用于控制本车辆的外部照明车灯的控制方法及控制设备与流程

本发明涉及车灯的自动控制领域，具体地涉及一种用于控制本车辆的外部照明车灯的控制方法以及一种用于控制本车辆的外部照明车灯的控制设备。

背景技术

通常，车辆设有外部照明车灯，用于为驾驶员或其它车辆提供照明或信号。外部照明车灯例如包括远光灯、近光灯、雾灯等。

当车辆在光线昏暗的条件下行驶时，通常需要利用远光灯或近光灯来为驾驶员提供照明。与近光灯相比，远光灯具有更大的照射范围。远光灯的照射距离例如可达到近光灯的照射距离的2倍。如果车辆的前方没有其它车辆，那么通常会使用远光灯来提供照明以便为驾驶员提供更好的照明。如果车辆的前方有其它车辆，则在没有其它措施的情况下需要例如关闭远光灯而采用近光灯来提供照明，以避免对其它车辆的驾驶员产生眩光。

当驾驶员在驾驶车辆时手动地在近光照明模式和远光照明模式之间进行切换时，驾驶员可能难以安全驾驶车辆，并且可能对其他道路使用者产生眩光。为了防止该问题，已经开发了车灯自动控制技术，以用于自动地控制外部照明车灯的操作。

为了实现车灯自动控制技术，需要识别在车辆前方行驶的其它车辆。然而，在复杂的行驶环境中，这种识别结果往往不够准确。例如，当车辆行驶经过设有数量众多的指示灯的施工场地附近时，指示灯可能被错误地识别为其它车辆，从而导致外部照明车灯的错误操作。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种改进的用于控制本车辆的外部照明车灯的控制方法和控制识别，其能够更准确地控制外部照明车灯。

根据本发明的第一方面，提供了一种用于控制本车辆的外部照明车灯的控制方法，所述控制方法包括下述步骤：

S10：通过本车辆的周围环境的图像，检测本车辆周围的光源；

S20：根据光源的载体的形状特征，识别本车辆周围的光源的类别；以及

S30：基于本车辆周围的光源的类别，控制本车辆的外部照明车灯响应于本车辆周围的光源执行照明操作。

通过根据光源的载体的形状特征，能够更准确地识别出光源的类别。特别是能够更准确地识别车辆周围的光源是否是其他车辆的车灯。由此，能够提高自动控制本车辆的外部照明车灯执行适应车辆周围环境的照明操作的准确性。例如，能够避免由于错误地将非车辆光源识别为车辆光源而导致本车辆的外部照明车灯的照射范围被错误地减小。

根据本发明的一个示例性实施例，光源的类别包括非车辆光源和车辆光源，其中，非车辆光源尤其包括工地光源和/或市区照明灯。

根据本发明的一个示例性实施例，所述控制方法包括在步骤S20的同时或之前执行步骤S15：根据检测到的本车辆周围的光源或借助于数字地图，确定本车辆所处的行驶场景，所述行驶场景包括工地场景和/或市区场景。所述控制方法还包括在步骤S15之后执行步骤S16：根据本车辆所处的行驶场景，判断是否继续执行步骤S20和步骤S30，其中，在确定本车辆处于工地场景的情况下，继续执行步骤S20和步骤S30；和/或，在确定本车辆处于市区场景的情况下，直接控制本车辆的外部照明车灯执行市区照明模式，而无需执行步骤S20和步骤S30。通过确定车辆所处的行驶场景，能够提高外部照明车灯的照明操作与车辆周围环境的适配性。

根据本发明的一个示例性实施例，在步骤S20中，附加地根据下述特征中的至少一者来识别本车辆周围的光源的类别：光源的移动性；光源的闪烁特征；光源的光线特征；光源的形状特征。由此，能够提高光源的分类结果的准确性。

根据本发明的一个示例性实施例，在步骤S20中，通过判断光源的载体的形状特征是否符合车辆的形状特征来识别本车辆周围的光源的类别为车辆光源或非车辆光源。

根据本发明的一个示例性实施例，在步骤S30中，在识别到本车辆的外部照明车灯的照射范围内存在或将存在车辆光源的情况下，控制本车辆的外部照明车灯响应于所述车辆光源执行避免与所述车辆光源的载体相关联的交通参与者产生眩光的照明操作。由此，外部照明车灯在执行避免产生眩光的照明操作时，能够有针对性地考虑车辆周围的车辆光源，而无需考虑非车辆光源、例如工地光源。在避免对其他交通参与者产生眩光的同时，能够最大程度地保证用于本车辆的照明。

根据本发明的一个示例性实施例，所述避免对与所述车辆光源的载体相关联的交通参与者产生眩光的照明操作包括下述操作中的至少一者：改变本车辆的远光灯的照射范围，其中，特别是在所述车辆光源位于或将位于本车辆的远光灯的当前照射范围的情况下，改变本车辆的远光灯的照射范围以便使本车辆的远光灯的照射范围避开车辆光源所在的区域；减小本车辆的远光灯的亮度；关闭本车辆的远光灯；打开本车辆的近光灯。

根据本发明的一个示例性实施例，在步骤S30中，在识别到本车辆周围的光源不包括车辆光源的情况下，使用本车辆的远光灯进行照明。

根据本发明的一个示例性实施例，步骤S10包括：借助于本车辆的车载摄像装置，获取本车辆的周围环境的图像；从所述图像中检测出光源特征。

根据本发明的第二方面，提供了一种用于控制本车辆的外部照明车灯的控制设备，所述控制设备包括：

检测单元，其被配置成能够通过本车辆的周围环境的图像检测本车辆周围的光源；

识别单元，其被配置成能够根据光源的载体的形状特征，识别本车辆周围的光源的类别；以及

控制单元，其被配置成能够基于本车辆周围的光源的类别，控制本车辆的外部照明车灯响应于本车辆周围的光源执行照明操作。

附图说明

下面，通过参看附图更详细地描述本发明，可以更好地理解本发明的原理、特点和优点。附图包括：

图1示意性地示出了包括根据本发明的一个示例性实施例的控制设备的车辆；

图2示出了根据本发明的一个示例性实施例的用于控制本车辆的外部照明车灯的控制方法的流程图；

图3示意性地示出了根据本发明的一个示例性实施例的用于控制本车辆的外部照明车灯的控制方法的流程图；

图4A和图4B示意性地示出了根据本发明的一个示例性实施例的控制方法的应用场景；以及

图5示意性地示出了根据本发明的一个示例性实施例的控制方法的另一应用场景。

具体实施方式

为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案以及有益的技术效果更加清楚明白，以下将结合附图以及多个示例性实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，而不是用于限定本发明的保护范围。

图1示意性地示出了包括根据本发明的一个示例性实施例的控制设备1的车辆。

如图1所示，车辆包括用于起照明和/或信号作用的外部照明车灯2。作为示例，所述外部照明车灯2可包括近光灯、远光灯、前雾灯、后雾灯等。

车辆还包括用于控制本车辆的外部照明车灯2的控制设备1。所述控制设备1可包括检测单元11、识别单元12和控制单元13。检测单元11被配置成能够通过本车辆的周围环境的图像检测本车辆周围的光源。识别单元12被配置成能够根据光源的载体的形状特征，识别本车辆周围的光源的类别。控制单元13被配置成能够基于本车辆周围的光源的类别，控制本车辆的外部照明车灯2响应于本车辆周围的光源执行照明操作。

车辆还可包括各种车载环境传感器，例如包括前视摄像机31、左视摄像机32、后视摄像机33、右视摄像机34的车载摄像装置、雷达传感器以及激光雷达传感器。借助这些车载环境传感器，车辆例如能够执行驾驶状态识别、驾驶环境检测、道路结构识别等多种功能以支持部分自主行驶或完全自主行驶。在此应注意，车载环境传感器除了包括前述示例性列举的传感器还可包括其它类型及数量的传感器，本发明对此不进行具体限制。

为了检测本车辆周围的光源，检测单元11例如可以以有线或无线的方式与前视摄像机31通信连接，以获取由前视摄像机31拍摄的车辆前方的周围环境的图像。然后，例如在检测单元11中借助经训练的机器学习模型从获取的图像中检测出光源特征。在该过程中，检测单元11可附加地检测出光源相关特征，例如光源的数量、光源相对于本车辆的位置等。检测单元11还可连接至左视摄像机32、后视摄像机33和/或右视摄像机34，以便更全面地检测车辆周围可能受到本车辆的外部照明车灯2影响的其它车辆。例如，通过左视摄像机32可附加地检测出将从本车辆的左侧形势到本车辆的外部照明车灯2的照射范围的其它车辆。此外，检测单元11例如还连接到车辆的其它类型的车载环境传感器，从而利用附加探测数据对图像识别结果进行验证或补充。在另外的实施例中，检测单元11也可直接构造成或包括上述车载环境传感器。

识别单元12可连接至检测单元11，从而获取对于本车辆周围的光源的检测结果。在检测单元11检测到本车辆周围存在光源的情况下，识别单元12可进一步根据光源的载体的形状特征，识别本车辆周围的光源的类别。例如，识别单元12可借助经训练的机器学习模型来识别本车辆周围的光源的类别。光源的类别例如可包括非车辆光源和车辆光源。非车辆光源尤其包括市区照明灯和工地光源等。工地光源例如包括工地警示灯、工地照明灯、工地导向指示灯、交通标志反射体等。车辆光源可包括机动车或非机动车的车灯，例如车辆的前照灯、尾灯等。

本领域技术人员应理解，在本发明中采用的机器学习模型可以是适用于本发明的目的的各种类型的机器学习模型，例如传统分类器或卷积神经网络模型等。尽管在图1中示出了检测单元11和识别单元12构造成彼此连接的两个单元的实施方式，但在另外的实施例中，检测单元11和识别单元12可集成在一起。在这种情况下，例如可通过单个机器学习模型来完成从图像中提取光源特征以及识别光源特征的类别。

检测单元11和获取单元例如均连接到控制单元13并将相应的本车辆周围的光源的检测结果和分类结果提供给控制单元13。控制单元13可基于本车辆周围的光源的检测结果和分类结果，生成用于控制外部照明车灯2的控制信号，并发送至外部照明车灯2。由此，能够更准确地自动控制本车辆的外部照明车灯2响应于本车辆周围的光源执行适应车辆周围环境的照明操作。

本领域技术人员应理解，本文中所用的“光源”一词既包括发出光线的发光体，也包括反射光线的物体。

图2示出了根据本发明的一个示例性实施例的用于控制本车辆的外部照明车灯2的控制方法的流程图。该控制方法至少包括步骤S10-S30。

在步骤S10中，通过本车辆的周围环境的图像，检测本车辆周围的光源。为了实现光源的检测，例如可以借助车载摄像机拍摄本车辆前方的环境图像，并借助经训练的分类器和/或卷积神经网络分析该图像，以便从所述图像中检测出本车辆周围的光源。此外，也可以借助其它类型的车载传感器辅助检测本车辆周围的光源。

在检测到本车辆周围的光源的情况下，可在步骤S20中根据光源的载体的形状特征，识别本车辆周围的光源的类别。例如，同样可借助经训练的分类器和/或卷积神经网络来识别本车辆周围的光源的类别。在步骤S20中，本车辆周围的光源例如可被分为非车辆光源和车辆光源。非车辆光源例如还能进一步分为市区照明灯和工地光源等。工地光源例如包括工地警示灯、工地照明灯、工地导向指示灯、交通标志反射体等。车辆光源可包括机动车或非机动车的车灯，例如车辆的前照灯、尾灯等。

在步骤S20中，通过判断光源的载体的形状特征是否符合车辆形状特征来识别本车辆周围的光源的类别为车辆光源或非车辆光源。在本发明中，“光源的载体”表示装载所述光源的主体。例如，车灯的载体为装载所述车灯的车辆，工地警示灯的载体为装载所述工地警示灯的警示灯塔。如果光源的载体的形状特征符合车辆形状特征，这意味着光源的载体为车辆，那么识别单元12就将该光源识别为车辆光源，反之则为非车辆光源。

为了更全面且准确地辨别光源的载体，预定的车辆形状特征可涵盖各种不同类型的车辆的形状特征。例如，预定的车辆形状特征可涵盖具有不同动力类型的车辆、如机动车或非机动车，又如具有不同数量的轮胎的车辆、如具有2个、3个或4个等数量的轮胎的车辆。

车辆形状特征尤其可通过利用车辆的图像训练的机器学习模型来预定义并存储在识别单元12中。该机器学习模型可提取光源的载体的形状特征，并判断光源的载体是否是车辆。车辆形状特征也可通过预定义的车辆形状特征参数来表示，如车辆的宽度、高度、高度与宽度比等。

在步骤S20中，识别单元12还可附加地根据下述特征中的至少一者来识别本车辆周围的光源的类别：光源的移动性；光源的光线特征；光源的闪烁特征；光源的形状特征。

车载摄像装置可在一定时间段内连续地获取本车辆的周围环境的多个图像。识别单元12通过对比分析所述多个图像，判断图像中的光源在该时间段内是否保持位置不变。由此，可辅助识别光源的类别。例如，如果所述多个图像中拍摄到某个光源发生了移位，那么可判断出该光源不是工地光源，因为工地光源在使用过程中通常是位置固定的。

识别单元12还可根据光源的光线特征来识别光源的类别。光线特征可包括光源发出的光的颜色、色温、强度等特征。

光源的闪烁特征也可用于识别光源的类别。例如，市区照明灯常采用日光灯并且利用交流对其供电，使得日光灯发出的光将发生人眼无法识别的高频闪烁。而车灯则不会出现这种高频闪烁的现象。因此，识别单元12可通过闪烁频率来识别光源的类别。

另外，还可通过光源本身的形状特征来识别光源的类别。

在执行步骤S20之后，可继续在步骤S30中，基于本车辆周围的光源的类别，控制本车辆的外部照明车灯2响应于本车辆周围的光源执行照明操作。

例如，如果在步骤S20中识别到本车辆的外部照明车灯2的照射范围内存在或将存在车辆光源，那么控制单元13可控制本车辆的外部照明车灯2响应于所述车辆光源执行避免对与所述车辆光源的载体相关联的交通参与者产生眩光的照明操作，例如执行下述操作中的至少一者：改变本车辆的远光灯的照射范围；减小本车辆的远光灯的亮度；关闭本车辆的远光灯；打开本车辆的近光灯。

特别是在所述车辆光源位于或将位于本车辆的远光灯的当前照射范围的情况下，可改变本车辆的远光灯的照射范围以便使本车辆的远光灯的照射范围避开车辆光源所在的区域。由此，既能防止本车辆的远光灯对其他交通参与者产生炫光，又能最大程度地为本车辆的驾驶员提供良好的照明。

或者，在所述车辆光源位于本车辆的远光灯的当前照射范围的情况下，也可采用减小本车辆的远光灯的亮度的方式来防止本车辆的远光灯对其他交通参与者产生炫光，同时尽可能地为本车辆的驾驶员提供良好的照明。

另外，也可通过关闭远光灯并且打开近光灯来实现从远光模式切换至近光模式，以防止本车辆的远光灯对其他交通参与者产生炫光。

在步骤S30中，也可基于本车辆周围的光源的类别，在识别到本车辆周围的光源不包括车辆光源的情况下，使用本车辆的远光灯进行照明。例如，可控制本车辆的外部照明车灯2从正在使用的近光模式切换回到远光模式。

在此，该控制方法的所有步骤例如可以在使用图1所示的控制设备1的情况下实施。

图3示意性地示出了根据本发明的一个示例性实施例的用于控制本车辆的外部照明车灯2的控制方法的流程图。与图2所示的控制方法不同的是，图3所示的控制方法附加地包括可选步骤S15和S16。

如图3所示，在执行步骤S10之后，可在步骤S15中根据检测到的本车辆周围的光源或借助于数字地图，确定本车辆所处的行驶场景。所述行驶场景包括工地场景和/或市区场景。

工地场景表示车辆行进经过施工场地的场景。例如，当车辆周围的光源的数量或密度达到一定阈值时，可确定车辆处于工地场景。

市区场景表示车辆行驶在照明良好的市区环境中的场景。例如，如上所述根据光源的闪烁频率可识别光源是否为市区照明灯，由此可确定车辆是否在市区环境行驶。另外，可通过本车辆的周围环境的图像，确定车辆周围的路灯的数量或密度，以确定车辆是不是在照明良好的市区环境中行驶。

另外，也可借助于数字地图，并结合车辆的导航数据，来确定车辆的行驶场景。

然后，在步骤S16中，可根据本车辆所处的行驶场景，判断是否继续执行步骤S20和步骤S30。在确定本车辆处于工地场景的情况下，可继续执行步骤S20和步骤S30。在确定本车辆处于市区场景的情况下，可直接控制本车辆的外部照明车灯2执行市区照明模式，而无需执行步骤S20和步骤S30。例如，在市区照明模式中，无论车辆周围是否存在其它车辆都禁止使用远光灯。

图4A和图4B示意性地示出了根据本发明的一个示例性实施例的控制方法的应用场景。

在图4A所示的应用场景中，本车辆100行驶经过一个施工场地(在此示意性地以阴影区域示出)。在该施工场地中，布置有多个工地光源(在此仅示意性地示出部分工地光源)。本车辆100的周围还有两辆其它车辆与本车辆100行驶在同一道路上，其中，第一车辆200在本车辆100的前方与本车辆100同向地行驶，第二车辆300在相邻的车道中与本车辆100反向地行驶。

借助本车辆100的前视摄像机，可获取本车辆100前方的周围环境的图像。然后，通过所述图像，可检测出本车辆100周围的光源。在此，例如可检测出本车辆100周围的光源包括：第一车辆200的尾灯201、第二车辆300的前灯301以及施工场地中的多个工地警示灯400。例如通过本车辆100周围的光源的数量或密度，可确定本车辆100处于工地场景。

然后，可根据光源的载体的形状特征，识别本车辆100周围的光源的类别。例如，由于第一车辆200的尾灯201的载体的形状特征符合车辆的形状特征，因此，第一车辆200的尾灯201将被识别为车辆光源。类似地，第二车辆300的前灯301也将被识别为车辆光源。而工地警示灯400的载体、即警示灯塔的形状特征不符合车辆的形状特征，因此，工地警示灯400将被识别为非车辆光源。可选地，车辆的识别单元可通过形状特征识别出工地警示灯400的载体符合警示灯塔的形状特征，从而更精确地识别出工地警示灯400的类别为工地光源或甚至工地警示灯。

在识别出本车辆100周围的光源的类别之后，可控制本车辆100的外部照明车灯响应于本车辆100周围的光源执行照明操作。例如，在识别到第一车辆200的尾灯201和第二车辆300的前灯301位于本车辆100的外部照明车灯的照射范围内的情况下，可改变本车辆100的远光灯的照射范围以便使本车辆100的远光灯的照射范围避开第一车辆200的尾灯201和第二车辆300的前灯301所在的区域。由此，能够避免本车辆100的远光灯对第一车辆200和第二车辆300的驾驶员产生眩光。如图4B所示，本车辆100的远光灯的照射范围将缩窄，以避开第一车辆200和第二车辆300。但缩窄后的照射范围仍然能够为本车辆100的驾驶员提供良好的照明。这种照明特别是优于本车辆100的近光灯能够提供的照明。图4B还示出了，在改变本车辆100的远光灯的照射范围的过程中，无需考虑避开非车辆光源。因此，缩窄后的远光灯的照射范围仍然覆盖了工地警示灯400。

图5示意性地示出了根据本发明的一个示例性实施例的控制方法的另一应用场景。

在图5所示的应用场景中，本车辆100行驶同样经过一个施工场地。借助车本车辆100的前视摄像机，可获取本车辆100前方的周围环境的图像。然后，通过所述图像，可检测出本车辆100周围的光源。在此，例如可检测出本车辆100周围的光源包括施工场地中的多个工地警示灯400。同样，通过本车辆100周围的光源的数量或密度，可确定车辆处于工地场景。

然后，可根据光源的载体的形状特征，识别本车辆100周围的光源的类别。在此，例如将识别出本车辆100周围的光源都是工地光源。

在识别出本车辆100周围的光源的类别之后，可发现车辆的外部照明车灯的照射范围内不存在车辆光源。因此，本车辆100可继续使用远光灯进行照明而无需执行切换至近光模式、减小远光灯的亮度或改变远光灯的照射范围等操作。

尽管这里详细描述了本发明的特定实施方式，但它们仅仅是为了解释的目的而给出的，而不应认为它们对本发明的范围构成限制。在不脱离本发明精神和范围的前提下，各种替换、变更和改造可被构想出来。