一种车辆智能前照灯系统
阅读说明：本技术 一种车辆智能前照灯系统 (Intelligent headlamp system of vehicle ) 是由 张炳力 王亮 江尚 佘亚飞 秦浩然 郑杰禹 于 2021-09-18 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种车辆智能前照灯系统,是先生成车辆前方探测范围内的点云数据和车辆前方的图像数据；再根据输入的点云数据和图像数据,通过点云与图像数据的融合算法获知车辆前方目标的准确信息和准确位置；然后根据输入的车辆前方目标的准确位置,判断是否有对向来车,若有对向来车则生成对左大灯照明模组和/或右大灯照明模组的自适应调节指令,并控制左大灯驱动模块和/或右大灯驱动模块根据自适应调节指令驱动左大灯照明模组和/或右大灯照明模组,在对向来车驶入左大灯照明模组和/或右大灯照明模组的照明范围内前,在照明范围内形成照明暗区。本发明能避免对向来车的驾驶员产生眩目,提高夜间行车安全性。(The invention discloses an intelligent headlamp system of a vehicle, which is characterized in that point cloud data in a detection range in front of the vehicle and image data in front of the vehicle are generated firstly; then according to the input point cloud data and the image data, obtaining the accurate information and the accurate position of the target in front of the vehicle through a fusion algorithm of the point cloud and the image data; and then judging whether an opposite vehicle is coming according to the input accurate position of the target in front of the vehicle, if so, generating a self-adaptive adjustment instruction for the left headlamp lighting module and/or the right headlamp lighting module, and controlling the left headlamp driving module and/or the right headlamp driving module to drive the left headlamp lighting module and/or the right headlamp lighting module according to the self-adaptive adjustment instruction, so that a lighting dark area is formed in a lighting range before the opposite vehicle drives into the lighting range of the left headlamp lighting module and/or the right headlamp lighting module. The invention can avoid dazzling drivers of oncoming vehicles and improve the driving safety at night.)
技术领域
本发明涉及汽车电子技术领域，具体涉及一种车辆智能前照灯系统。
背景技术
当车辆在夜晚行车时，需要开启前照灯以帮助驾驶员看清前方道路。但是，当夜晚会车时或者跟车时，如果前照灯的亮度过高，则会给司机造成眩目，看不清路况而造成交通事故。
目前的智能前照灯系统能够根据前视摄像头检测对向来车，从而调节前照灯亮度，然而，由于夜间光照条件恶劣等因素导致的相机成像质量不高，并且无法通过优化图像处理算法来改善，极易导致误检、漏检等问题，最终影响前照灯照明效果，从而影响夜间行车安全。
发明内容
本发明是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出一种车辆智能前照灯系统，以期能有效解决现有智能大灯系统中前视摄像头误检、漏检等问题，提高前照灯照明效果，并降低夜间道路交通事故的发生率，从而保障夜间行车安全性。
本发明为达到上述发明目的，采用如下技术方案：
本发明一种车辆智能前照灯系统的特点在于，包括：激光雷达模块、前视摄像头模块、信号处理模块、大灯控制器、整车CAN总线、左大灯驱动模块、右大灯驱动模块、左大灯照明模组、右大灯照明模组；
所述激光雷达模块设置在车辆正上方，用于获取车辆前方激光雷达探测范围内的点云数据，并将所述点云数据通过所述整车CAN总线发送给所述信号处理模块；
所述前视摄像头模块设置在车内后视镜正上方，用于获取车辆前方摄像头视野范围内的图像数据，并将所述图像数据通过所述整车CAN总线发送给所述信号处理模块；
所述信号处理模块通过整车CAN总线接收点云数据和图像数据并进行数据前处理和融合算法处理，获知车辆前方的目标识别信息，并对所述车辆前方的目标识别信息进行分类，包括：车辆左前方同向行驶车辆、车辆左前方对向行驶车辆、车辆右前方同向行驶车辆、车辆右前方对向行驶车辆，最后将分类之后的车辆前方目标识别信息通过所述整车CAN总线发送给所述大灯控制器；
所述大灯控制器分别与所述左大灯驱动模块和右大灯驱动模块连接，所述左大灯驱动模块与所述左大灯照明模组连接，所述右大灯驱动模块与所述右大灯照明模组连接；
所述大灯控制器根据所述车辆前方目标识别信息转换为对应的自适应调节指令，并在所述对向来车驶入所述左大灯照明模组和/或右大灯照明模组的照明范围之前，根据所述自适应调节指令控制所述左大灯驱动模块和/或右大灯驱动模块驱动所述左大灯照明模组和/或右大灯照明模组在其照明范围内形成照明暗区；
所述大灯控制器根据车辆前方识别信息判断车辆前方的目标车辆是否驶出所述照明暗区，若是，则所述大灯控制器控制所述左大灯驱动模块和/或所述右大灯驱动模块驱动所述左大灯照明模组和/或所述右大灯照明模组恢复至正常照明；否则，根据实时更新的车辆前方的目标识别信息，实时调整所述左大灯照明模组和/或所述右大灯照明模组的照明效果。
本发明所述的一种汽车智能前照灯系统的特点也在于，所述信号处理模块是按如下过程得到车辆前方目标识别信息：
步骤a、将所述点云数据与所述图像数据进行空间匹配和时间匹配，使得所述点云数据投影到所述图像数据上；
步骤b、利用卷积神经网络识别所述图像数据中的前方目标车辆，输出前方目标车辆的检测框和每个检测框的图像数据置信度；
步骤c、统计每个检测框内点云的数量，求得每个检测框内点云数量和每个检测框最大点云数量的比值，并作为每个检测框的点云数据置信度；
步骤d、对所述图像数据置信度和点云数据置信度进行加权计算，获得融合置信度，当融合置信度小于所设定的阈值时，则认为检测框内无前方目标车辆；当融合置信度大于等于阈值时，则确定检测框内有前方目标车辆，从而得到车辆前方的目标识别信息；
步骤e、对对所述车辆前方的目标识别信息进行分类，包括：车辆左前方同向行驶车辆、车辆左前方对向行驶车辆、车辆右前方同向行驶车辆、车辆右前方对向行驶车辆，获得分类之后的车辆前方目标识别信息。
所述自适应调节指令，包括：若识别信息为车辆左前方同向行驶车辆，则自适应调节指令为降低汽车左大灯照明模组的照明亮度；若识别信息为车辆左前方对向行驶车辆，则自适应调节指令为降低汽车左大灯照明模组和右大灯照明模组的照明亮度；若识别信息为车辆右前方同向行驶车辆，则自适应调节指令为降低汽车右大灯照明模组的照明亮度；若识别信息为车辆右前方同向行驶车辆，则自适应调节指令为降低汽车左大灯照明模组和右大灯照明模组的照明亮度。
与现有技术相比，本发明的有益效果体现在：
本发明的车辆智能前照灯系统利用激光点云不受光照条件限制，抗干扰能力强，探测距离较远的优点，采用图像识别前方目标，点云辅助增强检测精度的数据融合思路，弥补了前视摄像头夜间成像质量不高的缺陷，有效解决了现有智能大灯系统中前视摄像头误检、漏检等问题，充分提升了道路照明的安全性和司机驾驶的舒适性。
附图说明
图1为本发明实施例公开的一种车辆智能前照灯系统结构框图；
图2为点云数据和图像数据的融合算法流程图。
具体实施方式
本实施例中，如图1所示，一种车辆智能前照灯系统，包括：激光雷达模块、前视摄像头模块、信号处理模块、大灯控制器、整车CAN总线、左大灯驱动模块、右大灯驱动模块、左大灯照明模组、右大灯照明模组；
激光雷达模块设置在车辆正上方，用于获取车辆前方激光雷达探测范围内的点云数据，并将点云数据通过整车CAN总线发送给信号处理模块；
前视摄像头模块设置在车内后视镜正上方，用于获取车辆前方摄像头视野范围内的图像数据，并将图像数据通过整车CAN总线发送给信号处理模块；
信号处理模块的输入为通过整车CAN总线发送过来的点云数据和图像数据，并先进行数据前处理，由于激光雷达和前视摄像头分别安装在汽车车身的不同位置，每个传感器定义了自己的坐标系，因此需要对世界坐标系、激光雷达坐标系、前视摄像头坐标系进行统一。利用Matlab标定工具箱可以求得各个坐标系间的转换矩阵，从而将不同的坐标系转换到统一的坐标系上，这样就完成了点云数据和图像数据的空间匹配；然后为每一帧点云数据寻找与该时刻最近邻时刻的图像数据，将点云数据投影到图像数据上，完成两种数据的时间匹配；
然后，如图2所示，对匹配成功后的两种数据进行融合算法处理，利用卷积神经网络来检测图像数据并识别其中的前方目标车辆，输出前方目标车辆的检测框和每个检测框的图像数据置信度α，0≤α≤1；再统计每个检测框内点云的数量p，求得每个检测框内点云数量p和每个检测框最大点云数量p0的比值β，0≤β≤1，(每个检测框的最大点云数量为常数，由检测框大小确定)，该值为每个检测框的点云数据置信度β。最后由激光雷达和前视摄像头的相对精度确定权重ω、若前视摄像头的精度比激光雷达的精度更高，则ω的取值应大于0.5；反之则小于等于0.5；再将权重ω和1-ω分别加入到图像数据置信度α和点云数据置信度β中，从而利用式(1)将每个检测框的图像数据置信度和点云数据置信度进行加权平均，计算出每个检测框的融合置信度当融合置信度时，则认为检测框内无前方目标车辆，当融合置信度时，则确定检测框内有前方目标车辆。
最后，将车辆前方的识别信息进行分类，并将分类之后的车辆前方目标识别信息通过整车CAN总线发送给大灯控制器；
整车CAN总线分别与激光雷达模块、前视摄像头模块、信号处理模块、大灯控制器连接，用于获取车辆前方的识别信息；
大灯控制器分别与左大灯驱动模块和右大灯驱动模块连接，左大灯驱动模块与左大灯照明模组连接，右大灯驱动模块与右大灯照明模组连接；
大灯控制器根据车辆前方目标识别信息转换为对应的自适应调节指令，并在对向来车驶入左大灯照明模组和/或右大灯照明模组的照明范围之前，根据自适应调节指令控制左大灯驱动模块和/或右大灯驱动模块驱动左大灯照明模组和/或右大灯照明模组在其照明范围内形成照明暗区；
大灯控制器根据车辆前方识别信息判断车辆前方的目标车辆是否驶出照明暗区，若是，则大灯控制器控制左大灯驱动模块和/或右大灯驱动模块驱动左大灯照明模组和/或右大灯照明模组恢复至正常照明；否则，根据实时更新的车辆前方的目标识别信息，实时调整左大灯照明模组和/或右大灯照明模组的照明效果。
本实施例中，一种汽车智能前照灯系统控制系统的工作过程如下：
步骤1：在车辆行进过程中，激光雷达模块和前视摄像头模块工作，并分别用于获取车辆前方激光雷达探测范围内的点云数据和车辆前方摄像头视野范围内的图像数据；
步骤2：信号处理模块对通过整车CAN总线发送过来的点云数据和图像数据依次进行空间匹配和时间匹配、融合算法处理、车辆前方识别信息分类和输出；
步骤3：信号处理模块将分类之后的车辆前方识别信息通过整车CAN总线发送到大灯控制器，大灯控制器将车辆前方识别信息转换为对应的汽车前照灯自适应调节指令，该自适应调节指令，包括：若识别信息为车辆左前方同向行驶车辆，则自适应调节指令为降低汽车左大灯照明模组的照明亮度；若识别信息为车辆左前方对向行驶车辆，则自适应调节指令为降低汽车左大灯照明模组和右大灯照明模组的照明亮度；若识别信息为车辆右前方同向行驶车辆，则自适应调节指令为降低汽车右大灯照明模组的照明亮度；若识别信息为车辆右前方同向行驶车辆，则自适应调节指令为降低汽车左大灯照明模组和右大灯照明模组的照明亮度。
步骤5：大灯控制控制器将自适应调节指令通过整车CAN总线发送给左大灯驱动模块和/或右大灯驱动模块，并控制左大灯驱动模块和/或右大灯驱动模块根据自适应调节指令驱动左大灯照明模组和/或右大灯照明模组，在目标车辆驶入左大灯照明模组和/或右大灯照明模组的照明范围内前提前形成照明暗区。
步骤6：当目标车辆驶出照明暗区时，控制左大灯驱动模块驱动左大灯照明模组和/或右大灯驱动模块驱动右大灯照明模组恢复至正常照明。
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