滑板车骑行辅助系统控制方法与辅助系统与流程

本申请涉及滑板车技术领域，特别是涉及一种滑板车骑行辅助系统控制方法与辅助系统。

背景技术：

随着代步工具蓬勃发展，电动滑板车在居民的日常生活中，使用频率越来越高，用户群体也逐渐从青年人扩大至到儿童和老人。但是，随之而来产生很多的安全性问题以及涉及法律法规的问题。在越来越多的用户驾驶电动滑板车过程中，由于缺少相关安全意识以及不了解法律法规的原因，用户并不知道自己在驾驶过程中出现了违规操作，例如，一些路段不允许电动滑板车上路。

传统的电动滑板车，并没有配备提醒用户违规操作的装置或系统，导致产生用户无法预知自身在驾驶过程中产生的违规操作的问题，造成安全隐患。

技术实现要素：

基于此，有必要针对传统电动滑板车，没有配备提醒用户违规操作的装置或系统，从而产生用户无法预知自身在驾驶过程中产生的违规操作的问题，提供一种滑板车骑行辅助系统控制方法与辅助系统。

本申请提供一种滑板车骑行辅助系统控制方法，应用于电动滑板车，包括：

获取电动滑板车的运行状态；

依据所述电动滑板车的运行状态，判断骑行者是否处于骑行状态；

若所述骑行者处于骑行状态，则实时监控所述骑行者是否出现违规操作；

在所述骑行者出现单个类型的违规操作时，对该违规操作进行报警；当所述骑行者出现多个类型的违规操作时，依据不同类型违规操作的权重值，优先对权重值大的违规操作进行报警。

本申请还提供一种滑板车骑行辅助系统，包括：

电动滑板车，包括车体框架、车把、踏板机构、电机和电机控制器；

滑板车骑行辅助设备，包括辅助设备控制器和监控装置，所述辅助设备控制器分别与所述电机控制器，以及所述监控装置电连接；所述辅助设备控制器用于获取所述监控装置发送的监控数据，执行如前述内容提及的滑板车骑行辅助系统控制方法。

本申请涉及一种滑板车骑行辅助系统控制方法与辅助设备，滑板车骑行辅助设备通过实时监控骑行者是否出现违规操作，并在骑行者出现违规操作时进行报警，使得骑行者在驾驶电动滑板车过程中，一旦出现违规操作，可以及时给骑行者预警，使得骑行者及时知晓自身不合理或不合法的违规操作。此外，当骑行者出现多个类型的违规操作时，滑板车骑行辅助设备可以依据不同类型违规操作的权重值，优先对权重值大的违规操作进行报警，使得报警可以有序进行，从而使得危险系数高的违规操作优先被报警。

附图说明

图1为本申请一实施例提供的滑板车骑行辅助系统控制方法的流程示意图；

图2为本申请一实施例提供的滑板车骑行辅助系统的结构示意图。

附图标记：

10-电动滑板车；110-车体框架110；120-车把；130-踏板机构；140-电机；150-电机控制器；20-滑板车骑行辅助设备；210-辅助设备控制器；220-监控装置

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供一种滑板车骑行辅助系统控制方法。

需要说明的是，本申请提供的滑板车骑行辅助系统控制方法应用于电动滑板车，但不限制其应用的电动滑板车类型。所述电动滑板车10，包括车体框架110、车把120、踏板机构130、电机140和电机控制器150。所述电机140驱动所述电动滑板车10行驶。所述电机控制器150用于控制所述电机140驱动所述电动滑板车10行驶。所述滑板车骑行辅助设备20，包括辅助设备控制器210和监控装置220。所述辅助设备控制器210与所述电机控制器150电连接。所述监控装置220设置于所述电动滑板车10上，所述监控装置220与所述辅助设备控制器210电连接。所述辅助设备控制器210用于获取所述监控装置220发送的监控数据，以执行所述滑板车骑行辅助系统控制方法。

所述滑板车骑行辅助系统控制方法的执行主体，可以为滑板车骑行辅助设备20。具体地，所述滑板车骑行辅助系统控制方法的执行主体，可以为滑板车骑行辅助设备20中的辅助设备控制器210。辅助设备控制器210可以为一个或多个具有数据处理功能的处理器。

如图1所示，在本申请的一实施例中，所述滑板车骑行辅助系统控制方法，包括如下步骤s100至步骤s400：

s100，获取电动滑板车10的运行状态。

具体地，所述辅助设备控制器210可以实时向所述电动滑板车10中的电机140获取电动滑板车10的运行状态。

s200，依据所述电动滑板车10的运行状态，判断骑行者是否处于骑行状态。

具体地，所述辅助设备控制器210可以依据所述电机140的工作状态，判断骑行者是否处于骑行状态。

s300，若所述骑行者处于骑行状态，则实时监控所述骑行者是否出现违规操作。

具体地，若所述骑行者处于非骑行状态，则表明电动滑板车10处于非骑行状态(例如停靠状态)，没有必要监控骑行者是否出现违规操作，返回步骤s100。

s400，在所述骑行者出现单个类型的违规操作时，对该违规操作进行报警。当所述骑行者出现多个类型的违规操作时，依据不同类型违规操作的权重值，优先对权重值大的违规操作进行报警。

具体地，所述滑板车骑行辅助系统可以预先对违规操作进行分类，例如撞击性违规操作，闯红灯违规操作和道路违规操作。所述滑板车骑行辅助系统还可以预先对每一个类型的违规操作赋予权重值。在本步骤中，当所述骑行者同时出现多个类型的违规操作时，所述辅助设备控制器210可以依据不同类型违规操作的权重值，优先对权重值大的违规操作进行报警。

本实施例中，通过实时监控骑行者是否出现违规操作，并在骑行者出现违规操作时进行报警，使得骑行者在驾驶电动滑板车10过程中，一旦出现违规操作，可以及时给骑行者预警，使得骑行者及时知晓自身不合理或不合法的违规操作。此外，当骑行者出现多个类型的违规操作时，可以依据不同类型违规操作的权重值，优先对权重值大的违规操作进行报警，使得报警可以有序进行，从而使得危险系数高的违规操作优先被报警。

在本申请的一实施例中，在所述步骤s100之前，所述滑板车骑行辅助系统控制方法还包括，如下步骤s010至步骤s030：

s010，获取所述骑行者的头部图像。

具体地，所述监控装置220可以包括仪表盘。所述仪表盘可以设置于所述车把120上。所述仪表盘可以包括一个或多个第一摄像头。在获取电动滑板车10的运行状态的步骤之前，所述辅助设备控制器210可以控制所述第一摄像头拍摄所述骑行者的头部图像。所述第一摄像头将所述骑行者的头部图像发送至所述辅助设备控制器210。

s020，依据所述头部图像，判断所述骑行者是否已佩戴头盔。

具体地，所述辅助设备控制器210可以对所述头部图像进行特征识别。所述辅助设备控制器210可以设置有深度学习模型。所述深度学习模型可以预先利用多个已佩戴头盔的姿态图像进行训练。在所述辅助设备控制器210对所述头部图像进行特征识别时，所述辅助设备控制器210可以将所述头部图像输入至训练后的深度学习模型，以实现判断所述骑行者是否已佩戴头盔。

s030，若所述骑行者已佩戴头盔，则执行后续获取电动滑板车10的运行状态的步骤，即步骤s100。

具体地，若所述骑行者已佩戴头盔，则表明骑行者通过头盔检测，可以执行后续获取电动滑板车10的运行状态的步骤。

可选地，若所述骑行者未佩戴头盔，则表明骑行者未通过头盔检测。进一步地，可以判断所述骑行者出现头盔佩戴不规范操作并进行报警。报警的方式可以通过仪表盘设置的声音提示装置发出报警音，从而实现报警。

本实施例中，通过在监控骑行者在骑行过程中是否出现违规操作之前，对骑行者的头盔佩戴状态进行预先检测，可以提高骑行者骑行的安全系数。

在本申请的一实施例中，所述步骤s300包括如下步骤s311至步骤s314：

s311，实时获取毫米波雷达发送的毫米波数据。进一步地，依据所述毫米波数据判断在所述电动滑板车10的周围是否出现障碍物。

具体地，所述毫米波雷达为所述监控装置220中的一个部件。所述毫米波雷达可以为多个，布设于所述电动滑板车10的车身四周。所述毫米波雷达可以预设扫描范围。所述扫描范围可以为以10米为半径，以电动滑板车10的物理中心为圆心，形成的圆所覆盖的面积。所述毫米波雷达，可以将无线电波(雷达波)发送至预设扫描范围内的任何障碍物，然后接收回波，根据收发无线电波时间节点之间的时间差测得障碍物的位置数据，生成毫米波数据并发送至所述辅助设备控制器210。

所述辅助设备控制器210，可以实时获取毫米波雷达发送的毫米波数据。进一步地，所述辅助设备控制器210，可以依据所述毫米波数据判断在所述电动滑板车10的周围是否出现障碍物。

s312，若在所述电动滑板车10的周围出现障碍物，则进一步依据所述毫米波数据计算所述障碍物与所述电动滑板车10的直线距离。

当然，所述辅助设备控制器210也可以基于gps设备获取当前行驶路段的地图，基于地图和毫米波数据，将所述障碍物以三维坐标或二维坐标的形式定位。

s313，获取所述电动滑板车10的行驶数据，依据所述毫米波数据、所述障碍物与所述电动滑板车10的直线距离、以及所述行驶数据，判断所述电动滑板车10与障碍物是否会撞击。所述行驶数据包括所述电动滑板车10的速度、加速度和行驶轨迹中的一种或多种。

具体地，所述车体框架110还可以设置第二摄像头。所述辅助设备控制器210还可以获取所述第二摄像头拍摄的所述障碍物的形状，从而综合分析并判断所述电动滑板车10与障碍物是否会撞击。

s314，若所述电动滑板车10与障碍物会撞击，则判定所述骑行者出现违规操作。进一步地，将该违规操作定义为撞击性违规操作。

具体地，若所述电动滑板车10与障碍物未撞击，则判定所述骑行者未出现违规操作，返回所述步骤s311，继续监控。

本实施例中，通过依据毫米波雷达实时获取的毫米波数据，与电动滑板车10自身的行驶数据，可以实现对滑板车与障碍物的撞击性监控，从而使得在出现撞击分析时，及时进行报警，提示骑行者减速或停车，防止所述电动滑板车10与障碍物撞击的现象发生。

在本申请的一实施例中，所述步骤s300包括如下步骤s321至步骤s329:

s321，获取所述电动滑板车10前方的路况图像。

具体地，前述内容已经提及，所述车体框架110还可以设置第二摄像头。所述第二摄像头与所述第一摄像头的区别是，第一摄像头是拍摄骑行者的头部图像，而第二摄像头是拍摄骑行者前方的路况图像。所述第二摄像头可以将实时拍摄的路况图像发送至所述辅助设备控制器210。

s323，对所述路况图像进行识别，判断所述路况图像中是否出现红绿灯。

s325，若所述路况图像中出现红绿灯，则进一步依据所述路况图像判断所述红绿灯当前显示为红灯还是绿灯。

具体地，本实施例中的红绿灯只包括红灯显示状态和绿灯显示状态，此后不再赘述。

s327，若所述红绿灯当前显示为红灯，则进一步获取所述电动滑板车10的加速度，判断所述电动滑板车10的加速度是否小于0。

具体地，若所述红绿灯当前显示为红灯，则表明电动滑板车10处于闯红灯的风险边缘，需要进一步所述电动滑板车10的加速度，依据所述电动滑板车10的加速度判断骑行者是否意识到红灯。

若所述红绿灯当前显示为绿灯，可以进一步获取所述电动滑板车10的加速度，判断所述电动滑板车10的加速度是否等于0。若所述电动滑板车10的加速度等于0，可以对骑行者进行反馈。具体地，具体反馈的方式可以为：通过驱动车把120上设置的振动装置振动，以提示骑行者前方出现绿灯。所述振动装置可以为线性马达。这是为了防止骑行者前方出现红灯时，电动滑板车10静止不动，防止骑行者错过绿灯。

s329，若所述电动滑板车10的加速度大于0或等于0，则判定所述骑行者出现违规操作，且将该违规操作定义为闯红灯违规操作。

具体地，若所述电动滑板车10的加速度大于0或等于0，则判定所述骑行者出现违规操作。此时表明骑行者没有意识到红灯，没有采取任何减速的行为，此时需要对骑行者进行警告。

本实施例中，通过依据第二摄像头实时获取的路况图像，可以实现对电动滑板车10前方路况中出现的红绿灯进行识别，判断是否为红灯。进一步地，在出现红灯时，依据电动滑板车10的加速度是否大于或等于0，可以判断骑行者是否出现违规操作，使得在前方出现红灯时，及时进行报警，提示骑行者减速或停车，防止所述电动滑板车10闯红灯的现象发生。

在本申请的一实施例中，所述步骤s325，包括如下步骤s325a和补正325b：

s325a，将所述路况图像输入至经训练后的深度学习模型。

具体地，所述辅助设备控制器210中可以设置有所述深度学习模型。所述深度学习模块可以预先利用多个红绿灯样本图像进行训练。每一个红绿灯样本图像具有一个红绿灯样本特征信息。红绿灯样本特征信息表征了该红绿灯样本图像中是否出现红绿灯。

s325b，提取所述路况图像中的红绿灯特征信息，将所述红绿灯特征信息与所述经训练后的深度学习模型中的多个红绿灯样本特征信息进行逐一比对，以判断所述路况图像中是否出现红绿灯。

本实施例中，通过训练后的深度学习模型实现对路况图像中红绿灯的识别，精准度较高，识别速度较快。

在本申请的一实施例中，所述步骤s300，包括如下步骤s331至步骤s334:

s331，获取所述电动滑板车10前方的路况图像。

具体地，本步骤与前述实施例中的步骤s321类似，此处不再赘述。

s332，对所述路况图像进行识别，判断所述路况图像中是否出现机动车道识别信息。所述机动车道识别信息包括道牙标记物、路面标记物和标记线中的一种或多种。

具体地，当然，机动车道识别信息可以不仅仅包括上述可以实现车道标记的信息物。

s333，若所述路况图像中出现机动车道识别信息，则依据所述机动车道识别信息，判断所述电动滑板车10当前是否行驶在非机动车道。

具体地，所述滑板车自行走辅助系统可以预先建立机动车道识别信息库。将所述机动车道识别信息与机动车道识别信息库中的样本识别信息进行匹配，判断所述电动滑板车10当前是否行驶在非机动车道。

s334，若所述电动滑板车10当前行驶在非机动车道，则判定所述骑行者出现违规操作，且将该违规操作定义为道路违规操作。

具体地，若所述电动滑板车10当前行驶在非机动车道，则判定所述骑行者出现违规操作，以便后续报警提示骑行者变道至机动车道。

本实施例中，通过路况图像中的机动车道识别信息的自动识别，可以实现电动滑板车10是否行驶在非机动车道的判断，从而可以在电动滑板车10行驶在非机动车道时，及时作出报警。

在本申请的一实施例中，所述步骤s400，包括如下步骤s410至步骤s440：

s410，判断所述骑行者是否出现多个类型的违规操作。

具体地，通过上述内容可知，所述违规操作可以单个出现，也可以同时出现。

s420，若所述骑行者出现单个类型的违规操作，则对该违规操作进行报警。

具体地，若所述骑行者出现单个类型的违规操作，例如只出现道路违规操作，可以直接对道路违规操作进行报警。

s430，若所述骑行者出现多个类型的违规操作，则分别获取每一个违规操作对应的权重值，得到多个权重值。

具体地，例如，当同时出现闯红灯违规操作和道路违规操作，则分别获取两个违规操作对应的权重值。例如闯红灯违规操作的权重值为8，道路违规操作的权重值为5。

s440，对多个权重值进行排序，依据权重值由大到小的顺序依次对不同类型的违规操作进行报警。

具体地，承接步骤s430中的例子，闯红灯违规操作的权重值为8，道路违规操作的权重值为5，则先对闯红灯违规操作进行报警，后对道路违规操作进行报警。

本实施例中，当骑行者出现多个类型的违规操作时，滑板车骑行辅助设备20可以依据不同类型违规操作的权重值，优先对权重值大的违规操作进行报警，使得报警可以有序进行，从而使得危险系数高的违规操作优先被报警。

在本申请的一实施例中，所述违规操作的类型包括撞击性违规操作、闯红灯违规操作和道路违规操作。所述撞击性违规操作的权重值大于所述闯红灯违规操作的权重值。所述闯红灯违规操作的权重值大于所述道路违规操作的权重值。

具体地，可以依据危险系数从到高到低的顺序分配权重值，即，危险系数的高低与权重值的大小呈正相关。危险系数越高的违规操作，权重值越大。本实施例中，所述撞击性违规操作的权重值大于所述闯红灯违规操作的权重值。所述闯红灯违规操作的权重值大于所述道路违规操作的权重值。

本实施例中，通过对撞击性违规操作、闯红灯违规操作和道路违规操作三种类型的违规操作的权重值进行数值定义，使得滑板车骑行辅助设备20可以依据不同类型违规操作的权重值，优先对权重值大的违规操作进行报警，使得报警可以有序进行，从而使得危险系数高的违规操作优先被报警。

在本申请的一实施例中，所述对违规操作进行报警包括向声音提示装置发送第一报警指令，所述第一报警指令用于控制所述声音提示装置发出报警音。

具体地，所述声音提示装置可以为蜂鸣器。

本实施例中，通过声音提示装置可以实现声音报警。

在本申请的一实施例中，所述对违规操作进行报警包括向振动装置发送第二报警指令，所述第二报警指令用于驱动所述振动装置振动。

具体地，所述振动装置可以为线性马达。

本实施例中，通过振动装置可以实现体感报警。

本申请还提供一种滑板车骑行辅助系统。

如图2所示，在本申请的一实施例中，所述滑板车骑行辅助系统包括电动滑板车10和滑板车骑行辅助设备20。所述电动滑板车10包括车体框架110、车把120、踏板机构130、电机140和电机控制器150。所述滑板车骑行辅助设备20，包括辅助设备控制器210和监控装置220。所述辅助设备控制器210与所述电机控制器150电连接。所述辅助设备控制器210还与所述监控装置220电连接。

所述辅助设备控制器210用于获取所述监控装置220发送的监控数据，执行如前述内容提及的滑板车骑行辅助系统控制方法。

具体地，所述监控装置220可以包括仪表盘，第二摄像头和毫米波雷达。所述仪表盘可设置于所述车把120。所述仪表盘内可以设置第一摄像头、振动装置和声音提示装置。所述第二摄像头可以设置于所述车体框架110。所述毫米波雷达可以设置于车身四周(包括车体框架110，车把120和踏板机构130上)。这些部件在前述内容已经阐述了各自的用法与功能。

滑板车骑行辅助系统与前述内容提及的滑板车骑行辅助系统控制方法的有益效果相同，此处不再赘述。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，各方法步骤也并不做执行顺序的限制，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。