CN112435660A - 车辆控制方法、系统及车辆 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种车辆控制方法，包括：接收用户输入的语音信号；对语音信号进行自然语言识别，判断识别结果与预存储的车控指令是否相匹配；若是，则将语音信号判定为直接性车控指令；若否，则对语音信号进行语义分析和用户的意图识别以获取用户目标意图；当用户的目标意图与车辆控制相关时，则将语音信号判定为间接性车控指令；根据直接性车控指令或间接性车控指令执行相应的控制操作。本申请的车辆控制方法、系统及车辆能够利用语音识别技术能减少用户手动操作，而且能够让用户在没有输入直接性的车控指令时，通过获取用户目标意图以及根据用户目标意图执行相应的控制操作，使用户不用经过学习就能轻松的控制车辆，进一步提高车辆的智能化。

Description

车辆控制方法、系统及车辆
技术领域
本申请涉及车辆控制领域，具体涉及一种车辆控制方法、系统及车辆。
背景技术
随着社会的不断进步和发展，车辆被越来越多地应用于人们的日常生活中，相对于传统的出行方式，比如步行、骑行或乘坐公共交通，私家车不仅快捷，而且能够最大程度上满足乘客的需求，比如乘坐的舒适度要求等。因此，已经有越来越多的人们正在或将会接触并控制各类车辆。
而传统车辆控制依赖车内的物理按键，按键种类繁多，学习成本高，很多控制功能用户不会用，也不敢随便尝试。很多车机虽然配备了界面车辆控制，用户可以在屏幕上直观看到车辆可控件，进行触屏操作，但是界面车控一般交互层级比较深，不容易一步直达，触屏点击需要注视屏幕，易对开车安全造成影响。另一方面，通过语音来控制车辆的各种功能给用户带来了很大的便利，但目前很多互联网车机支持的语音车控，用户可以语音说出车控指令，但是现有的语音车控支持的功能比较简单，不支持自由说，只能通过预设话术实现对车辆的控制，因此用户还需要花费大量的时间去学习预设话术，不支持程度控制，不支持语音语义识别间接性车控指令等，整体智能化程度不高。
针对现有技术的多方面不足，本申请提出一种车辆控制方法、系统及车辆。
发明内容
本申请的目的在于，提供一种车辆控制方法、系统及车辆，能够将语音交互技术引用到车辆控制中，利用语音识别技术能减少用户手动操作，而且能够让用户在没有输入直接性的车控指令时，通过语音语义分析和意图识别技术获取用户目标意图，并且根据用户目标意图执行相应的控制操作，使用户不用经过学习就能轻松的控制车辆，进一步提高车辆的智能化。
为解决上述技术问题，本申请提供一种车辆控制方法，该方法包括如下步骤：接收用户输入的语音信号；对语音信号进行自然语言识别，判断识别结果与预存储的车控指令是否相匹配；若是，则将语音信号判定为直接性车控指令；若否，则对语音信号进行语义分析和用户的意图识别以获取用户目标意图；当用户的目标意图与车辆控制相关时，则将语音信号判定为间接性车控指令；根据直接性车控指令或间接性车控指令执行相应的控制操作。
在一实施方式中，对语音信号进行自然语言识别，判断识别结果与预存储的车控指令是否相匹配的步骤之前包括：通过数据采集与机器学习实时更新预存储的车控指令，其中，预存储的车控指令包括控制的类型和/或控制的程度。
在一实施方式中，对语音信号进行语义分析和用户意图识别以获取用户目标意图的步骤包括：分帧提取出语音信号的语音特征信息；根据语音特征信息和预设的声学模型生成语音信号的识别结果；根据识别结果和预设的静音检测算法检测出语音信号的语音端点；根据语音端点计算语音信号的置信度信息，并解析语音信号的语义信息；根据置信度信息和语义信息获取语音信号对应的语音解析结果；根据语音解析结果识别出用户的目标意图。
在一实施方式中，根据语音特征信息和预设的声学模型生成语音信号的识别结果的步骤，具体包括：在生成语音特征信息后，采用预设的声学模型计算每帧语音信号在每个建模单元上的似然值，通过预设的动态规划算法得到最优状态转移序列及对应的词序列，并将所得到的最优状态转移序列及对应的词序列作为多轮语音信号的识别结果，其中，预设的声学模型为基于神经网络的声学模型。
在一实施方式中，根据直接性车控指令或间接性车控指令执行相应的控制操作步骤之前包括：判断在当前场景下执行相应的控制操作是否存在安全隐患；当不存在安全隐患时，进入根据直接性车控指令或间接性车控指令执行相应的控制操作的步骤；当存在安全隐患时，则展示提示信息。
在一实施方式中，当存在安全隐患时，则展示提示信息的步骤具体包括：当存在非必然发生的安全隐患时，展示警示提示信息；当存在必然发生的安全隐患时，展示拒绝执行提示信息。
在一实施方式中，根据直接性车控指令或间接性车控指令执行相应的控制操作的步骤包括：获取环境信息和/或车况信息，其中，环境信息包括当前地理位置、实时天气、实时路况、乘客类型、乘客身体状况的中的至少一项，车况信息包括车辆配置、车辆启停状态、当前车速中的至少一项；根据环境信息和/或车况信息生成对车控指令的调整建议信息；展示调整建议信息并等待用户输入确认调整的指令；当接收到用户确认调整的指令时，根据调整建议信息对直接性车控指令或间接性车控指令进行相应的调整以获取调整后的车控指令；根据调整后的车控指令执行相应的控制操作。
在一实施方式中，获取环境信息和/或与车况信息的步骤包括：通过车载摄像头、GPS定位模块、导航应用程序APP或云服务器获取环境信息；通过CAN总线、车架号或车速传感器获取车况信息。
为解决上述技术问题，本申请还提供一种车辆控制系统，该系统包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器用于执行计算机程序，以实现如上任一项的车辆控制方法。
为解决上述技术问题，本申请还提供一种车辆，该车辆配置有上述车辆控制系统。
本申请的车辆控制方法、系统及车辆能够将语音交互技术引用到车辆控制中，利用语音识别技术能减少用户手动操作，而且能够让用户在没有输入直接性的车控指令时，通过语音语义分析和意图识别技术获取用户目标意图，并且根据用户目标意图执行相应的控制操作，使用户不用经过学习就能轻松的控制车辆，进一步提高车辆的智能化。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图,详细说明如下。
附图说明
图1为本申请一实施方式的车辆控制方法的流程示意图。
图2为本申请一实施方式的车辆控制系统的结构示意图。
具体实施方式
为更进一步阐述本申请为达成预定申请目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例，对本申请详细说明如下。
通过具体实施方式的说明,当可对本申请为达成预定目的所采取的技术手段及效果得以更加深入且具体的了解，然而所附图式仅是提供参考与说明之用,并非用来对本申请加以限制。
图1为本申请一实施方式的车辆控制方法的流程示意图，如图1所示，车辆控制方法包括以下步骤：
步骤S11：接收用户输入的语音信号。
具体地，可以但不限于通过麦克风和其他语音输入设备来接收用户输入的语音信号。值得一提的是，在本实施方式中，用户输入的语音信号可以是用户一轮或多轮输入的语音信号。
步骤S12：对语音信号进行自然语言识别，判断识别结果与预存储的车控指令是否相匹配。
具体地，可以通过自然语言理解(NLU,Natural Language Understanding)技术，对语音信号进行自然语言识别，然后判断识别结果与预存储的车控指令是否相匹配。
具体地，在一实施方式中，通过NLU技术，对语音信号进行自然语言识别可包括将接收到的用户的语音信号转换为语音文件；将语音文件进一步转换成纯文本文件；对该纯文本文件进行文本分词，其中，所述分词采用中文词典，所述中文词典采用树状结构；根据分词后的文本识别关键词；根据关键词和/或关键词的组合来获取识别结果。其中，关键字为与车辆控制的类型以及控制的程度等。
具体地，在一实施方式中，将语音文件进一步转换成纯文本文件的步骤包括：对语音文件进行特征识别，以获取用户的语音特征，其中用户的语音特征至少包括用户所处的地区特征数据；根据用户的语音特征判断用户所使用的语言类型对应地区的官方语言类型；将语音信息转换为与该官方语言类型相匹配的纯文本信息。由于语言类型可包括不同语种、方言等，例如、英语、日语、韩语、阿拉伯语、粤语、四川、上海方言等，用户输入的语音信号也可能是非官方语言，通过上述方式可以在用户输入的语音信号为非官方语言时(如四川话)，自动生成与之对应的官方语言(如普通话)的纯文本文件。
值得一提的是，在对语音信号进行自然语言识别可包括将接收到的用户的语音信号转换为语音文件时，还可以包括对该语音文件进行去除口语化用词、近义词匹配和常见同音字替换等纠错处理，使得用户可以更加自然地使用语音进行控制，较大程度实现用户的“自由说”。
另外，在一实施方式中，步骤S12：对语音信号进行自然语言识别，判断识别结果与预存储的车控指令是否相匹配之前包括通过数据采集与机器学习实时更新预存储的车控指令。由于不断的数据采集和机器学习，可以使得预存储的车控指令越来越丰富，能直接识别语音信号也越来越多，支持的语音车控指令也就越丰富，并且数据采集的样本来自真实用户的表达，真实度与可用性高。
值得说明的是，预存储的车控指令包括控制的类型，例如车窗、天窗、后备箱、车门锁、车灯、空调、氛围灯、座椅等，和/或控制的程度，例如车窗开条缝，车窗开一半，天窗开三分之一等，从而可以实现将识别结果与预存储的车控指令相匹配的操作。
若识别结果与预存储的车控指令相匹配，则执行步骤S13：将语音信号判定为直接性车控指令。
若识别结果与预存储的车控指令不相匹配，则执行步骤S14：对语音信号进行语义分析和用户意图识别以获取用户的目标意图。
具体地，对用户输入的语音信号进行自然语言识别后获取的识别结果可能不包括具体控制类型以及控制程度，不能与预存储的车控指令相匹配，但是用户输入的该语音信号确实是与车辆控制有关。举例而言语音识别结果为“车里好冷”、“车里好闷”，“我想透透气”，“我想看星空”等，不能与预存储的车控指令相匹配，但该识别结果分别与车辆的空调、车窗、天窗等的控制有关，因此需要对语音信号进行语义分析和用户意图识别以获取用户的目标意图。
具体地，在一实施方式中，步骤S14：对语音信号进行语义分析和用户意图识别以获取用户的目标意图包括：分帧提取出语音信号的语音特征信息；根据语音特征信息和预设的声学模型生成语音信号的识别结果；根据识别结果和预设的静音检测算法检测出语音信号的语音端点；根据语音端点计算语音信号的置信度信息，并解析语音信号的语义信息；根据置信度信息和语义信息获取语音信号对应的语音解析结果；根据语音解析结果识别出用户的目标意图。
进一步而言，根据语音特征信息和预设的声学模型生成语音信号的识别结果的步骤，具体包括：在生成语音特征信息后，采用预设的声学模型计算每帧语音信号在每个建模单元上的似然值，通过预设的动态规划算法得到最优状态转移序列及对应的词序列，并将所得到的最优状态转移序列及对应的词序列作为多轮语音信号的识别结果，其中，预设的声学模型为基于神经网络的声学模型。
步骤S15：当用户的目标意图与车辆控制相关时，则将语音信号判定为间接性车控指令。
步骤S16：根据直接性车控指令或间接性车控指令执行相应的控制操作。
具体地，在一实施方式中，步骤S16：根据直接性车控指令或间接性车控指令执行相应的控制操作之前包括判断在当前场景下执行控制操作是否存在安全隐患；当不存在安全隐患时，进入根据直接性车控指令或间接性车控指令执行相应的控制操作的步骤；当存在安全隐患时，则展示提示信息。
具体地，当存在安全隐患时，则展示提示信息的步骤包括：当存在非必然发生的安全隐患时，展示警示提示信息，例如关窗动作之间警告防止夹到身体部位，开远光灯之前警告交通安全法则等。当存在必然发生的安全隐患时，展示拒绝执行提示信息，例如车辆行驶过程中打开车门、后备箱等指令将拒绝执行，展示提示信息中还包括拒绝执行的原因反馈信息。
值得一提的是，展示方式包括通过车机屏幕显示以及同步进行语音播报等，使得执行涉及到车内安全车控指令前，给与乘客听觉和视觉上的多重警告，确保执行过程的安全可靠。
另外，在一实施方式中，步骤S16：根据直接性车控指令或间接性车控指令执行相应的控制操作包括获取环境信息和/或车况信息，其中，环境信息包括当前地理位置、实时天气、实时路况、乘客类型、乘客身体状况的中的至少一项，车况信息包括车辆配置、车辆启停状态、当前车速中的至少一项；根据环境信息和/或车况信息生成对车控指令的调整建议信息；展示调整建议信息并等待用户输入确认调整的指令；当接收到用户确认调整的指令时，根据调整建议信息对直接性车控指令或间接性车控指令进行相应的调整以获取调整后的车控指令；根据调整后的车控指令执行相应的控制操作。
具体地，在一实施方式中，获取环境信息和/或与车况信息的步骤包括：通过车载摄像头、GPS定位模块、导航应用程序APP或云服务器获取环境信息；通过CAN总线、车架号或车速传感器获取车况信息。
举例而言，可以但不限于通过车载摄像头获取车外天气状况，根据车外天气状况生成对车控指令的调整建议信息。例如下雨/雪/冰雹的天气时将打开天窗通风的指令调整为打开空调，空气质量差的天气不建议开窗或开启空调外循环等。另外，可以通过车载摄像头、车载监测仪等获取乘客类型、乘客身体状况，根据乘客类型、乘客身体状况生成对车控指令的调整建议信息，例如，当车内乘客为老人、孩子或病人时，空调温度不宜过高或者过低，风量不宜过大，建议将空调温度、风量等调整为最合适的值等。
值得说明的是，在本实施方式中，通过车辆CAN总线，或车架号(VIN码)获取车辆配置，对于车辆上没有配备的车控指令则不响应。例如：没有配备天窗的车辆，对打开天窗的指令不执行；对没有配置空气净化器的车辆，有涉及开启空气净化器的指令自动跳过等。
图2为本申请一实施方式的车辆控制系统的结构示意图。如图2所示，本申请的车辆控制系统20，该系统包括存储器201和处理器202，存储器201存储有计算机程序，处理器202用于执行计算机程序，以实现如上述的车辆控制方法。
本申请还提供一种车辆，该车辆配置有如图2所示的车辆控制系统。
需要说明的是，在本申请中，上述车辆控制系统可以使用到具备车辆TBOX的车辆系统中，其还可以连接到车辆的CAN总线上。
在本实施方式中，CAN可以包括三条网络通道CAN_1、CAN_2和CAN_3，车辆还可以设置一条以太网网络通道，其中三条CAN网络通道可以通过两个车联网网关与以太网网络通道相连接，举例而言，其中CAN_1网络通道包括混合动力总成系统，其中CAN_2网络通道包括运行保障系统，其中CAN_3网络通道包括电力测功机系统，以太网网络通道包括高级管理系统，所述的高级管理系统包括作为节点连接在以太网网络通道上的人-车-路模拟系统和综合信息采集单元，所述的CAN_1网络通道、CAN_2网络通道与以太网网络通道的车联网网关可以集成在综合信息采集单元中；CAN_3网络通道与以太网网络通道的车联网网关可以集成在人-车-路模拟系统中。
进一步而言，所述的CAN_1网络通道连接的节点有：发动机ECU、电机MCU、电池BMS、自动变速器TCU以及混合动力控制器HCU；CAN_2网络通道连接的节点有：台架测控系统、油门传感器组、功率分析仪、瞬时油耗仪、直流电源柜、发动机水温控制系统、发动机机油温度控制系统、电机水温控制系统以及发动机中冷温度控制系统；CAN_3网络通道连接的节点有：电力测功机控制器。
优选的所述的CAN_1网络通道的速率为250Kbps，采用J1939协议；CAN_2网络通道的速率为500Kbps，采用CANopen协议；CAN_3网络通道的速率为1Mbps，采用CANopen协议；以太网网络通道的速率为10/100Mbps，采用TCP/IP协议。
在本实施方式中，所述车联网网关支持5G技术的5G网络，其还可以配备有IEEE802.3接口、DSPI接口、eSCI接口、CAN接口、MLB接口、LIN接口和/或I2C接口。
在本实施方式中，比如，IEEE802.3接口可以用于连接无线路由器，为整车提供WIFI网络；DSPI(提供者管理器组件)接口用于连接蓝牙适配器和NFC(近距离无线通讯)适配器，可以提供蓝牙连接和NFC连接；eSCI接口用于连接4G/5G模块，与互联网通讯；CAN接口用于连接车辆CAN总线；MLB接口用于连接车内的MOST(面向媒体的系统传输)总线，LIN接口用于连接车内LIN(局域互联网络)总线；IC接口用于连接DSRC(专用短程通讯)模块和指纹识别模块。此外，本申请可以通过采用MPC5668G芯片对各个不同协议进行相互转换，将不同的网络进行融合。
此外，本实施方式车辆TBOX系统，或Telematics-BOX，简称车载TBOX或远程信息处理器。
本实施方式Telematics为远距离通信的电信(Telecommunications)与信息科学(Informatics)的合成，其定义为通过内置在车辆上的计算机系统、无线通信技术、卫星导航装置、交换文字、语音等信息的互联网技术而提供信息的服务系统。简单的说就通过无线网络将车辆接入互联网(车联网系统)，为车主提供驾驶、生活所必需的各种信息。
此外，本实施方式Telematics是无线通信技术、卫星导航系统、网络通信技术和车载电脑的综合，当车辆行驶当中出现故障时，通过无线通信连接服务中心，进行远程车辆诊断，内置在发动机上的计算机可以记录车辆主要部件的状态，并随时为维修人员提供准确的故障位置和原因。通过用户通讯终端接收信息并查看交通地图、路况介绍、交通信息、安全与治安服务以及娱乐信息服务等，另外，本实施方式的车辆还可以在后座设置电子游戏和网络应用。不难理解，本实施方式通过Telematics提供服务，可以方便用户了解交通信息、临近停车场的车位状况，确认当前位置，还可以与家中的网络服务器连接,及时了解家中的电器运转情况、安全情况以及客人来访情况等等。
本实施方式车辆还可设置ADAS(Advanced Driver Assistant System，先进驾驶辅助系统)，其可以利用安装于车辆上的上述各种传感器，在第一时间收集车内外的环境数据，进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险，以引起注意和提高安全性。对应地，本申请ADAS还可以采用雷达、激光和超声波等传感器，可以探测光、热、压力或其它用于监测车辆状态的变量，通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。不难看出，上述ADAS功能所使用的各种智能硬件，均可以通过以太网链路的方式接入车联网系统实现通信连接、交互。
本实施方式车辆的主机可包括适当的逻辑器件、电路和/或代码以用于实现OSI模型(Open System Interconnection，开放式通信系统互联参考模型)上面五层的运行和/或功能操作。因此，主机会生成用于网络传输的数据包和/或对这些数据包进行处理，并且还会对从网络接受到的数据包进行处理。同时，主机可通过执行相应指令和/或运行一种或多种应用程序来为本地用户和/或一个或多个远程用户或网络节点提供服务。在本申请的不同实施方式中，主机可采用一种或多种安全协议。
本申请的车辆控制方法、系统及车辆能够将语音交互技术引用到车辆控制中，利用语音识别技术能减少用户手动操作，而且能够让用户在没有输入直接性的车控指令时，通过语音语义分析和意图识别技术获取用户目标意图，并且根据用户目标意图执行相应的控制操作，使用户不用经过学习就能轻松的控制车辆，进一步提高车辆的智能化。
以上，仅是本申请的较佳实施例而已，并非对本申请作任何形式上的限制，虽然本申请已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本申请,任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本申请技术方案范围内,当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本申请技术方案内容，依据本申请的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰,均仍属于本申请技术方案的范围内。

Claims (10)

1.一种车辆控制方法，其特征在于，所述车辆控制方法包括：
接收用户输入的语音信号；
对所述语音信号进行自然语言识别，判断识别结果与预存储的车控指令是否相匹配；
若是，则将所述语音信号判定为直接性车控指令；
若否，则对所述语音信号进行语义分析和用户意图识别以获取用户的目标意图；当用户的目标意图与车辆控制相关时，则将所述语音信号判定为间接性车控指令；
根据所述直接性车控指令或所述间接性车控指令执行相应的控制操作。
2.如权利要求1所述的车辆控制方法，其特征在于，所述对所述语音信号进行自然语言识别，判断识别结果与预存储的车控指令是否相匹配的步骤之前包括：
通过数据采集与机器学习实时更新预存储的车控指令，其中，所述预存储的车控指令包括控制的类型和/或控制的程度。
3.如权利要求1所述的车辆控制方法，其特征在于，对所述语音信号进行语义分析和用户意图识别以获取用户目标意图的步骤包括：
分帧提取出所述语音信号的语音特征信息；
根据所述语音特征信息和预设的声学模型生成所述语音信号的识别结果；
根据所述识别结果和预设的静音检测算法检测出语音信号的语音端点；
根据所述语音端点计算语音信号的置信度信息，并解析语音信号的语义信息；
根据所述置信度信息和所述语义信息获取语音信号对应的语音解析结果；
根据所述语音解析结果识别出所述用户的目标意图。
4.如权利要求3所述的车辆控制方法，其特征在于，所述根据语音特征信息和预设的声学模型生成语音信号的识别结果的步骤，具体包括：
在生成语音特征信息后，采用预设的声学模型计算每帧语音信号在每个建模单元上的似然值，通过预设的动态规划算法得到最优状态转移序列及对应的词序列，并将所得到的最优状态转移序列及对应的词序列作为所述多轮语音信号的识别结果，其中，所述预设的声学模型为基于神经网络的声学模型。
5.如权利要求1所述的车辆控制方法，其特征在于，所述根据所述直接性车控指令或间接性车控指令执行相应的控制操作步骤之前包括：
判断在当前场景下执行相应的控制操作是否存在安全隐患；
当不存在安全隐患时，进入根据所述直接性车控指令或间接性车控指令执行相应的控制操作的步骤；
当存在安全隐患时，则展示提示信息。
6.如权利要求5所述的车辆控制方法，其特征在于，当存在安全隐患时，则展示提示信息的步骤具体包括：
当存在非必然发生的安全隐患时，展示警示提示信息；
当存在必然发生的安全隐患时，展示拒绝执行提示信息。
7.如权利要求1所述的车辆控制方法，其特征在于，所述根据所述直接性车控指令或间接性车控指令执行相应的控制操作的步骤包括：
获取环境信息和/或车况信息，其中，所述环境信息包括当前地理位置、实时天气、实时路况、乘客类型、乘客身体状况的中的至少一项，所述车况信息包括车辆配置、车辆启停状态、当前车速中的至少一项；
根据所述环境信息和/或车况信息生成对所述车控指令的调整建议信息；
展示所述调整建议信息并等待用户输入确认调整的指令；
当接收到用户确认调整的指令时，根据所述调整建议信息对所述直接性车控指令或所述间接性车控指令进行相应的调整以获取调整后的车控指令；
根据所述调整后的车控指令执行相应的控制操作。
8.根据权利要求7所述的车辆控制方法，其特征在于，所述获取环境信息和/或与车况信息的步骤包括：
通过车载摄像头、GPS定位模块、导航应用程序APP或云服务器获取环境信息；
通过CAN总线、车架号或车速传感器获取车况信息。
9.一种车辆控制系统，其特征在于，所述系统包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序，以实现如权利要求1-8中任一项所述的车辆控制方法。
10.一种车辆，其特征在于，所述车辆配置有如权利要求9所述的车辆控制系统。
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