本发明涉及车载安全，尤其涉及一种防止驾驶员恶意冲撞的车辆控制方法及系统。
背景技术：
1、驾驶员恶意冲撞是指由于生活受阻、遇到大的人和事的冲击等，导致驾驶员心理出现大波动，进而采取开车恶意冲撞道路行人、其他交通人员的方式来报复社会的行为。这导致了大量的交通伤亡和社会不安全状态，因此提出一种防止驾驶员主观恶意冲撞的智能车辆控制系统，对于约束驾驶员的恶意冲撞，避免和减轻此类事故的发生具有重要的意义。
2、传统的，当车辆发生紧急危险时，主要通过采用配置在车端的自动紧急制动(aeb，autonomous emergency braking)系统来提醒驾驶员或者紧急制动车辆。具体为，通过车辆四周的传感器监测周围环境，一旦发现潜在的碰撞风险，会在驾驶员还未做出反应之前自动启动制动，从而降低碰撞的冲击力。这种系统类似于雷达系统，通过先进的通讯技术和电子监测设备实时感知车辆周围的动态，为驾驶者提供必要的安全辅助。
3、aeb系统的设计初衷是为了保护驾驶员和其他道路使用者免受伤害，而不是为了阻止恶意行为。因此，如果驾驶员故意以冲撞为目的驾驶，这种系统的自动制动功能可能会被触发，但它的主要目的是减少碰撞的严重程度，而不是完全阻止碰撞。此外，如果驾驶员的恶意行为超出了系统的监测和处理能力范围，如速度过快或采取了特定的躲避传感器的操作，系统可能无法有效工作。同时，现在的智能辅助系统，均主要为高级驾驶辅助系统，当驾驶员在紧急情况下迅速转动方向盘或采取其他操作，如点刹技术，这可能被系统解释为驾驶员已经接管了驾驶任务，从而导致aeb系统退出自动模式。
4、目前，也逐渐出现一些基于驾驶员的状态对车辆进行智能控制的研究，例如公开号为cn 116872964 a的中国专利，公开了一种基于驾驶员状态进行调整的智能驾驶系统及方法，通过在行车过程中识别到驾驶员处于异常状态时，评估驾驶员的事件识别能力和事件响应能力，所述事件响应能力包括行动能力和反应时间，当所述驾驶员的行动能力低于预设的行动能力阈值时，将智能驾驶系统的控制权限调整为应急控制权限，当所述驾驶员的行动能力高于预设的行动能力阈值且所述驾驶员的事件识别能力低于预设的识别能力阈值，在驾驶员的反应时间处于下滑状态的时候根据所述驾驶员的事件识别能力和事件响应能力调整智能驾驶系统的控制权限，进而确定所述智能驾驶系统的汽车控制策略，能够结合驾驶员的实际状态执行汽车的自适应控制，避免了直接接管汽车控制带来的安全隐患。
5、上述专利的本质还是出于对驾驶员的安全考虑，因此在检测到驾驶员具备正常的操控能力时，便会将车辆的控制权交回驾驶员；也没有考虑到车辆周围的道路使用者的安全。而当驾驶员为恶意冲撞时，其往往具备对车辆的正常操控能力，且目标基本就是车辆周围人群。显然，上述方法并不适用于恶意冲撞情况。
6、因此，目前无论是传统车辆还是当前智能车辆，均以驾驶员的操作为最终决策意图。当驾驶员出现心理波动，存在明显不符合道路安全的操作时，并不会存在其他智能系统阻止驾驶员行为，这导致了车辆成为驾驶员主观造成交通事故的工具，并为社会带来巨大的伤亡影响。
技术实现思路
1、鉴于现有技术的上述不足，本发明的目的在于：提出一种防止驾驶员恶意冲撞的车辆控制方法及系统，能够在检测到驾驶员有恶意冲撞的意图时，主动控制汽车减速制动，降低因驾驶员恶意冲撞带来的危害。
2、为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：
3、一种防止驾驶员恶意冲撞的车辆控制方法，包括：
4、实时监测车辆前方的弱势道路使用者(vulnerable road users，vru，包括行人、自行车骑车人、电动两轮车骑车人等)信息，所述弱势道路使用者信息包括弱势道路使用者的人数；
5、若弱势道路使用者的人数大于或等于人数阈值，则判断弱势道路使用者与车辆之间是否存在碰撞风险；
6、若弱势道路使用者与车辆之间存在碰撞风险，则根据驾驶员的面部表情判断驾驶员是否处于恶意冲撞情绪，以及根据车辆的实时速度信息判断车辆是否处于恶意冲撞状态；
7、若驾驶员处于恶意冲撞情绪且车辆处于恶意冲撞状态，则判定驾驶员存在主观恶意冲撞倾向，对车辆进行主动控制；所述主动控制具体包括：
8、切断车辆的加速踏板功能，自动开启紧急制动；监测驾驶员持续踩加速踏板的累计时间，若持续踩加速踏板的累计时间大于或等于紧急制动时间阈值，则判定驾驶员存在主观恶意冲撞事实，以车辆的最大减速度进行制动，直至车辆完全停止；所述紧急制动的减速度小于所述最大减速度。
9、本发明采用的另一个技术方案为：
10、一种防止驾驶员恶意冲撞的车辆控制系统，包括：
11、环境感知及碰撞风险判断模块，用于实时监测车辆前方的弱势道路使用者信息，所述弱势道路使用者信息包括弱势道路使用者的人数；若弱势道路使用者的人数大于或等于人数阈值，则判断弱势道路使用者与车辆之间是否存在碰撞风险；
12、状态监测与预判模块，用于若弱势道路使用者与车辆之间存在碰撞风险，则根据驾驶员的面部表情判断驾驶员是否处于恶意冲撞情绪，以及根据车辆的实时速度信息判断车辆是否处于恶意冲撞状态；若驾驶员处于恶意冲撞情绪且车辆处于恶意冲撞状态，则判定驾驶员存在主观恶意冲撞倾向；
13、主动控制模块，用于在判定驾驶员存在主观恶意冲撞倾向时对车辆进行主动控制；所述主动控制具体包括：切断车辆的加速踏板功能，自动开启紧急制动；监测驾驶员持续踩加速踏板的累计时间，若持续踩加速踏板的累计时间大于或等于紧急制动时间阈值，则判定驾驶员存在主观恶意冲撞事实，以车辆的最大减速度进行制动，直至车辆完全停止；所述紧急制动的减速度小于所述最大减速度。
14、本发明的有益效果在于：
15、通过实时监测车辆前方的弱势道路使用者信息，在弱势道路使用者人数达到阈值时判断弱势道路使用者与车辆之间是否存在碰撞风险，提前预测危险场景；结合驾驶员的情绪、车辆行驶状态以及场景危险情况预测驾驶员的恶意冲撞意图；在判定驾驶员存在主观恶意冲撞倾向时，便对车辆进行紧急制动，有效延长车辆紧急制动距离，降低车辆速度；并且监测持续踩加速踏板的累计时间以进一步确认驾驶员是否为恶意冲撞，防止误判；在判定驾驶员为恶意冲撞后，以车辆的最大加速度制动，以迅速降低车辆速度，避免或者减轻事故危害。
1.一种防止驾驶员恶意冲撞的车辆控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的防止驾驶员恶意冲撞的车辆控制方法，其特征在于，所述弱势道路使用者信息还包括弱势道路使用者与车辆之间的纵向相对距离、纵向相对速度、横向相对距离和横向相对速度；所述人数阈值大于2；判断弱势道路使用者与车辆之间是否存在碰撞风险具体包括：
3.根据权利要求2所述的防止驾驶员恶意冲撞的车辆控制方法，其特征在于，所述横向距离阈值为车辆宽度的一半与该弱势道路使用者的俯视视角半径之和。
4.根据权利要求2所述的防止驾驶员恶意冲撞的车辆控制方法，其特征在于，碰撞剩余时间采用如下公式计算：
5.根据权利要求1所述的防止驾驶员恶意冲撞的车辆控制方法，其特征在于，采用情绪判断神经网络模型判断驾驶员是否处于恶意冲撞状态；情绪判断神经网络模型的训练数据通过以下方式获得：
6.根据权利要求1所述的防止驾驶员恶意冲撞的车辆控制方法，其特征在于，根据车辆的实时速度信息判断车辆是否处于恶意冲撞状态具体包括：
7.根据权利要求1所述的防止驾驶员恶意冲撞的车辆控制方法，其特征在于，切断车辆的加速踏板功能的同时，进行声光提示。
8.一种防止驾驶员恶意冲撞的车辆控制系统，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的防止驾驶员恶意冲撞的车辆控制系统，其特征在于，所述状态监测与预判模块包括驾驶员状态监测子模块和车辆状态监测子模块，所述驾驶员状态监测子模块用于实时监测驾驶员的面部表情，并通过面部表情识别出驾驶员的情绪；所述车辆状态监测子模块用于实时监测车辆的加速踏板开度和加速度，并根据加速踏板开度和加速度判断当前车辆是否处于恶意冲撞状态。
10.根据权利要求8所述的防止驾驶员恶意冲撞的车辆控制系统，其特征在于，状态监测与预判模块设有情绪判断神经网络模型，用于判断驾驶员是否处于恶意冲撞状态；情绪判断神经网络模型的训练数据通过以下方式获得：
