高速公路智能照明系统的自适应控制策略研究

摘要 在智能交通系统快速发展的大背景下，照明系统作为保障高速公路夜间行车安全的重要配套设施，其智能化控制水平显得尤为关键。基于此，文章提出了一种基于环境感知和车辆检测的高速公路智能照明系统的自适应控制策略，该策略可对高速公路实时行车环境进行动态监测车道及周边亮度，动态调整照明强度，进而满足节能减排和提高行车安全，最后通过试验，对智能照明系统的自适应控制策略进行验证，为同类工程提供参考。

关键词 智能照明；自适应控制；环境感知；车辆检测；高速公路

中图分类号 U453 文献标识码 A 文章编号 2096-8949（2024）23-0188-03

0 引言

高速公路照明系统是夜间行车安全的重要保障，但传统的固定照明模式无法满足不同环境和交通条件下的基本照明需求，进而导致能源过度浪费，增加安全隐患。鉴于此，研究一种能够依据高速公路实际环境来动态调整照明强度的智能照明系统显得尤为关键。

1 高速公路智能照明系统设计

1.1 系统架构

高速公路智能照明系统设计通过准确的环境监测与车辆识别，可对节能高效的照明管理进行调控，进而增强夜间驾驶的安全性。该系统主要包含四个部分：环境监测单元、车辆识别单元、中央控制系统以及照明设施[1]。

环境监测单元的任务用于持续监控高速公路周边的光线强度和气象状态，利用光电传感器和视频监控设备来动态追踪环境变动，保障照明系统能够适应不同的天气和光照条件。车辆识别单元则着重于记录过往车辆的信息，如车辆数目、行驶速度和车型等，通过运用地磁感应器和热成像相机，可精准化判断车辆的位置及交通流的变化，从而在交通量较低时调低照明强度[2]。作为智能照明系统的大脑，中央控制系统依据环境监测单元和车辆识别单元提供的数据，选取特定算法来决定最适宜的照明亮度，以此在满足照明需求的同时节约能源。例如，在交通高峰期或夜晚视线不佳的情况下，系统会增加照明亮度；而在交通流量小或自然光线足够的情况下，则会减少亮度输出，实现智能调节的目的。照明设施按照中央控制系统的指示即时调整亮度，确保路面照明达到保障行车安全的标准，该系统设计不仅有助于节能减排，而且可提升照明的整体效能和维护工作的智能化水平，最大限度地应对多种复杂路况的需求，系统架构如下图1所示。

1.2 环境感知模块

环境感知模块构成高速公路智能照明系统的重要基础，其任务主要是向系统提供准确的外界光照和气象信息，该模块运用光敏传感器与摄像头相结合的技术，通过对周围亮度和气候条件进行实时监控，向照明系统提供可靠的数据支持。光敏传感器具有高度敏感性，能有效感知周围环境的光强变化，并迅速将这些信息传达给控制中心，便于在各种光照条件下智能调节照明亮度。例如，在夜间或能见度低的雾天，传感器的反馈会促使系统增加照明亮度，确保驾驶者的视野清晰和行车安全，与此同时摄像头的作用在于捕捉环境的变化，包括但不限于天气状态（如晴朗、阴沉、下雨或下雪）[3]。基于图像分析技术，摄像头能够识别出大雾、降雪等特殊天气现象，并将相关信息传送到控制中心，借助来自多个来源的数据整合，控制中心能够更加精确地评估当前的环境状况，进而制定出最为合适的照明方案，该方式不仅提高了照明系统的响应性和适应性，也进一步增强夜间行车的安全保障。

1.3 车辆检测模块

车辆检测模块是智能照明系统中的关键组件，主要承担实时监控车辆数量、速度及分布的任务，为照明强度的动态调整提供了精确的数据支持，为实现高效而准确的车辆检测，该模块采用了地磁传感器与红外摄像头相结合的技术方案，充分发挥两种传感器的特点。

地磁传感器安装在路面上方或下方，擅长识别金属物体的通过，具备较强的抗干扰能力，非常适合用来统计车辆数量。当检测到的车流量较低时，地磁传感器还可以触发低功耗模式，帮助节省能源消耗，而红外摄像头主要用于测量车辆的速度和确定其在道路上的具体位置，借助先进的图像处理技术，红外摄像头可精准捕捉快速移动的车辆，并分析其行驶路径。通过将地磁传感器和红外摄像头收集的数据进行综合处理，车辆检测模块能够生成详尽的实时交通流量报告，涵盖车辆数、平均速度等关键信息，并及时传递给控制中心[4]。

控制中心依据接收到的交通数据，灵活调整照明策略。例如，在早晚高峰期间加大照明亮度，确保驾驶员有良好的视觉条件；而在深夜或车辆稀少时段，则适度降低照明强度，以达到节能减排的目的。

2 自适应控制策略

2.1 控制策略原理

在实际设计环节中，系统会预先设定好亮度和流量的阈值，当传感器检测到的亮度或流量数据超出该预设值时，就会启动亮度调节程序，这些阈值可以根据不同的道路类型、地区特点和交通模式进行个性化设置，从而实现更为精细和有针对性的控制措施。比如，在夜间或能见度较差的天气里，系统可通过环境亮度传感器监测外部光强的变化，决定是否需要增强照明强度，同时考虑当前的交通流量大小，来选定最优的照明级别，基于自适应控制策略中不同亮度阈值和流量阈值条件下照明亮度的调节数据如表1所示。

2.2 模糊逻辑控制算法在自适应控制中的应用

为实施自适应控制策略，该系统采用了模糊逻辑控制算法，该算法以环境亮度和实时交通流量作为输入参数，通过模糊规则库来确定需要调整的照明强度，模糊逻辑控制算法擅长处理不确定性及非线性问题，这使得其非常适用于复杂系统的控制[5]。在具体的控制流程中，首先会对环境亮度和交通流量两个输入变量进行模糊化处理，即将具体的数值转化为模糊集合并分配相应的隶属度函数，如下式（1）所示，这样的目的是方便后续的模糊推理过程，从而得出最合适的照明强度调整方案。

（1）

模糊推理使用模糊规则库，将模糊化后的输入通过“IF-THEN”规则计算出模糊输出。例如，规则库中的一个规则可能是：

规则示例：IFL为“低亮度”ANDT为“高流量”，THEN输出为“高亮度”；根据隶属度函数，计算每个规则的触发度，若使用最小法则进行模糊推理，则各规则的输出值输出μ输出计算为公式（2）：

（2）

假设共有n个规则，则规则结果聚合后得到模糊输出。

通过解模糊化，将模糊输出转换为精确的亮度调整值，常用的解模糊化方法是重心法（或称质心法），公式（3）为：

（3）

式中：μi——第i个模糊规则的输出隶属度值，zi——该规则对应的亮度调整量。

3 试验与分析

3.1 试验设置

为验证自适应控制策略在智能照明系统中的实际效果，该研究设计并开展两项试验：一是建立仿真的模拟环境，二是进行实地的道路测试。两项试验的目的主要用于评估该系统在各种环境条件下的响应能力、照明强度调节的精确度以及能效表现。

在模拟环境中，选取交通仿真软件构建虚拟的道路场景，包含了不同类型的道路（例如城市街道和高速公路）以及不同的时间段（如白天和夜晚），用以模拟真实的交通流量和环境光照变化。试验中，系统接收环境亮度和实时交通流量的数据输入，并运用模糊逻辑控制算法进行动态调整。以上仿真测试有助于评估系统在不同情况下的反应速度、照明强度调节的准确性以及能效。

实地测试选取某段封闭的高速公路作为测试场地，在该路段安装环境亮度传感器和交通流量监测装置，以实时收集相关数据，该数据随后被用于通过模糊规则库进行控制决策。实地测试的主要目标是比较自适应控制模式与传统的固定亮度模式在能耗和行车安全上的表现差异，确保自适应控制策略在现实道路环境中也能有效地提升能效并确保交通的安全。

试验所选用材料包含交通仿真软件、模糊逻辑控制算法、环境亮度传感器、交通流量检测设备以及照明电能计量系统等，此外还使用能效监测工具和行车安全性评估系统来进行数据分析，以全面评估自适应控制策略的有效性。

3.2 试验结果

在模拟环境的试验中，仿真平台再现不同类型的道路场景（包括城市道路和高速公路）以及不同的交通流量和光照条件。试验中，自适应控制系统依据实时收集的环境亮度和交通流量数据进行了动态调整，例如在夜间，当高速公路的交通流量达到800辆车/小时，且环境亮度为20 lx时，系统通过模糊逻辑控制算法将照明强度提升至300 lx；而当交通流量较低（如夜间流量降至200辆车/小时）时，照明强度则维持在150 lx。这些调整不仅确保了行车安全，还大幅度减少能源消耗[6]。与传统的固定亮度模式相比，试验数据显示，选取自适应控制模式后，系统的能源消耗大约减少30%。具体来说，在相同的交通条件下，每月的能源消耗从300 kW·h下降到了210 kW·h，展现了优异的能效表现，自适应控制与固定亮度模式对比如下图2所示。

结合图2结果显示，在交通流量较高（1200辆/小时）且光照条件较差（环境亮度为10 lx）的情况下，照明系统自动调整至500 lx，确保了安全行驶条件。而在交通流量较低（500辆/小时）、光照条件较好（环境亮度为50 lx）的情况下，系统则自动将照明强度调节至200 lx，实现了良好的节能效果。得出结果证明：与传统的固定亮度模式相对比，选取自适应控制模式后，系统不仅节约30%左右的能源消耗，还对不同交通流量变化的响应速度和照明强度调节的准确性有所调整，以上研究结果表明：智能自适应控制系统在保障行车安全的同时，可显著提升道路照明能效。

4 结论

综上所述，基于环境感知和车辆检测的高速公路智能照明系统的自适应控制策略，不仅能够有效提高照明系统的智能化水平，同时能够实现节能减排和提高行车安全，因此在日后研究中，应集中于进一步优化控制算法和扩大系统的应用范围，促进高速公路照明系统的高质量开发与应用。

参考文献

[1]李明.高速公路隧道照明系统节能与智能控制策略研究[J].工程技术研究， 2024（7）：216-218.

[2]刘亮.高速公路隧道智能照明系统分析[J].北方交通， 2024（2）：71-75.

[3]廖景怀.山区高速公路隧道照明智能化改造方案应用探索[J].电子元器件与信息技术， 2023（9）：51-54.

[4]林维.高速公路照明系统智能控制装置的设计[J].自动化应用， 2021（9）：152-153+157.

[5]宋磊.高速公路隧道照明智能节电技术[J].大众标准化， 2020（16）：135-136.

[6]吴江潦.智能调光系统在高速公路隧道照明控制中的具体应用[J].通信电源技术， 2020（2）：128-129.