基于車輛行為信息感知的隧道照明亮度自動調節系統

魏清華 梁波

關鍵詞： 車輛行為; 信息感知; 隧道照明; PID閉環反饋; 自動調節; 調光信號

中圖分類號： TN830.1?34; TP311.52 ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號： 1004?373X（2019）02?0094?04

Automatic brightness adjustment system based on vehicle behavior information perception for tunnel illumination

WEI Qinghua1，2， LIANG Bo3

（1. School of Civil Engineering， Chongqing Jiaotong University， Chongqing 400074， China;

2. Chongqing Communications Planning Survey & Design Institute， Chongqing 401121， China;

3. State Key Laboratory Breeding Base of Mountain Bridge and Tunnel Engineering， Chongqing Jiaotong University， Chongqing 400074， China）

Abstract： The tunnel illumination brightness adjustment system based on fuzzy neural network can not realize feedback regulation of tunnel brightness signals， and has poor adjustment and energy?saving effects. Therefore， an automatic brightness adjustment system based on vehicle behavior information perception is designed for tunnel illumination. The vehicle behavior perception devices are used to perceive the vehicle speed， traffic flow， and vehicle passing situations inside and outside the tunnel. The main control module taking the STM32F103RCT6 as the main control chip is used to collect vehicle?related signals and dimming signals obtained by the vehicle behavior perception devices and the brightness detector USREGAL LUX CS 201. These signals are transmitted to the monitoring center to ensure that the overall dimming control is regulated by the lighting units on the tunnel site. In the system， the automatic brightness regulation of tunnel illumination is realized by means of the wireless monitoring terminal and on the basis of feedback signals of the main control module. For the system software， the principle of PID closed?loop feedback adjustment is adopted to realize accurate brightness adjustment in the tunnel. The experimental results show that the designed system can effectively adjust the brightness in the tunnel with or without passing vehicles at various speeds， and the designed system can save up to 244 kW·h of daily energy consumption in comparison with the system without using the proposed system， which has a remarkable energy?saving effect.

Keywords： vehicle behavior; information perception; tunnel illumination; PID closed?loop feedback; automatic adjustment; dimming signal

傳統的隧道交通中，為了確保車輛在隧道內安全行駛，要求隧道內照明燈長期明亮，在無車情況下亦是如此。但長久以往會造成能源消耗和不必要的支出，并且傳統隧道中大都采用高壓鈉燈，與LED燈進行對比發現高壓鈉燈滿足不了隧道照明的按需調光[1]，同時高壓鈉燈維護費用相對較多。文獻[2]研究的隧道照明節能控制系統，只針對洞內照明進行調控，無法對洞外照明進行有效調控，存在一定的局限性;文獻[3]設計的基于模糊神經網絡的公路隧道照明控制系統，無法實現隧道亮度信號的反饋調控，調節效果差;文獻[4]提出的基于駕駛視認需求的隧道中間段路面亮度調節方法，通常對隧道中間路段的亮度進行調控，無法實現總體隧道亮度的感知調控。上述研究的隧道照明控制系統沒有通過感知車輛行為信息進行亮度的自動調節，因此本文設計了基于車輛行為信息感知的隧道照明亮度自動調節系統，實現隧道照明亮度的全面、準確智能調控。

1 ?基于車輛行為信息感知的隧道照明亮度自動調節系統

1.1 ?系統硬件設計

1.1.1 ?系統總體結構設計

環境信息感知子系統、車輛行為感知子系統、照度實時監測子系統、隧道照明及調光子系統、隧道照明通信子系統、隧道變電所監控中心及變電所隧道照明監控軟件、隧道遠程監控中心及監控中心隧道照明監控軟件是組成隧道照明智能控制系統的重要組成部分。圖1為隧道照明系統結構圖。

1.1.2 ?車輛行為感知設備

將紅外探測器安裝在洞內，線圈車輛檢測器安裝在洞外構成車輛行為感知設備[5]。確保“車進燈亮”的硬件基礎是洞外傳感器，其功能是檢測洞外將要進入隧道的車輛，并且計算車速和車流量等信息。確保入口段與過渡段“車走燈暗”的硬件基礎是洞內傳感器，其功能是感知入口段與過渡段的車輛通過情況[6]。

1.1.3 ?主控模塊設計

1） 檢測裝置選擇。隧道洞內外亮度、經過隧道的車流量和車速是系統主控制器的輸入參數。本文對洞內外亮度檢測的過程中采用亮度檢測器USREGAL LUX CS 201進行檢測。該檢測器適合野外環境，技術成熟、成本低，并且有RS 485傳輸接口，可通過車輛行為感知設備、車輛相關信息。

2） 主控制器設計。圖2為系統主控制器硬件結構圖，STM32F103RCT6為主控制芯片。連接檢測裝置，完成系統輸入信息的收集是用RS 485實現;對不同調光控制器實施連接，通過CAN總線傳輸調光命令;對無線通信模塊實施連接是通過RS 232通信完成，主控制器和上位機的通信是由GPRS實現;下載與調試系統程序通過USB接口進行;數據存儲是用FLASH閃存完成;程序運行是用SRAM實現;顯示系統的照明狀態是用TFT_LCD表示[7]。

1.1.4 ?無線監控終端設計

系統通過無線監控終端基于主控模塊反饋的信號，實現隧道照明亮度的自主調控，無線監控終端結構圖如圖3所示。

1.2 ?系統軟件設計

1.2.1 ?系統軟件結構圖

系統軟件由數據采集與亮度解算模塊、圖像處理模塊、調光指令發送模塊等構成，其結構如圖4所示。

1.2.2 ?隧道內亮度調節實現

如圖5所示為系統進行隧道照明亮度自動調節的PID閉環反饋調節原理的示意圖。

隧道里的實際亮度上傳到亮度實時監測單元，PID調光計算模塊實時接收實際亮度值[8]。亮度控制等級是將調節亮度值依據轉換公式轉換后得到的結果，將PID調節控制單元規定的亮度值和亮度實時監測單元運算出實際亮度值，再將實際亮度值作為輸入參數進行運算得到調節亮度值[9]。

增量式PID控制用于隧道照明閉環反饋智慧控制系統，增量式PID公式是[10]：

[Qm=Qa+fq·nf+fo·nf-1+fe·nf-2] （1）

式中：[Qa]為圖像灰度值，需經過亮度實時監測單元測量得出，實際亮度值是經灰度和亮度計算模型輸入圖像灰度值進行運算得到;[nf]，[nf-1]，[nf-2]分別為某一時刻，上一時刻和[f-2]時刻的設定亮度值和實際亮度值的差;[Qm]是調節亮度值需通過PID調節并進行運算得到值;[fb]為比例系數;[fo]為微分系數;[fe]為積分系數。

2 ?實驗分析

2.1 ?系統調節效果分析

實驗對本文系統調節下的玉函隧道內的情況用網絡IP攝像機在各種狀態下進行取樣，再將取樣后的圖片亮度進行比較，檢驗本文系統的調光效果。為了保證實驗驗證的準確性，要求實驗采用的網絡IP攝像機增益與曝光時間是穩定的。

1） 各車速隧道亮度對比

圖6表示在洞外亮度一定情況下，本文系統獲取不同時速車輛進入隧道過渡段的亮度對比情況。分析該圖能夠得出本文系統在車速為55 km/h以及車速為63 km/h時，調節隧道亮度后使得隧道亮度等級分別是53%和71%，說明隨著車速的提高，本文系統調節后的隧道過渡段的亮度等級越高。結果表明，本文系統可對車輛速度進行有效感知，進而準確調控隧道的亮度情況。

2） 無車隧道內與有車隧道內亮度對比

本文系統為達到節能目的，在設計時考慮到一定時間內無車進入隧道時，隧道內的燈具自動調節亮度的情況，調節的亮度為全功率照明的20%。圖7a）描述的是無車進入隧道入口段的低能消耗下的隧道亮度情況;圖7b）是有車進入隧道內調光效果。可以看出有車進入隧道后本文系統自動依據當前車輛情況對亮度進行調光。綜合分析圖7說明，本文系統可準確感知隧道有無車輛，完成隧道亮度的有效調控。

2.2 ?系統節能效果分析

實驗檢測本文系統的節能效果時，要求實驗玉函隧道內無車進入情況下，隧道內亮度為全功率的20%。本文系統實驗選取LED隧道專用燈為照明燈具。

表1是未采用本文調節系統時玉函隧道在電表統計的自動模式與全亮模式（亮度等級100%）情況下日耗電量。表2是玉函隧道采用本文調節系統后，在不同控制模式下的日耗電量。

通過表1與表2得知，玉函隧道使用本文系統比不使用本文系統的情況下電表日耗電量大大降低，最大節能能耗電量是1 028 kW·h，比未使用本文系統的最高可節省日能耗電量244 kW·h。說明使用本文系統調節隧道照明可以節能降耗，減少不必要的損耗同時還可省錢環保。

3 ?結 ?論

本文以車輛行為信息感知為基礎設計隧道照明亮度自動調節系統。利用主控模塊獲取調光信號和車輛相關信號，再將這些信號傳輸到無線監控終端進行調控，使用PID閉環反饋調節原理完成隧道內亮度的準確調節，實現“車進燈亮”“車走燈暗”“按需照明”。結果表明，隨著車速的提高，本文系統檢測出的隧道過渡段的亮度等級越高，其具有的感知性就越高;玉函隧道使用本文系統比不使用本文系統的情況下最高日節能能耗電量為244 kW·h，本文系統能夠對洞外亮度波動狀況進行全面、有效的檢測，說明本文系統可實現隧道照明亮度的智能調控，并且可節省開支，低碳減排。

參考文獻

[1] 張利東，秦莉，蔣海濤，等.隧道照明智能監控軟件系統的設計與實現[J].公路交通科技，2017，34（10）：92?99.

ZHANG Lidong， QIN Li， JIANG Haitao， et al. Design and implementation of intelligent monitoring software system for tunnel lighting [J]. Journal of highway and transportation research and development， 2017， 34（10）： 92?99.

[2] 黃鳳武，陳勇，肖華，等.隧道照明節能控制系統研究與實現[J].公路工程，2008，33（6）：111?114.

HUANG Fengwu， CHEN Yong， XIAO Hua， et al. Research and realization of tunnel illumination energy?saving control system [J]. Highway engineering， 2008， 33（6）： 111?114.

[3] 秦慧芳，郭佑民，羅榮輝.基于模糊神經網絡的公路隧道照明控制系統研究[J].隧道建設，2017，37（z2）：115?120.

QIN Huifang， GUO Youmin， LUO Ronghui. Study of illumination control system of highway tunnel based on fuzzy neural network [J]. Tunnel construction， 2017， 37（S2）： 115?120.

[4] 張曉芹，胡江碧，王猛，等.基于駕駛視認需求的隧道中間段路面亮度需求[J].北京工業大學學報，2016，42（5）：768?773.

ZHANG Xiaoqin， HU Jiangbi， WANG Meng， et al. Road surface luminance of tunnel interior zone based on the driving visual cognition demand [J]. Journal of Beijing University of Technology， 2016， 42（5）： 768?773.

[5] 蘇玉澤，任清華，孟慶微.低信噪比下TDCS的壓縮感知稀疏信道估計[J].計算機仿真，2016，33（1）：205?208.

SU Yuze， REN Qinghua， MENG Qingwei. A compressed sensing channel estimation method for TDCS in low SNR conditions [J]. Computer simulation， 2016， 33（1）： 205?208.

[6] 馮守中，高巍，王軍.蓄能發光多功能涂料輔助隧道照明試驗研究[J].現代隧道技術，2016，53（4）：189?194.

FENG Shouzhong， GAO Wei， WANG Jun. Experimental study on energy?storing self?illuminated multi?functional coating for auxiliary lighting in tunnels [J]. Modern tunnelling technology， 2016， 53（4）： 189?194.

[7] 曹立波，陳崢，秦勤，等.基于車輛位置感知的自動快速公交系統[J].中國公路學報，2017，30（11）：115?121.

CAO Libo， CHEN Zheng， QIN Qin， et al. Automatic bus rapid transit system based on vehicle position sensing [J]. China journal of highway and transport， 2017， 30（11）： 115?121.

[8] 秦慧芳.隧道照明自動控制系統的設計[J].現代建筑電氣，2016，7（8）：59?61.

QIN Huifang. Design of tunnel lighting automatic control system [J]. Modern architecture electric， 2016， 7（8）： 59?61.

（上接第97頁）

[9] 潘國兵，梁波，皮宇航，等.基于反應時間的隧道照明縮尺模型集成系統的研制與應用[J].現代隧道技術，2016，53（3）：26?32.

PAN Guobing， LIANG Bo， PI Yuhang， et al. Development and application of an integrated scale model system of tunnel lighting based on reaction time [J]. Modern tunnelling technology， 2016， 53（3）： 26?32.

[10] 董麗麗，石娜，張利東，等.低透過率下隧道照明亮度對能見度的影響[J].光子學報，2017，46（2）：20?27.

DONG Lili， SHI Na， ZHANG Lidong， et al. Influence of tunnel lighting brightness on visibility under low transmittance [J]. Acta Photonica Sinica， 2017， 46（2）： 20?27.