CN111231939A - 用于防止车辆的倾翻的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及用于防止车辆的倾翻的系统和方法。公开了一种用于防止车辆的倾翻的系统。该系统可以包括：至少一个摄像机，其附接到车辆的一部分，使得由摄像机捕获的图像包括车辆的一部分和周围区域的一部分；通信模块；以及控制器，其被配置为：经由通信模块从摄像机接收至少一个图像；接收与车辆的参数相关的数据；基于接收到的至少一个图像计算在车辆和地面之间的相对位置；基于接收到的至少一个图像和与车辆的参数相关的数据来计算车辆的重心的定位；以及基于所计算的重心和相对位置来确定车辆倾翻的概率。

Description

用于防止车辆的倾翻的系统和方法
相关申请的交叉引用
本申请要求于2018年11月29日提交的且标题为“SYSTEM AND METHOD FORPREVENTING ROLLING-OVER OF VEHICLES”的美国临时申请第62/772,683号的利益，该临时申请通过引用被全部并入本文。
发明领域
本发明通常涉及一种用于防止车辆的倾翻(rolling over)的系统。更特别地，本发明涉及用于使用图像分析来防止车辆的倾翻的系统和方法。
发明背景
车辆的倾翻(在本领域中也称为滚翻(rollover)或翻倒(tipping over))是在地形和地面是不平坦、泥泞和崎岖不平的工作场所中的大量事故的原因。车辆(例如卡车)和重型机械(例如推土机、挖掘机、反铲挖土机、反铲装载机和诸如此类)或参与挖掘或其他运土相关任务的任何其他车辆易受倾翻。具有车辆的移动单元部分(mobility unit part)和用于支承负载的任务预制单元(task preforming unit)的车辆对倾翻是更敏感的，因为支承负载的任务预制单元的定位动态地改变车辆的重心(CoG)。例如，当反铲挖土机/挖掘机使用位于两部分铰接臂的端部处的挖掘铲斗铲/挖土壤时，反铲挖土机的CoG在挖掘铲斗从挖掘定位移动到落下定位时改变，常常当反铲挖土机/挖掘机的车辆的移动单元在运动中时(例如，支承两部分铰接臂的车辆的移动单元(拖拉机、半履带车和诸如此类等))。类似的问题可能在推土机和其他重型机械的操作中出现。
当前的解决方案旨在检测可能的倾翻情况，并警告操作者和/或主动干预设备操作以防止倾翻。当前的保护系统是完全被动的(其旨在在倾翻的情况下保护操作者)，而不是防止它，例如气囊。可选地，这种系统可以包括或需要针对特定车辆选择的一系列专用传感器，以便估计车辆的姿态，这又使得难以扩展到不同的车辆并在同一平台上增加额外的安全设施。
因此，存在对可以在各种不同的车辆中组装、能够预测倾翻的概率而不需要将传感器集成到车辆中或使用车辆的传感器的独立系统的需要。
发明概述
本发明的各方面可以针对一种防止车辆的倾翻的系统和方法。该系统可以包括：至少一个摄像机，其附接到车辆的一部分，使得由摄像机捕获的图像包括车辆的一部分和周围区域的一部分；通信单元；以及控制器，其被配置为执行下面的方法：经由通信单元从摄像机接收至少一个图像；接收与车辆的参数相关的数据；基于接收到的至少一个图像计算在车辆和地面之间的相对位置；基于接收到的至少一个图像和与车辆的参数相关的数据来计算车辆的重心的定位和/或速度；以及基于所计算的重心和相对位置来确定车辆倾翻的概率。
在一些实施例中，接收到的至少一个图像还可以包括由车辆支承的负载的一部分，并且接收到的参数包括与负载相关的参数。在一些实施例中，车辆的参数可以包括下列项中的至少一个：车辆的尺寸、由车辆支承的负载的尺寸、车辆的惯性矩、每个部分的质量、电机参数、表示在车辆的动态元件的输入和输出之间的动力学的数学模型和诸如此类。
在一些实施例中，控制器可以进一步被配置为：当车辆的至少一部分在运动中时从至少一个摄像机接收图像流；识别在下列项中的至少一个中的时间变化：相对位置和车辆的重心的定位、车辆的相对姿态以及由车辆支承的负载的位置和姿态；基于时间变化来确定车辆的倾翻的概率；以及如果概率高于阈值，则防止车辆倾翻。在一些实施例中，控制器可以进一步被配置为：通过下列操作来从所分析的图像计算重心的定位：估计车辆的姿态；接收与车辆的参数相关的数据；以及估计车辆的有效负载质量。
在一些实施例中，控制器可以进一步被配置为：通过下列操作来从所分析的图像计算在车辆和地面之间的相对位置：确定车辆相对于地面的倾斜角；以及可选地计算在车辆的履带(crawler)和外壳之间的旋角(swing angle)。在一些实施例中，控制器可以进一步被配置为：基于从一个或更多个传感器接收的数据来确定车辆倾翻的概率。在一些实施例中，传感器可以是陀螺仪，并且控制器可以进一步被配置为基于从陀螺仪接收的读数来计算在车辆和地面之间的相对位置。
在一些实施例中，至少一个摄像机可以位于车辆的移动单元上。在一些实施例中，至少一个摄像机可以位于车辆上的已知定位处。在一些实施例中，控制器可以进一步被配置为：估计车辆离障碍物的距离。在一些实施例中，控制器可以进一步被配置为：检测操作车辆的用户的活动。在一些实施例中，控制器可以进一步被配置为：检测靠近车辆的物体。
附图说明
被视为本发明的主题在说明书的结束部分中被特别指出并被清楚地主张。然而，本发明关于操作的组织和方法以及其目的、特征和优点可以通过参考下面的详细描述在与附图一起被阅读时被最好地理解，其中：
图1显示了根据本发明的一些实施例的用于防止车辆的倾翻的系统的框图；
图2是根据本发明的一些实施例的防止车辆的倾翻的方法的流程图；
图3A-3B是根据本发明的一些实施例的在地形上的车辆和作用在这种车辆上的力的图示；以及
图4是根据本发明的一些实施例的在地形上的车辆的图示。
将认识到，为了说明的简单和清楚，在附图中示出的元件不一定按比例绘制。例如，为了清楚起见，一些元件的尺寸可以相对于其他元件被放大。此外，在被考虑为适当的场合，参考数字可在多个图当中重复以指示对应的或类似的元件。
本发明的实施例的详细描述
在下面的详细描述中，阐述了许多具体细节以便提供对本发明的透彻理解。然而，本领域技术人员将理解，可以在没有这些具体细节的情况下实践本发明。在其它实例中，公知的方法、过程以及部件、模块、单元和/或电路没有被详细描述，以免使本发明含糊。关于一个实施例描述的一些特征或元件可以与关于其他实施例描述的特征或元件组合。为了清楚起见，可以不重复相同或相似的特征或元件的讨论。
虽然本发明的实施例在这方面不受限制，但利用例如“处理”、“运算”、“计算”、“确定”、“建立”、“分析”、“检查”等的术语的讨论可以指计算机、计算平台、计算系统或其它电子计算设备的操作和/或过程，该计算机、计算平台、计算系统或其它电子计算设备将被表示为在计算机的寄存器和/或存储器内的物理(例如，电子、GPU和诸如此类)量的数据操纵和/或变换为类似地被表示为在计算机的寄存器和/或存储器或者可存储执行操作和/或过程的指令的其它信息非暂时性存储介质内的物理量的其它数据。虽然本发明的实施例在这方面不受限制，但如本文所使用的术语“多数(plurality)”和“多个(a plurality)”可以包括例如“许多(multiple)”或“两个或更多个”。在整个说明书中可以使用术语“多数”或“多个”来描述两个或更多个部件、设备、元件、单元、参数或诸如此类。术语集当在本文被使用时可以包括一个或更多个项。除非明确规定，否则本文描述的方法实施例不限于特定的次序或顺序。另外，所描述的方法实施例或其元件中的一些可以同步地、在同一时间点或同时出现或被执行。
本发明的一些方面可以针对可以附接/组装到任何车辆以便防止车辆的倾翻的独立设备或系统。根据本发明的实施例的独立设备或系统可以被配置成确保车辆在工作场所中行驶的安全性。如在本文所使用的，词“场所”可以涉及具有不平坦的、泥泞的和/或崎岖不平的地面和地形的任何工作场所，例如建筑工地、矿山、港口、后勤仓库、农业用地、机场、土木工程项目和诸如此类。
这种系统可以包括位于车辆上选定位置上的摄像机，使得由摄像机拍摄的图像可以捕获车辆的至少一部分、如果车辆支承负载则负载的一部分以及周围区域的一部分。该系统还可以包括被配置为基于所捕获的图像来计算车辆的倾翻的概率的控制器。在一些实施例中，如果倾翻的概率高于预定值，则系统可以警告操作者或指示车辆的控制器移动车辆和/或车辆的任何部分，以防止倾翻。
如在本文所使用的，车辆可以包括在车轮上行驶的任何电机驱动的车辆、履带车(连续式履带车)或其组合(例如，半履带车)。根据本发明的实施例的车辆可以包括被配置为保持与车辆在其上行驶的地面/道路接触的车辆的移动单元(例如，底盘)以及被配置为当车辆静止和/或在运动中时相对于车辆的移动单元移动的任务预制单元(例如，位于旋转平台上的铰接臂)。根据本发明的实施例的车辆的示例可以包括卡车、半拖车、轮式装载机、挖掘机、推土机、拖拉机、反铲挖土机、反铲装载机、叉车和诸如此类。
现在参考图1，图1为根据本发明的实施例的用于防止车辆的倾翻的系统100的高级框图。用于防止车辆的倾翻的系统100可以包括至少一个摄像机110a和/或摄像机110b以及至少一个控制器120。至少一个摄像机110a和/或摄像机110b可以被配置为在允许摄像机110捕获车辆50的至少一部分(例如，任务预制单元56的一部分)和车辆50正在其处操作的场所的至少一部分的图像的定位处附接到车辆50。摄像机110a和/或110b可以是可以在可见光、红外线或任何其他合适的波长下实时地捕获图像的任何图像捕获设备，例如热摄像机、立体摄像机、单目摄像机、深度摄像机。至少一个摄像机110a和/或110b可以捕获离散(例如，单个)图像或者可以拍摄图像流(例如，视频)。在一些实施例中，摄像机110a和/或摄像机110b可以被配置成通过通信模块126无线地或通过有线通信将所捕获的图像发送到至少一个控制器120。
在一些实施例中，至少一个摄像机110a和/或110b可以位于可允许摄像机110在同一帧中捕获周围区域的至少一部分和车辆50的一部分的车辆50的一部分上。例如，摄像机可以例如在操作者的舱的框架头部(frame-head)上附接到车辆的移动单元。在一些实施例中，两个或更多个摄像机110a和110b可以例如从车辆50的框架头部的两个不同侧位于车辆50上的不同定位(例如，部分)处，以便允许从不同角度捕获图像。在一些实施例中，至少一个摄像机110a和/或110b可以被定位或组装在臂或枢轴上。在一些实施例中，臂或枢轴可以包括被配置为移动摄像机110a和/或110b以便允许摄像机110a和/或110b从不同角度捕获图像的电机。
在一些实施例中，至少一个摄像机110a和/或110b可以与至少一个控制器120通信(有线或无线地)。控制器120可以包括处理器122、用于存储指令和/或数据的存储器124和用于与其他设备通信的通信模块126，处理器122可以是被配置为处理数据(例如，视频)和执行指令的任何处理单元(例如，芯片、GPU、Soc、FPGA ASIC和诸如此类)。通信模块126可以包括有线和/或无线网络接口卡(NIC)。
存储器124可以包括根据本发明一些实施例的方法(例如，防止车辆的倾翻的方法)的代码和/或指令。存储器124可以是计算机或处理器的非暂时性可读介质、或者计算机的非暂时性存储介质。在一些实施例中，控制器120可以与本地或云数据库130通信或者可以包括本地或云数据库130。
数据库130可以存储例如从制造商接收的与车辆的参数相关的数据。数据可以包括车辆50的每个部分(例如，臂、车辆的移动单元、挖掘铲斗等)的尺寸和重量。数据库130可以进一步存储与一个或更多个场所相关联的数据，例如(例如建筑物的)工地的二维(2D)和/或三维(3D)平面图、以点云或任何其他表示的方式的场所的二维(2D)和/或三维(3D)地形、场所中的土壤和土地类型(它的特定密度)和诸如此类。通信模块126可以包括用于与至少一个摄像机110a和/或110b、控制车辆50的处理器52、数据库130或任何其他外部计算机化设备进行无线和/或有线通信的任何模块。
在一些实施例中，系统100还可以包括用于向控制器120提供额外的数据的一个或更多个传感器112。一个或多个传感器112可以被定位或附接到车辆50或工地中的其他地方。一个或多个传感器112可以选自由下列项组成的组：陀螺仪、光探测和测距(LIDAR)传感器、全球定位系统(GPS)、惯性测量单元(IMU)、气压计、RF探测器、激光探测器、超声波传感器、麦克风、温度和湿度传感器、加速度计、IR摄像机、立体摄像机、编码器、接近度传感器和诸如此类。
在一些实施例中，车辆50可以包括任务预制单元56(例如，相对于车辆50的其他部分)，例如挖掘机的两部分铰接臂可以被视为任务预制单元。这种两部分铰接臂可以配置成铰接地移动以便挖掘。在一些挖掘机中，两部分铰接臂可以通过中心销连接到底盘，允许臂无阻碍地旋转360°。在一些实施例中，车辆50可以包括静止部分(未示出)，其被配置成支撑任务预制单元，例如拖拉机、连续式履带车或半履带车，支承两部分铰接臂。
在一些实施例中，车辆50可以包括用于例如经由通信模块126与系统100无线地通信的通信模块54。例如，通信模块54可以包括用于经由通信网络(例如互联网)与远程设备进行通信的蜂窝发射机或调制解调器、Wi-Fi通信单元、卫星通信单元或诸如此类。在一些实施例中，通信模块54可以包括用于与车辆50的处理器52通信的接口单元。
现在参考图2，其是根据本发明的一些实施例的防止车辆的倾翻的方法的流程图。图2的方法可以由系统100的控制器120或由任何其他合适的控制器执行。在步骤210中，可以从至少一个摄像机接收至少一个图像。在一些实施例中，至少一个图像可以包括在同一帧中捕获的车辆的一部分和周围区域的一部分。例如，位于挖掘机中操作者的舱的框架头部上的摄像机110a可以捕获显示两部分铰接臂、挖掘铲斗和位于铲斗的背景处的区域的图像。在一些实施例中，例如当车辆50在运动中时和/或当任务预制单元56移动(例如，挖掘)时，控制器120可以接收图像流(例如，视频)。在一些实施例中，当摄像机110a被配置成枢转地移动时，图像流可以从不同角度被接收。在一些实施例中，可以从两个不同的摄像机(例如位于车辆50上的不同定位处的摄像机110a和110b)接收两个或更多个图像。
在步骤220中，可以例如从数据库130或者从任何其他数据库或者从自摄像机110a和/或摄像机110b接收的图像或图像流的图像分析接收与车辆的参数相关的数据。在一些实施例中，车辆的参数包括下列项中的至少一个：车辆的尺寸、由车辆支承的负载的尺寸、车辆的惯性矩、每个部分的质量、电机参数、车辆的成套设备(the plant of the vehicle)(表示在动态系统的输入和输出之间的动力学的数学模型。)。例如，与由车辆50的制造商提供的与车辆的参数相关的数据可以存储在数据库130中。例如，对于挖掘机，数据可以包括尺寸，例如在铰接臂中的每个分支的长度和横截面、每个臂的重量、车辆的移动单元的CoG、挖掘铲斗的尺寸和容积和诸如此类。在又一个示例中，对于卡车，数据可以包括车辆的移动单元(其尤其包括驾驶室、发动机和动力传动系统)的CoG，并且还可以包括在自动倾卸卡车中被包括的开箱床(open-box bed)的尺寸和体积。
在一些实施例中，可以从自摄像机110a和/或摄像机110b接收的图像或图像流的图像分析接收与车辆的参数相关的数据。例如，可以使用任何已知的图像分析方法来分析从摄像机110a和/或摄像机110b接收的图像或图像流，以便取得车辆的尺寸。在一些实施例中，车辆50可以支承负载，因此与车辆的参数相关的数据还可以包括与负载的参数相关的数据，该数据可以从数据库被接收，由用户经由用户界面被插入，或者可以从自摄像机110a和/或摄像机110b接收的图像或图像流的图像分析被接收。
在步骤230中，可以基于接收到的至少一个图像和与车辆的参数相关的数据来计算车辆的CoG的定位和/或速度。在一些实施例中，控制器120可以被配置成从数据库130接收车辆50的移动单元的CoG的定位。控制器然后可以估计如图3A所示的车辆的姿态并且估计车辆的有效负载质量。可以从所拍摄的至少一个图像估计任务预制单元56(例如，所示的两部分铰接臂)相对于车辆50的固定部分或相对于地面的姿态。可以从位于车辆50的移动单元上的已知位置处的摄像机拍摄包括任务预制单元56的至少一部分的图像。根据已知摄像机的位置、任务预制单元的尺寸和由摄像机拍摄的至少一个图像，可以估计姿态。在一些实施例中，控制器120可以被配置成基于从摄像机110a和/或摄像机110b接收的图像流或根据定位传感器来计算或估计CoG的速度。
在一些实施例中，控制器120可以使用任何已知的方法从接收到的图像估计车辆的有效负载质量。在一些实施例中，该估计可以包括两个阶段：估计有效负载质量的体积，后面是估计有效负载质量的重量。例如，可以使用对有效负载质量和保持容器的分割(或物体检测)来估计体积，使得该估计基于容器的已知最大容量来进行。在一些实施例中，在体积估计之后，可以使用与位于该区域中的沙子/土壤/岩石的类型相关的数据来估计重量。在另一个示例中，可以基于先前收集的数据来使用学习算法(例如，使用其他方法来测量有效负载质量，并且在所测量的有效负载质量和由摄像机110a拍摄的有效负载的图像之间进行关联)。在一些实施例中，该方法可以直接从图像推断体积(例如，根据该估计的足够准确度，使用回归量或分类器)。
在一些实施例中，所估计的车辆的姿态、车辆的移动单元的所述CoG和所估计的有效负载质量可用于计算车辆50的当前CoG定位。在一些实施例中，如果车辆在运动中和/或车辆的任务预制单元正在移动，则图像流可能是需要的，以便确定CoG定位的时间变化(例如，计算时间相关CoG)。图像流(例如视频)可以在车辆/任务预制单元移动时实时地被拍摄，并且可以用于计算实时时间变化。
在步骤240中，可以基于接收到的至少一个图像来计算在车辆和地面之间的相对位置。例如，控制器120可以被配置成确定车辆相对于地面的倾斜角，如图3A所示。例如，对于可以被视为刚性主体的卡车、推土机等，车辆50的移动单元的倾斜(例如俯仰、横滚、偏航角)可以被定义为穿过车辆50的CoG的地面区域的法线和穿过CoG的重力矢量之间的角度。在一些实施例中，当车辆50在运动中和/或任务预制单元56移动时，可以从当车辆/任务预制单元移动时实时拍摄的图像流(例如，视频)识别相对位置和倾斜角的时间变化。
在一些实施例中，任务预制单元在不同角度(在臂的肢状物和臂与移动单元之间)和(移动单元和地面的)姿态的图像可以由摄像机110a拍摄。图像可以与由其他传感器获取的角度和姿态的测量(例如当摄像机立在车辆50外部时拍摄的图像、几何测量和诸如此类)相关联。在一些实施例中，图像和相应的测量可以存储在数据库130中，并且可以实时地被提供，因此允许在处理器122上运行的算法从实时图像来计算倾斜角和姿态。
在一些实施例中，可以基于从传感器(例如陀螺仪(例如，传感器112))接收的读数来确定车辆相对于地面的相对位置。陀螺仪可以被附接/组装在车辆50的移动单元上的已知定位上，例如靠近摄像机110a。陀螺仪可以提供车辆相对于水平线的相对位置，且地面的图像和/或地形数据可以提供地表面相对于水平线的倾斜。
在一些实施例中，可以确定车辆相对于位于区域中的固定物体的相对位置。例如，由摄像机110a捕获的至少一个图像可以包括具有已知的定位、已知的尺寸和已知的惯性的固定物体(例如，建筑物、柱子等)。知道车辆50相对于固定物体(例如，来自GPS传感器)的定位和在车辆50的固定位置上的摄像机110a的定位，控制器120可以确定图像相对于水平线被拍摄时的角度，并导出车辆50的倾斜角。
在步骤250中，可以基于所估计的CoG和车辆相对于地面的相对位置来确定车辆的倾翻的概率。例如，所估计的CoG和相对位置可以用于计算作用在车辆50上的力矩。例如，所估计的相对位置可以指示在CoG的定位处作用在车辆50上的至少一些力的方向，如由图3B中的箭头所示。在一些实施例中，所估计的CoG和所估计的相对位置的时间变化可用于确定车辆50是否可能倾翻，如图3B所示。例如，如果CoG定位、轨迹方向和作用在车辆50上的力矩的时间变化使得CoG被预期在相同的任务/方向上继续，以越过可能使车辆50倾翻的预定定位。这种预定定位可以由制造商确定。在一些实施例中，例如，当CoG的位置移向或经过预定定位时，CoG的时间变化可引起下部(例如，车轮/履带)从地面的脱离。
在一些实施例中，当倾翻的概率高于阈值时，控制器120可以指示车辆50的处理器52执行可以防止车辆50倾翻的任务。例如，控制器120可以使车辆50改变它的定位、伸展或折叠臂、卸载负载和诸如此类。在一些实施例中，控制器120可以警告操作车辆50的操作者：如果车辆50继续它的任务，则车辆可能倾翻。在一些实施例中，如果倾翻的概率高于阈值并且倾翻不能被防止，则控制器120可以自主地或者通过向用户提议行动来进行或者提议可以最小化由倾翻引起的损坏的行动。例如，当挖掘机将要在斜坡中倾翻时，控制器120可以摆动挖掘机的壳体，使得吊杆、臂和铲斗面向斜坡，因此可以用作用于阻止挖掘机的进一步倾翻的止动器。
在又一个示例中，可以基于用于使车辆滚动的最小所需能量来计算倾翻的概率。在一些实施例中，控制器120可以至少基于所估计的CoG、车辆相对于地面的相对位置和空间方位角(attitude)来计算最小所需能量。根据本发明的实施例的空间方位角可以被定义为车辆的俯仰和横滚角。可以根据分析从摄像机110a和/或110b接收的一个或更多个图像提取空间方位角。在一些实施例中，控制器120可以从一个或更多个图像估计水平线的位置和方向，并且可以计算相对于水平线的俯仰角和横滚角。
可以使用如图4所示的下列方程和参数来计算用于使车辆滚动的最小所需能量E：
(1)E＝d′x Mg＝H(1-cosβ)×Mg
其中，M是车辆和有效负载的质量；H是在倾翻之前CoG相对于地面的垂直距离，d’是在车辆的倾翻期间CoG的垂直位移，以及β是倾翻角度，如图4所示。
在一些实施例中，可能需要额外的数据，例如车辆的参数。对于一些车辆，例如挖掘机，计算用于使车辆滚动的最小所需能量可能还需要计算在履带和外壳之间的旋角。如本领域中的技术人员应理解的，每种类型的车辆可能需要用于计算最小所需能量和/或概率的不同的计算和不同的参数。
在一些实施例中，如果所计算的最小所需能量低于阈值，意味着车辆(例如，车辆50)具有高的倾翻概率，控制器120可以发送警报或者可以指示车辆50的处理器52执行可以防止车辆50倾翻的任务，如上面在本文所公开的。
在一些实施例中，控制器120可以进一步被配置成估计车辆离障碍物或危险区域的距离。例如，控制器可以通过分析显示危险(例如，障碍物或危险区域)和车辆的一部分的图像来估计车辆50离悬崖或坑的距离。此外或可选地，控制器120可以从GPS传感器和包含该区域的地形的拓扑地图/或显示地形的该区域的一个或更多个更新的航空照片和诸如此类接收车辆50的位置。例如，知道车辆的当前定位以及可选地车辆前进的方向并将该定位与已知的障碍物或危险区域进行比较可以允许估计车辆是否前进到危险区域。
在一些实施例中，控制器120可以被配置成检测操作车辆的用户(例如，操作者)的活动。例如，第二摄像机110b可以面向操作者而位于操作者的舱中，并且控制器120可以使用视觉检测算法以便发现：安全装置的存在；操作者的位置、操作者的活动(例如，运动分析、手势识别、行动识别)、操作者的警觉水平(眼球跟踪/面部表情分析可用于确定操作者是困乏的还是分心的和诸如此类)。
在一些实施例中，控制器120可以被配置为：检测在车辆50附近的一个或更多个物体并测量一个或更多个物体中的每一个离车辆的距离。在一些实施例中，因为车辆相对于它的周围环境的位置可能已经被估计(或从GPS传感器接收)，所以车辆50在三维3D空间中的位置可以被计算。此外，控制器可以接收显示在车辆50的周围环境中的物体的由摄像机110a和/或摄像机110b捕获的图像，因此可以测量物体相对于车辆的距离。如果物体正在移动(例如，人在车辆50附近行走)，控制器120可以进一步确定移动方向，并且可以进一步确定移动物体是正在接近车辆50还是正在离开车辆50。例如，控制器120可以比较两个或更多个有时间间隔的图像，以查看在物体和车辆50之间的距离是增加还是减少，因而确定移动物体是接近车辆50还是离开车辆50。如果物体(静止的或移动的)比预定距离更近，控制器120可以警告车辆50的操作者，设置在车辆50周围的安全裕度。在一些实施例中，在车辆50的操作可能导致车辆50或其一部分与在它的周围环境中的被识别为危险的物体(例如人、树、墙壁等)的碰撞时，控制器120可以防止这种操作。
尽管在本文说明和描述了本发明的某些特征，但本领域中的技术人员可以想到许多修改、替代、变化和等效形式。因此，应当理解，所附权利要求意欲涵盖落在本发明的真实精神内的所有这样的修改和变化。
提出了各种实施例。这些实施例中的每一个当然可以包括来自所提出的其它实施例的特征，并且没有特别描述的实施例可以包括本文所述的各种特征。

Claims (20)

1.一种用于防止车辆的倾翻的系统，包括：
至少一个摄像机，其附接到所述车辆的一部分，使得由所述摄像机捕获的图像包括所述车辆的一部分和周围区域的一部分；
通信模块；以及
控制器，其被配置为：
经由所述通信模块从所述至少一个摄像机接收至少一个图像；
接收与所述车辆的参数相关的数据；
基于接收到的至少一个图像计算在所述车辆和地面之间的相对位置；
基于所述接收到的至少一个图像和与所述车辆的所述参数相关的所述数据来计算所述车辆的重心的定位；以及
基于所计算的重心定位和所述相对位置来确定所述车辆倾翻的概率。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述接收到的至少一个图像还包括由所述车辆支承的负载的一部分，并且接收到的参数包括与所述负载相关的参数。
3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述控制器进一步被配置为：
基于所述接收到的至少一个图像和与所述车辆的所述参数相关的所述数据来计算所述车辆的重心的速度；以及
还基于所计算的重心速度来确定所述车辆倾翻的所述概率。
4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述控制器进一步被配置为：
当所述车辆在运动中时从所述至少一个摄像机接收图像流；
识别在下列项中的至少一个中的时间变化：所述相对位置和所述车辆的重心的定位、所述车辆的相对姿态以及由所述车辆支承的负载的位置和姿态；
基于所述时间变化来确定所述车辆的倾翻的所述概率；以及
如果所述概率高于阈值，则当所述车辆在运动中时防止所述车辆倾翻。
5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述控制器被配置为通过下列操作来从所分析的图像计算所述重心的定位：
估计所述车辆的姿态；
接收与所述车辆的尺寸相关的数据；以及
估计所述车辆的有效负载。
6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述车辆的参数包括下列项中的至少一个：所述车辆的尺寸、由所述车辆支承的负载的尺寸、所述车辆的惯性矩、每个部分的质量、电机参数以及表示在所述车辆的动态元件的输入和输出之间的动力学的数学模型。
7.根据权利要求6所述的系统，其中，所述车辆的参数中的至少一些参数接收自数据库。
8.根据权利要求6所述的系统，其中，所述车辆的参数中的至少一些参数提取自所述接收到的至少一个图像。
9.根据权利要求1所述的系统，其中，所述控制器被配置成通过下列操作来从所分析的图像计算在所述车辆和地面之间的相对位置：
确定所述车辆相对于地面的倾斜角；以及可选地
计算在所述车辆的履带和外壳之间的旋角。
10.根据权利要求1所述的系统，还包括一个或更多个传感器，以及其中所述控制器被配置为基于从所述一个或更多个传感器接收的数据来确定所述车辆倾翻的概率。
11.根据权利要求10所述的系统，其中，所述传感器是陀螺仪，以及所述控制器进一步被配置为基于从所述陀螺仪接收的读数来计算在所述车辆和地面之间的相对位置。
12.根据权利要求1所述的系统，其中，所述摄像机位于所述车辆的一部分上，没有被配置为当所述车辆静止时移动。
13.根据权利要求1所述的系统，其中，所述摄像机位于所述车辆上的已知定位处。
14.根据权利要求1所述的系统，其中，所述控制器被配置为：检测操作所述车辆的用户的活动。
15.一种防止车辆的倾翻的方法，包括：
从附接到所述车辆的一部分的至少一个摄像机接收包括所述车辆的一部分和周围区域的一部分的至少一个图像；
接收与所述车辆的参数相关的数据；
基于接收到的至少一个图像来计算在所述车辆和地面之间的相对位置；
基于所述接收到的至少一个图像和与所述车辆的所述参数相关的数据来计算所述车辆的重心的定位；以及
基于所计算的重心定位和所述相对位置来确定所述车辆倾翻的概率。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，所述接收到的至少一个图像还包括所述负载的一部分，并且接收到的参数包括与所述负载相关的参数。
17.根据权利要求15所述的方法，还包括：
基于所述接收到的至少一个图像和与所述车辆的所述参数相关的数据来计算所述车辆的重心的速度；
还基于所计算的重心速度来确定所述车辆倾翻的概率。
18.根据权利要求15所述的方法，还包括：
当所述车辆在运动中时，从所述至少一个摄像机接收图像流；
识别在所述相对位置和所述车辆的重心的定位中的时间变化；
基于所述时间变化来确定所述车辆的倾翻的概率；以及
如果所述概率高于阈值，则当所述车辆在运动中时防止所述车辆倾翻。
19.根据权利要求15所述的方法，还包括：
当所述车辆在运动中时，从所述至少一个摄像机接收图像流；
识别在所述相对位置和所述车辆的重心的定位中的时间变化；
基于所述时间变化来确定所述车辆的倾翻的概率；以及
如果所述概率高于阈值，则当所述车辆在运动中时防止所述车辆倾翻。
20.根据权利要求15所述的方法，其中，所述控制器被配置成通过下列操作从所分析的图像计算所述重心的定位：
估计所述车辆的姿态；
接收与所述车辆的尺寸相关的数据；以及
估计所述车辆的有效负载。
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