基于多传感器融合及轨迹预测的限高架防碰撞与云监控系统.pdf
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1、2023年9 月计算机应用文摘第39 卷第17 期基于多传感器融合及轨迹预测的限高架防碰撞与云监控系统李雅琼,赵毅栋(1.中国联合网络通信有限公司河南省分公司,郑州450 0 0 0;2.华人运通(上海)自动驾驶科技有限公司,郑州450 0 0 1)摘要:随着城市交通的快速发展,限高架在道路交通中的应用日益增多,造成碰撞事故频发,给交通安全带来严重威胁。为了解决这一问题,提出了一种基于传感器融合及轨迹预测技术的限高架碰撞预防与远程监控系统。该系统通过融合激光雷达、视觉相机等获取限高架车流信息,并利用基于机器学习的轨迹预测算法预估车辆的运动轨迹,实现对限高架周边区域的实时监控和碰撞预警。文章详细
2、介绍了该系统的原理和设计。该系统能够对车辆运动状态进行准确预测,并提供实时的防碰撞控制和监控功能,具有良好的鲁棒性和可扩展性,可应用于不同的道路环境和交通场景。研究结果表明,该系统对于提高道路交通的安全性和效率具有重要意义,具有广阔的应用前景。关键词:激光雷达;车牌识别;传感器融合;轨迹预测;限高架;碰撞预防;远程监控;交通安全中图法分类号:TP311Overhead anti-collision and cloud monitoring system based onmulti-sensor fusion and trajectory prediction(1.Henan Branch of
3、 China United Network Communications Co.,Ltd.,Zhengzhou 450000,China;2.Chinese Express(Shanghai)Autonomous Driving Technology Co.,Ltd.,Zhengzhou 450o01,China)Abstract:With the rapid development of urban traffic,the application of limited elevations in roadtraffic is increasing day by day,and collisi
4、on accidents occur frequently,which brings serious threatsto traffic safety.In order to solve this problem,a limited elevation collision prevention and remotemonitoring system based on sensor fusion and trajectory prediction technology is proposed.Thesystem obtains the traffic flow information of th
5、e limited elevation by fusing lidar,visual cameras,etc.,and uses the trajectory prediction algorithm based on machine learning to predict the movementtrajectory of the vehicle,so as to realize real-time monitoring and collision warning of thesurrounding area of the limited elevation.The article intr
6、oduces the principle and design of thesystem in detail.The system can accurately predict the vehicle motion state and provide real-timeanti-collision control and monitoring functions.It has good robustness and scalability and can beapplied to different road environments and traffic scenarios.The res
7、earch results show that thesystem is of great significance for improving the safety and efficiency of road traffic,and has broadapplication prospects.Key words:lidar,license plate recognition,sensor fusion,trajectory prediction,overhead limit,collision prevention,remote monitoring,traffic safety1引言随
8、着城市交通的快速发展,道路拥挤程度加剧。为了有效利用空间,限高架被广泛应用于城市交通系统。然而,限高架碰撞事故频发,给交通安全带来严重威胁。造成这些事故的原因包括驾驶员对限高的忽视,限高标志不明显,自车高度信息不明确等。因1文献标识码:ALI Yaqiongl,ZHAO Yidong?此,有必要研究一种有效的限高架碰撞预防与监控方法。本文旨在通过应用多传感器融合并基于机器学习的轨迹预测算法,设计一种限高架碰撞预防与监控系统,以降低限高架碰撞事故的发生率,保障交通安全。该系统利用激光雷达和监控摄像头等传感器进行数据采集,并通过机器学习的算法对采集的数据进2023年第17 期行实时处理和分析,以识
9、别车辆高度和车牌信息,进行轨迹预测并及时提醒驾驶员。同时,将超高车辆信息上传至云端,以便监管部门进行管理。2下限高架碰撞预防与监控系统设计2.1系统总体架构该系统分为前端子系统、云端平台、终端监控平台三部分,如图1所示。LED显示豫人*超限高CAN/485激光雷达边缘计算单元-100BASE-TI-O摄像头-FPD-LINK-前端子系统前端子系统:实现激光雷达与相机数据的信息采集。边缘计算单元处理前端感知信息,融合并预测车辆运动轨迹,根据车辆高度与运行轨迹判断是否有碰撞风险并在显示终端进行提示。5G网络实现采集信息的传输。云端业务平台:实现智能化设备与网络虚拟空间的相互映射、协同交互,进而通过
10、数据驱动、软件管理、平台运营等手段对物理世界的各种元素进行信息收集、资源配置、行为决策等。终端监控:对前端数据进行实时监控,,并对搜集到的大数据进行分析和挖掘,以支持对交通流和道路安全的优化管理。融合大数据融合分析、识别事件数据,快速准确地发现并定位各类交通违法,以提高交通运输违法事件的发现率、处置率,提升事件响应效率,并实现预警事件推送、处置、分析的一体化闭环处理流程。前端子系统安装示意图如图2 所示。LED显示摄像头边缘计算单元豫A*超限高激光雷达图2 安装示意图2.2前端感知子系统前端感知子系统是限高架碰撞预防与监控系统的基础,主要实现激光雷达和相机数据的信息采集。计算机应用文摘其中,激
11、光雷达主要用于实时测量过往车辆的高度信息,相机则用于拍摄车辆的照片,获得车牌号码等信息。采集的数据会在边缘计算单元中进行处理与融合,并结合实时交通信息、车速等因素,预测车辆的运动轨迹。作为数据整合和处理的核心,边缘计算单元根据车辆高度和运行轨迹,利用机器学习算法预测车辆的运动轨迹,并实时监控运动轨迹是否与限高架冲突,1在判断存在碰撞风险后,向用户进行提示。同时,边缘计算单元也具有实时处理海量数据的能力,为判断5G终端碰撞风险提供及时准确的数据支持,并能自动优化算个一专用网一法,提高预测的准确性和精度。1/云端平台图1系统总体架构65为了满足限高架碰撞预防与监控系统对数据传输速度和实时性的要求,
12、系统采用5G网络,实现对采终端监控集信息的快速传输。LED显示终端向驾驶员提供及时、准确的限高预警信息,以协助驾驶员安全驾驶。2.2.1传感器数据采集融合(1)激光雷达。激光雷达是一种主动式传感器,利用激光束对目标物体进行扫描和测量,能够快速、精确地获得目标物体的三维空间坐标和形状信息。激光雷达发送脉冲激光束到目标物体,通过测量激光从发射到返回经过的时间来计算距离,从而获取目标物体的三维坐标信息。由于激光束具有较小的散射和折射特性,激光雷达能够在恶劣的环境下(如雨雪天气或者弱光环境),保持较高的工作精度,不易受外部干扰,适用于多种场景,如自动驾驶、无人机测绘等。(2)车牌识别技术。车牌识别技术
13、是一种利用计算机视觉和模式识别技术对车辆的车牌进行自动识别的技术。其基本原理是通过摄像头摄取车辆车牌图像,然后对图像进行数字、字符识别,最终识别出车牌上的省份、号码和字母等信息,以实现对车辆的自动识别。5G终端车牌识别技术主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和车牌识别4个部分。其中,图像采集部分主要负责采集车牌图像,并对图片进行去噪、灰度化、二值化等预处理,提取出车牌区域的ROI(感兴趣区域)。接着,在特征提取部分,采用图像识别和模式识别算法,对车牌图像中的字母和数字进行定位、分割、提取,生成车牌号码。最后,结合字符的位置、大小等特征信息对提取出的车牌进行匹配和比对,确定车辆的实际信息。车牌
14、识别技术在智能交通、电子警察等领域被广泛应用。(3)多传感器融合。激光雷达和相机是两种常用的传感器,它们在数据采集和信息处理方面各有特点。激光雷达主要通66过发送激光束对场景进行扫描,能够提供物体的距离、高度、反射强度等精确的三维信息,得到的数据通常以点云的形式进行保存。而相机主要通过对物体进行成像采集,提供物体的颜色、纹理、形状等二维信息,得到的数据通常为图像。在目标检测与跟踪方面,激光雷达可以提供稳定的三维点云数据,可以根据点云数据的反射强度、高度等特征快速识别目标物体,并较为准确地跟踪物体的运动轨迹。而相机对于光线比较敏感,但可以利用计算机应用文摘据并将其与摄像头数据配准,校准是纠正摄像
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