特表 2023-534820 自動車照明装置を作動させる方法及び自動車照明装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2023-08-14

(54)【発明の名称】自動車照明装置を作動させる方法及び自動車照明装置

(51)【国際特許分類】

   H05B 47/11 20200101AFI20230804BHJP

   B60Q 1/04 20060101ALI20230804BHJP

   H05B 47/125 20200101ALI20230804BHJP

   H05B 47/155 20200101ALI20230804BHJP

   H05B 45/44 20200101ALI20230804BHJP

【ＦＩ】

H05B47/11

B60Q1/04 E

H05B47/125

H05B47/155

H05B45/44

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023504065

(86)(22)【出願日】2021-07-19

(85)【翻訳文提出日】2023-03-13

(86)【国際出願番号】 EP2021070174

(87)【国際公開番号】W WO2022018039

(87)【国際公開日】2022-01-27

(31)【優先権主張番号】2007596

(32)【優先日】2020-07-20

(33)【優先権主張国・地域又は機関】FR

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】391011607

【氏名又は名称】ヴァレオ ビジョン

【氏名又は名称原語表記】ＶＡＬＥＯ ＶＩＳＩＯＮ

(74)【代理人】

【識別番号】100107582

【弁理士】

【氏名又は名称】関根 毅

(74)【代理人】

【識別番号】100106655

【弁理士】

【氏名又は名称】森 秀行

(72)【発明者】

【氏名】アリ、カンジ

【テーマコード（参考）】

3K273

3K339

【Ｆターム（参考）】

3K273PA07

3K273QA07

3K273QA30

3K273RA02

3K273RA14

3K273RA15

3K273SA04

3K273SA21

3K273SA37

3K273SA60

3K273TA03

3K273TA15

3K273TA28

3K273TA32

3K273TA47

3K273TA76

3K273TA78

3K273TA79

3K273UA02

3K273UA22

3K273UA23

3K339AA02

3K339BA01

3K339BA02

3K339BA07

3K339BA18

3K339BA22

3K339BA30

3K339CA01

3K339DA01

3K339DA02

3K339GB01

3K339JA21

3K339KA07

3K339KA09

3K339MA01

3K339MA03

3K339MC03

3K339MC04

3K339MC06

3K339MC26

(57)【要約】

この発明は、複数の固体光源（２）を含む自動車照明装置（１）を作動させるための方法を提供する。この方法は、自動車照明装置の前方のワーキングゾーンの画像データを取得するステップと、画像データを輝度マップに変換するステップと、所望の光パターンを提供するステップと、輝度マップ上に投射された場合に所望の光パターンを提供する適合光パターンを算出するステップと、適合光パターン（５）を投射するステップとを含む。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

光ピクセル（２）のマトリクス構成を備える自動車照明装置（１）を作動させるための方法であって、
－ 前記自動車照明装置の前方のワーキングゾーンの画像データを取得するステップと、
－ 前記画像データを輝度マップに変換するステップと、
－ 所望の光パターンを提供するステップと、
－ 前記輝度マップ上に投射される場合の前記所望の光パターンを提供する適合光パターンを算出するステップと、
－ 前記適合光パターン（５）を投射するステップと、
を含む方法。

【請求項2】

前記方法の前記ステップが、２秒より短い周期で、特に０．５秒より短い周期で、周期的に実行される請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記画像データを輝度マップに変換する前記ステップはコントロールユニットによって行われ、当該コントロールユニットは、
－ 画像データのトレーニングデータセットを輝度マップに提供するように前記コントロールユニット（３）をトレーニングすることと、
－ 前記コントロールユニットによって提供される前記輝度マップを、測定された輝度マップと比較する前記コントロールユニット（３）をテストすることと、
によって前記画像データを輝度マップに変換するように予め構成される請求項１又は２に記載の方法。

【請求項4】

前記コントロールユニットをトレーニングする前記ステップは、機械学習アルゴリズムの使用を含む請求項３に記載の方法。

【請求項5】

前記適合光パターンを算出する前記ステップはコントロールユニットによって行われ、当該コントロールユニットは、
－ 所望の光パターン及び輝度マップのトレーニングデータセットに応じて、適合光パターンを算出するように、前記コントロールユニット（３）をトレーニングすることと、
－ 前記算出された適合光パターンを測定された光パターンと比較する前記コントロールユニット（３）をテストすることと、
によって、前記適合光パターンを算出するように予め構成される請求項１～４のいずれか一項に記載の方法。

【請求項6】

前記コントロールユニットをトレーニングする前記ステップは、機械学習アルゴリズムの使用を含む、請求項５に記載の方法。

【請求項7】

前記輝度マップは、前記道路の位置を、前記ワーキングゾーンにおける他のオブジェクトの位置から分離する、請求項１～６のいずれかに記載の方法。

【請求項8】

前記画像データはＲＧＢピクセルを含む、請求項１～７のいずれか一項に記載の方法。

【請求項9】

前記画像データは赤外線カメラによって取得される、請求項１～８のいずれか一項に記載の方法。

【請求項10】

請求項１～９のいずれかに記載の方法の前記ステップを実行するための手段を含むデータ処理要素。

【請求項11】

プログラムがコントロールユニットによって実行される場合に、請求項１～９のいずれかに記載の方法の前記ステップを前記コントロールユニットに実行させる命令を含むコンピュータプログラム。

【請求項12】

－ 固体光源（２）のマトリクス構成と、
－ 画像データを取得するように構成されるカメラ（４）と、
－ 請求項１～９のいずれかに記載の方法の前記ステップを実行するためのコントロールユニット（３）と、
を備える自動車照明装置。

【請求項13】

前記マトリクス構成は、少なくとも２０００個の固体光源（２）を含む請求項１２に記載の自動車照明装置（１）。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

この発明は、自動車照明装置の分野に関し、より具体的には、これらの装置によって提供される光パターンの管理に関する。

【発明の概要】

【0002】

デジタル照明装置は、自動車メーカーによって、ミドルマーケット製品及びハイマーケット製品に関してますます採用されている。

【0003】

これらのデジタル照明装置は、通常、固体光源を備え、当該個体光源の作動はカスタマイズされうる。

【0004】

しかしながら、時には、光パターンのカスタマイズにどのパラメーターが関わっているのかを示すのは簡単ではない。時には、車両の前方の道路を照らす際にすべての状況を考慮することが困難である。

【0005】

発明は、発明による自動車照明装置を作動させるための方法によって、自動車照明装置の最適な光パターンを提供するための代替的な解決策を提供する。発明の好ましい実施形態は、従属請求項において定められる。

【0006】

別途定められない限り、ここで使用される全ての用語（技術用語及び科学用語を含む）は、当該技術分野において慣用されているものとして解釈される。さらに、一般的に使用される用語も、ここで明示的にそのように定められない限り、関連する技術分野で慣用されているものとして解釈されるべきであり、理想化された又は過度に形式的な意味ではないことが理解されよう。

【0007】

このテキストにおいて、用語「備える」及びその派生語（「備えている」など）は、排除する意味で理解されるべきではなく、すなわち、これらの用語は、記載され及び定められるものが更なる要素、ステップなどを含みうる可能性を排除するものして解釈されるべきではない。

【0008】

第１の発明の態様において、発明は、光ピクセルのマトリクス構成を含む自動車照明装置を作動させるための方法を提供し、当該方法は、
－ 自動車照明装置の前方のワーキングゾーン（working zone）の画像データを取得するステップと、
－ 画像データを輝度マップに変換するステップと、
－ 所望の光パターンを提供するステップと、
－ 輝度マップ上に投射される場合に所望の光パターンを提供する適合光パターンを算出するステップと、
－ 適合光パターンを投射するステップと、
を含む。

【0009】

「固体」の用語は、固体エレクトロルミネッセンスによって発せられる光に言及し、それは半導体を用いて電気を光に変換する。白熱照明に比べ、固体照明は、低減された熱生成やより少ないエネルギー散逸を伴って、可視光を作る。固体電子照明装置の典型的に小さな質量は、もろいガラス管／電球、細長いフィラメントワイヤに比べ、衝撃や振動に対するより大きな抵抗をもたらす。またそれらは、フィラメントの蒸発を排除し、照明装置の寿命を潜在的に増大させる。これらのタイプの照明のいくつかの例は、電気フィラメント、プラズマ、又はガスではなく、半導体発光ダイオード（ＬＥＤｓ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）、又はポリマー発光ダイオード（ＰＬＥＤ）を、照明源として含む。

【0010】

この方法は、画像によって取得されうるあらゆる状況を考慮して、照明装置によって投射されるべき最適な光パターンを見つけることを目的としている。そのため、周囲の状況のいかなる推定もなく、情報が直接的に取得される。この方法によって、他の車両又はオブジェクトによって投射される光が考慮されるだけではなく、光が反射すること又は屈折することをもたらしうる様々な気候問題の特定の影響も考慮され、それによって完全に独自の輝度マップを提供する。

【0011】

いくつかの特定の実施形態において、その方法のステップは、２秒よりも短い周期で、特に０．５秒よりも短い周期で、周期的に実行される。

【0012】

この特徴は、車両の環境条件の変化に素早く適合することを伴う。

【0013】

いくつかの特定の実施形態において、画像データを輝度マップに変換するステップがコントロールユニットによって実行され、当該コントロールユニットが、
－ 画像データのトレーニングデータセットで、輝度マップを提供するようにコントロールユニットをトレーニングすること、及び
－ コントロールユニットによって提供される輝度マップを、測定された輝度マップと比較するコントロールユニットをテストすること、
によって画像データを輝度マップに変換するように予め構成される。

【0014】

コントロールユニットをトレーニングするこの方法は、コントロールユニットに改善された方法で輝度マップを提供する能力を与えるので、有用である。

【0015】

いくつかの特定の実施形態において、適合光パターンを算出するステップはコントロールユニットによって実行され、当該コントロールユニットは、
－ 所望の光パターン及び輝度マップのトレーニングデータセットに応じて、適合光パターンを算出するようにコントロールユニットをトレーニングすること、及び
－ 算出された適合光パターンを、測定された光パターンと比較するコントロールユニットをテストすること、
によって適合光パターンを算出するように予め構成される。

【0016】

コントロールユニットをトレーニングするこの方法は、改良された方法で適合光パターンを算出する能力をコントロールユニットに与えるので、有用である。

【0017】

いくつかの特定の実施形態において、コントロールユニットをトレーニングするステップは、機械学習アルゴリズムの使用を含む。

【0018】

この機械学習アルゴリズムは、画像データの輝度マップへの変換及び／又は適合光パターンの算出の両方において使用されてもよい。２つのオプションの各々は、その独自の機械学習アルゴリズムに従う。対応の結果が認証されると、コントロールユニットの値は、発明の方法の対応のステップに使用される。

【0019】

いくつかの特定の実施形態において、輝度マップは、道路の位置を、ワーキングゾーンにおける他のオブジェクトの位置から分離する。

【0020】

これは、望ましい光パターンを定めるために非常に重要であり、なぜならば望ましい光パターンは道路の大きさや位置に依存するためである。

【0021】

いくつかの特定の実施形態において、画像データは、ＲＧＢピクセルを含む。

【0022】

これは、カメラによってキャプチャーされる画像データを取得して管理するのに、一般的且つシンプルな方法である。

【0023】

いくつかの特定の実施形態において、画像データは、赤外線カメラによって取得される。

【0024】

赤外線カメラで取得されるデータは、低い視界条件の場合には、時には有用である。

【0025】

更なる発明の態様において、発明は、第１の発明の態様による方法のステップを実行するための手段を含むデータ処理要素と、コントロールユニットによってプログラムが実行される場合にコントロールユニットに第１の発明の態様による方法のステップを実行させる命令を含むコンピュータプログラムと、を提供する。

【0026】

更なる発明の態様において、発明は、
－ 固体光源のマトリクス構成と、
－ 画像データを取得するように構成されるカメラと、
－ 第１の発明の態様による方法のステップを実行するためのコントロールユニットと、
を備える自動車照明装置を提供する。

【0027】

この照明装置は、カメラによって取得されるデータによって送信される条件に光パターンを適合させるという有利な機能を提供し、それによりコントロールユニットによって提供される新しい光パターンは、視覚的な快適性及び安全性を向上させる。

【0028】

いくつかの特定の実施形態において、マトリクス構成は、少なくとも２０００個の固体光源を含む。

【0029】

マトリクス構成は、この方法に関する典型的な例である。行は投射距離の範囲でグループ化されうるものであり、各グループの各列は角度間隔を表す。この角度値はマトリクス構成の解像度に依存し、それは典型的には１列あたり０．０１°～１列あたり０．５°に含まれる。その結果として、多くの光源が同時に管理されうる。

【図面の簡単な説明】

【0030】

説明を完結させるため及び発明のより良い理解を提供するために、複数の図面のセットが提供される。前記図面は、明細書の不可欠な部分を形成し、発明の実施形態を示し、それは発明の範囲を制限するものとして解釈されるべきではなく、単に発明がどのように実施可能なのかの単なる例として解釈されるべきである。前記図面は、以下の図を含む：

【図1】図１は、発明による自動車照明装置の全体斜視図である。

【図2】図２は、この照明装置の作動のブロック図の例を示す。

【図3】図３は、発明による方法においてカメラで取得される画像の例を示す。

【図4】図４は、発明による方法の例の第１画像である。

【図5】図５は、発明による方法によって光パターンを適合させた発明の車両を示す。

【発明を実施するための形態】

【0031】

これらの図において、以下の参照番号を使用されている：
１ ヘッドランプ
２ ＬＥＤ
３ コントロールユニット
４ カメラ
５ 適合光パターン
１００ 自動車車両
当業者がここに記載されたシステム及びプロセスを具現化して実施することを可能にするように、例示的実施形態が十分詳細に記載されている。実施形態は、多くの代替形態で提供可能であり、ここに記載された例に限定されると解釈されるべきではないことを理解することが重要である。

【0032】

したがって、実施形態は様々な方法で変更可能であり、様々な代替形態をとることができる一方で、その特定の実施形態が、例として図面に示され、以下に詳細に説明される。開示された特定の形態に限定する意図はない。それどころか、添付の特許請求の範囲内にあるすべての変更、等価物、及び代替物が含まれるべきである。

【0033】

図１は、発明による自動車照明装置の全体斜視図を示す。

【0034】

このヘッドランプ１は、自動車車両１００に搭載され、
－ 光パターンを提供することが意図されるＬＥＤ２のマトリクス構成、
－ ＬＥＤ２の作動の制御を行うコントロールユニット３、及び
－ いくつかの外部データを提供することが意図されるカメラ４、
を備える。

【0035】

このマトリクス構成は、２０００ピクセルを超える解像度を持つ高解像度モジュールである。ただし、投射モジュールを製造するために用いられる技術には、制限が設けられない。

【0036】

コントロールユニットは、自動車ヘッドランプにおけるその搭載の前に、２つのトレーニングプロセスを経る。

【0037】

両方のトレーニングプロセスはいくつかの機械学習ステップを含み、コントロールユニットは、複数のセンサから提供されるトレーニングデータとともにトレーニングされる。

【0038】

第１トレーニングプロセスは、画像データの輝度マップへの変換に関する。この第１トレーニングプロセスは、
－ 画像データのトレーニングデータセットで輝度マップを提供するようにコントロールユニットをトレーニングすること、及び
－ コントロールユニットによって提供される輝度マップを測定された輝度マップと比較するコントロールユニットをテストすること、
を含む。

【0039】

様々な画像データが提供され、前述のアルゴリズムにより、対応する輝度マップが作成される。

【0040】

第２トレーニングプロセスは、適合光パターンの算出に関する。この第２のトレーニングプロセスは、
－ 所望の光パターン及び輝度マップのトレーニングデータセットに応じて、適合光パターンを算出するようにコントロールユニットをトレーニングすること、及び
－ 算出された適合光パターンを測定された光パターンと比較するコントロールユニットをテストすること、
を含む。

【0041】

このケースにおいて、様々な輝度マップが、様々な所望の光パターンとともに、提供される。

【0042】

コントロールユニットは、特定の光状況において、最終的な所望の光パターンを実現する最適な光パターンを作成するようにトレーニングされる。

【0043】

両トレーニングプロセスが終了すると、コントロールユニットは、図１の自動車車両１００に搭載され、ヘッドランプ１の発光制御が行われる。

【0044】

図２は、この照明装置の作動のブロック図の一例を示し：車両ユーザーによって選択される照明機能に従って、予備的な光パターンが照明装置によって提供される。車両においてこれ以上光が存在しない場合（完全に暗いシナリオの場合）、適合光パターンはこの予備的なパターンと一致することになる。発明は、どの適合光パターンが、既存の発光マップと組み合わされて、完全に暗いシナリオの場合に予備的な光パターンによって作られるであろうマップに対応する所望の光パターンを提供するか、を見つけることを目的とする。

【0045】

照明装置のコントロールユニットは、０．２秒ごとに、カメラで取得されたＲＧＢ画像データを受け取る。この画像から、オブジェクトが分類され、画像に存在する道路の特徴及び残りのオブジェクトを抽出する。そして、これらのデータは、コントロールユニットによって輝度マップに変換される。コントロールユニットは、輝度マップを所望の光パターンと比較し、そして前のステップで推定された輝度マップと組み合わされて、ユーザーに所望の光パターンを提供する適合光パターンを作成する。

【0046】

ヘッドランプは適合光パターンを投射し、当該適合光パターンは、最小限の消費電力で十分な明るさを提供する。

【0047】

このプロセスは０．２秒ごとに繰り返される。

【0048】

図３は、カメラによって取得される画像の一例を示す。この画像は、輝度マップを作成するために使用され、当該輝度マップではいくつかの詳細が特に関連する。第１の詳細は、先行車両のライトの光度であり、それはドライバーの視覚的快適性に影響する。第２の詳細は、街灯により発せられる光の濡れた舗道での反射に起因する道路における輝きである。これらの詳細は、照明装置によって投射される適合光パターンを作成する際に、コントロールユニットによって考慮される。

【0049】

図４は、発明による方法の例の第１画像を示す。これは、コントロールユニットによって得られた輝度マップの第１の説明画像である。この輝度マップにおいて、車両によって及び街頭によって投射される光がこの図に示される。発明の自動車車両１００は、予備的な光パターンを投射するが、この予備的な光パターンは、他のオブジェクトによって提供される光パターンと干渉する。

【0050】

図５は、図４において算出された輝度マップを考慮して所望の光パターンを実現するために、発明による方法によって光パターン５を適合させた発明の車両１００を示す。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【国際調査報告】