CN114676900A - 一种道路危险性预测、路径规划方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开的一种道路危险性预测方法，方法包括以下步骤：获取目标道路上的目标物信息，所述目标物信息包括目标物运动信息；根据所述目标物信息生成目标物异常事件；根据所述目标物异常事件预测所述目标道路的危险等级。

Description

一种道路危险性预测、路径规划方法、装置、设备及介质

技术领域

本申请涉及交通技术领域，尤其涉及一种道路危险性预测、路径规划方法、装置、设备及介质。

背景技术

近年来，交通发展迅速，道路交通建设每天都在更新。由于不同的地理环境，导致道路的建设也呈现出多样性，车辆在行驶在这些不同道路或不同的场景下，驾驶员驾驶时做出的动作也会不相同，例如，在道路高速匝道出口或汇入口处或有红灯拍照的路口前，紧急制动的车辆就较多(短距离快速减速)；在有学校或工厂门口，人流量较大区域，行人横穿及低速车辆就较多；在无限速拍照的路段，车辆超速就较多，综上，不同的交通环境会产生不同的交通事件。尤其是在驾驶员对行驶区域不熟悉时，就会因为对一些特殊的驾驶场景不了解而对车辆驾驶做出一些错误的判断，造成安全事故。

发明内容

本说明书实施例提供了一种道路危险性预测、路径规划方法、装置、设备及介质，用于解决现有技术中无法对道路的危险等级做出准确预测的问题。

本说明书实施例采用下述技术方案：

第一方面，本说明书实施例提供一种道路危险性预测方法，方法包括以下步骤：

获取目标道路上的目标物信息，所述目标物信息包括目标物运动信息；

根据所述目标物信息生成目标物异常事件；

根据所述目标物异常事件预测所述目标道路的危险等级

第二方面，本说明书实施例提供一种基于道路危险性的路径规划方法，所述方法包括：

获取车辆发送的全局路径规划请求信息，根据所述全局路径规划请求信息确定候选路径；

针对任一所述候选路径，根据第一方面中所述方法，预测该候选路径的道路危险等级；

向所述车辆发送全局路径规划信息，根据各候选路径的道路危险等级确定和显示推荐路径；或，

获取车辆发送的全局路径规划请求信息，根据所述全局路径规划请求信息确定候选路径；

向所述车辆发送全局路径规划信息，以使所述车辆根据所述全局路径规划信息显示各候选路径；

获取目标路径，根据第一方面提供的所述方法，预测所述目标路径的道路危险等级，所述目标路径是指车辆所选取的候选路径；

向所述车辆发送所述目标路径的道路危险等级信息，以使所述车辆显示所述目标路径的道路危险等级。

第三方面，本说明书实施例提供一种道路危险等级预测装置，包括：

数据获取模块，用于获取目标道路上的目标物信息，所述目标物信息包括目标物速度、目标物类型、目标物经纬度、目标物航向角和目标物加速度中的至少一种；

事件生成模块，用于根据所述目标物信息生成目标物异常事件；

危险等级预测模块，用于根据所述目标物异常事件预测所述目标道路的危险等级。

第四方面，本说明书实施例还提供一种基于道路危险性的路径规划装置，包括：

路径规划模块，用于获取车辆发送的全局路径规划请求信息，根据所述全局路径规划请求信息确定候选路径；

方法处理模块，用于针对任一所述候选路径，根据第一方面提供的所述方法，预测该候选路径的道路危险等级；

推送模块，用于向所述车辆发送全局路径规划信息，根据各候选路径的道路危险等级确定和显示推荐路径；或，

所述路径规划模块，还用于获取车辆发送的全局路径规划请求信息，根据所述全局路径规划请求信息确定候选路径；

所述推送模块，还用于向所述车辆发送全局路径规划信息，以使所述车辆根据所述全局路径规划信息显示各候选路径；

所述方法处理模块，还用于获取目标路径，根据第一方面提供的所述方法，预测所述目标路径的道路危险等级，所述目标路径是指车辆所选取的候选路径；

所述推送模块，还用于向所述车辆发送所述目标路径的道路危险等级信息，以使所述车辆显示所述目标路径的道路危险等级。

第五方面，本说明书实施例还提供了一种电子设备，包括至少一个处理器及存储器，存储器存储有程序，并且被配置成至少一个处理器执行任一项所述的一种道路危险性预测方法或一种基于道路危险性的路径规划方法。

第六方面，本说明书实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使该计算机执行任一项所述的一种道路危险性预测方法或一种基于道路危险性的路径规划方法。

本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：根据目标道路产生的异常事件对目标道路的驾驶安全等级做一个评判，划分不同的道路危险等级，然后将危险等级下发至车辆进行预警，然后通过全局规划避开道路危险等级较高的道路，提高驾驶的安全性能。

附图说明

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

图1为本说明书实施例1提供的一种道路危险性预测方法的流程示意图；

图2为本说明书实施例3提供的一种道路危险等级预测装置的结构示意图。

具体实施方式

现有技术中交通领域发展迅速，道路交通建设每天都在更新。由于现有的技术并没有根据道路交通产生的异常事件对道路驾驶的驾驶安全等级做一个评判，导致驾驶员在驾驶过程中不能够对危险道路做到合理的规避。

因此，本说明书实施例提供了一种道路危险性预测、路径规划方法、装置、设备及介质，根据目标道路产生的异常事件对目标道路的驾驶安全等级做一个评判，划分不同的道路危险等级，然后将危险等级下发至车辆进行预警，然后通过全局规划避开道路危险等级较高的道路，提高驾驶的安全性能。

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。

实施例1

由于现有的交通状况比较复杂，导致道路的建设也呈现出多样性，车辆在行驶在这些不同道路或不同的场景下，驾驶员驾驶时做出的动作也会不相同，例如，在道路高速匝道出口或汇入口处或有红灯拍照的路口前，紧急制动的车辆就较多(短距离快速减速)；在有学校或工厂门口，人流量较大区域，行人横穿及低速车辆就较多；在无限速拍照的路段，车辆超速就较多，综上，不同的交通环境会产生不同的交通事件。尤其是在驾驶员对行驶区域不熟悉时，就会因为对一些特殊的驾驶场景不了解而对车辆驾驶做出一些错误的判断，造成安全事故。因此，实施例1提供一种道路危险性预测方法，用于对道路危险等级的预测，以便驾驶员能够根据道路危险等级做出合理的驾驶策略。请参阅图1所示，图1为本说明书实施例提供的一种道路危险性预测方法的流程示意图。方法包括以下步骤：

S101、获取目标道路上的目标物信息，所述目标物信息包括目标物运动信息。

具体的，所述目标物包括目标车、行人以及障碍物，所述目标道路是指感知设备感知范围内的道路目标物运动信息可以理解为目标车的信息、行人的信息或者道路上其他移动物体的信息。其中信息包括但不限于目标物速度信息、目标物类型信息、目标物经纬度信息、目标物航向角信息及目标物加速度信息。获取信息的方式包括但不限于基于路侧感知系统或智能网联车辆向控制端上传的数据，其中智能网联车辆是指能够向控制端交互数据的车辆。路侧感知系统通过摄像头、毫米波雷达感知道路上行驶的车辆、非机动车、行人等，经过感知融合系统输出目标的基础数据，如目标速度、目标类型、目标经纬度、目标航向角等信息；智能网联车辆向控制端上传自身的行驶数据，包括行驶速度、自车类型、自车经纬度、自车航向角以及其他基础信息，其中自动驾驶车辆也向云端上传自身传感器所感知到的周围环境的目标结构化数据。其中，控制端包括但不限于服务器、终端服务器。本实施例采用服务器，具体应用中可根据需要选择，此处不做限定。

本实施例通过路侧感知系统、智能网联车辆以及自动驾驶车辆向服务器上传目标道路上目标物信息的数据。

应当理解的，上述列举的具体相关内容仅仅用于示例性说明，不应该对本发明造成任何的限定。

S103、根据所述目标物信息生成目标物异常事件。

具体的，服务器通过路侧感知系统、以及智能网联车辆上传的数据，通过融合系统进行一系列的目标融合过程，服务器可以充分获取到目标道路上的目标物的信息，包含目标速度、目标类型、目标经纬度、目标航向角及目标加速度等信息。根据这些目标物信息的数据生成异常事件。

例如：异常停车事件，当所述目标车车速在一段时间内持续低于预设车速时，则生成目标物异常停车事件；

具体的，服务器根据目标车的速度，当车辆速度低于一定值(如0-3km/h)保持一段时间后，服务器生成异常停车事件。

再例如：异常低速事件，当所述目标车车速在一段时间内持续低于所述目标道路的平均速度时，则生成目标物异常低速事件；

再例如：紧急制动事件，当所述目标车加速度在一段时间内持续低于预设加速度时，则生成目标物异常紧急制动事件；

具体的，服务器根据目标车的加速度，当车辆的加速度持续一段时间内低于某个阈值时(如连续5帧加速度都低于-4m/s²)，服务器生成紧急制动事件。

再例如：超速事件，当所述目标车车速在一段事件内持续高于所述目标道路的限速时，则生成目标物异常超速事件；

再例如：行人横穿事件，当行人的经纬度位置处在所述目标道路的机动车道范围内时，则生成目标物横穿道路事件

应当理解的，上述列举的具体相关内容仅仅用于示例性说明，不应该对本发明造成任何的限定。

S105、根据所述目标物异常事件预测所述目标道路的危险等级。

具体的，获取所述目标物异常事件的事件参数，所述事件参数包括但不限于事件位置、事件数量以及生成事件的时间；根据所述事件参数预测所述目标道路的危险等级。

例如，根据所述事件位置以及与所述事件位置对应的事件数量，预测所述目标道路中所述事件位置的危险等级，若所述事件位置所对应的事件数量越大，则所述目标道路中所述事件位置的危险等级越高，若所述事件位置所对应的事件数量越小，则所述目标道路中所述事件位置的危险等级越低。

具体的，可将道路危险等级划分为若干层级，如一级、二级、三级、四级以及五级，每级设定一个范围，如1-5起为一级，6-10起为二级，依次类推。如若在A区域发生了20起异常事件，则A区域的危险等级评价为四级。

本公开实施例，根据目标道路产生的异常事件对目标道路的驾驶安全等级做一个评判，划分不同的道路危险等级，然后将危险等级下发至车辆进行预警，然后通过全局规划避开道路危险等级较高的道路，提高驾驶的安全性能。

进一步优选的，在所述事件的位置预设与之对应的时间周期；根据所述时间周期内生成的所述事件数量，预测所述目标道路中所述事件位置在所述时间周期内的危险等级，若某个所述时间周期内的所述事件数量越大，则所述目标道路中所述事件位置在该时间周期内的危险等级越高，反之，则所述目标道路中所述事件位置在该时间周期内的危险等级越低。

例如，按每天为一时间周期，预设危险等级层级，如一级、二级、三级、四级以及五级，每级设定一个范围，如1-5起为一级，6-10起为二级，依次类推。如若在A区域周期内发生了20起异常事件，则A区域的危险等级评价为四级。按一月三十天算，可获得每天的危险等级评价，驾驶员可根据每天的评价采取不同的驾驶策略。

再例如，按每周为一时间周期，预设危险等级层级，如一级、二级、三级、四级以及五级，每级设定一个范围，如1-5起为一级，6-10起为二级，依次类推。如若在A区域周期内发生了20起异常事件，则A区域的危险等级评价为四级。按一月四周算，可获得每周的危险等级评价，驾驶员可根据每周的评价采取不同的驾驶策略。

本公开实施例通过设置时间周期，获取时间周期内事件数量，能够进一步提高危险等级的位置和时间预测。

进一步优选的，将每个所述时间周期分成若干个时间段；根据每个时间段内生成的所述事件数量，预测所述目标道路中所述事件位置在所述时间段的危险等级，若某个所述时间段的所述事件数量越大，则所述目标道路中所述事件位置在该时间段的危险等级越高，反之，则所述目标道路中所述事件位置在该时间段的危险等级越低。

例如，时间周期为一天，一天为24小时，将24小时分为四个时间段，如0-6、7-12、13-18、19-24(0)。在事件位置上，根据每个时间段内生成的事件数量，预测事件位置的道路危险等级。如若在A区域第三周期内的7-12时间段内发生了20起异常事件，则A区域在第三周期内的7-12时间段的危险等级评价为四级。驾驶员可根据评价采取不同的驾驶策略。

本公开实施例，可以得出不同道路区域一天内不同时间段的道路危险等级。以使驾驶员能够根据道路等级的具体划分，错开时间段出行，提高出行的选择以及出行的安全率。

应当理解的，上述列举的具体相关内容仅仅用于示例性说明，不应该对本发明造成任何的限定。

实施例2

在实施例1的基础上，实施例2提供一种基于道路危险性的路径规划方法，所述方法包括：

获取车辆发送的全局路径规划请求信息，根据所述全局路径规划请求信息确定候选路径；

针对任一所述候选路径，根据实施例1中所述方法，预测该候选路径的道路危险等级；

向所述车辆发送全局路径规划信息，根据各候选路径的道路危险等级确定和显示推荐路径。具体的，车辆向服务器发送全局路径规划请求时，服务器根据全局路径请求确定若干条候选路径，服务器根据实施例1中的方法对所选的若干条候选路径进行道路危险等级预测，对每条候选路径的道路危险等级进行一一预测；然后向车辆发送全局规划信息，也就是向车辆发送确定的候选路径，以及与候选路径对应的道路危险等级，同时向车辆推荐和显示道路危险等级较低的路径。

本实施例能够通过对道路进行提前做出危险等级评价，提高对路径规划的效率，同时向车辆推送道路安全等级中安全性较高的候选路径，提高车辆行驶的安全性。

优选的，若预测该候选路径的道路危险等级，则预测该候选路径的道路危险等级包括：预测该候选路径在不同时间段的道路危险等级。具体预测方法请参阅实施例1，此处不再重复描述。能够对候选路径的道路安全等级具体到某个时段，提高车辆行驶的方便和安全性。

实施例3

在实施例1的基础上，实施例3提供一种基于道路危险性的路径规划方法，所述方法包括：

获取车辆发送的全局路径规划请求信息，根据所述全局路径规划请求信息确定候选路径；

向所述车辆发送全局路径规划信息，以使所述车辆根据所述全局路径规划信息显示各候选路径；

获取目标路径，根据实施例1中所述方法，预测所述目标路径的道路危险等级，所述目标路径是指车辆所选取的候选路径；

向所述车辆发送所述目标路径的道路危险等级信息，以使所述车辆显示所述目标路径的道路危险等级。

具体的，车辆向服务器发送全局路径规划请求时，服务器根据全局路径请求确定若干条候选路径，车辆选择一条候选路径以后，服务器根据实施例1中的所述方法，预测车辆所选择的候选路径的道路危险等级。然后，服务器将该候选路径的道路危险等级发送至所述车辆，以使，所述车辆根据所述选择的候选路径的道路危险等级，提高驾驶员的驾驶警惕性。

本实施例能够对车辆所选的候选路径进行道路安全等级预测，以方便车辆做出更好的路径选择，提高车辆行驶的安全性。

优选的，在获取道路危险等级后，将在地图上对该候选路径进行高亮显示，显示方法为：当所处时间段为道路危险等级级数较高时，则对该候选路径进行高亮显示，如显示醒目的红色；当所处时间段为道路危险等级级数一般时，则对该候选路径加粗显示，并显示黄色；当所述时间段为道路危险等级级数较低时，则正常显示。从而提高驾驶员的驾驶警惕性。

进一步优选的，若预测所述目标路径的道路危险等级，则预测所述目标路径的道路危险等级包括：

预测所述目标路径在不同时间段的道路危险等级。

具体的预测方法请参阅实施例1，此处不再重复描述。

应当理解的，上述列举的具体相关内容，仅仅用于示例性说明，不应当对本申请造成任何的限定。

实施例4

实施例4提供一种道路危险等级预测装置，请参阅图2所示，图2为本实施例3提供的一种道路危险等级预测装置的结构示意图，装置包括：

数据获取模块201，用于获取目标道路上的目标物信息，所述目标物信息包括目标物运动信息。

事件生成模块203，用于根据所述目标物信息生成目标物异常事件。

危险等级预测模块205，用于根据所述目标物异常事件预测所述目标道路的危险等级。

判断模块，用于当所述目标车车速在一段时间内持续低于预设车速时，则生成目标物异常停车事件；当所述目标车车速在一段时间内持续低于所述目标道路的平均速度时，则生成目标物异常低速事件；当所述目标车加速度在一段时间内持续低于预设加速度时，则生成目标物异常紧急制动事件；当所述目标车车速在一段事件内持续高于所述目标道路的限速时，则生成目标物异常超速事件；当行人的经纬度位置处在所述目标道路的机动车道范围内时，则生成目标物横穿道路事件。

数据获取模块还用于获取所述目标物异常事件的事件参数，所述事件参数包括事件位置、事件数量以及生成事件的时间。

危险等级预测模块还用于根据所述事件参数预测所述目标道路的危险等级。

判断模块，还用于根据所述事件位置以及与所述事件位置对应的事件数量，预测所述目标道路中所述事件位置的危险等级，若所述事件位置所对应的事件数量越大，则所述目标道路中所述事件位置的危险等级越高，若所述事件位置所对应的事件数量越小，则所述目标道路中所述事件位置的危险等级越低。

预设模块，用于在所述事件的位置预设与之对应的时间周期。

判断模块，还用于根据所述时间周期内生成的所述事件数量，预测所述目标道路中所述事件位置在所述时间周期内的危险等级，若某个所述时间周期内的所述事件数量越大，则所述目标道路中所述事件位置在该时间周期内的危险等级越高，反之，则所述目标道路中所述事件位置在该时间周期内的危险等级越低。

预设模块，还用于将每个所述时间周期分成若干个时间段。

判断模块，还用于根据每个时间段内生成的所述事件数量，预测所述目标道路中所述事件位置在所述时间段的危险等级，若某个所述时间段的所述事件数量越大，则所述目标道路中所述事件位置在该时间段的危险等级越高，反之，则所述目标道路中所述事件位置在该时间段的危险等级越低。

实施例5

实施例5提供一种基于道路危险性的路径规划装置，包括：

路径规划模块，用于获取车辆发送的全局路径规划请求信息，根据所述全局路径规划请求信息确定候选路径；

方法处理模块，用于针对任一所述候选路径，根据实施例1所述方法，预测该候选路径的道路危险等级；

推送模块，用于向所述车辆发送全局路径规划信息，根据各候选路径的道路危险等级确定和显示推荐路径；

所述路径规划模块，还用于获取车辆发送的全局路径规划请求信息，根据所述全局路径规划请求信息确定候选路径；

所述推送模块，还用于向所述车辆发送全局路径规划信息，以使所述车辆根据所述全局路径规划信息显示各候选路径；

所述方法处理模块，还用于获取目标路径，根据实施例1所述方法，预测所述目标路径的道路危险等级，所述目标路径是指车辆所选取的候选路径；

所述推送模块，还用于向所述车辆发送所述目标路径的道路危险等级信息，以使所述车辆显示所述目标路径的道路危险等级。

实施例6

实施例6提供一种电子设备，其包括至少一个处理器及存储器，存储器存储有程序，并且被配置成至少一个处理器执行前述中任一实施例所述的一种道路危险性预测方法或基于道路危险性的路径规划方法。

实施例7

实施例7提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使该计算机执行前述中任一实施例所述的一种道路危险性预测方法或基于道路危险性的路径规划方法。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field ProgrammableGateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera HardwareDescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University ProgrammingLanguage)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等。

目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit HardwareDescription Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述说明书实施例所阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或者实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。其中，一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块或者单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各模块或者各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来进行描述的。应理解为可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机所实现的处理流程，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存(NVM)等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本申请的说明书实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种道路危险性预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取目标道路上的目标物信息，所述目标物信息包括目标物运动信息；

根据所述目标物信息生成目标物异常事件；

根据所述目标物异常事件预测所述目标道路的危险等级。

2.根据权利要求1所述的一种道路危险性预测方法，其特征在于，所述目标物包括目标车，所述根据所述目标物信息生成目标物异常事件包括：

当所述目标车车速在一段时间内持续低于预设车速时，则生成目标物异常停车事件；和/或，

当所述目标车车速在一段时间内持续低于所述目标道路的平均速度时，则生成目标物异常低速事件；和/或，

当所述目标车加速度在一段时间内持续低于预设加速度时，则生成目标物异常紧急制动事件；和/或，

当所述目标车车速在一段事件内持续高于所述目标道路的限速时，则生成目标物异常超速事件；和/或，

所述目标物包括行人，当行人的经纬度位置处在所述目标道路的机动车道范围内时，则生成目标物横穿道路事件。

3.根据权利要求1所述的一种道路危险性预测方法，其特征在于，所述根据所述目标物异常事件预测所述目标道路的危险等级包括：

获取所述目标物异常事件的事件参数；

根据所述事件参数预测所述目标道路的危险等级。

4.根据权利要求3所述的一种道路危险性预测方法，其特征在于，所述事件参数包括事件位置和事件数量，所述根据所述事件参数预测所述目标道路的危险等级包括：

根据所述事件位置以及与所述事件位置对应的事件数量，预测所述目标道路中所述事件位置的危险等级，若所述事件位置所对应的事件数量越大，则所述目标道路中所述事件位置的危险等级越高；和/或，

所述事件参数还包括生成事件的时间，在所述事件的位置预设与之对应的时间周期；根据所述目标物异常事件所对应的生成事件的时间，判断所述时间周期内生成的所述事件数量，预测所述目标道路中所述事件位置在所述时间周期内的危险等级，若所述时间周期内的所述事件数量越大，则所述目标道路中所述事件位置在该时间周期内的危险等级越高；和/或，

将每个所述时间周期分成若干个时间段；

根据所述目标物异常事件所对应的生成事件的时间，判断每个时间段内生成的所述事件数量，预测所述目标道路中所述事件位置在所述时间段的危险等级，若某个所述时间段的所述事件数量越大，则所述目标道路中所述事件位置在该时间段的危险等级越高；和/或，

若所述事件位置所对应的事件数量越小，则所述目标道路中所述事件位置的危险等级越低；和/或，

若所述时间周期内的所述事件数量越小，则所述目标道路中所述事件位置在该时间周期内的危险等级越低；和/或，

若某个所述时间段的所述事件数量越小，则所述目标道路中所述事件位置在该时间段的危险等级越低。

5.一种基于道路危险性的路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：

获取车辆发送的全局路径规划请求信息，根据所述全局路径规划请求信息确定候选路径；

针对任一所述候选路径，根据权利要求1至4中任一项所述方法，预测该候选路径的道路危险等级；

向所述车辆发送全局路径规划信息，根据各候选路径的道路危险等级确定和显示推荐路径；或，

获取车辆发送的全局路径规划请求信息，根据所述全局路径规划请求信息确定候选路径；

向所述车辆发送全局路径规划信息，以使所述车辆根据所述全局路径规划信息显示各候选路径；

获取目标路径，根据权利要求1至4中任一项所述方法，预测所述目标路径的道路危险等级，所述目标路径是指车辆所选取的候选路径；

向所述车辆发送所述目标路径的道路危险等级信息，以使所述车辆显示所述目标路径的道路危险等级。

6.根据权利要求5所述的一种基于道路危险性的路径规划方法，其特征在于，若预测该候选路径的道路危险等级，则预测该候选路径的道路危险等级包括：预测该候选路径在不同时间段的道路危险等级；

或，

若预测所述目标路径的道路危险等级，则预测所述目标路径的道路危险等级包括：

预测所述目标路径在不同时间段的道路危险等级。

7.一种道路危险性预测装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取目标道路上的目标物信息，所述目标物信息包括目标物运动信息；

事件生成模块，用于根据所述目标物信息生成目标物异常事件；

危险等级预测模块，用于根据所述目标物异常事件预测所述目标道路的危险等级。

8.一种基于道路危险性的路径规划装置，其特征在于，包括：

路径规划模块，用于获取车辆发送的全局路径规划请求信息，根据所述全局路径规划请求信息确定候选路径；

方法处理模块，用于针对任一所述候选路径，根据权利要求1至4中任一项所述方法，预测该候选路径的道路危险等级；

推送模块，用于向所述车辆发送全局路径规划信息，根据各候选路径的道路危险等级确定和显示推荐路径；

所述路径规划模块，还用于获取车辆发送的全局路径规划请求信息，根据所述全局路径规划请求信息确定候选路径；

所述推送模块，还用于向所述车辆发送全局路径规划信息，以使所述车辆根据所述全局路径规划信息显示各候选路径；

所述方法处理模块，还用于获取目标路径，根据权利要求1至4中任一项所述方法，预测所述目标路径的道路危险等级，所述目标路径是指车辆所选取的候选路径；

所述推送模块，还用于向所述车辆发送所述目标路径的道路危险等级信息，以使所述车辆显示所述目标路径的道路危险等级。

9.一种电子设备，其特征在于，包括至少一个处理器及存储器，存储器存储有程序，并且被配置成至少一个处理器执行权利要求1-4中任一项所述的一种道路危险性预测方法或权利要求5或6的所述的基于道路危险性的路径规划方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使该计算机执行权利要求1-4中任一项所述的一种道路危险性预测方法或权利要求5或6所述的基于道路危险性的路径规划方法。

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