摘要 在智能交通系統(tǒng)快速發(fā)展的大背景下，照明系統(tǒng)作為保障高速公路夜間行車安全的重要配套設施，其智能化控制水平顯得尤為關鍵?；诖耍恼绿岢隽艘环N基于環(huán)境感知和車輛檢測的高速公路智能照明系統(tǒng)的自適應控制策略，該策略可對高速公路實時行車環(huán)境進行動態(tài)監(jiān)測車道及周邊亮度，動態(tài)調整照明強度，進而滿足節(jié)能減排和提高行車安全，最后通過試驗，對智能照明系統(tǒng)的自適應控制策略進行驗證，為同類工程提供參考。

關鍵詞 智能照明；自適應控制；環(huán)境感知；車輛檢測；高速公路

中圖分類號 U453 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2024）23-0188-03

0 引言

高速公路照明系統(tǒng)是夜間行車安全的重要保障，但傳統(tǒng)的固定照明模式無法滿足不同環(huán)境和交通條件下的基本照明需求，進而導致能源過度浪費，增加安全隱患。鑒于此，研究一種能夠依據(jù)高速公路實際環(huán)境來動態(tài)調整照明強度的智能照明系統(tǒng)顯得尤為關鍵。

1 高速公路智能照明系統(tǒng)設計

1.1 系統(tǒng)架構

高速公路智能照明系統(tǒng)設計通過準確的環(huán)境監(jiān)測與車輛識別，可對節(jié)能高效的照明管理進行調控，進而增強夜間駕駛的安全性。該系統(tǒng)主要包含四個部分：環(huán)境監(jiān)測單元、車輛識別單元、中央控制系統(tǒng)以及照明設施[1]。

環(huán)境監(jiān)測單元的任務用于持續(xù)監(jiān)控高速公路周邊的光線強度和氣象狀態(tài)，利用光電傳感器和視頻監(jiān)控設備來動態(tài)追蹤環(huán)境變動，保障照明系統(tǒng)能夠適應不同的天氣和光照條件。車輛識別單元則著重于記錄過往車輛的信息，如車輛數(shù)目、行駛速度和車型等，通過運用地磁感應器和熱成像相機，可精準化判斷車輛的位置及交通流的變化，從而在交通量較低時調低照明強度[2]。作為智能照明系統(tǒng)的大腦，中央控制系統(tǒng)依據(jù)環(huán)境監(jiān)測單元和車輛識別單元提供的數(shù)據(jù)，選取特定算法來決定最適宜的照明亮度，以此在滿足照明需求的同時節(jié)約能源。例如，在交通高峰期或夜晚視線不佳的情況下，系統(tǒng)會增加照明亮度；而在交通流量小或自然光線足夠的情況下，則會減少亮度輸出，實現(xiàn)智能調節(jié)的目的。照明設施按照中央控制系統(tǒng)的指示即時調整亮度，確保路面照明達到保障行車安全的標準，該系統(tǒng)設計不僅有助于節(jié)能減排，而且可提升照明的整體效能和維護工作的智能化水平，最大限度地應對多種復雜路況的需求，系統(tǒng)架構如下圖1所示。

1.2 環(huán)境感知模塊

環(huán)境感知模塊構成高速公路智能照明系統(tǒng)的重要基礎，其任務主要是向系統(tǒng)提供準確的外界光照和氣象信息，該模塊運用光敏傳感器與攝像頭相結合的技術，通過對周圍亮度和氣候條件進行實時監(jiān)控，向照明系統(tǒng)提供可靠的數(shù)據(jù)支持。光敏傳感器具有高度敏感性，能有效感知周圍環(huán)境的光強變化，并迅速將這些信息傳達給控制中心，便于在各種光照條件下智能調節(jié)照明亮度。例如，在夜間或能見度低的霧天，傳感器的反饋會促使系統(tǒng)增加照明亮度，確保駕駛者的視野清晰和行車安全，與此同時攝像頭的作用在于捕捉環(huán)境的變化，包括但不限于天氣狀態(tài)（如晴朗、陰沉、下雨或下雪）[3]?；趫D像分析技術，攝像頭能夠識別出大霧、降雪等特殊天氣現(xiàn)象，并將相關信息傳送到控制中心，借助來自多個來源的數(shù)據(jù)整合，控制中心能夠更加精確地評估當前的環(huán)境狀況，進而制定出最為合適的照明方案，該方式不僅提高了照明系統(tǒng)的響應性和適應性，也進一步增強夜間行車的安全保障。

1.3 車輛檢測模塊

車輛檢測模塊是智能照明系統(tǒng)中的關鍵組件，主要承擔實時監(jiān)控車輛數(shù)量、速度及分布的任務，為照明強度的動態(tài)調整提供了精確的數(shù)據(jù)支持，為實現(xiàn)高效而準確的車輛檢測，該模塊采用了地磁傳感器與紅外攝像頭相結合的技術方案，充分發(fā)揮兩種傳感器的特點。

地磁傳感器安裝在路面上方或下方，擅長識別金屬物體的通過，具備較強的抗干擾能力，非常適合用來統(tǒng)計車輛數(shù)量。當檢測到的車流量較低時，地磁傳感器還可以觸發(fā)低功耗模式，幫助節(jié)省能源消耗，而紅外攝像頭主要用于測量車輛的速度和確定其在道路上的具體位置，借助先進的圖像處理技術，紅外攝像頭可精準捕捉快速移動的車輛，并分析其行駛路徑。通過將地磁傳感器和紅外攝像頭收集的數(shù)據(jù)進行綜合處理，車輛檢測模塊能夠生成詳盡的實時交通流量報告，涵蓋車輛數(shù)、平均速度等關鍵信息，并及時傳遞給控制中心[4]。

控制中心依據(jù)接收到的交通數(shù)據(jù)，靈活調整照明策略。例如，在早晚高峰期間加大照明亮度，確保駕駛員有良好的視覺條件；而在深夜或車輛稀少時段，則適度降低照明強度，以達到節(jié)能減排的目的。

2 自適應控制策略

2.1 控制策略原理

在實際設計環(huán)節(jié)中，系統(tǒng)會預先設定好亮度和流量的閾值，當傳感器檢測到的亮度或流量數(shù)據(jù)超出該預設值時，就會啟動亮度調節(jié)程序，這些閾值可以根據(jù)不同的道路類型、地區(qū)特點和交通模式進行個性化設置，從而實現(xiàn)更為精細和有針對性的控制措施。比如，在夜間或能見度較差的天氣里，系統(tǒng)可通過環(huán)境亮度傳感器監(jiān)測外部光強的變化，決定是否需要增強照明強度，同時考慮當前的交通流量大小，來選定最優(yōu)的照明級別，基于自適應控制策略中不同亮度閾值和流量閾值條件下照明亮度的調節(jié)數(shù)據(jù)如表1所示。

2.2 模糊邏輯控制算法在自適應控制中的應用

為實施自適應控制策略，該系統(tǒng)采用了模糊邏輯控制算法，該算法以環(huán)境亮度和實時交通流量作為輸入?yún)?shù)，通過模糊規(guī)則庫來確定需要調整的照明強度，模糊邏輯控制算法擅長處理不確定性及非線性問題，這使得其非常適用于復雜系統(tǒng)的控制[5]。在具體的控制流程中，首先會對環(huán)境亮度和交通流量兩個輸入變量進行模糊化處理，即將具體的數(shù)值轉化為模糊集合并分配相應的隸屬度函數(shù)，如下式（1）所示，這樣的目的是方便后續(xù)的模糊推理過程，從而得出最合適的照明強度調整方案。

（1）

模糊推理使用模糊規(guī)則庫，將模糊化后的輸入通過“IF-THEN”規(guī)則計算出模糊輸出。例如，規(guī)則庫中的一個規(guī)則可能是：

規(guī)則示例：IFL為“低亮度”ANDT為“高流量”，THEN輸出為“高亮度”；根據(jù)隸屬度函數(shù)，計算每個規(guī)則的觸發(fā)度，若使用最小法則進行模糊推理，則各規(guī)則的輸出值輸出μ輸出計算為公式（2）：

（2）

假設共有n個規(guī)則，則規(guī)則結果聚合后得到模糊輸出。

通過解模糊化，將模糊輸出轉換為精確的亮度調整值，常用的解模糊化方法是重心法（或稱質心法），公式（3）為：

（3）

式中：μi——第i個模糊規(guī)則的輸出隸屬度值，zi——該規(guī)則對應的亮度調整量。

3 試驗與分析

3.1 試驗設置

為驗證自適應控制策略在智能照明系統(tǒng)中的實際效果，該研究設計并開展兩項試驗：一是建立仿真的模擬環(huán)境，二是進行實地的道路測試。兩項試驗的目的主要用于評估該系統(tǒng)在各種環(huán)境條件下的響應能力、照明強度調節(jié)的精確度以及能效表現(xiàn)。

在模擬環(huán)境中，選取交通仿真軟件構建虛擬的道路場景，包含了不同類型的道路（例如城市街道和高速公路）以及不同的時間段（如白天和夜晚），用以模擬真實的交通流量和環(huán)境光照變化。試驗中，系統(tǒng)接收環(huán)境亮度和實時交通流量的數(shù)據(jù)輸入，并運用模糊邏輯控制算法進行動態(tài)調整。以上仿真測試有助于評估系統(tǒng)在不同情況下的反應速度、照明強度調節(jié)的準確性以及能效。

實地測試選取某段封閉的高速公路作為測試場地，在該路段安裝環(huán)境亮度傳感器和交通流量監(jiān)測裝置，以實時收集相關數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)隨后被用于通過模糊規(guī)則庫進行控制決策。實地測試的主要目標是比較自適應控制模式與傳統(tǒng)的固定亮度模式在能耗和行車安全上的表現(xiàn)差異，確保自適應控制策略在現(xiàn)實道路環(huán)境中也能有效地提升能效并確保交通的安全。

試驗所選用材料包含交通仿真軟件、模糊邏輯控制算法、環(huán)境亮度傳感器、交通流量檢測設備以及照明電能計量系統(tǒng)等，此外還使用能效監(jiān)測工具和行車安全性評估系統(tǒng)來進行數(shù)據(jù)分析，以全面評估自適應控制策略的有效性。

3.2 試驗結果

在模擬環(huán)境的試驗中，仿真平臺再現(xiàn)不同類型的道路場景（包括城市道路和高速公路）以及不同的交通流量和光照條件。試驗中，自適應控制系統(tǒng)依據(jù)實時收集的環(huán)境亮度和交通流量數(shù)據(jù)進行了動態(tài)調整，例如在夜間，當高速公路的交通流量達到800輛車/小時，且環(huán)境亮度為20 lx時，系統(tǒng)通過模糊邏輯控制算法將照明強度提升至300 lx；而當交通流量較低（如夜間流量降至200輛車/小時）時，照明強度則維持在150 lx。這些調整不僅確保了行車安全，還大幅度減少能源消耗[6]。與傳統(tǒng)的固定亮度模式相比，試驗數(shù)據(jù)顯示，選取自適應控制模式后，系統(tǒng)的能源消耗大約減少30%。具體來說，在相同的交通條件下，每月的能源消耗從300 kW·h下降到了210 kW·h，展現(xiàn)了優(yōu)異的能效表現(xiàn)，自適應控制與固定亮度模式對比如下圖2所示。

結合圖2結果顯示，在交通流量較高（1200輛/小時）且光照條件較差（環(huán)境亮度為10 lx）的情況下，照明系統(tǒng)自動調整至500 lx，確保了安全行駛條件。而在交通流量較低（500輛/小時）、光照條件較好（環(huán)境亮度為50 lx）的情況下，系統(tǒng)則自動將照明強度調節(jié)至200 lx，實現(xiàn)了良好的節(jié)能效果。得出結果證明：與傳統(tǒng)的固定亮度模式相對比，選取自適應控制模式后，系統(tǒng)不僅節(jié)約30%左右的能源消耗，還對不同交通流量變化的響應速度和照明強度調節(jié)的準確性有所調整，以上研究結果表明：智能自適應控制系統(tǒng)在保障行車安全的同時，可顯著提升道路照明能效。

4 結論

綜上所述，基于環(huán)境感知和車輛檢測的高速公路智能照明系統(tǒng)的自適應控制策略，不僅能夠有效提高照明系統(tǒng)的智能化水平，同時能夠實現(xiàn)節(jié)能減排和提高行車安全，因此在日后研究中，應集中于進一步優(yōu)化控制算法和擴大系統(tǒng)的應用范圍，促進高速公路照明系統(tǒng)的高質量開發(fā)與應用。

參考文獻

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