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Optimierung von Frontscheinwerferlichtverteilungen anhand wahrnehmungsphysiologischer Kriterien

Erkan, Anil (2023)
Optimierung von Frontscheinwerferlichtverteilungen anhand wahrnehmungsphysiologischer Kriterien.
Technische Universität Darmstadt
doi: 10.26083/tuprints-00023805
Ph.D. Thesis, Primary publication, Publisher's Version

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Item Type: Ph.D. Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: Optimierung von Frontscheinwerferlichtverteilungen anhand wahrnehmungsphysiologischer Kriterien
Language: German
Referees: Khanh, Prof. Dr. Tran Quoc ; Neumann, Prof. Dr. Cornelius
Date: 2023
Place of Publication: Darmstadt
Collation: xxiv, 153 Seiten
Date of oral examination: 5 May 2023
DOI: 10.26083/tuprints-00023805
Abstract:

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Optimierung von Kfz-Frontscheinwerferlichtverteilungen anhand wahrnehmungsphysiologischer Kriterien, um sowohl die subjektiv wahrgenommene als auch die objektive Sicherheit im nächtlichen Straßenverkehr zu erhöhen. Hierfür werden innerhalb und außerhalb geschlossener Ortschaften insgesamt vier Feldstudien zur Helligkeitswahrnehmung und Objektdetektion durchgeführt.

Die durchgeführten Studien zur Helligkeitswahrnehmung zeigen, dass der hierfür relevante Bereich sich bis zu einer Entfernung von 32 m vor dem Fahrzeug erstreckt. Des Weiteren zeigen die Studien, dass die Helligkeitswahrnehmung von Fahrzeugführern sowohl von der Fahrgeschwindigkeit als auch von dem bereits ohne die Kfz-Beleuchtung vorhandenen Leuchtdichteniveau auf der Fahrbahn abhängt. So werden gleiche Fahrbahnleuchtdichten bei höheren Fahrgeschwindigkeiten dunkler wahrgenommen. Wird das Leuchtdichteniveau der Fahrbahn erhöht, so ist ein exponentieller Anstieg der für das subjektive Sicherheitsgefühl erforderlichen Fahrbahnleuchtdichte aufgrund der relativen und logarithmischen Helligkeitswahrnehmung des Menschen zu beobachten. Insgesamt wird für die Auslegung von Frontscheinwerferlichtverteilungen für die Vorfeldausleuchtung eine durchschnittliche Fahrbahnleuchtdichte von 1,0 cd m^-2 empfohlen, um ein adäquates Sicherheitsgefühl hervorzurufen.

Die Studien zur Objektdetektion zeigen, dass außerhalb geschlossener Ortschaften ein Visibility Level VL von 13,35 benötigt wird, um Objekte sicher zu detektieren. Zusätzlich ist das benötigte Visibility Level winkelabhängig. So erreicht das benötigte Visibility Level im fovealen Bereich des Sichtfelds seinen Maximalwert und nimmt in der Peripherie gaußförmig ab. Innerhalb geschlossener Ortschaften sind die Beleuchtungssituationen derart komplex, dass eine statische Optimierung von Frontscheinwerferlichtverteilungen nicht sinnvoll ist. Eine kamerabasierte und dynamisch voll adaptive Lichtverteilungsregelung ist im nächtlichen urbanen Verkehrsraum besser geeignet. Für diese Lichtverteilungsgenerierung ist der Negativkontrast dem Positivkontrast vorzuziehen, da die durchgeführten Studien zeigen, dass der durch die ortsfeste Straßenbeleuchtung erzeugte Negativkontrast auf städtischen Straßen der Beleuchtungsklassen M4 bis M6 bessere Detektionsbedingungen zur Verfügung stellt als der Positivkontrast, welcher durch die Kfz-Frontscheinwerfer erzeugt wird.

Die Ergebnisse der durchgeführten Studien werden genutzt, um Berechnungsvorschriften zu modellieren, welche anhand definierbarer Optimierungsparameter wie der Fahrbahnleuchtdichte Lavg, der horizontalen Gleichmäßigkeit Uh oder dem Visibility Level VL Lichtstärkeverteilungen erzeugen. Diese Modelle werden genutzt, um exemplarisch eine optimierte Frontscheinwerferlichtverteilung, bestehend aus einer Grundlichtverteilung und einem segmentierten Fahrlicht, zu generieren.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

The present work deals with the optimization of vehicle headlight distributions on the basis of physiological perception criteria in order to increase both subjectively perceived and objective safety in road traffic at night. For this purpose, a total of four field studies on brightness perception and object detection are carried out inside and outside built-up areas.

The studies conducted on brightness perception show that the relevant range extends up to a distance of 32 m in front of the vehicle. Furthermore, the studies show that the brightness perception of drivers depends on the driving speed as well as on the luminance level on the road that is already present without the vehicle lighting. Thus, the same roadway luminance levels are perceived as darker at higher driving speeds. If the luminance level of the road is increased, an exponential increase in the luminance required for the subjective feeling of safety can be observed due to the relative and logarithmic brightness perception of humans. Overall, an average roadway luminance of 1.0 cd m^-2 is recommended for the design of headlight distributions for apron illumination in order to evoke an adequate feeling of safety.

The studies on object detection show that a Visibility Level VL of 13.35 is required outside built-up areas in order to reliably detect objects. In addition, the required Visibility Level depends on the angle. Thus, the necessary Visibility Level reaches its maximum value in the foveal area of the field of view and decreases in a Gaussian shape in the periphery. Within built-up areas, the lighting situations are so complex that a static optimization of headlight distributions is not reasonable. A camera-based and dynamically fully adaptive light distribution control is more suitable for night-time urban traffic. For this light distribution generation, the negative contrast is to be given priority over the positive contrast, since the studies conducted show that the negative contrast generated by the fixed street lighting on urban streets of the lighting classes M4 to M6 provides better detection conditions than the positive contrast generated by the motor vehicle headlights.

The results of the studies conducted are used to model calculation rules that generate luminous intensity distributions based on definable optimization parameters such as the roadway luminance Lavg, the horizontal uniformity Uh or the Visibility Level VL. These models are used to generate an optimized headlight distribution consisting of a base light distribution and a segmented driving light.

English
Status: Publisher's Version
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-238055
Classification DDC: 600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering
Divisions: 18 Department of Electrical Engineering and Information Technology > Adaptive Lighting Systems and Visual Processing
Date Deposited: 09 May 2023 12:07
Last Modified: 10 May 2023 06:17
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/23805
PPN: 50763165X
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