[发明专利]汽车照明设备的预测性维护

说明书

本发明涉及汽车灯的预测性维护的系统、方法及设备。举例来说，车辆具有：车辆灯组合件；传感器，其配置于所述车辆上以测量所述车辆灯组合件的操作参数；人工神经网络，其经配置以分析随时间而变的所述车辆灯组合件的所述操作参数以产生结果；及至少一个处理器，其经配置以基于从所述人工神经网络分析所述车辆灯组合件的所述操作参数得出的所述结果产生对所述车辆灯组合件的维护服务的建议。举例来说，所述传感器可经配置以测量环境光强度、由被所述灯照射的表面反射的光强度、所述灯中的电流及/或电压，及/或由环境及所述灯两者照射的位置处的光强度。

技术领域

本文中所揭示的至少一些实施例一般来说涉及车辆的维护服务，且特定来说是但不限于汽车照明设备的预测性维护服务。

背景技术

按惯例，基于预定操作里程来安排汽车维护。举例来说，可每三个月或每六个月或者在预定行进距离(例如，3000英里、6000英里或15000英里)之后安排一次例行维护服务。

当机动车辆的组件在车辆的操作期间损坏或出故障时，此事故可为安全隐患。在发生此事故之后，应尽快在方便的时间安排车辆的维修行程。

自主驾驶技术领域中的最新发展允许计算系统至少在一些条件下在无来自车辆的人类操作者的辅助的情况下操作机动车辆的控制元件。

举例来说，可在机动车辆上安装传感器(例如，摄像机及雷达)来检测在道路上行进的车辆的周围环境的状况。安装于车辆上的计算系统分析传感器输入以识别所述状况且产生用于在有或无来自车辆的人类操作者的任何输入的情况下自主地调整车辆的方向及/或速度的控制信号或命令。

在一些布置中，当计算系统辨识出其中计算系统可能不能够以安全方式继续操作车辆的情况时，计算系统向车辆的人类操作者发出警报且请求人类操作者接管车辆的控制并手动地进行驾驶，而不是允许计算系统自主地驾驶车辆。

标题为“用于电驱动式车辆的电子控制设备(Electronic Control Apparatusfor Electrically-Driven Vehicle)”且在2017年1月3日公开的第9,533,579号美国专利揭示具有自诊断功能的车辆的电子控制设备。

自主驾驶及/或高级驾驶员辅助系统(ADAS)通常涉及用于识别在传感器输入中捕获的事件及/或对象的人工神经网络(ANN)。

一般来说，人工神经网络(ANN)使用神经元网络来处理向网络的输入且从网络产生输出。

举例来说，网络中的每一神经元接收一组输入。向神经元的输入中的一些可为网络中的某些神经元的输出；且向神经元的输入中的一些可为提供到神经网络的输入。网络中的神经元之间的输入/输出关系表示网络中的神经元连接性。

举例来说，每一神经元可分别针对其输入具有偏置、激活函数及一组突触权重。激活函数可呈阶跃函数、线性函数、对数-S形函数等的形式。网络中的不同神经元可具有不同激活函数。

举例来说，每一神经元可产生其输入与其偏置的经加权和，且然后产生使用神经元的激活函数计算的是所述经加权和的函数的输出。

ANN的输入与输出之间的关系通常由ANN模型定义，ANN模型包含表示网络中的神经元的连接性的数据以及每一神经元的偏置、激活函数及突触权重。使用给定ANN模型，计算装置从向网络的一组给定输入计算网络的输出。

举例来说，向ANN网络的输入可基于摄像机输入而产生；且来自ANN网络的输出可为物项(例如事件或对象)的识别。