一种车辆碰撞预警方法、装置及设备与流程

本申请涉及智能车辆领域，尤其涉及一种车辆碰撞预警方法、装置及设备。
背景技术：
：为了减少交通事故的发生，现有技术基于车辆的速度、行驶方向以及车辆之间的相对距离等实时行驶状态参数对车辆之间碰撞的时间进行估计，若估计得到的碰撞时间小于或等于某个阈值，则进行预警，以提醒驾驶员采取相应的防碰撞措施。但是现有技术的这种基于车辆实时行驶状态来进行碰撞预警的方式预警效果并不好，因为车辆在某个时刻的运行状态并不能代表车辆的行驶趋势，所以有可能会造成预警失误。例如，假如车辆在某个时刻的瞬时速度较大，使得计算得到的碰撞时间小于阈值，此时进行预警；而在接下来的一段时间内速度均较小，使得计算得到的碰撞时间大于阈值，那么就不进行预警。可见由于瞬时速度较大而导致的预警就为预警失误。技术实现要素：为了解决现有技术预警不准确的问题，本申请提供了一种车辆碰撞预警方法、装置及设备，以实现更加准确的预测目标车辆与周围其他车辆碰撞的可能性，从而降低对目标车辆的预警失误率第一方面，本申请提供了一种车辆碰撞预警方法，所述方法包括：获取目标车辆的实时行驶状态，以及历史行驶状态与先验碰撞威胁系数的映射关系，所述先验碰撞威胁系数反映若干个训练车辆在所述历史行驶状态下的碰撞可能性；根据所述目标车辆的实时行驶状态和所述映射关系，得到所述目标车辆的先验碰撞威胁系数；根据所述目标车辆的实时行驶状态计算所述目标车辆的后验碰撞威胁系数，所述后验碰撞威胁系数反映所述目标车辆与当前周围其他车辆发生碰撞的可能性；根据所述先验碰撞威胁系数和所述后验威胁碰撞威胁系数，向所述目标车辆进行预警。可选的，所述获取历史行驶状态与先验碰撞威胁系数的映射关系包括：获取所述若干个训练车辆的历史行驶状态与历史碰撞结果；根据所述若干个训练车辆的历史行驶状态与历史碰撞结果得到在所述历史行驶状态下的先验碰撞威胁系数，从而得到所述历史行驶状态与先验碰撞威胁系数的映射关系。可选的，所述若干个训练车辆包括第一训练车辆和第二训练车辆；所述历史行驶状态包括在历史行驶环境下，所述第一训练车辆和所述第二训练车辆之间的相对速度、相对距离和相对行驶方向。可选的，所述目标车辆的实时行驶状态包括在当前行驶环境下，所述目标车辆与周围其他车辆之间的相对速度、相对距离和相对行驶方向。可选的，所述历史行驶环境和所述当前行驶环境分别包括以下至少一种：天气状况、道路形状和路面状况。可选的，所述道路形状包括：直线、转弯或交叉。可选的，所述历史碰撞结果包括以下其中一种：碰撞且未弹出安全气囊、碰撞且弹出安全气囊、未碰撞且进行紧急制动、未碰撞且通过刹车减速至0和未碰撞且刹车未减速至0。可选的，所述目标车辆的实时行驶状态包括实时位置信息；所述根据所述目标车辆的实时行驶状态计算所述目标车辆的后验碰撞威胁系数包括：根据所述目标车辆的实时位置信息和所述目标车辆的周围其他车辆的实时位置信息，预测所述目标车辆和所述周围其他车辆的碰撞时间；根据所述碰撞时间得到所述后验碰撞威胁系数。可选的，所述根据所述目标车辆的实时位置信息和所述目标车辆的周围其他车辆的实时位置信息，预测所述目标车辆和所述周围其他车辆的碰撞时间包括：根据所述目标车辆的实时位置信息预测在未来预设时刻所述目标车辆到达的位置，并基于在所述未来预设时刻所述目标车辆到达的位置确定所述目标车辆的安全区域；根据所述周围其他车辆的实时位置信息预测在所述未来预设时刻所述周围其他车辆到达的位置，并基于在所述未来预设时刻所述周围其他车辆到达的位置确定所述周围其他车辆的安全区域；若所述目标车辆的安全区域与所述周围其他车辆的安全区域重叠，则将当前时刻至所述未来预设时刻之间的时间段确定为所述碰撞时间。可选的，所述目标车辆的实时行驶状态还包括：所述目标车辆的速度信息、偏航信息和当前行驶环境信息；所述根据所述目标车辆的实时位置信息预测在未来预设时刻所述目标车辆到达的位置包括：根据所述目标车辆的实时位置信息、速度信息、偏航信息和当前行驶环境信息预测在未来预设时刻所述目标车辆到达的位置。可选的，所述速度信息包括：当前速度和当前加速度，所述偏航信息包括偏航角，所述当前行驶环境信息包括地面摩擦系数；所述根据所述目标车辆的实时位置信息、速度信息、偏航信息和当前行驶环境信息预测在未来预设时刻所述目标车辆到达的位置包括：若所述目标车辆直行，则根据所述当前速度、所述当前加速度、所述偏航角和所述地面摩擦系数，预测在未来预设时刻所述目标车辆到达的位置。可选的，所述速度信息包括：当前速度和当前加速度、所述偏航信息包括偏航角和偏航角速度、所述当前行驶环境信息包括地面摩擦系数；所述根据所述目标车辆的实时位置信息、速度信息、偏航信息和当前行驶环境信息预测在未来预设时刻所述目标车辆到达的位置包括：若所述目标车辆转弯，则根据所述当前速度、所述当前加速度、所述偏航角、所述偏航角速度和所述地面摩擦系数，预测在未来预设时刻所述目标车辆到达的位置。第二方面，本申请提供了一种车辆碰撞预警装置，所述装置包括：第一获取单元，用于获取目标车辆的实时行驶状态，以及历史行驶状态与先验碰撞威胁系数的映射关系，所述先验碰撞威胁系数反映若干个训练车辆在所述历史行驶状态下的碰撞可能性；第二获取单元，用于根据所述目标车辆的实时行驶状态和所述映射关系，得到所述目标车辆的先验碰撞威胁系数；计算单元，用于根据所述目标车辆的实时行驶状态计算所述目标车辆的后验碰撞威胁系数，所述后验碰撞威胁系数反映所述目标车辆与当前周围其他车辆发生碰撞的可能性；预警单元，根据所述先验碰撞威胁系数和所述后验威胁碰撞威胁系数，向所述目标车辆进行预警。可选的，所述第一获取单元包括：第一获取子单元，用于获取所述若干个训练车辆的历史行驶状态与历史碰撞结果；第二获取子单元，用于根据所述若干个训练车辆的历史行驶状态与历史碰撞结果得到在所述历史行驶状态下的先验碰撞威胁系数，从而得到所述历史行驶状态与先验碰撞威胁系数的映射关系。可选的，所述若干个训练车辆包括第一训练车辆和第二训练车辆；所述历史行驶状态包括在历史行驶环境下，所述第一训练车辆和所述第二训练车辆之间的相对速度、相对距离和相对行驶方向。可选的，所述目标车辆的实时行驶状态包括在当前行驶环境下，所述目标车辆与周围其他车辆之间的相对速度、相对距离和相对行驶方向。可选的，所述历史行驶环境和所述当前行驶环境分别包括以下至少一种：天气状况、道路形状和路面状况。可选的，所述道路形状包括：直线、转弯或交叉。可选的，所述历史碰撞结果包括以下其中一种：碰撞且未弹出安全气囊、碰撞且弹出安全气囊、未碰撞且进行紧急制动、未碰撞且通过刹车减速至0和未碰撞且刹车未减速至0。可选的，所述目标车辆的实时行驶状态包括实时位置信息；所述计算单元包括：预测子单元，用于根据所述目标车辆的实时位置信息和所述目标车辆的周围其他车辆的实时位置信息，预测所述目标车辆和所述周围其他车辆的碰撞时间；第三获取子单元，用于根据所述碰撞时间得到所述后验碰撞威胁系数。可选的，所述预测子单元包括：第一预测模块，用于根据所述目标车辆的实时位置信息预测在未来预设时刻所述目标车辆到达的位置；第一确定模块，用于基于所述第一预测模块预测的在所述未来预设时刻所述目标车辆到达的位置确定所述目标车辆的安全区域；第二预测模块，用于根据所述周围其他车辆的实时位置信息预测在所述未来预设时刻所述周围其他车辆到达的位置；第二确定模块，用于基于所述第二预测模块预测的在所述未来预设时刻所述周围其他车辆到达的位置确定所述周围其他车辆的安全区域；第三确定模块，用于若所述目标车辆的安全区域与所述周围其他车辆的安全区域重叠，则将当前时刻至所述未来预设时刻之间的时间段确定为所述碰撞时间。可选的，所述目标车辆的实时行驶状态还包括：所述目标车辆的速度信息、偏航信息和当前行驶环境信息；所述第一预测模块，具体用于根据所述目标车辆的实时位置信息、速度信息、偏航信息和当前行驶环境信息预测在未来预设时刻所述目标车辆到达的位置。可选的，所述速度信息包括：当前速度和当前加速度，所述偏航信息包括偏航角，所述当前行驶环境信息包括地面摩擦系数；所述第一预测模块包括：第一预测子模块，用于若所述目标车辆直行，则根据所述当前速度、所述当前加速度、所述偏航角和所述地面摩擦系数，预测在未来预设时刻所述目标车辆到达的位置。可选的，所述速度信息包括：当前速度和当前加速度、所述偏航信息包括偏航角和偏航角速度、所述当前行驶环境信息包括地面摩擦系数；所述第一预测模块包括：第二预测子模块，用于若所述目标车辆转弯，则根据所述当前速度、所述当前加速度、所述偏航角、所述偏航角速度和所述地面摩擦系数，预测在未来预设时刻所述目标车辆到达的位置。第三方面，本申请提供了一种车辆碰撞预警设备，所述设备包括：处理器和存储有程序的存储器；其中在所述处理器执行所述程序时，执行以下操作：获取目标车辆的实时行驶状态，以及历史行驶状态与先验碰撞威胁系数的映射关系，所述先验碰撞威胁系数反映若干个训练车辆在所述历史行驶状态下的碰撞可能性；根据所述目标车辆的实时行驶状态和所述映射关系，得到所述目标车辆的先验碰撞威胁系数；根据所述目标车辆的实时行驶状态计算所述目标车辆的后验碰撞威胁系数，所述后验碰撞威胁系数反映所述目标车辆与当前周围其他车辆发生碰撞的可能性；根据所述先验碰撞威胁系数和所述后验威胁碰撞威胁系数，向所述目标车辆进行预警。本申请实施例通过获取目标车辆的实时行驶状态，以及历史行驶状态与先验碰撞威胁系数的映射关系，然后，根据该目标车辆的实时行驶状态和该映射关系，得到该目标车辆的先验碰撞威胁系数，接着，根据该目标车辆的实时行驶状态计算该目标车辆的后验碰撞威胁系数，最后，根据该先验碰撞威胁系数和该后验威胁碰撞威胁系数，判断是否需要向目标车辆进行预警。可见，本申请不仅参考根据实时行驶状态得到的反映目标车辆与周围其他车辆碰撞可能性的后验威胁碰撞威胁系数，而且还参考根据与实时行驶状态相同或相似的历史行驶状态对应的先验碰撞威胁系数，由于先验碰撞系数能够反映训练车辆在历史行驶状态下碰撞的可能性，所以先验碰撞威胁系数和后验碰撞威胁系数的结合能够更加准确的预测目标车辆与周围其他车辆碰撞的可能性，从而降低对目标车辆的预警失误率。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。图1为本申请提供的一种硬件场景的架构示意图；图2为本申请提供的一种车辆碰撞预警方法的流程示意图；图3为本申请提供的一种证明两条线段相交的示意图；图4为本申请提供的一种车辆碰撞预警装置的结构框图。具体实施方式为了使本
技术领域：
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。下面结合具体应用场景，对本申请方案进行介绍，举例来说，本申请实施例的场景之一，可以是应用到如图1所示的硬件场景之中，所述硬件包括：路边单元(roadsideunit，简称rsu)101、车载单元(onboardunit，简称obu)102、控制器局域网络总线模块(controllerareanetwork，简称can)103和全球定位系统模块(globalpositioningsystem，简称gps)104。路边单元101，可以用于获取过往车辆的行驶状态，比如，路边单元101可以利用专用短程通信技术(dedicatedshortrangecommunications，简称dsrc)对过往车辆的车辆信息进行采集，也可以与车载单元102进行通信连接，直接获取到过往车辆的车辆信息，其中，该车辆信息可以包括车辆安全信息和车辆行驶状态。在获取到过往车辆的车辆信息后，该路边单元101还可以利用这些车辆信息得到过往车辆的先验碰撞威胁系数和后验碰撞威胁系数，并根据该先验碰撞威胁系数和该后验碰撞威胁系数，判断是否需要向车载单元102发出报警信息。控制器局域网络总线模块103，可以用于获取车辆的车辆安全信息，比如车辆是否刹车、是否启动紧急制动或安全气囊，并将该车辆安全信息发送给车载单元102。全球定位系统模块104，可以用于采集车辆行驶状态，比如车辆的速度、实时位置、行驶方向，并将该车辆行驶状态发送给车载单元102。车载单元102，可以用于接收can总线模块103发送的车辆安全信息、gps模块104发送的车辆行驶状态，并将这些信息向路边单元101发送；以及接收路边单元101发送的报警信息，并根据该报警信息进行车辆报警。其中，路边单元101与车载单元102之间可以通过dsrc技术建立通信连接。需要说明的是，在一种实现方式中，上述路边单元101的功能也可以由车载单元102来实现。可以理解的是，上述应用场景仅是为了便于理解本申请的原理而示出的，不用于限定本申请实施例提供的技术方案。接下来，将结合附图说明本申请实施例提供的车辆碰撞预警方法。参见图2，该图为本申请实施例提供的一种车辆碰撞预警方法的流程示意图，该方法可以应用于路边单元101或车载单元102中，具体地，该方法可以包括如下步骤：s201：获取目标车辆的实时行驶状态，以及历史行驶状态与先验碰撞威胁系数的映射关系，所述先验碰撞威胁系数反映若干个训练车辆在所述历史行驶状态下的碰撞可能性。在本实施例中s201包括两个子步骤，其中一个子步骤是获取目标车辆的实时行驶状态，另外一个子步骤是获取历史行驶状态与先验碰撞威胁系数的映射关系。其中，历史行驶状态与先验碰撞威胁系数的映射关系可以根据若干个训练车辆的历史行驶状态以及历史碰撞结果得到，它反映的是先验碰撞可能性。而目标车辆的实时行驶状态是在当前行驶环境下获取到的行驶状态，用于计算目标车辆发生碰撞的后验碰撞威胁系数，即未来发生碰撞的可能性。通过结合先验碰撞威胁系数和后验碰撞威胁系数，能够使得对目标车辆的碰撞可能性的预测更加准确。其中，在本实施例中，目标车辆的实时行驶状态可以包括在当前行驶环境下，该目标车辆与其当前周围其他车辆之间的相对速度、相对距离和相对行驶方向。具体地，该目标车辆与其当前周围其他车辆之间的相对速度可以是该目标车辆以其当前周围的车辆作为参照物的速度，该目标车辆与其当前周围其他车辆之间的相对距离可以是该目标车辆与其当前周围的车辆之间的连线距离，该目标车辆与其当前周围其他车辆之间的相对行驶方向可以表示为该目标车辆的航向角与其当前周围其他车辆的航向角之间的夹角。可以理解的是，历史行驶状态可以包括在历史行驶环境下，若干个训练车辆之间的相对速度、相对距离和相对行驶方向。其中，这若干个训练车辆可以是在相同的时间和空间内相互邻近的训练车辆，比如这若干个训练车辆在同一时间内，均在同一个路口。其中，先验碰撞威胁系数可以为离散指标，并用于评估若干个训练车辆在历史行驶状态下发生碰撞的可能性。该先验碰撞威胁系数越大，则说明这若干个训练车辆在该历史行驶状态下发生碰撞的可能性越大，反之，则说明这若干个训练车辆在该历史行驶状态下发生碰撞的可能性越小。由于先验碰撞威胁系数可以反映若干个训练车辆在该历史行驶状态下的碰撞可能性。因此，为获取历史行驶状态与先验碰撞威胁系数的映射关系，需要先获取若干个训练车辆在该历史行驶状态下的先验碰撞威胁系数。对于获取历史行驶状态与先验碰撞威胁系数的映射关系的具体方法将在后续进行详细介绍。s202：根据所述目标车辆的实时行驶状态和所述映射关系，得到所述目标车辆的先验碰撞威胁系数。为得到目标车辆的先验碰撞威胁系数，可以先根据该目标车辆的实时行驶状态确定出与该实时行驶状态相同或相似的历史行驶状态，需要说明的是，该历史行驶状态所对应的历史行驶环境可以与该实时行驶状态所对应的当前行驶环境相同，比如该历史行驶状态与该实时行驶状态可以是在同一路口采集到的，或者，该历史行驶状态所对应的历史行驶环境可以与该实时行驶状态所对应的当前行驶环境相似，比如该历史行驶状态与该实时行驶状态可以是在两个不同地点的十字路口分别采集到的。接着，可以根据预先建立的该历史行驶状态以及该历史行驶状态与先验碰撞威胁系数的映射关系，得到一先验碰撞威胁系数，该先验碰撞威胁系数可以作为该目标车辆的先验碰撞威胁系数。需要说明的是，获取先验碰撞威胁系数的具体实现方式，将在后续进行详细介绍。s203：根据所述目标车辆的实时行驶状态计算所述目标车辆的后验碰撞威胁系数。其中，后验碰撞威胁系数可以反映目标车辆在实时行驶状态下与当前周围其他车辆发生碰撞的可能性。该后验碰撞威胁系数越大，则说明该目标车辆与该当前周围其他车辆在实时行驶状态下发生碰撞的可能性越大，反之，则说明该目标车辆与该当前周围其他车辆在实时行驶状态下发生碰撞的可能性越小。首先，通过执行s201获取到目标车辆的实时行驶状态之后，即获取到在当前行驶环境下，该目标车辆与其当前周围其他车辆之间的相对速度、相对距离和相对行驶方向，可以根据该目标车辆与其当前周围其他车辆之间的相对速度、相对距离和相对行驶方向，得到该目标车辆和其当前周围其他车辆的碰撞时间。其中，目标车辆和其当前周围其他车辆的碰撞时间可以为当前时刻至未来预设时刻之间的时间段，该未来预设时刻为该目标车辆与其当前周围其他车辆发生碰撞的时刻。该碰撞时间越短，则说明该目标车辆与其当前周围其他车辆发生碰撞的可能性越大，反之，则说明该目标车辆与其当前周围其他车辆发生碰撞的可能性越小。具体预测该碰撞时间的方式，将在后续进行详细介绍。其次，预测到目标车辆和其周围其他车辆的碰撞时间后，可以根据该碰撞时间得到该目标车辆的后验碰撞威胁系数。具体地，若该碰撞时间大于或等于一预设阈值，则可以认为目标车辆与周围其他车辆发生碰撞的可能性很小，此时，该目标车辆的后验碰撞威胁系数d可以为0。若该碰撞时间小于该预设阈值，则可以认为目标车辆与其他周围车辆发生碰撞的可能性较高，此时可以利用该碰撞时间计算该目标车辆的后验碰撞威胁系数。例如，可以用如下公式计算目标车辆的后验碰撞威胁系数：d＝1/lgt，其中，d表示后验碰撞威胁系数，t表示目标车辆和其当前周围其他车辆的碰撞时间。举例来说，假设目标车辆与其当前周围的一车辆之间的相对速度为20m/s、相对距离为100m和相对行驶方向为0度，且预设阈值为10s。根据该目标车辆的实时行驶状态可以计算得到该目标车辆和该车辆的碰撞时间t为5s，由于碰撞时间t小于预设阈值10s，因此，目标车辆与周围该车辆发生碰撞的后验碰撞威胁系数d为1.42(1/lg5)。需要说明的是，该预设阈值可以是根据历史行驶状态得到的，获取预设阈值的具体实现方式，将在后续进行详细介绍。在一种可能的实施方式中，当预测到目标车辆和其周围其他车辆的碰撞时间大于预设阈值时，由于可以认为该目标车辆与周围其他车辆发生碰撞的可能性极小，因此，可以不需要根据该目标车辆的实时行驶状态计算该目标车辆的后验碰撞威胁系数，从而减少了整个预警过程中的计算量。s204：根据所述先验碰撞威胁系数和所述后验碰撞威胁系数，向所述目标车辆进行预警。由于目标车辆在某个时刻的实时行驶状态并不能代表该目标车辆的行驶趋势，可能会造成根据目标车辆的实时行驶状态得到的碰撞时间过小，如果仅依靠碰撞时间来判断车辆发生碰撞的可能性可能会存在误差。而本实施例中，不仅参考根据实时行驶状态得到的反映目标车辆碰撞可能性的后验碰撞威胁系数，而且还参考根据与实时行驶状态相同或相似的历史行驶状态对应的先验碰撞系数，由于先验碰撞系数是根据历史碰撞结果得到的，所以先验碰撞威胁系数和后验碰撞威胁系数的结合能够更加准确的预测目标车辆与周围其他车辆碰撞的可能性，从而降低对目标车辆的预警失误率。在本申请实施例的一种实施方式中，可以根据该先验碰撞威胁系数和该后验碰撞威胁系数得到一综合威胁碰撞概率，比如，该综合威胁碰撞概率可以是利用该先验碰撞威胁系数和该后验碰撞威胁系数基于贝叶斯定理计算得到，具体地，可以用如下基于贝叶斯定理的公式计算目标车辆的综合威胁碰撞概率：其中，x表示综合威胁碰撞概率，d表示后验碰撞威胁系数，p表示先验碰撞威胁系数，*表示点乘。根据上述公式得到的综合威胁碰撞概率x越大，则说明目标车辆发生碰撞的概率越大，反之，则说明目标车辆发生碰撞的概率越小。若综合威胁碰撞概率小于第一阈值时，则可以认为该目标车辆碰撞威胁较小，不需要向该目标车辆进行预警；若大于第一阈值且小于或等于第二阈值，则可以认为该目标车辆具有轻度碰撞威胁，并向该目标车辆进行轻度预警；若大于第二阈值且小于或等于第三阈值，则可以认为该目标车辆具有中度碰撞威胁，并向该目标车辆进行中度预警；若大于第三阈值，则可以认为该目标车辆具有重度碰撞威胁，并向该目标车辆进行重度预警。其中，第一阈值、第二阈值和第三阈值可以是用户根据历史经验预先设置的，比如第一阈值可以是0.3，第二阈值可以是0.5，第三阈值可以是0.7。在本申请实施例中，为了获取历史行驶状态与先验碰撞威胁系数的映射关系，s201中的“获取历史行驶状态与先验碰撞威胁系数的映射关系”的步骤具体可以包括以下步骤：步骤a：获取所述若干个训练车辆的历史行驶状态与历史碰撞结果。本实施例中，若干个训练车辆的历史行驶状态与历史碰撞结果可以是利用dsrc通信技术对过往车辆进行采集所得到的，也可以是从相关机构直接获取到的，还可以是在模拟车辆碰撞实验中所采集到的。在这里不对历史行驶状态与历史碰撞结果的获取方式进行限定。需要说明的是，若干个训练车辆中可以包括两个训练车辆，这两个训练车辆在相同的时间和空间内相互邻近。为便于描述，可以将这两个训练车辆分别称为第一训练车辆和第二训练车辆，比如，在某一时刻中，同在一个路口的两辆训练车可以分别称为第一训练车辆和第二训练车辆。历史行驶状态可以包括在历史行驶环境下，第一训练车辆和第二训练车辆之间的相对速度、相对距离和相对行驶方向。可以理解的是，第一训练车辆和第二训练车辆之间的相对速度可以是该第一训练车辆以该第二训练车辆作为参照物的速度，该第一训练车辆和该第二训练车辆之间的相对距离可以是该第一训练车辆和该第二训练车辆之间的连线距离，该第一训练车辆和该第二训练车辆之间的相对行驶方向可以由该第一训练车辆的航向角与该第二训练车辆的航向角之间的夹角来表示。而每一个训练车辆的历史碰撞结果可以是该训练车辆在历史行驶状态下的碰撞结果，该历史碰撞结果可以包括以下其中一种：碰撞且未弹出安全气囊、碰撞且弹出安全气囊、未碰撞且进行紧急制动、未碰撞且通过刹车减速至0和未碰撞且刹车未减速至0。步骤b：根据所述若干个训练车辆的历史行驶状态与历史碰撞结果得到在所述历史行驶状态下的先验碰撞威胁系数，从而得到所述历史行驶状态与先验碰撞威胁系数的映射关系。由于训练车辆在行驶的过程中，训练车辆的历史行驶状态会发生变化，为可以得到更准确地历史行驶状态对应的先验碰撞威胁系数，需要得到该历史行驶状态在不同情况下的先验碰撞威胁系数，因此，可以将历史行驶状态划分为多种情况。以步骤a中所提及的第一训练车辆和第二训练车辆为例，可以将第一训练车辆和第二训练车辆之间的相对速度划分为多个情况，具体可以为区间a(0,20m/s]，区间b(20m/s，25m/s]，区间c(25m/s，28m/s]，区间d(28m/s，30m/s]，区间e(30m/s，∞)；将第一训练车辆和第二训练车辆之间的相对距离划分为多个情况，具体可以为区间a(0，40m]，区间b(40m，60m]，区间c(60m，80m]，区间d(80m，100m]，区间e(100m，∞)；将第一训练车辆和第二训练车辆之间的相对行驶方向划分为多个情况，行驶方向的夹角具体可以为区间1(0，30°]，区间2(30°，60°]，区间3(60°，90°]，区间4(90°，180°]。由于每一个训练车辆在历史行驶状态的不同情况下均对应同一个历史碰撞结果，因此，可以先获取若干个训练车辆在历史行驶状态的不同情况下所对应的历史碰撞结果。需要说明的是，通过分析历史碰撞结果可以得知，若一训练车辆的碰撞结果为碰撞且未弹出安全气囊，则该碰撞结果对应的先验碰撞威胁系数为1；若一训练车辆的碰撞结果为碰撞且弹出安全气囊，则该碰撞结果对应的先验碰撞威胁系数为1；若一训练车辆的碰撞结果为未碰撞且进行紧急制动，则该碰撞结果对应的先验碰撞威胁系数为0.9；若一训练车辆的碰撞结果为未碰撞且通过刹车减速至0，则该碰撞结果对应的先验碰撞威胁系数为0.5；若一训练车辆的碰撞结果为未碰撞且刹车未减速至0，则该碰撞结果对应的先验碰撞威胁系数为0。故此，可以将训练车辆在历史行驶状态的不同情况下的历史碰撞结果所对应的先验碰撞威胁系数作为历史行驶状态在不同情况下的训练集样本。也就是说，历史行驶状态在不同情况下的训练集样本均包括了若干个历史碰撞结果所对应的先验碰撞威胁系数。继续以上述第一训练车辆和第二训练车辆为例，假设，历史行驶状态包括在历史行驶环境下，该第一训练车辆和该第二训练车辆之间的相对速度为23m/s、相对距离为50m和相对行驶方向为20°，并且碰撞结果为未碰撞且通过刹车减速至0，即该碰撞结果对应的先验碰撞威胁系数为0.5，以及当第一、第二训练车辆的速度均为0时，该相对距离为10m。由于在训练车辆减速的过程中，该相对速度会逐渐减小直至为0，该相对距离也会逐渐缩小为10m，而相对行驶方向不变。因此，可以将该先验碰撞威胁系数的0.5作为当第一训练车辆和第二训练车辆相对速度分别为区间a(0，20m/s]，区间b(20m/s，25m/s]时的训练样本数据，也可以作为当相对距离分别为区间a(0，40m]，区间b(40m，60m]时的训练样本数据，还可以作为当相对行驶方向为区间1(0，30°]时的训练样本数据。在采集到历史行驶状态在不同情况下的训练样本数据之后，可以根据训练样本数据中的若干个历史碰撞结果所对应的先验碰撞威胁系数，得到历史行驶状态在不同情况下的先验碰撞威胁系数，例如，可以利用如下基于贝叶斯定理的公式计算历史行驶状态在不同情况下所对应的先验碰撞威胁系数：其中，yj代表第j种历史行驶状态，xi代表第j种历史行驶状态的第i个训练样本数据，i代表第j种历史行驶状态的训练样本数据的个数，p(x|yj)代表第j种历史行驶状态的所对应的先验碰撞威胁系数。在得到历史行驶状态在不同情况下所对应的先验碰撞威胁系数之后，可以根据历史行驶状态在不同情况下所对应的先验碰撞威胁系数得到历史行驶状态所对应的先验碰撞威胁系数，即得到该历史行驶状态与该先验碰撞威胁系数的映射关系。例如，由于历史行驶状态的不同情况之间是相互独立的，因此，可以利用如下基于贝叶斯定理的公式计算该历史行驶状态所对应的先验碰撞威胁系数：p(x|y1,y2,…,yj)＝p(x|y1)p(x|y2)…p(x|yj)，其中，p(x|y1,y2,…,yi)代表该历史行驶状态所对应的先验碰撞威胁系数，yj代表历史行驶状态的第j种情况，p(x|yj)代表第j种情况的先验碰撞威胁系数，j代表历史行驶状态的不同情况个数。在得到该历史行驶状态与该先验碰撞威胁系数的映射关系之后，便可以根据历史行驶状态以及其与先验碰撞威胁系数之间的映射关系，得到先验碰撞威胁系数。接下来，将具体介绍如何根据历史行驶状态得到先验碰撞威胁系数。由于每一训练车辆的历史行驶状态均对应同一个历史碰撞结果以及该历史碰撞结果所对应的先验碰撞威胁系数。因此，在获取到一训练车辆的历史行驶状态即相对速度、相对距离和相对行驶方向后，可以先根据该相对速度、该相对距离和该相对行驶方向确定出各自所对应的区间，并根据该区间确定出该训练车辆在该历史行驶状态下的历史碰撞结果以及该历史碰撞结果所对应的先验碰撞威胁系数。继续以上述第一训练车辆和第二训练车辆为例，由于已经建立了第一训练车辆对应的历史行驶状态与先验碰撞威胁系数的映射关系。因此，当获取到该第一训练与其他训练车辆的历史行驶状态为相对速度为15m/s、相对距离为20m、相对行驶方向为15°时，可以确定出该相对速度15m/s对应的区间为区间a(0，20m/s]、该相对距离20m对应的区间为区间a(0，40m]、该相对行驶方向15°对应的区间为区间1(0，30°]；接着，可以根据区间a(0,20m/s]、区间a(0，40m]以及区间1(0，30°]确定出对应的一个历史碰撞结果以及该历史碰撞结果所对应的先验碰撞威胁系数，该历史碰撞结果以及该先验碰撞威胁系数即为该第一训练车辆和其他训练车辆在相对速度为15m/s、相对距离为20m、相对行驶方向为30°时的历史碰撞结果。接下来，将介绍如何根据历史行驶状态得到预设阈值。由于训练车辆的历史行驶状态可以划分为多种情况，并且每种情况也均对应一个碰撞时间，并且每种情况也均对应一个先验碰撞威胁系数。因此，每个碰撞时间也对应一个先验威胁碰撞系数。在本实施例中，可以将车辆的碰撞时间划分为多种情况，例如可以划分为区间一(0,2s]，区间二(2s，5s]，区间三(5m/s，8s]，区间四(8s，10s]，区间五(10s，∞)。由于每个碰撞时间均对应一个先验威胁碰撞系数，因此，每个碰撞时间区间所对应的先验碰撞威胁系数可以为该区间内各个碰撞时间对应的先验碰撞威胁系数的平均值。当先验碰撞威胁系数为0时，则可以认为车辆发生碰撞的可能性极小，故此，可以在所有先验碰撞威胁系数为0的碰撞时间区间中，确定出一个碰撞时间，并将该碰撞时间作为预设阈值，例如该碰撞时间区间中时间最短的碰撞时间。由于历史行驶环境的不同也会影响到车辆在历史行驶状态下的碰撞可能性。例如当历史行驶环境包括天气状况时，若天气状况为晴，则驾驶员的可视视线较好，可以快速判断车辆前方状况，从而驾驶员可以提前判断是否需要进行刹车；若天气状况为下雨、下雪、雾霾时，则驾驶员的可视视线范围较小，很难判断车辆前方状况，驾驶员无法提前判断是否需要进行刹车，从而增大了车辆发生碰撞的可能性。又例如，当历史行驶环境包括道路形状时，若道路形状为直线时，则驾驶员比较容易观察车辆前方状况，从而驾驶员可以提前判断是否需要进行刹车；若道路形状为转弯或交叉时，则驾驶员无法提前观察车辆前方状况，导致驾驶员无法提前判断是否需要进行刹车，从而增大了车辆发生碰撞的可能性。再例如，当历史行驶环境包括路面状况时，由于不同的路面情况(比如山路、油漆路、潮湿的路面)的摩擦系数都是不同的，会导致车辆在不同的路面情况下通过刹车减速至0的时长都是不同的，从而对车辆发生碰撞的可能性造成影响。因此，为能够得到更加准确、符合实际情况的碰撞威胁系数，在本申请的一种实施方式中，可以根据若干个训练车辆的历史行驶状态、历史碰撞结果以及历史行驶环境，得到在该历史行驶状态下的碰撞威胁系数。具体地，在得到历史行驶状态在不同情况下的先验碰撞威胁系数，以及各种历史行驶环境的先验碰撞威胁系数之后，可以根据历史行驶状态在不同情况下的先验碰撞威胁系数，以及各种历史行驶环境的先验碰撞威胁系数得到该历史行驶状态所对应的先验碰撞威胁系数，即得到该历史行驶状态与该先验碰撞威胁系数的映射关系。例如，由于在给定了历史行驶环境的情况下，该历史行驶状态的不同情况之间是相互独立的，因此，可以利用如下基于贝叶斯定理的公式计算该历史行驶状态所对应的先验碰撞威胁系数：p(x|z1,…,zm,y1,y2,…,yj)＝p(x|z1,…,zm,y1)p(x|z1,…,zm,y2)…p(x|z1,…,zm,yj)，其中，p(x|z1,…,zm,y1,y2,…,yj)代表该历史行驶状态所对应的先验碰撞威胁系数，yj代表历史行驶状态的第j种情况，zm代表第m种历史行驶环境，p(x|z1,…,zm,yj)代表在给定z1,…zm条件下的历史行驶状态的第j种情况的先验碰撞威胁系数，j代表历史行驶状态的不同情况的个数，m代表各种历史行驶环境情况的个数。接下来，将对后验碰撞威胁系数的获取方式进行具体介绍。在本申请实施例的一种实施方式中，可以通过预测目标车辆和其周围其他车辆的碰撞时间来得到该目标车辆的后验碰撞威胁系数，其中，该目标车辆的实时行驶状态可以包括该目标车辆的实时位置信息，相应地，s203中的“根据所述目标车辆的实时行驶状态计算所述目标车辆的后验碰撞威胁系数”的步骤具体可以包括以下步骤：步骤a:根据所述目标车辆的实时位置信息和所述目标车辆的周围其他车辆的实时位置信息，预测所述目标车辆和所述周围其他车辆的碰撞时间；步骤b：根据所述碰撞时间得到所述后验碰撞威胁系数。其中步骤b的具体的实现方式与s203中的实现方式相同，请参见上述s203中的相关介绍，这里不再赘述。下面对步骤a的实现方式进行具体介绍。本实施例中，目标车辆和周围其他车辆的碰撞时间可以理解为当前时刻至未来预设时刻之间的时间段，该未来预设时刻为该目标车辆的实时位置信息与周围其他车辆的实时位置信息发生重叠的时刻。其中，实时位置信息可以是车辆的经纬度信息，比如目标车辆的实时位置信息可以为(lat1，lon1)，其中，lat1为目标车辆的经度，lon1为目标车辆的纬度。由于目标车辆的经纬度信息与周围其他车辆的经纬度信息可以反映该目标车辆和周围其他车辆的位置关系。因此，可以通过判断该目标车辆的经纬度信息与周围其他车辆的经纬度信息是否发生重叠。若是，则可以认为该目标车辆与周围其他车辆发生了碰撞，并将发生碰撞的时刻作为未来预设时刻，从而可以预测到该目标车辆和周围其他车辆的碰撞时间；若否，则可以认为该目标车辆与周围其他车辆并未发生碰撞。但是，车辆的实时位置信息只是一个坐标信息，并不能准确地反映该车辆的实际大小，比如当两车辆已经发生了碰撞，但两车辆的实时位置信息并未发生重叠。为了能够准确地预测到该目标车辆与周围其他车辆发生碰撞的未来预设时刻，可以基于目标车辆的实时位置信息与周围其他车辆的实时位置信息，为目标车辆与周围其他车辆预先设置一安全区域。其中，该安全区域可以为包括车辆实时位置信息的一区域，比如，可以以目标车辆的坐标信息为中点，设置一长度为5米、宽度为2米的安全区域。这样，可以通过预测目标车辆的安全区域与周围其他车辆的安全区域发生重叠的未来预设时刻，从而确定出该目标车辆与周围其他车辆的碰撞时间。故此，在本实施例的一种实现方式中，上述步骤a可以包括以下步骤：步骤a1：根据该目标车辆的实时位置信息预测在未来预设时刻该目标车辆到达的位置，并基于在所述未来预设时刻所述目标车辆到达的位置确定所述目标车辆的安全区域；步骤a2：根据该周围其他车辆的实时位置信息预测在同一未来预设时刻该周围其他车辆到达的位置，并基于在该未来预设时刻所述周围其他车辆到达的位置确定所述周围其他车辆的安全区域；步骤a3：若该目标车辆的安全区域与该周围其他车辆的安全区域重叠，则可以将当前时刻至该未来预设时刻之间的时间段确定为该目标车辆与该周围其他车辆的碰撞时间。由于预测在未来预设时刻目标车辆到达的位置的方法和预测在未来预设时刻周围其他车辆到达的位置的方法相同，即步骤a1和步骤a2的具体实现方式相同。因此，接下来将以步骤a1中的目标车辆为例，对预测在未来预设时刻该目标车辆到达的位置的方法进行具体介绍，而步骤a2可以参见步骤a1的相关介绍，在这里不再赘述。在本实施例中，目标车辆的实时行驶状态还可以包括：目标车辆的速度信息(比如目标车辆的当前速度、当前加速度)、偏航信息(比如目标车辆的航向角、偏航角速度)和当前行驶环境信息(比如天气状况、道路形状、路面状况、地面摩擦系数)。首先，在获取到目标车辆的实时位置信息后，由于实时位置信息是目标车辆的经纬度信息，为了便于计算，可以将该经纬度信息转换为便于计算的坐标信息，比如可以是平面直角坐标系的坐标值。具体地，可以以目标车辆周围的一道路位置作为平面直角坐标系的原点，比如可以是交叉路口的中点、目标车辆与周围其他车辆的中间位置等。接着，根据该目标车辆的经纬度信息(lat1，lon1)与该道路位置的经纬度信息(lat2，lon2)的位置关系，可以得到该目标车辆在以该道路位置为原点的平面直角坐标系中的坐标值(x1，y1)，以及将该目标车辆的航向角θ转换为该坐标值(x1，y1)与该平面直角坐标系中的x轴正半轴的夹角θx。由于该目标车辆在不同的运动状态中，比如直行、转弯，该目标车辆的实时位置信息的变化趋势是不同的，即该目标车辆在该平面直角坐标系中的坐标值变化趋势是不同的。因此，在预测该目标车辆在未来预设时刻所到达的位置之前，需要先判断该目标车辆的运动状态。在本实施例的一种实现方式中，可以根据该目标车辆的曲率半径确定该目标车辆的运动状态，例如可以先通过如下公式计算该目标车辆的曲率半径：r＝(v/γ)其中，r代表该目标车辆的当前曲率半径，v代表该目标车辆的当前速度，γ代表该目标车辆的偏航角速度。需要说明的是，当该目标车辆的运动状态为直行时，可以认为该目标车辆正在绕着地球进行运动。由于地球表面的各个位置的海拔高度不同，因此，当目标车辆直行时，该目标车辆的曲率半径应该大于或等于地球的曲率半径(r地＝32767)，即该目标车辆的曲率半径应大于或等于32767。当该目标车辆的运动状态为转弯时，可以认为该目标车辆正在绕着某个地面位置进行转弯。由于该目标车辆所围绕的圆心为该地面位置，因此该目标车辆距离圆心的距离可以小于地球半径。所以，该目标车辆在转弯时，该目标车辆的曲率半径应小于地球的曲率半径，即该目标车辆的曲率半径应小于32767。其次，在确定了该目标车辆的运动状态后，可以根据该目标车辆的实时行驶状态预测该目标车辆在未来预设时刻所到达的位置以及安全区域。具体地，当该目标车辆在直线行驶时，可以根据该目标车辆的实时位置信息、当前速度、当前加速度、偏航角和地面摩擦系数，预测在未来预设时刻，该目标车辆所到达的位置。可以先根据该目标车辆的当前速度、当前加速度和地面摩擦系数确定该目标车辆在未来预设时刻的位移，例如，可以用如下公式计算：s＝v*t+0.5*(a-fg)*t2其中，t代表未来预设时刻；s代表该目标车辆在未来预设时刻t时的位移；v代表该目标车辆的当前速度；a代表该目标车辆的当前加速度；g代表重力加速度；f代表当前道路摩擦系数，其可以依据当前行驶环境信息比如天气状况、道路形状、路面状况得到。需要说明的是，由于不同的天气状况会导致路面的湿度情况不同，因此，天气状况可以由路面湿度情况体现，例如，当天气状况为雨天时，则路面的湿度情况可以为潮湿，当天气状况为晴天时，则路面的湿度情况可以为干燥；而路面状况通常可以包括路面情况、路面使用时间，具体地，路面情况可以为路面的材质，比如沥青、砂石或混凝土，而通常情况下，路面使用时间越长，则道路摩擦系数越低。其中，道路摩擦系数与路面情况、路面湿度情况以及路面使用时间之间的对应关系可以从表1中得到。表1路面情况干燥or潮湿路面使用时间道路摩擦系数沥青干燥新路0.85沥青干燥一年至三年0.75沥青干燥三年以上0.70沥青潮湿新路0.80沥青潮湿一年至三年0.65沥青潮湿三年以上0.60混凝土干燥新路0.90混凝土干燥一年至三年0.78混凝土干燥三年以上0.70混凝土潮湿新路0.78混凝土潮湿一年至三年0.70混凝土潮湿三年以上0.62砂石干燥十年以下0.68在确定该目标车辆在未来预设时刻的位移后，可以根据该位移及该目标车辆的实时位置信息确定该目标车辆在该未来预设时刻的位置，例如，可以用如下公式计算该目标车辆在该未来预设时刻的位置：(xt,yt)＝(x1-s*cosθx,y1-s*sinθx)其中，t代表未来预设时刻；s代表该目标车辆在未来预设时刻t时的位移；xt代表该目标车辆在该未来预设时刻t时的横坐标值；yt代表该目标车辆在该未来预设时刻t时的纵坐标值；x1代表该目标车辆在当前时刻的横坐标值；y1代表该目标车辆在当前时刻的纵坐标值；θx代表该坐标值(xt,yt)与该平面直角坐标系中的x轴正半轴的夹角。接着，可以根据该目标车辆在该未来预设时刻的位置，得到该目标车辆在该未来预设时刻的安全区域，例如，该安全区域可以是由下面四个坐标值所围成的一区域：(xt+a/2,yt+b/2)，(xt+a/2,yt-b/2)，(xt-a/2,yt+b/2)，(xt-a/2,yt-b/2)其中，t代表未来预设时刻；xt代表该目标车辆在该未来预设时刻t时的横坐标值；yt代表该目标车辆在该未来预设时刻t时的纵坐标值；a代表预设的安全区域的宽度；b代表预设的安全区域的长度。当该目标车辆在转弯行驶时，可以根据该目标车辆的实时位置信息、当前速度、当前加速度、偏航角、偏航角速度和地面摩擦系数，预测在未来预设时刻，该目标车辆所到达的位置。可以先根据该目标车辆的当前速度、当前加速度和地面摩擦系数确定该目标车辆在未来预设时刻的位移，以及该位移在x、y轴方向上的投影，例如，可以用如下4个公式计算该目标车辆在未来预设时刻的位移以及其在x、y轴方向上的投影：s＝v*t+0.5*(a-fg)*t2，arc_angle＝s/r，arc_liner_x＝r*sin(arc_angle)，arc_liner_y＝r*cos(arc_angle)其中，t代表未来预设时刻；s代表该目标车辆在未来预设时刻t时的位移；v代表该目标车辆的当前速度；a代表该目标车辆的当前加速度；g代表重力加速度；f代表当前地面摩擦系数，其可以依据和当前行驶环境信息比如天气状况、道路形状、路面状况从表1中得到；r代表该目标车辆的当前曲率半径；arc_angle代表该目标车辆在未来预设时刻t时的旋转角度；arc_liner_x代表该位移s在x轴方向上的投影；arc_liner_y代表该位移s在y轴方向上的投影。在确定该目标车辆在未来预设时刻的位移以及该位移在x、y轴方向上的投影后，可以根据该位移、该目标车辆的实时位置信息及该位移在x、y轴方向上的投影，确定该目标车辆在该未来预设时刻的位置，例如，可以用如下公式计算该目标车辆在该未来预设时刻的位置：xt＝x1+(arc_liner_x*cos(θx)-y1*sin(θx))，yt＝y1+(arc_liner_x*sin(θx)+arc_liner_y*cos(θx))其中，t代表未来预设时刻；xt代表该目标车辆在该未来预设时刻t时的横坐标值；yt代表该目标车辆在该未来预设时刻t时的纵坐标值；x1代表该目标车辆在当前时刻的横坐标值；y1代表该目标车辆在当前时刻的纵坐标值；θx代表该坐标值(xt,yt)与该平面直角坐标系中的x轴正半轴的夹角；arc_liner_x代表该位移s在x轴方向上的投影；arc_liner_y代表该位移s在y轴方向上的投影。接着，可以根据该目标车辆在该未来预设时刻的位置，得到该目标车辆在该未来预设时刻的安全区域，例如，该安全区域可以由下面四个坐标值所围成的区域：(xt+a/2,yt+b/2)，(xt+a/2,yt-b/2)，(xt-a/2,yt+b/2)，(xt-a/2,yt-b/2)其中，t代表未来预设时刻；xt代表该目标车辆在该未来预设时刻t时的横坐标值；yt代表该目标车辆在该未来预设时刻t时的纵坐标值；a代表预设的安全区域的宽度；b代表预设的安全区域的长度。下面对步骤a3的实现方式进行具体介绍。通过执行步骤a1、a2，可以得到在未来预设时刻时，目标车辆到达的位置和安全区域，以及周围其他车辆到达的位置和安全位置。由于目标车辆与周围其他车辆的安全区域均由四条线段围成，若该目标车辆的安全区域中任意一条线段，与该周围其他车辆的安全区域中任意一条线段有相交，则可以认为该安全区域所对应的未来预设时刻即为该目标车辆与该周围其他车辆的碰撞时刻。此时，可以将当前时刻至该未来预设时刻之间的时间段确定为该目标车辆与该周围其他车辆的碰撞时间。下面将结合图3来举例说明如何判断两条线段相交。如图3所示，以线段a、b为例，线段a的两端点分别点p1、点p2，线段b的两端点分别为点p3、点p4。首先，可以将点p3分别与点p1、点p2进行连线形成线段c、d，其中，线段c的向量v1的方向为由p3到p1，线段d的向量v2的方向为由p3到p2，线段b的向量v3的方向为由p3到p4。然后，可以根据向量v1、v2、v3来判断线段a、b是否相交，例如，可以通过如下公式来判断a、b是否相交：z＝(v1×v3)*(v2×v3)其中，若z小于或等于0，则说明线段a、b相交，反之，则说明线段a、b没有相交。基于以上实施例提供的一种车辆碰撞预警方法，本申请实施例还提供了一种车辆碰撞预警装置，下面结合附图来详细说明其工作原理。参见图4，该图为本申请实施例提供的一种车辆碰撞预警装置的结构框图。本实施例提供的一种车辆碰撞预警装置装置可以包括：第一获取单元401，用于获取目标车辆的实时行驶状态，以及历史行驶状态与先验碰撞威胁系数的映射关系，所述先验碰撞威胁系数反映若干个训练车辆在所述历史行驶状态下的碰撞可能性；第二获取单元402，用于根据所述目标车辆的实时行驶状态和所述映射关系，得到所述目标车辆的先验碰撞威胁系数；计算单元403，用于根据所述目标车辆的实时行驶状态计算所述目标车辆的后验碰撞威胁系数，所述后验碰撞威胁系数反映所述目标车辆与当前周围其他车辆发生碰撞的可能性；预警单元404，根据所述先验碰撞威胁系数和所述后验威胁碰撞威胁系数，向所述目标车辆进行预警。可选的，所述第一获取单元401包括：第一获取子单元，用于获取所述若干个训练车辆的历史行驶状态与历史碰撞结果；第二获取子单元，用于根据所述若干个训练车辆的历史行驶状态与历史碰撞结果得到在所述历史行驶状态下的先验碰撞威胁系数，从而得到所述历史行驶状态与先验碰撞威胁系数的映射关系。可选的，所述若干个训练车辆包括第一训练车辆和第二训练车辆；所述历史行驶状态包括在历史行驶环境下，所述第一训练车辆和所述第二训练车辆之间的相对速度、相对距离和相对行驶方向。可选的，所述目标车辆的实时行驶状态包括在当前行驶环境下，所述目标车辆与周围其他车辆之间的相对速度、相对距离和相对行驶方向。可选的，所述历史行驶环境和所述当前行驶环境分别包括以下至少一种：天气状况、道路形状和路面状况。可选的，所述道路形状包括：直线、转弯或交叉。可选的，所述历史碰撞结果包括以下其中一种：碰撞且未弹出安全气囊、碰撞且弹出安全气囊、未碰撞且进行紧急制动、未碰撞且通过刹车减速至0和未碰撞且刹车未减速至0。可选的，所述目标车辆的实时行驶状态包括实时位置信息；所述计算单元403包括：预测子单元，用于根据所述目标车辆的实时位置信息和所述目标车辆的周围其他车辆的实时位置信息，预测所述目标车辆和所述周围其他车辆的碰撞时间；第三获取子单元，用于根据所述碰撞时间得到所述后验碰撞威胁系数。可选的，所述预测子单元包括：第一预测模块，用于根据所述目标车辆的实时位置信息预测在未来预设时刻所述目标车辆到达的位置；第一确定模块，用于基于所述第一预测模块预测的在所述未来预设时刻所述目标车辆到达的位置确定所述目标车辆的安全区域；第二预测模块，用于根据所述周围其他车辆的实时位置信息预测在所述未来预设时刻所述周围其他车辆到达的位置；第二确定模块，用于基于所述第二预测模块预测的在所述未来预设时刻所述周围其他车辆到达的位置确定所述周围其他车辆的安全区域；第三确定模块，用于若所述目标车辆的安全区域与所述周围其他车辆的安全区域重叠，则将当前时刻至所述未来预设时刻之间的时间段确定为所述碰撞时间。可选的，所述目标车辆的实时行驶状态还包括：所述目标车辆的速度信息、偏航信息和当前行驶环境信息；所述第一预测模块，具体用于根据所述目标车辆的实时位置信息、速度信息、偏航信息和当前行驶环境信息预测在未来预设时刻所述目标车辆到达的位置。可选的，所述速度信息包括：当前速度和当前加速度，所述偏航信息包括偏航角，所述当前行驶环境信息包括地面摩擦系数；所述第一预测模块包括：第一预测子模块，用于若所述目标车辆直行，则根据所述当前速度、所述当前加速度、所述偏航角和所述地面摩擦系数，预测在未来预设时刻所述目标车辆到达的位置。可选的，所述速度信息包括：当前速度和当前加速度、所述偏航信息包括偏航角和偏航角速度、所述当前行驶环境信息包括地面摩擦系数；所述第一预测模块包括：第二预测子模块，用于若所述目标车辆转弯，则根据所述当前速度、所述当前加速度、所述偏航角、所述偏航角速度和所述地面摩擦系数，预测在未来预设时刻所述目标车辆到达的位置。基于以上实施例提供的一种车辆碰撞预警方法和装置，本申请实施例还提供了一种车辆碰撞预警设备，所述设备包括：处理器和存储有程序的存储器；其中在所述处理器执行所述程序时，执行以下操作：获取目标车辆的实时行驶状态，以及历史行驶状态与先验碰撞威胁系数的映射关系，所述先验碰撞威胁系数反映若干个训练车辆在所述历史行驶状态下的碰撞可能性；根据所述目标车辆的实时行驶状态和所述映射关系，得到所述目标车辆的先验碰撞威胁系数；根据所述目标车辆的实时行驶状态计算所述目标车辆的后验碰撞威胁系数，所述后验碰撞威胁系数反映所述目标车辆与当前周围其他车辆发生碰撞的可能性；根据所述先验碰撞威胁系数和所述后验威胁碰撞威胁系数，向所述目标车辆进行预警。为了使本
技术领域：
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。当介绍本申请的各种实施例的元件时，冠词“一”、“一个”、“这个”和“所述”都意图表示有一个或多个元件。词语“包括”、“包含”和“具有”都是包括性的并意味着除了列出的元件之外，还可以有其它元件。需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解实现上述方法实施例中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法实施例的流程。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory,rom)或随机存储记忆体(randomaccessmemory,ram)等。本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元及模块可以是或者也可以不是物理上分开的。另外，还可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元和模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。以上所述仅是本申请的具体实施方式，应当指出，对于本
技术领域：
的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。当前第1页12