基于虚拟现实的室内照明均一性智能控制系统设计

张 鑫

(青海民族大学 计算机学院，西宁810007)

随着虚拟现实技术的发展，采用虚拟现实的视景仿真方法进行室内照明均一性智能控制，构建室内照明均一性光环境分布模型，结合光强融合性分析的方法，分析室内照明均一性智能控制的输出稳定性，提高室内光环境的柔和性，相关的室内照明均一性智能控制系统设计方法研究受到人们的极大关注[1]。 对室内照明均一性智能控制研究是建立在对光强信息的分析基础上，采用模糊参量约束控制方法，构建室内照明均一性智能控制的约束参量分布模型，采用模糊自适应的光学衍射分割方法进行室内照明均一性智能控制，在虚拟现实环境下进行室内照明均一性智能控制仿真分析，建立室内照明均一性智能控制的视景仿真模型，提高室内照明的均衡性[2]。

1 室内照明均一性控制约束参量分析和控制对象描述

1.1 室内照明均一性控制约束参量分析

为了实现对室内照明均一性智能控制系统的优化设计，需要先构建室内照明均一性智能控制的约束参量模型[3]，结合室内照明的动态背景进行光学调节，构建室内照明的光学调节模型，根据背景光强和柔和度，进行光源跟踪检测，提取室内照明输出光强的亮度值和灰度值，采用视觉背景提取的方法，进行室内照明均一性智能控制，构建室内照明均一性智能控制的室内照明均一性智能控制分布模型，用4 阶微分方程描述为：

上式中，Km为室内环境灯光强度的亮度偏差，δ 为室内照明均一性融合度，θ 为室内照明均一性的色差比较系数，其中sinθp= θp，cosθp= 1，在固定光强约束下，得到XRM，VRM，θP，ωP是室内照明均一性融合参数是互不相关的，采用透射峰衍射方法模拟光子的晶体滤波特性，得消光系数为：

上式中，α ＞0，β ＞0，分别表示室内照明均一性调节系数和消光作用项，在采用主被动综合探测方法[5]，选取适当的波长间隔进行吸光能量特征分析，为：

分析室内照明的均一性振荡系数为：

通过调整振荡系数进行室内照明均一性控制调节，以吸光系数、光强特征量以及光照距离等为约束参量，进行室内照明的均一性智能控制设计。

1.2 控制对象描述

在构建了室内照明均一性智能控制约束参量的基础上，进行室内照明均一性智能控制对象描述，在动态视觉背景下，采用虚拟现实技术[7]，得到室内照明的柔和度特征控制模型为：

对室内照明的回波比进行探测分析，采用光强修正方法，进行室内照明均一性控制，得到背景辐射光强分布函数为：

在回波光子数一定的条件下，得到背景辐射光子分布函数：

考虑在不同的吸光能量系数下光源的消光分布状态，采用动态振荡抑制方法，构建室内照明均一性调节的动态模型，用公式描述为：

采用累积脉冲调节方法，进行室内照明均一性调节的误差修正，输出干扰项为：

则：

将修正特征值输入到被控系统中，得到室内照明均一性扩散系数：

则有：

由此得到室内照明均一性控制的稳态调节模型，为：

在双重光学衍射下，得到室内照明均一性分布的状态特征量为：

室内照明输入的光谱特征量满足：

根据上述分析，采用光学跟踪方法进行室内照明均一性输出调节，根据光强的散射性以及衍射性进行室内照明的输出强度误差补偿[7]，得到控制误差收敛值：

由此构建了室内照明均一性智能控制对象模型，根据控制对象结构光学误差调节和能带谱信息调节。

2 控制算法优化设计

2.1 室内照明均一性输出调节

在上述构建室内照明均一性控制约束参量模型的基础上，进行室内照明均一性智能控制系统设计，采用透射能谱特征分析方法，构建室内照明均一性调节的模糊跟踪融合状态方程为：

点光源环境下室内环境灯光PID 控制的神经元隐含层的输出光束特征量为x1，x2，…，xn，分别乘上权重值w1j，w2j，…，wnj，得到室内环境灯光的亮度调节优化解输出：

根据光强的散射性以及衍射性进行室内照明的输出强度误差补偿[8]，在参考系ΣI中，在模糊约束规则下，室内照明的输出强度误差补偿量为一个4×4 的齐次坐标矩阵IT0(α0，β0，γ0) 表示( ≡IT0(θ1，θ2，θ3) )，采用透射能带谱稳定性调节方法，得到室内照明均匀性双重滤波特征量，设计光学滤波控制矩阵为Rz(α0) ，表示为：

其中，β0是新增透射峰透射强度，单条窄透射峰矩阵Ry(β0) 表示为：

采用高速和高分辨率的光学传感跟踪融合方法进行室内照明均一性智能调节[9]，采用参量融合传感跟踪识别方法，进行室内照明均一性输出调节，得到输出的能量谱特征量和透射峰值。

2.2 光学传感跟踪融合

采用高速和高分辨率的光学传感跟踪融合方法进行光强调节，得到室内照明均一性调节的旋转矩阵Rx(γ0) 表示为：

在室内照明的均匀分布式环境中，以单条窄光出现的空间Σe(≡Σ7) 为坐标系，采用透射能带谱检测方法，进行室内照明均一性控制，输出齐次变换矩阵IT7(θ) 为：

透射能带谱特征量为：

在室内照明均一性控制约束下，进行误差稳定性调节，得到照明均一性控制误差：

对透射能带谱特征量进行求导：

构建室内照明均一性智能调节的多参量控制约束参量模型，得到稳定性调节函数为：

其中c1， λ1均大于零，固定光子晶体的输出能量，引入透射率调节项ζ1进行输出稳态调节，定义ζ1=，得到室内照明均一性智能控制误差为：

联合上式分析可得：

当m 增大到一定数值时，通过透射峰或通带的收敛性分析，实现室内照明均一性智能调节和优化控制。

3 虚拟现实仿真实验与结果分析

为了验证所提方法在实现室内照明均一性智能控制中的应用性能，进行实验分析，采用3D Studio Max进行虚拟现实仿真平台开发，采用OpenFlight 数据结构库进行室内照明均一性数据输入，采用NetLogo 模拟实现室内照明的输出阵列，以200×200 为阵列点，设定射峰透射为97%，室内照明均一性数据的采样时间长度为30s，室内照明均一性智能控制的虚拟现实视景仿真输出，如图1 所示。

分析图1 得知，采用改进方法进行均一性智能控制的输出均衡性较好，视觉融合度较高，测试室内照明均一性智能控制的灯光波束分布，如图2 所示。

图1 室内照明均一性智能控制的虚拟现实仿真输出

图2 室内照明均一性智能控制的灯光波束分布

分析图2 得知，采用本文方法进行室内照明均一性智能控制的灯光波束分布能力较好，测试室内照明均一性智能控制的精度，得到对比结果见表1。 分析得知，本文方法进行室内照明均一性智能控制的精度较高，室内照明的输出控制能力较好。

表1 控制精度对比

4 结语

构建室内照明均一性光环境分布模型，结合光强融合性分析的方法，分析室内照明均一性智能控制的输出稳定性，提高室内光环境的柔和性，采用视觉背景提取的方法，进行室内照明均一性智能控制，在动态视觉背景下，采用虚拟现实技术，得到室内照明的柔和度特征控制模型，基于3D Studio Max 进行室内照明均一性控制的虚拟现实仿真。 研究得知，该方法进行室内照明均一性智能控制的输出稳定性较好，光照调节的误差较低，提高了照片的均一性控制能力，具有很好的应用价值。