CN109269812A - 用于车辆的主动格栅百叶窗的基于无人机的诊断系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于车辆的主动格栅百叶窗的基于无人机的诊断系统的方法及设备。示例性车辆诊断系统包括无人机和诊断服务器。该无人机发送第一命令以打开车辆的主动格栅百叶窗，拍摄车辆的前部的第一图像，发送第二命令以关闭车辆的主动格栅百叶窗，以及拍摄车辆的前部的第二图像。诊断服务器基于从无人机接收的第一和第二图像来确定主动格栅百叶窗是否发生故障。

Description

用于车辆的主动格栅百叶窗的基于无人机的诊断系统
技术领域
本公开总体涉及检测车辆系统中的故障，并且更具体地，涉及用于车辆的主动格栅百叶窗的基于无人机的诊断系统。
背景技术
为了满足燃料经济性标准，车辆配备有主动格栅百叶窗。当不需要冷却时，主动格栅百叶窗自动关闭以阻止通过车辆冷却系统的气流。例如，当车辆高速行驶时，在车辆的发动机罩周围流动的空气可能足以防止发动机舱过热。关闭主动格栅百叶窗通过减小车辆阻力来改善空气动力学。主动格栅百叶窗在必要时打开以降低发动机舱温度。主动格栅百叶窗通常具有位置反馈传感器——例如霍尔效应传感器。然而，现有的诊断传感器可能无法识别主动格栅百叶窗的故障。例如，传感器本身可能出现故障，并且当马达在没有负载的情况下仍然工作时，百叶窗与马达之间的机械联动可能被破坏。
发明内容
所附的权利要求对本申请进行了限定。本公开总结了实施例的各方面，并且不应当用于限制权利要求。在研究以下附图和详细描述后根据在此描述的技术设想其它实施方式对于本领域普通技术人员将是显而易见的，并且这些实施方式旨在不超出本申请的范围。
本发明公开了一种用于车辆的主动格栅百叶窗的基于无人机的诊断系统的示例性实施例。示例性车辆诊断系统包括无人机和诊断服务器。无人机发送第一命令以打开车辆的主动格栅百叶窗、拍摄车辆的前部的第一图像、发送第二命令以关闭车辆的主动格栅百叶窗以及拍摄车辆的前部的第二图像。诊断服务器基于从无人机接收的第一和第二图像来确定主动格栅百叶窗是否发生故障。
一种示例性方法包括由无人机的无线收发器发送第一命令以打开车辆的主动格栅百叶窗，并且由无人机的摄像机拍摄车辆的前部的第一图像。该方法还包括由无人机的无线收发器发送第二命令以关闭车辆的主动格栅百叶窗，并且由无人机的摄像机拍摄车辆的前部的第二图像。另外，该方法包括由诊断服务器基于从无人机接收到的第一和第二图像来确定主动格栅百叶窗是否发生故障。
附图说明
为了更好地理解本发明，可以参考以下附图中所示的实施例。附图中的部件不一定按比例绘制，并且相关的部件可能被省略，或者在一些情况下可能已经将比例放大，以强调并清楚地示出本文描述的新颖特征。另外，如本领域中已知的，系统部件可以有不同的布置。此外，在附图中，贯穿几幅附图，相同的附图标记表示相应的部分。
图1A和1B示出了根据本发明的教导来检查车辆的主动格栅百叶窗的无人机；
图2是图1的无人机的电子部件的框图；
图3是图1的车辆的电子部件的框图；
图4是可以由图1的诊断服务器、无人机和/或车辆来实施的诊断主动格栅百叶窗的方法的流程图。
具体实施方式
虽然本发明可以以各种形式实施，但应理解的是，本公开应被认为是本发明的示例并且不意在将本发明限制于所说明的具体实施例，在此基础上，在附图中示出并且将在下文中描述一些示例性和非限制性实施例。
正如下文所公开的，基于无人机的诊断系统使用无人机来拍摄车辆前部的图像以确定车辆的主动格栅百叶窗是否正常工作。无人机是具有摄像机和用于与车辆通信的通信模块的自主交通工具(autonomous vehicle)——例如，小型无人驾驶飞行器(sUAV)、无人地面车辆(UGV)等。当诊断服务器检测到车辆停放于指定位置时，诊断服务器派遣无人机检查车辆的主动格栅百叶窗。无人机操纵至车辆。无人机通过通信模块命令车辆打开其主动格栅百叶窗。无人机拍摄车辆前部的图像。在一些示例中，无人机在夜间用红外摄像机拍摄图像。然后，无人机通过通信模块命令车辆关闭其主动格栅百叶窗。无人机拍摄车辆前部的另一图像。
诊断服务器将图像进行比较以确定主动格栅百叶窗是否响应于命令而改变位置。例如，当主动格栅百叶窗卡住关闭时，图像分析将确定主动格栅百叶窗的位置没有变化。在一些示例中，如果图像是在白天拍摄的，诊断服务器使用图像减影和/或将拍摄的图像与存储的主动格栅百叶窗打开和关闭的基线图像进行比较。在一些示例中，如果图像是在夜间拍摄的，将红外图像进行比较以确定亮暗像素的比率是否改变和/或平均像素亮度是否已改变。当诊断服务器确定车辆的主动格栅百叶窗出现故障时，诊断服务器安排车辆进行维护。
图1A和1B示出了根据本发明的教导来检查车辆104的主动格栅百叶窗102的无人机100。在图1A所示的示例中，主动格栅百叶窗102是关闭的。在图1B所示的示例中，主动格栅百叶窗102是打开的。
车辆104可以是标准的汽油驱动车辆、混合动力车辆、电动车辆，燃料电池车辆和/或任何其它机动车辆类型。车辆104包括与机动性有关的部件，例如具有发动机、变速器、悬架、驱动轴和/或车轮等的动力传动系统。车辆104可以是非自主的、半自主的(例如，由车辆104控制一些常规动力功能)或自主的(例如，由车辆104控制动力功能而无需直接的驾驶员输入)。在一些示例中，车辆104是自主车辆车队的一部分。在图示的示例中，车辆104包括主动格栅百叶窗102、专用短程通信(DSRC)模块106、车载通信模块(OBCM)108和车身控制模块(BCM)110。
主动格栅百叶窗102安装在车辆104的散热器的前方。主动格栅百叶窗102自动打开和关闭，以影响车辆104的发动机舱的冷却和车辆104上的空气动力学阻力。当主动格栅百叶窗102打开时，通过主动格栅百叶窗102的气流冷却发动机舱。当主动格栅百叶窗102关闭时，车辆104的空气动力学阻力减小。例如，当车辆104以相对高的速度在高速公路上行驶时，车辆104上的气流可能足以冷却发动机舱并且减小空气动力学阻力，使得高速公路速度可以提高燃料经济性。主动格栅百叶窗102包括联动装置，该联动装置连接到驱动马达以控制主动格栅百叶窗102的位置。
DSRC模块106包括用于广播消息并在车辆、基于基础设施的模块和基于移动装置的模块之间建立连接的硬件、天线、无线电和软件。在所示的示例中，DSRC模块106通信地连接到无人机100对应的DSRC模块112。关于DSRC网络的更多信息以及网络如何与车辆硬件和软件进行通信可以在2011年6月的美国运输部核心(U.S.Department of Transportation’s Core)系统需求规格(SyRS)报告(获取方式：http://www.its.dot.gov/meetings/pdf/CoreSystem_SE_SyRS_RevA％20(2011-06-13).pdf)获得，在SyRS报告的第11至14页提到的所有文件的全部内容通过引用并入本文。DSRC系统可以安装在车辆上，也可以沿着路边安装在基础设施上。纳入基础设施信息的DSRC系统被称为“路边”系统。DSRC可以与其它技术相结合，例如全球定位系统(Global Position System(GPS))、视觉光通信(Visual LightCommunications(VLC))、蜂窝通信(Cellular Communications)和短程雷达(short rangeradar)，便于车辆将其位置、速度、前进定位、相对位置与其它物体进行通信并与其它车辆或外部计算机系统交换信息。DSRC系统可以与其它系统(如手机)集成。在一些示例中，DSRC模块106包括集成的全球定位系统(GPS)接收器。
示例DSRC模块106履行DSRC协议。然而，DSRC模块106可以履行用于通信地连接车辆、路边节点和/或移动装置的通信协议。这些系统大部分要么是纯粹的DSRC，要么是IEEE802.11无线标准的改变形式。然而，除了纯粹的DSRC系统之外，它还意味着覆盖汽车和路边基础设施系统之间的专用无线通信系统，这些系统与GPS集成并且以用于无线局域网(例如802.11p等)的IEEE 802.11协议为基础。
作为选择地或附加地，车辆104包括车载通信模块108。车载通信模块108通过个人局域网和/或无线局域网与无人机100通信连接。车载通信模块108包括无线网络接口，以使与无人机100通信成为可能。车载通信模块108还包括硬件(例如，处理器、存储器(memory)、存储器空间(storage)、天线等)和软件以控制无线网络接口。在所示的示例中，车载通信模块108包括用于基于标准的网络的一个或多个通信控制器——例如，局域无线网络(包括IEEE802.11a/b/g/n/ac或其它)、蓝牙蓝牙低能耗(LowEnergy)、紫蜂Z波等。
车身控制模块110控制车辆104的各种子系统。例如，车身控制模块110可以控制电动车窗、电动锁、防盗系统和/或电动后视镜等。车身控制模块110包括电路，以便例如驱动继电器(例如，以控制刮水器流体等)、驱动有刷直流(DC)马达(例如，以控制动力座椅、电动锁、电动车窗、刮水器等)、驱动步进器马达和/或驱动LED等。在所示的示例中，车身控制模块110电连接到主动格栅百叶窗102以控制主动格栅百叶窗102的位置(例如，打开或关闭)。车身控制模块110响应于通过DSRC模块106或车载通信模块108从无人机100接收到的命令而控制主动格栅百叶窗102。
无人机100是自主交通工具，例如小型无人驾驶飞行器(sUAV)或无人地面车辆(UGV)。在图示的示例中，无人机是为sUAV。无人机包括一个或多个摄像机114。在一些示例中，摄像机114包括标准摄像机(例如拍摄可见光谱中的图像的摄像机)和红外摄像机。在一些示例中，无人机100包括具有可见光谱模式和红外光谱模式的单个摄像机。在一些示例中，摄像机112拍摄静止图像和/或视频。此外，无人机包括DSRC模块112以与车辆104可通信地连接。DSRC模块112包括硬件、天线、无线电和软件，以便广播消息并在车辆104与无人机100之间和/或诊断服务器116和无人机100之间建立连接。
无人机100在由诊断服务器116派遣时确定车辆104的位置和定位。在一些示例中，无人机100从诊断服务器116接收位置数据。作为选择地或附加地，无人机100从车辆104接收位置信息。该位置信息可以包括GPS坐标、本地网格坐标和/或停车位标识符等。无人机100行进到车辆104的位置并且确定车辆104的定向以定位主动格栅百叶窗102。在一些示例中，无人机100通过车牌识别和/或与车辆104的通信来确认车辆104的身份。
当处于适当的位置以拍摄主动格栅百叶窗102时，无人机100通过DSRC模块112发送用于车辆104的命令以打开主动格栅百叶窗102。无人机100拍摄主动格栅百叶窗102的图像。然后，无人机100向车辆104发送命令以使车辆104关闭主动格栅百叶窗102。无人机100拍摄主动格栅百叶窗102的图像。在一些示例中，在白天，无人机100使用标准摄像机114。在一些示例中，在夜间，无人机使用红外摄像机114。在一些示例中，无人机100重复命令车辆104打开和关闭主动格栅百叶窗102的循环并拍摄主动格栅百叶窗102在每个状态的图像。无人机100将图像上传到诊断服务器116。
在一些示例中，无人机100通过DSRC模块112向车辆104请求——例如，如由车辆104的冷却剂温度传感器测量的——冷却剂温度。在一些这样的示例中，当车辆104的发动机冷却剂温度不满足(例如，小于)冷却剂阈值时，无人机100向诊断服务器116发送车辆104不能被可靠诊断的消息。例如，冷却剂阈值可能是华氏200度。在一些示例中，当车辆104停放持续阈值时间段(例如，两分钟等)时，无人机向车辆104发送消息以使车辆104启动其电动冷却剂泵，以便在拍摄车辆104的前部的图像之前将潜在的发动机热量(例如，通过冷却剂)循环到散热器中。
诊断服务器116包括处理器和存储器和通信接口，以通信地连接到无人机100和车辆104(例如，通过DSRC协议等)。诊断服务器116在车辆104停车时派遣无人机100。在一些示例中，诊断服务器在多个车辆104停车时派遣无人机100，使得无人机可以在一次行程中拍摄多个车辆104的图像。当诊断服务器116从与车辆104相关联的无人机接收图像时，诊断服务器116分析图像以确定主动格栅百叶窗102的状态是否在无人机100向车辆发出命令以打开主动格栅百叶窗102和关闭主动格栅百叶窗102之间变化。在一些示例中，如果图像是在白天拍摄的，诊断服务器116使用例如图像减影这样的图像分析技术。在一些示例中，如果图像是在夜间拍摄的，诊断服务器116使用例如比较亮像素和暗像素的比率、平均像素亮度是否已改变这样的图像分析技术。例如，然后当主动格栅百叶窗102打开时(例如主动格栅百叶窗102没有阻挡发动机舱的热量)，亮像素与暗像素的比率相比于随后主动格栅百叶窗102关闭时(例如，主动格栅百叶窗102阻挡来自发动机舱的热量)相对较高。当图像分析确定车辆104上的主动格栅百叶窗102发生故障时，诊断服务器116指定车辆104进行维护。另外，诊断服务器116将诊断结果记录在与车辆104相关联的配置文件中。
图2是图1的无人机100的电子部件200的框图。在所示的示例中，电子部件200包括DSRC模块112、摄像机114、GPS接收器202、通信模块204、电池206、马达208、万向节210以及控制器212。GPS接收器202从GSP系统接收信号并提供无人机100的当前位置。通信模块204包括用于控制无线网络接口的硬件(例如，处理器、存储器、存储空间、天线等)和软件。通信模块204包括基于标准的网络的一个或多个通信控制器——例如，局域无线网络(包括IEEE802.11a/b/g/n/ac或其它)、蓝牙蓝牙低能耗(LowEnergy)、紫蜂Z波等。电池206向无人机100提供电力。在一些示例中，电池是可再充电的。马达208向无人机100提供动力。马达208可以连接到叶片(例如，当无人机100是sUAV时)或车轮/轨道(例如，当无人机是UGV时)。万向节210是用于摄像机114的枢转支撑件，其促进摄像机114独立于无人机100的主体的旋转而针对某一位置(例如，车辆104的前部)。
控制器212包括处理器或控制器(CPU)214和存储器216。处理器或控制器214可以是任何合适的处理装置或一组处理装置——例如但不限于：微处理器、基于微控制器的平台、合适的集成电路、一个或多个现场可编程门阵列(FPGA)和/或一个或多个专用集成电路(ASIC)。存储器216可以是易失性存储器——例如，随机访问存储器(RAM)，其可以包括非易失性RAM、磁性RAM、铁电RAM以及任何其它合适的形式；非易失性存储器——例如，磁盘存储器、闪存、可擦可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除只读存储器(EEPROM)、非易失性固态存储器等；不可更改存储器——例如EPROM；和/或只读存储器等。在一些示例中，存储器216包括多种存储器，特别是易失性存储器和非易失性存储器。
存储器216是可以嵌入一组或多组指令的计算机可读介质——例如用于操作本公开的方法的软件。这些指令可以体现本文描述的一个或多个方法或逻辑。在特定实施例中，在执行指令期间，指令可以全部或至少部分地驻留在存储器216、计算机可读介质中和/或处理器214中的任何一个或多个内。
图3是图1的车辆104的电子部件300的框图。在所示的示例中，电子部件300包括DSRC模块106、车载通信模块108、车身控制模块110、百叶窗控制器302和车辆数据总线304。百叶窗控制器302包括马达和/或电路，以便控制主动格栅百叶窗102。车身控制模块110通过百叶窗控制器302打开和关闭主动格栅百叶窗102。
在所示的示例中，车身控制模块包括处理器或控制器306和存储器308。处理器或控制器306可以是任何合适的处理装置或一组处理装置——例如但不限于：微处理器、基于微控制器的平台、合适的集成电路、一个或多个现场可编程门阵列(FPGA)和/或一个或多个专用集成电路(ASIC)。存储器308可以是易失性存储器——例如，随机访问存储器(RAM)，其可以包括非易失性RAM、磁性RAM、铁电RAM以及任何其它合适的形式；非易失性存储器——例如，磁盘存储器、闪存、可擦可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除只读存储器(EEPROM)、基于忆阻器的非易失性固态存储器等；不可更改存储器——例如EPROM；只读存储器和/或高容量存储装置——例如，硬盘驱动器、固态驱动器等。在一些示例中，存储器308包括多种存储器，特别是易失性存储器和非易失性存储器。
存储器308是可以嵌入一组或多组指令的计算机可读介质——例如用于操作本公开的方法的软件。这些指令可以体现本文描述的一个或多个方法或逻辑。在特定实施例中，在执行指令期间，指令可以全部或至少部分地驻留在存储器308、计算机可读介质中和/或处理器306中的任何一个或多个内。
术语“非暂时性计算机可读介质”和“有形计算机可读介质”应该被理解为包括单个介质或多个介质，例如集中式或分布式数据库，和/或存储一组或多组命令的相关联的高速缓存和服务器。术语“非暂时性计算机可读介质”和“有形计算机可读介质”还包括能够存储、编码或携带由处理器执行的一组命令或使系统执行任何这里公开的一种或多种方法或操作的任何有形介质。如本文所使用的，术语“有形计算机可读介质”被明确定义为包括任何类型的计算机可读存储装置和/或存储盘并且排除传播信号。
车辆数据总线304与DSRC模块106、车载通信模块108和/或车身控制模块110通信连接。在一些示例中，车辆数据总线304包括一个或多个数据总线。车辆数据总线304可以根据由国际标准组织(ISO)11898-1定义的控制器局域网(CAN)总线协议、面向媒体的系统传输(MOST)总线协议、CAN灵活数据(CAN-FD)总线协议(ISO 11898-7)和/或K线总线协议(ISO9141和ISO 14230-1)和/或以太网总线协议IEEE 802.3(2002以前)等来执行。
图4是可由图1的诊断服务器116、无人机100和/或车辆104实施的主动格栅百叶窗102的诊断方法的流程图。最初，在框402处，诊断服务器116等待，直到车辆104返回停车场。在一些示例中，当传感器(例如，运动传感器、摄像机、跟踪传感器等)检测到车辆104和/或车辆104通知诊断服务器116(例如，通过DSRC模块106和/或车载通信模块108等)时，诊断服务器116确定车辆104已经返回停车场。在框404处，诊断服务器116将无人机100引导至车辆104的位置。
在框406处，无人机100操纵至车辆104的位置。在框408处，无人机100确定车辆104的方位并操纵，使得车辆104的主动格栅百叶窗102可被摄像机114看到。在框410处，无人机100通过DSRC模块112向车辆104发送打开其主动格栅百叶窗102的命令。
在框412处，车辆104通过车身控制模块110命令主动格栅百叶窗102打开。如果主动格栅百叶窗102正常运行，则它们将打开。
在框414处，无人机100拍摄主动格栅百叶窗102的图像。在一些示例中，在白天，无人机100使用标准摄像机114拍摄图像。在一些示例中，在夜间，无人机100使用红外摄像机114拍摄图像。在框416处，无人机100通过DSRC模块112向车辆104发送关闭其主动格栅百叶窗102的命令。
在框418处，车辆104通过车身控制模块110命令主动格栅百叶窗102关闭。如果主动格栅百叶窗102正常运行，则它们将关闭。
在框420处，无人机100拍摄主动格栅百叶窗102的另一图像。在框422处，无人机100将图像传输到诊断服务器116。然后，无人机100返回其停靠站或继续到下一个车辆。
在框424处，诊断服务器116分析从无人机100接收的图像。在框426处，诊断服务器116确定图像是否指示车辆104的主动格栅百叶窗102发生故障。如果车辆104的主动格栅器百叶窗102发生故障，则该方法在块428处继续。否则，如果车辆104的主动格栅器百叶窗102未发生故障，则该方法在框430处继续。在块428处，诊断服务器指定车辆104进行维护。在框430处，诊断服务器116存储图像分析的结果。
图4代表存储在存储器(例如图2的存储器216和/或图3的存储器308)中的机器可读命令，其包括一个或多个程序，该程序在由一个或多个处理器(例如图2的处理器214和/或图3的处理器306)执行时，使无人机100、车辆104和/或诊断服务器116实现图1的示例性系统。此外，尽管示例程序参照图4所示的流程图来进行说明，许多其它实现示例系统的方法也可被替代性地使用。例如，可以改变框的执行顺序、和/或可以改变、删除或组合所描述的一些框。
在本申请中，反义连接词的使用旨在包括连接词。使用定冠词或不定冠词并非旨在表明基数。具体而言，对“该”物体或“一”和“一个”物体的引用还旨在表示可能的多个这样的物体中的一个。此外，可以使用连词“或”来传达同时存在的特征，而不是相互排斥的选择。换句话说，连词“或”应理解为包括“和/或”。术语“包括”是包含性的并且分别具有与“包含”相同的范围。
上述实施例——特别是任何“优选”实施例——是可行性实现示例，并且仅仅为了清楚理解本发明的原理而提出。对于所公开的示例的变化和修改对于本领域技术人员而言可能变得显而易见。所有这样的修改和变化都在所附权利要求的范围之内。

Claims (15)

1.一种车辆诊断系统，包含：
无人机，用于：
发送第一命令以打开车辆的主动格栅百叶窗；
拍摄所述车辆的前部的第一图像；
发送第二命令以关闭所述主动格栅百叶窗；
拍摄所述车辆的所述前部的第二图像；以及
诊断服务器，用于基于从所述无人机接收的所述第一图像和所述第二图像来确定所述主动格栅百叶窗是否发生故障。
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述无人机包括用于与所述车辆通信的无线收发器。
3.根据权利要求2所述的系统，其中所述无线收发器履行专用短程通信协议。
4.根据权利要求1所述的系统，其中所述无人机包括在可见光谱下拍摄所述第一图像和所述第二图像的第一摄像机，以及在红外光谱下拍摄所述第一图像和所述第二图像的第二摄像机。
5.根据权利要求4所述的系统，其中所述无人机用于：
在所述车辆周围的区域明亮时使用所述第一摄像机拍摄所述第一图像和所述第二图像；以及
在所述车辆周围的所述区域黑暗时使用所述第二摄像机拍摄所述第一图像和所述第二图像。
6.根据权利要求1所述的系统，其中所述无人机为无人驾驶飞行器。
7.根据权利要求1所述的系统，其中所述无人机是无人地面车辆。
8.根据权利要求1所述的系统，其中所述诊断服务器用于使用图像减影或像素亮度的比较中的至少一个来分析所述第一图像和所述第二图像以确定所述主动格栅百叶窗是否发生故障。
9.根据权利要求1所述的系统，其中所述诊断服务器用于响应于检测到所述车辆停放于停车场内而派遣所述无人机操纵到所述车辆。
10.根据权利要求1所述的系统，其中所述无人机用于确定所述车辆的定位以便操纵，使得所述无人机的摄像机面向所述车辆的前部。
11.一种方法，包含：
由无人机的无线收发器发送第一命令，以打开车辆的主动格栅百叶窗；
由所述无人机的摄像机拍摄所述车辆的前部的第一图像；
由所述无人机的所述无线收发器发送第二命令，以关闭所述主动格栅百叶窗；
由所述无人机的所述摄像机拍摄所述车辆的所述前部的第二图像；以及
由诊断服务器基于从所述无人机接收的所述第一图像和所述第二图像来确定所述主动格栅百叶窗是否发生故障。
12.根据权利要求11所述的方法，其中所述无人机的所述摄像机包括可见光谱模式和红外光谱模式。
13.根据权利要求12所述的方法，其中拍摄所述第一图像和所述第二图像包括：
在所述车辆周围的区域明亮时在所述可见光谱模式下使用所述摄像机拍摄所述第一图像和所述第二图像；以及
在所述车辆周围的所述区域黑暗时在红外模式下使用所述摄像机拍摄所述第一图像和所述第二图像。
14.根据权利要求11所述的方法，包括由所述诊断服务器响应于检测到所述车辆停放在停车场内而派遣所述无人机操纵到所述车辆。
15.根据权利要求11所述的方法，其中确定所述主动格栅百叶窗是否发生故障包括由所述诊断服务器使用图像减影或像素亮度的比较中的至少一个来分析所述第一图像和所述第二图像。
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