CN110979156A - 一种基于环境光检测的汽车前照灯亮度自适应调节装置及方法 - Google Patents

一种基于环境光检测的汽车前照灯亮度自适应调节装置及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于环境光检测的汽车前照灯亮度自适应调节装置及方法，主要由图像采集模块，光强传感器模块，信号处理模块，恒流源模块和前照灯模块组成；通过车载摄像头对夜间环境光亮度信息进行检测，并通过卡尔曼滤波算法对环境光亮度变化趋势进行跟踪预测，再将预测值与光前传感器检测到的车前灯亮度值进行比较，并自适应地将比较值调节至人眼视觉舒适亮度区域，可达到节约能源，减少光污染和增加夜间交通安全的目的。

Description

一种基于环境光检测的汽车前照灯亮度自适应调节装置及 方法
技术领域
本发明涉及一种汽车前照灯照明技术领域，具体涉及一种基于环境光检测的汽车前照灯自适应调节方法。
背景技术
汽车前照灯照明系统为驾驶员夜间出行提供了诸多便利，提高了夜间出行的基本安全需求。传统的汽车前照灯系统的工作原理是驾驶员根据眼睛对于环境光亮度的判断决定是否开启前照灯系统以为驾驶员在夜间行车时提供更充足的视野。随着汽车技术的发展，前照灯已经由最初的卤素灯，氙气灯逐渐演变为LED灯和激光灯，照明亮度经历了大幅度的提升，可为驾驶员提供了更为充足的视野。不仅如此，现有的车灯技术已经可以实现智能开启前照灯系统，即当车前环境光的亮度降低到一定程度时，自动开启前照灯系统，以确保行车安全。
但从节能、安全和环保的角度而言，无论是传统的前照灯系统还是经现有技术改进的前照灯系统，都存在着明显的缺陷和不足：
1.车灯照明亮度单一，不能够根据夜间道路的实际照明需求改变车灯的亮度，节能性能不足，容易造成能源浪费；
2.当车灯亮度过高且无法调节时，容易造成在某些路况中车灯亮度过亮，由此产生夜间光污染现象，对其他驾驶员和行人造成视觉眩目，增加了交通事故发生的可能性。
发明内容
为了解决上述的问题，本发明提供了一种基于环境光检测的汽车前照灯亮度自适应调节方法，解决了现有技术所存在的问题，即通过摄像头采集模块对车辆前方环境光亮度进行采集，并通过卡尔曼滤波算法(Kalman R E.A new approach to linear filteringand prediction problems[J].Trans.on ASME，Journal of Basic Engineering,1960,82(1):35-45)对其亮度的变化进行跟踪预测以提前预判环境光的变化趋势；再通过光强传感器对车前灯的亮度进行检测，并将环境光亮度的预测值与车前灯亮度的检测值进行对比，根据对比结果调整己车前照灯的亮度至人眼视觉舒适范围，以实现根据环境光变化趋势自适应调整己方车灯照明亮度，达到节约能源，减少光污染和增加夜间交通安全的目的。
本发明是通过以下技术手段实现上述技术目的的。
一种基于环境光检测的汽车前照灯亮度自适应调节方法，其特征在于，主要由图像采集模块，光强传感器模块，信号处理模块，恒流源模块和前照灯模块组成。
所述图像采集模块由高清摄像头组成，用于采集夜间车辆前方的环境光图像；所述光强传感器模块用于采集己车前照灯光照强度，并通过传输线路传递至信号处理模块；所述信号处理模块用于接收所述图像采集模块和所述光强传感器模块的信息，并通过内置算法进行环境光亮度值的预测以及环境光预测值与车前灯亮度值的计算比较，得到下一时刻的车灯控制信息；所述恒流源模块用于根据从所述信号处理模块所得到的控制指令调节传输至前照灯模块的电流；所述前照灯模块用于最终实现己车前照灯的亮度自适应调节。
一种基于环境光检测的汽车前照灯亮度自适应调节方法，包括以下步骤：
步骤1：由摄像头采集模块对车辆前方图像信息进行采集，并进行图像信息处理，得到车辆前方环境光的亮度信息Lm,k(k表示第k帧图像)。
步骤2：采用卡尔曼滤波算法对步骤1得到的第k帧图像的车辆前方环境光的亮度信息进行跟踪预测，得到
Figure BDA0002293284200000021
步骤3：由安置在左右两车灯的光强传感器对己车前照灯第k+1帧所对应时刻的光照强度进行采集，并将车前灯光强信息转化为亮度信息Lb,k+1。
步骤4：根据人眼的视觉定义划分人眼视觉舒适亮度阈值(详见下文步骤3.2)，并将步骤2的
Figure BDA0002293284200000022
和步骤3的Lb,k+1进行对比，并求取差值绝对值
Figure BDA0002293284200000023
将Ls,k+1与人眼视觉舒适亮度阈值相对比，根据对比值调整恒流源模块所输出的电流，以达到自适应调整前照灯亮度的效果。
进一步，所述步骤1具体如下：
步骤1.1：对由摄像头采集模块所采集到的每一帧车辆前方路况信息进行预处理，包括图像降噪，RGB彩色图像转灰度处理。
步骤1.2：标记预处理后的第k帧(为图像中的任意一帧)图像中像素点的灰度值Gi,k，并按照公式
Figure BDA0002293284200000024
进行像素点灰度值向亮度值的转化。
步骤1.3：对根据步骤1.2所得到的第k帧图像的像素点的亮度值相加并求取平均值，记为车辆前方环境光的亮度信息Lm,k。
进一步，所述步骤2具体如下：
步骤2.1：以第k+1帧图像的车辆前方环境光亮度的预测值
Figure BDA0002293284200000031
为状态向量，以摄像头采集到的车辆前方环境光亮度的实际值Lm,k+1为量测向量，建立卡尔曼滤波系统方程组：
Figure BDA0002293284200000032
其中A＝C＝1；v(k),w(k)分别为状态噪声和量测噪声，Lm,k为k时刻车辆前方环境光亮度预测值，Zk+1为k+1时刻滤波系统量测值，方差分别为Q,R；
步骤2.2：根据步骤2.1的方程组求取第k+1帧图像车辆前方环境光亮度的最优估计值：
Figure BDA0002293284200000033
其中K为卡尔曼增益，
Figure BDA0002293284200000034
为k时刻车辆前方环境光亮度最优估计值，
Figure BDA0002293284200000035
P(k,k-1)为Lm,k的协方差矩阵，P(k,k-1)＝AP(k-1,k-1)A′+Q＝P(k-1,k-1)+Q,其更新值为：
P(k+1,k)＝(I-KC)P(k,k-1)(C′K′)＝(1-K)2P(K,K-1)；
步骤2.3：对卡尔曼滤波系统赋初始值；令协方差矩阵的初始值P(1,0)＝1，状态预测值的初始值
Figure BDA0002293284200000036
Lm,1为第1帧图像车辆前方环境光亮度值，Lm,2为第2帧图像车辆前方环境光亮度值。
进一步，所述步骤3具体如下：
步骤3.1：安置在左右两车灯的光强传感器对己车前照灯第k+1帧所对应时刻的光照强度进行采集，并通过A/D转换器将检测值转换为数字信号。
步骤3.2：将步骤3.1中的数字信号输入至信号处理模块，并转化为亮度信号记为前照灯的亮度信息Lb,k+1。
进一步，所述步骤4具体如下：
步骤4.1：并将步骤2的
Figure BDA0002293284200000037
和步骤3的Lb,k+1进行对比，并求取差值
Figure BDA0002293284200000038
步骤4.2：中间视觉对人眼视觉效果的影响研究(马文洁，大连海事大学工程硕士学位论文，2016年)一文中将人眼的视觉定义划分人眼视觉感知度亮度阈值为明视觉区域：L＞3cd/m2；中间视觉区域：0.01cd/m2≤L≤3cd/m2；暗视觉区域：L＜0.01cd/m2。其中中间视觉区域为人眼视觉舒适亮度区域，将Ls,k+1与中间视觉区域阈值相比较，若Ls,k+1在中间视觉区域阈值之内，则己车前照灯亮度保持不变，返回步骤4.1，进行下一时刻的判断，若Ls,k+1不在中间视觉区域阈值之内，且Ls,k+1＞3cd/m2，则进入步骤4.3，若Ls,k+1＜0.01cd/m2，则进入步骤4.4.
步骤4.3：若Ls,k+1＞3cd/m2，则将Ls,k+1与中间视觉区域的上限值(即3cd/m2)的差值与Ls,k+1之比作为前照灯k+1时刻的电流的调节尺度，与前照灯的最大电流值的乘积即为k+1时刻前照灯恒流源模块需要下调的电流值，即调节恒流源模块电流减小至
Figure BDA0002293284200000041
以降低己车前照灯的亮度至人眼视觉舒适亮度区域。其中，Icur为此时刻电流值，Inex为下一时刻需要的电流值，Imax为前照灯的最大电流值；
步骤4.4：若Ls,k+1＜0.01cd/m2，则将中间视觉区域的下限值(即0.01cd/m2)与Ls,k+1的差值与中间视觉区域的下限值之比作为前照灯k+1时刻的电流的调节尺度，其与前照灯的最大电流值的乘积即为k+1时刻前照灯恒流源模块需要上调的电流值，即调节恒流源模块电流上升至
Figure BDA0002293284200000042
以增强己车前照灯的亮度至人眼视觉舒适亮度区域。其中，Icur为此时刻电流值，Inex为下一时刻需要的电流值，Imax为前照灯的最大电流值。
本发明的有益效果：
通过车载摄像头对夜间环境光亮度信息进行检测，并通过卡尔曼滤波算法对环境光亮度变化趋势进行跟踪预测，再将预测值与光前传感器检测到的车前灯亮度值进行比较，并自适应地将比较值调节至人眼视觉舒适亮度区域，可达到节约能源，减少光污染和增加夜间交通安全的目的。
附图说明
图1是基于环境光检测的汽车前照灯自适应调节方法的控制结构图。
图2是基于环境光检测的汽车前照灯自适应调节方法的控制方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图以及具体实施例对本发明作进一步的说明，但本发明的保护范围并不限于此。
如图1所示，本发明提供了一种基于环境光检测的汽车前照灯自适应调节方法，所述图像采集模块由放置在车辆挡风玻璃正上方的高清摄像头组成，用于采集夜间车辆前方的环境光图像；所述光强传感器模块放置在己车前照灯灯具内部前方，左右各安置一个，用于采集前照灯光照强度，并通过传输线路传递至信号处理模块；所述信号处理模块用于接收所述图像采集模块和所述光强传感器模块的信息，并通过内置算法进行环境光亮度值的预测以及环境光预测值与车前灯亮度值的计算比较，得到下一时刻的车灯控制信息；所述恒流源模块用于根据从所述信号处理模块所得到的控制指令调节传输至前照灯模块的电流；所述前照灯模块用于最终实现前照灯的亮度自适应调节。
如图2所示，本发明提供了一种基于环境光检测的汽车前照灯自适应调节方法，包括以下步骤：
步骤1：由摄像头采集模块对车辆前方图像信息进行采集，并进行图像信息处理，得到车辆前方环境光的亮度信息Lm,k(k表示第k帧图像)。
进一步，所述步骤1具体如下：
步骤1.1：对由摄像头采集模块所采集到的每一帧车辆前方路况信息进行预处理，包括图像降噪，RGB彩色图像转灰度处理。
步骤1.2：标记预处理后的第k帧(为图像中的任意一帧)图像中像素点的灰度值Gi,k，并按照公式
Figure BDA0002293284200000051
进行像素点灰度值向亮度值的转化。
步骤1.3：对根据步骤1.2所得到的第k帧图像的像素点的亮度值相加并求取平均值，记为车辆前方环境光的亮度信息Lm,k。
步骤2：采用卡尔曼滤波算法对步骤1得到的第k帧图像的车辆前方环境光的亮度信息进行跟踪预测，得到
Figure BDA0002293284200000052
进一步，所述步骤2具体如下：
步骤2.1：以第k+1帧图像的车辆前方环境光亮度的预测值
Figure BDA0002293284200000053
为状态向量，以摄像头采集到的车辆前方环境光亮度的实际值Lm,k+1为量测向量，建立卡尔曼滤波系统方程组：
Figure BDA0002293284200000061
其中A＝C＝1；v(k),w(k)分别为状态噪声和量测噪声，Lm,k为k时刻车辆前方环境光亮度预测值，Zk+1为k+1时刻滤波系统量测值，方差分别为Q,R；
步骤2.2：根据步骤2.1的方程组求取第k+1帧图像车辆前方环境光亮度的最优估计值：
Figure BDA0002293284200000062
其中K为卡尔曼增益，
Figure BDA0002293284200000063
为k时刻车辆前方环境光亮度最优估计值，
Figure BDA0002293284200000064
P(k,k-1)为Lm,k的协方差矩阵，P(k,k-1)＝AP(k-1,k-1)A′+Q＝P(k-1,k-1)+Q,其更新值为：
P(k+1,k)＝(I-KC)P(k,k-1)(C′K′)＝(1-K)2P(K,K-1)；
步骤2.3：对卡尔曼滤波系统赋初始值；令协方差矩阵的初始值P(1,0)＝1，状态预测值的初始值
Figure BDA0002293284200000065
Lm,1为第1帧图像车辆前方环境光亮度值，Lm,2为第2帧图像车辆前方环境光亮度值。
步骤3：由安置在左右两车灯的光强传感器对己车前照灯第k+1帧所对应时刻的光照强度进行采集，并将车前灯光强信息转化为亮度信息Lb,k+1。
进一步，所述步骤3具体如下：
步骤3.1：安置在左右两车灯的光强传感器对己车前照灯第k+1帧所对应时刻的光照强度进行采集，并通过A/D转换器将检测值转换为数字信号。
步骤3.2：将步骤3.1中的数字信号输入至信号处理模块，并转化为亮度信号记为前照灯的亮度信息Lb,k+1。
步骤4：根据人眼的视觉定义划分人眼视觉舒适亮度阈值(详见下文步骤3.2)，并将步骤2的
Figure BDA0002293284200000066
和步骤3的Lb,k+1进行对比，并求取差值绝对值
Figure BDA0002293284200000067
将Ls,k+1与人眼视觉舒适亮度阈值相对比，根据对比值调整恒流源模块所输出的电流，以达到自适应调整前照灯亮度的效果。
进一步，所述步骤4具体如下：
步骤4.1：并将步骤2的
Figure BDA0002293284200000071
和步骤2的Lb,k+1进行对比，并求取差值
Figure BDA0002293284200000072
步骤4.2：中间视觉对人眼视觉效果的影响研究(马文洁，大连海事大学工程硕士学位论文，2016年)一文中将人眼的视觉定义划分人眼视觉感知度亮度阈值为明视觉区域：L＞3cd/m2；中间视觉区域：0.01cd/m2≤L≤3cd/m2；暗视觉区域：L＜0.01cd/m2。其中中间视觉区域为人眼视觉舒适亮度区域，将Ls,k+1与中间视觉区域阈值相比较，若Ls,k+1在中间视觉区域阈值之内，则己车前照灯亮度保持不变，返回步骤4.1，进行下一时刻的判断，若Ls,k+1不在中间视觉区域阈值之内，且Ls,k+1＞3cd/m2，则进入步骤4.3，若Ls,k+1＜0.01cd/m2，则进入步骤4.4.
步骤4.3：若Ls,k+1＞3cd/m2，则将Ls,k+1与中间视觉区域的上限值(即3cd/m2)的差值与Ls,k+1之比作为前照灯k+1时刻的电流的调节尺度，与前照灯的最大电流值的乘积即为k+1时刻前照灯恒流源模块需要下调的电流值，即调节恒流源模块电流减小至
Figure BDA0002293284200000073
以降低己车前照灯的亮度至人眼视觉舒适亮度区域。其中，Icur为此时刻电流值，Inex为下一时刻需要的电流值，Imax为前照灯的最大电流值；
步骤4.4：若Ls,k+1＜0.01cd/m2，则将中间视觉区域的下限值(即0.01cd/m2)与Ls,k+1的差值与中间视觉区域的下限值之比作为前照灯k+1时刻的电流的调节尺度，其与前照灯的最大电流值的乘积即为k+1时刻前照灯恒流源模块需要上调的电流值，即调节恒流源模块电流上升至
Figure BDA0002293284200000074
以增强己车前照灯的亮度至人眼视觉舒适亮度区域。其中，Icur为此时刻电流值，Inex为下一时刻需要的电流值，Imax为前照灯的最大电流值。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (6)

1.一种基于环境光检测的汽车前照灯亮度自适应调节装置，其特征在于，主要由图像采集模块，光强传感器模块，信号处理模块，恒流源模块和前照灯模块组成；
所述图像采集模块由高清摄像头组成，用于采集夜间车辆前方的环境光图像；所述光强传感器模块包括左光强传感器、右光强传感器，用于采集己车前照灯光照强度，并通过传输线路传递至信号处理模块；所述信号处理模块用于接收所述图像采集模块和所述光强传感器模块的信息，然后连接恒流源模块，并通过内置算法进行环境光亮度值的预测以及环境光预测值与车前灯亮度值的计算比较，得到下一时刻的车灯控制信息；所述恒流源模块用于根据从所述信号处理模块所得到的控制指令调节传输至前照灯模块的电流；所述前照灯模块用于最终实现己车前照灯的亮度自适应调节。
2.一种基于环境光检测的汽车前照灯亮度自适应调节方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：由摄像头采集模块对车辆前方图像信息进行采集，并进行图像信息处理，得到车辆前方环境光的亮度信息Lm,k,k表示第k帧图像；
步骤2：采用卡尔曼滤波算法对步骤1得到的第k帧图像的车辆前方环境光的亮度信息进行跟踪预测，得到车辆前方环境光亮度的预测值
Figure FDA0002293284190000011
步骤3：由安置在左右两车灯的光强传感器对己车前照灯第k+1帧所对应时刻的光照强度进行采集，并将车前灯光强信息转化为亮度信息Lb,k+1；
步骤4：根据人眼的视觉定义划分人眼视觉舒适亮度阈值，并将步骤2的
Figure FDA0002293284190000012
和步骤3的Lb,k+1进行对比，并求取差值绝对值
Figure FDA0002293284190000013
将Ls,k+1与人眼视觉舒适亮度阈值相对比，根据对比值调整恒流源模块所输出的电流，以达到自适应调整前照灯亮度的效果。
3.根据权利要求2所述的一种基于环境光检测的汽车前照灯亮度自适应调节方法，其特征在于，所述步骤1具体如下：
步骤1.1：对由摄像头采集模块所采集到的每一帧车辆前方路况信息进行预处理，包括图像降噪，RGB彩色图像转灰度处理；
步骤1.2：标记预处理后的第k帧图像中像素点的灰度值Gi,k，并按照公式
Figure FDA0002293284190000014
进行像素点灰度值向亮度值的转化；
步骤1.3：对根据步骤1.2所得到的第k帧图像的像素点的亮度值相加并求取平均值，记为车辆前方环境光的亮度信息Lm,k。
4.根据权利要求2所述的一种基于环境光检测的汽车前照灯亮度自适应调节方法，其特征在于，所述步骤2具体如下：
步骤2.1：以第k+1帧图像的车辆前方环境光亮度的预测值
Figure FDA0002293284190000021
为状态向量，以摄像头采集到的车辆前方环境光亮度的实际值Lm,k+1为量测向量，建立卡尔曼滤波系统方程组：
Figure FDA0002293284190000022
其中A＝C＝1；v(k),w(k+1)分别为状态噪声和量测噪声，Lm,k为k时刻车辆前方环境光亮度预测值，Zk+1为k+1时刻滤波系统量测值，方差分别为Q,R；
步骤2.2：根据步骤2.1的方程组求取第k+1帧图像车辆前方环境光亮度的最优估计值：
Figure FDA0002293284190000023
其中K为卡尔曼增益，
Figure FDA0002293284190000024
为k时刻车辆前方环境光亮度最优估计值，
Figure FDA0002293284190000025
P(k,k-1)为Lm,k的协方差矩阵，P(k,k-1)＝AP(k-1,k-1)A′+Q＝P(k-1,k-1)+Q,其更新值为：
P(k+1,k)＝(I-KC)P(k,k-1)(C′K′)＝(1-K)2P(K,K-1)；
步骤2.3：对卡尔曼滤波系统赋初始值；令协方差矩阵的初始值P(1,0)＝1，状态预测值的初始值
Figure FDA0002293284190000026
Lm,1为第1帧图像车辆前方环境光亮度值，Lm,2为第2帧图像车辆前方环境光亮度值。
5.根据权利要求2所述的一种基于环境光检测的汽车前照灯亮度自适应调节方法，其特征在于，所述步骤3具体如下：
步骤3.1：安置在左右两车灯的光强传感器对己车前照灯第k+1帧所对应时刻的光照强度进行采集，并通过A/D转换器将检测值转换为数字信号；
步骤3.2：将步骤3.1中的数字信号输入至信号处理模块，并转化为亮度信号记为前照灯的亮度信息Lb,k+1。
6.根据权利要求2所述的一种基于环境光检测的汽车前照灯亮度自适应调节方法，其特征在于，所述步骤4具体如下：
步骤4.1：并将步骤2的
Figure FDA0002293284190000031
和步骤3的Lb,k+1进行对比，并求取差值
Figure FDA0002293284190000032
步骤4.2：将人眼的视觉定义划分人眼视觉感知度亮度阈值为明视觉区域：L＞3cd/m2；中间视觉区域：0.01cd/m2≤L≤3cd/m2；暗视觉区域：L＜0.01cd/m2；其中中间视觉区域为人眼视觉舒适亮度区域，将Ls,k+1与中间视觉区域阈值相比较，若Ls,k+1在中间视觉区域阈值之内，则己车前照灯亮度保持不变，返回步骤4.1，进行下一时刻的判断，若Ls,k+1不在中间视觉区域阈值之内，且Ls,k+1＞3cd/m2，则进入步骤4.3，若Ls,k+1＜0.01cd/m2，则进入步骤4.4；
步骤4.3：若Ls,k+1＞3cd/m2，则将Ls,k+1与中间视觉区域的上限值(即3cd/m2)的差值与Ls,k+1之比作为前照灯k+1时刻的电流的调节尺度，与前照灯的最大电流值的乘积即为k+1时刻前照灯恒流源模块需要下调的电流值，即调节恒流源模块电流减小至
Figure FDA0002293284190000033
以降低己车前照灯的亮度至人眼视觉舒适亮度区域。其中，Icur为此时刻电流值，Inex为下一时刻需要的电流值，Imax为前照灯的最大电流值；
步骤4.4：若Ls,k+1＜0.01cd/m2，则将中间视觉区域的下限值(即0.01cd/m2)与Ls,k+1的差值与中间视觉区域的下限值之比作为前照灯k+1时刻的电流的调节尺度，其与前照灯的最大电流值的乘积即为k+1时刻前照灯恒流源模块需要上调的电流值，即调节恒流源模块电流上升至
Figure FDA0002293284190000034
以增强己车前照灯的亮度至人眼视觉舒适亮度区域。其中，Icur为此时刻电流值，Inex为下一时刻需要的电流值，Imax为前照灯的最大电流值。
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