CN110785796A - 具有交通重选路功能性的照明系统 - Google Patents

Abstract

用于照亮环境的照明系统，所述照明系统包括多个照明模块（111、112、113），所述照明模块包括用于发射光、照亮区域的光源（111a）、被安排用于感测该区域中的噪声的声传感器（111b）、被配置为允许照明模块经由网络发送噪声数据的网络接口和车辆选路设备（120），该车辆选路设备（120）包括：第一网络接口（121），其被配置为经由网络从多个照明模块接收噪声数据；处理器电路，其被安排为根据接收的噪声数据，为环境中的不同地区（341‑344）计算噪声度量，将计算的噪声度量与噪声度量阈值进行比较，依赖于计算的噪声度量超过针对特定地区的噪声度量阈值生成交通重选路信号，所述交通重选路信号促使交通选路系统将交通重选路为离开所述特定地区。

Description

具有交通重选路功能性的照明系统

技术领域

本发明涉及用于照亮环境的照明系统、车辆选路设备、用于照亮环境的照明方法以及计算机可读介质。

背景技术

噪声对于人类而言一直是重要的环境问题。早在古罗马，就已经制定了有关从货车的铁铸车轮发出的噪声的规则，这些铁铸车轮连续猛击路面的石头。在中世纪的欧洲，马车和骑马在夜间是不允许的。然而，随着时间的流逝，由于交通的现代化，例如飞机、火车、汽车和装有柴油发动机的重载货车，噪声问题变得更加严重。

如今，噪声问题的范围很大；研究表明，在欧盟25（EU-25）国中，白天约有44％的人口（2.1亿人）以及夜间约有30％的人口（1.4亿人）暴露于等效声压级超过55 dB（A）的道路交通噪声中。此外，超过5400万人暴露于65 dB（A）以上的道路交通噪声水平中——这个响度是WHO指导值的十倍大。在被密集通过的道路旁在24小时的时间段内收集的数据显示：等效声压级介于75至80 dB（A）之间。

噪声污染对人和动物的健康有影响。在欧洲由道路交通噪声导致的社会总成本中，乘用车和货车占90％。噪声对人类的负面影响以各种方式引起注意，例如言语可懂度、听力损伤、睡眠障碍、精神疾病、表现下降、负面的社交和行为改变（烦恼）或生理功能的障碍，例如血压升高、缺血性心脏病（2000年欧盟25国中有245,000人因噪声而患有该疾病）。（帕西尔（Passchier）和维梅尔（Vermeer）的“Noise and Health（噪声和健康）”； 贝里隆德（Berglund）和林德瓦尔（Lindvall）的“Guidelines for Community Noise（社区噪声指南）”）。

图1a显示了：居住在欧盟25国的人中受到道路沿线噪声污染影响的百分比上升到约55％。该图涵盖了欧盟27（EU-27）国，塞浦路斯和马耳他除外。为了表示估计中的不确定性，示出了用于这些结果的误差范围（band width）。通过将曝光数字改变2 dB（A）来估计此误差范围的上限和下限。

图1b示出了乘用车的速度和噪声发出之间的相关性，特别是车辆传动系统噪声与轮胎噪声之间的关系。道路运输中的两个主要噪声源是车辆传动系统和轮胎/道路接触。车辆的速度越高，它产生的噪声就越多。该图示出了针对传动系统和轮胎两者的速度与噪声发出之间的关系。在较低的速度下，传动系统噪声占主导地位，而轮胎与道路接触的噪声随着速度增加而变为最主要的。锯齿线跟随齿轮的变化。图1a和1b均取自L.C. den Boer和A.Schroten的“Traffic noise reduction in Europe（欧洲的交通噪声减少）”。

当前用于防止噪声污染的解决方案聚焦于防止噪声进入特定区域，例如房屋，或降低该区域的噪声水平。例如，使用反射声音的窗户、墙壁或其他类型的材料来吸收声波，但是其具有改变城市景观的缺点。过去也尝试过其他解决方案/方法，例如针对交通用户的噪声法规，但它们可能由于不切实际的实验室条件（其未能反映实际的现实生活的交通状况）而失败。

发明内容

提供了一种用于照亮环境的照明系统，其解决了这些所关心的问题中的一些。该照明系统包括：

-多个照明模块，该照明模块包括：

-用于发射光、照亮区域的光源，

-被安排用于感测该区域中的噪声的声传感器，

-被配置为允许照明模块经由网络发送噪声数据的网络接口，以及

-车辆选路（route）设备，包括：

-第一网络接口，被配置为经由网络从多个照明模块接收噪声数据，

-处理器电路，被安排：

-根据接收到的噪声数据为环境中的不同地区计算噪声度量，

-将计算的噪声度量与噪声度量阈值进行比较，

-依赖于所计算的噪声度量超过针对特定地区的噪声度量阈值，生成交通重选路（reroute）信号，所述交通重选路信号促使交通选路系统将交通重选路为离开所述特定地区，以及

-其中所述车辆选路设备包括存储器，所述存储器被安排为存储环境的数字地图，所述车辆选路设备的处理器电路被安排为估计未来噪声度量作为根据所述交通重选路信号重选路的结果，传送交通重选路信号是依赖于估计的未来噪声度量改善计算的噪声度量。

通过将分布在整个环境（比方说整个城市）的声传感器与车辆选路设备相结合，可以生成重选路信号，以更好地分布或减少噪声污染。

在实施例中，车辆选路设备被安排成为多种车辆类型计算噪声度量，为一种或多种特定车辆类型生成交通重选路信号，所述交通重选路信号促使交通选路系统将一种或多种特定车辆类型的交通重选路为离开所述特定地区。

使用智能照明基础设施可以减少道路交通噪声污染。通过生成重选路信号，解决了检测到的噪声。

照明模块和车辆选路设备是电子设备。例如，它们可以包括电子存储器和电子处理器。

根据本发明的方法可以在计算机上作为计算机实现的方法来实现，或者可以以专用硬件实现，或者可以以两者的组合来实现。用于根据本发明的方法的可执行代码可以被存储在计算机程序产品上。计算机程序产品的示例包含存储器设备、光学存储设备、集成电路、服务器、在线软件等。优选地，计算机程序产品包括存储在计算机可读介质上的非暂时性程序代码，用于当在计算机上执行所述程序产品时执行根据本发明的方法。

在优选实施例中，计算机程序包括计算机程序代码，该计算机程序代码适于当计算机程序在计算机上运行时执行根据本发明的方法的所有步骤。优选地，计算机程序被体现在计算机可读介质上。

本发明的另一方面提供了一种使计算机程序可用于下载的方法。当将计算机程序上载到例如Apple（苹果）的App Store、Google（谷歌）的Play Store或Microsoft（微软）的Windows Store以及当计算机程序可用于从此类商店下载时，使用此方面。

附图说明

将仅通过举例的方式，参考附图来描述本发明的更多细节、方面和实施例。图中的元素为了简单和清楚而被示出并且其不一定被按比例绘制。在附图中，与已经描述的元素相对应的元素可以具有相同的参考数字。在附图中，

图1a是示出居住在欧盟25国中的人受到道路沿线噪声污染影响的百分比的图，

图1b是示出对于乘用车的速度与噪声发出之间的相关性的图，

图2a示意性地示出了照明系统的实施例的示例，

图2b示意性地示出了照明模块的实施例的示例，

图3示出了随时间推移的噪声频谱的示例，

图4示意性地示出了城市地图的示例，

图5示意性地示出了照明方法的实施例的示例，

图6a示意性地示出了根据实施例的计算机可读介质，其具有包括计算机程序的可写部分，

图6b示意性地示出了根据实施例的处理器系统的表示。

图2a和4中的参考数字列表：

100 照明系统

110 多个照明模块

111， 112， 113 照明模块

111a 光源

111b 声传感器

120 车辆选路设备

121 第一网络接口

122 第二网络接口

123 交通选路系统

124 交通标志（signage）系统

125 汽车导航系统

131 噪声度量计算单元

132 噪声比较单元

133 交通规划单元

134 地图存储器

135 车辆检测单元

300 城市地图

301-307 照明模块

321-324 电子道路标志系统

331 较小的路

330 内城

340 较大的路

341-345 地区。

具体实施方式

尽管本发明容许有许多不同形式的实施例，但是在附图中示出并且在本文中将详细描述一个或多个特定实施例，应理解，本公开要被认为是本发明的原理的示例，且不打算将本发明限制于所示出和描述的特定实施例。

在下文中，为了理解，实施例的元件是在操作中描述的。然而，将显而易见的是，各个元件被安排为执行被描述为由它们执行的功能。

此外，本发明不限于实施例，并且本发明在于（lie in）本文中描述的或互不相同的从属权利要求中叙述的每一个新颖特征或特征的组合。

图2a示意性地示出了照明系统100的实施例的示例。照明系统被安排用于照亮环境，例如，一条或多条道路，例如城市或其一部分等。照明系统100包括多个照明模块110。如图2a中所示，多个照明模块110包括照明模块111、112、113。照明模块包括用于发射光的光源111a。光照亮照明模块周围的区域，例如道路的一部分。照明模块还包括被安排为感测该区域中噪声的声传感器111b。例如，声传感器可以是例如麦克风。照明模块还包括网络接口，该网络接口被配置为允许照明模块经由网络（在图2a中未单独示出）发送噪声数据。仅示出了用于照明模块111的光源和声传感器。也可能照明系统100的照明模块部分不包括声传感器或网络连接。下面我们将仅聚焦于两者均有的照明模块。优选地，照明系统是所谓的智能连接照明系统，其中公共照明使用传感器收集数据并且被控制以适应于环境。

噪声数据可能是在与传感器关联的区域中的声音的音频记录。例如，噪声数据可以从模拟转换为数字。噪声数据可以采用片段的形式，这些片段被周期性地转发或流播到后端，例如，下面讨论的车辆选路设备120。例如，噪声数据可以是原始噪声数据，例如，在由照明模块的AD转换器（ADC）进行A/D转换之后记录的原始噪声数据。在实施例中，照明模块包括处理器电路，该处理器电路被配置为在将噪声数据发送到后端之前处理原始噪声数据。例如，该处理可以包括例如对于连续的时间间隔、例如对于连续的0.1秒间隔，导出某个体量（volume）的噪声数据。该处理可以例如通过去除高频分量等来压缩噪声数据。在实施例中，该处理可以包括将噪声数据分类到例如估计的车辆数量、估计的一种或多种车辆类型等中。

对于照明系统的特别有利的选择是街道照明系统，其中至少多个照明模块被包括在灯杆中。这种街道照明系统的示例在图2b中示出。

图2b示意性地示出了街道210，其具有街道照明系统200，其中提供了照明模块的一个或多个实施例。沿着街道，有形成街道照明系统200的灯杆230……235。在本文中，术语灯杆是指杆本身连同杆顶部的灯组件以及在杆中和/或在杆顶部的灯组件中提供的附加可选驱动电路。已经为灯杆230指示了不同的元件，即，灯组件240、杆242和在杆顶部的构造元件241，其包括例如用于驱动灯组件240中的灯的驱动电路。

在一个示例中，图1的多个照明模块110在灯杆中被提供。例如，照明模块111可以在灯杆230中被提供。例如，声传感器111b在灯组件240中被提供，并且集中注意力在灯杆230下方的街道上。这样，靠近灯杆230的街道的一部分是与该传感器相关联的区域。系统100的其他元件例如在元件241中被提供，元件241还包括灯的驱动电路。如前所述，组件240还可以包括灯，灯可以是照亮街道210的一部分的灯杆的灯。灯杆可以经由有线或无线连接而连接到数字网络，以传送噪声数据。

返回图2a。照明系统100还包括车辆选路设备120。车辆选路设备120包括第一网络接口121，其被配置为经由网络从多个照明模块接收噪声数据。举例而言，照明模块可以包括无线网络接口，例如WiFi或ZigBee等，或有线接口，例如以太网、以太网供电等。第一网络接口121经由数字网络（例如LAN、WAN（例如因特网）等）连接到多个照明模块110。接口121可以是有线的或无线的。可能在车辆选路设备120和（一个或多个）照明模块之间使用中介（例如路由器、集线器等）（在图2a中未单独示出）。车辆选路设备120可以接收灯杆或带有噪声数据的照明模块的位置；或者替代地，接收照明模块的标识符，查找与该标识符相关联的照明模块的位置。第一网络接口可以是光感测网络（LSN）接口。

车辆选路设备120包括处理器电路，该处理器电路被安排为基于从多个声传感器接收的噪声数据来为交通重选路。车辆选路设备120使用的算法的执行在处理器电路中实现，在本文中示出了其示例。图2a示出了一些功能单元，其可以是处理器电路的功能单元。例如，图2a可以用作处理器电路的可能功能组织的蓝图。处理器电路未与图2a中的单元分开显示。例如，图2a中所示的功能单元也可以全部或部分地以计算机指令来实现，这些计算机指令存储在车辆选路设备120中并且可由车辆选路设备120的微处理器执行。在混合实施例中，功能单元部分地以硬件实现，例如实现为协处理器，例如信号处理协处理器，并且部分地以车辆选路设备120上存储和执行的软件实现。

车辆选路设备120包括噪声度量计算单元131，该噪声度量计算单元131被配置为根据接收到的噪声数据来为环境中的不同地区计算噪声度量。一个地区对应一个或多个区域。举例而言，地区可以例如以一一对应的方式与照明模块所关联的区域相同。例如，噪声度量可以是噪声数据的体量，或者噪声信号中的能量，或者是每单位时间例如每秒的能量。例如，人们可以通过执行傅立叶变换来确定音频样本的能量，并通过将每个频率仓（frequency bin）的值与其复共轭相乘，然后对频率仓进行求和来计算每个频率仓的能量。噪声度量可以是频率仓的加权总和或加权平均；例如，较低的频率仓可能会接收较高的加权。噪声度量可以不太直接地指示该地区中的交通的体量，特别是机动交通的体量。例如，可以对该地区中的车辆的数量和类型执行分类。由此，可以确定（例如计算或通过在表格中查找）车辆的数量和类型的潜在体量。例如，可以为该地区内的每种车辆类型确定潜在量并相加，例如乘以那些车辆类型的数量。例如对于乘用车相对货车和卡车等，车辆类型可以是例如小型和大型。例如，潜在体量可以是以固定速度（例如40 km/h）或在某些操作（例如刹车）期间的体量或其加权平均。

地区中的一个或多个可以对应于多个区域。例如，两个或更多个区域可以组合成单个地区。为了将多个区域组合成一个地区，可以添加与每个区域相对应的数据。例如，每个区域可以在地理上恰好包括在一个地区中。地区的体量度量还可以是该地区中或部分地在该地区中或接近该地区的区域的加权总和。

车辆选路设备120包括噪声比较单元132。噪声比较单元132被配置为将计算的噪声度量与噪声度量阈值进行比较。例如，噪声比较单元132可以将地区分类为低于可接受的噪声水平或高于可接受的噪声水平。可接受的噪声水平可以被预先确定，例如，被实现为与之比较噪声度量的阈值。例如，噪声比较单元132可以将地区分类为远低于可接受的噪声水平、接近可接受的噪声水平或高于可接受的噪声水平。后者可以被实现为低于第一阈值、在第一阈值和第二阈值之间、以及高于第二阈值。

车辆选路设备120包括交通规划单元133，交通规划单元133被配置为依赖于计算的噪声度量超过针对特定地区的噪声度量阈值，生成交通重选路信号。交通重选路信号可以被安排成使交通选路系统将交通重选路为离开所述特定地区。

例如，地区的分类可以用于为交通选路。例如，交通规划单元133可以尝试将交通选路为离开其中噪声高于可接受的地区且趋向噪声远低于它的地区，优选地避开其中噪声接近可接受水平的地区。在实施例中，对高噪声地区中的交通给予优先，这是例如通过对交通照明给予优先或通过电子标志减速来进行，使得该区域中的交通需要更少地停下（break）并且可以以更恒定的速度驾驶。

车辆选路设备120包括地图存储器134。地图存储器134被配置为存储环境的数字地图，例如，所述环境包括地区和区域。该地图存储器是可选的，例如，在实施例中，可以直接将接收到的噪声数据用作（例如通过划分优先顺序或减慢交通）开始本地重选路操作的信号。在实施例中，用噪声度量或分类等对地图进行数字地注释。使用该地图，有可能进行更高级的重选路操作。例如，所有交通或某种类型的交通可能会暂时被选路为跨不同的路线。

在更高级的实施例中，交通规划单元133被配置为估计未来噪声度量作为根据交通重选路信号重选路的结果。可以为一个特定地区或为多个地区估计未来噪声度量。取决于估计的未来噪声度量改善计算的噪声度量而使用或者不使用交通重选路信号。有许多交通重选路信号，其可用于影响交通，从而影响整个环境的噪声分布。车辆选路设备120包括第二网络接口122，第二网络接口122被配置为将交通重选路信号传送到外部交通选路系统。设备120也可以与交通选路系统123集成。在这种状况下，可以省略第二网络接口。通过估计未来噪声度量作为根据交通重选路信号重选路的结果，可以防止由于在特定地区中交通的重选路而导致另一地区中的噪声度量可能增加到太高的水平，或者甚至高于用于那另一个地区的噪声度量阈值。

该系统可以安排为集中式系统，例如，具有从所连接的照明模块收集信息以决定重选路动作的中央服务器，或者被安排为分散式系统，例如，使用对等协议在连接的对等照明模块之间传达信息。例如，可以将车辆选路设备安装在照明模块中，或者可以将多个协作的车辆选路设备安装在多个照明模块中。即使在对等网络中，也不需要所有照明模块都具有车辆选路设备。例如，一些照明模块可以是增强的照明模块，例如，用作针对噪声信息的本地收集点，而一些照明模块被安排为具有声传感器，并且将噪声数据发送到增强的照明模块，例如，发送到与那个特定照明模块相关联的增强的照明模块。

增强的照明模块可以一起决定重选路动作，而无需与中央的后端系统进行通信。例如，增强的照明模块可以例如在地区中检测到在阈值以上的噪声，并基于它从其他照明模块接收到的信息来请求重选路。在实施例中，重选路判决使用来自多个照明节点的信息。这样做具备的好处是，获得了对重选路状况的更全面的看法。

外部交通选路系统和相应类型的交通重选路信号的第一示例是交通标志系统124。交通标志系统124在图2a中被指示为用于交通选路系统123的一个选项。接口122可以被配置为通过例如内联网、互联网等的数字网络与交通标志系统124通信。交通标志系统124可以操作交通灯。交通重选路信号可以被配置为指示交通标志系统124给予特定的交通灯优先，例如，以减少在它变为绿色之前的时间，或者延长这个灯保持绿色的时间。交通重选路信号可以被配置为指示交通标志系统124打开所谓的绿波。以适当的速度随绿波一起行驶的车辆将看到绿灯的渐进的级联，而不必在交叉路口停车。因为需要较少的加速和刹车，所以这减少了噪声。可以例如使用指示适当速度的电子标志来静态或动态地设置速度。较低的速度也有助于降低噪声。

例如，在实施例中，交通规划单元可以从噪声度量与阈值的比较中确定沿着哪些路线的噪声水平是关键的，例如，接近或高于阈值。因此，交通规划单元可以沿着该路线发起绿波。例如，在实施例中，交通标志系统124配置有可沿着其发起绿波的多条路线，其中一些可能是互斥的，例如因为它们交叉。交通规划单元133可以确定沿着多条路线中的哪条路线的噪声水平是最关键的，并且生成用于交通标志系统124的信号以沿着关键路线启动绿波。由于绿波，减少了加速/减速噪声，尤其是刹车噪声。

例如，在实施例中，环境包括沿着道路的一系列地区，其中一些地区靠近沿道路的交通灯，而一些地区是在交通灯之间。如果靠近交通灯的一个或多个特定地区超过噪声度量阈值，则车辆选路设备可以被安排为生成交通重选路信号，该交通重选路信号以绿波的形式配置沿道路的交通灯。例如，特定地区可以是预定地区。

交通标志系统124可以附加地或替代地包括电子标志板，例如可变消息路标。例如，可以指示标志板关闭或打开某些道路，以将交通从城市的一部分重选路到另一部分。有趣的是，这可以是高度动态的，例如，如果许多卡车接近十字路口，例如交通灯，则例如仅仅是几分钟。电子标志也可以是特定于车辆的，例如，可以特别为某些车辆类型显示消息。例如，可变消息标记可以显示指示比方说卡车减速、向右转等的消息。

为交通选路的另一种方式是汽车导航系统。汽车导航系统在125处指示，并且可以用作交通选路系统123。通常，使用多个汽车导航系统，例如，一个汽车导航系统各用于多个车辆。具有汽车导航系统的车辆可以是任何机动车辆，特别是汽车，或者可以限于某个特定类型，特别是卡车。通过汽车导航系统125，交通规划单元可以直接为特定车辆重选路。

例如，在实施例中，汽车导航系统125可以包括车辆选路设备，该车辆选路设备被安排成：为它被安装于其中的车辆规划路线。例如，汽车导航系统125可以在交通重选路信号中接收指示哪些地区中噪声是关键的并且要避开的信息。这可以通过经由以与噪声关键性（criticality）有关的因数（factor）人为地增加道路长度来增强最短路径算法而实现。结果，该算法将设法避免具有高噪声的道路，但不会被完全禁止选用这种道路。因此，如果车辆指定前往关键地区中的某个位置，则导航设备仍将能够计算路线。例如，对于不同的车辆类型，用以加长道路的因数可以不同，其可以表示为相对因数（比方说百分比），或者加性因数（比方说处罚），或者其组合。例如，对于卡车而言，该因数可能比对乘用车的大。该因数可以存储在导航设备本身中，或者可以编码在交通重选路信号中。例如，车辆选路设备可以配置有基于实时交通信息的动态路径规划算法。

替代方案是交通规划单元133自己计算路线。例如，车辆选路设备120可以被配置为从汽车导航设备接收环境中的起点和目的地点，并且例如使用上面指示的算法来规划对于低噪声地区优化的路线。交通重选路信号可以包括规划，例如导航指令等，并且例如通过第二接口122被传送到汽车导航系统。

可选地，车辆选路设备120包括车辆检测单元135。车辆检测单元135被配置为对由声传感器感测到的交通进行分类。例如，车辆检测单元135可以被配置为接收噪声片段作为输入并产生噪声成分的估计。例如，估计的噪声成分可以是例如每个声音片段或每个时间段（例如每分钟）x个机动车辆-非卡车和y个机动车辆-卡车。车辆检测单元135可以更简单地配置为识别卡车和汽车之间的差异。例如，车辆检测单元135可以被配置成产生分类，例如，检测到卡车与未检测到卡车，或更高级的，检测到卡车、检测到机动车辆-无卡车或检测到非机动车辆。有趣的是，使用声传感器比使用诸如数字足迹（例如移动电话信号）之类的代替物更准确，因为声信号与噪声水平直接相关，而且还允许确定车辆类型。在实施例中，检测单元135可以给出每种车辆类型的噪声度量。

道路用户的检测是通过使用传感器（例如麦克风）完成的，传感器被嵌入在灯点（light point）中。优选声音传感器，因为它们提供交通用户的实时状况，例如轮胎磨损、发动机状况、影响汽车噪声水平的对车辆的制造改变，例如排气系统、空气阻力。对于其他传感器，要检测这些类型的改变并测量特定时间和空间的实际影响会更加困难。在实施例中，照明模块包括相机。相机可以用于车辆类型检测，而声传感器可以用于噪声检测。

为了检测交通，或者甚至是交通类型或组成，可以考虑分贝水平、频率、时间和其他因素来分析接收到的声音信息。生成随时间推移的确定的声谱，并且该确定的声谱可以例如基于发动机和轮胎声音而耦合到特定的车辆类型或几种类型的车辆的组合。基于声谱信息，可以确定当前的交通组成。图3显示了随时间推移的噪声频谱示例。

在可能的实施例中，使用一个或多个辅助数据流来验证和校准音频传感器。这可以经由嵌入灯点的附加的传感器（例如相机）来完成，这些传感器可以用于收集有关交通强度、组成、交通噪声污染等的信息。该信息可以用于自学习算法中以经由音频传感器检测交通组成。在专利申请中，关于从音频数据中识别车辆类型的附加信息可以从标题为“Pollution estimation system”（“污染估计系统”）且代理人档案号为2016PF00009的、向EPO提交的申请号为EP17158460.0的专利申请中获得。返回图2a，可以以多种方式使用车辆检测单元135。例如，重选路可以依赖于某些车辆类型的检测。例如，在实施例中，车辆选路设备120可以被安排来为多种车辆类型计算噪声度量。可以为一种或多种特定车辆类型生成交通重选路信号。例如，如果大多数噪声来自卡车，则所述交通重选路信号可以使交通选路系统123例如通过对交通灯划分优先顺序或使用电子标志来例如仅将卡车重选路为离开所述特定地区。但是，如果卡车和乘用车两者对噪声都有相当大的贡献，则系统可能会为所有交通重选路，而不管类型如何。

例如，在实施例中，车辆选路设备120可以被安排为从接近交通灯的地区中的噪声数据检测特定车辆类型的一辆或多辆车辆，生成交通重选路信号以使交通灯对一辆或多辆接近的车辆给予优先。

在实施例中，确定噪声水平在阈值之上的地区，例如，噪声关键或接近关键的地区。车辆选路设备120可以为卡车重选路，以使其不进入这样的地区。例如，卡车可以通过其汽车导航系统而沿着不同的路线行进。同时，重选路可以考虑到不应将卡车送入预定的道路组，例如过小的道路、太危险的道路等。

在实施例中，不同类型的车辆被不同地分布。例如，汽车相对卡车的分布；卡车产生更多的噪声，因此该算法可以配置为估计与一辆或多辆汽车相比的、将卡车送往一条路线的预期噪声水平。这可以通过在分布时对卡车给予更多的优先来实现。这很有效，因为与为汽车选路相比，卡车的选路通常没那么复杂。此外，人们的目标可能是尽可能使卡车在要求低噪声的区域之外。可以基于它们产生的预期噪声来分布不同的车辆类型。例如，某个数量的汽车，例如3辆汽车，仍然不及单辆卡车的声音大。因此，该算法可以进行交易，比方说，作为将单辆卡车选路到某个地区的交换，将5辆汽车选路为离开该地区。

实施例因此使用智能照明基础设施和传感器（例如，麦克风）来解决道路交通噪声污染，其能够检测和分类道路用户并使其改道，以便减少总噪声污染或改善其分布。在实施例中，该系统基于传感器数据对道路用户进行分类，并使其改道到其他路线或优化其当前路线以改善噪声污染。例如，实施例包括密集的智能照明基础设施，其包含用于接收声信息的接收器。基于传感器输入（包含位置坐标和其他相关信息）来检测各种交通用户。经由这些传感器收集的数据可以经由通信模块（例如4G/5G、光纤等）发送到后端，或者在发送到后端之前经由设备本身上的嵌入式微控制器进行（部分）处理（声音分类）。后端系统可能具有接收和存储智能照明基础设施的传感器数据（例如声级/音频片段/处理后的数据（例如道路用户的类型））、实时交通信息和道路用户的目的地信息的能力。在可能的实施例中，该系统能够与第三方系统通信，以便调整例如交通强度、交通用户组成、交通密度、道路使用等。例如，该系统可能能够与用于特定的十字路口或者甚至在全市级别上的交通管理系统进行通信：当在包含交通灯的十字路口附近检测到一辆或多辆卡车时，该系统可以向交通灯的交通管理系统发送消息以将交通灯调整为以这样的方式对接近的货车给予优先，即：将货车尽可能均匀地分布在该区域中。在另一个示例中，可以使用相同的交通数据和历史数据来向车载导航系统发送消息。该系统可以被配置为调整路线并使导航系统的用户改道，以便减少特定区域中的噪声污染。在可能的实施例中，系统可以向第三方导航系统（例如，车载导航系统、智能手机应用、导航系统、动态交通管理系统）发送优选的选路选项，以使交通用户改道经由替代的路线。该系统还可被配置为接收导航系统的导航信息（例如目的地）以基于声音信息和目的地为单个用户创建最佳路线。

在实施例中，车辆选路设备120配置有算法：经由传感器信息，例如经由频率和幅度的特定音频信号模式，对某个区域中的各种道路用户进行分类。这可以在边缘或后端，例如在照明模块或设备120中完成。基于当前的声级和新的声级，确定交通用户在各种位置的潜在声音输出；与提出的交通状况的声级输出相结合地包含汽车导航信息；基于道路用户的潜在声级确定最佳路线；以及，通过消息传递系统将具有已处理数据的消息发送到第三方系统，例如，发送到智能交通管理系统、车载系统、汽车导航系统等。

在实施例中，所提出的系统能够通过使用智能照明网格和系统中的嵌入式传感器（例如，麦克风）来检测和分类各种类型的交通用户，智能照明网格和系统基于传感器信息，基于特定区域中的车辆类型（例如小型卡车、货车、乘用车）对道路用户进行分类。例如，基于声谱信息，可以确定：当前的交通组成和车辆数量导致区域中的噪声污染，该噪声污染高于期望的水平。在那种情况下，可以将消息发送到一个或多个第三方系统，例如交通管理系统、车载导航、智能电话等，以影响交通组成，例如，为一些交通用户重选路、实现动态速度、关闭/开放车道等。

在实施例中，噪声源对由第三方系统提供的选路选择有影响，第三方系统是例如交通管理系统、车载导航系统、交通灯。例如，一辆大型卡车在刹车时大多可能会产生噪声，而摩托车在加速时的噪声很大。假设交通状况已知，例如，交通灯为红色，则系统建议的选路策略可能依赖于当地天气，举例而言，可能例如通过给予某个道路用户优先权或剥夺他的优先权而操纵他，以防止其停下或加速。这会减少某个区域中的噪声污染，且提高交通安全性。

在优选实施例中，还可以例如通过声音分类来用该系统检测各种类型的用户，这些用户以直接或间接的方式影响交通噪声污染或正受到交通噪声污染的影响。例如，可以使在高强度道路上被检测到的骑自行车的人改道到另一条道路上，以得到更愉快的骑自行车的体验。例如，可以利用标志使骑自行车的人改道。在可能的实施例中，诸如（红外）相机或PIR传感器之类的其他传感器被添加到系统，例如添加到照明模块。这些传感器检测其他潜在的道路使用者（例如骑自行车的人、行人等），倘若他们希望得到更愉快的道路体验，那么如果可能，他们会被通知，且可以使其改道。例如，可以使这样的其他用户改道以得到更好的道路体验，例如，其中具有新道路组成的经调整的交通带来更愉快的体验。为了检测道路的其他用户，例如其他骑自行车的人或行人，照明模块可以包括配置的可见光和/或红外传感器。车辆选路设备可以被安排为例如通过标志，生成指示低噪声路线的交通重选路信号。

图4示意性地示出了城市的地图300的示例。例如，地图300的数字表示可以存储在地图存储器134中。地图300示出了较大或主要的道路340（用双线指示），以及较小的道路331。这个城市的地图仅被示意性地标示，大部分道路被省略。以330示意性地指示了城市中心。该地图将照明模块显示为小方块。示出了照明模块301-307。电子交通标志系统用小圆圈表示。示出了电子道路标志系统321-324。注意，较大的道路形成环绕城市中心的旁路，使得不需要进入城市中心的交通可以绕过城市。地图300被细分为地区，其中图4仅示出了若干：地区341-345。交通标志系统和照明模块被配置为与车辆选路设备120通信，该车辆选路设备120已示意性地包含在图4中。

在实施例中，照明模块包括光源和声传感器，并且将噪声数据发送到车辆选路设备120。噪声数据可以是原始噪声数据或处理后的数据。例如，噪声数据可以包括噪声水平、车辆类型等。照明模块可以由车辆选路设备120远程配置以开始或停止噪声数据的发送。例如，车辆选路设备120可以使用这个来在此刻仅聚焦于该城市的感兴趣的一部分，并控制数据带宽。车辆选路设备120可以是较大系统的一部分，该较大系统控制通过照明模块的照明，例如，按需要增加或减少照明。

车辆选路设备120被配置为根据接收到的噪声数据为不同地区计算噪声度量。例如，从地区341-345中或附近的照明模块（图4中未全部示出），可以为这些地区计算噪声度量。可以将这些噪声度量与度量阈值进行比较，并且可以确定地区341-344中的噪声是关键的。这可以使车辆选路设备120生成交通重选路信号。

例如，交通重选路信号可以指示322处的标志向右派遣交通，和/或324处的标志向左派遣交通。此外，重选路可能是特定于某些车辆类型的。结果，地区341-344中的交通量将减少，因此噪声水平将降低。重选路可能是临时的。例如，交通可能（比方说）对于每十分钟中的仅2分钟被重选路，以导致某种降低，但不是完全没有交通；或仅在特定的（一种或多种）类型的车辆（例如大型车辆，如卡车）正接近时为交通重选路。

在重选路之前，系统可以针对其他地区中的噪声度量来估计重选路的结果。例如，可以估计：在324为交通向左重选路在地区345中所引起的增加将比从322为交通向右重选路更大，因为在后一种情况下，某个百分比的交通可以选择在321处的出口。如果地区345中的噪声水平本身处于临界水平，则系统可以使用此信息决定使用在322而不是在324的重选路。以此方式，可以防止：由于交通的重选路，某个地区中的噪声度量将减小，而同时一个或多个其他地区中的噪声度量将增大，甚至高于噪声度量阈值。

替代地，车辆选路设备120可以将重选路信号发送到车载导航设备，以向导航模块通知噪声状况。例如，可以人为地增加323和324之间的道路的长度，使得最短路径算法被劝止选择那条道路。然而，如果用户输入在地区341-344中的目的地，则导航仍将能够找到去往该地区的路线。

车辆选路设备120可以具有用户界面，该用户界面可以包含诸如一个或多个按钮、键盘、显示器、触摸屏等的众所周知的元件。汽车导航系统125也可以具有用户界面。用户界面可以被安排为适应用于执行导航、开始重选路等的用户交互。存储装置134可以被实现为电子存储器，比方说闪存、或者磁存储器，比方说硬盘或类似物。存储装置134可以包括一起构成存储装置134的多个离散的存储器。存储装置134也可以是临时存储器，比方说RAM。在临时存储装置134的情况下，存储装置134包含一些在使用之前获得数据（比方说通过在可选的网络连接上获得数据）的装置。

典型地，设备车辆选路设备120和照明模块110各自包括微处理器（图2a中未单独示出），该微处理器执行存储在设备120和110处的适当软件；例如，该软件可能已经被下载和/或存储在相应的存储器中，存储器是例如易失性存储器（诸如RAM）或非易失性存储器（诸如闪存（Flash））（未单独示出）。设备123、124和125也可以配备有微处理器和存储器（未单独示出）。可替代地，设备可以全部或部分地以可编程逻辑实现，例如，被实现为现场可编程门阵列（FPGA）。设备可以全部或部分地实现为所谓的专用集成电路（ASIC），即针对其特定用途而定制的集成电路（IC）。举例而言，这些电路可以例如使用诸如Verilog、VHDL等的硬件描述语言在CMOS中实现。

在实施例中，车辆选路设备120包括第一网络接口电路、第二网络接口电路、噪声度量计算单元电路、噪声比较单元电路、交通规划单元电路、地图存储器电路、车辆检测单元电路中的一种或多种。这些电路实现本文描述的相应单元。这些电路可以是处理器电路和存储电路，该处理器电路执行在存储电路中以电子方式表示的指令。

处理器电路可以以分布的方式实现，例如，实现为多个子处理器电路。存储装置可以分布在多个分布式的子存储装置上。存储器的一部分或全部可以是电子存储器、磁存储器等。例如，存储装置可以具有易失性和非易失性部分。存储装置的部分可以是只读的。

图5示意性地示出了照明方法500的实施例的示例。照明方法500是用于照亮环境的方法，此外还解决了噪声污染。照明方法500包括：用光源111a照亮510区域，以及用声传感器感测520该区域中的噪声。举例而言，可以例如响应于诸如交通密度、天气状况、一天中的时间或类似的外部因素来集中控制照明。可以使用多个光源。

方法500还包括：

-经由网络接收530噪声数据，

-根据接收到的噪声数据为环境中的不同地区341-344计算540噪声度量，

-比较550所计算的噪声度量与噪声度量阈值，

-依赖于所计算的噪声度量超过针对特定地区的噪声度量阈值，生成560交通重选路信号，所述交通重选路信号使交通选路系统将交通重选路为离开所述特定地区，以及

-向外部交通选路系统123传送570交通重选路信号。

如本领域技术人员将显而易见的，执行该方法的许多不同方式是可能的。例如，步骤的顺序可以改变，或者某些步骤可以并行执行。此外，在步骤之间可以插入其他方法步骤。插入的步骤可以表示诸如本文所述的方法的改进，或者可以与该方法无关。例如，这些步骤可以至少部分地并行执行。此外，在开始下一步之前，给定步骤可能尚未完全完成。

可以使用软件来执行根据本发明的方法，该软件包括用于促使处理器系统执行方法500的指令。软件可能只包含系统的特定子实体采取的那些步骤。该软件可以存储在合适的存储介质中，存储介质是例如硬盘、软盘、存储器、光盘等。该软件可以作为信号沿着线缆发送、或者无线地发送、或使用诸如因特网的数据网络发送。可以使该软件可用于服务器上的下载和/或远程使用。可以使用比特流来执行根据本发明的方法，该比特流被安排为配置可编程逻辑（例如，现场可编程门阵列（FPGA））以执行该方法。

应当理解，本发明还扩展到适于使本发明付诸实践的计算机程序，特别是在载体上或载体中的计算机程序。该程序可以是以源代码、目标代码、代码中间源和例如部分编译的形式的目标代码的形式，或者是适合用于实现根据本发明的方法的任何其他形式。与计算机程序产品有关的实施例包括与所阐述的方法中的至少一个的每个处理步骤相对应的计算机可执行指令。这些指令可以细分为子例程和/或存储在可以静态或动态链接的一个或多个文件中。与计算机程序产品有关的另一实施例包括与所阐述的系统和/或产品中的至少一个的每个装置相对应的计算机可执行指令。

已经构想以下的交通选路系统并且其是非限制性的：交通选路系统包括多个感测模块（111、112、113）和车辆选路设备（120），感测模块包括被安排为感测该区域中的噪声的声传感器（111b），被配置为允许照明模块经由网络发送噪声数据的网络接口，以及车辆选路设备（120）包括第一网络接口（121）、第二网络接口（122）和处理器电路，第一网络接口（121）被配置为经由网络从多个感测模块接收噪声数据，第二网络接口（122）被配置为向外部交通选路系统（123；124）传送交通重选路信号，处理器电路被安排为根据接收到的噪声数据为环境中的不同地区（341-344）计算噪声度量，比较所计算的噪声度量与噪声度量阈值，依赖于所计算的噪声度量超过针对特定地区的噪声度量阈值，生成交通重选路信号，所述交通重选路信号促使交通选路系统将交通重选路为离开所述特定区域，通过第二网络接口传送交通重选路信号。

图6a示出了根据实施例的计算机可读介质1000，其具有包括计算机程序1020的可写部分1010，该计算机程序1020包括用于促使处理器系统执行照明方法的指令。计算机程序1020可以作为物理标记或借助于计算机可读介质1000的磁化而体现在计算机可读介质1000上。然而，任何其他合适的实施例也是可以想到的。此外，将理解，尽管计算机可读介质1000在这里被示为光盘，但是计算机可读介质1000可以是任何合适的计算机可读介质，诸如硬盘、固态存储器、闪存等，并且可能是不可记录的或可记录的。计算机程序1020包括用于促使处理器系统执行所述照明方法的指令。

图6b以示意性表示示出了根据车辆选路设备的实施例的处理器系统1140。该处理器系统包括一个或多个集成电路1110。在图6b中示意性地示出了一个或多个集成电路1110的架构。电路1110包括处理单元1120，例如CPU，用于运行计算机程序组件以执行根据实施例的方法和/或实现其模块或单元。电路1110包括用于存储编程代码、数据等的存储器1122。存储器1122的一部分可以是只读的。电路1110可以包括通信元件1126，例如天线、连接器或两者，以及类似物。电路1110可以包括专用集成电路1124，用于执行该方法中定义的部分或全部的处理。处理器1120、存储器1122、专用IC 1124和通信元件1126可以经由互连1130（比方说，总线）彼此连接。处理器系统1110可以被安排为分别使用天线和/或连接器进行接触和/或无接触通信。照明模块可以使用类似的架构，但是被配置用于照明、感测和发射等。

例如，在实施例中，车辆选路设备120可以包括处理器电路和存储器电路，处理器被安排为执行存储在存储器电路中的软件。例如，处理器电路可以是Intel Core i7处理器、ARM Cortex-R8等。存储器电路可以是ROM电路或非易失性存储器，例如闪存。存储器电路可以是易失性存储器，例如SRAM存储器。在后一种情况下，设备可以包括非易失性软件接口，例如，硬盘驱动器、网络接口等，其被安排用于提供软件。

应当注意，上述实施例说明而非限制本发明，并且本领域技术人员将能够设计许多替代实施例。

在权利要求中，放在括号之间的任何参考标记不应解释为对权利要求的限制。动词“包括”及其词形变化的使用不排除权利要求中所述的元件或步骤之外的元件或步骤的存在。元件前的冠词“a”（“一”）或“an”（“一个”）不排除存在多个这样的元件。本发明可以通过包括几个不同元件的硬件以及通过适当编程的计算机来实现。在列举几个装置的设备权利要求中，这些装置中的几个可以由同一个硬件项来体现。单单是在互不相同的从属权利要求中记载某些措施的事实并不表明不能有利地使用这些措施的组合。

在权利要求书中，括号内的引用是指示例性实施例的附图中的参考标记或指实施例的公式，从而增加了权利要求的可理解性。这些引用不应被解释为限制权利要求。

Claims (13)

1.一种用于照亮环境的照明系统（100），所述照明系统包括：

- 多个照明模块（111、112、113），所述照明模块包括：

- 光源（111a），用于发射光、照亮区域，

- 声传感器（111b），被安排用于感测所述区域中的噪声，

- 网络接口，被配置为允许所述照明模块经由网络发送噪声数据，和

- 车辆选路设备（120），包括：

- 第一网络接口（121），被配置成经由所述网络从所述多个照明模块接收噪声数据，

- 处理器电路，被安排为：

- 根据所接收的噪声数据，为所述环境中的不同地区（341-344）计算噪声度量，

- 将计算的噪声度量与噪声度量阈值进行比较，

- 依赖于所述计算的噪声度量超过针对特定地区的噪声度量阈值，生成交通重选路信号，所述交通重选路信号促使交通选路系统将交通重选路为离开所述特定地区，以及

- 其中所述车辆选路设备（120）包括存储器，所述存储器被安排为存储所述环境的数字地图，所述车辆选路设备的处理器电路还被安排为估计未来噪声度量作为根据所述交通重选路信号重选路的结果，传送所述交通重选路信号是依赖于所估计的未来噪声度量改善所述计算的噪声度量。

2.根据权利要求1所述的照明系统（100），包括第二网络接口（122），其被配置为向外部交通选路系统（123；124）传送交通重选路信号，其中所述处理器电路被安排为通过所述第二网络接口传送所述交通重选路信号。

3.根据权利要求1或2所述的照明系统（100），其中所述车辆选路设备还被安排成将针对第一地区的未来噪声度量与针对所述第一地区的计算的噪声度量进行比较、将针对第二地区的未来噪声度量与针对所述第二地区的计算的噪声度量进行比较，并且传送所述交通重选路信号是依赖于分别针对所述第一和所述第二地区的所述未来噪声度量和所述计算的噪声度量之间的差异的比较。

4.根据前述权利要求中任一项所述的照明系统（100），所述车辆选路设备的处理器电路被安排成为多种车辆类型计算噪声度量，所述交通重选路信号是针对一种或多种特定车辆类型生成的，所述交通重选路信号促使所述交通选路系统将所述一个或多个特定车辆类型的交通重选路为离开所述特定地区。

5.根据前述权利要求中任一项所述的照明系统，其中所述车辆选路设备的处理电路被安排为：

- 从接近交通灯的地区中的噪声数据检测特定车辆类型的一个或多个车辆，所述交通重选路信号被生成以促使所述交通灯给予所述一个或多个接近的车辆优先。

6.根据前述权利要求中任一项所述的照明系统，其中所述车辆选路设备的处理电路被安排为：

- 在所述交通重选路信号中包含噪声度量，所述交通重选路信号被传送到汽车导航系统，所述汽车导航系统被安排为规划针对低噪声地区优化的路线。

7.根据前述权利要求中任一项所述的照明系统，其中所述车辆选路设备的处理电路被安排为：

- 接收所述环境中的起点和目的地点，并规划针对低噪声地区优化的路线，所述交通重选路信号包括所述规划并且被传送到汽车导航系统。

8.根据前述权利要求中任一项所述的照明系统，其中所述照明模块包括被配置为检测其他道路用户的可见光和/或红外传感器，所述车辆选路设备的处理器电路被安排为生成指示低噪声路线的交通重选路信号。

9.一种车辆选路设备包括：

- 第一网络接口（131），被配置为经由网络从多个照明模块接收噪声数据，所述噪声数据被所述多个照明模块的声传感器感测，所述声传感器被安排用于感测区域中的噪声，

- 第二网络接口（122），被配置为向外部交通选路系统传送交通重选路信号，

- 处理器电路，被安排为：

- 根据所接收的噪声数据为所述环境中的不同地区计算噪声度量，

- 将计算的噪声度量与噪声度量阈值进行比较，

- 依赖于所述计算的噪声度量超过针对特定地区的噪声度量阈值，生成交通重选路信号，所述交通重选路信号促使所述交通选路系统将交通重选路为离开所述特定地区，

- 通过所述第二网络接口传送所述交通重选路信号，

其中所述车辆选路设备还包括被安排为存储所述环境的数字地图的存储器，所述车辆选路设备的处理器电路被安排为估计未来噪声度量作为根据所述交通重选路信号重选路的结果，传送所述交通重选路信号是依赖于估计的未来噪声度量改善所述计算的噪声度量。

10.根据权利要求9所述的车辆选路设备，其中所述车辆选路设备还被安排为将针对第一地区的未来噪声度量与针对所述第一地区的计算的噪声度量进行比较，将针对第二地区的未来噪声度量与针对所述第二地区的计算的噪声度量进行比较，以及传送所述交通重选路信号是依赖于分别针对所述第一和所述第二地区的所述未来噪声度量和所述计算的噪声度量之间的差异的比较。

11.一种用于照亮环境的照明方法（500），所述照明方法包括：

- 用光源（111a）照亮（510）区域，

- 用声传感器感测（520）所述区域内的噪声，

- 经由所述网络接收（530）所述噪声数据，

- 根据所接收的噪声数据为所述环境中的不同地区（341-344）计算（540）噪声度量，

- 将计算的噪声度量与噪声度量阈值进行比较（550），

- 依赖于计算的噪声度量超过针对特定地区的噪声度量阈值，生成（560）交通重选路信号，所述交通重选路信号促使所述交通选路系统将交通重选路为离开所述特定地区，以及

- 向所述外部交通选路系统（123；124；125）传送（570）所述交通重选路信号，

- 存储所述环境的电子地图，

- 估计未来噪声度量作为根据所述交通重选路信号重选路的结果，

- 传送所述交通重选路信号是依赖于估计的未来噪声度量改善所述计算的噪声度量。

12.一种用于照亮环境的照明方法（500），所述照明方法还包括：

- 将针对第一地区的未来噪声度量与针对所述第一地区的计算的噪声度量进行比较，

- 将针对第二地区的未来噪声度量与针对所述第二地区的计算的噪声度量进行比较，

- 依赖于分别针对所述第一和所述第二地区的所述未来噪声度量和所述计算的噪声度量之间的差异的比较，传送所述交通重选路信号。

13.一种计算机可读介质（1000），包括暂时性或非暂时性数据（1020），其代表促使处理器系统执行根据权利要求12所述方法的指令。

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