达姆施塔特工业大学 @ VISON2024：从左至右 Elisabeth Kemmler、Tom Weidemann、Korbinian Kunst、Nikolai Kreß、Markus Peier、Michael Hamm 和 David Hoffmann
来自达姆施塔特工业大学 ALSVV 团队的六名学生参加了 10 月在巴黎举行的 SIA VISION 活动，Michael Hamm 博士会后总结了他们从活动中得到的主要收获：
Michael Hamm：从研究人员和科学家的角度来看，会议中最有趣的领域是什么，为什么？
达姆施塔特学生：从研究的角度来看，会议讨论的一些最令人兴奋的领域包括利用高清模块功能来提高驾驶员能见度的创新方法。特别是，我们对开发自适应和情境配光系统感兴趣，该系统可以在不同的驾驶条件下优化道路及其周围环境的照明。我们来自不同大学的同事介绍了该领域的相关研究，展示了提高安全性和驾驶体验的潜力。
此外，一级和二级供应商的最新发展也特别有趣，因为它们拓宽了我们对新兴技术和趋势的理解。这些讨论为未来的研究和合作开辟了新的途径，凸显了汽车行业照明技术的持续发展。
Michael Hamm：您认为哪些主题是创新挑战？
达姆施塔特学生： 我们的主要目标是开发照明技术，以改善驾驶员的物体检测能力。这需要一个能够提供高质量图像和良好信号的相机系统。尤其是在弱光条件下，很难获得高质量的相机图像，但必须能够智能控制照明。反之亦然，照明可用于实现更好的图像质量，因为这两种系统都相互影响。良好的摄像头质量对于夜间自动驾驶尤为重要。这种协同作用通过实现早期对象检测来实现更安全、更有效的自动驾驶，从而允许由 HD 模块控制情境自适应光分布。在摄像头和照明系统之间实现最佳传感器融合是最大限度地提高这些技术的性能和安全性的基础。
随着我们探索创新的新光分布，建立评估这些动态系统性能的方法并制定支持其安全有效实施的法规变得越来越重要。
科学中的另一个重要主题是车辆照明对其他道路使用者的作用，例如实施投影系统所涉及的挑战。
此外，可持续性也是一个具有挑战性的话题。回收大灯和尾灯中使用的材料是个好主意。然而，需要高效的流程来正确分离和回收不同类型的材料。
Michael Hamm：如何通过研究做出贡献，你们的想法如何？
达姆施塔特学生：我们相信，我们的研究可以通过探索提高 HD 模块在各种驾驶条件下的有效性的新方法和技术，为应对这些挑战做出重大贡献。此外，与行业合作伙伴合作，将我们的研究成果应用于实际应用，可以进一步弥合研究和实施之间的差距。
通过科学研究，可以证明新系统的好处并减少对其使用的偏见。此外，这项研究解决了照明科学中对有效照明功能至关重要的基本问题，增强了我们对人类视觉的理解，并为未来的法规提供了有价值的指导。
Michael Hamm：VISION 2024 涵盖了照明和 ADAS 主题。你们对此有什么看法？
达姆施塔特学生：我们发现 VISION 2024 对照明和 ADAS 主题的报道特别有价值。该会议提供了与 ADAS 领域专家互动的机会，并促进了关于有效照明如何支持其他 ADAS 系统的讨论。此外，讨论如何将 HSPR 评级的高质量照明整合到 EURO NCAP 等评级系统中，这很有见地。我们也赞赏重新讨论眩光，这指出了 ADAS 的重要性。特别有趣的是关于前照灯不仅支持人类驾驶员，还支持 ADAS 和新一代自动驾驶汽车的摄像头的讨论。
Michael Hamm：根据您在 VISION 2024 上的经验，您对下一个 ISAL 2025 有什么建议？
对于下一个 ISAL 2025，我们的目标是在行业和研究讲座之间找到良好的平衡，以确保不同的观点。组织对行业专业人士和研究人员都有吸引力的高质量邀请讲座将是有益的。
讨论主题主要集中在现行法规和先前批准的措施上。探索和调查目前不允许的功能可能会为更令人兴奋和前瞻性的讨论提供机会，从而可能导致关于法规调整的对话。
汽车照明团队 （TU Darmstadt – ALSVV） 及其研究：
Elisabeth Kemmler：我的研究重点是研究道路交通中 LED 灯引起的不适眩光。因此，我正在进行各种应用心理物理学方法的实验室和实地研究。目的是推导出一个新模型，该模型可以预测不同道路使用者感知到的不适眩光。
Tom Weidemann：Tom 将整合所有研究，并使用 MicroLED 模块开发自适应态势前照灯，并在真实条件下在真实汽车中实施和测试它们。
Korbinian Kunst：我目前正在进行关于虚拟和真实环境中最佳对象可见性的感知心理学研究。这些研究将是定义什么是良好能见度的基础研究。为了在驾驶过程中使用这些信息，我将设计一个计算机视觉算法来估计驾驶员的能见度。有了这个，可以有效地设计 HD-Modules 的自适应情境照明功能。
Nikolai Kreß：我正在研究前光主题，特别是评估和开发新的和改进的光强度分布。这包括广泛的主题，我目前的重点是人体物体检测，我在 VISION 演讲中介绍了这一点，同时还介绍了 HSPR。我的工作以一个总体思想为指导，即在未来，光分布将变得越来越动态并适应情境要求，尤其是在城市交通等复杂环境中。
Markus Peier：我的研究课题是信号设备的自适应控制，如车辆上的刹车灯、尾灯、TI 和日间行车灯，以及自动驾驶汽车与其他非自动驾驶道路使用者的通信。在与测试对象的研究中，我们确定信号灯的最佳发光强度，以便在不打扰其他道路使用者的情况下确保最佳能见度和最低能耗。
David Hoffmann：我的研究重点是夜间交通环境中车辆前置摄像头和前照灯的要求和相互作用。由于眩光、运动模糊和低信号水平等因素，夜间交通环境尤其具有挑战性。为此，我们在实验室和现实世界中对相机系统进行了表征。利用这些数据，我进行了实验，以评估恶劣的照明条件对卷积神经网络性能的影响。
Julian Lerch：我的研究重点是自适应控制大灯系统（未来 ADB）的开发和进步。重点是仿真计算机视觉解决方案，以实现基于 AI 的控制系统的优化，以及像素前照灯的自动校准、调平和瞄准。
