停车场管理系统和用于停车场管理系统的分析单元的制作方法

1.本发明涉及一种停车场管理系统和一种用于停车场管理系统的分析单元。


背景技术：

2.用于停车场管理系统的灭火系统是众所周知的，并且通常是法律上要求的。尤其是停车楼或地下车库由于其由结构决定的密度和车辆彼此间的接近度以及与此关联的高的火灾荷载而遭受显著的火灾风险。迄今为止，在停车场内的火灾情况下，总是假设车辆驱动装置的化石燃料在此燃烧。这是“有利的”，因为消防队总是知道哪些材料着火了并且能够进行与之协调的消防。
3.由于能源转型引起的不同驱动类型的多样化，在停车楼或者地下车库中的火灾情况下，如今在灭火前不再清楚火灾的原因和存在什么样的火灾荷载。所谓的新能源载体(new energy carriers，nec)是具有替代内燃机的驱动装置的车辆。这从燃气车辆开始，经由混合动力电动车辆和插电式混合动力电动车辆，到达纯电动车辆以及通过燃料电池(如果需要，使用氢气)运行的车辆。正是在基于蓄电池的具有混合驱动装置(hybrid electric vehicle，hev)、插电式混合驱动装置(plug in electric vehicle，pev)和纯蓄电池驱动装置(battery electric vehicle，bev)的车辆中，始终设置用于能量存储的蓄电池。迄今为止已知的用于汽车制造的蓄电池是锂离子蓄电池，它们构成巨大的火灾风险并且在火灾的情况下很难并且只能利用合适的措施来灭火。这些新型车辆的消防面临迄今未知的问题。在使用气体或氢气驱动的机动车中，由于火灾荷载而产生的热量可聚集在停车楼的天花板下方，或沿其它方向流出。因此，这样的火灾也难以控制。在靠近时可能存在爆炸危险。无论如何需要提供与“传统”驱动装置情况完全不同的用于消防队和可能的位置固定的消防设备(bba)的进攻策略。


技术实现要素：

4.因此，本发明的目的在于，优化在停车场管理系统中的消防。
5.该目的通过根据权利要求1的停车场管理系统以及根据权利要求11的分析单元来实现。
6.根据本发明认识到，根据驱动类型，车辆的温度特性是不同的。不仅在车辆驶入和停放时、即在行驶之后的冷却过程中，而且在火灾产生时、即在初始的加热过程直到发生火灾时，温度特性强烈地取决于驱动类型。
7.驱动类型在最广泛的意义上不仅可以涉及动力总成、而且可以涉及用于储存驱动能量的存储技术。动力总成可以基于内燃机或电动马达。存储技术可涉及液体燃料箱、气罐或蓄电池。蓄电池可以包括不同的技术，例如锂离子蓄电池、高铅酸蓄电池、锂离子聚合物蓄电池等。为了简单起见，下面仅称作驱动类型。
8.此外，所谓热点的位置，即车辆尤其变热的区域，在具有不同驱动类型的车辆的车底区域中也是极其不同的。本发明通过设置可安装在停车位的地面上的温度传感器利用了
这种情况。通过优选能够不仅点状地、而且尤其沿着线和/或平面地检测温度曲线的温度传感器，能够在停车时间的过程中检测车辆的车底上的温度。
9.温度传感器与分析单元连接。连接可以是有线的或无线的。
10.为了确定火灾荷载，以便在到达火灾发生地之前或之时通知消防队可能的危险和灭火策略，提出，分析单元借助温度传感器分析在温度传感器的区域中的至少一个温度变化曲线并且根据温度变化曲线输出信号。该信号尤其是火灾警报信号或火灾预警。
11.温度变化曲线不仅可以是时间上的而且可以是空间上的。时间上的温度变化曲线可以表示温度与时间的关系。空间上的温度变化曲线例如可以表示沿着温度传感器的至少一个延伸轴线(一维)的温度、尤其是沿着两个轴线(二维)的温度。
12.如开头已经阐述的那样，不同的驱动类型的温度变化曲线是非常不同的。
13.因此，例如在内燃机的情况下，在停车过程开始时预期车辆前部区域中的温度升高，因为在那里设置有内燃机。温度通常根据马达的散热器是否后续运转而线性地或递减地降低。冷却后，温度保持较低。温度变化曲线的热点在此通常位于车辆的马达缸体或燃料箱的区域中。
14.在具有燃料电池的蓄电池驱动的车辆中，在停车过程开始时预期车辆前部区域中具有低温，因为电动马达不如内燃机那么强烈地变热。温度通常线性地降低。冷却后，温度保持较低。然而，在火灾的情况下并且尤其也已经在发生火灾之前蓄电池就通常变热。该变热过程进行几分钟，尤其是比在化石燃料燃烧的情况下显著更长。然而，一旦达到所谓的“跳变点(tripping point)”，温度会急剧增加，并且直到电池着火或爆炸。温度变化曲线的热点在此通常位于车辆的中间，因为在那里通常设置有蓄电池。
15.在氢驱动的车辆中，在停车过程开始时预计车辆前部区域中具有低温，因为电动马达不如内燃机那么强地变热。温度通常线性地降低。冷却后，温度保持较低。在火灾的情况下，温度升高通常还要比具有内燃机的车辆更快，因为氢气直接反应并且爆炸。温度变化曲线的热点在此通常位于车辆的燃料箱的区域中。
16.上述驱动类型仅是纯示例性的。例如，存在气体驱动的车辆以及具有内燃机的氢气车辆，它们同样具有典型的温度变化曲线。
17.这些和其它关于温度变化曲线的信息可存储在分析单元中，以便给信号附加信息，从该信息中得出可能的火灾荷载。该信号例如可以包含关于在相应停车位处的车辆的驱动类型的信息。
18.一个温度传感器可以对应于仅一个停车位。在这种情况下，通过分析单元不仅可以获知温度变化曲线，而且可以获知温度变化曲线的位置、尤其是停车位。因此，可以给信号添加关于停车位本身的信息、即关于停车位的空间信息或停车位的名称。
19.根据一个实施例提出温度传感器是光学纤维导线。借助这种光学纤维导线尤其可以在停车位的地面上以小型结构实现温度感测。纤维导线可以具有纵向延伸，并且温度变化曲线可以沿着纤维导线以位置分辨的方式确定。
20.纤维导线尤其是玻璃纤维导线，尤其是玻璃纤维火灾警报线缆。这种玻璃纤维火灾警报线缆是已知的，并且例如用于隧道的天花板区域中，以便能够在长距离上进行温度感测。
21.然而，温度传感器也可以是电学传感器，例如基于电阻丝的传感器。这种传感器可
以为了空间分辨率而被划分为可以被单独分析的区段。同样可以设想基于电阻、例如ntc电阻的温度传感器。
22.为了防止温度传感器由于驶过的车辆而损坏，建议将温度传感器集成在停车位的地面中。在建造停车位时，例如可以在施加最上面的覆盖层之前装入温度传感器。对于追加的安装，例如可以将最上方的覆盖层开缝，插入温度传感器，然后例如用沥青密封缝。
23.如开头已经阐述的那样，可以在分析单元中存储：哪个温度变化曲线表征哪种车辆类型、尤其是哪种驱动类型。因此，可以在分析单元中为一种车辆类型和/或为一种驱动类型分别存储不同的表征性的温度变化曲线。因此，在分析单元中对于每种驱动类型可以存储一个集群的典型的温度变化曲线。
24.所检测的温度变化曲线与所存储的温度变化曲线相比较。在此，尤其是可以经由所检测的温度变化曲线与所存储的温度变化曲线的交叉相关既在时间上也在空间上分辨地进行。这样的方法例如是ssd方法。可以确定，所检测的温度变化曲线与所存储的温度变化曲线中的哪个最类似。例如也可以形成所检测的温度变化曲线与所有属于一个集群的温度变化曲线的偏差的总和，并且针对所有集群将该总和的绝对值或该总和的标准化值进行相互比较。最小偏差量可以用于确定对于所检测的温度变化曲线最有可能的集群。根据比较，分析单元可以确定停放在停车位上的车辆的驱动类型。在任何情况下，都可以总是识别出非常高的温度并且因此识别火灾。即使不存在关于机动车类型的认识或者可以从温度变化曲线中识别出，也可以如此。因此，该系统也可在没有分析温度曲线的细节的情况下将火灾与位置相对应。
25.此外，在存在位置传感器和了解在具体位置上涉及哪种具体的车辆类型时，可以比这样更快地识别不正常的温度变化曲线。因此，对于电动汽车，系统将等待电动曲线(e-kurve)等。
26.为了优化火灾的探测，在火灾真正发生之前知道驱动类型是有益的。因此建议，在时间上首先分析第一温度变化曲线。根据其，例如，当车辆驶上停车位并且停车过程开始时，可以确定停放的车辆的驱动类型。为该停车位存储所确定的该驱动类型，直到车辆离开停车位。然后，可以清除存储器和再次写入，例如写入该停车位上的下一个停放的车辆的驱动类型的值。
27.在停车过程期间持续地或间隔地检测和分析第二温度变化曲线。在该分析中，将所检测的温度变化曲线与温度变化曲线进行比较。为了能够更快和更可靠地确定是否存在火灾，仅执行与对于已知的驱动类型已知的温度变化曲线的比较。如果存在火灾，那么用于驱动类型的温度变化曲线则是典型的。如果驱动类型是已知的并且将第二温度变化曲线与用于该驱动类型的发生火灾的温度变化曲线进行比较，则能够以高的可能性推断出实际的火灾或者即将发生的火灾。
28.如果车辆驶入停车位并且开始停车过程，则检测表征被停放的车辆的驱动类型的温度变化曲线。通过该检测也确定，相应的车辆已经被停放在停车位上。因此，根据分析以信号的方式通知停车位的占用情况。如果车辆再次离开停车位，这可能也可以在温度变化曲线上被识别出并且输出相应的占用信息。
29.根据一个实施例提出，信号的输出与确定的驱动类型相关。因此，例如可以想到，如果例如在蓄电池驱动的车辆中在停车过程开始之后的特定最小时长之后探测到温度升
高或温度梯度，则该信号是火灾预警。这可以指示蓄电池的加热并且信号通知可能即将发生火灾。通过这种预警已经可以采取措施，以防止火灾。
30.根据一个实施例建议，分析单元对应于多个温度传感器，并且分析单元分析它们的温度变化曲线。尤其是，可以为每个停车位专门配设至少一个温度传感器，并且在分析单元中可以储存哪个停车位对应于哪个温度传感器。因此，不仅可以探测火灾，而且在空间上也可以将火灾与停车位对应。
31.根据一个实施例提出，分析单元根据分析来控制光学的路标。在停车楼或地下车库中可以设置用于交通流控制的光学路标。它们通常用于将车辆引导到空闲停车位。然而，如果发生火灾或预警，例如当蓄电池变热时，能够有意义的是，尽可能快地将消防队引向火灾危险或火灾位置。因为通过分析已知了火灾的位置、尤其是正在燃烧的轿车的停车位的位置，所以分析单元能够控制路标，使得消防队直接被引导向火灾发生地。
32.根据一个实施例提出，一旦探测到火灾或者例如在蓄电池变热的情况下输出了预警，就为其他车辆封锁相应的停车位并且例如借助光学路标来表明封锁。停车层或者该停车位周围的空间区域也可以被封锁并且可以操控路标，使得没有其他车辆被引导到该区域中。
33.另一方面是根据权利要求11的分析单元。
34.在信号、例如预警或火灾警报信号的情况下，可以通过分析单元导入安全措施。因此例如可以在信号的情况下封锁触发了信号的停车位区域，例如封锁相应的停车层。也可以激活该区域中的通风装置或灭火设备。也可能的是，必要时将存在的电气设备、例如充电站在该区域中自动停用。逃生路线标记可以被激活以便于从该区域逃生。因为通过本发明的方案不仅已知驱动类型、而且已知火灾或火灾危险的位置，所以能够直接地和自动地引入对策，如在上文和下文中所提及的。
附图说明
35.下面借助示出实施例的附图进一步阐述本发明。附图示出：
36.图1示出了本发明的停车场管理系统；
37.图2示出了停车位的地面中的温度传感器；
38.图3示出了停车位中的路标；
39.图4a-c示出了温度-时间曲线；
40.图5a-c示出了温度-位置曲线；
41.图6a-c示出了在火灾时的温度-时间曲线；
42.图7示出了温度变化曲线的分析。
具体实施方式
43.图1示出停车场管理系统的停车场2，该停车场2包括多个停车位2a、b、c和d。在停车位2a-d的地面上可以分别布置有沿纵向方向延伸的温度传感器4a-d。在此，温度传感器4a-d例如可以是纤维导线、尤其是火灾警报玻璃纤维导线。通过合适的控制装置(未示出)，沿着温度传感器4a-d不仅可以检测时间上的温度变化曲线、而且可以检测位置上分辨的温度变化曲线。所检测的温度变化曲线与停车位2a-d之一对应地被输送到分析电路6。在分析
电路6中进行所检测的温度变化曲线与所存储的温度变化曲线的以下还要描述的比较，以便在信号8中向火灾警报中心10提供关于停车场2的占用的信息。
44.信号8例如可以是第一信号12，在第一信号12中包含关于停车位2a-d的信息12a，其与关于停放在停车位2a-d上的车辆的驱动类型的信息12b链接。然而，信号12也可以是报警信号，在所述报警信号中包含关于停车位的信息12a和关于在停车位2a-d中的一个停车位处探测到的火灾或异常的温度发展的信息12c，例如也与驱动类型一起地包含。信号8由分析单元6传输到火灾警报中心10处。
45.构造为纤维导体的温度传感器4a例如可以放入到覆盖层14a中，如在图2中所示。由此防止温度传感器4a由于在其上驶过的车辆而损坏。
46.停车场2的停车位2a-d可以如在图3中所示出的那样在不同的停车层2
′
、2
″
、2
″′
和2
″″
中彼此并排地和/或相叠地布置。路标16可以指向这些不同的停车层2
′‑2″″
。路标16还可包括信息牌16a。所述路标16以及牌16a可以通过分析单元6和/或火灾警报中心10来操控，以便例如在火灾情况下将消防队引导到所涉及的停车位2a-d上或者通过牌16a防止其它车辆驶向停车层2
′‑2″″
。
47.如已经阐述的那样，停放的车辆的时间上的温度变化曲线能够表征车辆的驱动方式。
48.图4a示例性地示出了具有内燃机的车辆的关于时间的温度变化曲线。在时间点t0处，车辆停放并且温度快速升高，因为内燃机是热的。温度下降是递减的，因为首先马达风扇后续运转并且接着通过纯对流进行冷却。
49.图4b示例性示出了蓄电池电动车辆的温度变化曲线。在时间点t0，车辆停放并且车辆轻微变热，例如在蓄电池的区域中由于高的电流。冷却通常是线性的并且比在内燃机的情况下的冷却更慢，如在温度变化曲线上可看到的那样。
50.图4c示例性地示出了燃料电池车辆的温度变化曲线。在此，在车辆停止时的时间点t0处的初始温度大约等于图4b中示出的蓄电池电动车辆的初始温度，但是冷却更快地进行，因为不存在蓄电池的热容并且因此储存更少的热能。
51.借助这三个示例性的温度变化曲线可以看出，分析单元6在停车过程开始时可以确定车辆的驱动类型。
52.图5a示出关于内燃机的温度传感器4a-d的纵向延伸方向的示例性的温度变化曲线。可以看出，例如在内燃机所处的前部区域中温度提高，但车底相对较冷，并且在尾部区域中，温度几乎等于环境温度。
53.这在蓄电池电动车辆中是不同的，在图5b中示例性地示出了所述蓄电池电动车辆的空间温度变化曲线。在那里，通常，设置有蓄电池的车底将比车辆的前部和尾部更热。
54.图5c示出了燃料电池车辆的示例性的空间温度变化曲线。在那里由于在车辆的前部的区域中没有蓄电池而预期有提高的温度，然而车底和尾部不具有提高的温度。
55.根据图5a-c的空间温度变化曲线也可以确定驱动类型。
56.图6a-c示出了在火灾情况下不同驱动类型的示例性的温度变化曲线。
57.图6a示出了在内燃机的火灾情况下温度线性且迅速上升。
58.在示出了蓄电池电动车辆的火灾的图6b中可以看出，在温度剧烈升高之前，温度首先轻微升高，这例如由蓄电池模块内的短路引起。在时间点t1处，蓄电池的内部温度可高
得达到“跳变点(tripping point)”并且电池开始燃烧，紧接着则预期温度陡升。
59.图6c示出了在燃料电池车辆的火灾情况下的示例性的温度变化曲线。直到出现火灾的时间点t1，都测量不到温度升高。一旦发生火灾，就预计温度升高非常陡，可能比图6a中的内燃机情况更陡。
60.所示的温度曲线是纯示例性的并且应该仅仅表明，时间上的以及空间上的温度分布能够给出关于一方面驱动类型、另一方面关于危险或存在火灾的情况。
61.在分析单元6中设置有不同的集群16a-c。在每个集群16a-c中为特定的驱动类型存储了不同的温度曲线18。第一温度曲线18例如可以表示在停车过程开始时的时间上的温度变化曲线。另一温度曲线18可以表示在停车过程开始时的空间上的温度变化曲线。另一温度曲线18可以表示在火灾时温度曲线的时间上的变化曲线，并且最后另一温度曲线18可以表示在火灾时的空间上的温度变化曲线。对于这些温度变化曲线中的每一个，可以存储一组表征性的温度曲线18，从而对于每个驱动类型，对于每种情况都存储一个或多个温度曲线18。
62.如果现在通过分析单元6检测时间上的温度曲线20a，那么将该时间上的温度曲线与不同的集群16a-c的时间上的温度曲线18进行比较。在此比如可以实施交叉相关并且得出相对于所测量的温度曲线20a具有最小偏差的那个温度曲线18。由此例如可以推断出驱动类型。
63.如果后来、例如在时间上后来测量了第二温度曲线20b，那么这比如可以与集群16a-c的、指示火灾的温度曲线18进行比较。如果预先已知了驱动类型，则可以仅与对应于该驱动类型的集群16a-c的温度曲线18进行比较。如果所测量的温度曲线20b与所存储的温度曲线18的偏差低于阈值，则比如可以发出报警信号、火灾信号或者类似的，比如具有信息12a-c的信号12。