辅助驾驶方法、辅助驾驶系统、计算设备及存储介质与流程

本公开涉及车辆驾驶领域，特别是涉及一种辅助驾驶方法、辅助驾驶系统、计算设备及存储介质。

背景技术：

近年来，驾驶辅助技术得到了广泛的关注，并取得了多方面的进展。例如，随着增强现实技术(ar)的发展，使用增强现实技术的驾驶辅助方案也应运而生。

增强现实技术(ar)是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像、视频的技术。ar导航是在车辆前向摄像头的视频图像中展现规划路径的软件。

目前，市面上主流的ar导航产品的产品功能单一，要么是传统导航的ar扩展，只向用户展示ar引导线，例如直行引导线、转向引导线等；要么是传统adas(车辆辅助驾驶技术，又称高级驾驶辅助系统，advanceddriverassistancesystems)的ar扩展，只向用户展示aradas警示信息，例如前车碰撞预警、压线预警等。均不能在同一款产品中很好地融合引导和警示的功能，也不能向驾驶人员展示前方的安全驾驶区域，不能很好地辅助驾驶人员安全行驶。

因此，仍然需要一种能够辅助驾驶人员安全行驶的辅助驾驶方案。

技术实现要素：

本公开的一个目的在于提供一种能够为驾驶人员驾驶车辆提供安全驾驶便利的辅助驾驶方案，提升了安全驾驶的体验。

根据本公开的第一个方面，提供了一种辅助驾驶方法，包括：获取车辆的车辆行驶信息；基于所述车辆行驶信息，确定在行驶设定时间段或设定距离后的预测行驶状态；以及输出预测信息，所述预测信息包括所述预测行驶状态。

可选地，所述预测行驶状态包括所述车辆在行驶至少一个设定时间段或至少一个设定距离后将要到达的位置，并且使用对应于所述位置的空间占位标识来呈现所述预测行驶状态。

可选地，该辅助驾驶方法还可以包括：获取所述车辆所处的道路信息；以及基于所述预测行驶状态和所述道路信息，预测行驶风险，其中，所述预测信息包括所述行驶风险。

可选地，所述行驶风险的行驶风险发生对象包括下述至少一项：车道边缘、道路边缘、行人、其它车辆、障碍物、固定设施；并且/或者所述行驶风险包括下述至少一项：偏离车道、偏离道路、与行人或其它车辆碰撞、与障碍物或固定设施碰撞。

可选地，结合对应于预测行驶风险发生时刻车辆所处的预测位置的空间占位标识以及所述行驶风险发生对象或其图像，来呈现所述行驶风险。

可选地，所述呈现预测信息的步骤可以包括：在对应的道路图像上，或在与道路实景对应的位置，叠加显示所述预测信息。

可选地，该辅助驾驶方法还可以包括：渲染所述预测信息，以在对应的道路图像上或所述警示信息显示在与道路实景对应的位置叠加显示所述预测信息，其中，渲染所述预测信息所使用的渲染参数分别与所述预测信息的安全程度相关。

可选地，通过车载传感器获取所述车辆行驶信息；并且/或者通过车载摄像头获取所述道路信息。

可选地，所述获取所述道路信息的步骤可以包括：从车载摄像头采集到的所述车辆行驶前方道路的实景视频中获取所述道路信息。

可选地，所述车辆行驶信息可以包括下述至少一项：当前所处位置信息、当前行驶方向信息、行驶速度信息、转向控制信息、动力控制信息；并且/或者所述道路信息包括车道线信息、道路弯曲度信息、障碍物信息、固定设施信息、以及所述道路上位于所述车辆前方或附近的行人及其它车辆信息。

根据本公开的第二个方面，还提供了提示方法，包括：获取道路上行进的对象的行进信息；基于所述对象的行进信息，确定在行驶设定时间段或设定距离后的预测行进状态；输出预测信息，所述预测信息包括所述预测行进状态。

根据本公开的第三个方面，还提供了一种辅助驾驶系统，包括：行驶信息获取模块，用于获取车辆的车辆行驶信息；行驶状态预测模块，用于基于所述车辆行驶信息，确定在行驶设定时间段或设定距离后的预测行驶状态；以及输出模块，用于输出预测信息，所述预测信息包括所述预测行驶状态。

可选地，该辅助驾驶系统还可以包括：道路信息获取模块，用于获取所述车辆所处的道路信息；行驶风险预测模块，用于基于所述预测行驶状态和所述道路信息，预测行驶风险，其中，所述预测信息包括所述行驶风险。

可选地，该辅助驾驶系统还可以包括：渲染模块，用于渲染所述预测信息，以在对应的道路图像上或所述警示信息显示在与道路实景对应的位置叠加显示所述预测信息，其中，渲染所述预测信息所使用的渲染参数分别与所述预测信息的安全程度相关。

根据本公开的第四个方面，还提供了一种辅助驾驶系统，包括：一个或多个车辆行驶信息传感器，用于感测车辆的车辆行驶信息；数据处理设备，用于基于所述车辆行驶信息，确定在行驶设定时间段或设定距离后的预测行驶状态；以及输出设备，用于向用户输出预测信息，所述预测信息包括所述预测行驶状态。

可选地，所述输出设备是渲染及显示设备；以及/或者所述输出设备是音频输出设备。

可选地，该辅助驾驶系统还可以包括：车载摄像头，用于拍摄所述车辆周边环境的实时图像，其中，所述数据处理设备分析所述实时图像以获取所述车辆所处的道路信息，并基于所述预测行驶状态和所述道路信息，预测行驶风险，并且所述预测信息包括所述行驶风险。

根据本公开的第五个方面，还提供了一种计算设备，包括：处理器；以及存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如上任何一项所述的方法。

根据本公开的第六个方面，还提供了一种非暂时性机器可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如上任一项所述的方法。

由此，本公开通过结合车辆实际行驶过程中的车辆行驶信息以及道路信息，对车辆在未来预定时间的行驶情况，例如将要到达的位置、行驶风险等进行预测，并以图像、动画或是语音的方式输出给用户，以向驾驶人员呈现行车前方的安全驾驶区域以及可能存在的风险，以指引驾驶人员安全行驶，并辅助驾驶人员能够及时发现行车过程中存在的风险，并能够有效应对。

附图说明

通过结合附图对本公开示例性实施方式进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。

图1示出了根据本公开一个实施例的辅助驾驶系统的结构的示意性框图。

图2a-2e示出了在不同场景下的呈现预测信息的示意图。

图3示出了根据本公开一个实施例的辅助驾驶方法的示意性流程图。

图4示出了根据本公开另一个实施例的辅助驾驶方法的示意性流程图。

图5示出了根据本公开一个实施例的辅助驾驶系统的示意性框图。

图6示出了根据本发明一实施例的计算设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。

【术语解释】

导航引擎：根据起点和终点规划出行驶路径，然后在地图上展现规划出的路径的软件。

ar：增强现实技术(augmentedreality，简称ar)，是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像、视频的技术。

ar导航：在车辆前向摄像头的视频图像中展现规划路径的软件。

图像识别技术：是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。

导航模式：是指根据导航工具生成的导航信息来执行驾驶操作的驾驶模式。

巡航模式：是指用户不依赖导航工具而可以根据地图信息/自身喜好/经验驾驶车辆的驾驶模式。

【方案概述】

本公开提出了一种辅助驾驶方案，在车辆行驶过程中，基于车辆自身的行驶信息以及道路信息，对车辆在未来时刻的行驶状态以及行驶风险进行预测，并且还可以以图像、动画或语音的方式输出给用户，例如将相关预测信息(或与其相对应的其它信息)叠加显示在对应的道路图像上，或是叠加显示在与道路实景对应的位置，以实现ar显示，或是向用户进行语音播报，从而辅助驾驶人员安全驾驶。

本公开的辅助驾驶方案还可以与导航模式和/或巡航模式相结合，在为驾驶人员提供良好的导航和/或巡航服务时，提升了安全驾驶的体验。

如下将结合附图及实施例对本公开的辅助驾驶方案做进一步说明。

【辅助驾驶系统】

图1示出了根据本公开一个实施例的辅助驾驶系统的结构的示意性框图。其中，辅助驾驶系统100可以搭载在车载操作系统中，以为用户提供辅助驾驶服务。可选地，辅助驾驶系统100还可以结合图像识别、车道定位、ar等技术实现本公开的辅助驾驶方案。

图1示出了在一些实施例中可能涉及的多个模块。应当理解，并非所有这些模块都是实现本公开的技术方案所必须的。例如，通过阅读下面的实施例的具体描述可以明白，在一些场景下并不需要所有这些模块的参与。

如图1所示，本公开的辅助驾驶系统100可以包括多种信息采集设备110(例如可以包括一个或多个车辆行驶信息传感器111、车载摄像头112等)、数据处理设备120和输出设备130。

在这其中，信息采集设备110能够对行驶车辆及其周围的环境的相关信息进行采集。数据处理设备120能够对信息采集设备所采集的相关信息进行分析和处理，并能够基于这些信息来确定未来车辆在行驶设定时间段或设定距离后的行驶情况，例如行驶车辆在实际行驶过程中的行驶状态或是基于实际道路可能存在的行驶风险等，以得到相关的预测信息。输出设备130能够向用户输出相关预测信息。

作为本公开的一个示例，输出设备例如可以是渲染及显示设备。渲染及显示设备特别是其显示模块，可以是显示屏也可以是投影设备，以将向用户呈现的相关预测信息显示或投影在车前窗玻璃上，以实现在对应的道路图像上，或是与道路实景对应的位置，叠加显示所预测的预测信息。

输出设备也可以是音频输出设备，可以以语音播报的方式，将所确定的预测信息输出给驾驶人员，以提醒驾驶人员安全驾驶。

由此，实现ar显示，在帮助驾驶人员获得更直观、友好的驾驶体验的同时，辅助驾驶人员安全驾驶。并且，可以语音播报前方安全行驶位置区域或是行驶风险，进一步为驾驶人员安全驾驶提供便利。

作为本公开的一个示例，上述预测的预测信息可以包括预测行驶状态，预测行驶状态例如可以包括车辆在行驶至少一个设定时间段或至少一个设定距离后将要到达的位置。

信息采集设备110可以包括车载传感器，例如可以包括一个或多个车辆行驶信息传感器111，以用于感测车辆的车辆行驶信息。数据处理设备120例如可以基于车辆行驶信息确定在行驶设定时间段或是设定距离后的预测行驶状态。输出设备130可以向用户输出该预测行驶状态。

在这其中，车辆行驶信息可以包括车辆行驶过程中的各种工况信息，包括但不限于车辆当前所处位置信息、当前行驶方向信息、行驶速度信息、转向控制信息、动力控制信息以及各种介质的温度等。

车辆行驶信息传感器可以包括各种车用传感器，包括但不限于测量温度、压力、流量、位置、气体浓度、速度、光亮度、干湿度、距离等功能的传感器，以采集车辆行驶过程中的各种工况信息。其中，可以通过将上述传感器安装在车辆的相应位置上，例如离合、刹车、油门、节气门、发送机、曲轴皮带轮或链、凸轮轴、分电器、变速器、转向器、方向盘、悬架和abs等，以实现对车辆行驶过程中的各种工况信息的采集。

设定时间段或是设定距离可以是车辆在未来预定时间内从当前时刻或当前位置起将要行驶的设定时间段或设定路程长度。未来预定时间可以为未来的一个相对较长的时间，也可以为未来的一个相对较短的时间。该未来预定时间可以跟车辆的实时工况(例如车速)相关，也可以是预先设置的固定时间。换言之，数据处理设备120可以确定在车辆从当前时刻或当前位置按照当前行驶状态继续行驶设定时间段或设定距离后的预测行驶状态。

作为一个示例，结合车速信息，在慢速情况下(例如车速低于20公里/小时)，未来预定时间可以为一个较长的时间(例如5分钟)，该至少一个设定时间段例如可以是分钟、2分钟、3分钟、4分钟、5分钟。该至少一个设定距离可以是10米、20米、30米、40米、50米。

在快速的情况下(例如车速大于或等于40公里/小时)，未来预定时间可以为一个较短的时间(例如5s)，该至少一个设定时间段可以是1s、2s、3s、4s、5s。该至少一个设定距离可以是5米、10米、15米、20米、25米。

在实际应用场景下，可以首先结合所采集到的车况信息判断车辆的实际行驶状态，之后数据处理设备120可以基于车辆实际情况来进行相关的预测。本公开对预测的时段或时刻甚至对象(例如即将到达的位置)均不作限制。在本公开的示例中，可以预先设置固定的未来预定时间即5s，该至少一个设定时间优选可以是1s、2s和3s。在本公开的另一个示例中，可以预先设定固定的设定距离，例如可以是5米、10米、15米。

随后，输出设备130能够将所确定的预测信息输出给用户。例如，当该输出设备130是渲染及显示设备时，该渲染及显示设备能够对数据处理设备120预测的预测信息进行渲染和呈现。在其中，渲染及显示设备130还可以对与预测信息对应的指引信息进行渲染和呈现。当该输出设备130是音频输出设备时，该音频输出设备能够以语音播报的方式将预测信息播报给用户。

在一个优选示例中，渲染及显示设备可以包括渲染模块和显示模块。渲染模块能够渲染预测信息或预测信息对应的指引信息，显示模块可以在对应的道路图像上，或与道路实景对应的位置，叠加显示渲染模块渲染出的预测信息或预测信息对应的指引信息。其中，可以渲染并显示对应于预测位置的空间占位标识(例如方向性箭头)来呈现该预测行驶状态。

由此，通过对车辆在未来将要到达的位置的预测，并呈现预测位置对应的空间占位标识，来引导驾驶人员沿着当前道路安全行驶。

另外，车辆在道路上行驶时，还可能存在一些未知的行驶风险影响驾驶人员行车的安全性，例如偏离车道、偏离道路、与行人或其它车辆碰撞、与障碍物或固定设施碰撞等。并且，可能存在多种引发行驶风险的行驶风险发生对象，例如车道边缘、道路边缘、行人、障碍物、固定设施、行人等。

作为本公开的另一个示例，如前所述的数据处理设备120还可以进行行驶风险的预测，上述预测信息可以包括预测到的行驶风险。

具体地，可以通过实时采集车辆当前行驶的实际道路及其周围环境的相关信息，并结合如前所预测的车辆的预测行驶状态，来对车辆行驶过程中可能存在的行驶风险进行预测。

在其中，例如可以通过信息采集设备110所包括的车载摄像头112来获取道路信息和/或周围环境信息。

具体地，车载摄像头112可以用于拍摄车辆周边环境的实时图像和/或实景视频。数据处理设备可以从车载摄像头采集到的车辆行驶前方道路的实时图像和/或实景视频中获取道路信息。道路信息可以包括但不限于车道线信息、道路弯曲度信息、障碍物信息、固定设施信息、以及所述道路上位于所述车辆前方或附近的行人及其它车辆信息等。

之后，数据处理设备可以基于所述预测行驶状态和所述道路信息，预测行驶风险。预测的行驶风险也可以在对应的道路图像上，或在与道路实景对应的位置叠加显示。或者，预测的行驶风险也可以播报给用户。其中，当向用户进行语音播放时，可以基于行驶风险的严重程度，优先播报风险程度最高的行驶风险。

由此，通过结合实时路况来对车辆行驶过程中可能存在的行驶风险进行预测，以便警示驾驶人员，便于其能够及时、有效地避免该行驶风险，以为驾驶人员安全行车提供便利，提升驾驶人员安全驾驶的体验。

另外，在不同的场景下，渲染及显示设备可以采用不同的渲染参数来渲染上述预测信息，以使得在道路图像上或是道路实景对应位置叠加显示的不同的预测信息能够分别向驾驶人员实现不同的功能。

作为本公开的一个示例，渲染预测信息所使用的渲染参数(例如颜色)可以分别与预测信息的安全程度相关。例如，对于无行驶风险的预测信息可以采用绿色进行渲染，存在较轻程度风险的预测信息可以采用黄色进行渲染，存在较严重程度风险的预测信息可以采用红色进行渲染。

由此，使得与不同安全程度相关的预测信息能够分别对驾驶人员实现不同的功能，例如引导、提醒、警示等。

对于存在的可能引发行驶风险的行驶风险发生对象，例如，在车辆前方有行人、其它车辆、障碍物或固定设施等的情况下，还可以结合对应于预测行驶风险发生时刻车辆所处的预测位置的空间占位标识以及所述行驶风险发生对象或其图像，来呈现所述行驶风险。

由此，能够明确地告知驾驶人员是哪一种情况可能引发的行驶风险，使得驾驶人员能够实时根据实际的风险场景做出正确的解决策略，以避免各种可能的行驶风险的发生。

为了更好地理解本公开的技术方案，如下将结合附图2a-2d所示的在不同场景下对车辆行驶过程中的相关预测信息(或是预测信息对应的指引信息)进行呈现的示例性说明。

图2a示出了根据本公开一个实施例的呈现预测信息的示意图。

如图2a所示，在路况良好的直行道路r1上，对于行驶的车辆m1，以三个绿色的指向性箭头a1、a2、a3作为对应于预测位置的空间占位标识，来分别呈现所预测的该车辆在1s、2s、3s将要到达的位置。从图2a可以看出，三个指向性箭头a1、a2、a3均在车道内适当的区域中。这三个箭头表示，目前车辆行驶状态下，车辆能够沿着该直行道路的前进方向安全行驶。

图2b示出了根据本公开一个实施例的呈现预测信息的示意图。

如图2b所示，在路况良好的曲线道路r2上，对应于行驶的车辆m2，以三个绿色的指向性箭头b1、b2、b3作为对应于预测位置的空间占位标识，来分别呈现所预测的该车辆在1s、2s、3s将要到达的位置。从图2b可以看出，三个指向性箭头b1、b2、b3均在弯曲车道内适当的区域中。这三个箭头表示，目前车辆行驶状态下，车辆能够沿着该曲线道路的前进方向安全行驶。

图2c示出了根据本公开一个实施例的呈现预测信息的示意图。

如图2c所示，车辆当前的实际行驶线路与其所在的道路r3不平行，即车辆当前未沿着道路r3延伸的方向行驶。如果车辆仍然按照其当前行驶方向向前方行驶，则会存在压左侧车道边缘线的行驶风险。因此，根据预测到的前方预测位置以及相关的行驶风险，可以以两个绿色的箭头c1、c2分别标识车辆在1s、2s将要到达的安全位置，以黄色的箭头c3标识车辆在3s将要到达的、存在压线的风险的位置。由此，通过在可能发生行驶风险的对象(例如车道线)或是相关图像上叠加显示具有提醒含义的黄色空间占位标识，以提醒驾驶人员注意，使其能够及时修正行车方向，避免压线。

图2d示出了根据本公开一个实施例的呈现预测信息的示意图。

如图2d所示，车辆m4当前行驶道路r4前方有其它行驶车辆，并且车辆m4与该其它行驶车辆之间的间隔距离较短，根据预测的车辆的预测行驶状态以及所预测的行驶风险，车辆m4存在与其前方其它车辆发生碰撞的风险。因此，根据预测到的前方预测位置以及相关的行驶风险，在向驾驶人员呈现预测信息时，可以以绿色箭头d1标识车辆m4在1s将要到达的安全位置；以红色箭头d2标识车辆m4在2s将要到达的、可能存在与前车发生碰撞风险的位置；结合车辆标识d3标识车辆m4在3s将要到达的、该位置存在其它车辆m5的位置。由此，通过结合具有警示含义的红色空间占位标识以及可能引发碰撞风险的前方车辆，来警示驾驶人员注意减速或停车，以辅助驾驶人员安全驾驶。

图2e示出了根据本公开一个实施例的呈现预测信息的示意图。

如图2e所示，车辆m6的当前行驶道路r5上存在障碍物o1(例如道路临时维修或故障车辆等)，使得该车辆m6无法继续安全行驶。此时，因此，根据预测到的前方预测位置以及相关的行驶风险，可以在对应的道路图像上，或在与道路实景对应的位置，叠加显示警告信息：“此路不通！”或“此路故障！”，以警示驾驶人员此路无法安全通过，请选择其它道路(例如旁边车道)继续行驶或掉头重新选择行驶路径。

至此，已经结合附图2a-2e示意性说明了本公开的辅助驾驶系统在不同的场景下的应用。应当理解的是，上述示例仅示意性示出了本公开可以适用的例子，而非对公开的任何限定。

并且应当理解的是，在如上示例中，行驶车辆所基于的不同的车速也将影响行驶风险的预测结果，以及所呈现的对应于预测位置的空间占位标识的间距。例如图2c所示示例中，车辆是基于60公里/小时的速度行驶。在图2d所示的示例中，车辆基于40公里/小时的速度行驶。因此，在所显示的对应于预测位置的空间占位标识的距离不同。

由此，本公开通过采集车辆行驶信息和/或道路信息，来对行驶车辆在未来时刻可能的行驶情况进行预测，并对应于预测位置的空间占位标识，向用户展现安全驾驶区域和/或可能存在的行驶风险，融合了引导和警示的功能，提升了安全驾驶的体验。

【辅助驾驶方法】

图3示出了根据本公开一个实施例的辅助驾驶方法的示意性流程图。图4示出了根据本公开另一个实施例的辅助驾驶方法的示意性流程图。其中，图3或图4所示的方法可以由图1所示的辅助驾驶系统实现，下面就辅助驾驶方法的基本实现过程进行说明，对于其中涉及的细节，均可以参考上文相关描述，下文将不再赘述。

如图3所示，在步骤s310，获取车辆的车辆行驶信息。其中，可以通过车载传感器获取所述车辆行驶信息。所述车辆行驶信息包括下述至少一项：当前所处位置信息、当前行驶方向信息、行驶速度信息、转向控制信息、动力控制信息。

在步骤s320，基于所述车辆行驶信息，确定在行驶设定时间段或设定距离后的预测行驶状态。

在步骤s330，输出预测信息，所述预测信息包括所述预测行驶状态。其中，可以以图像或是动画的方式输出预测信息，也可以以语音播放的方式输出预测信息。

预测行驶状态包括所述车辆在行驶至少一个设定时间段或至少一个设定距离后将要到达的位置，并且，可以使用对应于所述位置的空间占位标识来呈现所述预测行驶状态。

由此，实现ar显示，使得驾驶人员能够更加直观、友好地查看到相关预测信息，以辅助驾驶人员安全驾驶。并且，可以语音播报前方安全行驶位置区域或是行驶风险，进一步为驾驶人员安全驾驶提供便利。

作为本公开的另一个示例，如图4所示，在步骤s410，可以获取车辆的车辆行驶信息。

在步骤s420，可以获取车辆所处的道路信息。在其中，可以通过车载摄像头获取所述道路信息。并且，可以从车载摄像头采集到的所述车辆行驶前方道路的实景视频中获取所述道路信息。所述道路信息可以包括车道线信息、道路弯曲度信息、障碍物信息、固定设施信息、以及所述道路上位于所述车辆前方或附近的行人及其它车辆信息。

在步骤s430，可以基于车辆行驶信息，确定在行驶设定时间段或设定距离后的预测行驶状态。

在步骤s440可以基于所述预测行驶状态和所述道路信息，预测行驶风险。所述行驶风险的行驶风险发生对象可以包括下述至少一项：车道边缘、道路边缘、行人、其它车辆、障碍物、固定设施。所述行驶风险可以包括下述至少一项：偏离车道、偏离道路、与行人或其它车辆碰撞、与障碍物或固定设施碰撞。

在步骤s450输出的所述预测信息可以包括所述行驶风险。

作为本公开的一个示例，可以结合对应于预测行驶风险发生时刻车辆所处的预测位置的空间占位标识以及所述行驶风险发生对象或其图像，来呈现所述行驶风险。

作为本公开的一个示例，上述辅助驾驶方法均还可以包括渲染所述预测信息，以便在步骤s330和/或步骤s450中在对应的道路图像上，或在与道路实景对应的位置，叠加显示所述预测信息。其中渲染所述预测信息所使用的渲染参数分别与所述预测信息的安全程度相关。

上述辅助驾驶方法的实现细节可以参见上文相关描述，在此不再赘述。

【辅助驾驶系统】

图5示出了根据本公开一个实施例的辅助驾驶系统的示意性框图。其中，该辅助驾驶系统可以用于实现上文述及的辅助驾驶方法，其具体实现与上文所述系统或方法的实现相同或相似，具体可参见上文的相关描述，在此不再赘述。

如图5所示，该辅助驾驶系统500可以行驶信息获取模块510、行驶状态预测模块520和输出模块530。

行驶信息获取模块510可以获取车辆的车辆行驶信息。

行驶状态预测模块520可以基于所述车辆行驶信息确定在行驶设定时间段或设定距离后的的预测行驶状态。

输出模块530可以输出预测信息，所述预测信息包括所述预测行驶状态。

作为一个示例，该辅助驾驶系统还可以包括道路信息获取模块和行驶风险预测模块(图中未示出)。

道路信息获取模块可以获取所述车辆所处的道路信息；

行驶风险预测模块可以基于所述预测行驶状态和所述道路信息，预测行驶风险，其中，所述预测信息包括所述行驶风险。

作为一个示例，该辅助驾驶系统还可以包括渲染模块(图中未示出)。

渲染模块可以用于渲染所述预测信息，以在对应的道路图像上或所述警示信息显示在与道路实景对应的位置叠加显示所述预测信息。其中，渲染所述预测信息所使用的渲染参数分别与所述预测信息的安全程度相关。

该辅助驾驶系统的各个模块的功能的实现与上述系统或方法相同或相似，具体实现可以参见上文的相关描述，在此不再赘述。

【提示方法】

作为本公开的一个示例，上述辅助驾驶方案还可以实现为一种在界面侧实现的提示方法。

具体地，可以获取道路上行进的对象的行进信息。

该对象可以是在道路上行走的行人，也可以是行驶的车辆。

可以通过行人所持移动设备获取该行人的行进信息。例如可以根据对该移动设备的gps定位信息，确定该行人所处道路的相关信息，从而获取该行进信息。

可以通过车辆上一些传感器、车载摄像头或是其它设备获取车辆的行进信息。

基于所述对象的行进信息，可以确定在行驶设定时间段或设定距离后的预测行进状态。

设定时间段或是设定距离可以是车辆在未来预定时间内从当前时刻或当前位置起将要行驶的设定时间段或设定路程长度。例如设定时间段可以是1s、2s、2s等。例如设定距离可以是5米、10米、15米等。

输出预测信息，所述预测信息包括所述预测行进状态。

其中，可以以图像显示方式或ar方式可视地输出，也可以通过播放声音信息来输出。

上述信息的获取、预测行驶状态的确定或是预测信息的输出可以与前文所述相同或相类似，具体可参见前文相关描述，在此不再赘述。

【计算设备】

图6示出了根据本发明一实施例的计算设备的结构示意图。

参见图6，计算设备600包括存储器610和处理器620。

处理器620可以是一个多核的处理器，也可以包含多个处理器。在一些实施例中，处理器620可以包含一个通用的主处理器以及一个或多个特殊的协处理器，例如图形处理器(gpu)、数字信号处理器(dsp)等等。在一些实施例中，处理器620可以使用定制的电路实现，例如特定用途集成电路(asic，applicationspecificintegratedcircuit)或者现场可编程逻辑门阵列(fpga，fieldprogrammablegatearrays)。

存储器610可以包括各种类型的存储单元，例如系统内存、只读存储器(rom)，和永久存储装置。其中，rom可以存储处理器620或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中，永久性存储装置采用大容量存储装置(例如磁或光盘、闪存)作为永久存储装置。另外一些实施方式中，永久性存储装置可以是可移除的存储设备(例如软盘、光驱)。系统内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备，例如动态随机访问内存。系统内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外，存储器610可以包括任意计算机可读存储媒介的组合，包括各种类型的半导体存储芯片(dram，sram，sdram，闪存，可编程只读存储器)，磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中，存储器610可以包括可读和/或写的可移除的存储设备，例如激光唱片(cd)、只读数字多功能光盘(例如dvd-rom，双层dvd-rom)、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡(例如sd卡、minsd卡、micro-sd卡等等)、磁性软盘等等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。

存储器610上存储有可处理代码，当可处理代码被处理器620处理时，可以使处理器620执行上文述及的辅助驾驶方法。

上文中已经参考附图详细描述了根据本发明的辅助驾驶。

此外，根据本发明的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品，该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本发明的上述方法中限定的上述各步骤的计算机程序代码指令。

或者，本发明还可以实施为一种非暂时性机器可读存储介质(或计算机可读存储介质、或机器可读存储介质)，其上存储有可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码)，当所述可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码)被电子设备(或计算设备、服务器等)的处理器执行时，使所述处理器执行根据本发明的上述方法的各个步骤。

本领域技术人员还将明白的是，结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。

附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统和方法的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标记的功能也可以以不同于附图中所标记的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。