DE102021106782A1 - Computer-implemented method for headlight range adjustment - Google Patents

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Boris Kubitza
Carsten Wilks
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Abstract

Die Erfindung betrifft ein computerimplementiertes Verfahren zur Leuchtweitenregulierung bei einem Kraftfahrzeug, umfassend die folgenden Schritte:- Erfassung von Fahrzeugdaten (1) mittels Sensoren im oder am Kraftfahrzeug, wobei die Fahrzeugdaten (1) einen Antriebsstrang des Kraftfahrzeugs und/oder eine Bewegungsrichtung des Kraftfahrzeugs betreffen;- Verwendung der Fahrzeugdaten (1) als Eingangsgrößen einer künstlichen Intelligenz (2);- Prognostizierung eines Neigungswinkels des Kraftfahrzeugs mittels der künstlichen Intelligenz unter Verwendung der Eingangsgrößen;Regulierung einer Leuchtweite von Scheinwerfern (7) des Kraftfahrzeugs unter Verwendung des prognostizierten Neigungswinkels.The invention relates to a computer-implemented method for headlight range adjustment in a motor vehicle, comprising the following steps: - acquisition of vehicle data (1) by means of sensors in or on the motor vehicle, the vehicle data (1) relating to a drive train of the motor vehicle and/or a direction of movement of the motor vehicle; - Use of the vehicle data (1) as input variables of an artificial intelligence (2); - Prediction of an angle of inclination of the motor vehicle by means of the artificial intelligence using the input variables; Regulation of a beam range of headlights (7) of the motor vehicle using the predicted angle of inclination.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein computerimplementiertes Verfahren zur Leuchtweitenregulierung bei einem Kraftfahrzeug gemäß Anspruch 1.The present invention relates to a computer-implemented method for adjusting the headlight range in a motor vehicle according to claim 1.

Beim Betrieb eines Kraftfahrzeugs mit eingeschalteten Scheinwerfern kann eine Nickbewegung des Kraftfahrzeugs zu unerwünschten Schwankungen der Hell-Dunkel-Grenze zwischen dem von den Scheinwerfern ausgeleuchteten Bereich und dem daran angrenzenden Bereich führen. Wenn der vordere Bereich des Kraftfahrzeugs nach unten bewegt wird, verschiebt sich die Hell-Dunkel-Grenze näher hin zum Kraftfahrzeug, sodass ein Fahrer nicht ausreichend weit gucken kann. Wenn der vordere Bereich des Kraftfahrzeugs nach oben bewegt wird, verschiebt sich die Hell-Dunkel-Grenze weg vom Kraftfahrzeug, sodass unter Umständen Fahrer entgegenkommender Fahrzeuge geblendet werden.When a motor vehicle is operated with the headlights switched on, a pitching movement of the motor vehicle can lead to undesired fluctuations in the light-dark boundary between the area illuminated by the headlights and the area adjacent thereto. When the front of the automobile is moved downward, the cut-off line shifts closer to the automobile, so a driver cannot see far enough. If the front area of the motor vehicle is moved upwards, the light/dark boundary shifts away from the motor vehicle, so that drivers of oncoming vehicles may be blinded.

Aus diesem Grund wird im Stand der Technik die Leuchtweite der Scheinwerfer reguliert. Aus DE 10 2011 017 697 A1 ist es bekannt, Achssensoren oder ein Kamerasystem zu verwenden, um die Leuchtweite der Scheinwerfer zu regulieren.For this reason, the beam range of the headlights is regulated in the prior art. Out of DE 10 2011 017 697 A1 it is known to use axle sensors or a camera system to regulate the range of headlights.

Demgegenüber liegt der vorliegenden Erfindung die Aufgabe zugrunde, ein verbessertes Verfahren zur Leuchtweitenregulierung zu schaffen. Außerdem soll eine Steuerungseinheit zur Durchführung eines solchen Verfahrens und ein Kraftfahrzeug mit einer solchen Steuerungseinheit geschaffen werden.In contrast, the present invention is based on the object of creating an improved method for adjusting the headlight range. In addition, a control unit for carrying out such a method and a motor vehicle with such a control unit are to be created.

Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren gemäß Anspruch 1, eine Steuerungseinheit gemäß Anspruch 11 und ein Kraftfahrzeug gemäß Anspruch 12 gelöst. Ausführungsformen der Erfindung sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben.This object is achieved by a method according to claim 1, a control unit according to claim 11 and a motor vehicle according to claim 12. Embodiments of the invention are given in the dependent claims.

Mittels Sensoren im oder am Kraftfahrzeug werden Fahrzeugdaten erfasst. Die Fahrzeugdaten können beispielsweise Messwerte der Sensoren sein. Die Fahrzeugdaten betreffen einen Antriebsstrang des Kraftfahrzeugs und/oder eine Bewegungsrichtung des Kraftfahrzeugs. Der Antriebsstrang kann dabei beispielsweise einen Motor, ein Getriebe und Räder umfassen. Zu den Fahrzeugdaten können beispielsweise auch Messwerte gehören, die Hinweise auf eine von einem Benutzer oder einer Software eingestellte Einstellung geben. Dies kann beispielsweise die Stellung eines Gaspedals sein. Zur Bewegungsrichtung des Kraftfahrzeugs kann beispielsweise eine Gierrate gehören. Die Sensoren im oder am Kraftfahrzeug können insbesondere Sensoren sein, die unabhängig von dieser Beschreibung für andere Zwecke verwendet werden. Dies können insbesondere auch bereits aus dem Stand der Technik bekannte Zwecke sein.Vehicle data is recorded by means of sensors in or on the motor vehicle. The vehicle data can be measured values from the sensors, for example. The vehicle data relate to a drive train of the motor vehicle and/or a direction of movement of the motor vehicle. The drive train can include an engine, a transmission and wheels, for example. The vehicle data can also include, for example, measured values that indicate a setting set by a user or by software. This can be the position of an accelerator pedal, for example. A yaw rate, for example, can belong to the direction of movement of the motor vehicle. The sensors in or on the motor vehicle can in particular be sensors that are used for other purposes independently of this description. In particular, these can also be purposes that are already known from the prior art.

Die Fahrzeugdaten werden als Eingangsgrößen einer künstlichen Intelligenz verwendet, die einen Neigungswinkel des Kraftfahrzeugs unter Verwendung dieser Eingangsgrößen prognostiziert. Die Prognostizierung bedeutet im Rahmen dieser Beschreibung insbesondere, dass ein zukünftiger Wert des Neigungswinkels vorhergesagt wird. Ein solcher Neigungswinkel kann sich insbesondere bei starken Nickbewegungen des Kraftfahrzeugs, beispielsweise beim starken Beschleunigen stark von einem aktuellen Neigungswinkel unterscheiden. Unter dem Neigungswinkel wird dabei im Rahmen dieser Beschreibung insbesondere eine Auslenkung des Kraftfahrzeugs um seine Querachse verstanden. Eine solche Bewegung beeinflusst signifikant den Verlauf der Hell-Dunkel-Grenze vor dem Kraftfahrzeug.The vehicle data are used as input variables for an artificial intelligence that predicts an angle of inclination of the motor vehicle using these input variables. In the context of this description, the prognosis means in particular that a future value of the angle of inclination is predicted. Such an angle of inclination can differ greatly from a current angle of inclination, particularly in the case of strong pitching movements of the motor vehicle, for example when accelerating sharply. In the context of this description, the angle of inclination is understood to mean, in particular, a deflection of the motor vehicle about its transverse axis. Such a movement significantly influences the course of the cut-off line in front of the motor vehicle.

Ein möglichst konstanter Abstand der Hell-Dunkel-Grenze vom Kraftfahrzeug ist insbesondere vorteilhaft für die Aufmerksamkeit eines Fahrers, insbesondere in Gefahrensituationen, im allgemeinen eine geringere Ablenkung des Fahrers vom Verkehrsgeschehen und eine Erhöhung des Komforts.Keeping the distance of the light-dark boundary from the motor vehicle as constant as possible is particularly advantageous for the driver's attention, especially in dangerous situations, generally less distraction of the driver from the traffic situation and an increase in comfort.

Der prognostizierte Neigungswinkel wird bei der Regulierung der Leuchtweite der Scheinwerfer des Kraftfahrzeugs verwendet. Die Regulierung kann dabei insbesondere erfolgen, indem das vom Scheinwerfer erzeugte Licht weiter nach oben oder nach unten gerichtet wird. Die Verwendung des prognostizierten Neigungswinkels ist vorteilhaft, da der Abstand der Hell-Dunkel-Grenze vom Kraftfahrzeug insbesondere in relativ kurzen Zeitabständen stark schwanken kann, wenn das Kraftfahrzeug beispielsweise stark beschleunigt oder abgebremst wird. Bei einem solchen Ereignis kann die Leuchtweite besonders schnell reguliert werden, wenn der prognostizierte Neigungswinkel verwendet wird.The predicted tilt angle is used in adjusting the range of headlights of the motor vehicle. The regulation can take place in particular by directing the light generated by the headlight further upwards or downwards. The use of the predicted angle of inclination is advantageous since the distance between the cut-off line and the motor vehicle can fluctuate greatly, particularly at relatively short time intervals, if the motor vehicle is accelerated or braked sharply, for example. In the event of such an event, the headlight range can be regulated particularly quickly if the predicted angle of inclination is used.

Nach einer Ausführungsform der Erfindung kann die künstliche Intelligenz als neuronales Netz ausgebildet sein. In praktischen Versuchen hat sich dies als besonders vorteilhaft herausgestellt.According to one embodiment of the invention, the artificial intelligence can be designed as a neural network. In practical tests, this has turned out to be particularly advantageous.

Nach einer Ausführungsform der Erfindung können die Fahrzeugdaten eine Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs, eine Geschwindigkeitsänderung, eine Drehzahl eines Motors des Antriebsstrangs, eine Gangstellung eines Getriebes des Antriebsstrangs, einen Lenkradwinkel, eine Gaspedalstellung und/oder eine Gierrate umfassen.According to one embodiment of the invention, the vehicle data can include a speed of the motor vehicle, a change in speed, a speed of a motor in the drive train, a gear position of a transmission in the drive train, a steering wheel angle, an accelerator pedal position and/or a yaw rate.

Nach einer Ausführungsform der Erfindung kann die künstliche Intelligenz vor der Berechnung des Neigungswinkels mit Referenz-Fahrzeugdaten und Referenz-Einfederungswerten trainiert werden. Dabei kann ein Satz von Referenz-Fahrzeugdaten jeweils einem Referenz-Einfederungswert zugeordnet sein. Unter den Referenz-Fahrzeugdaten werden dabei im Rahmen dieser Beschreibung insbesondere Daten verstanden, die bei Testfahrten mit einem anderen Kraftfahrzeug aufgezeichnet wurden. Unter den Referenz-Einfederungswerten werden im Rahmen dieser Beschreibung insbesondere Werte von Achssensoren dieses anderen Kraftfahrzeugs verstanden, die die Einfederung des anderen Kraftfahrzeugs an der jeweiligen Achse betreffen. Die künstliche Intelligenz lässt sich mit diesen Referenz-Fahrzeugdaten und den Referenz-Einfederungswerten trainieren, sodass sie besonders gut in der Lage ist, den Neigungswinkel des Kraftfahrzeugs zu prognostizieren, insbesondere wenn das Kraftfahrzeug und das andere Kraftfahrzeug beispielsweise baugleich oder zumindest bauähnlich sind. Beispielsweise kann so eine typische Nickbewegung beim Beschleunigen oder Bremsen besonders gut prognostiziert werden, wenn das Verhalten des Kraftfahrzeugs bei einer bestimmten Geschwindigkeit mit einem bestimmten eingelegten Gang und einer bestimmten Stellung des Gas- oder Bremspedals bereits bekannt ist oder von der künstlichen Intelligenz simuliert werden kann.According to one embodiment of the invention, the artificial intelligence can be trained with reference vehicle data and reference deflection values before calculating the inclination angle. A set of reference vehicle data can each be assigned to a reference deflection value. Under the reference vehicle data understood in the context of this description in particular data that were recorded during test drives with another motor vehicle. In the context of this description, the reference deflection values are understood to mean, in particular, values of axle sensors of this other motor vehicle which relate to the deflection of the other motor vehicle on the respective axle. The artificial intelligence can be trained with this reference vehicle data and the reference deflection values, so that it is particularly well able to predict the inclination angle of the motor vehicle, especially if the motor vehicle and the other motor vehicle are, for example, identical or at least structurally similar. For example, a typical pitching movement when accelerating or braking can be predicted particularly well if the behavior of the motor vehicle at a specific speed with a specific gear engaged and a specific position of the accelerator or brake pedal is already known or can be simulated by the artificial intelligence.

Nach einer Ausführungsform der Erfindung können die Referenz-Fahrzeugdaten von Sensoren in oder an einem anderen Kraftfahrzeug erfasst worden sein. Die Referenz-Einfederungswerte können von Niveausensoren an Achsen des anderen Kraftfahrzeugs erfasst worden sein. Dies ist insbesondere vorteilhaft, da beispielsweise die Referenz-Fahrzeugdaten und die Referenz-Einfederungswerte des anderen Kraftfahrzeugs für eine Vielzahl von Kraftfahrzeugen verwendet werden können. Sie müssen daher nur einmal erfasst werden und können dann für mehrere künstliche Intelligenzen und/oder mehrere Kraftfahrzeuge als Trainingsdaten verwendet werden.According to one embodiment of the invention, the reference vehicle data can have been recorded by sensors in or on another motor vehicle. The reference deflection values may have been recorded by level sensors on the axles of the other motor vehicle. This is particularly advantageous since, for example, the reference vehicle data and the reference deflection values of the other motor vehicle can be used for a large number of motor vehicles. They therefore only have to be recorded once and can then be used as training data for a number of artificial intelligences and/or a number of motor vehicles.

Nach einer Ausführungsform der Erfindung können bei der Prognostizierung des Neigungswinkels sowohl ein erster Einfederungswert einer Hinterachse des Kraftfahrzeugs als auch ein zweiter Einfederungswert einer Vorderachse des Kraftfahrzeugs prognostiziert werden. Aus dem ersten und dem zweiten Einfederungswert kann dann der Neigungswinkelt berechnet werden. Das Kraftfahrzeug kann bei dieser Ausführungsform somit einem bereits bekannten Kraftfahrzeug ähneln, das zwei Niveausensoren zur Erfassung Einfederungswerte an der Vorderachse und der Hinterachse aufweist. Im Unterschied zu bekannten Kraftfahrzeugen werden jedoch die Einfederungswerte zur Prognostizierung eines zukünftigen Neigungswinkels und nicht zur Bestimmung des aktuellen Neigungswinkels verwendet. So kann dann die Leuchtweite zum passenden Zeitpunkt bereits auf den angepassten Wert eingestellt werden und muss nicht erst als Reaktion auf eine Änderung der Einfederungswerte eingestellt werden. Dies führt zu einer schneller durchgeführten Regulierung der Leuchtweite, wenn sich die Einfederungswerte verändern.According to one embodiment of the invention, when predicting the angle of inclination, both a first deflection value of a rear axle of the motor vehicle and a second deflection value of a front axle of the motor vehicle can be predicted. The inclination angle can then be calculated from the first and the second deflection value. In this embodiment, the motor vehicle can thus resemble an already known motor vehicle that has two level sensors for detecting deflection values on the front axle and the rear axle. In contrast to known motor vehicles, however, the deflection values are used to predict a future angle of inclination and not to determine the current angle of inclination. The headlight range can then be set to the adjusted value at the right time and does not have to be set first as a reaction to a change in the deflection values. This leads to faster adjustment of the headlight range when the deflection values change.

Nach einer Ausführungsform der Erfindung können die Fahrzeugdaten Messdaten eines ersten Niveausensors an einer ersten Achse des Kraftfahrzeugs und eines zweiten Niveausensors an einer zweiten Achse des Kraftfahrzeugs umfassen. Bei diesen Messdaten kann es sich beispielsweise um die Einfederungswerte handeln. Alternativ können die Messdaten einen Rückschluss auf die Einfederungswerte ermöglichen.According to one embodiment of the invention, the vehicle data can include measurement data from a first level sensor on a first axle of the motor vehicle and from a second level sensor on a second axle of the motor vehicle. This measurement data can be the deflection values, for example. Alternatively, the measurement data can allow conclusions to be drawn about the deflection values.

Nach einer Ausführungsform der Erfindung kann ein durch einen Niveausensor an einer ersten Achse gemessener Einfederungswert als Eingangsgröße der künstlichen Intelligenz verwendet werden. Die erste Achse kann beispielsweise die Vorderachse sein. In diesem Fall können die Fahrzeugdaten und der Einfederungswert der ersten Achse dazu verwendet werden, einen Einfederungswert an einer zweiten Achse des Kraftfahrzeugs, beispielsweise der Hinterachse, mittels der künstlichen Intelligenz zu prognostizieren. Der prognostizierte Einfederungswert an der zweiten Achse kann dann zusammen mit dem gemessenen Einfederungswert der ersten Achse dazu verwendet werden, den Neigungswinkel des Kraftfahrzeugs zu prognostizieren.According to one embodiment of the invention, a deflection value measured by a level sensor on a first axle can be used as an input variable for the artificial intelligence. The first axle can be the front axle, for example. In this case, the vehicle data and the deflection value of the first axle can be used to predict a deflection value on a second axle of the motor vehicle, for example the rear axle, using the artificial intelligence. The predicted deflection value on the second axle can then be used together with the measured deflection value on the first axle to predict the lean angle of the motor vehicle.

Nach einer Ausführungsform der Erfindung kann bei der Prognostizierung des Neigungswinkels ein Einfederungswert einer zweiten Achse, beispielsweise der Hinterachse, des Kraftfahrzeugs prognostiziert werden. Dieser prognostizierte Einfederungswert der zweiten Achse kann dann zur Prognostizierung des Neigungswinkels verwendet werden.According to one embodiment of the invention, when predicting the angle of inclination, a deflection value of a second axle, for example the rear axle, of the motor vehicle can be predicted. This predicted second axis deflection value can then be used to predict lean angle.

Nach einer Ausführungsform der Erfindung kann die Regulierung der Leuchtweite unter Verwendung des, beispielsweise prognostizierten, Einfederungswerts der zweiten Achse erfolgen. Zusätzlich dazu kann auch der an der ersten Achse gemessene Einfederungswert zur Regulierung der Leuchtweite verwendet werden.According to one embodiment of the invention, the headlight range can be regulated using the, for example, predicted deflection value of the second axis. In addition to this, the deflection value measured on the first axis can also be used to regulate the headlight range.

Die Steuerungseinheit gemäß Anspruch 11 umfasst einen digitalen Speicher und einen Prozessor. Im Speicher sind maschinenlesbare Instruktionen gespeichert, die dazu ausgebildet sind, den Prozessor zur Durchführung eines Verfahrens nach einer Ausführungsform der Erfindung zu veranlassen, wenn der Prozessor die Instruktionen ausführt.The control unit according to claim 11 comprises a digital memory and a processor. Machine-readable instructions are stored in the memory, which are designed to cause the processor to carry out a method according to an embodiment of the invention when the processor executes the instructions.

Das Kraftfahrzeug gemäß Anspruch 12 umfasst eine Steuerungseinheit nach einer Ausführungsform der Erfindung.The motor vehicle according to claim 12 comprises a control unit according to an embodiment of the invention.

Anhand der beigefügten Zeichnungen wird die Erfindung nachfolgend näher erläutert. Dabei werden für gleiche oder ähnliche Bauteile und für Bauteile mit gleichen oder ähnlichen Funktionen dieselben Bezugszeichen verwendet. Dabei zeigt:

  • 1 eine schematische Darstellung eines Verfahrens nach einer Ausführungsform der Erfindung mit jeweils einem Niveausensor an einer Achse des Kraftfahrzeugs; und
  • 2 eine schematische Darstellung eines Verfahrens nach einer Ausführungsform der Erfindung mit einem einzigen Nvieausensor an einer Vorderachse des Kraftfahrzeugs.
The invention is explained in more detail below with reference to the attached drawings. Included the same reference numbers are used for the same or similar components and for components with the same or similar functions. It shows:
  • 1 a schematic representation of a method according to an embodiment of the invention, each with a level sensor on an axle of the motor vehicle; and
  • 2 a schematic representation of a method according to an embodiment of the invention with a single level sensor on a front axle of the motor vehicle.

Im Kraftfahrzeug werden Fahrzeugdaten 1 gesammelt wie beispielsweise die Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs, eine Geschwindigkeitsänderung, eine Drehzahl des Motors, eine Gangstellung, einen Lenkradwinkel, eine Gaspedalstellung und/oder eine Gierrate. Außerdem werden Messwerte von Sensoren 4 und 6 erfasst. Dabei ist der erste Sensor 4 an der Vorderachse 3 des Kraftfahrzeugs angeordnet. Der zweite Sensor 6 ist an der Hinterachse 5 des Kraftfahrzeugs angeordnet. Die Messwerte der Sensoren 4 und 6 können Einfederungswerte der jeweiligen Achse 3 bzw. 5 sein. Es ist auch möglich, dass die Messwerte der Sensoren 4 und 6 Rückschlüsse auf die Einfederungswerte der jeweiligen Achse 3 bzw. 5 ermöglichen.Vehicle data 1 is collected in the motor vehicle, for example the speed of the motor vehicle, a change in speed, an engine speed, a gear position, a steering wheel angle, an accelerator pedal position and/or a yaw rate. In addition, measured values from sensors 4 and 6 are recorded. In this case, the first sensor 4 is arranged on the front axle 3 of the motor vehicle. The second sensor 6 is arranged on the rear axle 5 of the motor vehicle. The measured values of the sensors 4 and 6 can be deflection values of the respective axle 3 or 5. It is also possible that the measured values of the sensors 4 and 6 allow conclusions to be drawn about the deflection values of the respective axle 3 or 5.

Unter Verwendung der Fahrzeugdaten 1 und der Messwerte der Sensoren 4 und 6 als Eingangsgrößen prognostiziert die künstliche Intelligenz 2 einen Neigungswinkel des Kraftfahrzeugs. Der prognostizierte Neigungswinkel wird dann verwendet, um die Leuchtweite der Scheinwerfer 7 zu regulieren. Da der Neigungswinkel prognostiziert ist, kann die Leuchtweite besonders schnell an starke Schwankungen des Neigungswinkels angepasst werden. Dies ist der Vorteil gegenüber bekannten Verfahren, bei denen lediglich der aktuelle Neigungswinkel des Kraftfahrzeugs zur Regulierung der Leuchtweite verwendet wird. Insbesondere bei relativ schnellen Änderungen des Neigungswinkels ist die Prognostizierung des Neigungswinkels vorteilhaft, um die Leuchtweite besonders schnell an solche Änderungen anzupassen.Using the vehicle data 1 and the measured values of the sensors 4 and 6 as input variables, the artificial intelligence 2 predicts an angle of inclination of the motor vehicle. The predicted angle of inclination is then used to regulate the headlight range of the headlights 7 . Since the angle of inclination is predicted, the headlight range can be adjusted particularly quickly to strong fluctuations in the angle of inclination. This is the advantage over known methods in which only the current angle of inclination of the motor vehicle is used to regulate the headlight range. In the case of relatively rapid changes in the angle of inclination, in particular, the prediction of the angle of inclination is advantageous in order to adapt the headlight range to such changes particularly quickly.

Das Training der künstlichen Intelligenz 2 kann erfolgen, indem Referenz-Fahrzeugdaten und Referenz-Einfederungswerte als Trainingsdatensatz verwendet werden. So lässt sich die künstliche Intelligenz trainieren, indem mit dem Kraftfahrzeug oder einem anderen baugleichen oder bauähnlichen Kraftfahrzeug verschiedene in verschiedenen Situationen die Referenz-Fahrzeugdaten und die Referenz-Einfederungswerte erfasst werden. Wenn die künstliche Intelligenz dann mit diesen Referenz-Fahrzeugdaten und den Referenz-Einfederungswerten trainiert wird, kann sie besonders gut in unterschiedlichen Situationen den Neigungswinkel des Kraftfahrzeugs prognostizieren.The artificial intelligence 2 can be trained by using reference vehicle data and reference deflection values as a training dataset. The artificial intelligence can be trained in that the reference vehicle data and the reference deflection values are recorded in different situations with the motor vehicle or another motor vehicle of the same or similar construction. If the artificial intelligence is then trained with this reference vehicle data and the reference deflection values, it can predict the inclination angle of the motor vehicle particularly well in different situations.

Bei der Ausführungsform in 2 ist die Hinterachse 5 frei von einem Sensor zur Erfassung des Einfederungswerts an der Hinterachse 5. Die Fahrzeugdaten 1 inklusive der Messwerte des Sensors 4 an der Vorderachse werden von der künstlichen Intelligenz 2 verwendet, um einen Einfederungswert an der Hinterachse 5 zu prognostizieren. Aus dem prognostizierten Einfederungswert an der Hinterachse 5 und dem Messwert des Sensors 4 an der Vorderachse 3 wird dann von einer Steuereinheit 8 die Leuchtweite der Scheinwerfer 7 reguliert.In the embodiment in 2 the rear axle 5 is free of a sensor for detecting the deflection value on the rear axle 5. The vehicle data 1 including the measured values of the sensor 4 on the front axle are used by the artificial intelligence 2 to predict a deflection value on the rear axle 5. From the predicted deflection value on the rear axle 5 and the measured value of the sensor 4 on the front axle 3 , the headlight range of the headlights 7 is then regulated by a control unit 8 .

Es ist zusätzlich möglich, dass die künstliche Intelligenz 2 auch den Einfederungswert der Vorderachse 3 prognostiziert. In diesem Falle kann die Leuchtweite ähnlich vorausschauend reguliert werden, wie in Bezug auf 1 ausgeführt wurde.It is also possible that the artificial intelligence 2 also predicts the deflection value of the front axle 3 . In this case, the headlight range can be regulated in a similar way as in relation to 1 was executed.

Dieses Verfahren hat den Vorteil, dass lediglich ein einziger Sensor 4 an der Vorderachse 3 benötigt wird. Ein Sensor an der Hinterachse 5 wird nicht benötigt. Somit wird der Montage- und Materialaufwand verringert. Außerdem kann die Leuchtweite schneller reguliert werden, da zumindest der Einfederungswert an der Hinterachse 5 von der künstlichen Intelligenz 2 prognostiziert wird.This method has the advantage that only a single sensor 4 on the front axle 3 is required. A sensor on the rear axle 5 is not required. Thus, the assembly and material costs are reduced. In addition, the headlight range can be regulated more quickly since at least the deflection value on the rear axle 5 is predicted by the artificial intelligence 2 .

BezugszeichenlisteReference List

11
Fahrzeugdatenvehicle data
22
Künstliche IntelligenzArtificial intelligence
33
Vorderachsefront axle
44
Sensorsensor
55
Hinterachserear axle
66
Sensorsensor
77
Scheinwerferheadlight
88th
Steuereinheitcontrol unit

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNGQUOTES INCLUDED IN DESCRIPTION

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Zitierte PatentliteraturPatent Literature Cited

  • DE 102011017697 A1 [0003]DE 102011017697 A1 [0003]

Claims (12)

Computerimplementiertes Verfahren zur Leuchtweitenregulierung bei einem Kraftfahrzeug, umfassend die folgenden Schritte: - Erfassung von Fahrzeugdaten (1) mittels Sensoren im oder am Kraftfahrzeug, wobei die Fahrzeugdaten (1) einen Antriebsstrang des Kraftfahrzeugs und/oder eine Bewegungsrichtung des Kraftfahrzeugs betreffen; - Verwendung der Fahrzeugdaten (1) als Eingangsgrößen einer künstlichen Intelligenz (2); - Prognostizierung eines Neigungswinkels des Kraftfahrzeugs mittels der künstlichen Intelligenz unter Verwendung der Eingangsgrößen; - Regulierung einer Leuchtweite von Scheinwerfern (7) des Kraftfahrzeugs unter Verwendung des prognostizierten Neigungswinkels.Computer-implemented method for headlight range adjustment in a motor vehicle, comprising the following steps: - Acquisition of vehicle data (1) by means of sensors in or on the motor vehicle, the vehicle data (1) relating to a drive train of the motor vehicle and/or a direction of movement of the motor vehicle; - Use of the vehicle data (1) as input variables of an artificial intelligence (2); - Prediction of a tilt angle of the motor vehicle by means of artificial intelligence using the input variables; - Regulation of a range of headlights (7) of the motor vehicle using the predicted angle of inclination. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die künstliche Intelligenz (2) als neuronales Netz ausgebildet ist.procedure after claim 1 , characterized in that the artificial intelligence (2) is designed as a neural network. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Fahrzeugdaten (1) eine Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs, eine Geschwindigkeitsänderung, eine Drehzahl eines Motors des Antriebsstrangs, eine Gangstellung eines Getriebes des Antriebsstrangs, einen Lenkradwinkel, eine Gaspedalstellung und/oder eine Gierrate umfassen.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the vehicle data (1) include a speed of the motor vehicle, a change in speed, a speed of a motor in the drive train, a gear position of a transmission in the drive train, a steering wheel angle, an accelerator pedal position and/or a yaw rate. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die künstliche Intelligenz (2) vor der Berechnung des Neigungswinkels mit Referenz-Fahrzeugdaten und Referenz-Einfederungswerten trainiert wird, wobei ein Satz von Referenz-Fahrzeugdaten jeweils einem Referenz-Einfederungswert zugeordnet ist.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the artificial intelligence (2) is trained with reference vehicle data and reference deflection values before calculating the angle of inclination, a set of reference vehicle data being assigned to a reference deflection value in each case. Verfahren nach dem vorherigen Anspruch, dadurch gekennzeichnet, dass die Referenz-Fahrzeugdaten von Sensoren in oder an einem anderen Kraftfahrzeug erfasst wurden, und wobei die Referenz-Einfederungswerte von Niveausensoren an Achsen des anderen Kraftfahrzeugs erfasst wurden.Method according to the preceding claim, characterized in that the reference vehicle data were recorded by sensors in or on another motor vehicle, and the reference deflection values were recorded by level sensors on axles of the other motor vehicle. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Prognostizierung des Neigungswinkels sowohl ein erster Einfederungswert einer Hinterachse (5) des Kraftfahrzeugs als auch ein zweiter Einfederungswert einer Vorderachse (3) des Kraftfahrzeugs prognostiziert wird.Method according to one of the preceding claims, characterized in that when predicting the angle of inclination, both a first deflection value of a rear axle (5) of the motor vehicle and a second deflection value of a front axle (3) of the motor vehicle are predicted. Verfahren nach dem vorherigen Anspruch, dadurch gekennzeichnet, dass die Fahrzeugdaten (1) Messdaten eines ersten Niveausensors (4) an einer ersten Achse (3) des Kraftfahrzeugs und eines zweiten Niveausensors (6) an einer zweiten Achse (5) des Kraftfahrzeugs umfassen.Method according to the preceding claim, characterized in that the vehicle data (1) comprises measurement data from a first level sensor (4) on a first axle (3) of the motor vehicle and a second level sensor (6) on a second axle (5) of the motor vehicle. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass ein durch einen Niveausensor (4) an einer ersten Achse (3) gemessener Einfederungswert als Eingangsgröße der künstlichen Intelligenz verwendet werden.Procedure according to one of Claims 1 until 5 , characterized in that a deflection value measured by a level sensor (4) on a first axle (3) is used as the input variable of the artificial intelligence. Verfahren nach dem vorherigen Anspruch, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Prognostizierung des Neigungswinkels ein Einfederungswert einer zweiten Achse (5) des Kraftfahrzeugs prognostiziert undMethod according to the preceding claim, characterized in that when predicting the angle of inclination, a deflection value of a second axle (5) of the motor vehicle is predicted and Verfahren nach einem der beiden vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Regulierung der Leuchtweite unter Verwendung des Einfederungswerts der zweiten Achse (5) erfolgt.Method according to one of the two preceding claims, characterized in that the headlight range is regulated using the deflection value of the second axis (5). Steuerungseinheit für ein Kraftfahrzeug, umfassend einen digitalen Speicher und einen Prozessor, wobei in dem Speicher maschinenlesbare Instruktionen gespeichert sind, die dazu ausgebildet sind, den Prozessor zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der vorherigen Ansprüche zu veranlassen, wenn der Prozessor die Instruktionen ausführt.Control unit for a motor vehicle, comprising a digital memory and a processor, machine-readable instructions being stored in the memory, which are designed to cause the processor to carry out a method according to one of the preceding claims when the processor executes the instructions. Kraftfahrzeug umfassend eine Steuerungseinheit nach dem vorherigen Anspruch.Motor vehicle comprising a control unit according to the preceding claim.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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