字路口直行的车辆与从丁字路口的岔路口行驶出的车辆可能相撞)，则在步骤24根据最近的目标的历史运动轨迹以及当前的运动方向和运动速度，预测最近的目标的未来运动轨迹，并确定预测的最近的目标的未来运动轨迹与汽车自身的未来行车轨迹在相同的时间点是否存在交汇，其中，根据汽车自身的历史行车轨迹、行车方向和速度计算汽车自身的未来行车轨迹。位于汽车上的移动终端和目标的移动终端可记录汽车和目标在一段时间内经过的路径的信息以及汽车和目标的平均速度，以获得汽车和目标的历史运动轨迹。位于汽车上的移动终端可从目标的移动终端获得目标的历史运动轨迹。此外，位于汽车上的移动终端可从目标的移动终端获得目标的当前的运动方向和运动速度。汽车可根据获得的目标的历史运动轨迹以及当前的运动方向和运动速度，预测目标的未来运动轨迹。此外，汽车可根据交通规则(例如，只能前行)预测目标的运动方向，从而预测目标的未来运动轨迹。随后，汽车可根据汽车自身的历史行车轨迹、行车方向和速度计算汽车自身的未来行车轨迹，从而确定预测的目标的未来运动轨迹与汽车自身的未来行车轨迹在相同的时间点是否存在交汇。
[0059]如果在步骤24确定预测的最近的目标的未来运动轨迹与汽车自身的未来行车轨迹在相同的时间点存在交汇(即，相撞)，则在步骤25通知驾驶员采取措施(例如，减速、刹车等)以避免相撞；如果在步骤24确定预测的最近的目标的未来运动轨迹与汽车自身的未来行车轨迹在相同的时间点不存在交汇，则处理返回至步骤22，从而查找下一距汽车最近的目标。
[0060]此外，如果在步骤23初步确定不存在汽车与最近的目标相撞的可能性(例如，如果汽车与最近的目标所匹配的道路是相反车道，且中间有防护栏，则即使位置很近也不会相撞。)，则处理返回至步骤22，从而查找下一距汽车最近的目标。
[0061]图3是示出根据本发明的示例性实施例的执行路线规划的方法的流程图。由位于汽车上的移动终端执行图3的进行路线规划的方法。
[0062]参照图3，在步骤31，从连接到的汽车前方的移动终端获得实时交通信息的数据包。根据示例性实施例，所述数据包可包括表示数据包产生时间的时间戳、表示数据包产生地点的第二位置信息、与数据包产生地点相应的实时交通信息的类型及拥堵程度。可选择地，可按照位置远近和时间顺序来对数据包进行排序，以将不同设备、不同位置、不同时间的数据包归类，从而方便后续处理。
[0063]在步骤32，搜索从汽车的当前位置到目的地的N条路线，其中，N为大于O的整数。可利用现有的各种路线搜索方法实现步骤32。
[0064]在步骤33，根据获得的实时交通信息的数据包计算所述N条路线中的每条路线的数据值。根据示例性实施例，计算每条路线的数据值的步骤可包括:将每条路线分成多段路径；根据第二位置信息在所有数据包中搜索与每段路径相应的实时交通信息，并按照交通信息的类型及拥堵程度对每段路径设定权值，使用设定的权值计算每条路线的所述多段路径的距离的加权和，所得结果作为每条路线的数据值。例如，根据交通信息的不同类型(例如，发生交通事故、进行道路施工等)和不同程度(例如，拥堵程度)，对每段路径设定不同的权值。例如，发生交通事故的时间越近，拥堵程度越严重，则权值越高。
[0065]此外，将每条路线分成多段路径的步骤主要取决于对用户的需求(例如，起点、途径地、最快/最短等)进行路径搜索以进行路线规划的结果，并取决于实际路线中的路口、岔道等的数量，从而将路线从起点到终点分成多段路径。排序后的数据包被分配到每段路径中，其中，每段路径中的数据包的数量可能不同。
[0066]在步骤34，将具有最小数据值的路线设置为当前路线。例如，当启动汽车时，开启汽车的路线规划功能，以在汽车行驶之前选择最优路线。可选择地，当在汽车行驶中开启了路线规划功能时，在步骤34，将得到的所述N条路线的数据值中的最小数据值与汽车的当前路线的数据值进行比较，如果所述最小数据值小于汽车的当前路线的数据值，则将当前路线更新为具有所述最小数据值的路线。
[0067]图4是示出根据本发明的示例性实施例的进行实时广播的方法的流程图。由位于汽车上的移动终端执行图4的进行实时广播的方法。
[0068]参照图4，在步骤41，获得汽车的运动信息，所述运动信息可包括汽车的位置、速度和运动方向。例如，位于汽车上的移动终端可通过GPS定位系统等获得汽车的位置，通过加速度传感器等获得汽车的速度，并通过陀螺仪传感器等获得汽车的运动方向。
[0069]在步骤42，获得汽车前方的图像，并对所述图像进行处理以得到汽车前方的实时交通信息。例如，可通过位于汽车上的拍摄设备(诸如可固定到汽车前挡风玻璃或其它适当位置上的移动电话、智能电话、平板PC、车载PC等具有拍摄功能的设备)获得汽车前方的图像，并对所述图像进行处理以得到汽车前方的实时交通信息。可利用各种模式识别技术来根据图像获得实时交通信息。
[0070]在步骤43，将获得的汽车的运动信息以及得到的实时交通信息通过无线网络进行广播。
[0071]当无线网络为W1-Fi Direct时，可周期性地断开与连接到的移动终端的连接，然后，连接之前没有连接到的移动终端；当无线网络为ZigBee时，由于ZigBee具有中继功能，因此可直接进行广播。
[0072]此外，可将实时交通信息发送到云端，并从云端接收实时交通信息，以利用移动通信网络在更大范围内传输实时交通信息。
[0073]此外，当汽车出现故障或者事故，车内人员无法自行呼救时，可使用无线网络向周围车辆呼叫，并传递汽车的相关信息，以通过周围车辆得到救助。
[0074]以下将参照图5详细描述根据本发明的示例性实施例的用于汽车的安全辅助系统。
[0075]图5是示出根据本发明的示例性实施例的用于汽车的安全辅助系统的框图。
[0076]参照图5，用于汽车的安全辅助系统500可包括搜索模块510、连接建立模块520、第一接收模块530和最危险目标查找模块540。
[0077]具体地讲，根据示例性实施例，搜索模块510搜索汽车周围的移动终端。连接建立模块520连接到由搜索模块510搜索到的移动终端，以便接收模块从所连接到的移动终端接收相关信息或者发送模块将相关信息发送到所连接到的移动终端。
[0078]第一接收模块530从由连接建立模块520连接到的移动终端获取汽车周围的目标的运动信息。最危险目标查找模块540根据由第一接收模块530获取的运动信息来查找最危险的目标。所述运动信息包括汽车周围的目标的第一位置信息、运动速度和运动方向。
[0079]另外，根据示例性实施例，最危险目标查找模块540可包括最近目标查找模块541、相撞初步确定模块542和轨迹交汇确定模块543。
[0080]具体地讲，最近目标查找模块541根据第一位置信息找出距汽车最近的目标。
[0081]相撞初步确定模块542根据道路匹配方式初步确定是否存在汽车与最近的目标相撞的可能性。
[0082]道路匹配方式是指:根据通过各种定位系统(例如，全球定位系统(GPS)系统)获得的位于汽车上的移动终端的位置信息以及目标的位置信息，将汽车和目标映射到移动终端地图的相应道路上。根据映射到移动终端地图的相应道路上的汽车和目标的道路信息，相撞初步确定模块542可初步确定是否存在汽车与最近的目标相撞的可能性。例如，如果汽车与最近的目标匹配的道路是相反车道，且中间有防护栏，则即使位置很近也不会相撞。
[0083]当相撞初步确定模块542初步确定存在汽车与最近的目标相撞的可能性时，轨迹交汇确定模块543根据最近的目标的历史运动轨迹以及当前的运动方向和运动速度，预测最近的目标的未来运动轨迹，并确定预测的未来运动轨迹与汽车自身的未来行车轨迹在相同的时间点是否存在交汇，其中，根据汽车自