主动式安全行车提醒方法及控制系统

技术领域

本申请涉及汽车领域，特别是涉及主动式安全行车提醒方法及控制系统。

背景技术

随着国家的不断发展，国民收入以及人均车辆保有量的不断提升，车辆安全问题也受到越来越多的关注。车辆在行驶过程中一般需要驾驶员自行观察行驶方向上的路况，在发现行驶方向上车辆有碰撞风险时，比如发现后方车辆有追尾风险，则需要手动控制汽车灯具提醒后方车辆的驾驶员以防止车辆因追尾发生碰撞事故。然而此种方法存在一定缺陷，有时安全隐患发生在驾驶员盲区，有时驾驶员反应不及时，均可能导致安全事故的发生。

现有技术不需要驾驶员手动控制，能够自动根据路况开启汽车灯具以提醒后方车辆。然而当遇到复杂的路况时，现有技术往往会产生错误判断从而开启汽车灯具导致能源浪费。现有技术仅根据预设条件识别路况并自动开启汽车灯具，可能存在驾驶员未曾发现汽车灯具开启，导致汽车灯具一直保持开启状态从而浪费能源的情况。

因此，有必要提供一种改进的提醒方法及系统以解决上述问题。

发明内容

本申请的目的在于提供一种主动式安全行车提醒方法及控制系统。

本申请采用下述技术方案：一种主动式安全行车提醒方法，包括：

获取汽车行驶过程中的第一信息，所述第一信息包括路况信息及车速信息；

根据预设条件，基于所述第一信息生成第二信息，所述第二信息包括提示信息；

发送所述提示信息至驾驶员，并获取驾驶员的反馈信息；及

响应于驾驶员反馈的肯定的信息控制汽车灯具组件开启提醒功能。

进一步地，所述路况信息包括周边天气信息、周边交通信息、前后车辆信息及周边行人信息；所述预设条件包括汽车处于高速状态、常速状态及低速状态。

进一步地，高速状态下识别所述周边天气信息及所述周边交通信息；常速状态下识别所述前后车辆信息；低速状态下识别所述前后车辆信息及所述周边行人信息；所述前后车辆信息包括前或后方车辆距离或前后车辆数量。

进一步地，所述提示信息包括语音提示信息或视觉提示信息；响应于驾驶员反馈的否定的信息，不执行开启汽车灯具组件的操作；当交通情况严重时，重复执行一次发送所述提示信息至驾驶员，并获取驾驶员的反馈信息。

进一步地，当前后车距超过设定值或者前后车辆减少后，自动关闭所述提醒功能；所述汽车灯具组件开启提醒功能包括：在高速状态和常速状态所述汽车灯具组件的前后尾灯执行闪烁功能，在低速状态所述汽车灯具组件的前后制动灯执行开启功能。

进一步地，还包括建立机器学习模型，获取特定驾驶员相关的训练数据集，训练数据包括所述第一信息、所述第二信息及所述反馈信息；基于所述训练数据集训练所述机器学习模型，使用训练后的所述机器学习模型优化提醒方法。

进一步地，所述优化提醒方法包括生成针对特定驾驶员的个性化提示模式，所述个性化提示模式包括改变预设条件或改变所述提示信息的生成频率或提示方式。

进一步地，所述训练数据集包括至少大于40的训练数据量；所述路况信息还包括汽车所在城市信息、汽车行驶地段信息及汽车行驶时间段信息。

进一步地，还包括对所述训练后的机器学习模型进行控制，所述控制包括关闭所述个性化提示模式。

本申请还提供一种主动式安全行车控制系统，包括信息收集模块、控制模块、人机交互模块及汽车灯具组件；所述信息收集模块收集第一信息，所述第一信息包括路况信息及车速信息；所述控制模块根据所述第一信息控制人机交互模块输出第二信息，所述第二信息包括提示信息；所述人机交互模块发送所述提示信息至驾驶员并接收反馈信息；所述控制模块根据所述反馈信息控制所述汽车灯具组件。

进一步地，所述信息收集模块包括距离传感组件、天气信息收集组件、交通信息收集组件、车速传感器或行车记录仪；所述距离传感组件包括雷达或摄像头。

进一步地，所述人机交互模块包括语音交互装置、触控交互装置或基于机器视觉的人机交互装置。

进一步地，所述控制模块包括电子控制单元及车灯控制组件；所述电子控制单元包括T-BOX、ADAS控制器及BCM；所述车灯控制组件包括前灯控制组件及尾灯控制组件；所述汽车灯具组件包括前组合灯及后组合灯；所述前灯控制组件连接所述前组合灯；所述尾灯控制组件连接所述后组合灯。

进一步地，所述控制模块包括机器学习模块，所述机器学习模块构建有机器学习模型，获取特定驾驶员相关的所述路况信息、所述提示信息及所述反馈信息，基于所述机器学习模型优化并生成个性化提示模式。

与现有技术相比，本申请能够提前发现潜在安全隐患，提醒驾驶员对危险情况及时做出反应。能够根据驾驶员的反馈自动开启汽车灯具组件的提醒功能；在控制系统发生误判的情况下，可以通过驾驶员直接人为干预；最终是否开启灯具由驾驶员决定，更符合驾驶员的心意及驾驶习惯。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本说明书。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本说明书的实施例，并与说明书一起用于解释本说明书的原理。

图1为本申请主动式安全行车提醒方法的流程图。

图2为本申请主动式安全行车提醒方法的具体流程图。

图3为本申请主动式安全行车提醒方法包括机器学习方法的流程图。

图4为本申请主动式安全行车控制系统的结构示意图。

图5为本申请主动式安全行车控制系统的信息收集模块的结构示意图。

图6为本申请主动式安全行车控制系统的控制模块的结构示意图。

图7为本申请主动式安全行车控制系统具体的结构示意图。

图8为本申请主动式安全行车控制系统的控制及连接结构示意图。

图9为本申请主动式安全行车控制系统的汽车灯具组件的控制及连接结构示意图。

图10为本申请主动式安全行车控制系统的机器学习模块的控制及连接结构示意图。

附图标记说明：100、信息收集模块；101、距离传感组件；101a、雷达；101b、摄像头；102、天气信息收集组件；103、交通信息收集组件；200、控制模块；201、T-BOX；202、ADAS控制器；203、BCM；204、车灯控制组件；204a、前灯控制组件；204b、尾灯控制组件；205、机器学习模块；300、人机交互模块；400、汽车灯具组件；401、前组合灯；402、后组合灯。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本说明书相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本说明书的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。除非另作定义，本说明书使用的技术术语或者科学术语应当为本申请所属领域内设有一般技能的人士所理解的通常意义。本说明书以及权利要求书中使用的“第一”“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。同样，“一个”或者“一”等类似词语也不表示数量限制，而是表示存在个。“多个”或者“若干”表示两个及两个以上。除非另行指出，“前部”、“后部”、“下部”和/或“上部”等类似词语只是为了便于说明，而并非限于一个位置或者一种空间定向。“包括”或者“包含”等类似词语意指出现在“包括”或者“包含”前面的元件或者物件涵盖出现在“包括”或者“包含”后面列举的元件或者物件及其等同，并不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而且可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。

在本说明书使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本说明书和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

接下来对本说明书实施例进行详细说明。请参图1所示，本申请提供了一种主动式安全行车提醒方法，其主要流程包括：

步骤10：获取汽车行驶过程中的第一信息，第一信息包括路况信息及车速信息。路况信息包括周边天气信息、周边交通信息、前后车辆信息及周边行人信息。

步骤20：根据预设条件，基于第一信息生成第二信息，第二信息包括提示信息。提示信息包括“是否打开汽车灯具”。预设条件包括汽车处于高速状态、常速状态、低速状态及安全行驶状态。

步骤30：发送提示信息至驾驶员，并获取驾驶员的反馈信息。反馈信息包括打开或不打开汽车灯具组件。

步骤40：响应于驾驶员反馈的肯定的信息控制汽车灯具组件开启提醒功能。

请参图2所示，本申请根据检测到的四种车速状态分别对应不同的预设条件，即汽车处于高速状态、汽车处于常速状态、汽车处于低速状态及汽车处于安全行驶状态。作为本申请的一种实施方式，高速状态可为汽车车速大于80km/h；常速状态可为汽车车速处于20-40km/h；低速状态可为汽车车速小于20km/h；其余速度区间为安全行驶状态，且在安全行驶状态下不执行本申请提供的主动式安全行驶控制方法。另外，此速度区间划分仅为一种设置，驾驶员也可根据自身情况做出调整。

步骤11：当汽车车速大于80km/h时，此时车辆收集周边天气信息及周边交通信息，周边天气信息包括暴雨、大雾、冰雪等各种极端天气，周边交通信息包括堵车、追尾、车祸等，在相关路况至少1km前生成提示信息。

步骤12：当汽车速度处于20-40km/h时，此时车辆收集前后车辆信息，前后车辆信息包括前或后方车辆距离或前后车辆数量。如果满足前后车辆距离小于50m或前后车辆数量大于2辆，生成提示信息。

步骤13：当汽车速度小于20km/h时，此时车辆收集前后车辆信息及周边行人信息，如果满足前后车辆距离小于10m或前后车辆数量大于2辆或周边行人数量大于2人，生成提示信息。

在步骤31，输出提示信息、接收反馈信息的过程中，提示信息包括语音提示信息、视觉提示信息。语音提示信息包括通过车载扬声器发出语音提示信息，如“检测到潜在风险，是否打开汽车灯具”。视觉提示信息包括通过车载显示屏或仪表盘等屏幕发出文字或图像提示信息。文字提示信息如红色高频闪烁“检测到潜在风险，是否打开汽车灯具”。图像提示信息包括特定图像如红色感叹号。当检测到交通情况较为严重时，如发生严重交通堵塞、能见度极低、交通事故严重等情况时，重复执行一次发送提示信息至驾驶员。

在具体的执行过程中，步骤40包括两种情形。

步骤41：接收到驾驶员是的反馈，控制汽车灯具开启提醒功能。汽车灯具提醒功能包括高速和常速状态下前后尾灯执行闪烁功能；低速状态下汽车灯具前后制动灯执行开启功能；可见度低时两车交汇下前车灯远光灯变近光灯功能。

步骤42：接收到驾驶员否的反馈，不执行任何操作。

步骤50：当开启汽车灯具提醒功能后，检测车距是否满足：汽车速度处于20-40km/h时前后车距大于50m或汽车速度小于20km/h时前后车距大于10m。后车辆数量是否满足：汽车速度处于20-40km/h时前后车辆数量小于2辆或汽车速度小于20km/h时前后车辆数量小于2辆。

步骤51：当检测到的车距及车辆数量满足预设条件时，控制汽车灯具关闭提醒功能，以减少能源浪费。

步骤52：当检测到的车距及车辆数量不满足预设条件时，继续保持汽车灯具开启提示功能。

在示例性实施例中可能存在不同的城市、时间段、行驶地段、不同驾驶员不同的驾驶习惯等差异，本申请提供的主动式安全行车提醒方法进一步引入可基于深度神经网络(DNN Deep Neural Network)的机器学习方法，通过数据统计、分类并总结的方式，为不同的驾驶员打造个性化的主动式安全行车提醒方法。

请参图3所示，机器学习方法包括：

步骤60：建立机器学习模型，获取特定驾驶员相关的训练数据集，并对训练数据集进行预处理及特征提取。训练数据集为本申请提供的主动式安全行车控制方法执行过程中产生的相关数据，训练数据包括周边天气信息、周边交通信息、前后车辆信息、周边路人信息、车速信息、提示信息及反馈信息。对机器学习模型输入的周边天气信息、周边交通信息、前后车辆信息等相关数据以及输出的是否打开汽车灯具值进行设置。训练数据集包括的训练量至少大于40次反馈过程相关的数据。机器学习模型的输入值还可包括汽车所在城市信息、汽车行驶地段信息及汽车行驶时间段信息。

步骤61：使用预处理后的训练数据集训练机器学习模型，并优化提醒方法。机器学习模型使用多进程并行队列，边读取边消耗的方式进行多卡并行训练，得到训练后的机器学习模型，使用训练后的机器学习模型优化提醒方法。提醒方法的优化包括生成针对特定驾驶员的个性化提示模式。个性化提示模式包括：改变预设条件，如预设的汽车车速区间，预设的前后车辆距离、前后车辆数量等；改变提示信息生成频率或提示方式，如每隔30秒播报一次提示信息，使用不同声线(男声、女声、童声等)播报提示信息等。

对训练后的机器学习模型进行监控，根据优化后的提醒方法的反馈信息不断调整、优化模型。驾驶员还可对训练后的机器学习模型进行主动控制，包括关闭个性化提示模式。

请参图4所示，本申请还提供了一种基于上述主动式安全行车提醒方法的主动式安全行车控制系统，包括：信息收集模块100、控制模块200、人机交互模块300及汽车灯具组件400。信息收集模块100收集路况信息及车速信息。控制模块200根据路况信息及车速信息控制人机交互模块300输出提示信息。人机交互模块300发送提示信息至驾驶员并接收驾驶员的反馈信息。控制模块200根据反馈信息控制汽车灯具组件400。

请参图5所示，信息收集模块100包括距离传感组件101、天气信息收集组件102、交通信息收集组件103、车速传感器及行车记录仪。距离传感组件101包括雷达101a及摄像头101b。

距离传感组件101可识别并收集周边车辆、行人的数量以及周边车辆及行人与本车的距离信息。天气信息收集组件102可通过联网收集周边天气信息，包括极端天气如雾天、冰雪天气等。交通信息收集组件103可通过联网收集周边交通信息，包括堵车、交通事故等。车速传感器可收集本车车速信息。

请参图6所示，控制模块200包括电子控制单元(ECU，Electronic Control Unit)、车灯控制组件204及机器学习模块205。电子控制单元包括T-BOX(Telematics Box，远程通讯盒)201、ADAS(Advanced Driving Assistance System，高级驾驶辅助系统)控制器202及BCM(Body Control Module，车身控制模块)203。车灯控制组件204包括前灯控制组件204a及尾灯控制组件204b。BCM203连接T-BOX201、ADAS控制器202、车灯控制组件204及人机交互模块300。

人机交互模块300包括语音交互装置、触控交互装置及基于机器视觉的人机交互装置。语音交互装置包括放音设备如扬声器以及收音设备如麦克风。触控交互装置包括指示按键。基于机器视觉的人机交互装置包括车内摄像头、车载显示屏、氛围灯或仪表盘。

车灯控制组件204包括前灯控制组件204a及尾灯控制组件204b。汽车灯具组件400包括前组合灯401及后组合灯402。前灯控制组件204a连接前组合灯401，尾灯控制组件204b连接后组合灯402。

汽车灯具组件400开启并间隔一定时间后输出开启信息至控制模块200，控制模块200接受该信息并通过信息收集模块100收集的信息以判断保持汽车灯具组件400工作或关闭汽车灯具组件400。该间隔时间可为默认时间如1分钟，也可由驾驶员自行设置。

预设条件根据汽车车速可分为四种，即汽车处于高速状态、汽车处于常速状态、汽车处于低速状态及汽车处于安全行驶状态。高速状态具体为汽车车速大于80km/h。常速状态具体为汽车车速处于20-40km/h。低速状态为汽车车速小于20km/h。其余速度区间为安全行驶状态，且在安全行驶状态下信息收集模块100暂时停止工作。

当汽车速度大于80km/h，天气信息收集组件102收集周边天气信息，交通信息收集组件103收集汽车前方道路交通信息。控制模块200对收集到的信息进行识别并通过人机交互模块300发出提示信息。其中，识别的周边天气信息包括各种极端天气如暴雨、大雾、冰雪。识别的前方道路交通信息包括堵车、追尾、车祸。

当汽车速度处于20-40km/h，距离传感组件101收集前后车辆信息。控制模块200对收集到的信息进行识别并通过人机交互模块300发出提示信息。其中，识别的前后车辆信息包括前后车辆距离小于50m或前后车辆数量大于2辆。

当汽车速度小于20km/h，距离传感组件101收集前后车辆信息及周边行人信息。控制模块200对收集到的信息进行识别并通过人机交互模块300发出提示信息。其中，识别的前后车辆信息包括前后车辆距离小于10m或前后车辆数量大于2辆或周边行人数量大于2人。

人机交互模块300具有多种不同的信息输出提示方式，并可以接收驾驶员语音或动作输入作为反馈信息。驾驶员语音反馈由麦克风接收，动作反馈由车内摄像头接收。系统可设置默认反馈语音，也可由驾驶员自行设置反馈语音。默认语音信息可参考“检测到潜在车祸风险，是否开启前后车灯闪烁”。人机交互模块300将该反馈信息传输至BCM203，并由内置AI分析并识别是否开启汽车灯具组件400。

基于机器视觉的人机交互装置工作方式为由氛围灯、车载显示屏或仪表盘等显示提示信息。氛围灯可通过闪烁方式、改变颜色或灯光效果以达到输出提示信息的效果。氛围灯闪烁方式可为每分钟闪烁100次；灯光效果可为呼吸、火焰、波浪等灯光效果；氛围灯颜色可为红色。氛围灯提示方式也可由驾驶员自行设置。

请参图7-8所示，本申请提供的汽车灯具控制系统根据不同的预设条件具有不同的实施方式。

实施方式1

当车速传感器检测到本车车速为大于80km/h时，T-BOX201控制天气信息收集组件102及交通信息收集组件103收集信息并传输至BCM203。BCM203判断信息满足前方1km处发生堵车或交通事故。出现极端天气如雾天或冰雪天时，控制语音交互装置、触控交互装置或基于机器视觉的人机交互装置输出提示信息。驾驶员接收该提示信息并做出是否开启汽车灯具组件400的反馈信息。

如果驾驶员决定不开启汽车灯具组件400，则人机交互装置将该信息传输给BCM203，不执行任何后续操作。如果驾驶员决定开启汽车灯具组件400，则人机交互装置将该信息传输给BCM203，BCM203控制车灯控制组件204开启汽车灯具组件400。

实施方式2

当车速传感器收集到的本车车速处于20-40km/h时，ADAS控制器202控制雷达101a及摄像头101b收集距离信息并传输至BCM203。BCM203判断信息满足前或后方车辆距离小于50m，或两边车辆大于2辆时，控制语音交互装置、触控交互装置或基于机器视觉的人机交互装置输出提示信息。驾驶员接受该提示信息并做出是否开启汽车灯具组件400的反馈信息。

如果驾驶员决定不开启汽车灯具组件400，人机交互装置将该信息传输给BCM203并无任何后续操作。如果驾驶员决定开启汽车灯具组件400，则人机交互装置将该信息传输给BCM203，BCM203控制车灯控制组件204开启汽车灯具组件400。

实施方式3

当车速传感器104收集到的本车车速小于20km/h时，ADAS控制器202控制雷达101a及摄像头101b收集距离信息并传输至BCM203。BCM203判断信息满足前或后方车辆距离小于10m、两边车辆大于2辆或周边行人数量大于2人时，控制语音交互装置、触控交互装置或基于机器视觉的人机交互装置输出提示信息。驾驶员接受该提示信息并做出是否开启汽车灯具组件400的反馈信息。

如果驾驶员决定不开启汽车灯具组件400，则人机交互装置将该信息传输给BCM203并无任何后续操作。如果驾驶员决定开启汽车灯具组件400，则人机交互装置将该信息传输给BCM203，BCM203控制车灯控制组件204开启汽车灯具组件400。

由于汽车灯具组件400包括前组合灯401及后组合灯402。驾驶员因此可决定只开启前组合灯401或后组合灯402，或者同时开启前组合灯401及后组合灯402。BCM203接收到开启汽车灯具组件400的反馈信息，默认通过前灯控制组件204a及尾灯控制组件204b分别开启前组合灯401及后组合灯402，以提醒左右及前后车辆，与车辆保持距离，增强车辆行驶安全性。驾驶员也可自行设置只开启前组合灯401或后组合灯402，以减少不必要的能源浪费。

请参图9所示，当检测到汽车灯具组件400开启时，BCM203通过ADAS控制器202开启雷达101a及摄像头101b。雷达101a及摄像头101b收集前后车辆及行人信息，通过ADAS控制器202传输至BCM203。

BCM203同时接收来自车速传感器104的本车车速信息及ADAS控制器202的前后车辆信息及周边行人信息，当本车车速大于40km/h或者车速处于20-40km/h时前或后方车辆距离大于50m，或两边车辆为1辆，控制汽车灯具组件400关闭。当本车车速小于20km/h且前或后方车辆距离大于10m、两边车辆为1辆或周边行人数量小于2人时，控制汽车灯具组件400关闭。

由于此方法不需要经过驾驶员确认即可根据实际路况信息自动关闭开启中的汽车灯具组件400，因此可以避免出现驾驶员开启汽车灯具后忘记关闭的情况，能够极大的节省汽车能源。

请参图10所示，本申请提供的汽车灯具控制系统还包括机器学习模块205。机器学习模块205构建有基于深度神经网络的机器学习模型，获取特定驾驶员相关的训练数据集，并对训练数据集进行预处理及特征提取。训练数据集包括周边天气信息、周边交通信息、前后车辆信息、周边路人信息、车速信息、提示信息及反馈信息。

机器学习模型输入的数据包括周边天气信息、周边交通信息、前后车辆信息以及是否打开汽车灯具等相关数据。训练数据集包括的训练数据量至少大于40。机器学习模型的输入值还可包括汽车所在城市信息、汽车行驶地段信息及汽车行驶时间段信息。

机器学习模块205使用预处理后的训练数据集训练机器学习模型，并优化提醒方法。机器学习模型使用多进程并行队列，边读取边消耗的方式进行训练，得到训练后的机器学习模型。提醒方法优化包括生成针对特定驾驶员的个性化提示模式。个性化提示模式包括：改变预设条件，如预设的汽车车速区间，预设的前后车辆距离、前后车辆数量等；改变提示信息生成频率或提示方式，如每隔30秒播报一次提示信息，使用不同声线(男声、女声、童声等)播报提示信息等。

机器学习模块205基于训练后的机器学习模型，获得优化后自动控制系统。本申请提供的主动式安全行车控制系统基于收集的路况、车速信息控制汽车灯具组件400开启提醒功能，当开启汽车灯具组件400后输出提示信息至驾驶员。驾驶员可根据提示信息判断当前车况是否需要自动开启汽车灯具，并通过人机交互模块300控制该功能的开启或关闭。

驾驶员还可通过人机交互模块300对训练后的机器学习模块进行主动控制。主动控制包括关闭个性化提示模式。

综上所述，本申请提供的汽车灯具控制系统能够提前收集路况信息，对路况信息做出判断并提供给驾驶员参考以决定是否开启汽车灯具，因此能够提前发现并识别潜在安全隐患，提醒驾驶员对危险情况及时做出反应，将风险扼杀在摇篮中。

本申请提供的主动式安全行车提醒方法及控制系统能够根据驾驶员的肯定反馈开启汽车灯具组件的提醒功能并做出警示，不需要驾驶员手动操作汽车灯具组件。最终是否开启灯具由驾驶员决定，可在提醒系统发生误判的情况下，通过驾驶员直接人为干预，也更符合驾驶员的心意及驾驶习惯。

当检测到汽车灯具开启后，本申请也可自动根据路况信息判断是否自动关闭汽车灯具，能够避免驾驶员因疏忽而忘记关闭汽车灯具从而浪费汽车能源的情况。

同时，本申请提供的主动式安全行车提醒方法及控制系统具有一定智能，能够记录同一车辆上的不同驾驶员不同的驾驶习惯，更改提醒方法及控制模式，为驾驶员打造定制化的主动式安全行车提醒方法及控制系统。

本申请提供的主动式安全行车提醒方法及控制系统具有成长性，可以根据驾驶员由于驾驶时间的增长而不断改变驾驶习惯进行调整，提高驾驶员的用户体验感，为每一个驾驶员量身打造匹配的主动式安全行车提醒方法及控制系统。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里申请的发明后，将容易想到本说明书的其它实施方案。本说明书旨在涵盖本说明书的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本说明书的一般性原理并包括本说明书未申请的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本说明书的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本说明书并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本说明书的范围仅由所附的权利要求来限制。

以上所述仅为本说明书的较佳实施例而已，并不用以限制本说明书，凡在本说明书的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书保护的范围之内。