高速公路隧道照明系统智能控制技术

靳德富

摘要 针对传统的隧道照明系统存在的照明亮度不均匀、耗电量大、对交通状况缺乏反应等问题，文章提出了一种基于智能控制技术的高速公路隧道照明系统。首先，通过对高速公路隧道照明需求的调研分析，确定了照明系统的基本要求。然后，设计了隧道照明智能控制系统的整体架构，该系统采用了多个传感器以实时监测隧道内的环境变化和交通状况。结果表明，该智能控制系统能够有效解决传统照明系统存在的问题，避免了传统照明系统存在的由于交通状况变化而引发的亮度不均匀问题，显著降低了能源消耗，提高了整个照明系统的能效。

关键词 高速公路；隧道；照明系统；智能控制；系统架构

中图分类号 U453.7文献标识码 A文章编号 2096-8949（2024）12-0005-03

0 引言

随着社会经济发展，我国的公路数量在不断增多，公路道路网也在不断往中西部地区发展，为了适应高速公路不断向中西部山区扩展的形势，公路隧道路网的建设将变得尤为重要。隧道路段与露天开放公路路段不同，隧道是一个两端开口、中间封闭的特殊管状通道，隧道环境有着交通环境单调、内外照明亮度差异大、能见度低、驾驶员会产生频闪效应、路面附着系数差异大等特点[1]。由于这种环境的特殊性，驾驶员在驶入、驶出隧道会比露天开放路段行车安全隐患更大，最典型的就是在车辆驶入驶出隧道出入口时，由于隧道洞内外明暗差异过大，加之隧道是一个相对封闭的空间，驾驶员在高速行驶时视野相对狭窄；这些情况会使驾驶员形成所谓“黑洞效应”和“白洞效应”，这些效应会造成驾驶员反应时间变长、短时间内判断能力下降。同时，若此时隧道内部光照环境不合理、内外亮度差异过大，会伴随形成“眩光效应”，加剧视觉疲劳，容易引发交通事故[2]。

高速公路的隧道照明系统对行车安全以及提供舒适的视觉环境起着至关重要的作用。然而，传统的隧道照明系统存在能耗高、灵活性差等问题，制约了其性能和效果。为了解决这些问题，该文提出了一种基于智能控制技术的高速公路隧道照明系统，通过引入智能控制技术，提高照明系统的节能环保性能，满足不同用户的需求，并提高照明系统的可靠性和灵活性[3]。

1 基于安全人机工程学的隧道调光理论研究

隧道洞外亮度，又称隧道接近段亮度，是公路隧道照明设计的重要参数之一。目前国内外对隧道洞外亮度的定义主要有两种类型：一种是基于K值法的L20（s），以我国及日本等国为例；另一种则是基于察觉对比法（以及SRN法）的等效光幕亮度Lseq，以CIE及美国等为例[4]。根据我国现行的《公路隧道照明设计细则》标准规定，隧道在洞外的亮度是起点至洞口处20 °视场范围内整个环境的总体亮度，起点s为距离隧道洞口为L且距离地面1.5 m处，如图1所示。洞外亮度主要通过查表法、黑度法和数码相机拍照法进行确定。

L20（s）=γ×+Lc×β+LR+ξLE+τ×Lth （1）

式中，L20（s）、Lth——洞外亮度、入口段亮度（cd/m2）；

γ、β、ξ、τ——各种景物在20 °视场内隧道洞外所占的面积百分比；Lc、LR、LE——隧道洞外各种景物的亮度[5]。

其中：

γ+β+τ<1 （2）

2 隧道照明检测系统总体设计

对已建成的隧道照明系统而言，可通过实施智能照明控制方案中的切变灯具功率实现隧道照明环境的智能调控。隧道照明控制系统主要由隧道照明系统总控制平台、照明调光回路及照明灯具电路，以及洞外亮度、车流量监测系统等组成。其中，洞外亮度、车流量检测系统通过将采集到的隧道外界光照环境数据与车流量数据发送到控制平台，控制平台以此做出灯具调光策略并控制调光回路中的灯具功率大小，从而完成对灯具的单独或集中控制[6]。

2.1 系统整体架构

隧道照明的智能控制是为了实现隧道内照明设施动态调光控制，以达到整个隧道光照环境安全、舒适、高效的目的。而要达到上述条件，隧道智能照明控制系统必须能够根据隧道内外各种环境的变化做出动态实时调整，从而保证整个隧道行车环境处在安全、舒适的区间。隧道洞外照度检测装置作为隧道智能照明控制系统的其中一环，实时采集公路隧道洞外的准确照度值并将照度数据传输至照明控制平台。所以隧道洞外光照度监测系统需要实现的功能有：

（1）通过安设在隧道洞外不同位置与不同任务的光照度传感器，采集光照度数据并传输至系统现场配套的后台。

（2）配套的软件后台能对传输回来的数据进行实时处理与优化，并实现储存功能。

（3）配套的软件后台能实现入口段调光曲线的设计。

（4）整套系统能将设计好的调光曲线打包传输至隧道智能照明系统总控制平台。整个隧道洞外光照度检测系统的结构分为三层，即感知层、中间层、处理层。感知层处于系统的最底层，由多组基于Zigbee的照度传感模块构成，主要功能是利用光照度传感器实现对光照度的实时采集、底层与中间层的信息交互。中间层是基于STM32 RCT6芯片设计的开发板，在满足长时间工作的要求下，集成了数据采集、底层数据预处理、数据上传、系统对时等多个功能；利用单片机实现对照度传感器的控制、数据采样、数据储存，然后得出符合实际的随时间变化的照度数据；同时负责与处理层进行通信，将收集到的数据传输至上位机中。应用层处于系统最上层，其主要是剔除照度异常数据，并利用数据拟合算法对来自底层的数据进行最终处理，完成整个隧道环境照度监测并进行数据存储，以及人机交互等工作。整套隧道智能照明系统的总体结构如图2所示。

2.2 通信网络构建

隧道洞外光照度检测系统的三层结构在硬件设计上相互独立，但互相之间需要进行数据传输、命令发送与执行等通信任务，这就需要整体系统选择合适的通信方式并构建通信网络。鉴于这三层结构在实际工作时相隔距离较远且有着单独的任务，选择无线通信技术更适应整套系统。无线传感器网络可以通过多个传感器的组网方式感知某一特定区域的物理信息，然后通过无线数据传输技术进行汇总与外传。无线通信网络覆盖广、通信效率高、传输速度快，这些优势正是该文设计的系统所需的。现如今，技术发展较为成熟、应用范围较广的近距离无线通信技术包括无线局域网（Wi-Fi）、超宽带通（UXB）、信红外线数据通信（IrDA）、蓝牙、ZigBee等。无线局域网技术传输高效且经济性能好，但运行需要安设网线，成本高；蓝牙与超宽带通虽然通用性高，但传输距离过短（10 m以内）；信红外线数据通信连接便捷稳定，但只适用于一对一通信。这些通信方式都与该文设计的系统需求不相符，因此与设计系统更加适配的无线通信技术是ZigBee。

因为ZigBee能够做到一对多通信，因此在光照度检测系统通信网络结构中，通信网络的主协调器（Coordinator）安装在处理层，作为整套网络的最上层，主要负责控制通信网络，对下位通信节点发送通信命令，同时实时接收下位通信节点传输过来的通信数据并进行分类储存；通信网络的路由器（Router）安装在中间层，从功能上相当于传感器节点之前的“信息交流纽带”，一方面负责对传感器节点和路由节点汇聚、传送过来的数据进行高效接收，另一方面通过各种无线通信技术将所得数据上传至上位机；终端节点（End Device）安装在感知层中，主要负责采集区域数据的采集与传输。

2.3 光感模块电路设计

感知层的任务是接收上位通信层的命令，采集光照度数据并将数据发送至中间层部分，在两者通信时需要解决光照度传感器支持的485通信信号转换至STM32单片机支持的TTL通信信号这一任务。因此，光感模块的电路应设计一个通过485-TTL信号转换的电路，同时加上ZigBee模块与光照度传感器的供电电路与电压进行电路转换。整套光照度传感器的电路设计由电源（5 V）、GY-485-44009-485光照度传感器、485-TTL信号模块及转换电路、降压电路（5 V→3.3 V）、ZigBee无线通信模块构成。电源接口为整个模块提供5 V的外置电源接口，光照传感器的485信号A、B引脚分别连接485-TTL信号模块的A、B引脚，485-TTL信号模块TXD引脚与ZigBee模块RXD引脚连接，RXD引脚与TXD引脚连接。当模块工作时，光照传感器读取实际的光照度，通过无线通信将光照数据传送至STM32芯片。

3 隧道照明系统验证实验

为测试隧道系统采集的光照度数据是否准确、系统是否按照设计运行，有必要对整个系统进行测试。测试过程如下：

（1）实测地点选在中心大楼楼前空地处，试验设备为隧道光照度系统、TES-068型照度计。

（2）实验时间选在上午8：00—8：30，此时天气晴朗、光照充足且没有云层遮蔽。实验开始前在空地处选择一处平坦且阳光照射的场地，在场地上安装光感模块，开始运行系统，记录下30 min的光照度数据，同时测试人员每隔半分钟用照度计在光感模块的相邻位置读取光照度数据。

实验结束后导出系统的光照度数据，并与记录数据进行对比，得出的对比如图3所示。由图3可以看出隧道照明系统能够准确捕获光照度数据，且数据较为准确、误差率低。其中，照度数据过高原因主要有传感器受阳光直射、路过车辆灯光照射影响；照度数据过低原因有路过车辆或落叶遮蔽。如果通过保留异常数据，仅用原始测量数据进行调光，在调光时容易造成调光曲线的调光异常概率增高，加剧“黑洞效应”与亮度跳变频率等安全隐患。

4 结论

该文通过智能控制技术对高速公路隧道照明系统进行了研究。通过智能感知和自适应调节技术，可以实现隧道照明系统的智能控制和节能优化，提高照明系统的灵活性和可靠性。结果表明，该智能控制系统能够有效解决传统照明系统存在的问题，并具有在实际应用中推广的潜力，为隧道照明系统的改进提供了有效参考，在实际应用中具有重要的实际意义。

参考文献

[1]《中国公路学报》编辑部. 中国交通隧道工程学术研究综述·2022[J]. 中国公路学报， 2022（4）： 1-40.

[2]钱登朝， 康诚， 童孟胜， 等. 浙东地区公路隧道调光参数影响因素实测分析与调光控制探讨[J]. 隧道建设（中英文）， 2018（4）： 558-563.

[3]肖青山. 基于视频流的隧道洞外亮度测量与车辆检测及其应用[D]. 桂林：桂林电子科技大学， 2018.

[4]马东强. 高速公路隧道照明研究[J]. 山西交通科技， 2017（2）： 78-83.

[5]刘默晗， 许仁杰， 陶雨棚， 等. 基于人眼视觉的隧道照明控制系统[J]. 上海电机学院学报， 2020（5）： 297-302.

[6]杨才. 高速公路隧道照明能耗监测及节能算法研究[D]. 北京：北京交通大学， 2019.