基于技術(shù)功效矩陣的車(chē)距測(cè)量技術(shù)專(zhuān)利分析和布局

殷玉恩　程新化　孫靚

摘 要：車(chē)距測(cè)量技術(shù)是車(chē)輛協(xié)同駕駛技術(shù)的安全保證。對(duì)國(guó)內(nèi)車(chē)距測(cè)量技術(shù)專(zhuān)利申請(qǐng)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)和分析，研究了車(chē)距測(cè)量技術(shù)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)攸c(diǎn)和趨勢(shì)，對(duì)車(chē)距測(cè)量技術(shù)現(xiàn)狀進(jìn)行梳理，并通過(guò)建立技術(shù)功效矩陣圖，總結(jié)了車(chē)距測(cè)量技術(shù)專(zhuān)利的各分支技術(shù)手段和技術(shù)效果，給出了專(zhuān)利布局的建議，為汽車(chē)企業(yè)選擇合適的研發(fā)策略和專(zhuān)利策略提供參考。

關(guān)鍵詞：協(xié)同駕駛；車(chē)距測(cè)量；技術(shù)功效矩陣；專(zhuān)利分析；專(zhuān)利布局

中圖分類(lèi)號(hào)：U461.99 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1005-2550（2018）03-0041-04

The Patent Analysis and Layout of Vehicle Distance Measurement Technology Based on Technology and Effect Matrix

YIN Yu-en， CHENG Xin-hua， SUN Liang

（BAIC Group New Technology Institute， Beijing101300， China）

Abstract ：The distance measurement technology is the security guarantee of the vehicle cooperative driving technology. The statistics and analysis were carried out on the technology patent of vehicle distance measurement in China.The characteristics and trends of patent application for distance measurement technology were studied.The current situation of vehicle distance measurement technology is combed. The technical means and technical effects of each branch of the technology patent for vehicle distance measurement were summarized through the establishment of a technical efficiency matrix diagram. A proposal for the layout of the patent was given.It provided a reference for automobile enterprises to choose appropriate R & D strategy and patent strategy.

1 概述

近年來(lái)，以谷歌[1]、百度[2]為代表的互聯(lián)網(wǎng)公司和傳統(tǒng)汽車(chē)企業(yè)競(jìng)相投入巨資進(jìn)行自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)并取得了巨大的進(jìn)步。

自動(dòng)駕駛汽車(chē)采用攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等傳感器來(lái)探測(cè)周邊的交通狀況[3]，使用詳細(xì)地圖導(dǎo)航[4]，能更迅速、更有效地作出反應(yīng)，比有人駕駛的車(chē)輛更安全。北汽與百度合作計(jì)劃在2019年和2021年前后分別實(shí)現(xiàn)L3、L4級(jí)別自動(dòng)駕駛車(chē)輛量產(chǎn)，借助百度人工智能核心技術(shù)，全面打造“人工智能+汽車(chē)”生態(tài)[5]。

無(wú)人駕駛汽車(chē)組隊(duì)前進(jìn)，充分利用道路條件，兼顧交通安全和效率，實(shí)現(xiàn)車(chē)隊(duì)快速、小間距行駛，通過(guò)車(chē)隊(duì)之間的協(xié)調(diào)，減輕交通壓力，確保交通安全，有效節(jié)約能源，減少環(huán)境污染[6]，車(chē)距測(cè)量技術(shù)對(duì)于無(wú)人駕駛汽車(chē)具有非常重要的意義。

在車(chē)輛組隊(duì)協(xié)同駕駛過(guò)程中，車(chē)輛編組以實(shí)現(xiàn)同步高速度高效率運(yùn)行。首車(chē)由人工駕駛，車(chē)車(chē)通訊和交互可以實(shí)現(xiàn)高效的通行效率和極低的事故率，甚至不需要紅綠燈及各種復(fù)雜的交通標(biāo)志標(biāo)線(xiàn)系統(tǒng)，總體的交通效率和安全性將大大提高，后續(xù)車(chē)輛依靠先進(jìn)通信技術(shù)與前車(chē)保持聯(lián)系，沿前車(chē)行駛軌跡前進(jìn)。后車(chē)行駛過(guò)程中，必須與前車(chē)保持合適的距離，距離過(guò)大可能導(dǎo)致通信不暢，出現(xiàn)跟丟的現(xiàn)象，而車(chē)距過(guò)小則大大增加追尾幾率，可能導(dǎo)致事故，因此必須保持合適的車(chē)距。車(chē)距測(cè)量技術(shù)是車(chē)輛組隊(duì)協(xié)同駕駛技術(shù)的前提。

2 技術(shù)現(xiàn)狀

車(chē)距測(cè)量技術(shù)是汽車(chē)主動(dòng)安全技術(shù)中的重要組成部分[7]，尤其是近年來(lái)隨著無(wú)人駕駛技術(shù)的興起，得到突飛猛進(jìn)的發(fā)展。

典型的車(chē)距測(cè)量技術(shù)的實(shí)現(xiàn)路徑主要有：基于機(jī)器視覺(jué)的車(chē)距測(cè)量技術(shù)，包括單目視覺(jué)技術(shù)、雙目視覺(jué)技術(shù)，如利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖像中的車(chē)輛車(chē)牌位置、車(chē)牌寬度與車(chē)距的非線(xiàn)性關(guān)系進(jìn)行建模，對(duì)高速公路安全車(chē)距進(jìn)行判斷[8]；基于超聲波的車(chē)距測(cè)量技術(shù)，采用單片機(jī)和超聲波測(cè)距技術(shù)，通過(guò)顯示障礙物與汽車(chē)的距離并根據(jù)其距離遠(yuǎn)近實(shí)時(shí)發(fā)出報(bào)警，采用三傳感器接收系統(tǒng)解決障礙物的二維定位問(wèn)題[9]；基于毫米波雷達(dá)的車(chē)距測(cè)量技術(shù)，毫米波雷達(dá)連續(xù)發(fā)射三角波，前方遇到障礙物產(chǎn)生回波，回波與三角波之間有一定延時(shí)，通過(guò)雷達(dá)天線(xiàn)接收回波，并將發(fā)射信號(hào)和接收信號(hào)進(jìn)行混頻處理，再將脈沖信號(hào)經(jīng)微處理器處理計(jì)算得到距離[10]。

3 數(shù)據(jù)來(lái)源與分析方法

圍繞車(chē)輛組隊(duì)協(xié)同駕駛的車(chē)距測(cè)量技術(shù)，以知識(shí)產(chǎn)權(quán)局的專(zhuān)利數(shù)據(jù)庫(kù)CNPAT中收錄的2001年～2017年間的在國(guó)內(nèi)申請(qǐng)的專(zhuān)利文獻(xiàn)作為分析樣本，以“車(chē)距 and 測(cè)量”為關(guān)鍵詞，對(duì)專(zhuān)利摘要進(jìn)行檢索，共檢索到發(fā)明專(zhuān)利114項(xiàng)，實(shí)用新型專(zhuān)利85項(xiàng)，其中發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)25項(xiàng)，然后分析車(chē)距測(cè)量技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)、主要專(zhuān)利申請(qǐng)人分布以及專(zhuān)利類(lèi)型，并對(duì)技術(shù)研發(fā)及專(zhuān)利布局提出意見(jiàn)和建議。

4 專(zhuān)利申請(qǐng)趨勢(shì)分析

從專(zhuān)利時(shí)間分布圖上可以看出，車(chē)距測(cè)量技術(shù)專(zhuān)利發(fā)展趨勢(shì)，可大致分為兩個(gè)階段：

在2010年之前，車(chē)距測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠晟暾?qǐng)量在10項(xiàng)以下，表明該技術(shù)在2010之前還處于萌芽階段，研究成果相對(duì)較少。

從2011年開(kāi)始至今，車(chē)距測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域的專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量相對(duì)之前有了一定的增長(zhǎng)，并在2015年達(dá)到峰值，2014年之前，車(chē)距測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域的年專(zhuān)利申請(qǐng)呈現(xiàn)溫和增長(zhǎng)的趨勢(shì)，但在2014年申請(qǐng)量有顯著下降，而2015年申請(qǐng)量反轉(zhuǎn)，創(chuàng)出歷年新高，表明此技術(shù)研究已逐漸開(kāi)展，處于技術(shù)成長(zhǎng)期。

2016年以后因?yàn)閷?zhuān)利并未完全公開(kāi)，檢索的數(shù)據(jù)不全，僅有參考意義，不予討論。

5 主要專(zhuān)利申請(qǐng)人分析

經(jīng)過(guò)專(zhuān)利檢索發(fā)現(xiàn)，在車(chē)距測(cè)量領(lǐng)域，尚無(wú)具有絕對(duì)技術(shù)實(shí)力的專(zhuān)利申請(qǐng)人，各申請(qǐng)人在此技術(shù)領(lǐng)域的專(zhuān)利申請(qǐng)量有限，表明車(chē)距測(cè)量技術(shù)屬于在協(xié)同行駛技術(shù)中屬于一個(gè)小的技術(shù)領(lǐng)域，目前的研究現(xiàn)狀是還處于前瞻性研發(fā)狀態(tài)，并沒(méi)有實(shí)際進(jìn)入廣泛競(jìng)爭(zhēng)的技術(shù)繁榮期。

車(chē)距測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域的主要申請(qǐng)人來(lái)自傳統(tǒng)車(chē)企和高校，如吉利、奇瑞和江蘇大學(xué)、南京信息工程大學(xué)、吉林大學(xué)。這些企業(yè)和高校也是在整個(gè)汽車(chē)領(lǐng)域具有較強(qiáng)技術(shù)實(shí)力的專(zhuān)利申請(qǐng)人。

6 技術(shù)分類(lèi)分析

車(chē)距測(cè)量技術(shù)專(zhuān)利分布在81個(gè)IPC大組中；從IPC小組角度，車(chē)距測(cè)量技術(shù)的分布相對(duì)分散，最主要的技術(shù)方向是B60Q9/00（信號(hào)的布置或配備裝置），包含37件專(zhuān)利，占比16.4%；其次是B60T7/12（用于自動(dòng)啟動(dòng)；用于不按司機(jī)或乘客意愿啟動(dòng)），包含20件專(zhuān)利，占比8.9%。；還有G01C3/00（視距測(cè)量；光學(xué)測(cè)距儀），包含15件專(zhuān)利，占比6.7%。

7 技術(shù)功效矩陣分析

通過(guò)對(duì)涉及車(chē)輛組隊(duì)協(xié)同駕駛中車(chē)距測(cè)量技術(shù)的199項(xiàng)專(zhuān)利進(jìn)行分析，制作了車(chē)距測(cè)量技術(shù)功效矩陣圖，分別從超聲波雷達(dá)、單目視覺(jué)、雙目視覺(jué)、射頻、激光雷達(dá)、紅外雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、聲音傳感器、移動(dòng)終端和設(shè)備應(yīng)用等技術(shù)改進(jìn)類(lèi)別，獲得了精度高、速度快、準(zhǔn)確性高、安全性好、成本低、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可靠性高、實(shí)時(shí)處理、適應(yīng)性強(qiáng)、自動(dòng)化、實(shí)現(xiàn)功能、距離遠(yuǎn)、使用方便、實(shí)用性好、結(jié)構(gòu)精巧、體積小、重量輕等技術(shù)效果。繪制了如圖3所示的技術(shù)功效矩陣圖。

可以看出，設(shè)備應(yīng)用是車(chē)距測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠a(chǎn)出最為集中的技術(shù)手段，專(zhuān)利數(shù)量占比達(dá)21.6%，但是這一類(lèi)型的專(zhuān)利只是實(shí)現(xiàn)了車(chē)輛測(cè)距的功能，屬于對(duì)先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用，并不涉及對(duì)具體技術(shù)的改進(jìn)，這也說(shuō)明了車(chē)距測(cè)量領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新還停留在初始階段，車(chē)距測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新程度比較低，進(jìn)一步的技術(shù)創(chuàng)新還有待開(kāi)展。

采用激光雷達(dá)這一技術(shù)手段的專(zhuān)利數(shù)量占比約為20%，主要的技術(shù)效果是精度高和距離遠(yuǎn)；采用超聲波雷達(dá)這一技術(shù)手段的專(zhuān)利數(shù)量占比約為15.4%，主要的技術(shù)效果是實(shí)現(xiàn)功能和精度高、成本低；采用單目視覺(jué)和雙目視覺(jué)技術(shù)手段的專(zhuān)利數(shù)量占比分別為13.9%和7.7%，實(shí)現(xiàn)的技術(shù)效果分別是成本低和準(zhǔn)確性高，但是值得注意的是，單目視覺(jué)和雙目視覺(jué)的技術(shù)手段可以歸類(lèi)為視覺(jué)技術(shù)，只是根據(jù)采用的攝像頭是一個(gè)還是兩個(gè)又進(jìn)行了進(jìn)一步地區(qū)分，視覺(jué)技術(shù)的專(zhuān)利占比為21.6%。

通過(guò)技術(shù)功效矩陣，對(duì)車(chē)距測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域的專(zhuān)利進(jìn)行分析，可以看出：在車(chē)距測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域中，采用視覺(jué)技術(shù)（含單目視覺(jué)和雙目視覺(jué)）、激光雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等技術(shù)手段是專(zhuān)利密集區(qū)，關(guān)注的功效是精度高、成本低。在項(xiàng)目研發(fā)中要注意這些技術(shù)手段的應(yīng)用，同時(shí)注意防范侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)。

其他技術(shù)領(lǐng)域的專(zhuān)利數(shù)量不多，是車(chē)距測(cè)量技術(shù)的專(zhuān)利空白區(qū)，目前專(zhuān)利較少，受重視程度不足，但這些空白區(qū)并不意味沒(méi)有研發(fā)機(jī)會(huì)[11]，尤其是對(duì)于毫米波雷達(dá)，其應(yīng)用帶來(lái)了精度高，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的技術(shù)效果，未來(lái)也有可能成為研發(fā)熱點(diǎn)。

通過(guò)技術(shù)功效圖分析車(chē)距測(cè)量技術(shù)的專(zhuān)利布局，發(fā)現(xiàn)通過(guò)改進(jìn)視覺(jué)技術(shù)、激光雷達(dá)和超聲波雷達(dá)提高測(cè)量精度，在項(xiàng)目研發(fā)中，應(yīng)以提高測(cè)量精度為創(chuàng)新目的，通過(guò)不同的技術(shù)手段對(duì)提高測(cè)量精度這一目標(biāo)進(jìn)行布局，通過(guò)技術(shù)功效圖可以發(fā)現(xiàn)解決問(wèn)題的關(guān)鍵技術(shù)路徑，激發(fā)創(chuàng)新火花。

人工構(gòu)建技術(shù)功效矩陣圖工作量太大，只適合對(duì)車(chē)距測(cè)量這類(lèi)單點(diǎn)技術(shù)進(jìn)行分析，而不適合對(duì)車(chē)輛組隊(duì)協(xié)同駕駛這樣的多點(diǎn)結(jié)合的技術(shù)構(gòu)建技術(shù)功效矩陣圖；由于發(fā)明人對(duì)技術(shù)功效的說(shuō)明程度并不完全相同，有些發(fā)明人認(rèn)為是顯而易見(jiàn)的技術(shù)功效并未進(jìn)行說(shuō)明，而有些發(fā)明人對(duì)技術(shù)功效進(jìn)行了過(guò)度說(shuō)明，因此在進(jìn)行專(zhuān)利分析時(shí)需要對(duì)技術(shù)功效的合理取舍，選擇合理的技術(shù)功效進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

8 結(jié)論與建議

通過(guò)分析，可以得出以下結(jié)論：

（1）車(chē)距測(cè)量技術(shù)經(jīng)過(guò)十幾年的積累，目前已進(jìn)入技術(shù)研究的飛速發(fā)展期。

（2）車(chē)距測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域的主要申請(qǐng)人來(lái)自傳統(tǒng)車(chē)企和高校。

（3）車(chē)距測(cè)量技術(shù)在IPC分類(lèi)中的分布相對(duì)分散，最主要的技術(shù)方向是B60Q9/00。

（4）車(chē)距測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域中，采用視覺(jué)技術(shù)（含單目視覺(jué)和雙目視覺(jué)）、激光雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等技術(shù)手段是專(zhuān)利密集區(qū)。

總之，從技術(shù)生命周期來(lái)看，目前車(chē)距測(cè)量技術(shù)即將進(jìn)入技術(shù)繁榮期，隨著無(wú)人駕駛技術(shù)的興起和進(jìn)一步發(fā)展，車(chē)距測(cè)量技術(shù)將進(jìn)入激烈競(jìng)爭(zhēng)的技術(shù)成熟期，車(chē)企采用先進(jìn)技術(shù)的成本降低，但是侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)也大大增加。通過(guò)構(gòu)建技術(shù)功效矩陣的方式進(jìn)行專(zhuān)利分析，快速獲得專(zhuān)利密集區(qū)和空白區(qū)，進(jìn)行針對(duì)性研究，完善專(zhuān)利布局，是車(chē)企在專(zhuān)利競(jìng)爭(zhēng)中掌握反制能力甚至獲得一定的專(zhuān)利優(yōu)勢(shì)，維持競(jìng)爭(zhēng)力的有效途徑。

參考文獻(xiàn)：

[1]錢(qián)濤. 從大腦神經(jīng)系統(tǒng)到人工智能[J]. 科學(xué)24小時(shí)，2017（3）：12-14.

[2]孫秋霞，徐芳芳. 百度“無(wú)人駕駛” 智馭未來(lái)出行[J]. 中國(guó)科技獎(jiǎng)勵(lì)，2016（7）：63-66.]

[3]董輝. 谷歌無(wú)人駕駛汽車(chē)裝用的雷達(dá)傳感器[J]. 汽車(chē)電器， 2017（6）：17-19.]

[4]賀文. 高精地圖：自動(dòng)駕駛商業(yè)化的“水電煤”[J]. It經(jīng)理世界，2017（14）：36-37.]

[5]自動(dòng)駕駛、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、云服務(wù)，北汽和百度在這些領(lǐng)域達(dá)成戰(zhàn)略合作[EB/OL].[2017-10-25]. https：//www.leiphone.com/news/201710/aTojVjdLZvzWh5fO.html。

[6]馬育林，徐友春，吳青. 車(chē)隊(duì)協(xié)同駕駛混成控制研究現(xiàn)狀與展望[J]. 汽車(chē)工程學(xué)報(bào)，2014，4（1）：1-13.

[7]王傳欽，曹江濤，姬曉飛. 基于視頻分析技術(shù)的車(chē)距測(cè)量及預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展， 2016，26（9）：87-90.

[8]吳錦錦. 基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的高速公路安全車(chē)距判定方法與系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 電子技術(shù)與軟件工程， 2015（4）：95-96.

[9]沈燕，高曉蓉，李金龍. 超聲車(chē)距預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 現(xiàn)代電子技術(shù)，2012，35（13）：191-194.

[10]卞清，王迪，黃智. 基于毫米波雷達(dá)汽車(chē)測(cè)距報(bào)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 科技風(fēng)，2013（24）：87-87.

[11]張兆鋒. 專(zhuān)利技術(shù)功效圖應(yīng)用模式研究[J]. 數(shù)字圖書(shū)館論壇，2016（6）：34-39.