CN115056773A - 一种低速场景下的行人微碰撞识别方法及*** - Google Patents

一种低速场景下的行人微碰撞识别方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开一种低速场景下的行人微碰撞识别方法及***，包括获取碰撞信号感知源，包括：1)计算可通行区域点碰撞概率；2)计算行人目标碰撞概率；3)计算加速度传感器的碰撞概率；基于所述感知源的信号，通过碰撞识别***来综合判断当前是否发生了车外行人的碰撞；如果没有发生碰撞，则***正常工作；当检测到对应区域发生碰撞后，***需采取相应的碰撞应对策略。基于车辆现有的加速度传感器，通过后端的策略开发，有效解决传统碰撞传感器难以识别车辆低速行驶场景下的行人微碰撞，准确识别低速情况下的成人、儿童、宠物等碰撞，使得车辆在发生碰撞后能立即识别微碰撞，并在车端采取相应的***策略，避免车外被碰撞行人或动物发生二次碾压。

Description

一种低速场景下的行人微碰撞识别方法及***
技术领域
本发明智能驾驶辅助技术，具体涉及一种低速场景下的行人微碰撞识别方法及***。
背景技术
远程代客泊车APA(Automatic Parking Assist)***采用多传感器(超声波、毫米波、摄像头、激光雷达等)融合探测技术，实现最后一公里代客泊车、远程代客泊车、远程挪车、一键召唤等限定区域内的L4级无人驾驶功能。远程代客泊车APA***的使用场景为地面或地下的停车场非公共道路，其工作速度区间为0～15Km/h。由于远程代客泊车APA***的定位为L4级，即车内无驾驶员且无需用户远程监督，因此***在工作过程中的“观察”能力完全依赖传感器的探测，而传感器的由于自身的物理因素和环境因素的限制，其感知能力与人类相比存在较大的差异，个别场景下对行人的识别存在难度，易发生行人漏识引发碰撞。
国际上第一个针对具体的L4级自动驾驶***的技术标准ISO22737针对运行速度在32km/h以下的预定义路线的低速自动驾驶(LSAD)过程中的车外行人保护提出了较为明确的需求，包括车外行人的避撞、测试以及发生危险后与调度方的交互等，因此识别车外行人碰撞并进行紧急停车、记录碰撞数据、与调度方进行交互等对车外行人的保护具有重要意义。
当前已量产的车辆上，针对本车车速在25KM/h以上的情况下，采用加速度传感器或压力管传感器来识别行人碰撞，由于加速度传感器和压力管传感器各自的物理结构、安装位置和探测原理限制；然而，车速在25KM/h以下的行人碰撞、车辆后方的行人碰撞、车辆两侧的行人剐蹭均较难识别。经实车测试，车速区间为0～15Km/h时，仅用加速度传感器来识别行人微碰撞的准确率大约为50～75％。低速场景下，由于车速较低，行人身体较为柔软(非刚性碰撞)，碰撞本身造成的伤害不大，但由于采用原碰撞识别策略很难检测并识别该微碰撞，极易带来二次碾压的风险，而该低速场景下，二次碾压带来的伤害性远比碰撞本身更为严重。
针对低速场景下的行人碰撞识别的重要性，本领域技术人员行人碰撞检测装置/传感器进行了研究。例如CN201580007859.8公开的“具备行人碰撞检测传感器的车辆用保险杠结构”(申请人为丰田自动车株式会社)，提供一种能够基于碰撞检测传感器检测在车辆的角部处与碰撞体发生碰撞的车辆用保险杠结构。CN201822036612.2公开的“行人碰撞保护触发装置、行人碰撞保护装置及汽车”(申请人为浙江吉利汽车研究院有限公司；浙江吉利控股集团有限公司)，提供的行人碰撞保护触发装置包括安装支架和多个传感器，多个传感器间隔设置于安装支架上，安装支架固定连接于前横梁，且安装支架位于前保险杠和前横梁之间，安装支架为可变形结构，传感器为角度传感器或加速度传感器，能有效识别行人碰撞。上述技术由于需要重新布置或替换硬件，因此存在成本较高的问题。又如CN202010344141.0公开的“车辆-行人碰撞风险域的计算方法及安全评价***”，申请人为清华大学，通过探测并输出车辆信息和行人信息，判断行人是否注意到车辆，根据行人是否采取主动避让行为和车辆是否采取即时反应动作的假设结果，确定车辆与行人的碰撞风险域，可以有效提高车辆与行人交互过程中行人的安全性及车辆行驶的舒适性。但是，仅在碰撞发生前对目标进行探测和行为的合理预测，但没有完成行人碰撞的检测。
发明内容
针对现有技术存在的上述不足，本发明的目的在于提供一种低速场景下的行人微碰撞识别方法和***，解决现有碰撞传感器(加速度传感器、压力管传感器)难以识别车辆低速行驶场景下的行人微碰撞的问题，无法及时避免车外被碰撞行人或动物发生二次碾压。
实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种低速场景下的行人微碰撞识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、获取碰撞信号感知源，包括：1)计算可通行区域点碰撞概率；2)计算行人目标碰撞概率；3)计算加速度传感器的碰撞概率；
S2、基于所述感知源的信号，通过碰撞识别***来综合判断当前是否发生了车外行人的碰撞；
S3、如果没有发生碰撞，则***正常工作；当检测到对应区域发生碰撞后，***需采取相应的碰撞应对策略。
进一步，所述S1中，所述计算可通行区域点碰撞概率是基于车辆的外部传感器(前视摄像头、周视摄像头、环视摄像头、前向毫米波雷达、角毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等)分别探测到的可通行区域点；其中环视摄像头和超声波雷达是本发明实施的必要传感器，其他传感器的存在会使得检测结果的可靠性更高。
多传感器信息融合得到的每个可通行区域点均有自己对应的可通行区域碰撞风险度，该属性值在可通行区域点生成时会初始化为0；可通行区域碰撞风险度为0代表无碰撞风险，为1代表有碰撞风险；同一时刻，连续3个可通行区域点的可通行区域碰撞风险度为1代表有碰撞风险，则输出信号：可通行区域点碰撞概率为1代表高概率、可通行区域点碰撞区域为对应的有碰撞风险的可通行区域点的存在区域。
进一步，所述S2中，综合判断是否碰撞的输出信号包括：融合后微碰撞检测状态，其取值为：0代表无碰撞；1代表碰撞；融合后目标的碰撞概率,其取值范围为0～100％；融合后微碰撞区域,其取值为：1代表未碰撞、2代表前碰撞区、3代表后碰撞区、4代表左碰撞区、5代表右碰撞区。
进一步，所述S3中，碰撞应对策略输出为：融合后微碰撞检测状态为1代表碰撞；融合后微碰撞区域为具体的碰撞区域。所述步骤S3中的***碰撞应对策略为当融合后微碰撞检测状态为1代表碰撞，即判断车辆与车外行人目标发生碰撞。
本发明还提供一种低速场景下的行人微碰撞识别***，其特征在于，包括车辆的外部传感器、加速度传感器和处理器，处理器执行上述低速场景下的行人微碰撞识别方法。
相比现有技术，本发明具有如下有益效果：
1、本发明基于车辆现有的加速度传感器，通过后端的策略开发，有效解决传统碰撞传感器(加速度传感器、压力管传感器)难以识别车辆低速行驶场景下的行人微碰撞，准确识别低速情况下的成人、儿童、宠物等碰撞，使得车辆在发生碰撞后能立即识别微碰撞，并在车端采取相应的***策略，避免车外被碰撞行人或动物发生二次碾压，保障车外生命安全。具体涉及本车低速行车、倒车过程中本车与车外的行人(包括身高80cm以上,体重10Kg以上的儿童)发生微碰撞后的迅速识别策略，该***可有效避免行人碰撞后的二次碾压。
2、本发明在不增加其他传感器和其他硬件设施的前提下，有效解决车辆低速行驶场景下车辆前碰撞区、后碰撞区、左碰撞区和右碰撞区与行人发生微碰撞的识别，避免行人二次碾压，有效保障车外行人的生命安全；并大大节约成本，减少硬件开发、匹配的时间。
3、本发明有效解决传统碰撞传感器因安装位置的问题，导致无法全方位识别车辆前后左右的行人微碰撞，提高车辆的安全守护能力。
附图说明
图1为低速场景下的行人微碰撞识别守护范围示意图。
图2为本发明所述的一种低速场景下的行人碰撞识别***流程图。
图3为本发明所述的一种低速场景下的可通行区域碰撞风险度流程图。
图4为本发明所述的一种低速场景下的可通行区域点碰撞概率流程图。
图5为本发明所述的一种低速场景下的目标碰撞风险度流程图。
图6为本发明所述的一种低速场景下的行人目标碰撞概率流程图。
具体实施方式
为了使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合具体实施例和附图对本发明作进一步详细说明，但本发明的实施方式不仅限于此。
本发明中，涉及的参数和信号物理意义如下：
表1一种低速场景下的行人微碰撞识别***的过程参数
Figure BDA0003724082020000041
表2一种低速场景下的行人微碰撞识别***的输出信号
Figure BDA0003724082020000042
表3本发明中中英文名称对照表
英文名称 中文名称
FreeSpce 可通行区域
FSCOllision 可通行区域碰撞风险度
COllision 行人目标碰撞风险度
如表1所示，为本发明涉及的低速场景下的行人微碰撞识别***的过程参数，为了满足不同车型配置的行人微碰撞识别***效果较好，该过程参数需根据不同车型配置的实车试验数据单独标定。
本发明中的过程参数赋值仅为当前适配车型的一个标定值。所述过程参数包括：行人碰撞区域纵向距离的最大值K_Pflogcollision、行人碰撞区域横向距离的绝对值K_Phorlision、行人碰撞加速度的阈值K_Ahorlision、可通行区域点碰撞概率权重K_a、行人目标碰撞概率的权重K_b、加速度传感器的碰撞概率的权重K_c、碰撞阈值线K_Cp。
如表2所示，为本发明涉及的低速场景下的行人微碰撞识别***，其输出信号包括计算可通行区域点碰撞概率模块共输出3个信号，分别为可通行区域碰撞风险度,其取值为0代表无碰撞风险；1代表有碰撞风险；可通行区域点碰撞区域其取值为1代表未碰撞；2代表前碰撞区；3代表后碰撞区；4代表左碰撞区；5代表右碰撞区；可通行区域点碰撞概率为0代表无碰撞；1代表高概率。
计算行人目标碰撞概率模块共输出3个信号，分别为行人目标碰撞风险度,其取值范围为0～10级；行人目标碰撞概率，其取值为0代表无碰撞；1代表中等概率；2代表高概率；行人目标碰撞区域，其取值为1代表碰撞；2代表前碰撞区；3代表后碰撞区；4代表左碰撞区；5代表右碰撞区。
计算加速度传感器的碰撞概率模块共输出1个信号，为加速度传感器的碰撞概率，其取值为1代表低概率；2代表中等概率；3代表高概率。
发明最终输出3个信号，分别为融合后微碰撞检测状态,其取值为0代表无碰撞；1代表碰撞；融合后目标的碰撞概率其取值范围为0～100％；融合后微碰撞区域其取值为1代表未碰撞；2代表前碰撞区；3代表后碰撞区；4代表左碰撞区；5代表右碰撞区。
儿童是指包括身高90cm以上,体重10Kg以上的人；
宠物是指体重5Kg以上的动物。
参见图1，低速场景下的行人碰撞识别范围示意图，包括4个区域：前碰撞区、后碰撞区、左碰撞区、右碰撞区。
本车坐标系的建立：以后轴中心为坐标原点，符合右手法则(横向为X轴且左正右负，纵向为Y轴且前正后负，垂向为Z轴且上正下负)，车宽W,后轴中心距前保纵向距离为L1，后轴中心距后保纵向距离为L2。前碰撞区指本车坐标系下，本车前方的T型区域，T型区域的四个角点分别为(-W/2,L1)、(W/2,L1)、(W/2+2,L1+3)、(-W/2-2,L1+3)。后碰撞区指本车坐标系下，本车后方的T型区域，T型区域的四个角点分别为(-W/2,-L2)、(W/2,-L2)、(W/2+2,-L2-3)、(-W/2-2,-L2-3)。左碰撞区指本车坐标系下，本车左方的T型区域，T型区域的四个角点分别为(W/2,L1)、(W/2,-L2)、(W/2+2,-L2-3)、(W/2+2,L1+3)。右碰撞区指本车坐标系下，本车右方的T型区域，T型区域的四个角点分别为(-W/2,L1)、(-W/2,-L2)、(-W/2-2,-L2-3)、(-W/2-2,L1+3)。该碰撞识别***拟采用环视和超声波的融合结果，可有效守护本车前保险杠前3米，后保险杠后3米，本车外边缘的左右2米的范围。
如图2所示，一种低速场景下的行人微碰撞识别方法，包括如下步骤：
S1、获取碰撞信号感知源：1)计算可通行区域点碰撞概率；2)计算行人目标碰撞概率；3)计算加速度传感器的碰撞概率；
S2、基于所述感知源的信号，通过碰撞识别***来综合判断当前是否发生了车外行人的碰撞，输出信号包括：融合后微碰撞检测状态，其取值为：0代表无碰撞；1代表碰撞；融合后目标的碰撞概率,其取值范围为0～100％；融合后微碰撞区域,其取值为：1代表未碰撞、2代表前碰撞区、3代表后碰撞区、4代表左碰撞区、5代表右碰撞区；
S3、如果没有发生碰撞，则***正常工作；当检测到对应区域发生碰撞后，***需采取相应的碰撞应对策略，同时输出：融合后微碰撞检测状态为1代表碰撞；融合后微碰撞区域为具体的碰撞区域。
其中，1)计算可通行区域点碰撞概率；2)计算行人目标碰撞概率；3)计算加速度传感器的碰撞概率；以及碰撞识别策略的具体内容如下：
一、计算可通行区域点碰撞概率
本发明中，车辆的外部传感器包括，即前视摄像头、周视摄像头、环视摄像头、前向毫米波雷达、角毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等别探测到的可通行区域点，其中环视摄像头和超声波雷达是本发明实施的必要传感器，其他传感器的存在会使得检测结果的可靠性更高。其中，传感器生成可通行区域点以及可通行区域点的融合过程均为现有技术，例如CN202011306718.5、CN201810524658.0、CN201910007212.5等都有涉及，并不在本发明的保护范围内，本发明基于各传感器融合后的可通行区域点进行计算和判断。
多传感器信息融合得到的每个可通行区域点均有自己对应的可通行区域碰撞风险度，该属性值在可通行区域点生成时会初始化为0；可通行区域碰撞风险度为0代表无碰撞风险，为1代表有碰撞风险。同一时刻，3个可通行区域点的可通行区域碰撞风险度为1代表有碰撞风险，则输出信号：可通行区域点碰撞概率为1表示高，可通行区域点碰撞区域为对应的有碰撞风险的可通行区域点的存在区域。计算可通行区域点碰撞概率模块的输出信号包括：可通行区域碰撞风险度取值为0代表无碰撞风险；1代表有碰撞风险；可通行区域点碰撞区域，其取值为1代表未碰撞；2代表前碰撞区；3代表后碰撞区；4代表左碰撞区；5代表右碰撞区；可通行区域点碰撞概率，0表示无；1表示高概率。
如图3所示，可通行区域碰撞风险度的计算流程为：
(1)遍历所有多传感器信息融合得到的可通行区域点；
(2)判断：可通行区域点当前帧检测；
a)不成立，则可通行区域碰撞风险度为0；
b)成立，则跳(3)；
(3)判断：可通行区域点前3个周期均未检测；
a)不成立，则可通行区域碰撞风险度为0；
b)成立，则跳(4)；
(4)判断：|可通行区域点纵向距离|≤K_Pflogcollision；
a)不成立，则可通行区域碰撞风险度为0；
b)成立，则跳(5)；
(5)判断：|可通行区域点横向距离|≤K_Phorlision；
a)不成立，则可通行区域碰撞风险度为0；
b)成立，则跳(6)；
(6)可通行区域碰撞风险度为1；
基于每个可通行区域点的“可通行区域碰撞风险度”属性值计算当前周期下的可通行区域点碰撞概率。
如图4所示，可通行区域点碰撞概率的计算流程为：
(1)遍历所有可通行区域点的可通行区域碰撞风险度；
(2)判断：可通行区域点已全部遍历；
a)成立，则跳(6)；
b)不成立，则跳(3)；
(3)判断：可通行区域碰撞风险度为0；
a)成立，则跳(1)；
b)不成立，则跳(4)；
(4)高碰撞风险可通行区域点个数j：j＝j+1；
(5)判断：高碰撞风险可通行区域点个数j≥3；
a)成立，可通行区域点碰撞概率为高概率，基于该可通行区域点的位置，输出该可通行区域点碰撞区域：1代表未碰撞；2代表前碰撞区；3代表后碰撞区；4代表左碰撞区；5代表右碰撞区，跳(6)；
b)不成立，则跳(1)；
(6)结束；
二、计算行人目标碰撞概率
每个多传感器信息融合得到的目标均有自己对应的行人碰撞风险度，该属性值在目标生成时会初始化为0，该属性值的最大值为10，在计算过程中若该属性值大于10则令其取值为10，每个周期进行该属性的更新。其中，各传感器生成目标及目标的融合过程不在本发明的保护范围内，本发明基于各传感器融合后的目标结果进行计算和判断。
计算行人目标碰撞概率模块的输出信号包括：行人目标碰撞风险度取值范围为0～10级；行人目标碰撞概率，其取值为0代表无碰撞；1代表中等概率；2代表高概率；行人目标碰撞区域，其取值为1代表未碰撞；2代表前碰撞区；3代表后碰撞区；4代表左碰撞区；5代表右碰撞区。
如图5所示，行人目标碰撞风险度的计算流程为：
(1)遍历所有多传感器信息融合得到的目标；
(2)判断：目标类型为：行人、动物或other；
a)不成立，则行人目标碰撞风险度：i＝i；
b)成立，则跳(3)；
(3)判断：行人当前帧未检测；
a)不成立，则行人目标碰撞风险度：i＝i；
b)成立，则跳(4)；
(4)判断：行人有效跟踪周期≥3帧；
a)不成立，则行人目标碰撞风险度：i＝i；
b)成立，则跳(5)；
(5)判断：|行人纵向距离|≤K_Pflogcollision；
a)不成立，则行人目标碰撞风险度：i＝i；
b)成立，则跳(6)；
(6)判断：|行人横向距离|≤K_Phorlision；
a)不成立，则行人目标碰撞风险度：i＝i；
b)成立，则跳(7)；
(7)判断：前100ms的车辆纵向加速度≤K_Ahorlision；
a)成立，则行人目标碰撞风险度：i＝i；
b)不成立，则跳(8)；
(8)行人目标碰撞风险度：i＝i+1；
基于每个目标的行人目标碰撞风险度计算当前周期下的行人目标碰撞概率，如图6所示，行人目标碰撞概率的计算流程为：
(1)遍历所有目标的行人目标碰撞风险度；
(2)判断：目标已全部遍历；
a)成立，则跳(5)；
b)不成立，则跳(3)；
(3)判断：行人目标碰撞风险度：i≥3；
a)成立，则行人目标碰撞概率为高概率，基于该行人的位置，输出该行人目标碰撞区域：1代表未碰撞；2代表前碰撞区；3代表后碰撞区；4代表左碰撞区；5代表右碰撞区，跳(5)；
b)不成立，则跳(4)；
(4)判断：行人目标碰撞风险度：3≥i≥0；
a)成立，则行人目标碰撞概率为中等概率，基于该行人的位置，输出该行人目标碰撞区域：1代表未碰撞；2代表前碰撞区；3代表后碰撞区；4代表左碰撞区；5代表右碰撞区，跳(5)；
b)不成立，则跳(1)；
(5)结束。
三、计算加速度传感器的碰撞概率
车辆配置3个加速度传感器，单一加速度传感器的碰撞需基于传感器的安装车型进行实验标定，根据本传感器的安装车型，前期通过实验标定，拟采用如下标定结果：单一加速度传感器的碰撞波形峰值加速度值小于2g时，认为该传感器的碰撞概率为低概率；单一加速度传感器的碰撞波形峰值加速度值大于2g且小于5g时，认为该加传感器的碰撞概率为中等概率；单一加速度传感器的碰撞波形峰值加速度值大于5g时，认为该传感器的碰撞概率为高概率。
计算加速度传感器的碰撞概率模块的输出信号包括：加速度传感器的碰撞概率,其取值为1代表低概率；2代表中等概率；3代表高概率。
如表3所示，基于3个加速度传感器的数值有如下判断，该判断认为三个加速度传感器的碰撞检测概率与传感器的安装位置无关，因此表中三个传感器无前后顺序和位置差别。加速度传感器的碰撞概率代表从加速度传感器角度评估当前发生碰撞的可能性，其取值分为1代表低概率、2代表中等概率、3代表高概率三个等级。
1)三个加速度传感器的碰撞概率均为低概率，则碰撞概率为：低概率。
2)三个加速度传感器的碰撞概率均为中等概率，则碰撞概率为：中等概率。
3)三个加速度传感器的碰撞概率均为高概率，则碰撞概率为：高概率。
4)三个加速度传感器的碰撞概率分别为高概率、中等概率、低概率，则碰撞概率为：中等概率。
5)两个加速度传感器的碰撞概率为低概率，另一个加速度传感器的碰撞概率为中等概率，则碰撞概率为：低概率。
6)两个加速度传感器的碰撞概率为低概率，另一个加速度传感器的碰撞概率为高概率，则碰撞概率为：中等概率。
7)两个加速度传感器的碰撞概率为中等概率，另一个加速度传感器的碰撞概率为低概率，则碰撞概率为：低概率。
8)两个加速度传感器的碰撞概率为中等概率，另一个加速度传感器的碰撞概率为高概率，则碰撞概率为：中等概率。
9)两个加速度传感器的碰撞概率为高概率，另一个加速度传感器的碰撞概率为低概率，则碰撞概率为：中等概率。
10)两个加速度传感器的碰撞概率为高概率，另一个加速度传感器的碰撞概率为中等概率，则碰撞概率为：高概率。
表3加速度传感器的碰撞概率计算策略
Figure BDA0003724082020000101
Figure BDA0003724082020000111
四、碰撞识别策略
基于上述计算方法得到的可通行区域点碰撞概率、行人目标碰撞概率、加速度传感器的碰撞概率，根据碰撞信号源的准确性分别给三种信号源分配相应的权重，依次为K_a、K_b、K_c，权重需根据实车测试来标定，此处的权重值暂时为根据经验依次赋值为0.5、0.2、0.3，同时根据三种信号源的检测结果分别设定该结果下的相应碰撞概率如表4所示。
碰撞识别策略模块的输出信号包括：融合后微碰撞检测状态,其取值为0代表无碰撞；1代表碰撞；融合后目标的碰撞概率,其取值范围为0～100％；融合后微碰撞区域,其取值为1代表未碰撞；2代表前碰撞区；3代表后碰撞区；4代表左碰撞区；5代表右碰撞区。
基于上述分析，融合后目标的碰撞概率计算为：C＝K_a*Ai+K_b*Bi+K_c*Ci；其中C＞K_Cp时判定为当前发生碰撞，K_Cp为碰撞阈值线需根据实车测试来标定，此处的碰撞阈值线根据经验暂时赋值为50％。输出信号:融合后微碰撞检测状态为1代表碰撞，融合后微碰撞区域为可通行区域点的碰撞区域。
当信号可通行区域点碰撞区域为行人目标碰撞区域且不为无时，融合后目标的碰撞概率C＝1.2C；其中C≤100％；即当C＞100％时，强制令C＝100％。
实施例，某一时刻可通行区域点碰撞概率Ai为高概率，可通行区域点的碰撞区域为前碰撞区，行人目标碰撞概率Bi为中等概率，行人目标碰撞区域为前碰撞区，加速度传感器的碰撞概率Ci为低概率，则融合后目标的碰撞概率计算为：C＝0.5*100％+0.2*50％+0.3*0％＝60％；因可通行区域点的碰撞区域为行人目标碰撞区域，即为前碰撞区，C＝1.2C＝72％，融合后目标的碰撞概率C为72％＞K_Cp，判定融合后微碰撞检测状态为碰撞。
表4三种信号源的碰撞概率
Figure BDA0003724082020000112
Figure BDA0003724082020000121
五、***碰撞应对策略
当融合后微碰撞检测状态为1表示碰撞，即判断车辆与车外行人目标发生碰撞，***采取相应的碰撞应对策略如下：
1)车辆以最大减速度立即刹停；
2)当前点火周期车辆禁止行驶；
3)车辆拉手刹、闭锁、升窗、熄火、打开双闪；
4)提示用户当前发生碰撞，提示用户当前的碰撞区域为：融合后微碰撞区域,请求用户接管；
5)提示车辆所在的停车场端当前发生碰撞，提示场端当前的碰撞区域为：融合后微碰撞区域,请求场端调度员及时处理；
6)具有V2X功能的车辆，需通过V2X提示周边车辆：本车已发生碰撞，注意安全避让。
本发明针对车辆低速(0～15Km/h)行驶过程中的前、后、左、右的微碰撞场景下，传感器感知的局限性、传统碰撞传感器(加速度传感器)无法准确全方位检测微碰撞的问题，在不额外增加其他传感器和硬件设施的前提下，准确识别低速情况下的成人、儿童、宠物等碰撞，使得车辆在发生碰撞后能立即识别微碰撞，并在车端采取相应的***策略，避免车外被碰撞行人或动物发生二次碾压，保障车外生命安全。
最后需要说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制技术方案，本领域的普通技术人员应当理解，那些对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (16)

1.一种低速场景下的行人微碰撞识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、获取碰撞信号感知源，包括：1)计算可通行区域点碰撞概率；2)计算行人目标碰撞概率；3)计算加速度传感器的碰撞概率；
S2、基于所述感知源的信号，通过碰撞识别***来综合判断当前是否发生了车外行人的碰撞；
S3、如果没有发生碰撞，则***正常工作；当检测到对应区域发生碰撞后，***需采取相应的碰撞应对策略。
2.根据权利要求1所述低速场景下的行人微碰撞识别方法，其特征在于，所述S1中，计算可通行区域点碰撞概率是基于车辆的外部传感器，即环视摄像头、超声波雷达探测到的可通行区域点，对各传感器融合后的可通行区域点进行计算和判断；
多传感器信息融合得到的每个可通行区域点均有自己对应的可通行区域碰撞风险度，该属性值在可通行区域点生成时会初始化为0，可通行区域碰撞风险度为0代表无碰撞风险，为1代表有碰撞风险；同一时刻，连续3个可通行区域点的可通行区域碰撞风险度为1代表有碰撞风险，则输出信号：可通行区域点碰撞概率为1代表高概率、可通行区域点碰撞区域为对应的有碰撞风险的可通行区域点的存在区域。
3.根据权利要求1所述低速场景下的行人微碰撞识别方法，其特征在于，所述S1中，2)计算行人目标碰撞概率，包括每个多传感器信息融合得到的目标均有自己对应的行人碰撞风险度，该属性值在目标生成时会初始化为0，该属性值的最大值为10，在计算过程中若该属性值大于10则令其取值为10，每个周期进行该属性的更新。
4.根据权利要求1所述低速场景下的行人微碰撞识别方法，其特征在于，所述S1中，3)中计算加速度传感器的碰撞概率，车辆配置3个加速度传感器，单一加速度传感器的碰撞波形峰值加速度值小于2g时，认为该传感器的碰撞概率为低概率；单一加速度传感器的碰撞波形峰值加速度值大于2g且小于5g时，认为该加传感器的碰撞概率为中；单一加速度传感器的碰撞波形峰值加速度值大于5g时，认为该传感器的碰撞概率为高概率。
5.根据权利要求1所述低速场景下的行人微碰撞识别方法，其特征在于，所述S2中，综合判断是否碰撞的输出信号包括：融合后微碰撞检测状态，其取值为：0代表无碰撞；1代表碰撞；融合后目标的碰撞概率,其取值范围为0～100％；融合后微碰撞区域,其取值为：1代表未碰撞、2代表前碰撞区、3代表后碰撞区、4代表左碰撞区、5代表右碰撞区。
6.根据权利要求1所述低速场景下的行人微碰撞识别方法，其特征在于，所述S3中，碰撞应对策略输出为：融合后微碰撞检测状态，为1代表碰撞；融合后微碰撞区域,为具体的碰撞区域。
7.根据权利要求2所述低速场景下的行人微碰撞识别方法，其特征在于，所述车辆外部传感器，还包括前视摄像头、周视摄像头、前向毫米波雷达、角毫米波雷达、激光雷达。
8.根据权利要求2所述低速场景下的行人微碰撞识别方法，其特征在于，计算可通行区域点碰撞概率模块的输出信号包括：可通行区域碰撞风险度,其取值为0代表无碰撞风险；1代表有碰撞风险；可通行区域点碰撞区域，其取值为1代表未碰撞；2代表前碰撞区；3代表后碰撞区；4代表左碰撞区；5代表右碰撞区；可通行区域点碰撞概率，0代表无，1代表高概率。
9.根据权利要求3所述低速场景下的行人微碰撞识别方法，其特征在于，计算行人目标碰撞概率模块的输出信号包括：行人目标碰撞风险度,其取值范围为0～10级；行人目标碰撞概率，其取值为0代表无碰撞；1代表中等概率；2代表高概率；行人目标碰撞区域，其取值为1代表未碰撞；2代表前碰撞区；3代表后碰撞区；4代表左碰撞区；5代表右碰撞区。
10.根据权利要求4所述低速场景下的行人微碰撞识别方法，其特征在于，计算加速度传感器的碰撞概率模块的输出信号包括：加速度传感器的碰撞概率,其取值为1代表低概率；2代表中等概率；3代表高概率。
11.根据权利要求4所述低速场景下的行人微碰撞识别方法，其特征在于，基于3个加速度传感器的数值有如下判断，该判断认为三个加速度传感器的碰撞检测概率与传感器的安装位置无关，故三个传感器无前后顺序和位置差别；加速度传感器的碰撞概率代表从加速度传感器角度评估当前发生碰撞的可能性，其取值分为1代表低概率、2代表中等概率、3代表高概率三个等级；
三个加速度传感器的碰撞概率均为低概率，则碰撞概率为：低概率；
三个加速度传感器的碰撞概率均为中等概率，则碰撞概率为：中等概率；
三个加速度传感器的碰撞概率均为高概率，则碰撞概率为：高概率；
三个加速度传感器的碰撞概率分别为高概率、中等概率、低概率，则碰撞概率为：中等概率；
两个加速度传感器的碰撞概率为低概率，另一个加速度传感器的碰撞概率为中等概率，则碰撞概率为：低概率；
两个加速度传感器的碰撞概率为低概率，另一个加速度传感器的碰撞概率为高概率，则碰撞概率为：中等概率；
两个加速度传感器的碰撞概率为中等概率，另一个加速度传感器的碰撞概率为低概率，则碰撞概率为：低概率；
两个加速度传感器的碰撞概率为中等概率，另一个加速度传感器的碰撞概率为高概率，则碰撞概率为：中等概率；
两个加速度传感器的碰撞概率为高概率，另一个加速度传感器的碰撞概率为低概率，则碰撞概率为：中等概率；
两个加速度传感器的碰撞概率为高概率，另一个加速度传感器的碰撞概率为中等概率，则碰撞概率为：高概率。
12.根据权利要求5所述低速场景下的行人微碰撞识别方法，其特征在于，所述S2碰撞识别***综合判断方法包括，基于上述计算方法得到的可通行区域点碰撞概率、行人目标碰撞概率和加速度传感器的碰撞概率，根据碰撞信号源的准确性分别给三种信号源分配相应的权重，依次为K_a、K_b、K_c，权重需根据实车测试来标定；
碰撞识别策略模块的输出信号包括：融合后微碰撞检测状态,其取值为0代表无碰撞；1代表碰撞；融合后目标的碰撞概率,其取值范围为0～100％；融合后微碰撞区域,其取值为1代表未碰撞；2代表前碰撞区；3代表后碰撞区；4代表左碰撞区；5代表右碰撞区。
13.根据权利要求12所述低速场景下的行人微碰撞识别方法，其特征在于，融合后目标的碰撞概率的计算为：C＝K_a*Ai+K_b*Bi+K_c*Ci；
其中C＞K_Cp时判定为当前发生碰撞，K_Cp为碰撞阈值线需根据实车测试来标定，此处的碰撞阈值线根据经验暂时赋值为50％；输出信号:融合后微碰撞检测状态为1代表碰撞，融合后微碰撞区域为可通行区域点的碰撞区域。
14.根据权利要求12或13所述低速场景下的行人微碰撞识别方法，其特征在于，当信号可通行区域点碰撞区域为行人目标碰撞区域且不为无时，融合后目标的碰撞概率C＝1.2C；其中C≤100％；即当C＞100％时，强制令C＝100％。
15.根据权利要求6所述低速场景下的行人微碰撞识别方法，其特征在于，所述步骤S3中的***碰撞应对策略为当融合后微碰撞检测状态为1代表碰撞，即判断车辆与车外行人目标发生碰撞，***采取相应的碰撞应对策略如下：
1)车辆以最大减速度立即刹停；
2)当前点火周期车辆禁止行驶；
3)车辆拉手刹、闭锁、升窗、熄火、打开双闪；
4)提示用户当前发生碰撞，提示用户当前的碰撞区域为:融合后微碰撞区域,请求用户接管；
5)提示车辆所在的停车场端当前发生碰撞，提示场端当前的碰撞区域为融合后微碰撞区域,请求场端调度员及时处理；
6)具有V2X功能的车辆，需通过V2X提示周边车辆：本车已发生碰撞，注意安全避让。
16.一种低速场景下的行人微碰撞识别***，其特征在于，包括车辆的外部传感器、加速度传感器和处理器，处理器执行权利要求1至15任一低速场景下的行人微碰撞识别方法。
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