一种车辆碰撞预测方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车辆碰撞预测方法、装置、电子设备和存储介质。其中，该方法包括：获取倒车场景下自车与目标物体的相对运动数据，根据所述相对运动数据和预设车身参数确定虚拟安全车道宽度与预测碰撞时间，根据所述虚拟安全车道宽度和所述预测碰撞时间确定所述自车的碰撞预测结果。本发明专利技术实施例通过利用倒车场景下获取的自车和目标物体之间的相对运动数据以及预设车身参数确定出基于自车的虚拟安全车道宽度与预测碰撞时间，进而根据虚拟安全车道宽度与预测碰撞时间去确定自车的碰撞预测结果，实现了倒车场景下的车辆碰撞预测，提高了行车安全和用户驾驶体验。提高了行车安全和用户驾驶体验。提高了行车安全和用户驾驶体验。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆碰撞预测方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及汽车
，尤其涉及一种车辆碰撞预测方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着汽车行业的飞速发展，汽车日渐成为人们日常出行的必备交通工具。自动紧急刹车系统(Autonomous Emergency Braking，AEB)作为一种汽车主动安全技术，能够有效识别碰撞风险，并对即将到来的风险进行评估，若有碰撞风险系统会进行制动以有效的避免碰撞。但目前的AEB系统使用场景皆为正向行驶(车辆前进)场景，并不具备在倒车场景下的预碰撞测能力。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种车辆碰撞预测方法、装置、电子设备和存储介质，通过利用倒车场景下获取的相对运动数据和预设车身参数确定出基于自车的虚拟安全车道宽度与预测碰撞时间，进而根据虚拟安全车道宽度与预测碰撞时间去确定车辆的碰撞预测结果，实现了倒车场景下的车辆碰撞预测，进而提高了行车安全和用户驾驶体验。
[0004]根据本专利技术的一方面，提供了一种车辆碰撞预测方法，该方法包括：
[0005]获取倒车场景下自车与目标物体的相对运动数据；
[0006]根据相对运动数据和预设车身参数确定虚拟安全车道宽度与预测碰撞时间；
[0007]根据虚拟安全车道宽度和预测碰撞时间确定自车的碰撞预测结果。
[0008]根据本专利技术的另一方面，提供了一种车辆碰撞预测装置，该装置包括：
[0009]数据获取模块，用于获取倒车场景下自车与目标物体的相对运动数据；
[0010]碰撞参数确定模块，用于根据相对运动数据和预设车身参数确定虚拟安全车道宽度与预测碰撞时间；
[0011]碰撞预测结果确定模块，用于根据虚拟安全车道宽度和预测碰撞时间确定自车的碰撞预测结果。
[0012]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0013]至少一个处理器；以及
[0014]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0015]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的车辆碰撞预测方法。
[0016]根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的车辆碰撞预测方法。
[0017]本专利技术实施例的技术方案，通过获取倒车场景下自车与目标物体的相对运动数
据，根据相对运动数据和预设车身参数确定虚拟安全车道宽度与预测碰撞时间，根据虚拟安全车道宽度和预测碰撞时间确定自车的碰撞预测结果。本专利技术实施例通过利用倒车场景下获取的自车和目标物体之间的相对运动数据以及预设车身参数确定出基于自车的虚拟安全车道宽度与预测碰撞时间，进而根据虚拟安全车道宽度与预测碰撞时间去确定自车的碰撞预测结果，实现了倒车场景下的车辆碰撞预测，提高了行车安全和用户驾驶体验。
[0018]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0020]图1是根据本专利技术实施例一提供的一种车辆碰撞预测方法的流程图；
[0021]图2是根据本专利技术实施例二提供的一种车辆碰撞预测方法的流程图；
[0022]图3是根据本专利技术实施例三提供的一种车辆碰撞预测系统的示例图；
[0023]图4是根据本专利技术实施例三提供的一种车辆碰撞预测方法的流程图；
[0024]图5是根据本专利技术实施例三提供的一种直线行驶的虚拟安全车道线的示意图；
[0025]图6是根据本专利技术实施例三提供的一种曲线行驶的虚拟安全车道线的示意图；
[0026]图7是根据本专利技术实施例四提供的一种车辆碰撞预测装置的结构示意图；
[0027]图8是实现本专利技术实施例的车辆碰撞预测方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0028]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0029]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0030]实施例一
[0031]图1为本专利技术实施例一提供了一种车辆碰撞预测方法的流程图，本实施例可适用于倒车场景下车辆碰撞预测的情况，该方法可以由车辆碰撞预测装置来执行，该车辆碰撞预测装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该车辆碰撞预测装置可配置于电子设备中，
例如可以包括但不限于车载设备等。如图1所示，本实施例一提供的一种车辆碰撞预测方法，具体包括如下步骤：
[0032]S110、获取倒车场景下自车与目标物体的相对运动数据。
[0033]其中，自车可以是指待确定碰撞预测结果的车辆，自车可以包括有人驾驶车辆和无人驾驶车辆等。目标物体可以理解为在自车倒车过程中位于自车后方的物体，目标物体可以包括各种不同类型的车辆、行人、障碍物等。相对运动数据可以是指自车与目标物体之间的相对运动状态数据，相对运动数据可以包括但不限于：目标物体的距离、目标物体的速度、目标物体的加速度、目标物体的横摆角、自车的速度以及自车的横摆角等，可以理解的是，目标物体的距离和速度可以包括目标物体的横向距离、横向速度、纵向距离、纵向速度、目标物体与自车的相对距离以及相对速度等，本专利技术实施例对此不进行限制。
[0034]在本专利技术实施例中，可以在自车的倒车过程中，控制自车配置的各种感知传感器例如轮速传感器、方向盘转角传感器、车载摄像头、激光雷达以及毫米波雷达等，采集自车与目标物体的相对运动数据，其中，目标物体可以包括各种不同类型的车辆、行人、障碍物等，相对运动数据可以包括但不限于：目标物体的距离、目标物体的速度、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆碰撞预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取倒车场景下自车与目标物体的相对运动数据；根据所述相对运动数据和预设车身参数确定虚拟安全车道宽度与预测碰撞时间；根据所述虚拟安全车道宽度和所述预测碰撞时间确定所述自车的碰撞预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取倒车场景下自车与目标物体的相对运动数据，包括：在处于所述倒车场景下，控制所述自车的车载感知设备采集所述目标物体相对于所述自车的初始运动数据；调用预设滤波规则处理所述初始运动数据以得到所述相对运动数据，其中，所述预设滤波规则至少包括卡尔曼滤波规则。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述相对运动数据和预设车身参数确定虚拟安全车道宽度与预测碰撞时间之前，还包括：在所述相对运动数据的横摆角小于或者等于预设横摆角阈值时，确定所述自车的运动类型为直线行驶；在所述相对运动数据的所述横摆角大于所述预设横摆角阈值时，确定所述自车的运动类型为曲线行驶。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述相对运动数据和预设车身参数确定虚拟安全车道宽度与预测碰撞时间，包括：在所述运动类型为直线行驶时，将所述预设车身参数的自车车宽与预设安全距离阈值之和确定为所述虚拟安全车道宽度；在所述运动类型为曲线行驶时，调用预设车道宽度确定公式根据所述预设安全距离阈值、所述相对运动数据的目标物体速度、目标物体横摆角以及所述预设车身参数的所述自车车宽、自车车长、自车后轴到车尾距离确定所述虚拟安全车道宽度；调用预设进出安全区域时间确定公式根据所述相对运动数据的目标物体横向距离、目标物体横向速度以及所述自车车宽和所述虚拟安全车道宽度，分别确定所述目标物体进入和离开虚拟安全区域的第一时间和第二时间，其中，所述虚拟安全区域由所述虚拟安全车道宽度确定；将所述相对运动数据的相对距离与相对速度之比作为所述预测碰撞时间。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：于小洲，栗海兵，曲白雪，杨航，李采薇，王艺蒙，
申请(专利权)人：一汽南京科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：