一种基于多路况智能识别的汽车远近光灯自动切换方法技术

本发明专利技术公开一种基于多路况智能识别的汽车远近光灯自动切换方法，包括：开启远光灯后，判断出驾驶员不进行手动干预时，进行路况辨识；当出现特殊路段时，远近灯光闪烁直至特殊路段结束后；其中，测量与前车会车车距，当车距小于150m时，远光灯切换为近光灯，直至会车结束。本发明专利技术提供了一种基于多路况智能识别的汽车远近光灯自动切换方法，能够在驾驶员忘记切换灯光时根据具体的路况进行灯光切换，提高驾驶安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多路况智能识别的汽车远近光灯自动切换方法
本专利技术涉及智能汽车领域，尤其涉及一种基于多路况智能识别的汽车远近光灯自动切换方法。
技术介绍
汽车扩大了人们日常生活的半径，加速了商品的运输速度。对生活的影响有正反两面。能够提高生活品质，让假期出行更加便利的同时，为快速运输提供可能。但是同时也会造成环境污染以及各种交通事故。其中，汽车灯光的不规范使用也会造成重大的事故。近光灯用于近距离照明，照射范围大(160度左右)，照射距离短，聚光度也无法调节；而远光灯发出的光会平行射出，光线较为集中，亮度较大，可以照到很远很高的物体。远光灯与近光灯的区别在于：都是用来夜间照明，不过远光角度高距离远，近光角度低距离近。根据中国相应安全法规的规定，机动车在夜间通过急弯、坡路、拱桥、人行横道或者没有交通信号灯控制的路口时，应当交替使用远近光灯示意以提示车辆或者行人注意安全；同时，在夜间行驶时，当会车的时候，在两车距离小于150米后，要把远光灯改为近光灯，以防止远光灯直射对方驾驶员眼睛，造成对方眩晕，引发事故。传统的方式采用驾驶员手动操控的形式，但由于有些驾驶员疏忽大意或者缺乏安全常识，有些驾驶员驾驶水平有限，手动交替操作极其容易造成交通事故。相关工作人员虽然针对上述问题进行了一定的研究，但是往往研究方向只针对某一小点，方向比较单一，也比较分散，没有集成为一个相互协调的整体。
技术实现思路
本专利技术为解决目前的技术不足之处，提供了一种基于多路况智能识别的汽车远近光灯自动切换方法，能够使驾驶员在通过特殊路段时忘记切换灯光时根据具体的路况自动进行灯光切换，提高驾驶安全性。本专利技术提供的技术方案为：一种基于多路况智能识别的汽车远近光灯自动切换方法，包括：开启远光灯后，判断出驾驶员不进行手动干预时，进行路况辨识；当出现特殊路段时，远近灯光闪烁直至特殊路段结束后；其中，测量与前车会车车距，当车距小于150m时，远光灯切换为近光灯，直至会车结束。优选的是，所述特殊路段包括：人行横道、十字路口、弯道和坡路；所述弯道包括直角弯道和S型弯道。优选的是，所述人行横道、十字路口、弯道的路况辨识具体方法如下：由摄像头摄取路况的原始图像，然后依次进行灰度化处理、滤波处理、图像边缘处理、提取图像特征等预处理，最后得到具体路况判断。优选的是，所述原始图像经过公式的灰度化处理后得灰度图像，所述公式满足：y＝0.3r+0.6g+0.1b其中，y为灰度值；r，g，b分别为原始图像的红、绿、蓝三通道颜色值。优选的是，所述滤波处理采用中值滤波处理。优选的是，对所述滤波处理图像采用sobel算法得边缘增强图像，sobel算法满足：Gx＝[f(x-1，y+1)+2f(x，y+1)+f(x+1，y+1)]-[f(x-1,y-1)+2f(x,y-1)+f(x+1,y-1)]Gy＝[f(x-1，y+1)+2f(x-1，y)+f(x-1，y+1)]-[f(x+1,y-1)+2f(x+1,y)+f(x+1,y+1)]其中，Gx和Gy分别是滤波处理图像在横向及纵向的灰度偏导的近似值；f(x,y)为滤波处理图像中(x,y)处的灰度值；边缘增强图像的总梯度值为：优选的是，所述坡路辨识方法为：测量经过道路的坡度角α，并判断是否为坡路：当α≥α0时，判断为坡路，其中α0为阈值；当α＜α0时，判断为非坡路。优选的是，坡路辨识采取多传感器信息融合的方法，其数学模型满足：其中，α为道路坡度角；g为重力加速度；θ为汽车上单摆式角位移传感器转角；为汽车加速度，由加速度传感器测得；z1为汽车车身在前悬架的上下位移；z2为汽车车身在后悬架的上下位移；L为汽车轴距。优选的是，测量与前车会车车距时采用毫米波雷达测距，当两车即将会车时，依据雷达发射和接收信号的时间差，以及雷达信号的速度，可以计算出两车距离满足：s＝cΔt/2其中，s为汽车与前车会车车距，Δt为雷达发射和接收信号的时间差。优选的是，其特征在于，边缘增强后得到的增强图像输入综合处理中心，与所述综合处理中心存储的各种路况特征进行对比，从而判断具体路况。本专利技术所述的有益效果：1)与手动操作灯光相比，节约了时间，避免分散驾驶员注意力，并且有效避免了由于驾驶员忘记切换灯光导致的交通事故，实用性高，提高了安全性；2)本专利技术把所遇工况进行分类讨论，针对不同的工况采用不同的识别技术，更加具有针对性，也提高了工作时的准确度；3)在自动切换灯光的时遵循一定的优先级，保证了在极端复杂路况下，自动灯光变换系统无法适应时，以及系统出错时，驾驶员可以及时手动干预，提高了系统工作的准确性。附图说明图1为本专利技术的特殊路段(弯道、十字路口、人行横道等)识别工作原理流程图。图2为本专利技术的坡度识别工作原理图。图3为本专利技术的直角弯道特征图。图4为本专利技术的S型弯道特征图。图5为本专利技术的十字路口特征图。图6为本专利技术的人行横道特征图。图7为本专利技术的两车距离测量原理。图8为本专利技术的确定邻域的采样窗口图。图9为本专利技术中采用的正方形式采样窗口。具体实施方式下面结合附图对本专利技术做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。本专利技术提供了一种基于多路况智能识别的汽车远近光灯自动切换方法，其基于一定的装置基础上完成，本专利技术的装置基础由路况智能辨识模块、综合处理中心(ECU)、远近灯光切换执行模块组成。其中，路况智能辨识模块是核心模块。主要作用在于辨识坡路、人行横道、十字路口以及弯道等交通安全法规定的特定路况，以用于远近灯光交替使用；并且在夜晚会车时，实时确定车辆之间的距离，当车距小于150米时，确保使用近光灯。路况智能辨识模块采用以CCD摄像头为主的多传感器集成与信息融合技术，主要包括红外线、CCD摄像头、GPD导航仪、激光、毫米波雷达和各种传感器(汽车上设置的单摆式角位移传感器、加速度传感器和悬架处位移传感器)等。在汽车的远近光灯的开关上设置触摸传感器，触摸传感器连接综合处理中心。综合处理中心ECU的作用在于汇总路况智能辨识模块传来的信息，做出综合判断，以最终确定远近灯光应该处于的状态。远近灯光切换执行模块的作用在于依据ECU综合处理中心传来的命令，执行灯光切换工作。但其重点在于需要保证“手动优先”原则，因为路况复杂多变，系统判别结果可能与实际情况不符，这时驾驶员做出干预，要保证以驾驶员的命令优先。如图1-7所示，基于多路况智能识别的汽车远近光灯自动切换方法，具体包括：开启远光灯，判断驾驶员是否手动干预，当判断出驾驶员手动干预，则按照驾驶员意志执行，当判断驾驶与不进行手动干预时，则进行路况辨识；当路况辨识出现特殊路段时，远近灯光闪烁直至特殊路段结束后进行下一步；测量与前车会车车距，当车距小于150m时，远光灯切换为近光灯，直至会车结束，当车距大于等于150m时，则直接结束。综合处理中心根据触摸传感器传输来的数据，了解到驾驶者的手是否放在远近光灯的开关处，以此判断驾驶员是否进行手动干预。当触摸传感器处无手指的触碰时，则判断为驾驶员不干预。所述特殊路段包括：人行横道、十字路口、弯道和坡路。所述弯道包括直角弯道和S型弯道。所述坡路包括带有坡度的路、拱桥。在路况辨识中，坡路的辨识主要方法如下：测量经过道路的坡度角α，并判断是否为坡路：当α≥α0时，判断为坡路，其中α0为阈值，α本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多路况智能识别的汽车远近光灯自动切换方法，其特征在于，包括：开启远光灯后，判断出驾驶员不进行手动干预时，进行路况辨识；当出现特殊路段时，远近灯光闪烁直至特殊路段结束后；其中，测量与前车会车车距，当车距小于150m时，远光灯切换为近光灯，直至会车结束。

【技术特征摘要】
1.一种基于多路况智能识别的汽车远近光灯自动切换方法，其特征在于，包括：开启远光灯后，判断出驾驶员不进行手动干预时，进行路况辨识；当出现特殊路段时，远近灯光闪烁直至特殊路段结束后；其中，测量与前车会车车距，当车距小于150m时，远光灯切换为近光灯，直至会车结束。2.根据权利要求1所述的基于多路况智能识别的汽车远近光灯自动切换方法，其特征在于，所述特殊路段包括：人行横道、十字路口、弯道和坡路；以及，所述弯道包括直角弯道和S型弯道。3.根据权利要求2所述的基于多路况智能识别的汽车远近光灯自动切换方法，其特征在于，所述人行横道、十字路口、弯道的路况辨识具体方法如下：由摄像头摄取路况的原始图像，然后依次进行灰度化处理、滤波处理、图像边缘处理、提取图像特征的预处理，最后得到具体路况判断。4.根据权利要求3所述的基于多路况智能识别的汽车远近光灯自动切换方法，其特征在于，所述原始图像经过公式的灰度化处理后得灰度图像，所述公式满足：y＝0.3r+0.6g+0.1b其中，y为灰度值；r，g，b分别为原始图像的红、绿、蓝三通道颜色值。5.根据权利要求4所述的基于多路况智能识别的汽车远近光灯自动切换方法，其特征在于，所述滤波处理采用中值滤波处理。6.根据权利要求5所述的基于多路况智能识别的汽车远近光灯自动切换方法，其特征在于，对所述滤波处理图像采用sobel算法得边缘增强图像，sobel算法满足：Gx＝[f(x-1，y+1)+2f(x，y+1)+f(x+1，y+1)]-[f(x-1,y-1)+2f(x,y-1)+f(x...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷雨龙，温官正，宋琪，张向新，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林,22