车辆和电动车辆。
【附图说明】
[0033] 现在，将参照在下文中仅通过示例的方式给出的附图中所示出的本发明的一些实 施方式来详细地描述本发明的上述的和其他的特征，并且因此这些特征不限制本发明，并 且在附图中：
[0034] 图1是示意性示出根据本发明的优选实施方式的用于判断气味的感知度的方法的 流程图；
[0035]图2A至图2C和图3A至图3C示出了由从各种车辆发出的气味形成的气味图样；
[0036]图4A至图4F是气体特有的气味图样分析图；
[0037]图5A至图5B是针对特定气体指定浓度的气味图样分析图；
[0038] 图6是示出根据本发明的另一个优选实施方式的用于判断气味的感知度的方法的 流程图；
[0039] 图7是示出根据本发明的实施方式的用于判断气味的感知度的设备的示意性配置 的示图。
[0040] 应理解的是，附图不必按比例绘出，附图呈现了说明本发明的基本原理的各种优 选特征的略微简化的表示。如在本文中所公开的本发明的具体设计特征(例如，包括具体尺 寸、方向、位置以及形状)部分将由特定的预期用途和使用环境部分地确定。
[0041] 在示图中，贯穿示图中的多个图，参考数字表指代本发明的相同或等效的部件。
【具体实施方式】
[0042] 在下文中，现在将参照在附图中示出并且在下面描述的本发明的实例来详细说明 本发明的各种实施方式。虽然结合示例性实施方式描述了本发明，但是要理解的是，本描述 并非旨在将本发明局限于那些示例性实施方式。相反，本发明旨在不仅涵盖这些示例性实 施方式，而且涵盖可以包含在由所附权利要求限定的本发明的精神和范围内的各种替换 物、修改、等同物以及其他实施方式。
[0043] 本公开目的在于实现一种能够代替人类的嗅觉感测的电子鼻设备，并且提供用于 通过将气味的嗅觉特征形成为数据，并且基于该数据判断该气味的类型和强度来判断气味 的感知度的设备和方法。
[0044] 具体地，本公开的特征在于将气味图样实施作为数据库，并且基于所实施的数据 判断未知气体的气味的感知度，从而提供关于气味的感知度的信息。
[0045] 为此，本公开包括用于判断未知气体的气味的感知度的传感器设备。这种传感器 设备包括关于气味图样的数据以识别该气味并且包括用于确定与图样数据的匹配度 (ma t ch i ng)的学习算法。
[0046] 特别地，在本公开中，术语"气味感知度"表示输入到数据库中的名称以便规定未 被标准化的气味的感知度。术语"气味感知度图样"表示一种图样，该图样以与传感器的检 测值相关的预定方式表示气味感知度的固有特征。
[0047] 进一步地，传感器设备装配有传感器阵列，该传感器阵列包括具有不同气体检测 能力的一组传感器。优选地，传感器设备被配置为从传感器阵列直接提取气味感知度，而不 检测气体混合物的成分。所提取的气味感知度可以包括关于气味的类型、强度以及其他特 征的信息。
[0048] 在后文中，将参照附图详细描述根据本发明的优选实施方式的用于判断气味感知 度的设备和方法。
[0049] 图1是示意性示出根据本发明的实施方式的用于判断气味感知度的方法的流程 图。
[0050] 如图1中所示，根据本发明的用于判断气味感知度的方法可以包括作为预备步骤 的步骤S10，该步骤用于为气味感知度图样创建数据库。本质上，该方法可以包括:步骤S20， 用于通过传感器设备检测气体;步骤S30，用于分析所检测的气体的图样；以及步骤S40，用 于判断气味感知度。
[0051] 特别地，用于分析该气体图样的步骤被配置为将在预先存储的数据库上的气味感 知度图样与通过传感器设备所检测到的检测图样进行比较，然后判断最接近的气味感知度 图样作为该检测气体的气味感知度。
[0052] 在这方面，针对气味感知度创建数据库的步骤收集并且存储关于存储在传感器设 备内的气味感知度图样的数据。
[0053]在这个步骤中，关于气味的感知度信息与由传感器测量到的气味的结果匹配。如 此这般重复这个处理，从而针对气味感知度图样创建数据库。
[0054]例如，如果存在于车辆中的气味被认为与从旧书中发出的气味相似，那么将关于 该气味的感知度信息输入作为"旧书气味"，并且将通过用于存在于相关联车辆的乘客舱中 的气体的传感器所检测的值存储作为关于气味感知度图样的数据。
[0055] 人们可以不同地感到气味感知度。因此，通过将气味感知度分类而能够针对气味 感知度图样创建有效的数据库。
[0056] 例如，可以根据区域、种族、年龄、性别或季节而将气味感知度图样分类，并且气味 感知度图样可被分类为符合针对相应类别的条件。因此，可以生成并且存储关于气味感知 度图样的独立数据。
[0057]在使用关于根据类别分类的气味感知度图样的数据的情况下，执行生成并且存储 关于气味感知度图样的每个数据的步骤。在检测气体并且分析图样的步骤之前，可以进一 步提供在区域、种族、年龄、性别以及季节之中选择至少一个类别并且设置与所选类别相关 联的条件的步骤。
[0058]为了帮助理解关于气味感知度图样的数据，将参照图2到图5B进行描述。
[0059]图2A至图2C和图3A至图3C示出了由从各种车辆发出的气味形成的气味图样。
[0060]特别地，图2A至图2C和图3A至图3C示出了通过传感器阵列测量车辆中的气体的结 果，该阵列包括23个传感器以便测量从3种车辆发出的气味。
[0061] 被选择用于进行测量的23个传感器适合用于在车辆中生成的气体。
[0062] 表1示出了由包括23个传感器的传感器阵列所检测的车辆中的气味的结果。
[0063] 表 1
[0064]
[0065] 在以上表中，最小检测值是可以由人的鼻子检测到的最小值，分析值是由传感器 实际上检测到的值，并且阈值是通过将分析值除以最小检测值所获得的值并且表示气味的 强度。
[0066] 参照表1，由17个传感器检测到生成气体而6个传感器没有检测到生成气体。在至 少检测到最小检测值的分析值时确定生成气味，并且阈值是1或更大。
[0067]满足上述条件的分析值对应于上面由8个传感器所检测到的值。
[0068]图2A至图2C和图3A至图3C示出了通过这种测量方法在3个车辆中检测到的信息 条。特别地，图2A至图2C表示作为相应传感器的机械输出值的浓度值。在图2A中示出了在该 车辆的情况下，可以看出第二传感器的检测值最大并且第12个传感器的检测值是第二大的 值。
[0069]进一步地，在图2B的车辆中，可以看出第12个传感器的检测值最大。进一步地，在 图2C的车辆中，可以看出第二传感器的检测值与第12个传感器的检测值相似。
[0070] 同时，图3A至图3C将图2A至图2C的检测结果表示为阈值，即，关于通过鼻子所感觉 到的气味强度的信息。在这种情况下，与实际气味相关的信息是图3A中的第二传感器的检 测值、图3B中的第四传感器的检测值以及图3C中的第二传感器和第六传感器的检测值。
[0071] 同样，包括在传感器阵列上的检测值的信