CN116142122A - 一种基于物联网的汽车件智能装配管理系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于物联网的汽车件智能装配管理系统及方法，属于智能装配技术领域。本发明一种基于物联网的汽车件智能装配管理系统，包括传感器模块、数据采集模块、数据处理模块、预测模块、控制模块；所述传感器模块输出端与所述数据采集模块输入端相连；所述数据采集模块输出端与所述数据处理模块输入端相连；所述数据处理模块输出端与所述预测模块输入端相连；所述预测模块输出端与所述控制模块输入端相连；本发明还提供一种方法用以对系统进行实施，本发明在一定程度上可以提醒乘客或司机下车时注意后方来车，减少因开门不注意带来的伤害和经济损失。

Description

一种基于物联网的汽车件智能装配管理系统及方法
技术领域
本发明涉及汽车件智能装配技术领域，具体为一种基于物联网的汽车件智能装配管理系统及方法。
背景技术
当前社会交通发达，汽车行业的高速发展为大家的生活带来了便利，随着路上汽车的增多出现的问题也更多，其中经常发生的就是被人们称为“开门杀”的交通事故，是由于人们下车时没有注意交通路况，贸然开车门导致离汽车比较近的行人或车辆经过时来不及反应，最终撞倒在车门上。这种行为不仅对经济造成损失，严重者更会造成人员的伤亡。因此人们急需一种基于物联网的汽车件智能装配管理系统及方法，在车上装配检测提醒装置，在下车时能提高大家对周围来车的警惕性，减少事故的发生。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于物联网的汽车件智能装配管理系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
一种基于物联网的汽车件智能装配管理系统，其特征在于：该系统包括传感器模块、数据采集模块、数据处理模块、预测模块、控制模块；
所述传感器模块用于装配座椅压力传感器，通过对车内座位的压力感应系统感应乘客所坐位置、下车前的位置移动轨迹；数据采集模块用于对车内座位压力传感器以及汽车雷达系统的数据进行采集，获取车内人员所坐位置信息以及车外行人与车辆的运动情况；所述数据处理模块用于接收采集的数据，并对采集的数据进行分类处理；所述预测模块用于对分类处理后的两组数据分别做出预测，包括对车内人员下车时移动路径的预测以及对车外行人和车辆运动状态的预测，形成预测规划模型；所述控制模块用于对预测规划模型产生的结果进行分析，并根据紧急程度对车内人员进行不同的提示；
所述所述传感器模块输出端与所述数据采集模块输入端相连；数据采集模块输出端与所述数据处理模块输入端相连；所述数据处理模块输出端与所述预测模块输入端相连；所述预测模块输出端与所述控制模块输入端相连。
根据上述技术方案，所述传感器模块包含压力传感器装配单元，所述压力传感器装配单元用于汽车所有座位下方进行电容式差压传感器的安装，当有乘客坐在座位上时，该座位下的电容式差压传感器的隔离膜片感受到两侧受到的压力作用，导致弹性测量膜片会产生位移，电容极板件距离的变化会引起两侧电容器电容值的改变，当电容值该变量超过阈值时，即判定此座位上有乘客。
根据上述技术方案，所述数据采集模块包括座位压力检测单元、雷达检测单元；
所述座位压力检测单元是通过电容式差压传感器获取每个座椅压力传感器数据，利用座椅压力传感器数据判断车上乘客乘坐的位置及在车内座椅上的移动轨迹，记录乘客上车至汽车停下打开车锁这段时间内所在的不同的座椅位置，利用汽车停下时传感器的变化形成车内乘客的下车轨迹，判断乘客下车路线；所述雷达检测单元使用现有的车前端雷达检测和车后端雷达检测，利用超声波原理通过发出超声波和接收反射声波判断汽车与车外行人或车辆之间的距离和角度。
根据上述技术方案，所述数据处理模块包括数据接收单元、数据处理单元；
所述数据接收单元用于对采集的座位压力检测单元以及雷达检测单元两组检测单元的数据进行接收；所述数据处理单元用于将接收的数据按来源分为车内部数据及车外部数据，并将两组数据分别储存至数据库中。
根据上述技术方案，所述预测模块包括路径预测单元、预测规划单元；
所述路径预测单元根据汽车座椅压力传感器检测到的人员所坐位置变化来预测车内人员下车时的位置，并判断在不同车门下车的概率；所述预测规划单元使用雷达检测车前端及车后端状况，分别在汽车停止时和汽车开锁时，两次获取车前端及车后端行人或车辆相对于汽车的运动速度、运动角度，根据获取的两次数据建立预测规划模型。
根据上述技术方案，所述控制模块包括车门落锁单元、提示单元；
所述车门落锁单元分为三种分类方式，所述三种分类方式是通过对行人或车辆运动轨迹的判断，将结果分为紧急状况A级、紧急状况B级、紧急状况C级三种分类，针对不同的预测结果将紧急情况进行分级，当汽车停下时周边没有车辆或行人或计算得出周边车辆或行人距离超过2L，则为紧急状况C级，不会提示；当车辆停下时周边车辆或行人距离超过阈值L单不超过2L，则为紧急状况B级，只会语音提示开车门注意不会锁车门；当车辆停下时周边车辆或行人距离未超过阈值，则为紧急状况A级，处于危险状态，在语音提示的同时还会将门锁自动上锁；所述提示单元针对不同的紧急情况等级划分进行不同的提示。
一种基于物联网的汽车件智能装配管理方法，该方法包括以下步骤：
S1、在车内每个座椅都安装压力传感器，获取座椅压力传感器数据，利用座椅压力传感器数据判断车上乘客乘坐的位置及在车内座椅上的移动轨迹；判断乘客所坐座椅位置过程包括以下步骤：
记座椅未承受压力时，极板间的初始距离为D0；当座椅承受压力时，极板间的距离为D1，电容变化表达式为：
Figure BDA0003969586660000031
其中，C0为电容变化值，ΔD＝D0-D1为极板间的距离差值，D0为极板间的初始距离；将不同位置上压力传感器的数据进行上传，根据上传的压力传感器信息感知乘客在座椅位置上的移动，判断乘客最终下车地点；
S2、根据汽车前端雷达及汽车后端雷达探测汽车前方及后方的车辆或行人信息，将雷达探测到的车辆及行人信息进行接收并存储至数据库；
S3、针对车外行人或车辆的运动轨迹，建立预测规划模型，模型建立过程包括以下步骤：
S3-1、使用超声波测距原理，检测到车外行人或车辆相对于汽车的距离和角度，设置车门宽度阈值为L，L的表达式为：
L＝L0*70％
其中，L为车门宽度阈值，L0为所乘汽车单侧门的宽度，70％为车门所能打开的最大角度，车门阈值随汽车版型及汽车大小而变化；
计算车外车辆或行人与汽车之间横向距离，当超过车门宽度阈值L时，将进行警报提示，公式如下：
Figure BDA0003969586660000041
Figure BDA0003969586660000042
S1为停车时汽车与行人或车辆之间的横向距离，C为超声波的声速，正常情况下为C＝340m/s，T为发射超声波到接收到返回声波的时间差，∝1为第一次雷达探测时行人或车辆与汽车的夹角，∝2为第二次雷达探测时行人或车辆与汽车的夹角，S2为2秒后汽车与行人或车辆之间的横向距离；
S3-2、将第一次探测到的位置与第二次探测到的位置连接，得到一条运动路线，以第一次探测位置与汽车之间形成的三角形的直角边为坐标轴，沿运动方向延伸得到预测的运动路线，公式如下：
Figure BDA0003969586660000051
其中y为车外行人或车辆预测的运动路线，(S2cos∝2，S2cos∝2)为第二次探测的坐标点，(S1sin∝1，0)为第一次探测的坐标点；
S3-3、根据公式得出行人或车辆到达汽车时的时间为：
Figure BDA0003969586660000052
其中，T1为行人或所乘车辆到达汽车车身时的时间，
Figure BDA0003969586660000053
为行人或车辆的运动速度，设置从停车到开门的时间为P，判断行人或车辆到达汽车车身的时间与车内人员开门的时间差；
由于行人和车辆的运动路线是随其主观变化而变化的，因此只能预测其最大可能路线。建立坐标轴，将雷达两次探测到的数据放至坐标轴中，计算两次数据的坐标点，两点连成一条直线，计算车外行人或车辆接下来可能的行进路线，根据计算的预测运动路线判断与车身之间的最小横向距离，以此判断开车门是否有危险。
S4、将计算结果划分为不同的紧急等级，并针对不同的紧急情况做出警报反应。
根据上述技术方案，在步骤S1中在汽车所有座位的下方都进行电容式差压传感器的安装，并根据电容传感器电容值的改变判断座位上乘客的分布及移动情况，判断乘客在不同位置下车的概率。
根据上述技术方案，在步骤S2中雷达探测分为车前端雷达探测及车后端雷达探测；车前端雷达探测针对逆行的车辆进行探查；车后端雷达探测针对左侧的机动车以及右侧非机动车和行人进行探测。
根据上述技术方案，在步骤S4中将汽车与行人或车辆之间的横向距离与车门宽度阈值L进行对比；当横向距离S≤L，表示开门一定有危险，显示紧急状况A级，不仅对车内进行语音提示，同时自动落锁；当L＜S＜2L，表示开门可能有危险，显示紧急状况B级，对车内进行语音提示；当横向距离S＞2L，表示没有危险，显示紧急状况C级，不进行语音提示不落锁。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：以往的汽车只在驾驶位及副驾驶位安装压力感应器，本发明在汽车的所有位置都安装电容式差压传感器，获取每个座椅压力传感器数据；利用座椅压力传感器数据判断车上乘客乘坐的位置及在车内座椅上的移动轨迹，可以判断和预测乘客可能的下车点，并对可能性大的下车点前后方路况进行优先判断，增强了对乘客及驾驶员的安全意识；增添了雷达探测两次进行对车辆及行人的距离、角度的采集，计算行人或车辆的运动轨迹并建立预测模型，通过汽车与行人或车辆之间的横向距离与车门宽度阈值L之间的对比，判断此时乘客开门是否有危；针对不同的预测结果将紧急情况进行分级，当汽车停下时周边没有车辆或行人则不会提示；当车辆停下时周边车辆或行人距离超过阈值，则只会语音提示开车门注意；当当车辆停下时周边车辆或行人距离未超过阈值，则处于危险状态，在语音提示的同时还会将门锁自动上锁；这种基于物联网的汽车件智能装配管理方法具备多种功能，符合智能化的汽车理念，一定程度上保障了生命财产安全。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明一种基于物联网的汽车件智能装配管理系统的结构示意图；
图2是本发明一种基于物联网的汽车件智能装配管理系统的流程示意图；
图3是本发明一种基于物联网的汽车件智能装配管理方法的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-图3，本发明提供技术方案：
一种基于物联网的汽车件智能装配管理系统，其特征在于：该系统包括传感器模块、数据采集模块、数据处理模块、预测模块、控制模块；
所述传感器模块用于装配座椅压力传感器，通过对车内座位的压力感应系统感应乘客所坐位置、下车前的位置移动轨迹；数据采集模块用于对车内座位压力传感器以及汽车雷达系统的数据进行采集，获取车内人员所坐位置信息以及车外行人与车辆的运动情况；所述数据处理模块用于接收采集的数据，并对采集的数据进行分类处理；所述预测模块用于对分类处理后的两组数据分别做出预测，包括对车内人员下车时移动路径的预测以及对车外行人和车辆运动状态的预测，形成预测规划模型；所述控制模块用于对预测规划模型产生的结果进行分析，并根据紧急程度对车内人员进行不同的提示；
所述所述传感器模块输出端与所述数据采集模块输入端相连；数据采集模块输出端与所述数据处理模块输入端相连；所述数据处理模块输出端与所述预测模块输入端相连；所述预测模块输出端与所述控制模块输入端相连。
根据上述技术方案，所述传感器模块包含压力传感器装配单元，所述压力传感器装配单元用于汽车所有座位下方进行电容式差压传感器的安装，当有乘客坐在座位上时，该座位下的电容式差压传感器的隔离膜片感受到两侧受到的压力作用，导致弹性测量膜片会产生位移，电容极板件距离的变化会引起两侧电容器电容值的改变，当电容值该变量超过阈值时，即判定此座位上有乘客。
根据上述技术方案，所述数据采集模块包括座位压力检测单元、雷达检测单元；
所述座位压力检测单元是通过电容式差压传感器获取每个座椅压力传感器数据，利用座椅压力传感器数据判断车上乘客乘坐的位置及在车内座椅上的移动轨迹，记录乘客上车至汽车停下打开车锁这段时间内所在的不同的座椅位置，利用汽车停下时传感器的变化形成车内乘客的下车轨迹，判断乘客下车路线；所述雷达检测单元使用现有的车前端雷达检测和车后端雷达检测，利用超声波原理通过发出超声波和接收反射声波判断汽车与车外行人或车辆之间的距离和角度。
根据上述技术方案，所述数据处理模块包括数据接收单元、数据处理单元；
所述数据接收单元用于对采集的座位压力检测单元以及雷达检测单元两组检测单元的数据进行接收；所述数据处理单元用于将接收的数据按来源分为车内部数据及车外部数据，并将两组数据分别储存至数据库中。
根据上述技术方案，所述预测模块包括路径预测单元、预测规划单元；
所述路径预测单元根据汽车座椅压力传感器检测到的人员所坐位置变化来预测车内人员下车时的位置，并判断在不同车门下车的概率；所述预测规划单元使用雷达检测车前端及车后端状况，分别在汽车停止时和汽车开锁时，两次获取车前端及车后端行人或车辆相对于汽车的运动速度、运动角度，根据获取的两次数据建立预测规划模型。
根据上述技术方案，所述控制模块包括车门落锁单元、提示单元；
所述车门落锁单元分为三种分类方式，所述三种分类方式是通过对行人或车辆运动轨迹的判断，将结果分为紧急状况A级、紧急状况B级、紧急状况C级三种分类，针对不同的预测结果将紧急情况进行分级，当汽车停下时周边没有车辆或行人或计算得出周边车辆或行人距离超过2L，则为紧急状况C级，不会提示；当车辆停下时周边车辆或行人距离超过阈值L单不超过2L，则为紧急状况B级，只会语音提示开车门注意不会锁车门；当车辆停下时周边车辆或行人距离未超过阈值，则为紧急状况A级，处于危险状态，在语音提示的同时还会将门锁自动上锁；所述提示单元针对不同的紧急情况等级划分进行不同的提示。
一种基于物联网的汽车件智能装配管理方法，该方法包括以下步骤：
S1、在车内每个座椅都安装压力传感器，获取座椅压力传感器数据，利用座椅压力传感器数据判断车上乘客乘坐的位置及在车内座椅上的移动轨迹；判断乘客所坐座椅位置过程包括以下步骤：
记座椅未承受压力时，极板问的初始距离为D0；当座椅承受压力时，极板间的距离为D1，电容变化表达式为：
Figure BDA0003969586660000091
其中，C0为电容变化值，ΔD＝D0-D1为极板间的距离差值，D0为极板间的初始距离；将不同位置上压力传感器的数据进行上传，根据上传的压力传感器信息预判乘客下车的位置；
S2、根据汽车前端雷达及汽车后端雷达探测汽车前方及后方的车辆或行人信息，将雷达探测到的车辆及行人信息进行接收并存储至数据库；
S3、针对车外行人或车辆的运动轨迹，建立预测规划模型，模型建立过程包括以下步骤：
S3-1、使用超声波测距原理，检测到车外行人或车辆相对于汽车的距离和角度，设置车门宽度阈值为L，L的表达式为：
L＝L0*70％
其中，L为车门宽度阈值，L0为所乘汽车单侧门的宽度，70％为车门所能打开的最大角度；计算车外车辆或行人与汽车之间横向距离，当超过车门宽度阈值L时，将进行警报提示，公式如下：
Figure BDA0003969586660000101
Figure BDA0003969586660000102
S1为停车时汽车与行人或车辆之间的横向距离，C为超声波的声速，正常情况下为C＝340m/s，T为发射超声波到接收到返回声波的时间差，∝1为第一次雷达探测时行人或车辆与汽车的夹角，∝2为第二次雷达探测时行人或车辆与汽车的夹角，S2为2秒后汽车与行人或车辆之间的横向距离；
S3-2、将第一次探测到的位置与第二次探测到的位置连接，得到一条运动路线，以第一次探测位置与汽车之间形成的三角形的直角边为坐标轴，沿运动方向延伸得到预测的运动路线，公式如下：
Figure BDA0003969586660000103
其中y为车外行人或车辆预测的运动路线，(S2cos∝2，S2cos∝2)为第二次探测的坐标点，(S1sin∝1，0)为第一次探测的坐标点；
S3-3、根据公式得出行人或车辆到达汽车时的时间为：
Figure BDA0003969586660000104
其中，T1为行人或所乘车辆到达汽车车身时的时间，
Figure BDA0003969586660000105
为行人或车辆的运动速度，设置从停车到开门的时间为P，判断行人或车辆到达汽车车身的时间与车内人员开门的时间差；
S4、将计算结果划分为不同的紧急等级，并针对不同的紧急情况做出警报反应。
根据上述技术方案，在步骤S1中在汽车所有座位的下方都进行电容式差压传感器的安装，并根据电容传感器电容值的改变判断座位上乘客的分布及移动情况，判断乘客在不同位置下车的概率。
根据上述技术方案，在步骤S2中雷达探测分为车前端雷达探测及车后端雷达探测；车前端雷达探测针对逆行的车辆进行探查；车后端雷达探测针对左侧的机动车以及右侧非机动车和行人进行探测。
根据上述技术方案，在步骤S4中将汽车与行人或车辆之间的横向距离与车门宽度阈值L进行对比；当横向距离S≤L，表示开门一定有危险，显示紧急状况A级，不仅对车内进行语音提示，同时自动落锁；当L＜S＜2L，表示开门可能有危险，显示紧急状况B级，对车内进行语音提示；当横向距离S＞2L，表示没有危险，显示紧急状况C级，不进行语音提示不落锁。
在本发明的实施例中，设置车内传感器感应到汽车后排左侧位置上有一名乘客，在乘车过程中汽车后排中间位置感应到有人落座，同时汽车后排左侧座位压力消失，当汽车停下时汽车后排最右侧位置感应到有人落座，同时汽车后排中间座位压力消失，预测该乘客在右侧下车的概率为90％；设汽车的车门宽度为0.7米，则阈值L为L＝0.49；第一次雷达探测到两辆电动车，车辆信息为：第一辆电动车a距离汽车右后方30°探测时间，T的时间差为0.005，第二辆电动车b距离汽车做后方15°，T的时间差为0.003；2秒后第二次探测到第一辆电动车a距离汽车右后方45°，T的时间差为0.0045，第二辆电动车b距离汽车做后方30°，T的时间差为0.0025，代入公式：
Figure BDA0003969586660000111
Figure BDA0003969586660000112
可得出第一次探测时电动车a距离汽车的横向距离为0.425米，第一次探测时电动车b距离汽车的横向距离为0.34米；第二探测根据公式：
Figure BDA0003969586660000121
Figure BDA0003969586660000122
可得出第二次探测时电动车a距离汽车的横向距离为0.536米，第二次探测时电动车b距离汽车的横向距离为0.21米；根据计算结果得出电动车a预测运动轨迹为：
Figure BDA0003969586660000123
可以看出距离汽车越来越远，设乘客从司机开锁到推开车门的时间Ta＝3，在乘客下车前该电动车距离汽车车身的最近横向距离为0.536米，未超过汽车的车门阈值，不会有碰到的危险，因此不进行提示；根据计算结果得出电动车b的预测运动轨迹为：
Figure BDA0003969586660000124
距离汽车越来越近，设乘客从司机开锁到推开车门的时间Ta＝3，在乘客下车前该电动车距离汽车车身的横向距离为0.21米，超过了汽车的车门阈值，会有碰到的危险，且因距离较近紧急等级为A，将在车内播报“开门时请注意后方来车”的语音，并且自动锁住车门进行提示。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于物联网的汽车件智能装配管理系统，其特征在于：该系统包括传感器模块、数据采集模块、数据处理模块、预测模块、控制模块；
所述传感器模块用于装配座椅压力传感器，通过对车内座位的压力感应系统感应乘客所坐位置、下车前的位置移动轨迹；数据采集模块用于对车内座位压力传感器以及汽车雷达系统的数据进行采集，获取车内人员所坐位置信息以及车外行人与车辆的运动情况；所述数据处理模块用于接收采集的数据，并对采集的数据进行分类处理；所述预测模块用于对分类处理后的两组数据分别做出预测，包括对车内人员下车时移动路径的预测以及对车外行人和车辆运动状态的预测，形成预测规划模型；所述控制模块用于对预测规划模型产生的结果进行分析，并根据紧急程度对车内人员进行不同的提示；
所述所述传感器模块输出端与所述数据采集模块输入端相连；数据采集模块输出端与所述数据处理模块输入端相连；所述数据处理模块输出端与所述预测模块输入端相连；所述预测模块输出端与所述控制模块输入端相连。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的汽车件智能装配管理系统，其特征在于：所述传感器模块包含压力传感器装配单元，所述压力传感器装配单元用于汽车所有座位下方进行电容式差压传感器的安装。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的汽车件智能装配管理系统，其特征在于：所述数据采集模块包括座位压力检测单元、雷达检测单元；
所述座位压力检测单元是通过电容式差压传感器获取每个座椅压力传感器数据，利用座椅压力传感器数据判断车上乘客乘坐的位置及乘客下车前在车内座椅上的移动轨迹；所述雷达检测单元使用现有的车前端雷达检测和车后端雷达检测，利用超声波原理通过发出超声波和接收反射声波判断汽车与车外行人或车辆之间的距离和角度。
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的汽车件智能装配管理系统，其特征在于：所述数据处理模块包括数据接收单元、数据处理单元；
所述数据接收单元用于对采集的座位压力检测单元以及雷达检测单元两组检测单元的数据进行接收；所述数据处理单元用于将接收的数据按来源分为车内部数据及车外部数据，并将两组数据分别储存至数据库中。
5.根据权利要求3所述的一种基于物联网的汽车件智能装配管理系统，其特征在于：所述预测模块包括路径预测单元、预测规划单元；
所述路径预测单元根据汽车座椅压力传感器检测到的人员所坐位置变化来预测车内人员下车时的位置，并判断在不同车门下车的概率；所述预测规划单元使用雷达检测车前端及车后端状况，分别在汽车停止时和汽车开锁时，两次获取车前端及车后端行人或车辆相对于汽车的运动速度、运动角度，根据获取的两次数据建立预测规划模型。
6.根据权利要求5所述的一种基于物联网的汽车件智能装配管理系统，其特征在于：所述控制模块包括车门落锁单元、提示单元；
所述车门落锁单元分为三种分类方式，所述三种分类方式是通过对行人或车辆运动轨迹的判断，计算车门宽度的阈值L，根据是否超过车门宽度的阈值，将结果分为紧急状况A级、紧急状况B级、紧急状况C级三种分类，并根据紧急状况等级判断是否落锁；所述提示单元针对不同的紧急情况等级进行不同的提示。
7.根据权利要求1-6任一项所述的一种基于物联网的汽车件智能装配管理系统的智能装配方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
S1、在车内每个座椅都安装压力传感器，获取座椅压力传感器数据，利用座椅压力传感器数据判断车上乘客乘坐的位置及在车内座椅上的移动轨迹；判断乘客所坐座椅位置过程包括以下步骤：
记座椅未承受压力时，极板间的初始距离为D0；当座椅承受压力时，极板间的距离为D1，电容变化表达式为：
Figure FDA0003969586650000031
其中，C0为电容变化值，ΔD＝D0-D1为极板间的距离差值，D0为极板间的初始距离；将不同位置上压力传感器的数据进行上传，根据上传的压力传感器信息预判乘客下车的位置；
S2、根据汽车前端雷达及汽车后端雷达探测汽车前方及后方的车辆或行人信息，将雷达探测到的车辆及行人信息进行接收并存储至数据库；
S3、针对车外行人或车辆的运动轨迹，建立预测规划模型，模型建立过程包括以下步骤：
S3-1、使用超声波测距原理，检测到车外行人或车辆相对于汽车的距离和角度，设置车门宽度阈值为L，L的表达式为：
L＝L0*70％
其中，L为车门宽度阈值，L0为所乘汽车单侧门的宽度，70％为车门所能打开的最大角度；计算车外车辆或行人与汽车之间横向距离，当超过车门宽度阈值L时，将进行警报提示，公式如下:
Figure FDA0003969586650000032
Figure FDA0003969586650000033
S1为停车时汽车与行人或车辆之间的横向距离，C为超声波的声速，正常情况下为C＝340m/s,T为发射超声波到接收到返回声波的时间差，∝1为第一次雷达探测时行人或车辆与汽车的夹角，∝2为第二次雷达探测时行人或车辆与汽车的夹角，S2为2秒后汽车与行人或车辆之间的横向距离；
S3-2、将第一次探测到的位置与第二次探测到的位置连接，得到一条运动路线，以第一次探测位置与汽车之间形成的三角形的直角边为坐标轴，沿运动方向延伸得到预测的运动路线，公式如下：
Figure FDA0003969586650000041
其中y为车外行人或车辆预测的运动路线，(S2cos∝2，S2cos∝2)为第二次探测的坐标点，(S1sin∝1,0)为第一次探测的坐标点；
S3-3、根据公式得出行人或车辆到达汽车时的时间为：
Figure FDA0003969586650000042
其中，T1为行人或所乘车辆到达汽车车身时的时间，
Figure FDA0003969586650000043
为行人或车辆的运动速度，设置从停车到开门的时间为P，判断行人或车辆到达汽车车身的时间与车内人员开门的时间差；
S4、将计算结果划分为不同的紧急等级，并针对不同的紧急情况做出警报反应。
8.根据权利要求7所述的一种基于物联网的汽车件智能装配管理方法，其特征在于：在步骤S1中在汽车所有座位的下方都进行电容式差压传感器的安装，并根据电容传感器电容值的改变判断座位上乘客的分布及移动情况。
9.根据权利要求7所述的一种基于物联网的汽车件智能装配管理方法，其特征在于：在步骤S2中雷达探测分为车前端雷达探测及车后端雷达探测；车前端雷达探测针对逆行的车辆进行探查；车后端雷达探测针对左侧的机动车以及右侧非机动车和行人进行探测。
10.根据权利要求7所述的一种基于物联网的汽车件智能装配管理方法，其特征在于：在步骤S4中将汽车与行人或车辆之间的横向距离与车门宽度阈值L进行对比，当横向距离S≤L，表示开门一定有危险，显示紧急状况A级，对车内进行语音提示同时自动落锁；当L<S<2L，表示开门可能有危险，显示紧急状况B级，对车内进行语音提示；当横向距离S>2L，表示没有危险，显示紧急状况C级，不进行语音提示不落锁。
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