CN113415233A - 基于map自学习的点阵式车灯弯道照明控制方法及系统 - Google Patents

基于map自学习的点阵式车灯弯道照明控制方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于MAP自学习的点阵式车灯弯道照明智能控制方法及系统，通过相关车载传感器实时获取汽车行驶速度n和方向盘偏转角度θ，建立起了LED照明亮度和汽车转速以及方向盘偏转角度的函数关系；建立了以汽车行驶速度n和方向盘偏转角度θ为输入量的二维MAP表；针对不同的汽车行驶速度ni和方向盘偏转角度θj，通过查询二维MAP表可以获取表格点的数值
Figure DDA0003113040170000011
采取了双线性插值法对二维MAP表进行了改进，根据MAP表中对应数值对车灯进行亮度控制。解决固态MAP表在瞬态工况下，产生明显滞后的问题，对输出量进行准确估计。本发明提高瞬态工况下的输出精度，改善输出效果。

Description

基于MAP自学习的点阵式车灯弯道照明控制方法及系统
技术领域
本发明属于汽车灯照明技术领域，是一种基于MAP自学习的点阵式车灯弯道照明智能控制方法及系统。
背景技术
前照灯是保障汽车安全运行的重要部件，前照灯的照射距离越远、配光特性越合理，汽车行驶的安全性就越高。照明问题往往是夜间行车时引起交通事故的主要原因，汽车在行驶过程中，大约95％以上的外部环境信息是通过人的观察来进行收集的，驾驶员在行驶时所观察到的道路、车辆等信息的准确性将直接影响汽车行驶的安全性。
汽车前照灯智能控制系统能够根据车辆的状态、道路的情况以及外界环境的状况自动改变前照灯的工作状态，产生适合当前驾驶环境的灯光照射模式，给驾驶员提供更合理的视野范围，对于提高行车的安全性具有重要意义；尤其是在我们国家汽车保有量迅猛增加、驾驶员数量庞大且水平参差不齐、交通事故发生率位居世界前列的这样一个国情下，前照灯智能控制系统的研究及应用就显得尤为重要，对于提高公路交通的安全性、保障人民的生命财产安全以及发展我国的汽车产业都具有极其重要的意义。
据统计，当车辆在夜间行驶在弯道中时，受当前车速和转弯角度的影响。使司机产生较大的视野盲区，使其对路况的判断造成干扰，容易产生交通意外事故频发和对人民财产安全造成损害。
发明内容
本发明提供一种基于MAP自学习的点阵式车灯弯道照明智能控制方法，能够解决固态MAP表在瞬态工况下产生明显滞后的问题，对输出量进行准确估计，提高瞬态工况下的输出精度，改善输出效果。
本发明的目的通过如下技术方案实现：
一种基于MAP自学习的点阵式车灯弯道照明智能控制方法，包括的步骤如下：
步骤一、获取汽车方向盘当前偏转角度和当前转速；
步骤二、建立LED的照明亮度与当前转速和当前偏转角度的函数关系，所述的函数关系定义为式(1)；
Lv＝fLv(n,θ) (1)
式(1)中：L为照明亮度，n为当前转速，θ为当前偏转角度；
步骤三、对查表输入量当前转速n和当前偏转角度θ的网格点进行划分见式(2)；
a＝n1<n2<…np1＝b
c＝θ1<θ2<…θp2＝d (2)
式(2)中：a,b∈R为n的最小值和最大值，c,d∈R为θ的最小值和最大值，P1和P2是区间[a,b]和区间[c,d]的网格点数量，每个网格点所对应的表格参数与表格输入量网格点的关系定义为式(3)；
Figure BDA0003113040150000021
通过MAP表可找出每一项的转速ni和偏转角度θj对应的网格点数值
Figure BDA0003113040150000022
步骤四、对MAP表进行双线性插值
Figure BDA0003113040150000023
用于描述二维查表的分段双线性插值公式为式(4)；
Figure BDA0003113040150000024
将输入量区间扩展到(n,θ)∈[a,b]×[c,d]，上述公式可以写为向量相乘的形式为式(5)；
Figure BDA0003113040150000031
其中
Figure BDA0003113040150000032
并且
Figure BDA0003113040150000033
Figure BDA0003113040150000034
Figure BDA0003113040150000035
其中
Figure BDA0003113040150000041
其中
Figure BDA0003113040150000042
Φ(n,θ)∈R1×p,
Figure BDA0003113040150000043
p＝P1.P2；
根据不等式(11)定义的查表输入量网格点的划分以及公式(4)所示的分段双线性插值模型，回归向量Φ(n,θ)写为分段函数的形式；
Figure BDA0003113040150000044
其中：
Figure BDA0003113040150000045
参与运算的参数
Figure BDA0003113040150000046
分为四种情况，对于
Figure BDA0003113040150000047
情况一：当(k,l)∈{0,p1}×{0,p2}时，参与插值运算的参数只有一个
Figure BDA0003113040150000048
Figure BDA0003113040150000049
情况二：当(k,l)∈{1,2,...p1-1}×{0,p2}时，参与插值运算的参数只有两个
Figure BDA00031130401500000410
情况三：当(k,l)∈{0,p1}×{1,2,...p2-1}时，参与插值运算的参数只有两个
Figure BDA00031130401500000411
情况四：当(k,l)∈{1,2,...p1-1}×{1,2,...p2-1}时，参与插值运算的参数达到四个
Figure BDA0003113040150000051
步骤五：将步骤四中由双线性插值求解得到的
Figure BDA0003113040150000052
输出至对应寄存器内对车灯显示亮度进行控制。
本发明还提供一种基于MAP自学习的点阵式车灯弯道照明智能控制系统，包括获取单元，用于获取汽车方向盘当前偏转角度和当前转速；查询单元，用于根据当前偏转角度和当前转速在MAP表中查询对应数值，计算单元，在MAP表的基础上进行双线性插值并计算出对应数值；控制单元，用于根据所述的对应数值对车灯进行亮度控制。
有益效果如下：
本发明提供的控制方法首先建立了以转速和方向盘偏转角度和输出照明强度之间的函数关系，并在此基础上建立了固态MAP表，在固态MAP表的基础上，运用双线性插值法，对其进行改进。本发明在保证一定快速性的基础上，同时又解决了在瞬态工况下输出滞后的问题，提高了输出精度，改善了输出效果。并且有较强的抗干扰能力。
本发明提供的控制系统能在夜间行驶在弯道路段时，针对不同的弯道弯度和汽车的实时车速能够快速且合理的输出相应的光场，避免交通意外事故的产生大幅提升汽车的主动安全性。
附图说明
图1为本发明提供的控制系统的示意图；
图2为本发明实施例1的流程示意图。
图3为本发明实施例1的MAP网格划分与工况覆盖区域示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步详细描述。
本发明提供一种基于MAP自学习的点阵式车灯弯道照明智能控制系统如图1所示，包括获取单元，用于获取汽车方向盘当前偏转角度和当前转速；查询单元，用于根据当前偏转角度和当前转速在MAP表中查询对应数值，更新单元，在MAP表的基础上进行双线性插值并计算出对应数值；控制单元，用于根据所述的对应数值对车灯进行亮度控制。
本发明提供一种基于MAP自学习的点阵式车灯弯道照明智能控制方法，解决固态MAP表在瞬态工况下，产生明显滞后的问题，对输出量进行准确估计。提高瞬态工况下的输出精度，改善输出效果。通过相关车载传感器实时获取汽车行驶速度n和方向盘偏转角度θ，建立起了LED照明亮度和汽车转速以及方向盘偏转角度的函数关系；建立了以汽车行驶速度n和方向盘偏转角度θ为输入量的二维MAP表。针对不同的汽车行驶速度ni和方向盘偏转角度θj，通过查询二维MAP表可以获取表格点的数值
Figure BDA0003113040150000061
采取了双线性插值法对二维MAP表进行了改进，根据MAP表中对应数值对车灯进行亮度控制。
实施例1
一种融合MAP自学习算法的点阵式LED智能车灯弯道照明系统的控制算法，其结构框图如图2所示，包括如下步骤：
步骤一，通过方向盘偏转角度传感器获取方向盘的偏转角度；通过速度传感器实时获取当前车速；
步骤二，建立LED照明亮度和汽车转速以及方向盘偏转角度的函数关系，该函数关系定义为如下形式
Lv＝fLv(n,θ) (12)
其中L为LED的照明亮度，n为汽车当前转速，θ为汽车当前方向盘偏转角度。
步骤三，对查表输入量汽车当前转速n，汽车当前偏转角度θ的网格点进行划分
a＝n1<n2<…np1＝b
c＝θ1<θ2<…θp2＝d
(13)
其中a,b∈R为n的最小值和最大值，c,d∈R为θ的最小值和最大值，P1和P2是区间[a,b]和区间[c,d]的网格点数量，每个网格点所对应的表格参数与表格输入量网格点的关系定义为如下形式
Figure BDA0003113040150000071
此时，整个MAP表的建立完成，针对每一项的汽车转速ni和方向盘偏转角度θj，通过MAP表可找出对应的网格点数值
Figure BDA0003113040150000072
步骤四，对上述建立的MAP表格，进行双线性插值
Figure BDA0003113040150000073
用于描述二维查表的分段双线性插值公式如下
Figure BDA0003113040150000074
将输入量区间扩展到(n,θ)∈[a,b]×[c,d]，上述公式可以写为向量相乘的形式
Figure BDA0003113040150000075
其中
Figure BDA0003113040150000081
并且
Figure BDA0003113040150000082
Figure BDA0003113040150000083
Figure BDA0003113040150000084
其中
Figure BDA0003113040150000091
其中
Figure BDA0003113040150000092
Φ(n,θ)∈R1×p,
Figure BDA0003113040150000093
p＝P1.P2
由上述公式中的
Figure BDA0003113040150000094
和
Figure BDA0003113040150000095
可以看出公式Φ(n,θ)是一个稀疏向量，根据不等式(22)定义的查表输入量网格点的划分以及公式(4)所示的分段双线性插值模型，输入量n和θ在任何时刻都只会位于一个网格区域内，并且只有该区域内的参数
Figure BDA0003113040150000096
会参与插值运算，因此，回归向量Φ(n,θ)可以写为分段函数的形式
Figure BDA0003113040150000097
其中
Figure BDA0003113040150000098
参与运算的参数
Figure BDA0003113040150000099
分为四种情况，对于
Figure BDA00031130401500000910
情况一：当(k,l)∈{0,p1}×{0,p2}时，参与插值运算的参数只有一个
Figure BDA00031130401500000911
Figure BDA00031130401500000912
情况二：当(k,l)∈{1,2,...p1-1}×{0,p2}时，参与插值运算的参数只有两个
Figure BDA0003113040150000101
情况三：当(k,l)∈{0,p1}×{1,2,...p2-1}时，参与插值运算的参数只有两个
Figure BDA0003113040150000102
情况四：当(k,l)∈{1,2,...p1-1}×{1,2,...p2-1}时，参与插值运算的参数达到四个
Figure BDA0003113040150000103
步骤五：将步骤四中由双线性插值分析得到的
Figure BDA0003113040150000104
输出至对应寄存器内，对LED的显示亮度加以控制。
本发明与现有技术相比更能准确反映不同工况下照明亮度的变化，并可以实时补偿各种因素所产生的误差。参数
Figure BDA0003113040150000105
作为MAP表中的参数，数量与网格的划分有关，网格划分的越细，参数就越多，但在规定区域内，每次最多只会有四个参数同时参与运算。只有运行工况覆盖过的区域才会对其中的参数进行运算和更新，图3中标红的区域为已激活的区域，公式每次运算时，只会对当前工况所在区域内的最多四个参数进行更新计算，当运行工况覆盖全部区域时，随着参数的不断更新，双线性插值法得到的估计值会逐渐收敛于真实值，从而实现MAP的学习过程。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不仅局限于以上所述。本发明将不被限制于本文所示的这些实例。任何熟悉本技术领域的技术人员根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围以内。

Claims (2)

1.一种基于MAP自学习的点阵式车灯弯道照明智能控制方法，其特征在于，包括的步骤如下：
步骤一、获取汽车方向盘当前偏转角度和当前转速；
步骤二、建立LED的照明亮度与当前转速和当前偏转角度的函数关系，所述的函数关系定义为式(1)；
Lv＝fLv(n,θ) (1)
式(1)中：L为照明亮度，n为当前转速，θ为当前偏转角度；
步骤三、对查表输入量当前转速n和当前偏转角度θ的网格点进行划分见式(2)；
a＝n1<n2<…np1＝b
c＝θ1<θ2<…θp2＝d
(2)
式(2)中：a,b∈R为n的最小值和最大值，c,d∈R为θ的最小值和最大值，P1和P2是区间[a,b]和区间[c,d]的网格点数量，每个网格点所对应的表格参数与表格输入量网格点的关系定义为式(3)；
Figure FDA0003113040140000011
通过MAP表可找出每一项的转速ni和偏转角度θj对应的网格点数值
Figure FDA0003113040140000012
步骤四、对MAP表进行双线性插值
Figure FDA0003113040140000013
用于描述二维查表的分段双线性插值公式为式(4)；
Figure FDA0003113040140000021
将输入量区间扩展到(n,θ)∈[a,b]×[c,d]，上述公式可以写为向量相乘的形式为式(5)；
Figure FDA0003113040140000022
其中
Figure FDA0003113040140000023
并且
Figure FDA0003113040140000024
Figure FDA0003113040140000025
Figure FDA0003113040140000031
Figure FDA0003113040140000032
其中
Figure FDA0003113040140000033
其中
Figure FDA0003113040140000034
根据不等式(11)定义的查表输入量网格点的划分以及公式(4)所示的分段双线性插值模型，回归向量Φ(n,θ)写为分段函数的形式；
Figure FDA0003113040140000035
其中：
Figure FDA0003113040140000041
参与运算的参数
Figure FDA0003113040140000042
分为四种情况，对于
Figure FDA0003113040140000043
情况一：当(k,l)∈{0,p1}×{0,p2}时，参与插值运算的参数只有一个
Figure FDA0003113040140000044
(i,j)∈{1,p1}×{1,p2}。
情况二：当(k,l)∈{1,2,...p1-1}×{0,p2}时，参与插值运算的参数只有两个
Figure FDA0003113040140000045
(i,j)∈{1,2,...p1-1}×{1,p2}
情况三：当(k,l)∈{0,p1}×{1,2,...p2-1}时，参与插值运算的参数只有两个
Figure FDA0003113040140000046
(i,j)∈{1,p1}×{1,2,...p2-1}
情况四：当(k,l)∈{1,2,...p1-1}×{1,2,...p2-1}时，参与插值运算的参数达到四个
Figure FDA0003113040140000048
步骤五：将步骤四中由双线性插值求解得到的
Figure FDA0003113040140000047
输出至对应寄存器内对车灯显示亮度进行控制。
2.一种基于MAP自学习的点阵式车灯弯道照明智能控制系统，其特征在于：包括获取单元，用于获取汽车方向盘当前偏转角度和当前转速；查询单元，用于根据当前偏转角度和当前转速在MAP表中查询对应数值，更新单元，在MAP表的基础上进行双线性插值并计算出对应数值；控制单元，用于根据所述的对应数值对车灯进行亮度控制。
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