一种汽车防碰撞控制方法、系统、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及汽车技术领域，尤其涉及一种汽车防碰撞控制方法、系统、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着汽车的普及，公路上的汽车越来越多，随之而来的是公路上超车需求会越来越多。据调查显示，约60％至70％的交通事故是由车辆碰撞引起的。因此，如何有效地避免或减少车辆碰撞，是减少交通事故，降低其带来的人员伤亡和经济损失的关键。为减少或避免车辆碰撞，提高车辆出行的安全性，汽车安全系统成为各研究机构的研究热点。
3.但目前的汽车防碰撞装置中对障碍物的目标检测速度过慢，难以在车载设备上达到实时检测的要求，而能满足实时性的防碰撞装置又普遍精度过低，且误报率较高。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种汽车防碰撞控制方法、系统、设备及存储介质，以改善上述问题。为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：
5.第一方面，本技术提供了一种汽车防碰撞控制方法，包括：
6.获取当前车辆行驶图像序列利用surf算法进行特征点检测，确定候选特征点；
7.基于特征匹配的光流法跟踪所述候选特征点位置，计算每个所述候选特征点的运动矢量，估计相机运动路径；
8.基于卡尔曼滤波算法对所述相机运动路径进行平滑操作，输出基于时间序列排列的行车图像；
9.基于每个所述行车图像中的每个可移动对象分别判断是否满足启动预警条件；若满足所述启动预警条件则确定为障碍物，并自所述当前车辆由近及远的对所述障碍物进行升序编号；所述启动预警条件是描述车辆前方障碍物可能会造成行进阻碍的预警距离；
10.基于最小所述编号对应的所述障碍物获取行进数据和制动数据，所述行进数据为所述当前车辆和所述障碍物对应的行驶速度和加速度；所述制动数据包括所述当前车辆与所述障碍物的间距、制动反应时间、制动协调时间；
11.基于所述行进数据和所述制动数据确定碰撞预警等级，根据所述碰撞预警等级进行汽车防碰撞控制。
12.第二方面，本技术提供了一种汽车防碰撞控制系统，包括用于执行上述的汽车防碰撞控制方法的各个模块，所述模块包括第一获取模块、跟踪模块、输出模块、判断模块、第二获取模块和预警模块，其中：
13.第一获取模块：用于获取当前车辆行驶图像序列利用surf算法进行特征点检测，确定候选特征点；
14.跟踪模块：用于基于特征匹配的光流法跟踪所述候选特征点位置，计算每个所述候选特征点的运动矢量，估计相机运动路径；
15.输出模块：用于基于卡尔曼滤波算法对所述相机运动路径进行平滑操作，输出基于时间序列排列的行车图像；
16.判断模块：用于基于每个所述行车图像中的每个可移动对象分别判断是否满足启动预警条件；若满足所述启动预警条件则确定为障碍物，并自所述当前车辆由近及远的对所述障碍物进行升序编号；所述启动预警条件是描述车辆前方障碍物可能会造成行进阻碍的预警距离；
17.第二获取模块：用于基于最小所述编号对应的所述障碍物获取行进数据和制动数据，所述行进数据为所述当前车辆和所述障碍物对应的行驶速度和加速度；所述制动数据包括所述当前车辆与所述障碍物的间距、制动反应时间、制动协调时间；
18.预警模块：用于基于所述行进数据和所述制动数据确定碰撞预警等级，根据所述碰撞预警等级进行汽车防碰撞控制。
19.第三方面，本技术还提供了一种汽车防碰撞控制设备，包括：
20.存储器，用于存储计算机程序；
21.处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述的汽车防碰撞控制方法的步骤。
22.第四方面，本技术还提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述汽车防碰撞控制方法的步骤。
23.本发明的有益效果为：
24.本发明中，首先针对自车与障碍物之间的行驶状态判断该障碍物是否有启动预警的必要，若达到启动预警条件则基于相对自车远近程度进行粗筛选得到待监测对象并编号，然后再考虑加速度等因素的影响下针对待监测对象进行二次细化，以判断是否发出预警信号。不仅能基于编号对最靠近自车的障碍物进行优先级的防碰撞分析，还能减少目标障碍物的检测总数量以达到数据轻量化，提高识别速率，减少预警误报率。
25.再者，本发明中基于不同的待检测对象采用自适应的动态阈值预警距离和预警碰撞时间进行碰撞分析，同时结合道路行车场景考虑路面摩擦系数和不同驾驶风格的驾驶员特点等因素对安全车距的影响，弥补了传统采用固定碰撞时间阈值和固定碰撞安全距离进行预警的不足，满足个性化需求的动态阈值预警距离，精准限定障碍物的识别范围，减少预警误报率的同时提高最终防碰撞分析结果输出速率。
26.其次，在采集图像的过程中，由于道路颠簸、车辆自身抖动会造成图像帧模糊的问题。本发明对当前车辆行驶图像序列进行防抖预处理，使用光流跟踪算法对采集到的行驶图像序列逐帧进行运动补偿，稳定性得到了很大提高且计算速度较快，提高了可移动目标检测目标的识别准确率。
27.本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
28.图1为本实施例中汽车防碰撞控制方法的框图；
29.图2为本实施例中汽车防碰撞控制系统的框图；
30.图3为本实施例中汽车防碰撞控制设备结构示意图。
31.图中：710-第一获取模块；711-跟踪模块；712-输出模块；720-判断模块；721-第一分类单元；722-第一判断单元；723-第二判断单元；724-第二分类单元；725-第三判断单元；7251-输入单元；7252-获取子单元；7253-第一计算单元；730-第二获取模块；740-预警模块；741-第二计算单元；742-第三计算单元；743-第四计算单元；744-第四判断单元；800-汽车防碰撞控制设备；801-处理器；802-存储器；803-多媒体组件；804-i/o接口；805-通信组件。
具体实施方式
32.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域图像普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
33.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
34.实施例1：
35.本实施例提供了一种汽车防碰撞控制方法，参见图1，图中示出了本方法包括步骤s1、步骤s2、步骤s3、步骤s4、步骤s5和步骤s6。
36.步骤s1、获取当前车辆行驶图像序列利用surf算法进行特征点检测，确定候选特征点。
37.可以理解的是，在本步骤中，在当前车辆中安装摄像采集装置，基于时间序列实时采集当前车辆附近的行驶图像，然后逐帧利用卷积神经网络算法、梯度阈值图像清晰度评价算法等进行去噪、增强的预处理以提高图像质量，得到行车图像以提高障碍物识别结果，提升后续障碍物分类结果的准确度。但是在采集图像的过程中，由于道路颠簸、车辆自身抖动会造成图像帧模糊的问题，使得图像识别的准确率受到较大影响。为解决上述问题，本发明对当前车辆行驶图像序列进行防抖预处理。在本步骤中，利用surf算法对每帧行驶图像以hessian矩阵行列式值代表周围像素点的变化量，并使用固定尺度的行列式值进行特征点检测，然后通过求解hessian矩阵行列式得到局部极值点，每个局部极值点与同一层其他8个相邻点，以及上下两层的各9个点，形成一个3
×3×
3的立体区域，当局部极值点为这个立体区域的最大(或最小)点时，则为候选特征点。
38.步骤s2、基于特征匹配的光流法跟踪所述候选特征点位置，计算每个所述候选特征点的运动矢量，估计相机运动路径。
39.步骤s3、基于卡尔曼滤波算法对所述相机运动路径进行平滑操作，输出行车图像。
40.在上述防抖预处理过程中使用光流跟踪算法对采集到的行驶图像序列逐帧进行运动补偿，稳定性得到了很大提高且计算速度较快，提高了可移动障碍物检测目标识别的准确率。
41.步骤s4、基于每个所述行车图像中的每个可移动对象分别判断是否满足启动预警条件；若满足所述启动预警条件则确定为障碍物，并自所述当前车辆由近及远的对所述障碍物进行升序编号；所述启动预警条件是描述车辆前方障碍物可能会造成行进阻碍的预警距离。
42.可以理解的是，在本步骤中，根据启动预警条件对行车图像中可移动对象进行粗筛选，筛选出需要启动防碰撞预警的潜在障碍物，并对潜在障碍物按照距离当前车辆的远近进行升序编号，标号越小说明距离越近则越容易发生碰撞，便于后续基于编号大小对相应障碍物进行优地进一步防碰撞分析，减少目标障碍物的监测总数量以达到数据轻量化，提高识别速率。
43.详细地，障碍物不同的行进速度所对应的预警安全距离或预警时间不同，而基于固定碰撞时间进行预警会造成较高的误报率，为了解决该问题，步骤s4包括步骤s41、步骤s42、步骤s43、步骤s44和步骤s45。
44.步骤s41、基于所述行车图像进行识别分类，分别得到同向行驶集合和异向行驶集合。
45.可以理解的是，在本步骤中，针对行车图像中的每个元素进行同方向或相反方向行驶归类，如根据汽车的车头和车尾分别对应判断为异向行驶和同向行驶，将同方向行驶的所有元素归为同向行驶集合，将相反方向行驶的所有元素归为异向行驶集合。
46.步骤s42、基于所述同向行驶集合中的每个第一元素分别判断是否与所述当前车辆为同一车道，若所述第一元素与所述当前车辆为同一车道则为第一待监测对象。
47.可以理解的是，在本步骤中，同方向行驶的第一元素与当前车辆为处于相同车道时，容易发生碰撞则将其筛选为第一待监测对象，将其余车辆进行过滤。
48.步骤s43、基于所述异向行驶集合中的每个第二元素分别判断是否与所述当前车辆为相邻车道或同一车道，若所述第二元素与所述当前车辆为相邻车道或同一车道则为第一待监测对象，将其余车辆进行过滤。
49.可以理解的是，在本步骤中，相反方向行驶的第二元素与当前车辆为同一车道或相邻车道时，容易发生碰撞则将其筛选为第一待监测对象，将其余车辆进行过滤。
50.步骤s44、基于所述第一待监测对象和预设分类条件进行分类，得到第二待监测对象集合，所述预设分类条件是平均行驶速率划分等级阈值。
51.可以理解的是，在本步骤中，假设根据三类不同的速度等级(即预设分类条件)将第一待监测对象划分为行人、自行车和机动车三类第二待监测对象。
52.步骤s45、基于所述第二待监测对象集合中的每个第二待监测对象和对应预设预警距离分别进行判断，所述预设预警距离是指障碍物进入防碰撞监测领域对应的最大安全距离；若所述第二待监测对象在对应的所述预设预警距离内，则确定为障碍物。
53.可以理解的是，在本步骤中，实际驾驶场景里机动车障碍物相对于行人、自行车障碍物，驾驶者倾向于同后者保持相对较短的距离，若均采用固定安全距离进行预警，反而会对驾驶者的正常驾驶产生过多干扰且预警准确度低。因此，本发明中针对不同的第二待监测对象利用动态阈值预警距离(即与第二待监测对象对应的预设预警距离)进行风险判断，筛选出具有发生碰撞潜在风险概率较大的障碍物，然后再基于每种类型的障碍物(如行人)按照距离当前车辆距离进行升序编号。
54.进一步地，上述预设预警距离的计算方法包括步骤s451、步骤s452和步骤s453。
55.步骤s451、基于每个所述第二待监测对象分别确定第一特征参数，所述第一特征参数为每种所述障碍物对应移动平均速率和平均减速度。
56.可以理解的是，在本步骤中，当前车辆可以通过互联网接收第二待监测对象发送的第一特征参数，或者根据相邻两个时段采集的图像利用射影下的交比定律计算第二待监测对象的第一特征参数。
57.步骤s452、获取第二特征参数和第三特征参数，所述第二特征参数为当前车辆的行驶速度、减速度、驾驶员制动反应特征系数和预设安全行进时间；所述第三特征参数为当前道路对汽车制动距离的影响系数。
58.可以理解的是，在本步骤中，通过各种传感器采集行驶速度、减速度。同时根据驾驶者自身需求通过各种输入设备自定义输入上述其余数据，或者通过本车辆历史数据统计所得，具体不做限制。需要说明的是，本步骤中的驾驶员制动反应特征系数是根据每个驾驶者面对紧急情况做出相应措施的反应快慢的特征系数，根据不同驾驶风格调整数值，范围为0.25～1.00。预设安全行进时间是指驾驶员面对紧急情况所做出反应的所需最大时间值。当前道路对汽车制动距离的影响系数是指根据不同路面粗糙程度对安全车距影响，由对应摩擦系数确定的数值，其中对应路面情况的具体分类描述及其对应的摩擦系数的取值可参见路面摩擦气象指数表进行相应的设置，如常温、干燥且无杂质的正常路面对应当前道路对汽车制动距离的影响系数取1，路面条件最差的如结冰路面等一般取0.3。
59.步骤s453、基于所述第一特征参数、所述第二特征参数和所述第三特征参数进行计算，得到预设预警距离。
60.可以理解的是，在本步骤中，根据公式(1)和(2)计算预设预警距离：
[0061][0062][0063]
其中：l为预设预警距离；vh和vq分别为当前车辆和障碍物的行驶速度；ah和aq分别为当前车辆和障碍物的减速度；λ为驾驶员制动反应特征系数；t为预设安全行进时间；θ为当前道路对汽车制动距离的影响系数；μ为不同路面条件对应的预估摩擦系数，其中μ
min
为非正常路面的摩擦系数，μn为正常路面情况下对应的摩擦系数，其中正常路面情况为常温、干燥且无杂质的路面状况；f(μ
min
)为非正常路面的附着系数，f(μn)为正常路面的附着系数。θ为路面情况对安全车距的影响，由摩擦系数μ来确定，例如常温、干燥且无杂质的正常路面取f(μn)＝1，路面条件最差时的摩擦系数如路面结冰等，根据相关的研究结果取f(μ
min
)＝0.3等。本发明中结合道路行车场景，考虑路面摩擦系数和不同驾驶风格的驾驶员特点对安全车距的影响，满足个性化需求的动态阈值预警距离，提高最终防碰撞分析结果输出速率。
[0064]
步骤s5、基于最小所述编号对应的所述障碍物获取行进数据和制动数据，所述行
进数据为所述当前车辆和所述障碍物对应的行驶速度和加速度；所述制动数据包括所述当前车辆与所述障碍物的间距、制动反应时间、制动协调时间。
[0065]
可以理解的是，在本步骤中，上述制动反应时间为驾驶员在发现紧急情况并做出相应反应措施的时间差，制动协调时间是指汽车在接收到驾驶员做出制动行为后并启动紧急制动的时间差。
[0066]
步骤s6、基于所述行进数据和所述制动数据确定碰撞预警等级，根据所述碰撞预警等级进行汽车防碰撞控制。
[0067]
可以理解的是，在本步骤中，根据当前车辆与障碍物的间距和当前车辆相对障碍物的相对速度的比值，得到碰撞时间，并根据碰撞时间得到对应的碰撞预警等级，当碰撞预警等级风险较高时则发出预警信号，进而采取相应措施以防止碰撞。
[0068]
进一步地，步骤s6包括步骤s61、步骤s62、步骤s63和步骤s64。
[0069]
步骤s61、基于所述行进数据和所述制动数据进行计算，得到相对距离。
[0070]
可以理解的是，在本步骤中，根据公式(3)计算相对距离：
[0071][0072]
其中：d为当前车辆和障碍物的相对距离；vh和vq分别为当前车辆和障碍物的行驶速度；ah和aq分别为当前车辆和障碍物的减速度；ta和tb分别为制动反应时间、制动协调时间。
[0073]
步骤s62、基于所述相对距离判断是否在预设追及距离内，所述预设追及距离是相邻车辆与障碍物之间的预设最大安全距离；若所述相对距离在所述预设追及距离内则基于所述行进数据分别计算，得到所述当前车辆和所述障碍物的相对速度和相对加速度。
[0074]
步骤s63、基于所述相对速度、所述相对加速度和所述间距计算，得到碰撞时间和碰撞时间阈值。
[0075]
可以理解的是，在本步骤中，根据公式(4)计算碰撞时间，根据公式(5)计算碰撞时间阈值：
[0076][0077][0078]
其中：tr和tm分别为碰撞时间和碰撞时间阈值；v为相对速度；ta为制动反应时间；a为相对加速度；h为当前车辆与障碍物的间距。
[0079]
步骤s64、判断所述碰撞时间是否小于所述碰撞时间阈值，若所述碰撞时间小于所述碰撞时间阈值则发出预警信号。
[0080]
在本发明中考虑加速度对碰撞时间的影响，进而可以合理设置碰撞时间阈值，以提高预警算法的有效性，保证车辆防碰撞预警系统既能辅助驾驶员安全驾驶又不影响驾驶员驾驶体验。
[0081]
实施例2：
[0082]
请参照图2，图2所示为本实施例的汽车防碰撞控制系统，汽车防碰撞控制系统包括第一获取模块710、跟踪模块711、输出模块712、判断模块720、第二获取模块730和预警模块740，其中：
[0083]
第一获取模块710：用于获取当前车辆行驶图像序列利用surf算法进行特征点检测，确定候选特征点；
[0084]
跟踪模块711：用于基于特征匹配的光流法跟踪所述候选特征点位置，计算每个所述候选特征点的运动矢量，估计相机运动路径；
[0085]
输出模块712：用于基于卡尔曼滤波算法对所述相机运动路径进行平滑操作，输出基于时间序列排列的行车图像；
[0086]
判断模块720：用于基于每个所述行车图像中的每个可移动对象分别判断是否满足启动预警条件；若满足所述启动预警条件则确定为障碍物，并自所述当前车辆由近及远的对所述障碍物进行升序编号；所述启动预警条件是描述车辆前方障碍物可能会造成行进阻碍的预警距离；
[0087]
优选地，上述判断模块720包括第一分类单元721、第一判断单元722、第二判断单元723、第二分类单元724和第三判断单元725，其中：
[0088]
第一分类单元721：用于基于所述行车图像进行识别分类，分别得到同向行驶集合和异向行驶集合；
[0089]
第一判断单元722：用于基于所述同向行驶集合中的每个第一元素分别判断是否与所述当前车辆为同一车道，若所述第一元素与所述当前车辆为同一车道则为第一待监测对象；
[0090]
第二判断单元723：用于基于所述异向行驶集合中的每个第二元素分别判断是否与所述当前车辆为相邻车道或同一车道，若所述第二元素与所述当前车辆为相邻车道或同一车道则为第一待监测对象；
[0091]
第二分类单元724：用于基于所述第一待监测对象和预设分类条件进行分类，得到第二待监测对象集合，所述预设分类条件是平均行驶速率划分等级阈值；
[0092]
第三判断单元725：用于基于所述第二待监测对象集合中的每个第二待监测对象和对应预设预警距离分别进行判断，所述预设预警距离是指障碍物进入防碰撞监测领域对应的最大安全距离；若所述第二待监测对象在对应的所述预设预警距离内，则确定为障碍物。
[0093]
优选地，上述第三判断单元725包括输入单元7251、获取子单元7252和第一计算单元7253，其中：
[0094]
输入单元7251：用于基于每个所述第二待监测对象分别确定第一特征参数，所述第一特征参数为每种所述障碍物对应移动平均速率和平均减速度；
[0095]
获取子单元7252：用于获取第二特征参数和第三特征参数，所述第二特征参数为当前车辆的行驶速度、减速度、驾驶员制动反应特征系数和预设安全行进时间；所述第三特
征参数为当前道路对汽车制动距离的影响系数；
[0096]
第一计算单元7253：用于基于所述第一特征参数、所述第二特征参数和所述第三特征参数进行计算，得到预设预警距离。
[0097]
第二获取模块730：用于基于最小所述编号对应的所述障碍物获取行进数据和制动数据，所述行进数据为所述当前车辆和所述障碍物对应的行驶速度和加速度；所述制动数据包括所述当前车辆与所述障碍物的间距、制动反应时间、制动协调时间；
[0098]
预警模块740：用于基于所述行进数据和所述制动数据确定碰撞预警等级，根据所述碰撞预警等级进行汽车防碰撞控制。
[0099]
优选地，上述预警模块740包括第二计算单元741、第三计算单元742、第四计算单元743和第四判断单元744，其中：
[0100]
第二计算单元741：用于基于所述行进数据和所述制动数据进行计算，得到相对距离；
[0101]
第三计算单元742：用于基于所述相对距离判断是否在预设追及距离内，所述预设追及距离是相邻车辆与障碍物之间的预设最大安全距离；若所述相对距离在所述预设追及距离内则基于所述行进数据分别计算，得到所述当前车辆和所述障碍物的相对速度和相对加速度；
[0102]
第四计算单元743：用于基于所述相对速度、所述相对加速度和所述间距计算，得到碰撞时间和碰撞时间阈值；
[0103]
第四判断单元744：用于判断所述碰撞时间是否小于所述碰撞时间阈值，若所述碰撞时间小于所述碰撞时间阈值则发出预警信号。
[0104]
需要说明的是，关于上述实施例中的系统，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
[0105]
实施例3：
[0106]
相应于上面的方法实施例，本实施例中还提供了汽车防碰撞控制设备，下文描述的汽车防碰撞控制设备与上文描述的汽车防碰撞控制方法可相互对应参照。
[0107]
图3是根据示例性实施例示出的汽车防碰撞控制设备800的框图。如图3所示，该汽车防碰撞控制设备800可以包括：处理器801，存储器802。该汽车防碰撞控制设备800还可以包括多媒体组件803，i/o接口804，以及通信组件805中的一者或多者。
[0108]
其中，处理器801用于控制该汽车防碰撞控制设备800的整体操作，以完成上述的汽车防碰撞控制方法中的全部或部分步骤。存储器802用于存储各种类型的数据以支持在该汽车防碰撞控制设备800的操作，这些数据例如可以包括用于在该汽车防碰撞控制设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据。该存储器802可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(static random access memory，简称sram)，电可擦除可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，简称eeprom)，可擦除可编程只读存储器(erasable programmable read-only memory，简称eprom)，可编程只读存储器(programmable read-only memory，简称prom)，只读存储器(read-only memory，简称rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件803可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括
一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器802或通过通信组件805发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。i/o接口804为处理器801和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件805用于该汽车防碰撞控制设备800与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如wi-fi，蓝牙，近场通信(near field communication，简称nfc)，2g、3g或4g，或它们中的一种或几种的组合，因此相应的该通信组件805可以包括：wi-fi模块，蓝牙模块，nfc模块。
[0109]
在一示例性实施例中，汽车防碰撞控制设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、数字信号处理器(digital signal processor，简称dsp)、数字信号处理设备(digital signal processing device，简称dspd)、可编程逻辑器件(programmable logic device，简称pld)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的汽车防碰撞控制方法。
[0110]
实施例4：
[0111]
相应于上面的方法实施例，本实施例中还提供了一种存储介质，下文描述的一种存储介质与上文描述的汽车防碰撞控制方法可相互对应参照。
[0112]
一种存储介质，存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例的汽车防碰撞控制方法的步骤。
[0113]
该存储介质具体可以为u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的存储介质。
[0114]
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。
[0115]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种汽车防碰撞控制方法，其特征在于，包括：获取当前车辆行驶图像序列利用surf算法进行特征点检测，确定候选特征点；基于特征匹配的光流法跟踪所述候选特征点位置，计算每个所述候选特征点的运动矢量，估计相机运动路径；基于卡尔曼滤波算法对所述相机运动路径进行平滑操作，输出基于时间序列排列的行车图像；基于每个所述行车图像中的每个可移动对象分别判断是否满足启动预警条件；若满足所述启动预警条件则确定为障碍物，并自所述当前车辆由近及远的对所述障碍物进行升序编号；所述启动预警条件是描述车辆前方障碍物可能会造成行进阻碍的预警距离；基于最小所述编号对应的所述障碍物获取行进数据和制动数据，所述行进数据为所述当前车辆和所述障碍物对应的行驶速度和加速度；所述制动数据包括所述当前车辆与所述障碍物的间距、制动反应时间、制动协调时间；基于所述行进数据和所述制动数据确定碰撞预警等级，根据所述碰撞预警等级进行汽车防碰撞控制。2.根据权利要求1所述的汽车防碰撞控制方法，其特征在于，基于每个所述行车图像中的每个可移动对象分别判断是否满足启动预警条件包括：基于所述行车图像进行识别分类，分别得到同向行驶集合和异向行驶集合；基于所述同向行驶集合中的每个第一元素分别判断是否与所述当前车辆为同一车道，若所述第一元素与所述当前车辆为同一车道则为第一待监测对象；基于所述异向行驶集合中的每个第二元素分别判断是否与所述当前车辆为相邻车道或同一车道，若所述第二元素与所述当前车辆为相邻车道或同一车道则为第一待监测对象；基于所述第一待监测对象和预设分类条件进行分类，得到第二待监测对象集合，所述预设分类条件是平均行驶速率划分等级阈值；基于所述第二待监测对象集合中的每个第二待监测对象和对应预设预警距离分别进行判断，所述预设预警距离是指障碍物进入防碰撞监测领域对应的最大安全距离；若所述第二待监测对象在对应的所述预设预警距离内，则确定为障碍物。3.根据权利要求2所述的汽车防碰撞控制方法，其特征在于，所述预设预警距离的计算方法包括：基于每个所述第二待监测对象分别确定第一特征参数，所述第一特征参数为每种所述障碍物对应移动平均速率和平均减速度；获取第二特征参数和第三特征参数，所述第二特征参数为当前车辆的行驶速度、减速度、驾驶员制动反应特征系数和预设安全行进时间；所述第三特征参数为当前道路对汽车制动距离的影响系数；基于所述第一特征参数、所述第二特征参数和所述第三特征参数进行计算，得到预设预警距离。4.根据权利要求3所述的汽车防碰撞控制方法，其特征在于，所述预设预警距离的计算公式为：
其中：l为预设预警距离；v
h
和v
q
分别为当前车辆和障碍物的行驶速度；a
h
和a
q
分别为当前车辆和障碍物的减速度；λ为驾驶员制动反应特征系数；t为预设安全行进时间；θ为当前道路对汽车制动距离的影响系数；μ为不同路面条件对应的预估摩擦系数，其中μ
min
为非正常路面的摩擦系数，μ
n
为正常路面情况下对应的摩擦系数，其中正常路面情况为常温、干燥且无杂质的路面状况；f(μ
min
)为非正常路面的附着系数，f(μ
n
)为正常路面的附着系数。5.根据权利要求1所述的汽车防碰撞控制方法，其特征在于，基于所述行进数据和所述制动数据确定碰撞预警等级包括：基于所述行进数据和所述制动数据进行计算，得到相对距离；基于所述相对距离判断是否在预设追及距离内，所述预设追及距离是相邻车辆与障碍物之间的预设最大安全距离；若所述相对距离在所述预设追及距离内则基于所述行进数据分别计算，得到所述当前车辆和所述障碍物的相对速度和相对加速度；基于所述相对速度、所述相对加速度和所述间距计算，得到碰撞时间和碰撞时间阈值；判断所述碰撞时间是否小于所述碰撞时间阈值，若所述碰撞时间小于所述碰撞时间阈值则发出预警信号。6.根据权利要求5所述的汽车防碰撞控制方法，其特征在于，所述相对距离的计算公式为：其中：d为当前车辆和障碍物的相对距离；v
h
和v
q
分别为当前车辆和障碍物的行驶速度；a
h
和a
q
分别为当前车辆和障碍物的减速度；t
a
和t
b
分别为制动反应时间、制动协调时间。7.根据权利要求5所述的汽车防碰撞控制方法，其特征在于，所述碰撞时间和碰撞时间阈值计算公式为：其中：t
r
和t
m
分别为碰撞时间和碰撞时间阈值；v为相对速度；t
a
为制动反应时间；a为相对加速度；h为当前车辆与障碍物的间距。8.一种汽车防碰撞控制系统，其特征在于，包括用于执行权利要求1至7任一项所述的
汽车防碰撞控制方法的各个模块，所述模块包括：第一获取模块：用于获取当前车辆行驶图像序列利用surf算法进行特征点检测，确定候选特征点；跟踪模块：用于基于特征匹配的光流法跟踪所述候选特征点位置，计算每个所述候选特征点的运动矢量，估计相机运动路径；输出模块：用于基于卡尔曼滤波算法对所述相机运动路径进行平滑操作，输出基于时间序列排列的行车图像；判断模块：用于基于每个所述行车图像中的每个可移动对象分别判断是否满足启动预警条件；若满足所述启动预警条件则确定为障碍物，并自所述当前车辆由近及远的对所述障碍物进行升序编号；所述启动预警条件是描述车辆前方障碍物可能会造成行进阻碍的预警距离；第二获取模块：用于基于最小所述编号对应的所述障碍物获取行进数据和制动数据，所述行进数据为所述当前车辆和所述障碍物对应的行驶速度和加速度；所述制动数据包括所述当前车辆与所述障碍物的间距、制动反应时间、制动协调时间；预警模块：用于基于所述行进数据和所述制动数据确定碰撞预警等级，根据所述碰撞预警等级进行汽车防碰撞控制。9.一种汽车防碰撞控制设备，其特征在于，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的汽车防碰撞控制的方法的步骤。10.一种存储介质，其特征在于：所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的汽车防碰撞控制的方法的步骤。

技术总结
本发明涉及汽车技术领域，公开了一种汽车防碰撞控制方法、系统、设备及存储介质。本发明中，首先针对自车与障碍物之间的行驶状态判断该障碍物是否有启动预警的必要，若达到启动预警条件则基于相对自车远近程度进行粗筛选得到待监测对象并编号，然后再考虑加速度等因素的影响下针对待监测对象进行二次细化，以判断是否发出预警信号。不仅能基于编号对最靠近自车的障碍物进行优先级的防碰撞分析，还能减少目标障碍物的检测总数量以达到数据轻量化，提高识别速率，减少预警误报率。减少预警误报率。减少预警误报率。


技术研发人员：田维青 张成松 刘义
受保护的技术使用者：重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司
技术研发日：2023.03.15
技术公布日：2023/6/26