CN115485743A - 用于像素前照灯系统的模拟方法 - Google Patents
用于像素前照灯系统的模拟方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115485743A CN115485743A CN202180032540.6A CN202180032540A CN115485743A CN 115485743 A CN115485743 A CN 115485743A CN 202180032540 A CN202180032540 A CN 202180032540A CN 115485743 A CN115485743 A CN 115485743A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- virtual
- pixel
- pixels
- light intensity
- group
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/27—Design optimisation, verification or simulation using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/10—Image acquisition
- G06V10/12—Details of acquisition arrangements; Constructional details thereof
- G06V10/14—Optical characteristics of the device performing the acquisition or on the illumination arrangements
- G06V10/141—Control of illumination
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/25—Determination of region of interest [ROI] or a volume of interest [VOI]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Lighting Device Outwards From Vehicle And Optical Signal (AREA)
Abstract
本发明涉及一种用于创建用于真实像素前照灯的控制的方法,借助所述控制,场景的可用像素前照灯照明的表面的照度的二维分布可根据场景的可照明的表面的不同区域的特征来控制。以此方式,提供一种这样的方法,该方法能自动检测与光功能有关的空间选择区域并且自动改变对于空间选择区域所涉及的像素的光强。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于像素前照灯系统的模拟方法以及尤其是一种用于设计具有至少一个真实像素前照灯的真实像素前照灯系统的光功能的方法,其中,场景的可用像素前照灯照明的表面的照度的二维分布可根据场景的可照明的表面的不同区域的特征来控制。
背景技术
在当前用于汽车领域的这种前照灯被称为像素前照灯,其具有多个可单独控制的光源。光源的总光分布可以通过所有光源的相互作用在很宽的范围上自由配置并且可以在几毫秒内进行调整。作为光源通常使用LED芯片,所述LED芯片具有大量可单独控制的光点,即所谓的像素。由于每辆汽车通常安装有至少两个前照灯,所以典型的像素前照灯系统通常具有至少两个像素前照灯,它们彼此间隔一定空间距离设置并且形成共同的总光分布。
术语“可照明的表面”是指像素前照灯在所有像素完全通电时可以照亮的最大表面。可照明的表面表示光功能的边界,因为照度的二维分布无法超出最大可照明的表面。因此,总光分布和因此照度的二维分布的调整只能在可照明的表面内进行。此外,可照明的表面也可以受到墙壁或大树等障碍物的限制,因为它们限制照度的有效范围。
这种像素前照灯能够扩展机动车前照灯的传统应用领域。像素前照灯为抗眩目远光灯、标志灯和/或符号投影等新的光功能创造技术上的前提条件。抗眩目远光灯使得能够连续使用远光灯,而无需在有迎面车流的情况下完全变为近光灯。基于可单独控制的光源,可以调整个别区域、如迎面而来的车辆驾驶室的区域中的光强。因此,在抗眩目远光灯的应用示例中,仅隐去迎面而来的车辆的驾驶室。驾驶室之外的可照明区域可以继续被照明。由此显著提高了夜间行驶时的安全性,并且不再强制需要手动变为近光灯以及手动变为远光灯。
然而,不仅可以隐去个别区域,即减弱光强,而且也可以通过提高光强来增亮个别区域。由此,例如可以将线条和/或符号投影到道路上,从而警告符号和/或在路边检测到的路牌作为投影显现在可照明区域中并且处于驾驶员的直接视野中。此外,可以将辅助线投影到道路上,这些辅助线例如指示车辆宽度或用作距离警告,使得可以更好地相对于缩窄的车道估计自身车辆宽度或实现动态警告功能。
为了能够以受控的方式实现这些光功能,例如根据行驶情况、自身车辆的状态和环境的影响精确地控制每个单独的光源是有利的。因此,每个单独像素的亮度的计算应高度动态地并且光分布的持续的重新计算应以高时钟频率进行,以便能够直接对外部影响的变化做出反应。
为了将像素前照灯的这种光功能集成到道路交通中,需要对像素前照灯的控制软件进行大量复杂的初步计算和精心的编程,以确保系统的可靠功能。特别是在抗眩目远光灯的功能方面,必须连续检测和正确评估真实的情况,以便随后能够可靠地控制各个像素。尤其是在抗眩目远光灯的情况下,对像素的错误控制构成交通事故的重大风险。
因此,计算所有像素的光分布是一项非常复杂的挑战。因此,并不少见的是,提前进行真实的夜间行驶,以便随后将真实的夜间行驶用作计算光分布的基础。然而,真正的夜间行驶不仅危险,而且耗时且昂贵。但利用交互式夜间行驶模拟可以避免这些缺点。
具体来说,例如Synopsys公司的软件包“LucidShape”中的模拟环境“LucidDrive”使得能够借助“AFS Masking PixelLight Feature”模拟像素前照灯系统。渲染所有完全通电的像素的总光分布。然后可以从该总光分布中隐去个别区域。在抗眩目远光灯的应用示例中会隐去迎面而来的驾驶室的区域。但这种模拟环境的缺点是计算独立于像素前照灯的实际情况进行并且因此没有考虑可实现的特定于前照灯的实施。
此外,Hella KGaA的软件“ALiSiA”示出另一种用于基于模拟地设计像素前照灯光功能的解决方法。为了使两个前照灯的光分布可视化,每个前照灯的光分布都投影到垂直地位于相应前照灯前方的测量表面上。在此光分布可以受可调参数的影响。总光分布在垂直测量表面上的投影与真实夜间行驶的摄像叠加。通过改变可调参数,可以调整投影的总光分布,直到总光分布符合希望的光功能地适合地显现在真实的夜间行驶的摄像中。通过将总光分布的投影与真实夜间行驶的摄像叠加,在摄像环境中产生在总光分布准确性方面的不可靠性。一方面,这是因为总光分布仅投影到位于前照灯前方的垂直测量表面上并且因此无法显示真实的光印象。另一方面,针对总光分布的显示无法考虑环境影响,如反射表面或距离相关的衰减。因此,软件“ALiSiA”只能在视觉上近似显示真实的总光分布。
现有技术中已知的方法尚不允许在计算总光分布时考虑夜间行驶期间的外部环境影响,例如反射表面或距离相关的衰减并在视觉上接近真实/现实地显示总光分布。
发明内容
因此,本发明的任务是提出一种用于设计真实像素前照灯系统的光功能的方法,该方法允许根据可照明的表面的不同区域的特征、尤其是根据动态的迎面车流来自动地控制可以用像素前照灯系统的像素前照灯照明的表面的照度的二维分布并且为此接近真实地模拟可自由选择的行驶情境,使得像素前照灯系统的总光分布的计算可以在考虑车辆特定和/或环境特定的影响的情况下进行。
所述任务通过专利权利要求1的技术方案来解决。本发明的优选扩展方案在从属权利要求中描述。
因此,根据本发明提出一种用于设计具有至少一个真实像素前照灯的真实像素前照灯系统的光功能的方法,该方法具有下述方法步骤:
a)定义虚拟行驶情境,所述虚拟行驶情境包括道路和道路环境、尤其是种植物、路缘石、路牌、道路标记、交通参与者和/或天气相关特征,
b)定义虚拟机动车,所述虚拟机动车具有与真实像素前照灯相应的虚拟像素前照灯和用于检测可由虚拟像素前照灯照明的表面的至少一个部分区域的虚拟环境传感器,
c)通过模拟连续的虚拟场景来模拟虚拟机动车在定义的虚拟行驶情境中在虚拟像素前照灯打开的情况下的夜间行驶,其中,每个虚拟场景表示来自在定义的虚拟行驶情境中利用虚拟机动车模拟的虚拟行驶的一个静态图像,
d)在至少一个虚拟场景中通过虚拟环境传感器在可由虚拟像素前照灯照明的表面的可由虚拟环境传感器检测的部分区域中检测虚拟环境数据,
e)分析检测到的虚拟环境数据以自动确定虚拟场景中的至少一个空间选择区域,其中,所述空间选择区域指示这样的区域,在所述区域中基于预定义的与场景的可照明的表面的不同区域的特征有关的照明规定而需要照度的改变,
f)确定虚拟像素前照灯的基于确定的空间选择区域所涉及的像素组,并且当照明规定在空间选择区域中规定更高的照度时,将虚拟像素前照灯的确定的像素组中的各个所涉及的像素的个体光强向更强的光强改变相应的变化量,或当照明规定在空间选择区域中规定更低的照度时,将虚拟像素前照灯的确定的像素组中的各个所涉及的像素的个体光强向更弱的光强改变相应的变化量,
g)在虚拟场景中通过虚拟环境传感器在能由虚拟像素前照灯照明的表面的能由虚拟环境传感器检测的部分区域中重新检测虚拟环境数据,
h)分析重新检测到的虚拟环境数据以确定在虚拟场景中在空间选择区域中实现的光强是否满足照明规定,
i)如果实现的照明满足照明规定,生成并存储用于待创建的控制的值对,所述值对由像素组和该组的各个像素的相应变化量形成,或者
j)确定虚拟像素前照灯的基于确定的空间选择区域所涉及的新的像素组,该新的像素组与先前确定的组至少有一个像素不同,和/或当照明规定在空间选择区域中规定更高的照度时,将虚拟像素前照灯的各个像素的个体光强向更强的光强改变相应的变化量,或当照明规定在空间选择区域中规定更低的照度时,将虚拟像素前照灯的各个像素的个体光强向更弱的光强改变相应的变化量,其中,像素的至少一个变化量不同于先前确定的组中的针对所述像素的变化量,并且重复步骤g)、h)和i)或j)。
如果这里说自动确定空间选择区域,则这意味着,在虚拟场景中自动确定如下区域,在该区域中应根据光功能增强或减弱总光分布的光强。这种自动确定在没有人类用户或开发人员干预的情况下进行。这种自动确定仅基于可从虚拟夜间行驶的模拟中获取的数据。这主要包括来自虚拟环境摄像机的数据。虚拟环境摄像机扫描行驶情境的环境并且因此可以提供有关环境的数据。这例如可以包括位于环境摄像机的检测区域内的迎面车流和迎面车流的前照灯以及路边的种植物或道路状态和路牌。尤其是潮湿时的路面以及路牌可以显著影响总光分布,因为它们通常具有反射表面。因此,不仅可以在考虑迎面车流的情况下确定空间选择区域,而且还可以考虑环境及环境对像素前照灯系统的总光分布的影响。
如果检测到空间选择区域,则确定所涉及的像素组,所涉及的像素组可以通过改变所涉及的像素的光强引起空间选择区域中的光分布的变化。通过增强或减弱所涉及的像素的光强,使光强调整相应的变化量,从而存在更强或更弱的光强。
在改变所涉及的像素的光强之后,重新检测虚拟环境数据并分析在虚拟场景中在空间选择区域中实现的光功能是否满足照明规定。如果是这种情况,则由像素组和该组中的各个像素的相应变化量形成用于待创建的控制的值对。如果实现的光功能不满足照明规定,则确定一个新的所涉及的像素组,该组与先前确定的组至少有一个像素不同。然后改变新的组的所涉及的像素的光强并再次检查光功能是否满足照明规定。
因此,本发明能够根据多个不同的可选的光功能来自动检测空间选择区域并且自动调整各个所涉及的像素的光强,以实现光功能。确定空间选择区域和调整光强的基础是虚拟行驶情境。由于这种行驶情境是预先定义和模拟的,因此可以在视觉上显示用于多种不同行驶情境的光功能。
本发明的一种优选扩展方案在于提供由像素组和相应变化量形成的值对作为训练数据。因此,例如可以训练神经网络。因此,神经网络的评估节省时间和成本地进行。
此外,根据本发明的一种优选扩展方案规定,通过存储由像素组和该组的各个像素的相应变化量形成的值对并且在控制器上集成存储的值对以及通过调用存储的值对来对真实像素前照灯进行控制。此外,在不超过图形芯片的存储容量的情况下,可以将值对存储在控制器的图形芯片上并且因此可以确保对大量像素的高度动态控制。
根据本发明的一种优选扩展,虚拟场景中的空间定向基于全局3维坐标系进行。全局坐标被转换到特定于前照灯的坐标系中。由此确保基本计算独立于前照灯进行并且在后续步骤中全局坐标才被转换到前照灯的坐标系中。因此,模拟独立于像素前照灯系统的特性进行,从而可以通过后续换算实现多种不同的像素前照灯系统。
本发明不仅能够实现环境数据的检测和分析,还能够实现车辆数据的检测和分析。就此而言,根据本发明的一种优选扩展方案规定,虚拟机动车具有至少一个虚拟环境摄像机和/或至少一个虚拟亮度传感器作为环境传感器和/或至少一个用于检测车辆数据、尤其是加速度和/或转向角和/或偏航率的虚拟车辆传感器。借助附加的亮度传感器可以检测环境的例如受光反射或阴影影响的光分布并在确定所涉及的像素组以改变光强时加以考虑。例如如果基于可能的光反射,在希望区域中的光强高于仅从像素前照灯系统发出的光强,则对于所选的光功能所涉及的像素的光强必须以减少的程度增加。
优选该方法具有下述附加方法步骤:
-通过虚拟机动车的所述至少一个虚拟车辆传感器检测虚拟车辆数据,
-分析检测到的车辆数据以根据检测到的车辆数据确定虚拟像素前照灯的第二像素组;
-当照明规定在考虑检测到的车辆数据的情况下在空间选择区域中规定更高的照度时,将虚拟像素前照灯的确定的第二像素组的各个像素的个体光强向更强的光强改变相应的变化量,或当照明规定在考虑检测到的车辆数据的情况下在空间选择区域中规定更低的照度时,将虚拟像素前照灯的确定的第二像素组的各个像素的个体光强向更弱的光强改变相应的变化量。
一般来说,这意味着,确定对于光功能而言所涉及的第二像素组并且为此也考虑检测到的车辆数据。车辆的转向行为和速度可以影响光功能。例如在抗眩目远光灯的光功能的情况下,可以根据车辆速度扩大或缩小待隐去的区域。此外,辅助线和/或符号的投影可以与转弯有关,使得辅助线和/或符号可以投影到转弯的路线中。
此外,优选规定,第二像素组是第一像素组的子集。由此确保一个像素既可以基于环境数据又可以基于车辆数据对于特定的光分布所涉及,并且子集中的所涉及的像素的光强的调整不会被分配两个不同的变化量,而是该变化量同等地考虑了这两种影响。
本发明的一种优选扩展方案还在于,虚拟场景的顺序排列被如此计时,使得每秒钟的虚拟场景的数量是预先确定的,并且步骤j)的重复次数要么相应于直到所实现的照明满足照明规定所需的重复次数,要么相应于在计时范围内直到分析下一个顺序的虚拟场景的时间上能实现的重复次数,这取决于在时间上哪个状态先发生。由此确保步骤j)的重复是有限的。在对于虚拟场景没有实现满足照明规定的光分布的情况下,步骤j)不会无限次地重复,而只是重复直到顺序的下一个虚拟场景被分析为止。
如果这里说光分布满足照明规定,则表示像素前照灯系统的总光分布在一定的容许误差范围内或在一定的允许偏差范围内相应于追求的照明规定的总光分布。因此,这并不意味着总光分布必须精确相同。更确切地说,这表示照明规定的总光分布具有容差范围。需要能够将像素前照灯系统的总光分布归入照明规定的容差范围内,以使像素前照灯系统的总光分布“满足”照明规定的总光分布。
根据本发明的一种优选扩展方案,照明规定由追求的照度的二维分布决定,该二维分布取决于希望的光功能,尤其是抗眩目远光灯和/或线条和/或符号在道路上的投影。因此,不同的光功能决定了相应不同的所追求的的像素照度二维分布,也称为总光分布。抗眩目远光灯追求的总光分布与辅助线在道路上的投影不同。根据光功能,总光分布的一些区域需要被增亮或变暗,即一些像素的光强需要被增强或减弱。
原则上可以通过多种方式改变个别像素的个体光强。但根据本发明的一种优选扩展方案,通过调光因子d将个体光强改变相应的变化量,如果要降低光强,则d<1,并且如果要增加光强,则d>1,并且将调光因子乘以相应像素的个体光强。借助调光因子计算用于所涉及的像素的光强的一个新的调光值组。
附图说明
在下文中,借助本发明的优选实施例参考附图详细阐述本发明。
附图如下:
图1示意性示出模拟的行驶情境的虚拟场景;
图2a示意性示出从车辆驾驶员的角度来看的模拟的行驶情境的虚拟场景,其具有可视化的二维总光分布;
图2b示意性示出从车辆驾驶员的角度来看的模拟的行驶情境的虚拟场景,其具有改变的可视化的二维总光分布;
图3a示意性示出可视化的二维总光分布;
图3b示出像素阵列的布置;
图4a示意性示出另一可视化的二维总光分布;
图4b示出图3b中的像素阵列的布置,且每个像素具有改变的通电值。
具体实施方式
由图1示意性示出虚拟行驶情境3的一种示例。为了模拟该行驶情境,定义了道路4、道路环境5、侧边处的种植物6、路缘石7、路牌8、道路标记9以及其它交通参与者10。但通过虚拟行驶情境的定义不仅确定相应特征的定位,而且也确定特性,如路牌的反射率。每个定义的特征都可以影响光分布的随后计算,因为它们例如可以吸收或反射光并且该特性影响总光分布。因此,在开始时仔细地定义虚拟行驶情境是比较重要的。
在图2a中示意性示出从虚拟机动车11的驾驶员的角度来看的先前定义的虚拟行驶情境3的一个虚拟场景14。虚拟机动车11在由道路标记9界定的道路4的右车道上行驶。另一个交通参与者10在对面车道上向虚拟机动车11迎面而来并且因此代表迎面车流。虚拟机动车11配备有两个虚拟像素前照灯12以及虚拟环境传感器13,所述虚拟环境传感器以虚拟环境摄像机18和虚拟亮度传感器19的形式实现。此外,机动车11具有虚拟车辆传感器20。
在图2a中这些传感器定位在马达罩上。这通常与现实不符。更确切地说,传感器18、19、20可以根据功能安装在挡风玻璃上或机动车11的其它位置上。但传感器18、19、20的位置对于本发明而言并不重要。因此,为了简单起见,将它们显示在马达罩上。在图2a和2b中虚拟像素前照灯12打开并且远光灯被激活,从而可以看到限定可照明的表面2的照度1的二维分布。可以看出,在不改变各个像素21的光强的情况下,照度1的二维分布将包括迎面而来的交通参与者10的车辆驾驶员并且因此将使该车辆驾驶员眩目。因此,自动确定空间选择区域15。在该空间选择区域15中必须调整所涉及的像素17的光强,使得照度1的二维分布不再覆盖空间选择区域15并且不再使迎面而来的车辆的驾驶员眩目。
这种情况在图2b中示意性示出。所涉及的像素17的光强和因此照度1的二维分布已经改变。可以看出,空间选择区域15不再被照度1的二维分布覆盖。迎面而来的交通参与者10因此不被眩目。但其余的可照明的表面2继续被完全照亮,因为仅改变了对于空间选择区域15所涉及的像素17的光强。
图3a和3b示意性示出像素阵列21中的像素21(图3a)与图2a的虚拟行驶情境3的虚拟场景14的照度1的二维分布(图3b)之间的关系。像素前照灯被打开并且像素阵列22的所有像素21被完全通电。不考虑来自环境的任何影响或车辆状态的影响。照度1的二维分布与没有大量像素21作为光源的传统前照灯的光分布类似。
像素前照灯与传统前照灯的区别以及本发明的要点在图4a和4b中示例性示出。图4a和4b示意性示出像素阵列21中的像素21(图4a)与图2b的虚拟行驶情境3的虚拟场景14的照度1的二维分布(图4b)之间的关系。借助虚拟环境传感器13、18、19和虚拟车辆传感器20可以自动确定空间选择区域15。然后确定像素阵列22的所有像素21的对于空间选择区域15相关的所涉及的像素17的组16。根据光功能改变所涉及的像素17的光强。本应用示例的光功能为抗眩目远光灯。
因此,光功能的任务是这样调整照度1的二维分布,使得被空间选择区域15覆盖的迎面车流的驾驶员不被眩目,其方式是,减弱空间选择区域15中的光强。在图4a中可以看出,编号为41至45和61至65的像素属于所涉及的像素17的组16。通过调整有关组16的每个单独像素17的通电值来降低这些像素17的光强。所产生的照度二维分布在图4b中示意性示出。可以看出,空间选择区域15不再被照度1的二维分布覆盖。由于空间选择区域15准确地描述了迎面而来的交通参与者10所在的区域,如图2a和图2b所示,可以确保像素前照灯系统的远光灯在没有完全变为近光灯的情况下不使迎面而来的车辆的驾驶员眩目。
附图标记列表
1 照度的二维分布
2 可照明的表面
3 虚拟行驶情境
4 道路
5 道路环境
6 种植物
7 路缘石
8 路牌
9 道路标记
10 交通参与者
11 虚拟机动车
12 虚拟像素前照灯
13 虚拟环境传感器
14 虚拟场景
15 空间选择区域
16 所涉及的像素的组
17 所涉及的像素
18 虚拟环境摄像机
19 虚拟亮度传感器
20 虚拟车辆传感器
21 像素
22 像素阵列
Claims (10)
1.一种用于设计具有至少一个真实像素前照灯的真实像素前照灯系统的光功能的方法,其中,场景的可用像素前照灯照明的表面(2)的照度(1)的二维分布能根据场景的可照明的表面(2)的不同区域的特征来控制,所述方法包括下述方法步骤:
a)定义虚拟行驶情境(3),所述虚拟行驶情境(3)包括道路(4)和道路环境(5)、尤其是种植物(6)、路缘石(7)、路牌(8)、道路标记(9)、交通参与者(10)和/或天气相关特征,
b)定义虚拟机动车(11),所述虚拟机动车(11)具有与真实像素前照灯相应的虚拟像素前照灯(12)和用于检测能由虚拟像素前照灯(12)照明的表面(2)的至少一个部分区域的虚拟环境传感器(13),
c)通过模拟连续的虚拟场景(14)来模拟虚拟机动车(11)在定义的虚拟行驶情境(3)中在虚拟像素前照灯(12)打开的情况下的夜间行驶,其中,每个虚拟场景(14)表示来自在定义的虚拟行驶情境(3)中利用虚拟机动车(11)模拟的虚拟行驶的一个静态图像,
d)在至少一个所述虚拟场景(14)中通过虚拟环境传感器(13)在能由虚拟像素前照灯(12)照明的表面(2)的能由虚拟环境传感器(13)检测的部分区域中检测虚拟环境数据,
e)分析检测到的虚拟环境数据以自动确定虚拟场景(14)中的至少一个空间选择区域(15),其中,所述空间选择区域(15)指示这样的区域,在所述区域中基于预定义的与场景的可照明的表面(2)的不同区域的特征有关的照明规定而需要改变照度,
f)确定虚拟像素前照灯的基于确定的空间选择区域(15)所涉及的像素组(16),并且当照明规定在空间选择区域中规定更高的照度时,将虚拟像素前照灯的确定的像素组(16)中的各个所涉及的像素(17)的个体光强向更强的光强改变相应的变化量,或当照明规定在空间选择区域中规定更低的照度时,将虚拟像素前照灯的确定的像素组中的各个所涉及的像素的个体光强向更弱的光强改变相应的变化量,
g)在虚拟场景(14)中通过虚拟环境传感器在能由虚拟像素前照灯(12)照明的表面(2)的能由虚拟环境传感器(13)检测的部分区域中重新检测虚拟环境数据,
h)分析重新检测到的虚拟环境数据以确定在虚拟场景(14)中在空间选择区域(15)中实现的光强是否满足照明规定,
i)如果实现的照明满足照明规定,生成并存储用于待创建的控制的值对,所述值对由像素组(16)和该组(16)的各个像素(17)的相应变化量形成,或者
j)确定虚拟像素前照灯(12)的基于确定的空间选择区域(15)所涉及的新的像素组,该新的像素组与先前确定的组(16)至少有一个像素(17)不同,和/或当照明规定在空间选择区域(15)中规定更高的照度时,将虚拟像素前照灯(12)的各个像素(17)的个体光强向更强的光强改变相应的变化量,或当照明规定在空间选择区域(15)中规定更低的照度时,将虚拟像素前照灯的各个像素的个体光强向更弱的光强改变相应的变化量,其中,像素的至少一个变化量不同于先前确定的组中的针对所述像素(17)的变化量,并且重复步骤g)、h)和i)或j)。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,提供由像素组(16)和相应变化量形成的值对作为用于神经网络的训练数据。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其中,所述虚拟场景(14)中的空间定向基于全局3维坐标系进行并且将全局坐标转换到特定于前照灯的坐标系中。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述虚拟机动车(11)具有至少一个虚拟环境摄像机(18)和/或至少一个虚拟亮度传感器(19)作为环境传感器(13)和/或用于检测车辆数据、尤其是加速度和/或转向角和/或偏航率的至少一个虚拟车辆传感器(20)。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法,所述方法具有附加的方法步骤:
-通过虚拟机动车(11)的所述至少一个虚拟车辆传感器(20)检测虚拟车辆数据,
-分析检测到的车辆数据以根据检测到的车辆数据确定虚拟像素前照灯的第二像素组;并且
-当照明规定在考虑检测到的车辆数据的情况下在空间选择区域(15)中规定更高的照度时,将虚拟像素前照灯的确定的第二像素组的各个像素的个体光强向更强的光强改变相应的变化量,或当照明规定在考虑检测到的车辆数据的情况下在空间选择区域(15)中规定更低的照度时,将虚拟像素前照灯的确定的第二像素组的各个像素的个体光强向更弱的光强改变相应的变化量。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述第二像素组是第一像素组(16)的子集。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,虚拟场景(14)的顺序排列被如此计时,使得每秒钟的虚拟场景(14)的数量是预先确定的,并且步骤j)的重复次数要么相应于直到所实现的照明满足照明规定所需的重复次数,要么相应于在计时范围内直到分析下一个顺序的虚拟场景(14)的时间上能实现的重复次数,这取决于在时间上哪个状态先发生。
8.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,通过调光因子d将个体光强改变相应的变化量,如果要降低光强,则d<1,并且如果要增加光强,则d>1,并且将调光因子乘以相应像素(17)的个体光强。
9.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,通过存储由像素组(16)和该组(16)的各个像素(17)的相应变化量形成的值对并且在控制器上集成存储的值对以及通过调用存储的值对来对真实像素前照灯进行控制。
10.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述照明规定由希望的照度(1)的二维分布决定,该二维分布取决于希望的光功能、尤其是抗眩目远光灯和/或线条和/或符号在道路上的投影。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
DE102020112284.5A DE102020112284B4 (de) | 2020-05-06 | 2020-05-06 | Simulationsverfahren für ein Pixelscheinwerfersystem |
DE102020112284.5 | 2020-05-06 | ||
PCT/EP2021/060350 WO2021224004A1 (de) | 2020-05-06 | 2021-04-21 | Simulationsverfahren für ein pixelscheinwerfersystem |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115485743A true CN115485743A (zh) | 2022-12-16 |
Family
ID=75639900
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202180032540.6A Pending CN115485743A (zh) | 2020-05-06 | 2021-04-21 | 用于像素前照灯系统的模拟方法 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20230131446A1 (zh) |
EP (1) | EP4147158A1 (zh) |
CN (1) | CN115485743A (zh) |
DE (1) | DE102020112284B4 (zh) |
WO (1) | WO2021224004A1 (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2021166814A1 (ja) * | 2020-02-17 | 2021-08-26 | 株式会社小糸製作所 | 灯具システム |
DE102021133055A1 (de) | 2021-12-14 | 2023-06-15 | Universität Paderborn | Verfahren zum Steuern eines Pixelscheinwerfersystems eines Kraftfahrzeugs |
CN115042697A (zh) * | 2022-05-19 | 2022-09-13 | 吉林大学 | 基于多目标优化算法的点阵式车灯分组控制方法及系统 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE19860676A1 (de) | 1998-12-29 | 2000-07-06 | Bosch Gmbh Robert | Visualisierungseinrichtung für die von wenigstens einem Scheinwerfer eines Fahrzeugs bewirkte Beleuchtung vor dem Fahrzeug |
DE102005061590A1 (de) * | 2005-05-27 | 2006-11-30 | Spin E.V. | Verfahren zur Visualisierung komplexer Lichtverteilungssätze technischer Beleuchtungssysteme |
DE102017211430B4 (de) * | 2017-07-05 | 2019-08-08 | Audi Ag | Steuern eines Pixelscheinwerfers eines auf einem Fahrweg angeordneten Kraftfahrzeugs |
DE102018007662A1 (de) * | 2018-09-27 | 2019-03-07 | Daimler Ag | Verfahren zum Vermeiden von Artefakten bei der Bilderkennung |
-
2020
- 2020-05-06 DE DE102020112284.5A patent/DE102020112284B4/de active Active
-
2021
- 2021-04-21 EP EP21720736.4A patent/EP4147158A1/de active Pending
- 2021-04-21 CN CN202180032540.6A patent/CN115485743A/zh active Pending
- 2021-04-21 US US17/996,950 patent/US20230131446A1/en active Pending
- 2021-04-21 WO PCT/EP2021/060350 patent/WO2021224004A1/de unknown
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
DE102020112284A1 (de) | 2021-11-11 |
US20230131446A1 (en) | 2023-04-27 |
EP4147158A1 (de) | 2023-03-15 |
WO2021224004A1 (de) | 2021-11-11 |
DE102020112284B4 (de) | 2024-11-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107851184B (zh) | 用于光和图像投影的系统和方法 | |
CN115485743A (zh) | 用于像素前照灯系统的模拟方法 | |
US11590881B2 (en) | Motor vehicle having at least one headlight with separately actuated light segments | |
EP3056803B1 (en) | Automotive headlamp apparatus | |
EP2213512A1 (en) | Vehicular lighting device | |
US9597999B2 (en) | Method for controlling a light distribution of a headlamp and headlamp therefor | |
EP2085688A2 (en) | Automotive headlamp apparatus and method of control | |
CN112504638B (zh) | 一种自适应远光灯系统的测试方法和装置 | |
US20190001868A1 (en) | Vehicle headlight and light distribution control device of vehicle headlight | |
JP7274263B2 (ja) | 進行方向表示装置 | |
GB2558661B (en) | Vehicle lighting system | |
CN102881186A (zh) | 车辆用外界识别装置及使用了该装置的车辆控制系统 | |
CN110869940B (zh) | 控制位于行车道上的机动车的像素大灯的方法 | |
CN113727879A (zh) | 用于运行自主交通工具中的驾驶员信息系统的方法和驾驶员信息系统 | |
US9610890B2 (en) | Method for controlling the illumination of a road profile | |
JP2021049972A (ja) | 改善された周辺検出方法 | |
Schnell et al. | Computer-based modeling to determine the visibility and minimum retroreflectivity of pavement markings | |
Rumar | Adaptive illumination systems for motor vehicles: Towards a more intelligent headlighting system | |
Weber et al. | Virtual night drive | |
KR101907531B1 (ko) | 자동차의 헤드 램프 조절 방법 및 장치 | |
WO2022219700A1 (ja) | 運転支援装置および運転支援方法 | |
CN118269807A (zh) | 一种车灯控制方法、车载照明装置和车 | |
Damasky | A new software tool for performance simulation of headlamp beam pattern | |
KR101927097B1 (ko) | 자동차의 헤드 램프 조절 방법 및 장치 | |
CN118457421A (zh) | 基于机动车尾灯的智能预警方法、系统及智能尾灯设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |