用于共享交通工具的警示方法和警示设备与流程

本发明涉及一种用于共享交通工具的警示方法、一种用于共享交通工具的警示设备、一种共享交通工具和一种监管平台。

背景技术：

停车位数量的紧张和行驶牌照的限量发放使得共享出行模式受到越来越多市民的青睐。然而，共享出行便捷的操作体验给其带来大批量用户的同时，也给城市道路环境造成了一定的安全隐患。一方面，共享交通工具的使用者往往涉及缺乏驾驶经验或对当地道路环境不熟悉的驾驶员，对交通法规的不敏感尤其容易造成事故发生。另一方面，共享出行模式的受众群体中不乏弱势道路使用者(vru)，然而监管的松懈和自我约束力的欠缺也使得这些弱势道路使用者频繁出现违章现象，这不仅对他们自身安全构成威胁也给其他交通参与者带来了不安感。

目前，现有技术中提出了共享单车安全警戒方法，在该方法中，基于共享单车的高精度位置信息判断其是否在机动车道或是否偏离斑马线，在触发相应违规行为的情况下，通过喇叭发出警告或语音提醒。

此外，从现有技术还已知一种基于共享单车多模态数据的非机动车交通违规行为识别方法，其中，利用互联网地图判断共享单车当前位置是否为路口，并结合交通信号灯的状态判断用户是否存在违规行为。

但是上述解决方案仍存在诸多不足，特别是，目前仅针对已明确发生的违规行为进行提示，而并没有对倾向性的或存在潜在风险的驾驶行为予以警告，也没有提出要将这种危险因素同步到路网平台。

技术实现要素：

本发明的目的在于以警示形式提醒有不良驾驶习惯或驾驶经验较差的共享交通工具用户，逐步改善他们的安全交通意识，有效缓解其他交通参与者的紧张感，提升道路交通的有序性。因此，本发明提供一种用于共享交通工具的警示方法、一种用于共享交通工具的警示设备、一种共享交通工具和一种监管平台，以至少解决现有技术中的部分问题。

根据本发明的第一方面，提供一种用于共享交通工具的警示方法，所述警示方法包括以下步骤：

s1：根据共享交通工具在被使用期间的位置信息确定对应的交通场景；

s2：至少部分地基于所述交通场景判断共享交通工具是否存在威胁道路交通安全或倾向于威胁道路交通安全的危险驾驶行为；

s3：在存在所述危险驾驶行为的情况下使当前被使用的共享交通工具输出警示信息；以及

s4：基于车联网技术分享所述危险驾驶行为。

本发明尤其包括以下技术构思：部分驾驶操作虽然尚未构成真正的违章但已表现出潜在风险，如果能够尽早发现这些有倾向性威胁的驾驶行为并予以警告，则能够及时促使共享交通工具的使用者采取规避操作，从而在最大程度上减少事故发生率。此外，通过将共享交通工具引起的不安全因素纳入万物互联平台，不仅有助于道路交通的集中监管和相关备案处理，还可以通知受影响的其他交通用户提前采取安全对策。

可选地，所述警示方法在步骤s1之前还包括以下步骤：定义共享交通工具的参考危险驾驶行为并将其与交通场景关联地进行存储，其中，尤其定期地对参考危险驾驶行为进行更新。

在此，尤其实现以下技术优点：危险驾驶行为通常与交通场景存在密切关系，通过这种绑定存储，尤其可以明确危险驾驶行为出现的地点和类型，为后续的危险驾驶行为的判别提供了可靠参照。

可选地，所述步骤s2包括：从定义的时间点和/或定义的起始位置出发，针对确定的时间区间记录共享交通工具的运动参量随时间的变化过程；基于所述变化过程预测共享交通工具在即将到达的交通场景处的目标驾驶行为；以及，将目标驾驶行为与关联到所述交通场景的参考危险驾驶行为进行比较。

在此，尤其实现以下技术优点：通过对共享交通工具在时间方面执行运动分析，能够可靠地预测共享交通工具在未来的操作和轨迹，从而对是否可能发生危险驾驶行为做出准确预判。

可选地，附加地获取交通场景中的动态交通元素的变化规律，在结合所述变化规律的情况下判断所述目标驾驶行为是否涉及危险驾驶行为。

在此，尤其实现以下技术优点：例如，通过了解智能交通信号灯的状态信息，可以以更精确的方式估计共享交通工具在未来时刻是否涉及闯红灯行为，提高了预警的准确性。

可选地，所述步骤s2包括：针对交通场景的不同类型和状态，动态地调整用于判断危险驾驶行为的判别参数和判别频率。

在此，尤其实现以下技术优点：交通场景的状态例如随着时间动态变化，在同一交通场景的不同状态下，相同的驾驶行为可能会被归类为“安全的”或“威胁性的”。因此，为了更准确地判断出共享交通工具的危险驾驶行为，尤其需要将交通场景的状态信息考虑在内。这种状态信息尤其可以是交通场景的天气、交通场景的车流量、交通场景的时间等。在交通流量大时(尤其存在拥堵时)，不将停滞在道路中央的情况定义为危险驾驶行为，而在交通流量较小时(尤其存在通畅的道路交通时)，可以结合停滞时间等其他限制因素来综合判断这种驾驶行为的危险性。

可选地，所述步骤s3包括：在判断出存在危险驾驶行为的情况下，持续监测共享交通工具的驾驶行为的状态变化，根据所述状态变化改变警示信息的输出方式。在此，尤其可以保持、中断或以渐弱或渐强的强度输出所述警示信息。

在此，尤其实现以下技术优点：如果共享交通工具的驾驶员或骑行者已经基于警示信息意识到其当前的驾驶行为存在风险并及时对驾驶行为进行了调整，则可以响应于这种状态变化将警示信息的输出强度减弱。如果共享交通工具已不再涉及危险驾驶行为，则可以完全中断警示信息。由此，可以以直观的方式向驾驶经验不足或不熟悉当地交通法规的用户传达：其仍处于违反交通规范的危险状态中还是已经脱离了危险行为。

可选地，所述步骤s3包括：求取危险驾驶行为威胁道路交通安全的程度，根据所述程度确定不同的警示等级，使共享交通工具按照相应的警示等级输出警示信息。

在此，尤其实现以下技术优点：可以以更直观的方式使用户了解其正在面临的危险程度，例如如果用户感知到非常强烈的警示，则促使其以更快的反应速度规避风险或采取紧急措施。

根据本发明的第二方面，提供一种用于共享交通工具的警示设备，所述警示设备用于执行根据本发明的第一方面所述的警示方法，所述警示设备包括：

定位模块，其配置成能够获取共享交通工具在被使用期间的位置信息；

分析处理模块，其配置成能够根据所述位置信息确定对应的交通场景，并且至少部分地基于所述交通场景判断共享交通工具是否存在威胁道路交通安全或倾向于威胁道路交通安全的危险驾驶行为，所述分析处理模块还配置成能够在存在所述危险驾驶行为的情况下使当前被使用的共享交通工具输出警示信息；以及

通信模块，其配置成能够基于车联网技术分享所述危险驾驶行为。

根据本发明的第三方面，提供一种共享交通工具，所述共享交通工具包括根据本发明的第二方面所述的警示设备。

根据本发明的第四方面，提供一种监管平台，所述监管平台包括根据本发明的第二方面所述的警示设备。

附图说明

下面，通过参看附图更详细地描述本发明，可以更好地理解本发明的原理、特点和优点。附图包括：

图1示出了根据本发明的一个示例性实施例的用于共享交通工具的警示设备的框图；

图2示出了根据本发明的一个示例性实施例的共享交通工具的框图；

图3示出了根据本发明的一个示例性实施例的监管平台的示意图；

图4示出了根据本发明的一个示例性实施例的用于共享交通工具的警示方法的流程图；

图5示出了根据本方面的方法一个方法步骤的流程图；以及

图6示出了根据本发明的方法的一个方法步骤的流程图。

具体实施方式

为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案以及有益的技术效果更加清楚明白，以下将结合附图以及多个示例性实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，而不是用于限定本发明的保护范围。

图1示出了根据本发明的一个示例性实施例的用于共享交通工具的警示设备的框图。

设备1被配置为能够对共享交通工具进行警示，该设备1包括通信模块11、定位模块12和分析处理模块14。

定位模块12用于获取共享交通工具在被使用期间的位置信息。作为示例，这种定位模块例如可以构造成gnss定位模块、gnss高精度定位定向模块、gnss+ins组合惯性导航模块或其他具有定位功能的模块。作为另一示例(如图1所示)，定位模块12可以构造为通信模块11的一部分并由此不直接确定共享交通工具的位置信息，而是可以基于通信技术接收这种位置信息。

可选地，设备1还包括存储模块13，以便能够对实时获取的位置信息进行记录并在必要时调用确定时间段的位置信息。

在定位模块12获得了相应的位置信息之后，这种位置信息被传输给分析处理模块14，在那里能够根据所述位置信息确定对应的交通场景。作为示例，可以将位置信息与高精度地图信息进行匹配，以便提取出附近的关键性道路元素。此外，在分析处理模块14中还可以基于所确定的交通场景对共享交通工具的驾驶行为进行分析，以便判断是否存在威胁道路交通安全的或倾向于威胁道路交通安全的危险驾驶行为。

如果存在这种危险驾驶行为，则例如可以在分析处理模块14中生成触发信号，这种触发信号经由通信模块11被派发给共享交通工具的相应执行机构，以促使共享交通工具向使用者和/或周围环境发出警示信息。此外，通信模块11例如还可以基于车联网技术将存在安全隐患的危险驾驶行为传输给监管平台或其他交通参与者。

图2示出了根据本发明的一个示例性实施例的共享交通工具的框图。

如图2所示，共享交通工具20包括图1所示的设备1，在此，设备1中的定位模块12作为单独的模块示出，然而其也可以是共享交通工具20自身配备的全球卫星定位系统的一部分。此外，共享交通工具20还包括多个执行机构15、16、17、18，这些执行机构用于在接收到由设备1生成的触发信号的情况下输出相应的警示信息。

作为示例，所述执行机构包括喇叭单元15、光学报警单元16、投影单元17和振动单元18，由此例如可以向共享交通工具的使用者发出声学、光学、全息投影形式的和/或触觉形式的警示信息。

图3示出了根据本发明的一个示例性实施例的监管平台的示意图。

监管平台30例如包括图1所示的设备1(为清楚起见未示出)并且尤其用于对实时的道路交通情况进行监控、必要时进行干预。在监管平台30中布置有用于共享交通工具21、22、23的数据监测中心31。

一方面，监管平台30能够基于无线通信连接与多个共享交通工具21、22、23进行数据交换。由此，监管平台30可以借助数据监测中心31掌握共享交通工具的位置信息，由此分析如若存在的相应危险驾驶行为。

另一方面，监管平台30还基于车联网技术连接到其他交通参与者41、路侧设备42以及智能交通信号设备43。此外，其他交通参与者41与路侧设备42以及与智能交通信号设备43之间也彼此互联，从而能够实现信息传输。通过与其他交通参与者41的交互，监管平台30可以将共享交通工具的危险驾驶行为通知给可能受影响的车辆，从而使这些车辆能够有效采取应对措施。此外，其他交通参与者41也可以将所发现的关于共享交通工具的危险驾驶行为或事故信息上报给监管平台30。通过与路侧设备42及智能交通信号设备43的通信，监管平台30例如可以从路侧摄像头拍摄的视频图像中筛选出所需要素或实时获取特定交通场景的交通信号状态，从而将其应用于共享交通工具的驾驶行为分析。

图4示出了根据本发明的一个示例性实施例的用于共享交通工具的警示方法的流程图。

在步骤s0中，定义共享交通工具的参考危险驾驶行为，并将其与相应的交通场景关联地进行存储。这种参考危险驾驶行为例如可以直接从事故报告中得出，或者也可以基于交通场景分析和驾驶行为分析来进行定义和标注。在此，交通场景包括且不限于道路结构和道路特性(例如封闭的高速进出口、高速公路、辅路、路口、机动车道、非机动车道、城市机非混行道路等)、交通基础设施、路面条件、天气状况等。

在步骤s1中，判断共享交通工具是否正在被使用。这例如可以通过后端数据监测平台查看是否存在用户登录信息来实现。

如果共享交通工具没有被使用，则在步骤s16中结束本方法。

如果判断出正处于使用期间，则在步骤s12中判断共享交通工具自身是否具备存储计算单元。

如果共享交通工具具有存储计算单元(这例如在共享汽车等情况下成立)，则可以在步骤s13中实时记录并存储共享交通工具的位置信息并在本地执行相应计算。反之，则在步骤s14中实时上传位置信息到监控平台，以便在那里进行相应的数据分析。

接下来再步骤s15中，基于所获取的位置信息确定对应的交通场景。例如，可以将所述位置信息与高精度地图的信息进行匹配并检索出周围的路口、高速公路、行车道方向、限速信息等。

在步骤s2中，至少部分地基于所述交通场景判断共享交通工具是否存在威胁道路交通安全或倾向于威胁道路交通安全的危险驾驶行为。在本发明的意义上，危险驾驶行为不仅包括违反交通规则的违章行为，而且也包括可能危害生命安全或给正常道路交通造成干扰的任何其他驾驶行为。这例如包括：超速、停滞在道路中央、占用非本工具类别车道、逆行、路口处的激进加速、闯红灯等。

在此，“至少部分地基于交通场景”尤其理解为在进行驾驶行为分析时将交通场景因素一并考虑在内，由此尤其可以提高判断准确度。例如，可以针对交通场景的不同类型和状态，动态地调整所使用的判别参数和判别频率。作为示例，如果某一路段当前交通流量大并正处于拥堵时，则对停滞在道路中央的驾驶行为进行判别是没有意义的。作为另一示例，分别对于高速公路和辅路，应在进行驾驶行为分析时考虑不同的限速因素。作为另一示例，如果道路存在临时封闭或临时改道，则尤其应谨慎地进行“逆行”判断，以避免错误地将实质上符合交通规则的驾驶行为归类为违章行为。

此外，还能够想到的是，针对共享交通工具的不同类别选择不同的参考标准来评判驾驶行为。作为示例，对于共享滑板车或共享单车而言，在速度和运动轨迹方面存在多变性和不可控性，因此尤其应该更频繁地进行危险驾驶行为的判断。

如果是这种情况，则例如在步骤s3中使共享交通工具输出警示信息。这种警示信息尤其可以是鸣笛警报、灯光闪烁/变色警报、虚拟投影警报、振动警报等其他能够以直观方式传达危急信息的警报。随后，可以在步骤s4中基于车联网技术分享这种危险驾驶行为，以便让更多的交通参与者提前了解到潜在危险因素。

如果未发现任何危险驾驶行为，则在步骤s5中选择不输出警示信息。

图5示出了根据本方面的方法一个方法步骤的流程图。在本实施例中，以路口处激进加速为例具体阐述如何借助根据本发明的方法判断出危险驾驶行为。

在步骤s21中，定义时间点和/或起始位置。作为示例，可以在共享交通工具距离最近路口20m、10m、尤其5m处开始对共享交通工具执行运动监测。

在步骤s22中，在开启判别计算时间点之后，对于确定的时间区间(例如100ms)记录共享交通工具的运动参量随时间的变化过程。

作为示例，可以提取共享交通工具在确定时间间隔内的多个连续位置的坐标(尤其经纬度坐标)：(lat1,lon1)、(lat2,lon2)、(lat3,lon3)。然后，可以基于向量运算分别计算出共享交通工具在当前时刻的航向、位移、速度及加速度。

基于这些信息，可以在步骤s23中确定共享交通工具的运动规律并由此预测共享交通工具在到达路口处的驾驶行为。在此，例如对于共享交通工具的当前速度所处的不同区间，定义不同的加速度阈值。

作为示例，在快到达路口处，如果共享单车的当前速度为40km/h并且其加速度仍为正值，则表示该共享单车在到达路口时很有可能难以减速到理想范围。在这种情况下已经可以将其视为不安全骑行。作为另一示例，如果共享单车的当前速度为15km/h，其加速度为1m/s²，则可以基于至路口的距离预测出达到路口处的相应速度。

到目前为止，虽然已经可以基于运动分析预测出共享交通工具在路口处的驾驶行为是否涉及激进加速行为，但是由于没有结合路口处的交通信号灯状态，因此这种分析仍是不够准确的。为了提高判别的准确性，还在步骤s24中附加地获取智能交通信号灯的变化规律。例如，可以从监管平台获取智能交通信号灯的红/绿阶段的时长，并基于此预测在交通共享工具到达路口处时的交通信号灯的状态。

在步骤s25中，例如判断交通信号灯在未来时刻(例如当共享交通工具到达路口时)是否为绿灯。

如果不是这种情况，则例如可以直接结合在步骤s23中计算出的共享单车的速度和加速度信息判断出存在危险驾驶行为。

如果预测到绿灯状态，则还可以在步骤s26中进一步判断：绿灯持续时间是否可确保顺利通行。

如果绿灯很快变为红灯并且如果共享交通工具在到达路口时的预测速度较大，则可以在步骤s28中判断出仍然存在危险驾驶行为。

如果绿灯时间能够保证顺利通行，则可以在步骤s27中判断出不存在危险驾驶行为。

图6示出了根据本发明的方法的一个方法步骤的流程图。在此结合图6的实施例来阐述输出警示信息的多样化方式。

在此，在前面的步骤中例如已经判断出存在危险驾驶行为。于是，在步骤s31中可以持续监测共享交通工具的驾驶行为的状态变化。

在步骤s32中，判断危险驾驶行为是否已经消失。

如果是这种情况，则例如意味着共享交通工具的使用者在感知到警示信息之后已经采取了相应措施，使得驾驶行为回归正常。由此，可以在步骤s33中促使共享交通工具停止输出警示信息，从而避免对驾驶员或骑行者的不必要干扰。

如果发现在当前时刻仍存在危险驾驶行为，则可以在步骤s34中进一步判断危险驾驶行为的危险程度或等级是否下降。

如果检测到危险程度有所下降，则例如表示共享交通工具的使用者已采取措施来规避风险，但尚未完全摆脱危险状态。在这种情况下，可以在步骤s35中以渐弱的警示信息来提示或激励使用者继续采取积极的驾驶操作，以彻底回归正常驾驶行为。

如果并没有检测到危险程度下降，则例如意味着共享交通工具的驾驶员并没有引起重视或者由于对交通规则的不熟悉而不知道如何纠正驾驶行为。在这种情况下，可以在步骤s36中继续保持警示信息或以渐强的强度发出警示信息，以引起使用者的更多关注或促使其采取紧急措施来避免事故发生。

尽管这里详细描述了本发明的特定实施方式，但它们仅仅是为了解释的目的而给出的，而不应认为它们对本发明的范围构成限制。在不脱离本发明精神和范围的前提下，各种替换、变更和改造可被构想出来。