汽車LED光效自適應控制在智能駕駛中的實踐

【Abstract】This article explores the application effect and technical implementation path of automotive LED light efciency adaptive control technology ininteligentdriving environments，and evaluates the impactof multi-mode light effciency control strategies ondriving safety performanceunderdiferent environmental conditions through on-board experiments.Theresults show thatadaptive light effectcontrol based on environmental perception and driving status can significantly improve the safety performance of night driving and reduce theaccident risk rate by approximately 32% Light ffciencycontrolispositivelycorelated withvisualcomfort，andtheadaptive modeoptimizes thebalancebetween energy consumptionand lighting effect，improving the average energy utilization eficiency byapproximately 18% . The research provides practicalbasisand theoretical support forthe developmentoflighteficiencycontrol technology in intelligent driving systems.

【Key Words 】LED lighting technology；adaptive light effectcontrol;intellgent driving；visual safety；energy optimization

0 引言

汽車照明系統是保障行車安全的關鍵部件。隨著智能駕駛技術的快速發展，傳統固定模式的照明系統已難以滿足復雜路況下的行車需求。LED照明因其高效能、快速響應及精準控制等特性，成為智能駕駛環境下的理想選擇[。然而，現有系統多采用預設模式切換，缺乏對實時環境與駕駛狀態的精準適應能力。因此，探索基于環境感知的LED光效自適應控制技術，分析其在不同駕駛場景下的表現，對優化智能駕駛照明系統具有重要意義。

1 研究方法

1.1 試驗平臺與測試環境構建

本次技術驗證選擇長三角核心區域的國家級智能網聯汽車測試基地做試驗場地，這里四季分明、溫差適中，天氣變化多樣，年降水量大概 1200mm 年均溫度在 16^°C 左右，為多樣化路況測試提供了很好的自然環境。測試基地里有完整模擬現實使用場景的道路系統，包含城市街區模擬區、高速公路測試段、鄉村道路模擬區以及特殊路況體驗區等各種駕駛環境。試驗團隊改裝一臺高性能SUV作為測試平臺，車輛配備48V電氣架構系統，集成自主研發的多模式LED自適應前照燈模塊和全方位環境感知傳感器陣列。試驗路線精心規劃，總行程 125km ，覆蓋城市擁堵路段、高速行駛區間、隧道穿越段、鄉村蜿蜒道路等多種實際駕駛場景。為保證試驗數據科學且有代表性，研究團隊把整個測試區域劃分成15個不同特征的場景區塊，用隨機排序方式安排測試，消除環境因素對測試結果的序列影響。試驗設計比較4種照明控制策略，以傳統固定模式為基準對照，還有簡單環境感知自適應模式、全場景多因素自適應模式以及基于人工智能預測的高級自適應模式，每種控制模式在不同場景中重復測試4次，充分保證數據采集的全面、可靠和科學代表性[2]。

1.2 自適應LED照明系統技術架構

自適應LED照明系統采用先進的三層級架構設計，搭建起高度集成化的智能照明控制平臺。感知層作為系統信息采集基礎，整合高精度環境光傳感器陣列、廣角高幀率車載攝像頭、 77GHz 毫米波雷達等多種感知裝置，形成全方位無死角的環境感知網絡，實時高頻率采集車輛周圍 360^° 范圍內完整環境數據，像環境光照強度變化、復雜道路曲率參數、前方障礙物類型分布及距離信息、周邊車輛運動軌跡等關鍵行車參數都能采集到[3。決策層是系統的智能核心，搭載基于改進ResNet結構的深度神經網絡與強化學習算法，對感知層傳輸的多維度數據流進行并行處理和融合分析，利用邊緣計算技術實現毫秒級實時響應，綜合評估當前行車環境特征和潛在風險狀況，生成最優照明策略和參數組合。執行層作為系統精準控制終端，依據決策層輸出的控制指令，通過高精度PWM驅動芯片精確調控各獨立LED光源單元的輸出功率、色溫參數、精準照射角度和復雜光束形態，實現從完全熄滅到全功率輸出的無級連續強度控制，不同控制模式下系統響應時間存在差異，整體優化目標為 50ms 以內，遠超業界平均水平。同時通過高速CAN總線網絡與車輛其他智能駕駛輔助系統建立穩定可靠的雙向數據交互通道，確保照明策略和車輛當前駕駛模式、行駛狀態、路況信息高度協同一致，給駕駛者提供最佳視覺體驗和安全保障。

1.3測試方案與數據采集方法

試驗團隊制定了全面精準的數據采集方案，在整個測試過程中，通過高集成度車載信息系統實時記錄照明控制參數、駕駛行為特征和周圍環境狀況變化數據，實現多維測試信息同步采集和存儲。車輛前部安裝高精度4K成像系統和車規級光度測量裝置，構成立體化光照監測網絡，每行駛 100m 自動觸發一次完整數據采集流程，保證測試數據連續且科學。核心測量指標體系涵蓋照明強度三維分布圖譜、動態光束形態變化特性、自適應色溫調節參數、實時能耗數據曲線以及駕駛員生理反應指標等全方位評估參數。技術團隊選用行業頂級UDI-1000專業光度計進行照度精確測量，測量精度達到 ±0.1Lux 能捕捉微小光照變化；同時配備高靈敏度紅外熱成像系統，實時記錄LED組件溫度分布變化曲線，全面評估系統能效表現和散熱性能[4]。參與測試的駕駛員都配備非接觸式眼動追蹤眼鏡和多參數生理反應監測設備，包括心率變異性監測、皮電反應記錄和肌電變化跟蹤裝置，通過這些先進設備全面評估不同照明條件下駕駛員的視覺負擔變化、注意力分配模式和潛在疲勞狀態，為人因工程學方面的系統優化提供依據。

1.4評價指標體系構建

建立全面評價指標體系，從安全性、舒適性、能效性三方面綜合評估照明系統性能。安全性指標包括障礙物識別距離、反應時間和危險情況避讓成功率，舒適性指標包括眩光指數、視覺疲勞度和主觀滿意度評分，能效性指標涵蓋單位里程能耗、照明效率和系統響應速度。采用層次分析法確定各指標權重，通過雷達圖直觀展示不同控制模式的綜合性能差異，實現科學客觀的系統評價和比較。

1.5 數據處理與統計分析

試驗數據用MATLABR2023b和Python3.9進行處理分析，應用獨立樣本 t 檢驗比較不同照明模式間各項指標差異，顯著性水平設為 Plt;0.05 ；采用多元回歸分析探討環境因素對照明控制效果的影響程度，通過主成分分析法降維處理環境特征數據，識別關鍵影響因素；相關性分析采用Pearson方法，顯著性水平為 Plt;0.01 與 Plt;0.05 ，探究照明效果和駕駛安全性能間的關聯，同時引入機器學習模型預測不同環境下最優照明參數組合。

2 結果與討論

2.1不同控制模式下LED照明系統性能比較

4種自適應LED照明系統性能差異明顯，尤其是基于AI預測的自適應模式在復雜環境下展現出超強適應能力，表1詳細列出各控制模式在主要性能指標上的表現數據。數據顯示，基于AI預測的自適應模式障礙物識別距離達到 107.2m ，比傳統固定模式的 68.5m 高出很多，提升幅度達 56.5% ；系統響應時間僅 42ms ，符合整體優化目標（ 50ms 以內），比簡單自適應模式（ 180ms ）縮短了 76.7% ；照明效率達到 94.1lm/W ，較傳統模式（ 65.3lm/W ）提高了44.1% ；眩光指數和駕駛員視覺疲勞度顯著降低，分別為2.6和3.1，不過系統集成復雜度和成本增量也相應提高。傳統固定模式雖然結構簡單（系統集成復雜度3.2）、成本低（成本增量 0% ），但在變化環境中適應性差（障礙物識別距離僅 68.5m ），且無自適應調節功能，系統響應時間標注為“N/A（無響應）”。全場景自適應模式在性能和復雜度之間達到較好平衡，適合在當前技術條件下規模化應用。

表1不同控制模式LED照明系統性能指標比較

2.2環境因素對自適應照明控制效果的影響

環境光強度、氣象條件與道路曲率是影響照明效果的主要因素。在雨霧天氣下，AI預測模式通過動態調整光束形態，使能見度提升 62% ，反應距離增加 38m 。系統還能根據道路曲率預測性調整照明角度，有效提升彎道行駛安全性。

2.3 自適應照明對駕駛安全與舒適性的影響

試驗數據表明，自適應照明系統能顯著提升駕駛安全性和舒適感。通過眼動追蹤分析發現，在自適應照明下駕駛員注視分散度減少 38% ，平均注視時間延長 0.45s ，說明視覺感知效率提高。生理指標監測顯示，心率變異性降低、肌電圖波動減小，證實駕駛壓力明顯緩解。主觀評價中 92% 參與者認為自適應照明提升了駕駛信心和舒適度，尤其在陌生道路和惡劣天氣條件下。對于潛在危險情況，自適應系統平均提前1.2s發出警示并調整照明，給駕駛員提供更充足的反應時間。長途行駛測試中，采用自適應照明的駕駛員視覺疲勞發生時間平均延后62min ，且恢復速度加快約 40% 。對于超過50歲駕駛者，效果更顯著，改善率達到 55% 。

2.4自適應照明系統的能源優化與環境適應性

自適應照明系統通過智能化能源管理策略實現照明效果和能耗的最優平衡。和傳統固定模式相比，全場景自適應模式能耗降低 18.7% ，基于AI預測模式能耗降低 24.3% ，同時實現更好的照明效果。系統根據車速自動調整照明距離和強度，低速行駛時聚焦近距離區域，高速時延展照明范圍，節省不必要的能耗。通過PWM高頻控制技術，LED驅動電流波動控制在 ±2% 范圍內，延長組件壽命約 30% 。系統還集成光譜調節功能，在霧霾天氣自動調整為 580nm 主波段，穿透能力提升 35% ，在積雪環境轉向藍白色光譜減輕反射眩光，展現出很強的環境適應能力。經歷溫度范圍 -30～55^°C 、循環100次測試，系統性能衰減率控制在 10% 以內，滿足全氣候應用需求。

3結論

3.1 研究成果

本研究系統探討了汽車LED光效自適應控制技術在智能駕駛環境中的應用效果與技術實現。研究結果表明，基于環境感知與AI預測的自適應照明控制技術能顯著提升夜間與復雜天氣條件下的行車安全性能。試驗數據證實，相比傳統固定照明模式，全場景自適應照明系統平均提升障礙物識別距離 39.6% ，降低駕駛員視覺疲勞 40.3% ，同時綜合改善能源利用效率 32.5% 。基于AI預測的自適應模式在突發狀況處理方面表現尤為突出，預警時間提前約1.2s（符合IS015008安全標準），為駕駛者提供更充分的反應時間。多模態環境感知與LED精準控制技術的融合，實現了照明角度、強度、色溫與光束形態的協同調節，顯著增強了系統對復雜多變行車環境的適應能力。研究還發現照明系統優化能有效緩解駕駛壓力，提升長時間駕駛的舒適感與安全性，為智能駕駛系統的照明技術優化方向提供了科學依據。

3.2 未來研究方向

盡管本研究證實了LED光效自適應控制技術在智能駕駛中的積極作用，仍存在進一步優化的空間。未來研究可關注以下方向：深入探索結合V2X通信技術的協同照明控制策略，利用車間信息共享提前預測照明需求以實現更前瞻性的照明調節；開發集成紅外與紫外波段的多光譜照明系統，擴展感知邊界以彌補可見光照明的局限；結合AR技術實現道路信息投影功能，為駕駛者提供直觀的視覺引導；建立更完善的照明系統安全冗余機制與失效保護策略，確保極端條件下的系統可靠性；更關注不同文化背景與駕駛習慣下的照明偏好差異，推進照明系統的個性化與本地化開發[5]。

參考文獻

[1]崔勝民.智能網聯汽車技術[M].北京：機械工業出版社，2021.

[2]周志華，楚斌，宋伯凡，等.基于自適應駕駛燈光及自適應水平系統技術的智能大燈控制器[J]中國照明電器，2021（9）：27-31，35.

[3]張司，穎劉秀.人工智能技術在汽車電氣自動化中的應用[J].時代汽車，2025（2）：19-21.

[4]馮磊.汽車電子車燈控制策略的優化與應用[J].汽車知識，2024（3）：208-210.

[5]崔仁增，高鮮輝，田端祥，等.一種智能汽車轉向和制動自適應協調控制系統：中國，CN202211352656[P].2023-02-21.

（編輯 林子衿）