1.本技术涉及汽车技术领域，特别是涉及一种碰撞预警方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
背景技术：
2.随着无人驾驶技术的发展，出现了主动防碰撞追尾技术，该技术主要应用于汽车安全驾驶系统，可在车辆发生追尾或碰撞危险时，采取有效的预防措施减缓碰撞，提高行车安全性，减少交通事故的发生。
3.传统技术采用单目视觉进行环境感知，利用雷达进行目标追踪。
4.然而，传统方法的视觉方案易受环境因素影响，基于雷达的目标追踪对横向目标和静态目标的感知精确度不足，不利于提高碰撞预警结果的准确度。
技术实现要素：
5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高碰撞预警结果准确度的碰撞预警方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
6.第一方面，本技术提供了一种碰撞预警方法，所述方法包括：
7.根据目标车辆所处的环境对应的环境信息，确定所述目标车辆对应的障碍物信息；
8.根据所述目标车辆对应的状态信息和所述障碍物信息，确定所述目标车辆与所述障碍物信息对应的障碍物之间的碰撞预测结果；
9.在所述碰撞预测结果表征所述目标车辆和所述障碍物发生碰撞的情况下，确定所述目标车辆与所述障碍物之间的预测碰撞时间；
10.在所述预测碰撞时间小于或等于安全碰撞时间的情况下，执行碰撞预警操作；所述安全碰撞时间表征所述目标车辆和所述障碍物之间不发生碰撞的时间。
11.在其中一个实施例中，所述根据目标车辆所处的环境对应的环境信息，确定所述目标车辆对应的障碍物信息，包括：
12.获取图像采集设备采集到的所述目标车辆对应的环境图像，根据所述环境图像，确定所述环境图像中的障碍物；
13.获取无线电探测设备采集到的针对所述障碍物的雷达信号，根据所述雷达信号，确定所述障碍物对应的车速信息、车距信息和方位信息；所述障碍物对应的车距信息表征所述障碍物与所述目标车辆之间的距离；所述障碍物对应的方位信息表征所述障碍物相对于所述目标车辆的位置信息；
14.根据所述障碍物对应的车速信息、所述障碍物对应的车距信息和所述障碍物对应的方位信息，确定所述障碍物信息。
15.在其中一个实施例中，所述根据所述目标车辆对应的状态信息和所述障碍物信息，确定所述目标车辆与所述障碍物信息对应的障碍物之间的碰撞预测结果，包括：
16.获取所述目标车辆对应的状态信息；所述状态信息包括所述目标车辆对应的定位信息、车速信息和制动信息；
17.根据所述状态信息，确定所述目标车辆对应的初始运动轨迹，以及，根据所述障碍物信息，确定所述障碍物对应的实时相对位置；
18.根据所述目标车辆对应的初始运动轨迹和所述障碍物对应的实时相对位置，确定所述碰撞预测结果。
19.在其中一个实施例中，所述方法还包括：
20.在所述碰撞预测结果表征所述目标车辆和所述障碍物发生碰撞的情况下，根据所述目标车辆对应的初始运动轨迹和所述障碍物对应的实时相对位置，确定所述目标车辆与所述障碍物之间的预测碰撞时间；
21.获取所述预测碰撞时间对应的安全碰撞时间；
22.在所述预测碰撞时间小于或等于所述安全碰撞时间的情况下，执行碰撞预警操作。
23.在其中一个实施例中，所述获取所述预测碰撞时间对应的安全碰撞时间，包括：
24.根据所述状态信息中的所述目标车辆对应的车速信息和所述障碍物信息中的所述障碍物对应的车速信息，确定所述目标车辆与所述障碍物之间的相对车速信息；
25.根据所述障碍物信息中的所述障碍物对应的车距信息和所述相对车速信息，确定第一比值；所述第一比值表征所述障碍物对应的车距信息的值与所述相对车速信息的值之间的比值；
26.将所述第一比值确定为所述安全碰撞时间。
27.在其中一个实施例中，所述方法还包括：
28.在检测到针对所述目标车辆的人为制动操作的情况下，获取所述目标车辆的当前制动力；
29.在所述当前制动力小于预设的制动力阈值的情况下，将所述当前制动力设置为预设的制动力阈值，直至所述目标车辆的当前车速小于或等于预设的安全车速。
30.第二方面，本技术还提供了一种碰撞预警装置，所述装置包括：
31.障碍物确定模块，用于根据目标车辆对应的环境信息，确定所述目标车辆对应的障碍物信息；
32.碰撞预测模块，用于根据所述目标车辆对应的状态信息和所述障碍物信息，确定所述目标车辆与所述障碍物信息对应的障碍物之间的碰撞预测结果；
33.时间预测模块，用于在所述碰撞预测结果表征所述目标车辆和所述障碍物发生碰撞的情况下，确定所述目标车辆与所述障碍物之间的碰撞时间预测结果；
34.预警模块，用于在所述碰撞时间预测结果小于或等于安全碰撞时间的情况下，执行碰撞预警操作；所述安全碰撞时间表征所述目标车辆和所述障碍物之间不发生碰撞的时间。
35.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
36.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，
其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的方法的步骤。
37.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
38.上述碰撞预警方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过根据目标车辆所处的环境对应的环境信息，确定目标车辆对应的障碍物信息，从而获取目标车辆所处的环境中有可能与目标车辆发生碰撞的障碍物对应的障碍物信息，根据目标车辆对应的状态信息和障碍物信息，确定目标车辆与障碍物信息对应的障碍物之间的碰撞预测结果，从而根据目标车辆的状态信息和障碍物信息，预测各障碍物是否会与目标车辆发生碰撞，在碰撞预测结果表征目标车辆和障碍物发生碰撞的情况下，确定目标车辆与障碍物之间的预测碰撞时间，进而在预测碰撞时间小于或等于安全碰撞时间的情况下，执行碰撞预警操作，实现基于目标车辆所处环境的环境信息和环境信息对应的障碍物信息，确定目标车辆与各障碍物之间的碰撞预测结果，当碰撞预测结果表征目标车辆与障碍物发生碰撞时，确定目标车辆与障碍物之间的预测碰撞时间，并在预测碰撞时间小于或等于安全碰撞时间时，执行碰撞预警操作，从而及时感知目标车辆的状态信息和障碍物信息，准确确定目标车辆与障碍物之间的预测碰撞时间，并基于预测碰撞时间和安全碰撞时间，发出碰撞预警，进而提高碰撞预警结果的准确度。
附图说明
39.图1为一个实施例中一种碰撞预警方法的应用环境图；
40.图2为一个实施例中一种碰撞预警方法的流程示意图；
41.图3为一个实施例中一种碰撞预警方法的执行架构示意图；
42.图4为另一个实施例中一种碰撞预警方法的流程示意图；
43.图5为一个实施例中一种碰撞预警装置的结构框图；
44.图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
45.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
46.本技术实施例提供的碰撞预警方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，行车电脑102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。行车电脑102根据目标车辆所处的环境对应的环境信息，确定目标车辆对应的障碍物信息；行车电脑102根据目标车辆对应的状态信息和障碍物信息，确定目标车辆与障碍物信息对应的障碍物之间的碰撞预测结果；在碰撞预测结果表征目标车辆和障碍物发生碰撞的情况下，行车电脑102确定目标车辆与障碍物之间的预测碰撞时间；在预测碰撞时间小于或等于安全碰撞时间的情况下，行车电脑102执行碰撞预警操作。其中，行车电脑可以但不限于是汽车电脑、电脑控制模组等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
47.在一些实施例中，如图2所示，提供了一种碰撞预警方法，本实施例以该方法应用于行车电脑进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于服务器，还可以应用于包括行车电脑和服务器的系统，并通过行车电脑和服务器的交互实现。本实施例中，该方法包括以下步骤：
48.步骤s202，根据目标车辆所处的环境对应的环境信息，确定目标车辆对应的障碍物信息。
49.其中，目标车辆可以是指需要进行碰撞预警操作或接收碰撞预警信号的车辆，实际应用中，目标车辆可以包括车辆。
50.其中，目标车辆所处的环境可以是指目标车辆周围的环境，实际应用中，目标车辆所处的环境可以包括道路。
51.其中，环境信息可以是指目标车辆所处的环境中各个物体的位置信息、速度信息、各个物体与目标车辆之间的距离信息和方位信息。
52.其中，障碍物信息可以是指有可能影响目标车辆运动，导致目标车辆运动轨迹或运动速度等发生改变的障碍物的信息。
53.作为一种示例，行车电脑获取架设于目标车辆上的摄像头采集到的环境图像信息，行车电脑获取架设于目标车辆上的雷达采集到的雷达信号，行车电脑对架设于目标车辆上的摄像头采集到的环境图像信息进行特征提取和视觉感知，得到目标车辆所处的环境中各个物体的位置信息，行车电脑根据架设于目标车辆上的雷达采集到的雷达信号，确定目标车辆所处的环境中各个物体的速度信息以及各个物体与目标车辆之间的距离信息和方位信息，行车电脑根据环境图像信息对应的各个物体的位置信息和速度信息，以及雷达信号对应的各个物体与目标车辆之间的距离信息和方位信息，确定目标车辆所在的环境中各个物体的位置信息、速度信息、各个物体与目标车辆之间的距离信息和方位信息，行车电脑将位置信息、速度信息、各个物体与目标车辆之间的距离信息和方位信息作为障碍物信息，实际应用中，目标车辆所在的环境中各个物体可作为障碍物，行车电脑根据摄像头采集的图像和雷达采集的雷达信号，可将图像和雷达信号对应的特征关联起来，从而确定各个障碍物对应的障碍物信息。
54.步骤s204，根据目标车辆对应的状态信息和障碍物信息，确定目标车辆与障碍物信息对应的障碍物之间的碰撞预测结果。
55.其中，目标车辆对应的状态信息可以是指表征目标车辆当前运行或行驶状态的信息，实际应用中，目标车辆对应的状态信息可以包括目标车辆的定位信息、速度信息和制动信息。
56.其中，碰撞预测结果可以是指表征目标车辆和障碍物是否会发生碰撞的信息，实际应用中，碰撞预测结果可以包括正向碰撞预测结果和侧面碰撞预测结果。
57.作为一种示例，行车电脑通过设置于目标车辆上的导航系统，确定目标车辆的定位信息，行车电脑通过设置于目标车辆上的传感器，确定目标车辆的速度信息和制动信息(如世界坐标系下的绝对坐标位置、速度、时间信息、制动加速度信息)，行车电脑根据目标车辆的定位信息、速度信息和制动信息，确定目标车辆的状态信息，行车电脑根据目标车辆的状态信息确定目标车辆基于目标车辆的速度信息行驶时的运动轨迹，行车电脑根据各障碍物对应的障碍物信息，确定各障碍物基于各障碍物对应的速度信息行驶时的运动轨迹，
行车电脑根据目标车辆基于目标车辆的速度信息行驶时的运动轨迹和各障碍物基于各障碍物对应的速度信息行驶时的运动轨迹，确定目标车辆与各障碍物之间的碰撞预测结果。
58.步骤s206，在碰撞预测结果表征目标车辆和障碍物发生碰撞的情况下，确定目标车辆与障碍物之间的预测碰撞时间。
59.其中，预测碰撞时间可以是指根据目标车辆实时的状态信息和各障碍物实时的障碍物信息确定出的时间，实际应用中，预测碰撞时间可以包括预训练的相对碰撞时间预测模型的输出结果，将目标车辆实时的状态信息和各障碍物对应的实时的障碍物信息输入至预训练的相对碰撞时间预测模型，得到目标车辆与障碍物之间的预测碰撞时间。
60.作为一种示例，在碰撞预测结果表征目标车辆和障碍物发生碰撞的情况下，行车电脑实时获取目标车辆的状态信息和各障碍物的障碍物信息，行车电脑将目标车辆的状态信息和各障碍物的障碍物信息输入至预训练的相对碰撞时间预测模型，得到目标车辆与障碍物之间的预测碰撞时间。
61.步骤s208，在预测碰撞时间小于或等于安全碰撞时间的情况下，执行碰撞预警操作。
62.其中，安全碰撞时间可以表征目标车辆和障碍物之间不发生碰撞的时间，实际应用中，各障碍物与目标车辆之间具有对应的安全碰撞时间，目标车辆和障碍物在对应的安全碰撞时间外不会发生碰撞。
63.其中，碰撞预警操作可以是指针对目标车辆有可能发生的碰撞事故的告警操作，实际应用中，碰撞预警操作可以包括发出提示音、引发振动和自主制动。
64.作为一种示例，行车电脑将目标车辆与障碍物之间的预测碰撞时间与目标车辆与障碍物之间的安全碰撞时间进行对比，在预测碰撞时间小于或等于安全碰撞时间的情况下，行车电脑执行碰撞预警操作，例如：行车电脑控制目标车辆发出碰撞预警提示音以提醒目标车辆的驾驶员进行车辆制动，或行车电脑控制目标车辆的方向盘震动以提醒目标车辆的驾驶员进行车辆制动。
65.上述碰撞预警方法中，通过根据目标车辆所处的环境对应的环境信息，确定目标车辆对应的障碍物信息，从而获取目标车辆所处的环境中有可能与目标车辆发生碰撞的障碍物对应的障碍物信息，根据目标车辆对应的状态信息和障碍物信息，确定目标车辆与障碍物信息对应的障碍物之间的碰撞预测结果，从而根据目标车辆的状态信息和障碍物信息，预测各障碍物是否会与目标车辆发生碰撞，在碰撞预测结果表征目标车辆和障碍物发生碰撞的情况下，确定目标车辆与障碍物之间的预测碰撞时间，进而在预测碰撞时间小于或等于安全碰撞时间的情况下，执行碰撞预警操作，实现基于目标车辆所处环境的环境信息和环境信息对应的障碍物信息，确定目标车辆与各障碍物之间的碰撞预测结果，当碰撞预测结果表征目标车辆与障碍物发生碰撞时，确定目标车辆与障碍物之间的预测碰撞时间，并在预测碰撞时间小于或等于安全碰撞时间时，执行碰撞预警操作，从而及时感知目标车辆的状态信息和障碍物信息，准确确定目标车辆与障碍物之间的预测碰撞时间，并基于预测碰撞时间和安全碰撞时间，发出碰撞预警，进而提高碰撞预警结果的准确度。
66.在一些实施例中，根据目标车辆所处的环境对应的环境信息，确定目标车辆对应的障碍物信息，包括：获取图像采集设备采集到的目标车辆对应的环境图像，根据环境图像，确定环境图像中的障碍物；获取无线电探测设备采集到的针对障碍物的雷达信号，根据
雷达信号，确定障碍物对应的车速信息、车距信息和方位信息；根据障碍物对应的车速信息、障碍物对应的车距信息和障碍物对应的方位信息，确定障碍物信息。
67.其中，图像采集设备可以是指设置于目标车辆上的具备图像采集功能的设备，实际应用中，图像采集设备可以包括双目8mp一体摄像头。
68.其中，环境图像可以是指图像采集设备采集到的目标车辆所在环境的图像，实际应用中，环境图像中包含若干障碍物。
69.其中，无线电探测设备可以是指探测无线电信号的设备，实际应用中，无线电探测设备可以包括毫米波雷达。
70.其中，雷达信号可以是指无线电探测设备采集到的无线电信号。
71.其中，障碍物对应的车速信息可以是指根据雷达信号确定的障碍物对应的行驶速度信息。
72.其中，障碍物对应的车距信息可以表征障碍物与目标车辆之间的距离。
73.其中，障碍物对应的方位信息可以表征障碍物相对于目标车辆的位置信息，实际应用中，障碍物对应的方位信息可以包括但不限于在导航定位系统获取到的目标车辆的位置信息的基础上，利用摄像头和雷达等传感器采集到的信息进行相对定位，进而得到的目标车辆与障碍物之间的绝对方位信息。
74.作为一种示例，行车电脑通过设置于目标车辆上的图像采集设备获取目标车辆对应的环境图像，行车电脑根据环境图像，确定环境图像中的障碍物，行车电脑通过设置于目标车辆上的无线电探测设备获取针对障碍物的雷达信号，行车电脑根据雷达信号，确定障碍物对应的车速信息、车距信息和方位信息，实际应用中，行车电脑基于雷达测距和雷达测速方法，利用雷达信号确定障碍物对应的车速信息、车距信息和方位信息，行车电脑根据障碍物对应的车速信息、障碍物对应的车距信息和障碍物对应的方位信息，确定障碍物信息，实际应用中，毫米波雷达可弥补摄像头2d图像识别提取过程中图像测距精度不足的缺陷，进一步地，摄像头的图像信息(视频信号)通过特征提取，也可以对应地弥补毫米波雷达传感器高度信息感知能力的不足，能够通过摄像头图像信息有效区分各个探测到目标的高度信息，进一步提高障碍物感知探测精度结果。
75.本实施例中，通过获取图像采集设备采集到的目标车辆对应的环境图像，根据环境图像，确定环境图像中的障碍物；获取无线电探测设备采集到的针对障碍物的雷达信号，根据雷达信号，确定障碍物对应的车速信息、车距信息和方位信息；根据障碍物对应的车速信息、障碍物对应的车距信息和障碍物对应的方位信息，确定障碍物信息，能够基于图像采集设备和无线电探测设备采集的数据，分析得到目标车辆所处的环境中的障碍物信息，从而提高障碍物信息的准确性，为碰撞预测分析提供基础数据，进而保证碰撞预警的准确性。
76.在一些实施例中，根据目标车辆对应的状态信息和障碍物信息，确定目标车辆与障碍物信息对应的障碍物之间的碰撞预测结果，包括：获取目标车辆对应的状态信息；根据状态信息，确定目标车辆对应的初始运动轨迹，以及，根据障碍物信息，确定障碍物对应的实时相对位置；根据目标车辆对应的初始运动轨迹和障碍物对应的实时相对位置，确定碰撞预测结果。
77.其中，目标车辆对应的状态信息可以包括目标车辆对应的定位信息、车速信息和制动信息。
78.其中，目标车辆对应的初始运动轨迹可以是指目标车辆按照目标车辆的状态信息中的车速信息行驶时形成的运动轨迹，实际应用中，目标车辆对应的初始运动轨迹包括目标车辆不进行碰撞规避时的运动轨迹，目标车辆不进行碰撞规避时，目标车辆不会为避让障碍物而改变车速等运动状态。
79.其中，障碍物对应的实时相对位置可以是指障碍物相对于目标车辆的当前相对位置信息，实际应用中，当障碍物为车辆时，障碍物对应的实时相对位置可包括该车辆按照障碍物的状态信息中的车速信息行驶时形成的运动轨迹。
80.作为一种示例，行车电脑利用目标状态对应的状态信息中的车速信息、定位信息和制动信息等信息，生成目标车辆对应的初始运动轨迹，行车电脑根据障碍物信息中的车速信息、方位信息等信息，生成障碍物对应的实时相对位置，行车电脑通过分析目标车辆对应的初始运动轨迹和障碍物对应的实时相对位置，确定目标车辆与障碍物之间的碰撞预测结果，实际应用中，行车电脑将目标车辆对应的初始运动轨迹和障碍物对应的实时相对位置放置于同一坐标系中，通过分析目标车辆对应的初始运动轨迹和障碍物对应的实时相对位置，确定目标车辆与障碍物之间是否会发生碰撞。
81.本实施例中，通过获取目标车辆对应的状态信息；根据状态信息，确定目标车辆对应的初始运动轨迹，以及，根据障碍物信息，确定障碍物对应的实时相对位置；根据目标车辆对应的初始运动轨迹和障碍物对应的实时相对位置，确定碰撞预测结果，能够基于目标车辆的状态信息和障碍物信息，确定目标车辆的运动轨迹和障碍物的运动轨迹，基于运动轨迹分析，确定碰撞预测结果，从而提高碰撞预测结果的准确性。
82.在一些实施例中，上述方法还包括：在碰撞预测结果表征目标车辆和所述障碍物发生碰撞的情况下，根据目标车辆对应的初始运动轨迹和障碍物对应的实时相对位置，确定目标车辆与障碍物之间的预测碰撞时间；获取预测碰撞时间对应的安全碰撞时间；在预测碰撞时间小于或等于安全碰撞时间的情况下，执行碰撞预警操作。
83.作为一种示例，在碰撞预测结果表征目标车辆和所述障碍物发生碰撞的情况下，行车电脑根据目标车辆对应的初始运动轨迹和障碍物对应的实时相对位置，确定目标车辆与障碍物之间的预测碰撞时间，实际应用中，行车电脑还可以将目标车辆对应的状态信息和障碍物信息输入至预训练的相对碰撞时间预测模型，得到目标车辆与障碍物之间的预测碰撞时间；行车电脑根据目标车辆对应的状态信息中的车速信息、障碍物信息中的车速信息以及障碍物信息中的车距信息，确定预测碰撞时间对应的安全碰撞时间，行车电脑根据预测碰撞时间与安全碰撞时间之间的大小关系，判断是否执行碰撞预测操作：当预测碰撞时间小于或等于安全碰撞时间，行车电脑执行碰撞预警操作；当预测碰撞时间大于安全碰撞时间，行车电脑不执行碰撞预测操作，行车电脑重新获取目标车辆的状态信息和障碍物信息，并再次进行碰撞预测。
84.本实施例中，通过在碰撞预测结果表征目标车辆和所述障碍物发生碰撞的情况下，根据目标车辆对应的初始运动轨迹和障碍物对应的实时相对位置，确定目标车辆与障碍物之间的预测碰撞时间；获取预测碰撞时间对应的安全碰撞时间；在预测碰撞时间小于或等于安全碰撞时间的情况下，执行碰撞预警操作，能够利用运动轨迹，确定预测碰撞时间和安全碰撞时间，并基于预测碰撞时间和安全碰撞时间的大小关系，判断是否执行碰撞预警操作，从而提高碰撞预警的准确度。
85.在一些实施例中，获取预测碰撞时间对应的安全碰撞时间，包括：根据状态信息中的目标车辆对应的车速信息和障碍物信息中的障碍物对应的车速信息，确定目标车辆与障碍物之间的相对车速信息；根据障碍物信息中的障碍物对应的车距信息和相对车速信息，确定第一比值；将第一比值确定为安全碰撞时间。
86.其中，相对车速信息可以是指目标车辆与障碍物之间的相对运动速度。
87.其中，第一比值可以是指表征障碍物对应的车距信息的值与相对车速信息的值之间的比值。
88.作为一种示例，行车电脑根据状态信息中的目标车辆对应的车速信息和障碍物信息中的障碍物对应的车速信息，确定目标车辆与障碍物之间的相对车速信息，根据障碍物信息中的障碍物对应的车距信息和相对车速信息，确定第一比值；将第一比值确定为安全碰撞时间ttc，实际应用中，安全碰撞时间ttc可表示为ttc＝车距/相对车速，其中，车距可为目标车辆与障碍物之间的距离，即障碍物信息中的车距信息，相对车速可为相对车速信息的值。
89.本实施例中，通过根据状态信息中的目标车辆对应的车速信息和障碍物信息中的障碍物对应的车速信息，确定目标车辆与障碍物之间的相对车速信息；根据障碍物信息中的障碍物对应的车距信息和相对车速信息，确定第一比值；将第一比值确定为安全碰撞时间，能够基于目标车辆和障碍物的车速以及目标车辆与障碍物之间的距离，确定安全碰撞时间，从而提高安全碰撞时间的准确性。
90.在一些实施例中，上述方法还包括：在检测到针对目标车辆的人为制动操作的情况下，获取目标车辆的当前制动力；在当前制动力小于预设的制动力阈值的情况下，将当前制动力设置为预设的制动力阈值，直至目标车辆的当前车速小于或等于预设的安全车速。
91.其中，人为制动操作可以是指目标车辆的驾驶员做出的针对目标车辆的制动操作。
92.其中，当前制动力可以是指目标车辆对应的实时的制动力，实际应用中，当前制动力可以通过设置于目标车辆上的传感器得到。
93.其中，制动力阈值可以是指预设的用于判断当前制动力是否符合要求的阈值。
94.其中，当前车速可以是指目标车辆对应的实时的车速。
95.其中，安全车速可以是指保证目标车辆与障碍物不发生碰撞的车速，实际应用中，目标车辆按照安全车速行驶时，目标车辆不与障碍物发生碰撞。
96.作为一种示例，当目标车辆与障碍物之间的预测碰撞时间小于或等于安全碰撞时间时，行车电脑控制目标车辆发出一级防碰撞预警信号(如声音、方向盘制动、仪表图标、自主点刹制动等)向驾驶员警示接管，同时将制动器调整至制动预充压状态，行车电脑检测针对目标车辆的人为制动操作(驾驶员做出的车辆制动操作或车辆转向操作)，当行车电脑检测到针对目标车辆的人为制动操作时，行车电脑获取目标车辆的当前制动力，行车电脑将当前制动力与预设的制动力阈值进行比对，在当前制动力小于预设的制动力阈值的情况下，行车电脑将当前制动力设置为预设的制动力阈值，以使目标车辆减速，直至目标车辆的当前车速小于或等于预设的安全车速，即，在驾驶员未做出针对目标车辆的制动操作或转向操作(或驾驶员做出的针对目标车辆的制动操作或转向操作不足以避免目标车辆与障碍物碰撞)的情况下，行车电脑可通过车辆碰撞预警系统，依据目标车辆的当前车速对目标车
辆施加有限的自主制动(如紧急制动)操作，并向周围车辆输出危险报警信号，以避免进一步碰撞的发生，实际应用中，安全车速可为0，当安全车速为0时，目标车辆相对于目标车辆所处的环境(如目标车辆所在的道路)静止。
97.本实施例中，通过在检测到针对目标车辆的人为制动操作的情况下，获取目标车辆的当前制动力；在当前制动力小于预设的制动力阈值的情况下，将当前制动力设置为预设的制动力阈值，直至目标车辆的当前车速小于或等于预设的安全车速，能够基于目标车辆当前的制动力，对目标车辆的制动力进行调整，从而使目标车辆减速，从而避免目标车辆与障碍物发生碰撞，保证目标车辆的安全性。
98.作为一种示例，如图3所示，提出了一种碰撞预警方法的执行架构示意图，行车电脑通过摄像头的图像数据采集，从而获取目标车辆所处的环境对应的环境信息，行车电脑通过图像数据采集、特征提取和视觉感知进行自车数据感知，行车电脑通过毫米波雷达获取障碍物的车速、车距、方位信息，从而实现障碍物探测，行车电脑通过全球导航卫星系统(gnss)和车机地图(sdmap)完成车辆定位、导航定位数据与地图数据匹配、导航信息数据交互，行车电脑通过车辆通信交互技术(v2x)完成道路数据与红绿灯信号获取，车身各执行电子控制单元(ecu)获取自车车速、挡位、动力、制动状态等信息；在数据融合感知与决策部分，行车电脑主要是将各个传感器单元采集的数据(如摄像头采集的图像数据、雷达采集的雷达信号、导航定位数据、道路数据、交通信号灯、车速、挡位、动力、制动状态)进行感知数据融合处理，分别进行行为预测、任务决策、场景决策、行为决策以及边界限定等操作，在规划控制部分，行车电脑主要将数据融合感知与决策部分输出的数据进行综合判断，完成轨迹规划、执行控制与驾驶动作等操作。
99.作为一种示例，如图4所示，提出了一种碰撞预警方法的流程示意图，行车电脑通过前向毫米波雷达、侧向毫米波雷达、前视双目摄像头、环视摄像头、后视摄像头持续获取正前(后)方目标信息，行车电脑通过车载gnss和sdmap地图提供定位导航服务数据，行车电脑通过v2x车路协同提前感知路网信息，给车辆提前预告周边车辆、人、环境、障碍物等状态，行车电脑结合车辆自身的动力系统、制动系统、稳定系统等多个传感器数据，实现获取道路环境与自车数据感知，进而对自车与前(后)方车辆/障碍物目标进行识别、特征提取与目标跟踪，并完成对车辆/障碍物目标的相对距离、方位、速度测量；行车电脑根据毫米波雷达和摄像头识别到的目标障碍物距离、车速、方位信息、灯光信号，计算出目标车辆与障碍物之间的相对车速，实际应用中，由于车辆碰撞主要发生在目标车辆所处的当前车道线上的前后方向上，行车电脑需要计算的相对车速包括但不限于目标车辆与(正前方或正后方)各个障碍物之间的相对车速；行车电脑通过预训练的相对碰撞时间预测模型，从而确定目标车辆与目标障碍物之间的安全碰撞时间ttc(确定安全碰撞时间时不考虑目标车辆运动轨迹内除目标障碍物以外的离目标车辆更近的其他障碍物等的影响)，其中，ttc＝两车车距/两车相对速度，从而实现多个传感器数据融合与转化；行车电脑依据车辆gnss导航坐标、航向角判断目标车辆与目标障碍物是否存在正向碰撞可能，如不存在正向碰撞，行车电脑判断目标车辆可能存在车辆航向偏转造成与目标障碍物的侧面碰撞，行车电脑判断对有可能的侧面碰撞进行轨迹规划运算处理，行车电脑根据目标车辆与目标障碍物之间的相对行驶车速确定车辆安全碰撞时间ttc；如存在正向碰撞，行车电脑对有可能的追尾或正面碰撞进行运动轨迹运算处理，行车电脑根据目标车辆与目标障碍物之间的相对行驶车速确定
车辆安全碰撞时间ttc；行车电脑利用相对碰撞时间预测模型实时计算当前条件下的预测碰撞时间t与安全碰撞时间ttc，判断目标车辆与目标障碍物之间的预测碰撞时间t是否小于等于安全碰撞时间ttc；当有危险情况发生(如前车紧急刹车、有障碍物等)，此时目标车辆与目标障碍物之间的预测碰撞时间t小于安全碰撞时间ttc，行车电脑判断目标车辆可能与前方车辆/障碍物发生追尾时，行车电脑对驾驶员发出一级防碰撞预警信号以及时提醒驾驶员，即可利用车辆系统通过声音、方向盘振动、图标和自主点刹制动等向驾驶员进行警示接管，同时调整制动器至制动预冲压状态，推动制动片接近制动盘，以便为驾驶员制动提供最快的反应速度；如果当前的预测碰撞时间t大于安全碰撞时间ttc，行车电脑再次采集目标车辆的状态信息和障碍物信息，再次进行碰撞预测以及碰撞预警。进一步地，如果行车电脑检测到驾驶员已经在接管控制车辆，行车电脑根据传感器反馈的行驶状态数据，判断驾驶员制动力不足，行车电脑自动施加制动力，以帮助驾驶员制动(刹车)降低车速，避免碰撞事故的发生或减轻碰撞后果，以达到自适应制动辅助；若驾驶员还未进入接管制动，行车电脑执行二级防碰撞预警操作，行车电脑控制车目标车辆通过短时间的一次制动来提醒驾驶员存在碰撞风险；再进一步地，行车电脑判断驾驶员没有采取任何制动或转向措施规避碰撞情况时，行车电脑控制制动进入准备自动紧急制动状态，在确保不出现轮胎打滑现象的前提下，并在可能发生碰撞危险时，行车电脑主动向车身电子稳定系统(esp)发送油压指令，通过车身各系统间协调工作，使目标车辆切断或降低电压控制单元(vcu)动力并同时自动启动车辆制动系统，根据情况做出有限的刹车或者减速的动作使车辆减速，以达到减缓碰撞等级，并输出危险报警信号给后方车辆；更进一步地，行车电脑判断上述制动效果未能避免碰撞的发生，行车电脑施加制动力使车辆速度降低达到标准安全车速范围，以降低碰撞严重程度，或有效减轻事故造成的伤害；如判断能够避免碰撞的发生条件下，行车电脑施加制动力使目标车辆的车速降低至0或者将车速与目标障碍物(如前车)保持一致，以保持相对安全车距行驶。
100.应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
101.基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的碰撞预警方法的碰撞预警装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个碰撞预警装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于碰撞预警方法的限定，在此不再赘述。
102.在一个实施例中，如图5所示，提供了一种碰撞预警装置，包括：障碍物确定模块502、碰撞预测模块504、时间预测模块506和预警模块508，其中：
103.障碍物确定模块502，用于根据目标车辆对应的环境信息，确定所述目标车辆对应的障碍物信息；
104.碰撞预测模块504，用于根据所述目标车辆对应的状态信息和所述障碍物信息，确
定所述目标车辆与所述障碍物信息对应的障碍物之间的碰撞预测结果；
105.时间预测模块506，用于在所述碰撞预测结果表征所述目标车辆和所述障碍物发生碰撞的情况下，确定所述目标车辆与所述障碍物之间的碰撞时间预测结果；
106.预警模块508，用于在所述碰撞时间预测结果小于或等于安全碰撞时间的情况下，执行碰撞预警操作；所述安全碰撞时间表征所述目标车辆和所述障碍物之间不发生碰撞的时间。
107.在一个示例性实施例中，上述障碍物确定模块502具体还用于获取图像采集设备采集到的所述目标车辆对应的环境图像，根据所述环境图像，确定所述环境图像中的障碍物；获取无线电探测设备采集到的针对所述障碍物的雷达信号，根据所述雷达信号，确定所述障碍物对应的车速信息、车距信息和方位信息；所述障碍物对应的车距信息表征所述障碍物与所述目标车辆之间的距离；所述障碍物对应的方位信息表征所述障碍物相对于所述目标车辆的位置信息；根据所述障碍物对应的车速信息、所述障碍物对应的车距信息和所述障碍物对应的方位信息，确定所述障碍物信息。
108.在一个示例性实施例中，上述碰撞预测模块504具体还用于获取所述目标车辆对应的状态信息；所述状态信息包括所述目标车辆对应的定位信息、车速信息和制动信息；根据所述状态信息，确定所述目标车辆对应的初始运动轨迹，以及，根据所述障碍物信息，确定所述障碍物对应的实时相对位置；根据所述目标车辆对应的初始运动轨迹和所述障碍物对应的实时相对位置，确定所述碰撞预测结果。
109.在一个示例性实施例中，上述碰撞预测模块504具体还用于在所述碰撞预测结果表征所述目标车辆和所述障碍物发生碰撞的情况下，根据所述目标车辆对应的初始运动轨迹和所述障碍物对应的实时相对位置，确定所述目标车辆与所述障碍物之间的预测碰撞时间；获取所述预测碰撞时间对应的安全碰撞时间；在所述预测碰撞时间小于或等于所述安全碰撞时间的情况下，执行碰撞预警操作。
110.在一个示例性实施例中，上述碰撞预测模块504具体还用于根据所述状态信息中的所述目标车辆对应的车速信息和所述障碍物信息中的所述障碍物对应的车速信息，确定所述目标车辆与所述障碍物之间的相对车速信息；根据所述障碍物信息中的所述障碍物对应的车距信息和所述相对车速信息，确定第一比值；所述第一比值表征所述障碍物对应的车距信息的值与所述相对车速信息的值之间的比值；将所述第一比值确定为所述安全碰撞时间。
111.在一个示例性实施例中，上述装置还包括制动模块，该制动模块具体用于在检测到针对所述目标车辆的人为制动操作的情况下，获取所述目标车辆的当前制动力；在所述当前制动力小于预设的制动力阈值的情况下，将所述当前制动力设置为预设的制动力阈值，直至所述目标车辆的当前车速小于或等于预设的安全车速。
112.上述碰撞预警装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
113.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示单元和输入装置。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口、显示单
元和输入装置通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、移动蜂窝网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种碰撞预警方法。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画面，可以是显示屏、投影装置或虚拟现实成像装置。显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
114.本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
115.在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
116.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
117.在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
118.需要说明的是，本技术所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
119.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
120.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例
中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
121.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。