一种汽车预警方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及后方横向来车预警的技术领域，具体而言，涉及一种汽车预警方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

后方横向来车预警(Rear Cross Traffic Alert，RCTA)，是一项驾驶员辅助功能，用于在倒车时警告驾驶员两侧及后方的来车情况。RCTA是对盲区安全辅助的补充，主要用于探测车辆；在有利条件下，也可以探测到较小的对象，例如，骑行者和行人。

在使用目前的RCTA实际工作中发现，当驾驶员在车身与车位有一定夹角进行倒车入库(即将汽车斜停至指定车位)时，驾驶员发现目前的汽车RCTA功能预警的准确率不高，有时提早数秒预警，有时延迟数秒预警，存在车辆在倒车时与侧后方的来车相撞的风险。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种汽车预警方法、装置、电子设备及存储介质，用于改善汽车RCTA功能预警的准确率不高的问题。

本申请实施例提供了一种汽车预警方法，包括：在检测到汽车的侧后方有来车时，获取来车的行驶轨迹；根据汽车对应的停车位和汽车之间的夹角对行驶轨迹进行修正，获得修正后的行驶轨迹；获取汽车的倒车轨迹，并根据倒车轨迹和修正后的行驶轨迹进行预警。在上述的实现过程中，通过根据汽车对应的停车位和汽车之间的夹角对侧后方来车的行驶轨迹进行修正，并根据该汽车的倒车轨迹和修正后的行驶轨迹进行预警，从而避免了在汽车斜停至指定车位时，由于汽车自身的姿态信息的变化导致雷达系统获取的侧后方来车的行驶轨迹存在误差的问题，通过对侧后方来车的行驶轨迹进行修正，从而减小了这种误差，有效地提高了汽车的RCTA功能预警的准确率。

可选地，在本申请实施例中，获取来车的行驶轨迹，包括：使用汽车的雷达系统探测来车的位置点，获得多个位置点；对多个位置点进行拟合，获得来车的行驶轨迹。在上述的实现过程中，通过对汽车的雷达系统探测来车的位置点进行拟合，从而避免了根据单个位置点和速度来预测行驶轨迹不准确的问题，有效地提高了拟合出的行驶轨迹的精确度。

可选地，在本申请实施例中，在对多个位置点进行拟合之前，还包括：针对多个位置点中的每个位置点，判断该位置点是否为杂波点；若是，则将该位置点从多个位置点中删除。在上述的实现过程中，通过从多个位置点中删除杂波点，再对删除杂波点之后的多个位置点进行拟合，从而避免了杂波点干扰多个位置点拟合出轨迹的问题，有效地提高了拟合出的行驶轨迹的精确度。

可选地，在本申请实施例中，对多个位置点进行拟合，包括：对多个位置点的每两个相邻的位置点进行直线拟合；或者，对多个位置点进行曲线拟合。

可选地，在本申请实施例中，根据汽车对应的停车位和汽车之间的夹角对行驶轨迹进行修正，包括：以夹角为偏转角度值，对行驶轨迹进行偏转修正。在上述的实现过程中，通过以夹角为偏转角度值，对行驶轨迹进行偏转修正，从而避免了由于汽车自身的姿态信息发生变化，导致获取的来车行驶轨迹存在误差的问题，有效地提高了获得行驶轨迹的精确度。

可选地，在本申请实施例中，在对行驶轨迹进行偏转修正之后，还包括：获取汽车的车后方经过车辆的历史轨迹，历史轨迹包括：历史预测轨迹和历史真实轨迹；提取出历史预测轨迹和历史真实轨迹之间的映射关系，根据映射关系对行驶轨迹进行修正。在上述的实现过程中，通过根据历史预测轨迹和历史真实轨迹之间的映射关系对行驶轨迹进行修正，从而充分地利用了汽车采集的历史轨迹的形象，有效地提高了获得行驶轨迹的精确度。

可选地，在本申请实施例中，根据倒车轨迹和修正后的行驶轨迹进行预警，包括：根据倒车轨迹和修正后的行驶轨迹计算汽车与来车的碰撞概率；若碰撞概率大于预设阈值，则生成并输出预警信号。在上述的实现过程中，通过根据倒车轨迹和修正后的行驶轨迹计算出的碰撞概率来输出预警信号，从而避免了来车行驶轨迹存在误差导致预警信号延迟发出的问题，有效地提高了预警信号发出的准确率。

本申请实施例还提供了一种汽车预警装置，包括：行驶轨迹获取模块，用于在检测到汽车的侧后方有来车时，获取来车的行驶轨迹；行驶轨迹修正模块，用于根据汽车对应的停车位和汽车之间的夹角对行驶轨迹进行修正，获得修正后的行驶轨迹；行驶轨迹预警模块，用于获取汽车的倒车轨迹，并根据倒车轨迹和修正后的行驶轨迹进行预警。

可选地，在本申请实施例中，行驶轨迹获取模块，包括：来车位置探测模块，用于使用汽车的雷达系统探测来车的位置点，获得多个位置点；来车轨迹拟合模块，用于对多个位置点进行拟合，获得来车的行驶轨迹。

可选地，在本申请实施例中，行驶轨迹获取模块，还包括：杂波位置判断模块，用于针对多个位置点中的每个位置点，判断该位置点是否为杂波点；杂波位置删除模块，用于若该位置点是杂波点，则将该位置点从多个位置点中删除。

可选地，在本申请实施例中，来车轨迹拟合模块，包括：位置点拟合模块，用于对多个位置点的每两个相邻的位置点进行直线拟合；或者，对多个位置点进行曲线拟合。

可选地，在本申请实施例中，行驶轨迹修正模块，包括：夹角偏转修正模块，用于以夹角为偏转角度值，对行驶轨迹进行偏转修正。

可选地，在本申请实施例中，行驶轨迹修正模块，还包括：历史轨迹获取模块，用于获取汽车的车后方经过车辆的历史轨迹，历史轨迹包括：历史预测轨迹和历史真实轨迹；映射关系修正模块，用于提取出历史预测轨迹和历史真实轨迹之间的映射关系，根据映射关系对行驶轨迹进行修正。

可选地，在本申请实施例中，行驶轨迹预警模块，包括：碰撞概率计算模块，用于根据倒车轨迹和修正后的行驶轨迹计算汽车与来车的碰撞概率；预警信号输出模块，用于若碰撞概率大于预设阈值，则生成并输出预警信号。

本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器，存储器存储有处理器可执行的机器可读指令，机器可读指令被处理器执行时执行如上面描述的方法。

本申请实施例还提供了一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如上面描述的方法。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1示出的本申请实施例提供的汽车预警方法的流程示意图；

图2示出的本申请实施例提供的获取来车的行驶轨迹的示意图；

图3示出的本申请实施例提供的使用雷达系统探测的示意图；

图4示出的本申请实施例提供的计算汽车与来车的碰撞概率的示意图；

图5示出的本申请实施例提供的汽车预警装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。

在介绍本申请实施例提供的汽车预警方法之前，先介绍本申请实施例中所涉及的一些概念：

杂波是雷达行业的专业术语，杂波是指不需要的反射源，它在有效带宽及雷达搜索窗口中产生并表现为空间上相干的反射器，杂波的定义很大程度上取决于所需要的目标。雷达杂波是指除感兴趣的目标以外的其它物体的雷达散射回波，雷达杂波会干扰雷达的正常工作。

直线拟合是曲线拟合的一种形式。设x和y都是被观测的量，且y是x的函数：y＝f(x；b)，曲线拟合就是通过x,y的观测值来寻求参数b的最佳估计值，及寻求最佳的理论曲线y＝f(x；b)。当函数y＝f(x；b)为关于b的i线性函数时，称这种曲线拟合为直线拟合。

需要说明的是，本申请实施例提供的汽车预警方法可以被电子设备执行，这里的电子设备是指汽车上的具有执行计算机程序功能的设备终端，设备终端例如：汽车上的中央处理器(Central Processing Unit，CPU)或者主控板等。

在介绍本申请实施例提供的汽车预警方法之前，先介绍该汽车预警方法适用的应用场景，这里的应用场景包括但不限于：使用该汽车预警方法增强交通工具的后方横向来车预警(RCTA)功能，此处的交通工具包括：小型轿车、大型货车和无人车等等。

请参见图1示出的本申请实施例提供的汽车预警方法的流程示意图；该汽车预警方法的主要思路是，通过根据汽车对应的停车位和汽车之间的夹角对侧后方来车的行驶轨迹进行修正，并根据该汽车的倒车轨迹和修正后的行驶轨迹进行预警，从而避免了在汽车斜停至指定车位时，由于汽车自身的姿态信息的变化导致雷达系统获取的侧后方来车的行驶轨迹存在误差的问题，通过对侧后方来车的行驶轨迹进行修正，从而减小了这种误差，有效地提高了汽车的RCTA功能预警的准确率；上述的汽车预警方法可以包括：

步骤S110：在检测到汽车的侧后方有来车时，获取来车的行驶轨迹。

请参见图2示出的本申请实施例提供的获取来车的行驶轨迹的示意图；为了便于理解和说明，图中仅示出汽车的侧后方经过的机动车，实际上，上述的来车还可以是机动车、三轮车、摩托车和电瓶车等等车。可以理解的是，毫米波雷达系统可以安装在汽车的后座尾部，从而增加雷达对侧方和后方的监测区域。进一步地，在为了增加行驶轨迹的精度，还可以在汽车的两侧后视镜上安装对车两侧后方拍摄的摄像头，也可以在后雨刮器上安装向后拍摄的摄像头，通过这些摄像头拍摄的视频进一步提高获取来车行驶轨迹的精度。如图2所示，汽车在倒车到车位的过程中，汽车车身相对于车位之间的角度是不固定的，然而毫米波雷达系统安装在汽车车身的位置是固定的，因此，汽车在垂停(即汽车与车位垂直的情况下，泊车到车位中)时获取的来车行驶轨迹，与在斜停(即汽车与车位之间呈锐夹角的情况下，泊车到车位中)时获取的来车行驶轨迹是不同的，具体的不同之处将在下面详细地进行分析。

上述的步骤S110的实施方式有很多种，包括但不限于如下几种：

第一种实施方式，使用汽车的雷达系统探测来车的位置点，并对来车的位置点进行拟合，从而获得来车的行驶轨迹，该实施方式可以包括：

步骤S111：在检测到汽车的侧后方有来车时，使用汽车的雷达系统探测来车的位置点，获得多个位置点。

请参见图3示出的本申请实施例提供的使用雷达系统探测的示意图；上述的步骤S111的实施方式例如：在汽车垂停(即汽车车身与车位垂直)时，汽车车身与停车位之间的角度偏差假设为0度，也就是说，在使用汽车的毫米波雷达探测到汽车的侧后方有来车时，以R坐标为纵坐标，以L为横坐标建立坐标系，那么R坐标与停车位的长之间的夹角假设是0度，此时的右侧后方来车的坐标假设是(20，-5)。在汽车倒入停车位的过程中，汽车的车身和姿态信息在不断变化，变化后的车身与车位之间的夹角不再是0度，很可能是呈锐夹角，重复上述的使用汽车的雷达系统探测来车的位置点操作，即可获得来车的多个位置点。在汽车斜停(即汽车车身与车位之间呈锐夹角)，且毫米波雷达系统检测到侧后方有来车时，若仍然以R坐标为纵坐标，以L为横坐标建立坐标系，那么此时的汽车自身的姿态信息发生变化，导致右侧后方来车的坐标与垂停时的坐标有一定的偏离，很明显，此时的右侧后方来车的坐标不再是(20，-5)，因此，在使用汽车的毫米波雷达系统探测来车的多个位置点拟合之后，还需要对拟合获得的行驶轨迹进行修正，具体的修正过程将在下面详细地描述。

步骤S112：对多个位置点进行拟合，获得来车的行驶轨迹。

可选地，使用毫米波雷达系统探测来车的位置点时，可能存在很多干扰信号造成获得的位置点是杂波点，此处的杂波点是指由雷达散射回波造成的干扰位置点(即不是来车的真正位置点)。因此，在对多个位置点进行拟合之前，还可以去除多个位置点中的杂波点，具体过程可以包括：针对多个位置点中的每个位置点，对来车行驶轨迹做概率密度估计，获得概率密度估计的估计结果；然后，根据估计结果判断该位置点是否为杂波点；若该位置点是杂波点，则将该位置点从多个位置点中删除，从而提高了来车的行驶轨迹的准确性。

上述步骤S112中的拟合方式包括：第一种拟合方式，使用直线拟合的方式获得来车的行驶轨迹，该拟合方式具体可以包括：对多个位置点的每两个相邻的位置点进行直线拟合，获得来车的行驶轨迹，如图3右下方的由很多段有箭头的线段连接构成的行驶轨迹。第二种拟合方式，使用曲线拟合的方式获得来车的行驶轨迹，该拟合方式具体可以包括：对多个位置点进行曲线拟合，获得来车的行驶轨迹如图3右下方的有箭头的曲线所示。

第二种实施方式，汽车上可以在后视镜上安装有针对侧后方拍摄的摄像头，使用汽车的多个摄像头拍摄得到视频流，并使用关键点检测网络(Keypoints DetectionNetwork)算法对来车在该视频流的每个视频帧中的关键特征点进行分析，获得来车的多个关键特征点，然后对多个关键特征点进行拟合，从而获得来车的行驶轨迹；其中，可以使用的关键点检测网络包括：OpenPose网络和级联金字塔网络(Cascaded Pyramid Network，CPN)等等。在具体的实施过程中，也可以结合第一种实施方式和第二种实施方式，使用视频流中的特征点与毫米波雷达系统探测出的位置点进行运算(例如加权运算)，确定出来车的最终位置点，然后再针对最终位置点进行拟合，从而获得来车的行驶轨迹。

在步骤S110之后，执行步骤S120：根据汽车对应的停车位和汽车之间的夹角对行驶轨迹进行修正，获得修正后的行驶轨迹。

上述步骤S120的实施方式可以包括：

步骤S121：获取汽车对应的停车位和汽车之间的夹角。

上述的步骤S121的实施方式包括：第一种实施方式，使用汽车上的传统传感器获取汽车的车身姿态信息，此处的传统传感器可以是汽车上安装的(厘米级或者毫米级)雷达，在雷达获取车身姿态信息之后，雷达的处理器可以根据车身姿态信息计算出停车位和汽车之间的夹角。第二种实施方式，使用两侧的后视镜上安装的摄像头(以及车向前方的摄像头)对停车位拍摄的视频，从该视频中计算出停车位和汽车之间的夹角。第三种实施方式，通过传统的传感器获取车身姿态信息，然后从车身姿态信息中获取汽车车身的朝向角度，再使用两侧的后视镜上安装的摄像头(以及车向前方的摄像头)对停车位拍摄的视频，从该视频中计算出停车位的朝向角度，最后，根据汽车车身的朝向角度和停车位的朝向角度计算出汽车对应的停车位和汽车之间的夹角。

步骤S122：以夹角为偏转角度值，对行驶轨迹进行偏转修正，获得修正后的行驶轨迹。

上述的步骤S122的实施方式例如：如图3所示，假设修正前的行驶轨迹是在汽车斜停时获取的，由于汽车斜停时，汽车的姿态信息(车身的朝向角度)已经发生变化。因此，需要以夹角θ为偏转角度值，根据汽车的斜停位置确定旋转方向，该旋转方向为顺时针方向或者逆时针方向，将行驶轨迹按照该旋转方向偏转θ度，从而获得修正后的行驶轨迹。

可选地，虽然汽车的侧后方车道上的不同车辆的行驶轨迹有一些差异，但是大部分的车辆行驶轨迹的方向是稳定一致的，因此，可以将这些大部分稳定一致的行驶轨迹作为历史轨迹，并使用历史轨迹来对行驶轨迹进行修正。也就是说，在步骤S122中的对行驶轨迹进行偏转修正之后，还可以根据历史轨迹进行修正，该实施方式可以包括：

步骤S123：获取汽车的车后方经过车辆的历史轨迹，历史轨迹包括：历史预测轨迹和历史真实轨迹。

上述步骤S123的实施方式例如：使用直接内存存取(Direct Memory Access，DMA)的方式从图形处理单元(Graphics Processing Unit，GPU)的内存或者内存数据库中获取汽车的车后方经过车辆的历史轨迹，历史轨迹可以包括：历史预测轨迹和历史真实轨迹；其中，此处的历史预测轨迹和历史真实轨迹可以是人为添加的数据，也可以是汽车通过雷达、摄像头和传感器等等硬件测量获取的数据。

步骤S124：提取出历史预测轨迹和历史真实轨迹之间的映射关系，根据映射关系对行驶轨迹进行修正，获得修正后的行驶轨迹。

上述步骤S124的实施方式包括：第一种实施方式，通过卡尔曼滤波器来对行驶轨迹进行修正，具体例如：根据历史真实轨迹来预测汽车的理论行驶轨迹，并使用汽车的传感器测量和处理器计算得出的测量行驶轨迹，使用卡尔曼滤波器对理论行驶轨迹和测量行驶轨迹进行加权线性融合和迭代运算，获得每一次的迭代运算结果；在迭代运算的过程中，可以根据每一次的迭代运算结果不断对行驶轨迹进行修正，获得修正后的行驶轨迹。第二种实施方式，使用深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)从历史数据中提取出历史预测轨迹和历史真实轨迹之间的映射关系，根据映射关系对行驶轨迹进行修正，获得修正后的行驶轨迹；其中，具体可以使用的深度神经网络包括：VGG网络、ResNet网络、Wide ResNet网络和Inception网络等；其中，VGG网络具体例如：VGG16或者VGG19；ResNet网络具体例如：ResNet12、ResNet18、ResNet50或者ResNet101；Wide ResNet网络具体例如Wide ResNet-28-10网络，这里的Wide ResNet-28-10网络有时又被缩写为WRN-28-10；Inception网络具体例如：Inception v1、Inception v2或者Inception v3等等。

在步骤S120之后，执行步骤S130：获取汽车的倒车轨迹，并根据倒车轨迹和修正后的行驶轨迹进行预警。

上述步骤S130的实施方式有很多种，包括但不限于如下几种：

第一种实施方式，根据倒车轨迹和修正后的行驶轨迹计算碰撞概率，并根据碰撞概率进行预警，该实施方式可以包括：

步骤S131：获取汽车的倒车轨迹。

上述步骤S131的实施方式包括：第一种实施方式，通过传感器获取汽车的方向盘转动角度信息和汽车轮胎信息，再根据方向盘转动角度信息和汽车轮胎信息计算出汽车的倒车轨迹；其中，汽车轮胎信息包括：轮胎转速、转动角度、轮胎气压和转动直径等信息。第二种实施方式，通过前方、侧方和后方的摄像头对周围环境进行拍摄，获得环境视频，使用环境视频对汽车的运动轨迹进行建模，模拟出汽车的倒车轨迹。第三种实施方式，使用近距离定位技术实时定位汽车与充电桩的相对位置，获得多个相对位置点，并对多个相对位置点进行拟合，获得拟合后的倒车轨迹，此处的拟合方式可以采用上述的每两个相对位置点的直线拟合方式，也可以采用上述的曲线拟合方式。

步骤S132：根据倒车轨迹和修正后的行驶轨迹计算汽车与来车的碰撞概率。

步骤S133：若碰撞概率大于预设阈值，则生成并输出预警信号。

请参见图4示出的本申请实施例提供的计算汽车与来车的碰撞概率的示意图；上述步骤S132至步骤S133的实施方式例如：根据倒车轨迹和修正后的行驶轨迹计算汽车与来车的碰撞概率，如图4所示，停车场一共有两排车位，分别是以S开头和T开头的，假设S1车位上的停的是本汽车，那么当本汽车从S1车位上倒退，且T1上停的车向上移动时，则本汽车与T1上停的车碰撞的概率大于预设阈值，应当生成并输出预警信号，而T2上停的车向上移动时，则本汽车不应当输出预警信号。同理地，假设本汽车从S1车位上倒退，且旁边道路上的车向右上方移动时，则本汽车与旁边道路上的车碰撞的概率大于预设阈值，应当生成并输出预警信号；若碰撞概率大于预设阈值，则生成并输出预警信号；其中，此处的预设阈值可以根据具体情况进行设置，例如设置为50％、70％或者90％等等。

第二种实施方式，根据倒车轨迹和修正后的行驶轨迹计算汽车与来车的碰撞时刻距离当前时刻之间的碰撞时长，并根据碰撞时长进行预警，该实施方式可以包括：

步骤S134：获取汽车的倒车轨迹。

其中，该步骤S134的实施原理和实施方式与步骤S131的实施原理和实施方式是类似的，因此，这里不再说明其实施原理和实施方式，如有不清楚的地方，可以参考对步骤S131的描述。

步骤S135：根据倒车轨迹和修正后的行驶轨迹计算汽车与来车的碰撞时刻距离当前时刻之间的碰撞时长。

步骤S136：若碰撞时长小于预设时长阈值，则生成并输出预警信号。

上述步骤S135至步骤S136的实施方式例如：根据倒车轨迹和修正后的行驶轨迹计算汽车与来车的碰撞距离，将碰撞距离除以汽车与来车之间的相对速度，获得汽车与来车的碰撞时刻距离当前时刻之间的碰撞时长(Time To Collision)；若碰撞时长小于预设时长阈值(例如：2.5秒或者2.7秒等)，则生成预警信号，并通过扬声器播放预警信号(例如通过喇叭播放提醒驾驶员快要碰撞的声音)，以及通过显示器显示预警信号(例如在显示屏上提示驾驶员快要碰撞)。

在上述的实现过程中，先获取来车的行驶轨迹，然后，根据汽车对应的停车位和汽车之间的夹角对行驶轨迹进行修正，最后，根据倒车轨迹和修正后的行驶轨迹进行预警。也就是说，通过根据汽车对应的停车位和汽车之间的夹角对侧后方来车的行驶轨迹进行修正，并根据该汽车的倒车轨迹和修正后的行驶轨迹进行预警，从而避免了在汽车斜停至指定车位时，由于汽车自身的姿态信息的变化导致雷达系统获取的侧后方来车的行驶轨迹存在误差的问题，通过对侧后方来车的行驶轨迹进行修正，从而减小了这种误差，有效地提高了汽车的RCTA功能预警的准确率。

请参见图5示出的本申请实施例提供的汽车预警装置的结构示意图。本申请实施例提供了一种汽车预警装置200，包括：

行驶轨迹获取模块210，用于在检测到汽车的侧后方有来车时，获取来车的行驶轨迹。

行驶轨迹修正模块220，用于根据汽车对应的停车位和汽车之间的夹角对行驶轨迹进行修正，获得修正后的行驶轨迹。

行驶轨迹预警模块230，用于获取汽车的倒车轨迹，并根据倒车轨迹和修正后的行驶轨迹进行预警。

可选地，在本申请实施例中，行驶轨迹获取模块，包括：

来车位置探测模块，用于使用汽车的雷达系统探测来车的位置点，获得多个位置点。

来车轨迹拟合模块，用于对多个位置点进行拟合，获得来车的行驶轨迹。

可选地，在本申请实施例中，行驶轨迹获取模块，还包括：

杂波位置判断模块，用于针对多个位置点中的每个位置点，判断该位置点是否为杂波点。

杂波位置删除模块，用于若该位置点是杂波点，则将该位置点从多个位置点中删除。

可选地，在本申请实施例中，来车轨迹拟合模块，包括：

位置点拟合模块，用于对多个位置点的每两个相邻的位置点进行直线拟合；或者，对多个位置点进行曲线拟合。

可选地，在本申请实施例中，行驶轨迹修正模块，包括：

夹角偏转修正模块，用于以夹角为偏转角度值，对行驶轨迹进行偏转修正。

可选地，在本申请实施例中，行驶轨迹修正模块，还包括：

历史轨迹获取模块，用于获取汽车的车后方经过车辆的历史轨迹，历史轨迹包括：历史预测轨迹和历史真实轨迹。

映射关系修正模块，用于提取出历史预测轨迹和历史真实轨迹之间的映射关系，根据映射关系对行驶轨迹进行修正。

可选地，在本申请实施例中，行驶轨迹预警模块，包括：

碰撞概率计算模块，用于根据倒车轨迹和修正后的行驶轨迹计算汽车与来车的碰撞概率。

预警信号输出模块，用于若碰撞概率大于预设阈值，则生成并输出预警信号。

应理解的是，该装置与上述的汽车预警方法实施例对应，能够执行上述方法实施例涉及的各个步骤，该装置具体的功能可以参见上文中的描述，为避免重复，此处适当省略详细描述。该装置包括至少一个能以软件或固件(firmware)的形式存储于存储器中或固化在装置的操作系统(operating system，OS)中的软件功能模块。

本申请实施例提供的一种电子设备，包括：处理器和存储器，存储器存储有处理器可执行的机器可读指令，机器可读指令被处理器执行时执行如上的方法。

本申请实施例还提供了一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如上的方法。

其中，存储介质可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory,简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory,简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory,简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory,简称PROM)，只读存储器(Read-OnlyMemory,简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

本申请实施例提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其他的方式实现。以上所描述的装置实施例仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请实施例的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以和附图中所标注的发生顺序不同。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这主要根据所涉及的功能而定。

另外，在本申请实施例中的各个实施例的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。

以上的描述，仅为本申请实施例的可选实施方式，但本申请实施例的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请实施例揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请实施例的保护范围之内。