本公開(kāi)涉及車(chē)輛燈光控制，具體涉及基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與狀態(tài)機(jī)的車(chē)燈動(dòng)態(tài)控制方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、本部分的陳述僅僅是提供了與本公開(kāi)相關(guān)的背景技術(shù)信息，不必然構(gòu)成在先技術(shù)。

2、傳統(tǒng)的車(chē)燈als算法在車(chē)燈控制中發(fā)揮了重要作用，但其決策主要基于預(yù)設(shè)的規(guī)則和模式，缺乏對(duì)實(shí)時(shí)環(huán)境變化的敏銳感知和適應(yīng)性。隨著車(chē)智能化的發(fā)展，對(duì)車(chē)燈系統(tǒng)提出了更高的要求，包括對(duì)復(fù)雜道路環(huán)境的精細(xì)感知、動(dòng)態(tài)調(diào)整光照模式以及提高能效和安全性的需求。

3、在車(chē)燈算法方面人工智能算法相對(duì)較少，其中圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在車(chē)燈算法方面的應(yīng)用更加少，傳統(tǒng)als算法大概實(shí)現(xiàn)方式都是接受can信號(hào)，建立對(duì)應(yīng)的狀態(tài)機(jī)系統(tǒng)，建立規(guī)則來(lái)輸出前燈電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)的角度；并且傳統(tǒng)的車(chē)輛前大燈靜態(tài)俯仰調(diào)節(jié)功能是指車(chē)輛在靜止(車(chē)速＝0km/h)狀態(tài)時(shí)，車(chē)身負(fù)載重重與負(fù)載位置發(fā)生變化時(shí)，使得車(chē)身傾角的改變而造成前大燈所照射的角度及位置出現(xiàn)變化，車(chē)燈算法系統(tǒng)應(yīng)對(duì)前大燈進(jìn)行正確角度的上下俯仰調(diào)整。

4、所以傳統(tǒng)的車(chē)燈als算法系統(tǒng)是基于規(guī)則的系統(tǒng)，仍然存在以下大量的不足和問(wèn)題：

5、傳統(tǒng)als算法系統(tǒng)主要依賴(lài)于預(yù)設(shè)的規(guī)則，這些規(guī)則通常基于對(duì)特定場(chǎng)景的假設(shè)，如車(chē)輛轉(zhuǎn)彎時(shí)調(diào)整前燈照射角度。然而，這種預(yù)設(shè)規(guī)則無(wú)法實(shí)時(shí)響應(yīng)復(fù)雜多變的駕駛環(huán)境，例如突然出現(xiàn)的行人、動(dòng)物或是非標(biāo)準(zhǔn)道路標(biāo)識(shí)。缺乏對(duì)實(shí)時(shí)環(huán)境變化的敏銳感知和適應(yīng)性，導(dǎo)致系統(tǒng)在面對(duì)突發(fā)狀況時(shí)無(wú)法做出及時(shí)且恰當(dāng)?shù)姆磻?yīng)?；谝?guī)則的als系統(tǒng)在設(shè)計(jì)時(shí)，規(guī)則集是固定的，一旦設(shè)定便難以修改或擴(kuò)展。然而，實(shí)際駕駛環(huán)境是動(dòng)態(tài)變化的，包括天氣、光照、交通狀況等。固定的規(guī)則集難以應(yīng)對(duì)環(huán)境的多樣性，特別是在極端天氣或復(fù)雜交通條件下，系統(tǒng)可能無(wú)法提供最佳的照明策略，從而影響駕駛安全和能效。由于基于規(guī)則的als系統(tǒng)依賴(lài)于預(yù)設(shè)的通用規(guī)則，它無(wú)法根據(jù)駕駛員的個(gè)人偏好或特定駕駛風(fēng)格進(jìn)行個(gè)性化調(diào)整。例如，一些駕駛員可能更偏好在夜間駕駛時(shí)有更強(qiáng)的照明，而另一些則可能更注重節(jié)能?；谝?guī)則的系統(tǒng)難以滿(mǎn)足這種個(gè)性化需求，導(dǎo)致用戶(hù)體驗(yàn)受限。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本公開(kāi)為了解決上述問(wèn)題，提出了基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與狀態(tài)機(jī)的車(chē)燈動(dòng)態(tài)控制方法及系統(tǒng)，將狀態(tài)機(jī)、車(chē)輛、道路和環(huán)境條件構(gòu)建成圖結(jié)構(gòu)，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)圖中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)表示，為狀態(tài)機(jī)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移提供決策依據(jù)，實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)規(guī)則驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)變，確保前燈的電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)角度和車(chē)燈的照射角度與當(dāng)前環(huán)境條件的最佳匹配，進(jìn)一步優(yōu)化節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的表示從而實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)燈系統(tǒng)控制的精細(xì)化和智能化。

2、根據(jù)一些實(shí)施例，本公開(kāi)采用如下技術(shù)方案：

3、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與狀態(tài)機(jī)的車(chē)燈動(dòng)態(tài)控制方法，包括：

4、獲取車(chē)輛行駛狀態(tài)、車(chē)輛傾角變化以及外部環(huán)境數(shù)據(jù)，并將所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；

5、基于圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，引入自適應(yīng)車(chē)燈控制算法，將自適應(yīng)車(chē)燈控制算法中的狀態(tài)機(jī)建模為有向圖，其中車(chē)輛的狀態(tài)作為節(jié)點(diǎn)，外部環(huán)境數(shù)據(jù)作為邊，形成車(chē)輛-環(huán)境交互的圖結(jié)構(gòu)；

6、將車(chē)輛-環(huán)境交互的圖結(jié)構(gòu)輸入至圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，學(xué)習(xí)狀態(tài)機(jī)圖中節(jié)點(diǎn)之間的依賴(lài)關(guān)系以及每個(gè)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)表示，獲取節(jié)點(diǎn)之間的依賴(lài)關(guān)系對(duì)車(chē)輛電機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)角度和車(chē)燈調(diào)節(jié)的影響，動(dòng)態(tài)調(diào)整出自適應(yīng)車(chē)燈控制算法的c、v、e三種模式，并輸出三種模式的分類(lèi)結(jié)果，根據(jù)分類(lèi)結(jié)果控制當(dāng)前車(chē)燈的照射角度和電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)角度，確保與當(dāng)前環(huán)境最佳的匹配狀態(tài)。

7、根據(jù)一些實(shí)施例，本公開(kāi)采用如下技術(shù)方案：

8、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與狀態(tài)機(jī)的車(chē)燈動(dòng)態(tài)控制系統(tǒng)，包括：

9、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取車(chē)輛行駛狀態(tài)、車(chē)輛傾角變化以及外部環(huán)境數(shù)據(jù)，并將所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；

10、圖結(jié)構(gòu)建模模塊，用于基于圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，引入自適應(yīng)車(chē)燈控制算法，將自適應(yīng)車(chē)燈控制算法中的狀態(tài)機(jī)建模為有向圖，其中車(chē)輛的狀態(tài)作為節(jié)點(diǎn)，外部環(huán)境數(shù)據(jù)作為邊，形成車(chē)輛-環(huán)境交互的圖結(jié)構(gòu)；

11、自適應(yīng)控制模塊，用于將車(chē)輛-環(huán)境交互的圖結(jié)構(gòu)輸入至圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，學(xué)習(xí)狀態(tài)機(jī)圖中節(jié)點(diǎn)之間的依賴(lài)關(guān)系以及每個(gè)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)表示，獲取節(jié)點(diǎn)之間的依賴(lài)關(guān)系對(duì)車(chē)輛電機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)角度和車(chē)燈調(diào)節(jié)的影響，動(dòng)態(tài)調(diào)整出自適應(yīng)車(chē)燈控制算法的c、v、e三種模式，并輸出三種模式的分類(lèi)結(jié)果，根據(jù)分類(lèi)結(jié)果控制當(dāng)前車(chē)燈的照射角度和電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)角度，確保與當(dāng)前環(huán)境最佳的匹配狀態(tài)。

12、根據(jù)一些實(shí)施例，本公開(kāi)采用如下技術(shù)方案：

13、一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與狀態(tài)機(jī)的車(chē)燈動(dòng)態(tài)控制方法。

14、根據(jù)一些實(shí)施例，本公開(kāi)采用如下技術(shù)方案：

15、一種非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)指令，所述計(jì)算機(jī)指令被處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)所述的基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與狀態(tài)機(jī)的車(chē)燈動(dòng)態(tài)控制方法。

16、根據(jù)一些實(shí)施例，本公開(kāi)采用如下技術(shù)方案：

17、一種電子設(shè)備，包括：處理器、存儲(chǔ)器以及計(jì)算機(jī)程序；其中，處理器與存儲(chǔ)器連接，計(jì)算機(jī)程序被存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器中，當(dāng)電子設(shè)備運(yùn)行時(shí)，所述處理器執(zhí)行所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序，以使電子設(shè)備執(zhí)行實(shí)現(xiàn)所述的基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與狀態(tài)機(jī)的車(chē)燈動(dòng)態(tài)控制方法。

18、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本公開(kāi)的有益效果為：

19、本公開(kāi)的一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與狀態(tài)機(jī)的車(chē)燈動(dòng)態(tài)控制方法，構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建用于訓(xùn)練動(dòng)態(tài)狀態(tài)感知圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(dsgnn)的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)處理復(fù)雜圖連接關(guān)系，通過(guò)信息傳播學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)表示，能夠動(dòng)態(tài)的調(diào)節(jié)電機(jī)旋轉(zhuǎn)角度。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)消息傳遞機(jī)制，學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)間的依賴(lài)關(guān)系，智能調(diào)節(jié)電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)角度和車(chē)燈光照模式。使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出的結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整als的c、v、e三種模式，確保光照角度與當(dāng)前環(huán)境條件的最佳匹配。通過(guò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的分類(lèi)結(jié)果來(lái)判斷屬于als的cve中三種模式中的那種模式，來(lái)輸出電機(jī)需要調(diào)整的角度。

20、本公開(kāi)的一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與狀態(tài)機(jī)的車(chē)燈動(dòng)態(tài)控制方法，動(dòng)態(tài)狀態(tài)感知圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(dsgnn)引入后，車(chē)燈系統(tǒng)能根據(jù)車(chē)輛在行駛過(guò)程中傳感器采集到的數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)時(shí)分析環(huán)境變化，如道路類(lèi)型、天氣條件、光照水平，智能調(diào)整光照模式，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)規(guī)則驅(qū)動(dòng)型als算法；圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)圖數(shù)據(jù)處理能力確保系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)車(chē)輛狀態(tài)變化，如急加速、減速、坡道行駛，自動(dòng)調(diào)節(jié)前大燈角度，提升駕駛安全性和照明效率。同時(shí)應(yīng)對(duì)新的場(chǎng)景，研發(fā)可以根據(jù)新的場(chǎng)景來(lái)實(shí)時(shí)的更新圖數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)實(shí)時(shí)優(yōu)化圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到的模型通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化，車(chē)燈系統(tǒng)能夠根據(jù)積累的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，不斷調(diào)整電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)角度和車(chē)燈照射角度，實(shí)現(xiàn)與環(huán)境條件的最佳匹配。

21、本公開(kāi)的一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與狀態(tài)機(jī)的車(chē)燈動(dòng)態(tài)控制方法，與傳統(tǒng)als系統(tǒng)需要根據(jù)不同車(chē)型和造型定制規(guī)則不同，本公開(kāi)通過(guò)將狀態(tài)機(jī)轉(zhuǎn)化為圖結(jié)構(gòu)，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)節(jié)點(diǎn)與邊之間的復(fù)雜關(guān)系，為智能模式切換提供數(shù)據(jù)支持；通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)本公開(kāi)能夠降低功耗，通過(guò)智能調(diào)節(jié)電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)角度，系統(tǒng)能有效減少不必要的燈光調(diào)整，降低能耗，提升整體能效。