[发明专利]一种基于多路况智能识别的汽车远近光灯自动切换方法

权利要求书

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：

G_x＝[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)]

G_y＝[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，G_x和G_y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：

7.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。

8.根据权利要求7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，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。

9.根据权利要求2-7中任一项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，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。

10.根据权利要求8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，

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。