CN114379574A - 用于车辆的对象提醒设备、***和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种用于车辆的对象提醒设备、***和方法。所述对象提醒设备包括:获取模块,配置成获取本车周围对象的对象信息以及交规信息,所述交规信息包含与本车位置和对象位置相关联的交通规则;处理模块,配置成基于所述对象信息和所述交规信息判断:(1)对象的当前状态是否违反所述交通规则;(2)对象与本车交汇时的状态是否违反所述交通规则;(3)对象是否对本车构成潜在危险性;并且,在以上至少一项判断的结果为肯定的情况下,生成提醒指令;以及输出模块,配置成向本车内的人机交互设备或者本车的自动驾驶控制单元输出所述提醒指令。
Description
技术领域
本发明主要涉及车辆驾驶辅助的技术领域,尤其涉及一种用于车辆的对象提醒设备、***和方法,还涉及一种相应的机器可读存储介质。
背景技术
驾驶员辅助***可以使得驾驶员洞察和了解车辆周围情况,从而帮助驾驶员识别危险的行驶状况。现有的驾驶员辅助***通常设置成探测车辆周围的对象信息,并将探测到对象信息告知驾驶员,以便帮助驾驶员获知车辆周围的对象情况。
但是,随着驾驶员辅助***的关联传感器的种类越来越多,并且随着车端与路端和云端的互联互通越来越发达,在车端可以获得的来自关联传感器、路端和云端的对象信息也越来越多,在将所获取的对象信息全部告知驾驶员的情况下,驾驶员会迷茫在海量的对象信息中。
由此可见,现有的驾驶员辅助方案存在着驾驶员无法在短时间内基于大量的对象信息区分哪些对象具备危害性,哪些对象不具备危害性的缺陷。这样,尤其是在高速公路、十字路口这样需要驾驶员对潜在危险对象作出快速反应的交通场景下,驾驶员的注意力可能正被并非紧急的对象信息分散,而忽略了十分紧急并需要驾驶迅速响应的对象信息,由此引发交通事故。
发明内容
鉴于现有技术中的上述问题,根据本发明第一方面的实施例,提供了一种用于车辆的对象提醒设备,包括:获取模块,配置成获取本车周围对象的对象信息以及交规信息,所述交规信息包含与本车位置和对象位置相关联的交通规则;处理模块,配置成基于所述对象信息和所述交规信息判断:(1)对象的当前状态是否违反所述交通规则;(2)对象与本车交汇时的状态是否违反所述交通规则;(3)对象是否对本车构成潜在危险性;并且,在以上至少一项判断的结果为肯定的情况下,生成提醒指令;以及输出模块,配置成向本车内的人机交互设备输出所述提醒指令,以便触发所述人机交互设备向驾驶员发出对象提醒;或者,向本车的自动驾驶控制单元输出所述提醒指令,以便自动驾驶控制单元根据所述提醒指令执行自动驾驶。
根据本发明第二方面的实施例,提供了一种用于车辆的对象提醒***,包括:如上所述的车辆提醒设备,构造成基于本车周围对象的对象信息以及与本车位置和对象位置相关联的交规信息执行对象信息过滤,并基于过滤出的对象信息生成提醒指令;人机交互设备,构造成与所述车辆提醒设备通信连接,在本车处于人类驾驶员驾驶的模式时,响应于接收到所述提醒指令,向驾驶员发出对象提醒;以及自动驾驶控制单元,构造成与所述车辆提醒设备通信连接,在本车处于自动驾驶的模式时,响应于接收到所述提醒指令,根据所述提醒指令执行自动驾驶操控。
根据本发明第三方面的实施例,提供了一种用于车辆的对象提醒方法,可选地,所述方法由如上所述对象提醒设备和/或如上所述的对象***执行,所述方法包括:获取本车周围对象的对象信息以及交规信息,所述交规信息包含与本车位置和对象位置相关联的交通规则;基于所述对象信息和所述交规信息判断:(1)对象的当前状态是否违反所述交通规则;(2)对象与本车交汇时的状态是否违反所述交通规则;(3)对象是否对本车构成潜在危险性;在以上至少一项判断的结果为肯定的情况下,生成提醒指令;以及向本车内的人机交互设备输出所述提醒指令,以便所述人机交互设备向驾驶员发出对象提醒;或者,向本车的自动驾驶控制单元输出所述提醒指令,以便自动驾驶控制单元根据所述提醒指令进行操控。
根据本发明第四方面的实施例,提供了一种机器可读存储介质,其存储有可执行指令,所述指令当被执行时使得处理器执行如上所述的对象提醒方法。
附图说明
从结合附图的以下详细说明中,将会使本发明的技术方案更加清楚。可以理解的是,这些附图仅用于说明的目的,而并非意在对本发明的保护范围进行限制。
图1是可以在其中实施本发明的一些实施方式的示例性环境。
图2是根据本发明的一可行实施方式的用于车辆的对象提醒***的示意性框图。
图3示意性示出了根据本发明的一可行实施方式的对象提醒过程。
图4是根据本发明的一可行实施方式的用于车辆的对象提醒方法的流程图。
具体实施方式
现有的驾驶辅助***通常设置成将可以获取到的对象信息全部推送给车辆驾驶员,这样存在对驾驶员过渡打扰以及造成困惑的问题。鉴于此,本发明提出了一种用于车辆的对象提醒方案,其能够结合适用于当前场景的交通规则对获得的对象信息进行过滤,以过滤出违反交通规则以及危险程度高的对象的对象信息,并将过滤出的对象信息输出给驾驶员或自动驾驶控制单元,以便实现精准的对象提醒的功能。
本发明还提供这样的控制逻辑,即,根据对象对本车的危险程度、对象的当前状态以及与本车相汇时的状态违反交通规则的情况下,确定出对象的风险等级,从而确定与风险等级相应的提醒策略,例如,人机交互设备的提醒方式或者自动驾驶的操控策略与风险等级相适应。由此,在风险等级高(即,对象属于高风险对象)的情况下,给出强烈的响应;而在风险等级低(即,对象属于低风险对象)的情况下,给出温和的响应,提高了车辆友好性。
本发明还提供这样的控制逻辑,即,在确定为对象存在违反交通规则或者对本车构成危险性的情况下,为本车确定规避策略,以使得本车能够避免与对象的碰撞以及能够避免本车在与对象相汇时与对象的碰撞,提高了行车安全性。
在本发明中,术语“对象”可以理解为车辆(本车)周围的交通参与者。对象可以是人、物品、宠物。对象可以包含静止的对象(例如,石头、拱桥)和运动的对象(例如,行驶中的车辆、运动中的行人)。可以理解的是,对象的运动状态或静止状态可以转变,即,运动对象和静止对象可以相互转变。例如,对象可能当前静止随后运动,也可能当前运动随后静止。
在本发明中,术语“交通信息”可以包含交通法规(例如,通用的交通规则),还可以包含基于特定场景或特定需求而定制的规则。例如,“交规信息”可以包含实际道路上的交规信息。该实际道路上的交规信息可以是路侧告示牌上的信息。诸如路侧告示牌上的信息之类的实际道路上的信息可以由车载传感器获得,也可以存储于路侧设施或云端服务器,并在车辆到达该告示牌附近时由路侧设施或云端服务器发送至车端。
下面,结合附图描述本发明的具体实施方式。
图1以示例的方式示出了可以在其中实施本发明的一些实施方式的环境。可以理解的是,图1所示的环境可以是根据本发明实施例的车辆提醒***的一个典型应用环境,但本发明并不限于该特定架构。图2示意性示出了根据本发明的一可行实施方式的用于车辆的对象提醒***100。对象提醒***100设置于车辆上,主要包括对象提醒设备10、人机交互设备20和自动驾驶控制单元30。
对象提醒设备10获取交规信息和对象信息,判断对象是否存在违反交规信息中的交通规则的情形,并判断对象是否对本车构成潜在危险性(危害性),将不存在违规情形并且不具备危害性的对象的对象信息过滤掉,仅基于存在违规情形和/或具备危害性的对象的对象信息生成提醒指令,以便向驾驶员(本车处于人类驾驶员的驾驶模式下)或自动驾驶控制单元(本车处于自动驾驶模式下)输出对象提醒。
交规信息包含交通规则。交规信息可以来自于经处理的电子交规手册。交规信息例如包含通用交规信息和实际道路交规信息,后者可以来自于由车载传感器获得的实际路侧告示牌上的信息。
可以对交通规则的电子手册进行这样的处理以获得适用于本发明的电子交规手册:基于场景(例如,道路口、高速公路、乡间小路)对交通规则进行分类,以便将针对同一类场景的交通规则归为一类。在基于场景分类的基础上,还可以基于对障碍物的规范(例如,对于行人的规范、对于车辆的规范)进行分类,由此获得场景大类下基于障碍物的子类。换言之,适用于本发明的电子交规手册是在交通规则的电子手册的基础上,根据场景或者场景和障碍物进行分类并重新编排的,从而有助于对象提醒设备进行索引并读取与场景和/障碍物相关的交规信息(例如,相关的一条或多条交规条目。)
可以理解的是,本发明采用的交规信息可以来自于经处理的电子交规手册,并且处理方式可以根据实际应用的需求而进行适应性调整和更新,从而实现适用于本发明的交规信息。
对象提醒设备10可以从存储有经处理的电子交规手册的数据库1获得交规信息。数据库1可以设置于车辆外部并与车辆通信连接,也可以设置于车辆内部的一存储器中。该电子交规手册实现为具有可访问的接口列表,该接口列表包含多个接口,每个接口与交通场景(例如,十字路口、高速公路、城市道路、乡间小路)和/或针对障碍物的规范(例如,汇车车速、障碍物尺寸、夜间行车规范)相关联。
对象信息可以包含表示对象的状态、特征和属性中的一项或多项的元素。例如,对象信息包含对象的类型、位置、速度。
对象提醒设备10可以从对象本身获得对象信息(例如,对象为行人,并且该行人携带的手机或可穿戴设备能够检测并发送包含对象状态的对象状态信息)。对象提醒设备10还可以借助于车载传感器2(例如,摄像头、雷达、激光雷达)捕捉对象信息,并对捕捉到的对象信息进行分析处理,从而得到对象状态。对象提醒设备10还可以通过无线通信(例如,5G、C-V2X、DSRC)接收来自云端服务器或路侧设施的对象信息。
可以理解的是,本车(车端)可以通过多种方式获得对象信息,本发明对于获得对象信息的方式不进行限定。在车端,可以从获得的对象信息中识别出在后续计算、分析和判断中需要的对象参数,也可以对获得的对象信息进行处理以得到在后续计算、分析和判断中需要的对象参数。在需要处理对象信息的情况下,这样的信息处理过程也可以在本车外部(例如,云端服务器或边缘服务器)执行,并将信息处理的结果发送至车端。
在车辆处于人类驾驶员驾驶的模式下时,对象提醒设备10向本车内的人机交互设备20输出提醒指令。人机交互设备20在接收到提醒指令之后,按照提醒指令的指示,在车内向驾驶员发出对象提醒。该对象提醒的方式可以包括一种或多种形式,例如,视觉、音频、语音、振动中的一种或多种。人机交互设备20可以实现为集成有相应提醒功能的方向盘、驾驶员座椅、抬头显示器、中控显示屏、语音播报器,等等。
在车辆处理自动驾驶模式下时,对象提醒设备10向自动驾驶控制单元30输出提醒指令。自动驾驶控制单元30在接收到提醒指令之后,按照提醒指令的指示执行自动驾驶的操控。
对象提醒设备10主要包括获取模块、处理模块、规避模块和输出模块。对象提醒设备10及其各模块可以采用硬件或者软件或者软件与硬件相结合的方式来实现。对于硬件实现的部分,可以在一个或多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数据信号处理器件(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、被设计以执行其功能的电子单元、或它们的组合中实现。对于以软件实现的部分,可以借助于微代码、程序代码或代码段来实现,还可以将它们存储在诸如存储组件之类的机器可读存储介质中。
可以理解的是,对象提醒设备10的各模块的命名应当被理解为逻辑上(功能上)的描述,而不应理解为物理形态或设置方式的限定。换言之,获取模块、处理模块、规避模块和输出模块中的一个或多个可以实现在同一芯片或电路中,它们也可以分别设置于不同的芯片或电路中,本发明对此不进行限定。
在一实现方式中,对象提醒设备10可以实现为包括存储器和处理器。存储器包含指令,该指令在被处理器执行时使得处理器执行根据本发明的实施例的对象提醒策略/对象提醒方法。
在一实现方式中,对象提醒设备10实现为车载软件,例如,设置在车辆的域控制器(行车电脑,ECU)中。
图3示出了根据本发明的一实施方式的对象提醒过程300,该过程300可以在对象提醒设备10中执行。以下,结合图3介绍对象提醒设备10的工作原理。
在框302中,获取模块11获取对象信息和交规信息。对象信息包含表示对象的状态、特征和属性中的一项或多项的对象元素。交规信息包含与本车位置和对象位置相关联的交通规则。例如,基于本车位置和对象位置确定出当前交通场景,并获得与该交通场景相关联的交通规则。
对象信息中的对象元素可以包含这样的元素:对象是静止对象还是运动对象、对象的物品类型(塑料袋、纸片、石头、宠物)、对象是正在通过路口的行人、物品对象的尺寸、道路上凹坑或凸起物的尺寸和样式、运动对象的速度、运动对象的预测轨迹。
对象元素可以是能够从对象信息中识别出的元素,也可以是将对象信息进行分析和计算之后得到的元素,这样的分析和计算可以在车端执行(例如,在本车的处理芯片中执行),也可以在云端或路端执行分析和计算并将执行之后的结果传输到车端。
获取模块11可以从以下一项或多项获得对象信息:车载传感器、路侧设施、云端服务器、边缘服务器和具有无线通信功能的对象本身。
交规信息可以包含与当前交通场景相关联的交规元素。当前交通场景可以是基于本车的当前位置和对象的当前位置确定出的场景。该场景例如是,高速公路、交通路口、快速车道。
交规信息中的交规元素可以包含这样的元素:在当前交通场景下针对障碍物的交通规则,例如,行人禁止出现在高速公路上、车辆禁止逆行、行人禁止闯红灯、快速道路的车辆限速,等等。
交规信息来自于存储有经处理的电子交规手册的数据库。该数据库可以设置在车辆内部或者车辆外部。数据库中的交规信息是可以更新的。例如,在云端服务器中存储更新的交规信息,并将更新的交规信息定期地更新到数据库中,以便对象提醒设备可以获得更新的交规信息。
可以理解的是,本车的当前位置、对象的当前位置和基于它们的交通场景可以通过多种基于位置的服务功能得到,本发明对于如何获得这些信息的方式不进行限定。
在框304中,处理模块12基于获取的信息进行如下三个方面的判断:
(1)判断对象的当前状态是否违反交通规则。在一个实施例中,可以执行如下判断:对象的位置是否符合交通规则(例如,行人是否出现在高速上、车辆是否逆行、行人是否正在闯红灯);周围车辆是否超速;对象尺寸是否超宽或超高;夜间行驶的车辆是否按照规定开启车灯。
(2)判断对象与本车交汇时的状态是否违反交通规则。例如,根据预测的对象运动轨迹判断对象在与本车交汇(相遇)时的状态是否违反交通规则。在一个实施例中,可以执行如下判断:对象车辆当前超速但是正处于减速状态,预测对象车辆与本车相遇时的速度是否依然超速;行人对象正在闯红灯穿过路口,预测本车到达该路口时行人对象是否已经通过该路口。
(3)对象是否对本车构成潜在危险性。在一个实施例中,可以执行如下判断:对象为一个突起物,该突起物的高度是否超过本车底盘高度;对象为一个凹坑,该凹坑的大小是否超过本车车轮宽度;对象是否为诸如纸片、塑料袋之类的无危害型对象;对象是否为诸如大石头、废弃轮胎、小动物之类的有危害型对象;对象是否正在高速超车。
对于以上三个方面的判断,处理模块12可以采用元素匹配和/或模型处理的方式来执行。
在框3041中,处理模块12将对象元素与相应的交规元素相匹配,并基于所述匹配的结果确定各项判断的结果。例如,处理模块12将运动对象的对象速度(对象元素)与当前场景下的限速(相应的交规元素)相匹配,如果对象速度超过限速,则判定为出现了违反交通规则的情形。反之,如果对象速度没有超过限速,则判定为没有出现违反交通规则的情形。
可以理解的是,关于对象元素与相应交规元素的匹配可能具有多项/多次匹配,只要出现匹配失败的情形,就认为出现了违反交通规则的情形。在所有匹配都成功的情况下,判定为没有出现违反交通规则的情形。
在框3042中,处理模块12借助于模型(对象信息过滤模型)来获得以上三个方面的判断结果。该模型可以预先设置在本车中。该模型例如是经训练的机器学习模型。处理模块12将包含于对象信息中的对象元素信息(例如,对象参数)和包含于交规信息中交规元素(例如,交规参数)作为模型输入,该模型输出经由模型处理后模型输出,即,针对上述三个方面的判断结果。
可以理解的是,框3041和框3042之间并不是互斥的关系,处理模块12可以根据实际应用而选择性采用框3041或3042,以达到处理速度最优的效果,也可以框3041和框3042两者均采用,实现冗余的计算和判断,以达到提升判断精准度的效果。
在框306中,在处理模块12中的各项判断至少有一项是负面结果(即,上述三个方面的判断中至少一方面的判断结果为“是”)的情况下,处理模块12计算对象的风险等级(“风险等级”可以理解为表示对象对于本车构成风险的程度),以便本车能够基于该风险等级作出相应的响应。
在框3061中,处理模块12基于以下三个因素针对对象构成的风险进行综合评定,以获得对象的风险等级:(1)基于对象的状态、特征和属性中的至少一项确定表示对象对本车的危险程度的第一风险等级(第一风险等级可以采用“高、中、低”方式来表示,也可以采用诸如1~n这样多个档次的方式来表示);(2)对象的当前状态是否违规的判定结果;(3)对象与本车交汇时的状态是否违规的判定结果。
在框3061的一个实施例中,处理模块12可以借助于预先制定的等级评估表来基于上述三个方面获得风险等级。例如,该评估表具有以上三个因素的各种情形与风险等级之间的关系,可以从该表中查找出与对象的上述三个因素的实际情况相对应的风险等级。
在框3061的另一个实施例中,处理模块12可以借助于预先设定的等级计算模型来基于上述三个因素获得风险等级。例如,将上述三个因素的判定结果作为模型的输入参数,等级计算模型输出针对上述三个因素的风险等级。
在框3062中,处理模块12基于以下三个因素针对对象构成的风险进行综合评定,以获得对象的风险等级:(1)基于对象的状态、特征和属性中的至少一项确定表示对象对本车的危险程度的第一风险等级;(2)基于对象的当前状态违反交通法规的情况确定的第二风险等级;(3)基于对象与本车交汇时违反交通法规的情况确定的第三风险等级。第一~第三风险等级可以采用“高、中、低”方式来表示,也可以采用诸如1~n这样多个档次的方式来表示。
在框3062的一个实施例中,处理模块12可以借助于预先制定的等级评估表来基于上述三个因素获得风险等级。例如,该评估表具有第一~第三风险等级的各种情形与对象的风险等级(即,上述综合评定之后的对象构成的风险等级)之间的关系,可以从该表中查找出与第一~第三风险等级相对应的对象的风险等级。
在框3061的另一个实施例中,处理模块12可以借助于预先设定的等级计算模型来基于第一~第三风险等级获得对象的风险等级。例如,将第一~第三风险等级作为输入参数输入该模型,该模型输出对象的风险等级。
在框308中,在处理模块12中各项判断中的至少一项的判定结果为负面的情况下(即,上述三个方面的判断中至少一方面的判断结果为“是”),处理模块12生成提醒指令。
在本车处于人类驾驶员驾驶的模式下时,该提醒指令可以包含与风险等级(即,对象构成的危险程度)相对应的提醒方式,以使得人机交互设备在车内触发对象提醒的程度和频率随着风险等级的变劣而增强。例如,在风险等级高时,可以设置成启动视觉、语音和震动的提醒行驶,并且采用强语音、强振动、多次反复提醒。在风险等级中等时,可以设置成启动视觉和语音提醒,并且采用中等音量和中等振动强度。
在本车处于自动驾驶的模式下时,该提醒指令可以包含基于风险等级的自动驾驶控制策略,以使得自动驾驶控制单元的操控能够与所述风险等级相适应。例如,在风险等级高时,可以设置成紧急刹停本车。在风险等级中等时,可以设置成使得本车减速。
在框310中,输出模块14向本车内的人机交互设备输出提醒指令,以便触发所述人机交互设备向本车的驾驶员发出对象提醒;或者,向本车的自动驾驶控制单元输出提醒指令,以便自动驾驶控制单元根据提醒指令进行操控。
在框312中,在处理模块12中各项判断中的至少一项出现负面判定结果的情况下,规避模块13确定规避策略,以便本车的驾驶员或自动驾驶控制单元根据该规避策略使得本车能够避免与所述对象的碰撞。
在框312的一个实施例中,在处理模块12中判定为对象与本车相遇时将与本车碰撞的情况下,规避模块12计算出使得本车不会与对象碰撞的车速和路线,并由此确定出规避策略。
在框314中,规避模块13生成规避指令,该规避指令包含上述规避策略。
在框316中,输出模块14向本车内的人机交互设备输出规避指令,以便驾驶员可以按照该规避策略进行驾驶;或者,向本车的自动驾驶控制单元输出规避指令,以便自动驾驶控制单元可以根据该规避策略进行操控。
可以理解的是,不限定框306和框312的执行顺序。即,对于风险等级的计算和规避策略的计算的顺序不进行限定。
下面,描述本发明的实施例的一个应用。
设置有根据本发明实施例的对象提醒设备10车辆(本车)将行驶通过交通路口(即,场景为交通路口)。对象提醒设备10获取行人对象的对象信息和关于该路口的交规信息,如果判断出该行人正在闯红灯穿过路口或者该行人在与本车相遇时依然没有通过该路口,则向本车的驾驶员或自动驾驶控制单元输出对象提醒。而在行人没有违规通过路口或者在本车到达路口时行人已通过该路口(即,无论该行人是否闯红灯通过路口,在本车到达路口时行人已通过该路口)的情况下,不向本车的驾驶员或自动驾驶控制单元输出对象提醒。
图4示出了根据本发明一实施方式的用于车辆的对象提醒方法400。该方法可以在上述对象提醒设备10中执行,也可以在上述对象提醒***100中执行。因此,以上相关描述同样适用于此,不赘述。
参见图4,在步骤402中,获取本车周围对象的对象信息以及交规信息,所述交规信息包含与本车位置和对象位置相关联的交通法规。
在步骤404中,对所述对象信息和所述交规信息执行信息处理并判断:(1)对象的当前状态是否违反所述交通法规;(2)对象与本车交汇时的状态是否违反所述交通法规;(3)对象是否对本车构成潜在危险性。
在步骤406中,在以上至少一项判断的结果为肯定的情况下,生成提醒指令。
在步骤408中,向本车内的人机交互设备输出所述提醒指令,以便触发所述人机交互设备在本车内发出对象提醒;或者,向本车的自动驾驶控制单元输出所述提醒指令,以便自动驾驶控制单元根据所述提醒指令进行操控。
本发明还提供机器可读存储介质,其存储有可执行指令,所述指令当被执行时使得处理器执行上述对象提醒方法400。
可以理解的是,以上描述的所有模块都可以通过各种方式来实施。这些模块可以被实施为硬件、软件、或其组合。此外,这些模块中的任何模块可以在功能上被进一步划分成子模块或组合在一起。
可以理解的是,处理器可以使用电子硬件、计算机软件或其任意组合来实施。这些处理器是实施为硬件还是软件将取决于具体的应用以及施加在***上的总体设计约束。作为示例,本发明中给出的处理器、处理器的任意部分、或者处理器的任意组合可以实施为微处理器、微控制器、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑器件(PLD)、状态机、门逻辑、分立硬件电路、以及配置用于执行在本公开中描述的各种功能的其它适合的处理部件。本发明给出的处理器、处理器的任意部分、或者处理器的任意组合的功能可以实施为由微处理器、微控制器、DSP或其它适合的平台所执行的软件。
可以理解的是,软件应当被广泛地视为表示指令、指令集、代码、代码段、程序代码、程序、子程序、软件模块、应用、软件应用、软件包、例程、子例程、对象、运行线程、过程、函数等。软件可以驻留在计算机可读介质中。计算机可读介质可以包括例如存储器,存储器可以例如为磁性存储设备(如,硬盘、软盘、磁条)、光盘、智能卡、闪存设备、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、寄存器或者可移动盘。尽管在本公开给出的多个方面中将存储器示出为是与处理器分离的,但是存储器也可以位于处理器内部(如,缓存或寄存器)。
虽然前面描述了一些实施方式,这些实施方式仅以示例的方式给出,而不意于限制本发明的范围。所附的权利要求及其等同替换意在涵盖本发明范围和主旨内做出的所有修改、替代和改变。
Claims (10)
1.一种用于车辆的对象提醒设备,包括:
获取模块,配置成获取本车周围对象的对象信息以及交规信息,所述交规信息包含与本车位置和对象位置相关联的交通规则;
处理模块,配置成基于所述对象信息和所述交规信息判断:(1)对象的当前状态是否违反所述交通规则;(2)对象与本车交汇时的状态是否违反所述交通规则;(3)对象是否对本车构成潜在危险性;并且,在以上至少一项判断的结果为肯定的情况下,生成提醒指令;以及
输出模块,配置成向本车内的人机交互设备输出所述提醒指令,以便触发所述人机交互设备向驾驶员发出对象提醒;或者,向本车的自动驾驶控制单元输出所述提醒指令,以便自动驾驶控制单元根据所述提醒指令执行自动驾驶操控。
2.如权利要求1所述的对象提醒设备,其中,所述处理模块还配置成:
基于各项判断的结果确定表示所述对象对本车构成风险的程度的风险等级;
在本车处于人类驾驶员驾驶的模式时,基于所述风险等级确定人机交互设备触发对象提醒的方式,以使得人机交互设备触发对象提醒的程度和频率随着所述风险等级的变劣而增强;以及
在本车处于自动驾驶的模式时,基于所述风险等级确定自动驾驶的控制策略,以使得自动驾驶控制单元的操控能够与所述风险等级相适应。
3.如权利要求2所述的对象提醒设备,其中,所述处理模块还配置成:
基于对象的状态、特征和属性中的至少一项确定表示对象对本车构成危险性的程度的第一风险等级;并且
基于所述第一风险等级、对象的当前状态是否违反所述交通规则的判定结果、以及对象与本车交汇时的状态是否违反所述交通规则的判定结果来确定所述风险等级。
4.如权利要求2所述的对象提醒设备,其中,所述处理模块还配置成:
基于对象的状态、特征和属性中的至少一项确定表示对象对本车构成潜在危险性的程度的第一风险等级;
基于对象的当前状态违反所述交通规则的情况确定第二风险等级;
基于对象与本车交汇时违反所述交通规则的情况确定第三风险等级;并且
基于所述第一风险等级、所述第二风险等级和所述第三风险等级中的一项或多项确定所述风险等级。
5.如权利要求1-4中任一项所述的对象提醒设备,其中,所述对象提醒设备还包括规避模块,所述规避模块配置成:
在所述至少一项判断的结果为肯定的情况下生成规避策略,以便本车的驾驶员或自动驾驶控制单元根据所述规避策略能够使得本车避免与对象的碰撞;并且
生成包含所述规避策略的规避指令,以便所述输出模块向本车的驾驶员或自动驾驶控制单元输出所述规避指令。
6.如权利要求1-5中任一项所述的对象提醒设备,其中,所述处理模块配置成:
将包含于所述对象信息中的对象元素与包含于所述交规信息中的相应交规元素相匹配;并且
基于所述匹配的结果确定关于各项判断的结果。
7.如权利要求1-6中任一项所述的对象提醒设备,其中,所述处理模块配置成借助于对象信息过滤模型来获得各项判断的结果,可选地,所述对象信息过滤模型是经训练的机器学习模型,并且
将包含于所述对象信息中的对象元素和包含于所述交规信息中的交规元素作为模型输入,所述对象信息过滤模型输出经模型处理的模型输出,所述模型输出包含各项判断的结果。
8.一种用于车辆的对象提醒***,包括:
如权利要求1-7中任一项所述的车辆提醒设备,构造成基于本车周围对象的对象信息以及与本车位置和对象位置相关联的交规信息执行对象信息过滤,并基于过滤出的对象信息生成提醒指令;
人机交互设备,构造成与所述车辆提醒设备通信连接,在本车处于人类驾驶员驾驶的模式时,响应于接收到所述提醒指令,向驾驶员发出对象提醒;以及
自动驾驶控制单元,构造成与所述车辆提醒设备通信连接,在本车处于自动驾驶的模式时,响应于接收到所述提醒指令,根据所述提醒指令执行自动驾驶操控。
9.一种用于车辆的对象提醒方法,可选地,所述方法由如权利要求1-7中任一项所述对象提醒设备和/或如权利要求8所述的对象***执行,所述方法包括:
获取本车周围对象的对象信息以及交规信息,所述交规信息包含与本车位置和对象位置相关联的交通规则;
基于所述对象信息和所述交规信息判断:(1)对象的当前状态是否违反所述交通规则;(2)对象与本车交汇时的状态是否违反所述交通规则;(3)对象是否对本车构成潜在危险性;
在以上至少一项判断的结果为肯定的情况下,生成提醒指令;以及
向本车内的人机交互设备输出所述提醒指令,以便所述人机交互设备向驾驶员发出对象提醒;或者,向本车的自动驾驶控制单元输出所述提醒指令,以便自动驾驶控制单元根据所述提醒指令进行操控。
10.一种机器可读存储介质,其存储有可执行指令,所述指令当被执行时使得处理器执行如权利要求9所述的方法。
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