一种预估车辆发生碰撞时间的方法、系统及车辆与流程

本发明涉及车辆领域，特别是涉及一种预估车辆发生碰撞时间的方法、系统及车辆。

背景技术：

自动紧急制动(autonomousemergencybraking，aeb)是一项被动安全技术，在检测到车辆前方出现碰撞风险时，发出警告提醒驾驶员，若驾驶员没有做出正确反应，系统通过自动制动避免碰撞或减轻碰撞程度。目前该技术主要运用于高级驾驶辅助系统(advanceddriverassistancesystem，adas)，在自动驾驶(autonomousdriving，ad)领域，自动驾驶层级从l2过渡到l5的过程中，应用aeb可以补救自动驾驶功能缺陷导致可能出现的事故。

但是，现有技术中碰撞目标的检测一般主要是针对追尾碰撞场景下的前侧碰撞目标，关于交通路口场景，例如，左转碰撞场景的碰撞目标的检测算法较少。且现有技术中，大多算法需要依赖很多的信息才能计算，依赖性较强，应用场景非常有限。

技术实现要素：

本发明第一方面的目的是要提供一种预估车辆发生碰撞时间的方法，解决现有技术中检测碰撞的算法需要依赖很多信息来计算以至于依赖性强的问题。

本发明第一方面的进一步目的是要提高车辆的安全性、扩大适用场景。

本发明第二方面的目的是要提供一种预估车辆发生碰撞时间的系统。

本发明第三方面的目的是要提供一种车辆。

根据本发明第一方面的目的，本发明提供了一种预估车辆发生碰撞时间的方法，包括：

获取目标障碍物信息和自车四个顶角的坐标，所述目标障碍物信息包括目标障碍物的类型以及目标障碍物相对安装在自车上的检测模块的观测角和距离；

根据所述目标障碍物的类型确定所述目标障碍物的膨胀半径，其中，使用多个等大的圆去包络所述目标障碍物，所述圆的圆心在所述目标障碍物的纵向中心轴上，取所述圆的最小半径为所述膨胀半径；

根据所述自车四个顶角的坐标和所述膨胀半径计算得出自车经膨胀处理后四个顶角的新坐标；

根据所述自车四个顶角的新坐标将所述目标障碍物相对所述检测模块的观测角转换成相对所述自车四个顶角的新坐标的观测角；

根据所述自车四个顶角的新坐标的观测角计算出初始预计碰撞时间；

根据所述初始预计碰撞时间判断所述目标障碍物是否会与自车碰撞，若是，则计算得出最终预计碰撞时间。

可选地，根据所述目标障碍物的类型确定所述目标障碍物的膨胀半径，具体包括：

根据所述目标障碍物的类型从预置存储模块中查找与所述目标障碍物的类型对应的所述目标障碍物的尺寸信息，其中，所述预置存储模块中预先存储有所述目标障碍物的类型和所述尺寸信息的对应关系，所述目标障碍物的类型为车或人；

根据所述目标障碍物的类型和所述尺寸信息计算得出所述目标障碍物的膨胀半径，具体计算公式如下：

其中，r为膨胀半径，w为所述目标障碍物的宽度，l为所述目标障碍物的长度，n为根据所述目标障碍物的类型确定的所述圆的个数。

可选地，根据所述自车四个顶角的新坐标将所述目标障碍物相对所述检测模块的观测角转换成相对所述自车四个顶角的新坐标的观测角，具体转换公式如下：

xi＝dicosθi

yi＝disinθi；

其中，di为所述目标障碍物相对于所述检测模块的距离、θi为所述目标障碍物相对于所述检测模块的观测角、xi为所述目标障碍物相对于所述检测模块的横坐标、yi为所述目标障碍物相对于所述检测模块的纵坐标、x*为所述自车四个顶角的新坐标的横坐标、y*为所述自车四个顶角的新坐标的纵坐标、θ*为所述目标障碍物相对所述自车四个顶角的新坐标的观测角。

可选地，在根据所述自车四个顶角的新坐标将所述目标障碍物相对所述检测模块的观测角转换成相对所述自车四个顶角的新坐标的观测角之后，还包括：

获取预设时间范围内多个时刻对应的所述目标障碍物相对自车四个顶角的新坐标的多个观测角。

可选地，根据所述自车四个顶角的新坐标的观测角计算出初始预计碰撞时间，具体计算公式如下：

其中，t0为当前时刻，t为未来某个时间，为拟合所述目标障碍物相对所述自车四个顶角的新坐标的观测角达到预设时间阈值的最短时间；

ploy*(t)是用来拟合所述观测角的多项式，多项式如下：

根据获取的所述预设时间范围内多个时刻对应的所述目标障碍物相对自车四个顶角的新坐标的多个观测角计算得出a3，a2，a1，a0；

*取plf，prf，plr，prr分别表示从自车左前顶角、自车右前顶角、自车左后顶角、自车右后顶角进行观测；

θδ取90°，-90°，0°，180°四个特征观测角，顺时针方向为负，逆时针方向为正。

可选地，根据所述自车四个顶角的新坐标的观测角计算出初始预计碰撞时间，具体计算公式还可以为：

其中，δδ取值范围为[-30°，30°]。

可选地，根据所述初始预计碰撞时间判断所述目标障碍物是否会与自车碰撞，若是，则计算得出最终预计碰撞时间，具体包括：

根据判断所述目标障碍物是否与自车前侧发生碰撞，当与之差的绝对值小于预设时间阈值时判定所述目标障碍物会与自车前侧发生碰撞，预计与自车前侧发生碰撞的时间为与两者之间的最小值，即

根据判断所述目标障碍物是否与自车左侧发生碰撞，当与之差的绝对值小于所述预设时间阈值时判定所述目标障碍物会与自车左侧发生碰撞，预计与自车左侧发生碰撞的时间为与两者之间的最小值，即

所述最终预计碰撞时间为与之间的最小值，即

可选地，根据所述初始预计碰撞时间判断所述目标障碍物是否会与自车碰撞，若是，则计算得出最终预计碰撞时间，具体还包括：

根据判断所述目标障碍物是否与自车右侧发生碰撞，当与之差的绝对值小于所述预设时间阈值时判定所述目标障碍物会与自车右侧发生碰撞，预计与自车右侧发生碰撞的时间为与两者之间的最小值，即

根据判断所述目标障碍物是否与自车尾侧发生碰撞，当与之差的绝对值小于所述预设时间阈值时判定所述目标障碍物会与自车尾侧发生碰撞，预计与自车尾侧发生碰撞的时间为与两者之间的最小值，即

所述最终预计碰撞时间为之间的最小值，即

根据本发明第二方面的目的，本发明还提供了一种应用于上述预估车辆发生碰撞时间的方法的系统，包括检测模块和计算模块，

所述检测模块，设置在自车上，其用于获取所述目标障碍物信息和自车四个顶角的坐标，所述检测模块还用于获取预设时间范围内多个时刻对应的所述目标障碍物相对自车四个顶角的新坐标的多个观测角；

所述计算模块，用于根据接收到的所述目标障碍物信息、自车四个顶角的坐标和多个时刻对应的所述目标障碍物相对自车四个顶角的新坐标的多个观测角计算得出所述最终预计碰撞时间。

根据本发明第二方面的目的，本发明又提供了一种车辆，所述车辆安装有上述的系统。

本发明首先获取目标障碍物的类型、目标障碍物相对安装在自车上的检测模块的观测角和距离以及自车四个顶角的坐标，然后根据目标障碍物的类型确定目标障碍物的膨胀半径，其次根据自车四个顶角的坐标和膨胀半径计算得出自车经膨胀处理后四个顶角的新坐标，之后根据自车四个顶角的新坐标将目标障碍物相对检测模块的观测角转换成相对自车四个顶角的新坐标的观测角，进一步地，根据自车四个顶角的新坐标的观测角计算出初始预计碰撞时间，最后根据初始预计碰撞时间判定目标障碍物会与自车碰撞则计算得出最终预计碰撞时间。本发明仅仅依靠目标障碍物的类型、目标障碍物相对安装在自车上的检测模块的观测角和距离就能够计算出预计碰撞时间，对目标障碍物的依赖程度很低，鲁棒性强。

进一步地，本发明可以通过检测可以分别计算出目标障碍物与自车四周发生碰撞的预估时间，相对于现有技术中只能检测前方目标障碍物与自车发生碰撞的可能，提高车辆的安全性，适用场景广。

根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。

附图说明

后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：

图1是根据本发明一个实施例的预估车辆发生碰撞时间的方法的示意性流程图；

图2是根据本发明一个实施例中目标障碍物相对检测模块的观测角的示意性表示图；

图3是根据本发明一个实施例中目标障碍物的类型与膨胀半径的示意性关系图；

图4是根据本发明一个实施例中自车经膨胀处理后四个顶角的新坐标与原坐标的示意性关系图；

图5是根据本发明一个实施例中目标障碍物与自车前侧发生碰撞的示意性表示图；

图6是根据本发明另一个实施例中目标障碍物与自车左侧发生碰撞的示意性表示图；

图7是根据本发明又一个实施例中目标障碍物与自车右侧发生碰撞的示意性表示图；

图8是根据本发明再一个实施例中目标障碍物与自车尾侧发生碰撞的示意性表示图；

图9是根据本发明一个实施例的自车直行追尾目标障碍物的场景的示意性仿真图；

图10是根据本发明一个实施例自车直行时目标障碍物与自车前侧碰撞的示意性分析图；

图11是根据本发明一个实施例自车直行时目标障碍物与自车尾侧碰撞的示意性分析图；

图12是根据本发明一个实施例自车直行时目标障碍物与自车左侧碰撞的示意性分析图；

图13是根据本发明一个实施例自车直行时目标障碍物与自车右侧碰撞的示意性分析图；

图14是根据本发明一个实施例的自车左转目标障碍物直行的场景的示意性仿真图；

图15是根据本发明一个实施例自车左转时目标障碍物与自车前侧碰撞的示意性分析图；

图16是根据本发明一个实施例自车左转时目标障碍物与自车尾侧碰撞的示意性分析图；

图17是根据本发明一个实施例自车左转时目标障碍物与自车左侧碰撞的示意性分析图；

图18是根据本发明一个实施例自车左转时目标障碍物与自车右侧碰撞的示意性分析图；

图19是根据本发明一个实施例的预估车辆发生碰撞时间的系统的示意性结构图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

图1是根据本发明一个实施例的预估车辆发生碰撞时间的方法的示意性流程图，图2是根据本发明一个实施例中目标障碍物相对检测模块的观测角的示意性表示图。如图1-2所示，在一个具体地实施例中，预估车辆发生碰撞时间的方法一般性地可包括以下步骤：

s10，获取目标障碍物信息和自车四个顶角的坐标，目标障碍物信息包括目标障碍物的类型以及目标障碍物相对安装在自车上的检测模块的观测角和距离；

s20，根据目标障碍物的类型确定目标障碍物的膨胀半径，其中，使用多个等大的圆去包络目标障碍物，圆的圆心在目标障碍物的纵向中心轴上，取圆的最小半径为膨胀半径；

s30，根据自车四个顶角的坐标和膨胀半径计算得出自车经膨胀处理后四个顶角的新坐标；

s40，根据自车四个顶角的新坐标将目标障碍物相对检测模块的观测角转换成相对自车四个顶角的新坐标的观测角；

s50，根据自车四个顶角的新坐标的观测角计算出初始预计碰撞时间；

s60，根据初始预计碰撞时间判断目标障碍物是否会与自车碰撞，若是，则计算得出最终预计碰撞时间。

这里，检测模块对检测到的所有目标障碍物，记录该时刻的目标障碍物相当检测模块的观测角。目标障碍物i可以表示为目标障碍物集为

本发明仅仅依靠目标障碍物的类型、目标障碍物相对安装在自车上的检测模块的观测角和距离就能够计算出预计碰撞时间，对目标障碍物的依赖程度很低，鲁棒性强。另外，本发明可以检测到多个目标障碍物，并且对多个目标障碍物同时计算预计碰撞时间，提高了车辆的安全性。

s20具体包括以下步骤：

步骤一：根据目标障碍物的类型从预置存储模块中查找与目标障碍物的类型对应的目标障碍物的尺寸信息，其中，预置存储模块中预先存储有目标障碍物的类型和尺寸信息的对应关系，目标障碍物的类型可以是车或人；

步骤二：根据目标障碍物的类型和尺寸信息计算得出目标障碍物的膨胀半径，具体计算公式如下：

其中，r为膨胀半径，w为目标障碍物的宽度，l为目标障碍物的长度，n为根据目标障碍物的类型确定的圆的个数。

图3是根据本发明一个实施例中目标障碍物的类型与膨胀半径的示意性关系图，如图3所示，具体地，由于检测模块探测的目标障碍物是点，相对真实障碍物损失了尺寸信息。仅基于该探测点的观测角去判断是否会碰撞是不准确的，存在该点轨迹不和自车相交但实际发生碰撞的情况。故在判断是否会与自车发生碰撞时，考虑的是经过“膨胀”处理的自车尺寸。在一定程度上可以解决上述问题。

自车的膨胀半径由目标障碍物的类型决定，不用检测识别目标障碍物的具体体积和尺寸。对于车辆在道路上行驶，遇到的主要几类目标障碍物，不具体依赖其尺寸，而是根据其类别确定“膨胀半径”。具体目标障碍物类型如下：

乘用车：n＝2，典型尺寸(l＝4.7m,w＝1.8m)，r＝1.48m；

货车：n＝3，典型尺寸(l＝8.2m,w＝2.5m)，r＝1.85m；

自行车：n＝3，典型尺寸(l＝1.7m,w＝0.45m)，r＝0.36m；

行人：n＝1，典型尺寸(l＝0.45m,w＝0.24m)，r＝0.26m。

图4是根据本发明一个实施例中自车经膨胀处理后四个顶角的新坐标与原坐标的示意性关系图，如图4所示，根据自车四个顶角的坐标和膨胀半径计算得出自车经膨胀处理后四个顶角的新坐标，具体转换如下：

plf，prf，plr，prr分别表示自车的左前顶角、右前顶角、左后顶角、右后顶角。检测模块通过检测，获取目标障碍物的类型，确定“膨胀半径”——r。

将自车的左前顶角相对自车坐标系的坐标变为(xlf+r，ylf+r)，从左前顶角观测目标的观测角记为θlf。

将自车的右前顶角相对自车坐标系的坐标变为(xrf+r，yrf-r)，从右前顶角观测目标的观测角记为θrf。

将自车的左后顶角相对自车坐标系的坐标变为(xlr-r，ylr+r)，从左后顶角观测目标的观测角记为θlr。

将自车的右后顶角相对自车坐标系的坐标变为(xrr-r，yrr-r)，从右后顶角观测目标的观测角记为θrr。

进一步地，根据自车四个顶角的新坐标将目标障碍物相对检测模块的观测角转换成相对自车四个顶角的新坐标的观测角，具体转换公式如下：

xi＝dicosθi

yi-disinθi；

其中，di为所述目标障碍物相对于所述检测模块的距离、θi为所述目标障碍物相对于所述检测模块的观测角、xi为所述目标障碍物相对于所述检测模块的横坐标、yi为所述目标障碍物相对于所述检测模块的纵坐标、x*为所述自车四个顶角的新坐标的横坐标、y*为所述自车四个顶角的新坐标的纵坐标、θ*为所述目标障碍物相对所述自车四个顶角的新坐标的观测角。

具体地，在根据自车四个顶角的新坐标将目标障碍物相对检测模块的观测角转换成相对自车四个顶角的新坐标的观测角之后，还包括：

获取预设时间范围内多个时刻对应的目标障碍物相对自车四个顶角的新坐标的多个观测角。

根据自车四个顶角的新坐标的观测角计算出初始预计碰撞时间，具体计算公式如下：

其中，t0为当前时刻，t为未来某个时间，为拟合所述目标障碍物相对所述自车四个顶角的新坐标的观测角达到预设时间阈值的最短时间；

ploy*(t)是用来拟合观测角的多项式，多项式如下：

根据获取的所述预设时间范围内多个时刻对应的所述目标障碍物相对自车四个顶角的新坐标的多个观测角可以计算得出a3，a2，a1，a0；

*取plf，prf，plr，prr分别表示从自车左前顶角、自车右前顶角、自车左后顶角、自车右后顶角进行观测；

θδ取90°，-90°，0°，180°四个特征观测角，顺时针方向为负，逆时针方向为正。

其中，如果解不存在则记为正无穷。另外，对于同一个顶角，若和同时存在，只保留最小值；若和同时存在，只保留最小值。

进一步地，具体计算公式还可以为：

其中，δδ取值范围为[-30°，30°]。设置δδ的目的是考虑到目标障碍物形状的不规则性和自车前脸的突起导致的特征角的微小变化，例如这里可以取δδ＝0°。

图5是根据本发明一个实施例中目标障碍物与自车前侧发生碰撞的示意性表示图，图6是根据本发明另一个实施例中目标障碍物与自车左侧发生碰撞的示意性表示图，图7是根据本发明又一个实施例中目标障碍物与自车右侧发生碰撞的示意性表示图，图8是根据本发明再一个实施例中目标障碍物与自车尾侧发生碰撞的示意性表示图。如图5-8所示，在一个实施例中，根据初始预计碰撞时间判断目标障碍物是否会与自车碰撞，若是，则计算得出最终预计碰撞时间，具体包括：

根据判断目标障碍物是否与自车前侧发生碰撞，当与之差的绝对值小于预设时间阈值ths时判定目标障碍物会与自车前侧发生碰撞，也就是最终预计碰撞时间为与两者之间的最小值，即否则认为不与自车前侧碰撞，碰撞时间记为正无穷。

根据判断目标障碍物是否与自车左侧发生碰撞，当与之差的绝对值小于预设时间阈值ths时判定目标障碍物会与自车左侧发生碰撞，也就是最终预计碰撞时间为与两者之间的最小值，即否则认为不与自车左侧碰撞，碰撞时间记为正无穷。

最终预计碰撞时间为与之间的最小值，即

在另一个实施例中，根据初始预计碰撞时间判断目标障碍物是否会与自车碰撞，若是，则计算得出最终预计碰撞时间，具体还包括：

根据判断目标障碍物是否与自车右侧发生碰撞，当与之差的绝对值小于预设时间阈值ths时判定目标障碍物会与自车右侧发生碰撞，也就是最终预计碰撞时间为与两者之间的最小值，即否则认为不与自右侧碰撞，碰撞时间记为正无穷。

根据判断目标障碍物是否与自车尾侧发生碰撞，当与之差的绝对值小于预设时间阈值ths时判定目标障碍物会与自车尾侧发生碰撞，也就是最终预计碰撞时间为与两者之间的最小值，即否则认为不与自车尾侧碰撞，碰撞时间记为正无穷。

最终预计碰撞时间为之间的最小值，即

本发明在车辆行驶过程中，可以利用检测装置提供的目标障碍物的信息和自车状态信息尽可能早的、正确的筛选出有碰撞威胁的目标，并且全面考虑到目标障碍物与自车四周相撞的预计时间，提前筛选出目标障碍物与自车相撞的最早的时间，提高了行车安全性。

本发明可以同时对多个目标碰撞物与自车发生碰撞的时间进行计算，其中，计算出的碰撞时间越小则碰撞风险越高。本发明可以筛选出可能会与自车发生碰撞的目标，并根据估计的碰撞时间排序，估计碰撞时间越小的优先级越高，之后根据优先级等级先后处理碰撞风险高的目标。

图9是根据本发明一个实施例的自车直行追尾目标障碍物的场景的示意性仿真图，图10是根据本发明一个实施例自车直行时目标障碍物与自车前侧碰撞的示意性分析图，图11是根据本发明一个实施例自车直行时目标障碍物与自车尾侧碰撞的示意性分析图，图12是根据本发明一个实施例自车直行时目标障碍物与自车左侧碰撞的示意性分析图，图13是根据本发明一个实施例自车直行时目标障碍物与自车右侧碰撞的示意性分析图。在图9中t＝4s的时刻，预测自车前侧和目标障碍物碰撞。也可以通过图10-13来进行仿真验证，图10-13显示了本发明中方法的仿真效果，在t＝4s时对自车前侧、尾侧、左侧、右侧发生碰撞的时间进行了预测分析。主要通过对自车四个顶角相对目标障碍物的观测角的趋势进行多项式拟合，利用拟合的多项式来预测观测角对应的发生的碰撞时间，如果自车侧面对应的两个顶点发生的碰撞时间比较接近的话，则认为会发生碰撞。如图10-13所示，可以看出根据观测角的预测，自车前侧将和目标障碍物发生碰撞。

需要说明的是，仿真结果没有考虑检测装置的噪声、fov等因素的影响，也没有考虑目标障碍物的遮挡、屏蔽等情况，即场景中的所有目标障碍物均能被准确的检测、跟踪。

图14是根据本发明一个实施例的自车左转目标障碍物直行的场景的示意性仿真图，图15是根据本发明一个实施例自车左转时目标障碍物与自车前侧碰撞的示意性分析图，图16是根据本发明一个实施例自车左转时目标障碍物与自车尾侧碰撞的示意性分析图，图17是根据本发明一个实施例自车左转时目标障碍物与自车左侧碰撞的示意性分析图，图18是根据本发明一个实施例自车左转时目标障碍物与自车右侧碰撞的示意性分析图。在图14中t＝4s的时刻，预测自车前侧和目标障碍物碰撞。也可以通过图15-18来进行仿真验证，图15-18显示了本发明中方法的仿真效果，在t＝4s时对自车前侧、尾侧、左侧、右侧发生碰撞的时间进行了预测分析。主要通过对自车四个顶角相对目标障碍物的观测角的趋势进行多项式拟合，利用拟合的多项式来预测观测角对应的发生的碰撞时间，如果自车侧面对应的两个顶点发生的碰撞时间比较接近的话，则认为会发生碰撞。如图15-18所示，可以看出根据观测角的预测，自车前侧将和目标障碍物发生碰撞。

图19是根据本发明一个实施例的预估车辆发生碰撞时间的系统的示意性结构图。如图19所示，本发明还提供了一种应用于上述任一项实施例中的预估车辆发生碰撞时间的方法的系统，起包括检测模块10和计算模块20。检测模块10设置在自车上，其用于获取目标障碍物信息和自车四个顶角的坐标，检测模块10还用于获取预设时间范围内多个时刻对应的目标障碍物相对自车四个顶角的新坐标的多个观测角计算得出最终预计碰撞时间。计算模块20于根据接收到的目标障碍物信息、自车四个顶角的坐标和多个时刻对应的目标障碍物相对自车四个顶角的新坐标的多个观测角计算得出最终预计碰撞时间。

本发明还提供了一种车辆，其安装有上述的系统。对于系统，这里不一一赘述。

至此，本领域技术人员应认识到，虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例，但是，在不脱离本发明精神和范围的情况下，仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此，本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。