CN101824948A - 用于自动车辆应用的自适应控制系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及用于自动车辆应用的自适应控制系统。具体地，提供了一种用于控制车辆中的自动封闭板的设备。该设备包括配置成产生控制信号的命令模块。马达配置成基于控制信号致动自动封闭板。马达传感器配置成测量马达的输出特性，该马达传感器具有马达传感器输出信号。自适应逻辑模块被联接到命令模块和马达传感器。自适应逻辑模块配置成向命令模块提供输出从而调节控制信号，其中自适应逻辑模块配置成基于马达传感器输出信号确定何时自动封闭板被障碍物阻碍。

Description

用于自动车辆应用的自适应控制系统
技术领域
下面的公开内容大体上涉及自动车辆控制系统，更具体而言，涉及用于自动封闭板应用(例如车辆中的自动上翻式车门)的控制系统。
背景技术
自动装置正广泛应用于诸如自动车辆封闭板的车辆应用中。自动装置是被连接到机动化系统的物体，该系统响应于输入而自动移动物体。自动装置的一个示例为打开从而允许通入车辆后部的自动上翻式车门。自动上翻式车门典型地响应于在遥控钥匙上所按的按钮或驾驶室中的按钮而自动工作。当自动上翻式车门打开或关闭时，有可能存在可能阻挡上翻式车门打开或关闭的障碍物。在很多情况下，为了防止损坏障碍物或上翻式车门，配置有相对高灵敏度的传感控制系统。不幸的是，这种灵敏度水平能导致传感系统有时在实际上不存在障碍物的情况下识别出障碍物。例如，当使用加速度计来检测传感控制系统中的物体时，人进入或离开车辆的运动或者影响上翻式车门的车辆其它运动可导致错误检测结果。这些相同的问题，以及其它问题都可能存在于车辆的很多不同的自动封闭板中，包括自动上翻式车门。
车辆中的自动封闭板通常要求校准，包括确定在很多不同的工作条件下以及在超过车辆的预期寿命情况下的工作参数。在很多情况下，校准过程涉及到大量的测试，以收集用于工作参数的数据。工作条件可包括诸如温度、海拔、压力、坡度、部件的磨损、摩擦力的变化或其它功能部件的变化。包括大量测试的校准过程被用于确定针对车辆寿命的期望工作条件，并用于配置自动封闭板的参数，从而随着时间推移和/或针对不同工作条件而发生变化时，在这些参数内工作。
因此，希望提供一种改进的控制系统，用于操作车辆中的自动封闭板，例如上翻式车门。另外，希望提供一种改进的方法，用于操作车辆中的自动应用，以识别障碍物事件(例如，当自动封闭板遇到障碍物时)，并且减少对大量校准测试的需要。并且，结合附图和前述的技术领域和背景技术，其它希望的特征和特性将从后续的详细说明和所附权利要求中变得明显。
发明内容
提供了一种用于控制车辆中的自动封闭板的设备。该设备包括配置成产生控制信号的命令模块。马达配置成基于控制信号致动自动封闭板。马达传感器配置成测量马达的输出特性，该马达传感器具有马达传感器输出信号。自适应逻辑模块被联接到命令模块和马达传感器。自适应逻辑模块配置成向命令模块提供输出从而调节控制信号，其中自适应逻辑模块配置成基于马达传感器输出信号确定何时自动封闭板被障碍物阻碍。
提供了一种用于控制车辆中的自动装置的方法。自动装置由马达致动。该方法包括接收与马达上的负载相关的和与自动装置的位置相关的输入数据。使用配置成识别输入数据中的模式的模式识别模块处理输入数据。基于输入数据中的模式确定自动装置是否被障碍物阻碍。基于自动装置是否被阻碍的确定来驱动马达。
本发明还包括以下方案：
方案1、一种用于车辆中的自动封闭板的控制系统，包括：
命令模块，所述命令模块配置成产生控制信号；
马达，所述马达配置成基于所述控制信号致动所述自动封闭板；
马达传感器，所述马达传感器配置成测量所述马达的输出特性，其中所述马达传感器具有马达传感器输出信号；以及
自适应逻辑模块，所述自适应逻辑模块被联接到所述命令模块和所述马达传感器，其中所述自适应逻辑模块配置成向所述命令模块提供输出从而调节所述控制信号，其中所述自适应逻辑模块配置成基于马达传感器输出信号确定何时所述自动封闭板被障碍物阻碍。
方案2、如方案1所述的控制系统，其特征在于，其进一步包括位置传感器，所述位置传感器配置成提供与所述自动装置的位置相关的位置传感器输出信号，其中所述位置传感器被通信地联接到所述自适应逻辑模块，并且向所述自适应逻辑模块发送位置传感器输出信号。
方案3、如方案2所述的控制系统，其特征在于，所述自适应逻辑模块包括神经网络，所述神经网络配置成适应于马达传感器输出信号中的变化和位置信号中的变化。
方案4、如方案3所述的控制系统，其特征在于，所述自适应逻辑模块进一步包括模糊逻辑模块，所述模糊逻辑模块配置成接收来自所述神经网络的输出。
方案5、如方案2所述的控制系统，其特征在于，其进一步包括转换模块，所述转换模块被通信地联接到所述自适应逻辑模块并且配置成将所述马达传感器输出信号和所述位置传感器输出信号转换为频谱信号，其中所述自适应逻辑模块配置成接收数字格式信号。
方案6、如方案5所述的控制系统，其特征在于，所述转换模块为快速傅里叶变换模块，所述快速傅里叶变换模块配置成执行所述马达传感器输出信号和所述位置传感器输出信号的快速傅里叶变换。
方案7、如方案2所述的控制系统，其特征在于，所述位置传感器为加速度计，所述加速度计被连接到所述自动装置并且配置成测量所述自动装置的相对运动。
方案8、如方案2所述的控制系统，其特征在于，所述位置传感器从由霍尔效应传感器、光学传感器、电位计传感器和加速度计传感器组成的编码器的组中选择。
方案9、如方案1所述的控制系统，其特征在于，所述马达为用于液压泵的液压泵马达，所述自动装置为液压动力装置。
方案10、如方案9所述的控制系统，其特征在于，所述马达传感器为压力传感器，所述压力传感器配置成测量所述液压泵的输出液压压力。
方案11、如方案1所述的控制系统，其特征在于，所述马达为电动马达，所述自动装置由联接到所述电动马达的致动器机械地致动。
方案12、如方案11所述的控制系统，其特征在于，所述马达传感器为电流传感器，所述电流传感器配置成测量提供到所述电动马达的电流，其中电流与所述电动马达施加的力成比例。
方案13、如方案1所述的控制系统，其特征在于，所述输出模块包括脉宽调制模块，所述脉宽调制模块配置成使用脉宽调制技术驱动所述马达。
方案14、如方案1所述的控制系统，其特征在于，所述自动装置为自动上翻式车门。
方案15、一种车辆，包括：
自动装置，所述自动装置由马达致动；
马达传感器，所述马达传感器具有与马达的输出特性相关的马达传感器输出信号；
位置传感器，所述位置传感器具有与所述自动装置的位置相关的位置传感器输出信号；
反馈控制模块，所述反馈控制模块包括：
自适应逻辑模块，所述自适应逻辑模块配置成接收马达传感器输出信号和位置传感器输出信号，并且基于所述马达传感器输出信号和所述位置传感器输出信号确定何时所述自动装置被障碍物阻碍；以及
命令模块，所述命令模块被通信地联接到所述自适应逻辑模块，并且配置成基于来自所述自适应逻辑模块的输出而驱动所述马达。
方案16、如方案15所述的车辆，其特征在于，所述自适应逻辑模块包括神经网络，所述神经网络配置有所述自动装置的运动学数据模型。
方案17、如方案15所述的车辆，其特征在于，所述自动装置从由自动上翻式车门、自动滑动门、自动铰链门、自动活动式车顶、自动行李箱盖和自动折叠式座椅组成的组中选择。
方案18、一种控制车辆中的自动装置的方法，其特征在于，所述自动装置由马达致动，所述方法包括：
接收与所述马达上的负载相关的和与所述自动装置的位置相关的输入数据；
使用配置成识别所述输入数据中的模式的模式识别模块处理所述输入数据；
基于所述输入数据中的模式确定所述自动装置是否被障碍物阻碍；以及
基于所述自动装置是否被阻碍的确定来驱动所述马达。
方案19、如方案18所述的方法，其特征在于，所述处理包括在所述模式识别模块识别模式之前将所述输入数据转换为频率分量。
方案20、如方案18所述的方法，其特征在于，所述模式识别模块包括神经网络。
附图说明
通过结合附图，参考详细说明和权利要求，可对本主题有更全面的理解，在附图中，相同的附图标记指代相同的元件，其中：
图1为具有自动上翻式车门的示例性车辆的侧视图；
图2为具有自动活动式车顶的示例性车辆的侧视图；
图3为具有自动门的示例性车辆的侧视图；
图4为具有自动行李箱盖的车辆的透视图；
图5为具有用于自动装置的反馈控制模块的示例性系统的示图；
图6为具有液压自动装置的示例性系统的示图；
图7为具有机电自动装置的示例性系统的示图；以及
图8为用于控制自动装置的示例性方法的流程图。
具体实施例
下面的详细说明实质上仅为示例性的，而不倾向于限制本发明或本发明的应用和使用。并且，在前述的技术领域、背景技术、发明内容或下面的详细说明中出现的任何明示或暗示的理论不倾向于进行约束。
如图1-4所示，车辆100中的自动装置可为自动上翻式车门110，自动活动式车顶112、诸如自动滑动门114和/或自动铰链门116的机动门。车辆100中的自动装置还可包括自动行李箱盖120和/或自动折叠式座椅124。车辆100上的其它装置可为自动的，例如动力开闭车顶、机动踏脚板，以及车辆上为行动能力受限制的人员装备的机动的机动性斜坡和机动性座椅。
图1示出了附接到车辆后部的自动上翻式车门110。在示例性实施例中，上翻式车门110在车辆的顶部处被铰接，并且打开以提供通向车辆100的整个后部开口的通路。在其它实施例中，上翻式车门110可具有其它构造。
在示例性实施例中，诸如上翻式车门110的自动装置被设计为当上翻式车门110打开或关闭时，在结构上经受由马达施加的致动器的力。上翻式车门110在结构上还被设计为当上翻式车门110在打开和关闭期间遇到障碍物时能经受上翻式车门110上的马达的力。在自动装置工作中，当自动装置在工作期间被障碍物限制或遇到障碍物的阻挡时，发生障碍物事件。
典型地，上翻式车门110包括结构加固件，用于承受当上翻式车门110被障碍物阻碍时来自马达的力。在示例性实施例中，与传统的上翻式车门相比，结构性固件可被减少或去除，从而节省重量、材料和/或其它制造成本。在障碍物事件过程中由马达施加的最大的力可确定结构加固件的大小和重量。例如，当上翻式车门110被诸如壁的障碍物阻碍而阻止上翻式车门110打开时，马达可继续向上翻式车门施加力，直到控制系统确定障碍物存在并且停止或反转马达为止。如果在上翻式车门110遇到障碍物与控制系统识别出障碍物事件之间具有明显延迟，则上翻式车门110中的适合加固件对于防止上翻式车门被马达的力损坏是有用的。加固件会使上翻式车门和车辆增加重量。如果在对障碍物事件的识别和作用中精确度增加和/或时间延迟减小，则上翻式车门110可以更少的加固件和更小的重量生产，由此节省材料成本。使用各种实施例的优点还可包括可减少和/或去除了车辆100上的保护结构，其包括保护贴花(appliqués)，保护模制品、保护摩擦带以及其它保护装置。从其它自动装置，例如下面讨论的装置以及其它装置，可得到与结合示例性上翻式车门110所描述的益处相似的益处。
图2示出了具有自动活动式车顶112的示例性车辆100。活动式车顶112可为具有软顶或硬顶的车顶。在示例性实施例中，活动式车顶112是包括整个顶板的软顶。在其它实施例中，活动式车顶可为车顶的一部分，也可以是其它构造的活动式车顶112。
图3示出了具有诸如自动滑动门114和自动铰链门116的自动门的车辆100。在其它实施例中，可使用具有其它铰接形式的自动门。图3还示出了示例性自动折叠式座椅124。在示例性实施例中，自动折叠式座椅124折入车辆地板的隔间中。
图4示出了包括自动行李箱盖120的示例性车辆100。与其它自动装置相同，自动行李箱盖120可响应于使用者的输入而以自动的方式打开和/或关闭。在其它实施例中，可使用其它封闭板和/或其它自动装置。自动封闭板为用于开口的任何板，该开口配置成以自动方式操作。在一个实施例中，车辆封闭板为用于开口的板，该开口提供从车辆100外部到车辆100内部的通路。
为了简单的目的，下面的讨论将主要集中在自动上翻式车门100上；然而，下面讨论的理论可应用于其它自动装置，例如图1-4所示的自动装置和其它自动装置。
用于自动装置的示例性控制系统包括马达，该马达具有提供与马达上的负载相关的反馈的马达传感器。在一个实施例中，马达上的负载与马达施加到自动装置上的力相关。校准过程可用于将施加到自动装置上的力与马达上的负载相关联。示例性实施例还可包括适应于自动装置的工作条件的自适应逻辑模块。马达传感器和自适应反馈控制器可提供在确定障碍物事件时更快的响应时间、比传统的控制器在确定障碍物事件时具有相对更高的精确度、和/或更短的校准过程。示例性实施例还可允许自动装置以比传统控制器更低的材料成本生产。
图5示出了示例性控制系统200的示图。在示例性实施例中，控制系统200包括反馈控制模块201和机械模块202。机械模块202可包括由反馈控制模块201驱动的马达214和将运动从马达214传递到自动装置210的致动器218。马达传感器216还可被联接到马达214以直接或间接地测量马达214的输出特性。在示例性实施例中，位置传感器212直接或间接地测量自动装置210的位置。位置传感器可为任何类型的编码器，例如霍尔效应传感器(Hall effect sensor)、电位计、加速度计，和/或光学装置。在示例性实施例中，反馈控制模块201从马达传感器216和位置传感器212接收信号，以控制自动装置210的运动和确定何时自动装置210遇到障碍物。反馈控制模块201可通过使用软件和/或固件模块在处理器或多处理器中应用。反馈控制模块201还可在硬件模块中应用。
在示例性实施例中，反馈控制模块201从马达传感器216接收马达传感器输出信号，以提供与马达214上的负载相关的反馈。反馈控制模块201可从位置传感器212接收位置传感器输出信号，用于与自动装置210的位置相关的反馈。在示例性实施例中，反馈控制模块201配置成识别来自马达传感器216和位置传感器212的输出信号中的模式。反馈控制模块201识别的模式可将自动装置210的位置、马达214上的负载、时间和/或其它因素联系起来，以改进正常工作模式。如果正常工作条件由于磨损、或温度、或其它因素而改变时，反馈控制模块201可更新正常工作模式。在示例性实施例中，反馈控制模块201通过将来自位置传感器212和马达传感器216的信号与正常工作模式进行比较，来确定何时发生障碍物事件。
反馈控制模块201适当地包括输入模块232、自适应逻辑模块230和命令模块220。在示例性实施例中，输入模块232为数据获取单元，其为数字信号处理器的一部分。输入模块232可从马达传感器216和位置传感器212接收信号。输入模块232还可从车辆100上的其它传感器接收输入数据，所述传感器例如确定车辆100的内部和/外部温度的温度传感器。其它传感器可包括：确定车辆100相对于水平面的角度的水平传感器、确定车辆100相对于海平面的海拔的海拔传感器、和/或确定与车辆100相关的条件的其它传感器。输入模块232接收到的数据可由自适应逻辑模块230使用，以确定如何针对车辆100的当前条件控制马达214。
在示例性实施例中，自适应逻辑模块230包括转换模块234和人工智能模块240。转换模块234可将来自输入模块的输入信号转换为人工智能模块240使用的格式。例如，转换模块234可使用快速傅里叶变换将输入信号转换为频率分量。人工智能模块240可包括神经网络242和逻辑控制器244。在示例性实施例中，转换模块234以具有频率分量的数字格式向神经网络242和逻辑控制器244提供输入信号，例如来自马达传感器216和位置传感器212的输出信号。诸如与车辆条件相关的数据的其它数据也可被提供到神经网络242和逻辑控制器244。
神经网络242使用任意适合的数据处理建模以确定与自动装置210相关的数据中的模式。神经网络242可应用于硬件人工神经网络和/或应用为储存在存储器、固件和/或类似部件中的软件人工神经网络。神经网络242可使用从输入模块232和转换模块234接收到的信息以更新数据处理模型。神经网络242可从自动装置210的工作条件中学习和/或适应自动装置210的工作条件。在一个实施例中，神经网络242能够识别多种模式，其中一些模式指示正常工作条件，其它模式指示异常工作条件。神经网络242可基于神经网络242识别的数据中的模式来向逻辑控制器244提供数值。
在示例性实施例中，每个独立的车辆从自动装置210的多循环中学习，从而提供了识别例如障碍物事件的异常条件的更高精确度。示例性控制系统200学习正常工作模式，且识别与正常工作模式的偏差何时为障碍物事件，而不是在工厂校准过程中确定和编程工作参数。示例性实施例可简化工厂校准过程，从而节省产品开发的时间和成本。
逻辑控制器244为应用用于操作自动装置210的逻辑的任何模块。在示例性实施例中，逻辑控制器244从神经网络242接收与是否具有诸如障碍物事件的异常条件相关的数据，且从转换模块234接收数据。逻辑控制器244可应用为配置成基于诸如模糊逻辑控制模块的不精确输入而确定结果的逻辑控制器。逻辑控制器244可基于多个输入确定障碍物事件是否已发生，其中一些输入指示障碍物事件已经发生而其它输入指示障碍物事件没有发生。逻辑控制器244还可确定是否出现其它的工作条件，或者是否需要向自动装置210的工作施加其它改变。神经网络242和逻辑控制器244可在人工智能模块240中一起工作，其中神经网络242提供反馈以修改逻辑控制器244的逻辑，和/或逻辑控制器244提供反馈以修改神经网络242的模式识别。人工智能模块240可提供自适应决策过程，用于确定障碍物事件以及与自动封闭板的工作相关的其它决策。通过应用例如下面所述的过程的自适应决策过程，反馈控制模块201可提供更快和更精确障碍物事件的确定。
在一个实施例中，人工智能模块240识别来自转换模块234的频率分量中的模式。神经网络242可识别数据中的模式，即使数据与期望的数据不一致或包括一些不需要的数据(例如噪音)。神经网络242可向逻辑控制器244提供与障碍物事件是否已发生相关的多个输入。多个输入中的一些可由自身指示障碍物事件已经发生，而其它输入可指示障碍物事件没有发生。在示例性实施例中，逻辑控制器244向多个输入中的每个提供加权值，以确定障碍物事件是否已发生。
人工智能模块240可储存基于正常工作条件的输入值。例如，基于工厂校准，自动装置210与时间有关的位置可被储存为初始值“Pnormal”。每次当自动装置210工作时，与时间有关的位置可被测量为“Pmeasured”，且储存值可基于该储存值修改。作为简化描述的示例，储存值可通过例如Pmodified＝((T*Pnormal)+Pmeasured)/(T+1)的公式修改，其中“T”为确定Pnormal被Pmeasured改变得多快的值。Pnormal随后可被Pmodified代替。测量到的与时间有关的位置Pmeasured还可与储存值Pnormal进行比较，以产生位置偏差值Pdev。以相似的方式，与时间有关的马达214上的负载也可被储存和更新为Lnormal，其中负载偏差Ldev由人工智能模块240确定。在自动装置工作期间，神经网络242可持续比较目前条件和正常工作条件，并提供Pdev和Ldev作为到逻辑控制器244的输入。在所示的示例中，逻辑控制器244通过向来自神经网络242的每个输入提供诸如位置加权A和负载加权B的加权来确定障碍物事件是否已发生。加权值可被添加和比较，以产生最终值X，例如X＝(Pdev*A)+(Ldev*B)。最终值X可与阈值进行比较来确定障碍物事件是否已发生。在其它实施例中，神经网络242可识别额外模式，且以任何适合的方式更新正常值组。逻辑控制器244可从神经网络242和/或其它源接收额外输入或不同的输入，且使用任何其它适合的逻辑形式来确定障碍物事件是否已发生。例如，人工智能模块240可储存测量到的与正常值偏差的数值，以确定与正常值的偏差何时为正常偏差。
在确定障碍物事件是否已发生之后，自适应逻辑模块230可与命令模块220通信，从而驱动马达214。在示例性实施例中，命令模块包括控制模块222和输出模块224。控制模块222可配置成通过控制信号226来控制自动装置210的工作。例如，如果自动装置为上翻式车门110(图1)，控制模块222可配置成响应于使用者的输入而自动打开或关闭上翻式车门110。
在示例性实施例中，输出模块224响应于与逻辑控制器244和控制模块222的通信而提供控制信号226以驱动马达214。例如，输出模块224可使用脉宽调制来驱动马达214。在示例性实施例中，输出模块224从控制模块222接收数据，引导输出模块224以一定的电压或电流驱动马达214。输出模块224可接收来自逻辑控制器244的通信以基于工作条件修改来自控制模块222的数据，例如将用于驱动马达214的电压或电流增加一定量。在示例性实施例中，当确定障碍物事件时，输出模块224接收信号以反转马达214，输出模块224与控制模块222通信以指示障碍物事件被确定。
用于配置控制模块222的校准过程包括校准自动装置210的运动和通过控制命令对控制模块222编程以操作自动装置210。会影响自动装置210工作的工作条件可使用初始数据被编程到神经网络242和逻辑控制器244中，该初始数据可被神经网络242和逻辑控制器244基于工作条件而修改。具有与自动装置的运动相关的数据的运动学数据模型可被编程到控制模块222和/或神经网络242中，作为校准过程的一部分。在示例性实施例中，诸如温度、海拔、压力和/或坡度以及部件的摩损和摩擦力的变化或功能部件中的其它变化等工作条件可改变。神经网络242和逻辑控制器244可使用模式识别以识别何时当前工作条件为正常条件且相应地操作自动装置210。在示例性实施例中，基于来自传感器212和216的反馈的正常工作条件的确定允许以更高的精确度确定障碍物事件和其它异常工作条件。可不需要用于确定工作条件和工作参数的大量测试，因为神经网络242可基于测量到的工作条件学习工作参数。神经网络还可适应工作条件中的变化。示例性实施例中的校准过程针对特定类型的机械模块202和针对特定的自动装置210执行。机械模块202的各种实施例均可使用。例如，图6和7示出了具有机械模块202配置的可替换实施例。
在图6所示的实施例中，机械模块为液压机械模块250。反馈控制模块201可被通信地联接到液压机械模块250。液压机械模块250可包括被机械地联接到液压泵255的液压泵马达254。在示例性实施例中，马达传感器216(图5)为压力传感器257，其通过测量液压泵255的输的液压流体的压力来测量液压泵马达254和液压泵255的输出特性。例如，压力传感器257可被安装在液压泵255的出口。由压力传感器257测量的压力可与泵马达254上的负载相关，且还可与由泵马达254施加到液压自动装置251上的力相关。来自压力传感器257的信号可被输入模块232接收，且可用于反馈控制和/或障碍物检测。液压泵255可被用于致动液压自动装置251，例如由液压致动器操作的上翻式车门。在示例性实施例中的位置传感器212(图5)为加速度计传感器253，其测量液压装置在x平面和y平面上的加速度。来自加速度计传感器253的信息可被用于确定液压自动装置251的位置。反馈控制模块201可从加速度计传感器253和压力传感器257接收信号，用于反馈控制和用于确定障碍物事件是否已发生。
在图7示出的另一实施例中，反馈控制模块201被通信地联接到机电的机械模块260。机电的机械模块260可包括电动马达264和用于马达传感器216(图5)的电流传感器266，其测量提供到电动马达264的电流。霍尔效应传感器263可用作位置传感器212(图5)，以确定电动马达264的轴的位置。来自电流传感器266和霍尔效应传感器263的信号可被反馈控制模块201接收。在示例性实施例中，提供到电动马达264的电流与电动马达264施加到自动装置261上的力相关。在示例性实施例中，电动马达264使用诸如齿轮和杠杆的机械致动器来影响自动装置261的运动。反馈控制模块201可通过与电动马达264的轴的位置和自动装置261的位置之间的关系相关的数据被配置和校准。通过使用储存的校准数据，反馈控制模块201可基于从霍尔效应传感器263接收到的信息确定自动装置261的位置。
在其它实施例中，机械模块202(图5)可具有与图6和7中讨论的配置不同的配置。例如，液压泵马达254(图6)上的负载可使用电流传感器代替压力传感器257或者在压力传感器257基础上增加电流传感器而被测量。马达传感器216(图5)可为命令模块220的一部分，例如基于控制信号226计算传输到马达214的电流的软件模块。在其它实施例中可使用其它方法测量马达214上的负载和自动装置210的位置。
现在转向图8，用于确定障碍物事件的示例性方法800适当地包括以下多种功能：接收输入数据，该输入数据包括马达传感器输出信号(功能810)和位置传感器输出信号(功能820)；使用模式识别处理输入信号(功能840)；以及确定障碍物事件是否已发生(功能860)。其它实施例可使用快速傅里叶变换算法附加地转换输出信号(功能830)和/或可使用输入数据和/或根据情况的其它信息更新模式识别(功能850)。如下面更详细描述的那样，还可提供各种其它功能和其它特征。
一般来讲，可通过在任何平台上储存和/或执行的任何种类的硬件、软件和/或固件逻辑来实现方法800的各种功能和特征。例如，方法800中的一些或所有可通过在图5中的反馈控制模块201中执行的逻辑来实现。在一个实施例中，反馈控制模块201执行软件逻辑，该软件逻辑执行图8示出的各种功能中的每种。这种逻辑可储存在存储器中或储存在处理器根据需要能访问的任何其它储存器中。因此，应用图8所示的各种功能中的任何功能的特定逻辑和硬件可根据前面列出的各种特征、情况和结构在设备场境、应用和实施方式上不同。用于应用图8所示的各种功能中的每种功能的特定装置则可为能够执行任何格式的传统软件逻辑的任何种类的处理结构。这种处理硬件可包括作为反馈控制模块201的部件的处理器，或图5中的控制系统200的其它部件，以及任何其他的处理器或与任何传统控制系统相关的其它部件。
图8示出了控制车辆中的自动装置的示例性方法800的流程图。在示例性车辆中，自动装置被具有马达传感器的马达致动，位置传感器被用于确定自动装置的位置。示例性方法800从功能801开始。反馈控制模块可从马达传感器(功能810)接收与马达上的当前负载相关的输入数据，和从位置传感器(功能820)接收与自动装置的目前位置相关的输入数据。反馈控制模块可具有接收输入数据以及其它信息的数据获取单元。输入数据可为数字信号或模拟信号。在示例性方法800的一个实施例中，输入数据被作为数字信号处理器的一部分的模拟-数字转换器转换为数字格式。在方法800的实施例中，其它信号可被接收，且可执行接收输入数据的其它方法。
在示例性方法800中，来自马达传感器和位置传感器的输入数据使用快速傅里叶变换(FFT)转换为具有频率分量的格式(功能830)。模式识别过程可被用于基于转换的信号和诸如与时间有关的自动装置的位置和/或马达上的负载的其它输入信息来处理输入数据和执行模式识别(功能840)。在示例性方法800中，FFT变换可允许反馈控制模块快速识别变化的条件，或在障碍物事件期间发生在输入数据中的变化。例如，位置传感器输出信号的多频率分量可由转换模块234(图5)产生，且被发送到神经网络242和/或逻辑控制器244。
模式识别过程可以如神经网络一样是自适应的，并且可通过来自输入数据的信息被更新(功能850)。通过自适应模式识别过程，反馈控制模块能够学习正常工作的特性，例如上翻式车门在没有遇到障碍物时打开或关闭的情况。正常工作条件可基于可测量的变化而变化，例如温度、压力和/或坡度(车辆的角度)的变化。在方法800的一个实施例中，车辆上的传感器测量温度、压力和坡度，并且将目前条件通信给反馈控制模块。该自适应模式识别过程随后可通过正常工作数据或在目前工作条件下来自马达传感器和位置传感器的正常反馈而被更新。基于测量到的输入数据，自适应模式识别过程可形成参数，以确定自动装置的工作是否正常。模式识别过程还可当诸如障碍物事件的特定异常事件发生时被更新。在方法800的实施例中，模式识别过程形成用于确定何时障碍物事件发生的参数。例如，模式识别过程可储存测量的与正常值偏差的值以确定何时与正常值的偏差为正常偏差，或者为异常偏差。自动装置的工作条件还可由于没有测量的变化的条件而改变，例如摩擦力、部件的磨损、部件的微小损害的变化以及其它变化。模式识别过程还可配置成适应于由于工作环境中的没有测量的变化导致的变化。
在示例性方法800中，模式识别过程的输出，例如偏差值，由逻辑控制模块使用，以确定障碍物事件是否已发生(功能860)。例如，逻辑控制模块可使用加权值，向不同的偏差值提供不同的加权以产生最终值，该最终值与阈值进行比较用于确定障碍物事件。例如，如果障碍物事件被确定为存在，命令模块可发送控制信号以反转马达的工作，导致自动装置沿相反的方向移动。例如极热或极冷的其它条件也可由逻辑控制模块确定。条件的确定可被命令模块利用，以驱动马达(功能870)。例如，如果极热或极冷被确定为存在，则命令模块可以适合的方式增加或减小马达的电压。以此方式，模式识别过程和逻辑控制模块可基于输入信号确定用于操作自动装置的适合改变。
马达驱动时反馈控制模块可继续接收输入数据，并且可继续确定障碍物事件或其它条件是否已发生。示例性方法800可允许具有自动装置的控制系统快速且精确地确定诸如障碍物事件的异常事件何时发生，并且响应于该异常事件来引导改变。示例性方法800在功能802处结束。
尽管在前面的详细说明中呈现了至少一个示例性实施例，应该认识到存在大量的变型。还应该认识到，示例性实施例或多个示例性实施例仅为示例，并不倾向于以任何方式限制本发明的范围、应用性或配置。而是，前面的详细描述将向本领域技术人员提供便利的途径以应用示例性实施例或多个示例性实施例。应该理解的是，在不脱离由所附权利要去及其法律等同物中所列的本发明的范围的情况下，可对元件的功能和设置进行各种改变。

Claims (10)

1.一种用于车辆中的自动封闭板的控制系统，包括：
命令模块，所述命令模块配置成产生控制信号；
马达，所述马达配置成基于所述控制信号致动所述自动封闭板；
马达传感器，所述马达传感器配置成测量所述马达的输出特性，其中所述马达传感器具有马达传感器输出信号；以及
自适应逻辑模块，所述自适应逻辑模块被联接到所述命令模块和所述马达传感器，其中所述自适应逻辑模块配置成向所述命令模块提供输出从而调节所述控制信号，其中所述自适应逻辑模块配置成基于马达传感器输出信号确定何时所述自动封闭板被障碍物阻碍。
2.如权利要求1所述的控制系统，其特征在于，其进一步包括位置传感器，所述位置传感器配置成提供与所述自动装置的位置相关的位置传感器输出信号，其中所述位置传感器被通信地联接到所述自适应逻辑模块，并且向所述自适应逻辑模块发送位置传感器输出信号。
3.如权利要求2所述的控制系统，其特征在于，所述自适应逻辑模块包括神经网络，所述神经网络配置成适应于马达传感器输出信号中的变化和位置信号中的变化。
4.如权利要求3所述的控制系统，其特征在于，所述自适应逻辑模块进一步包括模糊逻辑模块，所述模糊逻辑模块配置成接收来自所述神经网络的输出。
5.如权利要求2所述的控制系统，其特征在于，其进一步包括转换模块，所述转换模块被通信地联接到所述自适应逻辑模块并且配置成将所述马达传感器输出信号和所述位置传感器输出信号转换为频谱信号，其中所述自适应逻辑模块配置成接收数字格式信号。
6.如权利要求5所述的控制系统，其特征在于，所述转换模块为快速傅里叶变换模块，所述快速傅里叶变换模块配置成执行所述马达传感器输出信号和所述位置传感器输出信号的快速傅里叶变换。
7.如权利要求2所述的控制系统，其特征在于，所述位置传感器为加速度计，所述加速度计被连接到所述自动装置并且配置成测量所述自动装置的相对运动。
8.如权利要求2所述的控制系统，其特征在于，所述位置传感器从由霍尔效应传感器、光学传感器、电位计传感器和加速度计传感器组成的编码器的组中选择。
9.一种车辆，包括：
自动装置，所述自动装置由马达致动；
马达传感器，所述马达传感器具有与马达的输出特性相关的马达传感器输出信号；
位置传感器，所述位置传感器具有与所述自动装置的位置相关的位置传感器输出信号；
反馈控制模块，所述反馈控制模块包括：
自适应逻辑模块，所述自适应逻辑模块配置成接收马达传感器输出信号和位置传感器输出信号，并且基于所述马达传感器输出信号和所述位置传感器输出信号确定何时所述自动装置被障碍物阻碍；以及
命令模块，所述命令模块被通信地联接到所述自适应逻辑模块，并且配置成基于来自所述自适应逻辑模块的输出而驱动所述马达。
10.一种控制车辆中的自动装置的方法，其特征在于，所述自动装置由马达致动，所述方法包括：
接收与所述马达上的负载相关的和与所述自动装置的位置相关的输入数据；
使用配置成识别所述输入数据中的模式的模式识别模块处理所述输入数据；
基于所述输入数据中的模式确定所述自动装置是否被障碍物阻碍；以及
基于所述自动装置是否被阻碍的确定来驱动所述马达。
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