CN113276794A - 控制器、交通工具、和非暂态计算机可读介质 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及控制器、交通工具、和非暂态计算机可读介质。根据各个方面，控制器包括：一个或多个处理器，该一个或多个处理器被配置成用于：确定预测事件何时发生，在预测事件发生时交通工具的速度被改变；并且基于预测事件何时发生来提供用于交通工具的一个或多个座椅的重新定向的指令。

Description

控制器、交通工具、和非暂态计算机可读介质
技术领域
本公开的各个方面总体上涉及控制器、交通工具、和非暂态计算机可读介质，并且更具体地涉及用于实现交通工具控制机制(例如，交通工具安全性机制)的控制器、交通工具和非暂态计算机可读介质。
背景技术
目前传统交通工具中的安全性附件和与安全性相关的系统是针对静态姿势而设计的。他们通常面朝前方坐着，并且专注于不移动的位置。例如，交通工具乘员约束系统可以利用一个或多个安全气囊作为主动安全性机制，该一个或多个安全气囊被设计成在碰撞期间朝驾驶员极快地充气。作为对比，交通工具乘员约束系统可利用安全带作为被动安全性机制，以在碰撞时将驾驶员固定在座椅上。
老式交通工具通常采用机械触发器来致动主动安全性机制。然而，较现代的交通工具则采用其他传感器和计算方法来致动主动安全性机制。除了安全气囊的数量和类型不断增加之外，过去几十年来，此类主动安全性机制的基本原则基本上未改变。
附图说明
在附图中，贯穿不同的视图，相同的附图标记一般指代相同部分。这些附图不一定是按比例的，而是一般着重于说明本发明的原理。在以下描述中，参照以下附图描述本发明的各实施例，在附图中：
图1示出根据本公开的各个方面的示例性交通工具；
图2示出根据本公开的各个方面的交通工具的示例性电子组件；
图3示出根据本公开的各个方面的交通工具；
图4和图5分别示出根据本公开的各个方面的方法；
图6至图8分别示出根据本公开的各个方面的交通工具；
图9示出根据本公开的各方面的两个交通工具进入交叉路口的预测轨迹；以及
图10至图15分别地示出根据本公开的各个方面的方法。
具体实施方式
下列具体实施方式引用附图，这些附图通过说明的方式示出示例性细节以及本公开可在其中实施的各方面。
在本文中使用词语“示例性”以意指“用作示例、实例、或说明”。在本申请中被描述为“示例性”的任何实施例或设计不一定被解释为相对于其他实施例或设计是优选的或有优势的。
贯穿附图，应注意，除非另有说明，否则相同的附图标记用于描绘相同或相似的要素、特征和结构。
短语“至少一个”和“一个或多个”可被理解为包括大于或等于一的数量(例如，一个、二个、三个、四个、[...]等)。关于一组要素的短语“至少一个”在本文中可用于意指来自由要素组成的组的至少一个要素。例如，关于一组要素的短语“至少一个”在本文中可用于意指以下中的选择：所列要素中的一个、多个所列要素中的一个要素、多个个体所列要素、或多个个体所列要素中的多个。
说明书和权利要求书中的词语“复数”和“多个(multiple)”明确地指代大于一的量。因此，任何明确地援引上述词语来指代某个数量的对象的短语(例如，多个“多(plural)[要素],”、“多个(multiple)[要素]”)明确地指代多于一个的所述要素。例如，短语“多个(aplurality)”可被理解为包括大于或等于二的数量(例如，二个、三个、四个、五个、[...]等)。
说明书和权利要求书中的短语“(……的)组”、“(……的)集”、“(……的)集合”、“(……的)系列”、“(……的)序列”、“(……的)分组”等(如果存在)指代等于或大于一的量，即一个或多个。短语“适当的子集”、“减小的子集”、和“较小的子集”指代集合的不等于该集合的子集，说明性地，指代集合的包含比该集合少的元素的子集。
如本文中所使用的术语“数据”可被理解为包括采用任何合适的模拟或数字形式的信息，例如，作为文件、文件的部分、文件集合、信号或流、信号或流的部分、信号或流的集合等等来提供的信息。进一步地，术语“数据”还可用于意指对信息的例如以指针的形式的引用。然而，术语“数据”不限于上述示例，并且可采取各种形式并表示如本领域中理解的任何信息。
例如，如本文中所使用的术语“处理器”或“控制器”可被理解为允许处置数据的任何种类的技术实体。可根据由处理器或控制器执行的一个或多个特定功能来处置数据。进一步地，如本文中所使用的处理器或控制器可被理解为任何种类的电路，例如任何种类的模拟或数字电路。处理器或控制器因此可以是或可包括模拟电路、数字电路、混合信号电路、逻辑电路、处理器、微处理器、中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、集成电路、专用集成电路(ASIC)等，或其任何组合。下文将进一步详细描述的相应功能的任何其他种类的实现方式也可被理解为处理器、控制器或逻辑电路。应理解，本文中详述的处理器、控制器或逻辑电路中的任何两个(或更多个)可被实现为具有等效功能或类似功能的单个实体，并且相反地，本文中详述的任何单个处理器、控制器或逻辑电路可被实现为具有等效功能或类似功能的两个(或更多个)分开的实体。
如本文中所使用，“存储器”被理解为数据或信息可以被存储在其中以供检取的计算机可读介质(例如，非暂态计算机可读介质)。对本文中所包括的“存储器”的引用可因此被理解为是指易失性或非易失性存储器，包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、闪存、固态存储、磁带、硬盘驱动器、光驱、3D XPointTM等等、或其任何组合。在本文中，寄存器、移位寄存器、处理器寄存器、数据缓冲器等等也可由术语存储器包含。术语“软件”是指任何类型的可执行指令，包括固件。
除非明确地指定，否则术语“传送”涵盖直接(点对点)和间接(经由一个或多个中间点)的传送两者。类似地，术语“接收”涵盖直接和间接的接收两者。此外，术语“传送”、“接收”、“传递”或其他类似术语涵盖物理传输(例如，对无线电信号的传输)和逻辑传输(例如，通过逻辑软件级连接对数字数据的传输)两者。例如，处理器或控制器可通过软件级连接以无线电信号的形式与另一处理器或传感器对数据进行传送或接收，其中，物理传送和接收由诸如RF收发机和天线之类的无线电层处置，并且通过软件级连接的逻辑传送和接收由处理器或控制器执行。术语“传递”涵盖传送和接收中的一者或两者，即，在传入方向和传出方向中的一个或这两个方向上的单向或双向传输。术语“计算”涵盖经由数学表达式/公式/关系进行的‘直接’计算和经由查找表或散列表以及其他数组索引或搜索操作进行的‘间接’计算两者。
可以将“交通工具”理解为包括任何类型的被驱动对象(例如，地面交通工具)。作为示例，交通工具可以是具有内燃机、反作用式引擎、电驱动对象、混合驱动对象或其组合的被驱动对象。交通工具可以是或者可以包括汽车、公共汽车、小型公共汽车、货车、卡车、房车、车辆拖车、摩托车、自行车、三轮车、火车机车、火车车厢、移动机器人、个人运输机、船只、船、潜水器、潜艇、无人机、飞机、火箭等。
“地面交通工具”可理解为包括任何类型的车辆，如上文所述，被配置成(例如，在街道上、在道路上、在轨道上、在一条或多条轨道上、越野等)横穿地面的车辆。
术语“自主交通工具”可以描述当金融工具处于自主驾驶模式时，能够在无驾驶员输入的情况下实现至少一次导航改变的交通工具。导航改变可描述或包括交通工具的转向、制动、或加速/减速中的一种或多种改变。即使当交通工具不是完全自动的(例如，在有驾驶员输入或无驾驶员输入的情况下完全操作)，也可以将交通工具描述为自主的。自主交通工具可以包括可以在某些时间段内在驾驶员控制下操作并且在其他时间段内无需驾驶员控制而操作的那些交通工具。自主交通工具还可包括仅控制交通工具导航的一些方面的交通工具，交通工具导航的一些方面诸如转向(例如，在交通工具车道约束之间维持交通工具路线)或在某些情形下(但并非在所有情形下)进行一些转向操作，但可能将交通工具导航的其他方面留给驾驶员(例如，在某些情形下进行制动或刹车)。自主交通工具还可以包括在某些情形下共同控制交通工具导航的一个或多个方面的交通工具(例如，动手操作(诸如响应驾驶员的输入))和在某些情形下控制交通工具导航的一个或多个方面的交通工具(例如，放手操作(诸如独立于驾驶员的输入))。自主交通工具还可以包括在某些特定情形下(诸如，在某些环境条件下(例如，空间区域、道路条件))控制交通工具导航的一个或多个方面的交通工具。在一些方面，自主交通工具可以处理交通工具的制动、速率控制、速度控制和/或转向的一些或所有方面。自主交通工具可以包括可以在没有驾驶员的情况下操作的那些交通工具。交通工具的自主性级别可以由交通工具的汽车工程师协会(SAE)级别(例如，由SAE例如在SAE J3016 2018中定义：道路机动交通工具的驾驶自动化系统相关术语的分类和定义)或由其他相关专业组织进行描述或确定。SAE级别可以具有范围从最小级别(例如，0级(说明性地，基本上没有驾驶自动化))到最大级别(例如，5级(说明性地，完全驾驶自动化))的值。
例如，本文使用的术语“模型”可以被理解为根据输入数据提供输出数据的任何种类的算法(例如，从输入数据生成或计算输出数据的任何种类的算法)。模型可以被理解为原始(例如物理)对象(例如，机器)、过程(例如，控制程序或过程流程)、或整个系统、环境、区域的基于数据(例如，数字数据和/或虚拟数据)的表示等。形成模型的行为(所谓的“建模”，例如，将原始(数据)映射到模型上)可以包括对原始(数据)的抽象、参数化和/或简化。例如，该模型可以包括物理信息(例如，长度、距离、重量、体积、组成等)、运动相关信息(例如，位置、定向、运动方向、加速度、运动速度等)、逻辑信息(例如，联系、顺序、耦合、相互关系、依赖关系等)、与时间有关的信息(如时间、总持续时间、频率、周期持续时间等)和/或与原始(数据)有关的功能信息(例如，当前强度、效果、特征图或曲线、力、自由度等)。
如本文所述，出于说明性的目的将参考自主交通工具，这并不旨在是限制性的。对自主交通工具作出的参考可以类比地适用于非自主交通工具。
在下文中，出于说明性的目的，还将参考各种功能、方法及其方面，这些并不旨在是限制性的。功能、方法和/或其各方面中的一个或多个可以由交通工具的一个或多个处理器(例如，实现控制器)执行。附加地或可替代地，功能、方法和/或其各方面中的一个或多个可以由交通工具外部的(例如，实现控制器)一个或多个处理器(例如，与交通工具通信连接的控制器)执行。例如，一个或多个处理器可以被配置成(例如，经由通信连接)指令交通工具或其(多个)组件以执行功能、方法和/或其各方面。例如，可以执行提供指令以进行指令。
图1示出根据本公开的各个方面的示例性交通工具，即交通工具100。在一些方面，交通工具100可以包括一个或多个处理器102、一个或多个图像采集设备104、一个或多个位置传感器106、一个或多个速度传感器108、一个或多个雷达传感器110、和/或一个或多个光检测和测距(LIDAR)传感器112。
在一些方面，交通工具100可包括(如下面参考图2所描述的)机载系统200。应领会，交通工具100和机载系统200本质上是示例性的，并且因此可出于解释的目的而被简化。要素的位置和关系距离(如上文所讨论的，这些图并未按比例绘制)是作为示例而提供，并不限于此。取决于特定实现方式的要求，机载系统200可以包括各种组件。
图2示出根据本公开的各个方面的交通工具的示例性电子组件，即机载系统200。在一些方面，机载系统200可包括一个或多个处理器102、一个或多个图像采集设备104(例如，一个或多个相机)、一个或多个位置传感器106(例如，全球导航卫星系统(GNSS)、全球定位系统(GPS)等)、一个或多个速度传感器108、一个或多个雷达传感器110、和/或一个或多个激光雷达传感器112。根据至少一个方面，机载系统200还可以包括一个或多个存储器202、一个或多个地图数据库204、一个或多个用户接口206(例如，显示器、触摸屏、麦克风、扬声器、一个或多个按钮和/或开关等)、一个或多个无线收发器208、210、212和/或一个或多个天线系统。
在至少一个方面，机载系统200可进一步包括将一个或多个处理器102通信地连接到机载系统200的一个或多个组件的一个或多个数据接口。例如，机载系统200可以包括第一数据接口、第二数据接口和第三数据接口。
在一些方面，第一数据接口可以包括任何有线和/或无线的一个或多个第一链路220，该一个或多个第一链路220被配置成将由一个或多个图像采集设备104采集的图像数据提供给一个或多个处理器102(例如，提供给图像处理器216)。
在一些方面，第二数据接口可以包括任何有线和/或无线的一个或多个第二链路222，该一个或多个第二链路222被配置成将由无线收发器208、210、212获取的无线电传送的数据传送至一个或多个处理器102(例如，传送至通信处理器218)。在一些方面，无线收发器208、210、212可以经由例如第二数据接口耦合到一个或多个处理器102(例如，耦合到通信处理器218)。第二数据接口可以包括任何有线和/或无线的一个或多个第二链路222，该一个或多个第二链路222被配置成将由无线收发器208、210、212获取的无线电传送的数据传送至一个或多个处理器102(例如，传送至通信处理器218)。
在一些方面，第三数据接口可以包括任何有线和/或无线的一个或多个第三链路224。一个或多个存储器202以及一个或多个用户接口206可以(例如，经由第三数据接口)耦合到一个或多个处理器102中的每一个处理器。第三数据接口可以包括任何有线和/或无线的一个或多个第三链路224。第三数据接口还可以将位置传感器106、速度传感器108、一个或多个雷达传感器110和一个或多个激光雷达传感器112耦合到一个或多个处理器102中的至少一个处理器。此外，位置传感器106可例如经由第三数据接口耦合到一个或多个处理器102中的每一个处理器。
机载系统200可包括用于交通工具的各种电子组件之间通信(例如，用于传送数据)的通信总线。例如，通信总线可以包括有线和/或无线的一个或多个第一链路220、有线和/或无线的一个或多个第二链路222、和/或有线和/或无线的一个或多个第三链路224。通信总线可根据控制器局域网(CAN)通信协议或根据以太网通信协议进行配置。通信总线的部分可以是有线的。附加地或可替代地，通信总线的部分可以是无线的。
在一些方面，一个或多个处理器102可以包括应用处理器214、图像处理器216、通信处理器218和/或任何其他合适的处理设备。取决于特定应用的要求，(多个)图像采集设备104可以包括任意数量的图像采集设备和/或组件。(多个)图像采集设备104可以包括一个或多个图像捕获设备(例如，相机、CCD(电荷耦合设备)、或任何其他类型的图像传感器。
一个或多个处理器102中的每个处理器214、216、218可以包括各种类型的基于硬件的处理设备。作为示例，每个处理器214、216、218可包括微处理器、预处理器(诸如图像预处理器)、图形处理器、中央处理单元(CPU)、支持电路、数字信号处理器、集成电路、存储器，和/或适于运行应用以及用于图像处理和分析的任何其他类型的设备。在一些方面，每个处理器214、216、218可以包括任何类型的处理器，诸如单核或多核处理器、移动设备微控制器、中央处理单元等。这些处理器类型各自可以包括具有本地存储器和指令集的多个处理单元。此类处理器可以包括用于从多个图像传感器接收图像数据的视频输入，并且还可以包括视频输出能力。
在一些方面，机载系统200可以进一步包括一个或多个组件，诸如用于测量交通工具100的速度的速度传感器108(例如，速度计)。机载系统200还可包括用于沿一个或多个轴线测量交通工具100的加速度的一个或多个加速度计(单轴或多轴)(未示出)。机载系统200可进一步包括附加传感器或不同传感器类型，诸如超声波传感器、热传感器、一个或多个雷达传感器110、一个或多个激光雷达传感器112(其可集成在交通工具100的前照灯中)等。雷达传感器110和/或激光雷达传感器112可以被配置成提供经预处理的传感器数据，诸如雷达目标列表或激光雷达目标列表。第三数据接口可以将速度传感器108、一个或多个雷达传感器110和一个或多个激光雷达传感器112耦合到一个或多个处理器102中的至少一个处理器。
本文公开的处理器214、216、218中的任何一个处理器可以被配置成根据可存储在一个或多个存储器202中的存储器中的程序指令来执行某些功能。换句话说，一个或多个存储器202的存储器可以存储在由处理器(例如，由一个或多个处理器102)执行时控制系统(例如，机载系统200)的操作的软件。例如，一个或多个存储器202中的存储器可以存储一个或多个数据库和图像处理软件、一个或多个模型、以及经训练的系统(诸如，神经网络、或深度神经网络)。一个或多个存储器202可以包括任何数量的随机存取存储器、只读存储器、闪存、盘驱动器、光盘存储设备、磁带存储设备、可移动存储设备和其它类型的存储设备。
一个或多个存储器202可以将数据存储例如在数据库中或以任何不同格式存储数据，这些数据例如指示已知地标的位置。一个或多个处理器102可以处理交通工具100的环境的传感信息(诸如来自两个或多个图像的激光雷达或立体处理的图像、雷达信号、深度信息)以及位置信息(诸如GPS坐标、交通工具的自我运动等)，以确定交通工具100相对于已知地标的当前位置，并细化对交通工具的位置的确定。该技术的某些方面可以被包括在定位技术(诸如映射和路由模型)中。
地图数据库204可以包括存储用于交通工具100(例如，用于机载系统200的)的地图数据(例如，数字地图数据)的任何类型的数据库。地图数据库204可以包括与各种项目(包括道路、水景、地理特征、商业、感兴趣的地点、餐馆、加油站等)在参考坐标系中的位置相关的数据。地图数据库204不仅可以存储此类项目的位置，还可以存储与这些项目相关的描述符，包括例如与存储的特征中的任何特征相关联的名称。在此类方面中，一个或多个处理器102中的处理器可以通过至通信网络(例如，通过蜂窝网络和/或互联网等)的有线或无线数据连接从地图数据库204下载信息。在一些情况下，地图数据库204可存储稀疏数据模型，包括某些针对交通工具100的道路特征(例如，车道标记)或目标轨迹的多项式表示。地图数据库204还可以包括各种经识别的地标的所存储的表示，这些所存储的表示可被提供以确定或更新交通工具100相对于目标轨迹的已知位置。地标表示可以包括诸如地标类型、地标位置、以及其他潜在标识符之类的数据字段。
在一些方面，无线收发器208、210、212可以根据相同的无线电通信协议或标准、不同的无线电通信协议或标准、或无线电通信协议或标准的任何组合来进行配置。作为示例，无线收发器(例如，第一无线收发器208)可以根据短程移动无线电通信标准(例如，蓝牙、Zigbee等)来进行配置。作为另一示例，无线收发器(例如，第二无线收发器210)可以根据中程或宽程移动无线电通信标准(例如，根据对应的多个3GPP(第三代合作伙伴计划)标准的3G、通用移动通信系统(UMTS)、4G、长期演进(LTE)和/或5G移动无线电通信标准等)来进行配置。作为进一步地示例，无线收发器(例如，第三无线收发器212)可以根据无线局域网(WLAN)通信协议或标准(例如，IEEE 802.11、802.11a、802.11b、802.11g、802.11n、802.11p、802.11-12、802.11ac、802.11ad、802.11ah等)进行配置。一个或多个无线收发器208、210、212可以被配置成通过空中接口经由天线系统传送信号。
收发器208、210、212中的一个或多个收发器可被配置成实现一个或多个交通工具对外界(V2X)通信协议，该交通工具对外界(V2X)通信协议可以包括交通工具对交通工具(V2V)、交通工具对基础设施(V2I)、交通工具对网络(V2N)、交通工具对行人(V2P)、交通工具对设备(V2D)、交通工具对网格(V2G)，和/或其他协议。
此类传输还可以包括交通工具100和交通工具100的环境中的一个或多个其他交通工具(例如，目标交通工具)之间的通信(例如，单向或双向)(例如，以促进交通工具100鉴于在交通工具100的环境中的其他(目标)交通工具或与其他(目标)交通工具一起协作地导航)，或甚至向正在发射的交通工具100附近的未指定接收者进行广播传输。
此外，机载系统200可包括例如在高级驾驶辅助系统(ADAS)和/或驾驶辅助系统及自动驾驶系统中实现的驾驶模型。作为示例，机载系统200可以包括(例如，作为驾驶模型的一部分的)形式模型(诸如，安全性驾驶模型)的计算机实现方式。当交通工具100被设置为自主驾驶模式时，安全性驾驶模型可以是或包括数学模型，该数学模型对适用于自动驾驶交通工具100(例如，地面交通工具)的适用法律、标准、政策等的解释进行形式化。安全性驾驶模型可以被设计为实现例如三个目标：首先，法律的解释应该是合理的，即它符合人类如何解释法律；其次，解释应该带来有用的驾驶策略，这意味着它将带来灵活的驾驶政策，而不是过度防御性的驾驶，该过度防御性的驾驶不可避免地会使其他人类驾驶员感到迷惑，并且将阻塞交通，并且进而限制系统部署的可扩展性；第三，可以严格地证明自动驾驶交通工具(例如，自主自动驾驶交通工具)正确地实施法律的解释，从这个意义上说，解释应该是有效地可验证的。说明性地，安全性驾驶模型可以是或包括用于安全性保证的数学模型，该数学模型能够标识和执行对危险情况的适当响应，使得可以避免自作主张的碰撞。
安全性驾驶模型可以实现应用驾驶行为规则的逻辑，诸如以下五条规则：
不要从后面撞到人。
不要鲁莽地变道插车。
通行权是给予的，不是取得的。
注意能见度有限的区域。
如果你能避免碰撞而不引起另一次碰撞，你必须这样做。
应注意，这些规则不是限制性的并且也不是排他性的，并且可以根据需要在各个方面进行修改。这些规则而是表示社会驾驶合约，取决于地区，该社会驾驶合约可能是不同的并且还可能随着时间的推移而发展。虽然这五条规则目前适用于大多数国家，但它们可能并不完整并且可能会被修改。
如上文所述，交通工具100可包括如也参考图2所描述的机载系统200。
交通工具100可包括一个或多个处理器102，例如与交通工具100的引擎控制单元(ECU)集成或分离。
一般而言，机载系统200可以被配置成生成数据来控制或辅助控制ECU和/或交通工具100的其他组件，以直接地或间接地控制交通工具100的驾驶。
在下文中，可以提供对交通工具100的一个或多个座椅进行重新定向的方法(也称为重新定向方法)。重新定向座椅可以包括改变座椅的方向。改变座椅的方向可以包括座椅的旋转移动。重新定向座椅可以包括改变座椅的定向。
机载系统200可进一步包括由交通工具100的一个或多个处理器102控制的一个或多个致动器，如下文中更详细地所描述(如以下参考图3所描述)。例如，一个或多个致动器中的至少一些致动器可以被配置成致动交通工具100的一个或多个座椅的运动或致动交通工具的一个或多个安全气囊的充气。
图3示出根据本公开的各个方面的交通工具(即交通工具100)的示例性视图。如其中所提供的，交通工具100可包括根据本公开的各个方面的一个或多个座椅300。一个或多个座椅300中的每一个座椅可位于(例如，被布置在)交通工具100的舱中。
尽管将与单个座椅相关联地来描述本公开的各方面，但是可以在(例如，用于执行本文详述的重新定向方法的)替代实现方式中提供任何其他数量的座椅。尽管将基于笛卡尔坐标101、103、105来描述本公开的各方面，但可以在替代实现方式中提供任何其他坐标系来描述相同的方面。在不偏离所描述的各方面的情况下，不同坐标系的坐标可以彼此转换。
以下是指座椅300的配置和操作，作为示例，旨在出于说明性目的而非限制的。交通工具100可包括一个或多个座椅300(例如，彼此相同、彼此至少部分地相同、彼此不相同等)。对座椅300所作的引用可以类比地适用于多个座椅和/或具有另一种配置的座椅(例如，具有更多或更少的接头、更多或更少的致动器、更多或更少的组件、具有另一种形状等)中的每一个座椅。
在一些方面，座椅300可以是单人座椅(例如斗式座椅)或多人座椅(例如，长排座椅，也称为长椅)。交通工具100中的每个座椅300可安装在交通工具100的底座371上(也称为交通工具底座)。例如，交通工具100的底座可以包括交通工具100的底盘371或由交通工具100的底盘371(例如，交通工具100的底板371)形成。例如，交通工具100的多个座椅300可以通过交通工具底座彼此耦合。
在一些方面，座椅300(例如斗式座椅)可以包括多个组件(也称为座椅组件)。例如，座椅组件可以通过接头302彼此耦合。座椅组件的示例包括一个或多个扶手304、靠背306、头枕308、座椅底座310和座椅支架312。座椅底座310可以(经由接头302)耦合到靠背306、座椅支架312，并任选地耦合到头枕308。
在一些方面，当座椅300为长排座椅时，座椅可以不必包括靠背306和/或头枕308。作为对比，例如，当座椅300是长排座椅时，可包括靠背306和/或头枕308。
在一些方面，接头302中的每一个接头可以包括轴承(例如，被配置成用于径向运动(也称为旋转移动)或用于线性运动(也称为平移移动)或其组合的轴承)。将座椅底座310与座椅支架312进行耦合的接头302可以例如包括平动轴承(例如，座椅导轨)、旋转轴承、球形接头等。
接头302中的每一个接头可将座椅组件中的至少两个座椅组件(例如，以相对于彼此可移动的方式)彼此耦合。当座椅组件中的至少两个座椅组件以可移动的方式彼此耦合时，它们可以相对于彼此移动。节点302中的每一个节点可以被配置成提供一个或多个自由度以用于相对于彼此移动座椅组件中的至少两个座椅组件(例如，一个或多个旋转移动和/或一个或多个平移移动)。接头302中的每一个接头包括一个或多个致动器，该一个或多个致动器被配置成驱动移动。一个或多个致动器的示例可包括：电动机(例如，伺服电动机)、气动致动器、或液压致动器。
任选地，接头中的一个或多个接头可包括用于确定通过接头耦合的座椅组件的相对位置(例如，相对位置)的实际状态的一个或多个传感器。
如本文所提供的，座椅组件中的每一个座椅组件的移动将被描述为相对于用作参考的交通工具底座的移动，这并不旨在是限制性的。例如，如果需要，可以利用另一参考或其他坐标来描述移动。因此，交通工具底座371(或至少交通工具100的底板)可被视为相对于轴线101、103、105是静止的。例如，轴线101可以与交通工具100的轨迹(例如，驾驶方向)相切。座椅300可沿轴线105从交通工具100的交通工具底座371突出。例如，如果交通工具100安置在水平面上，则轴线105可以是垂直的。例如，轴线103可以垂直于轴线101、105中的每一个轴线。例如，轴线103可以与交通工具100的一个或多个车轮的轴线(例如，它们的旋转轴线)平行。
对于静止交通工具100，轴线105可以与重力平行。对于移动的交通工具100，由于悬架和/或倾斜的道路，轴线105可能偏离。参考交通工具100的坐标，为了便于理解，轴线105可称为垂直轴线105(与交通工具100的定向无关)。
本文所公开的各个方面可以包括重新定向座椅300(也称为座椅重新定向)。座椅重新定向可包括座椅底座310的旋转移动(例如，至少围绕轴线105和/或围绕轴线103、101中的一个或多个轴线的旋转移动)。更一般地说，本文中相对于座椅重新定向作出的参考可以类似地应用于座椅或其组件的位置改变。座椅位置改变的示例可包括座椅或其组件的重新定向(例如，旋转移动(改变方向))和/或座椅或其组件的平移移动。
座椅重新定向可以任选地包括座椅底座310的平移移动(例如，沿轴线101和/或沿轴线103的平移移动)。座椅重新定向可以任选地包括以下座椅组件中的一项或多项的移动：一个或多个扶手304、靠背306、和/或头枕308。
图4示出根据本公开的各个方面的方法，即方法400。在一些方面，交通工具100的一个或多个处理器102可以被配置成实现以下各方面和方法。
在401中，方法400可包括确定在何时和/或何处发生预测事件(例如，加速事件)，在该情况下，交通工具100的速度(例如，速度的一个或多个向量分量)被改变。例如，交通工具100的速度的改变可以是响应于对交通工具100进行加速。
交通工具100的速度v可以改变，当Δv/Δt≠0时，其中t表示时间，Δv表示速度的改变，并且Δt表示时间间隔。该项Δv/Δt表示加速度。在力学中，加速度是对象的速度相对于时间的改变速率。加速度和速度是向量。也就是说，它们具有幅度(也称为绝对值)和方向。与速度的方向相反的加速度也被称为减速度或负加速度。向着速度的方向的加速度也被称为正加速度。
对交通工具进行加速可以改变速度的一个或多个向量分量，例如，从而改变速度的方向和/或速度的绝对值。对交通工具进行加速的示例可包括减小速度的绝对值(即通过例如制动从交通工具中移除动能)、增加速度的绝对值(即通过例如加速将动能添加到交通工具)和/或改变速度的方向(例如通过转向)。例如，加速事件前后的速度的绝对值可能彼此不同(例如，而速度的方向基本相同或不相同时)。例如，事件前后的速度的方向可能不同(例如，而速度的绝对值基本相同或不相同)。作为另一示例，加速事件之前的速度的绝对值可以是零或不同于零。作为示例，加速事件之后的速度的绝对值可以是零或不同于零。
一般而言，各种加速事件可能引起交通工具100的速度改变。加速事件的示例可以包括：交通工具的一次或多次碰撞(可能将动能添加到交通工具中或从交通工具中移除动能)、交通工具进入交通工具轨迹的弯曲部分、交通工具离开交通工具轨迹的弯曲部分、交通工具制动、使交通工具加速等。
加速事件的示例可以包括危险的加速事件和/或无害的加速事件。说明性地，危险加速事件表示可能导致严重伤害风险(也称为伤害风险)的加速。说明性地，无害的加速事件表示可能导致可忽略的伤害风险的加速。例如，加速事件可包括：在第一阶段，交通工具100制动以便降低碰撞冲击，以及在第二阶段，交通工具100碰撞。
例如，可以基于交通工具100的轨迹来预测加速事件，例如，该轨迹可以是预测轨迹。这使座椅300的重新定向能够在交通工具100进行制动、加速或转向时正好适配。此类加速事件可以是无害的加速事件。与其相反，碰撞(例如，事故)等可能是危险的加速事件。
危险的加速事件(例如，在碰撞作为加速事件的情况下)的加速度可以是重力常数(也称为gc)的倍数，例如，超过约2gc，例如，超过约3gc，例如，超过约4gc，例如，超过约5gc，例如，超过约10gc，例如，超过约50gc，例如，超过约100gc。例如，作为加速事件的碰撞可能导致超过约10gc的加速度。交通工具100以50km/h(千米/小时)的速度与实心墙相撞，将交通工具100的碰撞区压缩50cm(厘米)。对应的加速度约为20gc。
无害的加速事件(例如，在转向作为加速事件的情况下)的加速度可以小于约2gc，例如，小于约1gc，例如，小于约0.5gc，例如，小于约0.25gc，例如，小于约0.1gc。例如，作为加速事件的慢转向可导致小于约0.1gc的加速度。例如，作为加速事件的快转向可导致约0.5gc的加速度。
当交通工具100处于自主驾驶模式和/或当交通工具100由人驾驶时，可以确定在何时/何处发生预测事件。
附加于或替代于401，在403中，方法400可包括确定警报事件。警报事件可以在交通工具的附近区域中发生和/或指示交通工具的驾驶员缺乏注意(例如，关于附近)。当交通工具100由人驾驶时，可以确定警报事件。
交通工具附近区域中的警报事件的示例可以包括：挡住交通工具100的路的障碍物、靠近或进入交通工具轨迹的对象、交通工具附近区域中的碰撞、交通工具靠近道路标志、交通工具靠近交通信号灯等。例如，可以预测交通工具和/或交通工具附近区域中的一个或多个对象的轨迹。基于此类预测，可以确定是否发生碰撞。
指示驾驶员缺乏注意的警报事件的示例可能包括：驾驶员在一定时间内不活动、驾驶员呼吸频率降低、驾驶员将视线从道路上移开、驾驶员睡着等。
指示驾驶员缺乏注意的警报事件的进一步示例可以包括：确定附近区域中需要交通工具100的驾驶员做出反应的事件，以及确定驾驶员不知道该事件。
在405中，方法400可以进一步包括指令交通工具100的一个或多个座椅300进行重新定向。所指令的重新定向可以基于在何时和/或何处发生预测事件。附加地或可替代地，所指令的重新定向可以基于警报事件。
该方法可任选地包括对加速事件进行预测。例如，碰撞可以被预测，如稍后更详细地所描述。而且，轨迹的改变可以被预测，如稍后更详细地所描述。例如，轨迹本身也可以被预测。基于被预测轨迹，可以确定改变速度的事件。基于预测所作出的确定本身可以被视为预测。例如，基于预测轨迹确定的改变速度的事件也可以是预测事件。
在一些方面，预测可以是指提供了未来的潜在版本的过程。可以理解，未来可能(但不一定必须)如所预测的那样发生。例如，实际的未来可能会偏离如所预测的未来。例如，预测可以包括将过去(过去的信息)的信息(例如，感测到的信息)转换为与未来的潜在版本有关的信息(也称为预报)。换句话说，预测可以包括预报。预报可以是指使用来自以前事件的数据与最近的趋势组合得出未来事件结果的计算或估计。例如，预报可以包括将过去的信息外推成未来的信息。
附加于或替代于指令405对交通工具100的一个或多个座椅300进行重新定向，方法400还可以包括，在407中，指令基于加速事件(例如，基于在何时和/或何处发生加速事件)来对交通工具100的乘员约束系统进行重新配置。
说明性地，方法400可以提供指令作为输出，这些指令涉及对座椅进行重新定向(例如，定义目标重新定向、重新定向的方向和/或重新定向的速度)。附加地或可替代地，方法400可以提供指令作为输出，这些指令涉及乘员约束系统的重新配置。该指令可以(例如，经由交通工具100的通信总线)被传送到交通工具100的相应的致动器。
图5示出根据本公开的各个方面500的方法(即方法400)的示例性实现方式。在一些方面，交通工具100的一个或多个处理器102可以被配置成实现以下各方面和方法。
根据各个方面，方法400可以包括动态座椅姿势的创建，涉及座椅的旋转、座椅面向不同方向的转动和/或座椅各种程度的倾斜。动态座椅姿势可用于不同的活动，诸如睡眠，这可通过将座椅向后倾斜(例如，将座椅倾斜至基本上水平位置)来执行。
根据各个方面，方法400可包括对静态障碍物及周围的行为者和对象的周围感知、准确检测(以及交通工具100的跟踪和预测)与交通工具100中乘客的充分安全响应的组合，以最小化伤害的风险。
在501中，该方法可以例如响应于以下各项中的至少一项而被初始化：启动交通工具100的引擎、确定交通工具100中的乘客、和/或确定交通工具100的运动等等。
在503中，方法400可以包括：预测碰撞作为加速事件。预测503碰撞可以包括：在503a中，感测交通工具100的附近区域；在503b中，对交通工具100的附近区域进行建模(例如，对周围的交通进行建模)，以及在503c中，基于交通工具100的附近区域的建模503b的结果来确定碰撞503。例如，对交通工具100的附近区域的建模可以基于对交通工具100附近区域进行感测503a的结果。对碰撞503的确定可以基于建模的结果(也称为附近区域模型或称为环境模型)。例如，交通工具100的附近区域的建模结果可以包括与周围交通有关的预测或交通工具100附近区域中的一个或多个其他交通工具1100的至少一个预测轨迹(也称为跟踪)(如下面图10中参考预测1003c所描述)。
根据各个方面，对交通工具100的附近区域的感测503a和对交通工具100的附近区域的建模503b可以同时地或顺序地(例如，在连续环路503l中一个接一个地)执行。对交通工具100的附近区域的顺序感测503a和建模503b可确保最新的感测503a结果(例如，从周围感知收集的可用信息)被馈送到建模503b。如果感测503a和建模503b是顺序的，则附近区域模型可基于最新可用的感测503a结果。
可替代地，感测503a和建模503b可以彼此并行地执行、彼此独立地执行和/或以不同的速率执行。例如，可以以比感测503a更高的频率执行建模503b。当感测503a不够频繁时，该情况可能是期望的。可以在感测503a的两个后续迭代之间提供临时预测并(例如，在感测503a更新之间)将其馈送到建模503b。这可以实现对可用的计算时间的利用。一旦可用，建模503b就可以依赖于感测503a的结果(例如，一旦提供了所有感知测量)。
根据各个方面，建模503b不一定必须在每次迭代中(说明性地，从头开始)形成新的附近区域模型。例如，一旦存在附近区域模型的第一个版本，建模503b就可以包括基于感测503a的结果来(例如，频繁地)更新现有的附近区域模型。
当(作为503的结果)，碰撞503c被预测时，方法400可以包括：在505中，对预测的碰撞503c的一个或多个反应。
对预测的碰撞503c的一个或多个反应的示例可以包括确定401在何时和/或何处发生预测的碰撞503c。确定401预测的碰撞503c在何处发生可以包括预测碰撞503c的冲击(例如，确定冲击位置和/或冲击方向)。一般而言，可以确定碰撞503c的一个或多个空间参数(诸如位置和/或方向)。
对预测的碰撞503c的一个或多个反应的示例可以进一步包括：在505a中，确定401交通工具100的一个或多个座椅中的每一个座椅的占用状态。在不太复杂的实现方式中，座椅的占用状态只能区分座椅是被占用还是未被占用，也就是说，座椅是否被对象占用。在更复杂的实现方式中，座椅的占用状态可以区分占用座椅的对象是存活的(例如，人或另一个活着的乘客，如宠物)还是非存活的。在进一步复杂的实现方式中，座椅的占用状态可以区分座椅是被儿童(例如，儿童乘客、抱着儿童的乘客、怀孕的乘客)占用还是未被儿童占用。在又进一步复杂的实现方式中，座椅的占用状态可以区分乘客是怀孕的还是未怀孕的(即，座椅是否被未出生的孩子占用)。
在附加的或可替代的更复杂的实现方式中，座椅的占用状态可以区分座椅中的乘客(或另一对象)是被固定(例如，被系于、被系紧、被扣紧)在座椅上还是未与座椅固定。
对预测的碰撞503c的一个或多个反应的示例可以包括：在505b中，指令交通工具100的一个或多个致动器。在505b中所指令的一个或多个致动器的示例可包括座椅300的一个或多个致动器。座椅300的一个或多个致动器可被配置成重新定向交通工具100的一个或多个座椅300。例如，所指令的一个或多个致动器可被配置成使座椅(例如，长排座椅)旋转和/或倾斜。
座椅的倾斜可包括旋转移动，并且如本文所使用，可以表示(例如，被座椅的结构)限制为最大约90°(例如，约45°)的旋转移动。附加地或可替代地，座椅的倾斜可包括围绕倾斜的或垂直于轴线105的轴线的旋转移动。旋转座椅可包括旋转移动，并且如本文所使用，可以表示没有(例如，被座椅的结构)限制为最大约90的旋转移动。例如，将座椅旋转约360°或至少约180°是可能的。附加地或可替代地，可以围绕平行于轴线105的旋转轴线旋转座椅。
在505b中所指令的一个或多个致动器的示例可包括交通工具100的乘员约束系统的一个或多个致动器。换句话说，可指令致动(例如，触发)交通工具100的乘员约束系统的一个或多个组件。交通工具100的乘员约束系统的一个或多个组件的示例可包括一个或多个安全气囊、一个或多个安全带致动器(例如，一个或多个预紧器和/或一个或多个网络夹具)等。
在505b中，指令交通工具100的一个或多个致动器可以基于505a所确定的占用状态的结果。例如，当孕妇被确定在座椅上时，安全气囊可能被禁用。例如，当未被固定的对象被确定在座椅中时，旋转速度可被限制。
在示例植入方式中，方法400可在507中(例如，响应于停止交通工具100的引擎和/或响应于确定所有乘客离开交通工具100)而停止。
根据各个方面，方法400可提供交通工具控制系统(例如，交通工具安全性系统)，该系统在预测的碰撞的情况下调整交通工具100中乘客的座椅位置，以抢先地最小化伤害风险，这与乘客的姿势和位置无关。
图6示出根据本公开的各个方面600的交通工具，即交通工具100。例如，交通工具100的一个或多个座椅300可被配置成(例如，至少围绕座椅300的旋转轴线601)是可旋转的。座椅300的旋转轴线601可以彼此分离和/或彼此平行。附加地或可替代地，每个座椅的旋转轴线601可以与方向105平行。例如，每个可旋转的座椅300可配置成允许自由地旋转约360°度。虽然其他的旋转角度是可能的，但在潜在碰撞的情况下，使用该配置可以在所有方向上最大化安全性。
根据至少一个方面，交通工具100可包括具有一个或多个安全气囊的乘员约束系统(ORS)。例如，交通工具100的ORS可仅包括前安全气囊或可包括更多的安全气囊，例如，包括一个或多个头部安全气囊、一个或多个膝部安全气囊、一个或多个侧门安全气囊、一个或多个座椅安全气囊、一个或多个安全带安全气囊、一个或多个后座安全气囊等。ORS的安全气囊可以(类似于安全带)针对固定的坐姿进行优化。根据各个方面，当考虑到座椅倾斜或座椅旋转时，可以根据情形(例如，当乘客睡觉时)来适配ORS的配置。
根据各个方面，可以提供硬件和/或软件组件的组合，以允许对本文所描述的方法400的集成。在一些情况下，该方法的使用可能会通过视觉检查发现来揭示。因此，可能不需要拆卸交通工具100来检测该方法的使用。例如，可以作出关于座椅和长排座椅是否响应于某些事件而旋转和/或倾斜作出确定，作为检测该方法的使用的指示符。测试驾驶可以允许验证座椅重新定向是否会(例如，在舒适模式下，如稍后所详述)对交通工具轨迹进行补偿。(例如，在安全性模式下，如稍后所详述)交通工具100的测试撞击也可以潜在地验证座椅重新定向(例如旋转和/或倾斜)的实现方式，以改善安全性。
在未来移动性解决方案的上下文中，当用半自动或完全自动驾驶(也称为自主地驾驶)交通工具100以个人或以小组的方式运送乘客时，可增强乘客的自由度。例如，乘客可能会花很长的一段时间来进行他们想要享受的各种活动，很可能涉及休息或集体活动(诸如纸牌游戏或与其他乘客讨论)。为实现该目的，本文所描述的方法和安全性系统可针对这两种活动来定制。
根据各个方面，该方法和交通工具控制系统(例如，交通工具安全性系统)可针对各种座椅定向进行配置。在第一座椅定向中，座椅可以是旋转的，其中乘客面向任意方向坐着，并且可以任选地倾斜。这通过使用可旋转的座椅300是可能的，该座椅300可任选地被配置成是倾斜的。坐在座椅上的乘客可以享受旋转座椅300的益处，当在驾驶模式下时，两个座椅300都允许面向前方的座椅，当需要面对运动方向以感到舒适时，可以向后旋转以面对交通工具中的其他乘客，或侧向旋转以欣赏风景。这在灵活度和舒适度两方面提供了多个优点，诸如进入/离开交通工具100，以及相对于加速、减速和转向动态地调整座椅300的定向。例如，当进行左转向时，座椅重新定向可以被配置成以相对于该转向向内旋转座椅，以最小化由于横向加速度引起的不适。附加地或可替代地，该能力可出于安全性目的而使用，具有更高程度的可操作性，允许从交通工具周围360°(例如，独立于碰撞发生的位置，如以下所图示)实现一种或多种优势。
图7示出根据本公开的各个方面700在方法400的不同阶段700a、700b、700c中的示例性交通工具，即交通工具100。说明性地，示例场景示出(例如，从105方向观看的)碰撞。在阶段700a中，交通工具100在101方向上移动。交通工具100中的一个或多个座椅300(例如斗式座椅)被确定为被占用702(也称为被占用座椅702)。在阶段700b中，即将发生的碰撞(也称为预测碰撞)被检测。例如，靠近701交通工具100的另一交通工具1100可以被感测。响应于对碰撞进行预测，(例如，仅)可以指令被占用座椅700被重新定向以最小化风险。在阶段700c中，如所预测的那样发生碰撞，其中为了最大的安全性而调整被占用的座椅700的定向，例如，背对其他交通工具1100。
在至少一个方面，座椅重新定向可被配置成在与冲击力相反的方向上达到座椅定向。作为座椅重新定向的结果，在一些方面，座椅300的背面可能面临碰撞。因此，400方法可以包括基于预测要发生碰撞的位置来确定座椅的目标定向(也称为座椅定向的设定点)。
在700b阶段，交通工具控制系统(例如，交通工具安全性系统)可以任选地被进一步增强，如以下所述。如前所述，交通工具100可能包括一个或多个安全气囊710。交通工具100的安全气囊710的示例可包括：交通工具100的前部的一个或多个安全气囊、后部的一个或多个安全气囊、侧部的一个或多个安全气囊、底板上的一个或多个安全气囊和/或顶部下的一个或多个安全气囊。当碰撞被预测时，目标定向可以基于交通工具100的安全气囊的空间分布(例如，附加地或替代地要基于碰撞发生的位置)而被确定。例如，可以根据座椅300周围的(多个)安全气囊的位置来优化目标定向。替代地或任选地，可基于(多个)气囊相对于座椅300的效率(也称为气囊效率)来确定目标定向。安全气囊效率可以表示(多个)安全气囊降低对乘客的伤害的效率。在一些方面，安全气囊效率可以取决于以下各项参数中的一项或多项参数：(多个)安全气囊相对于座椅300的位置、座椅的角度定向、在预测要发生碰撞的位置、和/或座椅300的附近区域中的安全气囊类型。
以下详述示例。在该示例中，安全气囊的分布可以是以这样的方式：当座椅定向为15度的倍数(例如0度、15度、30度、60度、75度等)时，安全气囊的安全气囊效率处于最大值。响应于对撞击的预测，座椅重新定向的设定点可基于预测要发生撞击的位置而被确定。基于此，座椅重新定向的设定点被确定为以相对于方向101的64度定向。随后，安全气囊的效率被考虑。座椅重新定向的设定点可被更新为最接近15度的倍数中的一者，例如最接近60度。处于60度的座椅重新定向的设定点可以很好地掩盖冲击力，但也可以从可用的空间安全气囊分布中获得最佳效益。
交通工具100的各个组件可根据控制器局域网(CAN)通信协议经由消息交换进行通信。附加地或可替代地，另一网络协议可用于通信。交通工具100的各种组件的示例可包括预测碰撞的(多个)组件、交通工具100的ORS的组件(例如，交通工具100的致动器和/或控制器)和/或座椅300的组件(例如，座椅300的致动器和/或定向控制器)。例如，交通工具100的ORS(例如，交通工具100的致动器和/或控制器)和/或座椅300可以是分开的子系统。
图8示出根据本公开的各个方面800在方法400的不同阶段700a、700b中(例如，沿方向103观看)的示例性交通工具，即交通工具100。说明性地，所示的示例场景与碰撞相关。
当交通工具100的座椅300为斗式座椅时，一个或多个旋转轴线可被提供。例如，斗式座椅的第一旋转轴线可以沿着轴线105，斗式座椅的任选的第二旋转轴线可以沿着轴线101，斗式座椅的任选的第三旋转轴线可以沿着轴线103。然而，当交通工具100的座椅300包括长排座椅时，沿轴线105的旋转轴线可能是不可用的或被阻挡。以下详细详述了解决该问题的一个潜在解决方案。
根据各个方面，方法400可应用于交通工具100的一个或多个长排座椅(也称为车内长排座椅)。长排座椅可允许乘客躺在交通工具内100。在阶段700a中，长排座椅可以处于中间位置，例如，具有基本上平坦的顶侧(例如，垂直于轴线105)。在阶段700a中，交通工具100可以是移动的交通工具100，例如，当交通工具100在巡航时。
基于加速事件来重新定向长排座椅可以包括倾斜长排座椅，例如，使长排座椅的底部朝向由加速事件产生的力而旋转。通常，取决于交通工具100的配置，长排座椅的旋转轴线(在该情况下为倾斜移动的轴线)可以具有任何定向，例如，沿着长排座椅的主延伸(最长延伸)。
例如，长排座椅的第一旋转轴线可以沿着轴线103。在该情况下，座椅重新定向可包括将长排座椅围绕如图8所描绘的长排座椅的第一旋转轴线倾斜。该情况可以应用在长排座椅相对于交通工具100的定向(例如，沿第一旋转轴线)横向延伸地被安装时。该配置可允许基于预测碰撞是发生在交通工具100的前部(也称为前部碰撞)还是后部(也称为后部碰撞)来重新定向长排座椅。例如，在700b阶段，长排座椅的底部可以朝向预测要发生碰撞的位置(例如，朝向交通工具100的后部或前部)旋转。
附加地或可替代地，长排座椅的第二旋转轴线可以沿着轴线101。在该情况下，座椅重新定向可包括将长排座椅围绕长排座椅的第二旋转轴线倾斜。该情况可以应用在座椅相对于交通工具100的定向纵向延伸地被安装时。该配置可允许基于预测碰撞是发生在交通工具100的左侧还是右侧来重新定向长排座椅。例如，在700b阶段，长排座椅的底部可以朝向预测要发生碰撞的位置(例如，朝向交通工具100的左侧部或右侧)旋转。
如上文针对斗式座椅所描述，当(例如具有正加速度或负加速度(例如通过制动)的)加速事件被确定时，长排座椅可以被重新定向。这允许最大化舒适度，因为乘客可以感知较少的横向力和运动，和/或被防止从长排座椅上跌落。说明性地，座椅重新定向可以被配置成将长排座椅倾斜到其侧部中的一个侧部。
配备有半自动和全自动驾驶能力的交通工具100可以被配置成感测交通工具100的附近区域，这可以允许对轨迹和碰撞过程的预测。由此，当交通工具100正在预测正面碰撞或后方碰撞时，交通工具100可倾斜被占用的长排座位(例如，乘客躺在其上面的长排座位)，以便将乘客下沉到软的长排座椅中，并且从而降低乘客滑动穿过交通工具的舱的风险。因此，可以减小伤害的风险。
作为附加的选项，如果需要，可以与如先前针对旋转斗式座椅所描述的使用一个或多个安全带、一个或多个保护带、和/或一个或多个安全气囊一起来执行使长排座椅倾斜，以进一步改善安全性。
图9示出根据各个方面900的两个交通工具100、1100进入交叉路口的预测轨迹902的示例(如下面参考图10中的1003c所描述的)。对加速事件的预测可以包括：在1003c中预测两个或更多个交通工具100、1100随时间推移的轨迹902，例如，交通工具100的和/或交通工具的附近区域中的另一交通工具1100的轨迹。对加速事件的预测可以包括例如基于以下各项中的一项或多项来进一步计算轨迹902的交叉点：交通工具位置、交通工具速度、交通工具定向、和/或交通工具路径。在一些方面，预测加速事件的结果可以包括预测的碰撞(例如，碰撞在何处发生)和/或预测碰撞时间(例如，碰撞何时发生)。
预测碰撞可以基于传感器数据，例如，由交通工具100的一个或多个传感器(也称为机载传感器)和/或远离交通工具100(例如，交通工具100外部)的一个或多个传感器(也称为交通工具外传感器)提供。提供传感器数据可以包括(例如，在阶段700a中)感测交通工具100的附近区域。一个或多个传感器的示例可以包括：一个或多个相机、一个或多个激光雷达传感器、一个或多个雷达传感器、和/或一个或多个超声波传感器。
在一些方面，提供传感器数据可包括对交通工具100的附近区域进行采样，以便提供环境(交通工具100的附近区域)的最新视图。可以对样本加时间戳并进行同步，以便执行准确并且可靠的传感器融合处理。
预测碰撞可以包括基于传感器数据来对交通工具100的附近区域进行建模。对交通工具100的附近区域进行建模可以提供交通工具100的附近区域的模型(也称为附近区域模型)，附近区域的模型在图9中被部分地描绘。对交通工具100和/或交通工具100的附近区域的一个或多个其他交通工具1100的轨迹902的预测可以基于附近区域模型。
例如，建模可以包括将交通工具100的一个或多个附近区域传感器的传感器数据进行组合。进一步地，可基于附近区域模型来确定交通工具100附近区域中的一个或多个(例如，所有)其他交通工具1100，例如，一个或多个其他静止交通工具1100和/或一个或多个移动交通工具1100。附加地或可替代地，可基于附近区域模型来确定自由空间和/或潜在障碍物。这将允许确定交通工具100的轨迹中是否存在任何障碍物。
建模可以基于算法的组合，诸如用于对象的3D检测器和用于障碍物检测的自由空间算法。3D检测算法的示例是“稀疏嵌入式卷积检测”(也称为“SEConD”)。障碍物检测算法的示例可以是“Stixel”算法。其他轨迹预测算法也适用于该建模。
根据各个方面，建模可以基于体素地图。
根据各方面，体素地图可被用于基于与对象相关联的体素来描述三维空间中的对象。为了基于体素地图来确定一个或多个碰撞，可将光线跟踪、光线投射、栅格化等应用于体素数据。
在一些方面，附近区域模型可以允许对交通工具100和/或周围交通的一个或多个交通工具1100的轨迹902的预测1103c。例如，可以(例如，基于地图数据、基于传感器数据和/或基于导航数据)预测交通工具100的轨迹902。
在至少一个方面，地图数据可以指示街道和交叉路口的存在和相互关系。导航数据可以表示交通工具100到达地理位置(例如，指示要使用的街道和交叉路口的地理位置)的计划的路线。可以基于表示交通工具附近区域的传感器数据(例如，光学传感器数据)等来更详细地确定沿计划的路线的交通工具100的实际轨迹。
可以基于交通工具100和交通工具100附近区域中的一个或多个交通工具1100的预测轨迹来确定碰撞，例如，包括交通工具100的轨迹在何时和/或何处与交通工具100的附近区域中的一个或多个其他交通工具1100(也称为碰撞的参与者)的轨迹重叠。此外，交通工具100附近区域中的一个或多个周围对象(例如，行人)或一个或多个障碍物(例如，道路施工、树木、墙壁)可以被视为碰撞的参与者。
一般而言，预测碰撞可以包括将交通工具100的预测轨迹与周围对象或障碍物随时间推移的预测轨迹进行关联。
在一些方面，移动对象(例如，交通工具或行人)的预测轨迹可以是对象的移动的数字表示。预测轨迹可以包括对象的由对象连续获取的空间位置序列(也称为路径)。例如，当空间位置被对象获取时(例如，获取的时间)，空间位置中的每一个空间位置被分配成使得沿轨迹的移动被考虑。任选地，可以将空间位置中的一个或多个空间位置分配给对象的速度。附加地或可替代地，速度可任选地是依赖于时间的，使得对象沿轨迹的加速度被考虑。附加地或可替代地，对于空间位置序列，预测轨迹可以包括作为时间的函数的对象位置。附加地或可替代地，所预测轨迹可以包括被分配给空间位置中的每一个空间位置的概率，使得可以考虑与预测的偏差。对象移动的其他表示也可以用作预测轨迹。
当碰撞被预测时，可以基于附近区域模型来确定碰撞的参数(例如碰撞的冲击、时间和/或位置)。碰撞的参数(也称为碰撞参数)可表示何处和/或何时在交通工具100处发生碰撞。碰撞参数的示例可以包括一个或多个空间参数(冲击的位置和/或方向)和/或一个或多个时间参数(例如，直到冲击的时段和/或冲击的时间点)。
可基于碰撞的参与者(例如交通工具100和/或交通工具100的附近区域中的一个或多个交通工具1100)的预测轨迹来确定碰撞参数。
碰撞参数的其他示例可以包括碰撞参与者的位置、定向、尺寸、形状和/或速度。这实现对预测的改善。
例如，一个或多个碰撞参数不仅可以表示将发生碰撞，而且还可以表示冲击将何时发生、冲击来自何处和/或冲击将在交通工具100处的何处发生(例如，交通工具100何处被撞击)。表示撞击何时发生的时间信息能够确定碰撞时间范围，如稍后所详述。
附加地或可替代地，碰撞时间范围可以与被占用的座椅的旋转速度相关。例如，座椅需要重新定向到可能的目标定向中的每一个可能的目标定向的最大时段(例如，1秒)可以定义座椅重新定向的时间范围，该时间范围表示直到什么时候才需要预测碰撞。处理器可以被配置成使得在座椅重新定向的时间范围之前确定碰撞。
图10示出根据本公开的各个方面1000的(例如，由交通工具100实现的)示例性方法，即方法400。交通工具100可包括被配置成执行方法400的一个或多个组件。在下文中，出于说明性目的，将碰撞作为加速事件进行参考，这并不旨在是限制性的。如果加速事件包括交通工具100进入或离开轨迹的弯曲部分，则可基于以下各项中的至少一项来确定加速事件：传感器数据、地图数据、导航数据(也称为路由数据)等。
一个或多个组件的示例可以包括高级驾驶员辅助系统1002(也称为ADAS系统)，该高级驾驶员辅助系统1002(也称为ADAS系统)被配置成基于传感器数据来预测碰撞(也称为预测碰撞)。结果，ADAS系统可以提供一个或多个碰撞参数1051，例如，作为碰撞数据。一个或多个碰撞参数1051可指示碰撞在何时和/或何处发生。
ADAS系统可包括被配置成提供传感器数据的一个或多个机载传感器1002a。ADAS系统的一个或多个机载传感器1002a(也称为外部传感器或附近区域传感器)可被配置成感测交通工具100的附近区域。附加于或替代于附近区域传感器1002a，ADAS系统可以包括被配置成接收传感器数据的通信模块1002c。
进一步地，ADAS系统可包括和/或一个或多个处理器1002b，该一个或多个处理器1002b被配置成处理由一个或多个机载传感器和/或由通信模块1002c提供的传感器数据。通信模块1002c可被配置成接收由一个或多个交通工具外传感器(例如无线传感器)提供的传感器数据。例如，通信模块1002c可被配置成经由移动无线电通信标准接收传感器数据。例如，通信模块可以包括无线收发器208、210、212中的一个或多个。
一个或多个组件的示例可包括交通工具控制系统(例如，交通工具安全性系统2100)，该交通工具控制系统被配置成基于预测的加速事件(例如，预测的碰撞)来重新定向交通工具100的一个或多个座椅。安全性系统2100可以例如包括被配置成提供传感器数据的一个或多个机载传感器200a。安全性系统的一个或多个机载传感器200a(也称为内部传感器)可被配置成感测交通工具100本身的一个或多个区域(例如，交通工具100的客舱)。内部传感器的示例可包括一个或多个座椅传感器(例如，被配置成检测乘客存在和/或乘客重量)、一个或多个安全带传感器、和/或一个或多个交通工具内部相机(例如，被配置成检测每个座椅中每个乘客、动物或对象的性质)，等。一个或多个交通工具内部相机可被配置成感测要被确定的每个乘客的姿势，例如，这可以用于决定例如座椅旋转是否被阻碍。例如，座椅中的一个或多个座椅可被配置成经由内置安全带传感器来确定安全带是在使用中还是未在使用中。
任选地，安全性系统2100可包括一个或多个人机接口(HMI)200b，该一个或多个人机接口(HMI)200b被配置成接收乘客的指令(也称为乘客指令)。例如，安全性系统2100的一个或多个参数可以通过经由HMI 200b接收的指令(也被称为(多个)可定制的参数)来定制。
进一步地，安全性系统2100可以包括被配置成处理接收到的数据的一个或多个处理器102。一个或多个处理器102可被配置成基于以下各项中的一项或多项来指令交通工具100的一个或多个座椅的重新定向(也被称为输出重新定向指令)：由一个或多个机载传感器200a提供的传感器数据、乘客指令和/或碰撞参数1051(例如，碰撞数据)。
可以理解，ADAS系统1002和安全性系统2100不必作为单独的组件来实现。它们还可以共享一个或多个处理器以提供(例如，由同一控制器等实现的)处理功能。
进一步地，安全性系统2100可以包括一个或多个座椅控制器200c，该一个或多个座椅控制器200c被配置成接收指令1010以对交通工具100的一个或多个座椅进行重新定向(也称为重新定向指令)。例如，座椅中的每一个座椅可以包括一个或多个座椅控制器200c中的一个座椅控制器。公共座椅控制器200c也可以用于控制多个座椅。一个或多个座椅控制器200c中的每一个座椅控制器可被配置成基于重新定向指令1010来控制座椅的一个或多个致动器。
重新定向指令1010可以至少包括要被重新定向的座椅的目标定向。目标定向可指示要被实现的座椅定向(也称为设定点)。例如，目标定向可以包括指示座椅在交通工具100的坐标系中的定向的一个或多个角度。在控制理论中，设定点是指受控参数的期望值(例如，座椅相对于交通工具100的坐标系在角度方面的定向)。
在多个座椅的情况下，重新定向指令可以任选地包括要被重新定向的座椅的标识。任选地，重新定向指令1010可以包括由重新定向指令1010所指令的一个或多个重新定向参数。一个或多个重新定向参数的示例可以包括：重新定向的速度和/或完成重新定向前的时间。这使得伤害风险最小化(例如，当重新定向速度被设置为最小值时)。附加地或替代地，重新定向的速度和/或完成重新定向前的时间可由可定制的参数来限制。
一个或多个重新定向参数(也称为重新定向参数)的示例可以包括多个反转重新定向，例如，如果振动(例如，摇晃)将由重新定向生成。这能够增加驾驶员的注意力，例如，如果检测到警报事件。
以下详述根据各方面1000的方法400的植入的示例。
方法400可包括确定交通工具100的一个或多个(例如，每个)座椅的占用状态。因此，一个或多个内部传感器200a可包括(例如，设置在座椅300中的每一个座椅中或耦合到座椅300中的每一个座椅的)重量传感器。重量传感器可被配置成感测一个或多个座椅中对象(例如，乘客)的存在以及任选地感测该对象的重量。例如，权重可以被配置成用作指示对象的存在的代理。任选地，可以基于重量来重新配置ORS。重新配置ORS可以包括挂起或重新挂起ORS的一个或多个组件(例如，安全气囊)使其不被致动。
挂起ORS的组件使其不被致动可以包括阻碍该组件的致动器。重新挂起乘员约束系统的组件使其不被致动可包括移除对致动器的阻碍。说明性地，挂起安全气囊使其不被致动(例如，阻碍)可以实现这样的结果：被挂起的安全气囊不充气，而未挂起的安全气囊在ORS被触发时充气。重新挂起将挂起从致动中移除，使得当ORS被触发时，被重新挂起的安全气囊充气。例如，在感应到未成年的或体重不足的乘客的情况下不应该充气的安全气囊可以被挂起。
在示例中，对指令座椅如何(例如，是否、多快、到哪个设定点)被重新定向的确定可以基于指示座椅中存在乘客的重量。附加地或可替代地，对安全气囊被配置成充气(也称为展开)还是不充气的确定可以基于重量指示座椅中存在乘客。
所指令的座椅重新定向可以包括一个或多个座椅(例如，一个或多个长排座椅)的旋转和/或倾斜。任选地，一个或多个(例如，仅未挂起的)安全气囊可以基于所指令的座椅重新定向(例如，设定点)和/或基于碰撞发生的位置来展开。
根据各个方面，可以考虑冲击的方向，以便旋转和倾斜一个或多个乘客座椅，例如，使得乘客的背部面对碰撞。这具有降低乘客飞过交通工具100的客舱的风险和/或降低由于冲击引起的伤害风险。对于360°可旋转的座椅，这可以在冲击的任何方向上实现。对于长排座椅，自由度允许在垂直于座椅的旋转轴线的轴线上旋转。取决于长排座椅的定向，长排座椅的倾斜可以是(例如，仅)在相对于长排座椅定向的垂直冲击方向上。例如，当长排座椅横向地安装在交通工具100中时，在发生正面碰撞或后方碰撞的情况下，长排座椅的倾斜可能是有益的。例如，当长排座椅纵向地安装在交通工具100中时，在侧面冲击的情况下，长排座椅的倾斜可能是有益的。
座椅(例如，斗式座椅或长排座椅)重新定向的设定点可以被配置成使得交通工具100(在加速事件时)的加速度将乘客压入座椅中或压入座椅的至少一个组件中，例如，压入靠背306和/或压入座椅底座310。例如，座椅(例如，靠背306和/或座椅底座310)可以被带到乘客与碰撞的冲击位置之间。
附加地或替代地，座椅重新定向的设定点可以例如基于座椅中的每一个座椅的占用状态来对要被重新定向的座椅(例如，针对被占用的座椅)中的每一个座椅单独地确定(也称为根据座椅配置)。
当座椅被配置成在两个方向上旋转时，可以执行的要被重新定向的每个座椅的最长旋转角度为180°。例如，在给定的旋转速度下，可以针对预测碰撞确定旋转时间是否足以使座椅达到设定点。展开一个或多个安全气囊可以基于确定座椅重新定向的结果(例如，考虑旋转时间是否足以使座椅到达设定点)。例如，展开的安全气囊可以覆盖在碰撞时间的座椅定向。
指令座椅重新定向可包括例如通过刚体动力学确定碰撞时刻由乘客中的每一个乘客感知的力(例如，力的方向)。对于要被重新定向的座椅中的每一个座椅，所指令的座椅重新定向的设定点可以基于占用该座椅的乘客中的每一个乘客所感知的力。
所指令的座椅重新定向的设定点可以包括或至少表示座椅被旋转到的角度。例如，根据所指令的座椅重新定向的设定点的定向可以被配置成使得座椅背对由该乘客感知的力，从而使得该力将乘客压入座椅中。
根据各方面1000，交通工具100包括ADAS系统1002，该ADAS系统1002被配置成执行感知、建模、跟踪和/或预测任务。来自其的结果可被馈送到安全性系统2100，该安全性系统2100被配置为指令座椅重新定向的致动和控制座椅重新定向。
作为碰撞参数，可以提供交通工具100上的冲击位置。任选地，各个交通工具的速度、加速度和/或冲击定向可作为碰撞参数而被提供。
根据各个方面，碰撞参数可以经由交通工具100的通信网络在交通工具100的各组件之间(例如，在ADAS系统与安全性系统200之间)进行通信。通信网络可以包括例如以太网和/或CAN总线。通信网络可任选地被配置成满足交通工具100的安全性标准。
图11示出根据本公开的各个方面1100的示例性方法(即方法400)的实现方式。如先前所详述，对座椅重新定向的指令可以基于要被重新定向的座椅的占用状态。附加地或可替代地，对乘员约束系统(ORS)的重新配置的指令可以基于座椅的占用状态。因此，方法400可以包括确定要被重新定向的座椅的占用状态，如以下所述。这实现了对可能损害(多个)乘客的安全性的附加情形的考虑。
在根据各方面1100的示例性植入中，在501中，方法400可以例如响应于以下各项中的至少一项而被初始化：启动交通工具100的引擎、确定交通工具100中的乘客、和/或确定交通工具100的运动等等。
方法400可以包括，在1101中，确定交通工具100中的一个或多个座位是否被占用。例如，可将被确定为被占用的座椅中的每一个座椅分类为“要被重新定向”(也称为被占用的座椅)。
方法400可以包括：在1103a、1103b、1103c中，针对每个被占用的座椅，确定被占用座椅的占用状态。确定被占用座椅的占用状态的示例可以包括，在1103a中，确定占用座椅的乘客是怀孕的还是未怀孕的，在1103b中，确定占用座椅的有生命对象是被系在座椅上还是未被系在座椅上，以及在1103c中，确定占用座椅的无生命对象是被系在座椅上还是未被系在座椅上。
方法400可以包括：在1105b、1105c中，针对每个被占用的座椅，基于被占用的座椅的占用状态来确定要被指令给被占用的座椅的座椅重新定向(例如，其一个或多个参数)。确定座椅重新定向的示例可以包括，在1105b中，当占用座椅的(有生命或无生命)对象未被系在座椅时，将座椅重新定向(例如，座椅旋转)的速度降低到低于最大值或低于默认值。确定座椅重新定向的示例可以包括，在1105c中，当占用座椅的无生命对象未被系在座椅时，确定座椅重新定向的设定点，使得座椅的背部面向其他乘客。在1105c中，座椅重新定向可以允许阻挡无生命对象使其不会朝向乘客被加速。
方法400可以包括：在1105a中，针对每个被占用的座椅，基于被占用的座位的占用状态来指令ORS(例如，其一个或多个安全气囊)的重新配置。ORS的重新配置的示例可以包括，在1105a中，当占用座位的乘客是孕妇时，挂起一个或多个安全气囊使其不被致动，该一个或多个安全气囊(例如，在座位重新定向之后)面向乘客。
方法400可以包括：在1103d中，针对每个被占用的座椅，确定座椅重新定向是否被(例如，被障碍物)阻碍。确定要被指令的座椅重新定向是否被阻碍的示例可以包括，在1103d中，(在进行指令之前)确定一个或多个腿(或其他对象)是否阻碍座椅的重新定向。
方法400可以包括：在1105d中，针对每个被占用的座椅，基于要被指令的座椅重新定向是否被阻碍来确定要被指令的座椅重新定向(例如，其一个或多个参数)。基于座椅重新定向是否被阻碍来确定座椅重新定向的示例包括：在1105d中，挂起座椅重新定向使其不被致动和/或向乘客输出指令以移除阻碍。
作为1103a、1105a的示例，乘客是孕妇，并且因此应防止安全气囊撞到其子宫。在该情况下，可以推导出座椅和女子的适当定向，并且可以确定适当的风险度量，以排除安全气囊在接近子宫的任何区域展开。这会导致不同的风险因子，暗示不同的安全最佳座椅定向和不同的最佳安全气囊展开配置。
1103b、1105b示例包括未系安全带的乘客和未系在座椅上的动物，这可能导致座椅的旋转过于剧烈，并推动乘客或动物离开座椅，使乘客或动物遭受危险。在该情况下，旋转速度可以被限制为最低旋转速度，该最低旋转速度能够将乘客或动物置于安全位置，尽管需要更多的时间。
作为1103c、1105c的示例，乘客的腿、手臂和/或对象妨碍了座椅的旋转，这可能在准备即将发生碰撞时防止座椅的正确旋转。在该情况下，在预测碰撞之前，可以向乘客提供警告，邀请乘客恢复到更安全的位置(或移除对象)以便安全性机制运行，或者可以防止安全性系统完全接合，从而潜在地防止座椅旋转。
作为示例，可基于交通工具100的一个或多个深度传感器(例如，英特尔实感(RealSense))来确定座椅重新定向是否受到乘客的阻碍，例如，一个或多个手臂或腿是否妨碍座椅旋转(即他们阻碍了座椅旋转)。例如，确定座椅重新定向是否被乘客阻碍可以包括基于一个或多个深度传感器来确定乘客的姿势。例如，确定座椅重新定向是否被乘客阻碍可以包括对乘客的姿势进行建模，例如，建模可以包括乘客的虚拟骨骼和关节。
作为1103d、1105d的示例，在发生碰撞的情况下，对象可能未被系在座椅上，并且可能在舱内被飞送出去，从而潜在地伤害到另一乘客。在该情况下，该方法可防止对象与车内任何其他乘客碰撞。由此，座椅可以适配到一位置，使得靠背阻挡对象瞄准剩余的乘客中的一个乘客。
上文提及的情形1103a、1103b和1103c、1103d中的一种或多种情形可由被配置成感测交通工具100的舱的一个或多个内部传感器(和/或另一个感知机构)来确定。附加地或任选地，安全性系统2100可根据可定制的参数(例如通过乘客的手动输入)进行预配置，以利用适当的重新定向参数准备安全性系统和/或优化对(多种)情形的响应。
在下文中，风险因子被详述为度量的示例，该度量被配置成确定最小化乘客受伤害时的风险的座椅重新定向。
图12示出以定性图的方式描绘的根据本公开的各个方面1200的示例性方法(即方法400)的实现方式，其中安全气囊效率1202和到达时间1204用以极坐标来描绘，该极坐标的原点位于座椅300的(例如，与轴线105平行的)旋转轴线处。
沿座椅的旋转轴线(例如，从105方向)观看，通过座椅的前侧正在面对的方向来表示座椅的当前旋转位置(也称为座椅旋转的当前状态或称为当前座椅旋转1206)。进一步地，碰撞的空间分布由冲击的方向1208(也称为冲击方向)表示。
极坐标的径向坐标表示参数1210、1204的时间坐标。圆圈1210表示当碰撞发生时的例如碰撞发生前的时间(也称为碰撞的时间范围或称为碰撞时间范围)。线1204表示依赖于角度的到达时间1204，即，到达该角度的座椅重新定向的设定点前的时间(与旋转时间相对应)。如根据1210和1204的比较显而易见，一些旋转座椅位置在时间范围1210之外。该场景可以表示，当碰撞没有足够早地被预测到或当旋转速度为低时，例如由于旋转速度被降低(这会增加到达目标座椅位置所需的时间)。
在该场景中，依赖于角度设定点的风险因子R可以被确定为表示该情况。对于在碰撞发生之前无法达到的座椅的每个旋转位置(其可用作潜在设定点)，风险因子R可以处于最大值。对于座椅的剩余旋转位置(其可用作潜在设定点)，风险因子R可以是依赖于角度的安全气囊效率的函数。在以下的示例中，R被标准化为1，表示最大伤害风险，其中R＝0表示最小伤害风险。
用于确定风险因子R的示例性关系可以是
Figure BDA0002696759100000341
在该示例性关系中，风险因子R可以是气囊效率ηAirbag、到达时间(旋转时间)trotation和碰撞时间timpact的函数。当trotation≤timpact时，风险因子R可以为1-ηAirbag，表示在碰撞之前可达到的座椅重新定向的潜在设定点。当trotation>timpact时，风险因子R可以为1，表示在碰撞之前无法达到的座椅重新定向的潜在设定点。
作为示例，安全气囊效率ηAirbag的多个值可由交通工具100(由交通工具100的存储器)来存储，可以例如基于碰撞发生的位置、基于ORS的当前配置、和/或基于当前座椅定向来读出安全气囊效率ηAirbag的相应值。例如，安全气囊效率ηAirbag可以被存储为通过撞击测试或通过模拟获得的查找表(LUT)。可替代地，安全气囊效率ηAirbag可以被存储为函数关系。
作为另一个示例，安全气囊效率ηAirbag可以基于对预测碰撞的模拟(也称为碰撞模拟)来提供。碰撞模拟可以基于ORS的当前配置，和/或基于当前座椅定向。例如，交通工具100的一个或多个处理器(例如，部分地，或完全地)可以执行碰撞模拟。附加地或可替代地，交通工具100外部的一个或多个处理器可以例如通过云计算(例如，部分地或完全地)执行碰撞模拟。
图13示出以定性图描绘的根据本公开的各个方面1300的方法400的示例性实现方式，其中风险因子1302以极坐标被描绘，该极坐标的原点位于座椅300的旋转轴线处。在此，风险因子1302被标准化为100％＝1。
如显而易见的，对于约为175度的座椅重新定向的设定点1304，风险因子1302处于最小值(也称为最佳设定点)。座椅重新定向(例如，座椅重新定向的设定点)可以被确定成使得风险因子1302被最小化。例如，可以选择其中风险因子1302最小的座椅重新定向的潜在设定点作为被指令的座椅重新定向的设定点。
例如，风险因子可以基于确定不可用的座椅位置，这些不可用的座椅位置影响最小风险的最佳座椅位置。利用此类针对给定乘客的伤害风险的表示，可提供衡量来同时推断跨时间、伤害和碰撞参数。
图14示出根据本公开的各个方面1400的示例性方法(即方法400)的实现方式。
虽然在许多场景中，方法400对于限制伤害风险和/或增加舒适度可能是有益的，但可能存在一个或多个场景，其中方法400的一个或多个组件可能是不期望的。因此，方法400可以包括根据可定制参数省略不期望的组件。可定制的参数可以由乘客(例如，座椅300中的每一个座椅的个体)经由HMI 200b来指令。例如，可以经由按钮或由HMI 200b提供的菜单设置挂起前排乘客安全气囊使其不被致动(也称为设置为禁用状态)。反过来，可以经由按钮或由HMI 200b提供的菜单设置来移除挂起(也称为设置为启用状态)。
除非危险的加速事件被确定，否则交通工具100可以处于舒适模式。在舒适模式下，可(例如，仅)基于预测轨迹(也称为舒适模式下的座椅重新定向)来指令405座椅旋转，例如，独立于交通工具100的附近区域和/或直到预测到碰撞。这可以使得在经由交通工具100的常规行驶期间减少作用于乘客的侧向力，并且因此增加舒适度。可以经由HMI 200b(例如，经由按钮或由HMI 200b提供的菜单设置)来挂起基于预测轨迹的座椅旋转的指令(也称为设置为禁用状态)。同样，可以经由HMI 200b(例如，经由按钮或由HMI 200b提供的菜单设置)来移除挂起(也称为设置为启用状态)。
例如，在不改变安全性模式的状态的情况下，当乘客不喜欢舒适模式时，乘客可以将舒适模式设置为禁用状态。
当危险加速事件被确定时，一个或多个处理器可被配置成(例如，自动地)将交通工具100设置为安全性模式。在安全性模式下，可以基于预测碰撞(例如基于碰撞发生的时间和/或位置)来指令405座椅旋转。这可以实现降低由于交通工具100的碰撞的冲击而产生的作用于乘客的危险的力，并且因此增加安全性。可以经由HMI 200b(例如经由按钮或由HMI 200b提供的菜单设置)来挂起基于预测碰撞的座椅旋转(也称为安全模式下的座椅重新定向)的指令(也称为设置为禁用状态)。同样，可以经由HMI 200b(例如，经由按钮或由HMI 200b提供的菜单设置)来移除挂起(也称为设置为启用状态)。
例如，当碰撞被预测时，一个或多个处理器可以将舒适模式设置为禁用状态。因此，当碰撞被预测时，舒适模式可以被挂起。这可使安全性模式能够完全控制座椅重新定向。
在更复杂的实现方式中，可以存储多个可定制的参数，这些参数表示，在什么样的情形下可以改变安全性模式和/或舒适模式的状态。可定制参数中的两个参数之间的切换可自动地执行和/或可基于确定切换事件。切换事件的示例可以包括：由乘客改变座椅位置、感测(可能与某个人相关的)预定的汽车钥匙、感测预定义的人单独进入交通工具、(例如，基于重量传感器、麦克风和/或相机)感测被分配给可定制参数的用户、(例如，基于重量传感器)感测用户配置文件的激活/去激活；将电话位置映射到占据某个座位的人的基于智能手机蓝牙的机制。
例如，感测被分配给可定制参数的用户可以基于一个或多个相机和面部识别来标识用户。
图15示出根据本公开的示例性方法(即方法400)的各个方面1500的舒适模式的实现方式。
根据方法400的各方面1500，可提供动态座椅布置，以增加乘客的舒适度，尤其是在可由自主地移动的交通工具规划的轨迹弯曲部分期间。可以通过降低放置在自主交通工具100中座椅上的对象上的动态力来增加乘客舒适度。
根据各个方面，应认识到，横向运动是在行驶期间诱发运动病(也称为运动病)的因素中的一种因素。在舒适模式下，交通工具100可通过减少或中和这些横向力并且因此减少或中和由于交通工具的轨迹而施加到(多个)乘客的(多个)运动来增加舒适度。任选地，在舒适模式下，整个交通工具100(例如，底座)可倾斜以抵消横向力(也称为径向力)。
重新定向交通工具100的舱内的每个座椅时，可以考虑作用于(多个)乘客中的每一个乘客和/或(多个)乘客的构成上的实际的力。
根据各个方面，自主地移动的(任何种类)的交通工具无需乘客主动地控制交通工具或一直维持通过前挡风玻璃的直视和注视。例如，如果交通工具100由人类乘客操作，驾驶员座椅的移动很可能会影响驾驶员正确地引导交通工具的能力。
在上述考虑中，附加于或可替代于倾斜整个交通工具，座椅可被(例如，单独地)重新定向。重新定向可包括(多个)座椅的旋转移动，例如，多个座椅相对彼此和/或相对于交通工具100的底座(的旋转移动)。例如，座椅可以是可旋转的，以创建多功能的内部，并可以根据轨迹的曲率进行动态调整。
在图15的示例中，描绘了交通工具100的俯视图。交通工具100计划沿着轨迹1401的弯曲部分移动。带虚线的箭头表示针对轨迹1401的笔直部分的座椅300定向的默认设定点。实心箭头表示座椅重新定向(说明性地，自适应座椅定向)的设定点，以抵消由于轨迹1401的弯曲部分而施加到乘客的径向力。
可通过在数学上确定座椅重新定向的设定点(例如，限定旋转角度)，以补偿作用于乘客的横向力分量。可以预测自主交通工具100的(例如，由交通工具100的自主转向机制计划的)轨迹1401。例如，可以基于预测轨迹直接计算座椅的重新定向并对该重新定向进行指令。这使得座椅重新定向更可靠，因为不一定需要(但可能附加地是)基于任意转向输入。说明性地，在不引入滞后的情况下，座椅不断地被保持在最佳位置。
任选地，基于预测轨迹的座椅重新定向还可以基于一个或多个可定制的参数(例如，以支持用于舒适的座椅旋转的各种个性化设置)。舒适模式的一个或多个可定制参数的示例可以包括：限制一般旋转速度的个人偏好；和/或舒适模式的不同子模式的变化。
舒适模式的子模式可以例如手动地或基于一个或多个内部传感器(例如，基于一个或多个内部相机)从多个子模式中选择。例如，当在膝上型计算机上工作的人被确定时，可以激活舒适模式的第一子模式。如果座椅完全旋转或以高速旋转或旋转到最大角度，则在膝上型计算机上工作的人可能会被干扰。在另一示例中，当使用智能电话的乘客被确定时，可以激活舒适模式的第二子模式。如果座椅频繁旋转，则使用智能电话的乘客可能会被干扰。
在又另一个示例中，当确定乘客在耳朵上使用智能电话进行通话时，可以激活舒适模式的第三子模式。例如，第三子模式可以降低座椅重新定向的旋转速度。
在又另一示例中，当确定乘客睡觉或放松时，可以激活舒适模式的第四子模式。例如，与默认模式相比，第四子模式可以降低座椅重新定向的加速度和减速度。当放松的乘客是驾驶员时，可以由座椅重新定向生成振动。
附加地或可替代地，舒适模式中的多个子模式可以表示不同的设置，例如，像“低”、“中”和“高”，这些子模式独立于场景，并且修改要被指令的座椅重新定向的一个或多个参数。
此外，可旋转的座椅可用于支持(例如，最大)SAE自主性级别低于4级(例如2级和/或3级)的交通工具中，以提高驾驶员的警觉性。与舱内驾驶员监测系统相结合，座椅调整可以以将驾驶员的目光/注意力引导到驾驶员当前视野之外的警报事件的方式来被致动。警报事件的示例可以包括：周围的交通(例如处于盲区中的)或出现在汽车之间的儿童。为了实现该警觉性，可以指令一个或多个轻微的座椅重新定向(例如，倾斜、转动、或摇晃)。如果确定驾驶员会感到疲惫，座椅调整可以附加地或可替代地用于使驾驶员保持清醒，例如通过将座椅重新定向到不容易睡觉的位置。
在下文中，将详述用于实现该方法的一个或多个方面的算法和机制的各个示例。
本公开的各个方面可涉及基于在预测事件发生时(例如，在舒适模式和/或安全性模式中)指令座椅重新定向，其中在预测事件发生时，交通工具的速度(例如，交通工具的速度的一个或多个分量)被改变。
该方法的各个方面(例如，确定事件、事件在何时和/或何处发生、建模、和/或跟踪)可由交通工具100的一个或多个处理器执行。在其他实现方式中，该方法的各个方面(例如，确定事件、事件在何时和/或何处发生、建模、和/或跟踪)可由交通工具100外部的一个或多个处理器执行。例如，指示加速事件在何时和/或何处发生的信息也可以由交通工具100例如经由移动无线电通信标准接收。例如，指示ORS的效率的信息也可以由交通工具100例如经由移动无线电通信标准接收。
该方法的各个方面(例如，确定事件、事件在何时和/或何处发生、建模、跟踪等)可以基于由交通工具100的一个或多个传感器和/或由一个或多个交通工具外传感器(交通工具100外部的传感器)提供的数据。交通工具外传感器的示例可以包括道路传感器和其他交通工具的传感器。由交通工具外传感器提供的数据可由交通工具100经由移动无线电通信标准接收。
该方法的各个方面(例如，预测交通工具100的碰撞、预测交通工具100的轨迹、对交通工具100的附近区域进行建模)可以基于以下各项中的至少一项：交通工具100的模型(例如，3D-几何体)、交通工具100的附近区域(例如，包括静态信息(诸如道路和建筑物))的(例如，高清晰度)地图、交通工具100的一个或多个传感器提供的数据、和/或一个或多个交通工具外传感器提供的数据。例如，地图数据库204可以在交通工具100移动时(例如，通过移动无线电通信标准)不断地被更新。例如，高清晰度地图可以被流传输到交通工具100。具有较低分辨率的地图可以完全由地图数据库204提供。
预测交通工具100的轨迹可以基于交通工具100的导航数据、光学传感器数据、位置数据。
可以基于由交通工具100的一个或多个传感器和/或由一个或多个交通工具外传感器提供的数据、基于时间的信息、地图数据、多个交通工具之间共享的信息来对交通工具100的附近区域(例如，轨迹或另一交通工具1100)进行建模。传感器的示例可以包括相机、激光雷达等。可以实现传感器的其他示例。
用于确定预测事件在何处发生的示例可以包括确定预测事件的冲击在交通工具上的位置；确定预测事件的冲击方向；确定预测事件的位置(例如，预测事件发生的位置)；确定在预测事件发生时、交通工具(或其边界)的位置。例如，与预测事件在何处发生有关的信息可以用以交通工具的坐标系来描述。预测事件在何处发生的函数的示例可以包括预测事件的位置的函数。
用于确定座椅是否被儿童占用的示例可包括确定占用座椅的成年人是怀孕的还是未怀孕的；和/或确定座椅是仅被成年人占用还是没有仅被成年人占用。可基于人的年龄来确定占用座位的人是儿童还是成年人。
在下文中，将详述用于实现该方法的一个或多个方面的算法和机制的各个进一步的示例。
在下文中，将对本公开的各个方面进行说明：
示例1是一种方法，该方法包括：确定预测事件(例如碰撞)何时发生，在该预测事件发生时，交通工具的速度(例如，交通工具的速度的一个或多个分量)被改变；基于预测事件在何时发生来提供用于(例如，指令)交通工具的一个或多个座椅的位置改变的指令。
示例2是示例1的方法，其中，位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变(例如，重新定向)的设定点)进一步基于表示交通工具的乘员约束系统的效率的参数(例如，表示乘员约束系统的空间效率分布)。
示例3是示例2的方法，其中，表示乘员约束系统的效率的参数是预测事件发生的地方(的位置)和/或乘员约束系统的物理分布的函数。
示例4是示例1至3中的一项的方法，其中位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变(例如，重新定向)的设定点)进一步基于预测事件发生的地方。
示例5是一种方法，该方法包括：确定预测事件在何处发生，在该预测事件发生时，交通工具的速度(例如，交通工具的速度的分量)被改变；基于预测事件发生的地方并基于表示交通工具的乘员约束系统的效率的参数来提供用于(例如，指令)交通工具的一个或多个座椅的旋转重新定向(旋转)的指令。
示例6是示例5的方法，其中，乘员约束系统的效率包括乘员约束系统的空间效率分布。
示例7是示例5或示例6的方法，其中，表示乘员约束系统的效率的参数是事件发生的地方(的位置)和/或乘员约束系统的物理分布的函数。
示例8是示例5至7中的一项的方法，其中位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变(例如，重新定向)的设定点)进一步基于预测事件在何时发生。
示例9是示例1至8中的一项的方法，其中，位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变(例如，重新定向)的设定点)进一步基于表示位置改变(例如，重新定向)的执行速度的参数，例如，位置改变(例如，重新定向)的旋转速度。
示例10是示例1至9中的一项的方法，其中位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变(例如，重新定向)的设定点)进一步基于一个或多个座椅的实际状态(例如，定向和/或形状)。
示例11是示例1至10中的一项的方法，其中位置改变(例如，重新定向)包括一个或多个座椅的位置改变(例如，旋转)，例如围绕交通工具的垂直轴线和/或相对于交通工具的底座的位置改变。
示例12是示例1至11中的一项的方法，其中位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变(例如，重新定向)的设定点)定义了一个或多个座椅的要实现的(例如关于交通工具的垂直轴线的)空间定向。
示例13是示例1至12中的一项的方法，其中位置改变(例如，重新定向)中的位置改变的方向(例如，旋转的方向)基于一个或多个座椅的重新定向的设定点和/或实际状态(例如，定向和/或形状)。
示例14是示例1至13中的一项的方法，进一步包括：例如基于预测事件在何时和/或何处发生来提供用于(例如，指令)响应于预测事件发生的一个或多个座椅的变形的指令。
示例15是示例1至14中的一项的方法，进一步包括：响应于预测事件和/或基于所指令的重新定向(例如，其设定点)，提供用于(例如，指令)致动(例如，触发)交通工具的乘员约束系统的一个或多个组件的指令。
示例16是示例1至15中的一项的方法，其中位置改变(例如，重新定向)进一步基于一个或多个座椅的(例如，频繁确定的)占用状态和/或基于用户可定制的参数。
示例17是示例16的方法，其中，位置改变(例如，重新定向)的执行(例如，旋转)速度基于一个或多个座椅的占用状态和/或基于用户可定制的参数。
示例18是示例1至17中的一项的方法，进一步包括：基于位置改变(例如，重新定向)(例如,其设定点)和/或一个或多个座椅的占用状态来提供用于(例如，指令)重新配置交通工具的乘员约束系统的指令。
示例19是示例18的方法，其中乘员约束系统的重新配置包括挂起或重新挂起乘员约束系统的一个或多个组件(例如，气囊)使其不被致动。
示例20是示例16至19中的一项的方法，其中，占用状态表示以下各项中的一项：座椅被儿童(例如，未出生的儿童)占用还是未被占用(例如，仅被成人占用)；占用座椅的对象是被固定(例如，被系于、被系紧、被扣紧)在座椅上还是未与座椅固定；以及座椅是被有生命对象占用还是被无生命对象占用。
示例21是示例1至20中的一项的方法，其中位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变(例如，重新定向)的设定点)进一步基于位置改变(例如，重新定向)的所确定的障碍物。
示例22是示例1至21中的一项的方法，其中确定预测事件何时发生包括确定在预测事件或预测事件的时间点之前的时间间隔。
示例23是示例1至22中的一项的方法，其中，预测事件包括交通工具的或与交通工具的预测碰撞和/或交通工具进入其轨迹的曲线部分。
示例24是示例1至23中的一项的方法，其中，预测事件基于交通工具附近区域中的一个或多个交通工具的轨迹而被确定。
示例25是示例24的方法，其中轨迹基于交通工具的一个或多个传感器而被确定。
示例26是示例1至25中的一项的方法，其中交通工具实现被配置成用于基于交通工具的轨迹来重新定向一个或多个座椅的机构，其中该机构响应于提供用于(例如，指令)位置改变(例如，重新定向)的指令和/或响应于确定预测事件何时发生而被挂起。
示例27是示例1至26中的一项的方法，其中位置改变(例如，重新定向)是多维的(例如，围绕和/或沿着至少两个轴线)。
示例28是一种方法，该方法包括：确定(例如，处于自主驾驶模式的)交通工具的预测轨迹；基于预测轨迹提供用于交通工具的一个或多个座椅(例如，相对于交通工具的底座)的旋转重新定向的指令，例如其中位置改变(例如，重新定向)包括一个或多个座椅相对于交通工具的底座的一个或多个旋转移动。任选地，位置改变(例如，重新定向)包括座椅围绕交通工具的垂直轴线和/或相对于交通工具的底座的旋转。任选地，位置改变(例如，重新定向)的旋转设定点基于预测轨迹。
示例29是示例28的方法，其中，位置改变(例如，重新定向)是基于由轨迹的曲率产生的加速度力，例如，基于加速度力的方向。
示例30是示例28或29的方法，其中预测轨迹基于交通工具的传感器数据而被确定。
示例31是一种方法，该方法包括：确定交通工具附近区域中的事件和/或指示交通工具的驾驶员缺乏(例如，关于附近区域的)注意力；提供用于(例如，指令)响应于事件的交通工具座椅的一个或多个重新定向的指令，其中座椅由交通工具的驾驶员占用。
示例32是示例31的方法，其中，一个或多个重新定向包括导致座椅的振动的多个顺序重新定向；或者其中一个或多个重新定向降低由座椅提供的舒适程度(例如，改变座椅的倾斜位置)。
示例33是示例1至32中的一项的方法，其中位置改变(例如，重新定向)包括一个或多个旋转移动，例如围绕交通工具的垂直轴线和/或相对于交通工具的底座的旋转移动。
示例34是示例33中的方法，其中旋转移动包括倾斜移动，例如围绕交通工具的水平轴线和/或相对于交通工具的底座的倾斜移动。
示例35是示例1至34中的一项的方法，其中位置改变(例如，重新定向)包括一个或多个座椅的变形，例如靠背的移动(也称为倾斜)的移动和/或一个或多个座椅的扶手的移动。
示例36是示例1至35中的一项的方法，其中用于(例如，指令)位置改变(例如，重新定向)的指令指示被配置成用于驱动位置改变(例如，重新定向)的(例如，交通工具的、例如座椅的)一个或多个致动器。
示例37是示例1至36中的一项的方法，其中位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变(例如，重新定向)的设定点)是针对一个或多个座椅的每个座椅被单独地指令的。
示例38是示例1至37中的一项的方法，其中提供用于(例如，指令)位置改变(例如，重新定向)的指令包括根据通信协议生成消息，该消息包括位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变的设定点(例如，重新定向))的一个或多个参数、位置改变(例如，重新定向)的速度、和/或位置改变(例如，重新定向)的方向。
示例39是示例1至38中的一项的方法，其中该确定基于交通工具的传感器数据。
示例40是示例39的方法，其中传感器数据表示交通工具的附近区域，例如交通工具附近区域(例如交通工具周围的交通)中的一个或多个(静止或移动)对象。
示例41是示例1至40中的一项的方法，其中确定基于由交通工具例如经由移动无线电通信标准接收到的数据。
示例42是一种方法，该方法包括：确定预测事件的空间参数，在发生预测事件时，交通工具的速度(例如，交通工具的速度的分量)改变；提供用于(例如，指令)交通工具的一个或多个座椅的位置改变(例如，旋转)的指令，其中，位置改变(例如，重新定向)的旋转设定点基于空间参数并且基于表示交通工具的乘员约束系统的效率的参数。
示例43是一种方法，该方法包括：确定预测事件的时间参数，在发生预测事件时，交通工具的速度(例如，交通工具的速度的分量)改变；提供用于(例如，指令)交通工具的一个或多个座椅的调整的指令，其中，调整的设定点基于时间参数(例如，基于时间参数来确定调整的设定点)。
示例44是一种或多种非暂态计算机可读介质，在其上存储有指令，该指令在由至少一个处理器执行时，使至少一个处理器用于执行示例1到43中的一项的方法。
示例45是包括一个或多个处理器的控制器，该一个或多个处理器被配置成用于执行示例1至43中的一项的方法。
示例46是包括一个或多个座椅和示例45的控制器的交通工具，其中，例如，一个或多个座椅被安装在交通工具的底座上和/或交通工具的舱中，其中，例如，交通工具是自主交通工具。
示例47是(例如，用于交通工具的)控制器，包括一个或多个处理器，该一个或多个处理器被配置成用于：确定预测事件何时发生，在预测事件发生时，交通工具的速度(例如，交通工具的速度的一个或多个分量)被改变；基于预测事件何时发生来提供用于(例如，指令)交通工具的一个或多个座椅的位置改变(例如，重新定向)的指令。
示例48是示例47的控制器，其中，位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变(例如，重新定向)的设定点)进一步基于表示交通工具的乘员约束系统的效率的参数(例如，表示乘员约束系统的空间效率分布)。
示例49是示例48的控制器，其中，表示乘员约束系统的效率的参数是预测事件发生的地方(的位置)和/或乘员约束系统的物理分布的函数。
示例50是示例1至49中的一项的控制器，其中位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变(例如，重新定向)的设定点)进一步基于预测事件发生的地方。
示例51是一种控制器，包括一个或多个处理器，该一个或多个处理器被配置成用于：确定预测事件在何处发生，在该预测事件发生时，交通工具的速度(例如，交通工具的速度的分量)被改变；基于预测事件发生的地方并基于表示交通工具的乘员约束系统的效率的参数来提供用于(例如，指令)交通工具的一个或多个座椅的转动的重新定向(旋转)的指令。
示例52是示例51的控制器，其中，乘员约束系统的效率包括乘员约束系统的空间效率分布。
示例53是示例51或示例52的控制器，其中，表示乘员约束系统的效率的参数是事件发生的地方(的位置)和/或乘员约束系统的物理分布的函数。
示例54是示例51至53中的一项的控制器，其中位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变(例如，重新定向)的设定点)进一步基于预测事件在何时发生。
示例55是示例47至54中的一项的控制器，其中，其中位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变(例如，重新定向)的设定点)进一步基于表示位置改变(例如，重新定向)的执行速度的参数，例如，位置改变(例如，重新定向)的旋转速度。
示例56是示例47至55中的一项的控制器，其中位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变(例如，重新定向)的设定点)进一步基于一个或多个座椅的实际状态(例如，定向和/或形状)。
示例57是示例47至56中的一项的控制器，其中位置改变(例如，重新定向)包括一个或多个座椅的位置改变(例如，旋转)，例如围绕交通工具的垂直轴线和/或相对于交通工具的底座的位置改变。
示例58是示例47至57中的一项的控制器，其中位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变(例如，重新定向)的设定点)定义了一个或多个座椅的要实现的(例如关于交通工具的垂直轴线的)空间定向。
示例59是示例47至58中的一项的控制器，其中位置改变(例如，重新定向)中的位置改变的方向(例如，旋转的方向)基于一个或多个座椅的重新定向的设定点和/或实际状态(例如，定向和/或形状)。
示例60是示例47至59中的一项的控制器，一个或多个处理器进一步被配置成用于：例如基于预测事件在何时和/或何处发生来提供用于(例如，指令)响应于预测事件发生的一个或多个座椅的变形的指令。
示例61是示例47至60中的一项的控制器，一个或多个处理器进一步被配置成用于：响应于预测事件和/或基于所指令的重新定向，提供用于(例如，指令)致动(例如，触发)交通工具的乘员约束系统的一个或多个组件的指令。
示例62是示例47至61中的一项的控制器，其中位置改变(例如，重新定向)进一步基于一个或多个座椅的(例如，频繁确定的)占用状态和/或基于用户可定制的参数。
示例63是示例62的控制器，其中，位置改变(例如，重新定向)的执行(例如，旋转)速度基于一个或多个座椅的占用状态和/或基于用户可定制的参数。
示例64是示例47至63中的一项的控制器，一个或多个处理器进一步被配置成用于：基于位置改变(例如，重新定向)(例如,其设定点)和/或一个或多个座椅的占用状态来提供用于(例如，指令)重新配置交通工具的乘员约束系统的指令。
示例65是示例64的控制器，其中乘员约束系统的重新配置包括挂起或重新挂起乘员约束系统的一个或多个组件(例如，气囊)使其不被致动。
示例66是示例62至65中的一项的控制器，其中，占用状态表示以下各项中的一项：座椅被儿童(例如，未出生的儿童)占用还是未被占用(例如，仅被成人占用)；占用座椅的对象是被固定(例如，被系于、被系紧、被扣紧)在座椅上还是未与座椅固定；以及座椅是被有生命对象占用还是被无生命对象占用。
示例67是示例47至66中的一项的控制器，其中位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变(例如，重新定向)的设定点)进一步基于位置改变(例如，重新定向)的所确定的障碍物。
示例68是示例47至67中的一项的控制器，其中确定预测事件何时发生包括确定预测事件或预测事件的时间点之前的时间间隔。
示例69是示例47至68中的一项的控制器，其中，预测事件包括交通工具的或与交通工具的预测碰撞和/或交通工具进入其轨迹的曲线部分。
示例70是示例47至69中的一项的控制器，其中，预测事件基于交通工具附近区域中的一个或多个交通工具的轨迹而被确定。
示例71是示例70的控制器，其中轨迹基于交通工具的一个或多个传感器而被确定。
示例72是示例47至71中的一项的控制器，其中交通工具实现被配置成用于基于交通工具的轨迹来重新定向一个或多个座椅的机构，其中该机构响应于指令位置改变(例如，重新定向)和/或响应于确定预测事件何时发生而被挂起。
示例73是示例47至72中的一项的控制器，其中位置改变(例如，重新定向)是多维的(例如，围绕和/或沿着至少两个轴线)。
示例74是一种控制器，该控制器包括：确定(例如，处于自主驾驶模式的)交通工具的预测轨迹；基于预测轨迹提供用于交通工具的一个或多个座椅(例如，相对于交通工具的底座)的旋转重新定向的指令，例如其中位置改变(例如，重新定向)包括一个或多个座椅相对于交通工具的底座的一个或多个旋转移动。任选地，位置改变(例如，重新定向)包括座椅围绕交通工具的垂直轴线和/或相对于交通工具的底座的位置改变(例如，旋转)。任选地，位置改变(例如，重新定向)的旋转设定点基于预测轨迹。
示例75是示例74的控制器，其中，位置改变(例如，重新定向)是基于由轨迹的曲率产生的加速度力，例如，基于加速度力的方向。
示例76是示例74或75的控制器，其中预测轨迹基于交通工具的传感器数据而被确定。
示例77是一种控制器，该控制器包括：确定交通工具附近区域中的事件和/或指示交通工具的驾驶员缺乏(例如，关于附近区域的)注意力；提供用于(例如，指令)响应于事件的交通工具座椅的一个或多个重新定向的指令，其中座椅由交通工具的驾驶员占用。
示例78是示例77的控制器，其中，一个或多个重新定向包括导致座椅的振动的多个顺序重新定向；或者其中一个或多个重新定向降低由座椅提供的舒适程度(例如，改变座椅的倾斜位置)。
示例79是示例47至78中的一项的控制器，其中位置改变(例如，重新定向)包括一个或多个旋转移动，例如围绕交通工具的垂直轴线和/或相对于交通工具的底座的旋转移动。
示例80是示例79中的控制器，其中位置改变(例如，重新定向)包括倾斜移动，例如围绕交通工具的水平轴线和/或相对于交通工具的底座的倾斜移动。
示例81是示例47至80中的一项的控制器，其中位置改变(例如，重新定向)包括一个或多个座椅的变形，例如靠背的移动(也称为倾斜)和/或一个或多个座椅的扶手的移动。
示例82是示例47至81中的一项的控制器，其中提供用于(例如，指令)位置改变(例如，重新定向)的指令指示被配置成用于驱动位置改变(例如，重新定向)的(例如，交通工具的、例如座椅的)一个或多个致动器。
示例83是示例47至82中的一项的控制器，其中位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变(例如，重新定向)的设定点)是针对一个或多个座椅的每个座椅被单独地指令的。
示例84是示例47至83中的一项的控制器，其中提供用于(例如，指令)位置改变(例如，重新定向)的指令包括根据通信协议生成消息，该消息包括位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变的设定点(例如，重新定向))的一个或多个参数、位置改变(例如，重新定向)的速度、和/或位置改变(例如，重新定向)的方向。
示例85是示例47至84中的一项的控制器，其中该确定基于交通工具的传感器数据。
示例86是示例85的控制器，其中传感器数据表示交通工具的附近区域，例如交通工具附近区域(例如交通工具周围的交通)中的一个或多个(静止或移动)对象。
示例87是示例47至86中的一项的控制器，其中确定基于由交通工具例如经由移动无线电通信标准接收到的数据。
示例88是一种控制器，包括一个或多个处理器，该一个或多个处理器被配置成用于：确定预测事件的空间参数，在发生预测事件时，交通工具的速度(例如，交通工具的速度的分量)改变；提供用于(例如，指令)交通工具的一个或多个座椅的位置改变(例如，旋转)的指令，其中，位置改变(例如，重新定向)的旋转设定点基于空间参数并且基于表示交通工具的乘员约束系统的效率的参数。
示例89是一种控制器，包括一个或多个处理器，该一个或多个处理器被配置成用于：确定预测事件的时间参数，在发生预测事件时，交通工具的速度(例如，交通工具的速度的分量)改变；提供用于(例如，指令)交通工具的一个或多个座椅的调整的指令，其中，调整的设定点基于时间参数(例如，基于时间参数来确定调整的设定点)。
示例90是包括一个或多个座椅和示例47至89中的一项的控制器的交通工具，其中，例如，一个或多个座椅被安装在交通工具的底座上和/或交通工具的舱中，其中，例如，交通工具是自主交通工具。
示例91是交通工具外部的安全性系统服务器，包括示例47至示例89中的一项的控制器。
示例92是一种控制装置，该控制装置包括：用于确定预测事件何时发生的装置，在预测事件发生时，交通工具的速度(例如，交通工具的速度的一个或多个分量)被改变；用于基于预测事件何时发生来提供用于(例如，指令)交通工具的一个或多个座椅的位置改变(例如，重新定向)的指令的装置。
示例93是示例92的控制装置，其中，位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变(例如，重新定向)的设定点)进一步基于表示交通工具的乘员约束系统的效率的参数(例如，表示乘员约束系统的空间效率分布)。
示例94是示例93的控制装置，其中，表示乘员约束系统的效率的参数是预测事件发生的地方(的位置)和/或乘员约束系统的物理分布的函数。
示例95是示例92至94中的一项的控制装置，其中位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变(例如，重新定向)的设定点)进一步基于预测事件发生的地方。
示例96是一种控制装置，该控制装置包括：用于确定预测事件在何处发生的装置，在该预测事件发生时，交通工具的速度(例如，交通工具的速度的分量)被改变；用于基于预测事件发生的地方并基于表示交通工具的乘员约束系统的效率的参数来提供用于(例如，指令)交通工具的一个或多个座椅的旋转重新定向(旋转)的指令的装置。
示例97是示例96的控制装置，其中，乘员约束系统的效率包括乘员约束系统的空间效率分布。
示例98是示例96或示例97的控制装置，其中，表示乘员约束系统的效率的参数是事件发生的地方(的位置)和/或乘员约束系统的物理分布的函数。
示例99是示例96至98中的一项的控制装置，其中位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变(例如，重新定向)的设定点)进一步基于预测事件在何时发生。
示例100是示例92至99中的一项的控制装置，其中，其中位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变(例如，重新定向)的设定点)进一步基于表示位置改变(例如，重新定向)的执行速度的参数，例如，位置改变(例如，重新定向)的旋转速度。
示例101是示例92至100中的一项的控制装置，其中位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变(例如，重新定向)的设定点)进一步基于一个或多个座椅的实际状态(例如，定向和/或形状)。
示例102是示例92至101中的一项的控制装置，其中位置改变(例如，重新定向)包括一个或多个座椅的位置改变(例如，旋转)，例如围绕交通工具的垂直轴线和/或相对于交通工具的底座的位置改变。
示例103是示例92至102中的一项的控制装置，其中位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变(例如，重新定向)的设定点)定义了一个或多个座椅的要实现的(例如关于交通工具的垂直轴线的)空间定向。
示例104是示例92至103中的一项的控制装置，其中位置改变(例如，重新定向)中的位置改变的方向(例如，旋转的方向)基于一个或多个座椅的重新定向的设定点和/或实际状态(例如，定向和/或形状)。
示例105是示例92至104中的一项的控制装置，进一步包括：用于例如基于预测事件在何时和/或何处发生来提供用于(例如，指令)响应于预测事件发生的一个或多个座椅的变形的指令的装置。
示例106是示例92至105中的一项的控制装置，进一步包括：用于响应于预测事件和/或基于所指令的重新定向，供用于(例如，指令)致动(例如，触发)交通工具的乘员约束系统的一个或多个组件的指令的装置。
示例107是示例92至106中的一项的控制装置，其中位置改变(例如，重新定向)进一步基于一个或多个座椅的(例如，频繁确定的)占用状态和/或基于用户可定制的参数。
示例108是示例107的控制装置，其中，位置改变(例如，重新定向)的执行(例如，旋转)速度基于一个或多个座椅的占用状态和/或基于用户可定制的参数。
示例109是示例92至108中的一项的控制装置，进一步包括：用于基于位置改变(例如，重新定向)(例如,其设定点)和/或一个或多个座椅的占用状态来提供用于(例如，指令)重新配置交通工具的乘员约束系统的指令的装置。
示例110是示例109的控制装置，其中乘员约束系统的重新配置包括挂起或重新挂起乘员约束系统的一个或多个组件(例如，气囊)使其不被致动。
示例111是示例107至110中的一项的控制装置，其中，占用状态表示以下各项中的一项：座椅被儿童(例如，未出生的儿童)占用还是未被占用(例如，仅被成人占用)；占用座椅的对象是被固定(例如，被系于、被系紧、被扣紧)在座椅上还是未与座椅固定；以及座椅是被有生命对象占用还是被无生命对象占用。
示例112是示例92至111中的一项的控制装置，其中位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变(例如，重新定向)的设定点)进一步基于位置改变(例如，重新定向)的所确定的障碍物。
示例113是示例92至112中的一项的控制装置，其中确定预测事件何时发生包括确定预测事件或预测事件的时间点之前的时间间隔。
示例114是示例92至113中的一项的控制装置，其中，预测事件包括交通工具的或与交通工具的预测碰撞和/或交通工具进入其轨迹的曲线部分。
示例115是示例92至114中的一项的控制装置，其中，预测事件基于交通工具附近区域中的一个或多个交通工具的轨迹而被确定。
示例116是示例115的控制装置，其中轨迹基于交通工具的一个或多个传感器而被确定。
示例117是示例92至116中的一项的控制装置，其中交通工具实现被配置成用于基于交通工具的轨迹来重新定向一个或多个座椅的机构，其中该机构响应于提供用于(例如，指令)位置改变(例如，重新定向)的指令和/或响应于确定预测事件何时发生而被挂起。
示例118是示例92至117中的一项的控制装置，其中位置改变(例如，重新定向)是多维的(例如，围绕和/或沿着至少两个轴线)。
示例119是一种控制装置，该控制装置包括：用于确定(例如，处于自主驾驶模式的)交通工具的预测轨迹的装置；用于基于预测轨迹提供用于交通工具的一个或多个座椅(例如，相对于交通工具的底座)的旋转重新定向的指令的装置，例如其中位置改变(例如，重新定向)包括一个或多个座椅相对于交通工具的底座的一个或多个旋转移动。任选地，位置改变(例如，重新定向)包括座椅围绕交通工具的垂直轴线和/或相对于交通工具的底座的位置改变(例如，旋转)。任选地，位置改变(例如，重新定向)的旋转设定点基于预测轨迹。
示例120是示例119的控制装置，其中，位置改变(例如，重新定向)是基于由轨迹的曲率产生的加速度力，例如，基于加速度力的方向。
示例121是示例119或120的控制装置，其中预测轨迹基于交通工具的传感器数据而被确定。
示例122是一种控制装置，该控制装置包括：用于确定交通工具附近区域中的事件和/或指示交通工具的驾驶员缺乏(例如，关于附近区域的)注意力的装置；用于提供用于(例如，指令)响应于事件的交通工具座椅的一个或多个重新定向的指令的装置，其中座椅由交通工具的驾驶员占用。
示例123是示例122的控制装置，其中，一个或多个重新定向包括导致座椅的振动的多个顺序重新定向；或者其中一个或多个重新定向降低由座椅提供的舒适程度(例如，改变座椅的倾斜位置)。
示例124是示例92至123中的一项的控制装置，其中位置改变(例如，重新定向)包括一个或多个旋转移动，例如围绕交通工具的垂直轴线和/或相对于交通工具的底座的旋转移动。
示例125是示例124中的控制装置，其中旋转移动包括倾斜移动，例如围绕交通工具的水平轴线和/或相对于交通工具的底座的倾斜移动。
示例126是示例92至125中的一项的控制装置，其中位置改变(例如，重新定向)包括一个或多个座椅的变形，例如靠背的移动(也称为倾斜)和/或一个或多个座椅的扶手的移动。
示例127是示例92至126中的一项的控制装置，其中提供用于(例如，指令)位置改变(例如，重新定向)的指令指示被配置成用于驱动位置改变(例如，重新定向)的(例如，交通工具的、例如座椅的)一个或多个致动器。
示例128是示例92至127中的一项的控制装置，其中位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变(例如，重新定向)的设定点)是针对一个或多个座椅的每个座椅被单独地指令的。
示例129是示例92至128中的一项的控制装置，其中提供用于(例如，指令)位置改变(例如，重新定向)的指令包括根据通信协议生成消息，该消息包括位置改变(例如，重新定向)(例如，位置改变的设定点(例如，重新定向))的一个或多个参数、位置改变(例如，重新定向)的速度、和/或位置改变(例如，重新定向)的方向。
示例130是示例92至129中的一项的控制装置，其中该确定基于交通工具的传感器数据。
示例131是示例130的控制装置，其中传感器数据表示交通工具的附近区域，例如交通工具附近区域(例如交通工具周围的交通)中的一个或多个(静止或移动)对象。
示例132是示例92至131中的一项的控制装置，其中确定基于由交通工具例如经由移动无线电通信标准接收到的数据。
示例133是一种控制装置，该控制装置包括：用于确定预测事件的空间参数的装置，在发生预测事件时，交通工具的速度(例如，交通工具的速度的分量)改变；用于提供用于(例如，指令)交通工具的一个或多个座椅的位置改变(例如，旋转)的指令的装置，其中，位置改变(例如，重新定向)的旋转设定点基于空间参数并且基于表示交通工具的乘员约束系统的效率的参数。
示例134是一种控制装置，该控制装置包括：用于确定预测事件的时间参数的装置，在发生预测事件时，交通工具的速度(例如，交通工具的速度的分量)改变；用于提供用于(例如，指令)交通工具的一个或多个座椅的调整的指令的装置，其中，调整的设定点基于时间参数(例如，基于时间参数来确定调整的设定点)。
示例135是包括一个或多个座椅和示例92至133中的一项的控制装置的交通工具，其中，例如，一个或多个座椅被安装在交通工具的底座上和/或交通工具的舱中，其中，例如，交通工具是自主交通工具。
尽管以上描述和相关描述、附图可将电子设备组件描绘为单独的元件，但技术人员将会领会将分立的元件组合或集成为单个元件的各种可能性。此类可能性可包括：组合两个或更多个电路以用于形成单个电路，将两个或更多个电路安装到共同的芯片或基座上以形成集成元件，在共同的处理器核上执行分立的软件组件，等等。反过来，技术人员将意识到可将单个元件分成两个或更多个分立的元件，诸如，将单个电路分解为两个或更多个单独的电路，将芯片或基座分成最初设置在其上的分立的元件，将软件组件分成两个或更多个部分并在单独的处理器核上执行每个部分，等等。
应当领会，本文详述的方法的实现方式在本质上是说明性的，并且因此被理解为能够在相应的设备中实现。同样，应当领会，本文详述的设备的实现方式被理解为能够被实现为相应的方法因此，应当理解，与本文详述的方法对应的设备可以包括被配置成执行相关方法的每个方面的一个或多个组件。
以上描述中定义的所有首字母缩写词附加地包含在本文包括的所有权利要求中。

Claims (20)

1.一种控制器，包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置成用于：
确定预测事件何时发生，在所述预测事件发生时交通工具的速度被改变，并且
基于所述预测事件何时发生来提供用于所述交通工具的一个或多个座椅的重新定向的指令。
2.如权利要求1所述的控制器，
其特征在于，所述重新定向进一步基于表示所述交通工具的乘员约束系统的效率的参数。
3.如权利要求2所述的控制器，
其特征在于，表示所述乘员约束系统的效率的所述参数是所述预测事件发生的位置的函数和/或所述乘员约束系统的物理分布的函数。
4.如权利要求1或2所述的控制器，
其特征在于，所述重新定向进一步基于所述预测事件发生的位置。
5.如权利要求1或2所述的控制器，
其特征在于，所述重新定向进一步基于表示所述重新定向的执行速度的参数。
6.如权利要求1或2所述的控制器，
其特征在于，所述重新定向进一步基于所述一个或多个座椅的实际定向。
7.如权利要求1或2所述的控制器，
其特征在于，所述重新定向包括所述一个或多个座椅相对于所述交通工具的底座的位置改变。
8.如权利要求1或2所述的控制器，
其特征在于，所述一个或多个处理器进一步被配置成用于：
基于所指令的重新定向来提供用于致动所述交通工具的乘员约束系统的一个或多个组件的指令。
9.如权利要求1或2所述的控制器，
其特征在于，所述重新定向进一步基于所述一个或多个座椅的占用状态。
10.如权利要求9所述的控制器，
其特征在于，所述占用状态表示以下各项中的一项：
座椅是被儿童占用还是未被儿童占用；
占用所述座椅的对象是被固定到所述座椅还是未与其固定；以及
座椅是被有生命对象占用还是被无生命对象占用。
11.如权利要求1或2所述的控制器，
其特征在于，所述重新定向进一步基于所述重新定向的所确定的障碍物。
12.如权利要求1或2所述的控制器，
其特征在于，所述预测事件包括所述交通工具的预测碰撞或与所述交通工具的预测碰撞。
13.如权利要求1或2所述的控制器，
其特征在于，所述预测事件包括所述交通工具进入所述交通工具的轨迹的弯曲部分。
14.如权利要求1或2所述的控制器，
其特征在于，所述预测事件基于所述交通工具附近区域中的一个或多个交通工具的轨迹而被确定。
15.如权利要求1或2中的一项所述的控制器，
其特征在于，所述重新定向是多维的。
16.如权利要求1或2中的一项所述的控制器，
其特征在于，指令所述重新定向指示被配置成用于驱动所述重新定向的一个或多个致动器。
17.一种或多种非暂态计算机可读介质，在其上存储有指令，所述指令在由至少一个处理器执行时，使所述至少一个处理器用于：
确定预测事件何时发生，在所述预测事件发生时交通工具的速度被改变；并且
基于所述预测事件何时发生来提供用于所述交通工具的一个或多个座椅的重新定向的指令。
18.如权利要求17所述的非暂态计算机可读介质，
其特征在于，所述重新定向进一步基于表示所述交通工具的乘员约束系统的效率的参数。
19.一种交通工具，包括一个或多个座椅和控制器，所述控制器包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置成用于：
确定预测事件何时发生，在所述预测事件发生时所述交通工具的速度被改变；
基于所述预测事件何时发生来提供用于所述交通工具的所述一个或多个座椅的重新定向的指令。
20.如权利要求19所述的交通工具，
其特征在于，所述重新定向进一步基于表示所述交通工具的乘员约束系统的效率的参数。
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