news 2026/7/28 12:24:30

不同光照模拟下的车载 AR-HUD 颜色可见性评估

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张小明

前端开发工程师

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不同光照模拟下的车载 AR-HUD 颜色可见性评估

车载增强现实抬头显示系统(AR-HUD)对提升驾驶安全至关重要,但其显示效果受环境光照影响显著。为评估不同光照下AR-HUD界面颜色的可见性,本研究采用紫创测控luminbox太阳光模拟器模拟真实道路光照环境,在实验室仿真驾驶场景中,系统评估 AR-HUD 中速度信息在不同颜色、不同轮廓设计下的可见性、视觉疲劳度、颜色偏好及视觉干扰程度

一、实验环境与设备

车辆模拟环境

实验使用一台搭载 AR-HUD 系统的智能汽车原型,其视场角为 12°×5° 。道路环境通过大型曲面投影屏模拟,以最大程度还原真实驾驶场景。光照条件采用太阳光模拟器进行精确控制,分别模拟日间(照度约 100,000 lx)夜间(照度 30 lx)两种典型驾驶光环境。

二、实验材料与变量

实验选取了七种颜色作为信息显示颜色:红(R)、橙黄(YR)、黄(Y)、绿(G)、蓝(B)、紫(P)、白(W)。除基本颜色外,YR 和 W 参考了交通信号灯常用色。每种颜色字符设置三种轮廓状态:无轮廓、白色轮廓、灰色轮廓,轮廓占比为字符面积的 20%。字符内容为车速“45 km/h”,尺寸为 242 mm(宽)× 142 mm(高)。

三、实验方法与流程

太阳光模拟驾驶环境

实验共招募25名具备驾驶经验的参与者,在模拟驾驶环境中进行,参与者无需实际操作车辆,仅对屏幕上依次呈现的19 种视觉刺激材料进行评价。每项刺激展示时间不超过 10 秒,参与者基于 5 级李克特量表对可见性、视觉疲劳、颜色偏好和视觉干扰四个维度进行评分。为消除光适应对实验结果的影响,实验先进行夜间光照条件下的测试,再进行日间光照条件下的测试。

四、实验结果分析

颜色可见度(白天)

1. 轮廓对可见性的影响

太阳光模拟器还原的日间照度模式下,除黄色外,其余颜色字符的白色轮廓可见性均显著高于灰色轮廓(如 R1 > R2,YR1 > YR2 等)。夜间模式下,除绿色外,白色轮廓同样表现更优。统计检验表明,白色轮廓能显著提升低亮度颜色(如 B、P)的可见性,主要归因于白色轮廓与字符颜色之间更高的亮度对比度

2. 颜色本身的可见性差异

在无轮廓条件下,日间可见性从高到低依次为:Y > G > R > YR > B ≈ P黄色与绿色因本身亮度较高,在强光下表现最佳。夜间模式下,红色(R)的可见性最高,甚至超过亮度更高的黄色和绿色。分析发现,夜间环境下,红色与背景(挡风玻璃)之间的亮度对比度较大,从而提升了其视觉显著性。

3. 亮度对比度的作用

无论是轮廓与字符之间,还是字符与背景之间,亮度对比度均是影响可见性的关键因素。日间白色轮廓与字符的对比度普遍较高,夜间红色与背景的对比度突出,均直接带来了可见性的提升。

本研究通过太阳光模拟器模拟不同光照条件,系统验证了颜色亮度、轮廓设计及亮度对比度ARHUD可见性的综合影响。实验结果表明,日间环境下高亮度的黄色与绿色可见性最佳,夜间则因红色与背景对比度较高而表现更优;蓝色与紫色可见性较差,应避免在关键信息中使用。轮廓方面,白色轮廓能显著提升多数颜色的可见性,建议在设计时优先采用。无轮廓时,字符与背景的亮度对比度则为主要影响因素,设计中应充分考虑背景光环境的变化

Luminbox全光谱准直型太阳光模拟器

紫创测控Luminbox全光谱准直太阳光模拟光源是专为车载HUD系统光性能测试而设计的专业光源设备,能精准模拟自然光环境,支持光谱/ 亮度 / 色温调控,帮助在实验室内进行太阳直射、光学干涉与动态光适应性等 HUD光学性能测试与验证。

全光谱覆盖:350nm-1100nm光谱,贴近自然光权重

高动态亮度:2 米处20,000-150,000Lux,满足HUD 亮度响应测试

强光抗扰验证:直射模拟复现图像模糊/ 重影问题场景

多场景适应:支持日间/ 夜间 / 隧道等光照动态切换测试

紫创测控Luminbox全光谱准直型太阳光模拟器以精密光学的工程化应用,可有效缩短从基础研究到工业验证的周期,为车载HUD 系统颜色可见性评估提供可靠的“人工太阳”,助力汽车领域的技术革新。

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