【技术实现步骤摘要】
本公开涉及一种基于深度学习的碰撞安全控制系统及其操作方法。
技术介绍
1、近来，正在开发高级驾驶员辅助系统(adas)以辅助驾驶员驾驶。adas具有多个较低技术类别，并为驾驶员提供便利。adas被称为自动驾驶或自动驾驶系统(ads)。
2、为了保护乘客，车辆配备有乘客保护装置(或安全装置)，诸如安全气囊和/或预安全座椅安全带(psb)。在发生碰撞时，车辆运行乘客保护装置。例如，车辆可以在自动驾驶期间检测与周围物体(例如，其他车辆或行人)的碰撞，并且可以根据碰撞安全控制逻辑来运行乘客保护装置。
3、通常，为了根据检测到的碰撞情况运行乘客保护装置，基于实际车辆测试和要求来手动调整碰撞安全控制逻辑的参数。然而，由于在实际车辆测试期间需要考虑的参数较多，因此存在需要花费大量时间来调整参数的缺点。
技术实现思路
1、本公开的各种实施例提供一种包括能够调整参数的基于深度学习的模型的碰撞安全控制系统以及该碰撞安全控制系统的操作方法。
2、本公开的各种实施例提供一种通过使用车辆中的碰撞前传感器数据和碰撞后传感器数据来训练基于深度学习的碰撞安全模型的碰撞安全控制系统以及该碰撞安全控制系统的操作方法。
3、本公开所解决的技术问题不限于上述技术问题。本领域的普通技术人员通过下面的描述可以清楚地理解其他未提及的技术问题。
4、根据实施例，提供一种碰撞安全控制系统。该碰撞安全控制系统包括存储碰撞安全模型的存储器，该碰撞安全模型具有基于深度学习的碰撞
5、碰撞前数据可以包括碰撞发生之前的前向防撞辅助(fca)等级的高级驾驶员辅助系统(adas)信号、碰撞发生之前的fca等级的值或碰撞发生之前的碰撞前相对接近速度中的至少一项。
6、碰撞后数据可以包括碰撞发生之后通过多个碰撞检测传感器获得的时间序列速度或时间序列加速度。
7、处理器可以被配置为指定碰撞后数据为碰撞安全模型的输入数据。处理器还可以被配置为指定碰撞类型和rttf为碰撞安全模型的输出数据。处理器可以进一步被配置为通过基于输入数据和输出数据执行对碰撞安全模型的第一监督学习来获得碰撞安全模型的深度学习参数。碰撞后数据可以包括通过对目标车辆的法律、适销性或感测测试项目中的至少一项中定义的碰撞类型中的每一种的分析和/或实际车辆测试而获得的第一碰撞后数据。可以在目标车辆的法律、适销性或感测测试项目中的至少一项中定义碰撞类型和rttf。
8、处理器可以被配置为使用应用了深度学习参数的碰撞安全模型来确定通过分析车辆与车辆碰撞而获得的第二碰撞后数据的碰撞类型和要求启动时间。
9、处理器可以被配置为指定碰撞前数据和碰撞后数据的集合为应用了深度学习参数的碰撞安全模型的输入数据。处理器还可以被配置为指定碰撞类型和经调整的rttf为碰撞安全模型的输出数据。处理器可以额外被配置为通过基于输入数据和输出数据执行对碰撞安全模型的第二监督学习来更新碰撞安全模型的深度学习参数。碰撞前数据和碰撞后数据的集合中包括的碰撞后数据可以是第一碰撞后数据或第二碰撞后数据。碰撞类型可以对应于第一碰撞后数据或第二碰撞后数据。经调整的rttf可以通过基于碰撞前数据调整与碰撞类型相对应的rttf来获得。
10、处理器可以被配置为通过将根据碰撞前数据中包括的前向防撞辅助(fca)等级的权重应用于与碰撞类型相对应的rttf来获得经调整的rttf。
11、处理器可以被配置为使用应用了更新后的深度学习参数的碰撞安全模型来输出随机碰撞信号的碰撞类型和要求启动时间。
12、根据另一实施例，提供一种操作碰撞安全控制系统的方法。该方法可以包括获得包括碰撞前数据和碰撞后数据的至少一个信号。该方法还可以包括训练具有基于深度学习的碰撞安全控制逻辑的碰撞安全模型，使得碰撞安全模型输出与至少一个信号相对应的碰撞类型和乘客保护装备的要求启动时间(rttf)或启动时间(ttf)。
13、碰撞前数据可以包括碰撞发生之前的前向防撞辅助(fca)等级的高级驾驶员辅助系统(adas)信号、碰撞发生之前的碰撞前fca等级的值或碰撞发生之前的碰撞前相对接近速度中的至少一项。
14、碰撞后数据包括碰撞发生之后通过多个碰撞检测传感器获得的时间序列速度或时间序列加速度。
15、训练碰撞安全模型可以包括指定碰撞后数据为碰撞安全模型的输入数据。训练碰撞安全模型还可以包括指定碰撞类型和rttf为碰撞安全模型的输出数据。训练碰撞安全模型可以进一步包括通过基于输入数据和输出数据执行对碰撞安全模型的第一监督学习来获得碰撞安全模型的深度学习参数。碰撞后数据可以包括通过对目标车辆的法律、适销性或感测测试项目中的至少一个项中定义的碰撞类型中的每一种的分析和/或实际车辆测试而获得的第一碰撞后数据。可以在目标车辆的法律、适销性或感测测试项目中的至少一项中定义碰撞类型和rttf。
16、训练碰撞安全模型可以进一步包括使用应用了深度学习参数的碰撞安全模型来确定通过分析车辆与车辆碰撞而获得的第二碰撞后数据的碰撞类型和要求启动时间。
17、训练碰撞安全模型可以进一步包括指定碰撞前数据和碰撞后数据的集合为应用了深度学习参数的碰撞安全模型的输入数据。训练碰撞安全模型还可以包括指定碰撞类型和经调整的rttf为碰撞安全模型的输出数据。训练碰撞安全模型可以进一步包括通过基于输入数据和输出数据执行对碰撞安全模型的第二监督学习来更新碰撞安全模型的深度学习参数。碰撞前数据和碰撞后数据的集合中包括的碰撞后数据可以包括第一碰撞后数据或第二碰撞后数据中的至少一个。碰撞类型可以对应于第一碰撞后数据或第二碰撞后数据。经调整的rttf可以通过基于碰撞前数据调整与碰撞类型相对应的rttf来获得。
18、可以通过将根据碰撞前数据中包括的前向防撞辅助(fca)等级的权重应用于与碰撞类型相对应的rttf来获得经调整的rttf。
19、该方法可以进一步包括使用应用了更新后的深度学习参数的碰撞安全模型来输出随机碰撞信号的碰撞类型和要求启动时间。
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1.一种碰撞安全控制系统，包括：
2.根据权利要求1所述的碰撞安全控制系统，其中所述碰撞前数据包括碰撞发生之前的前向防撞辅助等级即FCA等级的高级驾驶员辅助系统信号即ADAS信号、所述碰撞发生之前的所述FCA等级的值或所述碰撞发生之前的相对接近速度中的至少一项。
3.根据权利要求1所述的碰撞安全控制系统，其中所述碰撞后数据包括碰撞发生之后通过多个碰撞检测传感器获得的时间序列速度或时间序列加速度。
4.根据权利要求3所述的碰撞安全控制系统，其中所述处理器：
5.根据权利要求4所述的碰撞安全控制系统，其中所述处理器基于应用了所述深度学习参数的所述碰撞安全模型来确定通过分析车辆与车辆碰撞而获得的第二碰撞后数据的碰撞类型和要求启动时间。
6.根据权利要求5所述的碰撞安全控制系统，其中所述处理器：
7.根据权利要求6所述的碰撞安全控制系统，其中所述处理器通过将根据所述碰撞前数据中包括的前向防撞辅助等级即FCA等级的权重应用于与所述碰撞类型相对应的所述RTTF来获得所述经调整的RTTF。
8.根据权利要求6所
9.一种碰撞安全控制系统的操作方法，包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其中所述碰撞前数据包括碰撞发生之前的前向防撞辅助等级即FCA等级的高级驾驶员辅助系统信号即ADAS信号、所述碰撞发生之前的所述FCA等级的值或所述碰撞发生之前的相对接近速度中的至少一项。
11.根据权利要求9所述的方法，其中所述碰撞后数据包括碰撞发生之后通过多个碰撞检测传感器获得的时间序列速度或时间序列加速度。
12.根据权利要求11所述的方法，其中训练所述碰撞安全模型包括：
13.根据权利要求12所述的方法，其中训练所述碰撞安全模型进一步包括使用应用了所述深度学习参数的所述碰撞安全模型来确定通过分析车辆与车辆碰撞而获得的第二碰撞后数据的碰撞类型和要求启动时间。
14.根据权利要求13所述的方法，其中训练所述碰撞安全模型进一步包括：
15.根据权利要求14所述的方法，其中通过将根据所述碰撞前数据中包括的前向防撞辅助等级即FCA等级的权重应用于与所述碰撞类型相对应的所述RTTF来获得所述经调整的RTTF。
16.根据权利要求14所述的方法，进一步包括使用应用了更新后的深度学习参数的所述碰撞安全模型来输出随机碰撞信号的碰撞类型和要求启动时间。
17.一种记录有程序的非暂时性计算机可读存储介质，所述程序在由处理器运行时使所述处理器：
...【技术特征摘要】
1.一种碰撞安全控制系统，包括：
2.根据权利要求1所述的碰撞安全控制系统，其中所述碰撞前数据包括碰撞发生之前的前向防撞辅助等级即fca等级的高级驾驶员辅助系统信号即adas信号、所述碰撞发生之前的所述fca等级的值或所述碰撞发生之前的相对接近速度中的至少一项。
3.根据权利要求1所述的碰撞安全控制系统，其中所述碰撞后数据包括碰撞发生之后通过多个碰撞检测传感器获得的时间序列速度或时间序列加速度。
4.根据权利要求3所述的碰撞安全控制系统，其中所述处理器：
5.根据权利要求4所述的碰撞安全控制系统，其中所述处理器基于应用了所述深度学习参数的所述碰撞安全模型来确定通过分析车辆与车辆碰撞而获得的第二碰撞后数据的碰撞类型和要求启动时间。
6.根据权利要求5所述的碰撞安全控制系统，其中所述处理器：
7.根据权利要求6所述的碰撞安全控制系统，其中所述处理器通过将根据所述碰撞前数据中包括的前向防撞辅助等级即fca等级的权重应用于与所述碰撞类型相对应的所述rttf来获得所述经调整的rttf。
8.根据权利要求6所述的碰撞安全控制系统，其中所述处理器使用应用了更新后的深度学习参数的所述碰撞安全模型来输出随机碰撞信号的碰撞类型和要求启动时间。
9.一种碰撞安全控制系统的操作方法，包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：朴炯郁，尹晟老，李东爀，
申请(专利权)人：现代自动车株式会社，
类型：发明
国别省市：
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