CN108312995A - 一种汽车掉入水中的主动救生系统及其控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种汽车掉入水中的主动救生系统，其特征在于，包括：多个电动推杆，其分别设置在车厢内底部与车门接触处，用于打开车门；多个气囊，其周向设置在车身外侧内部；执行机构，其与所述电动推杆和气囊连接，用于控制所述电动推杆和气囊工作，本发明所述的汽车掉入水中的主动救生系统，设置有电动推杆，保证车门打开，还设置有气囊，避免汽车下沉。本发明还公开了一种汽车掉入水中的主动救生系统的控制方法，能够判断汽车入水情况并控制打开车门中控锁，电动推杆推出将车门打开，同时车身周向弹出安全气囊并控制气囊压力，维持汽车平衡并上浮。

Description

一种汽车掉入水中的主动救生系统及其控制方法

技术领域

本发明涉及汽车落水安全自救技术领域，更具体的是，本发明涉及一种汽车掉入水中的主动救生系统及其控制方法。

背景技术

众所周知，国内汽车占有率正在不断上升，人们对汽车的要求不仅仅停留在便捷性、舒适性上，更是对安全性和智能化提出了更高的要求，同时由于传统的机械装置与技术在汽车领域的应用已趋于成熟，使得汽车电子、数字技术在汽车整车和零部件上的应用越来越广。

近几年来，平均每年都会发生1万余起汽车落水事故，并且车辆落水事故数量呈现逐年上升的趋势。事实证明一旦车辆完全落入水中，事故的死亡率极高，平均每5起落水事故中只有1起能成功逃生,当汽车掉入水中后，由于车门内外的巨大压力差，车内人员往往很难开启车门逃生，最终导致被困车内溺水死亡。面对此类事故对车乘人员人身财产造成的极大伤害，汽车领域急需一种高自动化，并能够减少事故死亡率的装置。

中国专利申请201510585010.0公开了一种汽车落水车门车窗控制系统，能够在汽车落水前实现预判并开启车窗、打开车门电子中控锁，提高驾驶员逃生成功几率。但是由于落水的瞬间性和人们由于惊慌而不知所措，即使车门中控锁打开也难以保证人们及时打开车门，而一旦汽车进入水中，由于压力的存在，人的力量很难将车门打开；同时，汽车落入水中后，由于车身重量平均在1.2～1.5吨左右，会以很快的速度下沉，而下沉深度越深，压力也就越大，危险系数也就更大。

发明内容

本发明的一个目的是设计开发了一种汽车掉入水中的主动救生系统，设置有电动推杆，保证车门打开，还设置有气囊，避免汽车下沉。

本发明的另一个目的是设计开发了一种汽车掉入水中的主动救生系统的控制方法，能够判断汽车入水情况并控制打开车门中控锁，电动推杆推出将车门打开，同时车身周向弹出安全气囊并控制气囊压力，维持汽车平衡并上浮。

本发明提供的技术方案为：

一种汽车掉入水中的主动救生系统，包括：

多个电动推杆，其分别设置在车厢内底部与车门接触处，用于打开车门；

多个气囊，其周向设置在车身外侧内部；

执行机构，其与所述电动推杆和气囊连接，用于控制所述电动推杆和气囊工作。

优选的是，还包括：

水压传感器，其设置在汽车底部，用于检测汽车底部压力；

倾角传感器，其设置在汽车底部中心，用于检测汽车沿车身方向倾斜的角度和垂直车身方向倾斜的角度；

速度传感器，其设置在汽车底部中心，用于检测汽车下沉速度；

气压传感器，其设置在所述气囊中，用于检测气囊压力；

重力传感器，其设置在汽车轮毂上，用于检测汽车重量；

控制器，其与所述水压传感器、倾角传感器、速度传感器、气压传感器、重力传感器和执行机构连接，用于接收所述水压传感器、倾角传感器、速度传感器、气压传感器和重力传感器的检测数据并控制执行机构工作。

优选的是，所述气囊分别设置在汽车左前车门、左后车门、右前车门和右后车门外侧内部、车头内部以及车尾内部。

优选的是，还包括防水蓄电池，其与所述电动推杆连接，用于为所述电动推杆供电；所述电动推杆为4个。

相应地，本发明还提供一种汽车掉入水中的主动救生系统的控制方法，包括：

所述控制器内部设置有压力阈值，当水压传感器检测汽车底部压力超过压力阈值时，控制器控制打开车门中控锁并控制电动推杆推出将车门打开，所述压力阈值满足：

其中，F₀为压力阈值，ξ为校正系数，A为水压传感器与水的接触面积，g为重力加速度，ρ为水的密度，θ₁为汽车沿车身方向倾斜的角度，θ₂为汽车沿垂直车身方向倾斜的角度。

优选的是，还包括：

当速度传感器检测汽车的下沉速度满足：

其中，v为速度传感器检测的汽车下沉速度，ε为预设系数，M为汽车重量，g为重力加速度，t为时间，θ₁为汽车沿车身方向倾斜的角度，θ₂为汽车沿垂直车身方向倾斜的角度，

此时，控制器控制气囊弹出。

优选的是，所述预设系数ε根据不同车型设定。

优选的是，当汽车落入水中后，基于BP神经网络对汽车左前车门、左后车门、右前车门和右后车门外侧、车头以及车尾弹出的气囊的压力进行调控，包括如下步骤：

步骤一、按照采样周期，通过传感器采集汽车底部压力P_b、汽车重量M，汽车沿车身方向倾斜的角度θ₁以及汽车沿垂直车身方向倾斜的角度θ₂；

步骤二、依次将汽车底部压力P_b、汽车重量M，汽车沿车身方向倾斜的角度θ₁、汽车沿垂直车身方向倾斜的角度θ₂和水的密度ρ进行规格化，确定三层BP神经网络的输入层向量x＝{x₁,x₂,x₃,x₄,x₅}；其中，x₁为汽车底部压力系数，x₂为汽车重量系数，x₃为汽车沿车身方向倾斜的角度系数，x₄为汽车沿垂直车身方向倾斜的角度系数，x₅为水的密度系数；

步骤三、所述输入层向量映射到中间层，所述中间层向量y＝{y₁,y₂,…,y_m}；m为中间层节点个数；

步骤四、得到输出层向量z＝{z₁,z₂,z₃,z₄,z₅,z₆}；其中，z₁为汽车左前车门外侧弹出气囊的压力调节系数，z₂为汽车左后车门外侧弹出气囊的压力调节系数，z₃为汽车右前车门外侧弹出气囊的压力调节系数，z₄为汽车右后车门外侧弹出气囊的压力调节系数，z₅为汽车车头弹出气囊的压力调节系数，z₆为汽车汽车车尾弹出气囊的压力调节系数，使

其中，z₁ ⁱ、z₂ ⁱ、z₃ ⁱ、z₄ ⁱ、z₅ ⁱ、z₆ ⁱ分别为第i个采样周期输出层向量参数，P_max为设定的气囊的最大压力，分别为第i+1个采样周期时的汽车左前车门、左后车门、右前车门和右后车门外侧、车头以及车尾弹出的气囊的压力；以及

在所述步骤二中，汽车底部压力P_b、汽车重量M，汽车沿车身方向倾斜的角度θ₁和汽车沿垂直车身方向倾斜的角度θ₂进行规格化公式为：

其中，x_j为输入层向量中的参数，X_j分别为测量参数P_b、M、θ₁、θ₂，j＝1,2,3,4；X_jmax和X_jmin分别为相应测量参数中的最大值和最小值；

水的密度进行规格化后：

x₅＝1。

优选的是，在所述步骤一中，初始运行状态下，汽车左前车门、左后车门、右前车门和右后车门外侧、车头以及车尾弹出的气囊的压力满足经验值：

P₁ ⁰＝P₂ ⁰＝P₃ ⁰＝P₄ ⁰＝P₅ ⁰＝P₆ ⁰＝0.5P_max

其中，P₁ ⁰、P₂ ⁰、P₃ ⁰、P₄ ⁰、P₅ ⁰、P₆ ⁰分别为汽车左前车门、左后车门、右前车门和右后车门外侧、车头以及车尾弹出的气囊的初始压力；P_max为设定的气囊的最大压力。

优选的是，所述中间节点数m＝6。

本发明所述的有益效果为：

本发明所述的汽车掉入水中的主动救生系统，设置有电动推杆，保证车门打开，还设置有气囊，避免汽车下沉。

本发明所述的汽车掉入水中的主动救生系统的控制方法，能够判断汽车入水情况并控制打开车门中控锁，电动推杆推出将车门打开，同时车身周向弹出安全气囊并控制气囊压力，维持汽车平衡并上浮，提高安全性。

附图说明

图1为本发明所述汽车掉入水中的主动救生系统的布置示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。

如图1所示，本发明提供一种汽车掉入水中的主动救生系统，包括：多个电动推杆，其分别设置在车厢内底部与车门接触处，用于打开车门；多个气囊，其周向设置在车身外侧内部；执行机构，其与所述电动推杆和气囊连接，用于控制所述电动推杆和气囊工作。

本实施例中，还包括：水压传感器，其设置在汽车底部，用于检测汽车底部压力；倾角传感器，其设置在汽车底部中心，用于检测汽车沿车身方向倾斜的角度和垂直车身方向倾斜的角度，本申请中的倾角传感器采用SSA61XXH1-232MB倾角传感器；速度传感器，其设置在汽车底部中心，用于检测汽车下沉速度；气压传感器，其设置在所述气囊中，用于检测气囊压力；重力传感器，其设置在汽车轮毂上，用于检测汽车重量；控制器，其与所述水压传感器、倾角传感器、速度传感器、气压传感器、重力传感器和执行机构连接，用于接收所述水压传感器、倾角传感器、速度传感器、气压传感器和重力传感器的检测数据并控制执行机构工作。

作为本发明的另一实施例，还包括对外通讯模块，其内置GPRS发射器，在紧急情况下可对外发送紧急信息。

本实施例中，所述气囊分别设置在汽车左前车门、左后车门、右前车门和右后车门外侧内部、车头内部以及车尾内部；还包括防水蓄电池，其与所述电动推杆连接，用于为所述电动推杆供电；所述电动推杆为4个。

本发明所述的汽车掉入水中的主动救生系统，设置有电动推杆，保证车门打开，还设置有气囊，避免汽车下沉。

本发明还提供一种汽车掉入水中的主动救生系统的控制方法，包括：

所述控制器内部设置有压力阈值，当水压传感器检测汽车底部压力超过压力阈值时，控制器控制打开车门中控锁并控制电动推杆推出将车门打开，所述压力阈值满足：

其中，F₀为压力阈值，ξ为校正系数，A为水压传感器与水的接触面积，g为重力加速度，ρ为水的密度，θ₁为汽车沿车身方向倾斜的角度，θ₂为汽车沿垂直车身方向倾斜的角度。

当速度传感器检测汽车的下沉速度满足：

其中，v为速度传感器检测的汽车下沉速度，ε为预设系数(所述预设系数ε根据不同车型设定)，M为汽车重量，g为重力加速度，t为时间，θ₁为汽车沿车身方向倾斜的角度，θ₂为汽车沿垂直车身方向倾斜的角度，

此时，控制器控制气囊弹出。

当汽车落入水中后，基于BP神经网络对汽车左前车门、左后车门、右前车门和右后车门外侧、车头以及车尾弹出的气囊的压力进行调控，包括如下步骤：

步骤一、建立BP神经网络模型；

本发明采用的BP网络体系结构由三层组成，第一层为输入层，共n个节点，对应了表示设备工作状态的n个检测信号，这些信号参数由数据预处理模块给出。第二层为隐层，共m个节点，由网络的训练过程以自适应的方式确定。第三层为输出层，共p个节点，由系统实际需要输出的响应确定。

该网络的数学模型为：

输入层向量：x＝(x₁,x₂,…,x_n)^T

中间层向量：y＝(y₁,y₂,…,y_m)^T

输出层向量：z＝(z₁,z₂,…,z_p)^T

本发明中，输入层节点数为n＝5，输出层节点数为p＝6。隐藏层节点数m由下式估算得出：

按照采样周期，输入的5个参数为，x₁为汽车底部压力系数，x₂为汽车重量系数，x₃为汽车沿车身方向倾斜的角度系数，x₄为汽车沿垂直车身方向倾斜的角度系数，x₅为水的密度系数；

由于传感器获取的数据属于不同的物理量，其量纲各不相同。因此，在数据输入神经网络之前，需要将数据规格化为0-1之间的数。

具体而言，对于汽车底部压力P_b，进行规格化后，得到汽车底部压力系数x₁：

其中，P_bmin和P_bmax分别为汽车底部最小压力和最大压力。

同样的，对汽车重量M，进行规格化后，得到汽车重量系数x₂：

其中，M_min和M_max分别为汽车的最小重量和最大重量。

对汽车沿车身方向倾斜的角度θ₁，进行规格化后，得到汽车沿车身方向倾斜的角度系数x₃：

其中，θ_1min和θ_1max分别为汽车沿车身方向倾斜的最小角度和最大角度。

对汽车沿垂直车身方向倾斜的角度θ₂，进行规格化后，得到车速系数x₄：

其中，θ_2min和θ_2max分别为汽车沿垂直车身方向倾斜的最小角度和最大角度。

对于水的密度ρ进行规格化后：

x₅＝1

输出信号的6个参数分别表示为：z₁为汽车左前车门外侧弹出气囊的压力调节系数，z₂为汽车左后车门外侧弹出气囊的压力调节系数，z₃为汽车右前车门外侧弹出气囊的压力调节系数，z₄为汽车右后车门外侧弹出气囊的压力调节系数，z₅为汽车车头弹出气囊的压力调节系数，z₆为汽车汽车车尾弹出气囊的压力调节系数；

汽车左前车门外侧弹出气囊的压力调节系数z₁表示为下一个采样周期中的气囊压力与当前采样周期中设定的气囊最大压力之比，即在第i个采样周期中，采集到的气囊压力为P₁ ⁱ，通过BP神经网络输出第i个采样周期的高度调节系数z₁ ⁱ后，控制第i+1个采样周期中高度为P₁ ⁱ⁺¹，使其满足P₁ ⁱ⁺¹＝z₁ ⁱP_max；

汽车左后车门外侧弹出气囊的压力调节系数z₂表示为下一个采样周期中的气囊压力与当前采样周期中设定的气囊最大压力之比，即在第i个采样周期中，采集到的气囊压力为通过BP神经网络输出第i个采样周期的高度调节系数z₂ ⁱ后，控制第i+1个采样周期中高度为使其满足

汽车右前车门外侧弹出气囊的压力调节系数z₃表示为下一个采样周期中的气囊压力与当前采样周期中设定的气囊最大压力之比，即在第i个采样周期中，采集到的气囊压力为通过BP神经网络输出第i个采样周期的高度调节系数z₃ ⁱ后，控制第i+1个采样周期中高度为使其满足

汽车右后车门外侧弹出气囊的压力调节系数z₄表示为下一个采样周期中的气囊压力与当前采样周期中设定的气囊最大压力之比，即在第i个采样周期中，采集到的气囊压力为通过BP神经网络输出第i个采样周期的高度调节系数z₄ ⁱ后，控制第i+1个采样周期中高度为使其满足

汽车车头弹出气囊的压力调节系数z₅表示为下一个采样周期中的气囊压力与当前采样周期中设定的气囊最大压力之比，即在第i个采样周期中，采集到的气囊压力为通过BP神经网络输出第i个采样周期的高度调节系数z₅ ⁱ后，控制第i+1个采样周期中高度为使其满足

汽车车尾弹出气囊的压力调节系数z₆表示为下一个采样周期中的气囊压力与当前采样周期中设定的气囊最大压力之比，即在第i个采样周期中，采集到的气囊压力为通过BP神经网络输出第i个采样周期的高度调节系数z₆ ⁱ后，控制第i+1个采样周期中高度为使其满足

步骤二：进行BP神经网络的训练。

建立好BP神经网络节点模型后，即可进行BP神经网络的训练。根据产品的经验数据获取训练的样本，并给定输入节点i和隐含层节点j之间的连接权值w_ij，隐层节点j和输出层节点k之间的连接权值w_jk，隐层节点j的阈值θ_j，输出层节点k的阈值w_ij、w_jk、θ_j、θ_k均为-1到1之间的随机数。

在训练过程中，不断修正w_ij和w_jk的值，直至系统误差小于等于期望误差时，完成神经网络的训练过程。

如表1所示，给定了一组训练样本以及训练过程中各节点的值。

表1训练过程各节点值

步骤三、采集数据运行参数输入神经网络得到调控系数；

训练好的人工神经网络固化在芯片之中，使硬件电路具备预测和智能决策功能，从而形成智能硬件。智能硬件加电启动后，汽车掉入水中的主动救生系统开始运行，初始运行状态下，汽车左前车门、左后车门、右前车门和右后车门外侧、车头以及车尾弹出的气囊的压力满足经验值：

P₁ ⁰＝P₂ ⁰＝P₃ ⁰＝P₄ ⁰＝P₅ ⁰＝P₆ ⁰＝0.5P_max

其中，P₁ ⁰、P₂ ⁰、P₃ ⁰、P₄ ⁰、P₅ ⁰、P₆ ⁰分别为汽车左前车门、左后车门、右前车门和右后车门外侧、车头以及车尾弹出的气囊的初始压力；P_max为设定的气囊的最大压力；

同时，使用传感器测量汽车底部压力P_b、汽车重量M，汽车沿车身方向倾斜的角度θ₁以及汽车沿垂直车身方向倾斜的角度θ₂，通过将上述参数和水的密度ρ规格化，得到BP神经网络的初始输入向量通过BP神经网络的运算得到初始输出向量

步骤四：得到初始输出向量后，即可调节汽车左前车门、左后车门、右前车门和右后车门外侧、车头以及车尾弹出的气囊的压力，使下一个采样周期汽车左前车门、左后车门、右前车门和右后车门外侧、车头以及车尾弹出的气囊的压力分别为：

P₁ ¹＝z₁ ⁰P_max，

通过传感器获取第i个采样周期中的汽车底部压力P_b、汽车重量M，汽车沿车身方向倾斜的角度θ₁、汽车沿垂直车身方向倾斜的角度θ₂，通过进行规格化得到第i个采样周期的输入向量xⁱ＝(x₁ ⁱ,x₂ ⁱ,x₃ ⁱ,x₄ ⁱ,x₅ ⁱ)，通过BP神经网络的运算得到第i个采样周期的输出向量zⁱ＝(z₁ ⁱ,z₂ ⁱ,z₃ ⁱ,z₄ ⁱ,z₅ ⁱ,z₆ ⁱ)，然后控制调节汽车左前车门、左后车门、右前车门和右后车门外侧、车头以及车尾弹出的气囊的压力，使第i+1个采样周期时汽车左前车门、左后车门、右前车门和右后车门外侧、车头以及车尾弹出的气囊的压力为：

P₁ ⁱ⁺¹＝z₁ ⁱP_max，

通过上述设置，通过传感器实时监测汽车入水状态，通过采用BP神经网络算法，对汽车左前车门、左后车门、右前车门和右后车门外侧、车头以及车尾弹出的气囊的压力进行调控，维持汽车平衡并上浮。

本发明所述的汽车掉入水中的主动救生系统的控制方法，能够判断汽车入水情况并控制打开车门中控锁，电动推杆推出将车门打开，同时车身周向弹出安全气囊并控制气囊压力，维持汽车平衡并上浮，提高安全性。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。

Claims (10)

1.一种汽车掉入水中的主动救生系统，其特征在于，包括：

多个电动推杆，其分别设置在车厢内底部与车门接触处，用于打开车门；

多个气囊，其周向设置在车身外侧内部；

执行机构，其与所述电动推杆和气囊连接，用于控制所述电动推杆和气囊工作。

2.如权利要求1所述的汽车掉入水中的主动救生系统，其特征在于，还包括：

水压传感器，其设置在汽车底部，用于检测汽车底部压力；

倾角传感器，其设置在汽车底部中心，用于检测汽车沿车身方向倾斜的角度和垂直车身方向倾斜的角度；

速度传感器，其设置在汽车底部中心，用于检测汽车下沉速度；

气压传感器，其设置在所述气囊中，用于检测气囊压力；

重力传感器，其设置在汽车轮毂上，用于检测汽车重量；

控制器，其与所述水压传感器、倾角传感器、速度传感器、气压传感器、重力传感器和执行机构连接，用于接收所述水压传感器、倾角传感器、速度传感器、气压传感器和重力传感器的检测数据并控制执行机构工作。

3.如权利要求1所述的汽车掉入水中的主动救生系统，其特征在于，所述气囊分别设置在汽车左前车门、左后车门、右前车门和右后车门外侧内部、车头内部以及车尾内部。

4.如权利要求1所述的汽车掉入水中的主动救生系统，其特征在于，还包括防水蓄电池，其与所述电动推杆连接，用于为所述电动推杆供电；所述电动推杆为4个。

5.一种汽车掉入水中的主动救生系统的控制方法，其特征在于，包括：

所述控制器内部设置有压力阈值，当水压传感器检测汽车底部压力超过压力阈值时，控制器控制打开车门中控锁并控制电动推杆推出将车门打开，所述压力阈值满足：

其中，F₀为压力阈值，ξ为校正系数，A为水压传感器与水的接触面积，g为重力加速度，ρ为水的密度，θ₁为汽车沿车身方向倾斜的角度，θ₂为汽车沿垂直车身方向倾斜的角度。

6.如权利要求5所述的汽车掉入水中的主动救生系统的控制方法，其特征在于，还包括：

当速度传感器检测汽车的下沉速度满足：

其中，v为速度传感器检测的汽车下沉速度，ε为预设系数，M为汽车重量，g为重力加速度，t为时间，θ₁为汽车沿车身方向倾斜的角度，θ₂为汽车沿垂直车身方向倾斜的角度，

此时，控制器控制气囊弹出。

7.如权利要求6所述的汽车掉入水中的主动救生系统的控制方法，其特征在于，所述预设系数ε根据不同车型设定。

8.如权利要求6所述的汽车掉入水中的主动救生系统的控制方法，其特征在于，当汽车落入水中后，基于BP神经网络对汽车左前车门、左后车门、右前车门和右后车门外侧、车头以及车尾弹出的气囊的压力进行调控，包括如下步骤：

步骤一、按照采样周期，通过传感器采集汽车底部压力P_b、汽车重量M，汽车沿车身方向倾斜的角度θ₁以及汽车沿垂直车身方向倾斜的角度θ₂；

步骤二、依次将汽车底部压力P_b、汽车重量M，汽车沿车身方向倾斜的角度θ₁、汽车沿垂直车身方向倾斜的角度θ₂和水的密度ρ进行规格化，确定三层BP神经网络的输入层向量x＝{x₁,x₂,x₃,x₄,x₅}；其中，x₁为汽车底部压力系数，x₂为汽车重量系数，x₃为汽车沿车身方向倾斜的角度系数，x₄为汽车沿垂直车身方向倾斜的角度系数，x₅为水的密度系数；

步骤三、所述输入层向量映射到中间层，所述中间层向量y＝{y₁,y₂,…,y_m}；m为中间层节点个数；

步骤四、得到输出层向量z＝{z₁,z₂,z₃,z₄,z₅,z₆}；其中，z₁为汽车左前车门外侧弹出气囊的压力调节系数，z₂为汽车左后车门外侧弹出气囊的压力调节系数，z₃为汽车右前车门外侧弹出气囊的压力调节系数，z₄为汽车右后车门外侧弹出气囊的压力调节系数，z₅为汽车车头弹出气囊的压力调节系数，z₆为汽车汽车车尾弹出气囊的压力调节系数，使

P₁ ⁱ⁺¹＝z₁ ⁱP_max，

其中，z₁ ⁱ、z₂ ⁱ、z₃ ⁱ、z₄ ⁱ、z₅ ⁱ、z₆ ⁱ分别为第i个采样周期输出层向量参数，P_max为设定的气囊的最大压力，P₁ ⁱ⁺¹、分别为第i+1个采样周期时的汽车左前车门、左后车门、右前车门和右后车门外侧、车头以及车尾弹出的气囊的压力；以及

在所述步骤二中，汽车底部压力P_b、汽车重量M，汽车沿车身方向倾斜的角度θ₁和汽车沿垂直车身方向倾斜的角度θ₂进行规格化公式为：

其中，x_j为输入层向量中的参数，X_j分别为测量参数P_b、M、θ₁、θ₂，j＝1,2,3,4；X_{j max}和X_{j min}分别为相应测量参数中的最大值和最小值；

水的密度进行规格化后：

x₅＝1。

9.如权利要求8所述的汽车掉入水中的主动救生系统的控制方法，其特征在于，在所述步骤一中，初始运行状态下，汽车左前车门、左后车门、右前车门和右后车门外侧、车头以及车尾弹出的气囊的压力满足经验值：

P₁ ⁰＝P₂ ⁰＝P₃ ⁰＝P₄ ⁰＝P₅ ⁰＝P₆ ⁰＝0.5P_max

其中，P₁ ⁰、P₂ ⁰、P₃ ⁰、P₄ ⁰、P₅ ⁰、P₆ ⁰分别为汽车左前车门、左后车门、右前车门和右后车门外侧、车头以及车尾弹出的气囊的初始压力；P_max为设定的气囊的最大压力。

10.如权利要求9所述的汽车掉入水中的主动救生系统的控制方法，其特征在于，所述中间节点数m＝6。