CN110171388A - 用于车辆的被动进入***的盲区缓解 - Google Patents

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贾拉勒·贾瓦尼
维维卡纳德·埃兰戈维安
阿里·哈桑尼
帕特丽夏·西肖尔
小蒂莫西·西维尔奇
亚斯明·贾瓦德
埃里克·迈克尔·拉瓦伊
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Abstract

本公开提供了“用于车辆的被动进入***的盲区缓解”。公开了用于车辆的被动进入***的盲区缓解的方法和设备。一种示例车辆包括天线模块,所述天线模块用于测量来自移动装置的广播的信号强度。所述示例车辆还包括无线模块,所述无线模块用于当所述移动装置在盲区中时生成第一预测值和第二预测值,以及当所述第一预测值与所述第二预测值匹配并指示所述移动装置在被动进入区中,并且传感器检测到用户时,启用被动进入。所述示例车辆还包括车身控制模块,所述车身控制模块用于在启用被动进入时将车门解锁。

Description

用于车辆的被动进入***的盲区缓解
技术领域
本公开总体上涉及车辆的被动进入被动启动***,并且更具体地,用于车辆的被动进入***的盲区缓解。
背景技术
车辆越来越多地被制造成具有被动进入被动启动(PEPS)***。在PEPS***中,车辆基于驾驶员的钥匙扣或移动装置(例如,当车辆包括“手机即钥匙(PaaK)”***时)相对于车辆的位置来控制车辆的各种功能。例如,当移动装置距车辆三米时,车辆可以进入照亮车辆的外部灯并调整车舱以适合驾驶员偏好的欢迎模式,并且当在两米处时,车辆可以基于来自用户的触发条件诸如感测到手接触车门把手或脚在护板下方踢动而启用被动进入***。
发明内容
所附权利要求定义本申请。本公开总结了实施例的各方面,并且不应用于限制权利要求。如本领域一般技术人员在查阅以下附图和详细后将显而易见,根据本文中描述的技术预期其他实现方式,并且这些实现方式意图在本申请的范围内。
公开了用于车辆的被动进入***的盲区缓解的示例实施例。一种示例车辆包括天线模块,所述天线模块用于确定来自移动装置的广播的信号强度测量。一种示例车辆包括天线模块,所述天线模块用于测量来自移动装置的广播的信号强度。所述示例车辆还包括无线模块,所述无线模块用于当所述移动装置在盲区中时生成第一预测值和第二预测值。当所述第一预测值与所述第二预测值匹配并指示所述移动装置在被动进入区中,并且传感器检测到用户时,所述无线模块也启用被动进入。所述示例车辆还包括车身控制模块,所述车身控制模块用于在启用被动进入时将车门解锁。
一种示例方法包括:利用车辆的天线模块确定来自移动装置的广播的信号强度测量。所述示例方法还包括:当所述移动装置进入所述车辆附近的盲区时,利用包括处理器和存储器的无线模块生成多个预测值。所述示例方法包括:当所述多个预测值匹配并指示所述移动装置在被动进入区中时,利用所述无线模块启用被动进入。另外,所述示例方法包括:当启用被动进入并且传感器检测到用户触摸所述车辆的把手时,利用车身控制模块将车门解锁。
附图说明
为了更好地理解本发明,可以参考以下附图中示出的实施例。附图中的部件不一定按比例绘制,并且可以省略相关元件,或者在某些情况下可能已经放大了比例,以便强调并清楚地示出本文中描述的新颖特征。此外,如本领域中已知,可以不同地布置***部件。此外,在附图中,相同的参考标号贯穿若干视图表示对应的部分。
图1示出根据本公开的教义进行操作的车辆。
图2是图1的车辆的电子部件的框图。
图3是可以由图2的电子部件实施的用于缓解被动进入盲区的方法的流程图。
具体实施方式
尽管本发明可以各种形式实施,但在附图中示出并且下文将描述一些示例性且非限制性实施例,应理解,本公开应被视作本发明的范例并且不意图将本发明限于所说明的具体实施例。
被动进入被动启动(PEPS)***有助于操作员在保持钥匙处于车辆的接近度内时使用车辆的各种特征。这些特征包括欢迎模式、被动进入和被动启动。在距车辆的第一距离(例如,三米等)处,PEPS***激活欢迎模式,所述欢迎模式照亮所述车辆的外部灯和/或将内部***的设置(例如,座椅位置、方向盘位置、电台预设等)改变成与移动装置和/或钥匙扣相关联的操作员的偏好,在第二距离(例如,两米等)处,PEPS***使一个或多个车门准备好打开。如本文中使用,“准备好”指的是向车门控制单元发送信号以授权响应于检测到手在门把手上而将车门解锁。当车门已经准备好时,PEPS***(例如,经由车门控制单元)响应于当经授权移动装置和/或钥匙扣也在被动进入区中时检测到(例如,经由触摸传感器、红外传感器或摄像机等)操作员的手接近车门而将车门解锁。当经授权移动装置和/或钥匙扣在车辆内部时,PEPS***启用被动启动。检测到移动装置和/或钥匙扣在车辆内部会禁用防盗装置并且启用按钮点火开关。
PEPS***跟踪经授权移动装置(例如,智能电话、智能手表、平板电脑、钥匙扣等)的位置并且基于移动装置相对于车辆的位置而激活这些功能。为了定位移动装置,车辆包括天线模块和无线通信模块。天线模块为车辆周围的区域提供无线通信覆盖以与移动装置通信。天线模块实施个人局域网协议(例如,低功耗(BLE)、等)或无线局域网(WLAN)协议(包括IEEE 802.11a/b/g/n/ac/p或其他协议)。当天线模块实施BLE时,天线模块有时被称为“BLE天线模块(BLEAM)”并且无线通信模块有时被称为“BLE模块(BLEM)”。天线模块测量来自移动装置的信号的信号强度值,诸如接收信号强度指示(RSSI)和/或接收强度(RX)值。RSSI和RX值测量如由天线模块从移动装置接收的射频信号的开放路径信号强度。以信号强度百分比为单位来测量RSSI,它的值(例如,0至100、0至137等)由用来实施天线模块的硬件的制造商定义。一般来说,RSSI越高意味着移动装置越靠近对应天线模块。以分贝-毫瓦(dBm)为单位来测量RX值。例如,当移动装置在一米(3.28英尺)远时,RX值可以是-60dBm,并且当移动装置在两米(6.56英尺)远时,RX值可以是-66dBm。无线通信模块使用RSSI/RX值来确定从移动装置到特定天线模块的径向距离,其中RSSI的值随着距离增加而减小。在一些示例中,无线通信模块使用来自多个天线模块的RSSI/RX值对移动装置相对于车辆的位置进行三角测量或三边测量。
由于天线模块的布局和/或天线模块与移动装置的天线之间的交互,由天线模块提供的覆盖可以导致在车辆周围的某些区域中出现盲区。如本文中使用,“盲区”是车辆附近的在天线模块的理论范围内但由于车辆的几何形状、环境因素、天线模块的覆盖区域和/或移动装置的天线几何形状,天线模块无法准确地测量移动装置的信号强度和/或来自移动装置的信号无法由天线模块接收的区域。例如,上述因素可以导致来自移动装置的信号被反射、吸收和/或失真,使得无线通信模块无法基于来自天线模块的信号强度测量而确定移动装置最靠近哪个天线模块。也就是说,在这样的示例中,无线通信模块无法依赖于信号强度测量来确定移动装置的位置。一般来说,盲区在车辆蒙皮的一米内。在一些示例中,盲区涵盖后车门和行李厢或举升式车门的把手周围的区域。由于天线模块无法相对于盲区中的移动装置的距离准确地测量信号强度,因此无线通信模块无法跟踪移动装置在盲区内的位置。添加更多个天线模块以在盲区中提供覆盖会增加车辆的硬件和布线的复杂性,其中由于封装限制,用于此类额外天线模块的另外安装位置也许不可用。
如下文描述,无线通信模块跟踪移动装置的移动,并且当移动装置进入盲区时(例如,移动装置在先前靠近车辆后似乎越来越远,当无线通信模块无法确定移动装置最靠近天线模块中的哪个时等),无线通信模块基于移动装置的过去位置和/或由天线模块测量的过去信号强度值而估计移动装置的当前位置。当无线通信模块确定移动装置在盲区内时,无线通信模块生成移动装置的位置的两个或更多个预测(有时被称为“预测值”)。在一些示例中,无线通信模块使用多种不同的技术来生成移动装置的位置的预测。例如,无线通信模块可以使用以下一者或多者:线性二次方程、贝叶斯网、卡尔曼滤波器、感知机、二重指数平滑算法,和/或马尔可夫链。当多个预测值匹配时,无线通信模块这样向车身控制模块(BCM)。在一些示例中,当预测值指示移动装置在被动进入区中时,所述多个预测值匹配。在一些此类示例中,当预测值指示移动装置在被动进入区内并且在车门把手的阈值距离(例如,0.33米等)内时,所述多个预测值匹配。或者,在一些示例中,为了减少处理,无线通信模块使用单个预测值来确定盲区中的一者中的移动装置何时在被动进入区中。
响应于从无线通信模块接收到指示以及感测到操作员(例如,手触摸车门把手或者脚在护板下方踢动等),车身控制模块启用将(多个)车门解锁。在一些示例中,车身控制模块使车门的解锁能够持续阈值时间段(例如,三秒、五秒、十秒等)。在一些示例中,车身控制模块仅启用将某些车门解锁。在一些此类示例中,车身控制模块仅启用将与盲区相关联的车门(例如,后车门、举升式车门等)解锁。在一些此类示例,当移动装置的位置可确定(例如,使用三边测量等)时,车身控制模块启用将与由移动装置的轨迹指示的车辆的侧面相关联的车门解锁。例如,如果移动装置的过去位置指示移动装置的轨迹将通往车辆的驾驶员侧,那么车身控制模块仅启用将驾驶员侧上的车门解锁。在一些示例中,当移动装置离开盲区使得(多个)天线模块可以准确地测量来自移动装置的信号时,不管当移动装置在盲区中时作出的决定如何,无线通信模块都根据移动装置的信号强度来行动。
图1示出根据本公开的教义进行操作的车辆100。车辆100可以是标准汽油动力车辆、混合动力车辆、电动车辆、燃料电池车辆和/或任何其他移动性工具类型的车辆。车辆100包括与移动性相关的零件,诸如具有发动机、变速器、悬架、驱动轴和/或车轮等的动力传动***。车辆100可以是非自主的、半自主的(例如,一些常规运动功能由车辆100控制),或者自主的(例如,运动功能由车辆100控制而没有直接的驾驶员输入)。在所示示例中,车辆100包括车身控制模块(BCM)102、天线模块104以及无线通信模块(WM)106。
车身控制模块102控制车辆100的各种子***。例如,车身控制模块102可以控制防盗装置***和/或电动后视镜等。车身控制模块102电连接到电路,所述电路例如驱动继电器(例如,以控制雨刷液等)、驱动有刷直流(DC)马达(例如,以控制电动座椅、电动锁、电动车窗、雨刷等)、驱动步进马达和/或驱动LED等。具体地,车身控制模块102控制车门控制单元,所述车门控制单元控制车辆100的电子锁和电子车窗。另外,车身控制模块102控制车辆100的外部灯。当经授权移动装置108在欢迎区内(例如,在车辆100的三米内)时,车身控制模块102预期到操作员110进入车辆100而控制车辆100的各种子***激活。例如,车身控制模块102可以激活外部灯并改变车辆100中的驾驶员座椅的位置。当移动装置108在被动进入区内(例如,在车辆100的两米内)时,车身控制模块102使车辆100的一个或多个车门112a和112b和/或举升式车门114准备好在传感器(例如,电容性牢固传感器、红外传感器、摄像机等)检测到操作员110触摸对应车门/举升式车门把手时解锁。在一些示例中,车身控制模块102仅使某些车门112a、112b和/或举升式车门114准备好。在一些此类示例中,车身控制模块102使哪些车门112a、112b和114准备好是基于移动装置108的轨迹。例如,如果移动装置108从驾驶员侧接近车辆100,那么车身控制模块102可以只使驾驶员侧上的车门112a和112b准备好。在一些示例中,当移动装置108在盲区116内并且移动装置108的预期位置在车门112a和112b和/或举升式车门114中的一者附近时,车身控制模块102仅使接近预期位置的车门112b和/或举升式车门114准备好。例如,当无线通信模块106(如下文论述)估计移动装置108在举升式车门114周围的区域中而同时在对应盲区116中时,车身控制模块102可以只使举升式车门114准备好解锁。
天线模块104包括用于控制(多个)无线网络接口的硬件(例如,处理器、存储器、存储设备、天线等)和软件。天线模块104包括用于个人或局域无线网(例如,低功耗(BLE)、等)的通信控制器。在一些示例中,当天线模块104被配置为实施BLE时,天线模块104可以被称为“BLE天线模块(BLEAM)”。天线模块104通信地耦合到移动装置108并且测量由移动装置108广播的信号的测量强度和/或接收所述信号强度的测量。在一些示例中,车辆100包括位于车辆100的车舱内的一个或多个内部天线模块(未示出),以有助于确定移动装置108何时在车辆100的车舱内(例如,以启用车辆100的被动启动功能)。
在所示示例中,天线模块104接收来自在覆盖区域118中的移动装置108的信号。如本文中使用,覆盖区域118涵盖对应天线模块104可以准确地测量来自移动装置108的信号(例如,测量基本上没有失真、被吸收和/或被反射的信号)的位置。覆盖区域118的形状由天线的特性、车辆100上的天线模块104的安装位置和车辆100的传导部分的几何形状限定。在所示示例中,车辆100周围的未被覆盖区域118中的一个或多者覆盖的区域是盲区116,其中天线模块104无法准确地测量来自移动装置108的广播。被盲区116涵盖的区域也受移动装置108的天线影响。在所示示例中,后车门112b和举升式车门114的把手在盲区116内。
无线通信模块106通信地耦合到天线模块104,以跟踪移动装置108相对于车辆100的位置。在一些示例中,当天线模块104被配置为实施BLE时,无线通信模块106可以被称为“BLE模块(BLEM)”。无线通信模块106接收并分析天线模块104与移动装置108之间的信号强度测量;基于这些测量,无线通信模块106:(a)确定移动装置108是否在车辆100的范围内,(b)当在范围内时,确定移动装置108相对于车辆100的位置,(c)确定移动装置108是否在盲区116中的一者内,以及(d)当在盲区116中的一者内时,确定移动装置108的估计的位置。在所示示例中,无线通信模块106包括盲区管理器120。
盲区管理器120分析来自移动装置108的由天线模块104接收的信号强度测量。定期地(例如,每500毫秒、每一秒等),盲区管理器120将信号强度测量的样本存储在存储器中(例如,存储在下文图2的存储器206中)。在一些示例中,盲区管理器120收集在移动装置108处于范围内开始且在车门112a和112b和/或举升式车门114中的一者打开时结束的信号强度测量。当移动装置108在覆盖区域118中的一者或多者中时,盲区管理器120计算移动装置108与车辆100之间的距离。在一些示例中,盲区管理器120在移动装置108被天线模块104中的一者检测到时估计径向距离。在一些示例中,当来自移动装置的信号被多个天线模块104检测到时,盲区管理器120使用三角测量或三边测量来确定移动装置108的位置。使用移动装置108的位置,盲区管理器120确定移动装置108何时在感兴趣区(例如,欢迎区、被动启动区等)内并且将这样指示的消息发送到车身控制模块102。
盲区管理器120确定移动装置108何时进入盲区116中的一者。在一些示例中,盲区管理器120在先前信号强度测量指示移动装置108先前朝向车辆100移动并且移动装置108不在覆盖区域118的范围的边缘附近时确定移动装置108已经进入盲区116中的一者。在一些示例中,盲区管理器120在盲区管理器120无法基于来自天线模块104的多个信号强度测量确定移动装置108最靠近哪个天线模块104时确定移动装置108已经进入盲区116中的一者。当移动装置108进入盲区中的一者时,盲区管理器120基于存储在存储器206中的与移动装置108相关联的过去信号强度值来估计移动装置108的当前位置。
盲区管理器120使用模型生成移动装置108的位置的一个或多个预测值,所述模型是使用通过在移动装置108从各种感兴趣范围(诸如,欢迎区、被动进入区、离开范围、在盲区中等)转变时映射所述移动装置的信号强度收集到的数据而生成的。当生成不止一个预测值时,盲区管理器120使用不同模型来生成预测值中的每一者。在一些示例中,移动装置108的行为由第三方(例如,汽车制造商、部件制造商等)确定。在一些此类示例中,针对不同型号的移动装置来测量所述行为,以便针对特定型号和/或制造商的移动装置108生成特定模型。或者,在一些示例中,在移动装置108与天线模块104交互时,随时间推移而测量特定移动装置108的行为。在这样的示例中,随时间推移而形成所述模型,并且所述模型是操作员110的移动装置108定制的。在一些示例中,盲区管理器120包括使用不同算法生成的至少两个模型。
在一些示例中,使用以下项来生成所述模型:二次线性方程、卡尔曼滤波器算法、二重指数平滑算法、马尔可夫链算法、贝叶斯网算法、神经网络算法,和/或感知机算法等。所述模型使用关于移动装置108的信息来生成预测值,诸如,(a)移动装置108先前所处的状态或区(例如,欢迎区、被动进入区、在天线模块104的范围内等)、(b)天线模块104的信号强度测量的历史、(c)天线模块104的当前信号强度测量,和/或(d)检测到操作员110的存在的传感器测量(例如,门把手传感器等)。例如,马尔可夫链模型可以定义表征移动装置108与车辆100的关系的五个状态。在这样的示例中,马尔可夫链模型可以定义在范围内状态(例如,移动装置108在车辆100的通信范围内)、离开范围状态(例如,移动装置108不在车辆100的通信范围内)、接近检测状态(例如,移动装置108在欢迎区内)、被动进入状态(例如,移动装置108在被动进入区内),以及不确定状态。在此类示例中,马尔可夫链模型可以基于以下项来定义所述定义的状态之间的转变:(a)移动装置108先前所处的状态或区(例如,欢迎区、被动进入区、在天线模块104的范围内等)、(b)天线模块104的信号强度测量的历史、(c)天线模块104的当前信号强度测量,和/或(d)检测到操作员110的存在的传感器测量(例如,门把手传感器等)。在已知为导致哑点的各种条件下,在实验上确定转变概率。在这样的示例中,为了生成预测值,输入到马尔可夫链模型中的输入产生最终状态。例如,当最终状态是被动进入状态时,所述预测值指示移动装置108在被动进入区中,即使当无线通信模块106因为移动装置108在盲区116中而无法确定移动装置108的当前位置时也是如此。
盲区管理器120使用模型来生成一个或多个预测值,所述模型是对盲区116中的一者内的移动装置108的位置的估计。在一些示例中,盲区管理器120生成一个预测值并且使用所述预测值为依据来确定移动装置108是否在被动进入区内。在一些示例中,盲区管理器120生成多个预测值。例如,可以使用基于卡尔曼滤波器的模型来生成第一预测值并且可以使用基于马尔可夫链的模型来生成第二预测值。当所述预测值基本上匹配(例如,在相同位置的0.25米内、指示移动装置108在相同区内等)时,盲区管理器120估计移动装置108的位置。盲区管理器120随后将移动装置108视作好像是在由所述预测值指示的位置处。盲区管理器120使用所述位置来确定移动装置108在哪个区中(如果有的话)。盲区管理器120继续估计移动装置108的位置,直到它确定移动装置108不再在盲区116中的一者中。在一些示例中,盲区管理器120定期地(例如,每500毫秒、每一秒等)生成预测值,并且不管移动装置108是否在盲区116中的一者内,都估计移动装置108相对于车辆100的位置。在此类示例中,盲区管理器120使用大多数先前生成的预测值来估计移动装置108的位置。
在一些示例中,当多个天线模块104在移动装置不在盲区116中的一者中的情况下接收到来自移动装置108的广播时,盲区管理器120基于天线模块104之间的已知的距离使用三边测量在水平面的两个维度上估计移动装置108的位置。另外,从与两个天线模块104之间的线正交的线来计算到移动装置108的距离。当移动装置108进入盲区116中的一者时,盲区管理器120基于先前已知的位置(DN)和在先前位置的时间与在当前位置的时间之间的时间差(Δt)(有时被称为“时间步”)来确定当前位置(DP)。在一些示例中,使用以下方程式(1)来计算当前位置(DP)。
DP=DN-VN*Δt+AN*(Δt)2
方程式(1)
在上述方程式(1)中,VN是移动装置108的速度并且AN是移动装置108的加速度(例如,两者都是基于先前位置确定来测量的等等)。在一些示例中,来自移动装置108的广播由有助于执行冗余三边测量的三个或更多个天线模块104接收。在此类示例中,盲区管理器120:(a)对所估计的位置进行平均,(b)使用最高信号强度测量,和/或(c)基于车辆100上的对应天线模块104的位置而计算信号强度测量的加权平均值。在一些示例中,盲区管理器120使用这种方法来确定移动装置108何时进入盲区116中的一者。在一些示例中,当移动装置108不在盲区116中的一者中时,盲区管理器120:(a)使用信号强度测量来计算移动装置108的位置,(b)使用上述方程式(1)来预测移动装置108的位置,并且(c)对所述计算和所述预测进行平均以确定移动装置108的位置。
图2是图1的车辆100的电子部件200的框图。在所示示例中,电子部件200包括车身控制模块102、天线模块104、无线通信模块106,以及车辆数据总线202。
无线通信模块106包括处理器或控制器204和存储器206。在所示示例中,无线通信模块106被构造为包括盲区管理器120。或者,在一些示例中,盲区管理器120合并到本身具有处理器和存储器的另一电子控制单元(ECU)中,诸如车身控制模块102。处理器或控制器204可以是任何合适的处理装置或处理装置组,诸如但不限于:微处理器、基于微控制器的平台、合适的集成电路、一个或多个现场可编程门阵列(FPGA),和/或一个或多个专用集成电路(ASIC)。存储器206可以是易失性存储器(例如,RAM,其可以包括非易失性RAM、磁性RAM、铁电RAM和任何其他合适的形式);非易失性存储器(例如,磁盘存储器、快闪存储器、EPROM、EEPROM、非易失性固态存储器等)、不可改变的存储器(例如,EPROM)、只读存储器,和/或大容量存储装置(例如,硬盘驱动器、固态驱动器等)。在一些示例中,存储器206包括多种存储器,尤其是易失性存储器和非易失性存储器。
存储器206是计算机可读介质,在其上可以嵌入一个或多个指令集,诸如用于操作本公开的方法的软件。指令可以体现如本文中所述的方法或逻辑中的一者或多者。在特定实施例中,指令可以在指令的执行期间完全或至少部分地驻留在存储器206、计算机可读介质和/或处理器204中的任何一者或多者内。
术语“非暂时性计算机可读存储介质”和“有形计算机可读介质”应被理解为包括单个介质或多个介质(诸如,存储一个或多个指令集的集中式数据库或分布式数据库和/或相关联的高速缓存和服务器)。术语“非暂时性计算机可读介质”和“有形计算机可读介质”还包括能够存储、编码或携带指令集以供处理器执行或致使***执行本文中公开的任何一个或多个方法或操作的任何有形介质。如本文中使用,术语“有形计算机可读介质”被明确地定义为包括任何类型的计算机可读存储装置和/或存储盘并且排除传播信号。
车辆数据总线202将车身控制模块102与无线通信模块106通信地耦合。在一些示例中,车辆数据总线202包括一条或多条数据总线。车辆数据总线202可以根据国际标准组织(ISO)11898-1定义的控制器局域网(CAN)总线协议、面向媒体的***传输(MOST)总线协议、CAN灵活数据(CAN-FD)总线协议(ISO 11898-7)和/或K线总线协议(ISO 9141和ISO14230-1),和/或EthernetTM总线协议IEEE 802.3(2002年起)等来实现。
图3是可以由图2的电子部件200实施的用于缓解被动进入盲区116的方法的流程图。最初,在框302处,盲区管理器120等到移动装置108在范围内。在框304处,当移动装置108在范围内时,盲区管理器120将来自移动装置108的信号强度测量存储在存储器中。在框306处,盲区管理器120确定移动装置108的位置或区是否可基于来自天线模块104的信号强度测量而确定(例如,移动装置108是否可能在盲区116中的一者内)。例如,当来自天线模块104的信号强度测量足够接近而使得盲区管理器120无法确定移动装置108最靠近哪些天线模块104时,盲区管理器120也许不能确定移动装置108的位置或区。当移动装置108的位置可确定时,所述方法继续到框308。否则,移动装置108的位置不可确定,所述方法在框310处继续。在框306处,盲区管理器120基于信号强度测量来确定移动装置108相对于车辆100的位置。
在框310处,盲区管理器120确定移动装置108的型号是否需要盲区管理。例如,无线通信模块106可以将具有促成盲区116的连接性问题的移动装置108的列表存储在存储器中。可选地或另外地,在一些示例中,盲区管理器120随时间推移而学习到特定移动装置108有没有连接性问题。例如,盲区管理器120可以生成从移动装置108接收的信号强度测量的映射,并且确定移动装置108在车辆100附近的某些位置处具有低信号强度测量。作为另一示例,当设置PaaK***时,经由在移动装置108上执行的应用程序,盲区管理器120可以指示操作员110在车辆100周围走过预定义路线,以确定车辆100周围是否存在盲区116。当移动装置108具有连接性问题时,所述方法在框312处继续。否则,当移动装置108没有连接性问题时,所述方法返回到框302。
在框312处,盲区管理器120基于第一预测值来生成移动装置108的第一估计的位置。使用第一模型来生成所述第一预测值,诸如卡尔曼滤波器、增强卡尔曼滤波器或二重指数平滑算法。在框314处,盲区管理器120基于第二预测值来生成移动装置108的第二估计的位置,所述第二预测值不同于所述第一预测值。使用第二模型来生成所述第二预测值,诸如马尔可夫链算法或贝叶斯网算法或神经网络。在框316处,盲区管理器120确定第一位置与第二位置是否匹配。例如,当第一位置和第二位置在彼此的阈值距离内时或者当第一预测值和第二预测值指示移动装置108在相同区中时,第一位置与第二位置匹配。或者,在一些示例中,例如当第一位置和第二位置在盲区116中的同一个盲区内时,第一位置与第二位置匹配。当第一位置与第二位置匹配时,所述方法在框318处继续。否则,那么第一位置与第二位置不匹配,所述方法在框302处继续。
在框318处,盲区管理器120基于移动装置108的估计的位置来确定移动装置108是否在被动进入区内。当移动装置108在被动进入区内时,所述方法在框320处继续。否则,当移动装置108不在被动进入区内时,所述方法在框324处继续。在框320处,盲区管理器120确定车辆100的车门112a和112b和/或举升式车门114中的一者在阈值时间段(例如,三秒、五秒、十秒等)内是否被激活和/或触摸。当车辆100的车门112a和112b和/或举升式车门114中的一者在所述阈值时间段内被激活和/或触摸时,所述方法继续到框322。否则,当车辆100的车门112a和112b和/或举升式车门114中的一者在所述阈值时间段内未被激活和/或触摸时,所述方法在框324处继续。
在框322处,盲区管理器120指示车身控制模块102启用被动进入(例如,将车门112a和112b或举升式车门114解锁)。在框324处,盲区管理器120向操作员110提供警告。在一些示例中,警告的本质表示通过所述警告传送哪个错误条件(例如,第一位置与第二位置不匹配、移动装置不在被动进入区中、车门在阈值时间内未被激活等)。在一些示例中,为了提供警告,盲区管理器120指示车身控制模块102使用车辆100的灯和/或车辆100上的声音产生装置(例如,喇叭、扬声器等)来产生和音频或视觉警告。
在框326处,盲区管理器120基于信号强度测量来确定移动装置108的位置或区是否可确定。例如,自上一次确定起,操作员110可能已经将移动装置108移动离开盲区116。当移动装置108的位置或区可确定时,所述方法继续到框308。否则,当移动装置108的位置或区不可确定时,所述方法返回到框310。
图3的流程图代表存储在存储器(诸如,图2的存储器206)中的机器可读指令,所述机器可读指令包括一个或多个程序,所述程序在被处理器(诸如,图2的处理器204)执行时致使无线通信模块106和/或更一般地说车辆100实施图1和图2的示例盲区管理器120。此外,尽管参考图3中所示的流程图描述了(多个)示例程序,但是可以可选地使用实施示例盲区管理器120的许多其他方法。例如,可以改变框的执行顺序,和/或可以改变、消除或组合所描述的框中的一些。
在本申请中,转折连词的使用意图包括连接词。定冠词或不定冠词的使用并不意图指示基数。具体地,对“所述”对象或者“一个”和“一种”对象的参考意图也表示可能多个此类对象中的一个。此外,连接词“或”可以用来传达同时存在的特征而非相互排斥的替代方案。换句话说,连接词“或”应被理解为包括“和/或”。如此处使用,术语“模块”和“单元”指的是具有用以通常结合传感器来提供通信、控制和/或监测能力的电路的硬件。“模块”和“单元”还可以包括在电路上执行的固件。术语“包括(includes)”、“包括(including)”和“包括(include)”是包括性的并且具有分别与“包括(comprises)”、“包括(comprising)”和“包括(comprise)”相同的范围。
上述实施例、特别是任何“优选的”实施例,是实现方式的可能示例,并且仅被阐述用于清楚地理解本发明的原理。在实质上未脱离本文中描述的技术的精神和原理的情况下,可以对(多个)上述实施例进行许多变化和修改。所有修改在本文中意图被包括在本公开的范围内并且受所附权利要求保护。
根据本发明,提供一种车辆,所述车辆具有:天线模块,所述天线模块用于确定与移动装置通信的信号强度;无线模块,所述无线模块用于:当所述移动装置在盲区中时,生成第一预测值和第二预测值;当所述第一预测值与所述第二预测值匹配并指示所述移动装置在被动进入区中,并且传感器检测到用户时,启用被动进入;以及车身控制模块,所述车身控制模块用于在启用被动进入时将车门解锁。
根据实施例,所述盲区是其中无法基于由所述天线模块确定的信号强度来确定所述移动装置的位置的区域。
根据实施例,所述天线模块的覆盖区域限定所述盲区。
根据实施例,在所述移动装置进入所述盲区之前,所述无线模块用于基于测量的信号强度来跟踪所述移动装置的所述位置。
根据实施例,所述无线模块用于存储所述测量的信号强度以用来生成所述第一预测值和所述第二预测值。
根据实施例,所述无线模块用于:使用第一模型来生成所述第一预测值;以及使用第二模型来生成所述第二预测值,所述第二模型是使用与所述第一模型不同的技术生成的。
根据实施例,所述第一模型和所述第二模型是使用以下至少两者生成的:卡尔曼滤波器、贝叶斯网、二重指数平滑算法、马尔可夫链,或者线性二次方程。
根据实施例,所述第一预测值和所述第二预测值是所述移动装置在所述盲区内的估计的位置。
根据实施例,当所述第一预测值与所述第二预测值匹配时,所述无线模块用于将被动进入启用有限量的时间。
根据实施例,当所述第一预测值与所述第二预测值匹配时,所述无线模块用于针对接近所述盲区的所述车门来启用被动进入。
根据本发明,一种方法包括:利用车辆的天线模块确定来自移动装置的广播的信号强度测量;当所述移动装置进入所述车辆附近的盲区时,利用包括处理器和存储器的无线模块生成多个预测值;当所述多个预测值匹配并指示所述移动装置在被动进入区中时,利用所述无线模块启用被动进入;以及当启用被动进入并且传感器检测到用户触摸所述车辆的把手时,利用车身控制模块将车门解锁。
根据实施例,所述盲区是在接近所述车辆的区域,其中所述天线模块无法准确地测量来自所述移动装置的所述广播的信号强度。
根据实施例,所述天线模块的覆盖区域限定所述盲区。
根据实施例,在所述移动装置进入所述盲区之前,所述无线模块基于所述信号强度测量来跟踪所述移动装置。
根据实施例,所述方法包括:将所述信号强度测量存储在存储器中,以用于生成所述多个预测值。
根据实施例,所述方法包括:使用第一模型来生成所述多个预测值中的第一预测值;以及使用第二模型来生成所述多个预测值中的第二预测值,所述第二模型是使用与所述第一模型不同的技术生成的。
根据实施例,使用以下至少两者生成所述第一模型和所述第二模型:卡尔曼滤波器、贝叶斯网、二重指数平滑算法、马尔可夫链,或者线性二次方程。
根据实施例,使用不同模型生成所述多个预测值中的每一者。
根据实施例,所述方法包括:当所述多个预测值匹配时,将被动进入启用有限量的时间。
根据实施例,所述方法包括:当所述多个预测值匹配时,针对接近所述盲区的所述车门来启用被动进入。

Claims (15)

1.一种车辆,所述车辆包括:
天线模块,所述天线模块用于测量来自移动装置的广播的信号强度;
无线模块,所述无线模块用于:
当所述移动装置在盲区中时,生成第一预测值和第二预测值;
当所述第一预测值与所述第二预测值匹配并指示所述移动装置在被动进入区中,并且传感器检测到用户时,启用被动进入;以及
车身控制模块,所述车身控制模块用于在启用被动进入时将车门解锁。
2.如权利要求1所述的车辆,其中所述盲区是其中所述天线模块中的至少一者未正确地接收来自所述移动装置的所述广播的区域。
3.如权利要求1所述的车辆,其中所述天线模块的覆盖区域限定所述盲区。
4.如权利要求1所述的车辆,其中在所述移动装置进入所述盲区之前,所述无线模块用于基于所述测量的信号强度来跟踪所述移动装置。
5.如权利要求4所述的车辆,其中所述无线模块用于存储所述测量的信号强度以用来生成所述第一预测值和所述第二预测值。
6.如权利要求1所述的车辆,其中所述无线模块用于:
使用第一模型来生成所述第一预测值;以及
使用第二模型来生成所述第二预测值,所述第二模型是使用与所述第一模型不同的技术生成的。
7.如权利要求6所述的车辆,其中所述第一模型和所述第二模型是使用以下至少两者生成的:卡尔曼滤波器、贝叶斯网、二重指数平滑算法、马尔可夫链,或者线性二次方程。
8.如权利要求1所述的车辆,其中所述第一预测值和所述第二预测值是所述移动装置在所述盲区内的估计的位置。
9.如权利要求1所述的车辆,其中当所述第一预测值与所述第二预测值匹配时,所述无线模块用于将被动进入启用有限量的时间。
10.如权利要求1所述的车辆,其中当所述第一预测值与所述第二预测值匹配时,所述无线模块用于针对接近所述盲区的所述车门来启用被动进入。
11.一种方法,所述方法包括:
利用车辆的天线模块确定来自移动装置的广播的信号强度测量;
当所述移动装置进入所述车辆附近的盲区时,利用包括处理器和存储器的无线模块生成多个预测值;
当所述多个预测值匹配并指示所述移动装置在被动进入区中时,利用所述无线模块启用被动进入;以及
当启用被动进入并且传感器检测到用户触摸所述车辆的把手时,利用车身控制模块将车门解锁。
12.如权利要求11所述的方法,所述方法包括:
使用第一模型来生成所述多个预测值中的第一预测值;以及
使用第二模型来生成所述多个预测值中的第二预测值,所述第二模型是使用与所述第一模型不同的技术生成的。
13.如权利要求12所述的方法,其中使用以下至少两者生成所述第一模型和所述第二模型:卡尔曼滤波器、贝叶斯网、二重指数平滑算法、马尔可夫链,或者线性二次方程。
14.如权利要求11所述的方法,其中使用不同模型生成所述多个预测值中的每一者。
15.如权利要求11所述的方法,其中所述方法包括:当所述多个预测值匹配时,针对接近所述盲区的所述车门将被动进入启用有限量的时间。
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