CN114655238A - 配置为检查乘客数量的车辆及其控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及配置为检查乘客数量的车辆及其控制方法。车辆配置为:在行驶期间处于临时停车状态时,识别下车后没有重新上车的乘客,并与乘客沟通以引导乘客重新上车。控制车辆的方法包括:当车辆在行驶期间进入停车状态时,通过对拍摄车辆的内部获得的第一图像的分析,初次检查车辆内的乘客数量;响应于在停车后重新启动车辆,通过对拍摄车辆的内部获得的第二图像的分析,第二次检查车辆内的乘客数量;响应于第二次检查到的乘客数量小于初次检查到的乘客数量,识别出存在下车后没有重新上车的乘客。
Description
技术领域
本发明涉及一种车辆,更具体地说,涉及配置为识别车辆中乘客数量的车辆。
背景技术
当多个乘客使用一辆车移动时,存在一些乘客在中间点从车上下来(即,下车)并重新上车的情况。或者,存在大量乘客到达目的地从而所有乘客从车辆下车的情况。
在这方面,现有技术可以识别并通知存在没有从车辆下车的剩余乘客。但是,存在如下的情况:乘客在最终目的地以外的中间站临时下车然后再次上车时,在没有重新上车的乘客情况下车辆能够重新启动。因此,需要一种解决这种限制的方法。
发明内容
因此,本发明提供了这样一种车辆,其在行驶期间处于临时停车状态时,配置为识别下车后没有重新上车的一些乘客,并与乘客沟通以引导乘客重新上车。
本发明的另外方面一部分将在以下描述中阐述,一部分从描述中将是显然的,或者可以通过本发明的实践来习得。
根据本发明的一个方面,提供了一种控制车辆的方法,所述方法包括:当车辆进入停车状态时,通过对拍摄车辆的内部获得的第一图像的分析,初次检查车辆内的乘客数量;响应于生成车辆的车门信号,通过对拍摄车辆的内部而获得的第二图像的分析,第二次检查车辆内的乘客数量;以及响应于第二次检查到的乘客数量小于初次检查到的乘客数量,通过车辆的显示设备显示存在下车后要重新上车的乘客。
所述方法可以进一步包括:在识别出存在下车后要重新上车的乘客时,检查车辆附近能够进行停车以搭载下车后要重新上车的乘客的点,并在该点不能够进行停车时搜索能够停车的点。
所述方法可以进一步包括:在将车辆移动到能够停车的点时,将车辆的当前位置通知给下车后要重新上车的乘客。
所述方法可以进一步包括:重新停车以搭载下车后要重新上车的乘客;响应于再次生成车辆的车门信号,通过对拍摄车辆的内部获得的第三图像的分析,第三次检查车辆内的乘客数量;响应于第三次检查到的乘客数量小于初次检查到的乘客数量,识别出存在下车后要重新上车的乘客。
所述显示设备可以是人工智能(AI)助理,其设置为表现出面部表情和手势并输出语音消息。
所述方法可以进一步包括:当车辆的导航系统中设置了车辆的目的地并且在车辆到达目的地之前使车辆停车时,识别是否存在从车辆下车后要重新上车的乘客。
所述方法可以进一步包括:通过对拍摄车辆内的乘客获得的图像的分析,获得乘客的面部标识(ID);响应于识别出存在下车后要重新上车的乘客,通过面部ID对下车后要重新上车的乘客进行分类,并将车辆的当前位置仅通知给下车后要重新上车的乘客。
所述方法可以进一步包括:当车辆运行时,存储关于下车后的乘客重新上车的重新上车历史;每当根据车辆停车执行下车后的乘客的重新上车时,基于存储的关于下车后的乘客重新上车的重新上车历史,识别在车辆停车的地方是否存在下车后要重新上车的乘客。
所述方法可以进一步包括:当车辆驾驶员对在当前位置重新上车的肯定回答重复预设的次数或更多次时,将车辆的当前位置识别为满足预设的重新上车条件的地方,省略驾驶员确认检查并执行乘客比较。
所述方法可以进一步包括:当车辆的当前位置是预先设置为下车后预期重新上车的地方时,将车辆的当前位置识别为满足预设的重新上车条件的地方,省略驾驶员确认检查并执行乘客比较。
所述方法可以进一步包括:当车辆的当前位置是预先设置为下车后预期不重新上车的地方时,将车辆的当前位置识别为不满足预设的重新上车条件的地方,省略驾驶员确认检查和乘客比较。
根据本发明的另一方面,提供了一种车辆,其包括:摄像机,其配置为拍摄车辆的内部;控制器,其配置为:当车辆进入停车状态时,通过对拍摄车辆的内部而获得的第一图像的分析,初次检查车辆内的乘客数量;响应于生成车辆的车门信号,通过对拍摄车辆的内部获得的第二图像的分析,第二次检查车辆内的乘客数量;响应于第二次检查到的乘客数量小于初次检查到的乘客数量,通过车辆的显示设备显示存在下车后要重新上车的乘客。
所述控制器可以配置为:在识别出存在下车后要重新上车的乘客时,检查车辆附近能够进行停车以搭载下车后要重新上车的乘客的点,并在该点不能够进行停车时搜索能够停车的点。
所述控制器可以配置为:在将车辆移动到能够停车的点时,将车辆的当前位置通知给下车后要重新上车的乘客。
所述控制器可以配置为:重新停车以搭载下车后要重新上车的乘客;响应于再次生成车辆的车门信号,通过对拍摄车辆的内部获得的第三图像的分析,第三次检查车辆内的乘客数量;响应于第三次检查到的乘客数量小于初次检查到的乘客数量,识别出存在下车后要重新上车的乘客。
所述显示设备可以是人工智能(AI)助理,其设置为表现出面部表情和手势并输出语音消息。
当车辆的导航系统中设置了车辆的目的地且在车辆到达目的地之前使车辆停车时,可以识别是否存在从车辆下车后要重新上车的乘客。
所述控制器可以配置为:通过对拍摄车辆内的乘客获得的图像的分析,获得乘客的面部标识(ID);响应于识别出存在下车后要重新上车的乘客,通过面部ID对下车后要重新上车的乘客进行分类,并将车辆的当前位置仅通知给下车后要重新上车的乘客。
所述控制器可以配置为:当车辆运行时,存储关于下车后的乘客重新上车的重新上车历史;每当根据车辆停车执行下车后的乘客的重新上车时,基于存储的关于下车后的乘客重新上车的重新上车历史,识别在车辆停车的地方是否存在下车后要重新上车的乘客。
所述控制器可以配置为:当车辆驾驶员对在当前位置重新上车的肯定回答重复预设的次数或更多次时,将车辆的当前位置识别为满足预设的重新上车条件的地方,省略驾驶员确认检查并执行乘客比较。
所述控制器可以配置为:当车辆的当前位置是预先设置为下车后预期重新上车的地方时,将车辆的当前位置识别为满足预设的重新上车条件的地方,省略驾驶员确认检查并执行乘客比较。
所述控制器可以配置为当车辆的当前位置是预先设置为下车后预期不重新上车的地方时,将车辆的当前位置识别为不满足预设的重新上车条件的地方,省略驾驶员确认检查和乘客比较。
根据本发明的另一方面,提供了控制车辆的方法,所述方法包括:当车辆进入停车状态时,通过对拍摄车辆的内部获得的第一图像的分析,初次检查车辆内的乘客数量;响应于生成车辆的车门信号,通过对拍摄车辆的内部获得的第二图像的分析,第二次检查车辆内的乘客数量;响应于第二次检查到的乘客数量小于初次检查到的乘客数量,识别出存在下车后要重新上车的乘客;响应于识别出存在下车后要重新上车的乘客,通过设置在车辆中的人工智能(AI)助理以面部表情、手势和语音消息的形式显示存在下车后要重新上车的乘客。
根据本发明的另一方面,提供了一种车辆,其包括:摄像机,其配置为拍摄车辆的内部;控制器,其配置为:当车辆进入停车状态时,通过对拍摄车辆的内部获得的第一图像的分析,初次检查车辆内的乘客数量;响应于生成车辆的车门信号,通过对拍摄车辆的内部获得的第二图像的分析,第二次检查车辆内的乘客数量;响应于第二次检查到的乘客数量小于初次检查到的乘客数量,识别出存在下车后要重新上车的乘客;人工智能(AI)助理,其设置在车辆中并配置为以面部表情、手势和语音信息的形式显示存在下车后要重新上车的乘客。
附图说明
根据下面结合附图对实施方案进行的描述,本发明的这些和/或其他方面将会变得明显且更容易理解,附图中:
图1是示出根据本发明实施方案的车辆的内部的示意图;
图2是示出根据本发明实施方案的车辆的通信连接的示意图;
图3是示出根据本发明实施方案的车辆的音频视频导航系统的配置的示意图;
图4是示出根据本发明实施方案的控制车辆的方法的第一示例的示意图;
图5是示出根据本发明实施方案的控制车辆的方法的第一示例的示意图;
图6是示出根据本发明实施方案的控制车辆的方法的第一示例的示意图;
图7是示出根据本发明实施方案的控制车辆的方法的第二示例的示意图;
图8是示出根据本发明实施方案的控制车辆的方法的第三示例的示意图;以及
图9是示出根据本发明实施方案的控制车辆的方法的第四示例的示意图。
具体实施方式
应当理解,此处所使用的术语“车辆”或“车辆的”或其它类似术语一般包括机动车辆,例如包括运动型多用途车辆(SUV)、大客车、大货车、各种商用车辆的乘用车辆,包括各种舟艇、船舶的船只,航空器等等,并且包括混合动力车辆、电动车辆、插电式混合动力电动车辆、氢动力车辆以及其它替代性燃料车辆(例如,源于非石油的能源的燃料)。如本文中所提到的,混合动力车辆是具有两种或更多种动力源的车辆,例如汽油动力和电力动力两者的车辆。
本文中所使用的术语仅出于描述具体实施方案的目的,并非旨在限制本发明。如本文中所使用的,单数形式“一”、“一个”和“所述”旨在也包括复数形式,除非上下文另有清楚的指示。将进一步理解的是,当在本说明书中使用术语“包括”和/或“包括有”时,指定了存在所述特征、数值、步骤、操作、元件和/或组件,但不排除存在或添加一个或更多个其他特征、数值、步骤、操作、元件、组件和/或其群组。如本文中所使用的,术语“和/或”包括一个或更多个相关列举项的任何和全部组合。在整个说明书中,除非明确地描述为相反,否则词语“包括”及其变型(例如,“包含”或“包含有”)将会理解为表示包括所述元件,而不排除任何其他的元件。另外,本说明书中描述的术语“~单元”、“~器”、“~装置”和“~模块”指的是用于处理至少一个功能和操作的单元,并且可以通过硬件组件或软件组件以及它们的组合来实现。
此外,本发明的控制逻辑可以实施为计算机可读介质上的非易失性计算机可读介质,其包含通过处理器、控制器等执行的可执行程序指令。计算机可读介质的示例包括但不限于ROM、RAM、光盘(CD)-ROM、磁带、软盘、闪存驱动器、智能卡和光学数据存储设备。计算机可读介质也可以分布在网络联接的计算机系统中,使得计算机可读介质以分布式进行存储和执行,例如通过远程信息处理服务器或控制器局域网(CAN)。
图1是示出根据本发明实施方案的车辆的内部的示意图。
参考图1,音频视频导航(AVN)系统100和方向盘102安装在驾驶员座椅的前方。AVN系统100是具有添加到其的通信功能的典型AVN系统的性能的信息娱乐设备,并且AVN系统100包括显示器160。AVN系统100支持语音指令功能。对于AVN系统100的语音识别控制,语音识别按钮104安装在方向盘102上,并且麦克风106安装在驾驶员座椅的上方。扬声器116安装在驾驶员座椅的左车门和乘客座椅的右车门上。
在图1中,附图标记150表示人工智能(AI)助理(AI机器人)。附图标记152表示安装在AI助理150上的摄像机。AI助理150设置为检测车辆的内部的情况,并根据检测到的情况执行操作。例如,AI助理150通过摄像机152来拍摄车辆的内部,以识别乘客数量并识别每个乘客的面部,并且基于乘客数量和面部识别结果来执行相应的控制。为了拍摄车辆的内部并执行乘客数量的识别和每个乘客的面部识别,可以利用设置在车辆的内部的其他摄像机来代替AI助理150的摄像机152。AI助理150的操作可以通过面部表情、运动和声音(语音)来表示。例如,诸如笑声、惊讶、尴尬或询问的表情可以通过设置在AI助理150中的显示器或发光二极管(LED)的照明来表现。此外,AI助理150可以通过其移动来表现与面部表情(例如,笑声、惊讶、尴尬和怀疑)相关的手势。此外,AI助理150可以通过声音(语音)来输出包括预定内容的语音消息。
图2是示出根据本发明实施方案的车辆的通信连接的示意图。
参考图2,AVN系统100和AI助理150在车辆的内部彼此通信地连接。AVN系统100连接到远程站点处的服务器210以能够进行无线通信。服务器210连接到由车辆乘客携带的移动设备220,以能够进行无线通信。
服务器210可以是远程信息处理服务器。乘客可能不需要是车内人员,在上车后临时从车辆下车的人员可以包括在乘客范围内。乘客可以在服务器210中注册他/她的面部标识(ID)和联系信息。乘客的移动设备220可以是与由乘客在服务器210中注册的联系人链接的终端。
图3是示出根据本发明实施方案的车辆的AVN的配置的示意图。
参考图3,AVN系统100可以包括:语音识别器310、导航系统320、通信器330、控制器340和AI管理器350。语音识别器310接收由乘客(驾驶员)或AI助理150的话语产生的语音信号,并执行用于语音识别的数据处理。导航系统320执行AVN系统100的导航功能,并且可以包括地图数据。通信器330设置为执行与远程站点处的服务器210的无线通信。AI管理器350设置为执行AI助理150的通信和控制。
控制器340设置为通过与语音识别器310、导航系统320、通信器330、控制器340和AI管理器350的协作来控制AVN系统100的整体操作。具体地说,控制器340可以检查乘客是否在从车辆下车后要重新上车,并且在需要时,将车辆的当前位置通知给重新上车的乘客。
图4至图6是示出根据本发明实施方案的控制车辆的方法的第一示例的示意图。图4至图6中所示的控制车辆的方法设置为:当多个乘客在车辆导航系统中没有设置特定目的地的状态下使用车辆时,检查是否存在下车后要重新上车的乘客,并且响应于存在下车后要重新上车的乘客时,向乘客通知车辆的当前位置。参考图4至图6的三个附图来描述该实施方案。
首先,参考图4,在根据本发明实施方案的车辆行驶期间,AVN系统100的控制器340识别车辆是否进入停车状态(402)。当车辆满足预定的停车条件时,控制器340可以确定出车辆进入停车状态。例如,当车辆的速度为3km/h或更小(其是预定的车辆速度)时,控制器340可以确定出车辆进入停车状态。
当车辆进入停车状态时,控制器340利用AI助理150的摄像机152来拍摄车辆的内部(404)。对车辆的内部进行拍摄是为了识别车辆中当前存在的乘客数量。当另一个摄像机安装在车辆的内部时,可以利用另一个摄像机而不是AI助理150的摄像机152来拍摄车辆的内部。当利用AI助理150的摄像机152对车辆的内部的第一次拍摄完成时,控制器340通过分析第一次拍摄的图像来识别车辆中当前存在的乘客数量P1,并存储识别的乘客数量P1(406)。
随后,当车门打开然后关闭时(即,当识别出已经有乘客下车时)(408),控制器340利用AI助理150的摄像机152来再次拍摄车辆的内部(410)。重新拍摄车辆的内部是为了识别在车门打开然后再次关闭后车辆中的乘客数量。当另一个摄像机安装在车辆的内部时,可以利用另一个摄像机而不是AI助理150的摄像机152来拍摄车辆的内部。在确定乘客下车是否发生时,识别出在打开车门然后再次关闭车门时乘客下车发生。车门是否打开并关闭可以通过生成车门信号(即,车门打开/关闭信号)来确定。
当利用AI助理150的摄像机152对车辆的内部的第二次拍摄完成时,控制器340可以通过分析第二次拍摄的图像来识别车辆中当前存在的乘客数量P2,并存储识别的乘客数量P2(412)。
AVN系统100的控制器340比较获得的乘客数量P1和P2,并检查数量P1和P2是否相互匹配(414)。控制器340将在进入车辆停车状态后车门打开然后关闭之前获得的乘客数量P1与在车门打开然后关闭之后的乘客数量P2进行比较,从而识别是否存在下车后要重新上车的乘客。
当乘客数量P1和P2彼此匹配时,控制器340识别出不存在下车后要重新上车的乘客,因此不采取任何特殊的后续动作。相反,当乘客数量P1和P2彼此不匹配(P1>P2)时,控制器340识别出存在下车后要重新上车乘客,并请求AI助理150执行与有乘客重新上车的情况相对应的反馈。在这种情况下,AI助理150可以以语音消息的形式来输出问题,例如“是否有从车辆下车的乘客再次上车?”,同时表现出指示询问的面部表情和手势(416)。通过AI助理150的这一系列操作,车辆驾驶员可以识别出已经从车辆下车的车辆的一些乘客将重新上车。
车辆驾驶员可以回答AI助理150的问题。驾驶员的响应可以通过车辆的麦克风106来提供。AVN系统100的控制器340可以根据通过麦克风106接收到的驾驶员响应来识别下车后要重新上车的乘客的存在,并且基于识别结果,可以不采取特定的后续动作,或者可以采取如图5所示的后续动作(418)。在图4的步骤416,驾驶员对AI助理150的问题的响应可以分类为i)不存在重新上车的乘客,ii)没有响应,以及iii)存在重新上车的乘客。如图5所示,控制器340在i)和ii)的情况下可以不采取特定的后续动作,而在iii)的情况下(即,当有乘客重新上车时)可以采取后续动作。
在图5中,控制器340基于接收到指示出存在重新上车的乘客的驾驶员响应,将车辆的当前位置和驾驶员的响应结果发送到服务器210(502)。即,控制器240向服务器210发送驾驶员响应的指示是否存在重新上车的乘客的信息连同关于车辆的当前位置的信息。
服务器210识别车辆当前位置的交通状况和指示车辆在当前位置是否能够停车的信息,并将识别结果发送到车辆(504)。此外,服务器210还存储指示在当前位置驾驶员是下车还是上车的信息(506)。可以通过打开/关闭车辆驾驶员座椅的车门来确定驾驶员是下车还是上车。
AVN系统100的控制器340基于从服务器210接收到的当前位置的交通状况以及指示车辆在当前位置是否能够停车的信息,识别车辆在当前位置是否能够停车(508)。
当车辆在当前位置能够停车时,AI助理150可以执行用于引导车辆能够停车的反馈(510)。例如,AI助理150可以以语音消息的形式来输出引导消息,例如“您可以在当前位置停留(00)分钟”,同时表现出指示微笑的面部表情和手势。车辆驾驶员可以通过参考AI助理150输出的引导消息来确定是否使车辆停在当前位置。
相反,当车辆在当前位置不能够停车时,AI助理150可以执行用于引导车辆不能够停车的反馈(512)。例如,AI助理150可以以语音消息的形式来输出引导消息“您不能在当前位置停车,因此我将引导您在哪里可以停车”,同时表现出指示尴尬的面部表情和手势。此外,AI助理150可以从服务器210请求关于附近能够停车的点的信息。服务器210响应于AI助理150的请求在车辆的当前位置周围搜索能够停车的点,并将搜索结果发送到车辆的AVN系统100(514)。AVN系统100参考从服务器150接收到的关于能够停车的点的信息来引导到对应点的路线(516)。驾驶员可以沿着由AVN系统100引导的路线使车辆移动到能够停车的点。
在图6中,AVN系统100的控制器340当车辆移动到能够停车的点时识别车辆是否进入停车状态(602)。当车辆满足预定的停车条件时,控制器340可以识别出车辆进入停车状态。例如,当车辆的速度为3km/h或更小(其是预定的车辆速度)时,控制器340可以识别出车辆进入停车状态。
当识别出车辆进入停车状态时,控制器340将车辆的当前位置发送给服务器210(604)。服务器150将从车辆接收到的车辆的当前位置发送到乘客的移动设备220(606)。下车后未能重新上车的乘客可以通过从服务器210提供的车辆的当前位置信息检查车辆的当前位置,识别出车辆正在移动以搭载他/她,并感到放心。
随后,当车门打开然后关闭时(即,当识别出已经有乘客下车时)(608),控制器340利用AI助理150的摄像机152来拍摄车辆的内部(610)。对车辆的内部进行拍摄是为了在车门打开然后关闭之后识别车辆中的乘客数量。当另一个摄像机安装在车辆的内部时,可以利用另一个摄像机而不是AI助理150的摄像机152来拍摄车辆的内部。在识别乘客下车是否已发生时,识别当车门打开然后关闭时乘客下车是否已发生。车门是否打开并关闭可以通过生成车门信号(即,车门打开/关闭信号)来识别。
当利用AI助理150的摄像机152对车辆的内部的第三次拍摄完成时,控制器340通过分析拍摄的第三图像来识别当前存在于车辆中的乘客数量P3,并存储识别的当前存在于车辆中的乘客数量P3(612)。
AVN系统100的控制器340将通过第一次拍摄获得的乘客数量P1与通过第三次拍摄获得的乘客数量P3进行比较,并检查数量P1和P3是否相互匹配(S614)。通过比较,可以检查所有从车辆下车的乘客是否已重新上车。
由于乘客数量P1和P3相互匹配表示所有下车的乘客已重新上车的情况,因此控制器340请求AI助理150执行与所有下车的乘客已重新上车的情况相对应的反馈。在这种情况下,AI助理150可以以语音消息的形式来输出引导消息,例如“每个人都已上车,请出发”,同时表现出指示微笑的面部表情和手势(616)。车辆驾驶员可以根据AI助理150的反馈来识别出所有的车辆原始乘客已上车。
相反,当乘客数量P1和P3彼此不匹配(P1>P3)时,控制器340识别出存在需要重新上车的下车乘客,并且请求AI助理150执行与存在需要重新上车的乘客的情况相对应的反馈。在这种情况下,AI助理150可以以语音消息的形式来输出请求消息,例如“没有足够的乘客。请检查”,同时表现出指示尴尬的面部表情和手势(618)。车辆驾驶员可以根据AI助理150的请求消息来识别是否所有乘客已上车。
如图4至图6所示的控制车辆的方法可以防止当多个乘客使用车辆时乘客未能重新上车,或采取措施使所有乘客上车而不会丢失。
图7是示出根据本发明实施方案的控制车辆的方法的第二示例的示意图。图7中所示的控制车辆的方法设置为:当多个乘客在车辆导航系统中设置了特定目的地的状态下使用车辆时,检查下车后的乘客的重新上车,并响应于存在下车后要重新上车的乘客,向乘客通知车辆的当前位置。
首先,参考图7,在根据本发明实施方案的车辆行驶期间,AVN系统100的控制器340识别车辆是否进入停车状态(702)。当车辆满足预定的停车条件时,控制器340可以识别出车辆进入停车状态。例如,当车辆的速度为3km/h或更小(其是预定的车辆速度)时,控制器340可以确定出车辆进入停车状态。
当车辆进入停车状态时,控制器340检查车辆是否已到达在AVN系统100中设置的目的地(704)。在车辆到达目的地之后,所有乘客(包括驾驶员)都会下车,但在车辆到达目的地之前停车可能需要监控下车后的乘客的重新上车。因此,当车辆在到达目的地之前进入停车状态时(步骤704中的否),控制器340利用AI助理150的摄像机152来拍摄车辆的内部(706)。对车辆的内部进行拍摄是为了识别当前在车辆中的乘客数量。当另一个摄像机安装在车辆的内部时,可以利用另一个摄像机而不是AI助理150的摄像机152来拍摄车辆的内部。
当利用AI助理150的摄像机152对车辆的内部的第一次拍摄完成时,控制器340通过分析第一次拍摄的图像来识别当前存在于车辆中的乘客数量P1,并存储识别的当前存在于车辆中的乘客数量P1(708)。
控制器340检查车辆是否关闭,车辆的所有车门是否打开,然后部分或全部车门是否再次关闭(S710)。这是为了检查所有乘客是否从车辆下车。此外,控制器340检查车辆是否启动,车辆的部分或所有车门是否打开,然后所有车门是否再次关闭(712)。这是为了检查所有从车辆下车的乘客是否要重新上车。控制器340可以通过考虑使车辆关闭、使车辆启动以及顺序地打开和关闭部分或所有车门的一系列操作,更准确地识别乘客在下车后要重新上车。乘客的下车可以根据在车辆启动之后车门打开然后关闭来确定。车门是否打开和关闭可以通过生成车门信号(即,车门打开/关闭信号)来识别。
相应地,当发生与车辆启动/关闭和车门打开/关闭相关的情况710和712时(408),控制器340再次利用AI助理150的摄像机152对车辆的内部进行第二次拍摄(714)。车辆的内部的第二次拍摄是在与车辆启动/关闭和车门打开/关闭相关的情况之后识别车辆中的乘客数量。当另一个摄像机安装在车辆的内部时,可以利用另一个摄像机而不是AI助理150的摄像机152来拍摄车辆的内部。
当利用AI助理150的摄像机152对车辆的内部的第二次拍摄完成时,控制器340通过分析第二次拍摄的图像来识别当前存在于车辆中的乘客数量P2,并存储识别的当前存在于车辆中的乘客数量P2(716)。
AVN系统100的控制器340将通过第一次拍摄获得的乘客数量P1与通过第二次拍摄获得的乘客数量P2进行比较,并检查数量P1和P2是否相互匹配(718)。通过比较,可以检查所有下车的乘客在车辆到达目的地之前是否要重新上车。
由于乘客数量P1和P2相互匹配表示所有下车的乘客已经重新上车的情况,因此控制器340请求AI助理150执行与所有下车的乘客已经重新上车的情况相对应的反馈。在这种情况下,AI助理150可以以语音消息的形式来输出引导消息,例如“每个人都在车上,请出发”,同时表现出指示微笑的面部表情和手势(720)。车辆驾驶员可以根据AI助理150的反馈来识别出所有的车辆原始乘客已上车。
相反,由于乘客数量P1和P2彼此不匹配(P1>P2)表示存在下车后需要重新上车的乘客,因此控制器340请求AI助理150执行与存在需要重新上车的乘客情况相对应的反馈。在这种情况下,AI助理150可以以语音消息的形式来输出请求消息,例如“没有足够的乘客。请检查”,同时表现出指示尴尬的面部表情和手势(722)。车辆驾驶员可以根据AI助理150的这种请求消息来检查所有乘客是否在车上。
此外,服务器150将车辆的当前位置发送给乘客的移动设备220(724)。从车辆下车后没有重新上车的乘客可以通过从服务器210提供的车辆的当前位置信息来检查车辆的当前位置。
根据如图7所示的控制车辆的方法,当由AVN系统100引导且目的地预先设置的路线时,可以防止乘客在车辆运行期间没有重新上车,或采取行动使所有乘客上车而不丢失。
图8是示出根据本发明实施方案的控制车辆的方法的第三示例的示意图。图8中所示的控制车辆的方法是通过乘客的面部ID来识别在下车后需要重新上车的乘客,并通过参考面部ID的识别结果,仅向在下车后需要重新上车的乘客通知车辆的当前位置。
参考图8,当车辆的行驶开始时,控制器340利用AI助理150的摄像机152来拍摄车辆的内部(802)。对车辆的内部进行拍摄是为了识别当前存在于车辆中的乘客数量。当另一个摄像机安装在车辆的内部时,可以利用另一个摄像机而不是AI助理150的摄像机152来拍摄车辆的内部。
AVN系统100的控制器340通过分析利用AI助理150的摄像机152拍摄的图像来检查车辆中乘客的面部ID(804)。
接下来,AVN系统100的控制器340根据拍摄的图像的分析结果来检查车辆中的乘客数量(806)。也就是说,在与图4至图6的第一实施方案或图7的第二实施方案中描述的相同情况下,检查是否存在下车后要重新上车的乘客。
当存在下车后要重新上车的乘客时,将下车后要重新上车的乘客的面部ID和车辆的当前位置发送到服务器210(808)。
当存在下车后要重新上车的乘客时,控制器340请求AI助理150执行与存在要重新上车的乘客的情况相对应的反馈。在这种情况下,AI助理150可以以语音消息的形式来输出请求消息,例如“没有足够的乘客。请检查”,同时表现出指示尴尬的面部表情和手势(810)。
服务器210检查从车辆发送的面部ID的乘客(即,下车后要重新上车的乘客)的注册联系信息(812)。
此外,服务器210将车辆的当前位置发送到相应面部ID的乘客(即,下车后要重新上车的乘客)的注册联系信息(814)。在下车后没有重新上车的乘客可以通过从服务器210提供的车辆的当前位置信息来检查车辆的当前位置。
图9是示出根据本发明实施方案的控制车辆的方法的第四示例的示意图。图9中所示的控制车辆的方法是当车辆乘客当前在下车后要重新上车的地方是具有关于过去下车后要重新上车的乘客的重新上车历史的地方时,检查是否存在下车后要重新上车的乘客。
参考图9,当车辆的行驶开始时,控制器340利用AI助理150的摄像机152来拍摄车辆的内部(902)。对车辆的内部进行拍摄是为了识别当前存在于车辆中存在的乘客数量。当另一个摄像机安装在车辆的内部时,可以利用另一个摄像机而不是AI助理150的摄像机152来拍摄车辆的内部。
AVN系统100的控制器340通过分析利用AI助理150的摄像机152拍摄的图像来检查车辆中的乘客数量(904)。也就是说,在与图4至图6的第一实施方案或图7的第二实施方案中描述的相同情况下,检查是否存在下车后要重新上车的乘客。
AVN系统100的控制器340向服务器210发送关于乘客上车、下车和重新上车的信息以及关于车辆的当前位置的信息(906)。
服务器210分析从车辆发送的关于上车、下车和重新上车条件的信息(指示重新上车是否发生的信息)和关于车辆的当前位置的信息,并且存储分析的信息(908)。也就是说,服务器210识别出乘客在车辆的当前位置已经下车和重新上车,并且存储关于下车后要重新上车的重新上车历史连同位置信息。
此后,响应于在车辆停在预定的位置后乘客下车,AVN系统100的控制器340将车辆的当前位置发送到服务器210(910)。
在从车辆接收到当前位置之后,服务器210搜索在车辆的当前位置处的重新上车历史,并将搜索结果发送到车辆的AVN系统100(S912)。这是为了使车辆的AVN系统100能够识别车辆的当前位置是否是具有关于过去下车后要重新上车的重新上车历史的位置。
当车辆的当前位置是具有重新上车历史的位置时(步骤914的是),控制器340请求AI助理150执行与重新上车相关的AI反馈。在这种情况下,AI助理150可以根据是否存在下车后要重新上车的乘客,或者所有乘客在下车后是否已重新上车,输出与上述第一实施方案至第三实施方案中描述的相同的面部表情、手势和语音消息(916)。
相反,当车辆的当前位置是没有重新上车历史的位置(步骤914的否)时,控制器340结束相关算法(918)。
考虑到如下各种不同情况,可以以各种方式来实现图9中所示的重新上车条件的识别。
<驾驶员对在当前位置重新上车的“肯定”回答重复连续三次>
当条件满足时,识别出在当前位置正在进行重新上车(重新上车条件满足)。因此,在这种情况下,当将来执行对当前位置的乘客数量进行比较的步骤时,响应于车门打开然后关闭而立即执行乘客的比较,而不询问驾驶员当前位置是否为重新上车位置。
<驾驶员对在当前位置重新上车的“否定”回答重复连续三次>
当条件满足时,识别出在当前位置仅进行下车,而不进行重新上车(重新上车条件不满足)。因此,在这种情况下,当将来执行对当前位置的乘客数量进行比较的步骤时,执行询问驾驶员当前位置是否是重新上车位置的步骤。
<在省略驾驶员查询后执行乘客比较>
当车辆停在预定的特定地方并且执行车门打开然后关闭的步骤时,省略询问驾驶员当前位置是否是重新上车位置的步骤,并且立即执行乘客比较步骤(重新上车条件满足)。这里,特定地方可以是,例如,咖啡馆、餐馆或高速公路休息区周围的地方。在咖啡馆、餐馆和高速公路休息区,发生下车和重新上车的可能性非常高,使得可以立即执行乘客比较操作,而省略询问重新上车是否发生的步骤。
<省略驾驶员查询步骤和乘客比较步骤>
当在另一个特定位置停车之后车门打开然后关闭时,省略询问驾驶员当前位置是否是重新上车位置的步骤和乘客比较步骤(重新上车条件不满足)。这里,另一个特定的地方可以是,例如,与学院或学校相邻的地方。就学院或学校而言,上课时间相对较长,因此很有可能不会发生下车后要重新上车的情况。具体而言,在下车与重新上车之间需要经过相对较长的时间。因此,在这种情况下,优选地不询问当前位置是否是重新上车位置,并且优选地省略乘客比较步骤。
从上面显然的是,车辆及其控制方法在车辆行驶期间临时停车状态下,可以识别一些乘客在下车后没有重新上车,并与乘客沟通以引导乘客重新上车。
本发明的上述描述是出于说明的目的,本领域的普通技术人员应当理解的是,在不脱离本发明的技术精神或基本特征的情况下,可以容易地进行其他特定修改。因此,上述实施方案应被视为在所有方面是说明性的而不是限制性的。本发明的范围不受以上陈述的详细描述的限制,而是受本发明所附权利要求的限制,并且还应理解的是,从权利要求及其等同形式的定义和范围获得的所有改变形式或修改形式都落在本发明的范围内。
Claims (24)
1.一种控制车辆的方法,所述方法包括:
当车辆进入停车状态时,通过对拍摄车辆的内部获得的第一图像的分析,初次检查车辆内的乘客数量;
响应于生成车辆的车门信号,通过对拍摄车辆的内部获得的第二图像的分析,第二次检查车辆内的乘客数量;
响应于第二次检查到的乘客数量小于初次检查到的乘客数量,通过车辆的显示设备显示存在下车后要重新上车的乘客。
2.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:在识别出存在下车后要重新上车的乘客后,检查车辆附近能够进行停车以搭载下车后要重新上车的乘客的点,并在该点不能够进行停车时搜索能够停车的点。
3.根据权利要求2所述的方法,进一步包括:在将车辆移动到能够停车的点时,将车辆的当前位置通知给下车后要重新上车的乘客。
4.根据权利要求3所述的方法,进一步包括:
重新停车以搭载下车后要重新上车的乘客;
响应于再次生成车辆的车门信号,通过对拍摄车辆的内部获得的第三图像的分析,第三次检查车辆内的乘客数量;
响应于第三次检查到的乘客数量小于初次检查到的乘客数量,识别出存在下车后要重新上车的乘客。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述显示设备是人工智能助理,其设置为表现出面部表情和手势并输出语音消息。
6.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:当车辆的导航系统中设置了车辆的目的地并且在车辆到达目的地之前使车辆停车时,识别是否存在从车辆下车后要重新上车的乘客。
7.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:
通过对拍摄车辆内的乘客获得的图像的分析,获得乘客的面部标识;
响应于识别出存在下车后要重新上车的乘客,通过面部标识对下车后要重新上车的乘客进行分类,并将车辆的当前位置仅通知给下车后要重新上车的乘客。
8.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:
当车辆运行时,存储关于下车后的乘客重新上车的重新上车历史;
每当根据车辆停车执行下车后乘客的重新上车时,基于存储的关于下车后的乘客重新上车的重新上车历史,识别在车辆停车的地方是否存在下车后要重新上车的乘客。
9.根据权利要求8所述的方法,进一步包括:当车辆驾驶员对在当前位置重新上车的肯定回答重复预设的次数或更多次时,将车辆的当前位置识别为满足预设的重新上车条件的地方,省略驾驶员确认检查并执行乘客比较。
10.根据权利要求8所述的方法,进一步包括:当车辆的当前位置是预先设置为下车后预期重新上车的地方时,将车辆的当前位置识别为满足预设的重新上车条件的地方,省略驾驶员确认检查并执行乘客比较。
11.根据权利要求8所述的方法,进一步包括:当车辆的当前位置是预先设置为下车后预期不重新上车的地方时,将车辆的当前位置识别为不满足预设的重新上车条件的地方,省略驾驶员确认检查和乘客比较。
12.一种车辆,其包括:
摄像机,其配置为拍摄车辆的内部;和
控制器,其配置为:
当车辆进入停车状态时,通过对拍摄车辆的内部获得的第一图像的分析,初次检查车辆内的乘客数量;
响应于生成车辆的车门信号,通过对拍摄车辆的内部获得的第二图像的分析,第二次检查车辆内的乘客数量;
响应于第二次检查到的乘客数量小于初次检查到的乘客数量,通过车辆的显示设备显示存在下车后要重新上车的乘客。
13.根据权利要求12所述的车辆,其中,所述控制器配置为:在识别出存在下车后要重新上车的乘客时,检查车辆附近能够进行停车以搭载下车后要重新上车的乘客的点,并在该点不能够进行停车时搜索能够停车的点。
14.根据权利要求13所述的车辆,其中,所述控制器配置为:在将车辆移动到能够停车的点时,将车辆的当前位置通知给下车后要重新上车的乘客。
15.根据权利要求14所述的车辆,其中,所述控制器配置为:
重新停车以搭载下车后要重新上车的乘客;
响应于再次生成车辆的车门信号,通过对拍摄车辆的内部获得的第三图像的分析,第三次检查车辆内的乘客数量;
响应于第三次检查到的乘客数量小于初次检查到的乘客数量,识别出存在下车后要重新上车的乘客。
16.根据权利要求12所述的车辆,其中,所述显示设备是人工智能代理,其设置为表现出面部表情和手势并输出语音消息。
17.根据权利要求12所述的车辆,其中,当车辆的导航系统中设置了车辆的目的地且在车辆到达目的地之前使车辆停车时,识别是否存在从车辆下车后要重新上车的乘客。
18.根据权利要求12所述的车辆,其中,所述控制器配置为:
通过对拍摄车辆内的乘客获得的图像的分析,获得乘客的面部标识;
响应于识别出存在下车后要重新上车的乘客,通过面部标识对下车后要重新上车的乘客进行分类,并将车辆的当前位置仅通知给下车后要重新上车的乘客。
19.根据权利要求12所述的车辆,其中,所述控制器配置为:
当车辆运行时,存储关于下车后的乘客重新上车的重新上车历史;
每当根据车辆停车执行下车后的乘客的重新上车时,基于存储的关于下车后的乘客重新上车的重新上车历史,识别在车辆停车的地方是否存在下车后要重新上车的乘客。
20.根据权利要求19所述的车辆,其中,所述控制器配置为:当车辆驾驶员对在当前位置重新上车的肯定回答重复预设的次数或更多次时,将车辆的当前位置识别为满足预设的重新上车条件的地方,省略驾驶员确认检查并执行乘客比较。
21.根据权利要求19所述的车辆,其中,所述控制器配置为:当车辆的当前位置是预先设置为下车后预期重新上车的地方时,将车辆的当前位置识别为满足预设的重新上车条件的地方,省略驾驶员确认检查并执行乘客比较。
22.根据权利要求19所述的车辆,其中,所述控制器配置为:当车辆的当前位置是预先设置为下车后预期不重新上车的地方时,将车辆的当前位置识别为不满足预设的重新上车条件的地方,省略驾驶员确认检查和乘客比较。
23.一种控制车辆的方法,所述方法包括:
当车辆进入停车状态时,通过对拍摄车辆的内部获得的第一图像的分析,初次检查车辆内的乘客数量;
响应于生成车辆的车门信号,通过对拍摄车辆的内部获得的第二图像的分析,第二次检查车辆内的乘客数量;
响应于第二次检查到的乘客数量小于初次检查到的乘客数量,识别出存在下车后要重新上车的乘客;
响应于识别出存在下车后要重新上车的乘客,通过设置在车辆中的人工智能助理以面部表情、手势和语音消息的形式显示存在下车后要重新上车的乘客。
24.一种车辆,其包括:
摄像机,其配置为拍摄车辆的内部;
控制器,其配置为:
当车辆进入停车状态时,通过对拍摄车辆的内部获得的第一图像的分析,初次检查车辆内的乘客数量;
响应于生成车辆的车门信号,通过对拍摄车辆的内部获得的第二图像的分析,第二次检查车辆内的乘客数量;
响应于第二次检查到的乘客数量小于初次检查到的乘客数量,识别出存在下车后要重新上车的乘客;
人工智能助理,其设置在车辆中并配置为以面部表情、手势和语音信息的形式显示存在下车后要重新上车的乘客。
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2021
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