车辆行驶安全警示方法及系统

技术领域

本申请涉及车辆行驶安全技术领域，特别是涉及一种车辆行驶安全警示方法及系统。

背景技术

当今社会，城市建设发展迅速，道路四通八达，宽敞美观，路边树木林立，好不繁荣。然而在乡村，城市化程度较低，大多数的道路狭窄，路面崎岖不平，且多位于稻田、河边、悬崖边上等危险地带。随着经济不断增长，轿车、货运卡车等车辆由于乡村公路的条件限制，使得车辆在行驶过程中充满了危险。稍不注意，车辆就会存在驶离道路，冲入稻田、河流、悬崖下的可能，从而造成驾驶员和乘客的生命及财产损失。

虽明知农村道路狭窄，危险丛生，但受经济发展以及当地政策限制，传统乡村道路的车辆行驶安全警示方法也仅仅依靠在路边设置指示牌达到警示车辆行驶安全的目的。然而，一方面，限于成本问题，有些路面的警示牌过少或者根本没有，无法到达警示的作用。另一方面，车辆行驶安全受车辆本身车宽和道宽的双重影响，仅仅使用单一的指示牌无法达到准确的警示目的。

发明内容

基于此，有必要针对乡村道路的传统车辆行驶安全警示方法仅仅在道路两侧使用单一的指示牌，无法达到广泛而准确的警示目的的问题，提供一种车辆行驶安全警示方法及系统。

本申请提供一种车辆行驶安全警示方法，包括：

获取安全距离原始数据，安全距离原始数据包括探测夹角，探测夹角为车轮正上方设置的安全距离检测装置发出的检测波与车轮铅锤线的夹角；

分别控制四个车轮各自设置的安全距离检测装置同时向路沿方向以所述探测夹角发射检测波并接收回波；设置于左前车轮和左后车轮的安全距离检测装置向道路的左路沿方向发射检测波，设置于右前车轮和右后车轮的安全距离检测装置向道路的右路沿方向发射检测波；

分别获取每一个检测波的传播时间，以得到四个检测波的传播时间；；

判断四个检测波的传播时间中是否至少有一个检测波的传播时间大于预设传播时间；

若四个检测波的传播时间中至少有一个检测波的传播时间大于预设传播时间，则控制报警装置发出第一报警消息。

本申请还提供一种车辆行驶安全警示系统，包括：

检测装置，包括安全距离检测装置和压力检测装置；所述安全距离检测装置设置于车轮的正上方且固定于车辆的翼子板，向靠近路沿的方向发出探测波，并接收返回的探测波；所述压力检测装置设置于车轮的表面；

车载系统，设置于车内，用于接收检测装置发送的数据，并执行如前述内容提及的车辆行驶安全警示方法；

CAN总线，设置于车载系统与检测装置之间，用于车载系统与检测装置之间的数据传输；

报警装置，设置于车内，与所述车载系统通信连接。

本申请涉及一种车辆行驶安全警示方法及系统，在四个车轮上各自设置一个安全距离检测装置，并通过安全距离检测装置同时向路沿方向以一个固定的探测夹角发射检测波并接收回波，通过记录四个检测波各自的传播时间，并将四个检测波的传播时间和预设传播时间比对，当四个检测波的传播时间中的任意一个大于预设传播时间，控制报警装置发出第一报警信息，可以实现在行驶过程中，时刻监控车轮的周边是否存在障碍物，当车轮的周边存在障碍物时准确的提前预知风险进行报警，提示驾驶员及时转向或停车查看，降低了车辆汽车行驶风险，保护了驾驶员及乘客生命财产安全。

附图说明

图1为本申请一实施例提供的车辆行驶安全警示方法的流程示意图。

图2为本申请一实施例提供的车辆行驶安全警示方法中，检测波的传播时间等于预设传播时间时的检测波传播示意图。

图3为本申请一实施例提供的车辆行驶安全警示方法中，检测波的传播时间大于预设传播时间时的检测波传播示意图。

图4为本申请一实施例提供的车辆行驶安全警示方法中，处于极限状态下的车辆在道路中的俯视状态图。

图5为为本申请一实施例提供的车辆行驶安全警示方法中，处于绝对直行状态下的车辆在道路中的俯视状态图。

图6为为本申请一实施例提供的车辆行驶安全警示方法中，当车轮的安全距离等于其对应的极限安全距离时的检测波投射图。

图7为为本申请一实施例提供的车辆行驶安全警示方法中，当车轮的安全距离小于其对应的极限安全距离时的检测波投射图。

图8为本申请一实施例提供的车辆行驶安全警示方法中，处于极限状态下的车辆在道路中的俯视状态图。

图9为本申请一实施例提供的车辆行驶安全警示方法中，车体倾斜类车辆在道路中的俯视状态图。

图10为本申请一实施例提供的车辆行驶安全警示方法中，车体直行类车辆在道路中的俯视状态图。

图11为本申请一实施例提供的车辆行驶安全警示方法中，车体倾斜类车辆在道路中的数学分析图。

图12为本申请一实施例提供的车辆行驶安全警示方法中，满足处于对角位置关系的两个车轮中，存在一个车轮的安全距离小于其对应的极限安全距离，同时另一个车轮的安全距离也小于其对应的极限安全距离条件时，车辆的俯视状态图。

图13为本申请一实施例提供的车辆行驶安全警示系统的结构示意图。

图14为本申请一实施例提供的车辆行驶安全警示系统中安全距离检测装置的结构示意图。

附图标记：

10-检测装置；110-安全距离检测装置；111-超声波传感器；112-探照灯；

113-CAN收发器；120-压力检测装置；20-车载系统；30-CAN总线；

40-报警装置；

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请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仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供一种车辆行驶安全警示方法。需要说明的是，本申请提供的车辆行驶安全警示方法应用于任何型号和体积的车辆。

此外，本申请提供的车辆行驶安全警示方法不限制其执行主体。可选地，本申请提供的车辆行驶安全警示方法的执行主体可以为车辆内部搭载的车载系统。具体地，本申请提供的车辆行驶安全警示方法的执行主体可以为所述车载系统中的一个或多个处理器。

如图1所示，在本申请的一实施例中，所述方法包括如下S100至S500：

S100，车载系统获取安全距离原始数据。安全距离原始数据包括探测夹角。探测夹角为车轮正上方设置的安全距离检测装置发出的检测波与车轮铅锤线的夹角。

具体地，探测夹角由道路原始数据和车辆原始数据设定。如图4所示，图4为处于极限状态下的车辆在道路中的俯视状态图。图4中，车辆的四个车灯所处的位置分别为A点，B点，C点和D点。车辆的左前车轮所处的位置为E点，左后车轮所处的位置为G点，右前车轮所处的位置为F点，右后车轮所处的位置为H点。道路原始数据包括路宽。车辆原始数据包括前后轮距离EG、车身宽度GH(EF)、前轮与前车灯距离EA(或BF)、后轮与后车灯距离GC(或DH)、以及安全距离检测装置与地面的直线距离(图2中的H)。

如图4所示，在本实施例中，在S100之前，可以创建一个深度学习模型，采集多个训练组样本，每一个训练组样本包括一组道路原始数据和车辆原始数据，训练组样本之间数据的数值不同。将训练组样本置入深度学习模型，结合数学分析算法训练深度学习模型，使得深度学习模型具有可自动求解出每一个训练组样本之下的极限角β的能力。所述极限角β可以使得OY刚好等于GH+30厘米。

数学分析算法的具体内容是：如图4所示，OY作为整个车辆映射在道路的宽度，由OG+GY组成，而OG＝(EA+EG)sinβ，GY＝(GH+HJ)sinβ，HJ＝DH×tanβ，因此在EA，EG，GH，DH均已知的情况下，可以求解出极限角β的角度，使得OY刚好等于GH+30厘米。

使得OY刚好等于GH+30厘米的意义是这样的，如图5所示。图5为处于绝对直行状态下的车辆在道路中的俯视状态图。当车辆处于绝对直行状态下，OY就等于车体与左路沿的距离k1+车宽GH+车体与右路沿的距离k2。我们设置k1+k2＝30厘米，那么就可以使得在绝对直行状态下，OY刚好等于GH+30厘米。乡村道路普遍偏窄，为了适配于绝对直行状态下的车辆状态才能保证车辆安全，我们在本实施例中限定：无论车辆处于何种状态，必须保证整个车辆映射在道路的宽度OY小于等于车宽+30厘米。

因此，本实施例设定了数学分析算法，为了能求解出不同道路条件下(即不同道路原始数据下)和不同车辆条件下(即不同车辆原始数据下)，极限角β的数值，极限角β可以刚好使得OY等于GH+30厘米。

进一步地，在深度学习模型训练完毕之后，可以在行车过程中，实际获取当前的道路原始数据和车辆原始数据，将当前的道路原始数据和车辆原始数据输入至深度学习模型中。设置左安全间隔和右安全间隔后，深度学习模型会自动计算出当前路原始数据和车辆原始数据下的极限角β。

进一步地，运行深度学习模型，获取深度学习模型输出的极限安全距离dmax。如图4，dmax＝HJ＝EI。进一步地，将图4的dmax映射到图2，可以理解，图4中的dmax就是安全距离检测装置投射的检测波在水平路面上的投影长度，且本实施例中，四个车轮的dmax相等。

进一步地，可以依据公式a：

当然，以上文字只是阐述了一种探测夹角γ的计算方式，探测夹角γ也可以其他方式进行预设，例如通过查询相关道路规范手册，或者通过进行有限次实验完成，只要确保探测夹角γ的取值是合乎乡村道路环境且符合安全行驶法规即可。

S200，车载系统分别控制四个车轮各自设置的安全距离检测装置同时向路沿方向以所述探测夹角发射检测波并接收回波。设置于左前车轮和左后车轮的安全距离检测装置向道路的左路沿方向发射检测波。设置于右前车轮和右后车轮的安全距离检测装置向道路的右路沿方向发射检测波。

具体地，本步骤中，每一个车轮向其距离最近的路沿的路沿方向发射检测波。

S300，车载系统分别获取每一个检测波的传播时间，以得到四个检测波的传播时间。

具体地，可选地，检测波可以为超声波。

S400，车载系统判断四个检测波的传播时间中是否至少有一个检测波的传播时间大于预设传播时间。

进一步地，可以依据公式b：

S500，若四个检测波的传播时间中至少有一个检测波的传播时间大于预设传播时间，则车载系统控制报警装置发出第一报警消息。

具体地，如图2和图3所示，图2为本申请一实施例提供的车辆行驶安全警示方法中，检测波的传播时间等于预设传播时间时的检测波传播示意图，图3为本申请一实施例提供的车辆行驶安全警示方法中，检测波的传播时间大于预设传播时间时的检测波传播示意图。如图3所示，如果检测波的传播时间大于预设传播时间，那么明显是检测波在行进途中遇到了障碍物，障碍物表面粗糙，进行了多次反射(图3为了表达简洁只绘制出了一次反射)，导致整个检测波的传播路径大大延长，从而导致检测波的传播时间大于预设传播时间。图2就是检测波未遇到障碍物的情形，此时检测波的传播时间等于预设传播时间。

当四个检测波的传播时间中至少有一个检测波的传播时间大于预设传播时间时，表明至少有一个车轮朝向路沿的方向出现障碍物，此时车载系统控制报警装置发出第一报警消息。第一报警消息可以为一段语音，例如：XX车轮附近有障碍物，请转向绕行。当然，第一报警消息也可以为一段能够表达报警含义的文字，显示在车辆的导航仪屏幕上。

本实施例中，在四个车轮上各自设置一个安全距离检测装置，并通过安全距离检测装置同时向路沿方向以一个固定的探测夹角发射检测波并接收回波，通过记录四个检测波各自的传播时间，并将四个检测波的传播时间和预设传播时间比对，当四个检测波的传播时间中的任意一个大于预设传播时间，控制报警装置发出第一报警信息，可以实现在行驶过程中，时刻监控车轮的周边是否存在障碍物，当车轮的周边存在障碍物时准确的提前预知风险进行报警，提示驾驶员及时转向或停车查看，降低了车辆汽车行驶风险，保护了驾驶员及乘客生命财产安全。

此外，本实施例通过增加深度学习模型计算探测夹角γ的计算过程，从而使得检测波的传播路径更符合乡村道路环境的行驶要求，提高了车辆行驶在乡村道路的安全性，为车流行驶安全警示提供了重要的数据支持。

在本申请的一实施例中，探测夹角包括第一夹角和第二夹角，第一夹角为左前车轮和右前车轮设置的安全距离检测装置发出的检测波与车轮铅锤线的夹角，第二夹角为左后车轮和右后车轮安装的安全距离检测装置发出的检测波与车轮铅锤线的夹角。

具体地，前一实施例中，四个车轮的探测夹角相同，都是γ。本实施例中，考虑到前车轮和后车轮的差异性，将探测夹角划分为第一夹角和第二夹角，即设定第一夹角可以不等于第二夹角。能够更好的符合车辆在乡村道路行驶的实际情况。

在本申请的一实施例中，S200包括如下步骤：

S210，车载系统控制设置于左前车轮的安全距离检测装置以第一夹角向道路的左路沿方向发射第一检测波并接收回波。车载系统控制设置于右前车轮的安全距离检测装置以第一夹角向道路的右路沿方向发射第二检测波并接收回波。车载系统控制设置于左后车轮的安全距离检测装置以第二夹角向道路的左路沿方向发射第三检测波并接收回波。车载系统控制设置于右后车轮的安全距离检测装置以第二夹角向道路的右路沿方向发射第四检测波并接收回波。

具体地，如图6所示，第一夹角为α，第二夹角为θ。左前车轮的安全距离检测装置和右前车轮的安全距离检测装置，均是以第一夹角α发射检测波。左后车轮的安全距离检测装置和右后车轮的安全距离检测装置，均是以第二夹角θ发射检测波。

基于S210的实施例，在本申请的另一实施例中，所述S300包括如下步骤：

S301，车载系统分别获取第一检测波、第二检测波、第三检测波和第四检测波的传播时间。

基于S210的实施例，在本申请的另一实施例中，所述S400包括如下步骤：

S401，车载系统判断第一检测波的传播时间、第二检测波的传播时间、第三检测波的传播时间和第四检测波的传播时间中是否至少有一个大于预设传播时间。

基于S210的实施例，在本申请的一另实施例中，所述S500包括如下步骤：

S501，若第一检测波的传播时间、第二检测波的传播时间、第三检测波的传播时间和第四检测波的传播时间中至少有一个大于预设传播时间，则车载系统控制报警装置发出第一报警消息。

在本申请的一实施例中，在S100之前，还包括：

S010，获取道路原始数据和车辆原始数据。道路原始数据包括路宽。车辆原始数据包括前后轮距离、车身宽度、前轮与前车灯距离、后轮与后车灯距离、以及安全距离检测装置与地面的直线距离。

具体地，前述S100至S500的实施例已经对本步骤做出过相似解释。如图8所示，图8为本实施例中，处于极限状态下的车辆在道路中的俯视状态图。图8中，车辆的四个车灯所处的位置分别为A点，B点，C点和D点。车辆的左前车轮所处的位置为E点，左后车轮所处的位置为G点，右前车轮所处的位置为F点，右后车轮所处的位置为H点。道路原始数据包括路宽。车辆原始数据包括前后轮距离EG、车身宽度GH(EF)、前轮与前车灯距离EA(或BF)、后轮与后车灯距离GC(或DH)、以及安全距离检测装置与地面的直线距离(图6中的H)。

S020，将道路原始数据和车辆原始数据输入至深度学习模型中。

具体地，前述S100至S500的实施例已经对本步骤做出过相似解释。可以预先创建一个深度学习模型，采集多个训练组样本，每一个训练组样本包括一组道路原始数据和车辆原始数据，训练组样本之间数据的数值不同。将训练组样本置入深度学习模型，结合数学分析算法训练深度学习模型，使得深度学习模型具有可自动求解出每一个训练组样本之下的极限角β的能力。所述极限角β可以使得OY刚好等于GH+30厘米。

数学分析算法的具体内容是：如图8所示，OY作为整个车辆映射在道路的宽度，由OG+GY组成，而OG＝(EA+EG)sinβ，GY＝(GH+HJ)sinβ，HJ＝DH×tanβ，因此在EA，EG，GH，DH均已知的情况下，可以求解出极限角β的角度，使得OY刚好等于GH+30厘米。

使得OY刚好等于GH+30厘米的意义是这样的，如图5所示。图5为处于绝对直行状态下的车辆在道路中的俯视状态图。当车辆处于绝对直行状态下，OY就等于车体与左路沿的距离k1+车宽GH+车体与右路沿的距离k2。我们设置k1+k2＝30厘米，那么就可以使得在绝对直行状态下，OY刚好等于GH+30厘米。乡村道路普遍偏窄，为了适配于绝对直行状态下的车辆状态才能保证车辆安全，我们在本实施例中限定：无论车辆处于何种状态，必须保证整个车辆映射在道路的宽度OY小于等于车宽+30厘米。

因此，本实施例设定了数学分析算法，为了能求解出不同道路条件下(即不同道路原始数据下)和不同车辆条件下(即不同车辆原始数据下)，极限角β的数值，极限角β可以刚好使得OY等于GH+30厘米。

进一步地，在深度学习模型训练完毕之后，可以在行车过程中，先执行S100实际获取当前的道路原始数据和车辆原始数据，再执行S200将当前的道路原始数据和车辆原始数据输入至深度学习模型中。需要说的是，在S020和S030之间，还有增添一个设置左安全间隔和右安全间隔的步骤，例如设置左安全间隔15厘米和右安全间隔15厘米。

S030，运行深度学习模型，获取深度学习模型输出的第一极限安全距离d

具体地，运行深度学习模型后，深度学习模型会自动计算出当前路原始数据和车辆原始数据下的极限角β。深度学习模型进一步可以根据极限角β计算出第一极限安全距离d

S040，依据公式1计算第一夹角，依据公式2计算第二夹角。

其中，α为第一夹角。d

具体地，本步骤可以在深度学习模型内执行，也可以由车载系统直接执行。S050，依据公式2分别计算第一预设传播时间和第二预设传播时间。

其中，

具体地，本步骤可以在深度学习模型内执行，也可以由车载系统直接执行。

S060，将第一夹角、第二夹角、第一极限安全距离、第二极限安全距离、第一预设传播时间和第二预设传播时间作为安全距离原始数据存储。

具体地，安全距离原始数据可以存储于车载系统中的存储器中。存储器可以为非易失性存储器(non-volatile memory)。

本实施例中，通过在获取安全距离原始数据之前，预先通过建立深度学习模型对极限状态下的第一极限安全距离d

在本申请的一实施例中，S400包括：

S410，获取安全距离原始数据中的第一预设传播时间和第二预设传播时间。

S420，判断第一检测波的传播时间和第二检测波的传播时间是否至少有一个大于第一预设传播时间。

S430，若第一检测波的传播时间和第二检测波的传播时间至少有一个大于第一预设传播时间，则四个检测波的传播时间中至少有一个检测波的传播时间大于预设传播时间。

S440，若第一检测波的传播时间和第二检测波的传播时间均小于或等于第一预设传播时间，则进一步判断第三检测波的传播时间和第四检测波的传播时间是否至少有一个大于第二预设传播时间；

S441，若第三检测波的传播时间和第四检测波的传播时间至少有一个大于第二预设传播时间，则确定四个检测波的传播时间中至少有一个检测波的传播时间大于预设传播时间。

具体地，本实施例中，由于第一夹角可能不等于第二夹角，因此第一极限安全距离d

由于第一检测波和第二检测波分别对应左前车轮和右前车轮，均使用第一夹角，因此第一检测波和第二检测波的传播时间也相应的和第一预设传播时间进行比对。由于第三检测波和第四检测波分别对应左后车轮和右后车轮，均使用第二夹角，因此第三检测波和第四检测波的传播时间也相应的和第二预设传播时间进行比对。

本步骤中，车载系统的处理逻辑即：若第一检测波的传播时间、第二检测波的传播时间、第三检测波的传播时间和第四检测波的传播时间中至少有一个大于预设传播时间，则车载系统控制报警装置发出第一报警消息。

第一报警消息可以为一段语音，例如：XX车轮附近有障碍物，请转向绕行。当然，第一报警消息也可以为一段能够表达报警含义的文字，显示在车辆的导航仪屏幕上。

在本申请的一实施例中，在S400之后，所述方法还包括：

S610，若第一检测波的传播时间、第二检测波的传播时间、第三检测波的传播时间和第四检测波的传播时间均小于或等于预设传播时间，则进一步基于公式3，依据第一检测波的传播时间计算左前车轮的安全距离，依据第二检测波的传播时间计算右前车轮的安全距离，依据第三检测波的传播时间计算左后车轮的安全距离，依据第四检测波的传播时间计算右后车轮的安全距离。

其中，V为检测波传播速度。d

具体地，若第一检测波的传播时间、第二检测波的传播时间、第三检测波的传播时间和第四检测波的传播时间均小于或等于预设传播时间，则表明四个车轮附近均无障碍物存在。那么可以通过公式3分别计算每一个检测波对应的安全距离。

S620，判断处于对角位置关系的两个车轮中，是否存在一个车轮的安全距离小于其对应的极限安全距离，同时另一个车轮的安全距离等于其对应的极限安全距离。

具体地，图6为当车轮的安全距离等于其对应的极限安全距离时的检测波投射图。图7为当车轮的安全距离小于其对应的极限安全距离时的检测波投射图，此时超声波没有触碰到地面，而是触碰到高处而直接返回，此时表明安全距离过窄，小于极限安全距离。

S630，若处于对角位置关系的两个车轮中，存在一个车轮的安全距离小于其对应的极限安全距离，同时另一个车轮的安全距离等于其对应的极限安全距离，则控制报警装置发出第二报警消息。

具体地，处于对角位置关系的两个车轮中，存在一个车轮的安全距离小于其对应的极限安全距离主要的情况主要包括两大类，一大类是车体倾斜类，一大类是车体直行类。如图9所示，图9是车体倾斜类示意图。图9的(a)，(b)，(c)，(d)展示的四种情况车体都发生了倾斜，处于对角位置关系的两个车轮中，存在一个车轮的安全距离小于其对应的极限安全距离。

左前车轮对应的极限安全距离是d

以图9(a)为例说明，左前车轮的安全距离d1小于左前车轮对应的极限安全距离d

可见车体倾斜类的例子中，有一对处于对角位置关系的两个车轮中，一个车轮的安全距离小于其对应的极限安全距离，同时另一个车轮的安全距离等于其对应的极限安全距离，另一对处于对角位置关系的两个车轮的安全距离均等于其对应的极限安全距离。

如图10所示，图10是车体直行类示意图。可见车体直行类的例子中，有一对处于对角位置关系的两个车轮中，一个车轮的安全距离小于其对应的极限安全距离，同时另一个车轮的安全距离等于其对应的极限安全距离，另一对处于对角位置关系的两个车轮中，也是一个车轮的安全距离小于其对应的极限安全距离，同时另一个车轮的安全距离等于其对应的极限安全距离。

接下来对图9(a)的车体情况进行数学分析，见图11。此时左前车轮的安全距离小于左前车轮对应的极限安全距离d

第二报警消息的作用是提示驾驶员再以原有行驶方向行进，会存在产生交通事故的风险。如图11所示，再以原有行驶方向行进，左侧车头会进入道路之外，可能导致车飞向道路之外，有跌入湖泊或悬崖的风险。

第二报警消息可以为一段语音，例如：XX方向存在危险，请倒车或转向。当然，第二报警消息也可以为一段能够表达报警含义的文字，显示在车辆的导航仪屏幕上。

本实施例中，通过对处于对角位置关系的两个车轮中，是否存在一个车轮的安全距离小于其对应的极限安全距离，同时另一个车轮的安全距离等于其对应的极限安全距离的判定，从而准确的判断车辆目前是否处于某一车轮导致的车辆危险姿势，从而警示驾驶者做出相应解除危险的驾驶操作。

在本申请的一实施例中，在所述S620之后，还包括：

S640，若处于对角位置关系的两个车轮中，不存在一个车轮的安全距离小于其对应的极限安全距离，同时另一个车轮的安全距离等于与其对应的极限安全距离，则进一步判断处于对角位置关系的两个车轮中，是否存在一个车轮的安全距离小于其对应的极限安全距离，同时另一个车轮的安全距离也小于其对应的极限安全距离；

具体地，本实施例介绍了另一种情况，即处于对角位置关系的两个车轮中，存在一个车轮的安全距离小于其对应的极限安全距离，同时另一个车轮的安全距离也小于其对应的极限安全距离，如图12的(a)和(b)示出的两种车体姿态。

S641，若处于对角位置关系的两个车轮中，存在一个车轮的安全距离小于其对应的极限安全距离，同时另一个车轮的安全距离也小于其对应的极限安全距离，则进一步获取每一个车轮上设置的压力检测装置返回的车轮压力数据。

具体地，如图12的(a)和(b)示出的两种车体姿态。

S642，依据四个车轮的车轮压力数据判断是否存在至少一个车轮处于非正常压力状态。

具体地，可以提取预设的压力值范围，来判定个车轮处于非正常压力状态。每一个车轮上设置有压力检测装置，来检测车轮所受压力，车轮压力数据即车轮所受压力。车轮所受压力处于预设的压力值范围，即车辆处于正常压力状态。

S642a，若所有车轮均处于正常压力状态，则控制报警装置发出第三报警消息。

具体地，第三报警消息用于提示用户向特定位置转向。如图12所示，再以原有行驶方向前行进，或者倒退，右侧车头或者左侧车尾有一个就会进入道路之外，可能导致车飞向道路之外，有跌入湖泊或悬崖的风险。

第三报警消息可以为一段语音，例如：请向XX方向转向。第三报警消息也可以为一段能够表达报警含义的文字，显示在车辆的导航仪屏幕上。

本实施例中，通过对处于对角位置关系的两个车轮中，是否存在一个车轮的安全距离小于其对应的极限安全距离，同时另一个车轮的安全距离也小于其对应的极限安全距离的判定，从而准确的判断车辆目前是否处于某一对对角车轮导致的车辆危险姿势，从而警示驾驶者做出相应解除危险的驾驶操作。

在本申请的一实施例中，在所述S642之后，所述S600还包括：

S642b，若存在至少一个车轮处于非正常压力状态，则控制报警装置发出第四报警消息。

具体地，若存在至少一个车轮处于非正常压力状态，表示存在车轮报废的情况，第四报警消息用于向用户表达某车轮受压不正常，需要检查的消息。

可选地，第四报警消息可以为一段语音，例如：XX车轮受压不正常，需要检查。第三报警消息也可以为一段能够表达报警含义的文字，显示在车辆的导航仪屏幕上。

本实施例中，当存在至少一个车轮处于非正常压力状态时，通过控制报警装置发出第四报警消息，从而可以警示驾驶者车轮受压不正常的情况，提示用户及时下车检查，并更换车胎。

在本申请的一实施例中，S642包括：

S642a，依据四个车轮的承受压力值，判断是否存在至少一个车轮的承受压力值不处于大于等于2.4bar且小于等于2.5bar的压力值范围内。

S642b，若存在至少一个车轮的承受压力值不处于大于等于2.4bar且小于等于2.5bar的压力值范围内，则确定存在至少一个车轮处于非正常压力状态。

S642c，若所有车轮的承受压力值均处于大于等于2.4bar且小于等于2.5bar的压力值范围内，则确定所有车轮处于正常压力状态。

具体地，大于等于2.4bar且小于等于2.5bar的压力值范围只是本实施例列举的一个实施例使用值，也可以采取其他的压力值范围或者其他的特定压力值去判定车轮是否处于非正常压力状态。

如图13所示，本申请还提供一种车辆行驶安全警示系统，包括检测装置10、车载系统20、CAN总线30和报警装置40。

检测装置10包括安全距离检测装置110和压力检测装装置120。所述安全距离检测装置110设置于车轮的正上方且固定于车辆的翼子板，向靠近路沿的方向发出探测波，并接收返回的探测波。所述压力检测装置120设置于车轮的表面。所述车载系统20设置于车内。所述车载系统20用于接收检测装置10发送的数据，并执行如前述任意一个实施例中提及的车辆行驶安全警示方法。

所述CAN总线30设置于车载系统20与检测装置10之间。所述CAN总线30用于车载系统20与检测装置10之间的数据传输。所述报警装置40设置于车内。所述报警装置40与所述车载系统20通信连接。

具体地，如图14所示，所述安全距离检测装置110包括超声波传感器111和CAN收发器112。所述超声波传感器111设置于车轮的正上方且固定于车辆的翼子板。所述超声波传感器111用于向靠近路沿的方向发出超声波，并接收返回的超声波。。所述CAN收发器112，设置于超声波传感器111所述的上方。所述CAN收发器112用于接收和发送数据。

需要说明的是，车辆行驶安全警示系统和前述车辆行驶安全警示方法中出现的名称相同的装置或结构，为了行文简洁，统一只在本实施例中进行标号，不在车辆行驶安全警示方法的相应实施例中进行标号。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，各方法步骤也并不做执行顺序的限制，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。