技術(shù)特征：

1.一種自動剎車系統(tǒng)，其特征在于，包含：

一偵測模塊，是用以偵測并辨識位于一車輛前方的一或多個目標(biāo)物；

一追蹤模塊，是用以追蹤動態(tài)移動的所述目標(biāo)物；

一碰撞軌跡預(yù)測模塊，是用以依據(jù)該車輛的一車體動態(tài)信息估測該車輛與所述目標(biāo)物的一碰撞軌跡，并依據(jù)該碰撞軌跡及各該目標(biāo)物的位置界定一可能碰撞范圍及一非碰撞范圍；

一記憶體暫存器，是用以記錄落于該可能碰撞范圍內(nèi)的一或多個目標(biāo)物的坐標(biāo)位置，其中若有多個該目標(biāo)物落于該可能碰撞范圍內(nèi)，則同時將各該目標(biāo)物的坐標(biāo)位置記錄于該記憶體暫存器，若所述目標(biāo)物中有起始落于該可能碰撞范圍內(nèi)，但之后離開該可能碰撞范圍者，則將其數(shù)據(jù)自該記憶體暫存器清除；

一碰撞時間預(yù)測模塊，是用以于所述目標(biāo)物落于該可能碰撞范圍內(nèi)時預(yù)估各該目標(biāo)物與該車輛的一碰撞時間；以及

一決策模塊，是用以依據(jù)該碰撞時間判斷是否致動該車輛的剎車輔助。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動剎車系統(tǒng)，其特征在于，該偵測模塊包含：

一深度擷取單元，是用以偵測并取得各該目標(biāo)物的一空間位置信息；

一影像擷取單元，是用以擷取各該目標(biāo)物的影像進(jìn)行辨識并取得一影像特征信息；以及

一綜合處理單元，是用以接收各該目標(biāo)物的該空間位置信息及該影像特征信息，并執(zhí)行一評分機(jī)制以判斷各該目標(biāo)物種類。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動剎車系統(tǒng)，其特征在于，該偵測模塊是結(jié)合一衛(wèi)星定位系統(tǒng)及一專用短程通信系統(tǒng)而成；該衛(wèi)星定位系統(tǒng)是用以獲得該車輛的經(jīng)緯度坐標(biāo)；該專用短程通信系統(tǒng)是用以與各該目標(biāo)物相互傳遞信號，得到該車輛與各該目標(biāo)物間的相對位置關(guān)系，進(jìn)而取得該車輛與各該目標(biāo)物間的相對距離、相對角度或相對速度，并透過一識別碼獲得該目標(biāo)物種類。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動剎車系統(tǒng)，其特征在于，該追蹤模塊是透 過一擴(kuò)展式卡爾曼濾波演算法追蹤動態(tài)移動的所述目標(biāo)物；其中該擴(kuò)展式卡爾曼濾波演算法是由下列關(guān)系式表示：

以及${{\hat{x}}_k}^{-}=A{\hat{x}}_{i-1};$

其中：

xp_i為動態(tài)移動的所述目標(biāo)物的x軸位置；

yp_i為動態(tài)移動的所述目標(biāo)物的y軸位置；

v_i為動態(tài)移動的所述目標(biāo)物的速度；

φ_i為動態(tài)移動的所述目標(biāo)物的行進(jìn)方向；

△t為輸入動態(tài)移動的所述目標(biāo)物與該車輛的連續(xù)相對位置的取樣時間；以及

A為動態(tài)移動的所述目標(biāo)物的狀態(tài)變換模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動剎車系統(tǒng)，其特征在于，該車身動態(tài)信息包含該車輛于左右兩側(cè)移動的橫向速度及橫向加速度。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動剎車系統(tǒng)，其特征在于，于該車輛左右兩側(cè)的該碰撞軌跡由下列關(guān)系式表示：

$y_l\left(t\right)={\mathrm{\α}}_l{x}_l^2\left(t\right)+{\mathrm{\β}}_l{x}_l\left(t\right)+{\mathrm{\ϵ}}_l+y_{l0};$

$y_r\left(t\right)={\mathrm{\α}}_r{x}_r^2\left(t\right)+{\mathrm{\β}}_r{x}_r\left(t\right)+{\mathrm{\ϵ}}_r+y_{r0};$

其中：

x_i,y_i,i＝l,r分別為該車輛于左右兩側(cè)的橫向位置及縱向位置；

α_i,i＝l,r為該車輛于左右兩側(cè)的移動的橫向速度；以及

β_i,i＝l,r為該車輛于左右兩側(cè)的移動的橫向加速度。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的自動剎車系統(tǒng)，其特征在于，該可能碰撞范圍由下列關(guān)系式表示：

$y_{\mathrm{obs}}^{\left(i\right)>y_l\left(t\right)\∩y_{\mathrm{obs}}^{\left(i\right)}>y_r\left(t\right)\∩x_{\mathrm{obs}}^{\left(i\right)}>x_l\∩x_{\mathrm{obs}}^{\left(i\right)}\<x_r;}$

其中x⁽ⁱ⁾_obs,y⁽ⁱ⁾_obs分別為各該目標(biāo)物的橫向位置及縱向位置。

8.一種自動剎車方法，其特征在于，包含：

偵測并辨識位于一車輛前方的一或多個目標(biāo)物；

利用一追蹤模塊追蹤動態(tài)移動的所述目標(biāo)物；

利用一碰撞軌跡預(yù)測模塊依據(jù)該車輛的一車體動態(tài)信息界定一碰撞軌跡；

透過該碰撞軌跡及各該目標(biāo)物的位置界定一可能碰撞范圍及一非碰撞范圍；

若所述目標(biāo)物位有落于該可能碰撞范圍內(nèi)者，則利用一記憶體暫存器同時記錄各該目標(biāo)物的坐標(biāo)位置，若所述目標(biāo)物中有起始落于該可能碰撞范圍內(nèi)，但之后離開該可能碰撞范圍者，則將其數(shù)據(jù)自該記憶體暫存器清除；

若所述目標(biāo)物中有落于該可能碰撞范圍內(nèi)者，則以一碰撞時間預(yù)測模塊預(yù)估各該目標(biāo)物與該車輛的一碰撞時間；

利用一決策模塊對位于該車輛正前方車道的該目標(biāo)物對應(yīng)的該碰撞時間進(jìn)行分析，進(jìn)而依危急程度決定提出警示、對該車輛進(jìn)行預(yù)剎車或致動該車輛主動剎車；以及

若該車輛變換至一旁側(cè)車道，而位于該旁側(cè)車道的該車輛正前方的該目標(biāo)物仍落于該可能碰撞范圍內(nèi)，則持續(xù)利用該決策模塊依據(jù)該碰撞時間，依危急程度決定提出警示、對該車輛進(jìn)行預(yù)剎車或致動該車輛主動剎車。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的自動剎車方法，其特征在于，偵測并辨識位于該車輛前方的所述目標(biāo)物是透過一偵測模塊為之；該偵測模塊包含一深度擷取單元、一影像擷取單元及一綜合處理單元；利用該深度擷取單元偵測并取得各該目標(biāo)物的一空間位置信息；利用該影像擷取單元擷取各該目標(biāo)物的影像進(jìn)行辨識并取得一影像特征信息；以及利用該綜合處理單元接收各該目標(biāo)物的該空間位置信息及該影像特征信息，并執(zhí)行一評分機(jī)制以判斷各該目標(biāo)物種類。

10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的自動剎車方法，其特征在于，偵測并辨識位于該車輛前方的所述目標(biāo)物是透過一偵測模塊為之；該偵測模塊包含一衛(wèi)星定位系統(tǒng)及一專用短程通訊系統(tǒng)；利用該衛(wèi)星定位系統(tǒng)是獲得該車輛的經(jīng)緯度坐標(biāo)；利用該專用短程通信系統(tǒng)與各該目標(biāo)物相互傳遞信號，并得到該車輛與各該目標(biāo)物間的相對位置關(guān)系，進(jìn)而取得該車輛與各該目標(biāo)物間的相對距離、相對角度或相對速度，并透過一識別碼獲得該目標(biāo)物種類。

11.根據(jù)權(quán)利要求8所述的自動剎車方法，其特征在于，該追蹤模塊是透過一擴(kuò)展式卡爾曼濾波演算法追蹤所述目標(biāo)物；該擴(kuò)展式卡爾曼濾波演算法是由下列關(guān)系式表示：

以及${{\hat{x}}_k}^{-}=A{\hat{x}}_{i-1};$

其中：

xp_i為動態(tài)移動的所述目標(biāo)物的x軸位置；

yp_i為動態(tài)移動的所述目標(biāo)物的y軸位置；

v_i為動態(tài)移動的所述目標(biāo)物的速度；

φ_i為動態(tài)移動的所述目標(biāo)物的行進(jìn)方向；

△t為輸入動態(tài)移動的所述目標(biāo)物與該車輛的連續(xù)相對位置的取樣時間；以及

A為動態(tài)移動的所述目標(biāo)物的狀態(tài)變換模型。

12.根據(jù)權(quán)利要求8所述的自動剎車方法，其特征在于，該車身動態(tài)信息包含該車輛于左右兩側(cè)移動的橫向速度及橫向加速度。