[發明專利]車輛起步提醒設備、系統和方法在審
| 申請號: | 202011041761.3 | 申請日: | 2020-09-28 |
| 公開(公告)號: | CN114333289A | 公開(公告)日: | 2022-04-12 |
| 發明(設計)人: | 王偉 | 申請(專利權)人: | 沃爾沃汽車公司 |
| 主分類號: | G08G1/01 | 分類號: | G08G1/01;G08G1/048;G08G1/0968 |
| 代理公司: | 永新專利商標代理有限公司 72002 | 代理人: | 胡欣 |
| 地址: | 瑞典*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 車輛 起步 提醒 設備 系統 方法 | ||
1.一種車輛起步提醒設備,包括:
獲取模塊,配置成獲取交通信號燈信息和駕駛員狀態信息,以及如下信息中的部分或全部:本車的定位信息、狀態信息和導航信息,地圖信息,前方車輛狀態信息,環境信息;
處理模塊,配置成對所獲取的信息進行綜合處理,以確定與本車通過當前信號燈后的行駛方向相對應的目標信號燈是否處于紅燈尾期階段,并確定駕駛員的注意力集成程度是否合格;
決策模塊,配置成在確定為目標信號燈處于紅燈尾期階段并且駕駛員的注意力集成程度不合格的情況下生成提醒指令;以及
輸出模塊,配置成向本車內的人機交互設備輸出所述提醒指令,用于觸發所述人機交互設備在本車內發出車輛起步提醒。
2.如權利要求1所述的車輛起步提醒設備,其中,所述決策模塊還配置成根據所述注意力集成程度確定觸發所述起步提醒的時刻,以使得所述人機交互設備在車內觸發起步提醒的時刻隨著注意力集中程度的變劣而提前。
3.如權利要求1或2所述的車輛起步提醒設備,其中,所述決策模塊還配置成根據所述注意力集中程度確定觸發所述起步提醒的方式,以使得所述人機交互設備在車內觸發起步提醒的程度和頻率隨著注意力集中程度的變劣而增強。
4.如權利要求1-3中任一項所述的車輛起步提醒設備,其中,所述車輛起步提醒設備還包括預判模塊,所述預判模塊配置成:
基于所獲取的信息判斷本車是否處于紅燈等待狀態;
在判定為本車處于紅燈等待狀態時,激活所述車輛起步提醒設備的后續判斷和處理;并且
在判定為本車不處于紅燈等待狀態時,不激活所述車輛起步提醒設備的后續判斷和處理,
可選地,在滿足以下條件時,所述預判模塊判定為本車處于紅燈等待狀態:(1)所述目標信號燈的當前燈色為紅色;(2)本車車速為0并持續超過預定時長。
5.如權利要求1-4中任一項所述的車輛起步提醒設備,其中,所述處理模塊還配置成在執行關于駕駛員注意力的判斷之前,計算在本車為非頭車時本車距離停車線的排隊距離,并且:
在所述排隊距離小于距離閾值時,繼續關于駕駛員注意力的判斷;并且
在所述排隊距離大于或等于所述距離閾值時,結束本次處理。
6.如權利要求1-5中任一項所述的車輛起步提醒設備,其中,所述處理模塊還配置成在執行關于駕駛員注意力的判斷之前,計算本車由于前方車輛起步而需要等待的排隊時間,并且:
在所述排隊小于時間閾值時,繼續關于駕駛員注意力的判斷;并且
在所述排隊時間大于或等于所述時間閾值時,結束本次處理,
可選地,所述時間閾值是基于紅燈剩余時長與下次綠燈時長之和確定的。
7.如權利要求1-6中任一項所述的車輛起步提醒設備,其中,所述處理模塊還配置成在執行關于駕駛員注意力的判斷之前,基于以下公式計算本車由于前方車輛起步而需要等待的排隊時間T_queue,
T_queue=∑A(i)*t(i)*L/∑A(i)*l(i)+L/S
其中,i表示前車的車輛類型,A(i)表示車輛類型為i的車輛數量占前方總車輛數量的比率,t(i)表示車輛類型為i的車輛起步時間,l(i)表示車輛類型為i的車輛長度,L表示本車距離停車線之間的排隊距離,S表示當前道路的限速,
在所述排隊時間T_queue小于時間閾值時,繼續關于駕駛員注意力的判斷;并且
在所述排隊時間T_queue大于或等于所述時間閾值時,結束本次處理,
可選地,所述時間閾值是基于紅燈剩余時長與下次綠燈時長之和確定的。
8.如權利要求1-7中任一項所述的車輛起步提醒設備,其中,所述處理模塊配置成基于所述駕駛員狀態信息計算表示所述駕駛員注意力集中程度的注意力等級,并基于注意力等級來判斷駕駛員的注意力集成程度是否合格,
可選地,所述處理模塊將所述駕駛員狀態信息作為機器學習模型的模型輸入,所述機器學習模型輸出經模型處理的注意力等級。
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