人工智能驱动下的智能照明系统优化研究

本研究基于深度强化学习与域适应迁移学习框架，构建了“感知-决策-执行”全链条智能照明系统。实验平台集成毫米波雷达（TI IWR6843）、环境光传感器（BH1750）及Jetson Xavier NX边缘节点，采集办公/商业/工业三类场景的12.7万组多模态数据。算法层面，设计多目标奖励函数（能效权重α=0.6,舒适度β=0.3,设备寿命γ=0.1）,通过NSGA-III优化实现帕累托最优解。系统在办公场景单位面积能耗降至8.2 W/m2（较PID控制降低30%）,动态响应延迟1.8秒，用户满意度达88%。研究为复杂场景下的照明系统自主优化提供了可复用的技术路径。