用于优先化驾驶员警报的系统和方法
【专利摘要】提供了用于基于来自多个传感器的数据融合来为驾驶员产生区分优先级的警报的各种方法和系统。在一个示例中，方法包括：计算车辆的第一路线；计算障碍物的第二路线；计算所述车辆的驾驶员的视线；响应于所述视线不包括所述障碍物并且所述第一路线与所述第二路线在阈值持续时间内相交而产生警报；以及否则抑制产生所述警报。
【专利说明】
用于优先化驾驶员警报的系统和方法
技术领域
[0001]本公开涉及基于各种传感器的输出对驾驶员警报区分优先级。
【背景技术】
[0002]车辆的安全操作需要一直注意道路和车辆周围的环境。驾驶员在驾驶时，不仅在繁忙的城区交叉口，而且几乎在任何地方，都可能会遇到许多障碍物。即使注意力最集中的驾驶员也可能没看到在最后时刻出来的某个人。一些驾驶员辅助系统通过检测车辆附近的行人并且警示驾驶员出现行人来帮助驾驶员。然而，这样的系统通常会警示驾驶员出现在系统视野内的所有行人。所提供的反馈与驾驶员通过挡风玻璃看到的实际情况相比，罕见地更加有用，或不那么占优势。
【发明内容】
[0003]公开了用于基于来自多个传感器的数据融合来产生区分优先级的驾驶员警报的实施方案。示例方法包括:计算车辆的第一路线;计算障碍物的第二路线;计算车辆驾驶员的视线；响应于视线不包括障碍物并且第一路线与第二路线在阈值持续时间内相交而产生警报；以及否则抑制警报。
[0004]车辆的示例车载计算系统包括:车辆系统间通信模块，该车辆系统间通信模块使车载计算系统通信地连接到车辆的一个或多个车辆系统;处理器；以及存储指令的存储装置，这些指令可由处理器执行以便:计算车辆的第一路线;计算障碍物的第二路线;计算车辆驾驶员的视线；响应于视线不包括障碍物并且第一路线与第二路线在阈值持续时间内相交而产生警报；以及否则抑制警报。
[0005]用于车辆的示例系统包括传感器子系统，该传感器子系统包括至少一个障碍物传感器和视线传感器，该障碍物传感器被配置成检测移动障碍物和移动障碍物的速度，该视线传感器被配置成检测车辆驾驶员的视线。该系统进一步包括:用户界面，该用户界面被配置成向驾驶员提供警报;导航子系统，该导航子系统被配置成评估车辆的路线;非暂时性存储器；以及处理器，该处理器被配置有存储于非暂时性存储器中的可执行指令，这些可执行指令在被执行时，导致处理器:响应于驾驶员的视线不包括移动障碍物并且移动障碍物在车辆的路线内而产生警报；以及否则抑制警报的产生。
【附图说明】
[0006]通过阅读以下参照附图对非限制性实施方案的描述，可以更好地理解本公开，以下在附图中:
[0007]图1示出了根据本公开的一个或多个实施方案的车辆车厢的示例局部视图；
[0008]图2示出了根据本公开的一个或多个实施方案的示例车载计算系统；
[0009]图3示出了根据本公开的一个或多个实施方案的说明了用于产生区分优先级的驾驶员警报的示例方法的高级流程图；
[0010]图4是根据本公开的一个或多个实施方案的用于确定驾驶员的视线和视野的示例方法的流程图；
[0011]图5示出了根据本公开的一个或多个实施方案的说明了用于确定障碍物是否在驾驶员视线范围内的示例方法的高级流程图；
[0012]图6示出了根据本公开的一个或多个实施方案的示例驾驶场景的图示；以及
[0013]图7示出了根据本公开的一个或多个实施方案的示例驾驶场景的鸟瞰透视图。
【具体实施方式】
[0014]本公开提供了用于提供区分优先级的驾驶员警报的各种方法和系统。如本文进一步描述，车载计算系统可以基于与车辆的预期路径、障碍物的预期路径和车辆驾驶员的注意力有关的传感器数据的融合来产生警报。可以理解的是，障碍物包括任何可能与车辆碰撞的物体。车载计算系统可以跟踪车辆路径以及车辆附近障碍物的路径，并且可以确定这些路径是否会相交。此外，车载计算系统可以跟踪驾驶员的视线以确定驾驶员是否看到障碍物。由于典型驾驶员在驾驶时不断评估在他们视野范围内与障碍物碰撞的可能性，因此警示驾驶员关于每个这样的障碍物可能是多余的，并且此外可能会使驾驶员分心或激怒驾驶员。因此，车载计算系统会警示驾驶员关于驾驶员可能没有看到的障碍物。与其它不基于这样的数据融合选择性地产生警报的系统相比，警报的这种区分优先级会使得整体注意力分散减少。以此方式，本公开的车载计算系统进一步强调了所产生警报的紧迫性。
[0015]图1示出了通信系统的一种环境类型(车辆102的车厢100的内部)的示例局部视图，驾驶员和/或一个或多个乘客被安置在该环境类型中。图1的车辆102可为机动车辆，该机动车辆包括驱动轮(未示出)和内燃机104。内燃机104可以包括一个或多个燃烧室，该一个或多个燃烧室可以经由进气通道接收进气并且经由排气通道排出燃烧气体。除了其它类型的车辆外，车辆102也可为公路汽车。在某些示例中，车辆102可以包括混合推进系统，该混合推进系统包括能量转换装置，该能量转换装置可操作用于从车辆运动和/或发动机吸收能量并且将所吸收的能量转换成适于由能量存储装置存储的能量形式。车辆102可以包括全电动车辆，结合有燃料电池、太阳能捕获单元和/或其它用于为车辆提供动力的能量存储系统。
[0016]如图所示，仪表板106可以包括车辆102的驾驶员(也称为用户)可访问的各种显示器和控件。例如，仪表板106可以包括车载计算系统109的触摸屏108(例如，信息娱乐系统)、音频系统控制面板和仪表组110。虽然图1所示的示例系统包括可经由车载计算系统109的用户界面执行的音频系统控件(诸如无单独音频系统控制面板的触摸屏108)，但在其它实施方案中，车辆可以包括音频系统控制面板，该音频系统控制面板可以包括用于常规车辆音频系统的控件(诸如无线电、光盘播放器、MP3播放器等)。音频系统控件可以包括用于经由车辆扬声器系统的扬声器112控制音频输出的一个或多个方面的特征。例如，车载计算系统或音频系统控件可以控制音频输出的音量、车辆扬声器系统的单独扬声器中声音的分布、音频信号的均衡和/或音频输出的任何其它方面。在其它示例中，车载计算系统109可以基于经由触摸屏108直接接收的用户输入或基于经由外部装置150和/或移动装置128接收的与用户有关的数据(诸如用户的物理状态和/或环境)来调整无线电台选择、播放列表选择、音频输入源(例如，来自无线电或CD或MP3)等。
[0017]在某些实施方案中，车载计算系统109的一个或多个硬件元件(诸如触摸屏108、显示屏、各种控制标度盘、旋钮和按钮、存储器、处理器和任何接口元件(例如，连接器或端口)可以形成安装在车辆的仪表板106中的集成头部单元。可以使该头部单元固定地或可拆卸地附接在仪表板106中。在其它或替代实施方案中，车载计算系统的一个或多个硬件元件可以是模块化的并且可被安装在车辆的多个位置。
[0018]车厢100可以包括用于监视车辆、用户和/或环境的一个或多个传感器。例如，车厢100可以包括一个或多个安装在座椅上的压力传感器，这些压力传感器被配置成测量施加到座椅的压力以确定是否存在用户；门传感器，这些门传感器被配置成监视门活动;湿度传感器，用于测量车厢的湿度含量;麦克风，用于接收呈语音命令形式的用户输入，以使得用户能够进行电话呼叫，和/或测量车厢100中的环境噪声等。应当理解，可以将上述传感器和/或一个或多个其它或替代传感器定位在车辆的任何合适位置。例如，可以将传感器定位在车辆外表面上的发动机隔室中和/或其它合适位置以提供与以下各项有关的信息:车辆的操作;车辆的环境条件;车辆的用户等。也可以从车辆外部/与车辆分离的传感器(也就是说，不是车辆系统的一部分)诸如耦合到外部装置150和/或移动装置128的传感器接收与车辆的环境条件、车辆状态或车辆驾驶员有关的信息。
[0019]车厢100还可以包括一个或多个用户对象(诸如移动装置128)，该一个或多个用户对象在车辆行驶之前、之间和/或之后存储在车辆中。移动装置128可以包括智能电话、平板电脑、膝上型计算机、便携式媒体播放器和/或任何合适的移动计算装置。移动装置128可以经由通信链接130连接到车载计算系统。通信链接130可以是有线的(例如，经由通用串行总线[USB]、移动高清链接[MHL]、高清多媒体接口 [HDMI ]、以太网等)，也可以是无线的(例如，经由蓝牙、W1-F1、近场通信[NFC]、蜂窝连接等)并且被配置成在移动装置与车载计算系统之间提供双向通信。例如，通信链接130可以将传感器和/或控制信号从各种车辆系统(诸如车辆音频系统、气候控制系统等)和触摸屏108提供到移动装置128并且可以将控制和/或显示信号从移动装置128提供到车载系统和触摸屏108。通信链接130还可以从车载电源向移动装置128提供电力，以对移动装置的内部电池充电。
[0020]车载计算系统109还可以通信地耦合到由用户操作和/或访问但位于车辆102外部的其它装置(诸如一个或多个外部装置150)。在所示实施方案中，将外部装置定位在车辆102外部，但应当理解，在替代实施方案中，可以将外部装置定位在车厢100内部。外部装置可以包括服务器计算系统、个人计算系统、便携式电子装置、电子腕带、电子头带、便携式音乐播放器、电子活动跟踪装置、计步器、智能手表、GPS系统等。外部装置150可以经由通信链接136连接到车载计算系统，该通信链接可以是有线也可以是无线的，如参照通信链接130所述，并且被配置成在外部装置与车载计算系统之间提供双向通信。例如，外部装置150可以包括一个或多个传感器并且通信链接136可以将外部装置150的传感器输出传输到车载计算系统109和触摸屏108。外部装置150还可以存储和/或接收与上下文数据、用户行为/偏好、操作规则等有关的信息并且可以将这些信息从外部装置150传输到车载计算系统109和触摸屏108。
[0021]车载计算系统109可以分析从外部装置150、移动装置128和/或其它输入源接收的输入并且为各种车载系统(诸如气候控制系统或音频系统)选择设置、经由触摸屏108和/或扬声器112提供输出、与移动装置128和/或外部装置150通信和/或基于评估执行其它动作。在某些实施方案中，可由移动装置128和/或外部装置150执行评估的全部或一部分。
[0022]在某些实施方案中，外部装置150中的一者或多者可以经由移动装置128和/或外部装置150中的另一者通信地间接耦合到车载计算系统109。例如，通信链接136可以使外部装置150通信地耦合到移动装置128，以使得将外部装置150的输出转发到移动装置128。随后可以使从外部装置150接收的数据与由移动装置128收集的数据一起聚合在移动装置128处，所聚合的数据随后经由通信链接130传输到车载计算系统109和触摸屏108。在服务器系统处可以发生类似的数据聚合并且随后经由通信链接136/130传输到车载计算系统109和触摸屏108。
[0023]图2示出了被配置和/或集成在车辆201内部的车载计算系统200的框图。在某些实施方案中，车载计算系统200可为图1的车载计算系统109的示例和/或可以执行本文所述方法中的一者或多者。在某些示例中，车载计算系统可为高级驾驶员辅助系统，被配置成基于传感器数据的组合来向用户(例如，驾驶员)提供与障碍物(例如，行人、车辆等)有关的警报。驾驶员辅助系统可以包括或可以耦合到各种车辆系统、子系统、硬件组件以及集成在或可集成到车辆201中的软件应用程序和系统，以提高驾驶员和/或乘客的车载体验。
[0024]车载计算系统200可以包括一个或多个处理器，该一个或多个处理器包括操作系统处理器214和接口处理器220。操作系统处理器214可以在车载计算系统上执行操作系统，并且控制车载计算系统的输入/输出、显示、回放和其它操作。接口处理器220可以经由车辆系统间通信模块222与车辆控制系统230交界。
[0025]车辆系统间通信模块222可以向其它车辆系统231和车辆控制元件261输出数据，同时还从其它车辆组件和系统231、261例如通过车辆控制系统230接收数据输入。当输出数据时，车辆系统间通信模块222可以经由总线提供与车辆的任何状态、车辆周围环境或连接到车辆的任何其它信息源的输出相对应的信号。例如，车辆数据输出可以包括模拟信号(诸如当前速度)、由单独信息源(诸如时钟、温度计、位置传感器诸如全球定位系统[GPS]传感器等)所提供的数字信号、通过车辆数据网络(诸如发动机相关信息可以通过其传播的发动机控制器区域网络[CAN]总线、气候控制相关信息可以通过其传播的气候控制CAN总线和多媒体数据通过其在车辆中的多媒体组件之间传播的多媒体数据网络)传播的数字信号。例如，车载计算系统可以从发动机CAN总线检索由车轮传感器所估计的车辆的当前速度、经由电池所获得的车辆的电力状态和/或车辆的配电系统、车辆的点火状态等。另外，也可以使用其它接口方式诸如以太网，而不脱离本公开的范围。
[0026]在车载计算系统200中可以包括非易失性存储装置208以将数据诸如可由处理器214和220执行的指令以非易失性形式存储。存储装置208可以存储应用程序数据以使得车载计算系统200能够运行用于连接到基于云计算的服务器和/或收集信息以传输到基于云计算的服务器的应用程序。该应用程序可以检索由车辆系统/传感器、输入装置(例如，用户接口 218)、与车载计算系统通信的装置(例如，经由蓝牙链接所连接的移动装置)等收集的信息。车载计算系统200可以进一步包括易失性存储器216。易失性存储器216可为随机存取存储器(RAM)。非暂时性存储装置(诸如非易失性存储装置208和/或易失性存储器216)可以存储指令和/或代码，这些指令和/或代码在由处理器(例如，操作系统处理器214和/或接口处理器220)执行时，控制车载计算系统200以执行本公开中所描述的一个或多个动作。
[0027]在车载计算系统200中可以包括麦克风202以接收来自用户的语音命令、测量车辆中的环境噪声、确定来自车辆扬声器的音频是否根据车辆的声环境进行调整等。语音处理单元204可以处理语音命令，诸如从麦克风202接收的语音命令。在某些实施方案中，车载计算系统200还可能能够使用车辆的音频系统232中所包括的麦克风来接收语音命令并且采样周围车辆噪声。
[0028]在车载计算系统200的传感器子系统210中可以包括一个或多个其它传感器。例如，传感器子系统210可以包括障碍物传感器213。作为非限制性示例，障碍物传感器213可以包括一个或多个相机215以检测障碍物。在一个示例中，一个或多个相机215可以包括前视相机，该前视相机用于检测和监视障碍物，包括但不限于行人、车辆、骑脚踏车者、散步者、动物等。作为另一示例，另外或替代地，相机215还可以包括后视相机，该后视相机用于协助用户停放车辆。在另一示例中，另外地或替代地，相机215可以包括车厢相机，该车厢相机用于识别用户(例如，使用面部识别和/或用户姿势)。作为另一示例，一个或多个相机215可以包括前视相机、后视相机和/或车厢相机。
[0029]在其它或替代示例中，障碍物传感器213可以包括光雷达(激光雷达)系统217，该光雷达被配置成利用激光照射障碍物并且分析所反射的光。例如，激光雷达217可以包括飞行时间范围成像相机系统，该飞行时间范围成像相机系统测量相机与障碍物之间的光信号的飞行时间以确定与所成像的物体/障碍物相对的深度数据。
[0030]在某些示例中，障碍物传感器213可以包括专用硬件和/或软件(未示出)，包括但不限于图形处理单元(GPU)，该图形处理单元被配置成处理由相机215和/或激光雷达217所获得的图像。以此方式，障碍物传感器213的输出可以包括根据原始图像计算出的障碍物数据和/或经由相机215和/或激光雷达217获得的数据，诸如一个或多个障碍物的位置(例如，绝对位置、相对位置、二维空间中的位置、三维空间中的位置等)、一个或多个障碍物的速度、一个或多个障碍物(例如，行人、车辆等)各自的类别等。在其它示例中，可以由在传感器子系统210和/或车载计算系统200中实现的硬件和/或软件处理由障碍物传感器213所产生的原始数据和/或图像。
[0031]传感器子系统210可以进一步包括视线传感器219，该视线传感器被配置成检测车辆201的用户(诸如驾驶员)的视线。视线传感器219可以包括一个或多个相机，该一个或多个相机在车辆201的车厢中实现并且被配置成检测和跟踪驾驶员的视线。为此，视线传感器219可以被配置成测量一个或多个量(包括但不限于头倾角、头转角、眼睛位置等)，以在三个维度上计算驾驶员的视线方向。可以相对于参考位置测量这样的角度和位置，例如，该参考位置可以包括当驾驶员坐在车辆中并且面朝前时驾驶员的头部，其中头部垂直和水平地对齐，并且驾驶员的眼睛瞳孔位于眼睛中心。以此方式，头倾角可以包括头部的固定点(例如，下巴、鼻子等)与水平面的角偏差，而头转角可以包括同一固定点与垂直平面的角偏差，其中水平面和垂直平面正交。
[0032]车载计算系统200的传感器子系统210可以与各种车辆传感器通信并且接收来自各种车辆传感器的输入并且可以接收用户输入。例如，由传感器子系统210所接收的输入可以包括变速器档位、变速器离合器位置、油门踏板输入、制动器输入、变速器选择器位置、车辆速度、发动机速度、通过发动机的大规模气流、环境温度、进气温度等以及来自气候控制系统传感器的输入(诸如传热流体温度、防冻剂温度、风扇速度、乘客室温度、所需乘客室温度、环境湿度等)、来自检测由用户发出的语音命令的音频传感器的输入、来自从车辆交易袋接收命令以及任选地跟踪车辆交易袋的地理位置/邻近度的交易袋传感器的输入等。虽然某些车辆系统传感器可以单独与传感器子系统210通信，但其它传感器可以与传感器子系统210和车辆控制系统230两者通信或可以经由车辆控制系统230与传感器子系统210间接地通信。
[0033]车载计算系统200的导航子系统211可以产生和/或接收导航信息，诸如位置信息(例如，经由GPS传感器和/或其它来自传感器子系统210的传感器)、路线引导、交通信息、兴趣点(POI)识别和/或为驾驶员提供其它导航服务。
[0034]车载计算系统200的外部装置接口212可以耦合到定位在车辆201外部的一个或多个外部装置240和/或与该一个或多个外部装置通信。虽然这些外部装置示为定位在车辆201的外部，但应当理解，可以暂时将这些外部装置封装在车辆201中，诸如当用户在操作车辆201时操作外部装置时。换言之，外部装置240不与车辆201成整体。外部装置240可以包括移动装置242(例如，经由蓝牙连接而连接)或替代的启用蓝牙的装置252。移动装置242可为移动电话、智能电话、可与车载计算系统经由有线和/或无线通信来通信的穿戴式装置/传感器和/或其它便携式电子装置。其它外部装置包括外部服务246(例如，远程服务器系统)。例如，外部装置可以包括与车辆分离并且定位在车辆外部的车外装置。其它外部装置包括外部存储装置254，诸如固态驱动器、笔型驱动器、USB驱动器等。外部装置240可以与车载计算系统200无线地或经由连接器通信，而不脱离本公开的范围。例如，外部装置240可以通过网络260、通用串行总线(USB)连接、直接有线连接、直接无线连接和/或其它通信链接来经由外部装置接口 212与车载计算系统200通信。外部装置接口 212可以提供通信接口以使得车载计算系统能够和与驾驶员的接触相关的移动装置通信。例如，外部装置接口 212可以使得能够建立电话呼叫和/或能够向与驾驶员的接触相关的移动装置发送(例如，经由蜂窝通信网络)文本消息(例如，SMS、丽S等)。
[0035]一个或多个应用程序244可以在移动装置242上操作。例如，可以操作移动装置应用程序244以聚合关于用户与移动装置相互作用的用户数据。例如，移动装置应用程序244可以聚合与用户在移动装置上收听的音乐播放列表、电话通话记录(包括用户所接受的电话呼叫的频率和持续时间)、位置信息(包括用户频繁处于的位置)和在每个位置所花费的时间量等有关的数据。可以将所收集的数据由应用程序244通过网络260传递到外部装置接口 212。另外，可以在移动装置242处从车载计算系统200经由外部装置接口 212接收特定的用户数据请求。特定数据请求可以包括用于确定以下各项的请求:用户在地理上定位在哪里;用户位置处的环境噪声水平和/或音乐类型；由集成到移动装置中的相机所捕获的图像数据等。移动应用程序244可以向移动装置242的组件(例如，麦克风等)或其它应用程序(例如，导航应用程序)发送控制指令以使得能够在移动装置上收集所请求的数据。移动装置应用程序244随后可以将所收集的信息转发回车载计算系统200。
[0036]同样地，一个或多个应用程序248可在外部服务246上操作。例如，可以操作外部服务应用程序248以聚合和/或分析来自多个数据源的数据。例如，外部装置应用程序248可以聚合来自用户的一个或多个社交媒体账户的数据、来自车载计算系统的数据(例如，传感器数据、记录文件、用户输入等)、来自互联网查询的数据(例如，天气数据、POI数据)等。可以将所收集的数据通过应用程序传输到另一装置和/或由应用程序进行分析以确定驾驶员、车辆和环境的情况并且基于所述情况执行动作(例如，请求/发送数据到其它装置)。
[0037]车辆控制系统230可以包括用于控制不同车载功能中所涉及的各种车辆系统231的各方面的控件。例如，这些功能可以包括:控制车辆音频系统232的各方面以向车辆乘员提供音频娱乐;控制气候控制系统234的各方面以满足车辆乘员的车辆冷却或加热需求；以及控制电信系统236的各方面以使得车辆乘员能够与其他人建立电信联系。
[0038]音频系统232可以包括一个或多个声复制装置，包括电磁换能器诸如扬声器。车辆音频系统232可以通过包括功率放大器而无源或有源。在某些示例中，车载计算系统200可为声复制装置的唯一音频源或可能存在其它音频源连接到音频复制系统(例如，外部装置，诸如移动电话)。任何此类外部装置到音频复制装置的连接均可为模拟技术、数字技术或者模拟技术和数字技术的任意组合。
[0039]气候控制系统234可以被配置成在车辆201的车厢或乘客室内提供舒适的环境。气候控制系统234包括实现控制型通气的组件，诸如排气道、加热器、空气调节器、集成加热器和空气调节器系统等。其它链接到加热和空气调节装置的组件可以包括挡风玻璃除霜和除雾系统，该挡风玻璃除霜和除雾系统能够清理挡风玻璃和通风过滤器以清洁通过新鲜空气入口进入乘客室的外部空气。
[0040]车辆控制系统230还可以包括用于调整与发动机和/或车辆车厢内的辅助元件相关的各种车辆空间261(或车辆系统控制元件)的设置的控件，这些辅助元件诸如方向盘控件262 (例如，安装在方向盘上的音频系统控件、巡行控件、风挡刮水器控件、前灯控件、转向灯控件等)、仪表板控件、麦克风、加速器/制动器/离合器踏板、换挡装置、定位在驾驶员门或乘客门中的门/窗控件、座位控件、车厢灯控件、音频系统控件、车厢温度控件等。车辆空间261还可以包括内置发动机和车辆操作控件(例如，发动机控制器模块、制动器、阀等)，这些内置发动机和车辆操作控件被配置成经由车辆的CAN总线接收指令，以改变发动机、排气系统、变速器和/或其它车辆系统中的一者或多者的操作。控制信号还可以控制车辆音频系统232的一个或多个扬声器处的音频输出。例如，控制信号可以调整音频输出特征，诸如音量、均衡、音频图像(例如，音频信号被配置成产生呈现给用户的音频信号以源于一个或多个定义位置)、多个扬声器上的音频分配等。类似地，控制信号可以控制气候控制系统234的出口、空气调节器和/或加热器。例如，控制信号可以增加冷却空气到车厢特定段的输送。
[0041]定位在车辆外部的控制元件(例如，用于安全系统的控件)还可以诸如经由通信模块222连接到计算系统200。可以将车辆控制系统的控制元件物理地和永久地定位在车辆之上和/或之中以接收用户输入。除了从车载计算系统200接收控制指令外，车辆控制系统230还可以从由用户操作的一个或多个外部装置240(诸如从移动装置242)接收输入。这允许基于从外部装置240接收的用户输入来控制车辆系统231和车辆控件261的各方面。
[0042]车载计算系统200可以进一步包括天线206。天线206示为单根天线，但在某些实施方案中可以包括一根或多根天线。车载计算系统可以经由天线206获得宽带无线互联网接入，并且可以进一步接收广播信号，诸如无线电、电视、天气、交通等。车载计算系统可以经由一根或多根天线206接收定位信号，诸如GPS信号。车载计算系统还可以经由RF(诸如经由天线206或经由红外线或其它装置)通过适当的接收装置接收无线命令。在某些实施方案中，可以包括天线206作为音频系统232或电信系统236的一部分。另外，天线206可以向外部装置240 (诸如向移动装置242)经由外部装置接口 212提供AM/FM无线电信号。
[0043]车载计算系统200的一个或多个元件可由用户经由用户界面218控制。用户界面218可以包括呈现在触摸屏上的图形用户界面(诸如图1的触摸屏108)和/或用户启动式按钮、开关、旋钮、标度盘、滑块等。例如，用户启动式元件可以包括方向盘控件、门和/或窗控件、仪表板控件、音频系统设置、气候控制系统设置等。用户还可经由用户界面218来与车载计算系统200和移动装置242的一个或多个应用程序相互作用。除了在用户界面218上接收用户的车辆设置偏好外，还可以在用户界面218上向用户显示由车载控制系统选择的车辆设置。可以在用户界面的显示器上向用户显示通知和其它消息(例如，所接收的消息)以及导航辅助。可以经由用户界面的用户输入来执行用户偏好/信息和/或对所呈现消息的响应。
[0044]图3示出了说明用于对针对车辆驾驶员所产生的警报区分优先级的示例方法300的高级流程图。具体来说，方法300涉及警示驾驶员可能出现障碍物(诸如行人或另一车辆)，驾驶员尚未看到该障碍物并且驾驶员存在与该障碍物碰撞的危险。该方法将车辆路线与潜在障碍物的路线进行比较以确定这些路线是否会相交，并且进一步确定驾驶员是否被告知可能存在障碍物。如果驾驶员已被告知可能存在障碍物，那么可以产生警报；否则，可能不会产生警报。以此方式，仅仅在驾驶员没有注意到潜在障碍物和/或仅仅在潜在障碍物与驾驶员/车辆发生可能碰撞的情况下，可以警示驾驶员可能存在障碍物。可以使用图1和图2所示的系统和组件来执行方法300。例如，方法300可以在非暂时性存储器216中实现为可执行指令并且由车载通信系统200的处理器214(例如，结合该系统的一个或多个其它硬件元件)执行。然而，应当了解，可以使用其它系统和组件来执行该方法，而不脱离本公开的范围。
[0045]方法300在305中开始。在305中，方法300可以包括评估操作条件。评估操作条件可以包括测量和/或估计操作条件。作为非限制性示例，操作条件可以包括车辆操作条件，诸如车辆速度、方向盘角度、转向灯状态、车辆加速度、车辆位置等。可以从车辆控制系统(诸如车辆控制系统230)接收这样的操作条件。操作条件可以进一步包括图2的车载通信系统230的操作条件。例如，操作条件可以包括导航数据(例如，GPS坐标、预定的和/或预测的车辆路线等)、驾驶员视线以及原始和/或经处理的与车辆附近的障碍物有关的数据。在某些示例中，评估操作条件可以进一步包括从远程源(例如，通过网络260或经由天线206)检索和评估一个或多个条件。例如，操作条件可以进一步包括天气条件、交通条件等，其包括车辆外部的操作条件，因此可从远程源获得这些操作条件。
[0046]在310中，方法300可以确定是否启用障碍物警报。如本文进一步所述，障碍物警报可以包括响应于驾驶员而产生的不告知潜在障碍物的警报。驾驶员可以选择启用或禁用障碍物警报。例如，驾驶员可以经由用户界面218和/或经由针对麦克风202并且由图2的语音处理单元204所处理的语音命令输入来启用或禁用障碍物警报。在某些示例中，可以在车辆操作时，随意(例如，动态地)启用和/或禁用障碍物警报。
[0047]如果障碍物警报没有启用，那么方法300可以继续前进到315。在315中，方法300包括维持操作条件，诸如在305中所评估的操作条件。方法300随后可以返回。以此方式，当障碍物警报被禁用时，该方法不产生任何警报。此外，该方法连续监视障碍物警报状态，以使得一旦障碍物警报被启用，该方法可以继续(例如，从310继续)。
[0048]返回310，如果障碍物警报被启用，那么方法300可以继续前进到320。在320中，方法300包括计算车辆路径/车辆轨迹。该车辆路径包括车辆位置随时间推移的预计。可从导航子系统中获得车辆路径。例如，可以至少部分基于导航路线引导数据来计算车辆路径。在该示例中，驾驶员可以利用导航子系统来将针对导航子系统的输入引向特定目的地，并且可以合理地进行预测以坚持针对由导向子系统所提供的特定目的地的路线。然而，由于驾驶员可以随时偏离所提供的路线，因此所预计的车辆路径可能不完全基于所提供的路线。作为说明性示例，驾驶员可以决定从第一道路转到第二道路上而不是继续沿第一道路驾驶，尽管导航子系统表明驾驶员应当沿着第一道路继续前进以到达目的地。因此，另外或替代地，可以基于车辆控制数据(诸如车辆速度、方向盘角度、转向灯状态、车辆位置等来计算车辆路径。例如，在上文给出的说明性示例中，其中驾驶员通过转到第二道路而偏离所提供的导航路线，可以基于表明驾驶员正在转向的转向灯(除了所选择的转向方向外，即向左或向右)以及方向盘角度(例如，表明驾驶员正在转向)和车辆速度/加速度(例如，驾驶员在准备转向时，使车辆减速)来计算车辆路径。
[0049]此外，可以基于车辆速度和加速度来计算车辆路径。例如，可以使用基本运动学方程连同车辆速度、加速度和当前位置来计算车辆随时间推移的位置作为输入。
[0050]在325中，方法300包括确定在车辆的阈值范围内是否存在障碍物。确定障碍物的存在可以包括处理由障碍物传感器213所获得的图像和/或数据以检测障碍物签名。例如，可由图2的一个或多个相机215和/或激光雷达217获得图像数据。可以通过处理图像数据来检测图像数据内的障碍物。作为非限制性示例，可以通过向所获得的图像数据应用计算机视觉技术来检测障碍物。作为非限制性示例，计算机视觉技术可以包括图像处理技术、统计分析技术(例如，模式/对象/特征/边缘识别算法)及其组合等。这样的技术使得能够在图像内实时检测物体(包括障碍物)，并且可以从这些图像提取其它信息。例如，特征检测算法可以处理图像数据以检测与障碍物(诸如行人、车辆等)相关的特征。以此方式，除了障碍物的存在之外，还可以检测障碍物的类型。
[0051]一旦检测到障碍物，即可将任何计算出的与障碍物有关的信息连同与所计算信息相关的时间戳至少暂时保存在存储器(例如，图2的存储器216)中。例如，当障碍物实时移动时，以及因此当实时检索和处理的图像数据内的障碍物的位置变化时，可以将障碍物的位置连同与该位置相关的时间戳记录在存储器中。
[0052]如果不存在障碍物，则方法300可以前进到315并且维持操作条件，诸如在305中所评估的操作条件。方法300随后可以结束并且返回。以此方式，该方法不断评估障碍物是否位于车辆附近。
[0053]然而，如果在阈值范围内存在障碍物，则方法300继续前进到330。在330中，方法300包括计算障碍物路径/障碍物轨迹。例如，可以基于障碍物的速度、加速度和位置以及运动学方程来计算障碍物路径。在一个示例中，可以如上所述通过处理来自障碍物传感器213的图像数据来获得障碍物的速度、加速度和位置。例如，可以根据单个图像来确定给定时间的位置，同时可以例如基于所计算的位置数据和相关时间戳(例如，基于障碍物在一系列图像中的变化的位置，这些图像各自可加上时间戳)来根据障碍物随时间推移的位置计算速度(S卩，障碍物的速度和方向)。类似地，可以基于所计算的速度来计算障碍物随时间变化的加速度。以此方式，可以基于根据由一个或多个传感器(诸如图2的障碍物传感器213)所获得的图像数据计算出的量来随时间的推移推测障碍物的预期路径。
[0054]在另一示例中，可以基于从由障碍物所携带的计算装置所接收的GPS数据来计算障碍物的速度、加速度和位置。例如，行人和/或第二车辆可以携带移动装置(例如，图2的移动装置242)，该移动装置被配置有应用程序，并且该应用程序可以被配置成经由无线网络与车载计算系统的外部装置接口(例如，图2的接口212)交界。具体来说，该外部装置接口可以从移动装置的应用程序检索行人和/或第二车辆的GPS坐标。该方法随后可以包括使移动装置(以及因此行人、第二车辆和/或其它障碍物)的位置与障碍物的位置相关(例如，如经由障碍物传感器诸如图2的传感器213所检测)。以此方式，可以基于从移动装置连续接收的GPS数据来执行以下过程:跟踪障碍物(例如，行人、第二车辆和/或携带移动装置的其它障碍物)；以及计算障碍物的精确位置、速度和加速度。随后可以基于从GPS数据所计算的位置、速度和加速度来计算障碍物路径。因此，车载计算系统200可以更有效地分配器计算资源到任务，而不是连续地处理图像数据以跟踪障碍物。
[0055]在335中，方法300包括确定障碍物是否进入车辆路径。确定障碍物是否进入车辆路径可以包括将车辆路径与障碍物路径进行比较。在一个示例中，确定障碍物是否进入车辆路径可以包括确定障碍物路径是否或预期/预计在阈值持续时间T内与车辆路径相交(例如，基于障碍物路径/车辆路径的障碍物速度/车辆速度的计算)。可以选择阈值持续时间T以使得障碍物路径与车辆路径在阈值持续时间T内相交表明障碍物可以在车辆行驶时穿过车辆的前面。例如，快速移动的障碍物可以在阈值持续时间T内穿过车辆路径以使得障碍物在车辆行驶时穿过车辆的前面，而缓慢移动的障碍物可以在阈值持续时间T外与车辆路径中的点相交，以使得障碍物在车辆行驶经过车辆路径的点后穿过(例如，障碍物路径与车辆路径相交，但要在车辆行驶经过交叉点之后)。
[0056]作为说明性和非限制性示例，如果车辆以恒定速度V在直线路径中(例如，在一个维度上)行驶，那么可以基于车辆前面的距离d和车辆速度V来确定阈值持续时间T，或者T =d/v。在一个示例中，可以基于车辆速度来选择距离d。例如，距离d可以随车辆速度V增大，因为与较低速度相比，车辆在给定时间间隔内以较高的速度行驶得更远。例如，每小时行驶60千米的车辆在0.6秒内行驶10米，而每小时行驶10千米车辆在3.6秒内行驶10米。类似地，可以预设阈值持续时间T以使得车辆驾驶员具有充分的时间来对障碍物作出响应。如本文进一步描述，如果障碍物进入路径(以及因此在车辆与障碍物之间可能发生碰撞)并且驾驶员没有看到障碍物，那么可以产生警报以吸引驾驶员对障碍物的注意。驾驶员随后可以例如通过使车辆减速、使车辆重新选择路径或完全停止车辆来对障碍物作出反应。因此，可以确定阈值持续时间T以使得驾驶员具有充分的时间来对障碍物作出反应。
[0057]如果障碍物没有进入车辆路径，那么方法300可以继续前进到315。在315中，方法300可以包括维持操作条件，诸如305中所评估的操作条件。方法300随后可以结束并且返回。
[0058]燃热，如果障碍物进入车辆路径，那么方法300可以前进到340。在340中，方法300包括计算驾驶员视线，或来自驾驶员眼睛的视线。可以基于由传感器(例如，图2的视线传感器219)所获得的数据(诸如，头转角、头倾角、眼睛位置等)来计算驾驶员视线。此外，由于驾驶员视线可能不断变化，因此可以连续地监视和/或每隔一定时间监视驾驶员视线。除了视线本身之外，还可以将每个视线的持续时间连同时间戳至少暂时记录在存储器(例如，图2的存储器216)中以指示驾驶员视线集中于特定方向的时间和持续时间。在本文中并且相对于图4进一步描述用于计算驾驶员视线的方法。
[0059]在345中，方法300可以包括确定驾驶员视线是否包括障碍物。确定驾驶员视线是否包括障碍物可以包括计算障碍物在给定时间的位置与同一给定时间的驾驶员视线或驾驶员视线是否重合。下文可以将驾驶员视线与给定时间障碍物的位置的重合称为障碍物_视线重合。本文相对于图5进一步描述了用于确定驾驶员视线是否包括障碍物的方法。
[0060]在某些示例中，确定驾驶员视线是否包括障碍物可以进一步包括确定障碍物-视线重合的持续时间并将该持续时间与第一阈值持续时间Tl进行比较。例如，第一阈值持续时间Tl可以包括在该系统可以假定驾驶员已认出和/或识别障碍物之前，障碍物-视线重合可能存在的最小时间量。在这样一种示例中，在障碍物-视线重合的持续时间大于阈值持续时间Tl的情况下，可以将驾驶员视线视为包括障碍物，并且在障碍物-视线重合的持续时间小于阈值持续时间Tl的情况下，驾驶员视线可能不包括障碍物。以此方式，例如，某个方向上的短暂一瞥可能并未确定驾驶员视线包括障碍物，即使驾驶员视线与障碍物位置重叠。在一个示例中，可以基于人识别物体存在所估计的平均时间(例如，基于特定用户和/或用户组的对响应的校准/观察)来预确定阈值持续时间Tl。
[0061]类似地，确定驾驶员视线是否包括障碍物可以进一步包括确定在第二阈值持续时间T2内是否发生障碍物-视线重合。在第二阈值持续时间T2内发生障碍物-视线重合的情况下，可以将驾驶员视线视为包括障碍物，并且在第二阈值持续时间T2外发生障碍物-视线重合的情况下，可能不将驾驶员视线视为包括障碍物。第二阈值持续时间T2可以包括动态量，该动态量表明，最近充分地发生障碍物-视线重合，以使得障碍物-视线重合有效。作为说明性和非限制性示例，可以假设的是，车辆到达停车标志，并且同时驾驶员视线与沿着人行道向车辆右侧步行的第一行人重合(下文称为第一障碍物-视线重合)。随后可以假设的是，在车辆停在停车标志处时，第二行人正在车辆前面从车辆右侧向车辆左侧穿过街道，并且驾驶员视线现在与第二行人重合。如果在等待第二行人完成穿过街道时，驾驶员视线继续包括第二行人(以使得驾驶员看向左侧)，并且第一行人继续在右侧行走并且开始穿过街道，那么可能已经过足够时间，使得自第一障碍物-视线重合以来的持续时间已过时。换言之，即使驾驶员一开始被告知存在第一行人，驾驶员也可能不会意识到第一行人现在正穿过街道，因为已经经过足够的时间，使得驾驶员可能不会知道第一行人的当前位置。
[0062]如果驾驶员视线不包括障碍物，那么方法300可以继续前进到350。在350中，方法300包括产生警报。该警报可以是视觉的、听觉的或其组合等，以使得警报可由驾驶员感知到。在一个示例中，警报可以包括与障碍物位置有关的标记。例如，这样的标记可以包括用于视觉警报的明确标志(例如，指示障碍物位置的箭头)和类似地用于听觉警报的明确标志(例如，可以通过听觉系统播放的声称“障碍物在左侧”的语音记录)。在其它示例中，这样的标记可能更隐蔽。例如，对于听觉警报来说，可以从车辆中的特定扬声器发出音调或其它记录以指示障碍物的方向(例如，从左前扬声器发出的音调可以指示障碍物朝向车辆的左前方，从右后扬声器发出的音调可以指示障碍物朝向车辆的右后方等)。在另一示例中，听觉警报或视觉警报基于障碍物的位置或其它方面可以具有其它可选特征。例如，在障碍物接近车辆、障碍物的速度增大等情况下，听觉警报的频率可能会增大。类似地，颜色、尺寸或其它视觉特征可能响应于障碍物的位置或其它方面发生变化(例如，警报的尺寸可以在障碍物接近车辆、速度增大等情况下增大并且在障碍物进一步远离车辆、速度减小等情况下减小)。方法300随后可以结束并且返回。
[0063]如果驾驶员视线包括障碍物，那么方法300可以继续前进到355。在355中，方法300包括维持操作条件，诸如在305中所评估的操作条件。此外，在355中，方法300包括监视障碍物路径(例如，以检测障碍物路径、障碍物速度等的变化)ο方法300随后可以前进到360 ο在360中，方法300可以包括确定障碍物路径是否发生变化。例如，可以将355中所观察的障碍物轨迹与330中所计算的障碍物路径(该障碍物路径可以至少暂时存储在非暂时性存储器中)进行比较，以确定轨迹与所计算路径的偏差。这些偏差增大超过阈值可能表明障碍物路径已变化，而偏差保持低于阈值可能表明障碍物路径尚未改变。以此方式所设计的阈值可以允许障碍物轨迹发生轻微且非实质性的变化。如果障碍物路径尚未变化，那么方法300可以继续前进到365并且维持操作条件。方法300随后可以结束并且返回。
[0064]然而，如果障碍物路径已改变，那么方法300可以返回到330并且重新计算障碍物路径。该方法随后可以如上所述继续进行。以此方式，该方法可以连续监视障碍物的路径(即使在障碍物-视线重合已确定有效时)并且确定是否产生警报。在障碍物路线发生变化后，视线不包括障碍物的情况下，可以响应于障碍物路线的变化产生警报。
[0065]图4示出了说明用于计算驾驶员视线的示例方法400的高级流程图。例如，驾驶员视线可以基于由图2的视线传感器219所获得的图像数据进行计算并且可以包括视线和视野。方法400可以包括图3的方法300的子例程。具体来说，方法400可以包括方法300的步骤340。可以使用本文相对于图1和图2所述的系统和组件来执行方法400，例如，可以将该方法在非暂时性存储器216中存储为可执行指令并且由图2的处理器214执行。然而，应当理解，还可以使用其它系统和组件来执行该方法，而不脱离本公开的范围。
[0066]方法400可以在405中开始。在405中，方法400包括评估视线传感器数据。评估视线传感器数据可以包括使用图像处理技术来处理由视线传感器(诸如图2的视线传感器219)所获得的数据。评估视线传感器的数据可以进一步包括在407中，计算视线角度。可以基于经过处理的视线传感器数据来计算这些视线角度。作为非限制性示例，视线角度可以包括头转角、头倾角、眼睛位置等。
[0067]在410中，方法400可以包括计算视线。例如，视线可以包括从驾驶员鼻梁延伸到阈值范围的线，其中阈值范围包括离驾驶员和/或车辆的距离，障碍物传感器(例如，障碍物传感器213)可能不会检测和/或跟踪超过该阈值范围的潜在障碍物。可以基于在407中所计算的视线角度来计算视线方向。
[0068]在415中，方法400包括计算视野。视野包括驾驶员可以看到的可观测世界的范围。在一个示例中，该视野包括视线周围的体积范围。因此，可以基于在410中所计算的视线和在407中所计算的视线角度来计算视野。在某些示例中，所计算的视野可以小于驾驶员实际可见的全视野。例如，水平视野可能比全视野要窄以排除可能位于全视野外围的障碍物，因为驾驶员看到这些障碍物的确定性小于障碍物位于视野中心的情况。
[0069]在420中，方法400包括确定一个或多个阻碍物是否位于视野内。阻碍物可以包括车辆的阻挡视野的结构元件。例如，阻碍物可以包括柱，这些柱包括车辆车顶的垂直或近垂直支撑物。例如，两个A柱通常位于车厢前面，其中一个A柱位于车辆挡风玻璃的左侧并且第二A柱位于车辆挡风玻璃的的右侧。其它柱可以位于驾驶员与前排乘客窗和后窗之间(B柱)、位于后排乘客窗与后挡风玻璃之间(C柱)等。柱通常为闭合的钢结构，因此可能会阻挡驾驶员的视野。阻碍物可以进一步包括后视镜、车顶等。因此，确定一个或多个阻碍物是否位于视野内可以包括参考车辆结构的三维图和/或车辆的其它图像或表示并且确定车辆结构的至少一个元件是否在视野内。
[0070]如果在视野内不存在阻碍物，那么方法400可以继续前进到425。在425中，方法400包括输出驾驶员视线，该驾驶员视线包括视线和视野。方法400随后可以返回。
[0071]然而，如果阻碍物位于视野内，那么方法400可以继续前进到430。在430中，方法400可以包括更新视线和视野以包括阻碍物。例如，如果视线沿着阻碍物，那么可以更新该视线以在阻碍物处终止。作为说明性和非限制性示例，如果驾驶员向上看着车顶，那么驾驶员可能不会看到超过车顶范围的情况，因此视线(以及随后，视野)可以限制在车厢内。类似地，如果驾驶员直接看着A柱，那么更新视线以在A柱处终止。然而，驾驶员可能仍然能够看到超过A柱的情况，尽管直接看着A柱。为此，可以更新视野以排除视野的从经过更新的视线到原始视线的至少一部分。也就是说，可以从视野中除去位于A柱后面的空间体积(从驾驶员的视角)。这样一种空间体积通常被称为盲点。以此方式，可能不会将盲点内的行人视为在驾驶员视线内。
[0072]在更新了驾驶员视线后，方法400可以继续前进到435。在435中，方法400包括输出经过更新的驾驶员视线，该经过更新的驾驶员视线包括经过更新的视线和视野。例如，可以将经过更新的驾驶员视线输出到车载计算系统的处理器和/或存储装置，以确定是否产生警报。方法400随后可以返回。
[0073]图5示出了说明用于确定驾驶员视线是否包括障碍物的示例方法500的高级流程图。方法500可以包括图3的方法300的子例程。具体来说，方法500可以包括方法300的步骤345(例如，可以在执行方法300的步骤345时，执行方法500)。可以使用本文相对于图1和图2所述的系统和组件来执行方法500，例如，可以将该方法在非暂时性存储器216中存储为可执行指令并且由图2的处理器214执行。然而，应当理解，还可以使用其它系统和组件来执行该方法，而不脱离本公开的范围。
[0074]方法500在505中开始。在505中，方法500包括评估驾驶员的视线。评估驾驶员的视线可以包括如本文中以上相对于图4所述计算驾驶员视线，或从存储装置检索在425或435中所输出的驾驶员视线计算。可以基于由视线传感器(例如，图2的视线传感器219)所获得的数据(诸如，头转角、头倾角、眼睛位置等)来计算驾驶员视线。此外，由于驾驶员视线可能不断变化，因此可以连续地监视驾驶员视线，并且可以将当前驾驶员视线、持续时间内的平均驾驶员视线和/或先前所确定的驾驶员视线测量值的选择存储在存储装置中进行评估。除了视线本身之外，还可以将每个视线的持续时间(例如，特定视线得以维持的时间量)连同时间戳至少暂时记录在存储器(例如，图2的存储器216)中以指示驾驶员视线集中于特定方向的时间和持续时间。
[0075]在510中，方法500可以包括确定障碍物是否在视线内。确定驾驶员视线是否包括障碍物可以包括计算给定时间障碍物位置与同一给定时间驾驶员的驾驶员视线是否重合。具体来说，如果障碍物的位置在驾驶员视线(包括视线和视野)内，那么驾驶员视线包括障碍物。在某些示例中，如果障碍物在视野外围，那么可能不会将障碍物视为在驾驶员视线内。下文可以将驾驶员视线与给定时间障碍物的位置的重合称为障碍物-视线重合。
[0076]如果障碍物不在视线内，那么方法500可以继续前进到515。在515中，方法500包括断定障碍物不在视线内。可以存储这样一种确定，以确定是否产生警报(例如，根据图3的方法300)。方法500随后可以返回。
[0077]如果障碍物在视线内，那么方法500可以前进到520。在520中，方法500可以包括确定障碍物在第一阈值持续时间是否在视线内。确定障碍物在第一阈值持续时间是否在驾驶员视线内可以包括确定障碍物-视线重合的持续时间并且将该持续时间与第一阈值持续时间Tl进行比较。例如，第一阈值持续时间Tl可以包括在该系统可以假定驾驶员已认出和/或识别障碍物之前，障碍物-视线重合可能存在的最小时间量。在这样一种示例中，在障碍物-视线重合的持续时间大于阈值持续时间Tl的情况下，可以将驾驶员视线视为包括障碍物，并且在障碍物-视线重合的持续时间小于阈值持续时间Tl的情况下，驾驶员视线可能不包括障碍物。以此方式，例如，某个方向上的短暂一瞥可能并未确定驾驶员视线包括障碍物，即使驾驶员视线与障碍物位置重合。在一个示例中，可以基于人识别对象存在性所需的平均时间来预确定阈值持续时间Tl。
[0078]如果障碍物在第一阈值持续时间内不在视线内，那么方法500可以继续前进到525。在525中，方法500包括断定障碍物在充分长的持续时间内不在视线内，以及确定障碍物并非由驾驶员识别。可以存储这样一种确定，以确定是否产生警报(例如，根据图3的方法300)。方法500随后可以返回。
[0079]如果障碍物在第一阈值持续时间内在视线内，那么方法500可以继续前进到530。在530中，方法500可以包括确定障碍物在第二阈值持续时间T2内是否在驾驶员视线内。在第二阈值持续时间T2内发生障碍物-视线重合的情况下，可以将驾驶员视线视为包括障碍物，并且在第二阈值持续时间T2外发生障碍物-视线重合的情况下，驾驶员视线可能不包括障碍物。第二阈值持续时间T2可以包括动态量，该动态量表明，最近充分地发生障碍物-视线重合，以使得障碍物-视线重合有效。以上描述了涉及示例阈值持续时间T2的示例场景。
[0080]如果障碍物在第二阈值持续时间内不在视线内，那么方法500可以继续前进到535。在535中，方法500包括断定障碍物最近没有充分地在驾驶员视线内，以及确定障碍物-视线重合过时。可以存储这样一种确定，以确定是否产生警报(例如，根据图3的方法300)。方法500随后可以返回。
[0081 ]然而，如果障碍物在第二阈值持续时间内在视线内，那么方法500可以继续前进到540。在540中，方法500包括断定障碍物是由驾驶员识别。可以存储这样一种确定，以确定是否产生警报(例如，根据图3的方法300)。例如，如果540中所评估的障碍物仅仅是由该系统所识别的障碍物，那么在那时由于驾驶员已识别障碍物这一确定可能不会产生警报(例如，除非诸如障碍物或车辆路径的条件发生变化)。方法500随后可以返回。应当理解，对于由该系统所识别的每个障碍物来说，可以反复地(或同时地)执行方法500，以确定哪些障碍物已由驾驶员识别。
[0082]图6示出了根据本公开的一个或多个实施方案的示例驾驶场景600的图示。具体来说，场景600包括位于街道交叉口的车辆201的驾驶员602。车辆201被配置有车载计算系统200，并且包括用户界面218和视线传感器219。虽然视线传感器219示为位于车辆201仪表盘中的用户界面218上方，但这样一个位置是示例性的并且可以将视线传感器219定位在车辆201车厢内的其它地方。此外，虽然仅示出一个视线传感器219，但在某些示例中，在车辆201中可以包括超过一个视线传感器219。
[0083]例如，可以相对于车辆201的纵轴z来测量车辆201的预期路径604。如图6所示，预期路径604包括交叉口处的右转弯，其中相对于车辆轴线z来计算右转弯。虽然车辆轴线z和预期车辆路径604在图6中如箭头所示，但这样的箭头是示例性和说明性的并且可能不显示给驾驶员。而是，相反可以将这样的信息至少暂时存储在车载计算系统200的存储器装置内。
[0084]场景600进一步包括若干行人穿过交叉口。具体来说，第一行人612示为在车辆201前面直接穿过人行横道，而第二行人614和第三行人616示为穿过不同的人行横道。障碍物传感器(未示出)可以如本文中以上所述检测和跟踪每个行人的运动。在图6中通过附接到每个行人的箭头来指示相应行人的车载计算系统200的障碍物传感器和/或处理器所计算的运动方向。可以相对于车辆的纵轴z来计算每个行人的即时位置和运动方向。在这种定向下，行人612向左移动(S卩，与轴线z正交)，该行人位于轴线z的左侧，行人616朝向车辆移动(例如，导航z方向)并且位于轴线z的右侧，并且行人414向左移动并且位于轴线z的右侧。
[0085]驾驶员602的视线608包括视线609和视野610。如图所示，视线609朝向第二行人614。因此，第二行人614在驾驶员视线608内。此外，虽然视线609朝向第二行人614，但第三行人616也在视野610内。确切地，第三行人616的位置在视野610内。因此，第二行人616也在驾驶员视线608内。然而，第一行人612不在驾驶员视线608内。
[0086]请注意，第三行人616的预期路径与车辆201的预期路径604相交，因此车辆201可能与第三行人616碰撞。然而，由于视线608包括第三行人616，因此可能不产生警报。这与典型的行人检测系统形成对照，这些行人检测系统可以产生与第三行人616有关的警报(以及可能也与第一行人612有关的警报)，尽管事实是驾驶员602可以看到第三行人616。
[0087]图7示出了根据本公开的一个或多个实施方案的示例场景700的鸟瞰透视图。具体来说，场景700可能与本文中以上相对于图6所述的场景600类似。如图所示，车辆201可以停在满是行人(包括行人712、行人714、行人716和行人718)的交叉口。车辆201可以包括车载计算系统200，该车载计算系统被配置成执行本文以上相对于图3至图5所述的方法。具体来说，车辆201可以包括障碍物传感器(诸如图2的障碍物传感器213)，该障碍物传感器被配置成检测和跟踪行人。如图所示，障碍物传感器可以限于检测阈值范围708内的行人。阈值范围708包括某个距离，障碍物传感器213可能不会检测和/或跟踪超过该阈值范围的潜在障碍物。例如，行人722位于阈值范围708之外，因此车辆201的车载计算系统200可不产生与行人722有关的任何警报(例如，不管行人722的路径是否与车辆路径相交和/或驾驶员是否识别出行人)。虽然阈值范围708示为不包括车辆201后面的区域，但在某些示例中，阈值范围708可以在车辆201上居中并且因此可以包括其它区域。
[0088]可以基于如本文中以上所述的障碍物传感器数据来计算每个行人的方向(在附图中通过附接到每个行人的箭头所指示)以及每个行人的速度。另外或替代地，可以基于从由一个或多个行人所携带的移动计算装置所接收的GPS数据来计算每个行人的运动方向和速度。第二车辆720也示为进入阈值范围708。车辆201的障碍物传感器可以检测和跟踪第二车辆720的运动。另外或替代地，车辆201的车载计算系统200可以从车辆720的类似车载计算装置或由车辆720的驾驶员和/或乘客所携带的移动计算装置检索GPS数据并且可以基于所接收的GPS数据来计算第二车辆720的运动。
[0089]如本文以上相对于图3所述，车载计算系统200可以连续地计算车辆201的预期路径以及阈值范围708内的每个障碍物(例如，行人712、行人714、行人716、行人718和第二车辆720)的预期路径。也可以如本文以上相对于图4所述来连续地计算驾驶员的视线，并且如本文以上相对于图5所述将驾驶员的视线与每个障碍物随时间推移的位置进行比较。如果当车辆201正在向前行驶，同时车辆驾驶员正在看向其它地方时，障碍物(也就是说，行人718)开始穿过街道，那么车载计算系统200可以经由用户界面218或车辆音频系统232产生警报以吸引驾驶员注意行人718的位置。然而，如果驾驶员看到行人718，那么车载计算系统200可以抑制产生警报。相比之下，当前的行人警报系统可以产生警报，而不管驾驶员是否已将行人识别为潜在障碍物。
[0090]请注意，在某些示例中，障碍物可以包括静态(即，不移动的)或动态(即，移动的)物体。例如，在某些示例中，当行人和车辆在本文以上描述为典型障碍物时，障碍物可以包括不移动的和无生命的物体，诸如已停泊的空车辆、道路碎片等。在这样的示例中，障碍物传感器213可以检测这些物体并且计算物体的位置和物体的速度(S卩，零速和无方向)。如果车辆的预期路径与物体的位置碰撞并且驾驶员在车辆路径中没有看到物体，那么可以产生警报(例如，基于驾驶员视线数据的评估)。
[0091]在一个实施方案中，方法包括:计算车辆的第一路线;计算障碍物的第二路线;计算车辆驾驶员的视线；响应于视线不包括障碍物并且第一路线与第二路线在阈值持续时间内相交而产生警报；以及否则抑制产生警报。在一个示例中，计算车辆的第一路线是基于导航系统数据。在另一示例中，计算车辆的第一路线是基于车辆数据，所述车辆数据包括方向盘角度、转向灯和加速度中的一者或多者。在一个示例中，计算障碍物的第二路线是基于以下各项中的一者或多者:光传感器数据、相机数据和GPS数据，所述GPS数据是从由障碍物所携带的计算装置所接收的。在另一示例中，计算驾驶员的视线是基于从传感器数据计算出的头倾角、头转角和眼睛位置中的至少一者或多者，并且其中对于第二阈值持续时间内的第一阈值持续时间来说，当驾驶员的视线不与障碍物的位置重合时，驾驶员的视线不包括障碍物。在一个示例中，响应于车辆阈值范围内的障碍物来计算障碍物的第二路线。在另一示例中，该方法进一步包括当视线不包括障碍物时，响应于障碍物的第二路线的变化来产生警报。
[0092]在另一实施方案中，车辆的车载计算系统包括车间通信模块，该车间通信模块使车载计算系统通信地连接到车辆的一个或多个车辆系统;处理器；以及存储指令的存储装置，这些指令可由处理器执行以便:计算车辆的第一路线;计算障碍物的第二路线;计算车辆驾驶员的视线；响应于视线不包括障碍物并且第一路线与第二路线在阈值持续时间内相交而产生警报；以及否则抑制警报。在一个示例中，车载计算系统进一步包括导航子系统。在这样一个示例中，计算车辆的第一路线是基于从导航子系统所接收的导航数据。在另一示例中，车载计算系统进一步包括视线传感器。在这样一个示例中，计算驾驶员的视线是基于根据从视线传感器所接收的视线传感器数据计算出的头倾角、头转角和眼睛位置中的至少一者或多者。对于第二阈值持续时间内的第一阈值持续时间来说，当驾驶员视线与障碍物的位置不重合时，驾驶员的视线不指向障碍物。在另一示例中，计算车辆的第一路线是基于从一个或多个车辆系统所接收的一个或多个参数，该一个或多个参数包括车辆速度、方向盘角度、转向灯状态和车辆加速度。
[0093]在另一示例中，车载计算系统进一步包括障碍物传感器，该障碍物传感器被配置成测量障碍物的速度。在这样一个示例中，计算障碍物的第二路线是基于障碍物的速度。在一个示例中，障碍物传感器包括一个或多个相机，并且障碍物的速度是根据由一个或多个相机所获得的图像数据来测量。在另一示例中，障碍物传感器包括激光雷达子系统，并且障碍物的速度是根据由激光雷达子系统所获得的光传感器数据来测量。作为另一示例，计算障碍物的第二路线是基于从计算装置所接收的与障碍物相关的GPS数据。在一个示例中，警报包括可由驾驶员感知到的视觉警报和听觉警报中的一者或多者。在另一示例中，警报包括与障碍物位置有关的标记。
[0094]在另一实施方案中，用于车辆的系统包括传感器子系统，该传感器子系统包括至少障碍物传感器和视线传感器，该障碍物传感器被配置成检测移动障碍物和移动障碍物的速度，并且视线传感器被配置成检测车辆驾驶员的视线。该系统进一步包括用户界面，该用户界面被配置成向驾驶员提供警报;导航子系统，该导航子系统被配置成评估车辆路线;非暂时性存储器；以及处理器，该处理器被配置有存储于非暂时性存储器中的可执行指令，这些可执行指令在被执行时，导致处理器:基于从障碍物传感器所接收的移动障碍物的速度来计算移动障碍物的路线;经由用户界面响应于驾驶员的视线不包括移动障碍物并且移动障碍物的路线与车辆路线在阈值持续时间内相交而产生警报；以及否则抑制产生警报。在一个示例中，障碍物传感器包括至少一个相机。在另一示例中，障碍物传感器包括光雷达检测器。在另一示例中，视线传感器包括至少一个相机，该至少一个相机被配置成测量头倾角、头转角和眼睛位置中的至少一者或多者。
[0095]已出于说明和描述的目的描述了实施方案。考虑到上面的描述，可以执行对实施方案的合适的修改和变化，或者可以根据实践本发明的方法来获得。例如，除非另外指明，否则可以由合适的装置和/或装置组合来执行所描述方法的一种或多种。可以通过利用一个或多个逻辑装置(例如，处理器)结合一个或多个其它硬件元件(诸如存储装置、存储器、显示装置、硬件网络界面/天线、开关、致动器、时钟电路等)执行所存储指令来执行这些方法。例如，可以通过执行所存储指令以执行本文所述方法中的一种或多种的处理器来控制一个或多个其它硬件元件以产生可感知的影响。除了本申请中所描述的顺序外，还可以按照各种顺序来并行地和/或同时地执行所描述的方法和相关动作。所描述系统是示例性的，并且可以包括其它元件和/或省略元件。本公开的主题包括各种系统和配置以及所公开的其它特征、功能和/或性质的所有新颖且非显而易见的组合和子组合。
[0096]如本申请所使用，以单数提及并以措词“一个”或“一种”修饰的要素或步骤应理解为不排除多个所述要素或步骤，除非明确指出。此外，提及本公开的“一个实施方案”或“一个示例”时不应解释为不存在同样结合有所述特征的其它实施方案。术语“第一”、“第二”和“第三”等只用作标记，而不是要对其对象强加数值要求。随附权利要求根据被视为新颖且非显而易见的以上公开内容特别指出主题。
【主权项】
1.一种方法，包括: 计算车辆的第一路线； 计算障碍物的第二路线； 计算所述车辆的驾驶员的视线； 响应于所述视线不包括所述障碍物并且所述第一路线与所述第二路线在阈值持续时间内相交而产生警报；以及 基于所述障碍物的位置来在第二条件下抑制产生所述警报。2.如权利要求1所述的方法，其中计算所述车辆的所述第一路线是基于导航系统数据。3.如权利要求1所述的方法，其中计算所述车辆的所述第一路线是基于车辆数据，所述车辆数据包括方向盘角度、转向灯和加速度中的一者或多者。4.如权利要求1所述的方法，其中计算所述障碍物的所述第二路线是基于以下各项中的一者或多者:光传感器数据、相机数据和GPS数据，所述GPS数据是从由所述障碍物所携带的计算装置接收的。5.如权利要求1所述的方法，其中计算所述驾驶员的所述视线是基于从传感器数据计算出的头倾角、头转角和眼睛位置中的至少一者或多者，并且其中当在第二阈值持续时间内的第一阈值持续时间中所述驾驶员的所述视线不与所述障碍物的位置重合时，所述驾驶员的所述视线不包括所述障碍物。6.如权利要求1所述的方法，其中响应于所述车辆的阈值范围内的所述障碍物来计算所述障碍物的所述第二路线。7.如权利要求1所述的方法，进一步包括当所述视线不包括所述障碍物时，响应于所述障碍物的所述第二路线的变化来产生警报。8.—种车辆的车载计算系统，所述车载计算系统包括: 车辆系统间通信模块，所述车辆系统间通信模块使所述车载计算系统通信地连接到所述车辆的一个或多个车辆系统； 处理器；以及 存储指令的存储装置，所述指令可由所述处理器执行以便: 计算所述车辆的第一路线； 计算障碍物的第二路线； 计算所述车辆的驾驶员的视线； 响应于所述视线不包括所述障碍物并且所述第一路线与所述第二路线在阈值持续时间内相交而产生警报；以及 基于所述障碍物的位置来在第二条件下抑制所述警报。9.如权利要求8所述的车载计算系统，进一步包括导航子系统，并且其中计算所述车辆的所述第一路线是基于从所述导航子系统接收的导航数据。10.如权利要求8所述的车载计算系统，进一步包括视线传感器，并且其中计算所述驾驶员的所述视线是基于从所述视线传感器接收的视线传感器数据计算出的头倾角、头转角和眼睛位置中的至少一者或多者，并且其中当在第二阈值持续时间内的第一阈值持续时间中所述驾驶员的所述视线不与所述障碍物的位置重合时，所述驾驶员的所述视线不指向所述障碍物。11.如权利要求8所述的车载计算系统，其中计算所述车辆的所述第一路线是基于从所述一个或多个车辆系统接收的一个或多个参数，所述一个或多个参数包括车辆速度、方向盘角度、转向灯状态和车辆加速度。12.如权利要求8所述的车载计算系统，进一步包括障碍物传感器，所述障碍物传感器被配置成测量所述障碍物的速度，并且其中计算所述障碍物的所述第二路线是基于所述障碍物的所述速度。13.如权利要求12所述的车载计算系统，其中所述障碍物传感器包括一个或多个相机，并且其中所述障碍物的所述速度是根据由所述一个或多个相机所获得的图像数据测量的。14.如权利要求12所述的车载计算系统，其中所述障碍物传感器包括激光雷达子系统，并且其中所述障碍物的所述速度是根据由所述激光雷达子系统所获得的光传感器数据测量的。15.如权利要求12所述的车载计算系统，其中计算所述障碍物的所述第二路线是基于从与所述障碍物相关的计算装置接收的GPS数据。16.如权利要求8所述的车载计算系统，其中所述警报包括可由所述驾驶员感知的视觉警报和听觉警报中的一者或多者，并且其中所述警报包括与所述障碍物的位置有关的标记。17.—种用于车辆的系统，所述系统包括: 传感器子系统，所述传感器子系统包括至少障碍物传感器和视线传感器，所述障碍物传感器被配置成检测移动障碍物和所述移动障碍物的速度，所述视线传感器被配置成检测所述车辆的驾驶员的视线； 用户界面，所述用户界面被配置成向所述驾驶员提供警报； 导航子系统，所述导航子系统被配置成评估所述车辆的路线； 非暂时性存储器； 处理器，所述处理器用存储于所述非暂时性存储器中的可执行指令来配置，所述可执行指令在被执行时导致所述处理器: 基于从所述障碍物传感器接收的所述移动障碍物的所述速度来计算所述移动障碍物的路线； 经由所述用户界面响应于所述驾驶员的所述视线不包括所述移动障碍物并且所述移动障碍物的所述路线与所述车辆的所述路线在阈值持续时间内相交而产生警报；以及 基于所述障碍物的位置来在第二条件下抑制产生所述警报。18.如权利要求17所述的系统，其中所述障碍物传感器包括至少一个相机，并且其中所述第二条件是基于所述障碍物相对于所述车辆的所述驾驶员的所述视线的所述位置。19.如权利要求17所述的系统，其中所述障碍物传感器包括光雷达检测器。20.如权利要求17所述的系统，其中所述视线传感器包括至少一个相机，所述至少一个相机被配置成测量头倾角、头转角和眼睛位置中的至少一者或多者。
【文档编号】G08G1/16GK105989749SQ201610157045
【公开日】2016年10月5日
【申请日】2016年3月18日
【发明人】H.莱恩
【申请人】哈曼国际工业有限公司