车辆危险警示干预系统的制作方法

本发明涉及汽车安全技术，具体而言，涉及一种车辆危险警示干预系统。

背景技术：

现有的汽车安全技术中，目前已有方案能检测出车辆的运行状态以及车辆与其他车辆或目标物的相对运行状态，通过已知算法进行分析比对，从而对驾驶员进行提示或干预措施，以避免危险的发生。例如，安全气囊控制器对安全气囊的控制和爆破。然而，现有技术方案只是对已发生的危险进行补救，但当危险无可避免时，无法预先做出必要的主动措施来降低危险。

技术实现要素：

针对现有技术中存在的问题，本发明的主要目的在于提供一种车辆危险警示干预系统，其根据不同的预判伤害程度进行警示干预，并进行相应的危险规避措施干预，避免在关键时刻因为驾驶员的操作不当造成更大伤害。

根据本发明的一个方面，提供了一种车辆危险警示干预系统，其包括碰撞试验数据模块、环境数据采集模块、数据分板模块及干预模块。其中，碰撞试验数据模块用于提供并存储碰撞试验过程中的试验数据及试验数据建模，以供数据分析模块进行预测分析。环境数据采集模块用于采集车辆本身以及车外的环境数据。数据分析模块用以通过采用数据挖掘技术，对环境数据采集模块所采集到的数据进行处理分析，对本车辆发生碰撞的危险伤害等级进行判断，并与碰撞试验数据模块中存储的数据进行比对，从而获得预判人车伤害程度的相关数据。干预模块用以通过数据分析模块的预判结果，根据不同的伤害程度，启动对应的干预方案。

作为一种可选的实现方案，所述碰撞试验数据模块中的试验数据包括不同事故等级的车速信息、车辆变形程度、假人伤害程度、车辆承受撞击力伤害程度，并包括对上述数据进行分类汇总创建的索引信息和数据模型。

作为一种可选的实现方案，所述碰撞试验数据模块包括数据存储模块，所述碰撞试验过程中的试验数据及试验数据建模存储于该数据存储模块中。

作为一种可选的实现方案，所述环境数据采集模块采集的车辆本身以及车外的环境数据包括自然环境数据、交通环境数据。

作为一种可选的实现方案，所述环境数据采集模块包括用于获取本车的外部环境元素的信息摄取装置、对信息摄取装置收集的信息进行处理计算的数据处理器，以及用于将数据处理器获取的数据传输至数据分析模块的数据传输单元。

作为一种可选的实现方案，所述该信息摄取装置包括摄影装置、有线/无线通讯装置、以及包括雷达、速度感应器、红外感应器中一种或多种的感应模组；所述数据处理器对信息摄取装置收集的信息进行处理，以获取周围车辆的相关数据，该相关数据包括车速、车辆类型、路况、人流量、空气能见度以及障碍物位置，和/或目标车辆的重量、乘员人数以及驾驶员状态信息。

作为一种可选的实现方案，所述数据分析模块包括自然环境分析单元、交通环境分析单元以及综合分析单元，其中，自然环境分析单元对外界自然环境进行分析，得出风险发生的第一概率因子；交通环境分析单元对车辆周围交通状况进行分析，得出风险发生的第二概率因子；综合分析单元通过综合第一概率因子和第二概率因子，将第一概率因子和第二概率因子与碰撞试验数据模块中存储的对应数据进行比对分析，预判得出发生危险的伤害等级，从而预判人车伤害状况，获得伤害数据。

作为一种可选的实现方案，所述综合分析单元包括一预存的数据关系模型，该数据关系模型包括第一概率因子、第二概率因子、危险伤害等级、预判人车伤害程度及干预方案及该些参数之间的对应关系。

作为一种可选的实现方案，所述第一概率因子和第二概率因子的不同组合对应相应的危险伤害等级；综合分析单元获得的伤害数据包括预判人车伤害程度，该预判人车伤害程度包括潜在事故可能对车辆中人员的伤害程度和/或潜在事故可能对车辆的损害程度；不同的预判人车伤害程度分别对应相应的危险伤害等级及相应的干预方案。

作为一种可选的实现方案，所述干预方案包括鸣笛警示、开启警告灯、降低车速、对驾驶员进行指导以及启动缓冲装置中一项或多项的不同组合。

在本发明的可选技术方案中，通过与车辆内存储的碰撞试验数据进行比对，对危险伤害程度进行预判分析，从而根据不同的预判伤害程度进行警示干预，并可能进行相应的危险规避指导干预，避免在关键时刻因为驾驶员的操作不当造成更大伤害。同时，也突破了现有技术的技术局限。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明较佳实施例的车辆危险警示干预系统的模块图；

图2是根据本发明较佳实施例的数据分析模块的数据关系模型表。

具体实施方式

下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

本发明提供一种车辆危险警示干预系统，其对即将发生的车辆危险进行伤害程度的分析，并根据不同的伤害程度对驾驶员以及其他车辆进行相应的操作指导进行危险规避。

请参照图1所示，其为本实施例的车辆危险警示干预系统1的功能模块图。本实施例的车辆危险警示干预系统1包括碰撞试验数据模块10、环境数据采集模块20、数据分板模块30及干预模块40。

碰撞试验数据模块10用于提供碰撞试验过程中的试验数据及试验数据建模，该试验数据包括不同事故等级的车速信息、车辆变形程度、假人伤害程度、车辆承受撞击力伤害程度等，还可包括对上述数据进行分类汇总创建的索引信息，以供其他功能模块查询比对使用。也即，该模块提供历史实验数据，并建立数据模型，以供数据分析模块进行预测分析。所述碰撞试验数据模块包括数据存储模块10，所述碰撞试验过程中的试验数据及试验数据建模存储于该数据存储模块10中。

环境数据采集模块20用于采集车辆本身以及车外的环境数据，包括自然环境数据和交通环境数据；环境数据例如包括车辆本身及周围车辆的车速、车辆类型，天气、视线清晰度、路况、人流量、障碍物等。环境数据采集模块20例如通过车辆之间的数据通讯功能，可以获取到目标车辆的车重，乘员人数以及驾驶员的状态等信息。环境数据采集模块20包括信息摄取装置21、对信息摄取装置21收集的信息进行处理计算的数据处理器23，以及用于将数据处理器23获取的数据传输至数据分析模块30的数据传输单元25。

该信息摄取装置21包括摄影装置、通讯装置、以及包括雷达、速度感应器、红外感应器等的一种或多种的感应模组。该信息摄取装置21获取本车的外部环境元素，包括障碍物、车辆、行人、路况、交通状况等实时信息。数据处理器23对信息摄取装置21收集的信息进行处理，以获取周围车辆的相关数据，包括车速、车辆类型、路况、人流量、空气能见度以及障碍物位置等的一种或多种。此外，还可通过所述通讯装置进行车辆之间的通讯，以获取目标车辆的重量、乘员人数以及驾驶员状态等一种或多种信息。

数据分析模块30，用以通过采用数据挖掘技术，对环境数据采集模块20所采集到的数据进行处理分析，对本车辆发生碰撞的危险伤害等级进行判断，并将判断的危险伤害等级与碰撞试验数据模块10中存储的数据进行比对从而获得预判人车伤害程度的相关数据。

数据分析模块30包括自然环境分析单元32、交通环境分析单元34以及综合分析单元36。其中，自然环境分析单元32对外界自然环境进行分析，外界自然环境例如包括天气、空气能见度、路面湿滑程度等自然环境因素进行计算分析，得出风险发生的第一概率因子。

交通环境分析单元34对车辆周围交通状况进行分析，车辆周围交通状况例如包括周围车辆与本车辆的距离和相对速度、障碍物与本车辆的距离和相对速度、行人与本车辆的距离和相对速度等交通参与者与本车辆的关系，通过计算分析得出风险发生的第二概率因子。

综合分析单元36通过综合第一概率因子和第二概率因子，将第一概率因子和第二概率因子与碰撞试验数据模块10中存储的对应数据进行比对分析，预判得出发生危险的伤害等级，从而预判人车伤害状况，即获得伤害数据。本实施例中，综合分析单元36包括一预存的数据关系模型，如图2所示，其包括第一概率因子、第二概率因子、危险伤害等级、预判人车伤害程度及干预方案，以及上述参数之间的对应关系。第一概率因子和第二概率因子的不同组合对应不同的危险伤害等级。将危险伤害按严重程度由高到低分为高度危险、中高危险、中度危险、中低危险、低危险等不同等级。

综合分析单元30预判人车伤害状况，即获得伤害数据。该伤害数据例如包括潜在事故可能对车辆中人员的伤害程度，比如颈椎受伤，头部受伤或者伤害生命；或潜在事故可能对车辆的损害程度，比如按严重碰撞、中度碰撞、轻微擦碰等，在图2中以结果1-5表示不同的预判结果，不同的预判结果分别对应不同的危险伤害等级。

干预模块40，用以通过数据分析模块30的预判结果，根据不同的伤害程度，启动对应的干预方案。在图2中，以方案1-5表示对应不同预判结果的不同方案，其包括鸣笛警示、开启警告灯(如打开双闪)、降低车速、对驾驶员进行指导以及启动缓冲装置等方案的不同组合，进而达到将伤害降到最低的程度。

举例而言，图2中的结果1为低伤害等级的潜在事故，例如为有车辆轻微擦碰的可能，其对应的干预方案为方案1，鸣笛警示或开启警告灯。结果2为伤害等级为中的碰撞，例如为车辆中度碰撞，人员受伤程度为轻度的颈椎受伤或外伤，其对应的干预方案为方案2，开启警告灯，降低车速，并对驾驶员进行指导，如变换车道等；在这种情况下，驾驶员可以收到驾驶提示，以避免驾驶员紧张慌乱的误操作。结果3为伤害等级为高的事故，系统判断事故无法避免，且可能会出现人员伤亡，其对应的干预方案为方案3，开启警告灯，降低车速，对驾驶员进行指导，并预启动缓冲装置(如安全气囊)，降低碰撞事故对人的伤害。结果4为伤害等级为中低的碰撞可能，例如为车辆中度碰撞，但不会有人员伤亡，其对应的干预方案为方案4，开启警告灯，降低车速，通过提前采取该等干预措施，有效避免事故发生。结果5为伤害等级为中高的碰撞可能，例如为车辆严重碰撞且人员轻微受伤，其对应的干预方案为方案5，鸣笛警示且开启警告灯、降低车速、对驾驶员进行指导。以上方案1-5对应不同的分析结果，从而通过这些方案中预先的安全措施，能够避免事故发生或减轻事故的后果，降低事故率和伤亡率。图2所示的数据分析模块30中的数据关系模型表仅为举例说明，本发明并不限于此表格，该数据关系可以根据参数需要进行适应性调整。

总之，干预模块40通过数据分析模块30输入的干预方案，对驾驶员进行相应的干预指导，并且当危险无法避免时，采取主动防御措施，以达到降低伤害的目的。

例如，当本车辆后面有一辆大型运输车，并且车速较快，当本车辆车速降低时，该系统通过对数据分析，得出后方车辆是否能够对本车辆造成危险，以及该危险可能对本车辆内人员造成伤害，通过闪烁警报灯提示过后方车辆降低车速，本车内报警并提示加速或者变换车道进行躲避。如果该危险不可避免，那么干预模块40会通过安全气囊控制系统或者其他系统激活保护装置。

本发明实现了对危险进行更加详细精确的伤害预判，并针对预判结果进行相应的干预措施以及相应的操作指导，避免驾驶员在紧急情况下失去判断力时的误操作造成更大的伤害。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。