【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车辆灯光系统的，尤其涉及基于雷视融合的车载adb系统架构及使用方法。
技术介绍
1、自适应远光(adaptive driving beam，adb)系统是一种能够根据行驶场景变换远光光束投影的智能自适应远光控制系统。它在保证自车驾驶员视野良好的前提下，不对其他道路使用者造成眩目。adb系统引入了“矩阵光束”的概念，主要依靠前照灯模组中的高分辨率led矩阵灯珠亮灭形成照明光束。adb系统能够根据自车行驶状态、交通环境状态以及道路车辆状态，智能开启和关闭远、近光灯，根据摄像头数据识别车辆、行人等目标，通过控制系统单独控制每一个发光单元，关闭部分照明区域，自适应变换远光光形分布，以避免对其他道路使用者造成眩目，如图1所示。adb所能处理的场景模式涵盖会车模式、跟车模式、单目标模式、多目标模式，实现实时动态调节。
2、传统车载adb系统架构如图2所示，该系统利用相机采集道路车辆情况作为原始数据，对相机进行内参外参标定，实现真实世界坐标与相机像素坐标之间的转换；相机数据通过can总线传给处理器，由处理器计算检测车辆与自驾车辆之间的真实距离以及对应角度，并依据位置角度数据得到目标两侧边界相对led矩阵灯组的直角坐标，进而得到目标两侧边界以led矩阵灯组为原点的球坐标和led矩阵灯组的最小遮蔽夹角(若根据图像数据得到自车前方不存在目标车辆，则led矩阵灯组维持远光灯状态；若根据图像数据得到自车前方存在目标车辆，则将led矩阵灯组内与最小遮蔽夹角对应的led灯关闭)；处理器通过can总线下发上述灯控信息给led矩阵灯珠
3、从以上系统架构可以看出，由于只有相机为adb系统提供信息流数据，可能出现以下灯珠控制不准确的问题，如：1.当图像中目标车辆、行人距离驾驶车辆较远而检测不精准，则矩阵灯珠关闭区域不匹配；2.当目标距离车体距离较近时，目标在图像中面积增大，会造成计算遮蔽夹角过大，关闭灯珠数量远多于应关数量。此外，当面临恶劣天气时，相机的图像数据可能变得不可靠：例如雨、雪、雾都有可能导致相机存在模糊或者遮挡，从而导致相机采集数据不准确，如：车辆、行人径向位置模糊，无法对车辆、行人进行精确定位，严重影响矩阵灯珠关闭区域的准确性。
技术实现思路
1、针对传统系统存在灯珠控制不准确的技术问题，本专利技术提出一种基于雷视融合的车载adb系统架构及实现方法，采用视频数据和毫米波雷达数据的智能场景识别adb系统架构使用毫米波雷达数据弥补了视频图像数据的缺点，可有效解决视频数据检测车辆、行人径向位置模糊的问题，实现对车辆、行人的精确定位，并以此为基础实现对灯珠的准确控制。
2、为了达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：
3、本专利技术的有益效果为：
4、(1)数据采集在传统架构基础上增加了毫米波雷达，能够更准确地探测出道路上其它车辆以及行人的具体物理位置信息。同时，将相机采集到的高分辨率图像数据与雷达探测到的数据进行交互融合，雷达与相机相互辅助，共同确定物体的准确位置信息。传统adb系统架构利用单相机采集数据可能会出现某些误判，例如某些特定情况下的错误识别等，利用雷达与相机数据进行交互融合，能够确保数据源头准确无误，提高系统的鲁棒性。
5、(2)能够适应各种恶劣天气，例如雨、雪、雾等场景。传统相机由于只使用相机进行数据采集，在雨、雪、雾等场景下，可能会出现摄像头拍摄图像模糊、成像不清晰等问题，从而限制了其应用场景。然而基于雷视融合的车载adb系统架构增加了毫米波雷达数据，能够利用毫米波雷达数据辅助相机采集的视频流数据，进行精准的物理位置信息计算，增加了adb系统的应用场景。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于雷视融合的车载ADB系统架构，其特征在于，包括依次连接的数据收集模块、ADB智能决策模块和ADB灯控模块，ADB智能决策模块包括CAN通信模块和处理器，CAN通信模块与处理器相连接，CAN通信模块和处理器均与数据收集模块，CAN通信模块与ADB灯控模块相连接，数据收集模块包括毫米波雷达和摄像头，毫米波雷达与摄像头均设置在汽车前侧，毫米波雷达与相连接，摄像头与处理器相连接，汽车的左车灯和右车灯均与ADB灯控模块相连接。
2.根据权利要求1所述的基于雷视融合的车载ADB系统架构，其特征在于，所述CAN通信模块包括通道Ⅰ和通道Ⅱ，通道Ⅰ和通道Ⅱ均与处理器相连接，毫米波雷达通过CAN总线与通道Ⅰ相连接，通道Ⅱ通过CAN总线与ADB灯控模块相连接。
3.根据权利要求2所述的基于雷视融合的车载ADB系统架构，其特征在于，所述处理器为Nvidia Xavier处理器。
4.根据权利要求3所述的基于雷视融合的车载ADB系统架构，其特征在于，所述毫米波雷达为ARS408毫米波雷达。
5.根据权利要求1-4中任意一项所述的基于雷视融合的车载
6.根据权利要求5所述的基于雷视融合的车载ADB系统架的使用方法，其特征在于，步骤S2所述将雷达数据解析得到的世界坐标转换至图像坐标的方法为：
7.根据权利要求6所述的基于雷视融合的车载ADB系统架的使用方法，其特征在于，步骤S3所述雷达数据和摄像机数据信息的融合匹配的方法为：
8.根据权利要求7所述的基于雷视融合的车载ADB系统架的使用方法，其特征在于，步骤S31所述采用最近邻帧匹配算法使毫米波雷达数据与视觉数据时间同步的方法为：
9.根据权利要求8所述的基于雷视融合的车载ADB系统架的使用方法，其特征在于，步骤S32所述将毫米波雷达与视觉信息融合的具体方法为：
10.根据权利要求7-9中任意一项所述的基于雷视融合的车载ADB系统架的使用方法，其特征在于，步骤S4所述利用融合后的结果下发灯控信息的方法为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于雷视融合的车载adb系统架构，其特征在于，包括依次连接的数据收集模块、adb智能决策模块和adb灯控模块，adb智能决策模块包括can通信模块和处理器，can通信模块与处理器相连接，can通信模块和处理器均与数据收集模块，can通信模块与adb灯控模块相连接，数据收集模块包括毫米波雷达和摄像头，毫米波雷达与摄像头均设置在汽车前侧，毫米波雷达与相连接，摄像头与处理器相连接，汽车的左车灯和右车灯均与adb灯控模块相连接。
2.根据权利要求1所述的基于雷视融合的车载adb系统架构，其特征在于，所述can通信模块包括通道ⅰ和通道ⅱ，通道ⅰ和通道ⅱ均与处理器相连接，毫米波雷达通过can总线与通道ⅰ相连接，通道ⅱ通过can总线与adb灯控模块相连接。
3.根据权利要求2所述的基于雷视融合的车载adb系统架构，其特征在于，所述处理器为nvidia xavier处理器。
4.根据权利要求3所述的基于雷视融合的车载adb系统架构，其特征在于，所述毫米波雷达为ars40...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭得岁，李辉，秦赛锋，梁梦颢，王朝阳，李靖，肖潇，黄松涛，
申请(专利权)人：河南天海电器有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。