《汽车工程》2025年第12期发表了吉林大学汽车底盘集成与仿生全国重点实验室研究成果“强光环境智能汽车相机功能仿真测试”一文。强光环境会显著干扰智能汽车相机功能，构建准确可控的强光测试方法对提升车辆环境适应性意义重大。文章提出一种面向强光的相机功能仿真测试法：先建立强光光源几何位置与影响区模型；再基于相机成像物理模型及光源特性计算强光像素强度，将无强光实拍图像合成为强光模拟图；最后以实景强光测试结果作真值，对比传统仿真、大模型与论文方法在强光下相机功能测试表现。实验结果表明，文章方法能提升强光仿真测试效果，相较传统软件与大模型实现更高效精准的强光相机功能验证，且较物理测试成本低、效率高、参数可控。
一、研究背景
二、研究内容
1. 强光环境成像几何模型构建：强光环境成像几何模型首先根据相机参数确定强光光源在世界坐标系下的位置与图像坐标系下的像素位置之间对应关系，其次根据强光几何特性确定光源的影响半径，最终输出受到强光影响的像素位置，并将该位置信息作为强光环境成像物理模型的输入。
展开剩余72%图1 测试场景关键性量化模型架构
2. 强光环境成像物理模型构建：在物理模型中，为了确定强光环境与像素强度的对应关系，首先按照“光-电-数字”信号传播过程建立相机成像物理模型，其次根据光源的物理特性确定强光对像素强度影响的具体数值；基于几何模型将物理模型输出的强光模拟结果叠加到实车采集的无强光图像上合成为强光模拟图像，利用该模拟图像对相机功能进行测试。
图2 实车数据采集平台
三、研究结果
用于验证车辆远光灯和日光的真实环境包括真实远光灯、车辆目标物和图像数据采集平台。验证实验分别在真实环境（场景R）、PreScan仿真软件（场景S）、大模型方法（场景M）和文章方法（场景C）中针对日光（编号1,2,3,4）和车辆远光灯（编号5,6,7,8）两种强光光源搭建了以车辆为目标物的超远距离（编号1,5）、远距离（编号2,6）、中距离（编号3,7）和近距离（编号4,8）测试场景，测试结果如下。
图3 真实强光环境得到的相机功能测试结果
图4 利用纯数字仿真软件得到的相机功能测试结果
图5 利用大模型图像生成方法得到的相机功能测试结果
图6 利用文章方法得到的相机功能测试结果
（1）在准确性方面对于日光和远光灯两种强光环境通过该文方法得出的测试结果误差绝对值和（0.12和0.03）均小于通过大模型方法得到的测试结果（0.42和0.30）和通过传统仿真软件（0.39和0.45）得到的测试结果。
四、创新点与意义
文章提出了一种面向强光环境智能汽车相机功能的仿真测试方法，该方法通过几何-物理融合仿真模型模拟强光环境中的图像响应，并利用输出的强光模拟图像测试智能汽车相机功能。文章方法相较于传统仿真软件和大模型方法能够更准确且有效地测试强光环境智能汽车的相机功能，同时相较于物理实景测试具有测试成本低、测试效率高且仿真模拟参数精准可控性的优势，具有重要的理论和实际工程价值。
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