CN105277232B - 低速撞击检测传感器阵列 - Google Patents

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Abstract

一种车辆系统包括传感器阵列和处理装置。传感器阵列包括第一组传感器和第二组传感器。第一组的传感器相对于第二组的传感器偏移。处理装置配置成至少部分地基于从传感器阵列接收到的信号来确定撞击物体的总体形状。

Description

低速撞击检测传感器阵列
背景技术
新车评估规程(NCAP)由美国国家公路交通安全局(National Highway TrafficSafety Administration)于1979年建立。在美国,NCAP基于撞击测试数据为车辆限定了5星评级系统。并行规程遍布世界,包括欧洲(Euro NCAP)、澳大利亚和新西兰(ANCAP)、拉丁美洲(Latin NCAP)、和中国(C-NCAP)。与这些规程相关的法规不时地有所更新。
发明内容
根据本发明,提供一种车辆系统,包含:
传感器阵列,其具有第一组传感器和第二组传感器,其中第一组的每一个传感器相对于第二组的每一个传感器偏移;
处理装置,其配置成至少部分地基于从传感器阵列接收到的信号来确定撞击物体的总体形状。
根据本发明的一个实施例,处理装置配置成生成撞击物体的影像。
根据本发明的一个实施例,影像以第一组的至少一个传感器和第二组的至少一个传感器的输出为基础。
根据本发明的一个实施例,处理装置配置成至少部分地基于从传感器阵列接收到的信号来确定撞击特征。
根据本发明的一个实施例,撞击特征包括撞击严重程度和撞击位置中的至少一个。
根据本发明的一个实施例,传感器阵列包括第一条带和第二条带。
根据本发明的一个实施例,第一组的传感器设置在第一条带上,以及第二组的传感器设置在第二条带上。
根据本发明的一个实施例,第一组和第二组的每一个传感器包括补丁传感器(patch sensor)。
根据本发明的一个实施例,补丁传感器具有小于或等于撞击物体直径的宽度。
根据本发明的一个实施例,第一组和第二组的每一个传感器包括节点传感器(node sensor)。
根据本发明的一个实施例,每个节点之间的距离至少部分地以撞击物体直径为基础。
根据本发明的一个实施例,第一组和第二组的每一个传感器配置成输出信号,该信号表示挠度值(deflection value)、加速度值和压力值中的至少一个。
根据本发明,提供一种车辆系统,包含:
具有第一组传感器的第一条带;
具有第二组传感器的第二条带,其中第一组的每一个传感器相对于第二组的每一个传感器偏移;以及
处理装置,其配置成至少部分地基于从第一组中的至少一个传感器和第二组中的至少一个传感器接收到的信号来确定撞击物体的总体形状。
根据本发明的一个实施例,处理装置配置成生成撞击物体的影像。
根据本发明的一个实施例,处理装置配置成至少部分地基于从传感器阵列接收到的信号来确定撞击特征。
根据本发明的一个实施例,撞击特征包括撞击严重程度和撞击位置中的至少一个。
根据本发明的一个实施例,第一组和第二组的每一个传感器配置成输出信号,该信号表示挠度值、加速度值和压力值中的至少一个。
根据本发明,提供一种方法,包含:
从传感器阵列接收信号,该传感器阵列具有第一组传感器和第二组传感器,其中第一组的传感器相对于第二组的传感器偏移;
至少部分地基于接收到的信号来确定撞击物体的撞击特征;
至少部分地基于接收到的信号来确定撞击物体的总体形状。
根据本发明的一个实施例,方法进一步包含成生成撞击物体的影像。
根据本发明的一个实施例,方法进一步包含:
确定撞击物体是否是行人;以及
如果撞击物体是行人则输出缓冲信号。
附图说明
图1说明了具有配置成检测并确定撞击物体形状的系统的示例性车辆;
图2A和2B说明了可以被用于图1所示的系统的示例性传感器阵列;
图3A和3B说明了可以被用于系统的另一示例性传感器阵列;
图4是可以由图1所示的系统来执行的示例性过程的流程图;
图5是说明用于撞击物体的示例性传感器输出的曲线图;
图6是说明用于撞击另一物体的示例性传感器输出的曲线图
具体实施方式
示例性车辆系统包括传感器阵列和处理装置。传感器阵列具有多组排列成条带的传感器。相邻条带上的传感器彼此相互偏移。基于从传感器阵列接收到的信号,处理装置可以确定撞击物体的总体形状。处理装置可以从形状来推断撞击物体为何物,并采取适当的缓解措施。例如,如果处理装置确定撞击物体为行人,处理装置可以输出信号,以便例如展开外部安全气囊,以缓冲对行人的撞击。
显示于图中的系统可以采取多种不同的形式,并且包括多个和/或替代性的组件和功能。所说明的示例性组件并非旨在限制。实际上,可以使用附加的或替代性的组件和/或方案。
参照图1,车辆100包括偏不遍布各个区域排列有的传感器的系统105。排列的传感器120可以位于保险杠梁110上或后门板115后方上。由于审美的原因,排列的传感器120可以在饰板后面或以其它方式从隐藏于普通视野中隐藏。
系统105可以配置成检测撞击并输出表示撞击物体总体形状的传感器信号。用于检测撞击的阵列120中的任何传感器可以输出信号。信号可以被聚合,并且撞击物体的形状可以从输出信号的传感器中被确定。除了撞击的位置,由每一个传感器输出的信号还可以指示传感器检测到的撞击的严重程度。系统105可以进一步尝试识别撞击物体。系统105可以将撞击物体的尺寸和形状与已知物体的尺寸和形状进行对比。基于该对比,系统105可以确定撞击物体是否是行人。
虽然作为轿车来说明,但是车辆100可以包括例如小汽车、卡车、运动型多用途车辆、出租车、公共汽车等这样的行人乘用或商用务车辆。在一些实施例中,车辆100为可以是配置为以自主(例如无人驾驶)模式、部分自主模式和/或非自主模式运行的自主型车辆。
图2A是前文参照图1所述的系统105的示例性框图。如图所示,系统105包括传感器阵列120和处理装置125。
传感器阵列120包括多个条带130。条带130可以彼此相互平行设置。在一些实例中,条带130可以相接触。作为选择地,条带130可以彼此相互隔开。条带130可以附接至保险杠110或车辆护板。例如,条带130可以印到保险杠110上。其它可能的方法是将条带130成型、粘附或焊接至护板上。
传感器135可以设置在每一个条带130上。每一个传感器135可以被,例如印到条带130中的一个上。每一个传感器135可以配置成输出表示挠度值、加速度值、压力值、或诸如此类的信号,以回应撞击。然而,不是所有传感器135都可以在撞击之后输出信号。当然,只有那些检测撞击物体140的传感器135可以输出信号。因此,撞击的位置可以通过输出撞击信号的传感器135的位置来确定。另外,输出撞击信号的传感器135的位置可以被用于生成撞击物体140的“影像”。
为了生成更精确的“影像”,一个条带130上的传感器135可以相对于相邻条带130上的传感器135有所偏移。将条带与条带的传感器135交错安排给予系统105更高的“分辨率”,以生成撞击物体140的“影像”。现在参照图2B,通过每一个条带130上的传感器135来检测撞击物体140。检测到撞击物体140的传感器135输出撞击信号,并且从由涉及撞击的传感器135输出的撞击信号来确定撞击物体140(在图2B的示例中为圆柱)的总体形状与尺寸。
图2A和2B所示的传感器135可以被称作“补丁”传感器135。每一个补丁传感器135可以具有小于或等于特定撞击物体140直径的宽度。为了检测有关行人的撞击,补丁传感器135可以具有小于人腿样本直径的宽度。每一个补丁传感器135的高度也可以以人腿样本的直径为基础。
作为补丁的替代,传感器135可以是“节点”传感器135。如图3A和3B所示,节点可以以固定的间隔设置在条带130上。节点传感器135之间在条带上的距离可以是人腿样本直径的函数。条带之间的距离或不同条带上节点之间的距离可以是人腿样本直径的函数。图3B显示了节点传感器135如何测定撞击物体140。与撞击物体140接触或以其它方式受到撞击影响的节点传感器135将输出撞击信号。
处理装置125可以配置成接收并处理由传感器阵列120输出的撞击信号。处理装置125可以从撞击信号来确定例如撞击严重程度或撞击位置这样的撞击特征。处理装置125还可以进一步配置成确定撞击物体140的总体形状,并且在某种情况下,甚至生成撞击物体140的影像。例如,处理装置125可以根据哪些传感器135输出了撞击信号来确定传感器阵列120中的哪些传感器135涉及撞击。另外,处理装置135可以从受到影响的传感器135的特定组合来确定撞击物体的形状。
利用影像,处理装置125可以将撞击物体140的特性与已知物体的特性进行对比。因此,处理装置125可以确定撞击物体140是否是行人。如果是这样,处理装置125可以输出展开信号,以便例如尝试减小对行人因撞击导致的伤害。除了展开信号以外或作为展开信号的替代,处理装置125可以输出以采取措施尝试减轻对行人的伤害为目的的其它信号。
图4是可以由系统105的一个或更多组件来执行的示例性过程400的流程图。例如,过程400可以由处理装置125来执行。
在框405,处理装置125可以接收来自传感器阵列120的撞击信号。撞击信号可以表示由传感器阵列120中的一个或更多传感器135测量到的挠曲、加速度、或压力。接收到的撞击信号可以指示哪些传感器135涉及撞击。
在框410,处理装置125可以确定撞击特征。如前所述,撞击特征可以包括撞击严重程度和撞击位置。撞击严重程度可以从接收到的撞击信号的大小来确定。撞击位置可以从涉及撞击的传感器135来确定。
在框415,处理装置125可以确定撞击物体140的形状。处理装置125可以从框410确定的撞击严重程度和撞击位置的特征来确定撞击物体140的形状。如前所述,将一个条带上的传感器135相对于相邻条带交错安排,给予处理装置125在确定撞击物体140的形状上更高的“分辨率”。在一些实例中,处理装置125可以进一步生成撞击物体140的影像。
在框420,处理装置125可以确定撞击物体140是否是行人。例如,处理装置125可以将撞击物体140的形状或生成的影像与例如与人腿相关的已知形状或影像进行对比。如果撞击物体140和已知形状及影像之间的相似度超出预定阀值,则处理装置125可以推断出可能有行人涉及撞击。如果是这样,过程400可以继续至框425。否则,过程400可以结束。
在框425,处理装置125可以尝试输出信号以减轻对行人的伤害。信号可以引起,例如,外部安全气囊展开,希望给行人以缓冲。过程400可以在框425后结束。
图5和6说明了显示在与不同尺寸和直径的撞击物体发生模拟撞击后不同的传感器输出的曲线图500、600。例如,在图5的曲线500中,撞击物体140可以是垃圾桶或其他类似形状的物体。多个传感器135检测到撞击,输出撞击信号的传感器135数目可以证明这一点。传感器D2、D1、Y0和P2在该模拟中有最明显的撞击。图6的曲线图600显示了在与撞击物体140发生模拟撞击后的示例性传感器输出,该撞击物体140具有小于图5所示的垃圾桶示例的直径。如曲线600所示,撞击影响传感器P5最严重,以及传感器P3、P4和P6影响程度较小。然而,经信号输出的差别证实,由图6的较小的撞击物体140引起的撞击不如由图5的撞击物体140引起的撞击强烈。
通过模拟与不同尺寸和直径的撞击物体140发生碰撞,系统105可以推测撞击物体的140的类型(例如,垃圾桶、人腿、等),并采取适当的补救措施,如前所述。
通常,前述计算系统和/或装置可以使用任何数量的计算机操作系统,包括但决不限制于Ford
Figure BDA0000743618870000071
操作系统、Microsoft
Figure BDA0000743618870000072
操作系统、尤尼斯(Unix)操作系统(例如由加利福尼亚红木海岸的甲骨文公司(Oracle Corporation of Redwood Shores)发布的
Figure BDA0000743618870000073
操作系统)、由纽约阿蒙克的国际商业机器公司(International BusinessMachines)发布的AIX UNIX操作系统、Linux操作系统、由加利福尼亚库比蒂诺的苹果公司(Apple Inc)发布的Mac OS X和iOS操作系统、由加拿大滑铁卢运动研究有限公司(Research In Motion of Waterloo)发布的BlackBerry OS操作系统以及由开放手机联盟(Open Handset Alliance)研制的Android操作系统的版本和/或种类。计算装置的示例包括但不限于,车载计算机、计算机工作站、服务器、台式机、笔记本电脑、膝上型电脑或手持计算机、或一些其它的计算系统和/或装置。
计算装置总体包括计算机可执行指令,其中可以由例如上述列出的那些这样的一个或更多计算装置来执行指令。计算机可执行指令可以由使用各种编程语言和/或技术创建的计算机程序编译或解释而来,该编程语言和/或技术包括但不限于并且单独或组合使用JavaTM、C、C++、Visual Basic、Java Script、Perl等。总体上,处理装置(例如微处理装置)接收来自例如存储器、计算机可读介质等的指令,并且执行这些指令,从而执行一个或更多程序,包括一个或更多这里所述的程序。这种指令和其它数据可以使用各种计算机可读介质来存储或传递。
计算机可读介质(也称为处理装置可读介质)包括任何参与提供计算机可读(例如通过计算机处理装置)数据(例如指令)的永久的(例如有形的)介质。这种介质可以采取多种形式,包括但不限于非易失性介质和易失性介质。非易失性介质可以包括但不限于,例如光盘或磁盘以及其它永久存储器。易失性介质可以包括但不限于,例如通常构成主存储器的动态随机访问存储器(DRAM)。这种指令可以通过一个或更多介质来传递,该介质包括同轴电缆、铜线和包含有耦接至计算机处理装置的系统总线的电线的光纤。计算机可读介质的通常形式包括,例如软盘、柔性盘、硬盘、磁带、任何其它磁性介质、CD-ROM、DVD、任何其它光学介质、打孔卡、纸带、任何其它带孔式样的物理介质、RAM(随机存取存储器)、PROM(可编程只读存储器)、EPROM(可擦除可编程只读存储器)、FLASH-EEPROM(闪速电可擦除可编程只读存储器)、任何其它存储器片或卡盘、或计算机可读的任何其它介质。
这里所描述的数据库、数据库储存或其它数据储存器包括用于储存、访问、以及检索各种类型的数据的各种类型的机制,包括分层数据库、文件系统中的文件集、专有格式的应用数据库、关系数据库管理系统(RDBMS)等。这些数据储存器中的每一个总体包括于使用如上所述的其中之一的计算机操作系统的计算装置之中,并且通过网络以一个或更多种形式访问。文件系统可以从计算机操作系统中访问,并且可以包括以各种形式储存的文件。RDBMS除了用于生成、储存、编辑以及执行储存的程序的语言以外通常使用结构化查询语言(SQL),例如如上所述的PL/SQL语言。
在一些实例中,系统元件可以作为一个或更多计算装置上的计算机可读指令(例如软件)来实现,该计算机可读指令储存于与其相关的计算机可读介质(例如磁盘、存储器等)中。计算机程序产品可以包括这样的储存于计算机可读介质中用于执行这里所述功能的指令。
至于本发明中所述的过程,系统,方法,探索法等,应当理解的是,虽然这些过程等的步骤等被描述成根据一定的有序顺序发生,但这些过程可以实施为以不同于本发明所述顺序的顺序来执行所述的步骤。进一步应当理解,某些步骤可以同时执行,其它步骤可以增加,或在此所述的某些步骤可以省略。换句话说,提供本发明过程的描述目的在于说明某些实施例,而不应以任何方式被解释为限制权利要求。
因此,应当理解的是,上述说明旨在说明而不是限制。除了提供的例子,在阅读上述说明基础之上许多实施例和应用是显而易见的。本发明的范围不应参照上述说明来确定,而是应该参照权利要求连同这些权利要求所享有的全部等效范围确定。可以预见和预期未来的发展将会发生在本发明讨论的领域,且本发明所公开的系统和方法将会被结合到这些未来的实施例中。总之,应当理解的是,本发明能够进行修改和变化。
在权利要求中使用的所有术语旨在被给予它们如那些了解本文所描述的技术的人理解的通常含义,除非在此作出明确相反的指示。特别是单数冠词如“一”,“该”,“所述”等的使用应被理解为叙述一个或多个所示元件,除非权利要求中叙述了明确相反的限制。
在本发明公开的摘要被提供用于允许读者迅速地确定本技术公开的本质。应当理解,提交其并不用来解释或限制权利要求的范围或含义。另外,在前述具体实施方式中,可以看出各种特征在各种实施例中被聚集在一起,以便简化本公开。这种公开方法不应被解释为反映所要求保护的实施例需要比明确陈述于每一权利要求更多的特征的意图。相反,如以下权利要求所反映的,发明主题在于少于单个公开实施例的所有特征。因此,以下的权利要求由此被结合到具体实施方案中,每个权利要求自身作为单独要求保护的主题。

Claims (10)

1.一种车辆系统,包含:
传感器阵列,所述传感器阵列配置为输出表示所述车辆与撞击物体撞击的多个撞击信号,所述传感器阵列具有第一组传感器和第二组传感器,其中所述第一组传感器与所述第二组传感器位于不同高度并且所述第一组的每一个传感器相对于所述第二组的每一个传感器交错安排;
处理装置,其配置成至少部分地基于从所述传感器阵列接收到的所述撞击信号来确定撞击物体的总体形状。
2.根据权利要求1所述的车辆系统,其中所述处理装置配置成生成所述撞击物体的影像。
3.根据权利要求2所述的车辆系统,其中所述影像以所述第一组的至少一个传感器和所述第二组的至少一个传感器的输出为基础。
4.根据权利要求1所述的车辆系统,其中所述处理装置配置成至少部分地基于从所述传感器阵列接收到的所述撞击信号来确定撞击特征。
5.根据权利要求4所述的车辆系统,其中所述撞击特征包括撞击严重程度和撞击位置中的至少一个。
6.一种车辆系统,包含:
传感器阵列,所述传感器阵列配置为输出表示所述车辆与撞击物体撞击的多个撞击信号,所述传感器阵列具有第一组传感器的第一条带;
具有第二组传感器的第二条带,其中所述第一条带和所述第二条带位于不同高度并且所述第一组的每一个传感器相对于所述第二组的每一个传感器交错安排;以及
处理装置,其配置成至少部分地基于从所述第一组中的至少一个传感器和所述第二组中的至少一个传感器接收到的所述撞击信号来确定撞击物体的总体形状。
7.根据权利要求6所述的车辆系统,其中所述处理装置配置成生成所述撞击物体的影像。
8.根据权利要求6所述的车辆系统,其中所述处理装置配置成至少部分地基于从所述传感器阵列接收到的所述撞击信号来确定撞击特征。
9.根据权利要求8所述的车辆系统,其中所述撞击特征包括撞击严重程度和撞击位置中的至少一个。
10.根据权利要求6所述的车辆系统,其中所述第一组和所述第二组的每一个传感器配置成输出信号,该信号表示挠度值、加速度值和压力值中的至少一个。
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MX (1) MX351472B (zh)
RU (1) RU2015124177A (zh)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9685007B2 (en) * 2014-06-05 2017-06-20 International Business Machines Corporation Managing a vehicle incident
US9790069B2 (en) * 2014-06-23 2017-10-17 The Boeing Company Collision avoidance system for scissor lift
US20150368082A1 (en) * 2014-06-23 2015-12-24 The Boeing Company Collision avoidance system for scissor lift
US9683916B2 (en) * 2015-06-12 2017-06-20 Ford Global Technologies, Llc Rough road simulation
WO2020089410A1 (en) 2018-11-01 2020-05-07 Robert Bosch Gmbh Low impact crash detection for a vehicle
CN111397796B (zh) * 2020-04-08 2022-02-01 新石器慧通(北京)科技有限公司 一种碰撞测试方法、装置和系统
GB2596605A (en) * 2020-07-03 2022-01-05 Sony Europe Bv Methods and systems for collision mitigation

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5445412A (en) * 1994-03-07 1995-08-29 Automotive Systems Laboratory, Inc. Vehicle impact detection system
CN1576115A (zh) * 2003-07-09 2005-02-09 丰田自动车株式会社 冲撞对象保护装置的控制装置以及控制方法
CN101057128A (zh) * 2004-09-11 2007-10-17 通用电气公司 轨道感测设备和方法
CN102413267A (zh) * 2010-09-15 2012-04-11 微软公司 改进的扫描传感器阵列
CN202420812U (zh) * 2011-12-15 2012-09-05 宁波大学 一种桥墩柔性抗船舶撞击实验装置

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7359782B2 (en) * 1994-05-23 2008-04-15 Automotive Technologies International, Inc. Vehicular impact reactive system and method
US5544716A (en) * 1995-06-22 1996-08-13 Automotive Systems Laboratory, Inc. Dual, independent sensor vehicle impact detectin system
JP2004276885A (ja) 2003-03-19 2004-10-07 Denso Corp 車両の歩行者保護システム
CA2424708A1 (en) 2003-04-08 2004-10-08 Lee A. Danisch A method and apparatus for sensing impact between a vehicle and an object
US7664612B2 (en) * 2003-09-19 2010-02-16 T K Holdings, Inc. Signal processing system and method
JP4581624B2 (ja) 2004-10-21 2010-11-17 株式会社デンソー 車両用衝突物体判別装置
US7488015B2 (en) 2004-12-22 2009-02-10 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Vehicle systems and methods for detecting pedestrian impacts
JP4496476B2 (ja) 2005-02-23 2010-07-07 株式会社デンソー 車両用衝突検出センサ及びそれを用いた車両用衝突物体判別装置
JP2006300544A (ja) * 2005-04-15 2006-11-02 Nissan Motor Co Ltd 車両変形計測方法および車両変形計測システム
EP1715350A1 (en) * 2005-04-20 2006-10-25 IEE INTERNATIONAL ELECTRONICS & ENGINEERING S.A. Impact sensor system for pedestrian protection
US8463486B2 (en) 2010-09-27 2013-06-11 Robert Bosch Gmbh Impact sensing and identification system for pedestrian protection device

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5445412A (en) * 1994-03-07 1995-08-29 Automotive Systems Laboratory, Inc. Vehicle impact detection system
CN1576115A (zh) * 2003-07-09 2005-02-09 丰田自动车株式会社 冲撞对象保护装置的控制装置以及控制方法
CN101057128A (zh) * 2004-09-11 2007-10-17 通用电气公司 轨道感测设备和方法
CN102413267A (zh) * 2010-09-15 2012-04-11 微软公司 改进的扫描传感器阵列
CN202420812U (zh) * 2011-12-15 2012-09-05 宁波大学 一种桥墩柔性抗船舶撞击实验装置

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