新 AI 自动控制车辆的远光灯系统

尽管前大灯中的远光灯显着增加了夜间能见度范围，但它们可能会给其他驾驶员带来危险的眩光。

今天，所有车辆都安装了远光灯，为驾驶员提供明亮的远距离照明，但这些灯光系统仍然需要手动控制。而且由于人类驾驶员容易出错，他们大多滥用（或未充分利用）这些远光灯。

现在，英伟达公司的研究人员开发了一种人工智能模型，可以让车辆在夜间更容易看到，同时确保其他司机不会被大灯弄瞎。换句话说，人工智能使用感知来减少迎面而来的汽车的眩光。

为了在不影响安全性的情况下提高黑暗中的驾驶能见度，研究人员在车辆前置摄像头拍摄的图片上训练了一个深度神经网络 (DNN)。这种名为 AutoHighBeamNet 的基于摄像头的 DNN 从广泛的场景中学习，以实现稳健且全自动的前灯控制。

DNN 响应当前相机帧中的活动汽车（尾灯或前灯打开的车辆）。例如，停在路边的汽车是不活跃的车辆，它们会被网络忽略。

系统集成架构

DNN 构成 AutoDrivingBeam 视觉感知模块，从单目前置摄像头捕获信息。后处理子模块从 AutoHighBeamNet 获取数据并处理每一帧。

然后汽车 OEM 定制 AutoDrivingBeam 模块的结果。它还考虑了其他车辆模块（如环境照明条件、自我汽车的速度等）。

来源：NVIDIA 开发人员 | NVIDIA 驱动网络 | YouTube

远光灯控制在两种不同的模式下工作：

自动远光灯

在第一种模式下，远光灯系统在恶劣的驾驶条件下（雾天或夜间照明不佳）自动开启。当系统检测到活动车辆时，它会自动切换到近光灯或关闭。一旦活动车辆离开摄像头框架，远光灯会自动重新打开。

自适应远光灯

在第二种模式下，远光灯的控制方式可以防止对正在行驶的车辆造成危险的眩光。 AI 可将前照灯中的单个 LED 调暗，根据交通模式创建无眩光区域。

当活动车辆退出摄像机框架时，暗区会自动恢复为全亮。因此，该模式可以始终保持在主动模式以提高安全性。

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几年前，欧洲国家采用了这项技术。尽管它正在接受美国国家公路交通安全管理局的积极评估，但它尚未获得美国市场的批准。

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