为色觉受损者增加具有ARHUD的车辆指示灯

技术领域

本公开涉及用于生成通知的增强现实平视显示器，以提供与驾驶任务相关的关于远处的车辆的加速度的信息。

背景技术

增强现实(AR)涉及用显示在三维空间中并且准许与用户进行实时交互的虚拟元素增强现实世界。平视显示器(HUD)将诸如车辆速度和导航指令的信息直接显示在乘员前方视野内的车辆挡风玻璃上。因此，平视显示器在无需将视线从道路上移开的情况下为乘员提供信息。增强现实的一种可能实现方式是用于车辆的增强现实平视显示器(AR-HUD)。通过在挡风玻璃上叠加图像，AR-HUD增强了乘员对车外环境的视野，从而创造了更强的环境意识。增强的环境意识对于患有残疾(诸如色觉受损)的乘员来说尤其重要。

因此，尽管当前的增强现实平视显示器实现了它们的预期目的，但是在本领域中需要改善的方法来向车辆乘员提供信息。

发明内容

根据若干方面，提供了一种用于为车辆乘员显示信息的系统。该系统包括多个车辆传感器、显示器和与多个车辆传感器和显示器电通信的控制器。控制器被编程为使用多个车辆传感器检测车辆周围的环境中的远处的车辆，使用多个车辆传感器确定远处的车辆的至少一个指示器的预期照明状态，其中预期照明状态包括预期点亮状态和预期不点亮状态，以及使用显示器至少部分地基于远处的车辆的至少一个指示器的照明状态显示图形。

在本公开的另一个方面，多个车辆传感器还可以包括外部相机。为了检测车辆周围的环境中的远处的车辆，控制器还被编程为使用外部相机捕获车辆周围的环境的图像并且通过分析图像来识别远处的车辆。

在本公开的另一个方面，为了确定远处的车辆的至少一个指示器的预期照明状态，控制器还被编程为使用外部相机捕获远处的车辆的图像，使用图像识别远处的车辆的刹车灯的实际照明状态，其中实际照明状态包括实际点亮状态和实际未点亮状态，并且响应于远处的车辆的刹车灯具有实际点亮状态，将远处的车辆的刹车灯的预期照明状态确定为预期点亮状态。

在本公开的另一个方面，多个车辆传感器还可以包括车辆通信系统。为了检测车辆周围的环境中的远处的车辆，控制器还被编程为使用车辆通信系统从远处的车辆接收信号并且基于从远处的车辆接收到的信号来检测远处的车辆。

在本公开的另一个方面，为了确定远处的车辆的至少一个指示器的预期照明状态，控制器还被编程为使用车辆通信系统向远处的车辆传输消息，其中该消息包括对远处的车辆的至少一个指示器的预期照明状态的请求。为了确定远处的车辆的至少一个指示器的预期照明状态，控制器还被编程为使用车辆通信系统从远处的车辆接收响应，其中该响应包括远处的车辆的至少一个指示器的预期照明状态。

在本公开的另一个方面，多个车辆传感器还可以包括电子测距传感器。为了检测车辆周围的环境中的远处的车辆，控制器还被编程为使用电子测距传感器测量车辆和车辆周围的环境中的对象之间的第一对象距离。为了检测车辆周围的环境中的远处的车辆，控制器还被编程为至少部分地基于车辆和车辆周围的环境中的对象之间的第一对象距离来检测远处的车辆。

在本公开的另一个方面，为了确定远处的车辆的至少一个指示器的预期照明状态，控制器还被编程为使用电子测距传感器测量第一远处的车辆速度，等待预定延迟时间段，并且使用电子测距传感器测量第二远处的车辆速度。为了确定远处的车辆的至少一个指示器的预期照明状态，控制器还被编程为至少部分地基于第一远处的车辆速度、第二远处的车辆速度和预定延迟时间段来确定远处的车辆的加速度。为了确定远处的车辆的至少一个指示器的预期照明状态，控制器还被编程为基于远处的车辆的加速度来确定远处的车辆的至少一个指示器的预期照明状态。

在本公开的另一个方面，为了基于远处的车辆的加速度确定远处的车辆的至少一个指示器的预期照明状态，控制器还被编程为将远处的车辆的加速度与预定加速度阈值进行比较，其中预定加速度阈值小于零。为了基于远处的车辆的加速度确定远处的车辆的至少一个指示器的预期照明状态，控制器还被编程为响应于确定远处的车辆的加速度小于或等于预定加速度阈值，将远处的车辆的至少一个指示器的预期照明状态确定为预期点亮状态。

在本公开的另一个方面，显示器是与控制器电子通信的增强现实平视显示器(AR-HUD)系统，其中AR-HUD系统包括乘员位置跟踪设备和AR-HUD投影仪。为了显示图形，控制器还被编程为使用乘员位置跟踪设备来确定车辆乘员的位置，并且基于乘员的位置和来自多个车辆传感器中的至少一个的数据来计算图形的尺寸、形状和位置。为了显示图形，控制器还被编程为基于图形的尺寸、形状和位置，使用AR-HUD系统在车辆的挡风玻璃上显示对应于远处的车辆的至少一个指示器的预期照明状态的图形。

在本公开的另一个方面，显示器还包括与控制器电子通信的透明挡风玻璃显示器(TWD)系统，其中TWD系统包括嵌入在车辆的挡风玻璃中的透明磷光体和TWD投影仪。为了显示图形，控制器还被编程为基于来自多个车辆传感器中的至少一个的数据来计算图形的尺寸、形状和位置。为了显示图形，控制器还被编程为基于图形的尺寸、形状和位置，使用TWD系统在车辆的挡风玻璃上显示与远处的车辆的至少一个指示器的预期照明状态对应的图形。

根据若干方面，提供了一种用于在车辆的挡风玻璃上显示信息的方法。该方法包括使用多个车辆传感器中的至少一个检测车辆周围的环境中的远处的车辆，使用多个车辆传感器中的至少一个确定远处的车辆的加速度，以及在挡风玻璃上显示图形，其中所显示的图形至少部分地基于远处的车辆的加速度。

在本公开的另一个方面，检测远处的车辆还可以包括使用外部相机捕获车辆周围的环境的图像并且通过分析图像来识别远处的车辆。

在本公开的另一个方面，确定远处的车辆的加速度还可以包括使用外部相机捕获远处的车辆的图像，使用图像识别远处的车辆的刹车灯的照明状态，其中照明状态包括点亮状态和非点亮状态，以及响应于远处的车辆的刹车灯具有点亮状态而确定远处的车辆的加速度为负。

在本公开的另一个方面，检测远处的车辆还可以包括使用车辆通信系统从远处的车辆接收信号并且基于从远处的车辆接收到的信号来检测远处的车辆。

在本公开的另一个方面，确定远处的车辆的加速度还可以包括使用车辆通信系统向远处的车辆传输消息，其中该消息包括对远处的车辆的加速度数据的请求。确定远处的车辆的加速度还可以包括使用车辆通信系统从远处的车辆接收响应，其中该响应包括远处的车辆的加速度。

在本公开的另一个方面，检测远处的车辆还可以包括使用电子测距传感器测量车辆和车辆周围的环境中的对象之间的第一对象距离并且至少部分地基于车辆前方和车辆周围的环境中的对象之间的第一对象距离来检测远处的车辆。

在本公开的另一个方面，确定远处的车辆的加速度还可以包括使用电子测距传感器测量第一远处的车辆速度，等待预定延迟时间段，以及使用电子测距传感器测量第二远处的车辆速度。确定远处的车辆的加速度还可以包括至少部分地基于第一远处的车辆速度、第二远处的车辆速度和预定延迟时间段来确定远处的车辆的加速度。

在本公开的另一个方面，显示图形还可以包括基于来自外部相机和乘员位置跟踪设备中的至少一者的数据计算图形的尺寸、形状和位置。显示图形还可以包括基于图形的尺寸、形状和位置，使用透明挡风玻璃显示(TWD)系统和增强现实平视显示(AR-HUD)系统中的至少一者，在车辆的挡风玻璃上显示与远处的车辆的加速度对应的图形。

根据若干方面，提供了一种用于显示车辆信息的系统。该系统包括多个车辆传感器，该多个车辆传感器包括外部相机、电子测距传感器和车辆通信系统。该系统还包括显示系统，该显示系统包括增强现实平视显示(AR-HUD)系统和透明挡风玻璃显示(TWD)系统。该系统还包括与多个车辆传感器和显示系统电通信的控制器，该控制器被编程为使用多个车辆传感器中的至少一个来检测车辆周围的环境中的远处的车辆，使用多个车辆传感器中的至少一个来确定远处的车辆的加速度，并且将远处的车辆的加速度与预定加速度阈值进行比较，其中预定加速度阈值小于零。控制器还被编程为响应于确定远处的车辆的加速度小于或等于预定加速度阈值而在车辆的挡风玻璃上显示图形，其中从车辆乘员的视角来看，图形看起来覆盖在远处的车辆上，并且其中图形指示远处的车辆正在减速。

在本公开的另一个方面，为了确定远处的车辆的加速度，控制器还被编程为尝试建立到远处的车辆的无线车辆到车辆(V2V)连接，并且确定尝试建立无线V2V连接的连接状态，其中连接状态包括成功连接状态和不成功连接状态。为了确定远处的车辆的加速度，控制器还被编程为响应于确定连接状态是成功连接状态，使用车辆通信系统向远处的车辆传输消息，其中该消息包括对远处的车辆的加速度数据的请求。为了确定远处的车辆的加速度，控制器还被编程为在向远处的车辆传输消息之后，使用车辆通信系统接收远处的车辆的加速度。为了确定远处的车辆的加速度，控制器还被编程为响应于确定连接状态是未成功连接状态，使用电子测距传感器测量第一远处的车辆速度并且在测量第一远处的车辆速度之后等待预定延迟时间段。为了确定远处的车辆的加速度，控制器还被编程为在等待预定延迟时间段之后使用电子测距传感器测量第二远处的车辆速度并且至少部分地基于第一远处的车辆速度、第二远处的车辆速度和预定延迟时间段来确定远处的车辆的加速度。

从本文提供的描述中，其他应用领域将变得显而易见。应理解，描述和具体示例仅用于说明的目的并且不旨在限制本公开的范围。

附图说明

本文描述的附图仅用于说明目的并且不旨在以任何方式限制本公开的范围。

图1是根据示例性实施例的用于显示关于远处的车辆的加速度的信息的系统的图；

图2是根据示例性实施例的由示例性乘员使用的AR-HUD系统的图；

图3是根据示例性实施例的双焦平面增强现实显示器的示意性正视图，突出显示了双焦平面增强现实显示器的第二图像平面；

图4是根据示例性实施例增强的双焦平面的第二图像平面的图；

图5是根据示例性实施例的用于在车辆的挡风玻璃上显示关于远处的车辆的加速度的信息的方法的流程图；

图6A是根据示例性实施例的用于确定远处的车辆的加速度的第一方法的流程图；

图6B是根据示例性实施例的用于确定远处的车辆的加速度的第二方法的流程图；

图6C是根据示例性实施例的用于确定远处的车辆的加速度的第三方法的流程图；

图7A是覆盖在示例性远处的车辆上的第一个示例性图形的图；

图7B是覆盖在示例性远处的车辆上的第二示例性图形的图；

图7C是覆盖在示例性远处的车辆上的第三示例性图形的图；

图7D是覆盖在示例性远处的车辆上的第四示例性图形的图；

图7E是覆盖在示例性远处的车辆上的第五示例性图形的图；

图7F是覆盖在示例性远处的车辆上的第六示例性图形的图。

具体实施方式

以下描述本质上仅是示例性的并且不旨在限制本公开、应用或使用。

参考图1，图示了用于显示关于远处的车辆的加速度的信息并且一般由附图标记10表示的系统。系统10显示为具有示例性车辆12。尽管图示了客车，但是应理解，在不脱离本公开的范围的情况下，车辆12可以是任何类型的车辆。系统10一般包括控制器14、车辆传感器16、增强现实平视显示器(AR-HUD)系统18、透明挡风玻璃显示器(TWD)系统20和人机接口(HMI)22。

控制器14用于实现方法100，该方法用于在车辆12的挡风玻璃24上显示关于远处的车辆的加速度的信息，如下面将描述的。控制器14包括至少一个处理器26和非暂态计算机可读存储设备或介质28。处理器26可以是定制的或市场上可买到的处理器、中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、与控制器14相关联的若干处理器中的辅助处理器、基于半导体的微处理器(以微芯片或芯片组的形式)、宏处理器、它们的组合，或一般是用于执行指令的设备。计算机可读存储设备或介质28可以包括例如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)和保活存储器(KAM)中的易失性和非易失性存储。KAM是可以用于在处理器26断电时存储各种操作变量的持久性或非易失性存储器。计算机可读存储设备或介质28可以使用多个存储设备(诸如PROM(可编程只读存储器)、ePROM(电PROM)、EEPROM(电可擦除PROM)、快闪存储器或其他能够存储数据的电、磁、光或组合存储设备)来实现，该多个存储设备中的一些表示控制器14用来控制车辆12的各种系统的可执行指令。控制器14也可以由多个彼此电通信的控制器组成。

控制器14与车辆传感器16、AR-HUD系统18、TWD系统20和HM I22电通信。可以使用例如CAN总线、Wi-Fi网络、蜂窝数据网络等来建立电通信。应理解，用于与控制器14通信的各种另外的有线和无线技术和通信协议都在本公开的范围内。

车辆传感器16用于获取关于车辆12周围的环境30的信息。在示例性实施例中，车辆传感器16包括外部相机32、车辆通信系统34和电子测距传感器36。应理解，在不脱离本公开的范围的情况下，车辆传感器16可以包括另外的传感器，用于确定车辆12的特征，例如车辆速度、道路曲率和/或车辆转向。如上面所讨论的，车辆传感器16与控制器14电通信。

外部相机32用于捕获车辆12周围环境30的图像和/或视频。在示例性实施例中，外部相机32是照片和/或视频相机，其被定位成观察车辆12前方的环境30。在一个示例中，外部相机32固定在车辆12的内部(例如，在车辆12的车顶内衬中)，具有通过挡风玻璃24的视野。在另一个示例中，外部相机32固定在车辆12的外部，例如，在车辆12的车顶上，具有车辆12前方的环境30的视图。应理解，具有各种传感器类型(包括例如电荷耦合器件(CCD)传感器、互补金属氧化物半导体(CMOS)传感器和/或高动态范围(HDR)传感器)的相机都在本公开的范围内。此外，具有包括例如广角镜头和/或窄角镜头的各种镜头类型的相机也在本公开的范围内。

控制器14使用车辆通信系统34与车辆12外部的其他系统通信。例如，车辆通信系统34包括与车辆(“V2V”通信)、基础设施(“V2I”通信)、远程呼叫中心的远程系统(例如，通用汽车公司的ON-STAR)和/或个人设备通信的能力。在某些实施例中，车辆通信系统34是被配置为使用IEEE802.11标准或经由使用蜂窝数据通信经由无线局域网(WLAN)进行通信的无线通信系统。然而，基于第三代合作伙伴计划(3GPP)标准的另外的或替代通信方法(诸如专用短程通信(DSRC)信道和/或移动电信协议)也被认为在本公开的范围内。DSRC信道是指专门为汽车使用设计的单向或双向短程到中程无线通信信道，以及对应的一组协议和标准。3GPP是指为移动电信开发协议和标准的若干标准组织之间的伙伴关系。3GPP标准被结构化为“版本”。因此，基于3GPP版本14、15、16和/或未来3GPP版本的通信方法被认为在本公开的范围内。因此，车辆通信系统34可以包括一个或多个天线和/或通信收发器，用于接收和/或传输信号，诸如配合感测消息(CSM)。车辆通信系统34被配置为在车辆12和另一个车辆之间无线传递信息。此外，车辆通信系统34被配置为在车辆12和基础设施或其他车辆之间无线传递信息。

电子测距传感器36用于确定车辆12和车辆周围的环境30中的对象之间的范围(即，距离)。电子测距传感器36可以利用电磁波(例如，雷达)、声波(例如，超声波)和/或光(例如，激光雷达)来确定距离。在图1中示出的示例性实施例中，电子测距传感器36是激光雷达传感器。应理解，其中电子测距传感器36包括雷达传感器、超声波传感器、激光雷达传感器，和/或被配置为确定范围(即距离)的另外的传感器的实施例落在本公开的范围内。

参考图2，示出了由示例性乘员38使用的AR-HUD系统18的系统图。在本公开的范围内，在非限制性示例中，乘员包括车辆12中的驾驶员、乘客和/或任何其他人。AR-HUD系统18用于在车辆12的挡风玻璃24上显示AR-HUD图形40(即，向乘员38提供视觉信息的通知符号)。AR-HUD系统18包括AR-HUD投影仪42和乘员位置跟踪设备44。如上面所讨论的，AR-HUD系统18与控制器14电通信。

AR-HUD投影仪42用于将AR-HUD图形40投影到车辆12的挡风玻璃24上。应理解，设计用于投影图像的各种设备，包括例如光学准直器、激光投影仪、数字光投影仪(DLP)等，都在本公开的范围内。

乘员位置跟踪设备44用于确定乘员38在车辆12中的位置。例如，乘员位置跟踪设备44可以跟踪乘员38的头部38a或眼睛38b的位置。来自乘员位置跟踪设备44的乘员38在车辆12中的位置用于在车辆12的挡风玻璃24上定位AR-HUD图形40。在示例性实施例中，乘员位置跟踪设备44是设置在车辆12中的一个或多个相机。

为了操作AR-HUD系统18，控制器14包括多个软件模块，包括系统管理器46。在系统10的操作期间，系统管理器46接收至少第一输入48、第二输入50和第三输入52。第一输入48指示车辆12在空间中的位置(即，车辆12的地理位置)，第二输入50指示车辆乘员38在车辆12中的位置(例如，车辆12中乘员38的眼睛和/或头部的位置)，并且第三输入52是与远处的车辆的至少一个指示器的预期照明状态相关的数据，这将在下面更详细地讨论。第一输入48可以包括诸如GNSS数据(例如，GPS数据)、车辆速度、道路曲率和车辆转向的数据，并且此数据是从车辆传感器16收集的。从乘员位置跟踪设备44接收第二输入50。第三输入52是关于远处的车辆在车辆12周围的环境30中的加速度的数据。系统管理器46被配置为基于第一输入48(即，环境30中的车辆位置)、第二输入50(例如，车辆12中乘员38的眼睛38b和/或头部38a的位置)，和第三输入52(即，车辆12周围的环境30中的远处的车辆的至少一个指示器的预期照明状态)，决定(例如，计算)使用AR-HUD投影仪42显示的AR-HUD图形40的类型、尺寸、形状和颜色，系统管理器46指示图像引擎54使用AR-HUD投影仪42显示AR-HUD图形40，图像引擎54是AR-HUD投影仪42或控制器14的软件模块或集成电路。图像引擎54基于由系统管理器46确定的AR-HUD图形40的类型、尺寸、形状和颜色，使用AR-HUD投影仪42在车辆12的挡风玻璃24上显示AR-HUD图形40。AR-HUD图形40由AR-HUD投影仪42投影在挡风玻璃24上，以沿着道路表面56显示AR-HUD图形40。

在本公开的示例性实施例中，AR-HUD系统18是双焦平面AR-HUD系统。参考图3和图4并且继续参考图2，AR-HUD系统18具有第一图像平面58和第二图像平面60。第一图像平面58示出了外部世界的视图，并且第二图像平面60被保留用于显示AR-HUD图形40。第二图像平面60跨越多条车道并且AR-HUD图形40出现在相对于第一图像平面58更远的道路表面56上的位置。例如，如图3和图4中所示，第二图像平面60覆盖左车道62、中央车道64和右车道66。作为非限制性示例，在中央车道64中，第二图像平面60开始于距车辆12的第一预定距离D1(例如，25米)，并且结束于距车辆12的第二预定距离D2(例如，90米)。不管具体距离如何，第二预定距离D2大于第一预定距离D1以帮助乘员38看到使用AR-HUD投影仪42显示的AR-HUD图形40。在左车道62和右车道66中，第二图像平面60由倾斜的边界界定，该边界开始于距车辆12的第一预定距离D1，并且结束于距车辆12的第三预定距离D3(例如，50米)。第三预定距离D3大于第一预定距离D1并且小于第二预定距离D2，以帮助乘员38看到使用AR-HUD投影仪42显示的AR-HUD图形40。如本文所使用的，术语“双焦平面AR-HUD”表示在第一图像平面和第二图像平面中呈现图像的AR-HUD系统，其中第一图像平面和第二图像平面位于不同的位置。期望将AR-HUD系统18被配置为双焦平面AR-HUD以便于在外部世界的视野上操纵AR-HUD图形40。例如，通过使用双焦平面AR-HUD，AR-HUD图形40的尺寸、位置和特性可以基于例如乘员38的眼睛38b的位置而改变。

TWD系统20用于在车辆12的挡风玻璃24上显示图像。在示例性实施例中，AR-HUD系统18可以在挡风玻璃24的预定区域中(例如，在第一图像平面58和第二图像平面60中)显示AR-HUD图形40。TWD系统20可以在挡风玻璃24的任何区域显示TWD图形(未示出)。因此，通过联合操作AR-HUD系统18和TWD系统20，控制器14可以在挡风玻璃24的任何区域显示图形。在示例性实施例中，TWD系统20包括嵌入挡风玻璃24的透明磷光体(未示出)和TWD投影仪68(图1)。如上面所讨论的，TWD系统20与控制器14电通信。

透明磷光体是响应于被TWD投影仪68激发而发出荧光的发光颗粒。在示例性实施例中，透明磷光体是红色、绿色和蓝色(RGB)磷光体，允许TWD系统20的全色操作。单色和/或双色磷光体的使用也在本公开的范围内。当激发光被透明磷光体吸收时，由透明磷光体发射可见光。激发光可以是例如可见光谱中的紫光(范围从约380到450纳米)和/或紫外光。

TWD投影仪68用于激发预定图案的透明磷光体，以在挡风玻璃24上产生TWD图形。在示例性实施例中，TWD投影仪68是接近车辆12的车顶内衬设置的紫色/紫外线激光投影仪。TWD投影仪68包括三个激光器，每个激光器被配置为激发红色、绿色或蓝色透明磷光体中的一者。

在示例性实施例中，除了AR-HUD系统18和TWD系统20之外，还使用HMI22来显示关于远处的车辆的加速度的信息。在另一个示例性实施例中，使用HMI22代替AR-HUD系统18和/或TWD系统20来显示关于远处的车辆的加速度的信息。在前述示例性实施例中，HMI22是位于乘员38视野内并且能够显示文本、图形和/或图像的显示系统。应理解，包括LCD显示器、LED显示器等的HMI显示系统在本公开的范围内。HMI22设置在后视镜中的其他示例性实施例也在本公开的范围内。如上面所讨论的，HMI22与控制器14电通信。

参考图5，根据示例性实施例示出了用于在车辆12的挡风玻璃24上显示关于远处的车辆的加速度的信息的方法100的流程图。方法100开始于框102并且前进到框104。在框104处，车辆传感器16用于识别环境30中的远处的车辆。在本公开中，术语“远处的车辆”是指与驾驶任务相关的车辆(例如，位于车辆12正行驶的道路上、车辆12正前方的远处的车辆)。在示例性实施例中，外部相机32捕获环境30的图像，并且控制器14分析环境30的图像以识别远处的车辆。在非限制性示例中，控制器14使用机器学习算法(例如，神经网络)来分析图像。通过向算法提供已经被预先识别的远处的车辆的多个图像样本来训练机器学习算法。例如，多个图像样本可以包括在各种环境条件下并且与驾驶任务具有不同的相关性的各种类型的车辆的图像。在机器学习算法的充分训练之后，该算法可以以高准确度和精确度在用外部相机32捕获的图像中识别远处的车辆。在另一个示例性实施例中，车辆通信系统34用于从远处的车辆接收识别远处的车辆位置的传输。将从远处的车辆接收到的位置与由车辆12的全球导航卫星系统(GNSS)确定的车辆12的位置进行比较。基于远处的车辆的位置和车辆12的位置之间的比较，远处的车辆可以被识别为与驾驶任务相关。在非限制性示例中，如果远处的车辆和车辆12之间的距离低于预定阈值，并且车辆12被取向为使得远处的车辆在乘员38的视野内，则远处的车辆被识别为与驾驶任务相关。在又一个示例性实施例中，电子测距传感器36用于基于多个距离测量值来识别远处的车辆。例如，控制器14可以使用多个距离测量值作为机器学习算法的输入，以识别远处的车辆。应理解，在本公开的范围内，上述三个示例性实施例可以互斥地、顺序地和/或同时地执行。在框104之后，方法100前进到框106。

在框106处，控制器14使用车辆传感器16来确定在框104处识别的远处的车辆的至少一个指示器的预期照明状态。在本公开的范围内，至少一个指示器包括例如刹车灯、转向信号灯、倒车灯、停车灯、日间行车灯和/或远处的车辆的前灯。在本公开的范围内，预期照明状态表示准确地向其他驾驶员指示远处的车辆的驾驶员的动作和/或意图表示的照明状态。例如，如果确定远处的车辆具有小于预定加速度阈值的负加速度(如下面将更详细讨论的)，则远处的车辆的刹车灯的预期照明状态是点亮状态。在另一个示例中，如果确定远处的车辆具有负速度(即，远处的车辆正在倒车)，则车辆的至少一个倒车灯的预期照明状态是点亮状态。在下面的示例性实施例中，至少一个指示器是远处的车辆的刹车灯。应理解，在不脱离本公开的范围的情况下，另外的实施例可以使用类似的方法来确定另外的指示器(即，上面讨论的指示器)的预期照明状态。本公开考虑了框106的至少三个示例性实施例。下面将参考图6A、图6B和图6C详细讨论框106的示例性实施例。在框106之后，方法100前进到框112。

在框112处，AR-HUD系统18、TWD系统20和/或HM I22显示指示远处的车辆的至少一个指示器(例如，远处的车辆的刹车灯)的预期照明状态的图形。如上参考图2所讨论的，AR-HUD系统18基于来自车辆传感器16和乘员位置跟踪设备44的数据计算图形的尺寸、形状和位置。在示例性实施例中，当远处的车辆在第一图像平面58和/或第二图像平面60内时，使用AR-HUD系统18。如果远处的车辆在第一图像平面58和第二图像平面60之外，则TWD系统20用于显示图形。在AR-HUD系统18和TWD系统20不可用(例如，未装备在车辆12上或不起作用)的示例性实施例中，HMI22用于显示图形。在示例性实施例中，包括亮度、饱和度和/或对比度的图形特征可以被调整以增加图形对于乘员38的显著性。在另一个示例性实施例中，图形包括动画(即，图形的运动)以将乘员38的注意力吸引到图形上。在框112之后，方法100在框110进入待机状态。

在示例性实施例中，控制器14可重复退出待机状态110并且在框102重新开始方法100。通过重复执行方法100，显示的图形被更新以说明车辆12的运动和远处的车辆的加速度的变化。

参考图6A，上面讨论的框106的第一个示例性实施例由附图标记106a表示。第一个示例性实施例106a使用外部相机32确定远处的车辆的刹车灯的预期照明状态。第一个示例性实施例106a在方法100的框104之后开始于框114。在框114处，控制器14使用外部相机32来捕获远处的车辆的图像。在框114之后，第一个示例性实施例106a前进到框116。

在框116，控制器14分析在框114捕获的图像，以确定远处的车辆的至少一个刹车灯是否被点亮(即，识别远处的车辆的刹车灯的实际照明状态)。在非限制性示例中，控制器14使用机器学习算法(例如，神经网络)来分析图像。通过向算法提供具有刹车灯的远处的车辆的多个图像样本来训练机器学习算法，刹车灯已经被预先识别为点亮或不点亮。例如，多个图像样本可以包括在各种环境条件下和具有不同刹车灯配置的各种类型车辆的图像。在机器学习算法的充分训练之后，该算法以高准确度和精确度确定用外部相机32捕获的图像中的远处的车辆的至少一个刹车灯是否被点亮。如果确定远处的刹车灯没有被点亮，则第一个示例性实施例106a在框110处进入待机状态。如果远处的车辆的至少一个刹车灯被确定为点亮，则第一个示例性实施例106a前进到框118。

在框118处，远处的车辆的刹车灯的预期照明状态被确定为预期点亮状态，因为在框116处，远处的车辆的至少一个刹车灯被确定为点亮。在框118之后，方法100继续到如上所描述的框112。

参考图6B，上面讨论的框106的第二示例性实施例由附图标记106b表示。第二示例性实施例106b使用车辆通信系统34确定远处的车辆的刹车灯的预期照明状态。第二示例性实施例106b在方法100的框104之后开始于框120。在框120处，控制器14使用车辆通信系统34向远处的车辆传输消息(例如，如上面所讨论的车辆到车辆的消息)，向远处的车辆请求加速度数据。在框120之后，第二示例性实施例106b前进到框122。

在框122处，控制器14监测车辆通信系统34对在框120传输的消息的响应。如果在预定延迟时段之后没有接收到包含远处的车辆的刹车灯的预期照明状态的响应，则第二示例性实施例106b在框110处进入待机状态。如果接收到包含远处的车辆的刹车灯的预期照明状态的响应，则第二示例性实施例106b前进到框124。

在框124处，基于在框122接收到的响应来确定远处的车辆的刹车灯的预期照明状态。在框124之后，方法100继续到如上所描述的框112。

参考图6C，上面讨论的框106的第三示例性实施例由附图标记106c表示。第三示例性实施例106c使用电子测距传感器36确定远处的车辆的加速度。第三示例性实施例106c在方法100的框104之后开始于框126。在框126处，控制器14使用电子测距传感器36测量远处的车辆的第一速度。在非限制性示例中，为了测量远处的车辆的第一速度，控制器14使用电子测距传感器36来记录车辆12和远处的车辆之间的多个距离测量值。基于多个距离测量值中的每一个之间的比较和记录多个距离测量值中的每一个在时间上的比较，确定远处的车辆相对于车辆12的第一速度。在框126之后，第三示例性实施例106c前进到框128。

在框128处，控制器14等待预定延迟时间(例如，500毫秒)。在框128之后，第三示例性实施例106c前进到框130。

在框130处，控制器14使用电子测距传感器36测量远处的车辆的第二速度。在非限制性示例中，第二速度以与上面参考第一速度所讨论的相同的方式来测量。在框130之后，第三示例性实施例106c前进到框132。

在框132处，基于在框126处测量的远处的车辆的第一速度、在框130处测量的远处的车辆的第二速度以及预定延迟时间段来确定远处的车辆的加速度。在框132之后，第三示例性实施例106c前进到框134。

在框134处，控制器14将在框132处确定的远处的车辆的加速度与预定加速度阈值(例如-2mph/sec)进行比较。如果远处的车辆的加速度大于预定加速度阈值，则第三示例性实施例106c在框110处前进到进入待机模式。如果远处的车辆的加速度小于或等于预定加速度阈值，则车辆12的至少一个刹车灯的预期照明状态被确定为预期点亮状态。在框134之后，方法100前进到如上所描述的框112。

应理解，在本公开的范围内，第一个示例性实施例106a、第二示例性实施例106b和/或第三示例性实施例106c可以互斥地、顺序地和/或同时地执行。在非限制性示例中，控制器14首先尝试执行第二示例性实施例106b。如果控制器14不能建立到远处的车辆的V2V连接，则控制器14前进到第一个示例性实施例106a和/或第三示例性实施例106c。

参考图7A，第一个示例性图形200a显示为覆盖在示例性远处的车辆202上。第一个示例性图形200a包括覆盖在示例性远处的车辆202上的八角形部分，以向乘员38指示示例性远处的车辆202正在减速(即，具有小于或等于预定加速度阈值的加速度，如上面所讨论的)。

参考图7B，第二示例性图形200b显示为覆盖在示例性远处的车辆202上。第二示例性图形200b包括覆盖在示例性远处的车辆202上的八角形部分，以向乘员38指示示例性远处的车辆202正在减速(即，具有小于或等于预定加速度阈值的加速度)。在非限制性示例中，选择示例性图形200a、200b的八角形形状来向色觉受损的驾驶员指示示例性远处的车辆202正在减速。

参考图7C，第三示例性图形200c显示为覆盖在示例性远处的车辆202上。第三示例性图形200c包括两个矩形部分，每个覆盖在示例性远处的车辆202的刹车灯上，以向乘员38指示示例性远处的车辆202正在减速(即，具有小于或等于预定加速度阈值的加速度)。

参考图7D，第四示例性图形200d显示为覆盖在示例性远处的车辆202上。第四示例性图形200d包括覆盖在示例性远处的车辆202后面的路面上的两个多边形，以向乘员38指示示例性远处的车辆202正在减速(即，具有小于或等于预定加速度阈值的加速度)。

参考图7E，第五示例性图形200e显示为覆盖在示例性远处的车辆202上。第五示例性图形200e是第三示例性图形202c和第四示例性图形202d的组合。因此，如上面所讨论的，第五示例性图形200e向乘员38指示示例性远处的车辆202正在减速(即，具有小于或等于预定加速度阈值的加速度)。

参考图7F，第六示例性图形200f显示为覆盖在示例性远处的车辆202上。第六示例性图形200f是第五示例性图形的修改版本，其包括覆盖在远处的车辆后面的路面上的更大的矩形部分。因此，如上面所讨论的，第六示例性图形200f向乘员38指示示例性远处的车辆202正在减速(即，具有小于或等于预定加速度阈值的加速度)。

本公开的系统10和方法100提供了若干优点。色觉受损的驾驶员可能难以辨别道路上车辆的指示器(例如，刹车灯)，从而产生安全问题。系统10和方法100可以用于提高色觉受损的驾驶员对道路上车辆指示器的意识。另外，像明亮的阳光、恶劣的天气和/或指示器被遮挡，这些情形均可能导致驾驶员难以辨别指示器的实际照明状态。此外，车辆的电气和/或机械故障可能导致指示器不能点亮，即使例如当车辆正在减速时。系统10和方法100可以用于提高前述情况下的驾驶员意识。在一些示例性实施例中，在远处的车辆减速时远处的车辆的至少一个刹车灯未能点亮的情况下，车辆12可以采取行动来通知远处的车辆其刹车灯出现故障。在非限制性示例中，车辆通信系统34用于向远处的车辆发送包含关于刹车灯故障的信息的消息。

本公开的描述本质上仅是示例性的并且不脱离本公开的主旨的变型旨在处于本公开的范围内。这些变型不应被视为背离了本公开的精神和范围。