CN113153064A - 车辆安全系统 - Google Patents

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CN113153064A CN202110063149.4A CN202110063149A CN113153064A CN 113153064 A CN113153064 A CN 113153064A CN 202110063149 A CN202110063149 A CN 202110063149A CN 113153064 A CN113153064 A CN 113153064A
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斯图尔特·C·索尔特
肯德拉·怀特
安妮特·林恩·休伯纳
克里斯托弗·卡尔·布朗
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Ford Global Technologies LLC
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Abstract

本公开提供了“车辆安全系统”。一种计算机包括处理器和存储器。所述存储器存储指令，所述指令可由所述处理器执行以基于车辆传感器数据来确定在车辆舱室中存在对象；并且基于所述对象存在、用户与所述车辆的接近度和至少包括风险指数和环境状况的环境数据来致动所述车辆舱室以关闭。

Description

车辆安全系统
技术领域
本公开总体上涉及车辆安全系统。
背景技术
车辆可以承载诸如从车辆装载和卸载的货物等对象。在装载或卸载过程期间监测和保护车辆中的对象是一个问题，特别是在车辆可以被配置用于自主操作并且未被人类操作员照管或操作的情况下。
发明内容
本文公开了一种计算机，所述计算机包括处理器和存储器。所述存储器存储指令，所述指令可由所述处理器执行以基于车辆传感器数据来确定在车辆舱室中存在对象，并且基于所述对象存在、用户与所述车辆的接近度和至少包括风险指数和环境状况的环境数据来致动所述车辆舱室以关闭。
所述指令可还包括用于进行以下操作的指令：在确定所述用户和第二授权用户中的至少一者在所述车辆的接近度内时，致动所述车辆舱室以打开。
所述指令可还包括用于进行以下操作的指令：基于所述车辆对象的存在来识别所述车辆舱室，并且在确定所述风险指数超过阈值时，在所述用户在所述车辆的所述接近度内时致动第二车辆舱室以关闭。
所述车辆舱室可以是车辆行李厢、车辆乘客舱或容器。
所述指令可还包括用于进行以下操作的指令：确定存在于所述车辆的距离内的移动装置的数量并且基于存在于车辆的距离内的移动装置的数量来确定风险指数。
所述指令可还包括用于基于当日时间确定所述风险指数的指令。
所述指令可还包括用于进行以下操作的指令：基于存储在所述车辆舱室中的识别的对象的类型来确定风险阈值并进一步基于所确定的风险阈值来致动所述舱室以关闭。
所述指令可还包括用于基于所述车辆的位置来确定距离阈值的指令，其中具有第一风险指数的第一区域的第一距离阈值小于具有第二风险指数的第二区域的第二距离阈值，该第二风险指数小于该第一风险指数。
所述指令可还包括用于进行以下操作的指令：在确定所述用户的平均不在时间间隔短于时间阈值时，确定所述风险指数低于阈值；并且在确定所述风险指数小于风险阈值时，将所述车辆舱室保持在打开状态。
所述指令还包括用于进行以下操作的指令：基于存储的用户识别数据和从包括音频传感器、图像传感器或无线通信接口的车辆传感器接收的数据来识别所述用户。
所述指令可还包括用于进行以下操作的指令：基于移动装置的接近度、从车辆相机传感器接收的图像数据或从车辆音频传感器存储的数据接收的音频数据来识别第二授权用户，并在确定第二授权用户靠近车辆而用户不靠近车辆时致动车辆舱室以打开。
所述指令可还包括用于进行以下操作的指令：在(i)确定用户移动装置在所述车辆的距离内或者(ii)基于从车辆相机传感器接收的图像数据识别到用户时，确定所述用户靠近所述车辆。
所述指令可还包括用于进行以下操作的指令：在基于所接收的语音数据识别出所述用户和所述第二授权用户的口头交流超过最小时间阈值时，识别所述第二授权用户。
所述指令可还包括用于进行以下操作的指令：在基于所接收的图像数据识别出所述用户和所述第二授权用户的交互超过最小时间阈值时，识别所述第二授权用户。
所述指令可还包括用于在确定风险指数超过第一阈值并且小于第二阈值时将第二车辆舱室保持在锁定状态的指令。
所述指令可还包括用于在确定风险指数小于第一阈值时解锁第二车辆舱室的指令。
所述指令可还包括用于进行以下操作的指令：在基于所述用户到所述车辆的距离确定所述用户不靠近所述车辆并且基于对象温度和包括在所述环境状况中的环境温度确定所述对象温度与所述环境温度之间的差值超过阈值时，致动所述车辆舱室以关闭。
所述环境数据包括环境光强度，并且所述指令还包括用于基于所述环境光强度来致动所述车辆舱室以关闭的指令。
本文还公开了一种计算机，所述计算机包括处理器和存储器。所述存储器存储指令，所述指令可由处理器执行以：在基于车辆传感器数据确定车辆用户在车辆的指定距离内时，基于存储的数据和该用户相对于车辆的位置来为该用户识别第一车辆舱室，然后，在确定风险指数超过第一阈值并且小于第二阈值时，致动第一车辆舱室以解锁该第一车辆舱室，同时将第二车辆舱室保持在锁定位置，并且在确定风险指数小于第一阈值时，致动第二车辆舱室以解锁。
所述指令可还包括用于进行以下操作的指令：确定存在于所述车辆的距离内的移动装置的数量并且基于存在于车辆的距离内的移动装置的数量来确定本地风险指数。
还公开了一种计算装置，所述计算装置被编程为执行上述方法步骤中的任一者。
还公开了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机可读介质，所述计算机可读介质存储指令，所述指令能够由计算机处理器执行以执行上述方法步骤中的任一者。
附图说明
图1示出了示例性车辆。
图2示出了存放在图1的车辆的舱室中的一个或多个对象。
图3A至图3C是用于车辆的卸载或装载的示例性过程的示例性流程图。
具体实施方式
车辆可以包括传感器，所述传感器向计算机提供关于车辆内部和/或车辆外部的环境的数据。所述车辆计算机可以被编程为基于车辆传感器数据确定在车辆舱室中存在对象。计算机还可以被编程为基于检测到对象存在、用户与所述车辆的接近度以及包括本地风险指数、环境光状况和本地天气状况(或环境状况)中的至少一者的环境数据中的一者或多者来致动所述车辆舱室(例如，其车门或车盖)以关闭。
另外地或替代地，计算机可被编程为：在基于车辆传感器数据确定车辆用户在车辆的指定距离内时，基于存储的数据和该用户相对于车辆的位置来为该用户识别第一车辆舱室，然后，在确定本地风险指数超过第一阈值并且小于第二阈值时，致动第一车辆舱室以解锁该第一车辆舱室，同时将第二车辆舱室保持在锁定位置。所述计算机还可以被编程为在确定所述本地风险指数小于第一风险指数时，致动所述第二车辆舱室以解锁。
图1示出了车辆100和存放在车辆100中的一个或多个对象170。车辆100可以多种方式(例如，利用电动马达和/或内燃发动机)来提供动力。车辆100可以是陆地车辆，诸如小汽车、卡车等。车辆100可以包括计算机110、致动器120和传感器130。车辆100可以具有参考点140，例如，车辆100车身的纵向轴线和横向轴线相交的几何中心。车辆100可以包括一个或多个舱室150。车辆100舱室150是车辆100内部的可由车辆100致动器120关闭和打开的空间。舱室150可以是车辆100行李厢、车辆100乘客舱、车顶存放容器(例如，用于存放运动装备)和/或容器，例如经由挂接总成附接到车辆100的挂车。舱室150通常具有闭合机构160，诸如举升式车门、车门等。
计算机110包括诸如已知的处理器和存储器。存储器包括一种或多种形式的计算机可读介质，并存储指令，所述指令可由计算机110执行以用于执行各种操作，包括如本文所公开的。
计算机110可以自主或半自主模式操作车辆100。出于本公开的目的，自主模式被定义为其中车辆100的推进、制动和转向中的每一者由计算机110控制的模式；在半自主模式中，计算机110控制车辆100的推进、制动和转向中的一者或两者。
计算机110可以包括编程以操作以下中的一者或多者：车辆100的制动、推进(例如，通过控制内燃发动机、电动马达、混合动力发动机等中的一者或多者来控制车辆的加速)、转向、气候控制、内部灯和/或外部灯等，以及确定计算机110(而非人类操作员)是否以及何时控制此类操作。
计算机110可包括多于一个处理器或者例如经由如下面进一步描述的车辆100通信总线通信地耦合到多于一个处理器，例如，包括在车辆中用于监测和/或控制各种车辆控制器的控制器等，所述各种车辆控制器例如动力传动系统控制器、制动控制器、转向控制器等。计算机110通常被布置用于在车辆通信网络上进行通信，所述车辆通信网络可包括车辆中的总线(诸如控制器局域网(CAN)等)、和/或其他有线和/或无线机构。
致动器120可根据适当的控制信号致动各种车辆子系统并且通常包括电路、芯片和/或其他电子部件。例如，致动器120可以包括一个或多个继电器、伺服马达等。因此，致动器120可以用于控制车辆100的制动、加速和转向。用于控制致动器120的控制信号可以由计算机110、控制器、位于车辆100中的控制单元(例如，诸如制动控制器等的电子控制单元(ECU))生成。车辆100可以包括各种部件或子系统，每个部件或子系统包括一个或多个传感器130、致动器120、控制器等。例如，车辆100可以包括制动部件，所述制动部件包括制动传感器130、制动致动器120和/或基于从诸如计算机110的控制器接收到的命令停止车辆100的其他电子、电气和/或机械元件。作为另一个示例，车辆100可包括动力传动系统部件或子系统，所述动力传动系统部件或子系统可除发动机、电动马达和/或变速器之外还包括一个或多个致动器120、传感器130等。车辆100包括一个或多个致动器120以例如通过致动致动器120(例如，电动马达)来打开和/或关闭行李厢舱室150的举升式车门160来关闭和/或打开车辆100舱室150。
传感器130可包括向计算机110提供数据的多种装置。例如，传感器130可包括设置在车辆100中和/或车辆100上的对象检测传感器130，诸如一个或多个相机传感器130、一个或多个雷达传感器130、一个或多个红外传感器130、一个或多个超声波传感器130等，所述对象检测传感器提供车辆100外部的对象(诸如其他车辆)和/或车辆100舱室150(例如，行李箱中)的一个或多个对象170的相对位置、大小和形状。
计算机110可以被编程为通过基于从车辆100对象检测传感器130(诸如相机传感器130、红外传感器130、超声波传感器130、LIDAR(光探测和测距)传感器130等)接收的数据检测车辆舱室150中的对象170来确定对象170存在于车辆100中。计算机110可以被编程为基于所接收的传感器130数据使用图像处理技术来检测一个或多个对象170的数量、尺寸、类型、重量等。例如，对象类型可以是包裹、箱子、袋子(例如，杂货袋)、运动装备、家具等。计算机110可以被编程为基于所接收的传感器(例如，相机)130数据检测在车辆100的行李厢(或行李厢舱室150)中的对象并确定对象的数量，包括诸如袋子或箱子类型的对象的数量。
传感器130可以包括热成像传感器130，例如红外传感器130，其提供来自车辆100的一个或多个舱室150的红外数据。红外传感器130可还包括激发源和红外接收器。激发源可以用红外辐射照亮车辆100舱室150。红外照明的反射可以由红外传感器130捕获作为红外数据。如已知的，计算机110可以接收数字数据形式的红外图像。计算机110可以被编程为基于从红外传感器130接收的红外图像数据来估计检测到的对象170的温度。
计算机110可以被编程为例如在检测到对象170并基于将图像识别技术应用于检测到对象170的图像而对对象170进行分类时，基于存储在计算机110的存储器中指定每种类型的食物对象170的估计温度的数据来估计对象170的温度。另外地或替代地，计算机110可以被编程为基于从车辆100传感器130(例如，热传感器130诸如红外传感器130)接收的数据来估计对象170的温度。在本上下文中，一种类型对象170可以是室温对象(例如，工具、家居用品、食品室储藏的食品等)、热食物对象170(例如，热比萨)或冷对象170(例如，冰激凌、冷饮等)。例如，计算机110可以被编程为基于对象170的文本和视觉信息来检测冰激凌盒对象170，并且基于计算机110存储器中存储的数据(例如，表1)来估计冰激凌的温度，例如，-12摄氏度。
Figure BDA0002903095180000071
Figure BDA0002903095180000081
表1
车辆100可以包括提供音频数据的一个或多个音频传感器130，诸如设置在车辆100(例如，车辆100的车厢150)中、外表面上等的传声器。音频数据可以由计算机110通过合适的接口(例如，模数转换器电路)接收。计算机110可以被编程为通过利用信号处理算法分析从传感器130接收的音频数据来检测人类用户。计算机110可以被编程为基于用户识别基准或存储在计算机110存储器中的数据来识别一个或多个车辆100用户。在本上下文中，用户识别数据是常规生物识别数据，针对该生物识别数据的技术已知用于识别用户，例如，用户识别数据可以包括指定个人语音的特性(诸如音高、音量、音调等)的数据。在这种上下文下，存储的用户识别数据可以与“授权的”用户相关联，即，在将传感器130数据与存储的识别数据匹配时，可以授予用户访问车辆100的权限(例如，进入车辆100、操作车辆100等)。在一个示例中，授权用户可以被授权在有限的时间内或在一个或多个指定位置处访问车辆100，例如，使得用户可以乘坐车辆以进行从起点到目的地的计划行程。作为另一个示例，个人用户可以具有对车辆100的永久或长期访问权限，即，访问不限于指定的时间段和/或一个或多个位置。
参考图1至图2，计算机110可以被编程为基于存储的用户识别数据和使用常规声音和/或语音识别技术从音频传感器130接收的音频数据来检测个人用户200。计算机110可以被编程为将(例如，一个或多个车辆100用户200的)用户识别数据存储在计算机110存储器中。
计算机110可以被编程为使用常规的面部识别技术至少部分地基于从具有包围车辆100外部的区域的视野的一个或多个相机传感器130接收的图像数据来检测车辆100的个人用户200。例如，用户识别数据可还包括用户200的图像特性，例如，用户的面部属性。计算机110可以被编程为将图像处理技术应用于从一个或多个车辆100相机传感器130接收的图像数据，以识别车辆100用户200。另外地或替代地，计算机110可以被编程为基于存储的用户识别数据和从车辆100传感器130诸如音频传感器130、图像传感器130和/或射频传感器130的组合接收的数据来识别用户200。
计算机110可以被编程为基于音频和图像传感器130数据来检测授权的车辆100用户200。例如，计算机110可以被编程为在基于用户的语音和图像两者以及所存储的用户识别数据检测到用户时确定检测到授权用户200。
此外，传感器130可以包括一个或多个射频传感器130，以检测到外部装置210(如由用户200携带的移动装置210(图2))的短程数据链路。射频传感器130可以包括已知的电子电路，诸如无线(或射频)信号发射器、无线(或射频)信号接收器和用以增强传出和传入射频信号的放大器电路。车辆100计算机110可以被编程为经由射频传感器130接收无线信号。计算机110可以被编程为基于接收到的无线信号而识别传输无线信号的装置(诸如移动装置210)的标识符。射频传感器130可以被配置为基于各种无线通信协议(例如，LTE(长期演进)、BluetoothTM、WAN(广域网)等)接收无线信号。
计算机110可以被编程为例如使用诸如自由空间路径损耗(FSPL)的技术来确定移动装置210距车辆100的距离d。计算机110可以被编程为基于从射频传感器130接收的数据来确定移动装置210的无线信号的强度。基于FSPL，电磁信号在发射器(例如，移动装置210)与接收器(例如，射频传感器130)之间的直线路径上的损耗(弱化)可以与装置210和车辆100参考点140(例如，当射频传感器130位于车辆100参考点140处时)之间的距离d的平方成比例，并且还与无线电信号的频率的平方成比例。
计算机110可以被编程为在确定由移动装置210传输的信号的频率和由射频传感器130接收的信号的损耗后确定距离d。计算机110可以被编程为基于与所使用的通信协议相关联的频率和/或使用数字信号处理(DSP)技术来确定接收到的信号的频率。计算机110可以被编程为基于确定移动装置210的输出功率来确定接收到的信号的损耗以及基于从射频传感器130接收的数据来确定接收到的信号的信号强度。如下面所讨论的，计算机110可以被编程为确定移动装置210是否在区域220内，例如车辆100周围的地表面上具有半径r(例如，50米(m))的圆形区域。计算机110还可以被编程为基于每个装置210距车辆100的检测距离d来确定区域220内的移动装置210的数量。
在本上下文中，用户200与车辆100的接近度是用户200到车辆100参考点140的距离d。计算机110可以被编程为在以下情况下确定用户200靠近车辆100：(i)确定由相应用户200携带的移动装置210到车辆100的距离d小于距离阈值dthresh，例如10m，或(ii)基于从车辆100相机传感器130接收的图像数据在距离阈值dthresh内识别到用户200。计算机110可以被编程为基于图像处理技术(例如，光流技术)来估计到在图像数据中识别出的用户200的距离d。例如，当用户200到车辆100的距离d小于10米的距离阈值dthresh时，具有50米的半径r的区域220内的用户200是靠近的。如以下所讨论，计算机110可以被编程为基于包括车辆100位置的区域220的风险指数来确定距离阈值dthresh。
计算机110可以被编程为基于以下各项来确定用户200与车辆100的接近度：(i)用户200的移动装置210到车辆100的距离d，和/或(ii)在基于图像数据和用户识别数据识别出用户200后，估计用户200与车辆100的距离d。
传感器130可还包括GPS(全球定位系统)传感器130。计算机110可以基于从GPS传感器130接收的数据来接收车辆100的当前位置。另外地或替代地，由移动装置210报告的靠近车辆100的GPS坐标可以被用于，例如，在基于上面所讨论的FSPL技术确定移动装置210到车辆100的距离d小于例如10米(m)的距离阈值时，确定车辆100的位置。
计算机110可被配置用于经由网络通过车辆对基础设施(V-to-I)接口与远程服务器计算机(例如，云服务器)通信，所述网络(如下所述)可利用各种有线和/或无线联网技术，例如蜂窝、BluetoothTM、有线和/或无线分组网络等。
参考图2，车辆100计算机110可以被编程为基于车辆100传感器130数据确定在车辆100舱室150中存在对象170。计算机110可以被编程为基于对象170存在、用户200与所述车辆100的接近度以及包括本地风险指数、环境光状况和本地天气状况中的至少一者的环境数据来致动车辆100舱室150以关闭。
环境数据是指定区域220(例如，包括车辆100的位置)中的物理现象的测量值的数据。此类物理现象可以包括通常以流明(或勒克斯)为单位测量的环境光的量、环境温度、降水的存在或不存在、降水类型、风速等。在一个示例中，环境数据可以用于指定1(良好天气，例如晴朗、无雨)至10(完全恶劣的天气状况，例如风、冰雹、雨等)的示例性范围内的天气状况。此外，环境数据可以用作用于确定环境数据所属的区域220的风险指数的输入，如下面进一步描述的。
在本上下文中，风险指数是指定在车辆100的位置处和/或在包括车辆100的位置的区域220中被盗的可能性的数值度量。风险指数可以在数值范围(例如，1(低风险)至10(高风险))内指定。
盗窃风险可以基于区域220的人口密度和/或当前靠近车辆100的人员数量，并且替代地或另外地可以基于环境光的量和/或当日时间。在一个示例中，计算机110被编程为确定车辆100的距离d内存在的移动装置210的数量，并基于车辆100的距离d内存在的移动装置210的数量来确定区域220的风险指数。例如，计算机110可以被编程为在区域220内的装置210的数量小于5个装置时确定低风险(例如，在1至10的范围内为1)，在装置210的数量在5个装置和10个装置之间时确定中风险(例如，在1至10的范围内为5)，并且在区域220内的装置210的数量超过10个装置时，确定高风险(例如，在1至10的范围内为10)。
车辆100用户200可以进行多次行程以例如卸载或装载车辆100。车辆100舱室150可以在无人看管的情况下保持打开。车辆100未由用户200看管的持续时间可以变化，例如，取决于用户200必须搬运以及对象170被装载或卸载的距离。通常，车辆100无人看管和/或解锁和/或打开较大持续时间具有较高风险指数。在一个示例中，计算机110可以被编程为在确定车辆100无人看管的平均持续时间短于指定阈值持续时间(例如，30秒)时，确定风险指数低于阈值，例如中风险，并且在确定风险指数小于风险阈值时将车辆100舱室150保持在打开状态。
计算机110可以被编程为基于存储在车辆100舱室150中的所识别对象170的类型来确定风险阈值。在一个示例中，计算机110可以被编程为基于在无单位范围(例如，1(低)至5(高))中对象170的类型、基于在计算机110存储器中存储的信息、从相机传感器130接收的图像数据等来估计一个或多个对象170的值。计算机110可以被编程为基于图像数据使用图像处理技术来确定对象170的类型，并且基于存储在存储器中的信息(例如，表2)来估计值。
对象类型 对象值
食物 1
家具 2
运动装备 3
电子设备 4
文物 5
表2
计算机110可以被编程为基于对象170值来确定风险阈值。例如，计算机110可以基于存储在计算机110存储器中的信息(例如，表3)而被编程为基于对象170的值来确定风险阈值(在1(低)到10(高)的风险范围内)。
对象值 风险阈值
1 6
2 5
2 4
4 3
5 2
表3
如上面所讨论的，可以基于输入诸如环境数据、当日时间和/或区域220内的装置210的数量来确定区域220的风险指数(其可以与风险阈值进行比较)。计算机110可被编程为使用存储在计算机110存储器中的信息(例如，表4)基于各种输入的组合来确定风险。
装置的数量 人口密度 当日时间 风险(低、中、高)
<5 低 白天 低
<5 高 夜晚 高
>20 中 夜晚 高
<10且>5 中 白天 中
<10且>5 低 夜晚 中
表4
计算机110可以被编程为在确定对象170存在于相应舱室150中并且风险指数超过第一风险阈值(例如，5)，同时车辆100用户200不在车辆100的接近度例如10米内时，致动舱室150(例如，车辆100的行李厢)的关闭。计算机110可以被编程为致动车辆100致动器120以关闭舱室150(例如，通过关闭举升式车门160、车门160等)同时将舱室150保持在解锁位置，或致动舱室150以关闭并且致动锁以移动到锁定位置。换句话说，计算机110可以被编程为关闭和锁定舱室150，或者仅关闭同时将舱室150保持在解锁位置。例如，计算机110可以根据表5进行编程。表5基于风险指数和用户200距车辆100的距离来指定一组示例性致动命令。
Figure BDA0002903095180000141
表5
计算机110可以被编程为在确定车辆100用户200靠近车辆100(例如，在10米的距离阈值dthresh内)时打开对象170存在于其中的舱室150。在一个示例中，计算机110可以被编程为打开对象170存在于其中的舱室150，并且解锁其他舱室150例如舱门(同时保持它们关闭)。
计算机110可以被编程为基于区域220的风险指数例如根据示例性表6来确定距离阈值dthresh。表6指定针对各种风险指数范围的示例性距离阈值dthresh。例如，计算机110可以在确定小于风险阈值5的风险指数时确定距离阈值dthresh为20米并且在确定大于5的风险指数时确定距离阈值dthresh为10米。换言之，在具有较高风险指数的区域220中，可以使用较短的距离阈值dthresh。
风险指数 距离阈值d<sub>thresh</sub>
<5 20米
>5或＝5 10米
表6
在一些示例中，基于区域220的风险指数，仅打开存在对象170的舱室150同时将车辆100的其他舱室150保持在锁定位置可能是有益的。计算机110可以被编程为基于车辆100对象170的存在来识别车辆100舱室150(例如，车辆100行李厢舱室150)，并且在当确定本地风险指数超过阈值(例如，在1(低)至10(高)的风险范围内为5)时用户200在车辆100的接近度内时致动第二车辆舱室150(例如，舱门)以锁定(或保持在锁定位置)。
在一个示例中，计算机110可以被编程为在确定本地风险指数超过第二风险阈值(例如，7)时将第二车辆舱室150保持在锁定状态(或位置)，所述第二风险阈值大于第一风险阈值。换句话说，与被应用以确定是否在无人看管的情况下关闭舱室的第一风险阈值相比，更高的第二风险阈值可被应用以保持其他舱室150锁定，同时仅打开其中存在对象170的舱室。这可以例如防止在用户200正在卸载行李厢舱室150时从车辆100的内部车厢的盗窃。计算机110可以被编程为在确定所述本地风险指数小于第二风险阈值时解锁所述第二车辆舱室150。
离开车辆100舱室150可以基于环境温度和对象170的温度来改变车辆100舱室150中的对象170的温度，例如，冰激淋可能变热并且热比萨可能变冷。计算机110可被编程为在基于所述用户200的接近度状态确定用户200不靠近车辆100并且基于对象温度和包括在本地温度状况中的环境温度确定对象温度与环境温度之间的差值超过阈值(例如，30摄氏度)时，致动车辆100舱室150以关闭。
计算机110可以被编程为基于从远程计算机接收的天气数据和/或基于从例如安装到车辆100保险杠的内表面的车辆100环境温度传感器130接收的数据来确定环境温度。计算机110可以基于存储在计算机110中的数据(例如，包括比萨配送订单信息的数据和/或包括冰激凌包装、比萨包装等的图像的图像数据)来估计对象170的温度。
如上面所讨论的，计算机110可以被编程为基于存储的用户识别数据和从相机传感器130、射频传感器130、音频传感器130等接收的传感器130数据来识别授权用户200。在一些示例中，第二用户200可以被授权访问车辆100，但是所存储的用户识别数据可能缺少第二用户200数据。计算机110可被编程为在确定用户200和第二授权用户200中的至少一者到达车辆100的接近度内时致动车辆100舱室150以打开。计算机110可以使用下面讨论的各种技术来识别第二用户200并确定第二用户200被授权。
计算机110可被编程为基于移动装置210的接近度、从车辆100相机传感器130接收的图像数据或从车辆100音频传感器130存储的数据接收的音频数据来识别第二授权用户200，并在确定第二用户200靠近车辆100而用户200不靠近车辆100时致动车辆100舱室150以打开。
计算机110可以被编程为在基于接收到的图像数据识别出用户200(即，对应于所存储的用户识别数据的用户200)与第二授权用户200的交互超过最小时间阈值(例如，5分钟(min))时来识别第二授权用户200。例如，计算机110可以被编程为在基于图像数据确定第一用户200和第二用户200在车辆100相机传感器130的视野中持续至少5分钟(例如，坐在车辆100中、站在车辆100外部等)时将第二用户200识别为被授权。在确定个人被授权为第二用户200时，计算机110可以更新用户识别数据以包括第二用户200数据，例如面部图像、声音特性等，如上所讨论。
计算机110可以被编程为在基于接收到的音频数据识别出用户与个人的口头交流超过最小时间阈值(例如，5分钟)时将所述个人识别为第二授权用户200。计算机110可以被编程为基于所接收的音频和/或图像数据来识别第一用户200和个人的口头交流。例如，计算机110可以被编程为在检测到语音交互的数量超过阈值(例如，5)时确定口头交互。语音交互是例如问题和响应，例如，第一用户200询问问题并且第二用户200提供回答。计算机110可以被编程为例如通过基于图像数据确定第一用户200和第二用户200握手、彼此拥抱等来确定第一用户200和第二用户200的交互。
在另一示例中，车辆100计算机110可被编程为根据示例性表7，在基于车辆100传感器130数据确定车辆100用户200在车辆100的指定距离d内时，基于存储的数据和该用户200相对于车辆100的位置来为该用户200识别第一车辆100舱室150，然后，在确定风险指数超过第一阈值r1并且小于第二阈值r2时，致动第一车辆100舱室150以解锁该第一车辆舱室150，同时将第二车辆舱室150保持在锁定位置，并且在确定风险指数小于风险阈值r1时，致动第二车辆舱室150以解锁。表7示出了基于用户200与车辆100的距离d和区域220的风险指数来锁定或解锁车辆100舱室150的车辆100致动器120的一组示例性致动。
Figure BDA0002903095180000171
表7
图3A至图3C示出了用于车辆100的装载和/或卸载的示例性过程300的流程图。车辆100计算机110可被编程为执行过程300的框。
参考图3A，过程300在决策框310中开始，其中计算机110确定车辆100是否停止。计算机110可以被编程为基于从速度传感器130、发动机控制器等接收的数据来确定车辆100停止。例如，计算机110可以被编程为在确定车辆100速度已经为0(零)达至少指定时间(例如1分钟(min))时确定车辆100停止。如果计算机110确定车辆100停止，则过程300前进到框320；否则，过程300返回到决策框310。
在框320中，计算机110接收传感器130数据，例如，来自音频传感器130、相机传感器130、射频传感器130、热传感器130等的数据。
接下来，在框325中，计算机110确定一个或多个对象170的存在。计算机110可以被编程为确定在车辆100舱室150中是否存在对象170以及对象170(例如，行李厢舱室150)的位置和/或包括类型、估计的尺寸、估计的重量等的对象170数据。
接着，在框330中，计算机110确定对象170的温度。在一个示例中，计算机110可以被编程为基于从热相机传感器130接收的数据来估计对象170温度。在另一个示例中，如上面所讨论的，计算机110可以被编程为基于所接收的图像数据和存储在计算机110存储器中的信息(例如，表1)来估计对象170的温度。
接下来，在框335中，计算机110基于从远程计算机接收的数据来确定环境数据，例如本地天气状况，例如温度、降水等，和/或例如基于从车辆100光传感器130接收的数据来确定环境光状况。
接着，在框340中，计算机110确定区域220内移动装置210的数量。如上面所讨论的，计算机110可以被编程为基于从车辆100射频传感器130接收的数据(例如，使用FSPL技术)来确定从车辆100到移动装置210的距离d。因此，计算机110可以被编程为基于确定的距离d和区域220的半径r来确定移动装置210是否在圆形区域220内。
接下来，在框345中，计算机110确定风险指数。计算机110可以例如基于表4被编程为基于一个或多个输入来确定区域220的风险指数，所述一个或多个输入包括本地犯罪指数、区域220中的移动装置210的数量等。
接下来，在框350中，计算机110在区域220中寻找一个或多个用户200。计算机110可以被编程为基于从图像传感器130、音频传感器130和/或射频传感器130接收的数据来识别该一个或多个用户200。如上面所讨论的，计算机110可以识别第二授权用户200并且基于图像数据、口头交流和/或第二用户200与第一用户200的交互来更新用户识别数据。在框350之后，过程300前进到决策框355(图3B)。
参考图3B，在决策框355中，计算机110确定车辆100舱室150是否打开。计算机110可以被编程为确定例如行李厢举升式车门160是否打开。计算机110可以被编程为基于对象存在状态和包括舱室150车门160的状态的传感器130来确定其中存在对象170的舱室150是打开的。如果计算机110确定舱室150是打开的，则过程300前进到决策框360；否则，过程300前进到决策框375(图3C)。
在决策框360中，计算机110确定用户200是否在车辆100的接近度内，即用户200是否在车辆100的距离阈值dthresh(例如10m)内。如果计算机110确定用户200在车辆100的阈值距离dthresh内，则过程300返回到决策框355；否则，过程300前进到决策框365。
在决策框365中，计算机110确定车辆100舱室150的关闭是否有必要。计算机110可以被编程为在确定风险指数超过风险阈值时确定有对象170存在于其中的车辆100舱室150的关闭是有必要的。另外地或替代地，计算机110可以被编程为在确定对象170温度与环境温度之间的差值超过阈值(例如，30摄氏度)时，确定舱室150的关闭是有必要的。另外地或替代地，计算机110可以被编程为在基于光状况确定环境光强度小于阈值40勒克斯时，确定舱室150的关闭是有必要的。如果计算机110确定关闭是必要的，则过程300前进到框370；否则，过程300结束，或者替代地返回到决策框310，尽管图3A至图3B中未示出。
在框370中，计算机110致动选择的舱室150以关闭。计算机110可以被编程为致动致动器120以关闭其中存在对象170的开放舱室150。例如，计算机110可以被编程为致动行李厢举升式车门160以关闭。在框370后，过程300结束，或者替代地返回到决策框310，尽管图3A至图3B中未示出。
转到图3C，在可以从决策框355到达的决策框375中，计算机110确定一个或多个用户200是否靠近车辆100。如果计算机110确定一个或多个车辆100用户200靠近车辆100，则过程300前进到决策框380；否则，过程300结束，或者替代地返回到决策框310，尽管图3A至图3B中未示出。
在决策框380中，计算机110确定是否打开选择的车辆100舱室150。在一个示例中，计算机110可以被编程为选择其中存在对象170的车辆100舱室150以打开。在一个示例中，在确定在车辆100舱室150中不存在对象170时，例如当用户200接近车辆100以进入车辆100时，计算机110可以选择不打开任何舱室150。在这种示例中，可能仅需要解锁舱室150，使得用户200可以进入车辆100。如果计算机110选择一个或多个舱室150以打开，则过程300前进到框385；否则，过程300前进到框390。
在框385中，计算机110致动一个或多个车辆100致动器120以打开一个或多个选择的舱室150。例如，计算机110可以被编程为致动致动器120以打开行李厢舱室150的举升式车门160。在框385之后，过程300结束，或者替代地，返回到决策框310，尽管这未在图3A至图3C中示出。
在框390中，计算机110致动车辆100致动器以解锁车辆100的舱室150。如上面所讨论的，基于区域220的风险指数，计算机110可以被编程为解锁指定舱室150，例如，最靠近用户200的舱室150，同时将其他舱室150保持在锁定位置。在框390之后，过程300结束，或者替代地，返回到决策框310，尽管这未在图3A至图3C中示出。
诸如本文所讨论的计算装置通常各自包括可由一个或多个计算装置(诸如上文所识别出的那些计算装置)执行并且用于执行上述过程的框或步骤的指令。计算机可执行指令可由使用各种编程语言和/或技术创建的计算机程序来编译或解译，所述编程语言和/或技术单独地或组合地包括但不限于JavaTM、C、C++、Visual Basic、Java Script、Perl、HTML等。一般来说，处理器(例如，微处理器)例如从存储器、计算机可读介质等接收指令，并且执行这些指令，从而执行一个或多个过程，包括本文所述的过程中的一个或多个。可使用多种计算机可读介质来存储和传输此类指令和其他数据。存储在计算装置中的文件通常是存储在诸如存储介质、随机存取存储器等计算机可读介质上的数据集合。
计算机可读介质包括参与提供可由计算机读取的数据(例如，指令)的任何介质。此类介质可以采用许多形式，其包括但不限于非易失性介质、易失性介质等。非易失性介质包括例如光盘或磁盘和其他持久性存储器。易失性介质包括通常构成主存储器的动态随机存取存储器(DRAM)。常见形式的计算机可读介质包括(例如)软磁盘、软盘、硬盘、磁带、任何其他磁性介质、CD-ROM、DVD、任何其他光学介质、穿孔卡、纸带、带有穿孔图案的任何其他物理介质、RAM、PROM、EPROM、快闪EEPROM、任何其他存储器芯片或盒式磁带或者计算机可读的任何其他介质。
关于本文所述的介质、过程、系统、方法等，应当理解，尽管已经将此类过程等的步骤描述为按照某个有序序列发生，但是此类过程可在所描述的步骤以本文所述的顺序之外的顺序执行的情况下来实践。还应理解，可同时执行某些步骤，可添加其他步骤，或者可省略本文所述的某些步骤。换句话说，本文对系统和/或过程的描述是为了示出某些实施例的目的而提供，而决不应当被解释为限制所公开的主题。
因此，应理解，包括以上描述和附图以及所附权利要求的本公开意图为说明性的而非限制性的。在阅读了以上描述之后，除了所提供的示例之外的许多实施例和应用对于本领域技术人员而言将是明显的。本发明的范围不应参考以上描述来确定，而应参考所附的和/或基于此包括在非临时专利申请中的权利要求连同此类权利要求所赋予权利的等效物的全部范围来确定。设想并预期未来的发展将在本文讨论的技术中发生，并且所公开的系统和方法将结合到此类未来实施例中。总之，应理解，所公开的主题能够修改和变化。
除非本文做出明确的相反指示，否则权利要求中使用的所有术语意图给出如本领域技术人员所理解的普通和一般的含义。具体地说，除非权利要求相反地叙述明确限制，否则使用诸如“一个”、“该”、“所述”等单数冠词应被解读为叙述所指示的要素中的一者或多者。
根据本发明，提供了一种计算机，所述计算机具有处理器和存储器，所述存储器存储指令，所述指令可由所述处理器执行以：基于车辆传感器数据来确定在车辆舱室中存在对象；并且基于所述对象存在、用户与所述车辆的接近度和至少包括风险指数和环境状况的环境数据来致动所述车辆舱室以关闭。
根据一个实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：在确定所述用户和第二授权用户中的至少一者在所述车辆的接近度内时，致动所述车辆舱室以打开。
根据一个实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：基于所述车辆对象的存在来识别所述车辆舱室，并且在确定所述风险指数超过阈值时，在所述用户在所述车辆的所述接近度内时致动第二车辆舱室以关闭。
根据一个实施例，所述车辆舱室是车辆行李厢、车辆乘客舱或容器。
根据一个实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：确定存在于所述车辆的距离内的移动装置的数量；并且基于存在于车辆的距离内的移动装置的数量来确定风险指数。
根据一个实施例，所述指令还包括用于基于当日时间确定所述风险指数的指令。
根据一个实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：基于存储在所述车辆舱室中的识别的对象的类型来确定风险阈值并进一步基于所确定的风险阈值来致动所述舱室以关闭。
根据一个实施例，所述指令还包括用于基于所述车辆的位置来确定距离阈值的指令，其中具有第一风险指数的第一区域的第一距离阈值小于具有第二风险指数的第二区域的第二距离阈值，该第二风险指数小于该第一风险指数。
根据一个实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：在确定所述用户的平均不在时间间隔短于时间阈值时，确定所述风险指数低于阈值；并且在确定所述风险指数小于风险阈值时，将所述车辆舱室保持在打开状态。
根据一个实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：基于存储的用户识别数据和从包括音频传感器、图像传感器或无线通信接口的车辆传感器接收的数据来识别所述用户。
根据一个实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：基于移动装置的接近度、从车辆相机传感器接收的图像数据或从车辆音频传感器存储的数据接收的音频数据来识别第二授权用户；并在确定第二授权用户靠近车辆而用户不靠近车辆时致动车辆舱室以打开。
根据一个实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：在(i)确定用户移动装置在所述车辆的距离内或者(ii)基于从车辆相机传感器接收的图像数据识别到用户时，确定所述用户靠近所述车辆。
根据一个实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：在基于所接收的语音数据识别出所述用户和所述第二授权用户的口头交流超过最小时间阈值时，识别所述第二授权用户。
根据一个实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：在基于所接收的图像数据识别出所述用户和所述第二授权用户的交互超过最小时间阈值时，识别所述第二授权用户。
根据一个实施例，所述指令还包括用于在确定风险指数超过第一阈值并且小于第二阈值时将第二车辆舱室保持在锁定状态的指令。
根据一个实施例，所述指令还包括用于在确定风险指数小于第一阈值时解锁第二车辆舱室的指令。
根据一个实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：在基于所述用户到所述车辆的距离确定所述用户不靠近所述车辆并且基于对象温度和包括在所述环境状况中的环境温度确定所述对象温度与所述环境温度之间的差值超过阈值时，致动所述车辆舱室以关闭。
根据一个实施例，所述环境数据包括环境光强度，并且所述指令还包括用于基于所述环境光强度来致动所述车辆舱室以关闭的指令。
根据本发明，提供了一种计算机，所述计算机具有处理器和存储器，所述存储器存储指令，所述指令可由处理器执行以：在基于车辆传感器数据确定车辆用户在车辆的指定距离内时，基于存储的数据和该用户相对于车辆的位置来为该用户识别第一车辆舱室；然后，在确定风险指数超过第一阈值并且小于第二阈值时，致动第一车辆舱室以解锁该第一车辆舱室，同时将第二车辆舱室保持在锁定位置；并且在确定风险指数小于第一阈值时，致动第二车辆舱室以解锁。
根据一个实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：确定存在于所述车辆的距离内的移动装置的数量；并且基于存在于车辆的距离内的移动装置的数量来确定风险指数。

Claims (15)

1.一种方法，其包括：
基于车辆传感器数据确定在车辆舱室中存在对象；以及
基于所述对象存在、用户与所述车辆的接近度以及至少包括风险指数和环境状况的环境数据来致动所述车辆舱室以关闭。
2.如权利要求1所述的方法，其还包括在确定所述用户和第二授权用户中的至少一者在所述车辆的接近度内时，致动所述车辆舱室以打开。
3.如权利要求2所述的方法，其还包括：
基于所述车辆对象存在而识别所述车辆舱室；以及
在确定所述风险指数超过阈值时，在所述用户在所述车辆的所述接近度内时致动第二车辆舱室以关闭。
4.如权利要求1所述的方法，其还包括：基于当日时间确定所述风险指数，基于存储在所述车辆舱室中的识别的对象的类型来确定风险阈值，进一步基于所确定的风险阈值来致动所述舱室以关闭，以及基于所述车辆的位置确定距离阈值，其中具有第一风险指数的第一区域的第一距离阈值小于具有第二风险指数的第二区域的第二距离阈值，所述第二风险指数小于所述第一风险指数。
5.如权利要求1所述的方法，其还包括：在确定所述用户的平均不在时间间隔短于时间阈值时，确定所述风险指数低于阈值；并且在确定所述风险指数小于所述风险阈值时，将所述车辆舱室保持在打开状态。
6.如权利要求1所述的方法，其还包括基于存储的用户识别数据和从包括音频传感器、图像传感器或无线通信接口的车辆传感器接收的数据来识别所述用户。
7.如权利要求1所述的方法，其还包括：
基于移动装置的接近度、从车辆相机传感器接收的图像数据或从车辆音频传感器存储的数据接收的音频数据来识别第二授权用户；以及
在确定所述第二授权用户靠近所述车辆而所述用户不靠近所述车辆时，致动所述车辆舱室以打开。
8.如权利要求7所述的方法，其还包括在(i)确定用户移动装置在所述车辆的距离内或者(ii)基于从车辆相机传感器接收的图像数据识别到用户时，确定所述用户靠近所述车辆。
9.如权利要求7所述的方法，其还包括在基于所接收的语音数据识别出所述用户和所述第二授权用户的口头交流超过最小时间阈值时，识别所述第二授权用户。
10.如权利要求7所述的方法，其还包括在基于所接收的图像数据识别出所述用户和所述第二授权用户的交互超过最小时间阈值时，识别所述第二授权用户。
11.如权利要求1所述的方法，其还包括在确定风险指数超过第一阈值并且小于第二阈值时，将第二车辆舱室保持在锁定状态，并且在确定所述风险指数小于所述第一阈值时，解锁所述第二车辆舱室。
12.如权利要求1所述的方法，其还包括：在基于所述用户到所述车辆的距离确定所述用户不靠近所述车辆并且基于对象温度和包括在所述环境状况中的环境温度确定所述对象温度与所述环境温度之间的差值超过阈值时，致动所述车辆舱室以关闭。
13.一种计算装置，其被编程为执行如权利要求1至12中任一项所述的方法。
14.一种计算机程序产品，其包括存储指令的计算机可读介质，所述指令能够由计算机处理器执行以执行如权利要求1至12中任一项所述的方法。
15.一种方法，其包括：
在基于车辆传感器数据确定车辆用户在所述车辆的指定距离内时，基于存储的数据和所述用户相对于所述车辆的位置为所述用户识别第一车辆舱室；
然后，在确定风险指数超过第一阈值并且小于第二阈值时，致动第一车辆舱室以解锁所述第一车辆舱室，同时将第二车辆舱室保持在锁定位置；以及
在确定所述风险指数小于所述第一阈值时，致动所述第二车辆舱室以解锁。
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