一种基于卡尔曼滤波算法的隧道智能调光方法及系统与流程

本发明涉及隧道照明，尤其涉及一种基于卡尔曼滤波算法的隧道智能调光方法及系统。

背景技术：

1、隧道智能调光是在高速公路隧道照明领域的一项技术革新，其主要是为了解决隧道内外交通环境的显著差异所带来的照明质量问题。随着我国高速公路事业的蓬勃发展以及对于节能环保意识的不断，该技术必将得到更广泛的发展。

2、现有的隧道智能调光中，可以通过一系列光电传感器、交通流量检测器等设备，对隧道内的车流量、光照度等信息进行实时监测和分析，然后根据预设的调光方案，控制灯光的亮度和数量，使其在不同的时间段和不同的车流量下，达到最佳的照明效果。然而在实际运用中，存在隧道内照度前后变化太大、亮暗变化过于剧烈导致司机视觉一时无法适应的问题，因此若能精准感应外界环境同时进行线性的连续调光控制，则不仅可以节能减排降低电力浪费，更能保障隧道内的行车安全。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于卡尔曼滤波算法的隧道智能调光方法及系统，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。

2、本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案：

3、本发明提供了一种基于卡尔曼滤波算法的隧道智能调光方法，包括：

4、获取隧道洞外环境光照强度信号和隧道洞内车流信号；

5、基于隧道洞外环境光照强度信号和隧道洞内车流信号，通过卡尔曼滤波算法根据上次估测调光值来预测当前估测调光值；

6、根据当前估测调光值输出对应的0~10v调光电压至led灯具，使得led灯具接收到调光电压后把亮度调节为对应值。

7、进一步地，所述隧道包括入口调光段；

8、相应的，所述预测当前估测调光值，包括：

9、基于隧道洞外环境光照强度信号，通过卡尔曼滤波算法根据上次入口调光段估测调光值来预测当前入口调光段估测调光值。

10、进一步地，所述当前入口调光段估测调光值的公式如下：

11、x1[i+1] = (1-k[i+1])*x1[i] + k[i+1]*z1[i+1]

12、式中，x1[i+1]为当前入口调光段估测调光值；x1[i]为上次入口调光段估测调光值；z1为隧道洞外测量亮度值；k[i+1]为卡尔曼增益系数；i为估测次数；

13、所述卡尔曼增益系数k[i+1]的公式如下：

14、k[i+1] = (p1[i]+q)/(p1[i]+q+r)

15、式中，p1[i]是上次入口调光段估测调光值的方差；q是高斯噪声的方差，r是测量值的方差，q和r都是常数。

16、进一步地，所述隧道包括基本调光段；

17、相应的，所述预测当前估测调光值，包括：

18、基于隧道洞内车流信号，通过卡尔曼滤波算法根据上次基本调光段估测调光值来预测当前基本调光段估测调光值。

19、进一步地，所述当前基本调光段估测调光值的公式如下：

20、x2[i+1] = (1-k[i+1])*x2[i] + k[i+1]*z2[i+1]

21、式中，x2[i+1]为当前基本调光段估测调光值；x2[i]为上次基本调光段估测调光值；z2为隧道洞内车流信号；k[i+1]为卡尔曼增益系数；i为估测次数；

22、所述卡尔曼增益系数k[i+1]的公式如下：

23、k[i+1] = (p2[i]+q)/(p2[i]+q+r)

24、式中，p2[i]是上次基本调光段估测调光值的方差；q是高斯噪声的方差，r是测量值的方差，q和r都是常数。

25、本发明提供了一种基于卡尔曼滤波算法的隧道智能调光系统，包括：

26、获取单元，用于获取隧道洞外环境光照强度信号和隧道洞内车流信号；

27、预测单元，用于基于隧道洞外环境光照强度信号和隧道洞内车流信号，通过卡尔曼滤波算法根据上次估测调光值来预测当前估测调光值；

28、调节单元，用于根据当前估测调光值输出对应的0~10v调光电压至led灯具，使得led灯具接收到调光电压后把亮度调节为对应值。

29、进一步地，所述隧道包括入口调光段；

30、相应的，所述预测单元包括第一预测模块，用于基于隧道洞外环境光照强度信号，通过卡尔曼滤波算法根据上次入口调光段估测调光值来预测当前入口调光段估测调光值。

31、进一步地，所述隧道包括基本调光段；

32、相应的，所述预测单元包括第二预测模块，用于基于隧道洞外环境光照强度信号，通过卡尔曼滤波算法根据上次基本调光段估测调光值来预测当前基本调光段估测调光值。

33、本发明提供了一种基于卡尔曼滤波算法的隧道智能调光系统，包括相互独立配置于照明环境范围内的光电传感器、交通流量检测器、调光控制设备、led灯具以及内置于所述调光控制设备的卡尔曼滤波模块：

34、所述光电传感器用于采集隧道洞外环境光照强度信号；

35、所述交通流量检测器用于采集隧道洞内车流信号；

36、所述调光控制设备用于获取隧道洞外环境光照强度信号和隧道洞内车流信号，并通过所述卡尔曼滤波模块基于上次估测调光值，对隧道洞外环境光照强度信号和隧道洞内车流信号进行平滑优化，去除噪声和不确定性干扰，并输出优化后的当前估测调光值后通过所述调光控制设备的可调电压接口把调光值转换为0~10v调光电压输出至led灯具；

37、所述led灯具模块用于接收0~10v调光电压并进行亮度调节为对应值。

38、进一步地，所述调光控制设备的可调电压接口采用mos管推挽电路。

39、本发明的有益效果如下：

40、本发明基于隧道洞外环境光照强度信号和隧道洞内车流信号通过卡尔曼滤波算法进行自动调光，并在自动调节时根据上次估测调光值，实现对当前估测调光值的滤波和预测，从而提高调光的准确性和稳定性，防止出现忽明忽暗的隧道照明现象，使得隧道内亮度调节更为柔和平滑，可以更好的匹配人眼对于亮度变化的要求，保障隧道内行车安全；

41、隧道照明分段调光设置是为满足驾驶员视觉从高亮度向低亮度，或从低亮度向高亮度变化适应的需求，使亮度水平更加符合实际的车流量和洞外亮度情况，从而达到安全运营和节能降耗的目的。

技术特征：

1.一种基于卡尔曼滤波算法的隧道智能调光方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于卡尔曼滤波算法的隧道智能调光方法，其特征在于，所述隧道包括入口调光段；

3.根据权利要求2所述的一种基于卡尔曼滤波算法的隧道智能调光方法，其特征在于，所述当前入口调光段估测调光值的公式如下：

4.根据权利要求3所述的一种基于卡尔曼滤波算法的隧道智能调光方法，其特征在于，所述隧道包括基本调光段；

5.根据权利要求4所述的一种基于卡尔曼滤波算法的隧道智能调光方法，其特征在于，所述当前基本调光段估测调光值的公式如下：

6.一种基于卡尔曼滤波算法的隧道智能调光系统，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的一种基于卡尔曼滤波算法的隧道智能调光系统，其特征在于，所述隧道包括入口调光段；

8.根据权利要求7所述的一种基于卡尔曼滤波算法的隧道智能调光系统，其特征在于，所述隧道包括基本调光段；

9.一种基于卡尔曼滤波算法的隧道智能调光系统，其特征在于，包括相互独立配置于照明环境范围内的光电传感器、交通流量检测器、调光控制设备、led灯具以及内置于所述调光控制设备的卡尔曼滤波模块：

10.根据权利要求9所述的一种基于卡尔曼滤波算法的隧道智能调光系统，其特征在于，所述调光控制设备的可调电压接口采用mos管推挽电路。

技术总结
本发明公开了一种基于卡尔曼滤波算法的隧道智能调光方法及系统，包括：获取隧道洞外环境光照强度信号和隧道洞内车流信号；基于隧道洞外环境光照强度信号和隧道洞内车流信号，通过卡尔曼滤波算法根据上次估测调光值来预测当前估测调光值；根据当前估测调光值输出对应的0~10V调光电压至LED灯具，使得LED灯具接收到调光电压后把亮度调节为对应值。本发明实现对当前估测调光值的滤波和预测，从而提高调光的准确性和稳定性，防止出现忽明忽暗的隧道照明现象，使得隧道内亮度调节更为柔和平滑，可以更好的匹配人眼对于亮度变化的要求，保障隧道内行车安全。

技术研发人员：朱旭阳,金磊,王伟,王国维,王忠杰
受保护的技术使用者：浙江佐通信息技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/11