CN111055767A - 识别人员运送工具的内部空间的实际状态的设备和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及识别人员运送工具的内部空间的实际状态的设备和方法。用于识别人员运送工具(2)的内部空间(1)的实际状态的设备(10)包括：至少一个用于检测内部空间(1)的实际状态的成像用的传感器(11)；评估装置(12)，其被实施成获得内部空间(1)的目标状态，将实际状态与目标状态进行比较以确定实际状态与目标状态的偏差，并且依赖于该偏差来产生用于通知人员运送工具(2)的运行者关于实际状态的信息的信号；以及接口(13)，以便将信号传递给运行者。

Description

识别人员运送工具的内部空间的实际状态的设备和方法
技术领域
本发明涉及分别用于识别人员运送工具的内部空间的实际状态的根据权利要求1的设备和根据权利要求4的方法。
背景技术
由现有技术公知有用于载运人员和货物的车辆。尤其地，用于例如在市镇、厂区中的短路程上、在大学校园、机场或展会上载运人员的小型客车(也被称为人员运送工具)是人员载运车辆。
在自动化过程中重要的是，监测人员载运车辆的内部空间。目前，在人员短途交通的客车内例如装备有相机，以便监测客车的入口区域。
在公共交通中，例如客车的车辆随时间而被污染。何时需要清洁客车目前是与客车驾驶员的主观感觉有关的。但是在自主行驶中不再存在客车驾驶员。
发明内容
本发明以此开始。本发明的任务是：在污染和/或损坏方面使小型客车的内部空间监测自动化，以便提高人员运输时的安全性。
此任务通过具有权利要求1的特征的用于识别人员运送工具的内部空间的实际状态的设备来解决。此外，此任务通过具有权利要求4的特征的用于识别人员运送工具的内部空间的实际状态的方法来解决。
改进方案和有利的设计方案在从属权利要求中给出。
根据本发明的设备被实施成用于识别人员运送工具的内部空间的实际状态。该设备包括至少一个用于检测内部空间的实际状态的成像用的传感器。此外，设备还包括评估装置。评估装置被实施成获得内部空间的目标状态。此外，评估装置被实施成将实际状态与目标状态进行比较，以便确定实际状态与目标状态的偏差。此外，评估装置被实施成依赖于该偏差来生成用于通知人员运送工具的运行者关于实际状态的信息的信号。此外，该设备还具有接口，以便将信号传递给运行者。
在本发明的范围内，人员运送工具是通用的可拆卸和可置入的小型客车，其尤其可以被改装以用于人员短途交通。人员运送工具用于例如在市镇的短路程上、厂区、例如大学校园的机构场所或大学外的机构、机场或展会上运送人员。人员运送工具的尺寸在长宽高方面为4.65×1.95×2.50米。人员运送工具优选包括10个坐席和5个立席。乘客空间(即其中乘客在人员运送工具内上下车并且在运送期间逗留的空间)在长宽高方面为3.00×1.85×2.20米。人员运送工具的净重例如为2吨。人员运送工具优选包括电的驱动系统，优选是具有150kW功率的电的车桥驱动器，并且拥有高达10小时的使用时长的电池容量。人员运送工具能自动化地运行，优选地直至自动化级SAE等级5，也就是说能全自动化地或自主运行。
能自动化运行的人员运送工具包括技术上的装备，尤其是周围环境检测系统、具有人工智能和智能的执行器的超级计算控制单元，超级计算控制单元为了应对包括纵向和横向引导的驾驶员任务，在激活相应的自动行驶功能之后，尤其是根据标准SAEJ3016的高度自动化或全自动化的行驶功能之后，利用车辆控制装置可以控制人员运送工具。人员运送工具尤其被设计成用于SAE等级3、4和5。尤其地，在过渡到高度自动化/全自动化的行驶的时间内，本发明使用SAE等级3和4，以便随后应用SAE等级5。
对于SAE等级3和4仍设有驾驶员，即所谓的安全驾驶员，其对进行干预的要求做出反应，也就是说存在对控制的接管工作。用于SAE等级3和4的人员运送工具包括用于安全驾驶员的驾驶舱。在SEA等级5的情况中，可以取消驾驶舱。即使在取消的情况中也仍可使用根据本发明的设施。
成像用的传感器被实施成产生物体的数字图像。数字相机的图像传感器例如是成像用的传感器。优选地，成像用的传感器是TOF传感器，也就是说渡越时间传感器。在TOF传感器中，传感器的每个像素收集入射的光并且同时测量光从光源到物体并且从物体返回到像素所需的行进时间。TOF传感器因此有利地产生具有3D信息的深度图像。
内部空间的实际状态是内部空间的当前检测到的状态。例如，具有掉落的报纸的内部空间或其座椅被污染或损坏的内部空间是实际状态。内部空间的目标状态是预给定的状态。例如，内部空间的整洁的状态或无损坏的状态是目标状态。实际状态借助成像用的传感器以数字图像的形式来检测。
评估装置是处理所涉及的信息并且输出此处理所导致的结果的设备。尤其地，评估装置是电子电路，例如中央处理器单元或图形处理器。评估装置优选地作为成像用的传感器的片上系统来实现，也就是说全部功能或功能的至少大部分被整合在芯片上。芯片有利地包括例如具有多个中央处理器的(英语Central Processing Unit，简称CPU)多核处理器。芯片有利地也包括多个图形处理器(英语Graphic Processing Unit，简称GPU)。图形处理器特别有利地适合于并行处理进程。使用此类结构可放缩评估装置，也就是说，评估装置可以对于不同的SAE等级被匹配。
根据本发明，评估装置对将内部空间的实际状态成像的数字图像和将内部空间的目标状态成像的数字图像进行处理。目标状态的数字图像例如以成像用的传感器来获得，或由评估装置从云服务调取。
接口是至少两个功能单元之间的机械和/或电的构件，在接口上要么只单向要么双向地交换诸如数据的逻辑变量或诸如电信号的物理变量。交换可以以模拟或数字方式进行。交换可以优选地借助无线技术地以无线方式进行，或以有线方式进行。
运行者维护并且提供一个人员运送工具或人员运送工具的车队。运行者预给定内部空间的目标状态。
使用根据本发明的设备，当一个或多个人员运送工具的内部空间的实际状态偏离了目标状态时，自动地通知运行者信息。该信息通知依赖于实际状态与目标状态之间的偏差程度来进行。以此实现了，并不在实际状态与目标状态的每个仍低的偏差时通知运行者信息，而是只有在偏差超过特定的公差时通知运行者信息。公差优选地由运行者预给定。例如，只有当地面的至少30％被掉落的报纸覆盖时才应通知运行者信息。
传输给运行者的信号例如是视觉和/或听觉上的信号。
设备被实施成以如下方式安装在人员运送工具内，即，使得成像用的传感器的视野尽可能检测人员运送工具的完整的内部空间。
优选地，评估装置被实施成实施图像识别算法。图像识别算法包括用于在内部空间的图像检测中识别污染和/或损坏的软件代码区段。此外，评估装置被实施成依赖于实际状态与目标状态的比较地来确定内部空间的污染程度和/或损坏程度。图像识别算法被应用到计算机程序中用以实施。图像识别算法尤其基于背景图像来识别数字照片内的物体，该物体不存在于背景图像中。尤其地，图像识别算法识别布置在平面上的任意大小的物体。例如，图像识别算法识别位于人员运送工具的内部空间的地面和/或座椅面上的报纸、包装物、饮料、食品、饮料和/或食品残余。此外，图像识别算法识别内部空间内的损坏，例如损坏的座垫。
在本发明的特别有利的设计方案中，评估装置被实施成利用人工智能手段来确定实际状态与目标状态的偏差。
人工智能是自动化智能交通的上位概念。例如，智能算法进行学习，以有目的地对新的信息作出反应。人工神经网络(英语Artificial Neural Network)是智能算法。智能算法被实施成用于进行学习，以有目的地对新的信息作出反应。人工神经网络例如学习到将报纸、包装物、饮料、食品、饮料和/或食品残余识别和分类，而无需执行与目标状态的图像的比较。
使用根据本发明的方法识别人员运送工具的内部空间的实际状态。方法包括以下方法步骤：
·利用成像用的传感器检测内部空间的实际状态，
·获得内部空间的目标状态，
·将实际状态与目标状态进行比较，
·确定实际状态与目标状态的偏差，
·依赖于偏差来产生用于通知人员运送工具的运行者关于实际状态的信息的信号，并且
·将信号传递给运行者。
因此，在一个或多个人员运送工具的内部空间的实际状态与目标状态有偏差时，自动地通知运行者信息。
优选地，使用根据本发明的设备来执行前述方法。
通过识别污染程度和损坏，使得利用根据本发明的主题一方面自动化地监测了人员运送工具的内部空间的整洁度和保养情况；另一方面由此提高了人员运输的安全性，这是因为这些人员理想地将踏入整洁的内部空间并且因此不由于污染和/或损坏而受伤。
附图说明
在下文中根据附图和所属的描述根据实施例解释本发明。其中：
图1示出人员运送工具的实施例；
图2示出根据本发明的设备的实施例；以及
图3示出根据本发明的方法的实施例。
在图中以相同的附图标号标记相同的或功能类似的参考部分。为简明起见，在各个附图中仅给出对于理解各自的附图是相关的附图标记。在此，未设有附图标记的参考部分保持其原来的意义和功能。
具体实施方式
图1示出了人员运送工具2。在人员运送工具2的内部空间1内安装有根据本发明的设备10。设备10检测内部空间1。尤其地，设备10检测内部空间1内的污染和/或损坏。在内部空间1的地面上存在物体3，例如报纸。这是实际状态。在此状态中，由于存在于地面上的报纸使得内部空间1变脏。目标状态是整洁的状态，其中，在地面上不存在报纸。设备10将实际状态与目标状态进行比较。
在图2中详细示出设备10。设备10包括成像用的传感器11。成像用的传感器11例如是数字相机的相机传感器。将当前的内部空间1的成像用的传感器11的图像，即实际状态，传输到评估装置12上。在评估装置12内存储有目标状态的图像，例如具有内部空间1的整洁状态的成像用的传感器11的图像的形式。评估装置12实施图像识别算法，以此识别出存在于实际状态的照片内的物体3，例如通过与其中不存在物体3的目标状态的照片进行比较。评估装置12产生示出了物体3的视觉上的信号，以及表达物体3存在于内部空间1内并且应清洁内部空间1的听觉上的信号。这些信号经由例如为WLAN接口的接口13被传递给人员运送工具的运行者。
图3示例性示出方法。在第一方法步骤V1中，使用成像用的传感器11检测内部空间1的实际状态。在第二方法步骤V2中，获得内部空间1的目标状态。在方法步骤V3中，进行实际状态与目标状态的比较。在方法步骤V4中，确定实际状态与目标状态的偏差。在方法步骤V5中，依赖于偏差来产生用于通知人员运送工具2的运行者关于实际状态的信息的信号。在方法步骤V6中，将信号传递给运行者。
附图标号列表
1 内部空间
2 人员运送工具
3 物体
10 设备
11 成像用的传感器
12 评估装置
13 接口
V1～V6 方法步骤

Claims (5)

1.用于识别人员运送工具(2)的内部空间(1)的实际状态的设备(10)，所述设备包括：
·至少一个用于检测所述内部空间(1)的实际状态的成像用的传感器(11)；
·评估装置(12)，所述评估装置(12)被实施成：
ο获得所述内部空间(1)的目标状态，
ο将所述实际状态与所述目标状态进行比较，以便确定所述实际状态与所述目标状态的偏差，并且
ο依赖于所述偏差来产生用于通知所述人员运送工具(2)的运行者关于所述实际状态的信息的信号；以及
·接口(13)，以便将所述信号传递给所述运行者。
2.根据权利要求1所述的设备(10)，其中，所述评估装置(12)被实施成：
·实施图像识别算法，所述图像识别算法包括用于在所述内部空间(1)的图像检测中识别污染和/或损坏的软件代码区段，并且
·依赖于所述实际状态与所述目标状态的比较来确定所述内部空间(1)的污染程度和/或损坏程度。
3.根据权利要求1或2所述的设备(10)，其中，所述评估装置(12)被实施成利用人工智能手段来确定所述实际状态与所述目标状态的偏差。
4.用于识别人员运送工具(2)的内部空间(1)的实际状态的方法，所述方法包括以下方法步骤：
·使用成像用的传感器(11)来检测所述内部空间(1)的实际状态(V1)，
·获得所述内部空间(1)的目标状态(V2)，
·将所述实际状态与所述目标状态进行比较(V3)，
·确定所述实际状态与所述目标状态的偏差(V4)，
·依赖于所述偏差来产生用于通知所述人员运送工具(2)的运行者关于所述实际状态的信息的信号(V5)，并且
·将所述信号传递给所述运行者(V6)。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，使用根据权利要求1至3中任一项所述的设备(10)来执行所述方法。
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