[发明专利]车辆防撞预警方法、系统及车载计算机设备

说明书

本申请公开一种车辆防撞预警方法、车载计算机设备以及车辆防碰撞预警系统，其中方法包括：至少基于自身车辆的卫星伪距测量数据和外部对象的卫星伪距测量数据确定两者的相对位置向量和相对位置向量的变化率；基于以上两参数，确定用于表征所述自身车辆与外部对象之间的相对距离的第一参数、表征自身车辆与外部对象之间的相对运动速度和/或相对运动方向的第二参数；从外部终端获取用于表征外部对象的运动状态改变趋势的第三参数；基于第一至第三参数，确定碰撞风险指数；根据所述碰撞风险指数的大小确定是否进行防撞预警。本申请将绝对定位变为相对定位，无需在各个终端独立计算绝对坐标，提高了定位精度，从而使得防撞预警更加准确。

技术领域

本公开应用于高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistance System，ADAS)领域，尤其涉及一种车辆防撞预警方法、系统及车载计算机设备。

背景技术

ADAS系统近年来在量产车上得到越来越广泛的应用，其在便捷化驾驶体验，提高驾驶安全性方面的效果也取得了广泛的认可。通过先进的感知和控制技术，ADAS系统能够极大提高车辆的主动安全性，对于保障包括司机、乘客和行人在内的道路使用者的人身安全起到了明显的促进作用。目前ADAS系统中用于行人检测的系统主要使用前视单目摄像头作为传感器，通过图像处理算法识别视野中的行人并基于预先的摄像头标定计算行人的位置。因这种方法受到了环境光源和有限视野的诸多局限，新的基于行人手持设备和车辆端通信的检测方法被提出。

在一种用于车辆与行人通信的系统与方法(美国专利文献US 2015/0035685 A1)的专利中提出了关于在行人端和车辆端部署智能通信设备来帮助检测车辆行驶环境中的行人并向行人和司机提供相应的预警的方法。该系统由可以双向通信的智能终端组成，包括但不限于智能手机、智能手环等行人手持设备和车载通讯/计算平台、车载导航装置等车载终端设备。

其提出的方法除行人外还可延展至自行车、轮椅等行人交通工具。所以其技术方案首先涉及到使用一个或多个算法对行人进行分类。分类方法可以是通过模式识别进行自动分类也可以是通过行人手动选择表明自己的当前的交通方式。智能算法在特定情况下也可以检测行人类别的转变如进入车内成为乘客或者司机。该分类方法也可以进一步扩展用于检测行人的当前状态，包括是否分心、醉酒以及是否有过街意图等。

在行人分类的基础上，该系统可以通过智能通信设备的GPS定位能力计算当前行人和车辆位置并依据历史轨迹数据和行人状态类别对未来的车辆和行人轨迹进行预测。车辆和行人的运动状态信息通过专用短距离通信(Dedicated Short Range Communication，DSRC)标准中定义的基本安全消息(Basic Safety Message，BSM)来传递以保证有限带宽下的高频传递。然后在车辆和行人当前位置和轨迹预测的基础上计算碰撞的概率并操作终端发出相应的警报。

然而发明人认识到已经提出了通过在行人端和车端部署计算通讯设备来对可能的行人碰撞事故进行预警的系统和方法。该方法付诸实施很重要的先决条件是行人端和车端都需要有足够精度的定位设备以获取行人或车辆的当前位置和轨迹数据。然而目前的卫星导航精度受信号传输路径和地球大气层影响只有米级精度，虽然车载GPS可以通过同时接受定位基站网络数据来校正误差从而实现亚米级定位，但在行人端这种高精度终端却因受限于成本难以普及。

发明内容

本公开实施例提供一种车辆防撞预警方法、系统及车载计算机设备，用于至少解决上述技术问题之一。

在本公开的一个实施例中，提供了一种车辆防撞预警方法，所述方法应用于车载计算机设备，其包括：

至少基于自身车辆的卫星伪距测量数据和外部对象的卫星伪距测量数据确定所述自身车辆与所述外部对象之间的相对位置向量和相对位置向量的变化率；

基于所述相对位置向量和相对位置向量的变化率，确定用于表征所述自身车辆与所述外部对象之间的相对距离的第一参数、表征所述自身车辆与所述外部对象之间的相对运动速度和/或相对运动方向的第二参数；