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龙图腾网获悉广汽本田汽车有限公司;广汽本田汽车研究开发有限公司申请的专利基于机器学习的汽车灯光自适应控制方法、系统及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119796047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510165798.3，技术领域涉及：B60Q1/08；该发明授权基于机器学习的汽车灯光自适应控制方法、系统及介质是由黄建华;欧阳超;印琪骏设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的汽车灯光自适应控制方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的汽车灯光自适应控制方法、系统及介质，方法包括：获取目标车辆的车辆状态数据、外部环境信息以及GPS定位信息，外部环境信息包括光照强度信息、路面状况信息以及天气条件信息；根据外部环境信息和GPS定位信息确定光照强度变化率、路面反射系数以及能见度指数，对光照强度变化率、路面反射系数以及能见度指数进行特征融合，得到外部环境特征数据；将外部环境特征数据和车辆状态数据输入到预先训练好的汽车外灯亮度预测模型，得到目标外灯亮度等级；根据目标外灯亮度等级对目标车辆的外灯亮度进行调节控制。本发明提高了用户的驾驶体验和行车安全性，可广泛应用于车辆控制技术领域。

本发明授权基于机器学习的汽车灯光自适应控制方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的汽车灯光自适应控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标车辆的车辆状态数据、外部环境信息以及GPS定位信息，所述外部环境信息包括光照强度信息、路面状况信息以及天气条件信息； 根据所述外部环境信息和所述GPS定位信息确定光照强度变化率、路面反射系数以及能见度指数，对所述光照强度变化率、所述路面反射系数以及所述能见度指数进行特征融合，得到外部环境特征数据； 将所述外部环境特征数据和所述车辆状态数据输入到预先训练好的汽车外灯亮度预测模型，得到目标外灯亮度等级； 根据所述目标外灯亮度等级对所述目标车辆的外灯亮度进行调节控制； 所述获取目标车辆的车辆状态数据、外部环境信息以及GPS定位信息，其具体包括： 通过车身控制器获取所述车辆状态数据，所述车辆状态数据包括所述目标车辆的速度和转向角； 通过环境光传感器实时监测所述目标车辆周围的光照强度，得到所述光照强度信息； 通过摄像头和或雷达实时监测所述目标车辆周围的路面状况，得到所述路面状况信息； 通过雨量传感器和湿度传感器实时监测所述目标车辆周围的天气条件，得到所述天气条件信息； 通过定位模块获取所述GPS定位信息； 所述根据所述外部环境信息和所述GPS定位信息确定光照强度变化率、路面反射系数以及能见度指数，其具体包括： 根据所述光照强度信息确定所述光照强度变化率； 根据所述路面状况信息确定路面湿滑度和积水积雪状态，根据所述路面湿滑度和所述积水积雪状态确定所述路面反射系数； 根据所述GPS定位信息获取车辆地理位置的实时气象信息，根据所述实时气象信息和所述天气条件信息确定所述能见度指数。

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