In der automotiven Lichttechnik wird seit einigen Jahren aktiv an adaptiven Lichtsystemen geforscht, um eine flexible Beleuchtungsstärkeverteilung optimal angepasst an die situativ vorherrschenden Verkehrs- und Witterungsverhältnisse erzeugen zu können. Hierdurch soll dem Fahrzeugführer bei Dämmerungs- und Nachtfahren mehr Sicherheit und Komfort geboten werden, um somit nachhaltig die noch immer hohe Zahlen der Verkehrsunfälle mit Mensch und Wildtier zu reduzieren. Dieser Beitrag beschreibt die Entwicklung und vergleichende Bewertung einer bildbasierten Markierungslichtsteuerung für Kraftfahrzeuge. Ein Markierungslicht bezeichnet in diesem Kontext ein dediziertes Lichtsystem, welches zusätzlich zur Grundlichtverteilung durch die Hauptscheinwerfer ein Objekt im vorwärtigen Verkehrsraum durch eine licht-basierte Markierung und eine daraus resultierende Erhöhung der lokalen Beleuchtungsstärke sowie einhergehende Objektleuchtdichte frühzeitig erkennbar machen soll. Besonderes Augenmerk wird hierbei auf die Entwicklung einer optimierten Ansteuerung der gier- und nickbaren prototypischen Lichtmodule gelegt. Im Gefüge zwischen einer hohen Objekterkennungsentfernung sowie einer geringen Falschalarmrate wird für die Objektdetektion eine Bildsegmentierung auf Basis eines dual-adaptiven Grenzwertfilters vorgestellt, gefolgt von der Objektklassifikation durch einen " Maximum-Margin "-Klassifikator. Für die dynamische Zustandsschätzung wird ein " Interacting-Multiple-Model "-Filter verwendet, welcher mehrere " Erweiterte Kalman "-Filter pro Objektklasse integriert und somit optimal die jeweilige spezifische Objekthöhe sowie entsprechende räumliche Objektposition schätzt. In einer Probandenstudie werden objektiv und subjektiv Messdaten im Vergleich zu einem konventionellen Abblendlicht erhobenen sowie statistisch hinsichtlich der Erkennbarkeitsentfernung und der Gebrauchstauglichkeit evaluiert. Hierdurch wird der Nachweis geführt, dass die Gewinne an Sicherheit und Komfort mit dem hier vorgestellten Lichtsystem realisierbar sind und ein Serieneinsatz gewünscht wird.

    In automotive lighting technology there have been taken place intense research efforts in the field of adaptive lighting systems to provide a flexible luminance intensity distribution optimally adapted to the situational prevailing traffic and atmospheric situation in the last recent years. By utilizing such lighting systems, the driver is going to be able to find its path more safety and comfortable during twilight and night driving situations - this, however, will reduce the still high number of traffic accidents involving both humans and game animals. This paper describes the development and comparative evaluation of an image-based control system for a marking light approach designed for motor vehicles. In this context, a marking light system refers to a dedicated light system, which increases locally the luminance intensity as well as the involved object luminous density in addition to the normal illumination by conventional headlights resulting in precocious object recognition. Particular emphases are set on the development of an optimized control approach concerning the yaw- and pitch-able prototypic lighting modules. In the quandary of a high object recognition distance and a low false alarm rate, the object dectection features an image segmentation based on a dual-adaptive threshold filter, whereas for object classification an maximum margin classifier is utilized. Regarding dynamic state estimation, an Interacting Multiple Model filter is presented, which implements multiple Extended Kalman filters per object class to estimate optimally the particular object height plus corresponding spatial object position. For evaluation purposes, a test person survey gains objective and subjective measurement data in reference to a conventional low beam lighting system, which are statistically assessed in terns of recognition distance. Hereby, one can supply proof, that the presented marking system realizes benefits in safety and comfort, and therefore it is desired in series production.


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