碰撞预警方法与碰撞预警装置与流程

1.本技术属于智慧基站领域，尤其涉及一种碰撞预警方法与碰撞预警装置。


背景技术：

2.智慧基站是智能交通车路协同的重要基础设施，是集感知、计算、通讯能力为一体的服务站。智慧基站可实时感知道路交通信息，并与其他智能路侧设备和车辆之间互联互通，以全局化的视角为传统人工驾驶车辆赋能，为自动驾驶车辆提供更好的安全保障，为整个交通体系的安全和高效管理提供基础性服务，为下一代的智能交通应用创造可能性。
3.目前，碰撞预警是交通领域的重要问题；许多交通事故的发生正是因为无法及时地对危险情况和碰撞风险做出准确地预警，从而及时提醒过往的行人、非机动车以及机动车。若能够准确地判断出可能存在的碰撞风险，并提前告知驾驶员或者行人，则能够在很大程度上规避掉碰撞事故。
4.因此，如何提高碰撞预警的准确性成为一个亟需解决的技术问题。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供了一种碰撞预警方法与碰撞预警装置，可以解决无法对危险情况和碰撞风险做出准确地预警的问题。
6.第一方面，本技术实施例提供了一种碰撞预警方法，包括：
7.利用布设在预设位置的路侧智慧基站获取检测数据，所述检测数据包括所述路侧智慧基站感知范围内的第一目标与第二目标的运动信息；
8.所述路侧智慧基站根据所述检测数据得到运动区域，其中，所述运动区域包括第一运动区域与第二运动区域，所述第一运动区域是指预测在未来时刻所述第一目标的运动区域，所述第二运动区域是指预测的在未来时刻所述第二目标的运动区域；
9.所述路侧智慧基站根据所述第一运动区域与所述第二运动区域得到碰撞期望值，所述碰撞期望值用于指示所述第一目标与所述第二目标发生碰撞的概率和碰撞危险程度；
10.所述路侧智慧基站根据所述碰撞期望值输出预警提示信息，所述预警提示信息包括紧急预警信息与弱碰撞预警信息。
11.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述路侧智慧基站根据所述检测数据得到运动区域，包括：
12.所述路侧智慧基站根据所述检测数据与扩展卡尔曼滤波模型得到所述第一目标与所述第二目标的预测轨迹；
13.所述路侧智慧基站根据运动时间信息与所述预测轨迹，得到所述运动区域，所述运动时间用于指示所述第一目标与所述第二目标的运动时刻。
14.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述检测数据还包括所述第一目标与所述第二目标的类别信息，所述类别信息包括机动车辆、非机动车辆及行人，所述路侧智慧基站根据运动时间信息与所述预测轨迹，得到所述运动区域，包括：
15.所述路侧智慧基站根据所述运动时间信息与扩展系数对所述预测轨迹进行边界扩展处理，得到所述运动区域，所述扩展系数是根据所述运动信息与所述类别信息确定的。
16.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述路侧智慧基站根据所述运动时间信息与扩展系数对所述预测轨迹进行边界扩展处理，得到所述运动区域，包括：
17.所述路侧智慧基站根据所述第一目标与所述第二目标的运动信息确定行驶状态，所述行驶状态包括直线运动与非直线运动；
18.在所述直线运动的情况下，所述路侧智慧基站根据所述运动时间信息与扩展系数对所述预测轨迹进行纵向方向的边界扩展处理，得到所述运动区域，所述纵向方向与所述直线运动的运动方向相同；
19.在所述非直线运动的情况下，所述路侧智慧基站根据所述运动时间信息与所述扩展系数对所述预测轨迹进行横向方向的边界扩展处理，得到所述运动区域。
20.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述路侧智慧基站根据所述第一运动区域与所述第二运动区域得到碰撞期望值，包括：
21.在当前时刻的预测时间帧内，所述路侧智慧基站根据所述第一运动区域与所述第二运动区域确定交叠面积与交叠时间，其中，所述交叠面积用于指示所述第一目标与所述第二目标碰撞区域的大小，所述交叠时间用于指示所述第一目标与所述第二目标碰撞时间的长度；
22.所述路侧智慧基站根据时间帧权重值、所述交叠面积以及所述交叠时间确定所述碰撞期望值，所述时间帧权重值是指对所述预测时间帧内每一帧配置的权重值。
23.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述路侧智慧基站根据所述碰撞期望值输出预警提示信息，包括：
24.在所述碰撞期望值大于碰撞阈值的情况下，所述路侧智慧基站生成一次碰撞提醒；
25.所述路侧智慧基站统计所述当前时刻与历史时刻的碰撞提醒次数，所述历史时刻是指所述当前时刻之前的时刻；
26.在所述碰撞提醒的次数大于或者等于第一阈值的情况下，所述路侧智慧基站输出所述紧急预警信息；
27.在所述碰撞提醒的次数小于所述第一阈值且大于第二阈值的情况下，所述路侧智慧基站输出所述弱碰撞预警信息。
28.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述路侧智慧基站获取所述检测数据，包括：
29.所述路侧智慧基站获取第一检测数据与第二检测数据，所述第一检测数据与第二检测数据是指不同类型的检测数据；
30.对所述第一检测数据与所述第二检测数据进行融合处理，得到所述检测数据。
31.在第一方面的一种可能的实现方式中，还包括：
32.所述路侧智慧基站通过通信方式向所述第一目标与所述第二目标发送所述预警提示信息。
33.第二方面，本技术实施例提供了一种碰撞预警装置，包括：通信模块，用于获取检测数据，所述检测数据包括所述碰撞预警装置感知范围内的第一目标与第二目标的运动信
息；处理模块，用于根据所述检测数据得到运动区域，其中，所述运动区域包括第一运动区域与第二运动区域，所述第一运动区域是指预测在未来时刻所述第一目标的运动区域，所述第二运动区域是指预测的在未来时刻所述第二目标的运动区域；根据所述第一运动区域与所述第二运动区域得到碰撞期望值，所述碰撞期望值用于指示所述第一目标与所述第二目标发生碰撞的概率和碰撞危险程度；所述通信模块还用于根据所述碰撞期望值输出预警提示信息，所述预警提示信息包括紧急预警信息与弱碰撞预警信息。
34.在第二方面的一种可能的实现方式中，所述处理模块具体用于：
35.根据所述检测数据与扩展卡尔曼滤波模型得到所述第一目标与所述第二目标的预测轨迹；
36.根据运动时间信息与所述预测轨迹，得到所述运动区域，所述运动时间用于指示所述第一目标与所述第二目标的运动时刻。
37.在第二方面的一种可能的实现方式中，所述检测数据还包括所述第一目标与所述第二目标的类别信息，所述类别信息包括机动车辆、非机动车辆及行人，所述处理模块具体用于：
38.根据所述运动时间信息与扩展系数对所述预测轨迹进行边界扩展处理，得到所述运动区域，所述扩展系数是根据所述运动信息与所述类别信息确定的。
39.在第二方面的一种可能的实现方式中，所述处理模块具体用于：
40.根据所述第一目标与所述第二目标的运动信息确定行驶状态，所述行驶状态包括直线运动与非直线运动；
41.在所述直线运动的情况下，根据所述运动时间信息与扩展系数对所述预测轨迹进行纵向方向的边界扩展处理，得到所述运动区域，所述纵向方向与所述直线运动的运动方向相同；
42.在所述非直线运动的情况下，根据所述运动时间信息与所述扩展系数对所述预测轨迹进行横向方向的边界扩展处理，得到所述运动区域。
43.在第二方面的一种可能的实现方式中，所述处理模块具体用于：
44.在当前时刻的预测时间帧内，根据所述第一运动区域与所述第二运动区域确定交叠面积与交叠时间，其中，所述交叠面积用于指示所述第一目标与所述第二目标碰撞区域的大小，所述交叠时间用于指示所述第一目标与所述第二目标碰撞时间的长度；
45.根据时间帧权重值、所述交叠面积以及所述交叠时间确定所述碰撞期望值，所述时间帧权重值是指对所述预测时间帧内每一帧配置的权重值。
46.在第二方面的一种可能的实现方式中，所述处理模块具体用于：
47.在所述碰撞期望值大于碰撞阈值的情况下，生成一次碰撞提醒；
48.统计所述当前时刻与历史时刻的碰撞提醒次数，所述历史时刻是指所述当前时刻之前的时刻；
49.在所述碰撞提醒的次数大于或者等于第一阈值的情况下，输出所述紧急预警信息；
50.在所述碰撞提醒的次数小于所述第一阈值且大于第二阈值的情况下，输出所述弱碰撞预警信息。
51.在第二方面的一种可能的实现方式中，所述通信模块具体用于：
52.获取第一检测数据与第二检测数据，所述第一检测数据与第二检测数据是指不同类型的检测数据；
53.所述处理模块具体用于：
54.对所述第一检测数据与所述第二检测数据进行融合处理，得到所述检测数据。
55.在第二方面的一种可能的实现方式中，所述通信模块还用于：
56.通过通信方式向所述第一目标与所述第二目标发送所述预警提示信息。
57.第三方面，本技术实施例提供了一种路侧智慧基站，包括：存储器，用于存储程序；处理器，用于执行该存储器存储的程序，当该存储器存储的程序被执行时，该处理器用于执行：获取检测数据，所述检测数据包括所述路侧智慧基站感知范围内的第一目标与第二目标的运动信息；根据所述检测数据得到运动区域，其中，所述运动区域包括第一运动区域与第二运动区域，所述第一运动区域是指预测在未来时刻所述第一目标的运动区域，所述第二运动区域是指预测的在未来时刻所述第二目标的运动区域；根据所述第一运动区域与所述第二运动区域得到碰撞期望值，所述碰撞期望值用于指示所述第一目标与所述第二目标发生碰撞的概率和碰撞危险程度；根据所述碰撞期望值输出预警提示信息，所述预警提示信息包括紧急预警信息与弱碰撞预警信息。
58.在一种可能的实现方式中，上述路侧智慧基站中包括的处理器还用于执行第一以及第一方面的任意一种实现方式中的碰撞预警方法。
59.应理解，在上述第一方面中对相关内容的扩展、限定、解释和说明也适用于第三方面中相同的内容。
60.第四方面，提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质存储用于设备执行的程序代码，该程序代码包括用于执行上述第一方面以及第一方面的任意一种实现方式中的碰撞预警方法。
61.第五方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面以及第一方面中的任意一种实现方式中的碰撞预警方法。
62.第六方面，提供了一种芯片，所述芯片包括处理器与数据接口，所述处理器通过所述数据接口读取存储器上存储的指令，执行上述第一方面以及第一方面的任意一种实现方式中的碰撞预警方法。
63.可选地，作为一种实现方式，所述芯片还可以包括存储器，所述存储器中存储有指令，所述处理器用于执行所述存储器上存储的指令，当所述指令被执行时，所述处理器用于执行上述第一方面以及第一方面的任意一种实现方式中的碰撞预警方法。
64.在本技术的实施例中，通过预测目标的运动区域进而根据目标的运动区域预测目标碰撞的期望值；并根据目标碰撞的期望值输出紧急预警信息或者弱碰撞预警信息。本技术实施例中的碰撞预警方法是基于目标的预测运动区域进行碰撞风险的预测，即本技术实施例中是基于二维信息进行碰撞预测并输出不同紧急程度的碰撞预警；相比基于一维信息进行碰撞预警即根据预测运动点迹预测碰撞预警相比，本技术实施例得到的碰撞期望值的准确性更高，即能够提高碰撞预警的准确性有效降低目标的碰撞风险；此外，在输出预警提示时还可以根据碰撞危险程度输出紧急预警提示信息或者弱碰撞预警提示信息，即本技术能够更加智能的输出不同紧急程度的预警提示信息。
附图说明
65.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例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技术的一些实施例，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他的附图。
66.图1是本技术实施例提供的碰撞预警方法的示意性流程图；
67.图2是本技术实施例提供的碰撞预警方法的示意性流程图；
68.图3本技术一个实施例提供的碰撞预警装置的示意性框图；
69.图4是本技术一实施例提供的路侧智慧基站的示意性框图。
具体实施方式
70.以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本技术的描述。
71.应当理解，当在本技术说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
72.还应当理解，在本技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
73.另外，在本技术说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
74.在本技术说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本技术的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
75.目前，碰撞预警通常采用毫米波雷达、红外等设备进行距离上的探测，这种方法对于近距离刮碰，停车、倒车等具有一定的预警功能；但是，对于车速较快、车辆行驶的过程中，无法及时做出预警使驾驶员进行躲避。
76.在本技术的实施例中，通过预测目标的运动区域进而根据目标的运动区域预测目标碰撞的期望值；并根据目标碰撞的期望值输出紧急预警信息或者弱碰撞预警信息。本技术实施例中的碰撞预警方法是基于目标的预测运动区域进行碰撞风险的预测，即本技术实施例中是基于二维信息进行碰撞预测并输出不同紧急程度的碰撞预警；相比基于一维信息进行碰撞预警即根据预测运动点迹预测碰撞预警相比，本技术实施例得到的碰撞期望值的准确性更高，即能够提高碰撞预警的准确性有效降低目标的碰撞风险；此外，在输出预警提示时还可以根据碰撞危险程度输出紧急预警提示信息或者弱碰撞预警提示信息，即本技术能够更加智能的输出不同紧急程度的预警提示信息。
77.为了更好的说明本技术实施例提供的碰撞预警方法，下面对术语进行描述。
78.交并比(intersection
‑
over
‑
union，iou)
79.交并比是目标检测中使用的一个概念，是产生的候选框(candidate bound)与原标记框(ground truth bound)的交叠率，即它们的交集与并集的比值。
80.下面结合说明书附图对本技术实施例提供的碰撞预警方法进行详细地描述。
81.图1是本技术实施例提供的碰撞预警方法的示意性流程图。在一些示例中，该碰撞预警方法100可以由路侧单元/基站或者路侧单元/基站中的芯片等设备执行。图1中的碰撞预警方法100可以包括步骤s110至步骤s140，下面分别对这些步骤进行详细的描述。
82.步骤s110、利用布设在预设位置的路侧智慧基站获取检测数据。
83.其中，检测数据包括路侧智慧基站感知范围内的第一目标的运动信息与第二目标的运动信息。
84.应理解，第一目标与第二目标可以是指路侧智慧基站检测范围中的任意一个目标；第一目标与第二目标是两个不同的目标。
85.还应理解，运动信息可以是指第一目标与第二目标在运动中的相关信息；运动信息可以包括位置信息、速度信息等。
86.在一个示例中，检测数据可以包括第一检测数据与第二检测数据，第一检测数据与第二检测数据可以是指不同类型的检测数据。
87.例如，可以获取第一传感器的第一检测数据与第二传感器的第二检测数据，第一传感器与第二传感器可以是指不同类型的传感器；对第一检测数据与第二检测数据进行融合处理，得到检测数据。
88.例如，第一传感器可以是路侧激光雷达设备，第二传感器可以是相机设备；通过路侧激光雷达设备可以对目标进行检测，得到检测范围内所有目标的速度、位置等信息。通过相机设备可以得到检测范围内所有目标的图像信息，进而根据图像信息可以得到所有目标的类别信息；其中，所有目标包括第一目标与第二目标，第一目标与第二目标可以是指所有目标中的任意两个不同的目标。
89.示例性地，可以将摄像机的检测结果与激光雷达的检测结果根据相机与激光雷达三维关系进行匹配，将两个不同设备的检测信息进行融合生成融合后的检测信息。
90.示例性地，可以通过位置信息确定两个传感器是否检测同一目标；若检测的是同一目标，则可以对该目标进行目标信息的补充；使得目标的类别、速度、位置等进行更准确的计算。
91.步骤s120、路侧智慧基站根据检测数据得到运动区域，运动区域包括第一运动区域与第二运动区域。
92.其中，第一运动区域是指预测在未来时刻第一目标的运动区域，第二运动区域是指预测在未来时刻第二目标的运动区域。
93.可选地，在一种可能的实现方式中，根据检测数据得到运动区域可以包括：
94.根据检测数据与扩展卡尔曼滤波模型得到第一目标与第二目标的预测轨迹；
95.根据运动时间信息与预测轨迹，得到运动区域，运动时间用于指示第一目标与第二目标的运动时刻。
96.需要说明的是，通过扩展卡尔曼模型可以的第一目标与第二目标的轨迹信息；通
过引入运动时间信息可以根据预测的轨迹信息得到预测的运动区域。
97.在一个示例中，可以对第一目标与第二进行跟踪，采用基于扩展卡尔曼模型根据目标的转速是否为0，生成不同运动模型；例如，转速为0时可以生成直线运动模型；转速不为0时可以生成曲线运动模型；进一步对目标进行跟踪预优化目标速度、航向角、位置、尺寸信息，得到目标的预测轨迹。
98.例如，假设汽车具有恒定转率和速度，选取车辆的状态向量为:[x,y,v,θ,ω]可以采用以下公式得到第一目标与第二目标的预测轨迹：
[0099][0100][0101]
其中，θ表示偏航角；航向角是指检测的目标车辆在当前车辆坐标系下与x轴的夹角，逆时针方向为正，取值范围可以是[0,2π)；ω表示偏航角速度；偏航角速度是指行驶的汽车由于道路和交规等的限制其运动状态一般是直行或者转弯，这两种运动状态都可以用此种状态向量来表示。当ω≠0时是非直线行驶；当ω＝0时为直线行驶；v表示目标车辆的速度。
[0102]
可选地，在一种可能的实现方式中，所述检测数据还包括所述第一目标与所述第二目标的类别信息，所述类别信息包括机动车辆、非机动车辆及行人，所述根据运动时间信息与所述预测轨迹，得到所述运动区域，包括：
[0103]
根据所述运动时间信息与扩展系数对所述预测轨迹进行边界扩展处理，得到所述运动区域，所述扩展系数是根据运动信息与类别信息确定的。
[0104]
示例性地，根据行人、非机动车辆以及机动车辆的预测轨迹均可以进行边界扩展，对于不同类型的目标进行边界扩展的扩展系数的大小不同；扩展系数可以是基于目标的类型与速度确定的。例如，行人的边界扩展系数可能相对小一些，机动车辆的扩展系数相对大一些，非机动车辆的扩展系数介于行人与机动车辆的扩展系数之间。
[0105]
可选地，在一种可能的实现方式中，所述根据所述运动时间信息与扩展系数对所述预测轨迹进行边界扩展处理，得到所述运动区域，包括：
[0106]
根据所述第一目标与所述第二目标的运动信息确定行驶状态，所述行驶状态包括直线运动与非直线运动；
[0107]
在所述直线运动的情况下，根据所述运动时间信息与扩展系数对所述预测轨迹进行纵向方向的边界扩展处理，得到所述运动区域，所述纵向方向与所述直线运动的运动方向相同；
[0108]
在所述非直线运动的情况下，根据所述运动时间信息与所述扩展系数对所述预测轨迹进行横向方向的边界扩展处理，得到所述运动区域。
[0109]
示例性地，对于直线行驶的目标，主要考虑对预测轨迹的纵向扩展，即对行驶方向进行扩展，得到预测的运动区域；对于曲线运动的目标，主要考虑对预测轨迹的横向扩展。
[0110]
步骤s130、路侧智慧基站根据第一运动区域与第二运动区域得到碰撞期望值。
[0111]
其中，碰撞期望值用于指示第一目标与第二目标发生碰撞的概率和碰撞危险程度。
[0112]
可选地，在一种可能的实现方式中，所述根据所述第一运动区域与所述第二运动区域得到碰撞期望值，包括：
[0113]
在当前时刻的预测时间帧内，根据所述第一运动区域与所述第二运动区域确定交叠面积与交叠时间，其中，所述交叠面积用于指示所述第一目标与所述第二目标碰撞区域的大小，所述交叠时间用于指示所述第一目标与所述第二目标碰撞时间的长度；根据时间帧权重值、所述交叠面积以及所述交叠时间确定所述碰撞期望值，所述时间帧权重值是指对所述预测时间帧内每一帧配置的权重值。
[0114]
示例性地，可以判断第一运动区域与第二运动区域是否存在交叠；存在交叠则说明第一运动区域与第二运动区域存在碰撞的风险；进一步可以根据第一运动区域与第二运动区域的交叠区域的占比和交叠时间，以及预测时间帧内的时间帧权重值，计算交叠期望即第一运动区域与第二运动区域的碰撞期望值；当交叠期望大于碰撞阈值时，可以生成一次碰撞提醒。
[0115]
在一个示例中，假设预测时间帧为5帧，即时间帧0
‑
1、1
‑
2、2
‑
3、3
‑
4以及4
‑
5；每一时间帧对应不同的权重值；越靠前的时间帧对应的权重值可以越大，因为越靠前情况越紧急，反应时间越短。
[0116]
步骤s140、路侧智慧基站根据碰撞期望值输出预警提示信息。
[0117]
其中，预警提示信息包括紧急预警信息与弱碰撞预警信息。
[0118]
可选地，在一种可能的实现方式中，所述根据所述碰撞期望值输出预警提示信息，包括：
[0119]
在所述碰撞期望值大于碰撞阈值的情况下，生成一次碰撞提醒；统计所述当前时刻与历史时刻的碰撞提醒次数，所述历史时刻是指所述当前时刻之前的时刻；在所述碰撞提醒的次数大于或者等于第一阈值的情况下，输出所述紧急预警信息；在所述碰撞提醒的次数小于所述第一阈值且大于第二阈值的情况下，输出所述弱碰撞预警信息。
[0120]
示例性地，第一阈值可以是5次，第二阈值可以是3次；根据历史时间帧的碰撞提醒次数进行统计，可以对连续20帧发生大于或者等于5次的碰撞可能性的目标，输出碰撞预警的紧急提醒；对碰撞次数大于3次小于5次的目标，输出碰撞预警的弱碰撞预警。
[0121]
应理解，上述为对第一阈值与第二阈值的举例说明，本技术对第一阈值与第二阈值的具体数值不做任何限定。
[0122]
示例性地，在本技术的实施例中可以将上述预警提示信息通过通信方式及时发送给目标车辆和非机动车、行人手机，从而进行提示避免碰撞发生。
[0123]
在本技术的实施例中，通过预测目标的运动区域进而根据目标的运动区域预测目标碰撞的期望值；并根据目标碰撞的期望值输出紧急预警信息或者弱碰撞预警信息。本申
请实施例中的碰撞预警方法是基于二维信息即目标的预测运动区域进行碰撞风险的预测，相比于基于一维信息即目标的预测轨迹即预测运动点迹相比，得到的碰撞期望值的准确性更高，即能够提高碰撞预警的准确性有效降低目标的碰撞风险；此外，在输出预警提示时还可以根据碰撞危险程度输出紧急预警提示信息或者弱碰撞预警提示信息，即本技术能够更加智能的输出不同紧急程度的预警提示信息。
[0124]
下面结合图2对本技术实施例提供的碰撞预警方法进行详细的描述。
[0125]
图2是本技术实施例提供的碰撞预警方法的示意性流程图。在一些示例中，该碰撞预警方法200可以由路侧单元/基站，或者路侧单元/基站中的芯片等设备执行。图2中的碰撞预警方法200可以包括步骤s201至步骤s224，下面分别对这些步骤进行详细的描述。
[0126]
步骤s201、获取雷达设备的检测数据。
[0127]
在一个示例中，通过雷达设备可以对目标进行检测，得到检测范围内所有目标的速度、位置等信息。
[0128]
步骤s202、获取相机设备的检测数据。
[0129]
在一个示例中，通过相机设备可以得到检测范围内所有目标的图像信息，进而根据图像信息可以得到所有目标的类别信息。
[0130]
应理解，步骤s201与步骤s202可以是同时执行的；或者，可以是先执行步骤s201，再执行步骤s202；或者，可以是先执行步骤s202再执行步骤s201；本技术对步骤s201与步骤s202执行的时间顺序不作任何限定。
[0131]
步骤s203、数据融合处理。
[0132]
在一个示例中，可以将雷达设备的检测结果与相机设备的检测结果根据相机与激光雷达三维关系进行匹配，将两个不同设备的检测信息进行融合生成融合后的检测信息。
[0133]
示例性地，可以通过位置信息确定两个传感器是否检测同一目标；若检测的是同一目标，则可以对该目标进行目标信息的补充；使得目标的类别、速度、位置等进行更准确的计算。
[0134]
步骤s204、输出融合结果。
[0135]
步骤s205、根据扩展卡尔曼模型得到目标的预测轨迹。
[0136]
步骤s206、根据转速率确定目标的行驶状态。
[0137]
示例性地，可以根据跟踪目标的角速度、航向角、曲率等因素，判断目标是处于直行还是转弯状态。
[0138]
步骤s207、在目标的转速率ω＝0时，执行步骤s209。
[0139]
步骤s208、在目标的转速率ω>0时，执行步骤s210。
[0140]
步骤s209、直线模型。
[0141][0142]
步骤s210、圆周模型。
[0143][0144]
其中，在上述直线模型与圆周模型中，θ表示偏航角；航向角是指检测的目标车辆在当前车辆坐标系下与x轴的夹角，逆时针方向为正，取值范围可以是[0,2π)；ω表示偏航角速度；偏航角速度是指行驶的汽车由于道路和交规等的限制其运动状态一般是直行或者转弯，这两种运动状态都可以用此种状态向量来表示；v表示目标车辆的速度。
[0145]
步骤s211、预测运动区域。
[0146]
上述运动区域可以包括第一运动区域与第二运动区域，第一运动区域是指预测在未来时刻第一目标的运动区域，第二运动区域是指预测在未来时刻第二目标的运动区域。
[0147]
在一个示例中，可以根据融合结果与扩展卡尔曼滤波模型得到第一目标与第二目标的预测轨迹；根据运动时间信息与预测轨迹，得到运动区域，运动时间用于指示第一目标与第二目标的运动时刻。
[0148]
需要说明的是，通过扩展卡尔曼模型可以的第一目标与第二目标的轨迹信息；通过引入运动时间信息可以根据预测的轨迹信息得到预测的运动区域。
[0149]
步骤s212、确定交叠比与交叠时间。
[0150]
示例性地，根据类别，可以将目标进行机动车、非机动车、行人划分；计算检测范围内，机动车与非机动车或行人的碰撞区域是否有交叠；若存在交叠，则进一步判断交叠区域的占比和交叠时间。
[0151]
步骤s213、计算碰撞期望值。
[0152]
示例性地，对预测时间帧不同预测时间进行权重划分，根据权重计算交叠期望，即碰撞期望值；碰撞期望值用于指示两个目标，比如第一目标与第二目标发生碰撞的概率。
[0153]
示例性地，可以判断第一运动区域与第二运动区域是否存在交叠；存在交叠则说明第一运动区域与第二运动区域存在碰撞的风险；进一步可以根据第一运动区域与第二运动区域的交叠区域的占比和交叠时间，以及预测时间帧内的时间帧权重值，计算交叠期望即第一运动区域与第二运动区域的碰撞期望值；当交叠期望大于碰撞阈值时，可以生成一次碰撞提醒。
[0154]
应理解，本技术实施例在进行碰撞预警时是基于二维信息即根据第一运动区域与第二运动区域进行碰撞预警预测的；相比于基于一维信息即目标的预测轨迹点进行碰撞预警预测，能够提高碰预测撞期望值的准确性。
[0155]
步骤s214、碰撞期望值e与阈值t1比较。
[0156]
步骤s215、在碰撞值e≥t1的情况下，执行步骤s217。
[0157]
步骤s216、在碰撞值e<t1的情况下，执行步骤s218。
[0158]
步骤s217、生成一次提醒。
[0159]
步骤s218、不生成提醒。
[0160]
步骤s219、统计提醒次数n。
[0161]
示例性地，可以根据历史帧的碰撞标识对和碰撞提醒次数，对连续20帧时间统计
碰撞次数。
[0162]
步骤s220、在提醒次数n≥s的情况下，执行步骤s222。
[0163]
步骤s221、在提醒次数n<s的情况下，执行步骤s223。
[0164]
应理解，s可以是设置的碰撞次数阈值。
[0165]
在一个示例中，s可以为4，则可以根据历史时间帧的碰撞提醒次数进行统计，可以对连续20帧时间发生大于或者等于4次的碰撞可能性的目标，输出碰撞预警的紧急提醒；对碰撞次数小于4次的目标，输出碰撞预警的弱碰撞预警。
[0166]
步骤s222、强提醒。
[0167]
步骤s223、弱提醒。
[0168]
应理解，上述强提醒可以是指相对紧急的情况；例如，可以是给车辆驾驶员反映时间较短的紧急情况，即存则碰撞风险较大的情况。
[0169]
步骤s224、输出提醒信息。
[0170]
示例性地，可以将上述提醒信息通过通信方式及时发送给目标车辆和非机动车、行人手机，从而进行提示避免碰撞发生。
[0171]
本技术实施例中是基于目标的预测运动区域进行碰撞风险的预测，相比于基于目标的预测轨迹即预测运动点迹相比，得到的碰撞期望值的准确性更高，即能够提高碰撞预警的准确性有效降低目标的碰撞风险。
[0172]
应理解，上述举例说明是为了帮助本领域技术人员理解本技术实施例，而非要将本技术实施例限于所例示的具体数值或具体场景。本领域技术人员根据所给出的上述举例说明，显然可以进行各种等价的修改或变化，这样的修改或变化也落入本技术实施例的范围内。
[0173]
上文结合图1与图2，详细描述了本技术实施例提供的碰撞预警方法，下面将结合图3与图4，详细描述本技术的装置实施例。应理解，本技术实施例中的碰撞预警装置可以执行前述本技术实施例的各种方法，即以下各种产品的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程。
[0174]
图3是本技术一个实施例提供的碰撞预警装置的示意性框图。
[0175]
应理解，图3示出的碰撞预警装置仅是示例，本技术实施例的装置还可包括其他模块或单元。应理解，碰撞预警装置300能够执行图1或图2所示的碰撞预警方法中的各个步骤，为了避免重复，此处不再详述。
[0176]
如图3所示，碰撞预警装置300可以包括通信模块310和处理模块320，其中，所述通信模块310用于获取检测数据，所述检测数据包括所述碰撞预警装置感知范围内的第一目标与第二目标的运动信息；所述处理模块320用于根据所述检测数据得到运动区域，其中，所述运动区域包括第一运动区域与第二运动区域，所述第一运动区域是指预测在未来时刻所述第一目标的运动区域，所述第二运动区域是指预测的在未来时刻所述第二目标的运动区域；根据所述第一运动区域与所述第二运动区域得到碰撞期望值，所述碰撞期望值用于指示所述第一目标与所述第二目标发生碰撞的概率和碰撞危险程度；所述通信模块310还用于根据所述碰撞期望值输出预警提示信息，所述预警提示信息包括紧急预警信息与弱碰撞预警信息。
[0177]
可选地，在一种可能的实现方式中，所述处理模块320具体用于：
[0178]
根据所述检测数据与扩展卡尔曼滤波模型得到所述第一目标与所述第二目标的预测轨迹；
[0179]
根据运动时间信息与所述预测轨迹，得到所述运动区域，所述运动时间用于指示所述第一目标与所述第二目标的运动时刻。
[0180]
可选地，在一种可能的实现方式中，所述检测数据还包括所述第一目标与所述第二目标的类别信息，所述类别信息包括机动车辆、非机动车辆及行人，所述处理模块320具体用于：
[0181]
根据所述运动时间信息与扩展系数对所述预测轨迹进行边界扩展处理，得到所述运动区域，所述扩展系数是根据所述运动信息与所述类别信息确定的。
[0182]
可选地，在一种可能的实现方式中，所述处理模块320具体用于：
[0183]
根据所述第一目标与所述第二目标的运动信息确定行驶状态，所述行驶状态包括直线运动与非直线运动；
[0184]
在所述直线运动的情况下，根据所述运动时间信息与扩展系数对所述预测轨迹进行纵向方向的边界扩展处理，得到所述运动区域，所述纵向方向与所述直线运动的运动方向相同；
[0185]
在所述非直线运动的情况下，根据所述运动时间信息与所述扩展系数对所述预测轨迹进行横向方向的边界扩展处理，得到所述运动区域。
[0186]
可选地，在一种可能的实现方式中，所述处理模块320具体用于：
[0187]
在当前时刻的预测时间帧内，根据所述第一运动区域与所述第二运动区域确定交叠面积与交叠时间，其中，所述交叠面积用于指示所述第一目标与所述第二目标碰撞区域的大小，所述交叠时间用于指示所述第一目标与所述第二目标碰撞时间的长度；
[0188]
根据时间帧权重值、所述交叠面积以及所述交叠时间确定所述碰撞期望值，所述时间帧权重值是指对所述预测时间帧内每一帧配置的权重值。
[0189]
可选地，在一种可能的实现方式中，所述处理模块320具体用于：
[0190]
在所述碰撞期望值大于碰撞阈值的情况下，生成一次碰撞提醒；
[0191]
统计所述当前时刻与历史时刻的碰撞提醒次数，所述历史时刻是指所述当前时刻之前的时刻；
[0192]
在所述碰撞提醒的次数大于或者等于第一阈值的情况下，输出所述紧急预警信息；
[0193]
在所述碰撞提醒的次数小于所述第一阈值且大于第二阈值的情况下，输出所述弱碰撞预警信息。
[0194]
可选地，在一种可能的实现方式中，所述通信模块310具体用于：
[0195]
所述传感器包括第一传感器与第二传感器，所述第一传感器与所述第二传感器是指不同类型的传感器，所述获取传感器的检测数据，包括：
[0196]
获取第一检测数据与第二检测数据，所述第一检测数据与第二检测数据是指不同类型的检测数据；
[0197]
所述处理模块320具体用于：
[0198]
对所述第一检测数据与所述第二检测数据进行融合处理，得到所述检测数据。
[0199]
可选地，在一种可能的实现方式中，所述通信模块310还用于：
[0200]
通过通信方式向所述第一目标与所述第二目标发送所述预警提示信息。
[0201]
应理解，这里的碰撞预警装置300以功能单元的形式体现。这里的术语“模块”可以通过软件和/或硬件形式实现，对此不作具体限定。
[0202]
例如，“模块”可以是实现上述功能的软件程序、硬件电路或二者结合。所述硬件电路可能包括应用特有集成电路(application specific integrated circuit，asic)、电子电路、用于执行一个或多个软件或固件程序的处理器(例如共享处理器、专有处理器或组处理器等)和存储器、合并逻辑电路和/或其它支持所描述的功能的合适组件。
[0203]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0204]
应理解，本技术实施例所示的碰撞预警装置可以是路侧单元/基站，或者，也可以是配置于路侧单元/基站中的芯片。
[0205]
图4是本技术实施例提供的路侧智慧基站的结构示意图。如图4所示，本技术实施例提供的路侧智慧基站400包括存储器410，处理器420、通信接口430以及总线440。其中，存储器410、处理器420以及通信接口430通过总线440实现彼此之间的通信连接。
[0206]
存储器410可以存储程序，当存储器410中存储的程序被处理器420执行时，处理器420用于执行本技术实施例的碰撞预警方法的各个步骤，例如，可以执行图1或图2所示实施例的各个步骤。
[0207]
处理器420可以采用通用的中央处理器(central processing unit，cpu)，微处理器，应用专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)，或者一个或多个集成电路，用于执行相关程序，以实现本技术方法实施例的碰撞预警方法。
[0208]
处理器420还可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，本技术实施例的碰撞预警方法的各个步骤可以通过处理器420中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
[0209]
结合本技术实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器410，处理器420读取存储器410中的信息，结合其硬件完成本技术实施例中碰撞预警装置包括的单元所需执行的功能，或者，执行本技术方法实施例的碰撞预警方法。例如，可以执行图1或图2所示实施例的各个步骤/功能。
[0210]
通信接口430使用例如但不限于收发器一类的收发装置，来实现基站400与其他设备或通信网络之间的通信。
[0211]
总线440可以包括在路侧智慧基站400各个部件(例如，存储器410、处理器420以及通信接口430)之间传送信息的通路。
[0212]
应注意，尽管上述路侧智慧基站400仅仅示出了存储器与处理器，但是在具体实现过程中，本领域的技术人员应当理解，路侧智慧基站400还可以包括实现正常运行所必须的其他器件。同时，根据具体需要，本领域的技术人员应当理解，上述路侧智慧基站400还可包括实现其他附加功能的硬件器件。此外，本领域的技术人员应当理解，上述路侧智慧基站400也可仅仅包括实现本技术实施例所必须的器件，而不必包括图4中所示的全部器件。
[0213]
本技术实施例还提供一种芯片，该芯片包括收发单元和处理单元。其中，收发单元可以是输入输出电路；处理单元为该芯片上集成的处理器或者微处理器或者集成电路；该芯片可以执行上述方法实施例中的碰撞预警方法。
[0214]
本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有指令，该指令被执行时执行上述方法实施例中的碰撞预警方法。
[0215]
本技术实施例还提供一种包含指令的计算机程序产品，该指令被执行时执行上述方法实施例中的碰撞预警方法。
[0216]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到装置的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(rom，read
‑
only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如u盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
[0217]
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
[0218]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
[0219]
在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0220]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0221]
以上所述实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本技术的保护范围之内。