CN109591548B - 一种控制汽车乘员舱内co2浓度的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种控制汽车乘员舱内CO2浓度的方法，所述方法是通过车辆上搭载的乘员舱室内摄像头监测乘员舱内的用户情况；进一步，将监测得知的用户信息，应用到不同人群的CO2排放模型，预测乘员舱内CO2浓度的变化；最后，根据计算得出的CO2浓度，并结合人体在不同CO2浓度下的舒适、标准、红色区间阈值设定，通知汽车上的相关控制器（如车窗控制器、天窗控制器、空调控制器等）执行指定的保护算法。本发明在具有一定精度保障的情况下，可以零成本实现预测乘员舱内CO2浓度变化，保障乘员舱不会处在CO2浓度超标的状态。

Description

一种控制汽车乘员舱内CO2浓度的方法
技术领域
本发明涉及汽车空调技术领域，具体涉及汽车的控制质量控制技术。
背景技术
近年来，随着汽车行业的飞速发展，越来越多的汽车逐渐走进人们的生活。汽车上搭载的传感器种类、数量也在逐年增加，如早期的温度、湿度、阳光传感器，到近年来流行搭载的PM2.5传感器、雷达测距传感器等，都是为实现汽车朝着智能化发展而努力。
汽车由于其相对狭小的空间，当其处在密闭情况下，且车内有用户时，其乘员舱内的CO2浓度会急速增长。当乘员舱内CO2浓度超过一定阈值时，会使得用户疲劳，严重影响驾驶安全，甚至影响生命危险。每年都有因乘员舱密闭，且 CO2浓度超标，导致用户在车内窒息死亡的案例发生，且这类情况多发生在小孩子身上。感知车内CO2浓度变化最直接有效的方式为添加CO2硬件传感器，当感知到CO2浓度超标时，为乘员舱内引入新风，从而可以避免以上悲剧的发生。由于CO2硬件传感器成本高昂，目前市面上绝大多数汽车均未搭载此产品。
发明内容
本发明提供一种控制汽车乘员舱内CO2浓度的方法，利用车上已有的乘员舱室内摄像头硬件，并结合算法，模拟预测汽车乘员舱内的CO2浓度变化，在具有一定精度保障的情况下，零成本实现预测乘员舱内CO2浓度变化，保障乘员舱不会处在CO2浓度超标的状态。
本发明的技术方案如下：
一种控制汽车乘员舱内CO2浓度的方法，所述方法包括以下步骤：
(1)控制器通过车辆上搭载的乘员舱室内摄像头监测乘员舱内的用户信息，包括感知乘员舱内用户人数，以及通过图像识别与特征提取方法，识别每个用户的年龄段与性别；
(2)将监测得知的用户信息，应用到不同人群的CO2排放模型，预测乘员舱内 CO2浓度的变化；
(3)计算乘员舱内总CO2排放量；
(4)计算CO2在乘员舱内的分布浓度P，并结合人体在不同CO2浓度下的舒适、标准、红色区间阈值设定，通知汽车上能执行通风的相关控制器(如车窗控制器、天窗控制器、空调控制器等)执行指定的保护算法，保障乘员舱不会处在CO2浓度超标的状态。
本发明所述的控制器，是指车辆上可以连接CAN、传感器、车联网网关等模块的控制单元，如DVD控制器、车身控制器、GPU控制器、空调控制器等。
本发明所述的乘员舱室内摄像头，是一种可以监测乘员舱前、后排用户变化的装置。
本发明所述的图像识别与特征提取方法，是一种以摄像头采集的用户图形信息作为输入，输出每个用户的年龄段和性别信息的算法。此算法为现有成熟的技术，例如基于卷积神经网络技术的深度学习算法Deep ID(汤晓鸥，Deep ID相关算法提出者，香港中文大学，Y.Sun,X.Wang and X.Tang,"Deep Convolutional Network Cascade for FacialPoint Detection,"in Proceedings of IEEE Computer Society Conference onComputer Vision and Patter Recognition(CVPR)2013等相关的算法设计文献)。
本发明所述的用于预测不同用户CO2排放量的方法，见式(1)
Figure GDA0003364422130000021
式(1)中，
Figure GDA0003364422130000022
表示用户i的CO2排放量，单位cm3；t表示时间，单位h；βi表示用户i所处年龄段人群的CO2排放量系数，单位cm3/h；si表示用户i的性别，男性 si＝C1，女性si＝C2，C1与C2无量纲常数，通过标定给出；Ai表示用户i的年龄段，不同年龄段(Cj,Ck)的划分通过标定给出，Cj、Ck无量纲常数。
本发明所述的用于预测乘员舱内总CO2排放量的方法，见式(2)
Figure GDA0003364422130000023
式(2)中，n表示用户的数量；∝表示汽车乘员舱的密闭系数，0<∝≤1，值越大，密闭性能越好，无量纲，通过标定给出；E表示总的CO2，单位cm3。
本发明所述的保护乘员舱不会处在CO2浓度超标状态是指：根据总的CO2排放量E和汽车乘员舱空间E′,计算CO2在乘员舱内的分布浓度P，单位ppm：
当P<700ppm时，乘员舱内的CO2浓度处于舒适阈值区间；
当700≤P<1000ppm时，乘员舱内的CO2浓度处于标准阈值区间；
当1000≤P<1500ppm时，乘员舱内的CO2浓度处于红色阈值区间。
当CO2浓度处于和超过红色阈值区间时，控制器通知车窗控制器、天窗控制器、空调控制器分别执行开窗、开天窗、切换外循环动作，为乘员舱引入新鲜空气，保障乘员舱不会处在CO2浓度超标的状态。
本发明方法触发执行条件：车辆行驶公里数小于新车里程数设定值L_NEW；车辆状态为行驶状态或怠速状态，且车上有用户；车窗完全关闭；天窗完全关闭；空调内外循环模式处于内循环；当以上任一条件不满足时，退出或不触发算法。
当CO2浓度超过红色区间阈值时，本发明设计的保护算法包括：
1)若车辆处于行驶状态，则通知空调控制器切换为外循环，动作持续时间为T1，T1后恢复到初始状态；
2)若车辆处于怠速状态，则通知空调控制器切换为外循环、通知车窗控制器下降高度H1、通知天窗(若有)控制器打开开度O1，以上动作持续时间T2， T2后恢复初始状态。L_NEW无量纲常数，持续时间T1、T2，车窗下降高度H1，天窗开度O1均为标定值。
本发明方法利用车上已有的乘员舱室内摄像头硬件，并结合算法，模拟预测汽车乘员舱内的CO2浓度变化，在具有一定精度保障的情况下，零成本实现预测乘员舱内CO2浓度变化，保障乘员舱不会处在CO2浓度超标的状态。
附图说明
图1：本发明方法实现的模块连接图；
图2：本发明方法实现的流程框图图
具体实施方式
下面结合附图和实施案例对本发明作进一步的描述。
本发明提供了一种控制汽车乘员舱内CO2浓度的方法。主要方法是指通过车辆上搭载的乘员舱室内摄像头监测乘员舱内的用户情况；进一步，将监测得知的用户信息，应用到不同人群的CO2排放模型，预测乘员舱内CO2浓度的变化；最后，根据计算得出的CO2浓度，并结合人体在不同CO2浓度下的舒适、标准、红色区间阈值设定，通知汽车上的相关控制器(如车窗控制器、天窗控制器、空调控制器等)执行指定的保护算法，保障乘员舱不会处在CO2浓度超标的状态。本发明的具体方法为：
控制器连接着(通过CAN/LIN/PWM/硬线等通信方式)乘员舱室内摄像头，感知乘员舱内用户的变化；同时，控制器通过图像识别与特征提取方法，识别每个用户的年龄段与性别；进一步，控制器将监测得知的用户信息，应用到不同人群的CO2排放模型，计算乘员舱内CO2浓度的变化；最后，根据计算得出的CO2浓度，并结合人体在不同CO2浓度下的舒适、标准、红色区间阈值设定，通知汽车上的相关控制器执行指定的保护算法。
本发明方法涉及的模块连接如图1，图中乘员舱室内摄像头1，感知乘员舱内用户的变化；控制器2，用于执行图像识别与特征提取算法、本发明提出的乘员舱CO2浓度预测算法与保护逻辑算法；车窗控制器3、天窗控制器4、空调控制器内外循环模块5，用于接收、执行控制器2发出的指令。
本发明方法涉及的软件执行流程如图1：
1、条件判断阶段：读取车辆当前总里程数L，若L小于L_NEW，进入下一步；读取车窗状态，若处于完全关闭状态，进入下一步；读取天窗状态，若处于完全关闭状态，进入下一步；读取空调内外循环模式，若处于内循环状态，则进入下一步；通过乘员舱室内摄像头，感知车内是否有用户，若有用户，则进入下一步；读取车辆运行状态，若处于行驶状态或怠速状态，则进入下一步；当以上任一条件不满足，则退出算法。
2、算法执行阶段：控制器通过乘员舱室内摄像头感知的车内用户信息，执行图像识别与特征提取算法，输出每个用户的性别与年龄段信息，进入下一步；控制器执行本发明提出的乘员舱CO2浓度预测算法，进入下一步；根据乘员舱CO2浓度预测结果，若其处于或超过红色区间阈值，则控制器执行保护逻辑，通知相关执行机构，执行指定的动作。
3、执行保护逻辑阶段：若车辆处于行驶状态，则通知空调控制器切换为外循环，动作持续时间为T1，T1后恢复到初始状态；若车辆处于怠速状态，则通知空调控制器切换为外循环，通知车窗控制器下降高度H1，通知天窗(若有) 控制器打开开度O1，以上动作持续时间T2，T2后恢复初始状态。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种控制汽车乘员舱内CO2浓度的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
(1)控制器通过车辆上搭载的乘员舱室内摄像头监测乘员舱内的用户信息，包括感知乘员舱内用户人数，以及通过图像识别与特征提取方法，识别每个用户的年龄段与性别；
(2)将监测得知的用户信息，应用到不同人群的CO2排放模型，预测乘员舱内CO2浓度的变化；所述不同人群的CO2排放模型为：
Figure FDA0003556056410000011
式(1)中，
Figure FDA0003556056410000012
表示用户i的CO2排放量，单位cm3；t表示时间，单位h；βi表示用户i所处年龄段人群的CO2排放量系数，单位cm3/h；si表示用户i的性别，男性si＝C1，女性si＝C2，C1与C2无量纲常数，通过标定给出；Ai表示用户i的年龄段，不同年龄段(Cj，Ck)的划分通过标定给出，Cj、Ck无量纲常数；
(3)计算乘员舱内总CO2排放量；
(4)计算CO2在乘员舱内的分布浓度P，并结合人体在不同CO2浓度下的舒适、标准、红色区间阈值设定，通知汽车上能执行通风的相关控制器执行指定的保护算法，保障乘员舱不会处在CO2浓度超标的状态。
2.根据权利要求1所述的控制汽车乘员舱内CO2浓度的方法，其特征在于，所述步骤(3)计算乘员舱内总CO2排放量的公式为：
Figure FDA0003556056410000013
式(2)中，n表示用户的数量；∝表示汽车乘员舱的密闭系数，0＜∝≤1，值越大，密闭性能越好，无量纲，通过标定给出；E表示总的CO2，单位cm3。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(4)，根据总的CO2排放量E和汽车乘员舱空间E′,计算CO2在乘员舱内的分布浓度P，单位ppm：
当P＜700ppm时，乘员舱内的CO2浓度处于舒适阈值区间；
当700≤P＜1000ppm时，乘员舱内的CO2浓度处于标准阈值区间；
当1000≤P＜1500ppm时，乘员舱内的CO2浓度处于红色阈值区间；
当CO2浓度处于和超过红色阈值区间时，控制器通知车窗控制器、天窗控制器、空调控制器分别执行开窗、开天窗、切换外循环动作，为乘员舱引入新鲜空气，保障乘员舱不会处在CO2浓度超标的状态。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当CO2浓度超过红色区间阈值时，所述步骤(4)的保护算法包括：1)若车辆处于行驶状态，则通知空调控制器切换为外循环，动作持续时间为T1，T1后恢复到初始状态；2)若车辆处于怠速状态，则通知空调控制器切换为外循环、通知车窗控制器下降高度H1、通知天窗控制器打开开度O1，以上动作持续时间T2，T2后恢复初始状态；持续时间T1、T2，车窗下降高度H1，天窗开度O1均为标定值。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法的触发执行条件：车辆行驶公里数小于新车里程数设定值L_NEW，L_NEW无量纲常数；车辆状态为行驶状态或怠速状态，且车上有用户；车窗完全关闭；天窗完全关闭；空调内外循环模式处于内循环；当以上任一条件不满足时，退出或不触发本方法的执行。
6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述控制器，是指车辆上可以连接CAN、传感器、车联网网关的DVD控制器、车身控制器、GPU控制器，控制器通过CAN/LIN/PWM/硬线连接乘员舱室内摄像头，感知乘员舱内用户的变化。
7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述图像识别与特征提取方法，是以摄像头采集的用户图形信息作为输入，输出每个用户的年龄段和性别信息的算法。
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