DE102019217723A1

DE102019217723A1 - Fahrsicherheits-steuersystem unter verwendung von umgebungsgeräuschen und steuerverfahren dafür

Info

Publication number: DE102019217723A1
Application number: DE102019217723.9A
Authority: DE
Inventors: Dong-Chul Lee; In-Soo Jung
Original assignee: Hyundai Motor Co; Kia Motors Corp
Current assignee: Hyundai Motor Co; Kia Corp
Priority date: 2018-11-29
Filing date: 2019-11-18
Publication date: 2020-06-04
Also published as: JP2020083314A; KR102518662B1; KR20200072579A; US20200175877A1; CN111231948A; US10943486B2

Abstract

Ein Fahrsicherheitssteuerungssystem, das Umgebungsgeräusche verwendet, kann ein Mikrofon umfassen, das in einem in Betrieb befindlichen Fahrzeug angebracht ist und Umgebungsgeräusche empfängt; und eine Signalverarbeitungssteuerung zum Vergleichen der Umgebungsgeräusche mit den Fahrzeuggeräusch-Kenndaten und zum Bestimmen von Fahrinformationen, die sich auf ein nahegelegenes Fahrzeug beziehen, durch eine auf künstlicher Intelligenz basierende Analyse.

Description

HINTERGRUND DER VORLIEGENDEN ERFINDUNG
Gebiet der Erfindung
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Fahrsicherheits-Steuersystem unter Verwendung von Umgebungsgeräuschen und ein Steuerverfahren dafür, und insbesondere auf ein Fahrsicherheits-Steuersystem unter Verwendung von Umgebungsgeräuschen und ein Steuerverfahren dafür, das eine sichere Fahrt durch die Analyse der Umgebungsgeräusche eines sich in Betrieb befindlichen Fahrzeugs durch künstliche Intelligenz unterstützt.
Beschreibung des verwandten Sachstandes
Fahrzeuge sind heutzutage mit verschiedenen Sicherheitsgeräten ausgestattet, die das sichere Fahren eines Fahrers unterstützen.
Ein Unfall eines fahrenden Fahrzeugs ereignet sich oft beim Spurwechsel.
Wenn ein Fahrer eine Fahrspur wechselt, ist es daher wichtig, das nahegelegene d.h. nahe Fahrzeug zu bestätigen, das sich von der Rückseite der Fahrspur her nähert, auf die gewechselt werden soll.
Der Fahrer nutzt die Seitenspiegel, um sich von hinten nähernde Fahrzeuge zu identifizieren.
Die Seitenspiegel haben jedoch tote Winkel, in denen nahegelegene Fahrzeuge möglicherweise nicht identifiziert werden können.
Der tote Winkel zeigt den Bereich an, in dem der Fahrer keine Wahrnehmung hat, obwohl sich das nahegelegene Fahrzeug in der Nähe seines Fahrzeugs befindet.
Wenn der Fahrer ein Fahrzeug im toten Winkel nicht findet und die Fahrspur auf dieselbe Spur wechselt, kann es zu einem Kollisionsunfall kommen.
Herkömmlicherweise wurde ein Weitwinkel-Seitenspiegel vorgesehen, um den toten Winkel zu reduzieren, aber der tote Winkel wurde nicht vollständig eliminiert.
Inzwischen wurde vor kurzem ein Totwinkel-Warnsystem eingeführt, um ein Fahrzeug im toten Winkel zu identifizieren, indem ein Bewegungserkennungssensor an der Seitenfläche des Fahrzeugs angebracht wird.
Das Totwinkel-Warnsystem ist jedoch ein Verfahren, bei dem der Seitenspiegel separat angezeigt wird, so dass der Fahrer den Seitenspiegel überprüft und entscheidet bzw. bestimmt, ob er die Fahrspur wechseln soll.
Inzwischen hat sich in den letzten Jahren die Technologie der autonomen Fahrzeuge weiterentwickelt.
Das heißt, es gibt auch eine Technik, bei der ein blinkendes Licht auf dem Seitenspiegel des Fahrzeugs angezeigt wird und gleichzeitig vorübergehend ein Lenken auf die gleiche Spur beschränkt wird, wenn der Fahrer entscheidet, ob er die Spur wechseln will.
Eine solche herkömmliche Technik beschränkt jedoch nur das Lenken in einem autonomen Fahrzeug und hat die Einschränkung, dass sie möglicherweise nicht zu einer aktiveren autonomen Fahrt beiträgt.
Zudem kennt der Fahrer nicht die Fahrgeschwindigkeit des sich seitlich und von hinten dem Betriebsfahrzeug nähernden Fahrzeugs.
Der Fahrer hatte keine Möglichkeit, die Annäherungsgeschwindigkeit der nahegelegenen Fahrzeuge durch die Seitenspiegel zu erkennen.
Selbst wenn der Fahrer über die Seitenspiegel feststellt, dass das sich von hinten nähernde Fahrzeug weit entfernt ist, ist es daher problematisch, wenn die Geschwindigkeit des entsprechenden nahegelegenen Fahrzeugs relativ höher ist als die des Fahrerfahrzeugs.
Wenn der Fahrer in diesem Fall einfach die Spur wechselt, weil das sich von hinten nähernde Fahrzeug weit entfernt ist, besteht die Möglichkeit eines Auffahrunfalls.
Darüber hinaus ist es wichtig, hinsichtlich einer sicheren Fahrt Kenntnis darüber zu haben, ob es sich bei dem sich von hinten nähernden Fahrzeug um eine Limousine oder einen schweren Lkw handelt.
Unter den gleichen Bedingungen kann es vorzuziehen sein, dass der Fahrer es nicht eilig hat, die Fahrspur auf die gleiche Fahrspur zu wechseln, wenn das nahegelegene Fahrzeug, das sich von hinten nähert, ein großes Fahrzeug ist.
Denn bei einem großen Fahrzeug ist das Risiko eines Auffahrunfalls durch eine Verlängerung des schnellen Bremswegs hoch.
Das heißt, die Geschwindigkeitsinformationen in Bezug auf das sich von hinten annähernde Fahrzeug und die Typinformationen in Bezug auf das Fahrzeug sind ebenfalls wichtige Faktoren für eine sichere Fahrt.
Die in diesem Abschnitt über den Hintergrund der Erfindung enthaltenen Informationen dienen lediglich dem besseren Verständnis des allgemeinen Hintergrunds der Erfindung und sollen nicht als Würdigung oder als irgendeine Form der Andeutung verstanden werden, dass diese Informationen den einem Durchschnittsfachmann in dem technischen Gebiet bereits bekannten Stand der Technik bilden.
KURZE ZUSAMMENFASSUNG
Verschiedene Aspekte der vorliegenden Erfindung sind darauf ausgerichtet, ein Fahrsicherheits-Steuersystem unter Verwendung von Umgebungsgeräuschen und ein Steuerverfahren dafür bereitzustellen.
Verschiedene Aspekte der vorliegenden Erfindung stellen ein Fahrsicherheits-Steuersystem bereit, das Umgebungsgeräusche nutzt, einschließlich eines Mikrofons, das in einem Betriebsfahrzeug angebracht ist und Umgebungsgeräusche empfängt; und eine Signalverarbeitungssteuerung zum Vergleichen der Umgebungsgeräusche mit charakteristischen Daten von Fahrzeuggeräuschen und zum Bestimmen von Fahrtinformationen, die sich auf ein in der Nähe befindliches Fahrzeug beziehen, durch eine auf künstlicher Intelligenz basierende Analyse.
Darüber hinaus ist mindestens ein Paar der Mikrofone so vorgesehen, dass sie in Längsrichtung auf einer Seitenfläche des Betriebszeuges im Abstand voneinander angeordnet sind.
Darüber hinaus ist die Signalverarbeitungssteuerung so konfiguriert, dass sie durch eine Schalldruckänderungsanalyse des Umgebungsgeräuschs eine Relativgeschwindigkeit des nahegelegenen Fahrzeugs und des Betriebsahrzeugs bestimmt, und durch eine Frequenzänderungsanalyse des Umgebungsgeräuschs einen Typ des nahegelegenen Fahrzeugs und einen Motortyp identifiziert.
Darüber hinaus umfasst das Fahrsicherheits-Steuersystem unter Verwendung von Umgebungsgeräuschen auch ein Steuermodul zum Steuern der Fahrt des Betriebsfahrzeugs entsprechend der Fahrtinformationen, die sich auf das sich in der Nähe befindlichen Fahrzeugs beziehen.
Darüber hinaus umfasst das Steuermodul mindestens eine Gaspedal-Steuereinheit, eine Bremssteuereinheit für die Bremsen, und eine Radlenkungs-Steuereinheit.
Darüber hinaus enthält die Signalverarbeitungsteuerung einen LSTM-Lernalgorithmus.
Darüber hinaus ist das Mikrofon richtungsempfindlich.
Darüber hinaus ist das Mikrofon jeweils vorne, hinten, rechts bzw. links am Betriebsfahrzeug angebracht.
Darüber hinaus umfasst das Fahrsicherheits-Steuersystem eine Anzeigeeinheit zur Visualisierung von Informationen, die sich auf das Betriebsfahrzeug und die Fahrtinformationen des sich in der Nähe befindlichen Fahrzeugs beziehen, indem während der Fahrt Fahrzustandsdaten des Betriebsfahrzeugs und Straßenzustandsdaten empfangen werden.
Darüber hinaus umfassen Fahrzustandsdaten mindestens ein CAN-Signals, eine Fahrzeuggeschwindigkeit und einen Pedalöffnungsbetrag, eine Gangstellung sowie Stauinformation und Geschwindigkeitsbegrenzungsinformationen, die sich auf die Straße während der Fahrt beziehen.
Darüber hinaus zeigt die Anzeigeeinheit an, um je nach vorhergesagtem Fahrzustand des nahegelegenen Fahrzeugs eine der beiden Betriebsarten autonome Fahrt oder manuelle Fahrt auszuwählen.
Darüber hinaus umfasst das Fahrsicherheits-Steuersystem, das Umgebungsgeräusche nutzt, eine Bildaufnahmeeinheit, die der Signalverarbeitungssteuerung mit Bildinformationen über das nahegelegene Fahrzeug versorgt, wobei mindestens ein Radar, eine Kamera und ein GPS verwendet wird.
Darüber hinaus umfasst die vorliegende Erfindung ein Fahrsicherheits-Steuerverfahren unter Verwendung von Umgebungsgeräuschen, beinhaltend ein Empfangen von Umgebungsgeräuschen durch ein in einem Betriebsfahrzeug angebrachtes Mikrofon; und ein Bestimmen eines Typs eines nahegelegenen Fahrzeugs durch Vergleichen der empfangenen Umgebungsgeräusche mit charakteristischen Daten von Fahrzeuggeräuschen durch künstliche Intelligenz einer SignalverarbeitungsSteuerung, und ein Bestimmen der Fahrinformationen bezüglich des nahegelegenen Fahrzeugs durch die künstliche Intelligenz mit der Schalldruckänderungsanalyse und der Frequenzänderungsanalyse des Umgebungsgeräuschs.
Darüber hinaus umfasst das Fahrsicherheits-Steuerverfahren ein Steuerern der Fahrzeuggeschwindigkeit und/oder ein Lenken des sich in Betrieb befindlichen Fahrzeugs entsprechend der Fahrtinformationen über das sich in der Nähe befindlichen Fahrzeugs über ein Steuermodul.
Darüber hinaus enthält die künstliche Intelligenz einen LSTM-Lernalgorithmus.
Darüber hinaus umfasst das Bestimmen des Typs des nahegelegenen Fahrzeugs ein Bestimmen, ob sich das nahegelegene Fahrzeug in dem Beschleunigungszustand, Verzögerungszustand oder einem Konstantgeschwindigkeits-Fahrzustand befindet, indem eine Relativgeschwindigkeit des Betriebsfahrzeugs und des nahegelegenen Fahrzeugs durch die Schalldruckänderungsanalyse des Umgebungsgeräuschs bestimmt wird.
Darüber hinaus ist die künstliche Intelligenz so konfiguriert, dass sie durch eine Frequenzänderungsanalyse den Typ des nahegelegenen Fahrzeugs und einen Motortyp identifiziert.
Darüber hinaus umfasst das Fahrsicherheits-Steuerverfahren ein Anzeigen von Visualisierungsinformationen, die sich auf das in Betrieb befindliche Fahrzeug beziehen, sowie ein Anzeigen von Fahrtinformationen, die sich auf das in der Nähe befindliche Fahrzeug beziehen, durch Empfangen von Fahrzustandsdaten des Betriebsfahrzeugs und von Straßenzustandsdaten während der Fahrt durch eine Anzeigeeinheit.
Darüber hinaus umfassen die Fahrzustandsdaten mindestens ein CAN-Signal, eine Fahrzeuggeschwindigkeit und einen Pedalöffnungsbetrag, eine Gangstellung sowie Stauinformationen und Geschwindigkeitsbegrenzungsinformationen, die sich auf die Straße während der Fahrt beziehen.
Darüber hinaus umfasst das Fahrsicherheits-Steuerverfahren auch ein Erfassen bzw. Aufnehmen eines Bildes, wobei das empfangene Bild zur Bestimmung hinzugefügt wird, indem die Bildinformationen in Bezug auf das nahegelegene Fahrzeug unter Verwendung mindestens einer der Radarinformationen, der Kamerainformationen und der Informationen des globalen Positionierungssystems (Global Positioning System; GPS) durch eine Bilderfassungseinheit empfangen werden.
Nach einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung, wie sie oben beschrieben wurde, können folgende Wirkungen erzielt werden.
Erstens ist es möglich, die Fahrinformationen in Bezug auf das nahegelegene Fahrzeug durch die künstliche Intelligenz durch Verwendung der Umgebungsgeräusche des fahrenden Fahrzeugs zu bestätigen, wobei die Fahrspur sicherer gewechselt werden kann.
Zweitens ist es möglich, die Umgebungsgeräusche durch die Verwendung der künstlichen Intelligenz zu lernen, wobei die Fahrsicherheit durch die Vorhersage des Verhaltens des Fahrradfahrers oder des Fußgängers sowie des nahegelegenen Fahrzeugs maximiert wird.
Drittens ist es möglich, durch die Analyse der Umgebungsgeräusche mit Hilfe der künstlichen Intelligenz die aktive Steuerung wie Beschleunigung, Verzögerung, Bremsen und Lenken des Betriebsfahrzeugs durchzuführen.
Viertens ist es möglich, dem Fahrer durch die Analyse der Umgebungsgeräusche mit Hilfe der künstlichen Intelligenz die Umgebungssituation in Echtzeit anzuzeigen, so dass der Fahrer eine autonome Fahrt oder einen manuellen Betrieb wählt, was einen sichereren Betrieb ermöglicht.
Die Verfahren und Vorrichtungen der vorliegenden Erfindung weisen weitere Merkmale und Vorteile auf, die sich aus den beigefügten Zeichnungen, die hier eingearbeitet sind, und der folgenden Detailbeschreibung ergeben oder näher erläutert werden, die zusammen zur Erläuterung bestimmter Prinzipien der vorliegenden Erfindung dienen.
Figurenliste

1 ist ein Diagramm, das die Fahrsituation des Betriebsfahrzeugs und des nahegelegenen Fahrzeugs nach einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung darstellt.
2A und 2B sind ein Diagramm, das eine Schalldruckänderungs-Analysekurve A des von einem nahegelegenen Fahrzeug 201 zu einem ersten Zeitpunkt erzeugten Umgebungsgeräuschs und eine Schalldruckänderungs-Analysekurve B des von einem nahegelegenen Fahrzeug 202 zu einem zweiten Zeitpunkt erzeugten Umgebungsgeräusches nach einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung darstellt.
3A, 3B und 3C sind ein Diagramm, das eine Frequenz-Analysekurve A der dritten Motorordnung und der sechsten Motorordnung des Sechszylindermotors, eine Frequenzänderungs-Analysekurve B des von dem nahegelegenen Fahrzeug 201 zu dem ersten Zeitpunkt erzeugten Umgebungsgeräuschs und eine Frequenzänderungs-Analysekurve C des von dem nahegelegenen Fahrzeug 202 zu dem zweiten Zeitpunkt erzeugten Umgebungsgeräuschs nach einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung darstellt.
4 ist ein Steuerflussdiagramm nach einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.
5 ist ein Diagramm, das den Lernprozess auf der Grundlage von großen Daten (bid data) des Fahrzeuggeräuschs veranschaulicht, die von einer künstlichen Intelligenz einer Signalverarbeitungssteuerung nach verschiedenen beispielhaften Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung implementiert sind.
6 und 7 sind Flussdiagramme eines Steueralgorithmus nach einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.
8 ist ein Flussdiagramm eines Steueralgorithmus nach verschiedenen beispielhaften Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung.

Es sei darauf hingewiesen, dass die beigefügten Zeichnungen nicht unbedingt maßstabsgerecht sind und eine etwas vereinfachte Darstellung verschiedener Merkmale darstellen, die die Grundprinzipien der vorliegenden Erfindung veranschaulichen. Die hierin enthaltenen spezifischen Konstruktionsmerkmale der vorliegenden Erfindung, einschließlich z.B. spezifischer Abmessungen, Ausrichtungen, Orte und Formen, werden teilweise durch die besonders beabsichtigte Anwendung und Nutzungsumgebung bestimmt.
In den Figuren beziehen sich die Bezugszeichen auf die gleichen oder gleichwertige Teile der vorliegenden Erfindung in den verschiedenen Figuren der Zeichnung.
AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
Es wird nun im Einzelnen auf verschiedene Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung(en) Bezug genommen, die in den beiliegenden Zeichnungen beispielhaft dargestellt und nachfolgend beschrieben werden. Während die vorliegende(n) Erfindung(en) in Verbindung mit beispielhaften Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung beschrieben wird (werden), wird davon ausgegangen, dass die vorliegende Beschreibung nicht darauf abzielt, die vorliegende(n) Erfindung(en) auf diese beispielhaften Ausführungsformen zu beschränken. Andererseits soll(en) die vorliegende(n) Erfindung(en) nicht nur die beispielhaften Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung abdecken, sondern auch verschiedene Alternativen, Modifikationen, Äquivalente und andere Ausführungsformen, die in den Grundgedanken und den Anwendungsbereich der vorliegenden Erfindung gemäß der Definition der beigefügten Ansprüche einbezogen werden können.
Es können verschiedene Modifikationen und verschiedene Ausführungsformen nach verschiedenen Aspekten der vorliegenden Erfindung vorgenommen werden, so dass bestimmte Ausführungsformen in den Zeichnungen veranschaulicht und in der Beschreibung detailliert beschrieben werden. Es sei jedoch darauf hingewiesen, dass es nicht beabsichtigt ist, die vorliegende Erfindung auf die einzelnen eingeschlossenen Ausbildungen zu beschränken, sondern dass alle Modifikationen, Äquivalente und Alternativen umfasst sind, die in den Grundgedanken und den technischen Schutzumfang der vorliegenden Erfindung fallen.
Ähnliche Bezugszeichen werden für ähnliche Elemente zur Beschreibung jeder Zeichnung verwendet.
Die Begriffe „erste“, „zweite“ und ähnliches können zur Veranschaulichung verschiedener Komponenten verwendet werden, aber die Komponenten dürfen nicht durch die Begriffe beschränkt werden. Die Begriffe werden verwendet, um ein Element von einem anderen zu unterscheiden.
Beispielsweise kann eine erste Komponente als zweite Komponente bezeichnet werden, und ebenso kann die zweite Komponente auch als erste Komponente bezeichnet werden, ohne vom Schutzbereich der vorliegenden Erfindung abzuweichen. Die Begriffe „und/oder“ umfassen eine Kombination aus einer Vielzahl von verwandten aufgelisteten Einzelheiten oder irgendeiner von mehreren verwandten aufgelisteten Einzelheiten.
Sofern nicht anders definiert, haben alle hier verwendeten Begriffe, einschließlich der technischen und wissenschaftlichen Begriffe, dieselbe Bedeutung, wie sie üblicherweise von einem Durchschnittsfachmann in dem technischen Gebiet, zu dem eine beispielhafte Ausführungsform der vorliegenden Erfindung gehört, verstanden wird.
Es sei ferner darauf hingewiesen, dass Begriffe, wie sie in allgemein gebräuchlichen Wörterbüchern definiert sind, zusätzlich so ausgelegt werden sollten, dass sie eine Bedeutung haben, die mit ihrer Bedeutung im Kontext des relevanten technischen Gebiets übereinstimmt, und dass sie nicht in einem idealisierten oder übermäßig formalen Sinn interpretiert werden, es sei denn, dies wird in der Beschreibung, den Ansprüchen und der Zeichnung ausdrücklich so definiert.
Ein Fahrsicherheits-Steuersystem, das Umgebungsgeräusche nach einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung nutzt, umfasst ein Mikrophon und eine Signalverarbeitungssteuerung.
Ein nachstehend beschriebenes Betriebsfahrzeug bezieht sich auf ein Fahrzeug, das mit dem Fahrsicherheits-Steuersystem ausgestattet ist, das die Umgebungsgeräusche einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung nutzt, und ein in der Nähe befindliches Fahrzeug (auch als nahegelgenes Fahrzeug bezeichnet) ist ein Fahrzeug, das von anderen Fahrern bedient bzw. gefahren wird und sich in der Nähe des Betriebsfahrzeugs, z.B. vorne, hinten, rechts oder links von dem Betriebsfahrzeug, bewegt.
Das Mikrofon ist in dem Betriebsfahrzeug angebracht, um Umgebungsgeräusche zu empfangen.
Die Umgebungsgeräusche können die von dem nahegelegenen Fahrzeug erzeugte Motorgeräusche, die Fahrbahngeräusche des nahegelegenen Fahrzeugs und die Windgeräusche des nahegelegenen Fahrzeugs umfassen.
Zudem können die Umgebungsgeräusche aus verschiedenen Rauschkomponenten bestehen, die von einem Motorrad, einem Fahrrad oder einem Fußgänger in der Nähe des Betriebsfahrzeugs erzeugt werden.
Die Signalverarbeitungssteuerung 112 analysiert die Umgebungsgeräusche auf der Grundlage künstlicher Intelligenz, um sie mit den charakteristischen Daten von Fahrzeuggeräuschen zu vergleichen und die Fahrinformationen in Bezug auf das nahegelegene Fahrzeug zu bestimmen.
Das heißt, die Signalverarbeitungssteuerung 112 ist mit künstlicher Intelligenz ausgestattet, und die künstliche Intelligenz kann die charakteristischen Daten von Fahrzeuggeräuschen aufweisen.
Zudem kann die künstliche Intelligenz eine Datenbank aufweisen, indem sie die Umgebungsgeräusche lernt, die über das Mikrofon eingegeben werden.
Die charakteristischen Daten des Fahrzeuggeräuschs können je nach Fahrzeuggröße, Motortyp und Motorart verschiedene Informationen enthalten.
Dazu gehört beispielsweise, ob es sich bei dem Fahrzeug um eine Limousine oder einen Lastwagen, ein großes oder ein kleines Fahrzeug und ähnliches handelt.
Zudem sind die charakteristischen Daten des Fahrzeuggeräuschs danach, ob der Motortyp des Fahrzeugs Diesel oder Benzin ist, wie viel Hubraum der Motor hat und ob die Zylinderzahl des Motors 4 Zylinder, 6 Zylinder, 8 Zylinder oder 12 Zylinder beträgt, darin enthalten.
Die Signalverarbeitungssteuerung 112 kann durch eine Schalldruckänderungsanalyse des Umgebungsgeräuschs eine Relativgeschwindigkeit des nahegelegenen Fahrzeugs und Betriebsfahrzeugs bestimmen, und kann durch die Frequenzänderungsanalyse des Umgebungsgeräuschs den Typ des nahegelegenen Fahrzeugs und dessen Motortyp identifizieren.
Es kann mindestens ein Paar Mikrofone vorgesehen werden, die in Längsrichtung auf einer Seitenfläche des Betriebsfahrzeuges in einem Abstand voneinander angeordnet sind.
Das Mikrophon kann vorne, hinten, rechts und links an einem Betriebsahrzeug 100 angebracht werden.
Das Mikrofon kann vorzugsweise richtungsempfindlich sein.
Die Richtung des Pfeils in 1 ist die Vorderseite des Fahrzeugs.
Das Mikrofon ist gemäß 1 so vorgesehen, dass ein Paar des ersten Mikrofons 111 und des zweiten Mikrofons 121 in Längsrichtung auf der rechten und/oder linken Seitenfläche des Betriebsfahrzeugs 100 voneinander beabstandet ist.
Das Betriebsfahrzeug 100 und ein sich in der Nähe befindliches Fahrzeug 201 zu dem ersten Zeitpunkt fahren geradeaus in einer Richtung parallel zueinander, und der nachstehende Ausdruck der Annäherung bedeutet, dass sich das Betriebsfahrzeug 100 und das sich in der Nähe befindliche Fahrzeug 201 zu dem ersten Zeitpunkt einander annähern, anstatt miteinander in Kontakt zu kommen.
Das zweite Mikrophon 121 ist an der rechten und/oder linken Vorderseite des Betriebsfahrzeugs 100 vorgesehen, und das erste Mikrophon 111 ist an der rechten und/oder linken Rückseite des Betriebsfahrzeugs 100 vorgesehen.
Das Betriebsfahrzeug 100 fährt geradeaus in einem Zustand, bei dem die Fahrgeschwindigkeit konstant ist.
Das nahegelegene Fahrzeug 201 zu dem ersten Zeitpunkt ist vor dem Überholen des Betriebsfahrzeugs 100 und ein nahegelegenes Fahrzeug 202 zu dem zweiten Zeitpunkt beschleunigt gerade durch das Überholen des Betriebsfahrzeugs 100.
Das nahegelegene Fahrzeug 201 zu dem ersten Zeitpunkt und das nahegelegene Fahrzeug 202 zu dem zweiten Zeitpunkt sind das gleiche nahegelegene Fahrzeug.
Das nahegelegene Fahrzeug 201 nähert sich dem Betriebsfahrzeug 100 zu dem ersten Zeitpunkt von der Rückseite des Betriebsfahrzeugs 100 auf der rechten Spur der Fahrspur, auf der das Betriebsfahrzeug 100 fährt.
Das heißt, wenn die Geschwindigkeit des nahegelegenen Fahrzeugs 201 zu dem ersten Zeitpunkt höher ist als die Geschwindigkeit des Betriebsfahrzeugs 100, überholt das nahegelegene Fahrzeug 201 zu dem ersten Zeitpunkt nach einer vorgegebenen Zeit das in Betriebsfahrzeug 100.
Das erste Mikrofon 111 sammelt die Umgebungsgeräusche, die von dem nahegelegenen Fahrzeug 201 zu dem ersten Zeitpunkt erzeugt werden.
Es wird angenommen, dass das nahegelegene Fahrzeug 202 zu dem zweiten Zeitpunkt gerade beschleunigt, indem es das in Betriebsfahrzeug 100 zu dem zweiten Zeitpunkt nach dem ersten Zeitpunkt überholt.
Das zweite Mikrofon 121 sammelt die Umgebungsgeräusche, die von dem nahegelegenen Fahrzeug 202 zu dem zweiten Zeitpunkt erzeugt werden.
Ein Steuermodul 122 empfängt die Fahrinformationen in Bezug auf das nahegelegene Fahrzeug und steuert ein Gaspedal oder ein Bremspedal oder ein Lenkrad für die Fahrt des Betriebsfahrzeugs. Eine Anzeigeeinheit 123 visualisiert die Informationen bezüglich der Umgebungssituation, indem sie Daten empfängt, und zeigt an, um eine der beiden Möglichkeiten des autonomen Fahrens oder des manuellen Betriebs auszuwählen. Eine Bilderfassungseinheit 113 erzeugt Bildinformationen durch den Empfang von Daten und stellt die Bildinformationen der Signalverarbeitungssteuerung 112 zur Verfügung.
Nachstehend wird das Ergebnis der Analyse der so gesammelten Umgebungsgeräusche beschrieben.
2 und 2B sind ein Diagramm, das eine Schalldruckänderungs-Analysekurve A des von einem nahegelegenen Fahrzeug 201 zu einem ersten Zeitpunkt erzeugten Umgebungsgeräusches und eine Schalldruckänderungs-Analysekurve B des von einem nahegelegenen Fahrzeug 202 zu einem zweiten Zeitpunkt erzeugten Umgebungsgeräusches nach einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung darstellt.
Das erste Mikrofon 111 empfängt die Umgebungsgeräusche zum Zeitpunkt T1 und zum Zeitpunkt T2, und das zweite Mikrofon 121 empfängt die Umgebungsgeräusche zum Zeitpunkt T3 und zum Zeitpunkt T4.
Das heißt, der Zeitpunkt T1 und der Zeitpunkt T2 sind die Zeitpunkte, an denen sich das nahegelegene Fahrzeug 201 zum ersten Zeitpunkt dem Betriebsfahrzeug 100 von der Rückseite des Betriebsfahrzeugs 100 nähert, und der Zeitpunkt T3 und der Zeitpunkt T4 sind die Zeitpunkte, an denen das nahegelegene Fahrzeug 201 zum ersten Zeitpunkt nach dem Überholen des Betriebsfahrzeugs 100 beschleunigt.
Zum Zeitpunkt T1, wenn sich das benachbarte Fahrzeug 201 zum ersten Zeitpunkt dem Heck des in Betriebsfahrzeugs 100 nähert, wird der Schalldruckeingang zum ersten Mikrofon 111 erhöht, und das nahegelegene Fahrzeug 201 zum ersten Zeitpunkt beschleunigt gerade, so dass die zu messende Motordrehzahl (UpM) erhöht wird.
Beim Zeitpunkt T2 wird die Motordrehzahl augenblicklich verringert und dann wieder erhöht, wenn das nahegelegene Fahrzeug 201 zum ersten Zeitpunkt zum Überholen verschoben wird, und der Schalldruck, der in das erste Mikrofon 111 eingegeben wird, wird reduziert.
Beim Zeitpunkt T3, wenn das nahegelegene Fahrzeug 202 zum zweiten Zeitpunkt das Gaspedal betätigt, wird die Motordrehzahl augenblicklich verringert und dann wieder erhöht, wenn der Gang geschaltet wird, und der in das zweite Mikrofon 121 empfangene Schalldruck wird allmählich erhöht.
Zum Zeitpunkt T4, wenn das nahegelegene Fahrzeug 202 zum zweiten Zeitpunkt weiterhin das Gaspedal betätigt, steigt die Motordrehzahl des nahegelegenen Fahrzeugs 202 zum zweiten Zeitpunkt linear an und der in das zweite Mikrofon 121 empfangene Schalldruck wird erhöht.
Ein Diagramm der Motordrehzahl kann sich entsprechend einer Änderung des Öffnungsbetrags des Beschleunigungspedals des nahegelegenen Fahrzeugs ändern.
3A, 3B und 3C sind ein Diagramm, das eine Frequenz-Analysekurve A der dritten und sechsten Motorordnung des Sechszylindermotors, eine Frequenzänderungs-Analysekurve B des vom nahegelegenen Fahrzeug 201 zum ersten Zeitpunkt erzeugten Umgebungsgeräuschs und eine Frequenzänderungs-Analysekurve C des vom nahegelegenen Fahrzeug 202 zum zweiten Zeitpunkt erzeugten Umgebungsgeräuschs nach einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung darstellt.
Die Motorordnung bedeutet eine proportionale Konstante der Drehzahl und der Frequenz einer Kurbelwelle.
Das heißt, die Motorordnung ist ein Index, der angibt, wie oft sich die Kurbelwelle pro Sekunde dreht.
Beispielsweise zeigt die dritte Motorordnung ein Motorgeräusch aufgrund der Ordnung an, wenn sich die Kurbelwelle dreimal dreht, und die sechste Motorordnung zeigt ein Motorgeräusch aufgrund der Ordnung an, wenn sich die Kurbelwelle sechsmal dreht.
In 3A sind die Komponenten der dritten und sechsten Motorordnung des Sechszylindermotors dargestellt.
Die Signalverarbeitungssteuerung 112 führt die Frequenzanalyse der rechten hinteren Geräuschdaten des Betriebsfahrzeugs 100 durch die vom ersten Mikrofon 111 zum Zeitpunkt T1 und zum Zeitpunkt T2 gesammelten Umgebungsgeräusche durch.
Daher können der Beschleunigungsgrad und die Schaltinformationen, die sich auf das nahegelegene Fahrzeug 201 zum ersten Zeitpunkt beziehen, extrahiert werden.
Die Signalverarbeitungssteuerung 112 führt eine Frequenzanalyse der rechten vorderen Geräuschdaten des Betriebsfahrzeugs 100 durch die Umgebungsgeräusche durch, die durch das zweite Mikrofon 121 zum Zeitpunkt T3 und zum Zeitpunkt T4 gesammelt werden.
Daher können der Beschleunigungsgrad und die Schaltinformationen, die sich auf das nahegelegene Fahrzeug 202 zum zweiten Zeitpunkt beziehen, extrahiert werden.
Die auf diese Weise gewonnenen Fahrinformationen über das in der Nähe befindliche Fahrzeug werden einem Steuermodul 122 zur Unterstützung des sicheren Betriebs des Betriebsfahrzeugs zur Verfügung gestellt.
Das heißt, das Steuermodul 122 steuert die Fahrt des Betriebsfahrzeugs entsprechend den Fahrinformationen des nahegelegenen Fahrzeugs.
Das Steuermodul 122 kann mindestens eines der folgenden Elemente enthalten: eine Steuereinheit für das Gaspedal, eine Steuereinheit zum Bremsen der Bremsen und eine Steuereinheit für die Radlenkung.
Die Signalverarbeitungssteuerung 112 kann einen LSTM-Lernalgorithmus (Long Short Term Memory) enthalten.
Eine Anzeigeeinheit 123 kann die Informationen in Bezug auf das in Betriebsfahrzeug und die Fahrinformationen in Bezug auf das sich in der Nähe befindliche Fahrzeug visualisieren, indem sie während der Fahrt Daten über den Fahrzustand des Betriebsfahrzeugs und Daten zum Straßenzustand empfängt.
Die Anzeigeeinheit 123 kann auch anzeigen, um je nach dem vorhergesagten Fahrzustand des nahegelegenen Fahrzeugs eine der beiden Betriebsarten autonome Fahrt oder manuelle Fahrt auszuwählen.
Der Fahrer kann wählen, ob er die autonome Fahrt beibehält oder auf den manuellen Betrieb umschaltet, während er den Fahrzustand des nahegelegenen Fahrzeugs auf der Anzeigeeinheit 123 betrachtet.
Die Daten über den Fahrzustand können mindestens eines der folgenden Elemente umfassen: CAN-Signal, Fahrzeuggeschwindigkeit und Pedalöffnungsbetrag, Gangstellung, sowie Stauinformationen und Geschwindigkeitsbegrenzungsinformationen, die sich auf eine Straße während der Fahrt beziehen.
Eine weitere beispielhafte Ausführungsform der vorliegenden Erfindung kann ferner eine Bilderfassungseinheit 113 umfassen.
Die Bilderfassungseinheit 113 versorgt die Signalverarbeitungssteuerung 112 mit den Bildinformationen über das nahegelegene Fahrzeug, wobei ein Radar und/oder eine Kamera und/oder ein GPS verwendet wird.
Daher kann die Signalverarbeitungssteuerung 112 ein genaueres Analysieren und Vorhersagen der Fahrsituation des nahegelegenen Fahrzeugs durch Verwendung der Bildinformationen bezüglich des nahegelegenen Fahrzeugs als auch der Umgebungsgeräuschinformationen bezüglich des nahegelegenen Fahrzeugs ermöglichen.
Als nächstes wird ein Fahrsicherheits-Steuererfahren unter Verwendung von Umgebungsgeräuschen nach einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung beschrieben.
4 ist ein Steuerflussdiagramm nach einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung, 5 ist ein Diagramm, das einen Lernprozess der künstlichen Intelligenz nach einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung veranschaulicht, und 6 und 7 sind Flussdiagramme eines Steueralgorithmus nach einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.
Unter Bezugnahme auf 5 führt die künstliche Intelligenz der Signalverarbeitungssteuerung 112 die Prozeduren eines Fahrzeugtyp-Informationsblocks und eines Fahrzeuggeräusch-Informationsblocks durch und leitet dann das Ergebnis eines auf Fahrzeuggeräusch-Großdaten basierenden Lernens der künstlichen Intelligenz durch die Prozeduren eines Datenverarbeitungsblocks eines Tiefenlern(Deep Learning)-Algorithmus und eines Algorithmusblocks des Tiefenlern-Algorithmus ab.
Zum Beispiel führt der Fahrzeugtyp-Informationsblock einen Unterscheidungsschritt einer Limousine, eines Lastwagens, eines großen Fahrzeugs, eines kleinen Fahrzeugs, eines Dieselmotors und eines Benzinmotors. Der Fahrzeuggeräusch-Informationsblock führt einen Abgleichschritt der Fahrzeuggeräuschdaten aus, so dass die Geräuschklassifizierung in einen Unterschied zwischen einem Fahrzeugtyp, einem Hubraum, der Anzahl der Zylinder eines Motors unterteilt wird. Der Datenverarbeitungsblock führt einen Eingabedaten-Erkennungsschritt von während der Fahrt gesammelten Umgebungsgeräuschdaten und einen Ausgabeschritt eines Fahrzeugtyps/eines Motortyps, der durch die Eingabedatenverarbeitung auf der Grundlage der großen Daten bestimmt wird, aus. Der Algorithmusblock führt eine Analyse von Fahrzeuggeräuschdaten, die sich mit der Zeit ändern, unter Verwendung eines Lernalgorithmus des Long Short Term Memory (LSTM), und einen Datenaufbauschritt für einen Fahrzeugtyp, die Motordrehzahl, die Fahrzeuggeschwindigkeit und den plötzlichen Lauf aus dem Lernergebnis des Umgebungsgeräuschs aus.
Wie in 6 und 7 dargestellt, umfasst die Signalverarbeitungssteuerung 112 eine Eingabegerät, ein Algorithmusgerät und ein Ausgabegerät.
Das Eingabegerät umfasst einen Rauschsignal-Extraktor 311, der ein Umgebungsgeräuschsignal über ein im Betriebsfahrzeug angebrachtes Mikrofon extrahiert, einen Betriebsfahrzeug-Datendetektor 312, der die Fahrzustandsinformationen während der Fahrt erfasst, und einen Bilderfasser 321, der die auf das nahegelegene Fahrzeug bezogenen Bildinformationen empfängt, um das empfangene Bild zur Bestimmung hinzuzufügen.
Das Algorithmusgerät umfasst einen Diskriminator 411 für nahegelegene Fahrzeuge, der den Typ des nahegelegenen Fahrzeugs bestimmt, einen Diskriminator 412 für Fahrzeugfahrten, der die Fahrinformationen in Bezug auf das nahegelegene Fahrzeug bestimmt, einen Prädiktor 413 für hintere Fahrzeuge, der die Fahrt des hinteren Fahrzeugs vorhersagt, einen Prädiktor 414 für seitliche Fahrzeuge, der die Fahrt des linken und rechten Fahrzeugs vorhersagt, einen Prädiktor 415 für vordere Fahrzeuge, der die Fahrt des vorderen Fahrzeugs vorhersagt, und eine Anzeige 416, die das Betriebsfahrzeug anzeigt, einen Fahrtinformations-Prädiktor 417, der während der Fahrt Fahrzustandsdaten des Betriebsfahrzeugs und Straßenzustandsdaten empfängt, einen Optionswähler 418, der einen autonomen Fahrbetrieb oder den manuellen Betriebsoptionsmodus auswählt, einen Fahrzeugdiskriminator 421, der den Fahrzeugtyp aus der Erfassung des Bilds bestimmt, einen Echtzeitanalysator 422, der die Geschwindigkeit und die Informationen in Bezug auf das nahegelegene Fahrzeug in Echtzeit analysiert, einen Zustandsprädiktor 423, der den Fahrzustand vorhersagt, und einen Situationserkenner 424, der die Änderung der relativen Geschwindigkeit mit dem nahegelegenen Fahrzeug erkennt.
Das Ausgabegerät umfasst einen Steuerwähler 510, der die Fahrzeuggeschwindigkeit und/oder die Lenkung des Betriebsfahrzeugs ausgewählt wird.
Das Eingeben S1 extrahiert ein Umgebungsgeräuschsignal durch ein im Betriebsfahrzeug angebrachtes Mikrofon mit Hilfe des Geräuschsignal-Extraktors 311.
Das Bestimmen S2 bestimmt den Typ des nahegelegenen Fahrzeugs durch Vergleich der durch künstliche Intelligenz eingegebenen Umgebungsgeräusche mit den charakteristischen Daten von Fahrzeuggeräuschen unter Verwendung des Diskriminators 411 für nahegelegene Fahrzeuge, und bestimmt die Fahrtinformationen in Bezug auf das nahegelegene Fahrzeug durch die Schalldruckänderungsanalyse und die Frequenzänderungsanalyse des Umgebungsgeräuschs unter Verwendung des Fahrzeugfahrt-Diskriminators 412. An dem gegenwärtigen Schritt sind der Fahrzeugtyp-Informationsblock und der Fahrzeuggeräusch-Informationsblock beteiligt.
Das Mikrofon kann vorne, hinten, rechts bzw. links am Fahrzeug angebracht werden.
Die künstliche Intelligenz kann die Fahrtvorhersage für das hintere Fahrzeug mit dem Prädiktor 413 für hintere Fahrzeuge, die Fahrtvorhersage für das linke und rechte Fahrzeug mit dem Prädiktor 414 für seitliche Fahrzeuge, und die Fahrtvorhersage für das vordere Fahrzeug mit dem Prädiktor 415 für vordere Fahrzeuge unter Verwendung der von jedem Mikrofon eingegebenen Umgebungsgeräusche durchführen.
Die künstliche Intelligenz kann den LSTM-Lernalgorithmus beinhalten und den Typ des nahegelegenen Fahrzeugs und den Motortyp durch die Frequenzänderungsanalyse identifizieren.
Das Bestimmen S2 bestimmt, ob sich das nahegelegene Fahrzeug in dem Beschleunigungszustand, dem Verzögerungszustand oder dem Konstantgeschwindigkeits-Fahrzustand befindet, indem eine Relativgeschwindigkeit des Betriebsfahrzeugs und des nahegelegenen Fahrzeugs durch die Schalldruckänderungsanalyse des Umgebungsgeräusches ermittelt wird. An dem gegenwärtigen Schritt sind der Datenverarbeitungsblock und der Algorithmusblock beteiligt.
Ein Steuern S3 steuert wenigstens eine Fahrzeuggeschwindigkeit und eine Lenkung des Betriebsfahrzeugs entsprechend den Fahrinformationen, die sich auf das nahegelegene Fahrzeug beziehen, mit Hilfe des Steuerwählers 510, der in dem Bestimmen S2 extrahiert wurde.
Die Anzeige mit Hilfe des Displays 416 kann die Informationen in Bezug auf das Betriebsfahrzeug und die Fahrinformationen in Bezug auf das nahegelegene Fahrzeug des Fahrinformations-Prädiktors 417 vorhersagen und visualisieren, indem die Fahrzustandsdaten des Betriebsfahrzeugs und Straßenzustandsdaten während der Fahrt mit Hilfe des Betriebsfahrzeugdaten-Detektors 312 empfangen werden.
Zu der gegenwärtigen Zeit kann der Fahrer einen Optionsmodus eines autonomen Fahrbetriebs oder des manuellen Betriebsmodus des angezeigten und dafür vorgesehenen Optionswählers 418 wählen.
Zudem können die Fahrzustandsdaten des Fahrzeugbetriebsdaten-Detektors 312 mindestens eines der folgenden umfassen: das CAN-Signal (Controller Area Network bzw. Steuergerätenetz), die Fahrzeuggeschwindigkeit und den Pedalöffnungsbetrag, die Gangstellung sowie die Stauinformationen und Geschwindigkeitsbegrenzungsinformationen in Bezug auf eine Straße während der Fahrt.
8 ist ein Flussdiagramm eines Steueralgorithmus nach verschiedenen beispielhaften Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung.
Bei der Erfassung eines Bildes des Bilderfassers 321 können die Bildinformationen in Bezug auf das nahegelegene Fahrzeug empfangen werden, wobei mindestens eine der Radarinformationen, der Kamerainformationen und der Informationen des Global Positioning System (GPS) verwendet werden, um das empfangene Bild zur dem Bestimmen S2 hinzuzufügen.
Die künstliche Intelligenz kann den Fahrzeugtyp aus der Erfassung des Bildes des Bilderfassers 321 und des Fahrzeugdiskriminators 421 bestimmen, und die Geschwindigkeit und die Informationen über das nahegelegene Fahrzeug in Echtzeit mit Hilfe des Echtzeitanalysators 422 analysieren.
Auf der Grundlage des Ergebnisses ist es möglich, den Fahrzustand mit Hilfe des Zustandsprädikators 423 vorherzusagen, um eine unerwartete Situation zu erkennen, indem die Änderung der relativen Geschwindigkeit mit dem nahegelegenen Fahrzeug des Situationsserkenners 424 erkannt wird, und um mindestens die Fahrzeuggeschwindigkeit und/oder eine Lenkung des Betriebsfahrzeugs entsprechend den Fahrinformationen des nahegelegenen Fahrzeugs mit Hilfe des Steuerwählers 510 zu steuern.
Zur einfachen Erklärung und genauen Definition in den beigefügten Ansprüchen werden die Begriffe „oben“, „unten“, „innen“, „außen“, „nach oben“, „nach unten“, „aufwärts“, „abwärts“, „vorne“, „hinten“, „rückwärtig“, „innen“, „außen“, „nach innen“, „nach außen“, „innerhalb“, „außerhalb“, „innen“, „außen“, „vorwärts“ und „rückwärts“ verwendet, um Merkmale der beispielhaften Ausführungsformen in Bezug auf die Positionen dieser Merkmale zu beschreiben, wie sie in den Figuren dargestellt sind. Es sei ferner darauf hingewiesen, dass der Begriff „verbinden“ oder seine Ableitungen sich sowohl auf direkte als auch auf indirekte Verbindungen beziehen.
Die vorstehenden Beschreibungen konkreter beispielhafter Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung werden zur Veranschaulichung und Beschreibung angegeben. Sie sollen nicht erschöpfend sein oder die vorliegende Erfindung auf die genauen Ausbildungen, die offenbart wurden, beschränken, und selbstverständlich sind viele Änderungen und Variationen im Hinblick auf die oben angegebenen Lehren möglich. Die beispielhaften Ausführungsformen wurden ausgewählt und beschrieben, um bestimmte Prinzipien der vorliegenden Erfindung und deren praktische Anwendung zu erläutern, um andere Durchschnittsfachleute in dem technischen Gebiet in die Lage zu versetzen, verschiedene beispielhafte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung sowie verschiedene Alternativen und Modifikationen davon herzustellen und zu nutzen. Es ist beabsichtigt, dass der Schutzumfang der vorliegenden Erfindung durch die beigefügten Ansprüche und deren Äquivalente Ausführungsformen definiert wird.

Claims

Ein fahrendes Sicherheitskontrollsystem, das Umgebungsgeräusche nutzt, wobei das fahrende Sicherheitskontrollsystem Folgendes umfasst: ein Mikrofon, das in einem in Betrieb befindlichen Fahrzeug angebracht ist und die Umgebungsgeräusche empfängt; und einen Signalverarbeitungs-Controller, der so konfiguriert ist, dass er die Umgebungsgeräusche mit den Fahrzeuggeräusch-Kenndaten vergleicht und durch eine auf künstlicher Intelligenz basierende Analyse Fahrtinformationen in Bezug auf ein nahegelegenes Fahrzeug bestimmt.
Das Sicherheitskontrollsystem für Reisen, das die Umgebungsgeräusche von Anspruch 1 nutzt, wobei mindestens ein Paar der Mikrofone einschließlich des im Betriebsfahrzeug montierten Mikrofons so konfiguriert ist, dass sie entlang einer Längsrichtung auf einer Seitenfläche des Betriebsfahrzeugs voneinander beabstandet sind.
Das Sicherheitskontrollsystem für Reisen, das die Umgebungsgeräusche von Anspruch 1 nutzt, wobei der Signalverarbeitungs-Controller so konfiguriert ist, dass er eine relative Geschwindigkeit des nahegelegenen Fahrzeugs und des in Betrieb befindlichen Fahrzeugs durch eine Schalldruckänderungsanalyse des Umgebungsgeräuschs bestimmt und einen Typ des nahegelegenen Fahrzeugs und einen Motortyp durch eine Frequenzänderungsanalyse des Umgebungsgeräuschs identifiziert.
Das Sicherheitskontrollsystem für die Fahrt unter Verwendung der Umgebungsgeräusche von Anspruch 1, das ferner ein Steuermodul zur Steuerung der Fahrt des Betriebsfahrzeugs entsprechend den Fahrtinformationen des in der Nähe befindlichen Fahrzeugs umfasst.
Das Sicherheitskontrollsystem für Reisen, das die Umgebungsgeräusche von Anspruch 4 nutzt, wobei das Steuermodul mindestens einen von einem Fahrpedalregler, einem Bremsenregler und einem Radlenkungsregler enthält.
Das Sicherheitskontrollsystem für Reisen, das die Umgebungsgeräusche von Anspruch 1 nutzt, wobei die Signalverarbeitungssteuerung einen LSTM-Lernalgorithmus (Long Short Term Memory) enthält.
Das Sicherheitskontrollsystem für Reisen, das die Umgebungsgeräusche von Anspruch 1 nutzt, wobei das Mikrofon gerichtet ist.
Das Sicherheitskontrollsystem für Reisen, das die Umgebungsgeräusche von Anspruch 2 nutzt, wobei das mindestens eine Paar der Mikrofone jeweils an einer Vorderseite, einer Rückseite, einer rechten und einer linken Seite des Einsatzfahrzeuges angebracht ist.
Das Sicherheitskontrollsystem für Reisen, das die Umgebungsgeräusche von Anspruch 1 nutzt, einschließlich weiterer: eine Anzeigeeinheit zur Visualisierung von Informationen, die sich auf das in Betrieb befindliche Fahrzeug und die Fahrtinformationen des in der Nähe befindlichen Fahrzeugs beziehen, indem sie während der Fahrt Fahrzustandsdaten des in Betrieb befindlichen Fahrzeugs und Straßenlagedaten empfängt.
Das Sicherheitskontrollsystem für Reisen, das die Umgebungsgeräusche von Anspruch 9 nutzt, wobei die Fahrzustandsdaten mindestens eines der folgenden Signale umfassen: ein Controller Area Network (CAN) Signal, eine Fahrzeuggeschwindigkeit und einen Pedalöffnungsbetrag, eine Gangstellung sowie Stau- und Geschwindigkeitsbegrenzungsinformationen, die sich auf eine Straße während der Fahrt beziehen.
Das Sicherheitskontrollsystem für Reisen, das die Umgebungsgeräusche von Anspruch 10 nutzt, wobei die Anzeigeeinheit anzeigt, um entweder eine autonome Fahrt oder eine manuelle Bedienung entsprechend einem vorhergesagten Fahrzustand des nahegelegenen Fahrzeugs auszuwählen.
Das Sicherheitskontrollsystem für Reisen, das die Umgebungsgeräusche von Anspruch 1 nutzt, umfasst ferner eine Bilderfassungseinheit, die den Signalverarbeitungscontroller mit Bildinformationen über das nahegelegene Fahrzeug versorgt, wobei mindestens ein Radar, eine Kamera und ein Global Positioning System (GPS) verwendet wird.
eine Methode zur sicheren Steuerung der Fahrt unter Verwendung von Umgebungsgeräuschen, einschließlich der Methode zur sicheren Steuerung der Fahrt: Empfang der Umgebungsgeräusche durch ein in einem in Betrieb befindlichen Fahrzeug montiertes Mikrofon; und Bestimmung eines Typs eines nahegelegenen Fahrzeugs durch den Vergleich der empfangenen Umgebungsgeräusche mit Fahrzeuggeräusch-Kenndaten durch künstliche Intelligenz und Bestimmung von Reiseinformationen in Bezug auf das nahegelegene Fahrzeug durch eine Schalldruckänderungsanalyse und eine Frequenzänderungsanalyse des Umgebungsgeräuschs.
die sichere Reisekontrollmethode, bei der die Umgebungsgeräusche von Anspruch 13 verwendet werden, einschließlich weiterer: die Steuerung von mindestens einer Fahrzeuggeschwindigkeit und einer Lenkung des in Betrieb befindlichen Fahrzeugs entsprechend den Fahrtinformationen des in der Nähe befindlichen Fahrzeugs.
die sichere Reisekontrollmethode, bei der die Umgebungsgeräusche von Anspruch 13 genutzt werden, wobei die künstliche Intelligenz einen Lernalgorithmus für das Langzeit-Kurzzeitgedächtnis (LSTM) enthält.
die sichere Reisekontrollmethode, bei der die Umgebungsgeräusche von Anspruch 13 genutzt werden, wobei die Bestimmung des Typs des nahegelegenen Fahrzeugs die Bestimmung einschließt, ob sich das nahegelegene Fahrzeug in einem der Zustände Beschleunigung, Verzögerung und Konstantgeschwindigkeitsfahrt befindet, indem eine relative Geschwindigkeit des in Betrieb befindlichen Fahrzeugs und des nahegelegenen Fahrzeugs durch die Schalldruckänderungsanalyse des Umgebungsgeräuschs bestimmt wird.
die sichere Reisekontrollmethode, bei der die Umgebungsgeräusche von Anspruch 13 genutzt werden, wobei die künstliche Intelligenz so konfiguriert ist, dass sie den Typ des nahegelegenen Fahrzeugs und einen Motortyp durch die Frequenzänderungsanalyse identifiziert.
die sichere Reisekontrollmethode, bei der die Umgebungsgeräusche von Anspruch 13 verwendet werden, einschließlich weiterer: Anzeige von Visualisierungsinformationen in Bezug auf das in Betrieb befindliche Fahrzeug und die Fahrtinformationen in Bezug auf das nahegelegene Fahrzeug durch Empfang von Fahrzustandsdaten des in Betrieb befindlichen Fahrzeugs und von Straßenlagedaten während der Fahrt.
die Methode der sicheren Reisekontrolle, bei der die Umgebungsgeräusche von Anspruch 16 genutzt werden, wobei die Fahrzustandsdaten mindestens eines der Signale Controller Area Network (CAN), Fahrzeuggeschwindigkeit und Pedalöffnungsbetrag, Gangstellung und Stauinformationen sowie Geschwindigkeitsbegrenzungsinformationen bezüglich einer Straße während der Fahrt umfassen.
die sichere Reisekontrollmethode, bei der die Umgebungsgeräusche von Anspruch 13 verwendet werden, einschließlich weiterer: die Erfassung eines Bildes, um das erfasste Bild zur Bestimmung hinzuzufügen, indem Bildinformationen bezüglich des nahegelegenen Fahrzeugs empfangen werden, wobei mindestens eine der folgenden Informationen verwendet wird: Radarinformationen, Kamerainformationen und GPS-Informationen (Global Positioning System).