车载交通违规行为识别与处理系统和方法与流程

文档序号:16254901发布日期:2018-12-12 00:21阅读:425来源:国知局
车载交通违规行为识别与处理系统和方法与流程

本发明涉及高级驾驶辅助系统领域,具体地,本发明提供了一种车载交通违规识别与处理系统和方法。

背景技术

高级驾驶辅助系统(advanceddriverassistantsystem),简称adas,是利用安装于车上的各式各样的传感器,在第一时间收集车内外的环境数据,进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理,从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险,以引起注意和提高安全性的主动安全技术。

adas采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等,可以探测光、热、压力或其它用于监测汽车状态的变量,通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。早期的adas技术主要以被动式报警为主,当车辆检测到潜在危险时,会发出警报提醒驾车者注意异常的车辆或道路情况。对于最新的adas技术来说,主动式干预也很常见。

但是,当前市场中的adas方案并未引入交通规则,无法对车辆拥有者及交警提供充分的事故责任划分的证据;一般的行车记录仪也只是简单的记录影像信息,对涉及交通规则的关键信息并未进行详细的记录以供车辆所有者澄清责任作参考。交通事故发生时,往往存在着事故责任的划分问题,事件双方往往会极力站在自己利益角度去推脱责任。这样的情况在后车加速超车、后车插车、前车溜车、行人碰瓷等情境下经常发生。



技术实现要素:

本发明的目的是,在交通事故发生时,对车辆拥有者及交警提供充分的事故责任划分的证据。

本发明的另一个目的是,在特定场景发生时与驾驶与进行适当的交互,比如提醒前方有人可能有碰瓷行为,避免意料之外的事故。

为此,本发明设计了一种车载交通违规行为识别与处理系统,该系统包括:传感器模块、主处理器模块、存储模块;

所述传感器模块配置为持续记录车辆信息和周围环境信息;

所述主处理器模块包括三个单元:信号处理和融合单元、交通规则判定单元、数据解析和处理单元,信号处理和融合单元配置为将传感器模块的记录的车辆信息和周围环境信息进行提取和融合,交通规则判定单元配置为预存有模型化的违规行为,根据信号处理和融合单元的输入判断交通规则是否被违反,数据解析和处理单元配置为根据判定结果获取事件触发前预设时间及事件触发后预设时间内的数据,并传送到存储模块;

存储模块,配置为在得出交通规则被违反的判定结果后,将事件触发前预设时间及事件触发后预设时间内的数据进行存储。

所述传感器模块与所述主处理器模块通信连接,传感器模块将检测到的信息传送给主处理器模块;所述主处理器模块与存储模块通信连接,主处理器模块将处理后的信息传送到存储模块。

优选地,所述传感器模块包括车载摄像头、车载电磁波雷达、车载超声波雷达、车载激光雷达和导航仪中的一个或多个。

优选地,所述车辆信息包括本车车速、本车横摆加速度、本车加速度、他车车速、他车加速度、他车与本车的距离、他车与本车的方位角信息;所述周围环境信息包括道路的等级、长度、曲率、宽度、坡度信息和车道类型、车道线、车道限速、车道宽度信息。

优选地,信号处理和融合单元提取传感器模块记录的车辆信息和周围环境信息,并将所提取的车辆信息和周围环境信息进行融合,从而得到本车运动状态信息、他车运动状态信息、道路信息和车道信息,其中,所述本车运动状态信息由所述本车车速、本车横摆加速度和本车加速度信息融合所得;所述他车运动状态信息由所述他车车速、他车加速度、他车与本车的距离和他车与本车的方位角信息融合所得;所述道路信息由所述道路的等级、长度、曲率、宽度、坡度信息融合所得;所述车道信息由所述车道类型、车道线、车道限速、车道宽度信息融合所得。

优选地,所述违规行为包括非法超车、非法变道、前车溜车和碰瓷行为中的一种或多种。

优选地,存储模块为车载存储器和/或车载网络ecu,所述存储模块将所述事件触发前预设时间及事件触发后预设时间内的数据存储到车载存储器中,或者通过车载网络ecu存储到云端。

优选地,所述系统还包括违章输出模块,在得出交通规则被违反的判定结果后,违章输出模块显示违章信息。

优选地,所述系统还包括网络传输模块,网络传输模块能够通过车载网络将事件触发前预设时间及事件触发后预设时间内的数据进行远程传输。

优选地,违章输出模块包括仪表或中控显示屏或与车辆内电子系统通信的电子设备。

优选地,网络传输模块通过车载网络与警方的网络系统取得通信,将事件触发前预设时间及事件触发后预设时间内的数据进行远程传输给警方。

本发明还设计了一种基于车载多传感器的交通违规行为识别与处理方法,包括以下步骤:

s1、交通规则库的建立,将违规行为模型化并加入到交通规则库中,方便后续在交通规则库里面添加、删除、更改、查找某个交通规则;

s2、信息的提取和融合,车辆信息和周围环境信息被持续记录,并将记录的信息进行提取和融合,得出交通规则判断所需的必要的输入信息;

s3、交通规则的验证和决策,对所述必要的输入信息进行逻辑判断,获得当前场景下的交通规则是否被违反以及怎样被违反的结论,在得出交通规则被违反的结论后;

s4、如果当前场景下的交通规则被违反,则存储与事件相关的数据

优选地,步骤s1中的所述违规行为包括非法超车、非法变道、前车溜车和碰瓷行为中的一种或多种。

优选地,当步骤s1中的所述违规行为为非法超车时,步骤2中所述的必要的输入信息包括当前道路的车道线信息、当前道路当前车道和旁边车道的限速信息以及本车的运动状态信息、旁边车道车辆运动状态信息或加塞车辆的运动状态信息;步骤s3中的所述逻辑判断包括比较旁边车道车辆或加塞车辆的车速是否超过当前道路所属车道的限速;步骤s4中所述的与事件相关的数据包括事件发生前后预设时间的视频、本车速度、本车所在车道的限速、非法超车车辆的速度以及非法超车车辆所在车道的限速。

优选地,当步骤s1中的所述违规行为为非法变道时,步骤2中所述的必要的输入信息包括当前道路的车道线信息、当前道路各个车道的限速信息、加塞车辆的运动状态、本车的运动状态以及本车与前车的距离信息;步骤s3中的所述逻辑判断包括判断加塞车辆是否压实线、黄线,或者加塞时本车与前车的距离是否大于一个车身的长度;步骤s4中所述的与事件相关的数据包括事件发生前后预设时间的视频、当前道路的车道线信息、当前道路的各个车道的限速信息、加塞车辆的运动状态、本车的运动状态和本车与前车的距离信息。

优选地,当步骤s1中的所述违规行为为前车溜车时,步骤2中所述的必要的输入信息包括前车的运动状态;步骤s3中的所述逻辑判断包括判断前车是否有向后的速度和加速度;步骤s4中所述的与事件相关的数据包括事件发生前后预设时间的视频和前车的运动状态。

优选地,当步骤s1中的所述违规行为为碰瓷行为时,

步骤2中所述的必要的输入信息包括当前物体的类型、当前物体与本车的距离、当前物体的纵横向速度变化和当前物体的纵横向加速度变化;步骤s3中的所述逻辑判断包括判断当前物体离开危险区域的时间内当前物体的运动状态信息是否发生突变;步骤s4中所述的与事件相关的数据包括事件发生前后预设时间的视频、指当前物体的类型、当前物体与本车的距离、纵横向速度变化和纵横向加速度变化。

优选地,所述车辆信息包括本车车速、本车横摆加速度、本车加速度、他车车速、他车加速度、他车与本车的距离、他车与本车的方位角信息;所述周围环境信息包括道路的等级、长度、曲率、宽度、坡度信息和车道类型、车道线、车道限速和车道宽度信息。

优选地,步骤s2中所述的将记录的车辆信息和周围环境信息进行提取和融合包括:提取记录的车辆信息和周围环境信息,并将所提取的车辆信息和周围环境信息进行融合,从而得到本车运动状态信息、他车运动状态信息、道路信息和车道信息,其中,所述本车运动状态信息由所述本车车速、本车横摆加速度和本车加速度信息融合所得;所述他车运动状态信息由所述他车车速、他车加速度、他车与本车的距离和他车与本车的方位角信息融合所得;所述道路信息由所述道路的等级、长度、曲率、宽度、坡度信息融合所得;所述车道信息由所述车道类型、车道线、车道限速、车道宽度信息融合所得。

优选地,所述方法还包括步骤s5:通过车载网络将步骤s4中与事件相关的数据做远程传送操作,供后续的取证做参考。

本发明还设计了一种计算机可读存储介质,用于存储计算机指令,所述指令在由一计算机或处理器执行时实现如所述的方法的步骤。

本发明还设计了一种电子设备,包括处理器与存储器,所述存储器中存储有计算机指令,该处理器在执行所述指令时实现所述的方法中的步骤。

借由上述技术方案,本发明至少具有下列优点:

1、本发明将事件触发前预设时间内及事件触发后预设时间内的数据进行存储,为后续责任划分提供充足的证据;

2、在特定场景发生时主动式地与驾驶员交互,可以避免意料之外的事故。

3、可以选择及时向警方提供现场数据,防止破坏现场等行为对责任判定的不利影响。

4、可以充分利用车辆已有的高级驾驶辅助系统,结构简单、成本低。

上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举较佳实施例,并配合附图,详细说明如下。

附图说明

图1本发明的整体框架图;

图2本发明的车载多传感器的交通违规行为识别与处理方法流程图;

图3本发明的非法超车判定流程图;

图4本发明的非法变道判定流程图;

图5本发明的前车溜车判定流程图;

图6本发明的碰瓷行为判定流程图。

主要零部件附图标记说明:

1、传感器模块11、车载电磁波雷达12、车载摄像头13、车载超声波雷达

14、车载激光雷达15、导航仪2、主处理器模块21、信息处理和融合单元

22、交通规则判定单元23、数据解析与处理单元3、存储模块

31、车载存储器32车载网络ecu4、违章显示模块

具体实施方式

为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例,对依据本发明提出的基于车载多传感器的交通违规识别与处理系统其具体实施方式、结构、方法、步骤、特征及其功效,详细说明如后。

本发明基于传统adas功能所安装的现有雷达、摄像头的硬件基础上,依据现有的公共的交通规则库,建立起内部特有的交通规则逻辑库,雷达、摄像头持续记录周围车辆、行人或其运动物体的运动状态信息,在特定的场景发生时,调用交通逻辑库里面的交通规则作出判断,得出当前场景的违规车责任,并在输出端显示违规时车辆的运动状态信息,输出端可以是仪表、中控显示屏也或者能够与车辆内电子系通信的电子设备,并与警方通过网络等协议传输必要的证据的信息,防止责任方故意更改现场造成责任的误判。

如图1所示,本发明的基于车载多传感器的交通违规识别与处理系统主要包括传感器模块1、主处理器模块2、存储模块3,其中,

所述传感器模块1配置为持续记录车辆信息和周围环境信息;

所述主处理器模块2包括三个单元:信号处理和融合单元21、交通规则判定单元22、数据解析和处理单元23,信号处理和融合单元21配置为将传感器模块的记录的车辆信息和周围环境信息进行提取和融合,交通规则判定单元22配置为预存有模型化的违规行为,根据信号处理和融合单元的输入判断当前场景下的交通规则是否被违反,数据解析和处理单元23配置为根据判定结果获取事件触发前预设时间及事件触发后预设时间内的数据,并传送到存储模块3;

存储模块3,配置为在得出交通规则被违反的判定结果后,将事件触发前预设时间及事件触发后预设时间内的数据进行存储。

优选的,所述系统还可以包括违章输出模块4。

本发明的传感器模块1,其能很好的获取周围环境信息及车辆的信息,并为后续的交通规则判断提供充足的数据,例如可以是用于为高级驾驶辅助系统提供传感数据的各传感器,比如车载摄像头11(车载摄像头可以包括车载前置摄像头和/或车载环视摄像头)、车载电磁波雷达12、车载超声波雷达13、激光雷达14、导航仪15等;也可以是车辆中已有的但不一定为高级驾驶辅助系统提供传感器数据的传感器。本发明利用传感器模块1,持续记录车辆信息和周围环境信息。单一传感器或简单的传感器组合只能满足特定功能的实现,通过信号处理和融合单元21将多个传感器的信息进行融合才能对周围环境、周围运动及静止物体的特征进行更好记录。将多个传感器的信息融合是高级驾驶辅助系统领域常用的技术手段,例如将摄像头获得的物体的横向移动特征和由雷达测得的纵向移动特征综合起来共同组成物体的运动特征。传感器模块1持续记录车辆信息和周围环境信息,其中车载摄像头11识别目标类型是车辆、行人、自行车还是障碍物等,并提供目标的车道线、速度、加速度和方位角;车载电磁波雷达12提供目标的速度、加速度和方位角;车载超声波雷达13提供近距离障碍物信息,车载激光雷达14提供周围环境、目标的点云信息,导航仪15提供道路信息、位置信息、车道信息和poi信息等。

信号处理和融合单元21提取传感器模块(1)记录的车辆信息和周围环境信息,所述车辆信息包括本车车速、本车横摆加速度、本车加速度、他车车速、他车加速度、他车与本车的距离、他车与本车的方位角信息;所述周围环境信息包括道路的等级、长度、曲率、宽度、坡度信息和车道类型、车道线、车道限速、车道宽度信息。信号处理和融合单元21进一步将所提取的车辆信息和周围环境信息进行融合,从而得到本车运动状态信息、他车运动状态信息、道路信息和车道信息,其中,所述本车运动状态信息由所述本车车速、本车横摆加速度和本车加速度信息融合所得;所述他车运动状态信息由所述他车车速、他车加速度、他车与本车的距离和他车与本车的方位角信息融合所得;所述道路信息由所述道路的等级、长度、曲率、宽度、坡度信息融合所得;所述车道信息由所述车道类型、车道线、车道限速、车道宽度信息融合所得。交通规则判定单元22为预存有模型化的违规行为,根据信号处理和融合单元的输入判断当前场景下的交通规则是否被违反,所述违规行为包括非法超车、非法变道、前车溜车和碰瓷行为中的一种或多种,所述违规行为不限于上述几种,还包括其它违规行为。数据解析和处理单元23则根据判定结果获取事件触发前预设时间及事件触发后预设时间内的数据,并传送到存储模块3。

存储模块3,包括车载存储器31和/或车载网络ecu32,在得出判定结果后,将缓存中的事件触发前预设时间及事件触发后预设时间内的数据进行存储,所述预设时间根据客户需求进行设定,所述存储模块将数据存储到车载存储器中,或者通过车载网络ecu将所数据存储到云端,后续可以直接获取。

所述系统还可以通过车载网络ecu32将数据进行远程传输,例如,与警方的网络系统取得通信,及时报告事故发生时关于本车所采集到的与事故相关的关键数据,满足了在事故发生时刻就获得相关实时数据的可能性。作为替代,也可单独设置通信发送装置,将相关数据进行远程传输。

违章输出模块4,在得出交通规则被违反的判定结果后,违章输出模块4显示违规信息,所述违章信息为违章时车辆的运动状态信息或者为提示用户违章的信息,所述违章输出模块4设置为在接收调取违规信息指令时,显示违规时车辆的违章信息,也可设置为只要出现为规状况就输出违规时车辆违章信息,可根据用户的需求而设置具体输出条件。违章输出模块4优选包括仪表和中控显示屏,也可包括能够与车辆内电子系通信的电子设备,例如手机、平板电脑等。

本发明还提供了一种基于车载多传感器的交通违规行为识别与处理方法,如图2所示,其主要包括以下步骤:

s1、交通规则库的预先建立,将交通违规行为模型化并加入到交通规则库中,具体包括:

交通规则库的建立,对公共的交通规则库进行专家系统的抽象建模,其将常见的违规行为都模型化并加入到交通规则库中,方便后续在交通规则库里面添加、删除、更改、查找某个交通规则,后期可拓展更多的规则,而发明本身的系统配置不需改变;系统运行的每个周期都会对规则库的不同规则都提供输入数据、得出结论,截取传感器数据时则包装了具体的规则分类及编号。

所述违规行为包括非法超车、非法变道、前车溜车和碰瓷行为中的一种或多种,所述违规行为不限于上述几种,还包括其它违规行为。

建模过程包括:设置每种交通规则的输入、输出参数,通过大量的车辆在每种交通规则下的训练样本对模型进行训练,得到每中交通规则的判定阈值,最测试样本对模型进行验证,从而将交通规则模型化。以判断车辆加塞为例,首先确定此交通规则的输入输出,输入为车辆加塞时前车的纵横向速度、加速度、与本车距离、在本车车道的位置,本车车速、在本车道内的位置;输出为加塞行为发生时他车与本车的横向距离、相对横向速度。然后通过大量的车辆加塞的训练样本对此模型进行训练得出模型参数,最后用测试样本对模型进行验证,从而将车辆加塞模型化。

s2、信息的提取和融合,传感器模块持续记录车辆信息和周围环境信息,所述车辆信息包括本车车速、本车横摆加速度、本车加速度、他车车速、他车加速度、他车与本车的距离、他车与本车的方位角信息;所述周围环境信息包括道路的等级、长度、曲率、宽度、坡度信息和车道类型、车道线、车道限速、车道宽度信息。提取传感器模块记录的车辆信息和周围环境信息,并将所提取的车辆信息和周围环境信息进行融合,从而得到本车运动状态信息、他车运动状态信息、道路信息和车道信息,其中,所述本车运动状态信息由所述本车车速、本车横摆加速度和本车加速度信息融合所得;所述他车运动状态信息由所述他车车速、他车加速度、他车与本车的距离和他车与本车的方位角信息融合所得;所述道路信息由所述道路的等级、长度、曲率、宽度、坡度信息融合所得;所述车道信息由所述车道类型、车道线、车道限速、车道宽度信息融合所得;的出交通规则判断所需的必要的输入信息。

s3、交通规则的验证和决策,对所述必要的输入信息进行逻辑判断,获得当前场景下的交通规则是否被违反以及怎样被违反的结论;

所述步骤s3可以通过以下步骤完成:运用数据相关的机器学习对当前场景进行分类,为提取关键信息做好准备,应用数据相关的机器学习技术进行统计学判断和逻辑判断,获得当前场景的下交通规则是否被违反以及怎样被违反的结论,在得出交通规则被违反的判定结果后,显示违规时车辆的违章信息,所述违章信息为违章时车辆的运动状态信息或者为提示用户违章的信息;

s4、如果当前场景下的交通规则被违反,则存储与事件相关的数据。

所述与事件相关的数据可以是相关的本车运动状态信息、他车运动状态信息、道路信息和车道信息等;

所述方法还可以包括:通过车载网络将步骤s4与事件相关的数据做远程传送操作,通过远程传送将相关的数据存储在云端,供后续的取证做参考;或者将相关数据传输给警方网络。

交通规则判定的触发为碰撞事故的发生或者是违章的发生。在交通规则判定的阈值难以选定时,可采用机器学习的方法对参数进行学习计算得出。

在决策得出结果后,系统将缓存中的事件触发前、预设时间及事件触发后预设时间内的数据存储到系统中,后续可以直接获取。可选的,可直接通过车载网络进行远程传输。例如,与警方的网络系统取得通信,及时报告事故发生时关于本车所采集到的与事故相关的关键数据。

以下采用特定的交通违规的非限制性示例来具体说明本发明的方法,其中所提到的具体参数均可后续调节。

实施例一、非法超车,如图3所示,由车载摄像头判断本车所在当前道路的车道线信息,由导航仪获得当前道路当前车道和旁边车道的限速信息,通过车载电磁波雷达和摄像头获得本车的运动状态、以及旁边车道车辆或加塞车辆的运动状态,其中车辆的运动状态包括速度、加速度和方位角;进行超速行为判断的交通规则,即旁边车道车辆或加塞车辆的车速超过当前道路所属车道的限速后,交通规则被违反。此时存储事件发生前后1-5分钟的视频、以及本车速度、本车所在车道的限速、非法超车车辆的速度、非法超车车辆所在车道的限速等,然后通过车载网络进行数据传输。

实施例二、非法变道,如图4所示,通过车载摄像头获得本车所在当前道路的车道线信息,通过导航仪获得当前道路的各个车道的限速信息,通过车载电磁波雷达和摄像头获得加塞车辆的运动状态,通过车载超声波雷达获得加塞车辆与本车的距离信息,本车的运动状态由车载的特定传感器如速度传感器、电子稳定系统esp、发动机、车载电机等获得;交通规则模型化,当前车辆处于某一特定速度时,当经过道路实线、双实线、黄线等,其它车辆是不能加塞的,另在可以加塞的地段,本车如果跟随前车行驶,在本车与前车距离小于特定阈值的情况下,例如小于一个车身的长度,其它车辆加塞也是非法的,类似的场景可以通过不断添加的方式来完善,但实现输入、输出及处理方式都是跟前者一样的;事件触发可以分为两种:事故发生或者交通规则被违反,此配置用户可选。事件发生后记录事件发生前后预设时间的视频,以及当前道路的车道线信息、当前道路的各个车道的限速信息、加塞车辆的运动状态、本车的运动状态和本车与前车的距离信息,供后续取证参考。

实施例三、前车溜车,如图5所示,通过车载电磁波雷达和摄像头获得前车的运动状态,一旦前车有向后的速度,即可判断前车溜车,这种传感器的融合可以准确获得前车是否有向后的速度和加速度,比单纯的行车记录仪记录影像的方式更为准确、可靠。

实施例四、碰瓷行为,如图6所示,通过车载电磁波雷达和摄像头可以判断当前物体为行人、自行车或其它类似配置,并可准确获得当前物体与本车的距离、当前物体的纵横向速度变化、当前物体的纵横向加速度变化等;交通规则模型化,在本车当前的运动姿态下,由当前物体的运动姿态可以计算出当前物体离开危险区域的时间,危险区域可定义为车宽两边特定距离,纵向距离可选择忽略,如果在此时间内当前物体的运动状态信息发生突变或者有真实的纵横距离小于设定阈值,则认定交通规则被违反并触发数据记录行为。

上述四个实施例只是结合四种违规行为描述了根据本发明所述基于车载多传感器的交通违规行为识别与处理方法的示例,应理解处理其它在此未列举的违规行为可能需要不同的感测数据。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现前述方法的步骤,从而交通违规行为被识别与处理。

本发明实施例还提供了一种电子设备,包括处理器与存储器,存储器中存储有计算机指令,该处理器在执行所述指令时实现实现前述方法的步骤,从而交通违规行为被识别与处理。

以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非对本发明作任何形式上的限制,虽然本发明已以较佳实施例揭露如上,然而并非用以限定本发明,任何熟悉本专业的技术人员,在不脱离本发明技术方案范围内,当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本发明技术方案的内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰,均仍属于本发明技术方案的范围内。

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