一种车辆行驶状态自动调节方法、系统及车辆与流程

1.本发明涉及车辆辅助技术领域，具体涉及一种车辆行驶状态自动调节方法、系统及车辆。


背景技术：

2.随着科技的高速发展，人民的生活水平不断提升，汽车的保有率也逐渐增大。虽然各类智能化技术涌现出来并被运用到汽车上，但车辆日常的剐蹭事故并未得到很好的改善。
3.在倒车时，现有的辅助系统提供倒车影像和倒车雷达来辅助驾驶员获取车身周边的环境信息。但很多经验不足的驾驶员存在对距离把控不够到位的问题，仍会因为倒车速度过快或者角度不对造成剐蹭。并且，泊车后，倒车影像和倒车雷达在部分场景中也会因为泊车位置有限，启动时存在位置偏差导致辅助作用降低甚至无法提供辅助。
4.现有的辅助系统一般通过安装在车辆正后方的摄像头实时拍摄车辆后方的停车位图像，再对停车位图像进行分析处理，生成倒车辅助线。但该方法仅仅对倒车时倒车距离的精度进行了提升，而对驾驶员的操作没有优化，同时也对汽车发动没有辅助效果。也有通过行车状态分析仪采集所选取的行车状态分析时段内的三轴加速度数据，根据所采集的三轴加速度数据确定车辆运动平面，并将三轴加速度数据转换成为所述车辆运动平面所在的极坐标系内的极坐标加速度矢量，进行分析。但这种方法仅将车辆行驶时的数据进行采集并分析，并没有由此展开生成产品供用户使用，还需要进一步的需求进行完善。
5.为了保证车辆行驶的安全性，需要对行车状态进行自动调节，以降低日常用车过程中由于驾驶员失误发生事故的几率。


技术实现要素：

6.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车辆行驶状态自动调节方法、系统及车辆，以解决现有的汽车辅助系统不能自动调节行车状态，无法进一步帮助驾驶人员避免由于失误造成事故的问题。
7.为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种车辆行驶状态自动调节方法，包括以下步骤：s1、获取车辆启动或倒车时的行驶数据并发送至车载终端；s2、车载终端将获取的行驶数据与预设用户模型进行对比，当获取的行驶数据大于预设用户模型中的阈值时，车载终端向制动系统发出刹车指令使制动系统执行刹车，并在发出刹车指令后将行驶数据发送至云平台；否则，车载终端直接将获取的行驶数据发送至云平台；s3、云平台接收来自车载终端的行驶数据并分析和处理，生成用户行驶模型发送至车载终端和移动终端；s4、车载终端和移动终端接收云平台发送的用户行驶模型，以供用户查看和修改
车载终端中的预设用户模型。
8.通过车载终端获取车辆启动或倒车时的行驶数据，并与车载终端中的预设用户模型进行对比，当获取的行驶数据大于预设用户模型中的阈值时，车载终端向制动系统发出刹车指令使制动系统执行刹车，这样，在车辆启动或停车过程中有剐蹭风险时，车载终端能够根据预设的阈值来监控车辆，并在车辆超出设置的阈值后向向制动系统发出刹车指令，制动系统执行刹车减速或直接急停。这种自动调节能力能够及时的规避剐蹭的风险，让使用户即使在启动或停车时判断错误，也只有较小风险的损失，避免了汽车损失的风险。在车载终端执行完刹车或者当获取的行驶数据不大于预设用户模型中的阈值时，车载终端将获取的行驶数据发送至云平台，云平台处理获得的行驶数据，并对用户的行车习惯进行分析、对车辆运行习惯进行评估后生成用户模型，并发送至车载终端和移动终端，给用户提供合理的行驶、制动的合理化建议，为用户带来个性化体验。
9.进一步，上述车辆行驶状态自动调节方法的步骤s2中，所述行驶数据包括车速以及车辆与周围障碍物的距离，其中，所述车速通过速度传感器或轮轴传感器测得，所述车辆与周围障碍物的距离通过车载雷达测得。
10.步骤s3中，所述用户行驶模型包括用户的行车数据和车辆运行数据。
11.本发明还提供一种车辆行驶状态自动调节系统，用于所述的调节方法中，包括车载雷达、速度传感器、车载终端、云平台和移动终端，其中，所述车载雷达及速度传感器，用于获取车辆启动或倒车时的行驶数据；车载终端，用于接收车载雷达获取的车辆启动或倒车时的行驶数据，将获取的行驶数据与预设用户模型中的阈值相比较，将获取的行驶数据发送至云平台，并接收云平台发送的用户行驶模型；云平台，用于接收车载终端发送的行驶数据并处理生成用户行驶模型，并将用户行驶模型发送到车载终端和移动终端；移动终端，用于接收云平台发送的用户行驶模型，根据用户行驶模型修改预设用户模型中的数据并将修改后的预设用户模型发送至车载终端。
12.作为优选，所述车载终端和移动终端还用于设置和修改预设用户模型中的阈值。
13.作为优选，所述车载雷达与车辆搭载的倒车系统结合使用，以获取更准确的行驶数据。
14.本发明还提供一种车辆，所述车辆搭载有所述的车辆行驶状态自动调节系统。
15.与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：1、通过车载终端获取车辆启动或倒车时的行驶数据，并与车载终端中的预设用户模型进行对比，当获取的行驶数据大于预设用户模型中的阈值时，车载终端向制动系统发出刹车指令使制动系统执行刹车，这样，在车辆启动或停车过程中有剐蹭风险时，车载终端能够根据预设的阈值来监控车辆，并在车辆超出设置的阈值后向向制动系统发出刹车指令，制动系统执行刹车减速或直接急停。这种自动调节能力能够及时的规避剐蹭的风险，让使用户即使在启动或停车时判断错误，也只有较小风险的损失，避免了汽车损失的风险。
16.2、在车载终端执行完刹车或者当获取的行驶数据不大于预设用户模型中的阈值时，车载终端将获取的行驶数据发送至云平台，云平台处理获得的行驶数据，并对用户的行车习惯进行分析、对车辆运行习惯进行评估后生成用户模型，并发送至车载终端和移动终
端，给用户提供合理的行驶、制动的合理化建议，为用户带来个性化体验。
附图说明
17.图1为本发明中一种车辆行驶状态自动调节方法的逻辑框图。
18.图2为本发明中实施例一的流程图。
19.图3为本发明中一种车辆行驶状态自动调节系统的实施架构图。
具体实施方式
20.下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明。
21.实施例一参见图1，本实施例提供一种车辆行驶状态自动调节方法，包括以下步骤：s1、获取车辆启动或倒车时的行驶数据并发送至车载终端。具体实施时，所述行驶数据包括车速以及车辆与周围障碍物的距离，其中，所述车速通过速度传感器或轮轴传感器测得，所述车辆与周围障碍物的距离通过车载雷达测得。
22.s2、车载终端将获取的行驶数据与预设用户模型进行对比，当获取的行驶数据大于预设用户模型中的阈值时，车载终端向制动系统发出刹车指令使制动系统执行刹车，并在发出刹车指令后将行驶数据发送至云平台；否则，车载终端直接将获取的行驶数据发送至云平台。这样，在车辆启动或停车过程中有剐蹭风险时，车载终端能够根据预设的阈值来监控车辆，并在车辆超出设置的阈值后向向制动系统发出刹车指令，制动系统执行刹车减速或直接急停。这种自动调节能力能够及时的规避剐蹭的风险，让使用户即使在启动或停车时判断错误，也只有较小风险的损失，避免了汽车损失的风险。
23.s3、云平台接收来自车载终端的行驶数据并分析和处理，生成用户行驶模型发送至车载终端和移动终端。云平台根据获取的行驶数据对车辆行驶习惯、用户的风格模型进行分析，以为用户提供预设用户模型中阈值的合理化建议，同时，也可将本方法运行过程的数据进行大数据处理，让用户能够直观地看到本次行车的情况。
24.具体实施时，所述用户行驶模型包括用户的行车数据和车辆运行数据。这些数据给用户提供对每次行车的情况的直观的感受，进而对自身驾驶技术提供改进的思路。用户也可根据这些数据s4、车载终端和移动终端接收云平台发送的用户行驶模型，以供用户查看和修改车载终端中的预设用户模型。这样，移动终端接收云平台反馈的数据，用户即使不在车辆上也能及时看到用户行驶模型，并能够在移动终端上对车载终端上的预设用户模型进行修改。移动终端除了能够在远端进行设置和更改，还能让用户对每次行车的情况有直观的感受，对用户的驾驶技术提供改进的思路。
25.参见图2，当车辆发动或倒车时，速度传感器或轮轴传感器测量车辆的速度，车载雷达测量车辆与周围障碍物的距离，并将测得的速度和距离实时发送到车载终端中。车载终端将接收到的实时数据与预设的速度和距离阈值相比较。如果实时数据中的速度或距离大于预设的速度和距离阈值时，车载终端向制动系统发出减速指令，使车辆减速甚至停车。如果实时数据中的速度或距离小于等于预设的速度和距离阈值，则不做操作，车辆正常行驶或者倒车成功。在系统完成上述操作后，由车载终端将相行驶数据发送到云平台，由云平
台根据获取的行驶数据对车辆行驶习惯、用户的风格模型进行分析，生成用户行驶模型为用户提供预设用户模型中阈值的合理化建议，并将用户行驶模型发送至车载终端和移动终端。
26.通过车载终端获取车辆启动或倒车时的行驶数据，并与车载终端中的预设用户模型进行对比，当获取的行驶数据大于预设用户模型中的阈值时，车载终端向制动系统发出刹车指令使制动系统执行刹车，这样，在车辆启动或停车过程中有剐蹭风险时，车载终端能够根据预设的阈值来监控车辆，并在车辆超出设置的阈值后向向制动系统发出刹车指令，制动系统执行刹车减速或直接急停。这种自动调节能力能够及时的规避剐蹭的风险，让使用户即使在启动或停车时判断错误，也只有较小风险的损失，避免了汽车损失的风险。在车载终端执行完刹车或者当获取的行驶数据不大于预设用户模型中的阈值时，车载终端将获取的行驶数据发送至云平台，云平台处理获得的行驶数据，并对用户的行车习惯进行分析、对车辆运行习惯进行评估后生成用户模型，并发送至车载终端和移动终端，给用户提供合理的行驶、制动的合理化建议，为用户带来个性化体验。
27.实施例二本实施例在实施例一的基础上，提供一种车辆行驶状态自动调节系统，用于所述的调节方法中，包括车载雷达、速度传感器、车载终端、云平台和移动终端，其中，所述车载雷达及速度传感器，用于获取车辆启动或倒车时的行驶数据。
28.车载终端，用于接收车载雷达获取的车辆启动或倒车时的行驶数据，将获取的行驶数据与预设用户模型中的阈值相比较，将获取的行驶数据发送至云平台，并接收云平台发送的用户行驶模型。
29.云平台，用于接收车载终端发送的行驶数据并处理生成用户行驶模型，并将用户行驶模型发送到车载终端和移动终端。
30.移动终端，用于接收云平台发送的用户行驶模型，根据用户行驶模型修改预设用户模型中的数据并将修改后的预设用户模型发送至车载终端。
31.作为优选，所述车载终端和移动终端还用于设置和修改预设用户模型中的阈值。
32.作为优选，所述车载雷达与车辆搭载的倒车系统结合使用，以获取更准确的行驶数据。
33.本实施例提供的车辆行驶状态自动调节系统，能够实现在车辆启动或倒车时，根据车辆的车速以及车辆与周围障碍物的距离与预设的阈值的比较来实施对车辆的自动控制，从而降低车辆剐蹭风险，让使用户即使在启动或停车时判断错误，也只有较小风险的损失，避免了汽车损失的风险。
34.实施例三本实施例在实施例二的基础上，提供一种车辆，所述车辆搭载有所述的车辆行驶状态自动调节系统。
35.通过车载终端获取车辆启动或倒车时的行驶数据，并与车载终端中的预设用户模型进行对比，当获取的行驶数据大于预设用户模型中的阈值时，车载终端向制动系统发出刹车指令使制动系统执行刹车，这样，在车辆启动或停车过程中有剐蹭风险时，车载终端能够根据预设的阈值来监控车辆，并在车辆超出设置的阈值后向向制动系统发出刹车指令，制动系统执行刹车减速或直接急停。这种自动调节能力能够及时的规避剐蹭的风险，让使
用户即使在启动或停车时判断错误，也只有较小风险的损失，避免了汽车损失的风险。在车载终端执行完刹车或者当获取的行驶数据不大于预设用户模型中的阈值时，车载终端将获取的行驶数据发送至云平台，云平台处理获得的行驶数据，并对用户的行车习惯进行分析、对车辆运行习惯进行评估后生成用户模型，并发送至车载终端和移动终端，给用户提供合理的行驶、制动的合理化建议，为用户带来个性化体验。
36.如上所述，本发明的提醒系统不限于所述配置，其他可以实现本发明的实施例的系统均可落入本发明所保护的范围内。
37.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。