CN112373253A - 一种无人车爆胎、欠压自动检测系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无人车爆胎、欠压自动检测系统，车辆跑偏检测模块判断车辆是否跑偏；车身姿态异常检测模块判断车身姿态是否异常；轮胎压力异常推算模块，综合车辆跑偏检测模块、车身姿态异常检测模块判断轮胎是否处于爆胎或欠压的异常状态；报警模块在检测到轮胎压力检测模块传输的异常状态信息后，将异常信息传输至远程平台，同时控制车辆安全停车。其优点在于，本专利所提出的检测系统不需要高成本胎压监测传感器，仅仅需要从车辆获取已有的信息，其次，利用车辆在爆胎或轮胎压力较低时会出现跑偏现象和车身的姿态异常现象，对轮胎的异常现象进行监测。同时，当爆胎发生后，可以及时修正行车方向，避免车辆驶入反向车道或者驶离路面。

Description

一种无人车爆胎、欠压自动检测系统和方法

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术、汽车安全技术领域，具体涉及无人车爆胎/欠压自动检测系统和方法

背景技术

近年来，自动驾驶技术发展迅速。随着车辆安全性能方面需求的不断提高，车辆轮胎的胎压作为车辆安全性能的重要考量因素，胎压检测成为了确保车辆安全必不可少的一环。胎压过低会导致油耗上升，方向盘很沉，易跑偏，轮胎的异常发热，帘线以及橡胶的功能降低，摩擦成倍增加，胎温急剧升高，强度急剧下降从而导致爆胎。爆胎的后果轻者会使车辆失去正常的行驶状态，方向盘失去控制，车辆偏驶；严重的将会出现车辆完全失控、甩尾、掉头，甚至翻车。

胎压监测系统可分为两种：一种是间接式胎压监测系统，是通过轮胎的转速差来判断轮胎是否异常；另一种是直接式胎压监测系统，通过在轮胎里面加装四个胎压监测传感器，在汽车静止或者行驶过程中对轮胎气压和温度进行实时自动监测，并对轮胎高压、低压、高温进行及时报警，避免因轮胎故障引发的交通事故，以确保行车安全。通过胎压监测传感器确实可以准确的监测到胎压的状况，以便用户可以及时为胎压不足的轮胎补充气压，从而提高车辆的安全系数，但是，由于胎压监测传感器成本高昂、准确度容易受到环境温度、载重量等多种因素的影响，且需要在每个轮胎上对应安装一个该胎压监测传感器，故使得使用该胎压监测传感器对胎压进行监测较为复杂且成本较高。一种港口集装箱搬运无人车爆胎风险检测方法及系统(201711092713.5)，公开了一种港口集装箱搬运无人车爆胎风险检测方法及系统，需要加装胎压传感器、声音传感器，成本较高，且没有充分利用无人车已有的传感数据。

发明内容

基于上述问题，本申请提出一种充分利用现有无人车现有的传感数据，不需要添加胎压传感器的无人车爆胎、欠压自动检测系统和方法。其技术方案为，

一种无人车爆胎、欠压自动检测系统，包括车辆跑偏检测模块、车身姿态异常检测模块、轮胎压力异常推算模块；

所述车辆跑偏检测模块包括实时获取规划层的参考轨迹、车辆位置信息及方向盘转角数据；车辆位置信息包括车辆位置坐标和航向角，并计算车辆质心与参考轨迹点的航向角偏差

判断车辆是否跑偏；

所述车身姿态异常检测模块包括实时获取车辆的侧向加速度、垂向加速度、纵向加速度、横摆角速度、侧倾角速度和俯仰角速度；提取侧向加速度、垂向加速度、纵向加速度、横摆角速度、侧倾角速度和俯仰角速度的特征量，计算t时刻特征量ν_t与前一时刻特征量v_t-₁的差值，差值持续突变或当前特征量v超出参考特征量v₀时；判断车身姿态是否异常；

轮胎压力异常推算模块，综合车辆跑偏检测模块、车身姿态异常检测模块判断轮胎是否处于爆胎或欠压的异常状态；

进一步的，还包括报警模块，所述报警模块在检测到轮胎压力检测模块传输的异常状态信息后，通过信息传输模块，将异常信息传输至远程平台，同时控制车辆安全停车。

进一步的，车辆跑偏检测模块中通过传感器获取当前航向角数据，并与系统训练样本标准值进行比较，得到航向角偏差

若航向角偏差

大于阈值2时，直接判定车辆处于跑偏状态；若航向角偏差

大于阈值1且低于阈值2时，兼顾方向盘转角信息，若航向角偏差方向与方向盘转角相反，则认定车辆跑偏；否则，认为车辆处于正常行驶状态。

进一步的，所述车身姿态异常检测模块中，当前特征量v与参考特征量v₀的差值大于某一阈值||ε||时，即||v-v₀||＞||ε||，认为车身姿态处于异常状态；其中参考特征量v₀＝[a_x0 a_y0 a_z0 w_x0 w_y0 w_z0]，ε＝[ε_x ε_y ε_z ε_wx ε_wy ε_wz]，||v-v₀||为当前特征量与参考特征量的欧几里得范数，||ε||为阈值特征量的欧几里得范数。

进一步的，轮胎压力异常推算模块，当检测到车辆跑偏或车身处于异常时，结合车轮、车速数据，综合判断车辆轮胎是否处于欠压或爆胎异常状态；具体步骤为：车辆跑偏检测模块检测到车辆跑偏时，1)若车身姿态异常，则判断胎压处于异常；2)若车身姿态正常，但车速小于轮速，则判断胎压处于异常；3)若车身姿态正常，且车速大于轮速，则判断胎压处于正常；车辆跑偏检测模块检测到车辆未跑偏时，4)若车身姿态异常，且车速小于轮速，则判断胎压处于异常；5)若车身姿态正常，车速大于轮速，则判断胎压处于正常。

一种无人车爆胎、欠压自动检测方法，包括如下步骤：

步骤一，车辆是否跑偏检测：获取规划层规划的参考轨迹、车辆位置及方向盘转角信息，计算车辆质心到参考轨迹点的航向角偏差

判断车辆是否处于跑偏状态；

步骤二，车身姿态是否异常检测：提取侧向加速度、垂向加速度、纵向加速度、横摆角速度、侧倾角速度和俯仰角速度的特征量，判断车身姿态是否处于异常状态；身姿态异常检测模块可以监控车身姿态异常情况，并输出车身姿态实时数据，生成数据报告。

步骤三，判断轮胎是否处于欠压或爆胎：轮胎压力异常推算模块综合车辆跑偏检测模块和车身姿态异常检测模块信息，结合车轮、车速数据，综合判断车辆轮胎是否处于欠压或爆胎异常状态；

步骤四，报警：在检测到轮胎压力异常推算模块传输的异常状态信息后，通过信息传输模块，将异常信息传输至远程平台，同时控制车辆安全停车。

进一步的，步骤一中，车辆跑偏检测模块中通过传感器获取当前航向角数据，并与系统训练样本标准值进行比较，得到航向角偏差

若航向角偏差

大于阈值2时，直接判定车辆处于跑偏状态；若航向角偏差

大于阈值1且低于阈值2时，兼顾方向盘转角信息，若航向角偏差方向与方向盘转角相反，则认定车辆跑偏；否则，认为车辆处于正常行驶状态。

进一步的，步骤二中，计算t时刻特征量v_t与前一时刻特征量v_t-₁的差值，差值持续突变时，则认为车身姿态处于异常；

进一步的，步骤二中，当前特征量v与参考特征量v₀的差值大于某一阈值||ε||时，即||v-v₀||＞||ε||，||ε||为阈值特征量的欧几里得范数，认为车身姿态处于异常状态，其中参考特征量v₀＝[a_x0 a_y0 a_z0 w_x0 w_y0 w_z0]，ε＝[ε_x ε_y ε_z ε_wx ε_wy ε_wz]；||v-v₀||为当前特征量与参考特征量的欧几里得范数，||ε||为阈值特征量的欧几里得范数。

进一步的，步骤三中，车辆跑偏检测模块检测到车辆跑偏时，1)若车身姿态异常，则判断胎压处于异常；2)若车身姿态正常，但车速小于轮速，则判断胎压处于异常；3)若车身姿态正常，且车速大于轮速，则判断胎压处于正常；车辆跑偏检测模块检测到车辆未跑偏时，4)若车身姿态异常，且车速小于轮速，则判断胎压处于异常；5)若车身姿态正常，车速大于轮速，则判断胎压处于正常。

有益效果

本专利所提出的检测系统不需要高成本胎压监测传感器，仅仅需要从车辆获取已有的信息，这些信息的获取依靠无人车已有的设备即可，无需额外的传感器单元。其次，利用车辆在爆胎或轮胎压力较低时会出现跑偏现象和车身的姿态异常现象，对轮胎的异常现象进行监测。同时，当爆胎发生后，可以及时修正行车方向，避免车辆驶入反向车道或者驶离路面。

附图说明

图1无人车爆胎/欠压自动检测系统；

图2车辆跑偏判断流程图；

图3胎压异常推算流程图；

具体实施方式

下面结合附图1-3和具体实施例对技术作进一步说明，以助于理解本发明的内容。

一种无人车爆胎、欠压自动检测系统，包括车辆跑偏检测模块、车身姿态异常检测模块、轮胎压力异常推算模块和报警模块；

所述车辆跑偏检测模块包括实时获取规划层的参考轨迹、车辆位置信息及方向盘转角数据；车辆位置信息包括车辆位置坐标和航向角，并计算车辆质心与参考轨迹点的航向角偏差

判断车辆是否跑偏；

图1所示，车辆跑偏检测模块中通过车辆现有的传感器获取当前航向角数据，并与系统训练样本标准值进行比较，得到航向角偏差

若航向角偏差

大于阈值2时，直接判定车辆处于跑偏状态；若航向角偏差

大于阈值1且低于阈值2时，兼顾方向盘转角信息，若航向角偏差方向与方向盘转角相反，则认定车辆跑偏；否则，认为车辆处于正常行驶状态。

所述车身姿态异常检测模块包括实时获取车辆的侧向加速度、垂向加速度、纵向加速度、横摆角速度、侧倾角速度和俯仰角速度；提取侧向加速度、垂向加速度、纵向加速度、横摆角速度、侧倾角速度和俯仰角速度的特征量，计算t时刻特征量ν_t与前一时刻特征量v_t-₁的差值，差值持续突变时，车身姿态异常；

当前特征量v与参考特征量v₀的差值大于某一阈值||ε||时，即||v-v₀||＞||ε||，认为车身姿态处于异常状态；其中参考特征v＝[a_x a_y a_z w_x w_y w_z],v₀＝[a_x0 a_y0 a_z0 w_x0w_y0 w_z0]，ε＝[ε_x ε_y ε_z ε_wx ε_wy ε_wz]；||v-v₀||为当前特征量与参考特征量的欧几里得范数，||ε||为阈值特征量的欧几里得范数。

身姿态异常检测模块可以监控车身姿态异常情况，并输出车身姿态实时数据，生成数据报告。

轮胎压力异常推算模块，综合车辆跑偏检测模块、车身姿态异常检测模块判断轮胎是否处于爆胎或欠压的异常状态；

轮胎压力异常推算模块，当检测到车辆跑偏或车身处于异常时，结合车轮、车速数据，综合判断车辆轮胎是否处于欠压或爆胎异常状态；具体步骤为：车辆跑偏检测模块检测到车辆跑偏时，1)若车身姿态异常，则判断胎压处于异常；2)若车身姿态正常，但车速小于轮速，则判断胎压处于异常；3)若车身姿态正常，且车速大于轮速，则判断胎压处于正常；车辆跑偏检测模块检测到车辆未跑偏时，4)若车身姿态异常，且车速小于轮速，则判断胎压处于异常；5)若车身姿态正常，车速大于轮速，则判断胎压处于正常。

报警模块，所述报警模块在检测到轮胎压力检测模块传输的异常状态信息后，通过信息传输模块，将异常信息传输至远程平台，同时控制车辆安全停车。

一种无人车爆胎、欠压自动检测方法，包括如下步骤：

步骤一，车辆是否跑偏检测：获取规划层规划的参考轨迹、车辆位置及方向盘转角信息，车辆位置信息包括车辆位置坐标和航向角，计算车辆质心到参考轨迹点的航向角偏差

判断车辆是否处于跑偏状态；

车辆跑偏检测模块中通过传感器获取当前航向角数据，并与系统训练样本标准值进行比较，得到航向角偏差

若航向角偏差

大于阈值2时，直接判定车辆处于跑偏状态；若航向角偏差

大于阈值1且低于阈值2时，兼顾方向盘转角信息，若航向角偏差方向与方向盘转角相反，则认定车辆跑偏；否则，认为车辆处于正常行驶状态。

步骤二，车身姿态是否异常检测：提取侧向加速度、垂向加速度、纵向加速度、横摆角速度、侧倾角速度和俯仰角速度的特征量，判断车身姿态是否处于异常状态；

计算t时刻特征量ν_t与前一时刻特征量v_t-₁的差值，差值持续突变时，则认为车身姿态处于异常；

当前特征量v与参考特征量v₀的差值大于某一阈值||ε||时，即||v-v₀||＞||ε||，其中参考特征v₀＝[a_x0 a_y0 a_z0 w_x0 w_y0 w_z0]，ε＝[ε_x ε_y ε_z ε_wx ε_wy ε_wz]；||v-v₀||为当前特征量与参考特征量的欧几里得范数，||ε||为阈值特征量的欧几里得范数，认为车身姿态处于异常状态。

身姿态异常检测模块可以监控车身姿态异常情况，并输出车身姿态实时数据，生成数据报告。

步骤三，判断轮胎是否处于欠压或爆胎：轮胎压力异常推算模块综合车辆跑偏检测模块和车身姿态异常检测模块信息，结合车轮、车速数据，综合判断车辆轮胎是否处于欠压或爆胎异常状态；具体判断过程如下：

车辆跑偏检测模块检测到车辆跑偏时，1)若车身姿态异常，则判断胎压处于异常；2)若车身姿态正常，但车速小于轮速，则判断胎压处于异常；3)若车身姿态正常，且车速大于轮速，则判断胎压处于正常；车辆跑偏检测模块检测到车辆未跑偏时，4)若车身姿态异常，且车速小于轮速，则判断胎压处于异常；5)若车身姿态正常，车速大于轮速，则判断胎压处于正常。

步骤四，报警：当判断轮胎处于欠压或爆胎异常状态，启动报警模块。

当然，上述说明并非对本技术的限制，本技术也不仅限于上述举例，本技术领域的普通技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也属于本技术的保护范围。

Claims (10)

1.一种无人车爆胎、欠压自动检测系统，其特征在于，包括车辆跑偏检测模块、车身姿态异常检测模块、轮胎压力异常推算模块；

所述车辆跑偏检测模块包括实时获取规划层的参考轨迹、车辆位置信息及方向盘转角数据；并计算车辆质心与参考轨迹点的航向角偏差

判断车辆是否跑偏；

所述车身姿态异常检测模块包括实时获取车辆的侧向加速度、垂向加速度、纵向加速度、横摆角速度、侧倾角速度和俯仰角速度；提取侧向加速度、垂向加速度、纵向加速度、横摆角速度、侧倾角速度和俯仰角速度的特征量，计算t时刻特征量v_t与前一时刻特征量v_t-1的差值，差值持续突变或当前特征量ν超出参考特征量v₀时，判断车身姿态是否异常；

轮胎压力异常推算模块，综合车辆跑偏检测模块、车身姿态异常检测模块判断轮胎是否处于爆胎或欠压的异常状态。

2.根据权利要求1所述的一种无人车爆胎、欠压自动检测系统，其特征在于，还包括报警模块，所述报警模块在检测到轮胎压力异常推算模块传输的异常状态信息后，通过信息传输模块，将异常信息传输至远程平台，同时控制车辆安全停车。

3.根据权利要求1所述的一种无人车爆胎、欠压自动检测系统，其特征在于，车辆跑偏检测模块中通过传感器获取当前航向角数据，并与系统训练样本标准值进行比较，得到航向角偏差

若航向角偏差

大于阈值2时，直接判定车辆处于跑偏状态；若航向角偏差

大于阈值1且低于阈值2时，兼顾方向盘转角信息，若航向角偏差方向与方向盘转角相反，则认定车辆跑偏；否则，认为车辆处于正常行驶状态。

4.根据权利要求3所述的一种无人车爆胎、欠压自动检测系统，其特征在于，所述车身姿态异常检测模块中，当前特征量ν与参考特征量v₀的差值大于某一阈值||ε||时，即||v-v₀||＞||ε||，认为车身姿态处于异常状态；其中参考特征量v₀＝[a_x0 a_y0 a_z0 w_x0 w_y0 w_z0]，ε＝[ε_x ε_y ε_z ε_wx ε_wy ε_wz]，||v-v₀||为当前特征量与参考特征量的欧几里得范数，||ε||为阈值特征量的欧几里得范数。

5.根据权利要求1所述的一种无人车爆胎、欠压自动检测系统，其特征在于，所述轮胎压力异常推算模块，当检测到车辆跑偏或车身姿态处于异常时，结合车轮、车速数据，综合判断车辆轮胎是否处于欠压或爆胎异常状态；具体步骤为：车辆跑偏检测模块检测到车辆跑偏时，1)若车身姿态异常，则判断胎压处于异常；2)若车身姿态正常，但车速小于轮速，则判断胎压处于异常；3)若车身姿态正常，且车速大于轮速，则判断胎压处于正常；车辆跑偏检测模块检测到车辆未跑偏时，4)若车身姿态异常，且车速小于轮速，则判断胎压处于异常；5)若车身姿态正常，车速大于轮速，则判断胎压处于正常。

6.一种无人车爆胎、欠压自动检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一，车辆是否跑偏检测：获取规划层规划的参考轨迹、车辆位置及方向盘转角信息，计算车辆质心到参考轨迹点的航向角偏差

判断车辆是否处于跑偏状态；

步骤二，车身姿态是否异常检测：提取侧向加速度、垂向加速度、纵向加速度、横摆角速度、侧倾角速度和俯仰角速度的特征量，判断车身姿态是否处于异常状态；

步骤三，判断轮胎是否处于欠压或爆胎：轮胎压力异常推算模块综合车辆跑偏检测模块和车身姿态异常检测模块信息，结合车轮、车速数据，综合判断车辆轮胎是否处于欠压或爆胎异常状态；

步骤四，报警：在检测到轮胎压力异常推算模块传输的异常状态信息后，通过信息传输模块，将异常信息传输至远程平台，同时控制车辆安全停车。

7.根据权利要求6所述的一种无人车爆胎、欠压自动检测方法，其特征在于，包括如下步骤：车辆跑偏检测模块中通过传感器获取当前航向角数据，并与系统训练样本标准值进行比较，得到航向角偏差

若航向角偏差

大于阈值2时，直接判定车辆处于跑偏状态；若航向角偏差

大于阈值1且低于阈值2时，兼顾方向盘转角信息，若航向角偏差方向与方向盘转角相反，则认定车辆跑偏；否则，认为车辆处于正常行驶状态。

8.根据权利要求6所述的一种无人车爆胎、欠压自动检测方法，其特征在于，步骤二中，计算t时刻特征量v_t与前一时刻特征量v_t-1的差值，差值持续突变时，则认为车身姿态处于异常。

9.根据权利要求6所述的一种无人车爆胎、欠压自动检测方法，其特征在于，步骤二中，当前特征量v与参考特征量v₀的差值大于某一阈值||ε||时，即||v-v₀||＞||ε||，||ε||为阈值特征量的欧几里得范数，认为车身姿态处于异常状态。

10.根据权利要求6所述的一种无人车爆胎、欠压自动检测方法，其特征在于，步骤三中，车辆跑偏检测模块检测到车辆跑偏时，1)若车身姿态异常，则判断胎压处于异常；2)若车身姿态正常，但车速小于轮速，则判断胎压处于异常；3)若车身姿态正常，且车速大于轮速，则判断胎压处于正常；车辆跑偏检测模块检测到车辆未跑偏时，4)若车身姿态异常，且车速小于轮速，则判断胎压处于异常；5)若车身姿态正常，车速大于轮速，则判断胎压处于正常。

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