标记始终表示相同的元件。

应理解，尽管本文可以使用术语第一、第二等来描述各种元件，但是这些元件不应受这些术语的限制。这些术语仅用于区分一个元件和另一个元件。如本文所用，术语“和/或”包括一个或多个相关所列项目的任何和所有组合。

应理解，当元件被称为“连接”或“联接”到另一元件时，其可以直接连接或联接到另一元件，或者可以存在中间元件。相反，当元件被称为“直接连接”或“直接联接”到另一元件时，不存在中间元件。

本文使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，并不旨在限制。如本文所用，除非上下文另外清楚地指出，否则单数形式“一”和“该”旨在也包括复数形式。

现在将详细参考本发明的示例性实施例，在附图中示出了其示例，其中，相同的附图标记始终表示相同的元件。

将参考图1和图2描述根据本发明的示例性实施例的车辆1的配置。

参考图1和图2，车辆1包括通信装置100、传感器装置200和控制器300，并且还可以包括显示器401、驱动装置402或警告装置403。

具体地，通信装置100被设置在车辆1中以使得能够进行车辆之间的通信(车辆间通信)。通信装置100可以发送信号，向相邻车辆请求第一数据。通信装置100还可以从相邻车辆接收第一数据。

第一数据包括与自动驾驶功能相关的信息和与车辆1的相邻车辆的高级驾驶员辅助***(ADAS)相关的信息。

构成ADAS的驾驶员辅助功能包括高速公路驾驶辅助(HDA)、车道遵循辅助(LFA)、智能巡航控制(SCC)和前方避撞(FCA)，但不限于此。例如，驾驶员辅助功能可以包括构成高级驾驶员辅助***的其他驾驶员辅助功能。

通信模块100可以为由各种电子电路(例如，处理器)实现以经由无线或有线连接来发送和接收信号的硬件装置。通信装置100可以包括使得能够与外部装置(例如，短程通信模块、有线通信模块和无线通信模块中的至少一者)进行通信的一个或多个部件。

短程通信模块可以包括通过无线通信网络发送或接收信号的各种短程通信模块，诸如蓝牙模块，红外通信模块，射频识别(RFID)通信模块，无线本地访问网络(WLAN)通信模块，近场通信(NFC)模块或Zigbee通信模块。

有线通信模块不仅可以包括各种有线通信模块，诸如控制器区域网络(CAN)通信模块，局域网(LAN)模块，广域网(WAN)模块或增值网络通信模块，而且还包括各种电缆通信模块，诸如通用串行总线(USB)，高清多媒体接口(HDMI)，数字视频接口(DVI)，推荐的标准232(RS-232)，电力线通信或普通老式电话服务(POTS)模块。

无线通信模块可以包括Wi-Fi模块，无线宽带(Wibro)模块，以及支持全球移动通信***(GSM)、码分多址(CDMA)、宽带码分多址(WCDMA)、时分多址(TDMA)、长期演进(LTE)等的其他各种无线通信模块。

无线通信模块可以包括带有天线的无线通信接口和用于发送与车辆信息相关的信号的发射器。无线通信模块还可以包括信号转换模块，该信号转换模块用于在控制器的控制下将从控制器通过无线通信接口输出的数字控制信号转换为模拟无线信号。

无线通信模块可以包括带有天线的无线通信接口和用于接收与车辆信息相关的信号的接收器。无线通信模块还可包括信号转换模块，该信号转换模块用于在控制器的控制下将通过无线通信接口接收到的模拟无线信号转换为数字控制信号。

传感器装置200可包括检测第二数据和第三数据的一个或多个传感器。

具体地，第二数据可以为与车辆1中的使用者的状态相关的信息。因此，用于检测第二数据的传感器可以设置在例如车辆1中的方向盘或座椅上。

在本发明的示例性实施例中，用于检测第二数据的传感器可以为驾驶员注意力警告(DAW)的一部分。在这种情况下，第二数据可以包括使用者的累积疲劳程度，使用者是否在困倦时驾驶等。然而，第二数据不限于此，并且可以包括关于使用者的其他状态的信息。

第三数据包括关于车辆1的周围状况的信息。具体地，第三数据可以包括除了与车辆1的相邻车辆的自动驾驶功能之外的所有信息。

根据本发明的示例性实施例的第三数据可以包括相邻车辆相对于车辆1的相对速度，车辆1与相邻车辆之间的相对距离，以及相邻车辆的预测路径。因此，用于感测第三数据的传感器可以包括设置在车辆1内部或外部的速度传感器、光传感器、超声传感器或激光传感器。然而，用于感测第三数据的传感器不限于此，并且可以包括其他类型的传感器。

根据本发明的示例性实施例的车辆1的控制器300可以为处理器(例如，计算机，微处理器，CPU，ASIC，电路，逻辑电路等)。控制器300可以由非暂时性存储器和处理器来实现，非暂时性存储器存储在执行时控制车辆1的各个部件的操作的例如程序、再现算法的软件指令等，处理器被配置为执行程序、再现算法的软件指令等，从而执行下文所述的各种功能。在此，存储器和处理器可以被实现为单独的半导体电路。可替代地，存储器和处理器可以被实现为单个集成半导体电路。处理器可以实施为一个或多个处理器。

如稍后将描述的，控制器300基于由通信装置100接收到的第一数据、由传感器装置200感测到的第二数据和第三数据来对车辆1的风险进行评分。

具体地，控制器300可以控制车辆1的显示器401、驱动装置402或警告装置403。

图2中所示的每个部件指的是软件部件和/或硬件部件，诸如现场可编程门阵列(FPGA)和专用集成电路(ASIC)。

图3示出了根据本发明的示例性实施例的与其他车辆通信的车辆1。

具体地，车辆1与其他车辆通信的方法可以为车辆到车辆(V2V)方法。车辆1可以通过以V2V方法与其他车辆通信来防止安全事故。同时，可以将用于防止车辆1的安全事故的可用V2V范围设置在车辆1与相邻车辆之间的安全距离内。

参考图3，车辆1可以使用V2V通信接收关于第一相邻车辆2的信息，并且当第一相邻车辆已经收集了关于第二相邻车辆3的信息时，收集关于第二相邻车辆3的信息。这使得车辆1能够尽可能多地获得关于相邻车辆的信息，并通过使用周围车辆的信息来更精确地对风险进行评分。

然而，该通信方法不限于V2V方法，还可以包括车辆与道路基础设施(V2I：车辆到基础设施)之间的通信，车辆与行人(V2P：车辆到行人)到游牧装置之间的通信。

图4为示出控制器300如何基于第一数据、第二数据和第三数据对风险评分并且将危险区通知给车辆1的使用者的流程图。

参考图4，车辆1的通信装置100向相邻车辆请求与该相邻车辆的自动驾驶功能和驾驶员辅助功能相关的第一数据，并从该相邻车辆获取第一数据。通信装置100将获取的第一数据发送至控制器300，并且控制器300通过通信装置100接收第一数据(301)。

传感器装置200感测与车辆1内的使用者的状态相关的第二数据和包括除第一数据之外的驾驶信息的第三数据。传感器装置200将第二数据和第三数据发送至控制器300，并且所述控制器接收第二数据和第三数据(302、303)。

控制器300基于接收到的第一数据、第二数据和第三数据，根据每个数据对风险进行分类(304)。

控制器300基于分类的风险确定风险得分(305)。

参考图5和图6详细描述对风险进行分类并确定风险的得分的具体示例。

控制器300将所确定的得分与预设值进行比较(306)。具体地，在本发明的示例性实施例中，当得分等于或大于预设值时，控制器300确定车辆1处于危险区中。否则，当所确定的得分小于预设值时，控制器300确定车辆1不在危险区中，并再次接收第一数据、第二数据和第三数据。

当基于第一数据、第二数据和第三数据确定的车辆风险的得分等于或大于预设值时，控制器300在显示器401上显示危险区或通过警告装置403向使用者发出警告(307)。

图5为示出控制器300基于第一数据确定车辆1的风险得分的过程的流程图。现在将描述控制器300基于第一数据确定车辆1的风险得分的过程。

控制器300通过通信装置100接收第一数据(311)。控制器300然后确定车辆1的相邻车辆是否具有完全自动驾驶功能(312)。当车辆1的相邻车辆具有完全自动驾驶功能时，控制器300基于相邻车辆的自动驾驶水平给出得分(317a)。

根据车辆1周围的车辆提供的自动驾驶功能的类型和程度，将风险分为五个阶段。具体地，当车辆1的相邻车辆设置有连接***并且相邻车辆能够在无需驾驶员干预的情况下到达目的地并在到达目的地之后停放车辆1时，控制器300将相邻车辆的自动驾驶分类为等级1，并将得分给到等级1。

预先设定给每个等级的得分，并且在上述情况下得分的值仅为示例。得分值可能会根据使用者的定义而有所不同。

如果车辆1的相邻车辆没有配备完全自动驾驶功能，则控制器300基于相邻车辆的自动驾驶功能确定自动驾驶的等级，并且基于预设标准向所确定的等级给予得分(313)。现在将描述基于一种标准确定风险得分的方法的一个示例，所述标准基于根据本发明的示例性实施例的车辆1的相邻车辆的自动驾驶功能来确定。

根据本发明的示例性实施例，由第一数据分类的另一车辆的自动驾驶等级可表示为1至5个等级。在这种情况下，由于周围车辆为如上所述的完全自动驾驶，因此省略了自动驾驶等级为级别5的情况。

自动驾驶的等级1可被定义为需要驾驶员的辅助的阶段。

具体地，当车辆1的相邻车辆的驾驶员在转向、加速和减速辅助时，控制器300将相邻车辆的自动驾驶等级确定为级别5，并向级别5给予5分的得分。

当车辆1的相邻车辆为全手动车辆时，控制器300可以给出级别5的对应于全手动驾驶的五分的得分。

自动驾驶的等级2可以被定义为车辆1的相邻车辆进行部分自动驾驶的阶段。

具体地，当车辆1的相邻车辆具有自动驾驶功能和智能巡航控制***或转向辅助***的组合功能，因而能够在保持与前方汽车的距离并保持车道行进但是相邻车辆的驾驶员需要注意周围的情况时，控制器300将相邻车辆的自动驾驶分类为等级4，并向级别4给予4分的得分。

自动驾驶等级3可以被定义为车辆1的相邻车辆进行有条件的自动驾驶的阶段。

具体地，当车辆1的相邻车辆配备有ADAS并因此能够在特定区域中自动行进，但相邻车辆的驾驶员需要对意外情况做准备时，控制器300将相邻车辆的自动驾驶分类为等级3，并向级别3给予3分的得分。

自动驾驶等级4可以被定义为车辆1的相邻车辆执行高级自动驾驶的阶段。

具体地，当车辆1的相邻车辆配备有激光雷达***，并且能够在特定的道路条件下执行所有的安全控制时，控制器300将相邻车辆的自动驾驶分类为级别2，并向级别2给予两分的得分。

预先设定对应于每个等级的得分，并且上述得分值仅仅为一个示例。例如，得分的分数可取决于使用者的定义而变化。

控制器300基于车辆1的相邻车辆的自动驾驶功能的信息确定车辆1的风险得分，并基于ADAS确定车辆1的风险得分(314、315)。

另一方面，当ADAS未配备在车辆1的相邻车辆中时，控制器300基于预定基准给出得分(317a)。

现在将描述控制器300基于车辆1的相邻车辆的ADAS根据预先设定的基准对风险进行评分的过程。

如上所述，ADAS包括HDA、LFA、SCC和FCA功能。驾驶员辅助功能不限于此，并且可以包括构成所述ADAS的其他各种驾驶员辅助功能。

在本发明的示例性实施例中，当在车辆1的相邻车辆中激活HDA时，控制器300可以向相邻车辆发出五分。否则，如果在车辆1的相邻车辆中未激活HDA，则控制器300可以向相邻车辆发出三分。当车辆1的相邻车辆通过全自动驾驶被驱动时，控制器300可以向相邻车辆发出零分。

在本发明的示例性实施例中，可以根据相邻车辆可以检测到的区域的范围将车辆1的相邻车辆的LFA功能设定为三个级别中的一个级别。

在本发明的示例性实施例中，当LFA功能处于级别1时，控制器300可以向车辆1的相邻车辆给予三分；当处于级别2时，给予两分；并且当处于级别3时，给予一分。另外，当车辆1的相邻车辆执行全自动驾驶时，由于执行全自动驾驶的相邻车辆构成车辆1的最低风险，因此控制器300可以向相邻车辆给予零分。另一方面，如果车辆1的相邻车辆未配备LFA，则控制器300可以向相邻车辆给予5分，因为风险最高。

然而，它们仅为预定得分的示例，并且得分间隔、值或权重可以根据驾驶员的偏好或使用者的定义而变化。

根据本发明的示例性实施例，针对车辆1的相邻车辆，SCC功能可以被设定为模式1至4中的一个模式。

具体地，根据本发明的示例性实施例，根据相邻车辆与相邻车辆前方的车辆之间的距离，将相邻车辆的SCC功能设定为模式1至4中的一个模式。可以估算，模式编号越低，前一辆车辆的相邻车辆之间的距离越短，并且风险越高。因此，控制器300可以为SCC的模式1分配三分，为SCC的模式2分配两分，并且为模式3或4分配一分。另外，当车辆1的相邻车辆执行完全自动驾驶时，控制器300可以估算车辆1的风险得分并将其给予零分。另一方面，当SCC未配备在车辆1的相邻车辆中时，控制器300确定车辆1处于最危险的状况，并且向车辆1给予5分作为风险得分。

然而，这仅仅是预定得分的示例，并且得分间隔、得分值或权重可以根据驾驶员的偏好或使用者的定义而变化。

控制器300根据车辆1的相邻车辆的ADAS功能来确定车辆1的风险得分，并且确定车辆1是否具有FCA功能以及车辆1是在加速还是在减速(步骤316)。

当控制器300确定车辆1不具有FCA功能并且没有加速或减速时，控制器300根据预设基准给出风险得分(317a)。

当控制器300确定车辆1具有FAC并且正在加速或减速时，控制器300基于车辆1是否具有FCA、车辆是在加速还是在减速以及车辆1的相邻车辆的行为，根据预定标准给出风险得分(317)。

具体地，根据本发明的示例性实施例，控制器300可以根据车辆1是否具有FCA以及车辆1的相邻车辆的行为来确定风险级别。

具体地，当车辆1配备有FCA(前方避撞)功能且正在加速时，控制器300可以向存在前方车辆的情况给予4分，而当车辆1后方存在车辆时，增加额外的1分。另外，当车辆1配备有FCA功能并且正在减速时，控制器300可以向车辆1后方存在车辆的情况给予4分，而在车辆1前方存在车辆时增加额外的1分。

另一方面，当车辆1未配备FCA功能并且正在加速时，控制器300可以向车辆1前方存在车辆的情况给予五分，而在车辆1后方存在车辆时增加额外的2分。此外，当车辆1未配备FCA功能并且正在减速时，控制器300可以在车辆1后方存在车辆时给予五分，而在车辆1前方存在车辆时增加额外的两分。然而，这仅仅是预定得分的示例，并且得分间隔、得分值或权重可以根据驾驶员的偏好或使用者的定义而变化。

控制器300基于第一数据确定风险得分，并且通过将所有确定的得分求和来根据第一数据确定风险得分(318)。

图6为示出基于第二数据和第三数据来确定车辆1的风险得分的方法的流程图。

参考图6，控制器300根据第一数据确定风险得分(321)，接收第二数据和第三数据(322)。

控制器300基于第二数据确定车辆1是否配备有DAW或DSW***(323)。

当车辆1配备有DAW或DSW***时，控制器300基于预设基准分配风险得分(323a)。

具体地，根据本发明的示例性实施例，DAW或DSW***可以基本上基于车辆1的驾驶员的不间断驾驶时间将风险分类为五个级别。例如，对于驾驶员的驾驶时间为1小时，风险可以被分类为级别1；对于驾驶时间为2小时，分类为级别2；对于3小时，分类为级别3；对于4小时，分类为级别4；并且对于5小时，分类为级别5。

另外，除了车辆1的驾驶员的驾驶时间之外，可以通过考虑车辆1的横向位置的变化、车辆1违反车道的程度、车辆1的转向角的变化来设定基于DAW或DSW***的风险级别。

因此，根据本发明的示例性实施例，控制器300基于由DAW或DSW***确定的驾驶员的状态来估算风险并对风险进行评分。

具体地，根据本发明的示例性实施例，基于DAW***，控制器300为驾驶员状态1分配1分；为驾驶员状态2分配1.5分；为驾驶员状态3分配2分；为驾驶员状态4分配2.5分；为驾驶员状态5分配10分。

然而，这仅仅是预定得分的示例，并且得分间隔、得分值或权重可以根据驾驶员的偏好或使用者的定义而改变。此外，DAW***可以与DSW***结合使用或互换使用。

控制器300根据第二数据确定车辆1的风险得分，并且进一步基于第三数据确定车辆1的风险得分(324、325和326)。

现在将描述根据本发明的示例性实施例的控制器300如何基于第三数据确定风险得分。

根据本发明的示例性实施例，控制器300还可以根据车辆1相对于相邻车辆的相对速度、相对距离或相邻车辆的预期行驶路径来确定风险，并对风险进行评分。

具体地，根据本发明的示例性实施例，控制器300针对-10kph或更高的相对速度分配零分；针对-10kph至-15kph的相对速度分配1分；针对-15kph至-20kph分配3分；针对-20kph至-25kph分配5分；针对-25kph至-30kph分配7分；或针对-30kph或更低的相对速度分配10分。

然而，这仅仅是预定得分的示例，并且得分间隔、得分值或权重可以根据驾驶员的偏好或使用者的定义而改变。

根据本发明的示例性实施例，控制器300可针对车辆1与相邻车辆之间的相对距离100m或更长距离分配-2分；针对100m分配-1分；针对80m分配1分；针对60m分配2.5分；针对40m分配4分；或针对20m分配5分。

然而，这仅仅是预定得分的示例，并且得分间隔、得分值或权重可以根据驾驶员的偏好或使用者的定义而改变。

根据本发明的示例性实施例，控制器300可以根据车辆1的相邻车辆的预期行驶路线来分配车辆1的风险得分，该风险得分在1至5分之间。基于相邻车辆的预期行驶路线的得分间隔、得分值或权重可能会根据驾驶员的偏好或使用者的定义而变化。

如上所述，当控制器300基于第一数据、第二数据和第三数据确定车辆1的风险得分时，控制器300将所确定的得分与预设值进行比较(327)。具体地，根据本发明的示例性实施例，当得分等于或大于预设值时，控制器300确定车辆1处于危险区中。否则，当所确定的得分小于预设值时，控制器300确定车辆1不在危险区中，并再次接收第一数据、第二数据和第三数据。

当基于第一数据、第二数据和第三数据确定的车辆1的风险得分等于或大于预设值时，控制器300在显示器401上显示危险区或向车辆1的使用者警告危险区(328)。

现在将描述控制器300在假定情况下对车辆1的风险进行评分的过程的示例。

具体地，根据本发明的示例性实施例，当控制器300通过分析第一数据而确定车辆1的相邻车辆处于手动驾驶状态时，控制器300将车辆1的风险得分分配为5分，并且当HDA不在相邻车辆中工作时，控制器300将风险得分分配为3分。根据本发明的示例性实施例，当控制器300分析第一数据并确定车辆1的相邻车辆未配备LFA功能或停用了LFA功能时，控制器300将风险得分分配为五分，并且当SCC功能处于模式3时，控制器300将风险得分分配为一分。根据本发明的示例性实施例，当控制器300分析第一数据并且确定车辆1配备有FCA功能并且正在减速并且存在前方车辆时，控制器300另外给予额外的1分。控制器300通过组合如上所述确定的所有风险得分来确定车辆1的总风险得分。在这种情况下，基于第一数据确定的车辆1的总风险得分为15分。

另外，根据本发明的示例性实施例，控制器300基于DAW***的阶段来设定权重，并且基于第一数据和第二数据将权重乘以基于第一数据确定的风险得分以获得车辆1的风险得分。例如，当在假定情况下基于第一数据的车辆1的风险得分为15分并且DAW***的阶段为4时，控制器300将DAW***的得分确定为2.5，并且将作为权重的得分乘以基于第一数据的车辆1的风险得分。因此，基于假定情况下的第一数据和第二数据的车辆1的风险得分被确定为37.5分。

另外，根据本发明的示例性实施例，控制器300通过将基于第三数据评估的得分与基于第一数据和第二数据确定的风险得分相加来确定最终得分。例如，在车辆1相对于相邻车辆的相对速度为-10kph时，基于第一数据和第二数据的风险得分为37.5分的情况下，控制器300分配0分；并且当车辆1和相邻车辆之间的相对距离为80m时，控制器300分配1分。此外，当假设基于相邻车辆的预期行驶路径的车辆1的风险得分为2分时，车辆1的总风险得分为40.5分。

然而，所公开的示例性实施例仅从假定的情况中得出，并且取决于车辆1的各种驾驶环境，可能存在不同的环境，并且取决于使用者的定义，还可能存在其他得分确定方法。

图7为示出根据本发明的示例性实施例的控制器300控制车辆从区域危险区逃离的过程的流程图。

参考图7，控制器300如上所述确定车辆1的风险得分(331)。当所确定的风险得分大于预定值时，控制器300在显示器401上显示危险区，或者通过警告装置403向车辆1的使用者警告该危险区(332、333)。否则，当确定的风险得分小于预定值时，控制器300继续评估车辆1的风险。

即使在控制器300在显示器401上显示危险区或者通过警告装置403向使用者警告该危险区之后，当使用者没有在预设时间段内操纵车辆1时，控制器300也可以将车辆1的驾驶模式改变为自动驾驶模式，并且控制驱动装置402以使车辆1从危险区逃离。

根据本发明的各种实施例，车辆间通信被车辆用来通过将车辆内部的使用者的状态和关于车辆周围环境的信息相结合来对车辆的风险进行评分，基于风险得分确定车辆是否处于危险中，从而确保使用者的安全。

此外，将车辆的风险评估为得分，并且当基于风险得分确定车辆处于危险中时，车辆可以警告车辆的使用者该车辆处于危险中并执行自动驾驶以摆脱危险状况。

可以添加或删除至少一个部件以对应于结合图1至7描述的***的功能。本领域技术人员将容易理解，可以基于***的性能或结构来改变***的部件的相互位置。

以上已经描述了本发明的示例性实施例。在上述示例性实施例中，一些部件可以被实施为“模块”。这里，术语“模块”意指但不限于执行某些任务的软件和/或硬件部件，诸如现场可编程门阵列(FPGA)或专用集成电路(ASIC)。模块可以有利地被配置成驻留在可寻址存储介质上，并被配置成在一个或多个处理器上执行。

因此，作为示例，模块可以包括部件，诸如软件部件、面向对象的软件部件、类别部件和任务部件、过程、功能、属性、程序、子程序、程序代码段、驱动程序、固件、微代码、电路、数据、数据库、数据结构、表格、数组和变量。在部件和模块中提供的操作可以组合成更少的部件和模块，或者进一步分成附加的部件和模块。另外，可以实施所述部件和模块使得它们执行装置中的一个或多个CPU。

尽管以上已经针对有限数量的实施例描述了本发明，但是受益于本发明的本领域技术人员将理解，可以设计出不脱离本文所公开的范围的其他实施例。因此，范围应仅由所附权利要求书限制。

Claims (16)

1.一种车辆，包括：

通信装置，配置为在所述车辆行驶时向相邻车辆请求与所述相邻车辆的自动驾驶相关的第一数据并且从所述相邻车辆接收所述第一数据；

传感器装置，配置为感测与所述车辆的使用者的状态相关的第二数据并检测与所述相邻车辆的驾驶信息相关的第三数据；以及

控制器，配置为基于所述第一数据、所述第二数据和所述第三数据根据第一预设标准将所述车辆的风险分类为多个等级，并基于分类的等级对所述风险进行评分。

2.根据权利要求1所述的车辆，其中，所述第一数据包括关于所述相邻车辆是否具有高速公路驾驶辅助功能、车道保持辅助功能、智能巡航功能和自动紧急制动功能中的至少一者的信息。

3.根据权利要求1所述的车辆，其中，所述控制器还被配置为基于所述第二数据向使用者发出警告。

4.根据权利要求1所述的车辆，其中，所述控制器被配置为：基于所述第三数据通过确定所述相邻车辆的相对速度和所述相邻车辆距所述车辆的相对距离中的至少一者来对所述车辆的风险进行评分，以及预测所述相邻车辆的预期行驶路径以对所述车辆的风险进行评分。

5.根据权利要求1所述的车辆，其中，所述控制器还被配置为：将所述车辆的评分风险与预设值进行比较，并且基于将所述车辆的评分风险与所述预设值进行比较的比较结果基于第二预设标准来确定所述车辆是否处于安全区、警告区和危险区中的至少一者中。

6.根据权利要求5所述的车辆，还包括转向装置和加减速装置中的至少一者，

其中，所述控制器被配置为基于确定所述车辆是否处于所述安全区、所述警告区和所述危险区中的至少一者中的确定结果并基于所述使用者的状态来控制所述驱动装置，以使所述车辆从危险区逃离。

7.根据权利要求1所述的装置，还包括：

指示所述车辆的风险的显示器；以及

警告装置，配置为基于所述风险而警告所述车辆的使用者，

其中，所述控制器被配置为控制所述显示器以向所述车辆的使用者显示危险区并且控制所述警告装置以基于评分结果给出警告，所述评分结果来自于基于分类的等级对所述风险进行的评分。

8.根据权利要求7所述的车辆，

其中，所述控制器被配置为基于所述评分结果来控制所述显示器以显示供所述使用者将所述车辆驾驶至安全区的指导。

9.一种车辆的控制方法，包括以下步骤：

向相邻车辆请求与所述相邻车辆的自动驾驶相关的第一数据，并从所述相邻车辆接收所述第一数据；

检测与所述车辆的使用者的状态相关的第二数据，并且检测与所述相邻车辆的驾驶信息相关的第三数据；以及

基于所述第一数据、所述第二数据和所述第三数据根据第一预设标准将所述车辆的风险分类为多个等级，并基于分类的等级对所述风险进行评分。

10.根据权利要求9所述的方法，

其中，所述第一数据包括关于所述相邻车辆是否具有高速公路驾驶辅助功能、车道保持辅助功能、智能巡航功能和自动紧急制动功能中的至少一者的信息。

11.根据权利要求9所述的方法，还包括以下步骤：

基于所述第二数据警告使用者。

12.根据权利要求9所述的方法，还包括以下步骤：

基于所述第三数据通过确定所述相邻车辆的相对速度和所述相邻车辆距所述车辆的相对距离中的至少一者来对所述车辆的风险进行评分；以及预测所述相邻车辆的预期行驶路径。

13.根据权利要求9所述的方法，还包括以下步骤：

将所述车辆的风险与预设值进行比较，并且基于将所述车辆的风险与预设值进行比较的比较结果基于第二预设标准来确定所述车辆是处于安全区中、处于警告区中还是处于危险区中。

14.根据权利要求13所述的方法，还包括以下步骤：

基于确定所述车辆是处于安全区中、处于警告区中还是处于危险区中的确定结果并基于所述使用者的状态来控制所述车辆从危险区逃离。

15.根据权利要求9所述的方法，还包括以下步骤：

显示所述车辆的危险；

基于所述风险而警告所述车辆的使用者；以及

基于评分结果显示所述危险区并向所述使用者警告所述危险区，所述评分结果来自于基于分类的等级对所述风险进行的评分。

16.根据权利要求15所述的方法，还包括以下步骤：

基于所述评分结果，为所述车辆的使用者显示将所述车辆驾驶至安全区的指导。

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