基于移动互联网的夜间驾驶行人提示辅助系统及方法与流程

本发明涉及智能网联驾驶辅助领域，尤其涉及一种基于移动互联网的夜间驾驶行人提示辅助系统及方法。

背景技术：

夜间行车时，当前方出现行人时，由于道路照明条件差，车辆照明范围有限，驾驶员很可能未及时发现前方行人，尤其在以下工况：

(1)经过坡度较大上坡路段时，坡顶后方出现行人，未在驾驶员视野内，当行驶至坡顶时，行人对于驾驶员属于突然出现；

(2)行人从非人行道位置或无信号灯人行道横穿马路；

(3)经过道路曲率较大路段时，弯道后方出现行人，未在驾驶员视野内，当行驶过弯时，行人对于驾驶员属于突然出现；

(4)无路灯道路，尤其是两边有停车的狭窄道路，行人沿道路行走或横穿道路。

驾驶员未发现或未及时发现前方行人，极易因减速不及时导致人车刮碰事故。

虽然当前汽车均装备有远近光灯，但是其光照距离有限，出现光照距离小于人车可避撞距离的情况。行车过程中驾驶员也可能出现不开灯或只开近光灯的情况，而且即使行人在光照下，驾驶员也可能因注意力不集中等因素忽视前方行人。

随着智能车技术的快速发展，已经存在多种面向避撞的先进驾驶员辅助系统。针对夜间行车的驾驶辅助系统，大多采用红外成像技术，通过车载显示器将前方道路环境情况提供给驾驶员。碰撞预警及主动避撞系统通过摄像头或车载雷达识别前方障碍物，并向驾驶提供碰撞预警和主动制动辅助。

例如华南理工学报中庄家俊等发表的文章《面向辅助驾驶的夜间行人检测方法》中，采用单目远红外摄像头采集视频数据，并基于概率模板匹配建立夜间行人检测算法，实现了郊外场景检测率高于90％，虚警率低于10％，市区场景检测率约75％，虚警率约22％。

例如华南理工大学梁文远硕士毕业论文《基于红外热成像的夜间辅助驾驶系统》中，采用红外探测器基于红外热成像采集前方环境信息，经过图像分割、模板匹配、机器处理等图像处理步骤后，并实现行人检测，并通过显示器向驾驶员提供可反映行人和路面情况的红外热图。

例如专利号2012102572152的《一种车辆夜间驾驶辅助系统》中，利用辅助近红外光源提高道路的红外照明条件，并通过多个近红外照明和成像波长的自动切换实现近红外清晰成像。

目前大多数相关系统由于成本较高，仅装备于高端车型上。采用显示器向驾驶员提供信息反而容易分散驾驶员注意力。大多采用的车载摄像头、雷达、红外成像设备感知范围有限，且图像处理计算过程复杂，实时性较差，存在较高误识别可能。行人若在上述驾驶辅助系统感知范围以外，或者行人被其他物体遮挡(路边车辆等)，则驾驶辅助系统无法有效为驾驶员提供辅助。

目前，通信技术和基于此的车联网技术快速发展，移动通信已经普及，人车间通过移动互联网可实现信息高效实时大范围交互，结合定位技术，可突破夜间光照和道路遮挡限制，实现对行人运动状态的精确感知。

综上，本发明针对夜间行车，基于移动互联网，提供一种行人提示辅助系统及方法，弥补现存相关驾驶辅助系统的固有缺陷。

技术实现要素：

本发明目的是提供一种基于移动互联网的夜间驾驶行人提示辅助系统及方法用于避免夜间行车时驾驶员因感知不明导致的与前方行人刮碰事故，同时也解决了车辆光照范围有限，当前夜间行车驾驶辅助系统存在成本高和传感器感知能力有限等问题。

本发明解决技术问题采用如下技术方案：

一种基于移动互联网的夜间驾驶行人提示辅助系统，包括行人携带子系统和车载子系统；所述行人携带子系统由行人携带；所述车载子系统设置在车辆上；所述车载子系统和行人携带子系统均接入移动互联网。

进一步，所述行人携带子系统包括通信模块、定位模块和嵌入式软件；所述定位模块用于实时获取行人携带子系统的信息；所述嵌入式软件用于控制通信模块向外部发送信息；所述通信模块用于向外部发送信息，所述信息包括行人携带子系统id和定位模块实时获取的信息。

进一步，所述定位模块获取的行人携带子系统的信息包括经纬度、海拔高度、行人移动速度和移动方向的信息。

进一步，所述车载子系统包括主控制器、通信单元、定位单元、高精地图数据库、灯光控制单元、预警单元和主动制动执行单元；

所述通信单元用于实时接收行人携带子系统的通信模块发送的信息；所述定位单元用于实时获取车辆信息；所述高精地图数据库用于提供道路位置和形状信息；所述灯光控制单元、预警单元和主动制动执行单元用于接收主控制器指令，执行提示和辅助形式；所述主控制器用于实现车辆和行人与道路的相对位置匹配，判断车辆与行人间是否存在碰撞风险，并在不同的车辆与行人相对距离下，向灯光控制单元、预警单元和主动制动执行单元发送不同指令。

进一步，定位单元实时获取的车辆信息包括经纬度、海拔高度、车速和航向信息。

本发明解决技术问题采用如下技术方案：

一种基于移动互联网的夜间驾驶行人提示方法，其包括以下步骤：

s10：在通讯范围内，车载子系统获取行人携带子系统的信息和车辆信息；

s20：主控制器调用高精地图数据库信息，将车辆和行人的位置与地图进行匹配；

s30：筛选目标行人，如果筛选结果为存在目标行人，则进入s40；否则回到s10；

s40：全面采集并解析用于后续步骤的目标行人和车辆状态信息；

s50：判断目标行人行走状态；

s60：确定车辆和目标行人实时相对于道路的位置；

s70：计算在不提供辅助的情况下车辆到达目标行人位置的用时tn，判断是否存在碰撞；

s80：当存在碰撞时，计算车辆停车避撞所需的制动减速度；

s90：确定提示和辅助形式；

s100：判断车辆是否经过当前目标行人；若车辆经过当前目标行人，循环至s10步骤，否则系统进入s40步骤。

进一步，s10步骤中，所述行人携带子系统信息包括行人携带子系统id、经纬度、海拔高度、移动速度和移动方向信息；所述车辆信息包括经纬度、海拔高度、车速和航向信息。

进一步，s30步骤中，筛选目标行人的筛选半径满足：

rraw＝max(vctc,ds)

其中，rraw为筛选半径，vc为车辆当前速度，tc为预碰撞时间，ds人车预碰撞安全距离。

进一步，s30步骤中，当行人位于车辆前方时，满足：

|θc-θcpi|≤90°

其中，θc为车辆航向角，θcpi为车辆至行人的矢量角度。

进一步，s40步骤中，所述目标行人信息包括高斯坐标、移动方向和移动速度；所述车辆状态信息包括车辆高斯坐标、车速、纵向加速度、制动压力、航向角和远近光灯状态信号。

进一步，s50步骤中，当60°≤θpt-θr≤120°时，目标行人从右向左横穿道路；当-120°≤θpt-θr≤-60°时，目标行人从左向右横穿道路；当-60°≤θpt-θr≤60°时，目标行人沿道路背向车行走；当120°≤θpt-θr或θpt-θr≤-120°时，目标行人沿道路迎向车行走；其中θr为道路方向角，θpt为目标行人移动方向。

进一步，s60步骤中，当目标行人和车辆相对于道路中心线偏左时，目标行人和车辆相对于道路中心的偏移量δdcr和δdptr为正值；当目标行人和车辆相对于道路中心线偏右时，目标行人和车辆相对于道路中心的偏移量δdcr和δdptr为负值。

进一步，s70步骤中，车辆行驶加速度满足：

ach＝max(ac,0)

其中，ac为车辆纵向加速度。

进一步，s70步骤中，若目标行人横穿道路，则车辆到达目标行人位置用时tn满足：

若目标行人沿道路背向车行走，则车辆到达目标行人位置用时tn满足：

若目标行人沿道路迎向车行走，则车辆到达目标行人位置用时tn满足：

其中，vc为车速，ac为车辆纵向加速度，dcpt为车辆与目标行人间距离，ach为车辆行驶加速度，vpt为当前移动速度。

进一步，s70步骤中，车辆到达目标行人位置时，若目标行人与车辆发生碰撞，目标行人相对于道路中心偏移量在[δdcr-0.5wc,δdcr+0.5wc]范围内；

其中wc为车辆宽度，δdcr为车辆相对于道路中心的偏移量，δdptr为目标行人相对于道路中心的偏移量。

进一步，s80步骤中，若目标行人沿道路背向车辆行走，则期望制动减速度为：

若目标行人沿道路迎向自行行走，则期望制动减速度为：

若目标行人横穿道路，则期望制动减速度为：

其中，dsafe为系统期望车辆与行人纵向相距安全距离。

进一步，s90步骤中，提示和辅助形式包括声音预警、灯光提示、主动制动辅助。

进一步，所述声音预警满足：确认存在目标行人时，声音预警单元播放语音提示；经s70步骤判断，若车辆与目标行人存在碰撞可能，则根据s80步骤计算得到的避撞所需制动减速度进行不同频率的声音报警，随着制动减速度增加，报警频率越高。

进一步，所述灯光提示满足：当车辆与目标行人距离dcpt≤dfl时，主控制器向灯光控制单元发送指令，进行3次远近光灯切换；当dnl≤dcpt≤dfl时，主控制器向灯光控制单元发送指令，打开远关灯；当0≤dcpt≤dnl时，系统切换为近光灯；其中，dfl为车辆远光灯照射距离，dnl为近光灯照射距离。

进一步，s100步骤中，当自车经过当前目标行人，满足

|θcpt-θc|＞90°

其中，θcpt为车辆指向行人位置的向量与大地坐标系x轴的夹角，θc为车辆航向角。

本发明具有如下有益效果：本发明的基于移动互联网的夜间驾驶行人提示辅助系统区别于传统的基于车载传感器的夜间驾驶辅助系统，引入移动互联网，大大摆脱了环境条件限制，可应对夜间驾驶过程中各种前方突现行人的情况，向驾驶员提供多种形式协同的有效提示和辅助，可有效避免夜间驾驶因驾驶员感知不明导致的人车碰撞事故。

附图说明

图1为本发明的基于移动互联网的夜间驾驶行人提示辅助系统的结构示意图；

图2为本发明的基于移动互联网的夜间驾驶行人提示辅助系统的流程图；

图3为本发明的基于移动互联网的夜间驾驶行人提示辅助系统的筛选目标行人的过程示意图；

图4为本发明的基于移动互联网的夜间驾驶行人提示辅助系统采用的车辆航向角、行人移动方向和道路方向角定义示意图；

图5为本发明的基于移动互联网的夜间驾驶行人提示辅助系统认为可能发生碰撞的情况示意图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明的技术方案作进一步阐述。

实施例1

本实施例提供了一种基于移动互联网的夜间驾驶行人提示辅助系统用于摆脱环境条件限制，向驾驶员提供多种形式协同的有效提示和辅助，可有效避免夜间驾驶因驾驶员感知不明导致的人车碰撞事故。

一种基于移动互联网的夜间驾驶行人提示辅助系统，包括行人携带子系统和车载子系统；所述行人携带子系统由行人携带，优选为具有发射信号功能和安装软件功能的便携式设备，如手机；所述车载子系统设置在车辆上；所述车载子系统和行人携带子系统均接入移动互联网。

进一步，所述行人携带子系统包括通信模块、定位模块和嵌入式软件；

所述定位模块用于实时获取行人携带子系统的信息；所述嵌入式软件用于控制通信模块向外部发送信息；所述通信模块用于向外部发送信息，所述信息包括行人携带子系统id和定位模块实时获取的信息。

进一步，所述车载子系统包括主控制器、通信单元、定位单元、高精地图数据库、灯光控制单元、预警单元和主动制动执行单元；

所述通信单元用于实时接收行人携带子系统的通信模块发送的信息；所述定位单元用于实时获取车辆信息；所述高精地图数据库用于提供道路位置和形状信息；所述灯光控制单元、预警单元和主动制动执行单元用于接收主控制器指令，执行提示和辅助形式；所述主控制器用于实现车辆和行人与道路的相对位置匹配，判断车辆与行人间是否存在碰撞风险，并在不同的车辆与行人相对距离下，向灯光控制单元、预警单元和主动制动执行单元发送不同指令。

在本实施例中，车载子系统中，通信单元实时接收行人携带子系统的通信模块发送的信息，信息包括行人携带子系统id和定位模块实时获取的行人携带子系统的经纬度、海拔高度、行人移动速度和移动方向信息；通过定位单元实时感知车辆的经纬度、海拔高度、车速和航向信息；然后主控制器基于获取的车辆和行人的位置与运动状态信息，调用高精度地图数据库中道路位置和形状信息，并从车辆总线中采集车辆远近光灯开关信号、制动压力信号和纵向加速度信号，实现车辆和行人与高精度地图数据库中道路的相对位置匹配，进而根据本发明提供的相应方法判断车辆与行人间是否存在碰撞风险，并在不同的车辆与行人相对距离下，向灯光控制单元、预警单元和主动制动执行单元发送指令，提供形式和强度不同的预警及主动制动辅助。

本发明的基于移动互联网的夜间驾驶行人提示辅助系统区别于传统的基于车载传感器的夜间驾驶辅助系统，引入了移动互联网，大大摆脱了环境条件的限制，可应对夜间驾驶过程中各种前方突现行人的情况，向驾驶员提供多种形式协同有效的提示和辅助，可有效避免夜间驾驶因驾驶员感知不明导致的人车碰撞事故。

实施例2

本实施例提供了一种基于移动互联网的夜间驾驶行人提示方法。如图2所示，优选地，存在多个行人携带与本发明的基于移动互联网的夜间驾驶行人提示辅助系统相匹配的行人携带子系统，则相应的方法具体实现步骤如下：

s10：在通讯范围内，车载子系统获取行人携带子系统的信息和车辆的信息；

在本发明中，车载子系统主控制器通过通信单元接收存在的行人携带子系统信息，包括行人携带子系统id、经纬度、海拔高度、移动速度和移动方向信息；主控制器从定位单元获取车辆的经纬度、海拔高度、车速和航向信息。

s20：主控制器调用高精地图数据库信息，将车辆和行人的位置与地图进行匹配；

在本发明中，主控制器获取的行人携带子系统信息中包括行人的位置信息，定位单元获取的信息中也包含车辆的位置信息，主控制器将车辆和行人的位置与高精度数据库中的地图对应起来。

s30：筛选目标行人，如果筛选结果为存在目标行人，则进入s40；否则回到s10；

在本实施例中，筛选目标行人过程如图3所示。

首先根据车辆当前速度vc设定筛选半径rraw。优选地，在确定筛选半径时：(1)相对于车辆，行人移动速度较低，认为行人静止；(2)驾驶员未发现行人，以当前速度匀速行驶。

为了保证驾驶员有足够的反应时间、减速时间和系统的提示辅助时间，定义预碰撞时间tc，即驾驶员以当前速度行驶tc时间后到达行人位置进而可能产生碰撞，将预碰撞时间tc定为20s；考虑到车辆当前车速较低但可能加速的情况，进一步定义人车预碰撞安全距离ds，取50m。从而可得筛选半径rraw如下式：

rraw＝max(vctc,ds)

上式表示，筛选半径为vctc和ds中的最大值。

将车辆和行人经纬度进行高斯坐标转换得到车辆位置坐标(xc,yc)和(xpi,ypi)(i＝1,2,…,n)，则可得到车辆与各行人间的距离dcpi，如下式：

dcpi＝[(xc-xpi)²+(yc-ypi)²]^0.5

进而保留dcpi≤rraw的行人，完成第一步目标筛选。

进入第二步目标筛选，清除不在车辆前方道路上的行人。根据车辆和行人在地图道路上的匹配结果，选取在车辆当前行驶道路上的行人，针对立交桥、高架桥多层道路，利用行人海拔高度信息和高精地图中的道路海拔信息判断行人是否在车辆当前行驶道路上。进而判断行人是否位于车辆前方，已知车辆航向角为θc，车辆至行人的矢量角度为θcpi，当行人位于车辆前方时，上述两角差值满足下式：

|θc-θcpi|≤90°

最后，将剩余行人中，距离车辆最近的行人作为目标行人pt。

优选地，如果筛选结果为存在目标行人，则进入s40；否则回到s10，周期性接收周围行人信息，判断是否存在目标行人。

s40：全面采集并解析用于后续步骤的目标行人和车辆状态信息；

在本发明中，目标行人pt信息包括高斯坐标(xpt,ypt)、移动方向θpt、移动速度vpt；车辆信息包括车辆高斯坐标(xc,yc)、车速vc、纵向加速度ac、制动压力pc、航向角θc、远近光灯状态信号。基于以上状态信息，进行后续步骤，评估人车碰撞风险，进而确定并执行提示和辅助形式。

s50：判断目标行人行走状态；

在本发明中，已知目标行人位置的道路方向角为θr，目标行人移动方向为θpt。车辆航向角θc、道路方向角θr、目标行人移动方向θpt如图4所示。其中，道路方向角与车辆航向角应满足|θc-θr|≤90°，即道路方向角与车辆航向趋势一致；大地坐标系中，正东为x轴正向，正北为y轴正向，上述三个角度即为对应方向矢量与x轴的夹角，x轴逆时针方向为正，顺时针方向为负。将目标行人行走状态分为从右向左横穿道路、从左向右横穿道路、沿道路背向车行走、沿道路迎向车行走四种情况。当60°≤θpt-θr≤120°时，认为目标行人从右向左横穿道路；当-120°≤θpt-θr≤-60°时，认为目标行人从左向右横穿道路；当-60°≤θpt-θr≤60°时，认为目标行人沿道路背向车行走；当120°≤θpt-θr或θpt-θr≤-120°时，认为目标行人沿道路迎向车行走。

s60：确定车辆和目标行人实时相对于道路的位置；

在本发明中，已知目标行人和车辆的位置坐标、以及目标行人和车辆位置对应的道路中心点坐标和道路方向角，可得目标行人和车辆相对于道路中心的偏移量δdcr和δdptr，其中偏移量为正值代表相对于道路中心线偏左，偏移量为负值代表相对于道路中心线偏右。

s70：计算在不提供辅助的情况下车辆到达目标行人位置的用时，判断是否存在碰撞；

在本发明中，已知车速vc、车辆纵向加速度ac、车辆与目标行人间距离dcpt。

为了保证安全，优选地，若车辆当前为减速或匀速行驶，则假设车辆匀速行驶至行人位置；若车辆当前为加速行驶，则假设车辆匀加速行驶至行人位置。综上，可得车辆行驶加速度：

ach＝max(ac,0)

上式表示，车辆行驶加速度为ac和0中的最大值。

假设目标行人匀速移动，移动速度取当前移动速度vpt。若目标行人横穿道路，则车辆到达目标行人位置用时tn如下式：

若目标行人沿道路背向车行走，则tn如下式：

若目标行人沿道路迎向车行走，则tn如下式：

进而判断车辆和目标行人若按当前假设移动，是否会发生碰撞。已知车辆宽度为wc；车辆定位单元的定位天线位于车辆质心上方；车辆和目标行人相对于道路中心的偏移量δdcr和δdptr。

当车辆行驶至目标行人位置，车辆与目标行人可能发生碰撞的情况如图5所示，即目标行人位置在车辆宽度范围内则可能发生碰撞。若目标行人沿道路行走，则tn时，目标行人相对于道路中心偏移量不变，为δdcr；若目标行人从左向右横穿道路，则tn时，目标行人相对于道路中心偏移量为δdcr-vpttn；若目标行人从右向左横穿道路，则tn时，目标行人相对于道路中心偏移量为δdcr+vpttn。假设车辆在行驶过程中的相对道路中心偏移量不变。则可得tn时，目标行人相对于道路中心偏移量在[δdcr-0.5wc,δdcr+0.5wc]范围内时将发生碰撞。

s80：当存在碰撞时，计算车辆停车避撞期望制动减速度；

在本发明中，经过s70的计算，针对可能发生碰撞的情况，系统期望车辆以匀减速度进行制动停车避撞。为了确保行人安全，系统期望车辆与行人纵向相距安全距离dsafe时，车辆制动停止，dsafe取值为3m。

若目标行人沿道路背向车辆行走，则期望制动减速度如下式：

若目标行人沿道路迎向自行行走，则期望制动减速度如下式：

若目标行人横穿道路，则期望制动减速度如下式：

s90：确定提示和辅助形式；

本发明的基于移动互联网的夜间驾驶行人提示辅助系统共有三种提示和辅助形式，分别为声音预警、灯光提示、主动制动辅助，三种形式的提示和辅助在夜间行驶中协同为驾驶员提供安全辅助。

声音预警策略如下所述：

当本发明的辅助系统经过筛选，确认存在目标行人时，预警单元播放语音提示“前方有行人，请小心驾驶”。经s70步骤判断，若车辆与目标行人存在碰撞可能，则根据s80步骤计算得到的避撞所需制动减速度acd进行不同频率的“滴滴”声音报警，随着acd增加，报警频率越高。

灯光提示策略如下所述：

已知车辆远光灯照射距离为dfl，近光灯照射距离为dnl，当车辆与目标行人距离dcpt≤dfl时，主控制器向灯光控制单元发送指令，进行3次远近光灯切换，用于提示驾驶员，并助其更易发现前方行人；进而在dnl≤dcpt≤dfl范围内，主控制器向灯光控制单元发送指令，打开远关灯，保证照亮驾驶员前方视野；当0≤dcpt≤dnl时，系统切换为近光灯。

主动制动辅助策略如下所述：

经s70步骤判断，若车辆与目标行人存在碰撞可能，考虑到车内乘员舒适性，避免急刹车，当s80步骤计算得到的避撞期望减速度acd≥0.15g时，激发系统判断是否介入进行主动制动。

采集车辆总线压力信号pc，已知车辆制动压力信号与车辆制动减速度的对应关系为：

acd＝f(pc)。

若pc＝0，系统认为驾驶员仍未采取制动措施，则主控制器以实时计算得到的acd为避撞期望制动减速度，根据acd＝f(pc)换算对应的制动压力值，并向主动制动执行单元发送，开始主动制动辅助；若0＜pc＜f^-1(acd)，系统认为驾驶员开始减速，但是减速度不够，则系统介入辅助制动，补偿制动压力值f^-1(acd)-pc，使车辆制动减速度达到避撞期望制动减速度。若f^-1(acd)≤pc，系统认为驾驶员已进行了足够强度的制动减速，故主动制动辅助不介入。

当车辆速度为零或已经经过行人，本发明的辅助系统的提示和辅助暂停，保持近光灯开启。

s100：判断车辆是否经过当前目标行人；若车辆经过当前目标行人，循环至s10步骤，否则系统进入s40步骤。

在本发明中，已知车辆位置坐标和行人位置坐标，可得车辆指向行人位置的向量与大地坐标系x轴的夹角θcpt，若θcpt与车辆航向角θc满足|θcpt-θc|＞90°，则认为车辆经过当前目标行人，系统暂停声音预警和主动制动辅助，保持近光灯开启，并循环至s10步骤，否则系统进入s40步骤。

本发明的辅助系统基于移动互联网，利用车辆和目标行人运动状态信息，向夜间行车的驾驶员提供多种形式协同的前方行人提示辅助，大大降低了夜间行车中人车碰撞的风险。

以上实施例的先后顺序仅为便于描述，不代表实施例的优劣。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，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发明各实施例技术方案的精神和范围。