阅读说明：本技术 交通环境自适应阈值 (Traffic environment adaptive threshold ) 是由 胡安·罗卡 丛山 于 2018-07-16 设计创作，主要内容包括：本发明公开了用于接合在前进或倒车档位置的主车辆的横向交通警示系统,包括：对象检测传感器,其被配置为检测存在于邻近车辆的覆盖区中的多个目标对象的相对位置；以及处理器,其用于接收目标位置数据、基于所接收的数据来检测已建立的环境状态、以及基于对已建立的环境状态的检测与否来对驾驶环境(例如,道路、停车场等)进行分类。可基于所分类的驾驶环境在覆盖区中动态地调节阈值警示区域,其中可生成警示区域中的目标的指示。(The invention discloses a transverse traffic warning system for a host vehicle engaged in a forward or reverse gear position, comprising: an object detection sensor configured to detect relative positions of a plurality of target objects existing in a coverage area of a neighboring vehicle; and a processor for receiving the target location data, detecting an established environmental state based on the received data, and classifying a driving environment (e.g., a road, a parking lot, etc.) based on whether the established environmental state is detected or not. A threshold alert region may be dynamically adjusted in a coverage area based on the classified driving environment, wherein an indication of a target in the alert region may be generated.)

交通环境自适应阈值

技术领域

本公开涉及汽车雷达和/或相机系统，具体地，涉及提供横向交通驾驶员警示和/或自主防碰撞系统激活的系统。

背景技术

许多较新的车辆具有后方横向交通警示系统，用于将指定警示区内的目标车辆的存在通知驾驶员。后方横向交通警示装置检测可与主车辆碰撞的关注对象。当目标车辆已进入警示区时，听觉、触觉或视觉队列向驾驶员警示目标车辆的存在。

许多常规的横向路径检测系统利用部分地由相对于主车辆的静态纵向阈值限定的静态警示区。使用单个静态阈值的问题在于所需的阈值应根据场景(道路、停车场)而不同。在停车场，最好将阈值扩展到停车道的宽度，并就所有进入的目标警示驾驶员。在道路上，优选降低阈值以仅包括在第一通道上行驶的目标。在繁忙的道路上，第二通道警示可被认为是令人讨厌的，并且被客户分类为正误识。

因此，需要用于横向路径检测的改进的系统和方法，以便在警示区的定义中平衡不同的要求。这些和其他需要通过本公开来满足。

发明内容

本文呈现了用于改善的横向路径性能和对定位在邻近主车辆的关注区内的关注对象的响应的系统和方法。横向交通警示(CTA)系统包括传感器，该传感器安装到主车辆并且被配置为在对应于主车辆的驱动齿轮所接合的位置的方向上在多个时间点检测和跟踪存在于检测区中的多个目标对象的相对位置。集成到CTA系统或由CTA系统使用的一个或多个处理器可被配置为接收目标检测传感器检测到的目标对象相对位置数据，确定不同目标的位置和轨线，以及基于所接收的目标数据来检测(或尝试检测)环境状态。覆盖区中的驾驶环境可通过基于已建立的环境状态的检测(或不检测)的分类来识别。例如，当未建立环境状态时，可基于过滤的目标对象位置数据对驾驶环境分类，或当从若干目标建立了环境状态时，可基于环境状态信息的质量对驾驶环境进行分类。一旦确定驾驶环境，可将对应的纵向警示阈值动态地调节至对应于所确定的驾驶环境的设置。

在所公开的实施方案中，驾驶环境可包括多种场景，包括例如停车场、道路、遮挡视图、停车结构、道路类型、交叉口等。如果在对应于分类驾驶环境的纵向警示阈值内检测到目标车辆，则可生成警示。在停车场驾驶环境中，纵向警示阈值可延伸以覆盖整个停车道的宽度、或另一个尺寸，两者中的任一个可包括用户选择。在道路驾驶环境中，可减小纵向警示阈值以仅覆盖指定的通道(例如，驾驶通道)或道路的一部分。如果驾驶环境未知或决策尚不成熟，那么阈值警示区域设置可能会缺省设置为与停车场驾驶环境相关联的设置。

在一些实施方案中，阈值警示区域设置的动态调节可在第一阈值和第二阈值之间逐渐进行。

在一些实施方案中，CTA系统通过识别检测区中的所有目标对象的轨迹并过滤所识别的轨迹来检测环境状态，以移除不太相关的目标轨迹。还可基于目标轨迹的相应时期对轨迹进行过滤。还可基于可能的目标对象轨线变化来对轨迹进行过滤，其中通过解决多个假设问题(其特征在于跨第一多个时间点的独立计算)来估计可能的目标对象轨线变化，该多个假设问题假定多个可能的横向路径角度解决方案，每个横向路径角度解决方案表示目标对象的对应可能轨线。还可基于轨迹稳定性测量，或者通过将目标对象的检测到的速度环境状态与最小速度阈值进行比较，对目标轨迹进行过滤。

在一些实施方案中，CTA系统可基于目标对象的最短路径距离与最大纵向距离阈值的比较来过滤目标轨迹，其中最短路径距离被确定为沿垂直于目标对象的轨线的轴线的主车辆的位置与目标对象的位置之间的距离的投影。可假定最小目标速度在道路驾驶环境中是典型的，而在停车场环境中可假定最大目标速度。

处理器将通过从所有关注对象收集信息来确定正确的环境状态。将从目标识别道路环境特有的特性，诸如相对于主车辆的速度和位置。一旦识别了道路环境，就可以锁定此设置并将警示阈值设置为道路设置，而与目标速度无关。

在其中驾驶环境被确定为默认为停车场的实施方案中，纵向阈值设置的调节可从停车场场景典型的更宽泛的阈值逐渐到更典型的道路环境的更严格的阈值来进行。阈值的选择是车辆目标速度的函数，并且目的是在不同环境之间所需的两个不同阈值之间提供平滑过渡。

在各种实施方案中，对象检测传感器可安装到主车辆的后部、前部或两端。对象检测传感器可包括雷达发射器和接收器，和/或被配置为拍摄目标对象的图像的对象跟踪相机，该对象跟踪相机可安装在主车辆中。

附图说明

通过以下对实施方案的更具体的描述，上述和其他对象、特征和优点将显而易见，如附图所示，其中类似的参考字符通常是指在整个不同视图中相同或结构上和/或功能上类似的部件。附图未必按比例绘制，而是重点说明实施方案的原理，其中：

图1是被配置有横向交通警示系统的主车辆的示意图；

图2是改善的横向交通警示的方法的高级功能流程图；

图3描绘了根据本公开的示例性汽车雷达系统的示意性框图；

图4A和图4B描绘了根据本公开的示例性驾驶环境场景；

图5描绘了在特定速度范围内的平滑阈值警示设置转变；并且

图6A至图6D描绘了示例性横向交通警示系统的流程图。

参考指明的多个附图，以本公开的实施方案的非限制性示例的方式，在后续的

具体实施方式

中进一步描述了本公开，其中在附图的若干个视图中类似的附图标号表示类似的部件。

具体实施方式

以下关于用于确定主车辆是在道路上还是停车场上以及基于所述确定动态地调节邻近主车辆的关注区中的阈值警示区域的横向交通检测和警示(CTA)系统的实施方案的讨论实质上仅是示例性的，并且绝不旨在限制所公开的实施方案或其应用或用途。在不脱离本公开的范围的情况下，可设计所公开的实施方案的替代方案。例如，下面的讨论可具体地涉及正在退出停车空间的主车辆。然而，如本领域的技术人员将会理解的，在另选的实施方案中，主车辆可接合在前进档中以用于驾驶离开停车场。所检测到的驾驶环境的类型可包括比停车场和道路更多的类型。例如，本文所描述的技术可延伸为包括驾驶环境包括一个或多个遮挡视图、停车结构、特定类型的道路、交通路口等的确定。类似地，许多实施方案描述了使用汽车雷达系统来获取与邻近车辆的关注区中的目标对象有关的动态位置信息。然而，可采用另选的或附加类型的感测系统，诸如被配置用于对象跟踪的相机。

与实施方案相关联的技术的熟知元素将不详细描述或将被省略，以便不使新方法和设备的相关细节变得模糊。本文所用的词语“示例性”是指“用作示例、实例或例证”。任何本文被描述为“示例性的”实施方案不一定被理解为比其他实施方案更优选的或有利的。同样，术语“实施方案”和与术语的每个使用相关联的描述性语言不要求所有实施方案包括所讨论的特征、限制、优点或操作模式。如本文所用，单数形式“一个”和“所述”旨在也包括复数形式，除非上下文另外清楚地指明。还应当理解，当用于本文时，术语“包含”、“具有”和/或“包括”指定所述特征、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但不排除其存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、部件和/或组。

另外，就要由例如处理器执行的动作的顺序或通过“被配置为”执行所述动作的逻辑来描述若干实施方案。应当认识到，本文所描述的各种动作可由特定电路(例如，专用集成电路(ASIC))、由一个或多个处理器执行的程序指令、或两者的组合来执行。

参考图1的框图，描述了CTA系统100的实施方案以及用于在主车辆102上实现并利用目标对象感测系统110(诸如汽车雷达系统)和处理器104的改善的横向交通检测和警示的方法。一般来讲，本公开的系统和方法可利用汽车雷达感测系统来将相邻的检测关注区，即，主车辆102前方的检测区106、或后方的检测区108(取决于哪个驱动齿轮被接合)分类为包括停车场、道路或其他驾驶环境。

参考图2所示的高级流程图200，CTA系统100在步骤202中迭代地获取(或从感测设备接收)与检测区106、108中的任一个中检测到的任何目标对象(目标)相关联的目标检测和跟踪信息。主车辆102上的汽车雷达模块110-116跟踪一个或多个检测目标的位置信息随时间的变化，并且处理器104使用该信息来确定与检测目标相关联的环境状态。驾驶环境可由处理器104分类为道路、停车场或一些其他驾驶场景。通常需要来自多个轨迹的环境状态信息才能正确分类驾驶环境。申请人再次注意到，虽然本文的各种示例性实施方案涉及“雷达”和“雷达系统”的使用，但主题应用并不限于此类基于无线电波的感测。相反，本文所描述的系统和方法可利用能够为目标对象提供范围和角度位置信息的任何汽车接近感测检测器，诸如基于激光扫描(例如，LIDAR)的系统、相机或其他基于图像的感测系统等。

处理器104(在步骤204中)可基于与目标对象相关联的环境状态信息(诸如通道位置和速度信息，以及任选地其他分类输入)的质量(即，置信度)来对驾驶环境进行分类。在步骤206中，处理器104检测环境状态，并且如果尚未建立或建立了低质量环境状态信息，则驾驶环境被分类为未确定，并且根据目标速度数据动态地调节警示阈值(在步骤208中)。然而，如果处理器104确定充分建立了现有环境状态信息的质量，则将基于由多个目标提供的环境信息对驾驶环境进行分类(在步骤210中)。一旦检测区(106或108)中的驾驶环境被分类为例如步骤210中的道路，就可永久地设置接近阈值警示设置。在给定警示阈值内检测到的目标可提示处理器104向响应发生器118触发输出信号，该输出信号可激活音频(例如，经由扬声器120)或可视(例如，经由显示装置122、光等)警报，或主车辆102上的自主驾驶动辅助(例如，制动等)系统124。

CTA系统100可被配置为具有两对雷达传感器，右后雷达模块110、左后雷达模块112和右前模块114、左前模块116，其中雷达模块安装在每个车角处。传感器110-116与可与CTA系统100通信并控制CTA系统100的电子控制单元(ECU)126通信。主车辆102还可包括一个或多个视镜，该视镜可与ECU 126通信并可包括可由ECU 126的响应发生器118激活的视觉或音频警示能力(扬声器120、或灯等)。另选地或除此之外，显示装置122可安装在仪表板上并且可与ECU 126通信。ECU 126可包括存储器，诸如PROM、EPROM、EEPROM、闪存或其他类型的存储器，其可包括存储在其中的数据表。ECU 126可包括彼此通信的多个独立处理器，并且可由本领域的技术人员已知的硬件和软件的各种组合构成。ECU 126还可控制可响应于从CTA系统100输出的信号而被激活的一个或多个自主驾驶系统。

参考图3，示例性雷达模块110处理与安装在主车辆102中的雷达系统300兼容的雷达发射和接收信号。雷达传感器模块110生成雷达信号并将雷达信号发射到邻近正在由雷达系统监视的主车辆的检测区108。信号的生成和发射通过RF信号发生器302、雷达发射电路304和发射天线306完成。根据本文详细描述的示例性实施方案，雷达发射电路304通常包括生成经由发射天线306发射的信号所需的任何电路，诸如信号成形/定时电路、发射触发电路、RF开关电路、RF功率放大器电路或由雷达系统300使用以生成发射的雷达信号的任何其他适当的发射电路。在一些实施方案中，RF信号发射电路304可包括RF开关机构，其可依赖于来自包括在RF信号发生器302中的RF振荡器的输入。RF信号发射电路304还可例如基于发射天线三角计算来有利地包括脉冲整形电路。

雷达模块110还经由接收天线310在雷达接收电路308处接收返回雷达信号。雷达接收电路308通常包括处理经由接收天线310接收的信号所需的任何电路，诸如RF低噪声放大器电路、信号成形/定时电路、接收触发电路、RF开关电路或由雷达系统300使用的任何其他适当的接收电路。在一些实施方案中，雷达接收电路308也可包括接收器天线选择模块，用于从多个接收天线中选择接收天线。在一些示例性实施方案中，由雷达接收电路308处理的所接收的信号被转发至相移器电路312，该相移器电路生成具有预先确定的相差的两个信号。这两个信号称为同相(I)信号和正交(Q)信号，相应地分别通过混合器314和316与来自RF信号发生器302的RF信号混合，以生成I和Q中间频率(IF)信号。在一些实施方案中混合可进一步基于根据接收天线三角计算的来自RF信号发生器302的RF信号的脉冲整形。所得的IF信号根据需要进一步由滤波电路318进行滤波，以生成经滤波的IF I和Q信号，标记为图3的“I”和“Q”。IF I和Q信号通过模数转换器电路(ADC)320数字化。这些数字化的I和Q IF信号由处理器处理，诸如数字信号处理器(DSP)322。在一些示例性实施方案中，DSP322可执行所有进行对象检测和参数确定所需的处理，包括由系统100执行的对象范围、承载和/或速度确定。

应当理解，图3所示的系统配置仅为示例性的，并且可使用其他系统配置来实现本文所描述的实施方案。例如，IF信号的滤波和模数转换的排序可能不同于图3所示的顺序。在滤波之前可将IF信号数字化，然后可在一个或多个数字化的信号上进行数字滤波。在其他实施方案中，可移除整个IF阶段，使得RF信号直接转换为DC，以进一步数字化和处理。

与利用预先确定的静态区警示区的常规横向路径检测系统(例如，如特征在于一个或多个重叠关注区域)相比，本申请的系统和方法允许作为驾驶环境场景确定的函数动态地调节警示区。图4A和图4B示出了主车辆102可能遇到的两个示例性驾驶环境，即，倒入道路驾驶环境(图4A)和倒入停车场驾驶环境(图4B)。示出了目标车辆402在两种场景下均在邻近主车辆102的检测区108内以可能或可能不危及主车辆102的距离行进经过主车辆102。

根据一种实施方案，当主车辆的前进或倒车档被接合并且点火打开时，CTA系统100被启用。如果符合打开和倒车档条件，则对CTA系统100进行初始化，并且可清除与先前操作相关的数据条目。满足的条件向CTA系统100指示驾驶员打算后退主车辆102。在系统初始化时，可启用雷达系统(或其他感测系统)以测量存在于检测区108中或正在进入该区域的目标对象(例如，目标车辆402)的范围、角度和多普勒。如果主车辆102的驾驶员未注意到目标车辆402，则基于初始停车场驾驶环境(即，尚未建立相反的环境状态信息的情况下的示例性缺省假设)相关的警示阈值设置和目标位置信息进行检测并且CTA系统基于其评估是否激活对驾驶员的警示和/或自主驾驶辅助系统(例如，接通一个或多个加速度装置并应用主车辆102的制动，直到其静止)，以便避免与目标车辆402发生碰撞。

CTA系统100可利用包括具有不同警示规则的区域的预定警示区，其由包括与主车辆102相隔的纵向距离的阈值分开。图4A示出了示例性“必须警示”区406和“禁止”警示区408，其由警示阈值404分开并且具有与道路驾驶环境场景相关联的设置。“禁止”警示区408表示不应引起警示的环境或目标，诸如检测到的静止对象、购物车、移动进口/出口、行人等。在现有系统中，可例如在确定目标车辆402正在超过某预先确定的速度(例如，高于15mph)行进时实现警示阈值404以及必须和禁止区406、408。关于图4B所示的示例性停车场驾驶环境场景，示例性“必须警示”区410和“可以警示”区412由不同的警示阈值414分开，所有这些警示阈值可基于检测区108中的目标车辆402的检测速度超过预先确定的速度来实现。遗憾的是，对于特定的横向交通驾驶环境，预定警示区可在其他最佳关注区之上和之下包括在内，从而导致对目标对象的不准确检测(诸如，提供即将发生的碰撞的错误指示，或者更糟的是，对即将发生的碰撞的指示延迟或不准确)。例如，如果目标车辆402在停车场高速行进，则所描述的警示规则和设置将导致警示阈值404减小，并且因此可能发生负误识(当应该发出警示时没有警示)。相比之下，道路状况(例如，交通信号灯、在车辆转向车道时在中间通道转弯的目标、服务驾驶、交通繁忙、恶劣天气等)可产生较慢的目标车辆速度，这将导致更宽泛的“必须警示”区并产生负误识警示的增加。同样已知的是，中间通道中的目标车辆的行驶速度往往比周围通道的慢。与确定处于中间通道中的目标车辆相关联的状态信息的使用可仅基于目标车辆速度来干扰警示规则。

因此，CTA系统100应用用于检测、学习和过滤跟踪目标对象环境状态信息的方法600(图6A-图6D的流程图中示出的示例性实施方案)，以便对邻近主车辆102的检测区106、108中的任一者或两者中的驾驶环境进行分类。一旦目标环境状态信息建立并满足所选择的条件，便可对驾驶环境(例如，停车场、道路或其他场景)进行分类，从而导致适当的对应警示阈值(以及任选地，警示区尺寸和规则)设置的自适应应用。在对应于停车场驾驶环境的此种实施方案中，方法600采用基于目标速度的方法来设置警示区410、412和阈值414，直到系统通过对环境状态信息的分析了解到驾驶环境表示不同场景，诸如道路。与两个驾驶环境场景相关联的警示区设置之间的过渡可以是突然的或渐进的，对应于两个过渡区速度之间的目标速度(诸如，如图5所示的过渡范围限制502和504)，这可避免当目标速度在边界情况下悬停时的突然变化。

由CTA系统100执行的方法600的主要功能的一种实施方案示于图6A中，该图在ECU126确定(步骤602)主车辆102的点火打开并且主车辆的前进或倒车档被接合(在步骤604处确定)之后被调用并且迭代/递归地执行。方法600调用若干子函数，其示例在图6B-图6D中描述和下文描述。主车辆是否放置在倒车档或前进档中将确定应激活哪些雷达模块以在相关联的检测区中开始采集数据。

在步骤606处，获取适合于跟踪检测区中检测到的一个或多个目标对象的输入，诸如雷达信息。可将雷达数据转换为目标速度和x-y坐标，以指定每个被检测到的目标的位置。然后可使用两个或更多个数据样本针对每个检测到的目标对象确定目标轨迹。如上所述，已知用于确定所检测的目标对象的对象环境状态信息(例如，位置、速度、轨线、停车角度等)的各种技术和方法。一种此类汽车雷达技术描述于2016年8月31日号递交的Cong等人的美国专利申请序列号15/253,343中，其内容据此全文以引用方式并入本文。目标轨迹可通过相关联的信息的内容和质量来表征。信息内容是这样的命题：在检测区中的特定位置处，目标对象可具有特定环境状态信息，并且质量是据信该命题为真的强度。在一些实施方案中，基于可采取多种形式的信息内容对环境状态(即，停车场、道路、慢速移动道路、高速道路等)进行分类，该信息内容可采取多种形式，包括但不限于目标位置、速度、驾驶通道、朝向、加速度和/或其他信息类型，诸如GPS数据、数字地图、实时无线电输入和来自实时转发器诸如光学标记的数据。相关联的信息质量可在各种推理框架下进行评估，诸如概率、模糊逻辑、证据推理或随机集合。

可随时间获取所检测到的目标的目标环境状态信息的多个样本。在一些实施方案中，感测系统的数据采样频率可被主动调节。对目标环境状态信息的迭代/递归确定可实现目标轨迹信息的自适应窗口化和异常数据的丢弃，从而得到更高质量的状态信息。在优选的实施方案中，横向路径检测可假定固定或静态主车辆102，例如，诸如正准备从停车空间或车道后退或在交叉口处等待的车辆。假定固定或静态主车辆可有利地简化横向路径计算。然后可通过若干方式对横向路径目标轨迹进行过滤，以产生更高质量(更可能准确)的环境状态信息。

应当指出的是，对于主车辆的给定位置，最短路径距离被配置为无论主车辆的当前方位如何都保持恒定(仅是相对方位而不是最短路径距离矢量变化的量值)。这样，可使用最短路径距离来表示针对警示区应用固定的缓冲距离，而与主车辆的方位无关(例如，通过应用相对于最短路径距离的固定阈值)。因此，在一些实施方案中，在如基于横向路径角度所确定的仅警示区的方位相对于主车辆改变的状况下，警示区的缓冲宽度可保持恒定。

本文所描述的CTA系统100和方法被配置为基于其中的驾驶环境的分类动态地调节检测区中的阈值警示区域。然后可生成输出信号，指示一个或多个目标对象何时进入阈值警示区域。一个或多个处理器可被配置为接收由对象检测传感器检测到的目标对象相关位置数据，检测与所接收的目标数据相关联的环境状态，并且在环境状态尚未建立时基于过滤的目标对象位置数据、或环境状态已建立时基于环境状态信息的质量来执行驾驶环境的分类。

虽然本文所描述的示例性实施方案和计算一般涉及静态主车辆(在对简单关注的情况下)，但应当指出的是，本公开不限于此类实施方案。因此，在一些实施方案中，横向路径检测可进一步考虑移动的主车辆。在此类实施方案中，主车辆在第二时间点的位置和方位相对于主车辆在第一时间点的位置和方位是已知的(例如，基于主车辆的GPS或其他运动跟踪，诸如陀螺或方向盘角度、速度计/里程表读数等)。这种已知的相对位置数据可有利地用于偏移一个或多个时间点处的雷达计算，例如，以便为雷达输入提供公共参考点(显著地，公共参考点可为车辆位置和方位的一些其他公共参考点在第一时间点处的主车辆位置和方位、在第二时间点处的车辆位置和方位)。因此，可基于公共参考点使用本文所描述的类似计算来计算横向路径环境状态信息(基本上，对主车辆位置和方位使用公共参考点将计算降低到主车辆静止的计算)。

在方法600的步骤606处，系统尝试找到有效的目标轨迹。如果认为报道了太多的噪声而无用，那么无效目标轨迹具有过期的轨迹ID。如果找不到有效的ID，那么处理将前进到主函数的末尾。在步骤610处，对于具有有效ID的目标轨迹，确定是否已计算目标的(x,y)位置的停车角度和目标轨线估计，并满足定义的收敛要求以及目标的速度是否高于预先确定的最小速度MIN_SPD612。如果两个条件都为真，则认为该轨迹是稳定的，并且可能发生进一步的轨迹过滤。否则，将清除与该轨迹相关联的数据，并且处理将进入主函数的末尾。

在步骤616处，确定目标与主车辆的纵向距离的先前估计与当前估计之间的差值是否超过最大差异方差阈值MAX_DIFF_VAR 618。如果超出阈值，将清除与该轨迹相关联的数据，并且处理将进入到主函数的末尾。在步骤620中，调用SpeedCriteria()函数630。

图6B示出了由处理器104执行的SpeedCriteria()函数630的流程图。函数630的一般目的是针对满足先前描述的条件的每个经过滤的轨迹生成对邻近主车辆102的检测区106、108中的驾驶环境(例如，停车场、道路等)的正确确定的贡献度。每个轨迹可基于目标速度环境状态信息仅向任一或两个驾驶环境条件提供一次(每个主函数迭代)。在所公开的实施方案中，多个轨迹有助于确定驾驶环境场景，该场景以递增或递减的方式实现到驾驶环境计数器。

在步骤632中，处理器104确定目标速度是否超过最小阈值速度MIN_RD_SPD(其表示道路上的最小典型速度)634。如果目标速度大于阈值速度MIN_RD_SPD 634，则在对当前轨迹确认若干个循环之后，当前轨迹将在步骤635中贡献于速度限定符。在步骤636中，处理器104确定目标速度是否高于附加阈值速度HIGH_RD_SPD 637(其表示从不在停车场实现的典型双通道道路速度)。如果目标速度大于HIGH_RD_SPD 637，则在步骤638中，当前轨迹对道路环境分类决策的贡献度将增加。

再次参照图6A中示出的方法600的主函数，在步骤640中，处理器104调用两个子函数：第二驾驶环境分类函数，LaneCriteria()函数650(图6C中示出)；以及动态警示阈值设置函数，SetAlertThreshold()函数660(图6D中示出)，其用于基于分类驾驶环境来初始化和动态地调节邻近主车辆102的检测区106、108中的警示设置(区406-412和/或警示阈值404、414)。在优选的实施方案中，警示阈值404、414默认为对应于停车场驾驶环境场景的阈值，直到足够的数据获取和分类以置信度指示驾驶环境实际上是另一个环境诸如道路。

通道标准函数650(图6C中所示)通过进一步对有效环境状态(例如，过滤的目标轨迹等)信息条目进行分类来生成对停车场或道路驾驶环境的确定的附加贡献度。类似地，每个轨迹仅可基于其相关联的目标通道信息向任一驾驶环境条件作出贡献一次。对于每个可用的有效轨迹，将其与一个或多个纵向距离附加目标进行比较，以确定两个独立的目标是否在两个不同的通道中行进(步骤652)。还确定(步骤654)计算的距离是否超过第三通道，这将指示目标行进在道路上。如果任一条件为真(步骤652或步骤654)，则使用通道限定符计数器来确认通道标准多个循环(步骤656)，并且如果对于相同目标在若干个循环期间确认通道限定符标准，则将来自该轨迹的通道质量贡献度添加至道路驾驶环境。

在主函数600(以及在图6D中所示)的步骤640中由处理器104调用的SetAlertThreshold()函数660用于确定(步骤662)驾驶环境计数器是否超过指示检测区中存在道路的预定阈值。如果未检测到道路状况，则在步骤664中，驾驶环境被分类为未定义，并且警示阈值(距离)设置基于目标速度(如图5中所示)。从0mph至16mph的目标速度，阈值设置可与停车场驾驶环境场景相关联。然而，如果驾驶环境计数器超过道路阈值，则在步骤666中，驾驶环境被分类为道路，并且针对检测区实现与道路方案相关联的警示阈值(距离)设置。如上所述，警示阈值设置的转变可突然或逐渐地发生。

然而，在阅读以上描述之后，本公开的许多改动和修改无疑对于本领域普通技术人员是显而易见的，应当理解以说明性方式示出和描述的特定实施方案并非意在被视为限制性的。除非明确描述，本文所用的任何要素、行为或指令均不应被理解为关键的或必需的。在仅期望一个项目的情况下，使用术语“一个”或类似的语言。此外，除非另外明确说明，短语“基于”旨在表示“至少部分地基于”。

提供以上示例仅为了进行解释，并且决不应被理解成限制本公开。