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    基于多傳感器融合的有軌電車障礙物入侵檢測方法研究

    2022-04-15 11:33:45李慶宇高雍薦靳陳琛宣城穎俞駿馳袁森宏
    交通科技與管理 2022年7期
    關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺雷達(dá)

    李慶宇 高雍薦 靳陳琛 宣城穎 俞駿馳 袁森宏

    摘要 有軌電車在運(yùn)行過程中主要依靠駕駛員觀察前方情況,但駕駛員容易產(chǎn)生視覺疲勞,影響行車安全。為改善這一狀況,分析了有軌電車的運(yùn)行特點(diǎn),提出一種有軌電車障礙物入侵檢測方案?;诙鄠鞲衅餍畔⑷诤霞夹g(shù),利用卡爾曼濾波將雷達(dá)和機(jī)器視覺檢測的信息在時(shí)間和空間上融合,實(shí)現(xiàn)對軌行區(qū)前方障礙物的有效檢測,提醒駕駛員及時(shí)采取措施,可有效降低事故發(fā)生率。

    關(guān)鍵詞 多傳感器融合技術(shù);雷達(dá);機(jī)器視覺;障礙物檢測

    中圖分類號 U482.1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 2096-8949(2022)07-0066-03

    0 引言

    城市軌道交通是全面開啟建設(shè)社會主義現(xiàn)代化強(qiáng)國的重要支撐,是建設(shè)交通強(qiáng)國和智慧城市的重要組成部分[1]。城市軌道交通是當(dāng)前能夠緩解城市擁堵,同時(shí)又具備高效的出行效率和舒適性的最優(yōu)選擇之一。其中現(xiàn)代有軌電車由于造價(jià)相對便宜、技術(shù)難度低、載客量適中、乘客感受舒適,越來越受到居民青睞。

    1 研究背景

    目前我國有軌電車的建設(shè)大多都是利用現(xiàn)有的道路進(jìn)行改造建設(shè),因此有軌電車大多是混合路權(quán)和獨(dú)立路權(quán)兩種模式[2]。其中,混合路權(quán)的運(yùn)營模式具有很大的安全隱患。在該模式下,道路相重疊或交叉,極易引發(fā)交通事故。而且僅僅依靠有軌電車駕駛員的肉眼觀察,容易造成視覺疲勞,很難及時(shí)發(fā)現(xiàn)前方的障礙物,因此為了保證現(xiàn)代有軌電車的行車安全,障礙物的檢測識別尤為重要。近年來,多傳感器融合的方法越來越多地被研究學(xué)者使用[3]。原理就是利用多種傳感器對目標(biāo)進(jìn)行檢測和識別,從而得到目標(biāo)的完整信息和特征[4]。該方法極大地提高了障礙物檢測系統(tǒng)的魯棒性[5]。

    2 工作原理

    2.1 總體設(shè)計(jì)方案

    設(shè)計(jì)方案是一種面向有軌電車的多傳感器融合障礙物入侵檢測方案,主要包括雷達(dá)檢測模塊、機(jī)器視覺檢測模塊、雷達(dá)視頻數(shù)據(jù)融合模塊和危險(xiǎn)信息警告模塊等。將該障礙物入侵檢測系統(tǒng)搭建在智能小車上,通過模擬有軌電車在行駛過程中日常遇到的情況,檢測前方是否有障礙物,判斷障礙物是否入侵軌道,從而及時(shí)給駕駛員提供前方出現(xiàn)障礙物的預(yù)警信息。障礙物入侵檢測系統(tǒng)的工作流程如圖1。

    2.2 超聲波雷達(dá)檢測

    假設(shè)超聲波雷達(dá)傳感器在有軌電車行駛過程中測得的渡越時(shí)間為t,已知超聲波在介質(zhì)中的傳播速度為c,且傳感器的發(fā)射部位T與接受部位R的距離遠(yuǎn)小于傳感器與障礙物的距離D,那么在t時(shí)間內(nèi)超聲波發(fā)射的距離為2D:D=c*t/2。但因?yàn)橛熊夒娷嚽胺酱嬖趶?fù)雜的運(yùn)行環(huán)境和各種各樣的障礙物,雷達(dá)經(jīng)常獲取錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)包括空目標(biāo)信息、靜止目標(biāo)信息和誤檢目標(biāo)信息等。圖2為有軌電車運(yùn)營情況。超聲波雷達(dá)探測的目標(biāo)除行人之外還包含電線桿和馬路隔離欄等。

    在圖2中設(shè)定一個(gè)坐標(biāo)系,原點(diǎn)以雷達(dá)為中心,與軌道平行為Z軸,與軌道垂直且在車左側(cè)為X軸。車輛前方區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)坐標(biāo)可表示為(x,z),(x,z),滿足式(1)時(shí),則認(rèn)為目標(biāo)在檢測區(qū)域內(nèi)。

    (1)

    式中,x0——X方向距離閾值;

    z0——Z方向距離閾值。

    因?yàn)橛熊夒娷嚽胺娇赡苋肭值恼系K物主要為車輛與行人,根據(jù)城市車輛和行人運(yùn)動特點(diǎn),大致能獲得前方障礙物速度等信息,因此在同一個(gè)目標(biāo)時(shí)間內(nèi)的位移需要設(shè)定一個(gè)合理的閾值。根據(jù)電車正常運(yùn)營時(shí)的情況,設(shè)定該閾值為1 m。當(dāng)已知前方目標(biāo)在前一幀中的詳細(xì)數(shù)據(jù)時(shí),如果在當(dāng)前幀中某條數(shù)據(jù)與前一幀有效目標(biāo)的位移距離小于1 m時(shí),則有軌電車前方目標(biāo)可能為障礙物并會對車輛產(chǎn)生威脅。反之,系統(tǒng)判斷這條數(shù)據(jù)中前方目標(biāo)不是障礙物。如判斷結(jié)果為同一物體,說明前方目標(biāo)一直存在并有可能威脅有軌電車的行駛安全。如判斷結(jié)果為非同一物體且不一致次數(shù)超過閾值,表示前方探測到的目標(biāo)已經(jīng)不在車輛的監(jiān)測范圍內(nèi),因此對有軌電車不構(gòu)成威脅,此時(shí)過濾原目標(biāo)并篩選前方新目標(biāo),提高雷達(dá)檢測效率和準(zhǔn)確率。

    2.3 機(jī)器視覺檢測

    圖像處理系統(tǒng)對攝像頭獲取的信號進(jìn)行運(yùn)算來獲得目標(biāo)的特征信息,通過圖像預(yù)處理技術(shù),可以得到原始圖像的邊緣檢測圖,然后通過以下步驟實(shí)現(xiàn)對有軌電車前方疑似障礙物篩選。

    (1)障礙物檢測技術(shù)主要是為了輔助駕駛員在行駛過程中對前方道路的行駛情況進(jìn)行有效預(yù)警,主要涉及的監(jiān)測范圍為軌道間及軌道周邊區(qū)域,因此將邊緣檢測圖像與檢測窗口相疊加,掩膜得到障礙物檢測識別感興趣的區(qū)域。疊加原理如式(2)所示。

    S(i,j)=R(i,j)&ROI (2)

    式中,R(i,j)——原始的邊緣檢測圖像;ROI——探測前方特定的監(jiān)測區(qū)域,通過R(i,j)與ROI區(qū)域的邏輯運(yùn)算,使得到的運(yùn)算結(jié)果圖像S(i,j)中只保留R(i,j)感興趣區(qū)域的邊緣檢測信息。

    (2)判斷檢測窗內(nèi)的邊緣檢測圖像邊緣是否閉合。并將已經(jīng)閉合的邊緣認(rèn)定為連接區(qū)域,進(jìn)行填充,為下一步的篩選做準(zhǔn)備。

    (3)對第二步中已經(jīng)填充好的連接區(qū)域進(jìn)行面積、尺寸、占空比等統(tǒng)計(jì)量的篩選,篩選公式如下:

    (3)

    式中,——連接區(qū)域所占像素點(diǎn)的個(gè)數(shù);

    ——連接區(qū)域外包圍矩形高度;

    ——連接區(qū)域外包圍矩形的寬度;

    、、、、分別代表在根據(jù)機(jī)器視覺圖像檢測中出現(xiàn)的障礙物的形狀特征規(guī)律得到的先驗(yàn)條件下設(shè)定的常量值。

    當(dāng)公式(3)同時(shí)滿足時(shí),得到的區(qū)域即為感興趣障礙物檢測區(qū)域。

    2.4 雷達(dá)與機(jī)器視覺融合

    卡爾曼濾波是一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程,通過系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據(jù),對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)的算法。由于觀測數(shù)據(jù)中包括系統(tǒng)中的噪聲和干擾的影響,所以最優(yōu)估計(jì)也可看作是濾波過程。其原理是利用最小均方誤差,通過多次遞歸運(yùn)算獲得狀態(tài)的最優(yōu)估計(jì)值。

    采用超聲波雷達(dá)和機(jī)器視覺這兩種傳感器對有軌電車前方入侵障礙物進(jìn)行檢測,利用卡爾曼濾波器根據(jù)雷達(dá)目標(biāo)檢測發(fā)送的信號、機(jī)器視覺檢測目標(biāo)發(fā)送的信號進(jìn)行融合處理,計(jì)算每個(gè)目標(biāo)的預(yù)測數(shù)據(jù),并將預(yù)測的計(jì)算數(shù)據(jù)發(fā)送到危險(xiǎn)信息警告模塊,及時(shí)為駕駛員提供前方可能存在障礙物的報(bào)警信息。其中傳感器獲得的信息通過時(shí)間和空間上的融合來得到有效信息。

    2.4.1 時(shí)間融合

    不同類型的傳感器在采集、傳輸數(shù)據(jù)到達(dá)系統(tǒng)的時(shí)間是不一致的,因此系統(tǒng)中采用線程同步將數(shù)據(jù)按照時(shí)間對齊,保證用于融合的數(shù)據(jù)不發(fā)生時(shí)間上的錯(cuò)位。系統(tǒng)通過同步機(jī)制獲取與圖像數(shù)據(jù)同一時(shí)刻的雷達(dá)數(shù)據(jù)一起送入緩存,當(dāng)數(shù)據(jù)融合處理線程觸發(fā)時(shí),系統(tǒng)去緩存區(qū)抓取數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

    2.4.2 空間融合

    空間融合的目的是將雷達(dá)探測到的有軌電車前方物體與圖像中的物體對應(yīng)起來,主要通過建立不同的坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系來實(shí)現(xiàn)。首先根據(jù)有軌電車與單個(gè)傳感器之間的位置關(guān)系確定現(xiàn)實(shí)世界、攝像機(jī)、圖像平面、像素坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系,再結(jié)合攝像機(jī)內(nèi)、外部參數(shù)得到坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換所需要的矩陣參數(shù)即可實(shí)現(xiàn)。

    3 仿真平臺

    該系統(tǒng)采用樹莓派作為開發(fā)平臺,它是一款基于ARM的微型電腦主板,具有Python語言編程、OpenCV圖像處理庫,搭配硬件學(xué)習(xí)人工智能,可實(shí)現(xiàn)多種數(shù)據(jù)融合、物體檢測識別、紅外避障、語音播報(bào)等多種功能。

    仿真裝置由有軌電車交通模擬地圖、智能小車等部件組成,如圖3所示。在該試驗(yàn)平臺的基礎(chǔ)上結(jié)合Python,展開智能小車對前方障礙物檢測試驗(yàn)。智能小車通過循跡模擬有軌電車在固定軌道上行駛,同一個(gè)直道周圍有行人和小車,在行駛過程中對前方障礙物車輛和行人進(jìn)行檢測。驗(yàn)證智能小車對前方障礙物的檢測情況。智能小車對前方障礙物檢測情況如圖4所示。

    利用該仿真平臺對50個(gè)測試樣本圖片進(jìn)行測試,其中包括30個(gè)車輛樣本和20個(gè)行人樣本,測試結(jié)果如表1所示。通過一定的樣本數(shù)據(jù)測試,驗(yàn)證了檢測方法的可行性和準(zhǔn)確性。

    4 結(jié)語

    我國現(xiàn)代有軌電車的建設(shè)多數(shù)是利用現(xiàn)有道路進(jìn)行設(shè)計(jì)改造,因此,有軌電車與汽車或行人共享路權(quán),路況變得極為復(fù)雜,而且駕駛員易產(chǎn)生視覺疲憊,交通事故發(fā)生率升高。該檢測方法旨在從有軌電車運(yùn)行環(huán)境出發(fā),研究在混合路權(quán)運(yùn)行條件下,向駕駛員在行駛過程中提供必要警示和輔助的障礙物入侵檢測系統(tǒng),可以提醒駕駛員前方可能出現(xiàn)威脅行車安全的障礙物,并及時(shí)采取措施避免交通事故的發(fā)生,從而保護(hù)國家和人民的生命財(cái)產(chǎn)安全。

    參考文獻(xiàn)

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