CN116210350A - 检测机动车照明设备的固态光源中的故障的方法和机动车布置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种用于检测机动车照明设备的固态光源中的故障的方法。该方法包括以下步骤：提供用于所述照明设备的估计的温度曲线；测量所述照明设备的实际温度曲线；以及将所述估计的温度曲线与所述实际温度曲线进行比较以便检测它们之间的差异。
Description
技术领域
本发明涉及机动车照明设备的领域，并且更具体地，涉及这些设备的温度管理。
背景技术
数字照明设备被汽车制造商越来越多地应用于中高端市场产品。
这些数字照明设备通常包括固态光源，其操作严重依赖于温度。
这些照明设备包括固态光源，例如发光二极管(LED)。这些LED中的每一个都是单独的元件，其可以以相对于其余的LED独立的方式发生故障。
检测照明模块内的特定LED的性能下降或故障并不总是容易的，尤其是当该模块可能包括上千个LED并且仅有的要测量的参数是全局电压和电流时是这样。因此，不可能在发生故障之前检测到特定LED的故障。
发明内容
直到现在该问题还被假设，但是一直在寻求对其的解决方案。
本发明通过根据本发明的用于检测机动车照明设备的固态光源中的故障的方法来提供用于检测和隔离该机动车照明设备的光源中的故障的替代解决方案。在从属权利要求中限定本发明的优选实施例。
除非另有限定，否则本文所使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)均应按照本领域的惯例进行解释。还应理解，常用术语也应被解释为相关领域中的惯例，而不是理想化或过于形式化的意义，除非本文明确地如此限定。
在本文中，不应以排他性含义理解术语“包括”及其派生词(例如“包含”等)，即这些术语不应被解释为排除所描述和限定的内容可以包括其他元件、步骤等的可能性。
在第一发明方面中，本发明提供一种用于检测机动车照明设备的固态光源中的故障的方法，所述方法包括以下步骤：
-提供用于所述照明设备的估计的温度曲线；
-测量所述照明设备的实际温度曲线；以及
-将所述估计的温度曲线与所述实际温度曲线进行比较以便检测它们之间的差异。
术语“固态”是指由固态电致发光物所发出的光，该固态电致发光物使用半导体将电转换为光。与白炽照明相比，所述固态照明产生具有减少热量生成和较低能量消耗的可见光。与易碎的玻璃管/灯泡和细长的灯丝相比，通常质量较小的固态电子照明设备提供对冲击和振动更大的抵抗性。它们还消除了灯丝蒸发，潜在地提高了光照设备的寿命跨度。这些类型的照明的一些示例包括作为光照源的半导体发光二极管(LED)、有机发光二极管(OLED)或聚合物发光二极管(PLED)，而不是电灯丝、等离子体或气体。
使用这种方法，由于估计的温度曲线与实际温度曲线之间存在差异，因此可以检测到固态光源中的故障。当照明功能被激活时，被提供了关于车辆和环境的多个数据，估计的温度曲线提供该照明设备的温度随时间的演变的估计。
当照明设备不遵循该温度估计时，可能是由于光源中的一个或多个光源发生故障或失效。本发明的方法允许这种检测。
在一些特定实施例中，使用所述值来估计照明设备的温度的步骤包括使用机器学习算法。
机器学习算法可以被用于估计照明设备的温度。由于一些实施例包括用于检查估计值的温度传感器，这些算法可以使估计的数据适应于真实数据，从而提高它们的准确性。
在一些特定实施例中，所述方法还包括以下步骤：
-在所述实际温度曲线与所述估计的温度曲线之间存在差异的情况下，仅在所述照明设备的一部分中激活特定的照明功能；
-测量所述照明设备中的第二实际温度曲线；
-测量所述照明设备的所述部分中的第三实际温度曲线；
-将所述估计的温度曲线与所述第二实际温度曲线和所述第三实际温度曲线进行比较。
在这种情况下，如果检测到差异，则可能是由于光源中的一个光源可能发生故障。对于(用于提供估计的曲线的)特定的模块配置和特定的环境和车辆数据，温度应依据所估计的图案。如果它下落至低于这些值，则可能是由于光源中的一个光源的失效。在具有照明功能(其在相对应的部分中提供不同的通量值)的照明设备的特定部分中重复该方法，将提供附加的测试工具以验证是否存在故障。
在一些特定实施例中，所述方法还包括以下步骤：
-在所述实际温度曲线与所述估计的温度曲线之间存在差异的情况下，在所述照明设备的同一部分中执行第二照明功能；
-测量所述照明设备中的第四实际温度曲线；
-测量所述照明设备的所述部分中的第五实际温度曲线；
-将所述估计的温度曲线与所述第四实际温度曲线和所述第五实际温度曲线进行比较。
可以在同一部分中使用不同的照明功能，以便更好地验证该故障。
在一些特定实施例中，所述第一照明功能是自适应驱动光束(Adaptive DrivingBeam，ADB)、危险警告(Hazard Warning，HW)或动态转弯灯(Dynamic Bending Light，DBL)中的一种，并且所述第二照明功能不同于所述第一照明功能并且是自适应驱动光束(ADB)、危险警告(HW)或动态转弯灯(DBL)中的一种。
这些照明功能需要非常特定的通量图案(在ADB或DBL的情况下为黑色，在HW的情况下非常明亮)，这可以提供比原始光图案中所检索到的数据更好的对比度。
在一些特定实施例中，随后在所述照明设备的多个部分中执行激活特定照明功能的步骤。
如果一个部分没有提供估计的温度曲线与实际温度曲线之间的差异，则车辆的控制单元将选择不同的部分来隔离该照明设备的故障所在的区域。
在一些特定实施例中，由AI算法选择所述照明设备的所述部分。
当识别并隔离不同的故障情况时，AI算法将向控制单元提供提示以检查该照明设备的特定部分可能发生的故障。
在其他发明方面中，本发明提供一种包括用于执行根据第一发明方面的方法的步骤的装置的数据处理元件、和一种包括如下指令的计算机程序，所述指令在当由控制单元运行所述程序时，使所述控制单元执行根据第一发明方面的方法的步骤。
在其他发明方面中，本发明提供一种机动车照明布置，其包括：
-机动车照明设备，所述机动车照明设备进而包括固态光源的矩阵布置、被配置为提供一些设备数据的多个辅助传感器、和用于执行根据第一发明方面的方法的步骤的控制单元；和
-多个温度传感器。
这种照明布置提供了检测和隔离该照明设备的区域中的故障的有利功能。
在一些特定实施例中，所述矩阵布置包括至少2000个固态光源。
矩阵布置是用于该方法的典型示例。可以在投射距离范围内对行进行分组，并且每组的每列表示角度间隔。该角度值取决于矩阵布置的分辨率，通常被包含在每列0.01°与每列0.5°之间。因此，可以同时管理许多光源。
附图说明
为了完成描述并且为了对本发明提供更好的理解，提供了一组附图。所述附图构成说明书的组成部分并且图示本发明的实施例，其不应被解释为限制本发明的范围，而仅仅作为如何实施本发明的示例。
附图包括以下图：
[图1]示出了根据本发明的机动车照明设备和机动车布置中所包括的传感器的总体透视图。
[图2a]、[图2b]、[图2c]示出了头灯中的三种不同的温度测量结果。
[图3a]、[图3b]、[图3c]示出了当激活ADB照明功能时头灯中的三种不同的温度测量结果。
[图4a]、[图4b]、[图4c]示出了当激活HW照明功能时头灯中的三种不同的温度测量结果。
在这些图中，已经使用以下附图标记：
1头灯
2LED
3控制单元
4辅助传感器
5温度传感器
11 估计的温度曲线
12 实际温度曲线
100 机动车辆
具体实施方式
充分详细地描述示例实施例以使本领域的普通技术人员能够具体化和实施本文所描述的系统和过程。重要的是要理解，实施例可以以许多替代形式提供并且不应被解释为限于本文所阐述的示例。
相应地，虽然实施例可以被以各种不同的方式修改并且采用各种不同的替代形式，但是其具体实施例在附图中示出并且在下面作为示例被详细地描述。并不意在对所公开的特定形式进行限制。相反，应包括落入所附权利要求的范围内的所有修改、等同物和替代物。
[图1]示出了根据本发明的头灯1和机动车布置中所包括的多个传感器的总体透视图。
该头灯1安装在机动车辆100中，并且包括：
-LED 2的矩阵布置，用于提供光图案；
-控制单元3，用于执行对LED 2的操作的热分析；和
-多个辅助传感器4，用于提供设备数据；
-多个温度传感器5，用于提供对矩阵布置的不同部分的温度测量结果。
该矩阵配置是高分辨率模块，具有大于2000像素的分辨率。但是，对于用于生产投射模块的技术没有约束。
控制单元3在安装在机动车头灯1之前已经经历训练过程，以便依据由辅助传感器4所接收的数据来提供用于头灯的不同部分的估计的温度曲线(profile)。该控制单元已经经过训练，以便能够提供准确的温度估计曲线。
[图2a]、[图2b]和[图2c]示出了头灯中的三种不同温度测量结果。
第一种，如[图2a]所图示的，指的是头灯的总体趋向(approach)中的温度演变。连续线示出了估计的温度曲线11，该估计的温度曲线11是在已经考虑到该头灯的物理特征和车辆的环境条件(速度、外部温度、存在其他车辆、头灯中的不同照明功能的激活、……)的情况下所估计的。这种温度估计也已经经过AI算法，以便提供甚至更准确的估计。
虚线示出了由位于头灯中的温度传感器所提供的真实测量的温度12。
从该[图2a]中可以看出，真实测量的温度与理想估计的温度存在略微偏差。
[图2b]和[图2c]示出了头灯的不同部分中的这些温度测量结果。[图2b]示出了其中温度演变与温度估计完全匹配的一部分，因此在该部分中，LED正常地工作。然而，[图2c]示出了其中温度演变相对于所估计的演变偏差的一部分。
由于这是略微的偏差，这指示存在LED故障的可能性，但这应该通过更详细的诊断来确认。
为了进行这种详细的诊断，激活特定的照明功能，例如ADB、DBL或HW。这些照明功能具有隔离LED的特定部分并在该部分中执行完全不同的光图案的特定特征。
[图3a]、[图3b]和[图3c]示出了当针对LED布置的特定部分而激活ADB功能时头灯的不同部分的温度演变。
该ADB功能在正常情况下是用于避免使对面车道而来的车辆眩光，或用于避免使在同一车道中但在前方几米处转圈的车辆眩光。
在该方法中，该功能被用于检查温度估计是否正确，并且用于确认产生温度偏差的部分是否有缺陷。在[图3a]、[图3b]和[图3c]中使用ADB功能以遮掩(obscure)[图2c]的LED布置中宣称有缺陷的部分。
[图3a]示出了当将ADB功能应用于[图2c]的问题的部分时整个头灯的温度估计曲线。
因为有问题的部分不工作，因此所有的有源LED都正常工作，并且因此实际测量的温度12与所估计的温度曲线11一致。
当被应用于有问题的部分时，在[图3c]中，由于该部分因ADB功能而被关停，因此该部分中的温度也与所估计的温度相匹配。
当被应用于与有问题的部分不同的LED部分时，如[图3b]所示，实际测量的温度曲线也与所估计的曲线相匹配，因此不再存在有问题的部分。
在[图4a]、[图4b]和[图4c]中，使用附加方法来隔离和识别有故障的LED。
在有问题的部分中激活HW功能。
[图4a]示出了当在有问题的部分中操作HW功能时整个头灯的温度估计曲线。与[图2a]的情况一样，实际测量的温度曲线12相对于估计的温度曲线11存在偏差，这意味着可能正在发生一些故障。
[图4b]示出了远离有问题的部分的部分中的温度曲线。在该图中，实际测量的温度曲线12与估计的温度曲线11相匹配，因此该部分没有失效。
[图4c]示出了有问题的部分中的温度曲线。由于HW功能的使用要求很高，随着时间的推移，有故障的LED会导致温度下降，从而提供该部分中的一些LED有故障的证据。
因此，该方法能够检测并隔离LED布置的发生故障的特定部分。
Claims (12)
1.一种用于检测机动车照明设备(1)的固态光源(2)中的故障的方法，所述方法包括以下步骤：
-提供用于所述照明设备的估计的温度曲线(11)；
-测量所述照明设备的实际温度曲线(12)；以及
-将所述估计的温度曲线与所述实际温度曲线进行比较以便检测所述估计的温度曲线与所述实际温度曲线之间的差异。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，提供所述估计的温度曲线的步骤至少包括：
-检查至少一个温度传感器的数据；和/或
-检查一个车辆速度传感器的数据；和/或
-检查照明功能的激活；以及
-使用前述值中的至少一个值来估计所述照明设备的温度。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，使用所述值来估计所述照明设备的温度的步骤包括使用机器学习算法。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括以下步骤：
-在所述实际温度曲线与所述估计的温度曲线之间存在差异的情况下，仅在所述照明设备的一部分中激活特定的照明功能；
-测量所述照明设备中的第二实际温度曲线；
-测量所述照明设备的所述部分中的第三实际温度曲线；
-将所述估计的温度曲线与所述第二实际温度曲线和所述第三实际温度曲线进行比较。
5.根据权利要求4所述的方法，还包括以下步骤：
-在所述实际温度曲线与所述估计的温度曲线之间存在差异的情况下，在所述照明设备的同一部分中执行第二照明功能；
-测量所述照明设备中的第四实际温度曲线；
-测量所述照明设备的所述部分中的第五实际温度曲线；
-将所述估计的温度曲线与所述第四实际温度曲线和所述第五实际温度曲线进行比较。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述第一照明功能是自适应驱动光束、危险警告或动态转弯灯中的一种，并且所述第二照明功能不同于所述第一照明功能并且是自适应驱动光束、危险警告或动态转弯灯中的一种。
7.根据权利要求4至6中任一项所述的方法，其中，随后在所述照明设备的多个部分中执行激活特定照明功能的步骤。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，由AI算法选择所述照明设备的所述部分。
9.一种数据处理元件，所述数据处理元件包括用于执行根据前述权利要求中任一项所述的方法的步骤的装置。
10.一种包括指令的计算机程序，所述指令在当由控制单元运行所述程序时，使所述控制单元执行根据权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
11.一种机动车照明布置，包括：
-机动车照明设备(1)，所述机动车照明设备(1)又包括固态光源(2)的矩阵布置、被配置为提供一些设备数据的多个辅助传感器(4)、和用于执行根据权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤的控制单元(3)；和
-多个温度传感器(5)。
12.根据权利要求11所述的机动车布置(1)，其中，所述矩阵布置包括至少2000个固态光源(2)。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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