車載增強現(xiàn)實抬頭顯示系統(tǒng)（AR-HUD）對提升駕駛安全至關(guān)重要，但其顯示效果受環(huán)境光照影響顯著。為評估不同光照下AR-HUD界面顏色的可見性，本研究采用紫創(chuàng)測控luminbox的太陽光模擬器模擬真實道路光照環(huán)境，在實驗室仿真駕駛場景中，系統(tǒng)評估AR-HUD 中速度信息在不同顏色、不同輪廓設(shè)計下的可見性、視覺疲勞度、顏色偏好及視覺干擾程度。

實驗環(huán)境與設(shè)備

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車輛模擬環(huán)境

實驗使用一臺搭載AR-HUD 系統(tǒng)的智能汽車原型，其視場角為12°×5°。道路環(huán)境通過大型曲面投影屏模擬，以最大程度還原真實駕駛場景。光照條件采用太陽光模擬器進行精確控制，分別模擬日間（照度約100,000 lx）和夜間（照度30 lx）兩種典型駕駛光環(huán)境。

實驗材料與變量

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實驗選取了七種顏色作為信息顯示顏色：紅（R）、橙黃（YR）、黃（Y）、綠（G）、藍（B）、紫（P）、白（W）。除基本顏色外，YR 和 W 參考了交通信號燈常用色。每種顏色字符設(shè)置三種輪廓狀態(tài)：無輪廓、白色輪廓、灰色輪廓，輪廓占比為字符面積的20%。字符內(nèi)容為車速“45 km/h”，尺寸為 242 mm（寬）× 142 mm（高）。

實驗方法與流程

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太陽光模擬駕駛環(huán)境

實驗共招募25名具備駕駛經(jīng)驗的參與者，在模擬駕駛環(huán)境中進行，參與者無需實際操作車輛，僅對屏幕上依次呈現(xiàn)的19 種視覺刺激材料進行評價。每項刺激展示時間不超過10 秒，參與者基于 5 級李克特量表對可見性、視覺疲勞、顏色偏好和視覺干擾四個維度進行評分。為消除光適應(yīng)對實驗結(jié)果的影響，實驗先進行夜間光照條件下的測試，再進行日間光照條件下的測試。

實驗結(jié)果分析

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顏色可見度（白天）

1. 輪廓對可見性的影響

在太陽光模擬器還原的日間照度模式下，除黃色外，其余顏色字符的白色輪廓可見性均顯著高于灰色輪廓（如R1 > R2，YR1 > YR2 等）。夜間模式下，除綠色外，白色輪廓同樣表現(xiàn)更優(yōu)。統(tǒng)計檢驗表明，白色輪廓能顯著提升低亮度顏色（如B、P）的可見性，主要歸因于白色輪廓與字符顏色之間更高的亮度對比度。

2. 顏色本身的可見性差異

在無輪廓條件下，日間可見性從高到低依次為：Y > G > R > YR > B ≈ P。黃色與綠色因本身亮度較高，在強光下表現(xiàn)最佳。夜間模式下，紅色（R）的可見性最高，甚至超過亮度更高的黃色和綠色。分析發(fā)現(xiàn)，夜間環(huán)境下，紅色與背景（擋風(fēng)玻璃）之間的亮度對比度較大，從而提升了其視覺顯著性。

3. 亮度對比度的作用

無論是輪廓與字符之間，還是字符與背景之間，亮度對比度均是影響可見性的關(guān)鍵因素。日間白色輪廓與字符的對比度普遍較高，夜間紅色與背景的對比度突出，均直接帶來了可見性的提升。

本研究通過太陽光模擬器模擬不同光照條件，系統(tǒng)驗證了顏色亮度、輪廓設(shè)計及亮度對比度對ARHUD可見性的綜合影響。實驗結(jié)果表明，日間環(huán)境下高亮度的黃色與綠色可見性最佳，夜間則因紅色與背景對比度較高而表現(xiàn)更優(yōu)；藍色與紫色可見性較差，應(yīng)避免在關(guān)鍵信息中使用。輪廓方面，白色輪廓能顯著提升多數(shù)顏色的可見性，建議在設(shè)計時優(yōu)先采用。無輪廓時，字符與背景的亮度對比度則為主要影響因素，設(shè)計中應(yīng)充分考慮背景光環(huán)境的變化。

Luminbox全光譜準(zhǔn)直型太陽光模擬器

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紫創(chuàng)測控Luminbox全光譜準(zhǔn)直太陽光模擬光源是專為車載HUD系統(tǒng)光性能測試而設(shè)計的專業(yè)光源設(shè)備，能精準(zhǔn)模擬自然光環(huán)境，支持光譜/ 亮度 / 色溫調(diào)控，幫助在實驗室內(nèi)進行太陽直射、光學(xué)干涉與動態(tài)光適應(yīng)性等HUD光學(xué)性能測試與驗證。

全光譜覆蓋：350nm-1100nm光譜，貼近自然光權(quán)重

高動態(tài)亮度：2 米處20,000-150,000Lux，滿足HUD 亮度響應(yīng)測試

強光抗擾驗證：直射模擬復(fù)現(xiàn)圖像模糊/ 重影問題場景

多場景適應(yīng)：支持日間/ 夜間 / 隧道等光照動態(tài)切換測試

紫創(chuàng)測控Luminbox全光譜準(zhǔn)直型太陽光模擬器以精密光學(xué)的工程化應(yīng)用，可有效縮短從基礎(chǔ)研究到工業(yè)驗證的周期，為車載HUD 系統(tǒng)的顏色可見性評估提供可靠的“人工太陽”，助力汽車領(lǐng)域的技術(shù)革新。