CN112997230A - 双重自适应碰撞避免*** - Google Patents

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J·格洛斯纳
S·D·安丘
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Abstract

一种车辆的防撞***和方法包括用于捕获与在车辆前方的第一车辆相关联的第一传感器数据的第一传感器装置、用于捕获与在车辆后方的第二车辆相关联的第二传感器数据的第二传感器装置和处理装置，该处理装置用于：基于所述第一传感器数据计算表征第一车辆的多个第一参数，基于所述第二传感器数据计算表征第二车辆的多个第二参数，响应于检测到第一车辆的制动事件，基于考虑多个所述第一参数中的至少一个和多个所述第二参数中的至少一个的规则，确定用于车辆的制动力，以及生成将所述制动力施加到该车辆的制动器的制动控制信号。

Description

双重自适应碰撞避免***
相关申请的交叉引用
本申请要求于2018年9月14日提交的美国临时申请62/731,112的优先权，其内容通过引用整体合并于此。
技术领域
本公开涉及机动车辆，尤其涉及一种用于机动车辆的双重自适应碰撞避免***。
背景技术
汽车可以配备有作为安全特征的碰撞避免***(称为防撞***)。防撞***可以与制动***协同工作，以防止碰撞或减轻碰撞的严重性。
附图说明
通过以下给出的详细描述和本公开的各个实施例的附图，将更全面地理解本公开。然而，不应将附图视为将本公开限制于特定实施例，而仅是为了解释和理解。
图1示出了根据本公开的实施方式的车辆防撞***。
图2示出了典型的停止距离的英国公路规范。
图3描绘了根据本公开的实施方式的用于计算防撞***的制动力的方法的流程图。
图5描绘了根据本公开的一个或多个方面进行操作的计算机***的框图。
具体实施方式
现代汽车可包括用于检测汽车周围环境的传感器***和连接至该传感器***的计算机***，该计算机***被配置为基于传感器数据来确定应施加于制动器的力量以避免碰撞，其中力可以自动生成而无需人工协助。传感器***可以包括多个传感器以收集关于环境的信息。传感器可以包括光检测和测距(Light Detection and Ranging,LiDAR)传感器、接近传感器、视频摄像机、全球定位***(GPS)传感器、运动传感器(例如，里程表)等。LiDAR传感器可以确定与LiDAR传感器相关联的参考点(例如，LiDAR的中心点)与环境中一定距离范围内的对象之间的距离。接近传感器是一种感应装置，无需物理接触即可检测附近对象的存在。接近传感器的示例包括雷达、多普勒传感器、光学传感器、声纳传感器、超声波传感器、磁传感器等。视频摄像机可以捕获周围环境的一系列时间编码图像。该图像可以包含与道路上的汽车周围的对象(例如，人类对象、其他车辆、标牌和障碍物)有关的信息。GPS传感器可以识别汽车的位置。运动传感器可以确定汽车的运动参数(例如，速度、距离等)。车载的计算机***可以包括处理装置，该处理装置被编程为从这些传感器接收信息，并且基于接收到的信息，计算将控制汽车避免碰撞的制动力。
许多现代车辆装备有防撞***。通常，这些***使用LiDAR传感器或接近传感器监视前面的车辆。车载计算机***可以分析传感器数据，计算本车辆与其他车辆之间的距离，并确定本车辆的速度/加速度以避免碰撞。有时，可以在车辆的前部和/或后部配备有多个传感器。目前，由前传感器捕获的信息和由后传感器捕获的信息被独立地和分别地处理。车载计算机***可以处理前传感器数据以避免在本车辆向前运动期间发生前部碰撞，并且处理后传感器数据以避免在本车辆向后运动期间发生后部碰撞。该车载计算机***无法以协同的方式同时处理前传感器数据和后传感器数据。
在某些情况下，汽车可能需要在制动事件中同时避免前部和后部碰撞，例如，前方车辆在高速公路上突然停车。一个常见的示例是在车道内依次向某个方向行驶的多辆车辆。例如，三辆车可以在高速公路的车道内依次行驶，其中，中间车辆可以跟着前方车辆并且在后方车辆的前面。在目前的防撞***中，中间车辆将仅监视到前方车辆的距离，以确保不与前方车辆发生碰撞。中间车辆将调整其速度并减速以达到避免与前方车辆碰撞的目的。制动时中间车辆的碰撞***未考虑后方车辆的位置和速度。
在高速公路上高速行驶的情况下，前方车辆可能被迫突然停车，以避免与前方车辆前方的对象(例如，穿过高速公路的鹿)发生碰撞。当在一系列车辆中时，既有前方车辆和中间车辆之间的向前的间隔，又有中间车辆和后方车辆之间的向后的间隔。响应于检测到即将发生的碰撞事件，中间车辆的操作者的冲动反应是施加最大的制动以避免撞向前方车辆。保险政策可能鼓励了这种行为，因为保险政策规定了被追尾的驾驶员没有过错，因此没有责任。因此，大多数驾驶员仅试图避免撞到他们前面的车辆而无视他们后面的车辆。这可能使他们容易受到后部碰撞。
为了克服目前防撞***的上述缺陷和其他缺陷，本公开的实施方式可以提供一种用于车辆的改进的防撞***，包括前向传感器***和后向传感器***以测量前方车辆和后方车辆相对于本车辆的相对速度，并计算前方车辆和本车辆之间的第一距离以及本车辆和后方车辆之间的第二距离。因此，取代以避免前部碰撞为单一目而使用最大的力来制动，防撞***可以根据测得的前后车的相对速度和到前后车的距离，以尽量避免前端和后端碰撞。如果防撞***确定存在足够的距离以允许避免后端碰撞，则可以在制动力足以避免前端碰撞的条件下自适应地减小制动力以避免后端碰撞，因此，以协同的方式避免了前端碰撞和后端碰撞。在某些情况下，防撞***甚至可以确定，在加速不会引起前端碰撞的条件下，为避免发生后端碰撞，必须对本车进行加速。
图1示出了根据本公开的实施方式的车辆防撞***100。防撞***100可以是车载的计算机***，其执行与车辆的驾驶相关联的计算。参考图1，防撞***100可以包括处理装置102、存储器装置104、模数转换器(ADC)106、以及前端传感器108和后端传感器110。处理装置102可以是硬件处理器，例如，中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)或可编程以执行计算的合适的硬件处理装置。处理装置102可以被编程以执行与操作车辆有关的不同任务。
防撞***100还可以包括存储器装置104以存储数据和/或可由处理装置102执行的可执行代码。存储器装置104可以是任何合适的硬件存储，例如，随机存取存储器(RAM)装置、硬盘和/或云存储。在一个实施方式中，防撞***100可以包括用于收集关于车辆前方环境的信息的前端传感器108以及用于收集关于车辆后方环境的信息的后端传感器110。传感器108、110可以包括一个或多个LiDAR传感器、一个或多个接近传感器、一个或多个视频摄像机、一个或多个GPS传感器以及一个或多个运动传感器。一个或多个LiDAR传感器可以朝向自动驾驶车辆的前方、后方和/或侧面设置。因此，一个或多个LiDAR传感器可以检测所有方向上的对象(例如，其他车辆和行人)。类似地，一个或多个视频摄像机可以朝向自动驾驶车辆的前方，后方和/或侧面设置。因此，一个或多个视频摄像机还可以捕获所有方向上的对象的图像，包括来自前方或后方的对象。
传感器108、110可以捕获周围环境的信息。该信息可以为模拟信号的形式。防撞***100还可以包括一个或多个模数转换器(ADC)106，以将从传感器106接收的模拟信号转换成数字信号，该数字信号作为数据值存储在存储器装置104中。数据值可以输入到由处理装置102执行的程序。
处理装置102可以执行制动力计算器112，以基于前端传感器数据和后端传感器数据来计算制动力函数。制动力函数可以是作为时间的函数而应用于制动器的制动力的大小。制动控制组件(未示出)可以将计算出的制动力施加至前后制动器，并控制加速度(或减速度)，从而控制车辆的速度。
车辆可根据运动学原理移动。因此，当在高速公路上行驶时，每个车辆可以与一组运动学参数相关联，该运动学参数包括速度(v)，加速度(a)和距离(d)，其中加速度可以包括车速的增加速度或车速的降低速度，以及距离可以是两个时间点之间行驶的距离。可以通过施加到车辆的力和车辆的质量的组合来确定加速度(以及由此的车速变化)。这些力可以包括由发动机产生的驱动力，由制动器产生的制动力以及由路面在轮胎上产生的摩擦力。处理装置102可以通过沿车辆行驶方向对车辆质量应用不同的力的组合来计算该组运动学参数(例如，通过在行驶期间从驱动力中减去摩擦力，或通过在制动期间将制动力和摩擦力相结合)。附录A包含了控制制动和车辆停止的牛顿定律的描述。
如附录A所示，为了使车辆完全停止，施加在车辆上的组合力需要使得车辆减速。有许多因素影响所施加的使车辆停止的减速力。基于运动方程，车辆的质量(称为车辆参数)是影响加速度计算的因素。影响施加在车辆上的力的因素可以包括路面状况(潮湿与干燥道路、空气阻力等)、车辆的重量(根据质量计算)、轮胎的磨损、制动时的纵向重量转移、和对车轮的制动力。这些因素的不同组合可能导致可基于这些因素计算的停止距离的不同。
车辆在停止事件的发生和完全停止之间可以行驶的距离可以包括反应距离和制动距离。反应距离是车辆在停止事件发生和操作员激活制动器之间已行驶的距离。因此，反应距离与普通操作员的反应时间有关。制动距离是车辆在制动激活和完全停止之间行驶的距离。因此，施加到制动器的制动力可以确定制动距离。图2示出了典型的停止距离的英国公路规范。该距离是所有车辆类别的平均值。如图2所示，反应距离和制动距离可以与车辆的速度成比例。速度越高，反应距离和制动距离越长。如上所述，实际制动力可能会由于许多因素而显著地变化。对于车速100km/小时的1000kg的车辆，现代高性能车辆可具有少于30米的停车距离。这提供了12.9千牛顿下两倍以上的制动力。考虑到不同的重量和制动技术，预计不同车辆的停止距离可能会相差10米的倍数。
本公开的实施方式可以包括车辆的防撞***。防撞***可以包括前端传感器和后端传感器。前端传感器可以包括：第一视频摄像机以捕获本车辆前方的车辆的图像，以及第一LiDAR传感器以测量前方车辆相对于本车辆的距离和相对速度。类似地，后端传感器可以包括：第二视频摄像机以捕获本车辆后方的车辆的图像，以及第二LiDAR传感器以测量后方车辆相对于本车辆的距离和相对速度。基于捕获的图像以及计算出的距离和相对速度，处理装置102可以基于一组规则来执行制动力计算器112。在一个实施方式中，该规则可以包括假设前方车辆和后方车辆都减速至停止，生成制动力从而使本车辆在距前方车辆和后方车辆相等的距离处停止。在另一实施方式中，该规则可以包括生成制动力以使本车辆在距前方车辆和后方车辆中较重的车辆较远处停止，以允许对较重车辆有更大的容忍度，其中，车辆的重量可以基于捕获的图像来确定。
图3描绘了根据本公开的实施方式的用于计算防撞***的制动力的方法300的流程图。方法300可以由处理装置执行，该处理装置可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑)、计算机可读指令(例如，在通用计算机***或专用机器上运行)或两者的组合。方法300及其各个单独的功能、例程、子例程或操作可以由执行该方法的处理装置的一个或多个处理器来执行。在某些实施方式中，方法300可以由单个处理线程执行。备选地，方法300可以由两个或更多个处理线程执行，每个线程执行该方法的一个或多个单独的功能、例程、子例程或操作。
为了简化说明，将本公开的方法描绘和描述为一系列动作。然而，根据本公开的动作可以以各种顺序和/或同时发生，并且具有本文未呈现和描述的其他动作。此外，可能不需要所有示出的动作来实现根据所公开的主题的方法。另外，本领域技术人员将理解并认识到，所述方法可替代地经由状态图或事件被表示为一系列相互关联的状态。另外，应当理解，在本说明书中公开的方法能够被存储在制品上，以便于将这样的方法传输和转移到计算装置。本文所使用的术语“制品”旨在涵盖可从任何计算机可读装置或存储介质访问的计算机程序。在一个实施方式中，方法300可以由如图1所示执行制动力计算器112的处理装置302执行。
参照图3，在302处，处理装置102可以基于传感器数据确定前方车辆和后方车辆的运动学参数。传感器数据可包括LiDAR数据，而运动学参数可以包括本车辆与前部车辆之间的相对距离和相对速度，以及本车辆与后方车辆之间的相对距离和相对速度或在离散时间点(例如，以恒定的采样率)的相对距离和相对速度。距离和相对速度可以作为时间的函数而被连续测量。基于前后车辆的相对距离和速度以及本车辆的速度，处理装置102可以计算前后车辆的变化速率(加速度或减速度)。在一个实施方式中，可以使用牛顿运动原理来实现变化速率的计算。在另一实施方式中，可以使用其他手段来确定变化速率，例如，已经基于历史情况被训练的机器学习模型(例如，神经网络模型)来确定变化速率。
在304处，处理装置102可以确定前方车辆是否正在制动。在一个实施方式中，为了确定前方车辆是否正在制动，处理装置102可以基于前传感器数据来计算与前方车辆相关联的运动学参数的估计值。运动学参数包括前方车辆的加速度参数。例如，如果加速度参数指示从正常驾驶到减速的变化，则处理装置102可以确定前方车辆正在制动，或者如果前方车辆保持其速度(或处于加速状态)，则处理装置102可以确定前方车辆不在制动。响应于确定不存在制动，处理装置102可以在302处重复该计算。
在306处，响应于确定前方车辆正在制动，处理装置102可以确定前方车辆的车辆参数和后方车辆的车辆参数是否可用。车辆参数可以包括车辆的品牌和型号以及车辆的估计重量。这些参数可能先前已经被估计并存储在存储器装置104中。在操作期间，由于车道改变，前方车辆和后方车辆可能会不时改变。因此，处理装置102可以首先确定前方车辆(或后方车辆)是否已经改变。处理装置102可以基于由视频摄像机捕获的图像来进行该确定。例如，处理装置102可以执行图像识别以确定与前方车辆和后方车辆的车牌相对应的区域，并确定车牌上的符号(例如，字符、数字和徽标)。处理装置可以基于识别出的前方车辆的车牌上的符号或后方车辆上的符号来确定前方车辆或后方车辆是否已经改变。可替代地，处理装置102可以确定所捕获的视频图像中的区域，并且在没有符号识别的情况下，基于该区域中的像素值来确定前方车辆或后方车辆是否已经改变。例如，处理装置102可以执行图像匹配(例如，使用图像相关或基于神经网络的匹配算法)，以确定是否存在车牌的变化或前方车辆或后方车辆的变化。这样，本车辆的处理装置102可以基于视频图像不断地确定车辆参数，并且将前方车辆和后方车辆的车辆参数存储在存储装置中，例如存储器装置104。
如果车辆参数不可用(例如，由于新的前方车辆或新的后方车辆)，则在308处，处理装置102可以计算前方车辆和后方车辆的车辆参数的估计值。在一个实施方式中，处理装置可以基于由本车辆上配备的前视频摄像机和后视频摄像机捕获的图像来计算车辆参数的估计值。制动力计算器112可以包括对象识别组件(未示出)，该对象识别组件可以基于前后车辆的图像来确定前后车辆的品牌和型号。此外，对象识别组件可以可选地识别车辆中的乘坐者数量，以进一步完善车辆参数的估计值。
该对象识别组件可以使用神经网络或任何合适的图像分析方法来实现。基于所识别的前后车辆的品牌和型号，以及可选地，这些车辆上的乘坐者的估计数量，处理装置102可以确定车辆参数。在一个实施方式中，处理装置102可以通过查找存储了不同品牌和型号的车辆的重量的表来确定前方车辆和后方车辆的重量。处理装置102可以基于人类对象的平均重量来确定乘坐者的重量的估计值。在计算出车辆参数的估计值之后，处理装置102可以将估计值存储在存储装置中以供将来使用。
在另一实施方式中，对象识别组件可以确定这些车辆的类别，而不是识别前方车辆和后方车辆的品牌和型号。这些类别可以包括紧凑型、小型、中型、全尺寸和卡车。处理装置102可以基于类别使用相应类别的平均重量来计算车辆参数的估计值。
如果在存储装置中可获得车辆参数，则在310处，处理装置102可以基于所计算的运动学参数和车辆参数来计算制动力。基于前后车辆的运动学参数和车辆参数，处理装置102可以根据规则计算制动力以避免与前后车辆都发生碰撞。在一个实施方式中，该规则可以包括对前方车辆和后方车辆的考虑。例如，该规则可以包括计算作为时间的函数的制动力，以使得本车辆在前方车辆和后方车辆也都停止时在与距它们的距离基本相等处停车。该规则还可以包括计算作为时间的函数的制动力，以使得本车辆停止在这样的点处：其距前方车辆的距离和距后方车辆的距离被确定为前方车辆和后方车辆的估计重量的函数。例如，本车辆可以在更远离前后车辆中较重的车辆而更靠近前后车辆中的较轻的车辆的点处停止。制动力可以是时间的函数，其随着时间更新直到本车辆完全停止。制动力可以产生适当的加速、维持速度(不加速)或减速，从而同时避免前后碰撞。在一个实施方式中，制动力可以使本车辆在变化的操作状态下移动，例如，降低减速速率、不减速或加速、从没有减速或加速增加减速速率、降低减速速率、停止。状态可能会更改，直到达到规则指定的停止点为止。因此，为达到停止点，施加到车辆的制动力是基于前后传感器数据动态地计算和改变的。
在312处，处理装置102可以基于计算出的制动力来生成制动控制信号。制动控制信号可以在没有人工干预的情况下控制本车辆的制动，以同时避免前后碰撞。
图5描绘了根据本公开的一个或多个方面进行操作的计算机***的框图。在各种说明性示例中，计算机***500可以是图1的防撞***100。
在某些实施方式中，计算机***500可以被连接(例如，经由诸如局域网(LAN)、内联网、外联网或因特网之类的网络)到其他计算机***。计算机***500可以在客户机-服务器环境中以服务器或客户机计算机的身份操作，或者可以在对等或分布式网络环境中充当对等计算机。计算机***500可以由个人计算机(PC)、平板电脑、机顶盒(STB)、个人数字助理(PDA)、蜂窝电话、Web设备、服务器、网络路由器、交换机或网桥、或能够执行一组指令(顺序指令或其他指令)的任何装置来提供，这些指令指定了该装置要采取的动作。此外，术语“计算机”应包括单独或共同执行一组(或多组)指令以执行本文所述的任何一个或多个方法的计算机的任何集合。
在另一方面，计算机***500可以包括处理装置502、易失性存储器504(例如，随机存取存储器(RAM))、非易失性存储器506(例如，只读存储器(ROM)或电可擦除可编程ROM(EEPROM))和数据存储装置516，它们可以经由总线508相互通信。
处理装置502可以由一个或多个处理器提供，例如，通用处理器(例如，复杂指令集计算(CISC)微处理器、精简指令集计算(RISC)微处理器、非常长指令字(VLIW)微处理器、可变长度向量(VLV)微处理器，实现其他类型的指令集的微处理器、或实现多种类型的指令集组合的微处理器)或专用处理器(例如，专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)或网络处理器)。
计算机***500可以进一步包括网络接口装置522。计算机***500还可以包括视频显示单元510(例如，LCD)、字母数字输入装置512(例如，键盘)，光标控制装置514(例如鼠标)和信号生成装置520。
数据存储装置516可以包括非暂时性计算机可读存储介质524，其上可以存储指令526，该指令526编码本文描述的方法或功能中的任何一个或多个，包括用于实现方法300的图1的制动力计算器112的指令。
在由计算机***500执行期间，指令526也可以全部或部分地驻留在易失性存储器504中和/或处理装置502中，因此，易失性存储器504和处理装置502也可以构成机器可读存储介质。
尽管在说明性示例中将计算机可读存储介质524显示为单个介质，但是术语“计算机可读存储介质”应包括单个介质或多个介质(例如，集中式或分布式数据库和/或关联的缓存和服务器)，用于存储一组或多组可执行指令。术语“计算机可读存储介质”还应包括能够存储或编码一组指令以供计算机执行的任何有形介质，使计算机执行本文所述的任何一个或多个方法。术语“计算机可读存储介质”应包括但不限于固态存储器，光学介质和磁性介质。
本文描述的方法、组件和特征可以由分立的硬件组件来实现，或者可以被集成在诸如ASIC、FPGA、DSP或类似装置的其他硬件组件的功能中。另外，该方法、组件和特征可以由硬件装置内的固件模块或功能电路来实现。此外，可以在硬件装置和计算机程序组件的任何组合中或在计算机程序中实现该方法、组件和特征。
除非另有明确说明，否则诸如“接收”、“关联”、“确定”、“更新”等是指由计算机***执行或实现的动作和过程，这些动作和过程将表示为计算机***寄存器和存储器中的物理(电子)量的数据，操纵和转换为类似地表示为计算机***存储器或寄存器或其他此类信息存储、传输或显示装置中的物理量的其他数据。并且，如本文中所使用的，术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等是指用于区分不同元素的标签，并且可以不具有根据其数字名称的序数含义。
本文描述的示例还涉及用于执行本文描述的方法的设备。该设备可以被特别构造用于执行本文描述的方法，或者它可以包括由存储在计算机***中的计算机程序选择性地编程的通用计算机***。这样的计算机程序可以被存储在计算机可读的有形存储介质中。
本文描述的方法和说明性示例与任何特定计算机或其他设备没有固有的关联。根据本文描述的教导，可以使用各种通用***，或者可以证明构造更专用的设备来执行方法300和/或其各个功能、例程、子例程或操作中的每一个是方便的。在上面的描述中阐述了用于各种这些***的结构的示例。
以上描述旨在为说明性的，而不是限制性的。尽管已经参考特定的说明性示例和实施方式描述了本公开，但是将认识到，本公开不限于所描述的示例和实施方式。本公开的范围应参考所附权利要求书以及权利要求书所赋予的等效物的全部范围来确定。
附录A
表1显示了控制制动和停止的牛顿物理学基本定律。
表1
Figure BDA0003059733430000111
Figure BDA0003059733430000121

Claims (20)

1.一种车辆的防撞***，包括：
第一传感器装置，用于捕获与在所述车辆前方的第一车辆相关联的第一传感器数据；
第二传感器装置，用于捕获与在所述车辆后方的第二车辆相关联的第二传感器数据；以及
通信地耦合到所述第一传感器装置和所述第二传感器装置的处理装置，用于：
基于所述第一传感器数据，计算表征所述第一车辆的多个第一参数；
基于所述第二传感器数据，计算表征所述第二车辆的多个第二参数；
响应于检测到所述第一车辆的制动事件，基于考虑所述多个第一参数中的至少一个和所述多个第二参数中的至少一个的规则，确定用于所述车辆的制动力；以及
生成将所述制动力施加到所述车辆的制动器的制动控制信号。
2.根据权利要求1所述的防撞***，其中，所述第一传感器装置包括第一LiDAR传感器、第一接近传感器、第一视频摄像机、第一全球定位***(GPS)、或第一运动传感器中的至少一个，以及其中所述第二传感器装置包括第二LiDAR传感器、第二接近传感器、第二视频摄像机、第二全球定位***(GPS)中的至少一个。
3.根据权利要求1或2中任一项所述的防撞***，其中，所述第一传感器数据包括以下至少之一：
多个第一距离值，其表示在第一多个时间点所述车辆与所述第一车辆之间的距离，或者
在第二多个时间点捕获的所述第一车辆的多个第一图像，以及其中，第一传感器数据包括以下至少之一：
多个第二距离值，其表示在第三多个时间点所述车辆与所述第二车辆之间的距离，或者
在第四多个时间点捕获的所述第二车辆的多个第二图像。
4.根据权利要求3所述的防撞***，其中，为基于所述第一传感器数据计算表征所述第一车辆的多个第一参数，所述处理装置基于所述多个第一距离值和所述多个第一图像，计算表征所述第一车辆的多个第一运动学参数，以及
其中为基于第二传感器数据计算表征所述第二车辆的多个第二参数，所述处理装置基于所述多个第二距离值和所述多个第二图像，计算表征所述第二车辆的多个第二运动学参数。
5.根据权利要求4所述的防撞***，其中，表征所述第一车辆的所述多个第一运动学参数包括第一速度参数、第一加速度参数或第一重量参数中的至少一个，以及其中，表征所述第二车辆的所述多个第二运动学参数包括第二速度参数、第二加速度参数或第二重量参数中的至少一个。
6.根据权利要求5所述的防撞***，其中，检测所述第一车辆的制动事件包括检测所述第一速度参数或所述第一加速度参数中的至少一个的变化。
7.根据权利要求5所述的防撞***，其中，响应于检测到所述第一车辆的制动事件，基于考虑所述多个第一参数中的至少一个和所述多个第二参数中的至少一个的规则来确定车辆的制动力，所述处理装置用于：
基于考虑表征所述第一车辆的所述多个第一运动学参数和表征所述第二车辆的所述多个第二运动学参数的规则，确定作为时间的函数的制动力以将所述车辆停在停止点处。
8.根据权利要求7所述的防撞***，其中，所述处理装置用于：
确定在存储装置中表征所述第一车辆的所述多个第一参数是否可用；
响应于确定在所述存储装置中表征所述第一车辆的所述多个第一参数可用，从所述存储装置中获取所述多个第一参数；
响应于确定在所述存储装置中表征所述第一车辆的所述多个第一参数不可用，基于所述第一传感器数据确定所述多个第一参数，其中所述处理装置基于所述多个第一图像确定所述第一车辆的型号和所述第一车辆中的乘坐者的数量；以及根据所述第一车辆的型号和所述第一车辆中的乘坐者的数量，确定所述第一重量参数。
9.根据权利要求7所述的防撞***，其中，所述处理装置用于：
确定在存储装置中表征所述第二车辆的所述多个第二参数是否可用；
响应于确定在所述存储装置中表征所述第二车辆的所述多个第二参数可用，从所述存储装置中获取所述多个第二参数；
响应于确定在所述存储装置中表征所述第二车辆的所述多个第二参数不可用，基于所述第二传感器数据确定所述多个第二参数，其中所述处理装置基于所述多个第二图像确定所述第二车辆的型号和所述第二车辆中的乘坐者的数量；以及根据所述第二车辆的型号和所述第二车辆中的乘坐者的数量，确定所述第二重量参数。
10.根据权利要求7所述的防撞***，其中，所述规则包括第一规则和第二规则，其中第一规则为当所述第一车辆和所述第二车辆都停止时，在具有到所述第一车辆和所述第二车辆相等距离的停止点处停止本车辆，第二规则为在具有到所述第一车辆的第一距离和到所述第二车辆的第二距离的停止点处停止本车辆，其中所述第一距离与所述第二距离之比匹配所述第一辆车的估计的第一重量与所述第二辆车的估计的重量之比。
11.一种用于操作车辆的防撞***的方法，包括：
由处理装置接收与在所述车辆前方的第一车辆相关联的第一传感器数据，所述第一传感器数据由通信地耦合到所述处理装置的第一传感器装置捕获；
由处理装置接收与在所述车辆后方的第二车辆相关联的第二传感器数据，所述第二传感器数据由通信地耦合到所述处理装置的第二传感器装置捕获；
由所述处理装置基于所述第一传感器数据计算表征所述第一车辆的多个第一参数；
由所述处理装置基于所述第二传感器数据计算表征所述第二车辆的多个第二参数；
响应于检测到所述第一车辆的制动事件，基于考虑所述多个第一参数中的至少一个和所述多个第二参数中的至少一个的规则来确定用于所述车辆的制动力；以及
生成将所述制动力施加到所述车辆的制动器的制动控制信号。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述第一传感器装置包括第一LiDAR传感器、第一接近传感器、第一视频摄像机、第一全球定位***(GPS)、或第一运动传感器中的至少一个，以及其中所述第二传感器装置包括第二LiDAR传感器、第二接近传感器、第二视频摄像机、第二全球定位***(GPS)中的至少一个。
13.根据权利要求11或12中的任一项所述的方法，其中，所述第一传感器数据包括以下至少之一：
多个第一距离值，其表示在第一多个时间点所述车辆与所述第一车辆之间的距离，或者
在第二多个时间点捕获的所述第一车辆的多个第一图像，以及其中，第一传感器数据包括以下至少之一：
多个第二距离值，其表示在第三多个时间点所述车辆与所述第二车辆之间的距离，或者
在第四多个时间点捕获的所述第二车辆的多个第二图像。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，由所述处理装置基于所述第一传感器数据计算表征所述第一车辆的多个第一参数包括：基于所述多个第一距离值和所述多个第一图像，计算表征所述第一车辆的多个第一运动学参数，以及
其中由所述处理装置基于所述第二传感器数据计算表征所述第二车辆的多个第二参数包括：基于所述多个第二距离值和所述多个第二图像，计算表征第二车辆的多个第二运动学参数。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，表征所述第一车辆的所述多个第一运动学参数包括第一速度参数、第一加速度参数或第一重量参数中的至少一个，以及其中，表征所述第二车辆的所述多个第二运动学参数包括第二速度参数、第二加速度参数或第二重量参数中的至少一个。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，检测所述第一车辆的制动事件包括检测所述第一速度参数或所述第一加速度参数中的至少一个的变化。
17.根据权利要求15所述的方法，其中，响应于检测到所述第一车辆的制动事件，基于考虑所述多个第一参数中的至少一个和所述多个第二参数中的至少一个的规则来确定用于所述车辆的制动力，还包括基于考虑表征所述第一车辆的所述多个第一运动学参数和表征所述第二车辆的所述多个第二运动学参数的规则，确定作为时间的函数的制动力以将所述车辆停在停止点处。
18.根据权利要求17所述的方法，其中，所述规则包括第一规则和第二规则，其中第一规则为当所述第一车辆和所述第二车辆都停止时，在具有到所述第一车辆和所述第二车辆相等距离的停止点处停止本车辆，第二规则为在具有到所述第一车辆的第一距离和到所述第二车辆的第二距离的停止点处停止本车辆，其中所述第一距离与所述第二距离之比匹配所述第一辆车的估计的第一重量与所述第二辆车的估计的重量之比。
19.一种非暂时性机器可读存储介质，其存储指令，该指令在被执行时使处理装置执行车辆的防撞***的操作，包括：
由所述处理装置接收与在所述车辆前方的第一车辆相关联的第一传感器数据，所述第一传感器数据由通信地耦合到所述处理装置的第一传感器装置捕获；
由处理装置接收与在所述车辆后方的第二车辆相关联的第二传感器数据，所述第二传感器数据由通信地耦合到所述处理装置的第二传感器装置捕获；
由所述处理装置基于所述第一传感器数据计算表征所述第一车辆的多个第一参数；
由所述处理装置基于所述第二传感器数据计算表征所述第二车辆的多个第二参数；
响应于检测到所述第一车辆的制动事件，基于考虑所述多个第一参数中的至少一个和所述多个第二参数中的至少一个的规则来确定用于所述车辆的制动力；以及
生成将所述制动力施加到所述车辆的制动器的制动控制信号。
20.根据权利要求19所述的非暂时性机器可读存储介质，其中，所述第一传感器装置包括第一LiDAR传感器、第一接近传感器、第一视频摄像机、第一全球定位***(GPS)、或第一运动传感器中的至少一个，以及其中所述第二传感器装置包括第二LiDAR传感器、第二接近传感器、第二视频摄像机、第二全球定位***(GPS)中的至少一个。
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