本发明涉及汽车前照灯，尤其涉及一种基于遗传算法的光学系统结构优化方法。
背景技术：
1、伴随着全球化以及经济的迅速增长，能源紧缺和环境污染日益加重的问题逐渐出现在人们的视野之中，如何建立起清洁、安全、高效的能源体系，实现碳达峰、碳中和的需求也越来越高。同时，由于机动车数量的上升，公路上的机动车密度也随之增大，从而导致了车辆在夜晚和光线不足时发生的交通事故数量呈逐年上升趋势。据统计全球60％的交通事故发生在夜晚，22％的交通事故发生在汽车前照灯照明效果差、能见度不良的情况下。对于驾驶者来说，汽车前照灯对于道路照明的质量决定了驾驶者获取道路信息的好坏，直接影响驾驶者对于道路环境的判断。
2、led车灯已经成为车灯的主流技术，因此，led车灯拥有巨大的发展前景。除此外led车灯还具有高自由度的外部灯具可以很好进行汽车造型设计，从而打造与设计出崭新的车辆，能够为满足用户个性化需要提供支撑与保证。
3、目前，一些大学和研究机构已经设计并优化了led大灯的自由形态光学结构。但现有方法大多采用次表面拼接或表面阵列的方式实现目标照度分布，导致自由曲面不连续，增加了生产加工难度。此外，现有方法设计的反射器能量利用率低或者体积较大，因此针对led车灯，如何实现在更小的空间里，设计出一款更加节能、设计自由度更高的光学系统仍然是现在汽车前照灯发展过程中必须不断解决的问题。关于led光源的自由曲面反射镜的设计已经有了很多的研究，设计方法从网格法、配焦流面法再到m-a法这些设计都是从如何更好的符合标准要求为出发点来进行设计，但对于设计初始参数对于最终映射光学效率和体积的研究较少，为此，亟需一种更为优良的前照灯光学结构优化方法，以实现对光学效率和体积的综合优化。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种基于遗传算法的光学系统结构优化方法。
2、为实现上述发明目的，本发明提供一种基于遗传算法的光学系统结构优化方法，包括：
3、s1.获取前照灯的设计要求，构建出所述前照灯的初始反射镜模型，并基于所述初始反射镜模型构建用于遗传算法迭代的初始化种群，其中，所述初始化种群基于所述初始反射镜模型的三维点云数据所生成；
4、s2.确定出在遗传算法中用于筛选的基因型，并基于所述基因型的取值范围对所述初始化种群进行迭代计算以获得与所述基因型取值相对应的优化种群；
5、s3.基于所述优化种群重新构建出所述前照灯的优化反射镜模型，并以所述优化反射镜模型获取其三维体积和光学效率；
6、s4.构建出用于评价所述基因型与所述三维体积、所述光学效率之间适应性的适应度函数，并计算出相应的适应度；其中，所述适应度函数表示为：
7、；
8、其中，表示适应度，表示该基因型下的光效，表示全部基因型中光效的最小值，表示全部基因型中光效的最大值，表示该基因型下自由曲面的体积，表示全部基因型下体积的最小值，表示全部基因型下体积的最大值，和分别表示归一化后的评价权重；
9、s5.利用轮盘赌算法来对低于预设适应度阈值的优化反射镜模型进行筛选淘汰，并基于满足预设适应度阈值的优化反射镜模型的优化种群以预设概率模型进行交叉变异，并重复迭代步骤s2至s5；
10、s6.判断是否满足终止条件，若是，则输出最佳的基因型取值，并获取与最佳的基因型取值相应的三维点云数据，以生成最佳的反射镜模型。
11、根据本发明的一个方面，步骤s1中，获取前照灯的设计要求，构建出所述前照灯的初始反射镜模型的步骤中，所述初始反射镜模型包括：初始近光灯反射镜模型和初始远光灯反射镜模型；
12、所述初始近光灯反射镜模型和初始远光灯反射镜模型分别为自由曲面模型。
13、根据本发明的一个方面，步骤s1中，获取前照灯的设计要求，构建出所述前照灯的初始反射镜模型的步骤中，包括：
14、s11.获取前照灯的设计要求，基于所述设计要求对所述前照灯的光源面进行等能量划分，以及对与所述前照灯相对的目标面进行划分；
15、s12.根据前照灯的设计要求，采集控制点以拟合获取用于控制反射镜自由曲面变化的控制函数以对所述目标面的照度进行控制，并计算出所述反射镜自由曲面相应的离散点坐标；
16、s13.基于所述离散点坐标拟合出所述初始反射镜模型。
17、根据本发明的一个方面，步骤s11中，基于所述设计要求对所述前照灯的光源面进行等能量划分的步骤中，所述前照灯的光源面的任一份光源能量为：
18、；
19、其中，表示整个光源发出的光通能量，表示任一光线向量与 x轴负半轴的第一夹角，且满足，表示任一光线向量与x轴负半轴组成的平面与 xoy平面形成的第二夹角，且满足。
20、根据本发明的一个方面，步骤s11中，对与所述前照灯相对的目标面进行划分的步骤中，若所述目标面为与近光灯相对应的近光灯目标面，则其包括：
21、沿竖直中心线将前照灯的近光灯反射镜划分为左右两个部分，并以所述竖直中心线对应的将所述近光灯目标面划分为左右两个部分；
22、若所述目标面为与远光灯相对应的远光灯目标面，则其包括：
23、沿竖直中心线将前照灯的远光灯反射镜划分为左右两个部分，并以所述竖直中心线对应的将所述远光灯目标面划分为左右两个对称的部分；
24、步骤s12中，采集控制点以拟合获取用于控制反射镜自由曲面变化的控制函数以对所述目标面的照度进行控制的步骤中，若所述目标面为与近光灯相对应的近光灯目标面，则对所述近光灯目标面中的左右两个部分分别进行照度控制；
25、若所述目标面为与远光灯相对应的远光灯目标面，则选择所述远光灯目标面中的一个部分进行照度控制。
26、根据本发明的一个方面，步骤s12中，采集控制点以拟合获取用于控制反射镜自由曲面变化的控制函数以对所述目标面的照度进行控制的步骤中，包括：
27、s121.选取一个目标面部分，并基于所述第二夹角对所述目标面部分进行等面积划分；
28、s122.基于对所述目标面部分进行划分的划分线采集所述控制点并以所述控制点进行拟合获取所述控制函数；其中，所述控制函数采用三次多项式函数，其表达式为：
29、；
30、其中，表示划分线上控制点与目标面部分的坐标原点之间距离与划分线长度的比值，表示划分线上控制点的序号，为常数，表示系数；
31、s123.选取所述划分线上的多个控制点，并基于所述控制函数对各个所述控制点的分布进行调整以对所述目标面部分的照度进行控制；
32、s124.选取另一个目标面部分并重复步骤s121至s123，以完成其余所述目标面部分的照度控制。
33、根据本发明的一个方面，步骤s12中，计算出所述反射镜自由曲面相应的离散点坐标的步骤中，包括：
34、s12a.基于光源面的等能量划分方式，将光源发出的任一光线向量记为，经反射后射向目标面的光线反射向量记为，且表示为：
35、；
36、；
37、其中，表示目标面上点的坐标，表示自由曲面函数上点的坐标，表示光源和目标面之间的距离；
38、s12b.假设光源位于三维坐标系原点 o，反射镜自由曲面构造的初始点为，并基于所述初始点、光线向量、光线反射向量计算出各条用于所述反射镜自由曲面的构造曲线 l的离散点坐标；
39、s12c.汇总所有所述构造曲线的离散点坐标，以获取所述反射镜自由曲面相应的离散点坐标。
40、根据本发明的一个方面，步骤s12b中，基于所述初始点、光线向量、光线反射向量计算出各条用于所述反射镜自由曲面的构造曲线的离散点坐标的步骤中，包括：
41、s12b1.假设第一条构造曲线为，且与之对应的第二夹角为 γ1，则基于初始点、光线向量、光线反射向量计算出与第一构造曲线为相对应的第一光线向量和第一光线反射向量；
42、s12b2.基于所述第一光线向量和所述第一光线反射向量并采用菲涅耳定律计算出所述初始点、在第一构造曲线形成的平面下的第一法向量，且表示为：
43、；
44、s12b3.假设第一法向量的第一切向量为，第二光线向量与第一切向量为的交点为所述第一构造曲线在延伸方向上与所述初始点相邻的下一个离散点，且可得出：
45、；
46、其中，表示光源至初始点的向量，表示光源至离散点的向量；
47、s12b4.定义向量与第二光线向量的比值为，即；
48、s12b5.基于所述第一法向量和所述第一切向量的垂直关系，以获得所述比值，且表示为：
49、；
50、s12b6.将所述比值带入所述向量即可获得离散点的坐标；
51、s12b7.以所述离散点替换所述初始点并重新执行步骤s12b1至s12b6即可逐次获得所述第一构造曲线上的所有离散点坐标；
52、s12b8.将第二夹角替换为，且，则重复执行步骤s12b1至s12b7即可获得与所述第二夹角相应的第二构造曲线上的所有离散点坐标。
53、根据本发明的一个方面，步骤s2中，确定出在遗传算法中用于筛选的基因型，并基于所述基因型的取值范围对所述初始化种群进行迭代计算以获得与所述基因型取值相对应的优化种群的步骤中，选取所述第一夹角的最大值为所述遗传算法中用于筛选的基因型；
54、所述基因型的取值范围为。
55、根据本发明的一个方面，步骤s5中，基于满足预设适应度阈值的优化反射镜模型的优化种群以预设概率模型进行交叉变异的步骤中，所述概率模型表示为：
56、；
57、其中，表示种群数量。
58、根据本发明的一种方案，本发明采用控制函数来对设计照度进行控制使能量映射更加合理，同时采用遗传算法对设计参数进行优化，以充分实现了反射镜在体积和光效之间的均衡。
59、根据本发明的一种方案，本发明能够兼顾光学效率和体积，更好的实现照度的均匀性的同时满足设计要求，同时也为光照均匀性提供借鉴意义。
1.一种基于遗传算法的光学系统结构优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的光学系统结构优化方法，其特征在于，步骤s1中，获取前照灯的设计要求，构建出所述前照灯的初始反射镜模型的步骤中，所述初始反射镜模型包括：初始近光灯反射镜模型和初始远光灯反射镜模型；
3.根据权利要求2所述的光学系统结构优化方法，其特征在于，步骤s1中，获取前照灯的设计要求，构建出所述前照灯的初始反射镜模型的步骤中，包括：
4.根据权利要求3所述的光学系统结构优化方法，其特征在于，步骤s11中，基于所述设计要求对所述前照灯的光源面进行等能量划分的步骤中，所述前照灯的光源面的任一份光源能量为：
5.根据权利要求4所述的光学系统结构优化方法，其特征在于，步骤s11中，对与所述前照灯相对的目标面进行划分的步骤中，若所述目标面为与近光灯相对应的近光灯目标面，则其包括：
6.根据权利要求5所述的光学系统结构优化方法，其特征在于，步骤s12中，采集控制点以拟合获取用于控制反射镜自由曲面变化的控制函数以对所述目标面的照度进行控制的步骤中，包括：
7.根据权利要求6所述的光学系统结构优化方法，其特征在于，步骤s12中，计算出所述反射镜自由曲面相应的离散点坐标的步骤中，包括：
8.根据权利要求7所述的光学系统结构优化方法，其特征在于，步骤s12b中，基于所述初始点、光线向量、光线反射向量计算出各条用于所述反射镜自由曲面的构造曲线l的离散点坐标的步骤中，包括：
9.根据权利要求8所述的光学系统结构优化方法，其特征在于，步骤s2中，确定出在遗传算法中用于筛选的基因型，并基于所述基因型的取值范围对所述初始化种群进行迭代计算以获得与所述基因型取值相对应的优化种群的步骤中，选取所述第一夹角的最大值为所述遗传算法中用于筛选的基因型；
10.根据权利要求9所述的光学系统结构优化方法，其特征在于，步骤s5中，基于满足预设适应度阈值的优化反射镜模型的优化种群以预设概率模型进行交叉变异的步骤中，所述概率模型表示为：
