用于车辆的驾驶辅助方法、用于车辆的驾驶辅助系统、计算机程序产品及车辆

技术领域

本发明涉及车辆技术领域，具体涉及一种用于车辆的驾驶辅助方法、一种用于车辆的驾驶辅助系统、一种计算机程序产品以及一种相应的车辆。

背景技术

在当前车辆技术领域，驾驶辅助系统的发展已成为重要趋势，旨在提高行车安全性和舒适度。然而，现有技术存在一些缺陷和局限性。尤其在面对复杂的气象和地理环境时，如何确保车辆安全高效地行驶是一大难题。

现有技术主要集中在利用车载传感器和导航系统来提供驾驶辅助功能，例如通过GPS提供路线规划和通过摄像头检测道路状况。然而，这些技术往往只能处理车辆当前所处的直接环境，并不能有效预测和应对更广泛区域的潜在风险，如极端气候条件下的道路可行性。在降雨或其他恶劣天气条件下，现有系统很难准确预测道路的安全状况，尤其是在地形复杂或信息缺乏的区域。此外，现有技术也未能充分利用其他车辆的状态信息来增强行车安全。虽然一些系统能够检测周围车辆的存在并做出相应调整，但它们往往不能分析这些车辆的行驶状况来预判潜在的风险区域。

为此，关于车辆驾驶辅助方面仍存在继续改进的现实需求。

发明内容

鉴于此，本发明的目的是提供一种改进的用于车辆的驾驶辅助方法、一种改进的用于车辆的驾驶辅助系统、一种改进的计算机程序产品以及一种相应的车辆，以至少解决现有技术中的部分问题和/或克服本文未提及的其他可能的缺点。

根据本发明的第一方面，提供了一种用于车辆的驾驶辅助方法，其中，所述驾驶辅助方法包括以下步骤：

S100：获取所述车辆的预定行驶路线；

S200：获取所述预定行驶路线所涉及区域的其他车辆行驶过程中的车辆状态信息和/或所涉及区域的气象地质灾害预报信息；

S300：分析所述车辆状态信息和/或所述气象地质灾害预报信息以评估所涉及区域的行车安全；

S400：基于评估结果优化所述车辆的行驶路线。

根据本发明的一个可选实施例，所述驾驶辅助方法包括以下步骤：

S311：确定所获取的气象地质灾害预报信息中是否包含强降雨信息；

S312：在包含强降雨信息的情况下获取所涉及区域的地势信息；

S313：根据所述地势信息确定低洼区域为风险路段；

S314：规避所述风险路段以优化所述车辆的行驶路线。

根据本发明的一个可选实施例，所述驾驶辅助方法包括以下步骤：

S3121：分析其他车辆的车辆状态信息以推断所涉及区域的地势信息。

根据本发明的一个可选实施例，所述驾驶辅助方法包括以下步骤：

S3122：从云端服务器获取已存储的地势信息，所述地势信息特别是由高精度地图得出。

根据本发明的一个可选实施例，所述驾驶辅助方法包括以下步骤：

S320：根据所获取的车辆状态信息确定是否存在处于非正常行驶状态的异常车辆；

S420：在存在异常车辆的情况下，给所述车辆规划避开所述异常车辆所在区域的行驶路线。

根据本发明的一个可选实施例，所述驾驶辅助方法包括以下步骤：

S321：在存在异常车辆的情况下，获取该异常车辆附近范围内的其他车辆的车辆状态信息；

S322：分析所述其他车辆的车辆状态信息以评估该异常车辆所在区域的行车安全。

根据本发明的一个可选实施例，所述非正常行驶状态包括车辆异常低速行驶状态、车辆异常抖动状态和/或车辆俯仰角异常变化状态。

根据本发明的一个可选实施例，所述车辆状态信息包括车辆当前位置信息、GPS海拔信息、行驶速度、行驶方向和/或车辆姿态信息、特别是车辆俯仰角。

根据本发明的一个可选实施例，所述气象地质灾害预报信息包括预期降水信息、地震预警信息和/或泥石流预警信息。

根据本发明的第二方面，提供了一种用于车辆的驾驶辅助装置，其中，所述驾驶辅助装置包括：

第一获取单元，所述第一获取单元配置为获取所述车辆的预定行驶路线；

第二获取单元，所述第二获取单元配置为获取所述预定行驶路线所涉及区域的其他车辆行驶过程中的车辆状态信息和/或所涉及区域的气象地质灾害预报信息；

分析评估单元，所述分析评估单元配置为分析所述车辆状态信息和/或所述气象地质灾害预报信息以评估所涉及区域的行车安全；和

路线优化单元，所述路线优化单元配置为基于评估结果优化所述车辆的行驶路线。

根据本发明的第三方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述第一方面各实施例提供的驾驶辅助方法的步骤。

根据本发明的第四方面，提供了一种车辆，包括上述第二方面各实施例提供的驾驶辅助装置和/或上述第三方面各实施例提供的计算机程序产品。

通过本发明的某些实施例，通过预定路线的获取和对其他车辆状态及气象地质灾害预报信息的分析，能够及时评估路况风险，优化行驶路线，从而减少因天气或地质灾害导致的事故风险，有效地提升了车辆在各种道路条件下的行驶安全性。

附图说明

下面，通过参看附图更详细地描述本发明，可以更好地理解本发明的原理、特点和优点。附图包括：

图1示出了根据本发明的一个实施例的用于车辆的驾驶辅助方法的示意性流程图；

图2示出了根据本发明的一个实施例的用于车辆的驾驶辅助方法的示意性流程图；

图3示出了根据本发明的一个实施例的用于车辆的驾驶辅助方法的示意性流程图；

图4示出了根据本发明的一个实施例的用于车辆的驾驶辅助方法的示意性流程图；

图5示出了根据本发明的一个实施例的计算机系统的结构框架图；

图6示出了根据本发明的一个实施例的用于车辆的驾驶辅助装置的示意性结构框架图；和

图7示出了根据本发明的一个实施例的示意性应用场景图。

具体实施方式

为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案以及有益的技术效果更加清楚明白，以下将结合附图以及多个示例性实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，而不是用于限制本发明的保护范围，并且各个实施例可能共用同一幅视图或多幅视图进行描述，但不能将同一幅图中出现的所有特征作为一个实施例必须具有的特征进行解读。

下面将结合附图对本发明的示例性实施例进行描述，其中图1至图6的实施例尤其可结合图7的示意性应用场景进行理解。

图1示出了根据本发明的一个实施例的用于车辆V的驾驶辅助方法1000的示意性流程图，其中，驾驶辅助方法1000示例性地包括步骤S100、S200、S300和S400。

在步骤S100中，获取车辆V的预定行驶路线。这例如可通过车辆V的常规行驶路线推断得出，或者可直接通过车辆V的导航系统获取。

在步骤S200中，获取预定行驶路线所涉及区域的其他车辆V’行驶过程中的车辆状态信息和/或所涉及区域的气象地质灾害预报信息。在此步骤中主要聚焦于收集预定行驶路线相关区域的关键信息。这可包括其他车辆V’在行驶过程中产生的车辆状态信息，例如车辆当前位置信息、GPS海拔信息、行驶速度、行驶方向、车辆姿态信息(特别是车辆俯仰角)等。这些车辆数据通常通过实时监控(Real-Time Monitoring，RTM)系统获取，由此可提供车辆的即时行驶状况。此外，还可附加地获取气象地质灾害预报信息，如预期降水信息、地震预警信息和/或泥石流预警信息等。这些信息一般来源于专业的气象服务和地质监测机构，通过互联网或其他通信网络被实时传输。

在步骤S300中，分析车辆状态信息和/或气象地质灾害预报信息以评估所涉及区域的行车安全。在此步骤中重点在于对所收集的车辆状态信息和/或气象地质灾害预报信息进行深入分析，这一分析过程利用数据信息处理技术进行，例如可利用机器学习和人工智能算法进行数据处理以分析这些信息中所呈现的模式和趋势，从而准确地评估所涉及区域的风险安全等级。

在步骤S400中，基于评估结果优化车辆V的行驶路线。在此步骤中，基于步骤S300中分析得出的各种风险因素，如天气预警和地形变化等，可通过算法及决策逻辑来重新规划路线，以避免可能的高风险区域，如积水或泥石流易发区。

在车辆状态信息包括其他车辆V’的车辆当前位置信息(例如GPS坐标)的情况下，尤其能够实时更新其他车辆V’所处环境的安全状况，为车辆V的驾驶员提供即时的路线优化建议。

在车辆状态信息包括GPS海拔信息的情况下，尤其有利于准确判断地势变化，特别是涉及地形复杂的区域，能够更准确识别易受天气影响的低洼地区或高风险地形。

在车辆状态信息包括其他车辆V’的行驶速度的情况下，尤其能够在其他车辆V’的车速异常(特别是大量其他车辆V’均超低速行驶)时及时分析评估所涉及区域的行车安全。

在车辆状态信息包括其他车辆V’的行驶方向的情况下，尤其能够在其他车辆V’的行驶方向例如频繁变换时及时分析评估所涉及区域的行车安全。

在车辆状态信息包括其他车辆V’的车辆姿态信息(特别是车辆俯仰角)的情况下，尤其能够在其他车辆V’的车辆姿态频繁变换或发生异常情形(例如侧翻或倾翻)时及时分析评估所涉及区域的行车安全。

在气象地质灾害预报信息包括预期降水信息的情况下，尤其能够针对暴雨提前规划行驶路线，避免水灾或湿滑道路造成的潜在风险。

在气象地质灾害预报信息包括地震预警信息的情况下，尤其能够在地震发生前预测可能的道路风险，提前调整路线以规避可能的地震影响区域，从而保障行车安全。

在气象地质灾害预报信息包括泥石流预警信息的情况下，尤其能够及时警告驾驶员可能的泥石流危险区域，提前采取避让措施，保证行车安全。

图2示出了根据本发明的一个实施例的用于车辆V的驾驶辅助方法1000的示意性流程图，其中，除了结合图1提到的步骤S100和S200外，驾驶辅助方法1000还示例性地包括步骤S311、S312、S313和S314。

在步骤S311中，确定所获取的气象地质灾害预报信息中是否包含强降雨信息。在所获取的气象地质灾害预报信息中包含强降雨信息的情况下，执行接下来的步骤S312，否则返回继续执行步骤S200。

在步骤S312中，在获取所涉及区域的地势信息，在此例如可通过子步骤S3121和/或子步骤S3122执行。具体而言，在子步骤S3121中，分析其他车辆V’的车辆状态信息以推断所涉及区域的地势信息；在子步骤S3121中，从云端服务器直接获取已存储的地势信息，其中，这些已存储的地势信息特别是由高精度地图得出。通过子步骤S3121尤其能够实时识别所涉及区域的地势信息，这特别是在缺乏直接地势数据时极具价值。而通过子步骤S3121则能够更准确地获取和分析地势信息，从而提高对风险区域判断的准确性。

在步骤S313中，根据地势信息确定低洼区域为风险路段。在此也即是在暴雨中容易淹浸的区域，并且特别是将可淹没车身的区域确定为高风险路段。

在步骤S314中，规避风险路段以优化车辆V的行驶路线。

由此，通过考虑气象信息特别是强降雨及相关地势信息，能够更准确地预测和避开低洼易淹区域。这种预警机制在极端天气条件下尤为重要，有效提升驾驶安全。

图3示出了根据本发明的一个实施例的用于车辆V的驾驶辅助方法1000的示意性流程图，其中，除了结合图1提到的步骤S100和S200外，驾驶辅助方法1000还示例性地包括步骤S320和S420。

在步骤S320中，根据所获取的车辆状态信息确定是否存在处于非正常行驶状态的异常车辆V0。在存在异常车辆V0的情况下，执行接下来的步骤S420，否则返回继续执行步骤S200。

在步骤S420中，给车辆V规划避开异常车辆V0所在区域的行驶路线。

在此，非正常行驶状态可包括车辆异常低速行驶状态、车辆异常抖动状态和/或车辆俯仰角异常变化状态。例如，异常车辆V0异常低速行驶、或者异常车辆V0异常抖动、或者异常车辆V0的俯仰角发生异常变化，这通常意味着异常车辆V0正在行驶的区域的地势存在异常，或异常车辆V0处于极其不稳定或危险状态。例如，异常车辆V0所在区域发生泥石流或者地震，这必然导致异常车辆V0处于非正常行驶状态。在另一情况下，异常车辆V0在沿着坡度较大的地面行驶，这也意味着当发生强降雨时，异常车辆V0所在区域会发生淹浸的可能。由此，通过识别非正常行驶的车辆并规划避开这些车辆的路线，有效降低了因遇到突发气象或低质灾害而造成的事故风险。

图4示出了根据本发明的一个实施例的用于车辆V的驾驶辅助方法1000的示意性流程图，其中，除了结合图1和图3提到的步骤S100、S200和S400以及S320外，驾驶辅助方法1000还示例性地包括步骤S321、S322。

在步骤S321中，获取处于非正常行驶状态的异常车辆V0附近范围内的其他车辆V’的车辆状态信息。具体而言，获取例如异常车辆V0一公里范围内的所有其他车辆V’的车辆状态信息。必要时，这些其他车辆V’例如可超出原本在步骤S200中所涉及区域的其他车辆V’，因为这一步骤仅是为了验证异常车辆V0的非正常行驶状态是由于其自身原因(如车辆或驾驶员原因)造成的，还是由于其所在区域的地势原因造成的。

在步骤S322中，分析其他车辆V’的车辆状态信息以评估异常车辆V0所在区域的行车安全。具体而言，如果异常车辆V0例如一公里范围内的所有其他车辆V’的车辆状态信息都显示该区域的地势没有异常，那么异常车辆V0的非正常行驶状态很可能是由于其自身原因(如车辆或驾驶员原因)造成的，因此对于车辆V的路线规划可不考虑其异常因素。

在未详细示出的其他实施例中，上述各附图中的方法步骤或子步骤可组合地进行，以进一步提高行车效率和驾驶安全。

图5示出了根据本发明的一个实施例的计算机系统的结构框架图。该计算机系统被配置为用于执行根据本发明的上述各实施例提供的驾驶辅助方法1000的各个步骤。如图5所示，该计算机系统包括存储器1、处理器2、通信接口3以及总线4。在此，存储器1、处理器2、通信接口3通过总线4实现彼此之间的通信连接。根据本发明的一个方面还涉及一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，其中，计算机程序指令被处理器、尤其被上述计算机系统的处理器2执行时实施根据本发明的上述各实施例提供的驾驶辅助方法1000的各个步骤。

图6示出了根据本发明的一个实施例的用于车辆V的驾驶辅助装置2000的示意性结构框架图。如图6所示，驾驶辅助装置2000包括第一获取单元100、第二获取单元200和分析评估单元300以及路线优化单元400。在此，驾驶辅助装置2000的工作过程可如下实现：首先，第一获取单元100获取车辆V的预定行驶路线；然后，第二获取单元200获取预定行驶路线所涉及区域的其他车辆V’行驶过程中的车辆状态信息和/或所涉及区域的气象地质灾害预报信息；接着，分析评估单元300分析车辆状态信息和/或气象地质灾害预报信息以评估所涉及区域的行车安全；最后，路线优化单元400基于评估结果优化车辆V的行驶路线。在此，驾驶辅助装置2000的工作过程可类似于上述各实施例提供的驾驶辅助方法1000的各步骤进行。

图7示出了根据本发明的一个实施例的示意性应用场景图。图7所示的车辆V例如包括上述各实施例提供的驾驶辅助装置2000或与驾驶辅助装置2000通信连接，以执行驾驶辅助方法1000的各步骤。在此，车辆V的驾驶员例如处于常规上班通勤途中，于是驾驶辅助装置2000的第一获取单元100获取车辆V的驾驶员从居住地点至工作地点的路线作为预定行驶路线。但此时驾驶辅助装置2000的第二获取单元200获取到该预定行驶路线所涉及区域的其他车辆V’行驶过程中的车辆状态为持续朝下，作为车辆状态信息，同时获取到该预定行驶路线所涉及区域的预期强降水作为气象地质灾害预报信息。此时驾驶辅助装置2000的分析评估单元300分析所获取到的这些信息，得出车辆V的预定行驶路线上存在低洼区域并且即将发生暴雨天气灾害，从而评估该预定行驶路线存在行车安全风险。于是，驾驶辅助装置2000的路线优化单元400为车辆V提供规避该风险区域的另一行驶路线，以确保车辆V的行车安全。在另一可能的情形下，第二获取单元200获取所涉及区域的异常车辆V0的车速突然变慢并伴有轻微抖动，这意味着可能存在路面不平稳的情况。但在进一步获取到异常车辆V0附近范围内的多个其他车辆V’的车辆状态信息均为正常行驶状态后，确认这仅是异常车辆V0自身的原因造成的，并评估得出异常车辆V0所在区域仍具有较高的安全等级，因此无需调整车辆V的预定行驶路线，从而能够更全面地评估所涉及区域的行车安全，为车辆V提供更准确的行驶路线优化建议。

尽管这里详细描述了本发明的特定实施方式，但它们仅仅是为了解释的目的而给出的，而不应认为它们对本发明的范围构成限制。在不脱离本发明精神和范围的前提下，各种替换、变更和改造可被构想出来。