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1. 研究目的与意义（文献综述）

汽车在夜间行驶时，有良好照明条件的路面情况是很重要的。随着汽车新四化的发展，智能网联汽车正成为未来汽车行业的主流。为了实现汽车的智能化，各种传感器集成到汽车，让汽车能更好的探测周边环境。摄像头作为主要的传感器之一，能搜集道路情况为汽车所用。然而，当外部环境变暗时，摄像头的功能就会被削弱。现代汽车都配有汽车大灯提供适当照明，这样虽然能避免环境过暗造成的交通事故，但是仍有令其他司机炫光的可能。因此，需要在汽车远光灯的最大照明范围与避免炫光之间妥协，就需要能够将相向运动的汽车周遭环境去除或调暗部分光束，实现对道路照明的主动控制。

随着计算机视觉与人工智能技术的发展，adb应运而生。通过人工智能技术的视觉感知模块实时了环境信息、交通信息和道路状况的识别，这些信息发送到车身网络中后，可供其他控制模块使用。adb模块接收视觉感知模块发送的信息，采集自身传感器的信息，并从车身总线上接收其他的车况信息，所有的信息被传递给控制算法。控制算法对输入信息进行分析处理后做出判断，决定当前灯光所处的模式，然后控制输出，驱动灯光调节模组进行调光，最终实现大灯灯光的智能化调节。

jun ho lee根据ece324-r123设计了一种能够适应不同道路条件的的afs系统，通过简单的多阵列led的开/关调制形成了四种光束模式并报道了相关模型。swetha padmaja在嵌入式c语言中对gfhb系统进行了不同情况下的单元级测试，在visual studio中进行了仿真，并使用gui对结果进行了显示。keisuke提出一种评估adb在驾驶模拟器中提高驾驶员感知水平的有效性的方法，并验证了其可行性。adaptive driving beam headlighting system glare assessment总结了美国国家公路交通安全管理局对现有欧洲自适应驱动光束头灯系统的评估，确定adb有能力动态调整前大灯的光束来遮蔽迎面而来的车辆和前面的车辆。

2. 研究的基本内容与方案

（1）研究的基本内容

a.通过查阅相关文献资料，熟悉adb系统组成模块以及原理，增加对adb系统的基本认知。研究车灯结构、led光源特点、计算机视觉与深度学习相关基础，为之后对adb系统的设计做理论准备。

b.了解现代汽车车灯结构，并搜集整理相关模型。根据现代汽车大灯结构，运用catia设计出符合adb系统的led灯光组的汽车前照灯，并出工程图。

3. 研究计划与安排

1-2（7 学期第18-19周）确定毕业设计选题、完善毕业设计任务书(相关参数)、校内外资料收集3（8 学期第1周）方案构思、文献检索、完成开题报告4～5（8学期第2-3周） 外文翻译、资料再收集6～8（8学期第4-6周） 设计计算、草图绘制（3.25开题答辩）9～11（8学期第7-9周） 图样绘制、编写设计计算说明书（论文）、（4.30中期答辩）12～14（8学期第10-12周）图样及设计计算说明书整理、资料袋整理，答辩资格审查15（8学期第13周） 学生提出答辩申请，并作答辩准备；教师审阅图纸、说明书16～17（8学期第14-15周）参加答辩

4. 参考文献（12篇以上）

[1]jun ho lee, jina byeon, dong jin go,etc.automotive adaptive front lighting requiring only on/off modulation of multi-array leds[j].current optics and photonics,2017,1:207-213.

[2]d swetha padmaja, k.r.k. sastry.automatic driver assistance system - glare free high beam control[j].international journal of advanced research inelectrical, electronics and instrumentation engineering,2015,4:5986-5990.

[3]keisuke suzuki, katsuya goda, shun’ichi doi,etc.evaluation of the effectiveness of advanced driving headlights using a driving simulator[j].bulletin of the jsme mechanical engineering journal,2016,3:1-13.