车辆行人碰撞预防方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种车辆行人碰撞预防方法及系统，通过预测行人在设定时间间隔后的第一预测位置以及车辆在设定时间间隔后的第二预测位置后，从而结合行人的实时运动速度，对应描绘出行人在设定时间间隔后的第一预测运动区域后，根据行人的第一预测运动区域和车辆的第二预测位置的重合情况，可以预测获得车辆和行人可能发生的碰撞，并进行碰撞预警。本发明专利技术通过动态预测行人和车辆在未来一段时间后的具体位置，可以准确地预测获得行人和车辆的位置，预测精度较高，可以有效地预测车辆、行人之间发生碰撞的可能性，从而有效地预防行人、车辆之间的碰撞，达到减少交通事故的目的，可广泛应用于汽车智能技术中。

Vehicle pedestrian collision prevention method and system

The invention discloses a method and a system for preventing pedestrian collision of vehicles. By predicting the first predicted position of pedestrians after the set time interval and the second predicted position of vehicles after the set time interval, the first predicted traffic of pedestrians after the set time interval is depicted correspondingly in combination with the real-time moving speed of pedestrians. After the moving area, according to the coincidence of the first predicted moving area and the second predicted position of the vehicle, the possible collision between the vehicle and the pedestrian can be predicted and the collision warning can be carried out. By dynamically predicting the specific position of pedestrians and vehicles after a certain period of time in the future, the invention can accurately predict and obtain the position of pedestrians and vehicles, has high prediction accuracy, can effectively predict the possibility of collision between vehicles and pedestrians, thus effectively preventing the collision between pedestrians and vehicles, and achieves the reduction of traffic. The purpose of the accident can be widely applied to automobile intelligent technology.

【技术实现步骤摘要】
车辆行人碰撞预防方法及系统
本专利技术涉及驾驶辅助领域，特别是涉及车辆行人碰撞预防方法及系统。
技术介绍
随着汽车数量的大量增加，汽车安全驾驶技术也越来越重要。其中，车辆行人碰撞预防技术是汽车安全驾驶中的主要功能，该技术可以提醒司机注意行人，减少碰撞事故的发生，因此，该技术的准确性对汽车安全驾驶有着至关重要的作用。目前技术中，一般是通过预测行人在一段时间后的具体位置，然后通过判断该位置与车辆的预定行驶轨迹是否存在交点，来预测是否发生碰撞，从而进行告警提醒的。由于行人的移动具有不确定性，再精确的预测算法依旧会与实际位置存在误差，因此，目前技术存在预测不准确的问题，无法有效地预防行人、车辆发生碰撞的情况发生。名词解释：UTM坐标系：UTM全称为UNIVERSALTRANSVERSEMERCARTORGRIDSYSTEM，中文全称通用横墨卡托格网系统，UTM坐标是一种平面直角坐标，这种坐标格网系统及其所依据的投影已经广泛用于地形图，作为卫星影像和自然资源数据库的参考格网以及要求精确定位的应用。
技术实现思路
为了解决上述的技术问题，本专利技术的目的是提供车辆行人碰撞预防方法及系统。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种车辆行人碰撞预防方法，包括以下步骤：根据行人的第一实时运动数据，采用行人预测模型动态预测行人在设定时间间隔后的第一预测位置；根据车辆的第二实时运动数据，采用车辆预测模型动态预测车辆在设定时间间隔后的第二预测位置；根据行人的第一实时运动速度，结合第一预测位置描绘出行人在设定时间间隔后的第一预测运动区域；根据行人的第一预测运动区域和车辆的第二预测位置的重合情况，预测获得车辆和行人可能发生的碰撞，并进行碰撞预警。进一步，还包括以下步骤：基于时间戳将行人的第一实时运动数据和车辆的第二实时运动数据进行同步。进一步，所述第一实时运动数据和第一预测位置均包括行人的位置、速度和运动方向，所述第二实时运动数据和第二预测位置均包括车辆的位置、速度和运动方向。进一步，所述行人预测模型与车辆预测模型均通过采用多层感知神经网络或非线性回归神经网络动态训练获得，且神经网络的隐藏层采用贝叶斯正则算法或反向传播算法进行计算。进一步，所述行人预测模型与车辆预测模型在动态预测过程中，将对应的第一实时运动数据、第二实时运动数据作为训练数据，并通过以下方式进行动态预测：对训练数据进行数据清洗，滤除噪声数据；按照设定的采样频率和采样点数量，对清洗后的训练数据进行采样，获得不同时刻对应的预测模型的输入数据；实时地将不同时刻的输入数据输入到多层感知神经网络或非线性回归神经网络中进行训练，动态预测获得行人或车辆在设定时间间隔后的实时的预测位置。进一步，所述动态预测过程，是在UTM坐标系下进行预测计算的，所述对训练数据进行数据清洗，滤除噪声数据的步骤之前，还包括以下步骤：将训练数据由GPS坐标系转换为UTM坐标系的数据。进一步，所述第一预测运动区域与第一实时运动速度为正相关关系。进一步，所述预测获得车辆和行人可能发生的碰撞，并进行碰撞预警的步骤，具体包括：根据第一预测位置和第二预测位置，计算获得车辆与行人之间的距离D；根据车辆的第二实时运动速度，计算获得车辆的刹车距离Ds；通过以下条件，预测获得车辆和行人可能发生的碰撞，并进行对应的碰撞预警：条件一、当D-Ds-L＞Dw时，判断车辆行人不会发生碰撞；条件二、当Dw>D-Ds-L>Dd时，判断车辆与行人存在碰撞的可能，并警告车辆注意行人；条件三、当D-Ds-L<Dd时，判断车辆与行人存在碰撞的危险，并警告车辆采取防御措施，和/或主动采取防御措施；其中，L表示车身距离，Dw表示行人对应的警告区域的半径，Dd表示行人对应的危险区域的半径，且Dw和Dd均为行人对应的第一预测运动区域的描绘参数。本专利技术解决其技术问题所采用的另一技术方案是：车辆行人碰撞预防系统，包括：至少一个处理器；至少一个存储器，用于存储至少一个程序；当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现所述的车辆行人碰撞预防方法。本专利技术的有益效果是：本方案通过预测行人在设定时间间隔后的第一预测位置以及车辆在设定时间间隔后的第二预测位置后，从而结合行人的实时运动速度，对应描绘出行人在设定时间间隔后的第一预测运动区域后，根据行人的第一预测运动区域和车辆的第二预测位置的重合情况，可以预测获得车辆和行人可能发生的碰撞，并进行碰撞预警。本方案通过动态预测行人和车辆在未来一段时间后的具体位置，可以准确地预测获得行人和车辆的位置，预测精度较高，可以有效地预测车辆、行人之间发生碰撞的可能性，从而有效地预防行人、车辆之间的碰撞，达到减少交通事故的目的。附图说明图1是本专利技术的一种车辆行人碰撞预防方法的流程示意图；图2是本专利技术的一具体实施例中行人的第一预测运动区域与车辆之间的位置关系示意图；图3是本专利技术的车辆行人碰撞预防系统的结构框图。具体实施方式方法实施例参照图1，本专利技术提供了一种车辆行人碰撞预防方法，包括以下步骤：根据行人的第一实时运动数据，采用行人预测模型动态预测行人在设定时间间隔Δt后的第一预测位置；根据车辆的第二实时运动数据，采用车辆预测模型动态预测车辆在设定时间间隔Δt后的第二预测位置；根据行人的第一实时运动速度，结合第一预测位置描绘出行人在设定时间间隔Δt后的第一预测运动区域；根据行人的第一预测运动区域和车辆的第二预测位置的重合情况，预测获得车辆和行人可能发生的碰撞，并进行碰撞预警。本方案中，如果车辆周围有多个行人，则分别采用本方法，预测车辆与每个行人发生碰撞的可能性，并进行碰撞预警即可。本方法，通过动态预测获得行人在设定时间间隔Δt后的第一预测位置，以及车辆在设定时间间隔Δt后的第二预测位置，从而结合行人的实时运动速度，对应描绘出行人在设定时间间隔Δt后的第一预测运动区域，从而根据行人的第一预测运动区域和车辆的第二预测位置的重合情况，可以预测获得车辆和行人可能发生的碰撞，并进行碰撞预警。由于车辆行驶路径一般来说是确定的，车辆在设定时间间隔Δt后位置是较为确定的，因此，本方案重点考虑了行人运动的不确定性，进行碰撞预测。本方案通过动态预测行人和车辆在未来一段时间后的具体位置，结合行人运动的不确定性，可以准确地预测获得行人和车辆发生碰撞的可能，预测精度较高，可以有效地预测车辆、行人之间发生碰撞的可能性，从而有效地预防行人、车辆之间的碰撞，达到减少交通事故的目的。进一步作为优选的实施方式，还包括以下步骤：基于时间戳将行人的第一实时运动数据和车辆的第二实时运动数据进行同步。具体处理过程中，若第一实时运动数据和第二实时运动数据的采样频率不同，还需要将数据转化为同一频率，使车辆和行人数据可以一一对应，便于进行数学运算。在实际测试中，只需让车辆和行人的采样频率保持一致即可。进一步作为优选的实施方式，所述第一实时运动数据和第一预测位置均包括行人的位置、速度和运动方向，所述第二实时运动数据和第二预测位置均包括车辆的位置、速度和运动方向。行人的第一实时运动数据可以通过行人的移动终端获取后，与汽车进行连接从而发送到汽车，也可以通过汽车上设置的图像传感器实时采集行人的图像后，通过分析计算获得。车辆的第本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆行人碰撞预防方法，其特征在于，包括以下步骤：根据行人的第一实时运动数据，采用行人预测模型动态预测行人在设定时间间隔后的第一预测位置；根据车辆的第二实时运动数据，采用车辆预测模型动态预测车辆在设定时间间隔后的第二预测位置；根据行人的第一实时运动速度，结合第一预测位置描绘出行人在设定时间间隔后的第一预测运动区域；根据行人的第一预测运动区域和车辆的第二预测位置的重合情况，预测获得车辆和行人可能发生的碰撞，并进行碰撞预警。

【技术特征摘要】
1.一种车辆行人碰撞预防方法，其特征在于，包括以下步骤：根据行人的第一实时运动数据，采用行人预测模型动态预测行人在设定时间间隔后的第一预测位置；根据车辆的第二实时运动数据，采用车辆预测模型动态预测车辆在设定时间间隔后的第二预测位置；根据行人的第一实时运动速度，结合第一预测位置描绘出行人在设定时间间隔后的第一预测运动区域；根据行人的第一预测运动区域和车辆的第二预测位置的重合情况，预测获得车辆和行人可能发生的碰撞，并进行碰撞预警。2.根据权利要求1所述的车辆行人碰撞预防方法，其特征在于，还包括以下步骤：基于时间戳将行人的第一实时运动数据和车辆的第二实时运动数据进行同步。3.根据权利要求1所述的车辆行人碰撞预防方法，其特征在于，所述第一实时运动数据和第一预测位置均包括行人的位置、速度和运动方向，所述第二实时运动数据和第二预测位置均包括车辆的位置、速度和运动方向。4.根据权利要求1所述的车辆行人碰撞预防方法，其特征在于，所述行人预测模型与车辆预测模型均通过采用多层感知神经网络或非线性回归神经网络动态训练获得，且神经网络的隐藏层采用贝叶斯正则算法或反向传播算法进行计算。5.根据权利要求4所述的车辆行人碰撞预防方法，其特征在于，所述行人预测模型与车辆预测模型在动态预测过程中，将对应的第一实时运动数据、第二实时运动数据作为训练数据，并通过以下方式进行动态预测：对训练数据进行数据清洗，滤除噪声数据；按照设定的采样频率和采样点数量，对清洗后的训练数据进行采样，获得不同时刻对应的预测模型的输入数据；实时地将不同时刻的输入数据输入到多层感知神经网络或非线性回归神经网络中进行训...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘畅，谭恒亮，
申请(专利权)人：广州小鹏汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44