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摘要：车辆辅助驾驶是基于车辆上的各类传感器，将车内外的环境数据信号转换成电信号，经过计算机技术、数字信号技术等处理，让驾驶者在最短的时间察觉可能发生的危险，且在一定状况下能对车辆实施控制。车辆辅助驾驶系统作为无人驾驶时代的过渡阶段，通过提前预防策略辅助汽车驾驶员，大大降低了交通安全事故，也有效的提高了驾驶员和道路行人的安全。
关键词：车辆辅助驾驶，停车，驾驶员，专利申请
1 车辆辅助驾驶技术概述
1.1车辆辅助驾驶的架构
车辆辅助驾驶技术是利用传感器技术、信号处理技术、通信技术、计算机技术等，辨识车辆所处的环境和状态，根据各传感器所得到的信息作出分析和判断，或者给司机发出劝告和报警信息，提醒司机注意规避危险；并能在紧急情况下，帮助司机操作车辆，防止事故的发生。早期智能车辆研究主要集中在如何采用各种传感器技术实现车辆全自动化无人驾驶，随着研究的深入，重点着眼于提高汽车的安全性、舒适性以及提高优良的人车交互界面，并努力向市场推广车辆相关技术的应用。
车辆辅助驾驶系统分为感知层、判断层和操作层。感知层主要是获取车辆运行环境信息、车辆状态信息、驾驶员生理信息和驾驶行为信息，并向驾驶员提供信息；判断层主要是根据感知层信息判断车辆运行安全性和驾驶员是否疲劳，并向驾驶员报警；操作层主要是引导或介入控制驾驶，以规避危险。车辆辅助驾驶产品种类多样，关键的模块与技术主要分为驾驶检测、汽车视野改善、泊车/倒车辅助、汽车避险辅助等。
1.2车辆辅助驾驶的关键技术
车辆辅助驾驶的关键技术包含以下几种：
1、驾驶状态监测系统
驾驶疲劳监测系统是基于对驾驶员的身体状况的一种监测。此系统主要作用于驾驶员在长时间驾驶过程中，出现因驾驶疲劳造成注意力不集中，车辆偏离路线时能及时作出警示。
驾驶行为是影响汽车安全驾驶的主要因素，不仅可以反映驾驶操作的合理性，而且一定程度上体现了驾驶员的精神状态。驾驶行为监测是当传感器监测到驾驶员行为不当时，辅助系统会做出警示或必要时自动控制汽车。
2、汽车视野改善
夜视辅助系统主要是利用红外成像技术和热成像技术，帮助驾驶员在黑夜里驾驶看清路面或障碍物。
盲点监测系统是车辆在超车、变道、大雾、雨天等易发生危险的行驶工况下，计算机控制安装在车辆周围的防撞、红外、盲点探测等雷达传感器，以声、光的形式向驾驶员提供周围行驶环境，必要时能够自动控制汽车，防止危险发生。
泊车辅助系统利用车辆四周的雷达探头和摄像头，测出周围物体之间的距离和角度，并显示在车内显示器上，控制器自动根据车速调整方向盘完成泊车或倒车。
2 车辆辅助驾驶的专利分析
本章从全球专利申请情况和国内专利申请情况两个方面，对车辆辅助驾驶技术的领域的专利现状进行宏观分析。
2.1全球专利申请分析
为了获得停车/泊车车辆辅助驾驶技术的全球申请情况，使用S系统在DWPI数据库中通过IPC分类号以及关键词进行检索，对所得专利数据进行分析。
2.1.1全球历年专利申请分析
分析可知，从1990年开始出现与停车/泊车辅助技术相关的专利申请，1998年至2005年期间，专利申请数量增长速度不断加快，可见这段时间的停车/泊车辅助技术正处于迅速发展时期，这与全球汽车数量的不断增加，雷达、传感器技术的革新，汽车智能化越来越受到关注是密不可分的；从2006年到2013年总体呈较为平稳的上升，申请量维持在较高水平，停车/泊车辅助技术已确定了初步的研究方向，但仍然是研究热点。
2.1.2 全球区域分布分析
经统计分析可知，日本的专利申请占全球专利申请总量的30%，处于第一位，其次是德国，占全球专利申请总量的16%，处于第二位，美国占全球专利申请总量的12%。紧随其后的是欧洲申请、国际申请、中国以及韩国。总体上专利申请主要集中在日本、德国、美国和欧洲等，同时也反映了这些国家对该项技术的重视与该项技术在这些国家中的市场需求。
2.1.3 全球申请人分布分析
经统计分析可知，排名前10的公司有8家来自于日本或德国，证实日本和德国对该项技术的研究处于世界前列。其中BOSC、VOLS为德国公司，VALO为法国公司，MNDO为韩国公司，其余6家公司均为日本公司，说明日本技术整合度高，形成了规模优势，在大公司的资源支持下，有更大的机会占领市场。
2.2 国内专利申请分析
2.2.1 国内技术趋势分析
数据显示，从1995年开始出现与停车/泊车辅助技术相关的专利申请，起初增长比较缓慢，直到2004年开始缓慢增加，而从2010年至2015年的申请量增长速度明显增加，出现大幅增长，可见当时时间段该技术正处于迅速发展时期。我国该项技术起步较晚，前期发展较为缓慢，在2010年之后出现大幅增长，说明我国在2010年后该项技术是新兴热点产业，对于该项技术的发展，国内的公司还是存有一定的热度。
2.2.2国内申请人分布
经统计分析可知，在我国的停车/泊车辅助技术专利申请中，主要申请人是企业，其次是高校/科研机构，个人专利申请占有比例较少，说明还是企业更加重视相关的研发工作，也可以看出该领域所带来的经济效益是很大的。可以看出，我国的停车/泊车辅助技术的主要研发还是由相关领域的大企业承担，且相较于全球其他国家，例如日本和德国，我国的专利申请数量较少，申请时间也相对靠后；高校申请虽然也逐步加大了对该领域的技术关注和技术投入，但总的申请时间还是相对靠后，申请数量也相对较少，还需要不断的积累和积极的创新来提高专利申请质量，完成我国对该项技术的专利部署
2.2.3国内申请区域分布
经统计分析可知，国内申请主要区域第一名为江苏，占比18%，北京紧随其后，占比17%，江苏和北京的申请量相差不大，说明这两个国内一线地区关于该项技术的研究較多，在江苏和北京之后的是安徽、上海、成都、深圳。
3 小结
经过多年的技术发展和积累，车辆辅助驾驶的技术非常广泛，专利技术的分支非常广，因此其具有十分广阔的发展趋势。在未来的国际社会中，专利技术的博弈会日趋白热化，专利对于保护自身的合法权益，提升竞争力将发挥巨大的作用。
作者简介：
黄冰月 1991.01，汉族，湖北武汉，女，硕士研究生，视频图像处理。
李维维 1989.12，汉族，湖北武汉，女，硕士研究生，视频图像处理（等同第一作者）。
关键词：车辆辅助驾驶，停车，驾驶员，专利申请
1 车辆辅助驾驶技术概述
1.1车辆辅助驾驶的架构
车辆辅助驾驶技术是利用传感器技术、信号处理技术、通信技术、计算机技术等，辨识车辆所处的环境和状态，根据各传感器所得到的信息作出分析和判断，或者给司机发出劝告和报警信息，提醒司机注意规避危险；并能在紧急情况下，帮助司机操作车辆，防止事故的发生。早期智能车辆研究主要集中在如何采用各种传感器技术实现车辆全自动化无人驾驶，随着研究的深入，重点着眼于提高汽车的安全性、舒适性以及提高优良的人车交互界面，并努力向市场推广车辆相关技术的应用。
车辆辅助驾驶系统分为感知层、判断层和操作层。感知层主要是获取车辆运行环境信息、车辆状态信息、驾驶员生理信息和驾驶行为信息，并向驾驶员提供信息；判断层主要是根据感知层信息判断车辆运行安全性和驾驶员是否疲劳，并向驾驶员报警；操作层主要是引导或介入控制驾驶，以规避危险。车辆辅助驾驶产品种类多样，关键的模块与技术主要分为驾驶检测、汽车视野改善、泊车/倒车辅助、汽车避险辅助等。
1.2车辆辅助驾驶的关键技术
车辆辅助驾驶的关键技术包含以下几种：
1、驾驶状态监测系统
驾驶疲劳监测系统是基于对驾驶员的身体状况的一种监测。此系统主要作用于驾驶员在长时间驾驶过程中，出现因驾驶疲劳造成注意力不集中，车辆偏离路线时能及时作出警示。
驾驶行为是影响汽车安全驾驶的主要因素，不仅可以反映驾驶操作的合理性，而且一定程度上体现了驾驶员的精神状态。驾驶行为监测是当传感器监测到驾驶员行为不当时，辅助系统会做出警示或必要时自动控制汽车。
2、汽车视野改善
夜视辅助系统主要是利用红外成像技术和热成像技术，帮助驾驶员在黑夜里驾驶看清路面或障碍物。
盲点监测系统是车辆在超车、变道、大雾、雨天等易发生危险的行驶工况下，计算机控制安装在车辆周围的防撞、红外、盲点探测等雷达传感器，以声、光的形式向驾驶员提供周围行驶环境，必要时能够自动控制汽车，防止危险发生。
泊车辅助系统利用车辆四周的雷达探头和摄像头，测出周围物体之间的距离和角度，并显示在车内显示器上，控制器自动根据车速调整方向盘完成泊车或倒车。
2 车辆辅助驾驶的专利分析
本章从全球专利申请情况和国内专利申请情况两个方面，对车辆辅助驾驶技术的领域的专利现状进行宏观分析。
2.1全球专利申请分析
为了获得停车/泊车车辆辅助驾驶技术的全球申请情况，使用S系统在DWPI数据库中通过IPC分类号以及关键词进行检索，对所得专利数据进行分析。
2.1.1全球历年专利申请分析
分析可知，从1990年开始出现与停车/泊车辅助技术相关的专利申请，1998年至2005年期间，专利申请数量增长速度不断加快，可见这段时间的停车/泊车辅助技术正处于迅速发展时期，这与全球汽车数量的不断增加，雷达、传感器技术的革新，汽车智能化越来越受到关注是密不可分的；从2006年到2013年总体呈较为平稳的上升，申请量维持在较高水平，停车/泊车辅助技术已确定了初步的研究方向，但仍然是研究热点。
2.1.2 全球区域分布分析
经统计分析可知，日本的专利申请占全球专利申请总量的30%，处于第一位，其次是德国，占全球专利申请总量的16%，处于第二位，美国占全球专利申请总量的12%。紧随其后的是欧洲申请、国际申请、中国以及韩国。总体上专利申请主要集中在日本、德国、美国和欧洲等，同时也反映了这些国家对该项技术的重视与该项技术在这些国家中的市场需求。
2.1.3 全球申请人分布分析
经统计分析可知，排名前10的公司有8家来自于日本或德国，证实日本和德国对该项技术的研究处于世界前列。其中BOSC、VOLS为德国公司，VALO为法国公司，MNDO为韩国公司，其余6家公司均为日本公司，说明日本技术整合度高，形成了规模优势，在大公司的资源支持下，有更大的机会占领市场。
2.2 国内专利申请分析
2.2.1 国内技术趋势分析
数据显示，从1995年开始出现与停车/泊车辅助技术相关的专利申请，起初增长比较缓慢，直到2004年开始缓慢增加，而从2010年至2015年的申请量增长速度明显增加，出现大幅增长，可见当时时间段该技术正处于迅速发展时期。我国该项技术起步较晚，前期发展较为缓慢，在2010年之后出现大幅增长，说明我国在2010年后该项技术是新兴热点产业，对于该项技术的发展，国内的公司还是存有一定的热度。
2.2.2国内申请人分布
经统计分析可知，在我国的停车/泊车辅助技术专利申请中，主要申请人是企业，其次是高校/科研机构，个人专利申请占有比例较少，说明还是企业更加重视相关的研发工作，也可以看出该领域所带来的经济效益是很大的。可以看出，我国的停车/泊车辅助技术的主要研发还是由相关领域的大企业承担，且相较于全球其他国家，例如日本和德国，我国的专利申请数量较少，申请时间也相对靠后；高校申请虽然也逐步加大了对该领域的技术关注和技术投入，但总的申请时间还是相对靠后，申请数量也相对较少，还需要不断的积累和积极的创新来提高专利申请质量，完成我国对该项技术的专利部署
2.2.3国内申请区域分布
经统计分析可知，国内申请主要区域第一名为江苏，占比18%，北京紧随其后，占比17%，江苏和北京的申请量相差不大，说明这两个国内一线地区关于该项技术的研究較多，在江苏和北京之后的是安徽、上海、成都、深圳。
3 小结
经过多年的技术发展和积累，车辆辅助驾驶的技术非常广泛，专利技术的分支非常广，因此其具有十分广阔的发展趋势。在未来的国际社会中，专利技术的博弈会日趋白热化，专利对于保护自身的合法权益，提升竞争力将发挥巨大的作用。
作者简介：
黄冰月 1991.01，汉族，湖北武汉，女，硕士研究生，视频图像处理。
李维维 1989.12，汉族，湖北武汉，女，硕士研究生，视频图像处理（等同第一作者）。