技术文章 | 数字化照明：感知与眩光—新照明功能的评估

原文标题：DigitalLight: Perception and Glare --Evaluation of New Lighting Functions

原文作者：M.Marutzky^1*, B. Kleinert¹, S. Bogdanow¹；¹Ingenieurgesellschaft Auto und Verkehr (IAV); Berlin,Germany

矩阵式LED大灯可以实现对照明区域光分布的精确控制，在光源的覆盖范围内，系统可以选择特定区域进行照明，亦可以选择一些区域进行遮蔽，以达到最大程度照亮空间的效果。LED技术的不断发展为该照明功能的数字化提供了技术支持。随着照明技术的发展，LED矩阵变得越来越复杂，随之形成像素化照明模块和高分辨率照明功能。

所有汽车照明功能的宗旨是辅助驾驶以及提高交通安全性。但是，这种照明功能可能会对其他的交通参与者产生额外眩光的风险。所以，需要通过测试确定新的照明功能的可行性以及是否会产生显著额外眩光。仿真技术的发展对早期研发阶段所需要的必要实验有显著帮助。因此，在该照明功能的原型生成之前可以通过仿真，以最小的成本进行优化和改变。

本文中，首先使用高分辨率的像素化照明模块在路面上投影一个信号，并让一些交通参与者在干燥天气以及潮湿天气情况下进行观察。我们使用了仿真研发工具“CAGE-计算机辅助眩光评估”。同时我们还十分关注极端天气情况，所以通过额外的仿真分析雨雾天气。

在仿真中，我们在汽车A的保险杠上安装一个32×32-像素化照明模块，如图1、图2所示。像素化照明模块在汽车前方的路面上投射一个警报信号，司机A作为该信号的接收者。汽车A、B和C可能同时驶向十字路口。在干燥的路面上（混凝土），汽车A检测到最大亮度为90cd/m²的信号。由于干燥的路面呈漫反射特性，所以汽车A和B中的司机均可明显地感知到信号。不利的是，汽车A和B中的司机的注意力会从十字路口的交通转移到该信号上。如图2所示，由于潮湿路面的反射特性转变为强烈的镜面反射，在相同的道路交通状况下，汽车A中的司机会接收到一个亮度非常低的信号，亮度大约为40cd/m²。汽车C中的司机不能接收到该信号，但是由于汽车B中的司机刚好朝向反射光的方向，会看到亮度非常高的信号，并受到眩光的威胁。

因此，我们设想了一个简单的道路交通状况，其中未考虑灯光强度，甚至会对其他道路参与者造成更强烈的眩光。所以，应该检查每个灯光系统的性能，以便进行早期优化。这些可以通过CAGE完成。

通常，反射、折射和散射发生在两个介质的接触面上。使用基于光线追迹的模型可以很好地处理这种情况，但是通过光线追迹的方法进行分析，需要设置大量的光线，这需要花费大量计算时间。我们发明了一种计算雾气中光分布的替代方法，在不使用光线追迹的方法的情况下，利用抽象的物理原理简单、快速的得到结果。我们以以下述计算结果为例进行分析。

有无雾气情况下，传统近光灯的照度分布如图3所示。雾气的密度以及可见范围的特性通过一个抽象的参数（a=130）进行定义。由于人眼感知的是亮度而不是照度，所以我们计算了某个混凝土路面上的亮度，如图4所示。在雾天，雾气会被照亮，就像一个发光的荧幕，降低了障碍物与背景的对比度。因此我们计算了“可感知线”，如图4所示。在该线以下，来自路面的光通量高于来自雾气的光通量的75%。在该线以上，来自路面的光通量低于来自雾气的光通量的75%，即在感知线以上无法检测到路面。

随着照明技术的发展，尤其在高分辨率的像素化照明模块和激光扫描模块的研发中得以体现，使新的动态照明功能与高分辨率照明功能变为可能。这类“数字化照明”，其宗旨在提高交通安全性以及驾驶舒适性。我们假设了一个特殊情况，针对一个特殊照明功能对不同的交通参与者产生的影响进行了实验，在实验过程中未考虑灯光的强度。在实际过程中，一个照明系统只能在研发的最后阶段进行测试，但此时针对系统的优化已经变得十分困难了。因此，有必要在早期开发阶段进行模拟，针对这一需求，我们发明了模拟研发工具：CAGE-计算机辅助眩光评估。

我们同时指出产生眩光的临界情况通常与恶劣天气有关，尤其与潮湿的路面相关。当然雨雾本身也会影响可视范围以及眩光。在这里，我们就必须考虑体积散射，但体积散射很难用常规光线追迹的办法去处理。所以，我们发明了一个基于物理原理且不使用光线追踪的新模拟方法解决上述问题。

文章来自2018年第六届中国国际汽车照明论坛论文集