识别和分类车辆上的损坏事件的方法和用于该方法的装置的制造方法
【专利说明】识别和分类车辆上的损坏事件的方法和用于该方法的装置
[0001]本发明涉及通过检测和评估至少一个固体声音信号而用于尤其机动车上的损坏事件和/或接触事件的识别和分类的方法。此外本发明涉及用于执行该方法的装置，其中该装置具有至少一个与用于信号传递的评估单元连接的固体声音传感器。此外本发明涉及具有前述装置的车辆-尤其是机动车。
[0002]用于识别损坏事件的方法和装置是已知的并且首先应用于机动车领域。因此在DE100 34 542中描述通过检测固体声音频谱而用于识别由事故引发的机动车的至少一个结构零件的形变的方法和装置。把固体声音频谱作为传感器信号传递给评估单元。把至少一个结构零件用定义的重复频率脉冲激励并且从中得出的固体声音频谱得以检测和评估。把其它从同样的频率脉冲得出的固体声音频谱与该固体声音频谱相比较并且把关键差异解释为由事故引发的形变。关于形变方式的差异是不进行的。同样地少量损坏-例如油漆擦伤的侦测是不进行的。
[0003]应用在机动车中的固体声音传感器通常被设计在碰撞识别上。通过固体声音传感器的如此较大的损坏事件的识别通常应用于引发对于机动车或者其它交通工具的乘客的保护。大多地为了分析事件把被侦测的固体声音信号转换，从而例如固体声音信号的能量或者固体声音信号以谱解析的形式得以研宄。通过与预先确定阈值的比较例如对于谱解析的固体声音信号的可能的决定是，是否应该或者不应该引发气囊。不进行损坏事件的更精确的分离。
[0004]因此用已知的方法不可能确定的是，是否对于损坏事件例如指的是车辆外壳的凹陷、油漆擦伤或者较强的塑性形变。为了较精确的分类损坏指的是何种类型因此必须例如通过视觉检查实现损坏的光学分析。这在机动车行驶时大多是不可能的，从而通过从事件到检查的时间上的偏移把损坏事件单一地分配到可能的原因是受限的。
[0005]本发明所针对的任务是，提出一种方法，用该方法能够检测、评估和分类机动车上的损坏事件和接触事件。
[0006]该任务的解决通过用具有专利权利要求1的特征的方法、具有专利权利要求16的特征的装置和具有专利权利要求17的特征的车辆来实现。改进方案和有利的扩展方案分别在从属权利要求中得以说明。
[0007]通过检测和评估至少一个固体声音信号用于识别和分类尤其机动车上的损坏事件和/或接触事件的方法根据本发明其特征在于，确定固体声音信号的幅度包络曲线，并且基于幅度包络的时间曲线对固体声音信号分类，其中把不同的损坏事件或者接触事件分配到幅度包络的时间曲线的不同类型。
[0008]通过分析幅度包络曲线使得固体声音信号的时间曲线的精确评定成为可能。根据幅度包络的时间曲线进行固体声音信号的其它分类。通过不把信号换算为频谱，信号的全部时间相关的信息得以呈现。从而例如能够例如确定固体声音信号的上升曲线、衰变曲线、时间相关的最大幅度以及信号长度。该信号特性能够用于固体声音信号的其它分类。
[0009]只要至少一个确定的参数通过固体声音信号或者通过从固体声音信号中产生的信号得以满足，固体声音信号的信号特性的计算和存储就会开始。从机动车的车辆外壳或者其它结构零件进入的固体声音信号得以连续地监控。只要该固体声音信号之一超过先前确定的预先确定，信号特性的计算和存储的算法就会开始。通过固体声音信号与阈值的该恒定的比较给予类型预先实验，从而不必要的是，对于每个固体声音信号进行所有信号特性的全部计算。通过该措施赋予计算时间的显著节省。
[0010]优选地把低于极限频率的固体声音信号的频率用滤波器尤其高通滤波器来抑制。由被滤波的信号超过阈值时开始原始的和被滤波的固体声音信号的信号特性的计算和存储。通过借助于高通滤波器滤波全部的固体声音信号能够把大多在低于固体声音信号的信号范围中的通常的干扰噪音-例如发动机振动、车轮运行噪音或者类似的减弱。通过使用被高通滤波的固体声音信号来与作为预先实验起作用的阈值的比较，能够减少错误的损坏报警的比例。通过抑制较低频率，较低频率范围中的干扰噪音较少地影响固体声音信号的频谱。
[0011]为了评估，从单个的、时间上先后的固体声音信号段确定固体声音信号的信号特性。通过评估典型地具有一个到十个毫秒长度的单个的信号段，能够显著减少用于评估必需的计算能力。
[0012]在由被高通滤波的固体声音信号超过阈值时计算和存储固体声音信号的最大幅度和/或平均值和/或方差、以及被高通滤波的信号的最大幅度。此外确定和存储固体声音信号的能量值和被高通滤波的信号固体声音信号的能量值。该时间上解析的被存储的信号被用于把被侦测的固体声音信号分类并且因比对其分配不同的损坏事件或者接触事件。
[0013]固体声音信号的存储会如此久也进行，直到信号能级接近预先确定的噪音级或者直到信号能级不显著接近至少两个先后相接的信号段。只要信号能级接近先前的噪音级，则确保的是，引起固体声音信号值中的改变的事件已结束。同样地能够出现持续改变信号能级的事件。当至少两个-但是优选多个先后相接的信号段的信号能级不根本上改变时，这样的事件的完全检测于是得以确保。信号能量值因此得以平整到新的值上。在满足该标准时信号数据的评估和存储能够得以建立。
[0014]固体声音信号的更精确的分类通过研宄固体声音信号的幅度包络的时间曲线而实现。这样把幅度包络的脉冲形的曲线分配给车辆上可能的塑性形变。塑性形变能够例如是通过石头撞击引起的车辆外壳中的凹陷。幅度包络的脉冲形的曲线特征在于，它在相对短的时间窗中具有相对大的幅度。它通过以下方式实现，即例如在石头撞击时很多能量在短时间段中得以传递。只要石头弹飞，能量传递就结束并且固体声音信号的幅度再次接近正常值。同样可能的是，通过例如在机动车中留下形变的石头撞击持续地改变固体声音信号。
[0015]在本方法的一种实施方式中脉冲形的曲线具有跟随指数下落的高的幅度波动。例如通过石头撞击弓丨起的大的幅度波动对于塑性形变的脉冲形的幅度包络曲线是特征性的。通过车辆上相对短的能量传递时间幅度包络曲线快速下降，该曲线展示指数的下落。
[0016]根据本方法的一种实施方式把固体声音信号的幅度包络的长形的时间曲线分配给车辆油漆的可能的损坏。车辆油漆的损坏例如通过树丛、灌木或者类似的引起-特征在于大多情况下给予车辆较长的、也因此引起长的固体声音信号的作用。在这里被传递的能量却基本上比在通过石头引起的塑性形变时较小。
[0017]在本方法的一种实施方式中幅度包络具有第一波动和时间上间隔的第二波动并且第二波动分配车辆油漆的损坏。对于损坏例如是车辆油漆的擦伤大多情况下第一幅度最大值通过弓I起损坏的物体的接触而引起。油漆的本身的损坏导致幅度包络的其它波动。
[0018]在本方法的一种实施方式中幅度波动在长形的时间曲线中大约具有相同的数量级。由于车辆油漆的本身擦伤的幅度包络曲线段具有大约恒定的数量级，因为大多情况下在擦伤时力在车辆油漆上的作用是相对恒定的。
[0019]固体声音信号的幅度包络的不规则的时间曲线分配到车辆上的可能的刮擦。例如在车辆外壳上的刮擦例如出现在停靠时两个车辆之间的接触时。传递到车辆外壳上的能量在刮擦时大多情况下比例如在油漆擦伤时较高。由此得出的是，刮擦也留下车辆外壳中的较深的印记。
[0020]对于幅度包络的脉冲形的时间曲线进一步研宄固体声音信号，其方式为把固体声音信号的最大幅度与阈值比较并且当固体声音信号超过该阈值，则把被高通滤波的固体声音信号的能量值与另一个阈值比较并且在超过该另一个阈值时确定固体声音信号的全部能量的衰变时间。在固体声音信号的全部能量的短的衰变时间的情况下把固体声音信号分配塑性形变。在塑性形变(例如车辆外壳的