用于预测的车辆事故警告和规避的系统和方法技术方案

一种车辆中的数据收集和处理装置，该装置从多个传感器接收与当前车辆状况和当前驾驶员状况中的至少一个有关的实时数据。然后，该装置通过经由预训练的模式识别算法处理实时数据的至少一部分来预测涉及车辆的多个事故中的至少一个事故的发生的可能性。作为响应，如果可能性被预测为大于一个或多个阈值，则该装置输出一种或多种类型的警告和/或进行车辆规避机动。规避机动。规避机动。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于预测的车辆事故警告和规避的系统和方法


[0001]本专利技术涉及提供预测的车辆事故警告和/或规避机动，并且更具体地涉及基于预测车辆事故发生的可能性来输出警告和/或进行车辆规避机动。

技术介绍

[0002]常规地，驾驶员辅助系统已经在车辆中用于基于当前存在的状态或状况，例如通过使用航道偏离警告系统，距离跟踪系统，停车辅助系统等，来警告和辅助驾驶员。然而，这样的现有技术系统受到限制，因为它们仅对当前的状态或状况做出反应，因此不能为驾驶员提供主动避免可能的将来事故的提前机会。
[0003]例如，一种仅对当前状态做出反应的系统是使用“时间线交叉”测量的航道偏离警告系统。该测量的工作方式是：测量车辆相对于航道标记的横向速度，计算到达该线之前还剩下多少时间(＝剩余距离/横向速度)，并在该时间小于某个值(例如，0.5秒)时发出警告。
[0004]另一个示例是“脑到车辆”技术，其中监视驾驶员的脑波，使得车辆能够比没有这种监视更快0.2至0.5秒做出反应。此外，该脑波测量需要与头皮电接触，这是不利的。航道部门警告(LDW)和脑驱动技术的典型时间间隔约为0.5秒。
[0005]相反，本专利技术的一方面是提供大量的时间(例如，数秒至数分钟)，以在事故发生之前警告或帮助驾驶员。
[0006]这样，在本领域中需要用于提供预测的事件警告和规避的系统和方法。

技术实现思路

[0007]在本专利技术的一个实施例中，一种车辆中的数据收集和处理装置被构造为提供预测的事故警告和规避。该装置包括多个传感器中的至少一个以及到多个传感器的信号接口，以及被构造为存储多个指令和预训练的模式识别算法的存储器。经由信号接口联接到多个传感器并且联接到存储器的处理器被构造为执行多个指令，以从多个传感器接收与当前车辆状况和当前驾驶员状况中的至少一个有关的实时数据。该处理器还被构造为执行多个指令，以通过预训练的模式识别算法(或类似方法)处理实时数据的至少一部分来预测涉及车辆的多个事故中的至少一个事故发生的可能性，如果可能性被预测为高于第一阈值但不高于第二阈值，则输出第一警告类型，并且如果可能性被预测为高于所述第二阈值，则输出第二警告类型和/或进行车辆规避机动。
[0008]当结合附图考虑时，通过对一个或多个优选实施例的以下详细描述，本专利技术的其他目的，优点和新颖特征将变得显而易见。
附图说明
[0009]图1是根据本专利技术的一个或多个示例的用于实施提供车辆事故警告和/或规避的系统的处理的简化流程图。
[0010]图2描绘了根据本专利技术的原理的混合事件和规律地收集的数据的一个示例。
[0011]图3描绘了关联方案的实施例，其中低越线时间值的聚集以及变化的速度可用于预测严重航道偏离事件的发生。
[0012]图4示出了根据本专利技术的原理的具有三个输入信号A，B和C的神经网络神经元的一个示例。
[0013]图5是根据本专利技术的一个或多个示例的用于使用图1的系统来提供车辆事故警告和/或规避的处理的简化流程图。
[0014]图6是根据本专利技术的一个或多个示例的被构造为执行图1和图5的处理的一个或多个操作的预测性事件支持设备的示例性实施例的示意图。
具体实施方式
[0015]在本专利技术的示例实施例中，卡车和小汽车，尤其是机队车辆，可以构造有一个或多个数据收集和处理装置，其示例下面参考图6更详细地描述，例如在卡车车队，卡车启动，卡车停止和安全事件数据的示例中收集信息并生成数据，其中一个这样的系统包括例如航道偏离警告系统622(图6)，航道偏离警告系统622在卡车车队，卡车航道徘徊或航道标记交叉的示例中生成指示有关的一个或多个事件以及驾驶员和车辆事件数据的信号。另外，下面还将参考图6更详细地描述的辅助系统由车辆携带的或安装在车辆系统中(例如一个或多个摄像机，雷达，变速器，发动机，轮胎压力监视和制动系统)，并且可能生成附加的数据。也可能涉及生成专有事件或代表检测到的事件的数据的第三方系统。例如，本专利技术的实施例可以包括实施可从Bendix Commercial Vehicle Systems LLC获得的ACB系统的软件代码，该软件代码捕获专有安全事件和与专有安全事件有关和/或与由一名或多名车辆操作员或驾驶员操作车辆有关的其他数据。
[0016]一种类型的收集到的数据可以被分类为“事件数据”，其对应于多个预限定事件(例如航道偏离，过度制动，过度横向加速，侧翻等)中的至少一个。可以在预定的时间窗口内收集事件数据，该时间窗口包括在预限定事件之前数秒的数据，或者在这样的事件之前和之后数秒的数据。相反，例如可以以预定的规律时间间隔收集数据，否则该数据不对应于可以被分类为“间隔数据”的多个预限定事件中的任何预限定事件。不规律地(随机采样)收集的数据也是可能的。无论是规律地收集还是不规律地收集，这样的间隔数据都可以对应于在预定时间窗口内收集的数据。
[0017]本专利技术的一方面是将这种间隔数据与事件的发生或事件的可能发生相关。间隔数据如何与事件的发生或事件的可能发生相关的一个示例是在驾驶员反应能力的情境下，该反应能力可用于确定是否可能发生事故。如果驾驶员对给定的刺激做出快速反应，并且在正确的意义上以正确的时机做出反应，则可以防止发生事故。因此，有必要测量响应于刺激的反应时间和反应“大小”和/或“极性”。
[0018]例如，假设经过了限速标志并且车辆行驶太快。如果超出法定限制大于某个阈值(例如5mph)，则系统可以读取速度标志并发出超速警告。然后，可以记录警告前和警告后的速度并进行分析，以确定驾驶员是否校正所发布的速度。确定在进行校正之前经过的时间长度，并且可以将其视为驾驶员功能的测量。
[0019]另一个示例是车辆过于靠近前方的情境下，无论是由于注意力不集中还是车辆切入。可以将对该情况的测量的反应用作类似的刺激
‑
响应方案。在此，测量从最小行驶时间
返回到安全值的时间。
[0020]除了驾驶员的反应能力之外，第二类情形可以用于确定对事故发生的易感性情况。这些包括高噪声/低信号环境。例如，“前方阳光低”的状况会使驾驶员难以看见。低照明度或夜间刺眼可能会使视觉变得困难。许多交通参与者或环境因素可能会使驾驶员更难以仅专注于相关方面。例如，阴影，尤其是断断续续的阴影(例如，一排树)，可能会使危险情况的检测更加困难，而狭窄的航道则更可能导致碰撞。
[0021]因此，本专利技术的一个方面涉及测量驾驶员的反应能力，反应正确性和各种环境因素，以确定发生事故的可能性。
[0022]本专利技术的另一方面是利用间隔数据来预测事件，或将某些检测到的状况与在不久的将来事件发生的增加的可能性相关联。举例来说，驾驶员可能显示疲劳的迹象，她的眼睛越来越频繁地闭合，并且闭合的时间段增加了。一旦进入交通，与前方车辆发生碰撞的可能性更高。这样，预测性事故分析系统可以用于检测这种事故增加的可能性(但不保证)，并响应于此创建驾驶员警告和/或进行自主规避机动和/或执行驾驶员支持。
[0023]现在参考本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种车辆中的数据收集和处理装置，其特征在于，所述数据收集和处理装置被构造为提供预测的事故警告和/或规避，所述装置包括：多个传感器中的至少一个以及到所述多个传感器的信号接口；存储器，所述存储器被构造为存储多个指令和预训练的模式识别算法；和处理器，所述处理器经由所述信号接口联接到所述多个传感器，并联接到所述存储器，其中所述处理器被构造为执行所述多个指令以：从所述多个传感器接收与当前车辆状况和当前驾驶员状况中的至少一个有关的实时数据，通过所述预训练的模式识别算法处理所述实时数据的至少一部分来预测涉及所述车辆的多个事故中的至少一个事故发生的可能性，如果所述可能性被预测为高于第一阈值但不高于第二阈值，则输出第一警告类型，并且如果所述可能性被预测为高于所述第二阈值，则输出第二警告类型和/或进行车辆规避机动。2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，其中，所述预训练的模式识别算法包括模式识别模块，使用先前收集的事件数据和先前收集的间隔数据来训练所述模式识别模块，所述先前收集的事件数据对应于与多个预限定事件中的至少一个相关联的收集数据，所述先前收集的间隔数据对应于以预定时间间隔收集的数据。3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，其中，在与所述多个预限定事件中的至少一个的发生时间相对应的预定时间窗口上收集所述先前收集的事件数据。4.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，其中，所述先前收集的事件数据和所述先前收集的间隔数据中的至少一个是从由多个驾驶员驾驶的多个车辆收集的。5.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，其中，所述预训练的模式识别算法被构造为使用与多个已知事件中的至少一个相对应的一组目标值，对所接收到的所述实时数据执行模式识别操作。6.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，其中，所述第二警告类型包括以下中的至少一个：(i)以比所述第一警告类型更明显的方式照亮显示面板上的符号；(ii)以比所述第一警告类型更明显的方式从所述车辆的扬声器输出可听见的声音，以及(iii)提供触觉警告。7.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，其中，进行所述车辆规避机动包括以下中的至少一个：(i)控制所述车辆的制动踏板或制动系统，以避免或减轻所预测的涉及所述车辆的所述多个事故中的至少一个，(ii)控制所述车辆的方向盘和/或转向系统，以避免或减轻所预测的涉及所述车辆的所述多个事故中的至少一个，以及(iii)控制车辆节气门，加速器踏板或转向角，以避免或减轻所预测的涉及所述车辆的所述多个事故中的至少一个。8.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，其中，在经历数据库缩减操作之后，将所述预训练的模式识别算法从后端服务器移植到所述装置的所述存储器中。9.根据权利要求1所述的装置，...

【专利技术属性】
技术研发人员：安德烈亚斯，
申请(专利权)人：邦迪克斯商用车系统有限责任公司，
类型：发明
国别省市：