TW201704067A - 防撞方法、實現該防撞方法之電腦程式產品及防撞系統 - Google Patents

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Abstract

本發明提供一種車輛防撞方法，該方法包括以下步驟：經由一或多個裝設在車輛中之感測器，在二或多個時點，偵測物體相對於車輛之位置；從具有至少一輸入端和至少一輸出端之處理器的輸入端，接收來自一或多個感測器所偵測物體的位置；依據所偵測到之位置，估算物體相對於車輛先前移動軌跡；利用估算的先前移動軌跡來預測物體相對於該車輛未來之位置；依據所預測物體相對於該車輛之位置，估計車輛與物體之碰撞可能性；判定碰撞可能性是否超過預定閾值；以及如果發生碰撞可能性高於預定閾值，由處理器的輸出端輸出的預警信號。

Description

防撞方法、實現該防撞方法之電腦程式產品及防撞系統
本發明係有關一種防撞方法、一種用於實現該防撞方法的電腦程式產品及一種防撞系統，特別是關於一種用以避免車輛和弱勢道路使用者，包括騎自行車者和行人，發生碰撞的方法、電腦程式產品以及系統。其在準確性和偵測的有效性及防止潛在的碰撞等方面，提供較當前技術更為顯著的優點。
防撞系統是由汽車製造商為了積極減少潛在碰撞的可能性及降低道路交通事故的嚴重程度所發展而成。這些系統通常使用車輛前面和後面之雷達、雷射光、或攝像機來偵測即將發生的碰撞，然後提供一個警示或執行一個自主規避技術，如自動煞車或轉向，從而避免即將發生的碰撞。圖1顯示一習用防撞系統 10，包括一潛在風險評估系統 11，其係能接收來自情況識別系統 12 (包括前向、後向的CCD相機、雷達或雷射光)及車輛感測器(包括輪速率感測器及加速度感測器)之輸入，接著將控制信號輸出到一預警系統 13 (包括蜂鳴器、抬頭顯示器及停車燈)及一車輛制動控制系統 15 (包括煞車致動器和副節流加速器)。
一些已知的防撞系統採用了多階段碰撞迴避機制，依據所預測碰撞發生的可能性或嚴重程度而施予不同級別的碰撞規避技術；如果發生碰撞的可能性被歸類為低時，防撞系統可啟動一警示燈或車內另一個預警信號來提醒駕駛員，如果發生碰撞的可能性被歸類為高時，防撞系統可用在車輛的自動煞車。
具有防撞系統的車輛通常還配備有適應性巡航控制(adaptive cruise control)，其係使用雷達或雷射光來自動調整車輛的速度，以保持與前車的安全距離，有時候，協同適應性巡航控制系統的使用使得多數道路使用者可以彼此交換資訊，讓單一線路上之道路使用者能彼此保持等距，進一步減少發生碰撞的可能性。
然，儘管已有各種減少道路碰撞次數的嘗試，交通事故仍然是受傷和死亡的一個主要原因。雖然頭部防撞系統在過去的市佔率極高，許多碰撞實際上發生在城市地區繁忙的十字路口，在那裡通常有較多的活動，且駕駛者在各角落的能見度可能會降低，但當前的防撞系統 並不一定適合於偵測和反應這些類型的潛在碰撞。
發明人已經查知，需要提出改進的防撞系統和方法，以滿***叉路口偵測碰撞的問題。
據此，本發明之一實施態樣提供一種車輛防撞方法，該方法包括以下方法：以一或多個裝設在使用中車輛之感測器，在兩個或多個時點，偵測一物體相對於車輛之位置；以具有至少一輸入端和至少一輸出端之處理器的輸入端，接收由該一個或多個感測器所偵測之物體位置；依據所偵測之位置，估算物體相對於車輛的先前移動軌跡；利用所估算的先前移動軌跡，預測該物體相對於該車輛未來之位置；依據所預測之該物體相對於該車輛未來之位置，估計該車輛與該物體之碰撞可能性；判定碰撞可能性是否超過預定閾值；以及，如果碰撞可能性超過於預定閾值，由處理器之輸出端輸出一預警信號。
本發明特別將焦點放在車輛轉彎(特別是道路的內側車道) 以及在車輛迴轉半徑內接近該車輛側邊之物體(或在其近側) 的側邊碰撞。相對於車輛之物體的位置是由二者間之距離及其方位資料所界定。
感測器的輸出，亦即所偵測到的距離，可以是類比或數位電壓輸出。來自複數感測器中的至少兩個感測器之檢測距離可先篩選後，然後被傳送到一處理器接收，例如一實時控制器，用以執行另外的方法步驟，以提供一較為即時的防撞系統。
藉由在至少兩個時點，偵測物體的相對位置，即可以計算出物體的相對速度。藉由兩個時點的偵測，可以假定該物體的相對速度是恆定的。藉由三個偵測，可能假定物體相對於車輛的加速度是恆定的。透過更多的偵測，例如 10 ~ 20 檢測事件，可以讓估算物體的先前移動軌跡之步驟更為精確。較佳者，物體位置係在10 ~ 20 時點中被檢測，感測器最好以至少7.5 Hz的讀數率在15 時點中檢測。
根據偵測到的位置，估算出所述物體相對於車輛的先前移動軌跡，接著運用所估算出的先前移動軌跡來預測該物體相對於車輛未來的位置。所述考量到物體相對於車輛之先前移動軌跡的主動防撞法 (相對於被動法)，有助於更精確地預測該物體未來的位置。當估算出所述物體相對於車輛未來的位置，處理器隨即判定車輛與物體碰撞可能性是否超出一預定閾值，並且如果碰撞可能性超出預定閾值，所述處理器之輸出端即輸出一預警信號。
運用至少兩個偵測事件，就可以判斷物體是移動或固定的。在一物體為燈柱或郵筒等之固定物體之例子中，處理器辨識該物體相對於車輛的速度為負值時 (或者該物體可能不再被檢測，例如：第一偵測事件之後)，會導致估算的該物體的先前移動軌跡和所預測相對於車輛未來的位置，引起碰撞可能性小於預定閾值。在一實例中，物體為向後相對於該車輛行進之行人、其他車輛等之移動物體，處理器識別出該物體相對於車輛的速度為負值，則所確定的碰撞可能性亦小於預定閾值。在一實例中，物體為向前相對於該車輛行進之行人、其他車輛等之移動物體，處理器能夠識別該物體相對於車輛的行駛速度是負值或正值。在所述例子中，較佳情況下係使用兩個以上的偵測事件，以擷取更多有關該物體相對於車輛的先前移動軌跡等資訊，例如使用三個偵測事件，即可識別物體的加速度。
較佳的情況下，所述一或多個感測器係沿著使用中車輛一側的水平軸線配置。在一些實施例中，較佳的情況下係使用多個傳感器(例如：12個感測器)，使得車輛一側能沿著車輛使用側的橫軸而被完全涵蓋。
所述一或多個感測器可大致沿著使用中車輛一側的頂邊的水平軸線配置，所述的感測器可分別向下朝向地面或朝向車輛的後面，或者被放置在距離地面0.5~1.5米的高度且指向車輛的後面。(這種配置在所述一或多個感測器包括了一個位置感測器像是攝像機的情況下特別有助益)。或者，在較佳情況下，所述一或多個感測器可沿著一水平軸線配置，最好是在距離地面0.5~1.5米的高度使用，且所述各個感測器可指向相同方向，較佳情況下，所述一或多個感測器可配置為相互垂直，並且由車輛側面向外水平地指向車輛外面。(這種配置在所述一或多個感測器包括至少兩個距離感測器像是超音波感測器等的情況下是特別有用)。
所述一或多個感測器，可包含至少兩個距離感測器，較佳情況下為至少兩個超音波感測器。在較佳具體實施例中，有可能使用10 ~ 20 個超音波感測器，其係可沿著所述車輛的水平軸線被放置在大約為1米的間隔中，而在特定較佳的例子中，可以使用12個超音波感測器，使得它們大致沿著且以等距離覆蓋所述車輛的水平軸線方式配置。 以此方式配置之感測器，尤其適用於偵測車輛旁邊的物體。
所述一或多個感測器，可以經過校準以偵測其至所述欲偵測物體之距離。所述感測器可以分別偵測車輛與欲偵測物體之間的距離。使用至少兩個感測器，可以進一步確定所述方位角信息。茲將參照附加圖示詳細說明如何實行此實施例。
在使用至少兩個感測器的實例中，感測器能夠分別偵測車輛與欲偵測物體在時點中的距離，較佳情況下，使用的感測器為超音波感測器。基於至少以下幾項理由，可以將超音波感測器選用於提出之方法實施例： i.  超音波感測器可以對移動目標進行精確和可靠的測量； ii. 以每秒至少7.5之速度輸出偵測是有可能的； iii.     適用於室外以及各種天氣條件； iv.     具有內部溫度補償； v. 可輕易使用一實時控制器來處理感測器輸出； vi.     超音波感測器不僅輕巧且具高性價比；以及 vii.    大約0.3 - 5 米的檢測距離以及大約5 毫米之好的測量分辨率。
所述一或多個感測器可替代地或附加地包括至少一個位置感測器，其係能夠判定所述感測器與物體之間的距離和方位角，例如，一視覺感測器 (或攝像機) (可使紅外線或視頻波長運作)、雷達探測器或激光雷達探測器 (或雷射掃描儀) 。接著，可以由處理器處理擷取的影像，以便得到物體相對於車輛之位置，包括與車輛的距離和方位資訊。
在所謂「稠合」(fused)系統中，其係使用不同類型組合的感測器，使得各種感測器的輸出被集成或稠合，以對物體相對於車輛在特定的時點的位置，提供更精準的偵測。在稠合系統中，可以包括一或多個接近感測器(proximity sensors)，它是二進制的偵測器，可以在額定範圍內偵測出任何沒有實際接觸之物體的存在。這些感測器可與所述一或多個感測器結合使用，以提高系統的精確度。稠合系統中還可以包括多個接近感測器和一或多個攝像機。接近感測器係用以記錄物體和車輛的距離，而攝像機有助於物體辨識及設定接近感測器於不同群組之偵測。攝像機可以與圖像處理軟體結合使用，以區分鄰近車輛的各種不同類型的物體(例如：街道設施、停放的汽車、及一群自行車騎士)，這些資料可以與來自接近感測器的資料「稠合」，以得到更強大和可靠的方法來判定每一個自行車騎士之動作。
較佳情況下，所述方法又包括篩選出不相關的偵測，以便獲得一連串有用的偵測之步驟。 這可以參考例如「ID篩選法」。
較佳情況下，可以根據最佳化方法以實現估算物體的當前移動軌跡之步驟。所述最佳化方法，在較佳情況下，可以將物體相對於車輛的先前移動軌跡的成本函數最小化，以便選擇在各個時點與所述一或多個感測器有關之最有可能的方位角序列。成本函數的設計，是要確保軌跡平滑和可以使用，例如，均方根縱向加速度或均方根縱向速度。所述最佳化方法最好為二次規劃法，其係提供一種在若干時點將一系列偵測到的物體位置 (距離和方位角) 最佳化的方法，以便產生一個平滑的軌跡。可以假設縱向速度及/或 加速進行是恆定的。
所述最佳化方法可以額外或另外包括經由分析該一連串的偵測以建立不等式約束(inequality constraints)。這在使用至少兩個距離感測器 (例如：兩個超音波感測器) 時特別有用。當所述一或多個感測器包括至少兩個距離感測器，較佳情況下，所述最佳化方法可包括藉由利用以兩相鄰感測器所量測到的距離對物體的位置作三角測量，以設定等式約束(equality constraints)。超音波感測器只有輸出距離資訊，因此，使用一個超音波感測器並不會給予判定與感測器相關之位置所需的方位資訊。為了確定方位資訊，方位角在各公式是未知數。當相鄰的感測器有重疊的視域，使用兩個相鄰感測器進行三角測量可供應額外的方位資訊。這種技術可以用來固定所述物體在一個時點相對於車輛的位置，以及衍生之涉及兩個感測器之方位角，其係作為二次規劃時的等式約束條件。
可以進行各對相鄰感測器之間的三角測量。三角測量法提供兩個有關兩個感測器之方位角，任一方位角可以用來表示欲偵測之物體之估計位置。靠近車輛前側的感測器被稱為前置感測器，而在三角部之另一感測器被稱為尾端感測器。所述預測物體相對於車輛之移動軌跡的步驟，係依據由其中一感測器偵測到的距離和該感測器之方位角而執行，然而，較佳情況下，應該運用兩個感測器的距離和方位角以達成三角測量，該些感測器的偵測距離與要偵測物體的距離較短。舉例而言，如果尾端感測器之偵測距離大於前置感測器的偵測距離，在較佳情況下，使用該前置感測器之偵測距離和方位角來預測所述物體未來的移動軌跡。在另一實例中，如果前置感測器之偵測距離大於尾端感測器之偵測距離，在較佳情況下，則使用所述尾端感測器之偵測距離和方位角來預測所述物體未來的移動軌跡。在又一實例中，如果所述尾端感測器和前置感測器有相同的偵測距離，可視之前的偵測而定來選擇使用尾端感測器或前置感測器。
所述防撞方法還可以包括使用一卡爾曼濾波器平滑處理所估算出的物體先前移動軌跡之步驟。可以依據物體相對於車輛動作的運動模式，對欲偵測之物體的移動軌跡進行平滑處理。
所述預測物體未來的移動軌跡的步驟可以在物體相對於車輛的加速度及/或偏航速率是恆定的假設下進行。
所述根據本發明一具體實施例之方法，可適用於各種車輛，特別是卡車、公共汽車，長途汽車、電車及汽車。據信，這種方法特別適用於重型貨車，尤其是非鉸接式重型貨車。在城市地區，這些車輛與其他潛在易受傷害的道路使用者如自行車騎士、機動車騎士共用道路，這會帶來顯著的安全問題。易受傷害的道路使用者，例如，那些與重型貨車共享道路的人，包括自行車騎士、機動車騎士及行人等。據信，這種方法特別適用於偵測兩輪機動車，如自行車騎士和機動車騎士、及行人。
據發現，當所述車輛是重型貨車，且要偵測的對象是兩輪機動車，大多數事故皆發生在側面。其中一個因素是重型貨車，特別是非鉸接式重型貨車之側面碰撞，往往是因為這些車很大，使得這種車輛的駕駛在行駛時有較多的盲點，特別會造成問題。因此，如果自行車騎士處在重型貨車的周遭，例如在十字路口的紅綠燈，重型貨車司機有可能完全沒注意到自行車騎士。此外，為了順利轉彎，重型貨車通常需要先拉向相反的方向 (例如：拉向右邊以向左轉) 以確保其旋轉角度是足夠。這可能讓自行車騎士誤以為重型貨車沒有朝著他們轉彎 (而繼續直行或轉彎遠離該自行車騎士)，這可能促使自行車騎士朝向前移動到重型貨車駕駛員的盲點區域。然後，車輛轉動的前輪/拐角可能會撞倒該自行車騎士，而車輛的後輪可能會輾壓該自行車騎士。因此，本發明的一個較佳實現的方法為該車輛可以是重型貨車及/或 被偵測的對象是兩輪機動車，如自行車。
較佳情況下，由處理器輸出之預警信號可包括視頻及/或音頻預警信號，所述方法還可包括以下步驟：如果發生碰撞的可能性超出預定閾值，即發送預警信號到一視頻/音頻警報器以啟動所述警報器。另外，或者，所述預警信號可包括一制動信號，所述方法還可包括以下步驟：如果發生碰撞的可能性超出預定閾值，即發送該制動信號到一車輛制動系統以啟動車子的煞車，及/或所述預警信號可包括一轉向信號，所述方法還可包括以下步驟：如果發生碰撞的可能性超出預定閾值，即發送該轉向信號到車輛的控制系統以改變車輛的轉向角度。
當透過預警信號啟動時，所述視頻/音頻警報器，包括一視頻/音頻預警信號，用以提醒車輛駕駛員有一潛在的碰撞。當透過預警信號啟動時，所述車輛制動系統，包括一制動信號，用以在不用任何駕駛者輸入的情況下，立即或逐漸地自動施加車輛煞車。所述車輛控制系統在受到預警信號驅動下，將在不用任何駕駛者輸入的情況下自動改變車輛的轉向角度。在較佳情況下，車輛的轉向角度可能改成朝向與感測器指向相反的方向。
可以同時或以任何順序執行發送視頻及/或音頻預警信號、發送一制動信號、以及發送一轉向信號等步驟。亦即，提供的是一種取決於所估算的發生碰撞的可能性而定的多階段防撞方法。較佳情況下，發送一視頻及/或音頻預警信號，係表示所述方法第一階段中當達到發生碰撞的可能性之第一預定閾值，發送一轉向信號，係表示所述方法第二階段中當達到發生碰撞的可能性之第二預定閾值，而發送一制動信號，係表示所述方法第三階段中當達到發生碰撞的可能性之第三預定閾值。亦或，所述轉向角和制動信號可能大致在發送視頻/音頻預警信號之後，與所述方法中第二階段同時應用。以發送視頻/音頻預警信號作為第一階段的優點是，車輛駕駛人可能不需任何防撞系統的輔助即有機會避免碰撞。這樣做可以避免仰賴自動煞車或轉向信號之發送。但是，如果達到可能發生碰撞之較高預定閾值，則該方法還包括發送制動及/或轉向信號到所述車輛制動系統及/或控制系統。
根據本發明一實施例之方法，包括僅發送一預警信號到一視頻/音頻警報器，所述能實行上述方法之防撞系統可以與控制系統 (例如：車輛制動系統或轉向系統)隔絕。另一方面，本發明一實施例中的方法包括分別發送一制動信號及/或一轉向信號到一車輛制動系統及/或控制系統 (或者是發送至一視頻/音頻警報器之預警信號)，所述實行上述方法之防撞系統可以與所述車輛制動系統及/或控制系統耦合。
根據本發明另一實施態樣，係提供一種用於一防撞方法之電腦程式產品，該電腦程式產品包括：一存儲裝置，包括能由處理器執行之指令，以使該處理器執行上述全部或任一方法步驟。
根據本發明又一實施態樣，係提供一種車輛防撞系統，該系統包括： 一或多個裝設在使用中車輛上之感測器，用以在二或多個時點中偵測物體相對於車輛之位置；以及一具有至少一輸入端和至少一輸出端之處理器，該處理器係配置來：利用其輸入端以接收由所述一或多個感測器偵測到的該些位置；依據該些偵測到的位置，估算所述物體相對於車輛的先前移動軌跡；利用估算的先前移動軌跡來預測所述物體相對於車輛未來之位置；依據所預測該物體相對於該車輛未來之位置，估計該車輛與該物體之碰撞可能性；判斷該碰撞可能性是否超過一預定閾值；以及如果該碰撞可能性高於該預定閾值，由該處理器之輸出端輸出一預警信號。應該理解的是，上述根據本發明一實施態樣之各個系統特性、方法、及優點，另適用於以下實施態樣之系統中。
防撞系統中的各感測器，分別沿著車輛一側之水平軸線裝設使用，其在偵測和防止上述側邊碰撞或近側碰撞方面特別有助益。在一些較佳實例中，所述感測器為超音波感測器，所述一或多個感測器分別設置用於距離地面0.5 ~ 1.5米之高度，而且(亦或)所述系統可包括二或多個感測器，且兩個相鄰感測器之間的距離為0.5 ~ 1 米，較佳情況下大約為0.8米。利用這樣的配置，據信，所述防撞系統特別適合用於重型貨車之車輛，欲偵測的對象是兩輪機動車或行人。
較佳情況下，所述系統又包括一用於至少一或各感測器之導向錐筒。在一實例中，該導向錐筒可以是塑料杯，藉由縮小一個感測器的偵測光束，而減少二次反射的偵測，據此，可以改進偵測的穩定性。
較佳情況下，所述系統還可包括一視頻及/或音頻預警信號，並可包括一警報器。所述處理器還可配置在發生碰撞可能性超出預定閾值時，發送預警信號到該警報器以啟動該警報器。另外，或者，所述預警信號可包括一制動信號，所述處理器還可配置在發生碰撞可能性超出預定閾值時，發送預警信號到一車輛制動系統以將車輛煞住，以及/或所述預警信號可包括一轉向信號，所述處理器還可配置在發生碰撞可能性超出預定閾值時，發送預警信號到一車輛控制系統以改變該車輛的轉向角度。
和重型貨車的側面碰撞的問題在於這些車輛通常很大，駕駛會有較多盲點。儘管有額外提供的反射鏡，往往仍有不少部分妨礙到駕駛，鏡子本身亦可能阻礙及/或使駕駛分心。圖2 係顯示駕駛者從地面能看見之左手邊區域之俯視圖：後窗區21；廣角後視鏡區22；側面接近鏡面區23；平面後視鏡區24；接近側面窗口區25；擋風玻璃區27；以及前投射鏡區 28。區域 26、29 為駕駛不能直接或間接看到的區域。應該理解的是，可以得到類似的圖示並用於其它立面圖，從而實現完整的重型貨車的駕駛員可見和不可見的區域的三維地圖。又，如果自行車騎士處在重型貨車的周遭，例如在十字路口的紅綠燈，重型貨車司機有可能完全沒注意到該自行車騎士。
再者，為了順利轉彎，重型貨車30 (圖3A所示) 通常需要先拉向相反的方向 (例如：拉向右邊以向左轉) 以確保其旋轉角度是足夠，如圖3B所示。這可能讓自行車騎士誤以為重型貨車沒有朝著他們轉彎 (而繼續直行或轉彎遠離該自行車騎士)，這可能促使自行車騎士朝向前移動到重型貨車駕駛員的盲點區域。然後，車輛轉動的前輪/拐角可能會撞倒該自行車騎士，而車輛的後輪可能會輾壓該自行車騎士。
圖 4 為根據本發明之一具體實施例顯示一實時防撞系統之結構圖。相較於先前技術之系統，本發明系統，以更簡單、有效的方式提出一解決上述圖 3所 提及問題之解決方案。欲偵測物體 (在此情況下為自行車騎士) 的動作和使用全球座標系統之車輛 (在此情況下為HGV)，被轉化為該欲偵測物體有關於座標系統中的車輛的相對動作。由於加速度和偏航速率之向量求和的特性，恆定加速度和恆定偏航速率的假設，可如同用在全球座標系統一樣，被用於車輛的座標系統。
表示欲偵測物體相對於車輛的相對動作，提供包含以下優點： i.   不再需要精確的車輛移動資料，如加速度和位置，使得系統更簡易並且節省實時系統需要的計算時間；以及 ii.  所述防撞系統只需較少的硬體設備，可從系統移除昂貴的車輛運動測量系統 (GPS + IMU)，使其更具有商業吸引力。
據此，圖4的實時防撞系統 40 將執行以下任務： i.     處理來自超音波感測器之輸出，以估算騎士的位置 (S41)； ii.    估計迴避潛在碰撞的時間 (S42)； iii.  根據偵測的距離來判斷騎士相對於重型貨車(HGV)之位置，並預測騎士未來的移動軌跡 (S43)； iv.  估計碰撞可能性 (S44)；以及 v.    如果必要，由處理器的輸出端發送一預警信號，其可以是發送給車輛制動系統之制動指令 (S45)。
圖5 係顯示如何根據本發明之一具體實施例，運用系統 50A、50B來估算自行車騎士的位置以避免碰撞。在此實例中，使用了複數個超音波感測器，而且超音波感測器所輸出的是待偵測物體 53、56 (即，在此情況下的物體為自行車騎士) 和感測器之間的距離 d。然而，只有距離資訊，是不可能明確指出物體 53、56的確切位置，因為感測器與物體之間的方位角是未知的。據此，自行車騎士可以在一具有相同半徑的圓弧的任何位置，如圖 5A所示。這被稱為位置的不確定性。為了建立自行車騎士相對於車輛的移動軌跡，就必須取得方位資訊，以除去任何位置的不確定性。
如圖5B 所示，可以設置一個座標系統以定義車輛中超音波感測器的位置，以及表示自行車騎士的位置。原點可以設定在車輛前部邊緣的中點，x軸係朝著車輛的縱軸方向向上指向，y軸垂直於x軸並向左指向。
圖6 所示之流程圖 S60 係表示如何實時估計自行車騎士的位置。每個超音波感測器在每個時間步驟輸出偵測的距離及其感測器 ID。在步驟S61中，建立一個固定大小的矩陣，其係包含感測器 ID和在連續時間步驟裡所偵測到的距離。可以將此矩陣稱為偵測矩陣，在每個時間步驟裡可以有多次的偵測，因為：1 在偵測區的多個對象；及 2 兩個相鄰的感測器可以取用相同的物體。處理偵測矩陣以將感測器ID分成不同組別是必要的，各組別分別對應一個物體。這個過程被稱作「ID分組和追踪」(S63)。在步驟S63，移除與自行車騎士的移動不相干的感測器偵測。步驟 S62為以相機為基礎的方法，可以自由選擇是否使用以輔助步驟S63。在步驟S62，應用一特定的電腦視覺技術來定位視野中任一自行車騎士，這些資訊會被發送到S63 ，以促使超音波感測器的ID分組。S63 的結果被發送到S64，以檢查在各偵測組別當中，是否有任何可行的三角測量在相鄰的感測器之間形成。接著，使用運用了最佳化演算法的二次規劃法 (QP)來判定最佳的偵測角θ 及自行車騎士的對應位置 (S65)。在步驟 S65 考量步驟S64 輸出的結果以提出等式約束，用以協助確認偵測角。最後，使用卡爾曼濾波器，以根據自行車騎士相對移動的運動模型，將自行車騎士的移動軌跡進行平滑化處理(S66)。
茲將進一步詳細說明圖6中的流程圖 S60的一些步驟。基準線57可定義為表示從各個感測器開始以及從車輛的側面指向與向外之方位角，如圖5B 所示，也定義出由感測器到物體之距離線 52、55。基準線57 與距離線之間的角度被定義為物體的方位角 θ，θ的順時針旋轉被定義為正值。因此，可以以下列公式表示自行車騎士相對於車輛位置 Psy 、Psx 之位置Pcy 、Pcx ：
在上述公式中，只有參數θ是未知的。因此，在偵測到的距離和車輛上感測器的位置為已知之前提下，實際上的問題即是如何選擇作為θ的數值，假設偵。
要獨立解開公式(1)和(2)是不可能的。假設短時間(t1 ,t2 ,…,tn )偵測到的一系列距離(d1 ,d2 ,d3 ,…,dn )，需要找到相對應的方位角(θ1 ， θ2 ,…,θn )以判定騎士的位置；即，必須利用以下公式：(3)(4) 其中i=1,2,…n。
利用簡單的第一階和第二階微分，可以得到騎士的速度和加速度，如以下公式所示：
其中 j=2,3,…n；k=3,4，…,n。V 和 A 別表示速度和加速度，t 是每個偵測的時間戳。假設n個樣本中，由公式(7)、(8)可得到n-2的橫向和縱向加速度計算。
可以合理的假設自行車騎士以恆定加速度在t1~t2期間橫向和縱向移動。一般而言，自行車騎士不會在很短的時間相對於卡車來回移動，除非有突然不可預知的停止。
可以 Psx 、及θ 來表示縱向加速度Acx ： 其中 ­k =­3,4 …,n
對於各加速度，唯一的未知數是θk-2 、 θk-1 、及θk 。由於每個感測器的偵測範圍皆為狹小，可以運用小的角度估算且以sinθ w取代θ ， 因此可將此問題線性化。
假設速度恆定。
假設自行車騎士的縱向速度是恆定的，可以獲得數學表達式如下： 相當於假設：
由於要找到一套最佳可產生關於自行車騎士的平滑軌跡記錄的θi (i=1,…n)，可以將公式(11) 轉化成二次規劃 (QP) 問題。
QP 主要是將幾個受到線性約束之變量的二次函數最佳化。變數θ1 θ2 … θn-1 和θn 可以表示如一列向量：
二次規劃的標準公式可以的形式表示如下：
其中Q為一 個n x n矩陣，稱為二次矩陣，L為一個­n-­變量行向量，稱為線性矩陣。
以下公式表示一些應該要滿足的條件限制：
等式約束(15)嚴格約束Θ的變數，因此能產生更精確的最佳化結果。我們可以使用三角測量使Θ的某些元件構成一些線性不等式約束。
等式約束可以由三角測量結果構成。Aeq 、Beq 的數值必須是恆定。在構建矩陣Aeq 、Beq ，一個要強調的原則是，不等式約束條件的數值不應等於或大於Θ 變數之數值，否則可能產生過度約束的目標，且QP 無法收斂成一個解決方案。
就不等式約束(16)而言，必須將Θ 的各個元件限制在其上、下邊界。這些上限和下限來自感測器預期領域的範圍。除了為Θ 的各個元件所設定的上限和下限，所述感測器ID在同一時間的順序，可提供自行車騎士的運動趨勢的估計值，因此為Θ 設下更多的限制。
如果自行車騎士追超過車輛，每個感測器的偵測範圍中與各感測器相關的方位角係由–ve變動到+ve，反之當卡車超過自行車騎士時亦然。如果自行車騎士在短時間內停留在一感測器的偵測範圍內，可能需要從前面的步驟推論該自行車騎士相對於卡車的運動趨勢。
如果自行車騎士在一感測器的範圍停留很久，而且並不知道先前該自行車騎士的移動趨勢，可以安全的假設自行車騎士以類似的速度向卡車行駛。在此情況下，要進一步對該自行車騎士設定除了上限和下限之外的條件限制是不太可能的。
假設加速度恆定
為了說明當自行車騎士的縱向加速度不為零，但在檢查期間(the period to inspect, PTI)為恆定值的情況，公式(12)描述的物體適用以下格式：
其中是自行車騎士在PTI實際的縱向加速度。
公式(17)表示當等於時，可使J達到最小化，其係最佳化開始的未知參數，因為還沒有該名自行車騎士移動的先驗知識。
以作為係數，可將公式(17)改寫成：
公式(18)中不含任何方位角，因此不會影響最佳化的結果，將被忽略。當中不含任何二次元的方位角，因此，將只影響線性矩陣L，如公式(14)所定義。二次矩陣Q不會受到加上影響。
惟有在為未知數值時可以解出來。建議運用一個方法來找到的初步估計值，使用2m/s2 到2m/s2 的加速度值加上0.1 m/s2 的答案進行採樣。對於用於的各個加速度樣本，可以實行二次規劃得到的候選值。將可能的放到公式(3)和(4)，以得到在PTI中的自行車騎士的位置，以及使用公式(5)至(8)而得到加速度。然後，計算這些加速度的標準差。運行過所有可能的，即可得到一連串標準差。比較這些標準差，選出其中最小者，然後選出相應的作為自行車騎士方位的最佳估計值。 據信，產生的，即為在PTI中最佳的加速度估計值。
實行時，可能會有一些不準確的偵測 (超音波感測不總是由自行車騎士同一點反映) 和信號失落，因此難以只用二次規劃法得到平滑的自行車騎士的移動軌跡。
另需使用平滑法，以產生能衍生速度和加速度值的平滑移動軌跡，用來作為未來預測位置之用。卡爾曼濾波器能使二次規劃法得出的結果平滑。其被廣泛應用於導覽、導航、車輛控制系統、及移動追蹤。運用一模型系統，卡爾曼濾波器可以使觀察一段時間的一連串測量，其中包含噪聲和其它誤差，變得平滑。
可以使用運動學特性來描述自行車騎士的動作。闡述運動學特性的狀態向量被稱為Skf ，其係由四個元件構成：
如考量橫向和縱向方向之自行車騎士的位置、速度、及加速度，可以根據在步驟 k的資訊，以下列各個公式分別表示在步驟 k+1 之動作，其中dt 是各個步驟之間的時間差：
如考量公式 (20)至(24)，卡爾曼濾波器的狀態空間公式可以表示如下：
控制輸入 Ukf 為自行車騎士的加速度，可以假定其數值為0。wkf 表示在此過程中的高斯白雜訊(Gaussian white noise)。假設這些雜訊具有零均值，並且一協方差矩陣被定義為Go。
測量公式如下所示：
vkf 為測量雜訊，也就是高斯白分佈(Gaussian white distribution)。卡爾曼濾波器分兩個階段運作：時間更新和測量更新。時間更新，也被稱為預測，是用於預測當前狀態變量和誤差協方差估計的值，以獲得用於下一時間步驟的先驗 (priori) 估計值。下面兩個公式被稱為時間更新公式，其中Z是協方差矩陣：
在上述測量更新公式，將新的測量加入先驗估計值中，以獲得改進的後驗(posteriori)估計值。當有新的測量可用，根據所述估計值和測量的加權平均值來更新這些估算值，多個加權被分配給具有較高的確定性的估計值。'^'表示導出的值是一個估計值，而且上標的 ‘-’ 表示一先驗估計值。
在測量更新階段，使用公式(29)更新卡爾曼增益(Kalman gain) K。依據更新的卡爾曼增益，考慮公式(30)的測量M而重新估算狀態S。同時，更新協方差矩陣P如公式(31) 所示。
公式 (31) 中的變數Ikf 為 4 x 4 單位矩陣。矩陣 Zkf 、Go 、Ro 的詳細值如下所示：
公式(27) ~ (31)為卡爾曼濾波器的核心公式，可以遞歸方式執行以找到狀態向量的最佳估計值。
現參照圖7，茲將說明在一實施例中運用三角測量法依據偵測到的距離來偵測物體相對於車輛之位置的方法步驟。使超音波感測器相互靠近，亦即，相隔距離僅有0.8米(Δk)，可以用三角測量技術在兩個相鄰感測器的光束重疊時固定自行車騎士的位置。
如果兩個相鄰感測器USk 、USk+1 具有重疊的偵測範圍，自行車騎士在重疊區域中，可以依據兩個偵測到的距離 dk 、dk+1 ，運用餘弦法則，根據公式 (3)、(4) 找到該感測器的方位角。
感測器的方位角θk 、 θk+1 如下所示：
當某些物理條件得到滿足，上述三角測量技術可以只產生真實的結果，因此可以依據以下程式對於相鄰感測器來執行偵測：
一旦找到三角形測量，可經由比較需要比較估算的方位角和形成感測器視場之最大角，來偵測是否所述估算的方位角是否有效用。茲考量偵測到的距離，方位角必須受到感測器視場的限制。
選出超音波感測器的最佳間距，將使在三個相鄰的感測器間的一般偵測無法進行。因此，如果同時以三個相鄰的感測器進行合理的偵測，可以假定已經偵測到兩個不同的物體。
三角測量法涉及兩個感測器的兩個方位角，任一方位角可以被用來表示估算的自行車騎士之位置。靠近車輛前側的感測器被稱為前置感測器 (即圖7的USk ) ，在三角形的另一感測器被稱為尾端感測器 (即圖7的USk+1 ) 。在二次規劃階段，每次只需使用一個偵測到的距離及其相應的方位角，較佳情況下，應使用距離要偵測的物體較近之感測器的方位角。舉例而言，如果 ρk 大於 ρk+1，則選用尾端感測器，如果 ρk+1 大於 ρk ，則選用前置感測器 USk。如果ρk 等於 ρk+1 ，依照之前偵測情形來選擇使用尾端感測器USk+1 或前置感測器USk 。
圖8A和圖8B 繪示根據本發明之一具體實施例中三角測量可能對防撞方法造成的影響，其中一個即將偵測的物體(在此情況為自行車騎士)通過一連串的感測器(在此情況為超音波感測器)。在圖8A中，感測器的偵測幾何結構之間沒有重疊，在圖8B中，感測器的偵測幾何結構有些重疊。自行車騎士在很短的時間內(tn-7 ~ tn )，例如 1 秒，通過感測器的偵測範圍 US10、US9、US8、US7；在相同的偵測間隔 (Period to Inspect, PTI) 中，感測器 US1、 US2 在某些時間步驟由於噪音或另一物體而產生有效的偵測。實時控制器必須能夠忽略感測器 US1、US2的偵測，因為該些偵測可能會扭曲預測的自行車騎士的移動軌跡。
參照圖8A，如果在PTI內的任何時間步驟中沒有任何三角測量，可以用一般方法來執行ID 篩選法。首先，可以選出任何可在一時間步驟提供有效偵測的ID，用以形成一串PTI所需的ID。一串ID的實例也許是： [US10 US10 US2 US9 US1 US7 US7 US7]，其中，可萃取該串數字以獲得純數字數組 [10 10 2 9 1 6 7 7]。從表格中每一行開始，這些ID也有其他的組合；例如，[10 10 2 9 8 8 7 10] 可能是另一種組合。發現所有可能的ID組合之後，可將它們存在一矩陣(一個ID存儲矩陣)。可以估算所述感測器各 ID的差值，而且可以找到一最佳的感測器 ID 字串。
參照圖8B，如果在PTI過程中發現有效的三角，即儲存這些與三角測量相關的感測器 ID。與各組三角測量中較短的偵測距離相關的ID用以作為ID界限，該ID界限係將PTI中完整的ID字串分成幾個ID區段。每個ID 區段中的ID皆以同樣的規則加以篩選，包括： i.不允許ID跳躍； ii. 不允許非單調ID 區段；及 iii. 不允許回應距離異常值。
使用上述步驟後，可以發現最佳的ID順序，例如： [10 10 9 9 8 8 7 7]。這個ID字串，連同相關的偵測到的距離，被傳送到被稱為二次規劃之方位角最佳化程序的下一步驟。
應當理解的是，儘管上述本發明的一些實施例參照較佳實施方式，這些實施例的原理可被應用到本發明的所有實施例和實施態樣，包括那些定義於任一申請專利範圍者。另外，可以結合各個實施例而提出在各實施例上下文中描述的各種功能，反之，在各個實施例的上下文中描述的特徵也可以單獨地或以任何合適的組合形式提出。
10‧‧‧習用防撞系統
11‧‧‧潛在風險評估系統
12‧‧‧情況識別系統
13‧‧‧預警系統
15‧‧‧車輛制動控制系統
21‧‧‧後窗區
22‧‧‧廣角後視鏡區
23‧‧‧側面接近鏡面區
24‧‧‧平面後視鏡區
25‧‧‧接近側面窗口區
26、29‧‧‧區域
27‧‧‧擋風玻璃區
28‧‧‧前投射鏡區
30‧‧‧重型貨車
40‧‧‧防撞系統
50A、50B‧‧‧系統
53、56‧‧‧待偵測物體
52、55‧‧‧距離線
57‧‧‧基準線
茲將參照附加圖示對照各實例，詳細說明本發明各個較佳實施例，其中： 圖1為顯示習見先前技術中一防撞系統之方塊圖； 圖2為根據本發明顯示一具體實施例之車輛駕駛員之能見度俯視圖； 圖3A為根據本發明之一具體實施例顯示車輛之實例示意圖； 圖3B為根據本發明之一具體實施例顯示一車輛可能移動軌跡之俯視圖； 圖4為根據本發明之一具體實施例顯示所述防撞方法之範例流程圖； 圖5A為根據本發明之一具體實施例顯示一示例感測器之操作示意圖； 圖5B為根據本發明之一具體實施例顯示多個示例感測器之操作示意圖； 圖6為根據本發明之一具體實施例顯示預測物體移動軌跡之示例方法流程圖； 圖7為根據本發明一具體實施例顯示兩個示例感測器以說明如何實行三角測量法； 圖8A為根劇本發明之一具體實施例顯示未使用三角測量法之示例防撞系統；以及 圖8B為根劇本發明之一具體實施例顯示使用了三角測量法之示例防撞系統。
S41‧‧‧處理來自超音波感測器之輸出，以估算騎士的位置
S42‧‧‧估計迴避潛在碰撞的時間
S43‧‧‧根據偵測的距離來判斷騎士相對於重型貨車(HGV)之位置，並預測騎士未來的移動軌跡
S44‧‧‧估計碰撞可能性
S45‧‧‧如果必要，由處理器的輸出端發送一預警信號，其可以是發送給車輛制動系統之制動指令

Claims (39)

  1. 一種車輛防撞方法，所述方法包括以下步驟： 經由一個或多個裝設在一使用中車輛之感測器，在兩個或多個時點，偵測一物體相對於該車輛之位置； 以具有至少一輸入端和至少一輸出端之處理器的輸入端，接收由所述一或多個感測器所偵測到該物體之該些位置； 依據偵測到的該些位置，偵測估算該物體相對於該車輛的一先前移動軌跡； 利用估算的該先前移動軌跡來預測該物體相對於該車輛未來之位置； 依據所預測之該物體相對於該車輛未來之位置，估計該車輛與該物體的碰撞可能性； 判定該碰撞可能性是否超過一預定閾值；以及 如果該碰撞可能性超過該預定閾值，由該處理器之輸出端輸出一預警信號。
  2. 如申請專利範圍第1項之防撞方法，其中所述一或多個感測器係沿著該使用中車輛一側之水平軸線安裝。
  3. 如申請專利範圍第1或第2項所述之防撞方法，其中所述一或多個感測器包括至少兩個距離感測器。
  4. 如申請專利範圍第1或第2項所述之防撞方法，其中所述一或多個感測器包括至少一個位置感測器。
  5. 如申請專利範圍第1或2項所述之防撞方法，其中所述偵測步驟係於三個或多個時點實行。
  6. 如申請專利範圍第1或2項所述之防撞方法，其中所述方法更包括篩選出不相關的偵測，以得到一連串有用的偵測之步驟。
  7. 如申請專利範圍第1或2項所述之防撞方法，其中所述方法更包括在場景中有多個物體的情況下，依據感測器ID及偵測，將感測器偵測分成不同的子集。
  8. 如申請專利範圍第1或2項所述之防撞方法，其中所述方法更包括選用一組攝像機，可用於拍攝鄰近該車輛之現場，以使經演算法處理之影像能夠區分各種類型之物體，並且所得資訊被用以輔助進行感測器ID分組程序。
  9. 如申請專利範圍第1或2項所述之防撞方法，其中所述方法更包括為各個物體指定一個特定的ID，並追蹤物體ID以進行後續處理。
  10. 如申請專利範圍第1或2項所述之防撞方法，其中所述估算該物體的該先前移動軌跡之步驟係基於一種最佳化方法，該最佳化方法係將該物體相對於該車輛的該先前移動軌跡之一成本函數最小化，以便選出在各該時點中與所述一或多個感測器最有可能相關的一組方位角。
  11. 如申請專利範圍第10項所述之防撞系統，其中該最佳化方法為二次規劃法。
  12. 如申請專利範圍第10項所述之防撞系統，其中該最佳化方法包括經由分析該一連串偵測以建立不等式約束(inequality constraints)。
  13. 如申請專利範圍第10項所述之防撞系統，其中當所述一或多個感測器包括至少兩個距離感測器時，該最佳化方法包括利用兩個相鄰感測器測得的距離，對於該物體的位置進行三角測量，以設定等式約束(equality constraints)。
  14. 如申請專利範圍第1或2項所述之防撞方法，其中所述方法更包括使用一卡爾曼濾波器(Kalman filter)平滑處理所估計該物體之該先前移動軌跡之步驟。
  15. 如申請專利範圍第1或2項所述之防撞方法，其中所述預測該物體未來移動軌跡之步驟係在該物體相對於該車輛的加速度及/或偏航速率是恆定的假設下實行。
  16. 如申請專利範圍第1或2項所述之防撞方法，其中該車輛是重型貨車。
  17. 如申請專利範圍第1或2項所述之防撞方法，其中欲偵測之該物體為兩輪機動車或行人。
  18. 如申請專利範圍第1或2項所述之防撞方法，其中該預警信號包括一視頻及/或音頻預警信號，且如果該碰撞可能性超出該預定閾值，所述方法更包括發送該預警信號至一視頻/音頻警報器以啟動該警報器之步驟。
  19. 如申請專利範圍第1或2項所述之防撞方法，其中該預警信號包括一制動信號，所述方法更包括：如果該碰撞可能性超出該預定閾值，發送該制動信號到該車輛之一制動系統以啟動該車輛煞車之步驟；以及/或，該預警信號包括一轉向信號，所述方法更包括：如果該碰撞可能性超出該預定閾值，發送該轉向信號到該車輛之一控制系統，以改變該車輛之轉向角度之步驟。
  20. 一種適用於一防撞方法之電腦程式產品，該電腦程式產品包括： 一儲存裝置，其係包括複數指令，該複數指令在被該處理器執行時，可使該處理器實行前述任一申請專利範圍所述之方法步驟。
  21. 一種車輛防撞系統，該系統包括： 一或多個感測器，其係裝設於一使用中車輛，用以在兩個或多個時點，偵測一物體相對於該車輛之位置；以及 一處理器，其係具有至少一輸入端及至少一輸出端，該處理器係配置用以： 由該處理器之輸入端接收由所述一或多個感測器偵測到的該些位置； 依據偵測到的該些位置，估算該物體相對於該車輛之一先前移動軌跡； 利用估算的該先前移動軌跡來預測該物體相對於該車輛未來之位置； 依據所預測之該物體相對於該車輛未來之位置，估計該車輛與該物體的碰撞可能性； 判定該碰撞可能性是否超過一預定閾值；以及 如果該碰撞可能性超過該預定閾值，由該處理器之輸出端輸出一預警信號。
  22. 如申請專利範圍第21項所述之防撞系統，其中所述一或多個感測器係沿著該使用中車輛一側之水平軸線安裝使用。
  23. 如申請專利範圍第21或22項所述之防撞系統，其中所述一或多個感測器分別在距離地面0.5米 ~ 1.5米之高度使用。
  24. 如申請專利範圍第21或22項所述之防撞系統，其中所述一或多個感測器包括至少兩個距離感測器。
  25. 如申請專利範圍第21或22項所述之防撞系統，其中所述一或多個感測器包括至少一個位置感測器。
  26. 如申請專利範圍第21或22項所述之防撞系統，其中所述系統包括兩個或多個感測器，且兩個相鄰感測器之間的距離大約0.8米。
  27. 如申請專利範圍第21或22項所述之防撞系統，其中該處理器係配置用以在三個或多個時點實行偵測之步驟。
  28. 如申請專利範圍第21或22項所述之防撞系統，其中該處理器更配置用以實行篩選出不相關的偵測，以得到一連串有用的偵測之步驟。
  29. 如申請專利範圍第21或22項所述之防撞系統，其中該處理器係配置用以基於最小化該物體相對於該車輛的該先前移動軌跡之一成本函數的一最佳化方法，估算該物體的該先前移動軌跡，以便選出在各個時點與所述一或多個感測器最有可能相關的一組方位角。
  30. 如申請專利範圍第29項所述之防撞系統，其中該最佳化方法為二次規劃法。
  31. 如申請專利範圍第29項所述之防撞系統，其中該最佳化方法包括經由分析該一連串偵測以建立不等式約束(inequality constraints)。
  32. 如申請專利範圍第29項所述之防撞系統，其中當所述一或多個感測器包括至少兩個距離感測器，該最佳化方法包括利用兩個相鄰感測器測得的距離，對於該物體的位置進行三角測量，以設定等式約束(equality constraints) 。
  33. 如申請專利範圍第21或22項所述之防撞系統，其中該處理器係配置用以使用一卡爾曼濾波器(Kalman filter)，平滑處理所估算該物體的該先前移動軌跡。
  34. 如申請專利範圍第29項所述之防撞系統，其中該處理器係在該物體相對於該車輛的加速度及/或偏航速率是恆定的假設下，預測該物體未來的移動軌跡。
  35. 如申請專利範圍第21或22項所述之防撞系統，其中該車輛是重型貨車。
  36. 如申請專利範圍第21或22項所述之防撞系統，其中欲偵測之該物體為兩輪機動車或行人。
  37. 如申請專利範圍第21或22項所述之防撞系統，其中所述系統更包括用於至少一個或各個感測器之一導向錐筒。
  38. 如申請專利範圍第21或22項所述之防撞系統，其中該預警信號包括一視頻及/或音頻預警信號，所述系統更包括一警報器，若該碰撞可能性超出該預定閾值，該處理器進一步發送該預警信號到所述警報器以啟動該警報器。
  39. 如申請專利範圍第21或22項所述之防撞系統，其中該預警信號包括一制動信號，且如果該碰撞可能性超出該預定閾值，該處理器進一步發送該預警信號至該車輛之一制動系統以煞住該車輛；以及/或該預警信號包括一轉向信號，且如果該碰撞可能性超出該預定閾值，該處理器進一步發送該預警信號至該車輛之一控制系統以改變該車輛之轉向角度。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI692424B (zh) * 2018-06-29 2020-05-01 慧展科技股份有限公司 車側障礙物偵測警示方法及車側障礙物偵測警示系統
TWI712966B (zh) * 2019-10-30 2020-12-11 財團法人資訊工業策進會 交通工具預測系統及交通工具預測方法
CN112124306A (zh) * 2020-09-29 2020-12-25 马鞍山市凯通新能源科技有限公司 用于新能源汽车的车辆防碰撞控制***和控制方法
CN113253273A (zh) * 2021-04-30 2021-08-13 东风汽车集团股份有限公司 一种远距离车辆的探测方法和探测***
CN113401054A (zh) * 2021-07-22 2021-09-17 上汽通用五菱汽车股份有限公司 车辆的防碰撞方法、车辆和可读存储介质
TWI818364B (zh) * 2021-11-29 2023-10-11 財團法人工業技術研究院 車輛行駛控制裝置及其控制與預警資訊顯示方法

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102016109856A1 (de) * 2016-05-30 2017-11-30 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Verfahren zur Vermeidung einer Kollision eines Kraftfahrzeugs mit einem Objekt auf Grundlage eines maximal vorgebbaren Radlenkwinkels, Fahrerassistenzsystem sowie Kraftfahrzeug
DE102017202415A1 (de) * 2017-02-15 2018-08-16 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Kollisionsvermeidung mit Querverkehr
EP3413082B1 (en) * 2017-06-09 2020-01-01 Veoneer Sweden AB A vehicle system for detection of oncoming vehicles
FR3070527B1 (fr) 2017-08-31 2020-11-06 Airbus Helicopters Procede et dispositif d'evitement d'un objet par detection de son rapprochement d'un aeronef
US10782138B2 (en) 2017-10-06 2020-09-22 Here Global B.V. Method, apparatus, and computer program product for pedestrian behavior profile generation
US20200333429A1 (en) * 2017-12-29 2020-10-22 Ubicquia Iq Llc Sonic pole position triangulation in a lighting system
CN112997230A (zh) * 2018-09-14 2021-06-18 优创半导体科技有限公司 双重自适应碰撞避免***
US11782158B2 (en) * 2018-12-21 2023-10-10 Waymo Llc Multi-stage object heading estimation
CN110208805A (zh) * 2019-06-13 2019-09-06 南京亚兴为信息技术有限公司 一种有轨电车障碍物探测方法
CN111554124B (zh) * 2020-04-16 2022-07-01 天津职业技术师范大学(中国职业培训指导教师进修中心) 交叉路口大货车右转弯防撞预警***及预警方法
DE102021203497A1 (de) 2020-11-20 2022-05-25 Volkswagen Aktiengesellschaft Detektion und Bestimmung relevanter Größen eines Objekts mittels Ultraschallsensoren
KR20220086781A (ko) * 2020-12-16 2022-06-24 현대모비스 주식회사 차량의 타겟 감지방법 및 시스템
CN113345248B (zh) * 2021-04-29 2022-06-17 华设设计集团股份有限公司 非信控交叉口安全预警和管控方法和***

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6885968B2 (en) * 2000-05-08 2005-04-26 Automotive Technologies International, Inc. Vehicular exterior identification and monitoring system-agricultural product distribution
EP1898232B1 (en) * 2006-09-08 2010-09-01 Ford Global Technologies, LLC Method and system for collision avoidance
JP2008302850A (ja) * 2007-06-08 2008-12-18 Toyota Motor Corp 衝突判定装置
JP4767930B2 (ja) * 2007-09-12 2011-09-07 本田技研工業株式会社 車両の走行安全装置
DE102011012793B4 (de) * 2011-03-02 2023-05-04 Volkswagen Ag Fahrerassistenzverfahren und Fahrerassistenzsystem
DE112012006790B4 (de) * 2012-08-08 2022-09-29 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Kollisionsvorhersagevorrichtung
DE102012108563A1 (de) * 2012-09-13 2014-03-13 Scania Cv Ab Verfahren und Vorrichtungen zur Kollisionswarnung bei Fahrstreifenwechseln
JP5878491B2 (ja) * 2013-03-27 2016-03-08 株式会社日本自動車部品総合研究所 運転支援装置
JP6022983B2 (ja) * 2013-03-29 2016-11-09 株式会社日本自動車部品総合研究所 運転支援装置
DE102013010004A1 (de) * 2013-06-14 2014-12-18 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Ausführen von kollisionsvermeidenden Maßnahmen
EP2848487B1 (en) * 2013-09-12 2020-03-18 Volvo Car Corporation Manoeuvre generation for automated drive

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI692424B (zh) * 2018-06-29 2020-05-01 慧展科技股份有限公司 車側障礙物偵測警示方法及車側障礙物偵測警示系統
TWI712966B (zh) * 2019-10-30 2020-12-11 財團法人資訊工業策進會 交通工具預測系統及交通工具預測方法
CN112124306A (zh) * 2020-09-29 2020-12-25 马鞍山市凯通新能源科技有限公司 用于新能源汽车的车辆防碰撞控制***和控制方法
CN112124306B (zh) * 2020-09-29 2022-08-09 深圳东和邦泰科技有限公司 用于新能源汽车的车辆防碰撞控制***和控制方法
CN113253273A (zh) * 2021-04-30 2021-08-13 东风汽车集团股份有限公司 一种远距离车辆的探测方法和探测***
CN113253273B (zh) * 2021-04-30 2024-02-20 岚图汽车科技有限公司 一种远距离车辆的探测方法和探测***
CN113401054A (zh) * 2021-07-22 2021-09-17 上汽通用五菱汽车股份有限公司 车辆的防碰撞方法、车辆和可读存储介质
TWI818364B (zh) * 2021-11-29 2023-10-11 財團法人工業技術研究院 車輛行駛控制裝置及其控制與預警資訊顯示方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2016189112A1 (en) 2016-12-01
GB201509069D0 (en) 2015-07-08
GB2541354A (en) 2017-02-22

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