[發(fā)明專利]一種基于道路信息的自適應(yīng)車輛彎道照明系統(tǒng)及方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810064030.7
• 申請(qǐng)日: 2018-01-23
• 公開（公告）號(hào): CN108312957B
• 公開（公告）日: 2021-05-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 耿國(guó)慶;吳鎮(zhèn);劉國(guó)學(xué);孫麗琴;王波;謝建毅
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 江蘇大學(xué)
• 主分類號(hào): B60Q1/12
• 分類號(hào): B60Q1/12;G06N3/08;G06N3/12
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

1.一種基于道路信息的自適應(yīng)車輛彎道照明方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：建立基于遺傳優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車前燈提前轉(zhuǎn)動(dòng)角模型，使用實(shí)際試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，使模型達(dá)到預(yù)期精度；

步驟2：根據(jù)車速傳感器獲取車輛縱向行駛速度v，根據(jù)高精度攝像頭獲取的道路信息，由中央控制器單元計(jì)算得到車輛前方彎道曲率半徑ρ和車輛與彎道入口的距離D；

步驟3：以步驟2得到的車輛縱向速度v、道路曲率半徑ρ以及距離D為輸入，根據(jù)步驟1中的車前燈提前轉(zhuǎn)動(dòng)角模型，得到此刻車輛前照明燈需要轉(zhuǎn)動(dòng)的角度θ；

步驟4：根據(jù)步驟3得到的角度θ，步進(jìn)電機(jī)控制器通過(guò)控制步進(jìn)電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)，使車前燈提前轉(zhuǎn)動(dòng)θ角度。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于道路信息的自適應(yīng)車輛彎道照明方法，其特征在于：所述步驟1包括以下步驟：

步驟1.1：選取裝備有自適應(yīng)前照明系統(tǒng)的車輛為試驗(yàn)車輛，并在試驗(yàn)車輛上裝有錄像設(shè)備用以記錄試驗(yàn)時(shí)車前照明情況，同時(shí)試驗(yàn)車輛裝備有車速傳感器以測(cè)量車輛速度和高精度攝像頭以獲得車輛距彎道入口的距離；

步驟1.2：進(jìn)行實(shí)車彎道行駛照明試驗(yàn)，并通過(guò)錄像設(shè)備記錄試驗(yàn)影像；

步驟1.3：查看試驗(yàn)影像，并選取照明效果最好的試驗(yàn)組，記錄相應(yīng)的曲率半徑ρ、車速v、車輛距彎道入口距離D以及車前燈提前轉(zhuǎn)角θ；

步驟1.4建立遺傳優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以道路曲率半徑ρ、車輛縱向速度v以及車輛距彎道入口距離D為輸入，以車前燈提前轉(zhuǎn)動(dòng)角度θ為輸出，建立基于遺傳優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車前燈提前轉(zhuǎn)動(dòng)角模型；

利用步驟1.3記錄的曲率半徑ρ、車速v、車輛距彎道入口距離D以及車前燈提前轉(zhuǎn)角θ訓(xùn)練車前燈提前轉(zhuǎn)動(dòng)角模型，達(dá)到預(yù)設(shè)精度時(shí)停止訓(xùn)練。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于道路信息的自適應(yīng)車輛彎道照明方法，其特征在于，所述步驟1.2進(jìn)行實(shí)車彎道行駛照明試驗(yàn)，具體試驗(yàn)過(guò)程為：選取不同曲率半徑的彎道為試驗(yàn)車輛行駛路徑，曲率半徑分別為100m、150m、200m、250m、300m、350m、400m；試驗(yàn)車輛以恒定的車速分別駛?cè)肭拾霃讲煌膹澋?，恒定車速分別為30km/h、40km/h、50km/h和60km/h；試驗(yàn)車輛每次在距離彎道口150米處啟動(dòng)并加速，當(dāng)車輛達(dá)到試驗(yàn)設(shè)定速度時(shí)，通過(guò)控制器向步進(jìn)電機(jī)控制器發(fā)送角度信息，控制步進(jìn)電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)，使車前燈提前轉(zhuǎn)動(dòng)相應(yīng)角度，其中角度分別為1°、1.5°、2°、2.5°、3°、3.5°、4°、4.5°和5°。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于道路信息的自適應(yīng)車輛彎道照明方法，其特征在于：所述步驟1.4建立遺傳優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具體如下：用遺傳算法得到的最優(yōu)個(gè)體對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值進(jìn)行賦值，用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行局部尋優(yōu)，從而得到具有全局最優(yōu)解的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值。