[发明专利]用于监视车辆外部的声学场景的系统

说明书

本发明涉及一种用于监视车辆外部的声学场景的系统；该系统包括：具有车轮(6)和后备箱(3)的车辆(1)，设置在后备箱(3)中的声波传感器(2)，可操作地连接至该声波传感器(2)的控制单元(4)，至少一个神经网络(5)，可操作地连接至控制单元(4)，并经过训练以使音频信号的特征与路面类型相关联；控制单元(4)被构造为，在车辆行驶时接收由声波传感器(2)检测到的音频信号，提取音频信号的特征并将该音频信号的特征输入到神经网络(5)以识别车轮所覆盖的路面类型。

技术领域

本发明涉及一种用于监视车辆外部的声学场景的系统。

背景技术

安全系统、驾驶辅助系统和自动驾驶系统在现代车辆中越来越受欢迎。这些系统需要在车辆中安装传感器，以便在任何天气条件下监视车辆外部的空间。

众所周知，汽车行业的传感器解决方案可检测路面状况(温度、湿度)、其他车辆或障碍物的存在等。

此外，已知系统可以从环境声学信号中提取有用的信息。这些系统基于深度学习算法，该算法能够基于音频信号学习和识别事件或情况。这样的研究领域通常被定义为“机器监听”。

已知一些研究工作，这些工作表明如何提取室内空间中的声学场景信息，例如：

-表示危险或异常的声音(窗户破损、呼喊、爆炸、人员坠落)

-表示异常的声音(即工业设备发生故障)

-表示事件的声音(即风、鸟、人类等的存在)。

此外，相对于现有技术，公共数据集可供研究人员使用以测试新算法并改善这些问题上的分类性能。

关于汽车工业，最近的研究活动集中在根据粗糙度识别路面类型和检测潮湿路面。

因此，如果在车辆中安装了声波传感器，则可以使用算法从传感器检测到的声音信号中提取有用的信息，例如路面状况(光滑/粗糙、干燥/潮湿)、发动机中是否存在异常情况、或车辆外部事件的发生情况。

与用于分析信号的电子设备一起，声波传感器可用于仅通过一个传感器同时监视多个方面。此外，通过将声波传感器与其他已知类型的传感器组合，可以通过冗余来提高检测系统的强度。

例如，辅助或自动驾驶系统目前使用雷达和LIDAR(光探测和测距)来检测道路上的障碍物和道路标记(道路两侧和中心线)。两种不同类型的传感器的组合可确保对变化的气候条件具有更高的抵抗力，因为例如，LIDAR在下雨时往往不安全。因此，当存在其他传感器时，增加声波传感器是有利的，并且还可以检测未被其他类型的传感器覆盖的道路特征。

此外，声学场景的识别系统可用于改善乘客舱内提供的服务质量，例如信息娱乐系统和免提通信系统，从而均衡并改善乘客舱内的频率响应

然而，安装在车辆中的通常是麦克风的声波传感器的工程设计受到一些缺点的损害。至少在某些应用中，必须确定麦克风的最佳位置。由于必须考虑负面影响正确数据采集的干扰，因此该任务受到一些困难的困扰。此外，必须确定安装和连接麦克风的廉价且非侵入性的方式。

安装在车辆外部的麦克风会受到风、雨和灰尘的侵害，并且通常会受到所有天气因素的影响。此外，麦克风的放置方式必须与排气系统和发动机保持足够的距离，以减少对采集信号的影响。

另一方面，车辆的乘客舱的内部涉及另外的问题，例如由于人为活动引起的噪声的存在(语音、无线电等)以及相对于外部的隔音。

参考对路面特征的认识，文献中公开的所有方法都使用设置在车轮附近的麦克风，并且，如果该麦克风不是全向麦克风，则将这种麦克风指向车轮。实际上，车轮会激发路面的声音响应，因此，麦克风与车轮和路面之间的接触面的接近似乎是最佳选择。

已经证明，在四个车轮之间的最佳选择是后轮，该后轮距排气管最远。但是，将麦克风设置在车轮附近会涉及以下问题：