CN113386698A - 实施集成的主动-被动正面撞击控制算法的车辆安全系统 - Google Patents

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Abstract

一种用于在正面冲撞的情况下帮助保护车辆乘员的车辆安全系统包括：控制器、用于感测正面冲撞的一个或多个碰撞传感器、以及用于检测所述车辆的路径中的物体的主动传感器。该控制器被配置成响应于从碰撞传感器接收到的信号而实施检测正面冲撞的发生的碰撞判别度量。碰撞判别度量实施用于确定从碰撞传感器接收到的信号是否指示正面冲撞的发生的阈值。该控制器被配置成实施算法，该算法使用从主动传感器获得的信息来检测车辆的路径中的物体，并响应于检测到物体而选择在碰撞判别度量中实施的阈值。

Description

实施集成的主动-被动正面撞击控制算法的车辆安全系统
背景技术
现代车辆包括用于帮助实现乘员安全的各种系统。这些车辆安全系统可以包括被动安全系统和/或主动安全系统。一般来说，被动安全系统是响应于检测到需要保护乘员的事件(诸如车辆碰撞)的发生而提供乘员保护的反应系统。另一方面，主动安全系统会努力预测需要保护乘员的事件的发生，并采取主动回避措施。
被动安全系统包括一个或多个被动约束装置，诸如安全气囊和安全带卷收器，这些被动约束装置可致动以用于帮助保护车辆乘员。这些车辆安全系统利用可操作地连接到安全气囊和诸如加速度计和压力传感器等各种碰撞传感器的安全气囊控制单元。响应于基于由碰撞传感器提供的信息来确定碰撞情形，安全气囊控制单元可操作以通过激活将充气流体引导到安全气囊中的充气装置来展开安全气囊。当被充气时，驾驶员安全气囊和乘客安全气囊帮助保护乘员免于诸如车辆的仪表板和/或方向盘等车辆零件的撞击。
主动安全系统利用诸如相机、雷达、激光雷达和超声换能器等感测设备来确定车辆周围的状况。响应于感测到的状况，车辆告警系统可以向驾驶员提供视觉、听觉和触觉警告。例如，在盲点检测、车道偏离、前/后物体检测、路口交通检测、行人检测中就是这种情况。主动安全系统还可以使用感测到的状况来主动致动车辆控制，诸如主动巡航控制、主动制动、响应于车道偏离检测的主动转向等。主动安全系统中利用的感测设备各自具有特定优势。
相机在物体检测方面非常有效。当被布置成从若干角度查看时，相机会向车辆提供信息，车辆安全系统的人工智能算法可以使用这些信息来检测沿道路侧边的外部物体，诸如其他车辆、行人或物体(诸如树木或垃圾桶)。相机可以精确地测量角度，这使得车辆安全系统可以及早识别正在接近的物体是否会进入车辆的路径。将长距离变焦和短距离变焦与不同程度的宽视野和窄视野结合使用，相机会成为诸如冲撞避免、自适应巡航控制、自动制动系统以及车道保持辅助功能等安全特征的重要工具。
雷达传感器使用回波系统来检测物体，这在相机的有效性降低的可见度较差的情况下是有益的。雷达传感器发射电磁波并接收从周围物体反射回来的“回声”。雷达传感器在确定诸如车辆和行人等物体相对于车辆的距离和速度方面特别有效。无论天气、光线或可见度条件如何雷达传感器都能发挥作用，因而其是保持距离、发出冲撞警告、盲点检测、紧急制动等的理想之选。
激光雷达传感器也采用回波原理，使用激光脉冲代替无线电波。激光雷达传感器以与雷达相当的准确性记录距离和相对速度。另外地，激光雷达传感器还能够以更高水平的准确性来识别物体类型和物体之间的角度。因此，可以利用激光雷达传感器很好地识别更复杂的交通情况，即使在黑暗中也是如此。与相机和雷达传感器不同，对于激光雷达传感器而言视角不是关键的，因为激光雷达传感器可以记录车辆的360度环境。高分辨率3D固态激光雷达传感器甚至可以三维地呈现行人和较小的物体。
发明内容
本发明涉及包括主动部件和被动部件两者的车辆安全系统。在本说明书中，“主动安全”用于指代有助于预防碰撞(即“碰撞避免”)的技术，并且“被动安全”用于指代有助于响应于检测到碰撞的发生而保护乘员的车辆部件(诸如安全气囊、安全带以及车辆的物理结构(例如，防撞缓冲区))。
被动安全系统包括一个或多个传感器(诸如加速度计和/或压力传感器)，这些传感器被配置成感测碰撞事件的发生。控制器被配置成接收来自传感器的信号，基于这些信号确定或判别冲撞的发生，并且响应于感测到的冲撞而部署一个或多个可致动的约束装置(诸如安全气囊和/或安全带预紧器/卷收器)。
主动安全系统(诸如碰撞避免系统)被设计成通过使用雷达(全天候)、激光器(LIDAR)、相机(采用图像识别)或其组合检测即将发生的碰撞来预防或减小车辆碰撞的严重程度。响应于检测到即将发生的碰撞，碰撞避免系统可以产生操作员警告(视觉、听觉、触觉)，并且还可以致动主动安全措施(诸如自动紧急制动和/或自动紧急转向)，以帮助避免或减轻碰撞。
例如，碰撞避免系统可以实施自动紧急制动以检测潜在的前向冲撞，并且为了避免或减轻冲撞而启动车辆制动系统以使车辆减速。一旦检测到即将发生的冲撞，碰撞避免系统就会向驾驶员提供警告。当冲撞即将发生时，碰撞避免系统会通过应用紧急制动自动且自主地采取行动，而无需任何驾驶员输入。
主动安全系统可以是独立系统，也可以是利用另一系统的部件的子系统，该另一系统诸如是驾驶员辅助系统(DAS)，该DAS利用相机、雷达、LIDAR数据提供诸如主动巡航控制、车道偏离、盲点监测、驻车辅助等驾驶员辅助功能。这些部件甚至可以用于提供自动驾驶功能。
根据本发明，利用从主动安全系统获得的信息来增强由被动安全系统执行的正面碰撞判别，以便改善车辆安全系统的响应性。
根据一个方面一种用于在正面冲撞的情况下帮助保护车辆乘员的车辆安全系统包括：控制器、用于感测正面冲撞的一个或多个碰撞传感器、用于检测所述车辆的路径中的物体的主动传感器。所述控制器被配置成响应于从所述碰撞传感器接收到的信号而实施检测正面冲撞的发生的碰撞判别度量。所述碰撞判别度量实施用于确定从所述碰撞传感器接收到的信号是否指示正面冲撞的发生的阈值。所述控制器被配置成实施算法，所述算法使用从所述主动传感器获得的信息来检测所述车辆的路径中的物体，并响应于检测到所述物体而选择在所述碰撞判别度量中实施的阈值。
根据另一个方面，单独或与任意其他方面组合，由所述控制器实施的所述算法可以进一步被配置成基于从所述主动传感器获得的信息来选择与由所述碰撞判别度量实施的所选择的阈值相关联的误用框。
根据另一个方面，单独或与任意其他方面组合，由该控制器实施的算法可以进一步被配置成：确定所述物体的物体类型；确定与所述物体的撞击的估计严重程度；以及进一步响应于所述物体类型和所述估计严重程度中的至少一者而选择在所述碰撞判别度量中实施的阈值。
根据另一个方面，单独或与任意其他方面组合，所述物体类型可以是汽车、卡车、障碍物或杆。
根据另一个方面，单独或与任意其他方面组合，由所述控制器实施的所述算法可以被配置成通过实施度量来确定所述估计严重程度，所述度量基于所述物体与所述车辆之间的相对速度来确定所述估计严重程度。
根据另一个方面，单独或与任意其他方面组合，所述车辆安全系统还可以包括至少一个可致动的安全设备，所述安全设备包括具有两级充气装置的安全气囊和安全带预紧器。由所述控制器实施的算法可以被配置成响应于所述估计严重程度而确定要采取的以下行动之一：既不致动所述安全带预紧器也不致动所述充气装置；仅致动所述安全带预紧器；致动所述安全带预紧器和充气装置第一级；致动所述安全带预紧器、充气装置第一级和充气装置第二级。
根据另一个方面，单独或与任意其他方面组合，由该控制器实施的算法可以进一步被配置成响应于所述物体类型和估计严重程度中的至少一者而选择与由所述碰撞判别度量实施的所选择的阈值相关联的误用框。
根据另一个方面，单独或与任意其他方面组合，由所述控制器实施的所述算法进一步可以被配置成通过评估估计严重程度判别度量来确定所述估计严重程度，所述估计严重程度判别度量将所述物体相对于所述车辆的相对速度与位移进行比较。
根据另一个方面，单独或与任意其他方面组合，所述碰撞传感器可以包括前挤压区传感器(CZS)。所述碰撞判别度量可以包括用于评估CZS加速度值以确定是否超过CZS切换阈值的CZS切换判别度量。所述碰撞判别度量可以包括与由该算法确定的每个物体类型相关联的单独度量。每个单独度量可以包括正常阈值和误用框、以及CZS切换后阈值和误用框。当所述CZS切换判别度量确定超过所述CZS切换阈值时，所述碰撞判别度量可以实施所述CZS切换后阈值和误用框。在不超过该CZS切换阈值的情况下，可以实施所述正常阈值和误用框。所述碰撞判别度量可以进一步包括正常预设阈值和误用框、以及CZS切换后预设。当所述CZS切换判别度量确定超过所述CZS切换阈值并且所述算法检测到所述车辆的路径中的所述物体时，所述碰撞判别度量实施所述CZS切换后预设阈值和误用框。在不超过所述CZS切换阈值并且所述算法检测到所述车辆的路径中的物体的情况下，可以实施所述正常预设阈值和误用框。
根据另一个方面，单独或与任意其他方面组合，由该控制器实施的算法可以被配置成通过以下方式检测所述车辆的路径中的物体：识别所述物体；确定所述物体相对于所述车辆的横向位置是否在预定阈值内；评估冲撞时间(TTC)判别度量来确定所述物体与所述车辆之间的相对速度是否超过指示碰撞即将发生的预定阈值；以及评估纵向距离冲撞判别度量来确定所述物体相对于所述车辆的纵向位置是否超过指示碰撞即将发生的预定阈值。
根据另一个方面，单独或与任意其他方面组合，由该控制器实施的算法可以被配置成通过以下方式检测所述车辆的路径中的物体：识别所述物体的状态；确定计算的碰撞概率是否大于预定的碰撞概率；以及评估冲撞时间(TTC)判别度量来确定所述物体与所述车辆之间的相对速度是否超过指示碰撞即将发生的预定阈值。
根据另一个方面，单独或与任意其他方面组合，所述碰撞传感器可以是被动安全系统的部件，所述被动安全系统进一步包括至少一个可致动的安全设备。所述被动安全系统被配置成通过致动所述安全设备来对车辆冲撞的发生做出响应。所述主动传感器可以是主动安全系统的部件，所述主动安全系统被配置成预测所述车辆冲撞的发生。
根据另一个方面，单独或与任意其他方面组合，所述碰撞传感器可以包括挤压区传感器和安全气囊控制单元(ACU)传感器中的至少一者，所述传感器呈加速度计形式，所述加速度计用于测量沿车辆纵向轴线的车辆加速度。
根据另一个方面，单独或与任意其他方面组合，所述碰撞判别度量可以具有通过比较由所述碰撞传感器测量的加速度与位移、或速度与位移来确定的值，并且所述碰撞判别度量响应于所述值超过所述阈值而确定正面冲撞的发生。
根据另一个方面，单独或与任意其他方面组合，所述主动传感器可以包括相机，并且其中，从所述主动传感器获得的所述信息可以包括所述物体类型、物体横向位置、与所述物体的冲撞时间(TTC)、所述物体与所述车辆的相对速度和/或所述物体相对于所述车辆的纵向位置。
根据另一个方面，单独或与任意其他方面组合，用于检测该车辆的路径中的物体的算法可以被配置成通过以下方式检测该物体：确定该物体类型是否为已识别的物体类型；确定所述物体横向位置是否在预定阈值范围内；通过评估TTC冲撞判别度量来确定与所述物体的TTC是否超过预定阈值，以确定所述TTC是否在指示即将发生冲撞的阈值之内，所述阈值是关于所述物体与所述车辆的相对速度确定的；以及通过评估纵向距离冲撞判别度量来确定所述物体与所述车辆之间的纵向距离是否超过预定阈值，以确定所述物体相对于所述车辆的纵向位置是否在指示即将发生冲撞的阈值内，所述阈值是关于所述物体与所述车辆的相对速度确定的。
根据另一个方面，单独或与任意其他方面组合，所述主动传感器可以是雷达传感器。从所述主动传感器获得的所述信息可以包括物体状态、冲撞概率、与所述物体的冲撞时间(TTC)以及所述物体与所述车辆的相对速度。
根据另一个方面，单独或与任意其他方面组合，用于检测该车辆路径中的物体的算法被配置成通过以下方式检测该物体：确定该物体状态是否为已识别的物体状态；确定所述冲撞概率是否大于预定的阈值概率；以及通过评估TTC冲撞判别度量来确定与所述物体的TTC是否超过预定阈值，以确定所述TTC是否在指示即将发生冲撞的阈值之内，所述阈值是关于所述物体与所述车辆的相对速度确定的。
根据另一个方面，单独或与任意其他方面组合，已识别的物体状态可以是前向状态、后向状态、侧向状态、静止状态或移动状态。
根据另一个方面，单独或与任意其他方面组合，所述主动传感器可以是相机、雷达传感器以及激光雷达(LIDAR)传感器中的至少一者。
根据另一个方面，单独或与任意其他方面组合，所述控制器可以是安全气囊控制器单元(ACU)。
附图说明
图1是根据一种示例配置的包括车辆安全系统的车辆的示意性图示。
图2至图5是展示了在车辆安全系统中实施的主动安全控制算法的示意图。
图6是展示了在车辆安全系统中实施的碰撞信号的调制的示意图。
图7A至图7B是展示了在车辆安全系统中实施的已知碰撞判别度量的示意图。
图8A至图8B是展示了包括在车辆安全系统中实施的包括主动切换特征的碰撞判别度量的示意图。
具体实施方式
在本说明书中，有时会提及车辆的左侧和右侧。这些提及应当被理解为是参考车辆行进的前向方向。因此，对车辆的“左”侧的提及是指与车辆的驾驶员侧(“DS”)相对应。对车辆的“右”侧的提及是指与车辆的乘客侧(“PS”)相对应。
同样地，在本说明书中，关于车辆轴线、具体地为车辆的X轴、Y轴和Z轴进行了某些描述。X轴是车辆的纵向延伸的中心轴线。Y轴是车辆的与X轴垂直的横向延伸的轴线。Z轴是车辆的与X轴和Y轴两者垂直的竖直延伸的轴线。X轴、Y轴和Z轴相交于或接近车辆的重心(“COG”)。
车辆安全系统
参考图1，举例来说，车辆12包括车辆安全系统10，该车辆安全系统包括被动安全系统20和主动安全系统100。被动安全系统20包括可致动的车辆乘员保护设备，这些车辆乘员保护设备在14处示意性地展示。保护设备14可以包括任何可致动的车辆乘员保护设备，诸如正面安全气囊、侧面安全气囊、帘式安全气囊、护膝垫安全气囊、可致动安全带预紧器和/或卷收器。被动安全系统20还包括可操作地连接到保护设备14的安全气囊电子控制单元(在本文中称为安全气囊控制器单元或“ACU”)50。ACU 50可操作以响应于经由与ACU可操作地连接的一个或多个传感器感测到的车辆状况来控制保护设备14的致动。
被动安全系统20包括用于测量车辆12的某些状况的若干传感器(诸如加速度计和/或压力传感器)，基于这些状况确定是否致动车辆乘员保护设备14。这些传感器可以安装在整个车辆12的各个位置，这些位置被选择成允许对传感器旨在作用的特定车辆状况进行感测。在本说明书中，车辆安全系统10被描述为包括车辆12中的若干不同类型和位置的碰撞传感器。本文所描述的碰撞传感器不一定是包括在车辆安全系统10中的传感器的完整列表。本文所描述的传感器仅是本发明用来检测正面撞击的发生的那些传感器。因此，本领域技术人员将理解，车辆安全系统100可以包括车辆12中的任何类型、任何数量、任何位置的一个或多个其他碰撞传感器。
被动安全系统20在ACU 50中实施，并且用于检测正面车辆撞击的发生。为此目的，车辆安全系统10包括左挤压区传感器60和右挤压区传感器62。左挤压区传感器60和右挤压区传感器62是加速度计，这些加速度计被配置成感测车辆加速度并将指示那些加速度的信号传输到ACU 50。ACU 50被配置成确定感测到的加速度的大小是否满足或超过足以指示碰撞事件已经发生的阈值，并且响应于该确定而致动安全设备。
在图1中，挤压区传感器60、62是单轴加速度计，这些单轴加速度计被配置成检测在平行于纵向轴线XVEH的方向上的加速度，这些加速度由在传感器的示意性表示中分别示出的箭头LT_CZS和RT_CZS大体指示。左挤压区传感器60和右挤压区传感器62分别位于车辆12的左(DS)前角落和右(PS)前角落处或附近。左挤压区传感器60和右挤压区传感器62例如可以在这些前角落位置处安装在车辆的前保险杠16的后方。ACU 50包括集成的2-轴加速度计52，用于感测沿X轴和Y轴的车辆加速度。这些加速度分别以CCU_X和CCU_Y示出。
车辆安全系统10被实施并配置成与其他车辆系统协作。ACU 50可以例如经由车辆控制器局域网(CAN)总线可操作地连接到车身控制模块(BCM)30。BCM 30可以经由CAN总线与其他车辆系统通信，这些车辆系统为诸如底盘控制、稳定性控制系统、牵引/防滑控制系统、防抱死制动(ABS)系统、轮胎压力监测(TPMS)系统、导航系统、仪表装置(速度、油门位置、制动踏板位置等)、信息和娱乐(“信息娱乐”)系统以及其他系统。通过CAN总线接口，ACU50可以与这些外部系统中的任何系统通信以提供和/或接收数据。
仍参考图1，主动安全系统100可以具有已知配置，包括被配置成以已知方式提供主动安全功能的一个或多个主动安全系统部件。主动安全系统100可以利用驾驶员辅助系统(DAS)的部件，顾名思义，这些部件在驾驶时为车辆操作员提供辅助。这些部件可以帮助提供DAS功能，诸如所述的主动巡航控制、车道偏离、盲点监测、驻车辅助等。这些部件甚至可以是用于提供自动驾驶功能的部件，并且因此可以使用人工智能(AI)和其他机器学习技术来提供关于车辆周围环境的大量信息。对于碰撞避免功能，主动安全系统可以提供碰撞警告(听觉、视觉、触觉)、自动紧急制动和自动紧急转向。
主动安全系统100包括呈例如相机传感器、雷达传感器和激光雷达(LIDAR)传感器形式的部件。相机传感器110以面向前方的方式安装在挡风玻璃18上的较高处，例如在后视镜的后面或区域中。(多个)雷达传感器120可以安装在前方、在保险杠16的区域中，例如在格栅中。激光雷达(LIDAR)传感器130可以安装在车辆车顶22上或附近。
相机传感器110在提供较宽的视野时是有效的，并且具有以高准确度识别各种物体/障碍物的能力。相机还可以确定物体/障碍物是否在车辆12的路径中。相机还需要较好的可见度，并且会在黑暗状况、雾、雨、雪等情况下变差。雷达传感器120在较差的可见度状况下不会变差，并且确实能提供冲撞时间(TTC)的准确指示。然而，就辨别不同类型的物体/障碍物而言，雷达传感器120的能力较弱，并且在确定物体/障碍物是否在车辆12的路径中方面不如相机擅长。LIDAR传感器130提供用于TTC和车辆路径确定的3-D感测能力，提供良好的物体/障碍物识别，并且在良好和较差的可见度情况下都较稳健。
相机110、雷达传感器120和LIDAR传感器130可以连接到单独的控制器，诸如DAS控制器140，并且该控制器可以经由CAN总线与ACU50通信。可替代地，主动安全功能和被动安全功能都可以由单个控制器处理，该控制器诸如ACU 50，在这种情况下，相机110、雷达传感器120和LIDAR传感器130可以直接连接到ACU 50。这些传感器监测车辆12前方在车辆的预定视野和范围内的区域。
主动安全系统传感器提供信息(信号、数据等)，控制器(诸如ACU 50、DAS控制器140或其他控制器)可以使用该信息来检测车辆路径中是否存在物体。实施已知的方法(诸如人工智能(AI)和其他算法)，控制器可以确定与检测到的物体有关的信息，诸如物体类型、距车辆的纵向距离、在车辆路径中的横向位置、与车辆的冲撞时间、与车辆的相对速度、物体的状态(例如，面向前方、面向后方、面向侧方、移动、静止等)以及发生冲撞的概率。
图2至图8展示了在与车辆12发生正面撞击(在本文中称为正面碰撞)的情况下由车辆安全系统10实施的帮助保护车辆乘员的控制算法。这些算法在车辆控制器(诸如ACU50)中实施，该车辆控制器可操作地连接到安全设备14，并且被配置成响应于检测到正面碰撞的发生而致动安全设备。根据本发明，在车辆安全系统10中实施的控制算法被配置成使得被动安全系统20基于从主动安全系统100获得的信息来调整或调节其对正面碰撞的响应。
控制算法概述
图2展示了由车辆安全系统10实施的响应于检测到正面碰撞的发生而帮助保护车辆乘员的控制算法150的概述。如图2所示，将来自主动安全系统100的主动安全信号152提供给预设算法170。预设算法170包括冲撞判别算法180、严重程度估计算法190和物体识别算法200。如图2所示，冲撞判别算法180产生预设检测标志182。严重程度估计算法190产生预设严重程度标志192。物体识别算法200产生预设物体类型标志202。
控制算法150还包括正面算法210，该正面算法从预设算法170接收预设检测标志182、预设严重程度标志192和预设物体类型标志202。正面算法210是被动控制算法，该被动控制算法实施用于基于从传感器接收的信号来确定是否部署安全设备14的度量。正面控制算法210响应于主动安全信号152而基于从预设算法170产生的标志182、192、202来调节这些度量。正面控制算法210产生针对每种物体类型的单独的误用框、针对每种物体类型的单独的阈值、以及针对每种严重程度级别的单独的阈值。
冲撞判别
图3和图4展示了可以在控制算法150的预设算法170部分中实施的冲撞判别算法180。图3和图4的冲撞判别算法180的区别在于：主动安全传感器的类型以及提供给算法的对应输入。图3和图4的冲撞判别算法180可以单独地实施，在这种情况下，该单独的算法确定预设检测标志。图3和图4的冲撞判别算法180也可以组合实施，在这种情况下，这两种算法之一或全部确定预设检测标志。
图3的冲撞判别算法180利用主动安全信号152作为输入。在图3中，主动安全信号152是从呈相机(参见例如图1中的相机110)形式的主动安全传感器获得的信号。主动安全信号152包括：
·物体类型154
·物体横向位置156
·冲撞时间(TTC，Time to collision)158
·物体相对速度160
·物体纵向位置162
冲撞判别算法180利用主动安全信号152来确定是否存在预设状况。当存在预设状况时，冲撞判别算法180已经识别出物体类型并且还确定碰撞即将发生。响应于以下所有条件为真(参见与门236)，冲撞判别算法180产生预设检测标志182(也参见图2)：
·物体被识别(框220)为汽车、卡车、障碍物、杆或“其他”。
·物体横向位置154大于阈值最小值并且小于阈值最大值(框224)。
·TTC冲撞判别度量指示即将发生的冲撞(度量228)。
·纵向距离冲撞判别度量指示即将发生的冲撞(度量232)。
*注意，框220、224和度量228、232分别在框222、226、230和234处被时间锁存。因此，一旦这些条件得到满足或为真，它们就会在预定的时间段内被时间锁存为真。这些被时间锁存的值能在与框236处看到。
与门236从框222、226、230和234接收被时间锁存的值。一旦与门236得到满足(真)，预设检测标志182就会被触发(真)。预设检测标志182在框238处被时间锁存。因此，一旦与框236得到满足，预设检测标志182就会在预定时间段内保持为真。
图4的冲撞判别算法180也利用主动安全信号152作为输入。在图4中，主动安全信号152是从呈雷达传感器(参见例如图1中的雷达传感器120)形式的主动安全传感器获得的信号。主动安全信号152包括：
·物体状态250
·冲撞概率252
·冲撞时间(TTC)254
·物体相对速度256
冲撞判别算法180利用主动安全信号152来确定是否存在预设状况。当存在预设状况时，冲撞判别算法180已经识别出物体类型并且还确定碰撞即将发生。响应于以下所有条件为真(参见与门270)，冲撞判别算法180产生预设检测标志182(也参见图2)：
·物体状态被识别(框258)为前向移动、后向移动或静止。
·冲撞概率>冲撞阈值概率(框262)。
·TTC冲撞判别度量指示即将发生的冲撞(度量266)。
*注意，框258、262和度量266分别在框260、264和268处被时间锁存。因此，一旦这些条件得到满足或为真，它们就会在预定的时间段内被时间锁存为真。这些被时间锁存的值能在与框270处看到。
与门270从框260、264和268接收被时间锁存的值。一旦与门270得到满足(真)，预设检测标志182(也参见图2)就会被触发(真)。预设检测标志182在框272处被时间锁存。因此，一旦与框270得到满足，预设检测标志182就会在预定时间段内保持为真。
严重程度估计
图5展示了控制算法150的预设算法170部分中的严重程度估计算法190部分。严重程度估计算法190实施严重程度度量310，该严重程度度量评估(从主动安全信号152获得的)物体相对速度300，以确定是否超过了严重程度阈值。严重程度度量310由预设检测标志182(参见图3和图4)启用(框306)。严重程度度量310可以包括任意数量的严重程度级别。在图5的示例配置中，严重程度度量310包括四个阈值：
·最小严重程度(L0)
·严重程度级别1(L1)
·严重程度级别2(L2)
·最大严重程度(L3)
严重程度度量310输出严重程度级别，该严重程度级别在框312处被时间锁存并且输出为预设严重程度标志192(也参见图2)。如图5的表格所示，预设严重程度标志192的严重程度级别可以与被动安全系统20的对应响应(即，安全设备14的部署方案)相关联。例如，如图5中所示，这些响应可以是：
·最小严重程度(L0)＝无行动。
·严重程度级别1(L1)＝仅安全带预紧器。
·严重程度级别2(L2)＝安全带预紧器和安全气囊充气装置的仅第1级。
·最大严重程度(L3)＝安全带预紧器和安全气囊充气装置第1级和第2级。
物体识别
图5还展示了控制算法150的预设算法170部分中的物体识别算法200部分。物体识别算法200利用(从主动安全信号152获得的)物体类型304和预设检测标志182(参见图3和4)。物体类型标志202响应于与门318而被输出，当预设检测标志182为真并且时间锁存器316锁存检测到的物体类型314时，该物体类型标志为真。物体类型314可以是汽车、卡车、障碍物、杆，或者在没有检测到这些类型中的任一个的情况下为“其他”。
物体识别算法200输出指示所确定的物体类型的物体类型标志202。这些物体类型在图5的表格中示出为：
·物体类型0＝汽车。
·物体类型1＝卡车。
·物体类型2＝障碍物。
·物体类型3＝杆。
·物体类型4＝其他。
碰撞信号调制
以已知的方式对由碰撞传感器50、60、62生成的碰撞信号CCU_1X、CZS_3X和CZS_4X进行调节以供车辆安全系统10使用。举例来说，图6展示了如何对碰撞信号进行调节以在控制算法150中使用、特别是在正面算法210(参见图2)中使用。最初用硬件低通滤波器(LPF)(如分别以320、322、324示出的)对碰撞信号CCU_1X、CZS_3X和CZS_4X进行调制，并将这些信号传输到ACU 50进行进一步调制。
如框330所示，经低通滤波的CCU_1X以预定频率/采样率经历模数(ADC)转换。还可以执行其他调制，诸如轨道检查和偏置调整。还可使用高通滤波(HPF)332和低通滤波(LPF)334对来自框330的经调节的CCU_1X进行进一步调节。将经调节的CCU_1X提供给阻尼弹簧质量(MSD)模型336，该模型利用阻尼弹簧质量建模生成由产生了CCU_1X加速度的撞击导致的相对速度(V_REL)和相对位移(X_REL)的建模值。这可以根据已知的建模方法、基于特定的车辆架构并基于具有指定特性的乘员来完成。在Foo等人的美国专利号5,935,182以及Foo等人的美国专利号6,036,225中详细描述了这种信号调节和建模的示例。这些专利的公开内容通过引用以其全文结合在此。
如框340所示，经低通滤波的CZS_3X以预定频率/采样率经历模数(ADC)转换。还可以执行其他调制，诸如轨道检查和偏置调整。在框342处，计算来自框340的经调节的CZS_3X的移动平均值以产生CZS_3X_AMA。类似地，如框344所示，经低通滤波的CZS_4X以预定频率/采样率经历模数(ADC)转换。还可以执行其他调制，诸如轨道检查和偏置调整。在框346处，计算来自框344的经调节的CZS_4X的移动平均值以产生CZS_4X_AMA。
常规切换后碰撞判别
图7A和图7B展示了常规的正面碰撞判别方案，该方案利用在图6中确定的经调节的碰撞信号V_REL、X_REL、CZS_3X_AMA和CZS_4X_AMA来判别各种正面碰撞类型。图7A展示了ACU_X碰撞判别度量，该碰撞判别度量仅利用ACU_X，即利用评估V_REL与X_REL的度量来判别是否发生了正面碰撞。当碰撞判别度量350超过正常阈值时，检测到正面冲撞并部署安全设备(安全气囊、安全带预紧器)。碰撞判别度量还实施了误用框，以过滤车辆误用场景(例如，非道路(off-road)使用、鲁莽驾驶)以免被识别为碰撞。因此，为了检测到正面碰撞，度量必须以任何顺序离开误用框并超过正常阈值。图7B展示了CZS切换度量352，这些切换度量用于切换在碰撞判别度量350中实施的碰撞阈值和误用框。
图7A和图7B以及在本说明书的任何其他附图中针对该问题示出的阈值和误用框仅出于说明目的并且仅作为示例。本领域技术人员将理解，阈值和误用框的特性(例如，形状、限制、范围、数量等)可以根据各种因素(诸如，实施车辆安全系统10的特定车辆平台、以及设计车辆安全系统要满足的安全标准(例如，NHTSA))而广泛地变化。
可能需要正面碰撞判别方案来检测各种正面碰撞类型的发生，诸如刚性障碍物、杆、以及由速度决定的各种大小的偏置、角度和不对称。为了有效，碰撞判别度量350不仅必须检测碰撞的发生，而且必须在可以部署安全设备并提供有效的乘客保护的时间帧内完成该检测。每种碰撞类型都会产生具有不同特征的度量，其中一些碰撞类型如图7A所展示。对于这些碰撞类型中的一些，正常阈值可以在所需时间段内有效地检测碰撞的发生(“及时”)。对于其他碰撞类型，正常阈值可能无法在所需时间段内检测到碰撞的发生(“太迟”)。
图7A展示了三种类型的正面碰撞的示例度量：高速刚性障碍物撞击、高速杆撞击和高速偏置/角度/非对称撞击。高速刚性障碍物撞击可以例如是56kph、零度偏置的刚性障碍物冲撞。高速杆撞击可以例如是48kph、零度偏置的杆冲撞。偏置撞击可以例如是56至64kph、偏置百分之40的可变形障碍物冲撞。车辆安全系统可以被设计成满足各种安全标准，诸如由国家公路交通安全管理局(“NHTSA”)制定的那些安全标准。目标是使碰撞判别度量350检测到这些碰撞中尽可能多的碰撞。
如图7A所示，正常阈值和正常误用框对于判别高速刚性障碍物撞击事件是有效的，即，如所标星号指示的，度量及时触发。然而，对于高速杆撞击和高速偏置/角度/非对称撞击，正常阈值和正常误用框是无效的，并且如所标星号指示的，度量触发太迟。
为了解决这个问题，图7A和图7B的常规的正面碰撞判别方案实施CZS切换度量352(图7B)以切换在碰撞判别度量350(图7A)中实施的碰撞阈值和误用框。如图7B中所示，CZS切换度量352利用评估CZS_3X_AMA/CZS_4X_AMA与X_REL的度量来确定是否将在碰撞判别度量350(图7A)中实施的阈值和误用框从正常阈值和误用框切换到切换后阈值和误用框。如图7B所示，阈值被配置成避免由于误用事件和低量级事件(诸如低速刚性障碍物撞击(例如10至16kph、偏置百分之零的刚性障碍物撞击))而触发。
CZS切换度量352在该度量超过阈值时指示CZS切换(在图7B中由星号指示)。对于在碰撞判别度量350中触发太迟的事件(即，高速杆撞击和偏置/角度/不对称可变形障碍物撞击)，CZS切换度量352指示时间上更早的切换。结果，CZS切换可以用于将在碰撞判别度量350中实施的阈值和误用框从正常阈值和误用框切换到切换后阈值和误用框。如图7A所示，切换后阈值会在高速杆撞击和偏置/角度/不对称可变形障碍物撞击时及时触发。
主动切换
在图8A和图8B中展示了正面算法210。正面算法210实施了上述常规的切换后碰撞判别算法。有利地，除了上述的CZS切换之外，正面算法210还响应于预设算法170来实施主动阈值切换。更具体地，正面算法170响应于预设严重程度标志192和物体类型标志202来实施主动阈值切换，以便针对与识别出的物体的即将发生的碰撞以及发生冲撞的预计严重程度调整碰撞判别度量和误用框。
图8A和图8B展示了由正面算法210实施的正面碰撞判别方案或方法。正面算法210在用于检测正面碰撞的发生的碰撞判别度量中实施主动阈值切换。碰撞判别度量利用在图6中确定的经调节的碰撞信号V_REL、X_REL、CZS_3X_AMA和CZS_4X_AMA来判别各种正面碰撞类型。图8A展示了ACU_X碰撞判别度量360，该碰撞判别度量仅利用ACU_X，即利用评估V_REL与X_REL的度量来判别是否发生了正面碰撞。图8B展示了CZS切换度量390，这些切换度量用于切换在碰撞判别度量350中实施的碰撞阈值和误用框。如图8A和图8B所示，度量360、390响应于预设严重程度标志192和物体类型202实施主动切换。
这里需要重申的是，图8A和图8B中所示的阈值和误用框仅出于说明目的并且仅作为示例。本领域技术人员将理解，阈值和误用框的特性(例如，形状、限制、范围、数量等)可以根据各种因素(诸如，实施车辆安全系统10的特定车辆平台、以及设计车辆安全系统要满足的安全标准(例如，NHTSA))而广泛地变化。
根据本发明，物体类型标志202可操作以基于由物体识别算法200(参见图5)识别出的物体类型来对碰撞判别和切换度量360、390进行切换。物体类型标志202可操作以选择由正面算法实施的度量360、390。换言之，正面算法210可以实施多个版本的与由物体类型标志202标识的物体类型之一相关联的ACU_X碰撞判别度量360和CZS切换度量390。参考图5，这些物体类型可以例如是汽车、卡车、障碍物、杆或其他。因此，基于物体类型标志，正面算法210可以基于所标志的物体类型来选择度量360、390以及与其相关联的所有阈值。
参考图8A，ACU_X碰撞判别度量360实施第1级/预紧器正常阈值362和切换后阈值364。ACU_X碰撞判别度量360还包括正常误用框374和切换后误用框376。这些正常/切换后阈值和误用框对应于以上参考图7A描述的阈值和误用框。是使用正常阈值和误用框还是切换后阈值和误用框取决于CZS切换度量390(图8B)、尤其是是否已经超过CZS切换阈值392。这对应于以上参考图7B描述的CZS切换阈值。当超过CZS切换阈值392时，碰撞判别度量360使用切换后阈值364和切换后误用框376。
这里应当注意的是，图8B中所示的CZS切换度量390实际上表示两种度量——一种度量利用CZS_3X_AMA，并且另一种度量利用CZS_4X_AMA，如度量的竖轴所示。任一种度量都可能导致所描述的ACU_X碰撞判别度量360中CZS切换。
根据本发明，还可以响应于预设严重程度标志192而将在ACU_X碰撞判别度量360和CZS切换后度量390中实施的阈值切换为预设阈值和对应的误用框。度量360、390被切换到哪些预设阈值和误用框取决于由严重程度估计算法190(参见图5)确定的预设严重程度标志192。切换后阈值和误用框在图8A和图8B中由虚线指示。参照图8A，ACU_X碰撞判别度量360包括第1级/预紧器正常预设阈值366和对应的正常预设误用框378，以及切换后预设阈值368的对应的切换后预设误用框380。类似地，CZS切换度量390包括CZS切换预设阈值394。
在ACU_X碰撞判别度量360和CZS切换度量390中实施的阈值是预设阈值366、368、394和预设误用框378、380中的哪些取决于预设严重程度标志192。预设严重程度标志可以被配置成指示两个或多个严重程度级别。在图5所展示的示例配置中，可以有四个严重程度级别：0＝无动作，1＝仅预紧器，2＝预紧器和充气装置第1级，并且3＝预紧器和充气装置第1级和第2级。度量360、390可以被单独地配置成响应于预设严重程度标志192中指示的任何严重程度级别而切换到预设阈值和误用框。
例如，参考ACU_X碰撞判别度量360，可以响应于预设严重程度标志≥1而将切换后阈值364切换到切换后预设阈值368和切换后预设误用框380。可以响应于预设严重程度标志≥1而将第1级/预紧器正常阈值362切换到第1级/预紧器正常预设阈值366和正常预设误用框378。参考CZS切换度量390，可以响应于预设严重程度标志≥1而将CZS切换阈值392切换到CZS切换预设阈值394。如图8A和图8B所示，切换后阈值可以具有小于或大于其对应的正常阈值的大小，尽管切换后阈值大小降低是更可能的情况。类似地，切换后误用框可以大于或小于其对应的正常误用框。
根据以上内容，应理解的是，正面算法210不仅可以基于被动感测来实施CZS切换以帮助考虑不同的正面碰撞类型，正面算法还可以基于主动感测来实施主动切换以考虑物体类型和估计碰撞严重程度。
参照图8A，ACU_X碰撞判别度量360还可以包括第2级阈值370，该阈值针对其中安全气囊充气装置是两级充气装置的安全系统。安全气囊充气装置的第二级用于更严重的碰撞，这说明第2级阈值370的量级相对较高。在该配置中，实施第1级/预紧器正常阈值362以触发预紧器和安全气囊充气装置第1级。实施2级阈值370以在预定延迟(其例如可以是5ms、20ms、100ms等)之后触发安全气囊充气装置第2级。如图8A所示，ACU_X碰撞判别度量360还可以包括2级预设阈值372，可以响应于预设严重程度标志是诸如≥2的预定值而切换到该阈值，因而响应于标志为较高的碰撞严重程度级别而降低了第2级触发的阈值。
尽管未示出，但是ACU_X碰撞判别度量360可以实施与第2级阈值370和第2级预设阈值372对应的误用框。然而，由于触发第2级事件所必需的较高量级，可能不需要这些误用框。
另外地，参照图8B，CZS切换度量390还可以包括CZS特殊阈值396，该阈值针对其中安全气囊充气装置是两级充气装置的安全系统。在该配置中，可以实施CZS特殊阈值396以调整或调节充气装置的第1级与第2级之间的触发延迟。可以响应于超过CZS特殊阈值396而增加或减小延迟。如图8B所示，CZS切换度量390还可以包括CZS特殊预设阈值398，可以响应于预设严重程度标志是诸如≥2的预定值而切换到该阈值，因而响应于标志为较高的碰撞严重程度级别而降低了用于调整第2级触发延迟的阈值。
从本发明的以上描述，本领域技术人员将意识到改进、改变和修改。所附权利要求旨在涵盖在本领域技术范围内的这种改进、变化和/或修改。

Claims (22)

1.一种用于在正面冲撞的情况下帮助保护车辆乘员的车辆安全系统，所述车辆安全系统包括：
控制器；
一个或多个碰撞传感器，所述一个或多个碰撞传感器用于感测正面冲撞；以及
主动传感器，所述主动传感器用于检测所述车辆的路径中的物体；
其中，所述控制器被配置成响应于从所述碰撞传感器接收到的信号而实施检测正面冲撞的发生的碰撞判别度量，所述碰撞判别度量实施用于确定从所述碰撞传感器接收到的信号是否指示正面冲撞的发生的阈值；
其中，所述控制器被配置成实施算法，所述算法使用从所述主动传感器获得的信息来检测所述车辆的路径中的物体，并响应于检测到所述物体而选择在所述碰撞判别度量中实施的阈值。
2.如权利要求1所述的车辆安全系统，其中，由所述控制器实施的所述算法进一步被配置成基于从所述主动传感器获得的信息来选择误用框，该误用框与由所述碰撞判别度量实施的所选择的阈值相关联。
3.如权利要求1所述的车辆安全系统，其中，由所述控制器实施的所述算法进一步被配置成：
确定所述物体的物体类型；
确定与所述物体的撞击的估计严重程度；以及
进一步响应于所述物体类型和所述估计严重程度中的至少一者而选择在所述碰撞判别度量中实施的阈值。
4.如权利要求3所述的车辆安全系统，其中，所述物体类型包括汽车、卡车、障碍物和杆中的一个。
5.如权利要求3所述的车辆安全系统，其中，由所述控制器实施的所述算法被配置成通过实施度量来确定所述估计严重程度，所述度量基于所述物体与所述车辆之间的相对速度来确定所述估计严重程度。
6.如权利要求5所述的车辆安全系统，进一步包括至少一个可致动的安全设备，所述安全设备包括具有两级充气装置的安全气囊和安全带预紧器，并且其中，由所述控制器实施的所述算法被配置成响应于所述估计严重程度而确定要采取的以下行动之一：
既不致动所述安全带预紧器也不致动所述充气装置；
仅致动所述安全带预紧器；
致动所述安全带预紧器和充气装置第一级；
致动所述安全带预紧器、充气装置第一级和充气装置第二级。
7.如权利要求3所述的车辆安全系统，其中，由所述控制器实施的所述算法进一步被配置成响应于所述物体类型和估计严重程度中的至少一者而选择误用框，该误用框与由所述碰撞判别度量实施的所选择的阈值相关联。
8.如权利要求3所述的车辆安全系统，其中，由所述控制器实施的所述算法进一步被配置成通过评估估计严重程度判别度量来确定所述估计严重程度，所述估计严重程度判别度量将所述物体相对于所述车辆的相对速度与位移进行比较。
9.如权利要求1所述的车辆安全系统：
其中，所述碰撞传感器包括前挤压区传感器CZS；
其中，所述碰撞判别度量包括用于评估CZS加速度值以确定是否超过CZS切换阈值的CZS切换判别度量；
其中，所述碰撞判别度量包括与由所述算法确定的每个物体类型相关联的单独度量，每个单独度量包括正常阈值和误用框、以及CZS切换后阈值和误用框，当所述CZS切换判别度量确定超过所述CZS切换阈值时，所述碰撞判别度量实施所述CZS切换后阈值和误用框，在不超过所述CZS切换阈值的情况下，实施所述正常阈值和误用框；并且
其中，所述碰撞判别度量进一步包括正常预设阈值和误用框、以及CZS切换后预设，其中，当所述CZS切换判别度量确定超过所述CZS切换阈值并且所述算法检测到所述车辆的路径中的所述物体时，所述碰撞判别度量实施所述CZS切换后预设阈值和误用框，在不超过所述CZS切换阈值并且所述算法检测到所述车辆的路径中的物体的情况下，实施所述正常预设阈值和误用框。
10.如权利要求1所述的车辆安全系统，其中，由所述控制器实施的所述算法被配置成通过以下方式检测所述车辆的路径中的物体：
识别所述物体；
确定所述物体相对于所述车辆的横向位置是否在预定阈值内；
评估冲撞时间(TTC)判别度量来确定所述物体与所述车辆之间的相对速度是否超过指示碰撞即将发生的预定阈值；以及
评估纵向距离冲撞判别度量来确定所述物体相对于所述车辆的纵向位置是否超过指示碰撞即将发生的预定阈值。
11.如权利要求1所述的车辆安全系统，其中，由所述控制器实施的所述算法被配置成通过以下方式检测所述车辆的路径中的物体：
识别所述物体的状态；
确定计算的碰撞概率是否大于预定的碰撞概率；以及
评估冲撞时间(TTC)判别度量来确定所述物体与所述车辆之间的相对速度是否超过指示碰撞即将发生的预定阈值。
12.如权利要求1所述的车辆安全系统，其中，所述碰撞传感器是被动安全系统的部件，所述被动安全系统进一步包括至少一个可致动的安全设备，所述被动安全系统被配置成通过致动所述安全设备来对车辆冲撞的发生做出响应，并且其中，所述主动传感器是主动安全系统的部件，所述主动安全系统被配置成预测所述车辆冲撞的发生。
13.如权利要求1所述的车辆安全系统，其中，所述碰撞传感器包括挤压区传感器和安全气囊控制单元(ACU)传感器中的至少一者，所述传感器呈加速度计形式，所述加速度计用于测量沿车辆纵向轴线的车辆加速度。
14.如权利要求13所述的车辆安全系统，其中，所述碰撞判别度量具有通过比较由所述碰撞传感器测量的加速度与位移、或速度与位移来确定的值，并且所述碰撞判别度量响应于所述值超过所述阈值而确定正面冲撞的发生。
15.如权利要求1所述的车辆安全系统，其中，所述主动传感器包括相机，并且其中，从所述主动传感器获得的所述信息包括所述物体类型、物体横向位置、与所述物体的冲撞时间(TTC)、所述物体与所述车辆的相对速度以及所述物体相对于所述车辆的纵向位置。
16.如权利要求5所述的车辆安全系统，其中，用于检测所述车辆的路径中的物体的所述算法被配置成通过以下方式检测所述物体：
确定所述物体类型是否为已识别的物体类型；
确定所述物体横向位置是否在预定阈值范围内；
通过评估TTC冲撞判别度量来确定与所述TTC是否超过预定阈值，以确定所述物体的TTC是否在指示即将发生冲撞的阈值之内，所述阈值是关于所述物体与所述车辆的相对速度确定的；以及
通过评估纵向距离冲撞判别度量来确定所述物体与所述车辆之间的纵向距离是否超过预定阈值，以确定所述物体相对于所述车辆的纵向位置是否在指示即将发生冲撞的阈值内，所述阈值是关于所述物体与所述车辆的相对速度确定的。
17.如权利要求16所述的车辆安全系统，其中，所述已识别的物体类型包括汽车、卡车、障碍物或杆。
18.如权利要求1所述的车辆安全系统，其中，所述主动传感器包括雷达传感器，并且其中，从所述主动传感器获得的所述信息包括物体状态、冲撞概率、与所述物体的冲撞时间TTC以及所述物体与所述车辆的相对速度。
19.如权利要求18所述的车辆安全系统，其中，用于检测所述车辆路径中的物体的所述算法被配置成通过以下方式检测所述物体：
确定所述物体状态是否为已识别的物体状态；
确定所述冲撞概率是否大于预定的阈值概率；以及
通过评估TTC冲撞判别度量来确定与所述TTC是否超过预定阈值，以确定所述物体的TTC是否在指示即将发生冲撞的阈值之内，所述阈值是关于所述物体与所述车辆的相对速度确定的。
20.如权利要求19所述的车辆安全系统，其中，所述已识别的物体状态包括前向状态、后向状态、侧向状态、静止状态或移动状态。
21.如权利要求1所述的车辆安全系统，其中，所述主动传感器包括相机、雷达传感器以及激光雷达(LIDAR)传感器中的至少一者。
22.如权利要求1所述的车辆安全系统，其中，所述控制器包括安全气囊控制器单元(ACU)。
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