本發明總體涉及一種用于警告主車輛的車輛駕駛員在交叉口左轉或右轉時與另一輛車輛可能的碰撞的系統和方法，尤其涉及一種用于警告主車輛的車輛駕駛員在交叉口左轉或右轉時與另一輛車輛可能的碰撞的系統和方法，該方法包括將交叉口分割成不同區域，比如交叉口中的接近區域、等待區域以及禁止等待區域，以及必要的話，提供自動制動控制來防止碰撞。

背景技術：

物體檢測系統和碰撞避免系統在現代車輛中變得越來越普遍。物體檢測系統能夠向駕駛員提供關于移動主車輛路徑上的物體的警告。該警告可以是車輛儀表板或者平視顯示器(HUD)上的可視指示，和/或可以是如鳴響等音頻警告或如觸覺座椅等其他反饋裝置。物體檢測系統也可以提供輸入到主動車輛系統，比如自適應巡航控制系統，其控制車輛速度來維持與前方車輛合適的縱向間距，以及后方交叉交通回避系統，其可以在主車輛倒車時，提供警告和自動制動兩者來避免與主車輛后面的物體發生碰撞。

采用物體檢測系統的主動安全技術正在成為汽車工業的主要研究領域。傳感器和致動器技術的進步已經促進了駕駛員輔助系統(DAS)的發展，進而防止道路事故，尤其是那些駕駛員錯誤或疏忽導致的道路事故。一些類型的DAS已經應用在量產型車輛中，例如防抱死制動系統(ABS)、電子穩定性控制(ESC)、自適應巡航控制系統(ACC)、車道偏離警告(LDW)系統、車道變更輔助(LCA)、前向碰撞警告(FCA)以及車道保持輔助(LKA)。瀕臨碰撞制動是通過實施車輛制動來避免或減少碰撞的一種有效方式。碰撞避免系統也可以提供轉向命令，該轉向命令使得主車輛沿著計算出的轉向路徑行駛來提供車輛轉向，以便在只有制動能減輕碰撞時避免碰撞。

用于這些類型的系統的物體檢測傳感器可以使用若干技術中的任何一種技術，比如短距離雷達、長距離雷達、帶有照片處理功能的相機、激光或激光雷達、超聲波等。物體檢測傳感器檢測在主車輛路徑上的車輛和其他物體。在許多車輛中，目標檢測傳感器直接集成在前保險杠或車輛的飾板中，但是其他安裝位置也是可以的。

可以在車輛上用來檢測車輛周圍的物體并提供這些物體的范圍和方向的雷達和激光雷達傳感器將這些對象的反射作為組成一個點云(集群)范圍地圖的多掃描點來提供，其中，一個單獨的掃描點通常是針對傳感器的水平視野上的每一個1/2°而提供。除了范圍值和方位角度值之外，這些掃描點還以強度的形式提供了目標表面的反射率測量，因此，如果在主車輛前面檢測到了目標車輛或其他物體，則可能會有多個掃描點返回，這些掃描點根據本車輛識別目標車輛的表面反射率、距離和方位角。通過提供一組掃描返回點，可以更方便地檢測到具有各種任意形狀的物體(如卡車、拖車、自行車、行人、護欄、K-柵欄等)，其中，物體越大和/或物體與主車輛越接近，提供的掃描點就越多。

車上的相機可以提供倒車輔助、拍攝車輛駕駛員的圖像以確定駕駛員的困倦程度或注意力、當車輛行駛時提供道路圖像來達到避免碰撞的目的、提供結構識別(如路面標識等)。其他車輛視覺應用包括車道感測系統，以感測車輛行駛車道和在車道中央驅動車輛。許多這些已知的車道感測系統檢測道路上的車道標志，以便用于各種應用，如車道偏離警示(LDW)、車道保持(LK)、車道居中(LC)等，并且這些系統通常采用單個相機(無論是在汽車的前面或后面)來提供用于檢測車道標記的圖像。

本領域還公知的是，在車輛上提供包括前置相機、后置相機、左側相機和右側相機的環視相機系統，其中該相機系統使用相機的圖像生成車輛和周邊區域的俯視圖，并且其中圖像在車輛的角落處相互重疊。俯視圖可以向車輛駕駛員顯示，以便觀察車輛周圍的情況，進而進行倒車和停車等。未來的車輛可以不采用后視鏡，而是可以包括環視相機提供的數字圖像。

這里討論的此類型的各種車輛系統需要知道車輛的位置和方向。目前，現代車輛通常依賴于全球導航衛星系統(GNSS)，比如GPS，該系統提供信號到車輛顯示屏來識別車輛位置。

車輛到車輛(V2V)和車輛到基礎設施(V2I)通信系統(有時也被稱為V2X系統)通常是本領域技術人員所熟知的，并且需要至少一個實體來發送信息到另一個實體。例如，僅僅通過接收來自相鄰車輛的廣播消息，便可以在一個車輛上執行許多車輛到車輛的安全應用程序。這些消息不針對任何特定的車輛，但要與車輛用戶群進行共享，以支持具體的應用。在需要碰撞避免的這些類型的應用中，當兩輛或更多輛車輛相互交流并且碰撞變得很可能時，車輛系統可以警告車輛駕駛員，或者可能為駕駛員采取躲避動作，例如實施制動。同樣地，交通控制單元可以觀察信息的廣播并生成關于通過指定交叉口或道路的交通流量的統計數據。

道路交錯產生了交叉口。為了防止車輛在交叉口相互碰撞，通常會提供某種類型的交通控制機制，如停止標志、讓車標志、交通燈等，從而使得垂直地或交叉地通行的交通車輛能夠安全通過交叉口。然而，交叉口(特別是交通量大的交叉口)仍然是造成很多車輛碰撞和交通事故的原因。

當在交叉口左轉或右轉時試圖警告駕駛員的潛在碰撞的已知物體檢測傳感器系統通常是依賴于一個單一的算法來提供預警，而不管主車輛相對于交叉口處于什么位置以及車輛以什么速度和在什么方向上行駛。通常情況下，這些類型的算法是無效的，其原因在于它們無法始終如一地在碰撞發生前及時警告駕駛員。更特別地，不同的車輛以不同的速度和積極性進行操作，其中一些車輛非常快地接近一個交叉口，而另一些車輛更加緩慢地接近該交叉口，并且其中主車輛可能會停在交叉口，讓對面的車輛在轉彎前通過。由于這些變化的緣故，這樣的算法不能在合適的時間量上有效地提供警告，因此，在它們設置在商用車輛上之前需要作出改進。

技術實現要素：

本發明描述了一種用于警示主車輛的駕駛員在交叉口左轉或右轉時與其他車輛潛在的碰撞的系統和方法，其中如果碰撞即將發生，該系統和方法可提供自動制動。該方法包括確定主車輛有可能以預定置信水平在交叉口處轉彎，并且如果是，那么將交叉口分割為多個不同區域，其中每個區域具有不同的碰撞威脅風險水平。可以針對不同的交叉口種類來區別地確定區域，并且這些區域可以包括主車輛將行駛通過的交叉口前面的接近區域、主車輛在轉彎時將行駛通過的交叉口中的等待區域，以及主車輛在轉彎時將行駛通過的交叉口中的禁止等待區域。該方法獲得交叉口中或附近的主車輛和任何相關遠程車輛或其他物體的速度、速率和位置。該方法為每個不同的分割區域確定當主車輛行駛通過交叉口時主車輛的預測路徑以及確定遠程車輛的預測路徑。該方法接著基于預測路徑、速度和加速度確定主車輛和遠程車輛是否將同時占據交叉口中的碰撞區，并且如果是的話，向主車輛的駕駛員發出碰撞風險的警告。

結合附圖，本發明的其他特征將通過下面的說明書和所附權利要求書而變得顯而易見。

附圖說明

圖1是包括用于識別車輛運行和檢測車輛周圍的物體的各個部件的車輛的圖示；

圖2是示出了左轉的主車輛的交叉口的圖示；

圖3是示出了右轉的主車輛的交叉口的圖示；

圖4是示出了在不同時間段右轉的主車輛和左轉的相對方向遠程車輛的位置的交叉口的圖示；

圖5是示出了在不同時間段右轉的主車輛和直行通過交叉口的側向遠程車輛的位置的交叉口的圖示；

圖6是示出了在不同時間段左轉的主車輛和直行通過交叉口的側向遠程車輛的位置的交叉口的圖示；

圖7是示出了在不同時間段左轉的主車輛和直行通過交叉口的相對方向遠程車輛的位置的交叉口的圖示；

圖8是示出了圖4至圖7中所示時間的時間線；

圖9是示出了在不同時間段在交叉口等待且隨后左轉的主車輛和直行通過交叉口的相對方向遠程車輛的交叉口的圖示；

圖10是示出了圖9中所示時間的時間線；

圖11是示出了當車輛在交叉口左轉或右轉時評估威脅的過程的流程圖；

圖12是示出了決定車輛進入交叉口是否安全的過程的流程圖；

圖13是示出了圖12的過程且使用V2I數據的流程圖；

圖14是示出了確定繼續行進通過交叉口中的等待區域是否安全的過程的流程圖；

圖15是示出了確定是否允許車輛進入交叉口中的禁止等待區域的過程的流程圖；

圖16是示出了行駛在雙車道道路的外行車道且進行變道的主車輛的交叉口的圖示；

圖17是示出了行駛在雙車道道路的內車道且進行左轉的主車輛的交叉口的圖示；

圖18是行駛在雙車道道路的外車道中且進行變道的主車輛的圖示；

圖19是行駛在雙車道道路的內車道中且轉入行車道的主車輛的圖示；

圖20是沿道路行駛且就在交叉口之前轉入行車道的主車輛的圖示；以及

圖21是在交叉口左轉的車輛的圖示。

具體實施方式

以下對于涉及一種用于評估主車輛左轉或右轉時在交叉口的碰撞威脅并向主車輛的駕駛員提供潛在碰撞警告的系統及方法的實施例的討論在本質上僅是示例性的，并且絕不旨在限制本發明或其應用或用途。

如下文將詳細論述的，本發明提出了碰撞評估算法，當車輛出于駕駛員轉向意圖的置信水平而在交叉口左轉或右轉時，該算法基于與行駛在交叉口中或行駛通過交叉口的其他車輛的所確定的碰撞威脅，在必要時向主車輛的駕駛員提供信息、向駕駛員提供警告和/或提供自動制動和/或轉向控制。是否給予信息、警告和/或自動制動的確定包括劃分車輛在轉入不同區域時可以在交叉口中行駛的區域，即，交叉口前的接近區域、交叉口內的等待區域以及交叉口內的禁止等待區域，這些區域是交叉口中的不同區域，具體取決于車輛是右轉還是左轉，其中，為每個區域采用用于碰撞威脅評估的單獨算法，以便識別碰撞威脅。算法識別出可能正進入交叉口的各個遠程車輛(這些遠程車輛在交叉口中和在交叉口處轉彎等)、分析相對于主車輛的速度和位置的那些車輛的速度和位置、以及識別接近區域、等待區域和禁止等待區域的潛在碰撞威脅。算法可以使用任何可用信息來識別出必要的參數，如地圖數據庫、V2X通信、車輛上的物體檢測傳感器和車輛上的相機等，其中，交叉口和主車輛的具體位置可能不需要過于精確。

需要注意的是，這里的討論是針對右向車輛行駛方向，其中，左轉的車輛會穿過迎面而來的車流的車道。然而，需要強調的是，這里的算法和討論同樣適用于那些車輛左向行駛且將會在右轉時穿過迎面而來的車流的前方的國家和道路。還要注意到的是，正如本領域的技術人員將會理解的，在此所述的算法參數可進行調節以適應不同的駕駛員可選擇配置，如積極、正常或保守等，進而修改具體特點所提供的警告/輸出時間。可選地，系統自身可以基于駕駛員的駕駛風格對這些參數進行調整。

圖1是車輛系統10的簡單圖示，其包括車輛12，該車輛12具有地圖數據庫14、導航系統16、操作控制器18、警告裝置20、傳感器/檢測器32和車輛控制器22。控制器18意于代表所有的單獨的模塊、控制器、處理器、電子控制單元等，其是執行和運行在此討論的各種算法和過程所需的。地圖數據庫14儲存在任何細節水平下都可用的地圖信息，包括關于交叉口的特定信息，例如車道數量、車道行駛模式等。地圖數據庫14與導航系統16相關聯來操作，以顯示各種地圖以及其它可用的信息，并且允許用戶來輸入、計劃且顯示路線。傳感器/檢測器32意于代表車輛12上任何和所有的目標檢測傳感器或相機，例如位于車輛12上任何位置處的前方、后方及側方相機、倒車相機、激光雷達傳感器、長距離雷達檢測器、短距離雷達檢測器等。警告裝置20可以為任何合適的警告裝置，例如顯示圖標、觸覺座椅、鳴響等。可能針對自主和半自主能力，控制器22控制車輛12的操作，包括轉向、制動、減速等，并且提供與這里討論一致的任何其它車輛控制。車輛12還包括無線端口24，其允許車輛12來無線地傳輸消息及接收來自許多源的消息，這些源例如因特網26、衛星28、無線基礎設施30等。倘若可用，無線端口24還允許車輛12來提供V2I通信和V2V通信。

圖2為道路交叉口42的圖示40，其中，道路44和46相交叉，從而限定了交叉口區域48。道路44包括用于在一個方向上的交通流的兩個行駛車道50和52以及用于在相對方向上的交通流的兩個行駛車道54和56。同樣地，道路46包括用于在一個方向上的交通流的兩個行駛車道58和60以及用于在相對方向上的交通流的兩個行駛車道62和64。停止桿68為用于車道50和52的在交叉口42處的停止線位置，停止桿70為用于車道54和56的在交叉口42處的停止線位置，停止桿72為用于車道58和60的在交叉口42處的停止線位置，以及停止桿74為用于車道62和64的在交叉口42處的停止線位置。行駛車道50、52、54、56、58、60、62和64可以為僅直行、僅左轉、僅右轉或共享的直行、左轉和/或右轉中的任意一種。

交叉口42示出了在行駛車道56上行駛的主車輛80，其正在接近交叉口42并沿預測路徑88左轉進入行駛車道58或60中的一個，其中，關于如何確定預測路徑88的進一步討論將在下面提供。示出了行駛在行駛車道52上的相對方向遠程車輛84，以及示出了形式在行駛車道62上的側向遠程車輛86。如將在以下詳細所討論的，基于主車輛80的預測路徑88和位置、遠程車輛84和88的預測位置和位置、包括車道數量的交叉口幾何形狀等，交叉口區域48內及周圍的區域被分割成不同的區域。例如，算法可以識別交叉口42中的接近區域、等待區域和禁止等待區域，并且根據主車輛80是否意于右轉或左轉、交叉口42的尺寸、交叉口42中其它車輛和物體的位置和速度等，可以進一步將那些區域分割成更小的區域。

在圖示40中，主車輛80被示出位于交叉口區域48之前的接近區域90中。當主車輛80左轉時，它將進入交叉口區域48，然后進入等待區域92，在該等待區域中，當存在相對車流時，車輛80將等待以進行左轉。確定車輛80是否將在等待區域92停止是基于例如車輪偏轉角和/或車輛80的橫擺角速度和/或駕駛員是否使用主車輛80的制動器，在該情況下，車輛80在減速。禁止等待區域94也限定在交叉口區域48中并位于迎面而來的車流的路徑中，例如遠程車輛84，在該處，主車輛80不被允許停止。由于車輛80可以在等待區域92中等待以便迎面而來的交通暢通，但是，隨著它移動靠近于禁止等待區域94，車輛80可以沿著等待區域92緩慢行進，等待區域92被分離成區域96，車輛80可以沿著等待區域92輕微地移動，以更準確地預測碰撞威脅。

為了確定主車輛80在何時進入區域92和94，有必要去預測當主車輛80轉彎時的路徑88。本領域中存在有用于預測車輛的路徑的許多算法，并且這些算法通常使用車輛橫擺角速度和/或車輪偏轉角來限定該路徑，其通常不是很準確，因為橫擺角速度不可能像所需的轉彎半徑那樣敏銳來實現轉彎。因而，當主車輛80正在交叉口42轉彎時，主車輛80的轉彎半徑可能不會精確地匹配進入車道58或60所需的角度，且因而本發明不僅基于車輛位置和動態參數，而且還基于交叉口42的幾何形狀來確定車輛80的預測路徑88。在一個實施例中，算法利用車輛橫擺角速度和/或車輪偏轉角來獲取主車輛80的預測路徑88，并且然后基于交叉口42的幾何形狀(更確切地說是車道58和60的位置)來精確該預測路徑，其取決于該信息是否可用。

圖3是類似于圖示40的交叉口42的圖示100，其中，相同的元件由相同的附圖標記來標識，該圖示示出了位于交叉口42之前的接近區域90中的主車輛80，且該車輛意于沿著預測路徑102右轉進入車道62或64。正如以上討論的左轉方案一樣，識別出了等待區域104(在該區域中，主車輛80可以在交叉口區域48中停止并等待)和禁止等待區域106(在該區域中，因為例如側向遠程車輛86帶來的來自側向方向的碰撞威脅，主車輛80不能夠在交叉口區域48中停止)。

基于圖2和圖3所示的圖示40和100，本發明識別出何時提供潛在碰撞威脅信息給駕駛員、提供潛在的碰撞警告給駕駛員和/或響應于檢測到的碰撞威脅提供自動制動。如以上所述，根據交叉口幾何形狀以及車輛速度和位置，交叉口42被分成各個區域和地區，以及基于該可用的信息，可以采用不同的算法來識別出碰撞威脅。

圖4、圖5、圖6和圖7示出了來自相對方向遠程車輛84和側向遠程車輛86的可能碰撞威脅的四種示例性情形，其中，框118代表交叉口區域48的一部分并在此被稱作為碰撞評估區域。特別地，圖4為圖示110，其示出了當主車輛80沿著路徑98右轉且遠程車輛84沿著評估區域118中路徑138左轉時來自相對方向遠程車輛84的碰撞威脅；圖5為圖示112，其示出了當主車輛80沿著路徑98右轉且遠程車輛86沿著路徑140直行通過評估區域118時來自側向遠程車輛86的碰撞威脅；圖6為圖示114，其示出了當主車輛80沿著路徑142左轉且側向遠程車輛86沿著路徑140直行通過評估區域118時來自側向遠程車輛86的碰撞威脅；以及圖7為圖示116，其示出了當主車輛80沿著路徑142左轉且遠程車輛84沿著路徑144直行通過評估區域118時來自相對方向遠程車輛84的碰撞威脅。應注意的是，在圖7的圖示116中，在這種場景下，主車輛80在交叉口區域48中并未停止和等待迎面而來的交通暢通。

碰撞評估算法通過對主車輛80的預期位置和預測路徑、相對方向遠程車輛84的預期位置和預測路徑以及側向遠程車輛86的預期位置和預測路徑(由主車輛80和遠程車輛84和86的速度、加速度和預測路徑的傳感器信息和動態所確定)進行分析，從而對評估區域118中的碰撞威脅進行評估。在圖示110、圖示112、圖示114和圖示116中，已知主車輛80的當前位置、預測路徑和速度，以及遠程車輛84和/或86的預測路徑和速度，碰撞區域146被限定為當主車輛80在評估區域118中右轉時主車輛80可能與遠程車輛84或86碰撞的區域，碰撞區域148被限定為當遠程車輛84在評估區域118中左轉時其它方向遠程車輛84可能與主車輛80碰撞的區域，碰撞區域158被限定為當遠程車輛86徑直行駛穿過評估區域118時側向遠程車輛86可能與主車輛80碰撞的區域，碰撞區域166被限定為當主車輛80在評估區域118中左轉時主車輛80可能與遠程車輛84或86碰撞的區域，碰撞區域168被限定為當遠程車輛84徑直行駛穿過評估區域118且主車輛80在評估區域118中左轉時其它方向遠程車輛84可能與主車輛80碰撞的區域。

在圖示110、圖示112、圖示114和圖示116的每一個中，框120表示T＝T₀時主車輛80的位置，其中，T0是當前時間，框122表示T＝T₁時即將進入碰撞區域146或166的主車輛80的位置，框124表示T＝T₂時剛剛離開碰撞區域146或166之后的主車輛80的位置，框126表示T＝T₀時相對方向遠程車輛84的位置，框128表示T＝T₀時側向遠程車輛86的位置，框130表示T＝T₃時即將進入碰撞區域148或168的相對方向遠程車輛84的位置，框132表示T＝T₃時即將進入碰撞區域158的側向遠程車輛86的位置，框134表示T＝T₄時剛剛離開碰撞區域148或168之后的相對方向遠程車輛84的位置，以及框136表示T＝T₄時剛剛離開碰撞區域158的側向遠程車輛86的位置。通過圖示110、圖示112、圖示114和圖示116所示可以注意到的是，碰撞威脅評估算法評估主車輛80進入評估區域118之前來自側向遠程車輛86的碰撞風險(而不管主車輛80是否右轉或左轉)、評估主車輛進入評估區域118之前如果主車輛右轉時來自相對方向遠程車輛86的碰撞風險、以及評估主車輛80進入評估區域118之后當主車輛80左轉時來自相對方向遠程車輛86的碰撞風險。

圖8是適用于圖4至圖7中的所有圖示110、112、114和116的時間線150，其示出了時間T₀、T₁、T₂、T₃和T₄。當分析上述情景和其它情景的威脅評估時，碰撞評估算法計算從時間T₁到時間T₂的主車輛80預期占用碰撞區域146或166的持續時間，由時間線150中的線段152表示。該算法還計算從時間T₃到時間T₄的相對方向遠程車輛84和/或側向遠程車輛86預期占用碰撞區域158或166的持續時間，由時間線150中的線段154表示。如果線段152和154表示的時間發生重疊，那么該算法識別出剩余時間T_REM，其是時間線150中的線段156表示的主車輛80進入碰撞區域146或166的時間。當T_REM<T_THR時，該算法將提供碰撞威脅信息、發出警告和/或提供自動制動，其中警告的時間閾值T_THR通過試驗進行確定，將駕駛員反應時間和系統延遲考慮在內，而自動制動的時間閾值T_THR則通過考慮系統延遲進行確定。在一個非限制性實例中，如果T_REM大于10秒，那么不執行動作，如果T_REM在4到10秒之間，那么將潛在的碰撞信息提供給車輛駕駛員，比如在顯示器上提供圖標，如果T_REM在4秒以下，那么該算法提供警告，比如鳴響或觸覺座椅，以及如果T_REM表示即將發生碰撞威脅，那么該算法可以提供自動制動和/或轉向。

如果由于接收主車輛80的最新速率和加速度值的延遲而使得主車輛80在等待區域92內停車以等待相對方向的交通暢通，那么當主車輛80左轉時，上述針對圖示116的討論將可能不會提供預想的結果，且基于碰撞時間(TTC)值的算法可能在進入禁止等待區域94之前不足以向駕駛員提供警告。也就是說，時間T_REM太短而不能提供準確結果。

圖9是示出了這種場景的圖示160，而圖10是圖示160的時間線162，其中圖示116和時間線150的相同元件用相同的附圖標記示出。在圖示160中，當主車輛80處于等待區域92中并停車或緩慢向前移動以等待交通暢通時，其處于時間T＝T₀。在這種場景下，主車輛80可能進入碰撞區域166的時間T₁可能較小，如時間線164所示，其表示時間T_REM，并且該算法將由于不確定性而不會允許警告發出。主車輛80的預測路徑142是基于車輛的當前橫擺角速度和/或車輪偏轉角，如果主車輛80進行左轉，由于車輛80相對于其行車道將較直地成角度以使駕駛員更好地注意迎面而來的車輛，因此預測路徑142很可能不是主車輛80的可能路徑108。因此，該算法基于這些參數將不通知駕駛員或不提供警告。

在該實施例中，該算法相反地通過釋放車輛制動器來檢測主車輛80的左轉的開始，并考慮左轉過程中基于車輪偏轉角的預測路徑142與主車輛80的可能路徑108之間的接近度，而時間T₃-T₀識別了遠程車輛84何時將進入碰撞區域168。如果主車輛80處于等待區域92中并在緩慢移動，那么當橫擺角速度發生改變和/或車輪偏轉角發生改變以表示轉彎時，該算法可以確定主車輛80即將開始轉彎。

主車輛80的預測路徑142與可能路徑108之間的相關性(接近度)可以通過相關性系數C_PL進行計算，其定義為：

C_PL＝C_X*C_Y， (1)

其中：

其中，C_X和C_Y表示X和Y方向的預測路徑142和可能路徑108的相關性，并且采用各個節點N之間的接近度進行計算，其中，(X_Pi，Y_Pi)和(X_Li，Y_Li)分別對應于預測路徑142和可能路徑108上的節點N的(X，Y)坐標。

如果釋放了主車輛制動器，C_PL>C_THR，其中C_THR是通過試驗確定的系數閾值，且T₃-T₀

圖11是示出了用于評估當主車輛80在交叉口42處左轉或右轉時的碰撞威脅的過程的流程圖170。在框172處，碰撞評估算法基于本文所討論的可用于算法的所有信息(例如可從車輛80上的車載傳感器獲得的數據、從基礎設施(例如V2X、Onstar^TM、互聯網云)接收到的無線數據、車輛80所處的行駛車道、車輛80的速度、轉向燈激活、車輛80是否在減速等，所有這些信息在框174處提供)確定主車輛80是否抵達交叉口42處以及主車輛80將要左轉還是右轉的置信水平。

一旦算法在一定置信水平下確定了轉彎，則算法接著在框176處使用包括交叉口幾何形狀的可用信息，基于車輛80的預測路徑88或102確定主車輛80將位于何處，并且特別是主車輛80在交叉口42中的位置。算法接著在框178處基于交叉口幾何形狀和車輛狀態將交叉口42分離并分割成各種區域，例如等待區域96或104以及禁止等待區域94或106。算法接著在框180處根據車輛80處于哪個區域評估主車輛80將要進入的交叉口42中的特定區域的碰撞威脅水平。算法接著在判定菱形框182處根據對車輛80的碰撞威脅基于可用于算法的所有信息確定進入特定區域是否安全。如果在判定菱形框182處確定進入特定區域不安全，則算法將在框184處使得某些動作(例如，如上文所討論的提供警告、自動制動等)被執行，并且接著將返回框180來評估碰撞威脅。如果算法在判定菱形框182處確定主車輛80進入特定區域是安全的，則算法在框186處允許車輛80進入該區域，并且在判定菱形框188處確定穿過路徑的左轉或者右轉(LTAP/RT)是否已經完成，如果沒有完成，則返回到框180以便評估碰撞威脅。否則，算法在框190處結束。

圖12是示出了一種確定主車輛80能否進入交叉口42的過程的流程圖194，其中碰撞評估算法在框196處開始。應當注意的是，與流程圖194相關聯的算法重復地執行，直到主車輛80進入交叉口42。在判定菱形框198處，算法通過例如確定是否存在停止標志、確定信號燈是否為紅色等，使用可用資源(例如，由車輛80上的相機提供的相機數據、激光雷達傳感器、來自基礎設施(包括信號燈)的V2X通信等)來確定車輛80是否被允許進入交叉口42。如果在判定菱形框198處確定主車輛80被允許進入交叉口42，則算法在框200處評估在交叉口42中來自其他車輛的直接碰撞威脅，例如來自左側的橫穿交通的威脅。應當注意的是，評估來自左側其他車輛的直接碰撞威脅針對的是車輛在右側行駛的那些道路和國家。如果在車輛行駛在左側的國家中將該系統用在車輛上，則直接威脅將可能來自右側。算法接著在判定菱形框202處確定車輛80前進到交叉口42中是否安全，如果安全，則在框204處，車輛80進入交叉口42并通過等待區域前進，其中算法在框206處結束。

如果在判定菱形框198處確定車輛80不被允許進入交叉口42或者在判定菱形框202處確定進入交叉口42不安全，則算法在判定菱形框208處確定車輛80以當前的行駛條件到達交叉口42之前的停止桿所花費的時間是否小于車輛80在停止桿之前停止所花費的時間。換句話說，算法基于駕駛員的駕駛行為、車輛80的速度、路面條件等確定駕駛員是否可能使車輛80在交叉口42之前的停止桿處停止，以及到停止桿的時間是否小于停止的時間，算法在框210處使自動制動發生并且算法在框206處結束。如果算法在判定菱形框208處確定車輛駕駛員可能在停止桿之前停止，則算法在判定菱形框212處確定在當前車輛駕駛條件下在停止桿處停止的時間是否小于車輛80在當前駕駛條件下在停止桿處停止將花費的時間加上一些附加的預定△時間，從而確定車輛80是否正在快速地接近交叉口，但是駕駛員仍然將能夠使車輛80在停止桿處停止。如果在判定菱形框212處確定到停止桿的時間小于停止所花費的時間加上△時間，這意味著駕駛員正在快速地接近交叉口42，則算法將在框214處發出警告，并且算法在框206處結束。如果在判定菱形框212處確定到停止桿的時間不小于到停止桿的時間加上△時間，則算法不采取動作并且算法在框206處結束。

如果在主車輛80上存在V2I性能，則由流程圖194所示的算法可以被改進。圖13是示出了這類改進的流程圖220，其中與流程圖194相同的元件由相同的附圖標記表示。在該過程中，算法在判定菱形框222處確定信號空間和定時(SPAT)數據是否可用，如果不可用，進行到判定菱形框198以按照與流程圖194中相同的過程進行。SPAT數據無線地提供可被主車輛80接收的定時信息，該定時信息給出了關于信號燈將保持在其當前位置(例如在綠燈位置)保持多長時間的值。如果在判定菱形框222處確定SPAT數據可用，則算法在判定菱形框224處確定到紅燈的時間是否大于車輛80穿過交叉口42所花費的時間，如果是，則進行到框200以便評估碰撞威脅。因為V2I數據可用并且信號燈的定時可用于算法，所以可以使用該信息，從而通過確定當信號燈變紅時車輛80是否將仍然處于交叉口42中來進一步評估潛在的碰撞威脅。如果在判定菱形框224處確定到紅燈的時間不大于穿過交叉口42的時間，則算法進行到判定菱形框208以確定當前車輛駕駛操作是否將允許車輛駕駛員在停止桿處停止。

圖14是示出了一種確定從交叉口42內的等待區域92或104進行到禁止等待區域94或106的判定的過程的流程圖230，其中當主車輛80處于等待區域92或104中時，基于車輛80的具體位置來確定碰撞威脅評估。在這種場景下，對于等待區域92或104中的較早區域而言，威脅可能來自左側的橫穿交通，而對于等待區域92或104中的較晚區域而言，威脅可能來自右側的橫穿交通。

該算法開始于框232，并在判定菱形框234處確定車輛80將要進入的下一區域是否是禁止等待區域94或106。如果蓋下一區域是禁止等待區域94或106，那么算法將在框236處執行條件，以進入禁止等待區域94或106，并且算法在框238處結束。如果在判定菱形框234處確定下一區域不是禁止等待區域94或106，那么該算法在框240處評估本文所述的相關碰撞威脅，并在判定菱形框242處確定是否存在任何威脅。如果在判定菱形框242處不存在碰撞威脅，那么該算法在框244處允許車輛80行進到禁止等待區域94或106，并且算法在框238處結束。如果在判定菱形框242處檢測到了碰撞威脅，那么該算法在判定菱形框246處基于當前車輛狀況和交叉口狀況確定到達車輛80所在區域的盡頭的時間是否小于停止時間，以避免威脅。如果在判定菱形框246處確定到達那一區域盡頭的時間小于停止時間，那么該算法在框248處自動地實施制動并使車輛80在的停止桿之前停止，并且在框238處算法結束。如果在判定菱形框246處確定到達那一區域盡頭的時間小于停止時間，那么該算法在判定菱形框250處確定到達那一區域盡頭的時間是否小于到達停止桿的時間加上的一些預定的Δ時間，如果是，則該算法在框252處發出警告，并在框238處算法結束。

圖15是本文所述的碰撞評估算法的一部分的流程圖256，其包括判定是否進入交叉口42內的禁止等待區域94或106。在此過程中，對來自相反方向的車輛交通和行人的威脅進行碰撞威脅評估，以決定是否應該執行駕駛員警告或自動制動控制。該算法開始于框258，并在框260處評估來自與主車輛80相對方向的交通的碰撞威脅。一旦評估了那些威脅，則該算法在判定菱形框262處確定車輛80進入禁止等待區域94或106是否安全，如果是，則在框264處評估來自右側行駛車道的交通的任何威脅。然后該算法基于這一評估，在判定菱形框266處確定主車輛80是否可以安全地進入禁止等待區域94或106，如果是，則該算法在框268處確定人行橫道內是否存在行人。基于對行人的評估，該算法在判定菱形框270處確定進入交叉口42是否安全，如果是，則在框272處繼續前行穿過禁止等待區域94或106并駛出交叉口42，并且算法在框274處結束。如果該算法在判定菱形框262、266和270中的任一個處確定車輛80繼續前行不安全，那么該算法在框276處基于上述討論發出駕駛員警告和/或自動地實施制動。

如上所述，對于在交叉口處左轉或右轉的主車輛的碰撞威脅評估可能是多種情形的主題，當無威脅存在時，這些情形將會使得碰撞評估算法提供警告或自動制動，而如果威脅存在時，則不導致發出警告或實施制動，這在本文中分別被稱為肯定誤警報和否定誤警報。當精確數據(比如數字地圖和/或駕駛員數據(比如轉向燈、制動位置等))不可用時，可能發生肯定誤警報和否定誤警報。以下討論提供了6種挑戰性駕駛使用案例場景，其中肯定誤警報或否定誤警報很可能發生，并且那些挑戰的一些解決方案可以改善上述的碰撞威脅評估。通過采用來自相機、雷達傳感器、激光雷達傳感器、V2X輸入、路徑歷史、地圖數據、駕駛員輸入(比如轉向燈狀態、頭部姿勢、眼睛等)的可用視覺數據，可以減少本文所述的肯定誤警報或否定誤警報。

第一使用案例場景是誤報，其包括在接近交叉口時進行變道與在交叉口時左轉的對比，如圖16和17中所示，其中駕駛員可以使用轉向燈來指示這兩種駕駛操縱。圖16和圖17分別是具有外行車道284和內行車道286的道路282以及具有外行車道290和內行車道292的相對方向交通的道路288的圖示280和圖示302，其中道路282和288由中央線294隔開。交叉道路296穿過道路282和288，形成交叉口298。在圖16中，主車輛300示出為沿外行車道284行駛，并沿路徑304作出車道變更操縱到行車道286。在圖17中，主車輛300在內行車道286內行駛，并在行車道290和292內行駛的其它方向車輛302的前面沿路徑306左轉進入交叉道路296，如圖所示。

對于這些操縱，在初始移動作出變更車道或左轉的過程中，主車輛300的軌跡是相似的，從而使得難于區分操縱，尤其是當車道級地圖和/或高精度GPS數據不可用時。通常，商業導航地圖不包括顯示特定道路中車道數量的車道級地圖。根據本發明，本文所述的碰撞評估算法將使用任何可用的數據以確定主車輛300是否在行車道284或行車道286內行駛，其中，一旦做出了確定，那么該算法將更好地知道主車輛300是否從行車道284變更車道到行車道286，或者從行車道286轉彎到交叉道路296。如果導航地圖包括車道數量，那么該信息可以用于確定主車輛300處于哪個車道，以及是否正在進行車道變更或左轉。如果導航地圖不包括單獨的行車道，那么該算法可以使用其它可用的數據，比如相對方向或相同方向的其它車輛304的位置和行駛方向以及物體的位置(比如路緣)，來確定主車輛300處于哪個車道。例如，如果主車輛的左側沒有相同方向的車輛且在主車輛的緊鄰左側有其它方向的車輛，那么主車輛80是在最左側行車道，在此處為行車道286。

在可能提供誤報的另一種情形下，在雙車道道路內行駛的車輛可以在有左轉車道或無左轉車道的情況下變更車道或轉彎進入行車道。這是難于區分的場景，因為大多數數字地圖在數據庫中都沒有行車道。進一步地，一些道路具有左轉車道，如果車輛進入該左轉車道，則有助于提供車輛正進行左轉的指示。

這種情形在圖18和圖19中示出，其中圖18和圖19分別是圖示308和圖示330，其示出了包括外行車道312和內行車道314的一個方向行駛的雙車道道路310以及包括外行車道318和內行車道320的相對方向行駛的雙車道道路316，其中道路310和316由中央線322隔開。在圖18中，主車輛324在外行車道312內行駛，并沿路徑332變更車道進入內行車道314。在圖19中，主車輛324在內行車道314中行駛，并在道路316內行駛的相對方向車輛328的前面沿路徑334左轉進入行車道326，如圖所示。

為了減少這種情形的誤報，該算法可以使用來自前向視覺相機的圖像來識別車道標記的顏色和類型(比如虛線、白色實線、黃色實線等)、外部物體的位置、相同方向或不同方向行駛的車輛等，以識別主車輛324正在進行什么操縱。例如，左轉車道通常用黃色實線標示，當其被相機識別時，黃色實線可以為該算法提供主車輛324正在轉入左轉車道以進行左轉的指示。

另一種有時會對在交叉口處轉彎的車輛提供誤報的情形是其中主車輛正轉向進入位于交叉口附近的行車道的情形。如上所述，當預測路徑指示主車輛可能在交叉口之外行進時，基于交叉口幾何形狀，可以對在交叉口轉彎時的主車輛的預測路徑進行校正。如果當主車輛的實際路徑是轉入行車道而不是在交叉口處時算法對主車輛的預測路徑進行校正，那么，基于其認為主車輛實際上在交叉口處正在轉向的解譯，則算法會發出錯誤警告。

圖20描繪了這種情形，并且是示出了限定交叉口346的垂直道路342和344的圖示340，其中道路344包括被中央線352分開的相對行車道348和350。主車輛354正在車道348中行駛，其中，碰撞評估算法通過轉向燈激活或其它方式確定其正打算左轉。在一些情形下，當主車輛354實際上正轉向進入行車道356時(諸如氣體加油站處，由實際路徑360表示)，算法可能確定主車輛354正打算左轉進入預測路徑358表示的道路344。因此，不同的相對方向車輛362的位置和速度確定對主車輛354的威脅水平。

例如，在一個已知的碰撞評估算法設計中，基于地圖數據庫和轉向燈活動，算法的左轉特征在交叉口346之前的某一檢測到的參數距離D之內(例如100米)被激活，而這就是算法可以預測車輛354的路徑在交叉口346之前的路徑358上的原因。為了減少或防止這種漏報，本發明提出使算法從導航地圖或其它方式獲得交叉口346的大小(諸如通過交叉口346的所有方向的車道數量)，并且為特定交叉口動態地調節距離參數D。因而對于較小的交叉口，可以減小參數D，從而使得算法不預測車輛354左轉直到它接近交叉口346的路徑，并且當預測路徑特征被啟動時，可能已經駛過了行車道356。對于較大的交叉口，因為穿過交叉口346的距離使車輛354仍將可能駛過行車道356，可以保持參數D或者將其增大到相對較高。

這里所討論的最后三個誤報場景包括主車輛上的前視相機未能檢測停車標記/信號燈(誤報)、其他車輛、卡車、高媒介、燈柱等對主車輛上傳感器視野的阻礙(漏報)、以及導航地圖未提供交叉口數據(漏報)。參考圖21將討論這三種情形，圖21是示出了限定交叉口376的垂直道路372和374的圖示370，其中道路372包括被中央線382分開的相對行車道378和380。主車輛384正在車道378中行駛并且相對車輛386正在車道380中行駛，其中主車輛384正左轉進入道路374。

在其中一個方向上沒有用于交通的停車標志或信號的交叉口處進行減速是表示在主車輛384的前方沒有其他車輛的情況下主車輛384打算進行左轉。當存在停車標記或信號時，即使主車輛384正直線行駛通過交叉口376時，主車輛384也可以在交叉口376處減速。對于所有直線行駛、左轉和右轉的車輛來說，如果僅有單根車道，不清楚主車輛384的意圖問題更大。如果算法利用傳感數據(例如前可視相機、雷達傳感器、激光雷達傳感器、V2X通信等)不能正確地識別交通信號的狀態或者停車標志，則誤報信息狀態就會發生。進一步地，車輛駕駛員可能沒有打開表明打算左轉的轉向燈。因此，如果算法沒有檢測到停車標記或信號并且主車輛384在交叉口376處正在減速，則誤報就可能發生。在這種情形下，在沒有額外的支持性輸入時(諸如左轉信號燈、車輪偏轉角的變化等)，算法可能僅僅局限于僅通知的情形，而沒有提供警告或自動制動。如果可用的話，也可以使用人行橫道或道路標記作為額外輸入。如果交叉口376被確定為停車交叉口(其中，接近區域中的車輛需要停止)，系統可以延遲提供信息，直至額外輸入(諸如轉向燈激活或者車輪偏轉角)變得可用。

在交叉口處，被其它車輛、卡車、高媒介、燈柱等阻擋的主車輛384上的傳感器的視野(FOV)可能使傳感器不能識別車道標記，這樣就使得發出了漏報。在此情形下，本發明提出了識別何時在發生傳感器的這種阻擋并通知駕駛員轉向輔助處于僅通知模式。替代地，如果可用的話，V2X信息可以被使用。

有時，地圖數據庫沒有可用的交叉口數據，這也會引起漏報。在這種情形下，如果主車輛384正靠近交叉口中央減速并且地圖上沒有指示出交叉口，而且主車輛384前方沒有車輛，則可以提供左轉指示。相對周圍其他車輛的運動也可以作為數據使用。在這種情形下，由于在地圖上沒有顯示，因此基于車輪偏轉角來確定對于交叉口376而言可能不準確的預測路徑。在檢測到車輪轉角的變化時，算法可使用橫擺角速度和過去歷史記錄來計算預測路徑。當車輪的偏轉角小于某delta值時，轉向輔助特征將使用這個默認的預測路徑，并且當車輪的偏轉角大于某delta值時，轉向輔助特征將使用路徑歷史記錄和橫擺角速度來計算預測路徑以警告駕駛員。

本領域技術人員將會很好理解的是，此處討論的用于描繪本發明的幾種和各種步驟和過程可能涉及由計算機、處理器或其他電子計算裝置執行的操作，這些操作利用電氣現象來操縱和/或轉換數據。那些計算機和電子裝置可以采用各種易失性和/或非易失性存儲器，這些存儲器包括具有在其上存儲的可執行程序的非暫時性計算機可讀介質，該可執行程序包括能夠由計算機或者處理器執行的各種代碼或可執行指令，其中存儲器和/或計算機可讀介質可以包括所有形式和類型的存儲器以及其它計算機可讀介質。

以上的討論僅僅公開和描述本發明的示例性實施例。本領域技術人員根據這些論述、附圖和權利要求將會容易地認識到，在不偏離由以下的權利要求書限定的本發明的精神和范圍的情況下，可以在其中作出各種改變、修改和變型。