DE102019202268A1 - System und Verfahren zur Regulierung einer Leuchtstärke und/oder Leuchtrichtung von Scheinwerfern eines Ego-Fahrzeuges - Google Patents

System und Verfahren zur Regulierung einer Leuchtstärke und/oder Leuchtrichtung von Scheinwerfern eines Ego-Fahrzeuges Download PDF

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Abstract

System (100) zur Regulierung einer Leuchtstärke und/oder Leuchtrichtung von Scheinwerfern (10) eines Ego-Fahrzeuges (1) umfassend einen Sensor (11), um Leucht-Effekte von Objekten (O) in Ausleuchtungsbereichen von Scheinwerfern (20) eines Fremd-Fahrzeuges (2) zu erfassen und diese als Signale bereitzustellen, und eine Steuereinrichtung (12), um die Leuchtstärke und/oder Leuchtrichtung der Scheinwerfer (10) des Ego-Fahrzeuges (1) zu regulieren, wobei eine Computerplattform (13), um ein künstliches neuronales Netzwerk (14) auszuführen, wobei eine Eingangsschicht des künstlichen neuronalen Netzwerks (14) die Signale erhält und eine Ausgangsschicht des künstlichen neuronalen Netzwerks (14) eine Position und/oder Bewegung des Fremd-Fahrzeuges (2) ausgibt, wobei das künstliche neuronale Netzwerk (14) trainiert ist, die Position und/oder Bewegung des Fremd-Fahrzeuges (2) in Abhängigkeit der Leucht-Effekte zu bestimmen, wobei die Steuereinrichtung (12) ausgeführt ist, in Abhängigkeit dieser Bestimmung die Leuchtstärke und/oder Leuchtrichtung der Scheinwerfer (10) des Ego-Fahrzeuges (1) zu regulieren. Ferner betrifft die Erfindung ein Verfahren zur Regulierung einer Leuchtstärke und/oder Leuchtrichtung von Scheinwerfern (10) eines Ego-Fahrzeuges (1).

Description

  • Die Erfindung bezieht sich auf ein System und ein Verfahren zur Regulierung einer Leuchtstärke und/oder Leuchtrichtung von Scheinwerfern eines Ego-Fahrzeuges. Ferner bezieht sich die Erfindung auf eine Verwendung eines derartigen Systems.
  • Verfahren zur Regulierung von Leuchtweite und/oder Leuchtrichtung sind aus dem Stand der Technik bekannt. Zum Beispiel werden bei dem in der EP 0 869 031 A2 offenbarten Verfahren Scheinwerfer aufgrund von Sensordaten eingestellt, wobei mindestens ein Sensor Informationen über seine Umgebung sammelt und die Scheinwerfereinstellung an den aufgrund dieses Sensorsignals ermittelten Straßenverlauf angepasst wird.
  • Hier setzt die Erfindung an. Der Erfindung hat die Aufgabe zu Grunde gelegen, die Ausleuchtung von Straßen-Szenarien und ein Abblenden von anderen Verkehrsteilnehmern zu verbessern.
  • Das System nach Anspruch 1 zur Regulierung einer Leuchtstärke und/oder Leuchtrichtung von Scheinwerfern eines Ego-Fahrzeuges und das Verfahren nach EP 0 869 031 A2 umfassen wenigstens einen Sensor. Der Sensor erfasst Leucht-Effekte von Objekten in Ausleuchtungsbereichen von Scheinwerfern eines Fremd-Fahrzeuges und stellt diese als Signale. Eine Steuereinrichtung reguliert die Leuchtstärke und/oder Leuchtrichtung der Scheinwerfer des Ego-Fahrzeuges.
  • Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe durch ein künstliches neuronales Netzwerk gelöst. Eine Computerplattform ist ausgeführt, das künstliche neuronale Netzwerk auszuführen. Eine Eingangsschicht des künstlichen neuronalen Netzwerks erhält die Signale. Eine Ausgangsschicht des künstlichen neuronalen Netzwerks gibt eine Position und/oder Bewegung des Fremd-Fahrzeuges aus. Das künstliche neuronale Netzwerk ist trainiert, die Position und/oder Bewegung des Fremd-Fahrzeuges in Abhängigkeit der Leucht-Effekte zu bestimmen. Erfindungsgemäß ist die Steuereinrichtung ausgeführt, in Abhängigkeit dieser Bestimmung die Leuchtstärke und/oder Leuchtrichtung der Scheinwerfer des Ego-Fahrzeuges zu regulieren.
  • Die Scheinwerfer sind vorzugsweise hochauflösende, adaptive LED-Scheinwerfer. Scheinwerfer sind Frontscheinwerfer, die in Bezug auf eine Fahrrichtung des Fahrzeuges einen vorausliegenden Abschnitt beleuchten, und/oder Heckscheinwerfer, die in Bezug auf die Fahrrichtung des Fahrzeuges einen hinteren Abschnitt beleuchten. Scheinwerfer können auch Seitenscheinwerfer sein. Entsprechend sind Ausleuchtungsbereiche Bereiche vor und/oder hinter dem Fahrzeug.
  • Der wenigstens eine Sensor ist vorzugsweise ein optoelektronischer Sensor, der signalerfassend oder in ein bildgebendes Messverfahren eingebunden ist und seine Erfassung in elektrische Signale umwandelt. Vorteilhafterweise umfasst das System mehrere derartiger Sensoren. Der Sensor erfasst bevorzugt sichtbares Licht. Alternativ erfasst der Sensor elektromagnetische Strahlung außerhalb des sichtbaren Bereichs, zum Beispiel Infrarotlicht. Die Erfassung des Sensors erfolgt passiv. Das System ist damit ein passives System und kein aktives System wie zum Beispiel Radar oder Lidar, die jeweils hohe Anforderungen an den Sender stellen, beispielsweise zeitlich und in vorgegebene Richtung stark kontrollierte Aussendung.
  • Das Ego-Fahrzeug und/oder das Fremdfahrzeug sind Straßenfahrzeuge. Insbesondere ist das Ego-Fahrzeug und/oder das Fremdfahrzeug automatisiert betreibbare Fahrzeug. Automatisiert betreibbare Fahrzeuge sind Fahrzeuge, die konfiguriert sind und die technische Ausrüstung umfassen, einen menschlichen Fahrer bei Fahraufgaben zu assistieren (SAE J3016 Stufe 1) oder teilautomatisiert (SAE J3016 Stufe 2), bedingt automatisiert (SAE J3016 Stufe 3) bis vollautomatisiert oder autonom (SAE J3016 Stufe 5), ohne menschlichen Fahrer, zu fahren. Das Straßenfahrzeug ist ein Fahrzeug mit einem Verbrennungsmotor, einem rein elektrischen Antrieb oder ein Hybridfahrzeug.
  • Die Steuereinrichtung umfasst vorzugsweise einen Stellmechanismus umfassend Aktuatoren, um die Scheinwerfer, insbesondere einzelne Bauteile der Scheinwerfer, auszurichten. Die Steuereinrichtung ist vorzugsweise ein elektronisches Steuergerät, auch Electric Control Unit, kurz ECU, genannt. Bevorzugt stellt das künstliche neuronale Netzwerk die bestimmte Position und/oder Bewegung des Fremd-Fahrzeuges der Steuereinrichtung als ein elektronisches Steuersignal bereit.
  • Die Computerplattform ist vorzugsweise als ein System-on-a-Chip realisiert, das heißt alle oder zumindest ein großer Teil der Funktionen sind auf einem Chip integriert. Der Chip umfasst beispielsweise einen Mehrkernprozessor. Bei einem Mehrkernprozessor sind mehrere Kerne auf einem einzigen Chip, das heißt einem Halbleiterbauelement, angeordnet sind. Mehrkernprozessoren erreichen eine höhere Rechenleistung und sind kostengünstiger in einem Chip zu implementieren im Vergleich zu Mehrprozessorsystemen, bei denen jeder einzelne Kern in einem Prozessorsockel angeordnet ist und die einzelnen Prozessorsockel auf einer Hauptplatine angeordnet sind. Der Mehrkernprozessor umfasst vorzugsweise mehrere zentrale Verarbeitungsprozessoren, im Englischen als Central Processing Unit, abgekürzt CPU, bezeichnet.
  • Der Chip umfasst auch mehrere Grafikprozessoren, im Englischen als Graphic Processing Unit, abgekürzt GPU, bezeichnet. Grafikprozessoren besitzen eine spezielle Mikroarchitektur zum parallelen Prozessieren von Abläufen. Insbesondere umfasst ein Grafikprozessor wenigstens eine Prozesseinheit, die speziell zum Ausführen von Tensor-und/oder Matrixmultiplikationen ausgeführt ist. Tensor- und/oder Matrixmultiplikationen sind die zentralen Rechenoperationen für das Deep Learning, das heißt für künstliche neuronale Netzwerke mit mehreren Zwischenschichten. Die Computerplattform umfasst vorzugsweise auch Hardware Beschleuniger für künstliche Intelligenz, insbesondere sogenannte Deep Learning Accelerators. Damit ist die Computerplattform insgesamt für Deep Learning optimiert und skalierbar, das heißt die Computerplattform kann für verschiedene SAE J3016 Stufe angepasst werden.
  • Vorzugsweise ist die Computerplattform in der Steuereinrichtung integriert.
  • Das künstliche neuronale Netzwerk ist beispielsweise ein Faltungsnetzwerk, im Englischen convolutional neural network genannt. Faltungstechnik erlaubt eine präzise und effiziente Mustererkennung. Vorteilhafterweise umfasst das künstliche neuronale Netzwerk vollständig verbundene Schichten. Das künstliche neuronale Netzwerk verbessert den Genauigkeitsgrad der Ausgaben. Ferner wird durch das künstliche neuronale Netzwerk, mit dem die Abblendung bestimmt wird, die Sicherheit im Verkehr erhöht. Des Weiteren bestimmt das künstliche neuronale Netzwerk im Vergleich zu anderen Algorithmen die jeweiligen Ausgaben relativ schnell.
  • Wenn bei Nacht oder Sichtverhältnissen, die einen Einsatz von Scheinwerfern erfordern, andere Fahrzeuge, insbesondere vorausfahrende, entgegenkommende oder querende Fahrzeuge, im Lichtkegel des Ego-Fahrzeuges erscheinen, dann ist mittels des erfindungsgemäßen Systems bereits die Leuchtstärke und/oder Leuchtweite, das heißt der Ausleuchtungsbereich, der Scheinwerfer des Ego-Fahrzeuges bereits so angepasst, dass kein anderer Verkehrsteilnehmer geblendet wird.
  • Mit den erkannten Leucht-Effekten kann auf sichtbare und unsichtbare Objekte rückgeschlossen werden, insbesondere auf sichtbare und unsichtbare Fremd-Fahrzeuge. Bei sichtbaren Objekten können diese damit verifiziert werden und so deren Erkennungsqualität gesteigert werden. Bei unsichtbaren Objekten kann auf deren Position rückgeschlossen werden. Durch solch eine Objekt-Bestimmung kann eine rechtzeitige, frühzeitige und sinnvolle Abblendung von Fremd-Fahrzeugen und anderen Objekten, beispielsweise Verkehrsteilnehmer, erfolgen.
  • Durch die Bestimmung der Bewegung des Fremd-Fahrzeuges relativ zu dem Ego-Fahrzeug wird ein geeignetes/nötiges Abblenden nach einem zeitlichen Schema ermöglicht. Das zeitliche Schema bezieht die mögliche Veränderung der Detektionen aufgrund der Relativbewegung des Fremd-Fahrzeuges mit ein. Damit wird die Abblendung nochmals deutlich verbessert.
  • Erfindungsgemäß werden also nicht die hellen Scheinwerfer von Fremd-Fahrzeugen erkannt zur Regulierung der Abblendung. Die Abblendung, die von dem Ego-Fahrzeug ausgeht, basiert vielmehr auf der Detektion von Leucht-Effekten. Damit ist eine Abblendung im Vergleich zu bekannten Systemen früher und gezielter möglich. Die durch die Erfindung ermöglichte Einstellung der Abblendung ist auch hinsichtlich des Aspekts, dass die Fahrerkabine und der Fahrer und/oder Bei-/Mitfahrer des Fremd-Fahrzeuges in der Regel früher im Lichtkegel sind als die Scheinwerfer, vorteilhaft im Vergleich zu bekannten Systemen, die lediglich helle Scheinwerfer von Fremd-Fahrzeugen erkennen und daraufhin die Ausleuchtung des Ego-Fahrzeuges selektiv oder global reduzieren. Mit den bekannten Systemen erfolgt eine Abblendung erst nach Erkennen der hellen Scheinwerfer des Fremd-Fahrzeuges. Sind diese aber beispielsweise durch Leitplanken oder andere Hindernisse verdeckt, dann befindet sich ein Fahrer und/oder Bei-/Mitfahrer des Fremd-Fahrzeuges in der Regel bereits im Lichtkegel des Ego-Fahrzeuges und wird geblendet. Das System bietet insbesondere für das Abblenden von Fahrzeugen auf einer Gegenfahrbahn Vorteile. Bei Gegenverkehr wird nämlich die Fahrerkabine des Fremd-Fahrzeuges vom Ego-Fahrzeug angestrahlt.
  • Als Neben-Effekt einer frühen Abblendung wird der Kontrast im entsprechenden Raumwinkel größer, insbesondere bei selbstleuchtenden Objekten. Damit wird die Erkennungsleistung gesteigert.
  • Nach einem Aspekt der Erfindung ist die Computerplattform ausgeführt, die Position und/oder Bewegung des Fremd-Fahrzeuges sequentiell zu bestimmen. Dies bedeutet, dass mehrere, zeitlich aufeinander folgende Signale des Sensors ausgewertet werden. Damit kann insbesondere bei unsichtbaren Objekten deren Positionsschätzung verbessert werden. Ferner kann damit auch die mögliche Bewegung des Fremd-Fahrzeuges und anderer Objekte erkannt und bestimmt werden.
  • Nach einem weiteren Aspekt der Erfindung ist das künstliche neuronale Netzwerk auf Refraktions-, Diffraktions- und/oder Reflexions-Muster der Objekte trainiert. Zum Beispiel ergeben Leitplanken als Leucht-Effekte lange, eher horizontal orientierte, kontrastreich strukturierte Reflexionsstreifen im Gegensatz zu typisch kegelförmigen Ausleuchtungsbereichen von Fahrzeug-Scheinwerfern. Trainingsdaten sind dann beispielsweise die Erfassung dieser Reflexionsstreifen und die entsprechenden Signale des Sensors, die Kennzeichnung, das ist ein Label, zum Beispiel in Form eines Binärcodes, dass es sich bei diesen Reflexionsstreifen um eine Leitplanke handelt, und die dazugehörige tatsächliche Position und/oder Bewegung des Fremd-Fahrzeuges. Das künstliche neuronale Netzwerk wird mit diesen Trainingsdaten vorwärtsgespeist. In der Vorwärtsspeisung ermittelt das künstliche neuronale Netzwerk beispielsweise in Abhängigkeit von Minima und/oder Maxima, Anstiegsflanken oder Frequenz des Signals des Sensors die Position und/oder Bewegung des Fremd-Fahrzeuges. In einer Rückwärtsspeisung des künstlichen neuronalen Netzwerks mit einer sich ergebenden Abweichung zwischen der tatsächlichen (Soll) und der ermittelten (Ist) Position und/oder Bewegung des Fremd-Fahrzeuges werden Gewichtungsfaktoren für Neuronenverbindungen des künstlichen neuronalen Netzwerks eingestellt, um bei einer erneuten Vorwärtsspeisung mit diesen Trainingsdaten die korrekte Position und/oder Bewegung des Fremd-Fahrzeuges zu erhalten.
  • Durch sukzessives Rückwärtsspeisen einer erhaltenen Abweichung von Soll- und Ist-Daten aus der Ausgabeschicht in die jeweils vorherige Schicht bis hin zur Eingangsschicht werden die Abweichungen der jeweiligen Schichten erhalten. Die Abweichungen sind eine Funktion der Gewichtungsfaktoren. Die Abweichung zwischen Ist-Ausgabe und Soll-Ausgabe wird durch eine Kostenfunktion bewertet. Bei der Rückwärtsspeisung wird der Gradient des Fehlers nach den einzelnen Gewichten rückwärtsgespeist. So weiß man, ob und wie stark sich die Abweichung zwischen Ist- und Soll-Ausgabe minimiert, wenn man das jeweilige Gewicht vergrößert oder verkleinert. Durch Minimierung der Abweichung in der Trainingsphase, zum Beispiel mittels der Methode der kleinsten Quadrate, der aus der Informationstheorie bekannten Kreuz-Entropie oder dem Gradientenabstiegsverfahren, werden damit die Gewichtungsfaktoren geändert. Dadurch wird bei erneutem Einspeisen der Eingabe eine Annäherung an die gewünschte Ausgabe erreicht. Die Rückwärtsspeisung ist zum Beispiel ausführlich in Michael A. Nielsen, Neural Networks and Deep Learning, Determination Press, 2015, beschrieben.
  • In einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung sind die Objekte Straßenoberflächen, Leitplanken, Pfosten, Fahrzeuge, Büsche und/oder Bäume. Über Reflexions-Effekte dieser Objekte kann das System die Position und/oder Bewegung des Fremd-Fahrzeuges bestimmen.
  • Vorzugsweise ist das künstliche neuronale Netzwerk auf Schwebstoffe in der Luft und/oder Nebel trainiert, um Lichtkegel der Scheinwerfer des Fremd-Fahrzeuges zu erkennen, zum Beispiel über Reflexionen von Schwebstoffen im Ausleuchtungsbereichen der Scheinwerfer des Fremd-Fahrzeuges. Damit kann das System das Fremd-Fahrzeug erkennen noch bevor dieses in Erscheinung tritt.
  • Die Erfindung umfasst auch eine Verwendung des erfindungsgemäßen Systems in einem Ego-Fahrzeug, um bei einer Kuppen- oder Kurven-Annäherung ein Fremd-Fahrzeug vor dessen Erscheinen zu erkennen. Damit ist es möglich, schon zu wissen, wo ein entgegenkommendes Fahrzeug sich befindet, noch bevor es aufgetaucht ist.
  • Das erfindungsgemäße Verfahren ermöglicht die Regulierung einer Leuchtstärke und/oder Leuchtrichtung von Scheinwerfern eines Ego-Fahrzeuges. In einem ersten Verfahrensschritt werden Leucht-Effekten von Objekten in Ausleuchtungsbereichen von Scheinwerfern eines Fremd-Fahrzeuges erfasst. Diese Erfassung wird in einem weiteren Verfahrensschritt als Signale bereitgestellt. Abschließend werden die Leuchtstärke und/oder Leuchtrichtung der Scheinwerfer des Ego-Fahrzeuges reguliert. Das Verfahren zeichnet sich dadurch aus, dass Mittel der künstlichen Intelligenz zur Durchführung des Verfahrens verwendet werden. Eine Eingangsschicht eines künstlichen neuronalen Netzwerks erhält die Signale. Eine Ausgangsschicht des künstlichen neuronalen Netzwerks gibt eine Position und/oder Bewegung des Fremd-Fahrzeuges aus. Das künstliche neuronale Netzwerk ist trainiert, die Position und/oder Bewegung des Fremd-Fahrzeuges in Abhängigkeit der Leucht-Effekte zu bestimmen. Erfindungsgemäß werden die Leuchtstärke und/oder Leuchtrichtung der Scheinwerfer des Ego-Fahrzeuges in Abhängigkeit dieser Bestimmung reguliert.
  • Eine derartige Regulierung der Abblendung ist durch den Einsatz künstlicher Intelligenz besonders präzise, effektiv und sicher. Eine Abblendung erfolgt insbesondere vor dem Erscheinen des Fremd-Fahrzeuges. Damit werden Fahrer, Bei- und/oder Mitfahrer des Fremd-Fahrzeuges nicht geblendet. Die Leuchtstärke und/oder Leuchtweite, das heißt der Ausleuchtungsbereich, der Scheinwerfer des Ego-Fahrzeuges ist insbesondere bereits vor Erscheinen des Fremd-Fahrzeuges so angepasst, dass kein anderer Verkehrsteilnehmer geblendet wird.
  • Bevorzugt wird zur Durchführung des Verfahrens das erfindungsgemäße System verwendet.
  • Nachfolgende Ausführungsbeispiele erläutern die Erfindung. Es zeigen:
    • 1 ein Ausführungsbeispiel einer Verwendung des erfindungsgemäßen Systems und
    • 2 ein Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Systems.
  • In den Figuren bezeichnen gleiche Bezugszeichen gleiche oder funktionsähnliche Teile. Übersichtshalber werden in den Figuren nur die jeweils relevanten Bezugsteile hervorgehoben.
  • 1 zeigt eine Kuppe K. Auf der Kuppe K steht ein Objekt O. Das Objekt O ist ein Verkehrsschild angeordnet auf einem Pfosten. Ein Ego-Fahrzeug 1 nähert sich der Kuppe K. Ein Fremd-Fahrzeug 2 nähert sich, in Bezug auf das Ego-Fahrzeug 1 gegenüberliegend, der Kuppe K. Das Ego-Fahrzeug 1 umfasst Scheinwerfer 10. Das Fremd-Fahrzeug 2 umfasst Scheinwerfer 20. Bei den Scheinwerfern 10 und/oder 20 handelt es sich um paarweise angeordnete LED-Scheinwerfer. Das Objekt O ist in einem Ausleuchtungsbereich A der Scheinwerfer 20 des Fremd-Fahrzeuges 2 angeordnet. Das Objekt O reflektiert Licht von den Scheinwerfern 20 in Richtung des Ego-Fahrzeuges 1. Von der Position des Ego-Fahrzeuges 1 ist das Fremd-Fahrzeug 2 nicht sichtbar, da sich das Fremd-Fahrzeug 2 hinter der Kuppe K befindet. Allerdings kann mittels der Reflektionen des Objekts O auf die Position und/oder Bewegung des Fremd-Fahrzeuges 2 rückgeschlossen werden. In Abhängigkeit dieses Rückschlusses reguliert das Ego-Fahrzeug 1 die Leuchtstärke und/oder Leuchtrichtung seiner Scheinwerfer 10 mit dem Ziel, einen Fahrer des Fremd-Fahrzeuges 2 bei Hervortreten von der Kippe K nicht zu blenden und umgekehrt.
  • Hierzu umfasst das Ego-Fahrzeug 1 ein System 100 zur Regulierung der Leuchtstärke und/oder Leuchtrichtung der Scheinwerfern 10 des Ego-Fahrzeuges 1 wie schematisch dargestellt in 2. 1 zeigt übersichtshalber nur einen Sensor 11 des Systems 100. Der Sensor 11 ist zum Beispiel ein Photodetektor. Der Sensor 11 erfasst die Reflexionen des Objekts O und stellt diese als Signal bereit.
  • Das System 100 umfasst ferner eine Computerplattform 13. Die Computerplattform 13 ist ausgeführt, ein künstliches neuronales Netzwerk 14 auszuführen. Das Signal des Sensors 11 wird einer Eingangsschicht des künstlichen neuronalen Netzwerks 14 bereitgestellt. Das künstliche neuronale Netzwerk 14 ist trainiert, in Abhängigkeit des Signals des Sensors 11 die Position und/oder Bewegung des Fremd-Fahrzeuges 2 zu bestimmen. Die mit dem künstlichen neuronalen Netzwerk 14 bestimmte Position und/oder Bewegung des Fremd-Fahrzeuges 2 wird über ein Steuerungssignal einer Steuerungseinrichtung 12 bereitgestellt. Die Steuerungseinrichtung 12 reguliert die Leuchtstärke und/oder Leuchtweite der Scheinwerfer 10 des Ego-Fahrzeuges 1.
  • Bezugszeichenliste
    • 1
    Ego-Fahrzeug
    10
    Scheinwerfer
    11
    Sensor
    12
    Steuereinrichtung
    13
    Computerplattform
    14
    künstliches neuronales Netzwerk
    100
    System
    2
    Fremd-Fahrzeug
    20
    Scheinwerfer
    O
    Objekt
    A
    Ausleuchtungsbereich
    K
    Kuppe
  • ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
  • Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
  • Zitierte Patentliteratur
    • EP 0869031 A2 [0002, 0004]

Claims (8)

  1. System (100) zur Regulierung einer Leuchtstärke und/oder Leuchtrichtung von Scheinwerfern (10) eines Ego-Fahrzeuges (1) umfassend wenigstens einen Sensor (11), um Leucht-Effekte von Objekten (O) in Ausleuchtungsbereichen von Scheinwerfern (20) eines Fremd-Fahrzeuges (2) zu erfassen und diese als Signale bereitzustellen, und eine Steuereinrichtung (12), um die Leuchtstärke und/oder Leuchtrichtung der Scheinwerfer (10) des Ego-Fahrzeuges (1) zu regulieren, gekennzeichnet durch eine Computerplattform (13), um ein künstliches neuronales Netzwerk (14) auszuführen, wobei eine Eingangsschicht des künstlichen neuronalen Netzwerks (14) die Signale erhält und eine Ausgangsschicht des künstlichen neuronalen Netzwerks (14) eine Position und/oder Bewegung des Fremd-Fahrzeuges (2) ausgibt, wobei das künstliche neuronale Netzwerk (14) trainiert ist, die Position und/oder Bewegung des Fremd-Fahrzeuges (2) in Abhängigkeit der Leucht-Effekte zu bestimmen, wobei die Steuereinrichtung (12) ausgeführt ist, in Abhängigkeit dieser Bestimmung die Leuchtstärke und/oder Leuchtrichtung der Scheinwerfer (10) des Ego-Fahrzeuges (1) zu regulieren.
  2. System (100) nach Anspruch 1, wobei die Computerplattform (13) ausgeführt ist, die Position und/oder Bewegung sequentiell zu bestimmen.
  3. System (100) nach Anspruch 1 oder 2, wobei das künstliche neuronale Netzwerk (14) auf Refraktions-, Diffraktions- und/oder Reflexions-Muster der Objekte (O) trainiert ist.
  4. System (100) nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die Objekte (O) Straßenoberflächen, Leitplanken, Pfosten, Fahrzeuge, Büsche und/oder Bäume umfassen.
  5. System (100) nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei das künstliche neuronale Netzwerk (14) auf Schwebstoffe in der Luft und/oder Nebel trainiert ist, um Lichtkegel der Scheinwerfer (20) des Fremd-Fahrzeuges (2) zu erkennen.
  6. Verwendung eines Systems (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 5 in einem Ego-Fahrzeug (1), um bei einer Kuppen- oder Kurven-Annäherung ein Fremd-Fahrzeug (2) vor dessen Erscheinen zu erkennen.
  7. Verfahren zur Regulierung einer Leuchtstärke und/oder Leuchtrichtung von Scheinwerfern (10) eines Ego-Fahrzeuges (1) umfassend die Verfahrensschritte • Erfassen von Leucht-Effekten von Objekten (O) in Ausleuchtungsbereichen von Scheinwerfern (20) eines Fremd-Fahrzeuges (2), • Bereitstellen dieser Erfassung als Signale, • Regulieren der Leuchtstärke und/oder Leuchtrichtung der Scheinwerfer (10) des Ego-Fahrzeuges (1), dadurch gekennzeichnet, dass • eine Eingangsschicht eines künstlichen neuronalen Netzwerks (14) die Signale erhält und eine Ausgangsschicht des künstlichen neuronalen Netzwerks (14) eine Position und/oder Bewegung des Fremd-Fahrzeuges (2) ausgibt, • wobei das künstliche neuronale Netzwerk (14) trainiert ist, die Position und/oder Bewegung des Fremd-Fahrzeuges (2) in Abhängigkeit der Leucht-Effekte zu bestimmen, • und die Leuchtstärke und/oder Leuchtrichtung der Scheinwerfer (10) des Ego-Fahrzeuges (1) in Abhängigkeit dieser Bestimmung reguliert werden.
  8. Verfahren nach Anspruch 7, wobei zur Durchführung des Verfahrens ein System (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 5 verwendet wird.
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AT524616A1 (de) * 2021-01-07 2022-07-15 Christoph Schoeggler Dipl Ing Bsc Bsc Ma Dynamisches optisches Signalprojektionssystem für Straßenverkehrsfahrzeuge

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US20040143380A1 (en) * 2002-08-21 2004-07-22 Stam Joseph S. Image acquisition and processing methods for automatic vehicular exterior lighting control

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