CN112406694A - 一种汽车转向灯自动控制系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种汽车转向灯自动控制系统及方法，本发明通过神经网络的算法模型，利用采集到车辆的方向盘转角信号与车速信号，自动计算出驾驶员的变道意图的结果。本发明在驾驶员手动开启转向灯后，自动控制系统对转向灯的自动开启不会与手动开启冲突，两者操作也互相不影响。

Description

一种汽车转向灯自动控制系统及方法

技术领域

本发明涉及汽车领域，具体涉及一种汽车转向灯自动控制系统及方法。

背景技术

现有技术方案中采用的控制方法是将方向盘转角信号设定不同的阈值，用方向盘转角信号与阈值进行对比判断，以确定转向灯是否开启。现有技术方案中，方向盘转角的阈值是经过计算或者经验得到，没有结合驾驶员的实际变道意图，因此存在驾驶员实际变道意图判断上存在一定的偏差。

中国专利“一种基于驾驶员换道行为预测的自动转向灯控制系统及控制方法”，公开号CN110588501A，公开日20191220，公开了一种基于驾驶员换道行为预测的自动转向灯控制系统及控制方法，由车载信息采集装置、驾驶员信息采集摄像头和视频处理器硬件平台组成。车载信息采集装置负责采集车辆纵向加速度、横向加速度、方向盘转角、转向灯开关信号。驾驶员信息采集摄像头负责采集驾驶员头部运动的图像。视频处理器硬件平台结合车辆运行参数及驾驶员头部朝向信息，基于驾驶员换道行为预测模型对驾驶员换道行为进行预测；并根据预测结果和转向灯的开关情况，进行转向灯自动控制。本发明能够有效避免在换道过程中由于未开转向灯而导致的交通事故，提高车辆驾驶安全性。该专利采集车辆纵向加速度、车辆横向加速度、方向盘转角、转向灯开关信号及驾驶员的头部运动图像作为预测驾驶员变道行为的输入信号，由控制单元判断驾驶员是否有变道行为。

中国专利“一种汽车转向灯自动控制系统及其控制方法”，授权公告号：CN102039840B，授权公告日：20130522，公开了一种汽车转向灯自动控制系统，该控制系统将采集左、右轮速信号经过电控单元传送至ECU，并由ECU根据此轮速信号驱动左、右灯继电器控制组合开关实现左、右转向灯组的启闭。该专利采集左、右轮速信号作为预测驾驶员变道行为的输入信号，由控制单元判断驾驶员是否有变道行为。

中国专利“一种车用辅助自动转向灯系统”，公开号：CN205468754U，授权公告日：20160817，公开了一种车用辅助自动转向灯系统，包括电源，电源的输出分别和角度测量模块、光电编码器模块、自行手动开关模块的输入连接，角度测量模块的输出和单片型微处理器的第一输入连接，单片型微处理器的第二输入和光电编码器模块的输出连接，单片型微处理器的第三输入和自行手动开关模块的输出连接，单片型微处理器的第四输入和手动复位模块的输出连接，单片型微处理器的第一输出通过继电器模块和转向LED灯的输入连接，单片型微处理器的第一输入/输出和数据存储器模块的输入/输出双向连接，通过车用辅助自动转向灯系统可以在第一时间内对车辆转弯情况作出判断，并及时控制转向LED灯的启动。该专利采集方向盘转角信号作为预测驾驶员变道行为的输入信号，由控制单元判断驾驶员是否有变道行为。

中国专利“自动开启车辆转向灯的方法和装置”，授权公告号：CN103661086B，授权公告日：20160120，公开了一种自动开启车辆转向灯的方法和装置。该方法包括：车辆上设置的无线信号识别器先读取行驶车道上设置的无线信号发射器发射的携带行驶车道的标识信息的无线信号，后读取邻近车道上设置的无线信号发射器发射的携带邻近车道的标识信息的无线信号，将行驶车道、邻近车道的标识信息传输给车辆中的行驶控制装置；行驶控制装置根据所述行驶车道、邻近车道的标识信息判断出所述车辆在向指定方向变线行驶，行驶控制装置控制所述车辆自动开启所述指定方向的转向灯。该专利采集车辆行驶车道的标识、邻近车道的标识信息作为预测驾驶员变道行为的输入信号，由控制单元判断驾驶员是否有变道行为。

中国专利“一种车辆换道转向灯自动开启系统及车辆换道预测方法”，公开号：CN110497843A，公开日：20191126，公开了一种车辆换道转向灯自动开启系统及车辆换道预测方法，旨在解决现实中驾驶员常会因各种原因未开启转向灯，从而导致交通事故发生的问题，车辆换道转向灯自动开启系统包括信号检测模块、决策控制模块和驱动控制模块，所述信号检测模块用于检测路面车道图像信息、车速信号、方向盘转角信号；所述决策控制模块对信号检测模块获得的信息进行处理，并经过判断决策得到是否开启转向灯的控制信号；所述驱动控制模块接收决策控制模块的控制信号，在需要开启转向灯时控制相应位置的转向灯自动开启。该专利采集车道图像信息、车速信号、方向盘转角信号作为预测驾驶员变道行为的输入信号，并由控制单元经过判断决策得到是否开启转向灯的控制信号。

以上专利与本发明采用的输入信号，并且具体控制方法不同。

发明内容

针对现有技术方向盘转角的阈值是经过计算或者经验得到，没有结合驾驶员的实际变道意图，为了减小驾驶员实际变道意图判断的偏差，本发明的目的在于提供一种基于神经网络的算法，利用采集到车辆的方向盘转角信号与车速信号，能自动计算出驾驶员变道意图的，从而判断转向灯是否需要开闭的汽车转向灯自动控制系统及方法。

为了达到上述目的，本发明设计的汽车转向灯自动控制系统，其特征在于：包括控制单元，控制系统采集方向盘转角信号和汽车行驶速度信号，并由控制单元根据方向盘转角信号及汽车行驶速度信号，采用神经网络计算出驾驶员的变道意图，由此驱动继电器控制组合开关实现左、右转向灯的自动启闭。

优选的，所述方向盘转角信号包括转角的大小及方向，通过方向盘角度传感器采集。

优选的，所述汽车行驶速度信号通过安装在变速箱内的车速传感器或者安装在车轮的轮边车速传感器采集。

优选的，所述继电器同时与组合开关连接，并且由组合开关实现左、右转向灯的启闭。

优选的，所述神经网络由输入层、隐含层和输出层组成；所述隐含层由若干个神经元组成，每个神经元都与输入层和输出层相连，各个神经元彼此独立；所述隐含层接收输入层的样本输入，经激活函数计算后输出一个标量设定值，通过所述标量设定值判断驾驶员的变道意图。

一种汽车转向灯自动控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，创建神经网络：

所述神经网络由输入层、隐含层和输出层组成；所述隐含层由若干个神经元组成，每个神经元都与输入层和输出层相连，各个神经元彼此独立；

S2，训练神经网络：

在训练过程中，不断修正神经元与输入层、神经元与输出层的连接权重系数矩阵的值，直至系统误差小于等于期望误差，完成神经网络的训练；

S3，刷写神经网络至系统；

S4，采集方向盘转角信号和汽车行驶速度信号作为输入层，所述隐含层接收输入层的样本输入，经激活函数计算后输出一个标量设定值，通过所述标量设定值判定驾驶员的变道意图。

优选的，神经网络的数学原理的公式为：

y＝F₂(HF₁(wx+b₁)+b₂) (1)

式中：x是输入信号向量——方向盘转角信号和汽车行驶速度信号，y是输出信号——驾驶员变道意图，F₁(z)、F₂(z)为激活函数，w为神经元与输入层的连接权重系数矩阵，H为神经元与输出层的连接权重系数矩阵，b₁与b₂均为对应的偏置矩阵。

进一步优选的，F(z)一般采用sigmoid函数：

式中：z是得分函数z(x)：

z＝wx+b (3)

进一步优选的，神经元与输入层、输出的权重系数矩阵w，H及对应的偏置矩阵根据大量实测数据不断训练得到。

优选的，输出设定为：“-1”——驾驶员变道意图为向左变道，需要开启左转向灯；“0”——驾驶员无变道意图，需要关闭转向灯；“+1”——驾驶员变道意图为向右变道，需要开启右转向灯。

本发明的有益效果是：本发明通过神经网络的算法模型，利用采集到车辆的方向盘转角信号与车速信号，自动计算出驾驶员的变道意图的结果。本发明在驾驶员手动开启转向灯后，自动控制系统对转向灯的自动开启不会与手动开启冲突，两者操作也互相不影响。

附图说明

图1是本发明汽车转向灯自动控制系统的原理示意图

图2是本发明图1中控制单元的转向灯开启的控制逻辑图

图3是本发明图2中神经网络模型的原理图

具体实施方式

下面通过图1～图3以及列举本发明的一些可选实施例的方式，对本发明的技术方案(包括优选技术方案)做进一步的详细描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1和图2所示，本发明设计的汽车转向灯自动控制系统，通过方向盘转角信号、汽车行驶速度信号实现转向灯的自动控制。该系统由安装在变速箱内的车速传感器器1采集汽车行驶速度信号，由方向盘角度传感器2采集方向盘角度信号，获得的汽车行驶速度信号和方向盘转角信号传输至控制单元3，控制单元3为系统的核心部件，为单片机或者微型处理器，控制单元3根据方向盘转角及汽车行驶速度信号，采用神经网络算法计算出驾驶员的变道意图，并驱动对应的左转向灯继电器4或者右转向灯继电器5控制组合开关6实现左转向灯7或者右转向灯8的开启或关闭。

如图1至图3所示，用于汽车转向灯自动控制系统的汽车转向灯自动控制方法，包括如下步骤：

S1，创建神经网络：

本发明采用的神经网络结构由三层组成，第一层为输入层，共n个节点，表示n个输入参数，这些信号参数由数据预处理模块给出。第二层为隐含层，共m个节点，由网络的训练过程以自适应的方式确定。第三层为输出层，共p个节点，由系统实际需要输出的响应确定。

本发明设计的神经网络的数学模型为：

输入向量：x＝(x₁，x₂，…，x_n)^T

中间层向量：y＝(y₁，y₂，…，y_m)^T

输出向量：o＝(o₁,o₂，…，o_p)^T

本实施例中，输入层节点数为n＝2，输出层节点数为p＝1。隐藏层节点数m由下式估算得出：

两个输入信号参数分别表示为：x₁为方向盘转角数据、x₂为汽车行驶速度数据。

由于传感器获取的数据属于不同的物理量，其量纲各不相同。因此，在数据输入人工神经网络之前，需要将数据规格化为0-1之间的数。

具体而言，对于方向盘转角θ，进行规格化后，得到方向盘转角系数：

式中：θ_max和θ_min分别为方向盘转角的最大值和最小值。

对汽车行驶速度v进行规格化后，得到汽车行驶速度系数：

式中：v_max和v_min分别为汽车行驶的最大速度和最小速度。

y＝F₂(HF₁(wx+b₁)+b₂) (1)

式中：x是输入信号向量——方向盘转角信号和汽车行驶速度信号，y是输出信号——驾驶员变道意图，F₁(z)、F₂(z)为激活函数，w为神经元与输入层的连接权重系数矩阵，H为神经元与输出层的连接权重系数矩阵，b₁与b₂均为对应的偏置矩阵。

F₁(z)、F₂(z)一般采用sigmoid函数：

F₁(z)中，z是得分函数z(x)：

z＝wx+b (3)

神经元与输入层、输出的权重系数矩阵w，H及对应的偏置矩阵根据大量实测数据不断训练得到。

S2，训练神经网络：

建立好神经网络节点模型后，即可进行神经网络的训练。在训练过程中，不断修正w_ij和H_jn的值，直至系统误差小于等于期望误差时，完成神经网络的训练过程。w_i是指W矩阵的第i行第j列对应的值；H_jn是指H矩阵的第j行第n列对应的值。

S3，刷写神经网络算法至控制单元3。

S4，运用神经网络进行计算：

在汽车上采集某时刻的方向盘转角数据、汽车行驶速度数据，分别对其规格化，得到方向盘转角系数、汽车行驶速度系数，由此得到神经网络的输入层向量x＝{x₁，x₂}，将其输入神经网络，经计算后得到输出。输出的一个参数为驾驶员变道意图，其有三个值：“-1”,“0”，“+1”。

通过输出判定驾驶员的变道意图：当输出为“-1”时，代表“驾驶员变道意图为向左变道，需要开启左转向灯”；当输出为“0”时，代表“驾驶员无变道意图，需要关闭转向灯”；当输出为“+1”,时，代表“驾驶员变道意图为向右变道，需要开启右转向灯”。

本领域技术人员容易理解，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不以限制本发明，凡在本发明的精神和原则下所做的任何修改、组合、替换、改进等均包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种汽车转向灯自动控制系统，其特征在于：包括控制单元，控制系统采集方向盘转角信号和汽车行驶速度信号，并由控制单元根据方向盘转角信号及汽车行驶速度信号，采用神经网络计算出驾驶员的变道意图，由此驱动继电器控制组合开关实现左、右转向灯的自动启闭。

2.根据权利要求1所述的汽车转向灯自动控制系统，其特征在于：所述方向盘转角信号包括转角的大小及方向，通过方向盘角度传感器采集。

3.根据权利要求1所述的汽车转向灯自动控制系统，其特征在于：所述汽车行驶速度信号通过安装在变速箱内的车速传感器或者安装在车轮的轮边车速传感器采集。

4.根据权利要求1所述的汽车转向灯自动控制系统，其特征在于：所述继电器同时与组合开关连接，并且由组合开关实现左、右转向灯的启闭。

5.根据权利要求1所述的汽车转向灯自动控制系统，其特征在于：所述神经网络由输入层、隐含层和输出层组成；所述隐含层由若干个神经元组成，每个神经元都与输入层和输出层相连，各个神经元彼此独立；所述隐含层接收输入层的样本输入，经激活函数计算后输出一个标量设定值，通过所述标量设定值判断驾驶员的变道意图。

6.一种汽车转向灯自动控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，创建神经网络：

所述神经网络由输入层、隐含层和输出层组成；所述隐含层由若干个神经元组成，每个神经元都与输入层和输出层相连，各个神经元彼此独立；

S2，训练神经网络：

在训练过程中，不断修正神经元与输入层、神经元与输出层的连接权重系数矩阵的值，直至系统误差小于等于期望误差，完成神经网络的训练；

S3，刷写神经网络至系统；

S4，采集方向盘转角信号和汽车行驶速度信号作为输入层，所述隐含层接收输入层的样本输入，经激活函数计算后输出一个标量设定值，通过所述标量设定值判定驾驶员的变道意图。

7.根据权利要求6所述的汽车转向灯自动控制方法，其特征在于：神经网络的数学原理的公式为：

y＝F₂(HF₁(wx+b₁)+b₂) (1)

式中：x是输入信号向量——方向盘转角信号和汽车行驶速度信号，y是输出信号——驾驶员变道意图，F₁(z)、F₂(z)为激活函数，w为神经元与输入层的连接权重系数矩阵，H为神经元与输出层的连接权重系数矩阵，b₁与b₂均为对应的偏置矩阵。

8.根据权利要求7所述的汽车转向灯自动控制方法，其特征在于：F(z)一般采用sigmoid函数：

式中：z是得分函数z(x)：

z＝wx+b (3)

9.根据权利要求7或8所述的汽车转向灯自动控制方法，其特征在于：神经元与输入层、输出的权重系数矩阵w，H及对应的偏置矩阵根据大量实测数据不断训练得到。

10.根据权利要求6所述的汽车转向灯自动控制方法，其特征在于：输出设定为：“-1”——驾驶员变道意图为向左变道，需要开启左转向灯；“0”——驾驶员无变道意图，需要关闭转向灯；“+1”——驾驶员变道意图为向右变道，需要开启右转向灯。

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