一种基于OBD的车道偏离预警方法、车载终端以及智能汽车与流程

本发明涉及汽车主动安全技术领域，特别是涉及一种基于OBD的车道偏离预警方法、一种基于OBD的车道偏离预警的车载终端，以及，一种智能汽车。

背景技术：

随着汽车产业的高速发展，家庭用车的不断普及，汽车后生活的巨大的市场潜力已经引起各方的广泛关注。经过多年的市场发展与普及，车载自动诊断系统OBD(On-Board Diagnostic)已被广泛应用于各型汽车。OBD是通过各种与排放有关的部件信息，联接到电控单元(ECU)，ECU具备检测和分析与排放相关故障的功能。当出现排放故障时，ECU记录故障信息和相关代码，并通过故障灯发出警告，告知驾驶员。

目前OBD多用于检测尾气及诊断与排放密切相关的汽车动力系统，功能相对简单。

技术实现要素：

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于OBD的车道偏离预警方法和相应的一种基于OBD的车道偏离预警的车载终端，以及，一种智能汽车。

依据本发明的一个方面，提供了一种基于OBD的车道偏离预警方法，所述方法包括：

车载终端预测第一预设时间段内车辆的行车路线；

识别当前行驶车道的车道线；

基于所述行车路线以及所述车道线，预测所述车辆是否可能发生车道偏离；

若所述车辆可能发生车道偏离，则通过车载诊断OBD接口发出报警信号。

可选地，所述方法还包括：

若在发出报警信号的第二预设时间段内，没有检测到驾驶员的修正操作，则自动修正所述车辆的行驶状态。

可选地，所述车载终端预测第一预设时间段内车辆的行车路线的步骤包括：

车载终端获取车辆当前的位置信息；

通过OBD接口获取所述车辆的车速和方向盘信号；

基于所述当前的位置信息、所述车速和方向盘信号预测第一预设时间段内车辆的行车路线。

可选地，所述识别当前行驶车道的车道线的步骤包括：

获取当前行驶车道的图像信号；

对所述图像信号进行预处理；

对预处理后的图像信号进行Canny边缘检测以及Hough变换，提取车道线。

可选地，所述基于所述行车路线以及所述车道线，预测所述车辆是否可能发生车道偏离的步骤包括：

通过OBD接口判断所述行车路线是否与所述车道线相交；

若是，则判定可能发生车道偏离；

若否，则判定不发生车道偏离。

可选地，所述基于所述行车路线以及所述车道线，预测所述车辆是否可能发生车道偏离的步骤包括：

通过OBD接口获取所述行车路线与所述车道线之间的垂直距离；

若所述垂直距离小于预设阈值，则判定可能发生车道偏离；

若所述垂直距离大于或等于预设阈值，则判定不发生车道偏离。

可选地，所述报警信号包括如下信号的至少一种：方向盘震动、声音信号、提示灯闪/亮信号。

可选地，所述若在发出报警信号的第二预设时间段内，没有检测到驾驶员的修正操作，则自动修正所述车辆的行驶状态的步骤包括：

若在发出报警信号的第二预设时间段内，没有检测到驾驶员的修正操作，则自动修整方向盘，使车辆自动回正线路。

根据本发明的另一方面，提供了一种基于OBD的车道偏离预警的车载终端，所述车载终端包括：

行车路线预测模块，适于预测第一预设时间段内车辆的行车路线；

车道线识别模块，适于识别当前行驶车道的车道线；

车道偏离判断模块，适于基于所述行车路线以及所述车道线，预测所述车辆是否可能发生车道偏离；

报警模块，适于在所述车辆可能发生车道偏离时，通过车载诊断OBD接口发出报警信号。

可选地，所述车载终端还包括：

修正模块，适于在发出报警信号的第二预设时间段内，没有检测到驾驶员的修正操作时，自动修正所述车辆的行驶状态。

可选地，所述行车路线预测模块还适于：

车载终端获取车辆当前的位置信息；

通过OBD接口获取所述车辆的车速和方向盘信号；

基于所述当前的位置信息、所述车速和方向盘信号预测第一预设时间段内车辆的行车路线。

可选地，所述车道线识别模块还适于：

获取当前行驶车道的图像信号；

对所述图像信号进行预处理；

对预处理后的图像信号进行Canny边缘检测以及Hough变换，提取车道线。

可选地，所述车道偏离判断模块还适于：

通过OBD接口判断所述行车路线是否与所述车道线相交；

若是，则判定可能发生车道偏离；

若否，则判定不发生车道偏离。

可选地，所述车道偏离判断模块还适于：

通过OBD接口获取所述行车路线与所述车道线之间的垂直距离；

若所述垂直距离小于预设阈值，则判定可能发生车道偏离；

若所述垂直距离大于或等于预设阈值，则判定不发生车道偏离。

可选地，所述报警信号包括如下信号的至少一种：方向盘震动、声音信号、提示灯闪/亮信号。

可选地，所述修正模块还适于：

若在发出报警信号的第二预设时间段内，没有检测到驾驶员的修正操作，则自动修整方向盘，使车辆自动回正线路。

根据本发明的另一方面，提供了一种智能汽车，包括上述的车载终端。

根据本发明的一种基于OBD的车道偏离预警方法、车载终端以及智能汽车，可以基于OBD接口预测的第一预设时间段内车辆的行车路线以及识别出的车道线，主动预测车辆是否可能发生车道偏离，并在预测车辆可能发生车道偏离时，通过OBD接口向驾驶员发出报警信号，将车载诊断OBD接口应用在车道偏离预警上，丰富了OBD的功能，并能有效地保证驾驶员驾驶的安全性，降低事故的发生。

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它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了根据本发明一个实施例的一种基于OBD的车道偏离预警方法实施例一的步骤流程图；

图2示出了根据本发明一个实施例的一种基于OBD的车道偏离预警方法实施例二的步骤流程图；以及

图3示出了根据本发明一个实施例的一种基于OBD的车道偏离预警的车载终端实施例的结构框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

参照图1，示出了根据本发明一个实施例的一种基于OBD的车道偏离预警方法实施例一的步骤流程图，可以应用于具有车载终端的智能汽车中。在一种优选实施方式中，该车载终端可以安装有车载单元(On board Unit，简称OBU)，其中，在ETC(Electronic Toll Collection，电子不停车收费系统)中，OBU放在车上，采用DSRC(Dedicated Short Range Communication，专用短程通信技术)，与路边架设路测单元(Road Side Unit，简称RSU)相互之间通过微波进行通讯。

优选地，该车载终端还可以安装有OBD(On-Board Diagnostic，车载诊断系统)，OBD监测智能汽车中的多个系统和部件，包括发动机、催化转化器、颗粒捕集器、氧传感器、排放控制系统、燃油系统、EGR(废气再循环系统)等。OBD是通过各种与排放有关的部件信息，联接到电控单元(ECU)，ECU具备检测和分析与排放相关故障的功能。当出现排放故障时，ECU记录故障信息和相关代码，并通过故障灯发出警告，告知驾驶员。ECU通过标准数据接口，保证对故障信息的访问和处理。

进一步的，OBD接口作为车载监控系统的通讯接口，除了读取故障码外，还可以提供车辆的各种工况数据，例如车辆仪表显示的数据、各项油耗记录、电池电压、空燃比、节气门开度、爆震数量等。

本发明实施例具体可以包括如下步骤：

步骤101，车载终端预测第一预设时间段内车辆的行车路线；

应用于本发明实施例，车载终端能够预设预设时间段内车辆的行车路线。

在本发明实施例的一种优选实施例中，步骤101可以包括如下子步骤：

子步骤S11，车载终端获取车辆当前的位置信息；

在具体实现中，车载终端可以采用定位系统，例如，GPS(Global Positioning System，全球定位系统)，GNSS(Global Navigation Satellite System，全球卫星导航系统)，BDS(BeiDou Navigation Satellite System，中国北斗卫星导航系统)、GLONASS(格洛纳斯卫星导航系统)等获取实时的位置信息。

作为本发明实施例的一种示例，该位置信息可以包括但不限于以下至少之一：当前位置的经纬度、当前位置附近的重要建筑物、车载终端位置变化的移动方向，等等。

子步骤S12，通过车载诊断OBD接口获取所述车辆的车速和方向盘信号；

在具体实现中，可以通过CAN(Controller Area Network，控制器局域网络)总线从车辆OBD接口获取车辆的车速和方向盘信号。

其中，方向盘信号可以包括方向盘转动的角度，方向盘转动的角度与车辆的偏转角度相对应。

在实际中，可以设定一频率参数，使得车载终端按照该频率参数，每隔一定频率向OBD获取车辆的车速和方向盘信号。

子步骤S13，基于所述当前的位置信息、所述车速和方向盘信号预测第一预设时间段内车辆的行车路线。

在一种实施方式中，可以采用如下方式预测第一预设时间段内车辆的行车路线：车辆的位置信息随着车辆的行驶而发生变化，根据车辆的车速、行车方向和行车时间，可以计算出车辆在每个时间点的位置，将第一预设时间段内的所有时间点的位置连接起来，可以得到第一预设时间段内的车辆的行车路线。

在另一种实施方式中，还可以采用采用如下方式预测第一预设时间段内车辆的行车路线：基于所述位置信息、车速和方向盘信号计算车辆行驶第一预定时间后到达的位置，以直线连线该位置与车辆的当前位置得到车辆行驶第一预定时间对应的预测路段。

在另一种实施方式中，还可以采用采用如下方式预测第一预设时间段内车辆的行车路线：

(1)计算最大侧向加速度。根据当前时刻的车辆速度v，结合人类驾驶员驾驶行为模型及车辆运动学、动力学模型，获得车辆在当前时刻的车辆速度v下允许的最大侧向加速度acritical；

对人类驾驶员的驾驶行为进行分析，事实上衡量驾驶员驾驶行为的安全性、舒适性等指标，都可以合理地归结到车辆运动的加速度空间中。对于以不同速度V运动的车辆来说，安全、舒适的驾驶行为都存在相对应的合理侧向加速度aV。因此，首先建立离散的速度-侧向加速度查找表(V-aV)。对于当前时刻的车辆速度v，在查找表内找到包含v的最小区间[V1，V2]及其相对应的侧向加速度值a1、a2。基于插值的原理，计算得到对应于当前时刻的车辆速度v的最大侧向加速度acritica，公式如下：

(2)计算最小转弯半径。依据(1)中得到的当前时刻的车辆速度v与求解得到的acritical，根据车辆运动学模型可以计算得到当前车速下允许的最小转弯半径Rcritical＝v2/acritical，即为对应当前时刻的车辆速度v的最小转弯半径的圆弧轨迹。

(3)预测车辆行驶轨迹。依据(2)中确定的最小转弯半径，可得到对应当前时刻的车辆速度v下车辆可能行驶轨迹的范畴，即为左右最小转弯半径[-Rcritical，Rcritical]所包含的区域。

需要说明的是，上述预测第一预设时间段内车辆的行车路线的三种方式仅仅是本发明实施例的一种示例，本领域技术人员采用其他方式来预测第一预设时间段内车辆的行车路线均是可以的，本发明实施例对此不作限制。

步骤102，识别当前行驶车道的车道线；

车道线是分隔不同行驶车道的实线或虚线，在具体实现中，车道线具有具有以下固有特征：车道线主要颜色是白色或黄色；虽然由于透视变换的影响，车道线在图像中的宽度不一样，但车道线在图像中还是有一定宽度的；车道线灰度值大于路面的灰度值；车道线由连续的或间断的车道标识组成，在一定程度上可以假定车道线是连续的；车道线可以近似由直线描述：一般情况下，公路弯道曲率较小，在车辆前方某范围内可以将车道线作为直线来对待。

在本发明实施例的一种优选实施例中，步骤102可以包括如下子步骤：

子步骤S21，获取当前行驶车道的图像信号；

在具体实现中，可以采用智能汽车中的摄像头来采集当前行驶车道的图像信号。此前，首先需要完成摄像头的标定，摄像头标定的目的主要是为了求的摄像头的内外参数，用这些参数来计算车体到左右车道线的距离、车体和前方车辆之间的距离以及计算车辆的真实高度和宽度等。

标定摄像头以后，可以选取一定的区域作为车道线检测区域，摄取该区域以获得图像信号。

子步骤S22，对所述图像信号进行预处理；

图像信号的预处理主要是对摄像头实时采集的图像信号进行前期处理，主要包括去除图像的各种噪声，并根据摄像机的位置调节算法中的一些参数以提取图像的感兴趣区域(ROI)，以及进行边缘检测等，目的是为了加强图像的有用信息，抑制干扰。

在一种实施方式中，上述预处理至少可以包括：括对图像进行ROI处理、灰化处理、平滑滤波处理、对比度增强处理、直方图分析区域及基于先验知识的动态阈值二值化处理。

ROI处理是基于CCD(Charge-coupled Device，电荷耦合元件)和CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor，互补金属氧化物半导体)成像原理将图像信号分为感兴趣区域和非感兴趣区域从而建模。首先，摄像头获得基于CCD或CMOS的图像，获取图像后，对图像进行分割处理。对图像进行ROI处理，旨在近似地取一个分界点Ym作为近视觉区和远视觉区的分界点。其中，近视觉区即为感兴趣区域，远视觉区为非感兴趣区域。在近视觉区域中，车道近似看做直线。

接着，进行灰化处理，灰化处理以LAB模式为中介，将摄像头获取的RGB图片转换为LAB模式，进而生成相应的等值RGB灰阶。也就是说，将RGB图片转换为LAB模式，然后在LAB模式中去色，然后再返回RGB图片并生成一个等值的RGB灰阶，最后再根据该灰阶向灰度空间转换，并生成相应的灰度K。灰度K的取值在0～255。

经过灰化后得到的图像存在许多噪点，采用中值滤波法进行处理。把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域(3*3)中各点值的中值代替，让周围的像素值接近真实值，从而消除孤立的噪声点。利用从左到右、从上到下结构的滑动模板，将显示屏内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升(或下降)的数据序列。平滑滤波处理采用中值滤波的方式可非线性平滑地去除灰化后存在的噪声点，并同时保护目标边界使之不模糊。

然后进行对比度增强处理，由于中值滤波后所得灰度图像的饱满度较低，采用增强对比度的方式使图像的饱满度得到提高，有助于系统较清晰的分辨车道线的位置。

之后，采用直方图分析区域，直方图分析将图像分为m级，灰度值为i的像素有n个，将各个级别的像素出现的概率用直方图的形式体现出来并分析。

当然，上述对图像信号进行预处理的方式仅仅是本发明实施例的示例性说明，本领域技术人员进行其他的图像预处理也是可以的，本发明实施例对此不作限制。

子步骤S23，对预处理后的图像信号进行Canny边缘检测以及Hough变换，提取车道线。

对图像信号进行预处理后，可以基于Canny边缘检测以及Hough变换算法来提取车道线。

Canny边缘检测算法实质上是用一个准高斯函数做平滑运算，然后以带方向的一阶微分算子定位导数最大值，继而根据Canny算子三个判定原则判断该点是否为边缘点。

具体地说，根据Canny的定义，中心边缘点为算子与图像的卷积在边缘梯度方向上的区域中的最大值，这样，就可以在每一点的梯度方向上判断此点强度是否为其邻域的最大值，来确定该点是否为边缘点，当一个象素满足以下三个条件时，则被认为是图像的边缘点：1)该点的边缘强度大于沿该点梯度方向的两个相邻象素点的边缘强度；2)与该点梯度方向上相邻两点的方向差小于45度；3)以该点为中心的3×3邻域中的边缘强度极大值小于某个阈值。通过Canny算子边缘检测从而得到车道边缘图像。

在车道线直线提取算法中，Hough变换是最常用的方法之一，其优点在于抗噪性能好，算法稳定。Hough变换是一种使用表决原理的参数估计技术。其原理是利用图像空间和Hough参数空间的点-线对偶性，把图像空间中的检测问题转换到参数空间。通过在参数空间里进行简单的累加统计，然后在Hough参数空间寻找累加器峰值的方法检测直线。Hough变换的实质是将图像空间内具有一定关系的像元进行聚类，寻找能把这些像元用某一解析形式联系起来的参数空间累积对应点。

图像空间中的像素点可以通过投影的方式用参数空间中的直线来表示。在提取车道线的过程中，可以首先确定一个极坐标系，即初始化一个二维数组缓冲区用于存放参数平面ρ，θ的值，先将数组中所有数据置为0。然后对道路图像每一个像素点进行Hough变换，遍历所有点的θ角(遍历的区域可根据需要进行选择)，即极角，计算出所有的ρ值，即极径。在对应相同ρ，θ的点的参数数组中加1。最后，找到参数平面上参数数组较大点的位置，较大点的选取可以根据变换需要设定不同的阈值来选取，这个位置就是对应道路图像上直线的参数。在得到的参数中可能存在多条车道线导致车道线过宽或者多边形等情况，因此可以采取了车道拟合的方式关于宽直线、多边界来进行车道拟合。Hough变换对所有的点进行累加后，累加点个数阈值不好确定。如果阈值过大，当车道线有虚线时，车道线的间断部分影响了直线的累加值，此时车道线可能被漏检。如果阈值过小，当前车道线之外的其他行道线，以及道路边界等也会被认为是车道线，需要采取一定的策略进行车道线的提取。

车道线经过canny边缘检测，可以获取到很多边缘点，将这些边缘点进行Hough变换转换成Hough空间中的一条曲线。以Hough空间的坐标参数Theta和Rho的不同值为标志建立一个累加器数组。当曲线经过相应的坐标值时，该坐标值对应得累加器值加1。这样对所有边缘点进行Hough变换后，当Hough空间坐标对应的累加器的值大于设定的参数时，则认为该坐标值的Theta和Rho值对应一条车道线。

步骤103，基于所述行车路线以及所述车道线，预测所述车辆是否可能发生车道偏离；

提取车道线以后，可以通过OBD接口来预测车辆是否有可能发生车道偏离。

在本发明实施例的一种优选实施例中，步骤103具体可以为：通过OBD接口判断所述行车路线是否与所述车道线相交；若是，则判定可能发生车道偏离；若否，则判定不发生车道偏离。

具体来说，如果车辆在第一预设时间段内的行车路线与识别出的车道线有交集，说明如果按照该预测的行车路线行驶，可能发生车道偏离，否则，若两者之间没有交集，说明如果按照该预测的行车路线行驶，不会发生车道偏离。

在本发明实施例的一种优选实施例中，步骤103具体可以为：通过OBD接口获取所述行车路线与所述车道线之间的垂直距离；若所述垂直距离小于预设阈值，则判定可能发生车道偏离；若所述垂直距离大于或等于预设阈值，则判定不发生车道偏离。

具体来说，可以通过OBD接口检测汽车和其所行驶车道线的距离，若该距离小于一个阈值，则说明可能会发生车道偏离，若该距离大于该阈值，则说明不会发生车道偏离。

步骤104，若所述车辆可能发生车道偏离，则通过车载诊断OBD接口发出报警信号。

当OBD接口检测到车辆可能发生车道偏离时，可以通过OBD接口按照一定频率向驾驶员发出报警信号，以警示驾驶员可能会发生车道偏离的情况，提醒驾驶员采用适当措施，保证驾驶行为的安全性。

作为本发明实施例的一种优选示例，报警信号可以包括如下信号的至少一种：方向盘震动、声音信号、提示灯闪/亮信号。

在本发明实施例中，能够基于OBD接口预测的第一预设时间段内车辆的行车路线以及识别出的车道线，主动预测车辆是否可能发生车道偏离，并在预测车辆可能发生车道偏离时，通过OBD接口向驾驶员发出报警信号，将车载诊断OBD接口应用在车道偏离预警上，丰富了OBD的功能，并能有效地保证驾驶员驾驶的安全性，降低事故的发生。

参照图2，示出了根据本发明一个实施例的一种基于OBD的车道偏离预警方法实施例二的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤201，车载终端预测第一预设时间段内车辆的行车路线；

在本发明实施例的一种优选实施例中，步骤201可以包括如下子步骤：

子步骤S31，车载终端获取车辆当前的位置信息；

子步骤S32，通过OBD接口获取所述车辆的车速和方向盘信号；

子步骤S33，基于所述当前的位置信息、所述车速和方向盘信号预测第一预设时间段内车辆的行车路线。

步骤202，识别当前行驶车道的车道线；

在本发明实施例的一种优选实施例中，步骤202可以包括如下子步骤：

子步骤S41，获取当前行驶车道的图像信号；

子步骤S42，对所述图像信号进行预处理；

子步骤S43，对预处理后的图像信号进行Canny边缘检测以及Hough变换，提取车道线。

步骤203，基于所述行车路线以及所述车道线，预测所述车辆是否可能发生车道偏离；

在本发明实施例的一种优选实施例中，步骤203具体可以为：通过OBD接口判断所述行车路线是否与所述车道线相交；若是，则判定可能发生车道偏离；若否，则判定不发生车道偏离。

在本发明实施例的另一种优选实施例中，步骤203具体可以为：通过OBD接口获取所述行车路线与所述车道线之间相隔的距离；若所述距离小于预设阈值，则判定可能发生车道偏离；若所述距离大于或等于预设阈值，则判定不发生车道偏离。

步骤204，若所述车辆可能发生车道偏离，则通过OBD接口发出报警信号；

作为本发明实施例的一种优选示例，报警信号可以包括如下信号的至少一种：方向盘震动、声音信号、提示灯闪/亮信号。

步骤205，若在发出报警信号的第二预设时间段内，没有检测到驾驶员的修正操作，则自动修正所述车辆的行驶状态。

应用于本发明实施例，若在发出报警信号的第二预设时间段内，车载终端没有检测到驾驶员执行的修正操作，则可以通过OBD接口自动修正车辆的行驶状态，以避免车道偏离的事故发生。

在本发明实施例的一种优选实施例中，车载终端通过OBD接口自动修正车辆的形式状态，至少可以包括如下修正操作：自动修整方向盘，使车辆自动回正线路。

在具体实现中，OBD接口可以采用如下方式修正车辆的形式状态：

例如，向智能汽车的电动助力转向系统发出自动修整方向盘的动作指令，使车辆自动回正线路。

又如，向电子刹车辅助系统发出修正路线的动作指令，使得电子刹车辅助系统轻微对行驶路线进行修正，协助车辆回归到行车线内，确保车辆安全。

又如，OBD首先判断车辆的行驶速度，若车辆处于低速行驶，则向车体控制器发出第一修正指令，车体控制器接收到第一修正指令后，控制舵机，调整方向盘，纠正发生的偏离，直到车体回到道路中央，停止车体控制器控制舵机；若车辆处于中高速行驶，则向车体控制器发出第二修正指令，车体控制器控制舵机和刹车踏板，适当减速，并调整方向盘，纠正发生的偏离，直到车体回到道路中央，停止车体控制器，至此完成车道偏离的纠正。

在本发明实施例中，若OBD预测到车辆可能发生车道偏离，除了可以进行报警信号预警以外，还可以采用主动干预的方式，主动对车辆的行驶状态进行纠正，使车辆自动回正线路，对车辆进行安全辅助驾驶，有效地保证驾驶员驾驶的安全性，降低事故的发生。

对于图2的方法实施例而言，由于其与图1的方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见图1的方法实施例的部分说明即可。

对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

参照图3，示出了根据本发明一个实施例的一种基于OBD的车道偏离预警的车载终端实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：

行车路线预测模块301，适于预测第一预设时间段内车辆的行车路线；

车道线识别模块302，适于识别当前行驶车道的车道线；

车道偏离判断模块303，适于基于所述行车路线以及所述车道线，预测所述车辆是否可能发生车道偏离；

报警模块304，适于在所述车辆可能发生车道偏离时，通过车载诊断OBD接口发出报警信号。

在本发明实施例的一种优选实施例中，所述车载终端还可以包括：

修正模块，适于在发出报警信号的第二预设时间段内，没有检测到驾驶员的修正操作时，自动修正所述车辆的行驶状态。

在本发明实施例的一种优选实施例中，所述行车路线预测模块301还可以适于：

车载终端获取车辆当前的位置信息；

通过OBD接口获取所述车辆的车速和方向盘信号；

基于所述当前的位置信息、所述车速和方向盘信号预测第一预设时间段内车辆的行车路线。

在本发明实施例的一种优选实施例中，所述车道线识别模块302还适于：

获取当前行驶车道的图像信号；

对所述图像信号进行预处理；

对预处理后的图像信号进行Canny边缘检测以及Hough变换，提取车道线。

在本发明实施例的一种优选实施例中，所述车道偏离判断模块303还适于：

通过OBD接口判断所述行车路线是否与所述车道线相交；

若是，则判定可能发生车道偏离；

若否，则判定不发生车道偏离。

在本发明实施例的一种优选实施例中，所述车道偏离判断模块303还适于：

通过OBD接口获取所述行车路线与所述车道线之间的垂直距离；

若所述垂直距离小于预设阈值，则判定可能发生车道偏离；

若所述垂直距离大于或等于预设阈值，则判定不发生车道偏离。

在本发明实施例的一种优选实施例中，所述报警信号包括如下信号的至少一种：方向盘震动、声音信号、提示灯闪/亮信号。

在本发明实施例的一种优选实施例中，所述修正模块还适于：

若在发出报警信号的第二预设时间段内，没有检测到驾驶员的修正操作，则自动修整方向盘，使车辆自动回正线路。

对于车载终端实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本发明实施例还公开了一种智能汽车，包括图3所述的车载终端。

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的基于OBD的车道偏离预警设备中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

本发明公开了A1、一种基于OBD的车道偏离预警方法，所述方法包括：

车载终端预测第一预设时间段内车辆的行车路线；

识别当前行驶车道的车道线；

基于所述行车路线以及所述车道线，预测所述车辆是否可能发生车道偏离；

若所述车辆可能发生车道偏离，则通过车载诊断OBD接口发出报警信号。

A2、如A1所述的方法，还包括：

若在发出报警信号的第二预设时间段内，没有检测到驾驶员的修正操作，则自动修正所述车辆的行驶状态。

A3、如A1或A2所述的方法，所述车载终端预测第一预设时间段内车辆的行车路线的步骤包括：

车载终端获取车辆当前的位置信息；

通过OBD接口获取所述车辆的车速和方向盘信号；

基于所述当前的位置信息、所述车速和方向盘信号预测第一预设时间段内车辆的行车路线。

A4、如A1或A2所述的方法，所述识别当前行驶车道的车道线的步骤包括：

获取当前行驶车道的图像信号；

对所述图像信号进行预处理；

对预处理后的图像信号进行Canny边缘检测以及Hough变换，提取车道线。

A5、如A1所述的方法，所述基于所述行车路线以及所述车道线，预测所述车辆是否可能发生车道偏离的步骤包括：

通过OBD接口判断所述行车路线是否与所述车道线相交；

若是，则判定可能发生车道偏离；

若否，则判定不发生车道偏离。

A6、如A1所述的方法，所述基于所述行车路线以及所述车道线，预测所述车辆是否可能发生车道偏离的步骤包括：

通过OBD接口获取所述行车路线与所述车道线之间的垂直距离；

若所述垂直距离小于预设阈值，则判定可能发生车道偏离；

若所述垂直距离大于或等于预设阈值，则判定不发生车道偏离。

A7、如A1或A2所述的方法，所述报警信号包括如下信号的至少一种：方向盘震动、声音信号、提示灯闪/亮信号。

A8、如A2所述的方法，所述若在发出报警信号的第二预设时间段内，没有检测到驾驶员的修正操作，则自动修正所述车辆的行驶状态的步骤包括：

若在发出报警信号的第二预设时间段内，没有检测到驾驶员的修正操作，则自动修整方向盘，使车辆自动回正线路。

本发明还公开了B9、一种基于OBD的车道偏离预警的车载终端，所述车载终端包括：

行车路线预测模块，适于预测第一预设时间段内车辆的行车路线；

车道线识别模块，适于识别当前行驶车道的车道线；

车道偏离判断模块，适于基于所述行车路线以及所述车道线，预测所述车辆是否可能发生车道偏离；

报警模块，适于在所述车辆可能发生车道偏离时，通过车载诊断OBD接口发出报警信号。

B10、如B9所述的车载终端，还包括：

修正模块，适于在发出报警信号的第二预设时间段内，没有检测到驾驶员的修正操作时，自动修正所述车辆的行驶状态。

B11、如B9或B10所述的车载终端，所述行车路线预测模块还适于：

车载终端获取车辆当前的位置信息；

通过OBD接口获取所述车辆的车速和方向盘信号；

基于所述当前的位置信息、所述车速和方向盘信号预测第一预设时间段内车辆的行车路线。

B12、如B9或B10所述的车载终端，所述车道线识别模块还适于：

获取当前行驶车道的图像信号；

对所述图像信号进行预处理；

对预处理后的图像信号进行Canny边缘检测以及Hough变换，提取车道线。

B13、如B9所述的车载终端，所述车道偏离判断模块还适于：

通过OBD接口判断所述行车路线是否与所述车道线相交；

若是，则判定可能发生车道偏离；

若否，则判定不发生车道偏离。

B14、如B9所述的车载终端，所述车道偏离判断模块还适于：

通过OBD接口获取所述行车路线与所述车道线之间的垂直距离；

若所述垂直距离小于预设阈值，则判定可能发生车道偏离；

若所述垂直距离大于或等于预设阈值，则判定不发生车道偏离。

B15、如B9或B10所述的车载终端，所述报警信号包括如下信号的至少一种：方向盘震动、声音信号、提示灯闪/亮信号。

B16、如B10所述的车载终端，所述修正模块还适于：

若在发出报警信号的第二预设时间段内，没有检测到驾驶员的修正操作，则自动修整方向盘，使车辆自动回正线路。

本发明还公开了C17、一种智能汽车，包括B9-B16任一项所述的车载终端。