CN108437897A - 车辆环境成像系统和方法 - Google Patents

Abstract

一种车辆包括：视觉系统，其被配置为输出指示车辆附近的外部状况的信号；以及温度传感器，其被配置为输出指示车辆内部温度的信号。该车辆还包括多个铰接式开口，其被布置为允许车辆内部与车辆外部之间流体流动连通。该车辆进一步包括控制器，其被编程为响应于内部温度超过温度阈值而朝向打开位置调整至少一个铰接式开口。该控制器还被编程为响应于经由视觉系统检测到车辆附近的威胁状况而朝向关闭位置调整至少一个铰接式开口。

Description

车辆环境成像系统和方法

技术领域

本发明涉及用于提供车辆热管理的车辆成像系统和方法。

背景技术

由于犯罪、交通、天气以及车辆外部环境的其它变量，车辆遇到具有各种程度的风险的情况和位置。例如，乘客可执行可充当分心事物的任务，使得乘客不太会认知到车辆周围环境。在这样的情况下，即使在完全警觉的情况下，乘客也可能无法意识到风险提高了，并且因此无法感知到附近的实际威胁。除了考虑在给定情况下的不同风险之外，特别是在执行不相关任务时，可能难以一致地保持乘客对车辆周围环境的充分意识。另外，当用户远离车辆时，通常完全关闭车辆的所有开口以增强安全性。关闭状态可允许车辆积聚热量，使得内部温度升高超过乘客舒适度水平。

发明内容

一种车辆包括：视觉系统，其被配置为输出指示车辆附近的外部状况的信号；以及温度传感器，其被配置为输出指示车辆内部温度的信号。该车辆还包括多个铰接式开口，其被布置为允许车辆内部与车辆外部之间流体流动连通。该车辆进一步包括控制器，其被编程为响应于内部温度超过温度阈值而朝向打开位置调整至少一个铰接式开口。该控制器还被编程为响应于经由视觉系统检测到车辆附近的威胁状况而朝向关闭位置调整至少一个铰接式开口。

一种调节车辆的乘客舱的温度的方法包括测量当前乘客舱温度并且响应于乘客舱温度超过温度阈值而朝向打开位置调整至少一个车辆开口。该方法还包括检测车辆附近的物体并且基于在附近检测到的物体的威胁评估来朝向关闭位置调整至少一个车辆开口。

车厢热管理系统包括温度传感器，其用于检测车厢中的温度；以及至少一个电动开口，其限定一定范围的打开位置以允许车厢与车辆外部之间的流体流动连通。该热管理系统还包括用于检测车辆外部的物体的视觉系统。热管理系统控制器被编程为响应于温度超过温度阈值而增加至少一个电动开口的开度量值，并且响应于经由视觉系统在车辆的距离阈值内检测到物体而降低至少一个电动开口的开度量值。

附图说明

图1是具有视觉系统的车辆的示意侧视图。

图2是车厢热管理算法的流程图。

图3是包括车辆附近监视图像的示意用户显示界面。

具体实施方式

本文描述了本发明的实施例。然而，应当理解的是，所公开实施例仅仅是示例且其它实施例可呈现各种和替代性形式。附图不一定按比例绘制；一些特征可被放大或最小化以示出特定部件的细节。因此，本文公开的具体结构和功能细节并不解释为限制，而仅仅解释为用于教导本领域技术人员以各种方式采用本发明的代表性基础。如本领域一般技术人员将理解的是，参考任何一个图式说明并描述的各个特征可结合一个或多个其它图式中说明的特征以产生未明确说明或描述的实施例。所说明的特征组合提供用于典型应用的代表性实施例。然而，特定应用或实施方案可期望与本发明的教导一致的特征的各个组合和修改。

参考图1，车辆10包括视觉系统12，其被配置为捕捉车辆周围的多个区域中的图像，这些图像包括但不限于前视方向上的图像、后视方向上的图像和/或侧视方向上的图像。视觉系统12包括至少一个基于视觉的成像装置，其用于捕捉对应于车辆10外部的图像以检测车辆周围环境。每个基于视觉的成像装置被安装在车辆上使得捕捉车辆附近的期望区域中的图像。

第一基于视觉的成像装置14被安装在前挡风玻璃的后面，用于在外部向前方向上捕捉表示车辆附近的图像。在图1的示例中，第一基于视觉的成像装置14是用于捕捉车辆10的前方视野(FOV)16的前视相机。在另外的示例中，成像装置可被设置在车辆格栅、前面板或更靠近车辆的前缘的其它位置附近。第二基于视觉的成像装置18被安装在车辆的后部以在外部向后方向上捕捉表示车辆附近的图像。根据示例，第二基于视觉的成像装置18是用于捕捉车辆的向后FOV 20的后视相机。第三基于视觉的成像装置22被安装在车辆的侧面部分处以在外部侧面方向上捕捉表示车辆附近的图像。根据示例，第三基于视觉的成像装置22是用于捕捉车辆的侧面FOV 24的侧视相机。在更具体的示例中，侧视相机被安装在车辆10的每个相对侧处(例如，左侧视相机和右侧视相机)。应当明白的是，虽然在附图中将各种FOV描绘为具有某些几何图案，但是实际的FOV可根据实践中采用的成像装置的类型而具有任意数量的不同几何形状。在一些示例中，使用广角成像装置来提供诸如180度和更宽的广角FOV。另外，虽然每个相机被描述为安装在车辆上，但是替代示例包括具有捕捉车辆的周围环境的FOV的外部相机。

相机14、18和22可为适用于本文所述目的的任何类型的成像装置，这些相机能够接收光或其它辐射并且使用例如电荷耦合装置(CCD)将光能转换为像素格式的电信号。每个照相机还可操作以捕捉电磁光谱的各个区域(包括红外线、紫外线或可见光内)中的图像。相机还可操作以包括高清晰度的任何合适的分辨率来捕捉数字图像和/或视频数据。如在本发明中所使用的，由图像捕捉装置提供的图像数据包括单独图像或视频图像流。相机可为与车辆的处理单元进行通信的任何数字视频记录装置。由相机获取的图像数据被传递至车辆处理器以供后续动作使用。例如，来自相机14、18和22的图像数据被发送至处理图像数据的处理器或车辆控制器11。在外部相机的情况下，可将图像数据无线地传输至车辆控制器11以供使用，如本发明的各种示例中的任何一个示例中所述。如下面更详细讨论的，车辆处理器11可被编程为在诸如例如控制台屏幕等用户显示器处或在检查镜显示装置处产生图像和其它图形。

本文讨论的各种视觉系统部件可具有一个或多个相关控制器来控制和监视操作。车辆控制器11虽然被示意地描绘为单个控制器，但是可被实施为一个控制器，或被实施为经协作以共同管理视觉系统和其它车辆子系统的控制器系统。多个控制器之间的通信和控制器、致动器和/或传感器之间的通信可使用直接有线链路、联网通信总线链路、无线链路、串行外围接口总线或任何另一种合适的通信链路而实现。通信包括以任何合适形式交换数据信号，包括(例如)经由导电介质交换电信号、经由空气交换电磁信号、经由光学波导交换光学信号等。数据信号可包括表示来自传感器的输入的信号、表示致动器命令的信号和控制器之间的通信信号。在具体的示例中，多个控制器经由串行总线(例如，控制器区域网络(CAN))或经由分立导体而彼此通信。控制器11包括一个或多个数字计算机，每个数字计算机具有微处理器或中央处理单元(CPU)、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、电可编程只读存储器(EPROM)、高速时钟、模数器(A/D)和数模(D/A)电路、输入/输出电路和装置(I/O)，以及适当的信号调节和缓冲电路。控制器11还可将多个算法或计算机可执行指令存储在非暂时性存储器中，这些算法或计算机可执行指令需要发出命令来执行根据本发明的动作。在一些示例中，从诸如远程服务器15等外部来源提供算法。

控制器11被编程为监视和协调各种视觉系统部件的操作。控制器11与每个图像捕捉装置通信以接收表示附近的图像，并且可根据需要存储图像以执行下面更详细描述的车辆安全增强算法。控制器11还与车辆10的内部部分中的用户显示器进行通信。控制器被编程为选择性地向显示器提供有关图像以通知乘客关于车辆10附近的状况。虽然参考视觉系统以示例方式描述了图像捕捉装置，但是应当明白的是，控制器11还可与各种传感器的阵列进行通信以检测车辆的外部物体和整体环境。例如，控制器可从雷达传感器、激光雷达传感器、红外传感器、超声波传感器或其它类似类型的传感器的任何组合接收信号以及接收图像数据。可融合从各种传感器输出的数据信号的集合以产生对车辆环境的更全面的感知，包括外部物体的检测和跟踪。

控制器11还能够使用内部收发器进行无线通信。收发器可被配置为与多个车外部件或系统交换信号。控制器11被编程为使用无线通信网络13来交换信息。数据可与远程服务器15交换，该远程服务器15可用于减少车载数据处理和数据存储要求。在至少一个示例中，服务器15执行与图像处理和分析相关的处理。服务器可存储一个或多个基于模型的计算算法来执行车辆安全增强功能。控制器11可进一步与蜂窝网络17或卫星进行通信以获取全球定位系统(GPS)位置。控制器可进一步从天气服务机构接收关于当前天气状况和天气预报的数据。控制器11还可与车辆10附近的物体进行直接无线通信。例如，控制器可与各种外部基础设施装置(即，车辆-基础设施间或V2I通信)和/或附近车辆19交换信号以提供从视觉系统12获取的数据，或接收补充图像数据以进一步向用户通知车辆环境。

视觉系统12可用于识别道路标记、车道标记、道路标志或其它道路物体，用于输入至车道偏离警报系统和/或清除路径检测系统。可向车辆处理器提供道路状况和附近物体的识别以指导自主车辆导航。由视觉系统12捕捉的图像也可用于区分白天照明状况和夜间照明状况。日光状况的识别可用在基于感测到的照明状况来致动或切换操作模式的车辆应用中。结果，照明状况的确定消除了在利用现有车辆装置的同时对专用光感测装置的要求。在一个示例中，车辆处理器利用来自视觉系统12的至少一个捕捉的场景来检测所捕捉的场景的照明状况，所述照明状况然后用于诸如在后视镜或其它外部视图显示器处调整一个或多个图像显示器的调光功能。除了视觉系统的上述功能之外，本发明的方面还包括驻车增强以提高已知驻车位置内的车辆定位精度。

根据本发明的方面，由视觉系统12捕捉的图像用于增强车辆到达和/或离开已知位置。在一些示例中，安全增强算法的部分经由用户显示器有条件地向驾驶员呈现一个或多个外部相机视图。在更具体的示例中，安全增强算法可与相机图像模式存储和比较结合使用，以响应于检测到一个或多个威胁而提供提前警告和其它动作。

车辆控制器11可被编程为使用由视觉系统12获取的数据来促进内部乘客舱的热管理。一些示例包括监视热源的外部环境并且主动控制乘客舱的通风以管理车辆内部温度。在其它示例中，由视觉系统获取的数据用于增强天气数据。更具体地，控制器可包括通过分析外部物体的移动来检测局部地区风的存在、大小和行为的算法。由视觉系统捕捉的图像通常包括具有受风影响的移动模式的物体。在刮风时，树木、灌木丛、旗帜、随风飘动的树叶以及其它这样的受风影响的物体具有清晰可辨的移动模式。以此方式，车辆可识别局部地区阵风的存在或风的模式，风在车辆的本地并且可能未反映在广播天气报告中。控制器11可进一步被编程为基于受风影响物品在车辆的局部FOV内的移动的频率和强度来调整广播风信息的方向和速度。然后，控制器11可使用由视觉系统增强的局部地区风的经调整方向和/或量值来优化用于热管理的开口铰接。

控制器11可进一步与许多电动开口中的任何一个进行通信，这些电动开口在一定范围的打开位置中是可铰接的以允许车厢与车辆外部之间的流体流动连通。下面详细讨论，控制器可基于热管理和车辆安全两者来选择性地致动开口。铰接式开口可包括电动滑动窗、天窗、倾斜通风窗或电动闭合板(诸如升降门或滑动门)中的至少一个。可致动开口的任何组合以增强空气流量来调节内部车厢的温度。

参考图2，流程图200描绘了被配置为在使用来自视觉系统的数据监视车辆附近的同时管理车厢温度的算法。在步骤202处，该算法包括测量乘客舱温度T1。该车辆可包括一个或多个温度传感器，其被设置在乘客舱周围以提供指示内部温度的数据信号。车辆控制器可使用这些数据来计算总体平均乘客舱温度值。替代地，控制器可独立地监视乘客舱的各个区域的温度并且基于单独区域的热行为引起响应。可使用由视觉系统提供的数据来自动管理多个车厢中的任何车厢的温度。例如，当对温度敏感的货物进行装载时，车辆的货物装载区域的温度可与乘客舱的其它部分分开调节。以此方式，可致动靠近货物区域的铰接式开口以更严格地影响包括货物装载区域的区域中的局部温度。

在步骤204处，该算法包括接收指示车辆附近的外部天气状况的数据。这样的数据可从许多来源获取。根据一些示例，车辆包括靠近挡风玻璃部分的雨量传感器，其被配置为检测挡风玻璃上雨滴的存在。在其它示例中，车辆包括外部温度传感器，其被配置为提供指示车辆附近的温度的数据信号。在进一步示例中，从车外天气报告来源接收包括降水信息、环境温度信息和风信息中的至少一个的天气报告。

在步骤206处，该算法包括将内部乘客舱温度T1与预定温度阈值进行比较。如果在步骤206处温度T1等于或小于温度阈值，那么该算法可返回至步骤202并且继续监视内部乘客舱温度。

如果在步骤206处乘客舱温度T1大于温度阈值，那么该算法包括评估在乘客预计到达车辆之前的时间量。在一些情况下，该确定是根据诸如从驾驶员工作场所开始的平均每天离开时间等使用模式数据来进行的。在其它示例中，诸如在自主车辆的情况下，提供预定时间表，使得车辆控制器从用户装置接收指示即将到来的乘客遇到的时间的时间表数据。基于乘客到达之前的时间量，该算法包括将乘客舱温度管理至更舒适的水平直至乘客进入车辆。在进一步示例中，车辆控制器可估计将车辆从当前温度T1冷却至温度阈值所需的时间。当前温度与期望阈值之间较大的偏差可能需要更多的冷却时间。而且，更高的环境温度或更低的风速也可增加将乘客舱冷却至期望温度阈值所需的时间。因此，该算法可被配置为基于乘客舱温度T1、外部温度、日照和外部风速中的至少一个来动态地确定时间阈值。如在本发明中所使用的，日照是指在车辆处接收的由太阳产生的热强度和/或光强度。日照方向可用作输入来确定哪些开口需要被致动。如果在步骤208处，乘客到达时间等于或大于时间阈值，那么可能不需要在如此早的时间主动地对车辆进行通风。因此该算法包括返回步骤202以监视乘客舱温度。

时间阈值可基于将乘客舱从当前温度T1冷却至期望温度阈值所需的持续时间。即，时间阈值可基于当前乘客舱温度与温度阈值之间的差值。在其它示例中，可设定预定的固定时间阈值(例如，乘客到达之前十分钟)以在乘客到达之前尽可能多地实现冷却。

如果在步骤208处，乘客到达时间小于时间阈值，那么该算法包括通过验证车辆附近没有感知威胁来准备自动车辆冷却模式。在步骤210处启用传感器检测。这包括激活如上所述的至少视觉系统以检测车辆附近物体的存在。

在步骤212处，如果检测到物体，那么该算法包括确定该物体是否为可能影响是否打开车辆孔隙以进行通风的威胁，且如果是，那么确定将该孔隙打开至何种量值。下面更详细地讨论，在步骤214处，该算法包括基于多个传感器输出、检测到的物体的类型、检测到的物体的行为和意图、主车辆位置、当日时间、外部光级和用户设置输入中的至少一个来执行威胁评估。

根据本发明的方面，车辆控制器可基于由用户输入的设置来执行威胁评估。如上所述，乘客可能希望在坐在车辆中的同时参与优选的分散注意力活动，但不仔细检查附近的物体。然后乘客可输入用户设置以进行勤奋模式以允许车辆有效地观看周围环境。如本发明中使用的勤奋模式可包括主动地探测车辆附近的可见威胁的算法。这种按需检测模式可允许用户确定在车辆静止时车辆何时主动探测安全性，而不是被配置为增强驾驶的视觉应用。根据具体示例，在用户感到主观不舒适的情况下，来自用户的输入使车辆进行勤奋模式以主动监视主车辆附近以增强用户舒适度。车辆用户显示器可用于提供另外的FOV信息以增加驾驶者对车辆周围状况的保证。

根据一些方面，车辆可基于车辆的情境而自动进入勤奋模式。基于在控制器处计算的风险分数或威胁评估值，监视程度、后续数据输出和车辆响应动作均可逐渐增加。即，可基于检测到的威胁的所感知的紧急性来提供一定范围的车辆响应和警报中的任何一个。一组逐渐威胁评估分数阈值可能与威胁级别的增加相对应。各种不同的车辆响应可基于沿着指示物体的威胁状态的连续状态的所感知物体的状态的评估。

在其它示例中，可使用地理位置信息作为基础来改变当处于高风险地理位置时由视觉系统执行的视觉检测的灵敏度。更具体地，勤奋模式算法可包括基于与给定地理位置相关联的统计犯罪数据的犯罪风险评估值。因此，在已知的高犯罪率位置，与较低犯罪率的位置相比，车辆可更主动地监视其周围环境。在进一步示例中，当犯罪风险评估较大时，车辆对车辆附近检测到物体的响应可具有较低阈值。根据本发明的方面，车辆控制器可被编程为使用基于位置的信息作为基础，以在车辆处于高风险地理位置时通过增加物体检测灵敏度来执行威胁评估。

在另外的示例中，可将当日时间结合至威胁评估值的确定中。例如，与白天时间期间计算的威胁评估值相比，夜间时间可能在接近车辆处有更高的犯罪可能性。根据本发明的方面，车辆控制器可被编程为使用当日时间作为基础，以通过增加夜间时间期间的威胁评估值的加权来执行威胁评估。

在进一步示例中，光检测可为威胁评估算法的附加输入。具体地，可使用从光传感器输出的数据来基于车辆附近的区域中的光级来施加加权。在这种情况下，当车辆附近存在更多的黑暗区域时，可自动进入勤奋模式以监视源自于黑暗区域的威胁。相比之下，光线更光线充足的区域(甚至在夜间)可能会缓解夜间情况下的威胁评估值的增加。如上文所讨论，通过分析由图像捕捉装置获取的图像数据的光级，这些装置本身可有效地用于照明强度检测。

一旦外部物体被视觉系统检测到，物体的特定移动可指示潜在威胁的程度。例如，控制器可被编程为使用正移动的外部物体的速度作为威胁评估算法的输入。另外，物体相对于车辆位置的特定轨迹以及正移动的外部物体的接近度可各自作为威胁评估算法的输入。如本文所使用的，轨迹是指描述移动物体的移动路径的曲线。给定物体的前进方向可沿着轨迹路径改变。在一些情况下，可外推轨迹以提供关于给定物体的未来运动的信息。在具体示例中，控制器被编程为使用正移动的外部物体的速度、轨迹和接近度中的每一个来计算到达车辆的时间。以此方式，控制器可在接近物体到达车辆之前引起车辆的主动响应动作。类似地，具有远离车辆的轨迹的外部物体可对应于明显更高的到达时间(例如，无限时间)，并且因此面临很少或没有面临感知到的威胁。

威胁评估期间对任何特定输入施加的加权可基于检测到的状态变化以非线性方式改变。例如，该算法的威胁评估部分可包括当外部物体变得更靠近车辆时非线性地增加灵敏度的部分。即，当物体处于距离车辆的第一距离阈值内时，该算法可能对移动速度和轨迹高度敏感。相比之下，类似的速度和移动轨迹可能对远离车辆的距离处的风险分数几乎没有影响。即，当物体在距离车辆的第二距离阈值之外时，该算法可忽略某些程度的移动速度和轨迹。

根据进一步示例，检测到的物体相对于车辆的位置进入威胁评估值的确定。即，相对于驾驶员的个人FOV在更隐蔽的相对位置处检测到的物体可基于驾驶员意识到该物体的较低可能性来接收较高的威胁级别。相比之下，由于驾驶员意识到这样的物体的较高可能性，直接位于车辆前方的物体可接收较少的威胁加权。根据本发明的方面，控制器被编程为响应于检测到车辆后方的外部物体或相对于驾驶员FOV以斜后角而分配更大的威胁加权。

被施加于每个不同输入的加权可在某些情况下相对于彼此改变。例如，在一些情况下，接近度和/或物体速度相对于地理信息可接收更高的优先级。

在步骤216处，该算法包括针对一个或多个预定威胁阈值将检测到的威胁的程度进行加权。在步骤216处，如果威胁分数等于或小于威胁阈值，那么该算法进行至该算法的孔隙打开管理部分。

在步骤218处，该算法包括确定热源(例如，太阳)的方向作为输入以确定打开哪些孔隙。热源方向可由任何光传感器、日照传感器和/或使用由视觉系统捕捉的图像的光学检测来确定。

在步骤220处，该算法包括评估天气数据以确定状况是否适合于增加一个或多个开口来增加空气流量。例如，从车外天气服务机构提供商提供的降水数据可指示在车辆附近的区域的雨量使得不希望打开车窗。在另一个示例中，该算法评估从车载雨量传感器输出的数据。

如果天气不适合保持任何车窗或闭合板的打开位置，那么该算法包括在步骤222处关闭先前处于打开位置中的任何通风面板。该算法包括返回至步骤202以监视乘客舱的内部温度并且寻找机会来使用从视觉系统输出的数据适当地管理温度。

如果在步骤220处，天气状况适合打开一个或多个开口以增加通风，那么该算法包括通过选择对乘客舱温度具有最大影响的特定开口来优化冷却。例如，取决于太阳下降的方向，所有车窗均允许对车辆座椅、方向盘、仪表板和其它内部部件产生全太阳能冲击。因为车窗玻璃部分地阻挡日照，所以内部部件的加热实际上可能提高乘客舱内部温度。因此，该算法可包括在步骤224处将在车辆的第一太阳能接收侧的车窗位置保持近似完全向上，并且将车辆的第二相对侧上车窗完全降低。另外，风速和风向可从天气服务机构接收，或直接在车辆处(例如，使用风速计)进行测量。步骤224还可包括风数据以基于风将如何对内部加压以从乘客舱提取热量来计算不同车窗打开量值的组合。

一旦选择了车辆开口的组合，该算法包括返回步骤212以监视车辆周围的附近物体。如上文所讨论，勤奋模式可包括主动探测车辆附近的可见威胁的算法。勤奋模式检测可利用视觉系统来主动探测安全威胁或其它接近物体。如果检测到物体，那么该算法包括执行对检测到的物体的威胁评估。即使威胁分数小于威胁阈值，物体的位置和移动仍然可用作在步骤224处致动哪些开口的确定的输入。例如，如果在主车辆的第一侧在一定距离处检测到行人，那么可将第一侧上的车窗调整至最小开度(例如，大约1英寸)。同时，车辆的相对的第二侧上的车窗可被保持在完全向下的位置。因为最小开度位置允许第一侧车窗相对于完全打开的位置快速关闭，所以该布置使得能够在行人靠近时快速关闭第一侧上的车窗。

参考图3，示例用户界面显示器300描绘指示车辆附近的几个FOV图像。显示器屏幕可根据被呈现给用户的相关数据而被分割成任意数量的视图。替代地，可基于可用图像源的数量来分割视图。在一些示例中，为了简单起见提供单个视图，其仅具有描绘检测到的外部物体的视图。在图3的示例中，根据驻车位置处的车辆的四个不同的FOV提供五个分段。视图302对应于从前视相机输出的图像数据，视图304对应于从后视相机输出的图像数据，且视图306和308分别对应于从左侧和右侧相机输出的图像数据。视图310是使用来自其它相机的数据在单个视图中提供附近的“鸟瞰”360度顶部视角的编译视图。主车辆由车辆图形312示意地表示。

在一个或多个FOV中检测到的外部物体可通过图形覆盖来高亮显示，以提醒用户存在潜在的威胁。继续参考图3，几个物体被车辆视觉系统检测到并且被呈现在图形用户界面300上。外部物体(相邻车辆314)被至少一个右侧横向传感器检测到，并且出现在右侧视图308和顶部透视图310两者中。根据本发明的方面，车辆基于如上文所讨论的一个或多个因素执行相邻车辆314的威胁评估。在图3的情况下，通过边界框316的覆盖来检测并以图形识别物体。图形覆盖边界框316可具有诸如例如颜色或形状等视觉区分特性，以将该物体识别为没有威胁的外部物体。在一个示例中，主车辆在其进入附近时向相邻车辆314传送信息请求。相邻车辆可以响应携带与指定至主车辆相同位置的预定导航的消息。这样的预定目的地以及不存在某些侵略性移动可减少被分配给相邻车辆314的威胁评估值。在相邻车辆314目前不被认为是威胁的示例中，物体将不会排除激活主车辆右侧上的一个或多个开口来管理乘客舱的内部温度。应当明白的是，系统连续地或间歇地监视与特定的检测到的物体相关联的威胁级别的变化的周围环境。

在图3中所描绘的第二示例中，后方接近车辆318由至少一个后部传感器检测并且出现在后视图304和顶部透视图310两者中。车辆基于如上文所讨论的一个或多个因素执行后方接近车辆318的威胁评估。将图形覆盖边界框320施加于用户界面显示器的每个相关视图以识别后方接近车辆318。在这种情况下，主车辆将后方接近车辆318识别为具有足够大的威胁评估值的威胁。威胁值增加的一个潜在原因是后方接近车辆318的关闭速度大于关闭速度阈值。相对于识别非威胁外部物体的其它图形，边界框320在视觉上是独特的。而且，一个或多个警告图标322可在用户界面显示器300上闪烁以向一个或多个乘客提醒有后方接近车辆318。在当前被视为威胁的后方接近车辆318的示例中，监视算法可忽略冷却需求并且在后方接近车辆318到达主车辆之前关闭所有开口。

在图3的第三示例中，热源330(例如，太阳)被视觉系统捕捉。如上文所讨论，热源的位置和强度可用作输入以确定响应于乘客舱温度升高而激活哪些开口。热源330出现在后视图304中并且偏向主车辆312的乘客侧。因此，该算法可将乘客侧车窗保持在大部分上升位置中，以减少内部日照并完全打开相对的驾驶员侧车窗。

在图3中所描绘的第四示例中，外部物体行人324进入主车辆附近。行人324被至少一个左侧横向传感器检测到，并且出现在左侧视图306和顶部透视图310两者中。将图形覆盖边界框326施加于用户界面显示器的每个相关视图以将行人324识别为威胁。多个因素可能会影响基于车辆环境的威胁评估值。例如，监视算法可考虑以下至少一个：位于商业位置、行人324从车辆的驾驶员侧靠近，以及行人与主车辆相距很近的距离328。如上文所讨论，当在距离主车辆的阈值距离内检测到外部物体时，威胁评估算法的灵敏度可提高。以此方式，当车辆靠近时，车辆可能对外部物体的更微妙的行为更敏感。类似于上面的第二示例，一个或多个警告图标322可在用户界面显示器300上闪烁以向一个或多个乘客提醒有行人324。

在行人324当前被认为是威胁的示例中，监视算法可忽略冷却功能并且基于行人324与主车辆312之间的距离328进行响应。更具体地，当距离328大于距离阈值时，车辆的驾驶员侧上的车窗可被升高至最小开度。以此方式，车窗的关闭时间减少，允许车窗致动器在行人聚集在主车辆上时快速响应。当距离328减小至距离阈值以下时，监视算法可导致至少驾驶员侧车窗完全关闭。应该明白的是，当驾驶员接近具有识别凭证(例如，钥匙扣)的主车辆时，监视算法可被配置为忽略与驾驶员相关联的任何威胁，这与驾驶员的移动特性无关。

如上文所讨论，进一步的替代实施例允许用户在勤奋模式作用且用户在存在于车辆中时手动地进入温度管理模式。例如，用户可能希望在热天留在在车辆中，同时将他们的注意力集中于特定的分心事物上。例如，诸如打盹、做作业或阅读书本等用户活动可防止用户充分关注车辆周围环境。一旦进入温度管理模式，车辆控制器可自动地控制多个车辆开口中的任何一个开口的位置和开度。例如，可致动电动滑动车窗、天窗、倾斜通风窗口或电动闭合板(诸如，升降门或滑动门)的任何组合以允许空气流量调节乘客舱温度。同时，如上文所讨论，可进入勤奋模式特征以监视车辆周围的可能接近的威胁，并且允许用户将他们的注意力舒适地集中在多种优选的分心事物中的任何一个上。

本文所公开的程序、方法或算法可交付给处理装置、控制器或计算机(可包括任何现有的可编程电子控制装置或专用电子控制装置)/由其实施。类似地，该程序、方法或算法可存储为可由控制器或计算机执行的呈许多形式的数据和指令，该形式包括(但不限于)永久地存储在诸如ROM装置的不可写存储媒介上的信息以及可变地存储在诸如软盘、磁带、CD、RAM装置以及其它磁性和光学媒介的可写存储媒介上的信息。该程序、方法或算法还可在软件可执行对象中实施。替代地，该程序、方法或算法可全部或部分使用合适的硬件部件(诸如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、状态机、控制器或其它硬件部件或装置)或硬件、软件和固件部件的组合来实施。

虽然上文描述了示例性实施例，但是并不希望这些实施例描述由权利要求书涵盖的所有可能形式。用在说明书中的词汇是描述性词汇，而不是限制性的词汇，且应当理解，可以进行各种变化而并不脱离本发明的精神和范围。如先前所述，各种实施例的特征可组合成形成可以不明确描述或说明的本发明的进一步实施例。虽然各种实施例就一个或多个所需特性而言可能已经描述为提供优点或优于其它实施例或现有技术实施方案，但是本领域一般技术人员认识到，可牺牲一个或多个特征或特性以实现取决于具体应用和实施方案的期望整体系统属性。这些属性可包括(但不限于)成本、强度、耐用性、生命周期成本、市场适销性、外观、包装、大小、服务能力、重量、可制造性、便于组装等。因而，就一个或多个特性而言，描述为期望性不及其它实施例或现有技术实施方案的实施例不在本发明的范围之外并且对于特定应用可为所期望的。

Claims (10)

1.一种车辆，包括：

视觉系统，其被配置为输出指示所述车辆附近的外部状况的信号；

温度传感器，其被配置为输出指示所述车辆的内部温度的信号；

多个铰接式开口，其被布置为允许所述车辆的内部和外部之间流体流动连通；以及

控制器，其被编程为

响应于所述内部温度超过温度阈值而朝向打开位置调整至少一个铰接式开口，且

响应于经由所述视觉系统检测到所述车辆附近的威胁状况而朝向关闭位置调整至少一个铰接式开口。

2.根据权利要求1所述的车辆，其中所述威胁状况是基于所述物体相距所述车辆的相对距离、所述物体的移动方向以及所述物体的移动速度中的至少一个来限定。

3.根据权利要求1所述的车辆，其中所述控制器进一步被编程为接收天气预报信号，且所述威胁状况是降雨状况。

4.根据权利要求1所述的车辆，其中所述控制器进一步被编程为基于日照方向来选择用于朝向打开位置调整至少一个铰接式开口的位置。

5.根据权利要求1所述的车辆，其中所述控制器进一步被编程为响应于所述威胁状况存在于所述车辆的第一侧上而在所述第一侧上选择位置来朝向关闭位置调整至少一个铰接式开口。

6.根据权利要求1所述的车辆，其中所述控制器进一步被编程为基于所述威胁状况的严重程度和及时性中的至少一个来分配威胁评估分数。

7.根据权利要求6所述的车辆，其中严重程度是基于当日时刻和所述车辆的地理位置中的至少一者。

8.根据权利要求6所述的车辆，其中所述控制器进一步被编程为基于所述评估分数来选择以下至少一项：朝向打开位置调整的所述多个铰接式开口的数量，以及至少一个打开位置的量值。

9.根据权利要求1所述的车辆，其中所述控制器进一步被编程为从用户装置接收指示时间表的信号，并且在所安排的用户到达所述车辆之前的预定时间起始冷却模式。

10.根据权利要求1所述的车辆，其中所述控制器进一步被编程为基于使用模式来确定用户到达车辆的预期到达时间，并且在所述预期到达时间之前的预定时间起始冷却模式。