本公開涉及車輛安全領(lǐng)域。更具體地，本公開涉及自主車輛中用于檢測和管理結(jié)冰上坡道路的系統(tǒng)和方法。

背景技術(shù)：

1、由于牽引力降低、滑動增加、失速、制動距離延長和能見度降低，在結(jié)冰的上坡道路上駕駛可能是危險和具有挑戰(zhàn)性的。

2、因此，在自主車輛中需要檢測和管理結(jié)冰上坡道路，并且如果在結(jié)冰上坡道路上行駛時存在碰撞風(fēng)險，則需要提供警示和/或采取行動以使碰撞最小化或避免碰撞。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、下面提供概述以提供對本文所述的一個或多個實施例的基本理解。本
技術(shù)實現(xiàn)要素：
不旨在標(biāo)識關(guān)鍵或核心元件或描繪不同實施例的任何范圍和/或權(quán)利要求的任何范圍。本發(fā)明內(nèi)容的唯一目的是以簡化形式呈現(xiàn)一些概念，作為本文呈現(xiàn)的更詳細(xì)描述的前奏。

2、根據(jù)一個實施例，它是一種系統(tǒng)，包括處理器、計算機(jī)視覺模塊和控制模塊；其中所述系統(tǒng)可操作以通過本車輛的所述控制模塊確定道路表面狀況，其中所述道路表面狀況是冰、濕和雪中的至少一種；由所述本車輛的所述控制模塊基于所述道路表面狀況調(diào)整所述本車輛的安全距離值；由所述本車輛的所述控制模塊檢測目標(biāo)車輛的車輛類型、速度和可見車頂面積，其中，所述目標(biāo)車輛是在所述本車輛的前方的車輛；由所述本車輛的所述控制模塊確定所述本車輛正在接近的上坡道路；由所述本車輛的所述控制模塊基于所述目標(biāo)車輛的實時速度變化來確定所述目標(biāo)車輛正在減速；由所述處理器預(yù)測所述本車輛與所述目標(biāo)車輛之間的碰撞；由所述本車輛的所述控制模塊確定所述本車輛的避撞動作以避免與所述目標(biāo)車輛的碰撞。

3、根據(jù)一個實施例，它是一種方法，包括：由處理器確定道路表面狀況，其中所述道路表面狀況是冰、濕和雪中的至少一種；由所述處理器基于所述道路表面狀況調(diào)整所述本車輛的安全距離值；通過計算機(jī)視覺模塊檢測目標(biāo)車輛的車輛類型、速度和可見車頂面積，其中所述目標(biāo)車輛是在所述本車輛的前方的車輛；由所述處理器確定所述本車輛正在接近的上坡道路；由所述處理器基于所述目標(biāo)車輛的實時速度變化來確定所述目標(biāo)車輛正在減速；由所述處理器預(yù)測所述本車輛與所述目標(biāo)車輛之間的碰撞；由所述處理器確定用于所述本車輛的避撞動作以避免與所述目標(biāo)車輛的碰撞。

4、根據(jù)一個實施例，它是一種非暫時性計算機(jī)可讀介質(zhì)，其上存儲有指令，所述指令可由計算機(jī)系統(tǒng)執(zhí)行以執(zhí)行操作，所述操作包括：由所述處理器確定道路表面狀況，其中所述道路表面狀況是冰、濕和雪中的至少一種；由所述處理器基于所述道路表面狀況調(diào)整所述本車輛的安全距離值；通過計算機(jī)視覺模塊檢測目標(biāo)車輛的車輛類型、速度和可見車頂面積，其中所述目標(biāo)車輛是在所述本車輛的前方的車輛；由所述處理器確定所述本車輛正在接近的上坡道路；由所述處理器基于所述目標(biāo)車輛的實時速度變化來確定所述目標(biāo)車輛正在減速；由所述處理器預(yù)測所述本車輛與所述目標(biāo)車輛之間的碰撞；由所述處理器確定用于所述本車輛的避撞動作以避免與所述目標(biāo)車輛的碰撞。

5、根據(jù)第一方面，提供一種系統(tǒng)，其包括：處理器、計算機(jī)視覺模塊和控制模塊；其中，所述系統(tǒng)可操作以：由本車輛的所述控制模塊確定道路表面狀況，其中所述道路表面狀況是冰、濕和雪中的至少一種；由所述本車輛的所述控制模塊基于所述道路表面狀況調(diào)整所述本車輛的安全距離值；由所述本車輛的所述控制模塊檢測目標(biāo)車輛的車輛類型、速度和可見車頂面積，其中所述目標(biāo)車輛是在所述本車輛的前方的車輛；由所述本車輛的所述控制模塊確定所述本車輛正在接近的上坡道路；由所述本車輛的所述控制模塊基于所述目標(biāo)車輛的實時速度變化，確定所述目標(biāo)車輛正在減速；由所述處理器預(yù)測所述本車輛與所述目標(biāo)車輛之間的碰撞；和由所述本車輛的所述控制模塊確定所述本車輛的避撞動作以避免與所述目標(biāo)車輛的碰撞。

6、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述系統(tǒng)可操作為所述本車輛的組件。

7、根據(jù)第一方面的一個實施例，通過接收實時天氣廣播來確定所述道路表面狀況。

8、根據(jù)第一方面的一個實施例，由示出路線中的結(jié)冰道路的地圖確定所述道路表面狀況。

9、根據(jù)第一方面的一個實施例，通過經(jīng)由所述計算機(jī)視覺模塊實時檢測道路狀況來確定所述道路表面狀況。根據(jù)一個實施例，通過對由所述計算機(jī)視覺模塊捕獲的圖像使用濾波技術(shù)分析發(fā)射的光束在道路表面上的散射來確定所述道路表面狀況。

10、根據(jù)第一方面的一個實施例，通過使用車輛動力學(xué)傳感器數(shù)據(jù)和由攝像頭獲得的本車輛前方的周圍環(huán)境的圖像來檢測所述道路表面狀況，其中，所述攝像頭是單色攝像頭。根據(jù)一個實施例，表面狀況觀察器基于對來自所述攝像頭的所述圖像的評估并將所述圖像與所述車輛動力學(xué)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行比較來對道路狀況進(jìn)行分類。根據(jù)一個實施例，所述表面狀況觀察器進(jìn)一步考慮局部天氣數(shù)據(jù)并導(dǎo)出所述道路表面狀況，其中所述局部天氣數(shù)據(jù)包括溫度、濕度值、降雨量、雨夾雪、降雪、雨刷活動、和云數(shù)據(jù)。

11、根據(jù)第一方面的一個實施例，通過使用所述計算機(jī)視覺模塊識別道路標(biāo)志來檢測所述道路表面狀況。

12、根據(jù)第一方面的一個實施例，通過車輛到基礎(chǔ)設(shè)施(v2i)通信來檢測所述道路表面狀況。

13、根據(jù)第一方面的一個實施例，通過確定鄰近車輛存在導(dǎo)航困難來確定所述道路表面狀況。

14、根據(jù)第一方面的一個實施例，通過從鄰近車輛接收關(guān)于所述道路表面狀況的廣播消息來確定所述道路表面狀況。

15、根據(jù)第一方面的一個實施例，經(jīng)由加速度計傳感器通過所述本車輛在其上行進(jìn)的道路與所述本車輛的輪胎之間的摩擦系數(shù)來確定所述道路表面狀況。

16、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述道路表面狀況由道路狀況傳感器確定，其中所述道路狀況傳感器是溫度傳感器、紅外傳感器、加速度計、gps傳感器和濕度傳感器中的至少一種。

17、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述安全距離值被設(shè)置為比在干燥道路表面狀況下的值更高的值。

18、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述系統(tǒng)還可操作以確定具有最少數(shù)量的結(jié)冰道路的新路線。

19、根據(jù)第一方面的一個實施例，經(jīng)由所述計算機(jī)視覺模塊通過檢測所述目標(biāo)車輛的車牌號碼來檢測所述車輛類型。根據(jù)一個實施例，所述車牌號碼通過參考數(shù)據(jù)庫而與所述車輛類型相匹配。

20、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述本車輛還可操作以檢測所述目標(biāo)車輛的所述車輛類型和車輛型號。

21、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述目標(biāo)車輛的速度經(jīng)由包括攝像頭、lidar、gps和雷達(dá)的計算機(jī)視覺模塊實時確定。

22、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述計算機(jī)視覺模塊還包括人工智能引擎和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

23、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述目標(biāo)車輛的速度經(jīng)由雷達(dá)實時地確定。

24、根據(jù)第一方面的一個實施例，使用邊界框算法來檢測所述目標(biāo)車輛的所述可見車頂面積。根據(jù)一個實施例，所述邊界框算法與用于對象檢測的機(jī)器學(xué)習(xí)算法結(jié)合使用，其中所述機(jī)器學(xué)習(xí)算法是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)。

25、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述上坡道路基于所述目標(biāo)車輛的車輛類型、所述目標(biāo)車輛的速度和所述目標(biāo)車輛的可見車頂面積來確定。

26、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述上坡道路基于所述目標(biāo)車輛的gps位置和地圖數(shù)據(jù)來確定，以確定所述上坡道路的坡度。

27、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述本車輛通過所述車輛類型、車輛型號和所述速度來映射所述可見車頂面積，以確定所述上坡道路的傾斜度。

28、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述本車輛可操作以通過按照預(yù)定間隔計時的連續(xù)讀數(shù)序列檢測所述可見車頂面積的變化，從而確定所述上坡道路的傾斜度。

29、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述本車輛可操作以通過按照預(yù)定間隔計時的連續(xù)讀數(shù)序列檢測在另一車道中以與所述目標(biāo)車輛相反方向駛來的車輛的可見車頂面積的變化，從而確定所述上坡道路的傾斜度。

30、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述本車輛可操作以檢測所述上坡道路的開始和所述上坡道路的結(jié)束。

31、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述本車輛可操作以經(jīng)由向所述本車輛的駕駛員的通知來通知正在接近的上坡道路，其中，所述通知是聲音、觸覺提示、視覺提示和文本消息中的至少一種。

32、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述本車輛可操作以經(jīng)由所述計算機(jī)視覺模塊檢測所述上坡道路上的多個車道。

33、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述本車輛可操作以基于所述車輛類型和車輛型號來關(guān)聯(lián)所述可見車頂面積，以便確定所述上坡道路的傾斜度。

34、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述本車輛的安全距離值基于所述上坡道路的傾斜度進(jìn)一步增加。

35、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述目標(biāo)車輛的速度變化由所述本車輛根據(jù)隨時間收集的速度的數(shù)據(jù)來計算。

36、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述本車輛可操作以檢測所述目標(biāo)車輛是否正在失速。

37、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述本車輛可操作以檢測所述目標(biāo)車輛是否正在失去牽引力。

38、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述本車輛可操作以預(yù)測所述目標(biāo)車輛的速度是否趨于零。

39、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述本車輛可操作以使用人工智能算法經(jīng)由所述計算機(jī)視覺模塊預(yù)測所述目標(biāo)車輛是否將在所述上坡道路上向后移動。

40、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述本車輛可操作以經(jīng)由包括雷達(dá)的所述計算機(jī)視覺模塊檢測所述目標(biāo)車輛正在所述上坡道路上向后移動。

41、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述本車輛經(jīng)由后視攝像頭可操作以發(fā)現(xiàn)在所述本車輛后面的車輛。

42、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述本車輛經(jīng)由lidar和雷達(dá)發(fā)現(xiàn)其他車道中的車輛。

43、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述本車輛可操作以經(jīng)由通信模塊而與所述目標(biāo)車輛建立通信，以便獲得關(guān)于所述目標(biāo)車輛的狀態(tài)的信息，其中所述狀態(tài)包括所述目標(biāo)車輛的速度變化和上坡道路傾斜度。根據(jù)一個實施例，所述上坡道路傾斜度使用縱向加速度計傳感器、gps、慣性測量單元(imu)、lidar、雷達(dá)和攝像頭來獲得。根據(jù)另一個實施例，所述本車輛與所述目標(biāo)車輛之間的通信經(jīng)由車輛到車輛(v2v)通信進(jìn)行。根據(jù)一個實施例，所述車輛到車輛(v2v)通信基于使用專用短程通信(dsrc)和蜂窩車輛到萬物(c-v2x)技術(shù)中的至少一種的無線通信協(xié)議。根據(jù)又一個實施例，所述本車輛與所述目標(biāo)車輛之間的通信經(jīng)由互聯(lián)網(wǎng)連接進(jìn)行。

44、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述避撞動作包括在所述本車輛中生成警示，其中所述警示是文本消息、視覺提示、聲音警示、觸覺提示和振動中的至少一種。

45、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述避撞動作包括進(jìn)一步增加所述本車輛與所述目標(biāo)車輛之間的所述安全距離值。

46、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述避撞動作包括等待直到所述目標(biāo)車輛通過所述上坡道路。

47、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述避撞動作包括以下中的至少一個：由所述本車輛發(fā)起反向移動；以及由所述本車輛發(fā)起車道改變。

48、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述避撞動作包括向所述本車輛后面的車輛廣播關(guān)于所述目標(biāo)車輛正在從所述上坡道路向下滑動的消息。

49、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述避撞動作包括向鄰近車輛廣播消息，其中，所述消息包括對所述鄰近車輛的操縱指令，以使用集體和協(xié)調(diào)的動作來避免即將發(fā)生的碰撞。

50、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述避撞動作包括預(yù)測所述碰撞并警示所述本車輛的駕駛員關(guān)于所述碰撞期間氣囊的展開。

51、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述避撞動作包括預(yù)測所述碰撞、警示所述本車輛的駕駛員并建議所述駕駛員做好撞擊姿勢準(zhǔn)備。

52、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述避撞動作包括預(yù)測所述碰撞、警示所述本車輛的駕駛員并建議他離開所述本車輛。

53、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述避撞動作包括向所述目標(biāo)車輛警示即將發(fā)生碰撞。

54、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述避撞動作包括向鄰近車輛警示所述碰撞。

55、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述避撞動作包括以下中的至少一個：在所述本車輛中生成警示；至少維持所述本車輛與所述目標(biāo)車輛之間的所述安全距離值；由所述本車輛發(fā)起反向移動；由所述本車輛發(fā)起車道改變；向所述目標(biāo)車輛警示即將發(fā)生的碰撞；和向鄰近車輛廣播消息，其中所述消息包括對所述鄰近車輛的操縱的指令，以使用集體和協(xié)調(diào)的動作來避免所述即將發(fā)生的碰撞。

56、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述避撞動作被實時地確定和執(zhí)行，直到所述本車輛通過所述上坡道路。

57、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述避撞動作經(jīng)由包括人工智能引擎的計算機(jī)視覺模塊來確定，其中所述人工智能引擎包括機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

58、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述避撞動作還包括激活所述計算機(jī)視覺模塊的攝像頭以記錄周圍環(huán)境和所述本車輛。

59、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述避撞動作包括向第三方警示即將發(fā)生碰撞。根據(jù)一個實施例，所述第三方是緊急服務(wù)。

60、根據(jù)第一方面的一個實施例，所述系統(tǒng)還被配置用于由所述本車輛自主地執(zhí)行所述避撞動作。

61、根據(jù)本發(fā)明的第二方面，提供一種方法，其包括：由處理器確定道路表面狀況，其中所述道路表面狀況是冰、濕和雪中的至少一種；由所述處理器基于所述道路表面狀況調(diào)整本車輛的安全距離值；由計算機(jī)視覺模塊檢測目標(biāo)車輛的車輛類型、速度和可見車頂面積，其中所述目標(biāo)車輛是在所述本車輛的前方的車輛；由所述處理器確定所述本車輛正在接近的上坡道路；由所述處理器基于所述目標(biāo)車輛的實時速度變化來確定所述目標(biāo)車輛正在減速；由所述處理器預(yù)測所述本車輛與所述目標(biāo)車輛之間的碰撞；和由所述處理器確定用于所述本車輛的避撞動作，以避免與所述目標(biāo)車輛的碰撞。

62、根據(jù)第二方面的一個實施例，通過經(jīng)由所述計算機(jī)視覺模塊實時檢測道路狀況來確定所述道路表面狀況。

63、根據(jù)第二方面的一個實施例，基于所述目標(biāo)車輛的車輛類型、所述目標(biāo)車輛的速度和所述目標(biāo)車輛的可見車頂面積來確定所述上坡道路。

64、根據(jù)第二方面的一個實施例，所述避撞動作包括在所述本車輛中生成警示，其中所述警示是文本消息、視覺提示、聲音警示、觸覺提示和振動中的至少一種。

65、根據(jù)第二方面的一個實施例，所述避撞動作包括進(jìn)一步增加所述本車輛與所述目標(biāo)車輛之間的所述安全距離值。

66、根據(jù)第二方面的一個實施例，所述避撞動作包括等待直到所述目標(biāo)車輛通過所述上坡道路。

67、根據(jù)第二方面的一個實施例，所述避撞動作包括以下中的至少一個：由所述本車輛發(fā)起反向移動；以及由所述本車輛發(fā)起車道改變。

68、根據(jù)第二方面的一個實施例，所述避撞動作包括向所述本車輛后面的車輛廣播關(guān)于所述目標(biāo)車輛正在從所述上坡道路向下滑動的消息。

69、根據(jù)第二方面的一個實施例，所述避撞動作包括向鄰近車輛廣播消息，其中所述消息包括對所述鄰近車輛的操縱的指令，以使用集體和協(xié)調(diào)的動作來避免即將發(fā)生的碰撞。

70、根據(jù)第二方面的一個實施例，所述避撞動作包括預(yù)測所述碰撞并警示所述本車輛的駕駛員在所述碰撞期間氣囊的展開。

71、根據(jù)第二方面的一個實施例，所述避撞動作包括預(yù)測所述碰撞、警示所述本車輛的駕駛員并建議所述駕駛員做好碰撞姿勢準(zhǔn)備。

72、根據(jù)第二方面的一個實施例，所述避撞動作包括預(yù)測所述碰撞、警示所述本車輛的駕駛員并建議他離開所述本車輛。

73、根據(jù)第二方面的一個實施例，所述避撞動作包括向所述目標(biāo)車輛警示即將發(fā)生的碰撞。

74、根據(jù)第二方面的一個實施例，所述方法還被配置用于由所述本車輛自主地執(zhí)行所述避撞動作。

75、根據(jù)本發(fā)明的第三方面，提供一種其上存儲有指令的非暫時性計算機(jī)可讀介質(zhì)，所述指令可由計算機(jī)系統(tǒng)執(zhí)行以執(zhí)行包括以下各項的操作：由處理器確定道路表面狀況，其中所述道路表面狀況是冰、濕和雪中的至少一種；由所述處理器基于所述道路表面狀況調(diào)整本車輛的安全距離值；通過計算機(jī)視覺模塊檢測目標(biāo)車輛的車輛類型、速度和可見車頂面積，其中所述目標(biāo)車輛是在所述本車輛的前方的車輛；由所述處理器確定所述本車輛正在接近的上坡道路；由所述處理器基于所述目標(biāo)車輛的實時速度變化來確定所述目標(biāo)車輛正在減速；由所述處理器預(yù)測所述本車輛與所述目標(biāo)車輛之間的碰撞；和由所述處理器確定用于所述本車輛的避撞動作以避免與所述目標(biāo)車輛的碰撞。

76、根據(jù)第三方面的一個實施例，通過經(jīng)由所述計算機(jī)視覺模塊實時檢測道路狀況來確定所述道路表面狀況。

77、根據(jù)第三方面的一個實施例，基于所述目標(biāo)車輛的車輛類型、所述目標(biāo)車輛的速度和所述目標(biāo)車輛的可見車頂面積來確定所述上坡道路。

78、根據(jù)第三方面的一個實施例，所述避撞動作包括在所述本車輛中生成警示，其中所述警示是文本消息、視覺提示、聲音警示、觸覺提示和振動中的至少一種。

79、根據(jù)第三方面的一個實施例，所述避撞動作包括進(jìn)一步增加所述本車輛與所述目標(biāo)車輛之間的所述安全距離值。

80、根據(jù)第三方面的一個實施例，所述非暫時性計算機(jī)可讀介質(zhì)還被配置用于由所述本車輛自主地執(zhí)行所述避撞動作。

81、根據(jù)第三方面的一個實施例，所述避撞動作包括以下中的至少一個：由所述本車輛發(fā)起反向移動；以及由所述本車輛發(fā)起車道改變。

82、根據(jù)第三方面的一個實施例，所述避撞動作包括向所述本車輛后面的車輛廣播關(guān)于所述目標(biāo)車輛正在從所述上坡道路向下滑動的消息。

83、根據(jù)第三方面的一個實施例，所述避撞動作包括向鄰近車輛廣播消息，其中，所述消息包括對所述鄰近車輛的操縱的指令，以使用集體和協(xié)調(diào)的動作來避免即將發(fā)生的碰撞。

84、根據(jù)第三方面的一個實施例，所述避撞動作包括以下中的至少一個：在所述本車輛中生成警示；至少維持所述本車輛與所述目標(biāo)車輛之間的所述安全距離值；由所述本車輛發(fā)起反向移動；由所述本車輛發(fā)起車道改變；向所述目標(biāo)車輛警示即將發(fā)生的碰撞；和向鄰近車輛廣播消息，其中所述消息包括對所述鄰近車輛的操縱的指令，以使用集體和協(xié)調(diào)的動作來避免所述即將發(fā)生的碰撞。