TWI569235B

TWI569235B - 車輛轉向警示方法及車輛轉向警示裝置

Info

Publication number: TWI569235B
Application number: TW104141285A
Authority: TW
Inventors: 鄭安凱; 孫敏德; 何昱璋; 李佩臻; 葉芯妤
Original assignee: 財團法人工業技術研究院
Priority date: 2015-12-09
Filing date: 2015-12-09
Publication date: 2017-02-01
Also published as: TW201721609A; US9783101B2; US20170166113A1; EP3179464A1

Description

車輛轉向警示方法及車輛轉向警示裝置

本揭露是有關於一種來車警示方法及裝置，且特別是有關於一種車輛轉向警示方法及車輛轉向警示裝置。

近年來，車間通訊網路(Vehicle to Vehicle, V2V)在車間安全系統中已經成為實用且熱門的技術。車間安全系統包括了路口駕駛輔助(Intersection Movement Assist, IMA)、緊急電子煞車訊號(Emergency Electronic Brake Lights, EEBL)、左轉輔助(Left Turn Assistant, LTA)、前方碰撞預警(Forward Collision Warning, FCW)等技術。在近年的交通事故中，又已駕駛人未注車前狀態的比例為最高，接著為未依規定讓車及酒後駕駛。左轉輔助可輔助駕駛者警示死角的車輛可能行為，並降低未注意車前狀態的交通事故發生比率。

左轉輔助又可分為前裝左轉輔助及後裝左轉輔助。前裝左轉輔助可透過控制區域網路(Controller Area Network, CAN)匯流排來回傳方向燈訊號以偵測駕駛者轉向意圖。當駕駛者啟動左轉方向燈並偵測到對向來車時，前裝左轉輔助會發出左轉警示來警告其餘車輛該駕駛者有左轉意圖。而在後裝左轉輔助中缺少了控制區域網路匯流排的方向燈訊號，其僅能透過偵測對象來車發出警告。雖然後裝左轉輔助相較於前裝左轉輔助具有簡易及迅速的安裝流程，但在後裝左轉輔助中，由於車輛無法擷取前裝設備的回傳訊息，而僅能透過車載網路回傳訊息進行左轉警示，使得後裝左轉輔助的錯誤警示頻率大幅增加。因此，如何減少後裝左轉輔助的錯誤警告頻率，為車載網路安全應用中值得探討的議題。

本揭露提供一種車輛轉向警示方法及車輛轉向警示裝置，其可減少後裝左轉輔助器(Left Turn Assistant, LTA)的錯誤警告頻率，並增加後裝左轉輔助器系統的警示精準度。

本揭露提出一種車輛轉向警示方法，包括獲得地圖資訊及車輛的行車資訊。上述車輛轉向警示方法更包括當該車輛接近路口時，根據地圖資訊及行車資訊來判斷行車狀態。上述車輛轉向警示方法更包括若行車狀態為非左轉事件，則不發出警告訊息。

本揭露提出一種車輛轉向警示裝置，包括資料擷取單元、儲存單元、處理單元及通訊單元。資料擷取單元用以獲得車輛的行車資訊。儲存單元用以儲存地圖資訊。處理單元用以處理行車資訊及地圖資訊。通訊單元用以發出警告訊息。其中處理單元從儲存單元獲得地圖資訊，並從資料擷取單元獲得行車資訊。其中當處理單元判斷車輛接近路口時，處理單元根據地圖資訊及行車資訊來判斷行車狀態。其中若行車狀態為非左轉事件，則處理單元不指示通訊單元發出警告訊息。

基於上述，本揭露的車輛轉向警示方法及車輛轉向警示裝置會根據地圖資訊及行車資訊來判斷行車狀態是否為非左轉事件，若行車狀態為非左轉事件，則不發出警告訊息，以減少後裝左轉輔助器的錯誤警告頻率。

為讓本揭露的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。

圖1為根據本揭露一範例實施例的車輛轉向警示方法的流程圖。

請參照圖1，在步驟S101中，蒐集車輛的行車資訊，例如車輛的進行軌跡等資訊。步驟S103中，利用行車資訊來排除直行及右轉的事件。接著在步驟S105中，判斷是否有對向來車，若無對向來車，回到步驟S101，繼續蒐集車輛的行車資訊。若在步驟S105中偵測到有對向來車，則在步驟S107中，針對從行車資訊中判斷出的左轉事件發出警告訊息給對向來車。基於上述，本揭露的車輛轉向警示方法可從行車資訊中先排除直行及右轉的事件，而僅對左轉事件發出警告訊息，以減少後裝左轉輔助的錯誤警告頻率。

圖2為根據本揭露一範例實施例的車輛轉向警示裝置的方塊圖。

請參照圖2，根據本揭露一範例實施例車輛轉向警示裝置200包括處理單元210、儲存單元220、資料擷取單元230及通訊單元240。處理單元210例如是中央處理單元(Central Processing Unit，CPU)、嵌入式控制器(Embedded Controller)、微處理器(Microprocessor)、特殊應用積體電路(Application Specific Integrated Circuits，ASIC)、可程式化邏輯裝置(Programmable Logic Device，PLD)或其他類似裝置。

儲存單元220例如是安全數位(Secure Digital，SD)卡、多媒體記憶(Multimedia Card，MMC)卡、記憶棒(Memory Stick)、小型快閃(Compact Flash，CF)卡、嵌入式多媒體(Embedded MMC，eMMC)卡或是固態硬碟(Solid State Disk, SSD)等小型記憶體儲存裝置。

資料擷取單元230包括感測單元(未繪示於圖中)及定位單元(未繪示於圖中)，感測單元例如是慣性感測器(Inertial Measurement Unit sensor, IMU sensor)，其可蒐集三軸加速度資料、陀螺儀資料及磁力器資料等感測資料，而定位單元例如是全球定位系統(Global Positioning System, GPS)裝置，其可接收目前所在位置的經度及緯度資料。

通訊單元240例如是具有無線及/或有線通訊功能的通訊晶片。

在本範例實施例中，資料擷取單元230可獲得車輛的行車資訊，行車資訊包括車輛速度、三軸加速度資料、陀螺儀資料、磁力器資料及經度緯度資料。儲存單元220可儲存地圖資訊，地圖資訊可包括道路資訊及路口資訊。

當處理單元210判斷車輛接近路口時，處理單元210會根據地圖資訊及行車資訊來判斷行車狀態，並根據行車狀態決定是否發出警告訊息。

詳細來說，處理單元210會根據地圖資訊獲得道路曲度，並根據行車資訊獲得行進曲度。若行進曲度及道路曲度的曲度差大於一個曲度門檻值且車輛速度小於等於速度門檻值時，則處理單元210判斷行車狀態為左轉事件，並發出警告訊息。若行進曲度及道路曲度的曲度差小於等於曲度門檻值，或者是若行進曲度及道路曲度的曲度差大於曲度門檻值且車輛速度大於速度門檻值時，則處理單元210判斷行車狀態為非左轉事件，並且不發出警告訊息。獲得行進曲度的方法將在下文中詳細描述。

雖然在本範例實施例中，處理單元210是判斷車輛接近路口時根據地圖資訊及行車資訊來判斷行車狀態，但本揭露並不以此為限。例如，在另一範例實施例中，處理單元210可以在判斷車輛接近路口且偵測到對向來車的情況下，才根據地圖資訊及行車資訊來判斷行車狀態。如此一來，即使車輛要左轉，如果沒有偵測到對向來車，本揭露的車輛轉向警示裝置也不會發出警告訊息，以減少車輛駕駛者的困擾。

值得注意的是，處理單元210還會對三軸加速度資料、陀螺儀資料及磁力器資料進行平滑化(Smoothing)處理，並且根據道路資訊修正全球定位系統資料中的錯誤資料，例如，當全球定位系統資料中的車輛位置偏離道路而進入建築物的區域時，處理單元210可以根據地圖資訊將車輛位置修正到鄰近的道路上。

圖3為根據本揭露一範例實施例的車輛預測路徑的示意圖。

請參照圖3，在計算行進曲度時，處理單元210會先取得目前位置C及歷史位置H，並且利用車輛速度、三軸加速度資料、陀螺儀資料、磁力器資料等資料來預估預測位置P，估算預測位置P的方法將在下文中詳細描述。當獲得預測位置P以後，處理單元210就能根據曲度公式來求出行進曲度。其中曲度公式如下所示：

行進曲度=

圖4為根據本揭露一範例實施例的估算預測位置的流程圖。圖5A~5D為根據本揭露一範例實施例的估算預測位置的示意圖。

請參照圖4及圖5A~5D，在步驟S401中，獲得粒子的起始分佈。具體來說，處理單元210會根據行車資訊中的慣性感測器資料的誤差值決定誤差範圍，在誤差範圍中包括常態分佈的多個粒子，而此時的車輛位置會用所有初始粒子IP的平均位置來表示，如圖5A所示。

在步驟S403中，產生下一時段粒子的位置分佈。例如，在圖5B中，利用圖5A的初始粒子IP作為前一時段粒子PP，而每個前一時段粒子PP都會利用慣性感測器資料去預估下一時段的位置分佈而產生下一時段粒子NP。而下一個時段的車輛預估位置會利用所有下一時段粒子NP的平均位置來表示。

在步驟S405中，去除權重較小的粒子。例如，在圖5C中，處理單元210會計算所有下一時段粒子NP的權重，並將下一時段粒子NP中權重小於第一門檻值的粒子R去除掉。具體來說，處理單元210可計算下一時段粒子NP中每個粒子與其他粒子的距離，並以此計算出每個粒子的權重，其中距離大部分粒子較遠的粒子會具有較小的權重。如此一來就能去除距離大部分粒子較遠的粒子R。

在步驟S407中，進行重新取樣。具體來說，為了補足下一時段粒子NP的數量，處理單元210必須進行重新取樣以預防粒子數量的減少。處理單元210會利用下一時段粒子NP中權重較大的粒子作為樣本粒子，例如利用權重大於第二門檻值的粒子樣本粒子，以新增粒子A，使得新增的粒子A位於誤差範圍中。

最後，在步驟S409中，處理單元會依據沒在步驟S405中被去除的下一時段粒子NP及在步驟S407新增的粒子A來獲得預測位置，並在步驟S411中輸出預測位置。在完成步驟S407進行重新取樣之後，除了進入步驟S409獲得預測位置，還會回到步驟S403中，繼續預估下一時段的車輛位置。

值得注意的是，在步驟S413中，還會從慣性感測器獲得輸入資料，以進行步驟S405去除權重較小的粒子的步驟。

上述段落已經說明了如何獲得車輛預測路徑的行進曲度，接下來將進一步說明如何計算行進曲度及道路曲度的曲度差。

圖6為根據本揭露一範例實施例的曲度差的示意圖。

如圖6所示，在本範例實施例中，車輛經過路口時可能有三種不同的移動軌跡。當車輛沿著直線前進時，其曲度差CD1為零曲度。當車輛左轉時，其曲度差CD2為正曲度。當車輛右轉時，其曲度差CD3為負曲度。以下為曲度差的公式：

κ _l= (ΔD _l(車輛) – ΔD _l(道路))/ΔD(車輛) = ΔD _l(車輛)/ΔD(車輛) – ΔD _l(道路)/ΔD(車輛)

詳細來說，曲度差κ _l代表了相對於行車中央線的橫向移動幅度除以車輛移動距離。在一個單位時段中，將車輛從開始到結束的橫向移動距離差扣除此單位時段的直行位移量，再除以車輛行經路徑的路徑長度，就可得到車輛在此單位時段中的行進曲度。將行進曲度扣除道路曲度就能得到曲度差κ _l。

圖7為根據本揭露一範例實施例的車輛轉向警示方法的流程圖。圖8為根據本揭露一範例實施例的車輛移動路徑範例中速度與曲度差之間關係的示意圖。

請參照圖7，在步驟S701中，獲得地圖資訊及車輛的行車資訊，其中車輛的行車資訊包括慣性感測器的三軸加速度資料、陀螺儀資料及磁力器資料，以及全球定位系統裝置的經緯度資料。

在步驟S703中，對慣性感測器資料進行平滑化處理，並根據地圖資訊修正全球定位系統資料中的錯誤資料。

在步驟S705中，根據目前位置、歷史位置及預測位置獲得行進曲度，其中預測位置是藉由車輛速度、三軸加速度資料、陀螺儀資料、磁力器資料等資料使用粒子過濾器來預估。

在步驟S707中，判斷行進曲度及道路曲度的曲度差是否小於等於曲度門檻值。若行進曲度及道路曲度的曲度差小於等於曲度門檻值，則進入步驟S709，判斷行車狀態為非左轉事件，不發出警告訊息。請同時參照圖8，在圖8中，橫軸代表車輛行經時間，縱軸則同時代表了車輛速度及曲度差。圖8中所記錄的車輛速度以虛線表示，而曲度差則以實線表示。另外，圖8下方的點鏈線直線代表了速度門檻值，在本範例實施例中將速度門檻值設定為15。上述速度門檻值的設定是根據運動公式V ²=V ₀ ²+2aS及Ts=a*t計算出，其中Ts為速度門檻值。假設車道限速為40km/hr且能完全煞車的最短距離為15公尺，因此若要使車輛完全減速至靜止狀態，也就是時速0公尺，則帶入上述公式後可獲得4.1(m/s ²)的減速率。並且再假設駕駛人的反應時間為一秒，因此Ts=4.1(m/s ²)*1(s)=4.1(m/s)=14.76(km/hr)。也就是說，速度門檻值大約等於15 km/hr。

圖8橫軸接近中央處的虛線直線代表了曲度差為0。而圖8橫軸接近中央處的實線直線代表了曲度門檻值。在本範例實施例中，將曲度門檻值設定為0.02。曲度門檻值是藉由實驗結果來設定，這在下文中將有詳細說明。在圖8的B1區塊中，曲度差小於曲度門檻值0.02，因此判斷行車狀態為非左轉事件，不發出警告訊息。

請再參照圖7，若行進曲度及道路曲度的曲度差大於曲度門檻值，例如圖8中的B2區塊，則在步驟S711中，進一步判斷車輛速度是否大於速度門檻值。若行進曲度及道路曲度的曲度差大於曲度門檻值且車輛速度大於速度門檻值，例如圖8中的B3區塊，則進入步驟S709，判斷行車狀態為非左轉事件，不發出警告訊息。若行進曲度及道路曲度的曲度差大於曲度門檻值且車輛速度小於等於速度門檻值，例如圖8中的B4區塊，則進入步驟S713，判斷行車狀態為左轉事件，並發出警告訊息給對向來車。

值得注意的是，雖然在本範例實施例說明了當行進曲度及道路曲度的曲度差大於曲度門檻值時，進入步驟S711進一步判斷車輛速度是否大於速度門檻值。然而，本揭露並不以此為限。在另一範例實施例中，當行進曲度及道路曲度的曲度差大於曲度門檻值時，可以進一步判斷上述曲度差是否大於一個甩尾曲度差門檻(例如，甩尾曲度差門檻可設定為曲度門檻值的兩倍)，若上述曲度差大於甩尾曲度差門檻值，則判斷此車輛正要進行高速甩尾過彎，進入步驟S713，判斷行車狀態為左轉事件，並且發出警告訊息給對向來車。

本揭露設定不同的曲度門檻值來預測左轉與否的實測結果如下表1~表4所示，表1~表4分別將曲度門檻值設定為-0.02、0、0.02、0.04，並在三個不同的路徑(即，路徑A、路徑B及路徑C)進行實測，其中真陽(True positive)代表預測左轉且左轉，假陰(False negative)代表預測左轉但並未左轉，假陽(False positive)代表預測不左轉但左轉。

表1 <TABLE border="1" borderColor="#000000" width="_0004"><TBODY><tr><td> 　 </td><td> 路徑A </td><td> 路徑B </td><td> 路徑C </td><td> 總計 </td><td> 發生率 </td></tr><tr><td> 真陽 </td><td> 10 </td><td> 11 </td><td> 5 </td><td> 26 </td><td> 54.17% </td></tr><tr><td> 假陰 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0% </td></tr><tr><td> 假陽 </td><td> 4 </td><td> 9 </td><td> 9 </td><td> 22 </td><td> 45.83% </td></tr><tr><td> 總計 </td><td> 14 </td><td> 20 </td><td> 14 </td><td> 48 </td><td> 100% </td></tr></TBODY></TABLE>

表2 <TABLE border="1" borderColor="#000000" width="_0005"><TBODY><tr><td> 　 </td><td> 路徑A </td><td> 路徑B </td><td> 路徑C </td><td> 總計 </td><td> 發生率 </td></tr><tr><td> 真陽 </td><td> 10 </td><td> 11 </td><td> 5 </td><td> 26 </td><td> 78.79% </td></tr><tr><td> 假陰 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0% </td></tr><tr><td> 假陽 </td><td> 1 </td><td> 3 </td><td> 3 </td><td> 7 </td><td> 21.21% </td></tr><tr><td> 總計 </td><td> 11 </td><td> 14 </td><td> 8 </td><td> 33 </td><td> 100% </td></tr></TBODY></TABLE>

表3 <TABLE border="1" borderColor="#000000" width="_0006"><TBODY><tr><td> 　 </td><td> 路徑A </td><td> 路徑B </td><td> 路徑C </td><td> 總計 </td><td> 發生率 </td></tr><tr><td> 真陽 </td><td> 10 </td><td> 10 </td><td> 5 </td><td> 25 </td><td> 89.29% </td></tr><tr><td> 假陰 </td><td> 0 </td><td> 1 </td><td> 0 </td><td> 1 </td><td> 3.57% </td></tr><tr><td> 假陽 </td><td> 0 </td><td> 1 </td><td> 1 </td><td> 2 </td><td> 7.14% </td></tr><tr><td> 總計 </td><td> 10 </td><td> 12 </td><td> 6 </td><td> 28 </td><td> 100% </td></tr></TBODY></TABLE>

表4 <TABLE border="1" borderColor="#000000" width="_0007"><TBODY><tr><td> 　 </td><td> 路徑A </td><td> 路徑B </td><td> 路徑C </td><td> 總計 </td><td> 發生率 </td></tr><tr><td> 真陽 </td><td> 8 </td><td> 6 </td><td> 4 </td><td> 18 </td><td> 66.67% </td></tr><tr><td> 假陰 </td><td> 2 </td><td> 5 </td><td> 1 </td><td> 8 </td><td> 29.63% </td></tr><tr><td> 假陽 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 1 </td><td> 1 </td><td> 3.70% </td></tr><tr><td> 總計 </td><td> 10 </td><td> 11 </td><td> 6 </td><td> 27 </td><td> 100% </td></tr></TBODY></TABLE>

從表1~表4可得知，若曲度門檻值設的越低時，雖然可以排除漏報情況，但誤報率就會提高。反之，若曲度門檻值設的越高時，雖然可降低誤報率，但可能會有漏報的情況發生。因此將曲度門檻值設定為0.02，可以使假陰及假陽發生率的總合為最小，並使真陽的機率達到89.29%，為所有設定值中最準確。

綜上所述，本揭露的車輛轉向警示方法及車輛轉向警示裝置會根據地圖資訊及行車資訊來判斷行車狀態是否為非左轉事件，若行進曲度及道路曲度的曲度差大於一個曲度門檻值且車輛速度小於等於速度門檻值時，則判斷行車狀態為左轉事件並發出警告訊息給該對向來車。若行進曲度及道路曲度的曲度差小於等於曲度門檻值，或者是若行進曲度及道路曲度的曲度差大於曲度門檻值且車輛速度大於速度門檻值時，則判斷行車狀態為非左轉事件，並且不發出警告訊息，以減少後裝左轉輔助器的錯誤警告頻率。

雖然本揭露已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本揭露，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本揭露的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。

S101、S103、S105、S107‧‧‧車輛轉向警示方法的步驟
200‧‧‧車輛轉向警示裝
210‧‧‧處理單元
220‧‧‧儲存單元
230‧‧‧資料擷取單元
240‧‧‧通訊單元
C‧‧‧目前位置
H‧‧‧歷史位置
P‧‧‧預測位置
S401、S403、S405、S407、S409、S411、S413‧‧‧估算預測位置的步驟
IP‧‧‧初始粒子
PP‧‧‧前一時段粒子
NP‧‧‧下一時段粒子
R、A‧‧‧粒子
CD1、CD2、CD3‧‧‧曲度差
S701、S703、S705、S707、S709、S711、S713‧‧‧車輛轉向警示方法的步驟

圖1為根據本揭露一範例實施例的車輛轉向警示方法的流程圖。圖2為根據本揭露一範例實施例的車輛轉向警示裝置的方塊圖。圖3為根據本揭露一範例實施例的車輛預測路徑的示意圖。圖4為根據本揭露一範例實施例的估算預測位置的流程圖。圖5A~5D為根據本揭露一範例實施例的估算預測位置的示意圖。圖6為根據本揭露一範例實施例的曲度差的示意圖。圖7為根據本揭露一範例實施例的車輛轉向警示方法的流程圖。圖8為根據本揭露一範例實施例的車輛移動路徑範例中速度與曲度差之間關係的示意圖。

S701、S703、S705、S707、S709、S711、S713‧‧‧車輛轉向警示方法的步驟

Claims

一種車輛轉向警示方法，包括：獲得一地圖資訊及一車輛的一行車資訊；當該車輛接近一路口時，根據該地圖資訊獲得一道路曲度，並根據該行車資訊獲得一行進曲度；根據該地圖資訊及該行車資訊來判斷一行車狀態，其中若該行進曲度及該道路曲度的一曲度差小於等於一曲度門檻值，或是當該曲度差大於該曲度門檻值且該車輛的一車輛速度大於一速度門檻值時，判斷該行車狀態為一非左轉事件；以及若該行車狀態為該非左轉事件，則不發出一警告訊息。
如申請專利範圍第1項所述的車輛轉向警示方法，更包括：若該曲度差大於該曲度門檻值且該車輛速度小於等於該速度門檻值時，判斷該行車狀態為一左轉事件，並發出該警告訊息。
如申請專利範圍第1項所述的車輛轉向警示方法，其中該行車資訊獲得該行進曲度的步驟包括：根據該行車資訊獲得一目前位置、一歷史位置及一預測位置，並根據該目前位置、該歷史位置及該預測位置獲得該行進曲度。
如申請專利範圍第3項所述的車輛轉向警示方法，其中根據該行車資訊獲得該預測位置的步驟包括：根據該行車資訊中的一慣性感測器資料的誤差值決定一誤差範圍，其中在該誤差範圍中包括常態分佈的多個粒子；在多個預估位置上產生對應該些粒子的多個預估粒子；以及計算該些預估粒子的權重，其中該些預估粒子的權重相關於彼此的距離。
如申請專利範圍第4項所述的車輛轉向警示方法，其中根據該行車資訊獲得該預測位置的步驟更包括：刪除權重小於一第一門檻值的該些預估粒子；利用權重大於一第二門檻值的該些預估粒子作為樣本，以新增多個新增粒子到該些預估粒子的該誤差範圍中；以及依據該些預估粒子及該些新增粒子來獲得該預測位置。
如申請專利範圍第1項所述的車輛轉向警示方法，其中獲得該車輛的該行車資訊的步驟更包括：獲得一慣性感測器資料及接收一全球定位系統資料，其中該慣性感測器資料包括一三軸加速度資料、一陀螺儀資料及一磁力器資料，且該全球定位系統資料包括一經度資料及一緯度資料。
如申請專利範圍第6項所述的車輛轉向警示方法，其中獲得該慣性感測器資料及該全球定位系統資料的步驟包括：對該慣性感測器資料進行平滑化處理；以及根據該地圖資訊修正該全球定位系統資料中的錯誤資料。
如申請專利範圍第1項所述的車輛轉向警示方法，其中當該車輛接近一路口時根據該地圖資訊及該行車資訊來判斷一行車狀態的步驟包括：當該車輛接近一路口且偵測到一對向來車時，根據該地圖資訊及該行車資訊來判斷一行車狀態。
一種車輛轉向警示裝置，包括：一資料擷取單元，用以獲得一車輛的一行車資訊；一儲存單元，用以儲存一地圖資訊；一處理單元，用以處理該行車資訊及該地圖資訊；以及一通訊單元，用以發出一警告訊息，其中該處理單元從該儲存單元獲得該地圖資訊，並從該資料擷取單元獲得該行車資訊，其中當該處理單元判斷該車輛接近一路口時，該處理單元根據該地圖資訊獲得一道路曲度，並根據該行車資訊獲得一行進曲度，以根據該地圖資訊及該行車資訊來判斷一行車狀態，其中若該行進曲度及該道路曲度的一曲度差小於等於一曲度門檻值，或是當該曲度差大於該曲度門檻值且該車輛的一車輛速度大於一速度門檻值時，該處理單元判斷該行車狀態為一非左轉事件，其中若該行車狀態為該非左轉事件，則該處理單元不指示該通訊單元發出該警告訊息。
如申請專利範圍第9項所述的車輛轉向警示裝置，其中若該曲度差大於該曲度門檻值且該車輛速度小於等於該速度門檻值時，該處理單元判斷該行車狀態為一左轉事件，並指示該通訊單元發出該警告訊息。
如申請專利範圍第9項所述的車輛轉向警示裝置，其中該處理單元根據該行車資訊獲得一目前位置、一歷史位置及一預測位置，並根據該目前位置、該歷史位置及該預測位置獲得該行進曲度。
如申請專利範圍第11項所述的車輛轉向警示裝置，其中該處理單元根據該行車資訊中的一慣性感測器資料的誤差值決定一誤差範圍，其中在該誤差範圍中包括常態分佈的多個粒子，其中該處理單元在多個預估位置上產生對應該些粒子的多個預估粒子，其中該處理單元計算該些預估粒子的權重，其中該些預估粒子的權重相關於彼此的距離。
如申請專利範圍第12項所述的車輛轉向警示裝置，其中該處理單元刪除權重小於一第一門檻值的該些預估粒子，其中該處理單元利用權重大於一第二門檻值的該些預估粒子作為樣本，以新增多個新增粒子到該些預估粒子的該誤差範圍中，其中該處理單元依據該些預估粒子及該些新增粒子來獲得該預測位置。
如申請專利範圍第9項所述的車輛轉向警示裝置，其中該資料擷取單元獲得一慣性感測器資料及一全球定位系統資料，其中該慣性感測器資料包括一三軸加速度資料、一陀螺儀資料及一磁力器資料，且該全球定位系統資料包括一經度資料及一緯度資料。
如申請專利範圍第14項所述的車輛轉向警示裝置，其中該處理單元對該慣性感測器資料進行平滑化處理，其中該處理單元根據該道路資訊修正該全球定位系統資料中的錯誤資料。
如申請專利範圍第9項所述的車輛轉向警示裝置，其中當該處理單元判斷該車輛接近一路口且偵測到一對向來車時，該處理單元根據該地圖資訊及該行車資訊來判斷一行車狀態。