使用自主车辆检测和防止车道减少中的事故的方法技术

一个实施例涉及一种系统，包括处理器、计算机视觉模块以及控制模块；其中处理器可操作为检测最近消失的车道中的车道减少；检测最近消失的车道中的邻近车辆和邻近车辆的行驶动作；检测邻近车辆的牌照；从邻近车辆接收针对行驶模式的第一信号；检测最近消失的车道中的车道消失点；确定邻近车辆到达车道消失点的时间间隔；基于行驶动作执行碰撞的危险评估，以及然后基于危险评估将控制命令传输到主车辆的致动器系统。

【技术实现步骤摘要】

本公开总体上涉及车辆安全领域。更具体地，本公开涉及用于针对自主车辆的车道减少监测方法和车道减少系统的系统和方法。

技术介绍

1、在车辆中，在驾驶员做出针对车辆的安全操作的许多决策时，包括速度、转向、障碍和危险识别及其规避，驾驶员仍然是车辆的控制系统的关键组成部分。然而，由于诸如驾驶员疲劳、驾驶员伤残、驾驶员疏忽的身体因素，或者诸如可见度的减少驾驶员成功避免危险所需的反应时间的其它因素，驾驶员执行所有这些功能的能力可能受到损害。

2、当车道终止或减少时，由于人类驾驶员可能不能够足够快地反应以避免碰撞，因此这可能对人类驾驶员产生危险情形。在高速或高交通量区域尤其如此。因此，需要一种用于自主车辆的方法和系统，以安全且有效地导航道路，从而降低事故的危险并改进对于道路上的乘客和其他驾驶员的总体体验。

技术实现思路

1、以下呈现
技术实现思路
以提供对本文中描述的一个或更多实施例的基本理解。本
技术实现思路
不旨在标识关键或重要元素或描绘不同实施例的任何范围和/或权利要求的任何范围。
技术实现思路
的唯一目的是以简化的形本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种系统，包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其中所述系统被配置成所述主车辆的部件。

3.根据权利要求1所述的系统，其中所述行驶模式为自主模式和手动模式中的一种。

4.根据权利要求1所述的系统，其中使用雷达、激光雷达、摄像机、GPS以及机器学习算法中的至少一个来检测所述邻近车辆。

5.根据权利要求1所述的系统，其中通过参照牌照数据库从所述牌照号确定所述邻近车辆的车辆类型。

6.根据权利要求1所述的系统，其中经由车辆对车辆(V2V)通信接收来自所述邻近车辆的所述信号。

7.根据权利要求6所述的系统，其中所述V2V...

【技术特征摘要】

1.一种系统，包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其中所述系统被配置成所述主车辆的部件。

3.根据权利要求1所述的系统，其中所述行驶模式为自主模式和手动模式中的一种。

4.根据权利要求1所述的系统，其中使用雷达、激光雷达、摄像机、gps以及机器学习算法中的至少一个来检测所述邻近车辆。

5.根据权利要求1所述的系统，其中通过参照牌照数据库从所述牌照号确定所述邻近车辆的车辆类型。

6.根据权利要求1所述的系统，其中经由车辆对车辆(v2v)通信接收来自所述邻近车辆的所述信号。

7.根据权利要求6所述的系统，其中所述v2v通信基于使用专用短程通信(dsrc)和蜂窝车辆对万物(c-v2x)技术中的至少一个的无线通信协议。

8.根据权利要求1所述的系统，其中经由互联网连接接收来自所述邻近车辆的所述信号。

9.根据权利要求1所述的系统，其中通过经由所述计算机视觉模块捕获转向角、转向速率、速度以及加速度中的至少一个来检测所述邻近车辆的所述行驶动作。

10.根据权利要求1所述的系统，其中通过执行车道宽度检测来估计所述车道消失点。

11.根据权利要求1所述的系统，其中所述系统被配置成计算所述邻近车辆到...

【专利技术属性】
技术研发人员：O·P·巴雷拉，A·伦纳特松，
申请(专利权)人：沃尔沃汽车公司，
类型：发明
国别省市：