CN111352072B - 车辆的盲区检测装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种车辆的盲区检测装置及方法，该装置具有布置于车辆的车身两侧的声音采集装置、用于对采集到的声音信号进行预处理的声音信号预处理模块、用于根据经预处理的声音信号以及声音采集装置的安装位置来计算并建立模拟声场的声场模块、和用于将模拟声场和声音特征数据库进行匹配运算，从而得到车辆周围的待检测对象的类别和方位信息的声源定位模块。根据本发明的车辆的盲区检测装置及方法，其通过声音探测技术来实现车辆盲区检测，能够对周围各个方向和范围的目标进行有效探测，因而能够使得盲区检测的范围覆盖车辆的所有盲区，并且不易受外界因素干扰，盲区检测可靠性较高。

Description

车辆的盲区检测装置及方法

技术领域

本发明涉及车辆的盲区检测技术，尤其涉及一种基于声音探测定位技术的车辆用盲区检测装置及方法。

背景技术

如图4所示，现有的车辆3通过安装于两侧的后视镜扩大驾驶员的视野，使得驾驶员得以观察左后视镜的视野范围41和右后视镜的视野范围42，但传统后视镜仍具有一些无法弥补的视野盲区，诸如图4所示的A柱左盲区43、A柱右盲区44、车身左侧盲区46和车身右侧盲区47等。针对传统后视镜所具有的盲区缺陷，现有车辆主要采用两类盲区检测技术加以解决，分别是基于雷达探测技术的盲区检测技术和基于机器视觉识别技术的盲区检测技术。

现有的基于雷达探测技术的盲区检测技术通过在车辆后保检杠的左右两侧分别安装一个雷达传感器，以在车辆行驶中实时监测车辆侧后方向一定范围内是否有车辆靠近，当探测到车辆侧后方的盲区内有车辆靠近时，通过指示灯闪烁等手段提示驾驶员后方有车辆驶来，变道有碰撞的危险。这种盲区检测技术的原理是雷达传感器发出微波信号，然后系统对反射回的微波信号进行分析处理，从而获悉后方车辆的距离、速度和运动方向等信息，进而向驾驶员提供报警提示。

现有的基于雷达探测技术的盲区检测技术存在的主要问题有：1、由于雷达传感器对金属具有敏感特性，因而使得传感器的安装位置受限，不能安装在后视镜等靠前的位置，以防受到车辆本身的金属车身的干扰。因此，其无法探测与车身平行的小型车辆或摩托车，只能识别雷达传感器安装位置后方的目标，由此使得可探测范围受限。即，如图4所示，基于雷达探测技术的盲区检测技术通常可对雷达探测区域45中的目标进行探测，但仍然无法探测到诸如车身左侧盲区46和车身右侧盲区47等其他区域。2、由于雷达传感器对金属的敏感特性，在设有金属护栏的高速公路上，容易受到路边的防护栏杆的干扰，造成大范围误报。3、在车辆速度高于一定值后，由于雷达传感器两发四收或两发两收的技术限制(50ms到80ms或更长的收发间隔时间)，导致延迟效应变得明显，存在车辆进入盲区后系统不报警的漏报现象。

现有的基于机器视觉识别技术的盲区检测技术，通常基于左右后三路或两路摄像头监测后方车辆，采用机器视觉识别技术的方法提取车辆特征以实现车辆检测。在车辆行驶过程中实时监测车侧后方向一定范围内的车辆，当探测到车辆盲区内有车辆靠近时，通过指示灯闪烁等手段提示驾驶员后方有车辆驶来，变道有碰撞的危险。这种盲区检测技术的原理是利用摄像头捕获后方的影像并进行分析处理，由此获悉后方车辆的距离、速度和运动方向等信息，进而提供报警提示。

现有的基于机器视觉识别技术的盲区检测技术存在的主要问题有：1、由于采用图像传感器来采集路况和目标，在过曝光场景、高动态的路况下可能会出现机器视觉识别技术无法准确识别后方车辆的情况，从而产生失效风险。2、在视觉能见度受到天气等环境影响的情况下，存在准确度不高甚至失效的风险。

因此，亟需一种新的车辆的盲区检测装置及方法，以消除现有技术存在的上述缺陷。

发明内容

本发明要解决的技术问题是为了克服现有的盲区检测技术探测范围不够大、有可能发生误报以及有可能因外部环境因素产生检测失效的风险的缺陷，提出一种车辆的盲区检测装置及方法。

本发明是通过采用下述技术方案来解决上述技术问题的：

本发明提供了一种车辆的盲区检测装置，其特点在于，其包括：

布置于所述车辆的车身两侧的声音采集装置，所述声音采集装置被配置为能够采集所述车辆周围的声音信号并将采集到的声音信号发送至声音信号预处理模块；

声音信号预处理模块，其被配置为能够对所述声音采集装置采集到的声音信号进行预处理，以过滤掉所述车辆自身的声音，提高所述声音信号的信噪比，并将经预处理的声音信号发送至声场模块；

声场模块，其被配置为能够根据经预处理的声音信号以及所述声音采集装置的安装位置来计算并建立模拟声场，并将所述模拟声场发送至声源定位模块；

声源定位模块，其被配置为能够将所述模拟声场和声音特征数据库进行匹配运算，从而得到所述车辆周围的待检测对象的类别和方位信息，其中所述声音特征数据库存储有多类待检测对象的声音特征参数。

较佳地，在所述车辆的车身两侧分别在车身的前后部位各布置有一个声音采集装置，所述声音采集装置为面相所述车辆外侧的拾音器阵列。

较佳地，所述盲区检测装置还包括中置声音采集装置，所述中置声音采集装置布置于所述车辆的顶部表面上。

较佳地，所述声场模块被配置为利用对不同安装位置的所述声音采集装置所采集的声音信号的差分计算，建立所述模拟声场。

较佳地，所述盲区检测装置还包括运动计算模块，所述运动计算模块被配置为根据所述声源定位模块在多个时刻的运算结果进一步计算得到待检测对象的运动方向和速度。

较佳地，所述盲区检测装置还包括预警模块，所述预警模块被配置为判断所述声源定位模块得到的待检测对象的方位是否落入预设的危险区域，并在判断结果为是时发出报警信号。

本发明还提供了一种车辆的盲区检测方法，其特点在于，其包括：

利用声音采集装置采集所述车辆周围的声音信号，其中所述声音采集装置布置于所述车辆的车身两侧；

对所述声音采集装置采集到的声音信号进行预处理，以过滤掉所述车辆自身的声音，并提高所述声音信号的信噪比；

根据经预处理的声音信号以及所述声音采集装置的安装位置计算建立模拟声场；

对所述模拟声场和声音特征数据库进行匹配运算，从而得到所述车辆周围的待检测对象的类别和方位信息，其中所述声音特征数据库存储有多类待检测对象的声音特征参数。

较佳地，所述建立模拟声场的步骤包括利用对不同安装位置的所述声音采集装置所采集的声音信号进行差分计算。

较佳地，所述盲区检测方法还包括根据在多个时刻的所述匹配运算的结果进一步计算得到待检测对象的运动方向和速度。

较佳地，所述盲区检测方法还包括判断待检测对象的方位是否落入预设的危险区域，并在判断结果为时发出报警信号。

在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实例。

本发明的积极进步效果在于：

根据本发明的车辆的盲区检测装置及方法，其通过声音探测技术来实现车辆盲区检测，能够对周围各个方向和范围的目标进行有效探测，因而能够使得盲区检测的范围覆盖车辆的所有盲区，并且不会受到金属干扰物及天气条件等环境因素的影响，因而不易受外界因素干扰，盲区检测可靠性较高。

附图说明

图1为根据本发明优选实施例的车辆的盲区检测装置的示意图。

图2为根据本发明优选实施例的车辆的盲区检测装置中的声音采集装置的布置方式的示意图。

图3为根据本发明优选实施例的车辆的盲区检测方法的流程图。

图4为现有车辆的车外后视镜的视野盲区以及基于现有雷达探测技术的盲区检测技术的探测范围的示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图，进一步对本发明的优选实施例进行详细描述，以下的描述为示例性的，并非对本发明的限制，任何的其他类似情形也都将落入本发明的保护范围之中。

在以下的具体描述中，方向性的术语，例如“左”、“右”、“上”、“下”、“前”、“后”等，参考附图中描述的方向使用。本发明各实施例中的部件可被置于多种不同的方向，方向性的术语是用于示例的目的而非限制性的。

参考图1-2所示，根据本发明优选实施方式的车辆的盲区检测装置包括布置于车辆的车身两侧的声音采集装置以及声音信号预处理模块、声场模块、声源定位模块。

其中，声音采集装置被配置为能够采集车辆周围的声音信号并将采集到的声音信号发送至声音信号预处理模块。声音信号预处理模块被配置为能够对声音采集装置采集到的声音信号进行预处理，以过滤掉车辆自身的声音，提高声音信号的信噪比，并将经预处理的声音信号发送至声场模块。声场模块被配置为能够根据经预处理的声音信号以及声音采集装置的安装位置来计算并建立模拟声场，并将模拟声场发送至声源定位模块。声源定位模块被配置为能够将模拟声场和声音特征数据库进行匹配运算，从而得到车辆周围的待检测对象的类别和方位信息，其中声音特征数据库存储有多类待检测对象的声音特征参数。

声音采集装置能够采集一定频率范围之内(通常为20Hz至20kHz)的声音，采集到的信号可以为电信号的形式，以便进一步处理和运算。声音信号预处理模块可具有数字信号处理能力，能通过适当的算法对声音信号进行计算，过滤掉背景中的风噪、车自身的胎噪以及环境反射回来的干扰声音等外界噪声，以提高信噪比。声场模块则基于经预处理的信号根据不同位置的声音采集装置对比分析建立车辆周围的模拟声场，由声源定位模块进一步提取模拟声场中的目标声音，然后利用声音特征数据库对模拟声场中出现的目标声音进行声音特征匹配，并通过诸如声波粒子探测、声源接收时间差、三角测量等方式定位声源。

如上所述的车辆用盲区检测装置，能够弥补现有的基于雷达探测技术的盲区检测技术和基于机器视觉识别技术的盲区检测技术的不足之处。

首先，声音的传播的衍射效应使得基于声音探测技术的盲区检测装置可以对车身周围四面八方的目标进行监测，其探测范围显著优于只能探测车后方车辆的毫米波雷达。并且，诸如高速公路的金属护栏等对象的回弹噪声可以在信号处理过程中很容易地被过滤算法滤去，不会影响盲区检测装置的工作，更不会导致误报。

其次，相比于基于机器视觉识别技术的盲区检测技术，如上的基于声音探测的车辆的盲区检测装置，不会受到过曝光环境、天气环境等因素的影响而产生失效和漏报误报风险。其中，针对不同的天气条件，诸如中雨甚至大雨天气下的雨声，都可以在信号处理过程中容易地滤除。

如果将根据本发明的车辆的盲区检测装置与现有的盲区检测技术结合使用，更是可以在各种不利环境条件下保障全方位无遗漏的盲区检测，不受外界因素干扰，且准确度高。

根据本发明的一些优选实施方式，车身左右两侧的声音采集装置的安装位置可尽可能对称，以便于在后续的声音信号的处理和计算过程中更容易地利用两侧所采集的信号的差分抵消特征提高信号处理效率和准确度。

根据本发明的一些优选实施方式，声音采集装置具体可包括分为左前声音采集模块11、右前声音采集模块12、左后声音采集模块13、右后声音采集模块14和中置声音采集模块15五个部件。该五个部件的安装位置可如图2所示，左前声音采集模块11、右前声音采集模块12、左后声音采集模块13、右后声音采集模块14基本对称地布置于车身左右两侧，其高度可与反光镜高度相近，同一侧的前后两个声音采集模块可分别位于车身的前后部位。除中置声音采集模块15外的四个模块相互间前后左右的位置关系及一定的间距，有助于建立更精确的模拟声场，有利于声源定位。中置声音采集模块15可以布置于车辆的顶部表面上，其有助于准确高效地在声音信号预处理中略去本车产生的声音，还有助于提高在有道路落差或交错的高架、隧道、桥梁等路况下的声源探测和垂直定位的准确性。

根据本发明的一些优选实施方式，上述声音采集模块可采用面相车辆外侧的拾音器阵列。

根据本发明的一些优选实施方式，声音预处理模块可基于卡尔曼滤波、维纳滤波等算法抑止噪声以提高声音信号的信噪比。声场模块可对来自多个声音采集模块的声音信号进行差分对比，根据不同声音采集模块的安装位置参数分析建立模拟声场。

根据本发明的一些优选实施方式，盲区检测装置还可包括盲区预警处理模块，其被配置为判断声源定位模块得到的待检测对象的方位是否落入预设的危险区域，并在判断结果为是时发出报警信号。

进一步优选地，盲区检测装置还可包括运动计算模块(图中未示出)，运动计算模块被配置为根据声源定位模块在多个时刻的运算结果进一步计算得到待检测对象的运动方向和速度，并根据进一步的计算结果识别出盲区检测范围内的有声物体，如机动车、自行车甚至安静的环境下跑步的行人等等。

根据本发明的一些优选实施方式，盲区检测装置还可包括提供盲区检测装置工作的电源和地回路的供电模块以及提供车速信号、车辆运行姿态、车身状态以及预警信息等与外界交互的通讯模块。

可选地，供电模块可连接至车载电源网络，通讯模块可连接至车载通讯网络，通过车辆现有的车载通信模块或线下更新可实现声音特征数据库模块的云端更新、上传甚至实时信号处理和分析。盲区检测装置的信号处理及分析结果可经由车载网络用于人机交互或者作为自动驾驶系统可使用的数据。

根据本发明的一些优选实施方式，如图2所示，盲区检测装置中的上述模块中的部分或者全部，可被集成于车辆上的处理器2中。

参考图3所示，根据本发明优选实施方式的车辆的盲区检测方法包括：

利用声音采集装置采集车辆周围的声音信号，其中声音采集装置布置于车辆的车身两侧；

对声音采集装置采集到的声音信号进行预处理，以过滤掉车辆自身的声音，并提高声音信号的信噪比；

根据经预处理的声音信号以及声音采集装置的安装位置计算建立模拟声场；

对模拟声场和声音特征数据库进行匹配运算，从而得到车辆周围的待检测对象的类别和方位信息，其中声音特征数据库存储有多类待检测对象的声音特征参数。

根据本发明的一些优选实施方式，对声音信号进行预处理的步骤中可共模消除过滤车辆自身的声音，还可包括采用各种现有算法抑制信号噪声。

根据本发明的一些优选实施方式，建立模拟声场的步骤包括利用对不同安装位置的声音采集装置所采集的声音信号进行差分计算。

根据本发明的一些优选实施方式，盲区检测方法还可包括根据在多个时刻的匹配运算的结果进一步计算得到待检测对象的运动方向和速度。

根据本发明的一些优选实施方式，盲区检测方法还可包括判断待检测对象的方位是否落入预设的危险区域，并在判断结果为时发出报警信号。

根据本发明的一些优选实施方式，在对模拟声场和声音特征数据库进行匹配运算，从而定位声源的步骤中，可利用声源信息多普勒效应算法等已有算法进行声源定位相关的运算。

虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，而且这些变更和修改均落入本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种车辆的盲区检测装置，其特征在于，其包括：

布置于所述车辆的车身两侧的声音采集装置，所述声音采集装置被配置为能够采集所述车辆周围的声音信号并将采集到的声音信号发送至声音信号预处理模块；

声音信号预处理模块，其被配置为能够对所述声音采集装置采集到的声音信号进行预处理，以过滤掉所述车辆自身的声音，提高所述声音信号的信噪比，并将经预处理的声音信号发送至声场模块；

声场模块，其被配置为能够根据经预处理的声音信号以及所述声音采集装置的安装位置来计算并建立模拟声场，并将所述模拟声场发送至声源定位模块；

声源定位模块，其被配置为能够将所述模拟声场和声音特征数据库进行匹配运算，从而得到所述车辆周围的待检测对象的类别和方位信息，其中所述声音特征数据库存储有多类待检测对象的声音特征参数， 所述声音特征数据库的云端更新、上传以及实时信号处理和分析由所述车辆现有的车载通信模块或线下更新实现；

所述声场模块被配置为利用对不同安装位置的所述声音采集装置所采集的声音信号的差分计算，建立所述模拟声场，其中，所述车辆的车身左右两侧的声音采集装置进行对称位置安装。

2.如权利要求1所述的盲区检测装置，其特征在于，在所述车辆的车身两侧分别在车身的前后部位各布置有一个声音采集装置，所述声音采集装置为面相所述车辆外侧的拾音器阵列。

3.如权利要求1所述的盲区检测装置，其特征在于，所述盲区检测装置还包括中置声音采集装置，所述中置声音采集装置布置于所述车辆的顶部表面上。

4.如权利要求1所述的盲区检测装置，其特征在于，所述盲区检测装置还包括运动计算模块，所述运动计算模块被配置为根据所述声源定位模块在多个时刻的运算结果进一步计算得到待检测对象的运动方向和速度。

5.如权利要求1所述的盲区检测装置，其特征在于，所述盲区检测装置还包括预警模块，所述预警模块被配置为判断所述声源定位模块得到的待检测对象的方位是否落入预设的危险区域，并在判断结果为是时发出报警信号。

6.一种车辆的盲区检测方法，其特征在于，其包括：

利用声音采集装置采集所述车辆周围的声音信号，其中所述声音采集装置布置于所述车辆的车身两侧；

对所述声音采集装置采集到的声音信号进行预处理，以过滤掉所述车辆自身的声音，并提高所述声音信号的信噪比；

根据经预处理的声音信号以及所述声音采集装置的安装位置计算建立模拟声场；

对所述模拟声场和声音特征数据库进行匹配运算，从而得到所述车辆周围的待检测对象的类别和方位信息，其中所述声音特征数据库存储有多类待检测对象的声音特征参数，所述声音特征数据库的云端更新、上传以及实时信号处理和分析由所述车辆现有的车载通信模块或线下更新实现；

所述建立模拟声场的步骤包括利用对不同安装位置的所述声音采集装置所采集的声音信号进行差分计算，其中，所述车辆的车身左右两侧的声音采集装置进行对称位置安装。

7.如权利要求6所述的盲区检测方法，其特征在于，所述盲区检测方法还包括根据在多个时刻的所述匹配运算的结果进一步计算得到待检测对象的运动方向和速度。

8.如权利要求6所述的盲区检测方法，其特征在于，所述盲区检测方法还包括判断待检测对象的方位是否落入预设的危险区域，并在判断结果为时发出报警信号。