伴随着我国经济社会的发展,汽车保有量不断上升,交通事故的总量不断增加,给人民生命安全及财产造成甚大损失。不断提高汽车的安全性,降低交通事故的发生概率,是汽车行业永恒的主题。研究结果表明:夜间行车量虽然很少,但是夜间的交通事故数量较大,夜间交通事故发生概率为白天的三倍以上。夜间交通事故发生概率较高的原因与道路照明状况较差息息相关,因此提高前大灯的工作性能极其重要,当前道路交通状况越来越复杂,车辆动力性能越来越高,在此种情况下,智能化的前大灯AFS(Adaptive front-lighting system)随之产生。AFS能够大幅度提高前大灯在不同道路环境、不同光照环境下的工作性能。当前对AFS研究的重点之一是提高前大灯在车辆弯道行驶时的工作性能,现有的AFS系统基本都是依靠车速、方向盘转角信息或者车轮转角来控制前大灯在弯道行驶时转动角度,当汽车行驶在圆曲线上时,此种控制算法非常有效,然在汽车进入弯道前、汽车位于S型路面等情况时,此种算法有些迟滞且不精确。因此,本文研究的核心问题是预测式自适应前大灯P-AFS(Pridictive-AFS)算法的开发,此种系统的核心思想在于:通过导航信息与电子地图信息,预测未来轨迹之曲率,由此控制前大灯的偏转角度。首先回顾AFS的最新技术,并对已有的AFS控制算法与数学模型进行分析。然后分析对前大灯转角值有影响的一些因素,比如驾驶员前视行为与动态视野。此外,道路曲率半径、车速与前大灯转角的关系,以往的研究者亦未在意,本文进行了分析,分析得出:车速与道路曲率半径之间有很大的相关性,自然对前大灯之转角亦有影响。然后分析驾驶员前视行为、停车视距、刹车距离等问题,提出大灯转角之数学模型,以此得出不同弯道半径下大灯转角之极限,然后以Lucidshape获知等照度曲线,并进行等照度曲线与未来行驶轨迹的包络分析,验证所得模型之合理性。尔后对基于阿克曼转向原理与二自由度汽车动力学模型之前大灯转角模型进行分析,得出:因为汽车动力学因素之复杂性,无论基于阿克曼转向原理或二自由度汽车动力学模型的控制算法,皆无法精确控制前大灯偏转角。尔后建立了执行机构的模型与控制算法,并选择合适的控制参数。分析了导航信号与电子地图之工作原理,以及经纬度坐标与电子地图坐标系的转换。提出P-AFS算法,并以carsim与simulink搭建联合仿真平台,设置了两种仿真情况,对算法进行验证,验证结果显示:该P-AFS算法可以有效解决传统AFS算法的迟滞性,并提高了控制精确度。