CN115320401A - 用于电动车辆的电气资源的增强管理 - Google Patents

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CN115320401A CN202210451470.4A CN202210451470A CN115320401A CN 115320401 A CN115320401 A CN 115320401A CN 202210451470 A CN202210451470 A CN 202210451470A CN 115320401 A CN115320401 A CN 115320401A
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艾德·M·杜道尔
马哈茂德·尤瑟夫·加纳姆
拉贾什·罗伊乔杜里
马克·艾菲特
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Abstract

本公开提供了“用于电动车辆的电气资源的增强管理”。公开了用于电动车辆的电气资源的管理的装置、系统和方法。方法可以包括由车辆接收指示位置的第一光度的传感器数据，并确定所述位置的所述第一光度超过光度阈值。所述方法可以包括基于所述第一光度超过所述光度阈值来确定在所述车辆处于所述位置处时要施加于所述车辆的灯的第二光度，所述第二光度大于零。所述方法可以包括在所述车辆处于所述位置处时将所述第二光度施加到所述灯。

Description

用于电动车辆的电气资源的增强管理
技术领域
本公开涉及用于电动车辆的电气资源的增强管理。
背景技术
人们越来越多地使用电动车辆。电动车辆的一些部件的操作需要电池电量。例如，在电动车辆上使用车辆前照灯可以使用由电池提供的电力。
发明内容
人们越来越多地使用电动车辆(EV)，诸如纯电动车辆和混合动力电动车辆。与主动燃烧发动机可以向车辆附件供应电力的常规车辆不同，EV没有交流发电机，因此附件使用来自推进电池的电力。
一些车辆包括电力消耗特征，诸如加热的座椅、冷却的座椅、按摩座椅、装置充电器、车载空调(A/C)、电源插座使用(例如，500W)、嵌入式视频娱乐系统、WI-FI、车载扬声器、个人发光二极管(LED)或其他灯、双区车厢气候控制等。此类电力特征的激活使用相当多电力，因此如果车辆乘客激活此类电力特征的电气负荷，由此耗尽推进电池，则车辆的行驶里程可能会减少。特别是夜间驾驶可能需要附加的电气负荷，因为必须开启前照灯。一些前照灯可能消耗相当多电力。一些车辆乘客可能使用大量电力，而其他车辆乘客可能使用较少电力(如果有)。例如，难以预测任何乘客在约车应用中将消耗的电力量。因此，EV可能会低估其在驾驶循环期间的电力消耗并且尤其是在夜间或在需要日间行车灯并且需要使用前照灯的地方驾驶时，冒着电能不足的风险。
因此需要用于电动车辆的电气资源的增强管理。
在一个或多个实施例中，车辆(例如，EV、电动自行车、踏板车等)的电力可以通过减少EV的电池上的电气负荷来节省，特别是通过减少操作车灯(例如，前照灯、诸如在停车时或当车门或行李厢打开时的车内灯等)所需的电气负荷来节省。通过使用具有(例如，来自街灯、在道路上行驶的其他车辆的灯等的)自然光度的道路，EV可以依赖于光的自然光度，同时(根据相关法律)减少其灯的光度输出(例如，亮度、强度)。例如，EV可以被引导到具有来自除EV之外的来源的更多环境光的道路，从而允许EV在道路上行驶或停在道路上时减少其灯的光度输出。
在一个或多个实施例中，EV可以从其自己的车辆传感器和/或其他车辆的传感器收集传感器数据。例如，任何EV都可以配备有传感器，诸如光探测和测距(LIDAR)传感器、太阳能传感器(例如，太阳能电池板)、红外传感器(例如，相机等)等。车辆传感器可以检测可以用于确定任何位置(例如，道路)的环境(例如，环境)光度的数据。基于任何位置的光度，车辆可以确定是行驶到所述位置还是行驶到具有较高光度的另一个位置，由此允许车辆对其灯施加减少的光度。例如，当位置的光度超过阈值光度(例如，另一个位置的光度、预设光度等)时，车辆可以选择所述位置(例如，选择一条道路或另一条道路)，和/或可以将车灯光度设置为低于全光度(例如，在不完全关闭灯的情况下减少灯的光度)。
在一个或多个实施例中，任何位置的光度可以通过以下方程确定：
光度输出＝k1*LIDAR数据+k2*太阳能数据+k3*红外数据(1)
其中k1、k2和k3是比例因子。LIDAR数据、太阳能数据和红外数据可以由一个车辆或多个车辆检测(例如，平均LIDAR数据、平均太阳能数据、平均红外数据等)，并且可以是在特定位置(例如，一段道路，诸如1/10英里或另一增量)处收集的数据，例如由车辆的全球定位坐标或其他车辆位置数据确定的数据。通过这种方式，任何位置的光度输出可以在不同的当日时间、周中此日、年中此月等变化。例如，亮度是由传感器检测到的光子数量的函数。通过这种方式，LIDAR数据可以指示由LIDAR传感器检测到的光子的数量；太阳能数据可以指示由太阳能传感器检测到的光子的数量，并且红外数据可以指示由红外传感器检测到的光子的数量。考虑如上面的方程(1)中的不同传感器的数据是有益的，因为车辆传感器可能具有不同的边界和方向。例如，车辆车顶上的太阳能电池板可以检测街灯，而车辆的红外相机和LIDAR传感器可以检测由其他车辆、标志、建筑物等发射的环境光。
在一个或多个实施例中，EV或集中式系统(例如，基于云的系统)可以生成并更新光度映射图数据以指示不同位置的光度。可以基于能见度度量(例如，基于能见度是否小于阈值能见度(例如，在有雾时)、基于黑暗时间(例如，当环境光下降到低于光度阈值时的时间、在太阳下山后等))来更新光度映射图数据。可以使用车辆装置或其他用户装置来呈现光度映射图数据，以允许车辆或驾驶员基于具有足够环境光以允许车辆施加小于灯的全光度的非零光度的位置来选择行驶方向。车辆还可以基于为车灯供电所需的光度来估计在电力耗尽之前的行驶里程。通过这种方式，可以通过需要向车灯施加更少的电力来扩大车辆的行驶里程。当EV必须在若干行驶路线之间进行选择时，EV可以基于路线的长度和路线所需的光度来选择行驶路线。例如，高效的LED前照灯系统可以将车辆续航里程扩大近六英里(9.5km)。与常规的110瓦H7卤素灯泡每100公里排放768克二氧化碳相比，28瓦LED系统每100公里仅排放196克二氧化碳。无论目标是减少燃料消耗还是减少碳排放，LED照明都是一种有益技术。管理车辆前照灯使用的日光规则在不同国家之间有所不同，这增加了车辆硬件和软件的复杂性以满足各种地理区域的要求和法规。读取GPS或其他位置数据、日期/时间数据和环境光强度数据，车辆可以调整车辆前照灯强度(例如，光度)并且可以最大程度地减少光要求的变化(例如，例如，加拿大要求相对于美国要求)，从而无缝地进口/出口装置(例如，二手车辆)。而且，本文的电气资源管理增强允许车辆驾驶员在各个国家驾驶并满足路灯要求，而无需手动输入或担心。
在一个或多个实施例中，车辆可以基于与所需燃料或所需电力消耗相比可用/节省的车辆燃料和/或电能(例如，对于EV)的量来选择行驶路线。例如，当行驶路线需要比车辆可用的燃料或电能更多的燃料或电能时，车辆可以选择需要较少能量来完成的不同行驶路线(例如，由于环境光度允许车辆减少其光度)。在监管测试周期内，在一些车辆中运行车灯的能量可能占小于推进所需能量的5％。能量可以是存储在燃料中的电能或势能。百分比保持不变。从两点之间的最短路线偏离到较长路线可能导致燃料使用的增加，这相对于路线长度的变化是非常非线性的。小的路线偏离可能导致燃料使用的增加，这可能无法通过调暗灯来抵消。通过这种方式，可以考虑车辆的总能量消耗。
在一个或多个实施例中，除了使用光度映射图来找到光友好路线的车辆之外，其他机动性类型也可以受益。骑踏板车、自行车的人或甚至在夜间步行或慢跑的行人都可以使用映射图来规划光线充足的路线，以实现安全目的和更好的能见度。另外，递送无人机可能寻求沿着光线充足的路线飞行以获得更好的能见度并且还减少无人机自身的光消耗。当无人机在黑暗中飞行时，它可能必须满负荷使用其前照灯。利用由其他车辆、基础设施等产生的环境光，无人机可以使用映射图并沿着高光度区规划飞行路线，同时调节其自身的光，由此扩大无人机的飞行范围。如果无人机配备有光传感器(例如，如卫星可能在夜间所做的那样)，则无人机也可以向光度云(例如，集中式系统)贡献数据。寻求用于观星的黑暗区域的人也可以使用光度映射图。一些休闲车(RV)和户外客户可能希望在光污染低的区域露营过夜，以便观星并与自然和夜空融为一体。光度映射图为人们提供关于在哪里停车/设置营地以便最佳地观看夜星的选项。通过这种方式，由连接的车辆基于其车辆传感器数据生成的光度映射图可以用于减少EV和其他车辆的功耗，并且示出沿着高速公路/道路的黑暗区域并让露营者知道最黑暗的夜空区。
附图说明
关于附图阐述具体实施方式。使用相同的附图标记可指示类似或相同的项。各种实施例可以利用除了附图中示出的那些之外的元件和/或部件，并且一些元件和/或部件可能不存在于各种实施例中。附图中的元件和/或部件不一定按比例绘制。在整个本公开中，根据上下文，单数和复数术语可以可互换地使用。
图1描绘了用于管理用于可以在其中实现用于提供本文所公开的系统和方法的技术和结构的车辆的电气资源的说明性系统。
图2描绘了用于管理用于车辆的电气资源的光度映射图数据的说明性呈现。
图3描绘了用于管理用于车辆的电气资源的说明性通信系统。
图4是用于管理用于车辆的电气资源的示例性方法的流程图。
图5是示出根据本公开的一个或多个示例性实施例的可以在其上执行一种或多种技术(例如，方法)中的任一者的计算装置或计算机系统的示例的框图。
具体实施方式
现在转向附图，图1描绘了用于管理用于可以在其中实现用于提供本文所公开的系统和方法的技术和结构的自主车辆中的车辆的电气资源的说明性系统100。
参考图1，系统100可以包括在道路104上行驶的车辆102(例如，EV、自主车辆等)。车辆102可以在道路104上行驶时向其灯(例如，前照灯、其他外部灯、内部灯等)施加光度106。在另一条道路(例如，道路108)上，其他车辆(例如，车辆110、车辆112)可能在其前照灯或其他灯开启的情况下行驶。其他环境光可以存在于道路108上，诸如由建筑物114(例如，基础设施)发射的光、由对象(例如，街灯116、街道标志等)发射的光。在另一条道路(例如，道路118)上，车辆120可以在其前照灯开启的情况下行驶。基于在道路上或附近发射的光，道路可能经历不同水平的光度。例如，由车辆110和112、建筑物114和街灯116发射的光可以产生道路108的光度119。由车辆120发射的光可以产生道路118经历的光度。如图所示，道路108的光度119可以大于道路118的光度122。结果，车辆102可以选择包括道路108的行驶路线，而不是包括道路118的行驶路线，这是因为道路108的光度更大。因为道路108的光度更大，车辆102可以确定并施加光度130以施加于其前照灯(或其他外部或内部灯)。通过这种方式，因为道路108的光度119可能足够高(例如，超过阈值/大于光度122)，所以车辆102可以减小其前照灯光度130(例如，相对于前照灯光度106)，从而允许在行驶时节省电力。
在一个或多个实施例中，车辆102可以从其自己的车辆传感器和/或其他车辆(例如，车辆110、112和/或120)的传感器收集传感器数据(例如，如关于图3所示)。基于任何位置的光度，车辆102可以确定是行驶到道路108上还是在道路118上行驶，由此允许车辆102对其前照灯或其他灯施加减少的光度(例如，光度130)。例如，当位置的光度超过阈值光度(例如，另一个位置的光度、预设光度等)时，车辆102可以选择所述位置(例如，选择一条道路或另一条道路)，和/或可以将车辆前照灯光度设置为低于全光度(例如，在不完全关闭前照灯的情况下减少前照灯的光度)。
在一个或多个实施例中，任何位置的光度(例如，光度119、光度122)可以通过上面的方程(1)来确定。任何位置的光度输出可以在不同的当日时间、周中此日、年中此月等变化。例如，亮度是由传感器检测到的光子数量的函数。通过这种方式，LIDAR数据可以指示由LIDAR传感器检测到的光子的数量；太阳能数据可以指示由太阳能传感器检测到的光子的数量，并且红外数据可以指示由红外传感器检测到的光子的数量。考虑如上面的方程(1)中的不同传感器的数据是有益的，因为车辆传感器可能具有不同的边界和方向。
图2描绘了用于管理用于车辆的电气资源的光度映射图数据的说明性呈现200。
参考图2，图1的车辆102可以包括能够呈现映射图数据201(例如，光度映射图数据)的车内显示器202(或车辆102的乘客的用户装置(未示出)可以具有类似于车内显示器202的显示器)。如图所示，映射图数据201可以包括道路和对道路的光度的指示。例如，道路204可以被呈现有光度206。道路208可以被呈现有光度210。道路212可以被呈现有光度214，以此类推。可以根据上面的方程(1)(例如，基于来自道路上或附近的车辆、对象、装置等的环境光，如图1所示)来确定光度206、210和214。基于光度206、210和214，车辆102可以选择道路204，因为它在给定时间可能具有最大光度，从而允许车辆102在道路204上行驶时对其前照灯或其他灯施加减少的光度(例如，图1的光度130)。通过这种方式，车内显示器202可以呈现行驶方向220作为映射图数据201的一部分，行驶方向220呈现基于其光度选择的道路。
在一个或多个实施例中，车辆102(或如图3所示的集中式系统)可以生成并更新映射图数据201以指示不同位置的光度。可以基于能见度度量(例如，基于能见度是否小于阈值能见度(例如，在有雾时)、基于黑暗时间(例如，当环境光下降到低于光度阈值时的时间、在太阳下山后等))来更新映射图数据201。车辆102还可以基于为车辆的前照灯或其他灯供电所需的光度来估计在电力耗尽之前的行驶里程。通过这种方式，可以通过需要向车辆的前照灯或其他灯施加更少的电力来扩大车辆的行驶里程。当车辆102必须在若干行驶路线之间进行选择时，车辆102可以基于路线的长度和路线所需的光度来选择行驶路线。例如，高效的LED前照灯系统可以将车辆续航里程扩大近六英里(9.5km)。与常规的110瓦H7卤素灯泡每100公里排放768克二氧化碳相比，28瓦LED系统每100公里仅排放196克二氧化碳。通过这种方式，车辆102可以基于行驶路线的距离和当沿着路线行驶时所需的光亮度(例如，保持高于光度阈值)来确定行驶路线所需的电量。
在一个或多个实施例中，车内显示器202可以包括个人计算机(PC)、可穿戴无线装置(例如，手镯、手表、眼镜、戒指等)、台式计算机、移动计算机、膝上型计算机、超极本TM计算机、笔记本计算机、平板计算机、服务器计算机、手持式计算机、手持式装置、物联网(IoT)装置、传感器装置、PDA装置、手持式PDA装置、车载装置、车外装置、混合装置(例如，将蜂窝电话功能性与PDA装置功能性组合)、消费者装置、车辆装置、非车辆装置、移动或便携式装置、非移动装置或非便携式装置、移动电话、蜂窝电话、PCS装置、包含无线通信装置的PDA装置、移动或便携式GPS装置、DVB装置、相对较小的计算装置、非台式计算机、“轻装上阵，畅享生活”(CSLL)装置、超移动装置(UMD)、超级移动PC(UMPC)、移动互联网装置(MID)、“折纸”装置或计算装置、支持动态可组合计算(DCC)的装置、情境感知装置等。
图3描绘了用于管理用于车辆的电气资源的说明性通信系统300。
参考图3，通信系统300可以允许许多车辆根据相关法律传送传感器数据以允许进行基于位置的亮度确定(例如，根据上面的方程(1))。例如，车辆302(例如，类似于图1的车辆102)可以具有传感器304(例如，LIDAR传感器、太阳能传感器、红外传感器等)和光度模块306(例如，能够确定位置的光度、基于光度选择行驶路线、生成并呈现图2的映射图数据201，以及调整施加于车辆前照灯308或其他车辆灯的光度水平)。例如，车辆前照灯308可能能够根据所施加的光度(诸如图1的光度106和光度130)来发射光。其他车辆310(例如，类似于图1的车辆110、112和120)可以具有传感器312(例如，类似于传感器304)和光度模块314(例如，类似于传感器304)。车辆302和310可以将其传感器数据(包括位置信息)提供给远程系统320(例如，基于云的系统)，所述远程系统可以具有光度模块322，所述光度模块能够聚合来自多个车辆的光度数据并生成光度映射图数据(例如，图2的映射图数据201)。
在一个或多个实施例中，车辆302可以从其自己的车辆传感器304和/或其他车辆(例如，车辆310)的传感器312收集传感器数据。例如，传感器304和312可以包括LIDAR传感器、太阳能传感器(例如，太阳能电池板)、红外传感器(例如，相机等)等。传感器304和312可以检测可以用于确定任何位置(例如，道路)的环境(例如，环境)光度的数据。基于任何位置的光度，车辆302可以确定是行驶到所述位置还是行驶到具有较高光度的另一个位置，由此允许车辆302对其前照灯308施加减少的光度。例如，当位置的光度超过阈值光度(例如，另一个位置的光度、预设光度等)时，车辆302可以选择所述位置(例如，选择一条道路或另一条道路)，和/或可以将车辆前照灯光度设置为低于全光度(例如，在不完全关闭前照灯的情况下减少前照灯的光度)。
在一个或多个实施例中，LIDAR数据、太阳能数据和红外数据可以由一个车辆或多个车辆检测(例如，平均LIDAR数据、平均太阳能数据、平均红外数据等)，并且可以是在特定位置(例如，一段道路，诸如1/10英里或另一增量)处收集的数据，例如由车辆302和310的全球定位坐标或其他车辆位置数据确定的数据。通过这种方式，任何位置的光度输出可以在不同的当日时间、周中此日、年中此月等变化。例如，亮度是由传感器检测到的光子数量的函数。通过这种方式，LIDAR数据可以指示由LIDAR传感器检测到的光子的数量；太阳能数据可以指示由太阳能传感器检测到的光子的数量，并且红外数据可以指示由红外传感器检测到的光子的数量。
在一个或多个实施例中，车辆302或310或远程系统320可以生成并更新光度映射图数据(例如，映射图数据201)以指示不同位置的光度。可以基于能见度度量(例如，基于能见度是否小于阈值能见度(例如，在有雾时)、基于黑暗时间(例如，当环境光下降到低于光度阈值时的时间、在太阳下山后等))来更新光度映射图数据。可以使用车辆装置(例如，图2的车内显示器202)或其他用户装置来呈现光度映射图数据，以允许车辆302或驾驶员基于具有足够环境光以允许车辆施加小于前照灯308的全光度的非零光度的位置来选择行驶方向。车辆302还可以基于为车辆的前照灯308供电所需的光度来估计在电力耗尽之前的行驶里程。通过这种方式，可以通过需要向车辆的前照灯308施加更少的电力来扩大车辆302的行驶里程。当车辆302必须在若干行驶路线之间进行选择时，车辆302可以基于路线的长度和路线所需的光度来选择行驶路线。读取GPS或其他位置数据、日期/时间数据和环境光强度数据，车辆302可以调整车辆前照灯强度(例如，光度)。
在一个或多个实施例中，远程系统320可以包括个人计算机(PC)、可穿戴无线装置(例如，手镯、手表、眼镜、戒指等)、台式计算机、移动计算机、膝上型计算机、超极本TM计算机、笔记本计算机、平板计算机、服务器计算机、手持式计算机、手持式装置、物联网(IoT)装置、传感器装置、PDA装置、手持式PDA装置、车载装置、车外装置、混合装置(例如，将蜂窝电话功能性与PDA装置功能性组合)、消费者装置、车辆装置、非车辆装置、移动或便携式装置、非移动装置或非便携式装置、移动电话、蜂窝电话、PCS装置、包含无线通信装置的PDA装置、移动或便携式GPS装置、DVB装置、相对较小的计算装置、非台式计算机、“轻装上阵，畅享生活”(CSLL)装置、超移动装置(UMD)、超级移动PC(UMPC)、移动互联网装置(MID)、“折纸”装置或计算装置、支持动态可组合计算(DCC)的装置、情境感知装置等。
车辆302或310中的任一者和/或远程系统320可以被配置为经由一种或多种通信网络360、370和/或380彼此进行无线或有线通信。通信网络360、370和/或380中的任一者可以包括(但不限于)不同类型的合适的通信网络的组合中的任一者，所述通信网络例如广播网络、有线网络、公共网络(例如，互联网)、专用网络、无线网络、蜂窝网络或任何其他合适的专用网络和/或公共网络。此外，通信网络360、370和/或380中的任一者可以具有与其相关联的任何合适的通信范围，并且可以包括例如全球网络(例如，互联网)、城域网(MAN)、广域网(WAN)、局域网(LAN)或个人局域网(PAN)。另外，通信网络360、370和/或380中的任一者可以包括可以在其上承载网络流量的任何类型的介质，包括但不限于同轴电缆、双绞线、光纤、混合光纤同轴(HFC)介质、微波地面收发器、射频通信介质、空白空间通信介质、超高频通信介质、卫星通信介质或其任何组合。
图4是用于管理用于车辆的电气资源的示例性方法400的流程图。
在框402处，装置(或系统，例如图3的光度模块306)可以接收传感器数据(例如，LIDAR传感器数据、太阳能传感器数据、红外传感器数据等，从图3的传感器304)。传感器数据可以指示不同位置的光度(例如，图1的道路108的光度119、图1的道路118的光度122)。在一个或多个实施例中，任何位置的光度可以通过上文的方程(1)来确定，其中k1、k2和k3是比例因子。LIDAR数据、太阳能数据和红外数据可以由一个车辆或多个车辆检测(例如，平均LIDAR数据、平均太阳能数据、平均红外数据等)，并且可以是在特定位置(例如，一段道路，诸如1/10英里或另一增量)处收集的数据，例如由车辆的全球定位坐标或其他车辆位置数据确定的数据。通过这种方式，任何位置的光度输出可以在不同的当日时间、周中此日、年中此月等变化。例如，亮度是由传感器检测到的光子数量的函数。通过这种方式，LIDAR数据可以指示由LIDAR传感器检测到的光子的数量；太阳能数据可以指示由太阳能传感器检测到的光子的数量，并且红外数据可以指示由红外传感器检测到的光子的数量。考虑如上面的方程(1)中的不同传感器的数据是有益的，因为车辆传感器可能具有不同的边界和方向。例如，车辆车顶上的太阳能电池板可以检测街灯，而车辆的红外相机和LIDAR传感器可以检测由其他车辆、标志、建筑物等发射的环境光。
在框404处，装置可以生成或接收光度映射图(例如，图2的映射图数据201)。在一个或多个实施例中，装置或集中式系统(例如，图3的远程系统320)可以生成并更新光度映射图数据以指示不同位置的光度。可以基于能见度度量(例如，基于能见度是否小于阈值能见度(例如，在有雾时)、基于黑暗时间(例如，当环境光下降到低于光度阈值时的时间、在太阳下山后等))来更新光度映射图数据。可以使用所述装置来呈现光度映射图数据，以允许车辆或驾驶员基于具有足够环境光以允许车辆施加小于前照灯或其他车灯的全光度的非零光度的位置来选择行驶方向。
在框406处，所述装置可以基于位置光度来选择行驶路线(例如，基于将导致所需的最低电气负荷的路线，诸如具有最高光度的路线，由此允许在沿着选定路线行驶时减小前照灯或其他车灯光度)。所述装置还可以基于为车辆的前照灯供电所需的光度来估计在电力耗尽之前的行驶里程。通过这种方式，可以通过需要向车辆的前照灯施加更少的电力来扩大车辆的行驶里程。当EV必须在若干行驶路线之间进行选择时，所述装置可以基于路线的长度和路线所需的光度来选择行驶路线。基于沿着路段的聚合光度输出，所述装置可以选择使道路的来自基础设施灯的自然光度和/或在道路上行驶的车辆(车辆密度)最大化的路线。此外，所述装置可以动态地调整DTE度量以考虑来自较少前照灯功耗的能量节省。可以基于车辆的可用能量来选择行驶路线。例如，小的行驶路线偏离可能导致燃料使用的增加，这可能无法通过调暗灯来抵消。因此，与具有较大光度的较长行驶路线相比，具有较小光度的较短行驶路线可能仍然需要较少的车辆能量。
在框408处，所述装置可以基于选定的行驶路线和/或行驶路线的光度来确定要施加于车辆前照灯或其他车灯(例如，图3的前照灯308)的光度。例如，当位置的光度高于光度阈值(例如，大于另一个位置的光度或设定阈值)时，所述装置可以选择非零光度以施加于前照灯(例如，减小前照灯光度)。
在框410处，在沿着选定路线行驶时(例如，当在具有确定的光度的位置处时)，所述装置可以将光度施加于前照灯或其他车灯。不同的位置可能具有不同的最小前照灯光度要求，因此所施加的光度水平可能需要高于规定水平。
以上示例并不意味着限制。
图5是示出根据本公开的一个或多个示例性实施例的可以在其上执行一种或多种技术(例如，方法)中的任一者的计算装置或计算机系统的示例的框图。
例如，图5的计算系统500可以整体或部分包括或表示图1的系统100、车辆302和310和/或远程系统320。计算机系统(系统)包括一个或多个处理器502至506。处理器502至506可以包括一个或多个内部级别的高速缓存(未示出)和总线控制器(例如，总线控制器522)或总线接口(例如，I/O接口520)单元以引导与处理器总线512的交互。
处理器总线512(也称为主机总线或前侧总线)可以用于将处理器502至506、光度和映射图模块519(例如，能够执行图4的方法400)、传感器521(例如，图3的传感器304或传感器312)与系统接口524耦合。系统接口524可以连接到处理器总线512，以将系统500的其他部件与处理器总线512对接。例如，系统接口524可以包括存储器控制器518，其用于将主存储器516与处理器总线512对接。主存储器516通常包括一个或多个存储卡和控制电路(未示出)。系统接口524还可以包括输入/输出(I/O)接口520，以将一个或多个I/O桥525或I/O装置530与处理器总线512对接。如图所示，一个或多个I/O控制器和/或I/O装置(诸如I/O控制器528和I/O装置530)可以与I/O总线526连接。
I/O装置530还可以包括输入装置(未示出)，诸如字母数字输入装置，其包括用于向处理器502至506和/或光度和映射图模块519传送信息和/或命令选择的字母数字和其他键。另一种类型的用户输入装置包括光标控件，诸如鼠标、轨迹球或光标方向键，以用于将方向信息和命令选择传送到处理器502至506并用于控制显示装置上的光标移动。
系统500可以包括被称为主存储器516的动态存储装置，或耦合到处理器总线512的随机存取存储器(RAM)或其他计算机可读装置，以用于存储将由处理器502至506和/或光度和映射图模块519执行的信息和指令。主存储器516还可以用于在处理器502至506和/或光度和映射图模块519执行指令期间存储临时变量或其他中间信息。系统500可以包括耦合到处理器总线512的只读存储器(ROM)和/或其他静态存储装置，以用于存储用于处理器502至506和/或光度和映射图模块519的静态信息和指令。图5中概述的系统仅是可以采用或根据本公开的各方面配置的计算机系统的一个可能示例。
根据一个实施例，上述技术可以由计算机系统500响应于处理器504执行包含在主存储器516中的一个或多个指令的一个或多个序列而执行。这些指令可以从另一机器可读介质(诸如存储装置)读入主存储器516中。执行包含在主存储器516中的指令序列可以使处理器502至506和/或光度和映射图模块519执行本文所述的过程步骤。在替代实施例中，可以使用电路来代替软件指令或将电路与软件指令结合使用。因此，本公开的实施例可以包括硬件和软件部件两者。
根据一个实施例，处理器502至506可以表示机器学习模型。例如，处理器502至506可以允许使用神经网络和/或其他机器学习技术来操作图1的车辆102。例如，处理器502至506可以包括具有人工智能专用集成电路(ASIC)的张量处理单元(TPU)。
在一个或多个实施例中，计算机系统500可以执行关于图4描述的过程的步骤中的任一者。
各种实施例可以完全或部分地以软件和/或固件实现。该软件和/或固件可以采用包含在非暂时性计算机可读存储介质中或上的指令的形式。然后，可以由一个或多个处理器读取和执行那些指令，以实现本文所述的操作的执行。指令可以是任何合适的形式，例如但不限于源代码、编译代码、解释代码、可执行代码、静态代码、动态代码等。这种计算机可读介质可以包括用于以可由一个或多个计算机读取的形式存储信息的任何有形非暂时性介质，诸如但不限于只读存储器(ROM)；随机存取存储器(RAM)；磁盘存储介质；光学存储介质；快闪存储器等。
机器可读介质包括用于以机器(例如，计算机)可读的形式(例如，软件、处理应用程序)存储或传输信息的任何机制。此类介质可以采取但不限于非易失性介质和易失性介质的形式，并且可以包括可移动数据存储介质、不可移动数据存储介质和/或经由具有此类计算机程序产品的有线或无线网络架构提供的外部存储装置，所述计算机程序产品包括一个或多个数据库管理产品、网络服务器产品、应用程序服务器产品和/或其他附加软件部件。可移动数据存储介质的示例包括光盘只读存储器(CD-ROM)、数字通用盘只读存储器(DVD-ROM)、磁光盘、闪存驱动器等。不可移动数据存储介质的示例包括内部磁性硬盘、固态装置(SSD)等。一个或多个存储器装置(未示出)可以包括易失性存储器(例如，动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)等)和/或非易失性存储器(例如，只读存储器(ROM)、快闪存储器等)。
包含用于实现根据当前描述的技术的系统和方法的机制的计算机程序产品可以驻留在主存储器516中，所述主存储器可以被称为机器可读介质。应当理解，机器可读介质可以包括能够存储指令或对指令进行编码以执行本公开的由机器执行的操作中的任何一者或多者或者能够存储由此类指令利用或与此类指令相关联的数据结构和/或模块或对所述数据结构和/或模块进行编码的任何有形非暂时性介质。机器可读介质可以包括存储一个或多个可执行指令或数据结构的单个介质或多个介质(例如，集中式或分布式数据库，和/或相关联的高速缓存和服务器)。
本公开的实施例包括在本说明书中描述的各个步骤。所述步骤可以由硬件部件执行，或者可以体现在机器可执行指令中，所述机器可执行指令可以用于使以所述指令编程的通用或专用处理器执行所述步骤。替代地，可以通过硬件、软件和/或固件的组合来执行所述步骤。
在不脱离本发明的范围的情况下，可以对所讨论的示例性实施例进行各种修改和添加。例如，尽管上述实施例涉及特定特征，但是本发明的范围还包括具有不同特征组合的实施例和不包括所有所述特征的实施例。因此，本发明的范围意图包括所有此类替代方案、修改和变化及其所有等效方案。
可以在各种实现方式中在需要时通过任何合适的次序来实施或执行以上描述和示出的操作和过程。另外，在特定实现方式中，可以并行地执行所述操作的至少一部分。此外，在特定实现方式中，可以执行比所描述的操作少或多的操作。
词语“示例性”在本文使用以意指“用作示例、实例或说明”。本文中被描述为“示例性”的任何实施例不一定被解释为比其他实施例优选或有利。
如本文所使用的，除非另有规定，否则使用序数形容词“第一”、“第二”、“第三”等来描述共同对象仅指示相似对象的不同实例被提及而不是意图暗示如此描述的对象必须在时间上、空间上、排名上或以任何其他方式处于给定序列中。
应理解，以上描述是出于说明的目的，并不意味着限制。
尽管已经描述了本公开的特定实施例，但本领域技术人员将认识到，众多其他修改和替代性实施例处于本公开的范围内。例如，可以通过任何其他装置或部件执行关于特定装置或部件所描述的功能性和/或处理能力中的任一者。此外，尽管已经根据本公开的实施例描述了各种说明性实现方式和架构，但本领域技术人员将理解，对本文描述的说明性实现方式和架构的众多其他修改也处于本公开的范围内。
尽管已经用结构特征和/或方法动作特有的语言描述了实施例，但应理解，本公开不一定受限于所描述的特定特征或动作。相反，将特定特征和动作公开为实现所述实施例的说明性形式。除非另有明确规定或在使用时在上下文内以其他方式理解，否则例如尤其是“可以”、“可”、“可能”或“可能会”等条件语言一般意在表达某些实施例可以包括某些特征、元件和/或步骤，而其他实施例不包括某些特征、元件和/或步骤。因此，此类条件语言一般无意暗示一个或多个实施例无论如何需要特征、要素和/或步骤，或者一个或多个实施例一定包括用于在具有或不具有用户输入或提示的情况下决定是否在任何特定实施例中包括或将执行这些特征、要素和/或步骤的逻辑。
根据本发明，提供了一种车辆系统，其具有：LIDAR传感器；太阳能传感器；红外传感器；以及存储器，所述存储器耦合到至少一个处理器，所述至少一个处理器被配置为：从所述LIDAR传感器、所述太阳能传感器和所述红外传感器接收传感器数据，所述传感器数据指示位置的第一光度；确定所述位置的所述第一光度超过光度阈值；在所述车辆处于所述位置处时基于所述第一光度超过所述光度阈值来确定要施加于所述车辆的灯的第二光度，所述第二光度大于零；以及在所述车辆处于所述位置处时将所述第二光度施加于所述灯。
根据一个实施例，所述至少一个处理器还被配置为：接收指示第二位置的第三光度的第二传感器数据；使用所述传感器数据和第二传感器数据生成指示所述位置、所述第一光度、所述第二位置和所述第三光度的光度映射图；以及基于所述第一光度与所述第三光度的比较来选择所述位置，其中确定要施加于所述车辆的所述灯的所述第二光度基于对所述位置的所述选择。
根据一个实施例，所述位置的所述第一光度与第一当日时间相关联，其中所述至少一个处理器还被配置为：接收指示所述位置的与第二当日时间相关联的第三光度的第二传感器数据，其中确定要施加于所述车辆的所述灯的所述第二光度基于所述第一当日时间。
根据一个实施例，所述传感器数据包括LIDAR数据、太阳能数据和红外数据，并且其中确定所述第一光度包括确定第一比例因子乘以LIDAR数据、第二比例因子乘以所述太阳能数据与第三比例因子乘以所述红外数据之和。
根据一个实施例，所述至少一个处理器还被配置为：生成指示所述第一光度的第一光度映射图数据；确定与能见度相关联的度量；以及基于所述度量与能见度阈值的比较来生成指示所述位置的第三光度的第二光度映射图数据。

Claims (15)

1.一种方法，其包括：
由车辆的至少一个处理器接收指示位置的第一光度的传感器数据；
由所述至少一个处理器确定所述位置的所述第一光度超过光度阈值；
由所述至少一个处理器基于所述第一光度超过所述光度阈值来确定在所述车辆处于所述位置处时要施加于所述车辆的灯的第二光度，所述第二光度大于零；以及
在所述车辆处于所述位置处时由所述至少一个处理器将所述第二光度施加到所述灯。
2.如权利要求1所述的方法，其还包括：
接收指示第二位置的第三光度的第二传感器数据；
使用所述传感器数据和所述第二传感器数据生成指示所述位置、所述第一光度、所述第二位置和所述第三光度的光度映射图；以及
基于所述第一光度与所述第三光度的比较来选择所述位置，
其中确定要施加于所述车辆的所述灯的所述第二光度基于对所述位置的所述选择。
3.如权利要求1所述的方法，其中所述位置的所述第一光度与第一当日时间相关联，所述方法还包括：
接收指示所述位置的与第二当日时间相关联的第三光度的第二传感器数据，
其中确定要施加于所述车辆的所述灯的所述第二光度基于所述第一当日时间。
4.如权利要求1所述的方法，其中所述传感器数据包括光探测和测距(LIDAR)数据、太阳能数据和红外数据，所述方法还包括：
基于所述LIDAR数据、所述太阳能数据和所述红外数据来确定所述第一光度。
5.如权利要求4所述的方法，其中确定所述第一光度包括确定第一比例因子乘以所述LIDAR数据、第二比例因子乘以所述太阳能数据与第三比例因子乘以所述红外数据之和。
6.如权利要求1所述的方法，其还包括：
生成指示所述第一光度的第一光度映射图数据；
确定与能见度相关联的度量；以及
基于所述度量与能见度阈值的比较来生成指示所述位置的第三光度的第二光度映射图数据。
7.如权利要求1所述的方法，其中所述传感器数据由第二车辆检测。
8.一种车辆的装置，所述装置包括耦合到至少一个处理器的存储器，所述至少一个处理器被配置为：
接收指示位置的第一光度的传感器数据；
确定所述位置的所述第一光度超过光度阈值；
基于所述第一光度超过所述光度阈值确定在所述车辆处于所述位置处时要施加于所述车辆的灯的第二光度，所述第二光度大于零；以及
在所述车辆处于所述位置处时将所述第二光度施加到所述灯。
9.如权利要求8所述的装置，其中所述至少一个处理器还被配置为：
接收指示第二位置的第三光度的第二传感器数据；
使用所述传感器数据和所述第二传感器数据生成指示所述位置、所述第一光度、所述第二位置和所述第三光度的光度映射图；以及
基于所述第一光度与所述第三光度的比较来选择所述位置，
其中确定要施加于所述车辆的所述灯的所述第二光度是基于对所述位置的所述选择。
10.如权利要求8所述的装置，其中所述位置的所述第一光度与第一当日时间相关联，其中所述至少一个处理器还被配置为：
接收指示所述位置的与第二当日时间相关联的第三光度的第二传感器数据，
其中确定要施加于所述车辆的所述灯的所述第二光度基于所述第一当日时间。
11.如权利要求8所述的装置，其中所述传感器数据包括光探测和测距(LIDAR)数据、太阳能数据和红外数据，其中所述至少一个处理器还被配置为：
基于所述LIDAR数据、所述太阳能数据和所述红外数据来确定所述第一光度。
12.如权利要求11所述的装置，其中确定所述第一光度包括确定第一比例因子乘以所述LIDAR数据、第二比例因子乘以所述太阳能数据与第三比例因子乘以所述红外数据之和。
13.如权利要求8所述的装置，其中所述至少一个处理器还被配置为：
生成指示所述第一光度的第一光度映射图数据；
确定与能见度相关联的度量；以及
基于所述度量与能见度阈值的比较来生成指示所述位置的第三光度的第二光度映射图数据。
14.如权利要求8所述的装置，其中所述传感器数据由第二车辆检测。
15.如权利要求8所述的装置，其还包括LIDAR传感器、太阳能传感器和红外传感器，其中所述传感器数据由所述LIDAR传感器、所述太阳能传感器和所述红外传感器检测。
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