基于FMCW技術(shù)的隧道雷視融合全息感知系統(tǒng)應(yīng)用研究

摘要：文章探討了基于FMCW（調(diào)頻連續(xù)波）技術(shù)的隧道雷視融合全息感知系統(tǒng)的應(yīng)用，闡述了該系統(tǒng)設(shè)計方案、技術(shù)優(yōu)勢，并通過實際案例分析了其在隧道環(huán)境監(jiān)測與安全管理中的有效性。同時，對系統(tǒng)存在的問題進(jìn)行了分析，并提出了未來的發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：FMCW技術(shù)；隧道；雷視融合；全息感知

中圖分類號：U456.3" " " "文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A" " " DOI：10.13282/j.cnki.wccst.2024.11.063

文章編號：1673-4874（2024）11-0216-03

0引言

在交通運輸領(lǐng)域，隧道安全管理意義重大。隧道空間處于封閉狀態(tài)，倘若發(fā)生火災(zāi)、爆炸或坍塌等事故，有毒煙霧和熱氣難以擴(kuò)散，極易造成嚴(yán)重的人員傷亡和財產(chǎn)損害。同時，隧道內(nèi)光線不佳，車輛尾氣影響視線，加之交通流量大、車速快，一旦出現(xiàn)故障或擁堵，救援和疏導(dǎo)工作極為困難。

然而，傳統(tǒng)的隧道監(jiān)測技術(shù)存在明顯局限性。視頻監(jiān)控在光線差、惡劣天氣或煙霧中圖像質(zhì)量差；紅外傳感器監(jiān)測范圍有限；超聲波探測器易受聲波反射和干擾，測量誤差大。且這些技術(shù)多提供局部單一信息，難以全面實時感知隧道整體狀況，數(shù)據(jù)處理能力也較弱，無法及時發(fā)現(xiàn)和處理潛在安全隱患。

在此背景下，F(xiàn)MCW（調(diào)頻連續(xù)波）技術(shù)展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景，其具備高精度測距測速能力，可以精確地獲取車輛位置、速度等方面的信息，為交通管控提供可靠數(shù)據(jù)。其抗干擾性強(qiáng)，不受光線、煙霧等影響，能在復(fù)雜隧道環(huán)境穩(wěn)定工作。與其他傳感器融合，可同步監(jiān)測多參數(shù)，為綜合管理提供全面信息。未來，隨著技術(shù)進(jìn)步和成本降低，F(xiàn)MCW技術(shù)有望廣泛應(yīng)用于隧道感知系統(tǒng)，助力隧道安全管理邁向智能化、精細(xì)化［1］。

1系統(tǒng)設(shè)計方案

隧道雷視融合全息感知系統(tǒng)旨在實現(xiàn)對隧道內(nèi)交通狀況的全面、精準(zhǔn)、實時感知。

該系統(tǒng)融合多項前沿技術(shù)。傳感器上，借助FMCW（調(diào)頻連續(xù)波）毫米波雷達(dá)技術(shù)，能高精度測距測速，搭配高清視頻采集技術(shù)，全面獲取信息。數(shù)據(jù)處理運用深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識別及聚類分析的交通流特征提取等算法，深度融合和分析多源數(shù)據(jù)。通信借助5G高速無線和低延遲有線以太網(wǎng)技術(shù)，保障數(shù)據(jù)傳輸。

這些技術(shù)協(xié)同可精準(zhǔn)捕捉車輛運動變化，準(zhǔn)確識別類型和行為，實時回傳處理數(shù)據(jù)。為隧道交通管理提供強(qiáng)力可靠支撐，增強(qiáng)交通安全，提升運營效率。

本文將深入探討系統(tǒng)架構(gòu)中硬件和軟件的具體方案，包括雷視融合一體機(jī)等硬件設(shè)備和數(shù)據(jù)采集融合等軟件應(yīng)用，以全面展現(xiàn)系統(tǒng)的強(qiáng)大功能和優(yōu)勢。

1.1系統(tǒng)架構(gòu)

系統(tǒng)的主要組成部分為雷視融合微波感知單元、攝像機(jī)、邊緣計算服務(wù)器、視頻服務(wù)器、數(shù)據(jù)服務(wù)器以及渲染服務(wù)器構(gòu)成。此系統(tǒng)具備全息感知功能，能夠全方位且精準(zhǔn)地采集各類信息。設(shè)備運用以太網(wǎng)通信接口，把數(shù)據(jù)匯集到路側(cè)交換機(jī)［2］。流量數(shù)據(jù)、事件數(shù)據(jù)依據(jù)雷達(dá)既定的協(xié)議來進(jìn)行傳輸，進(jìn)而達(dá)成數(shù)字孿生以及事件報警、流量監(jiān)測等功能，其架構(gòu)如圖1所示。

1.2系統(tǒng)硬件組成方案

1.2.1核心設(shè)備與雷視融合技術(shù)

系統(tǒng)的核心部件為雷視融合微波感知單元一體機(jī)，其開創(chuàng)性地實施了“雷達(dá)+視頻”的深度融合一體化設(shè)計構(gòu)想。在雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域，引入了先進(jìn)的FMCW（調(diào)頻連續(xù)波）技術(shù)，此技術(shù)能夠達(dá)成高精度的距離和速度測算。與視頻技術(shù)的有機(jī)融合，使系統(tǒng)不僅可以獲取車輛的位置和運動信息，而且能夠憑借視頻采集編碼的功能，達(dá)成對車輛的詳細(xì)特征化監(jiān)測。視頻像素具備300萬像素、500萬像素、900萬像素等可選規(guī)格，能夠精確識別車牌、車身顏色、車輛類型、車標(biāo)以及車輛子品牌等特征［3］。

1.2.2性能優(yōu)勢與保障機(jī)制

雷視融合微波感知單元在性能上表現(xiàn)卓越。其觸發(fā)位置能通過雷達(dá)的遠(yuǎn)近距離控制旋鈕實現(xiàn)精準(zhǔn)鎖定，充分體現(xiàn)了FMCW技術(shù)的高精度優(yōu)勢。此外，該單元還配置了雷達(dá)觸發(fā)、脈沖觸發(fā)以及視頻觸發(fā)這三重保障功能，有力保證抓拍率＞99.9%。其自測功能強(qiáng)大，當(dāng)按下測試按鈕時，LED會顯示“96”的數(shù)值，方便對設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行檢測。測速距離的范圍可達(dá)0～500 m，足以適應(yīng)各類場景的要求。

1.2.3豐富接口與智能拓展

雷視融合微波感知單元提供了多元的接口，涵蓋 RS232、RS485、網(wǎng)絡(luò)、12 路 I/O 輸出、SD 卡等。內(nèi)置的智能分析算法基于雷視融合數(shù)據(jù)，借助這些接口和智能算法，能夠與眾多外部設(shè)備，如信號機(jī)、電子警察攝像機(jī)等進(jìn)行交互，達(dá)成智能信號控制、流量分析以及自適應(yīng)交通管理。支持硬件看門狗，進(jìn)一步為設(shè)備的穩(wěn)定運行提供保障。搭載的LINUX操作系統(tǒng)穩(wěn)定高效，處理能力不少于12車道，能夠高效接入并處置電警數(shù)據(jù)。

1.3軟件設(shè)計方案

隧道雷視融合全息感知系統(tǒng)的軟件方案意義重大。猶如系統(tǒng)的智慧中樞，融合了Hadoop大數(shù)據(jù)架構(gòu)，運用Python等先進(jìn)編程語言，并依靠深度學(xué)習(xí)、虛擬現(xiàn)實等智能化技術(shù)，實現(xiàn)了精準(zhǔn)且全面的數(shù)據(jù)采集與分析。其關(guān)鍵作用在于為交通管理提供可靠的決策依據(jù)。

1.3.1全面且精準(zhǔn)的監(jiān)測體系

利用先進(jìn)的雷視融合技術(shù)，通過FMCW毫米波雷達(dá)和高清視頻攝像機(jī)，實時、高精度地采集車輛的微觀數(shù)據(jù)，包括精確位置、速度、車型、行駛方向等。同時，運用多傳感器融合算法和校準(zhǔn)技術(shù)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性［4］。

基于采集到的微觀數(shù)據(jù)，借助深度學(xué)習(xí)和仿真技術(shù)構(gòu)建微觀孿生模型，精確模擬車輛行為和交通流。運用時空數(shù)據(jù)分析算法，深入挖掘中觀層面的交通流量模式和趨勢，結(jié)合地理信息系統(tǒng)和可視化技術(shù)，全面展示宏觀的交通態(tài)勢，為交通規(guī)劃和管理提供全方位的洞察。

1.3.2智能化的數(shù)據(jù)分析與決策支持

搭建基于大數(shù)據(jù)框架（如Hadoop或Spark）的強(qiáng)大分析引擎，能夠高效處理和分析海量的雷視感知數(shù)據(jù)，為交通管理提供智能預(yù)測和預(yù)警。

根據(jù)不同的時間維度（小時、日、周、月等）和空間范圍（特定路段、整個隧道網(wǎng)絡(luò)等），以及具體的業(yè)務(wù)需求（如擁堵管理、事故預(yù)防等），定制生成詳細(xì)且直觀的報表。報表采用豐富的圖表形式（如折線圖、柱狀圖、熱力圖等）和精確的數(shù)據(jù)表格，為交通管理者提供清晰、準(zhǔn)確且有針對性的決策依據(jù)。

1.3.3高效的交通問題處置與資源優(yōu)化

基于實時交通數(shù)據(jù)和智能預(yù)測模型，運用運籌學(xué)算法和人工智能技術(shù)，實現(xiàn)對交通管理資源（如警力、救援設(shè)備、道路設(shè)施等）的合理分配和動態(tài)調(diào)整。通過優(yōu)化資源配置，最大程度地提高處置效率和交通運行效果。

當(dāng)交通問題發(fā)生時，雷視融合系統(tǒng)能夠迅速感知并精準(zhǔn)定位，通過實時聯(lián)動和智能決策支持系統(tǒng)，為管理部門提供快速、準(zhǔn)確的處置方案。同時，建立完善的反饋評估機(jī)制，對處置效果進(jìn)行量化評估和分析，根據(jù)反饋結(jié)果不斷優(yōu)化處置流程和策略，提升交通管理的響應(yīng)能力和處置水平［5］。

1.3.4深度融合感知與一體化應(yīng)用

采用深度學(xué)習(xí)中的特征融合技術(shù)和先進(jìn)的濾波算法，將雷達(dá)和視頻數(shù)據(jù)在特征層面進(jìn)行深度融合，提取更全面、準(zhǔn)確的交通特征。結(jié)合虛擬現(xiàn)實和增強(qiáng)現(xiàn)實技術(shù)，構(gòu)建沉浸式的全息感知場景，為管理者提供更真實、直觀的交通狀況體驗。

系統(tǒng)涵蓋隧道環(huán)境和設(shè)施狀態(tài)的實時監(jiān)測與分析。運用先進(jìn)的車輛跟蹤算法和軌跡預(yù)測模型，實現(xiàn)對車輛的精準(zhǔn)跟蹤和軌跡預(yù)測。同時，建立高效的交通事件檢測與分類機(jī)制，以及多部門聯(lián)合響應(yīng)和協(xié)同處置機(jī)制，實現(xiàn)對交通事件的快速響應(yīng)和有效處理，形成一體化的交通管理解決方案。

2關(guān)鍵技術(shù)分析

2.1FMCW 技術(shù)與目標(biāo)跟蹤測量

FMCW技術(shù)是系統(tǒng)的核心原理之一。在該技術(shù)中，一體機(jī)發(fā)射的高頻連續(xù)波，通過測量發(fā)射波與接收回波之間的頻率差和時間差，能夠精確計算出目標(biāo)的距離和速度。

假設(shè)發(fā)射頻率變化率為 k=200 MHz/s，發(fā)射時間為t=2 ms，目標(biāo)距離為d，光速為c=3×108 m/s。根據(jù)公式：回波頻率與發(fā)射頻率的時間差Δt=2dc，從而可計算出目標(biāo)距離d=cΔt2=3×108Δt2。當(dāng)時間差 Δt=20μs時，計算可得目標(biāo)距離約為3 000 m。此技術(shù)在公路交通、軍事雷達(dá)、自動駕駛等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用［6］。

2.2多類數(shù)據(jù)檢測與統(tǒng)計

雷視一體機(jī)采用了先進(jìn)的傳感器融合和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，能夠?qū)崟r檢測車輛的位置、車型、速度等即時交通數(shù)據(jù)，并通過內(nèi)置的算法對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和統(tǒng)計。

例如，每車道設(shè)置四個虛擬檢測斷面，在一個雙向六車道的高速公路路段，一天內(nèi)統(tǒng)計的流量可達(dá) 10 000車次，平均速度為80 km/h，占有率為40%，其技術(shù)基礎(chǔ)包括圖像處理、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法等。

2.3大范圍高精度檢測算法

雷視一體機(jī)運用了寬波束覆蓋及智能跟蹤檢測技術(shù)，其不斷向外發(fā)射出一個寬闊的微波束，以此確保正面能夠涵蓋多個車道，達(dá)成大區(qū)域、大范圍的檢測效果。

該設(shè)備與安裝調(diào)試軟件協(xié)同合作，能夠按照實際的路面狀況精確劃分車道。依靠大區(qū)域跟蹤檢測的機(jī)理，有效應(yīng)對大車遮擋小車的情形，避免出現(xiàn)漏檢，提升檢測的精度。舉例來說，在實際的應(yīng)用當(dāng)中，通過接連發(fā)射調(diào)頻微波波束，并采用先進(jìn)的AIP（相對距離、方位角、速度）技術(shù)，可以對波束覆蓋區(qū)域內(nèi)的車輛實施軌跡跟蹤式檢測，檢測的準(zhǔn)確率能夠高達(dá)98%。這一技術(shù)吸取了通信領(lǐng)域中的信號處理和目標(biāo)跟蹤算法的經(jīng)驗。

2.4影像與地圖支持及可擴(kuò)展性

軟件平臺能夠支持調(diào)取攝像頭的實時畫面，并且借助圖像傳輸與處理技術(shù)，以動畫形式呈現(xiàn)雷達(dá)獲取的車輛動態(tài)。同時，兼容高德地圖、百度地圖等多種主流電子地圖，實現(xiàn)了地理信息與檢測數(shù)據(jù)的融合。

系統(tǒng)嚴(yán)格遵循技術(shù)先進(jìn)、功能齊全、性能穩(wěn)定、節(jié)約成本的原則來進(jìn)行設(shè)計，綜合考量施工、維護(hù)及操作等各類因素。系統(tǒng)采用了模塊化和開放式的架構(gòu)，為未來的發(fā)展、擴(kuò)建、改造等事宜留存了充裕的擴(kuò)充余地。例如，在系統(tǒng)升級時，可方便地增加新的傳感器模塊或更新算法，將系統(tǒng)處理能力提升60%，存儲容量增加40%。

3系統(tǒng)的測試與應(yīng)用案例

為驗證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和高效性，在南寧至湛江高速公路沿線某隧道里部署雷視融合一體機(jī)進(jìn)行實際觀察測試，結(jié)果見表1。

在進(jìn)出口，該設(shè)備實時偵測交通流信息，協(xié)同信號控制系統(tǒng)制定出恰當(dāng)?shù)姆判胁呗?，使匯入車輛有序通行。此前平均通行能力1 000輛/h，部署后提升至1 500輛。超視距感知還能及時匯流預(yù)警，保障安全。

在直線路段，全線設(shè)置一體機(jī)，借多雷達(dá)融合拼接技術(shù)全面監(jiān)測，實時掌握交通態(tài)勢、車輛軌跡等，為相關(guān)系統(tǒng)提供準(zhǔn)確數(shù)據(jù)，助管理者迅速處置事件。部署前道路通暢率為80%，部署后達(dá)95%。

本次實際應(yīng)用測試表明，基于FMCW技術(shù)的隧道雷視融合全息感知系統(tǒng)表現(xiàn)出色。其穩(wěn)定性佳、運行高效，在交通流監(jiān)測、合流預(yù)警等方面發(fā)揮出色，提升了通行能力和安全性，為隧道管理提供了有力支持，具有廣闊的應(yīng)用前景。

4結(jié)語

本研究順利構(gòu)建起依托FMCW技術(shù)的隧道雷視融合全息感知系統(tǒng)，實際應(yīng)用有力證明了其有效性。該系統(tǒng)能夠精確感知隧道內(nèi)車輛、障礙物、環(huán)境等諸多方面。在技術(shù)范疇，對FMCW雷達(dá)的參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)定，改進(jìn)了數(shù)據(jù)處理算法，使測量精度和可靠性顯著提高；在融合維度，成功實現(xiàn)了雷達(dá)與視覺數(shù)據(jù)的高效整合，讓感知的全面性與準(zhǔn)確性大幅提升。

上述研究成果為隧道感知技術(shù)的后續(xù)發(fā)展筑牢了根基。伴隨技術(shù)的持續(xù)更迭，未來的隧道感知技術(shù)必將趨向更智能、高精度及高可靠。多源傳感器融合會愈加緊密和完備，除了雷達(dá)與視覺，或許還會融入聲學(xué)、紅外等更多類別傳感器。與此同時，人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)在數(shù)據(jù)分析及預(yù)測里將扮演更為重要的角色，能夠?qū)崿F(xiàn)對潛在風(fēng)險的預(yù)先示警。另外，系統(tǒng)小型化、低功耗以及便于安裝維護(hù)的特性也將成為主要發(fā)展趨勢，從而降低成本，增加廣泛應(yīng)用的概率。

參考文獻(xiàn)：

［1］潘珍亮，張會欣，李斌強(qiáng).隧道雷視融合全息感知系統(tǒng)［J］.中國交通信息化，2023，286（8）：100-103.

［2］李曉明， 陳剛. 雷視融合技術(shù)在隧道安全感知中的應(yīng)用［M］. 北京：電子工業(yè)出版社， 2022.

［3］趙強(qiáng). 隧道全息感知系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)［D］. 上海：上海交通大學(xué)， 2023.

［4］曹汝慶，于長水，王庭海.雷視一體機(jī)在隧道交通流監(jiān)控的研究與應(yīng)用［J］.上海公路，2024（1）：87-98.

［5］陳宏，付立家，尚康，等.基于雷視融合感知技術(shù)的公路隧道交通管控系統(tǒng)研究［J］.公路交通技術(shù)，2023，39（6）：153-159.

［6］羅詩敏，龍諾春.基于FMCW毫米波雷達(dá)的復(fù)雜場所測距系統(tǒng)研究與設(shè)計［J］.電子制作，2023，31（13）：80-83.

作者簡介：郭家（1987—），工程師，主要從事高速公路機(jī)電工程項目建設(shè)管理工作。

收稿日期：2024-05-09