一种基于毫米波雷达点云的车道线自动识别方法.pdf
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1、-99-CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Apr.2024中国科技信息 2024 年第 8 期三星推荐智能交通系统是现代智慧城市建设的重要领域,是将大数据与云计算技术、传感器与射频识别技术、嵌入式系统与通信技术等信息技术结合与应用到交通系统中,综合先进交通信息技术构建的智能化交通管理系统。实时掌握城市路网交通信息,精准获取道路车辆的轨迹动态,对于道路中存在的交通问题,可迅速做出预测警告,甚至进行自主决策,降低事故发生率,实现对道路交通的科学管控是智能交通系统的建设目标。对路网各要素和参与者进行全息交通感知是智能交通系统发展的必然方向。全息交通感知
2、既要将路网中的车流量、平均速度、占有率、排队长度、车辆轨迹、路口通行时间、车辆特征和道路事件等动态交通信息全部数字化和信息化,还要将道路的静态交通状态数字化和信息化。因此,对道路进行准确全面的全息交通感知为交通态势研判、交通控制决策、交通信息发布等提供宏、微观数据和决策的支撑,是建设智能交通系统的迫切需求。辅助车道线的传统绘制方式需要人工对雷达安装实际场景进行数据测量和现场评估,以雷达安装位置为起点对道路中各条车道的车道编号、起始坐标、宽度、长度、类型、属性、限速值等车道属性进行判断、匹配和测量,通过人为输入的方式写入系统中,上位机软件在雷达数据坐标系下进行绘制。然而,道路渠化线的人工录入绘制
3、并不是一劳永逸的。由于雷达常年受到过车时路面震动或风、雨等外力作用,导致雷达毫米波发射面法线与实际车道走向存在角度偏移现象,造成车辆轨迹与雷达初次安装时配置的车道区域划分出现偏差的问题。目前这种问题的解决方式仍需要设备维护人员进行定期的测量与调整,因此传统的车道渠化线绘制方式费时又费力,对人工成本要求极大。林永杰等人利用毫米波雷达捕获的离散点云,根据DBSCAN 密度聚类算法进行交通目标轨迹整体聚类,将属于同一个车道线的轨迹分为一类,求取该类的平均轨迹;最后将平均轨迹进行曲线拟合,将相邻的两条车道中心线取平分线即可得到车道线。蒋华兵提出了一种通过 Volex Grid滤波器对原始点云数据进行抽
4、稀处理,通过直通滤波、梯度滤波算法实现地面点、非地面点的分离,使用边界特征估计算法提取完整的道路边界点基于车载激光扫描点云数据的道路边界点提取方法。王梓豪等基于车载 GNSS 轨迹数据,通过分析车辆的掉头行为提出了一种道路 U-Turn 结构信息获取方法。Uduwaragoda 等基于 GNSS 轨迹采用核密度估计方法生成包含车道中心线的改进地图。Shu 等首先对轨迹数据进行最小二乘拟合提取道路中心线,并基于约束高斯行业曲线开放度创新度生态度互交度持续度可替代度影响力可实现度行业关联度真实度一种基于毫米波雷达点云的车道线自动识别方法边 勐 王增德边 勐 王增德*山东科技大学 交通学院通信作者:
5、王增德中国科技信息 2024 年第 8 期CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Apr.2024-100-三星推荐图 2 毫米波雷达原始数据散点图图 1 毫米波雷达检测示意图混合模型实现车道级道路信息提取。综上所述,现有的大部分研究都基于已有地图的中心线,或通过聚类方法简单拟合车道线,这会对后续车道线的提取与更新的效率和精度造成影响。因此本文基于毫米波雷达检测的车辆轨迹数据在道路横截面上的分布规律设计了基于多峰高斯分布的断面车辆轨迹分布模型,并基于此模型实现断面车道线的识别,并且由于断面轨迹数据的不断积累,由断面轨迹分布规律模型所得到的车道线位置会越
6、来越符合真实位置,大大提高了断面车道线识别的准确度。基于轨迹数据的车道线自动识别毫米波雷达原始数据采集与预处理本文利用纳雷科技有限公司提供的交通流量雷达模块(图1 所示)采集原始雷达数据,根据产品公司提供的数据解析协议解析数据,提取车辆的交通信息。所使用交通流量毫米波雷达可以同时实现 0300m 范围内多个车道多个车辆目标进行连续轨迹跟踪,毫米波雷达原始数据散点图如图 2 所示;在第 k 帧中,单车目标 i 的毫米波检测跟踪信息属性如下式(1)所示:(),id(),(),(),(),(),(),()iiiiiiiitime kky kx k vy k vx k state kRCS k (1)
7、在式(1)中:timei(k):表示目标 i 的采集时刻。idi(k):表示目标 i 的编号。yi(k):表示目标 i 与雷达的直线距离,即径向距离,单位 m。xi(k):表示目标 i 与雷达的水平距离,即横向距离,单位 m。vyi(k):表示目标 i 的径向速度,单位 m/s。vxi(k):表示目标 i 的横向速度,单位 m/s。statei(k):表示目标 i 的运动状态。RCSi(k):表示雷达散射截面。在完成道路车辆的原始交通信息(采集时间、车辆 ID、径向位置、横向位置、径向速度、横向速度、运动状态、车辆目标 RCS)的采集后,由于雷达设备的架设安装、过车震动或风雨等外力作用,导致的
8、雷达波发射面法线与车道走向存在角度误差,造成车辆轨迹与正方向存在偏移现象。为解决上述问题,对原始毫米波雷达检测车辆轨迹数据进行矫正处理,即车辆目标的二维坐标及横向径向速度信息的方向矫正。数据矫正算法公式如式(2)、式(3)所示:cos()sin()xxy=(2)cos()sin()yyx=+(3)其中 x,y分别表示为雷达检测目标的横向距离与径向距离,x,y 分别表示为矫正后的横向距离与径向距离,表示需旋转的角度,经实际测量以及结合矫正效果测试,取=0.8。对车辆目标进行基于区域位置、目标 RCS 及车速的多策略综合降噪,设定相关阈值,指定正常目标所在的区域位置、RCS 和车速数据所在数值范围
9、,将不符合标准的数据进行剔除;此环节旨在对数据进行初步过滤,以减少雷达背景噪声,减少虚警,提高目标识别准确性。相关阈值设定:基于区域位置降噪方法:根据国家对每条机动车道的宽度标准,多车道公路每条机动车道宽度为33.75m,根据 n 车道的路段或路口,相关位置阈值范围可设置为 0(3.75n+3)米范围,将设定区域位置以外的数据进行剔除;此处设置 3m 缓冲地带,可防止外侧车道真实车辆因检测异常有个别帧数据落入车道以外的情况。基于RCS 降噪方法:根据车辆外形特征,将雷达散射截面积过于异常的车辆数据进行剔除。基于车速降噪方法:将车辆行驶径向速度大于 200km/h 的异常车辆目标进行剔除。至此完
10、成毫米波雷达检测车辆数据的采集及预处理操作,预处理实验效果如图 3 毫米波雷达检测车辆位置散点图所示。毫米波雷达测量误差统计分析一般雷达的测量误差在检测距离中会呈现不同的测量误差,将雷达数据按照径向距离平均划分为 n 个区间,则各区图 3 毫米波雷达检测车辆位置散点图-101-CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Apr.2024中国科技信息 2024 年第 8 期三星推荐间长度 l 为:maxminyyln=(4)分别列出在 n 个区间中的车辆目标横坐标做出的数据统计,拟合高斯函数曲线,自变量为车辆位置的横向坐标,因变量为车辆位置横坐标值的数量;把
11、雷达误差以高斯函数方差形式表示出来,本文应用选取此款雷达检测较为精准的测量大区间 50210m 范围内进行数据统计,将雷达数据按照径向距离划分为以下八个区间:50:70,70:90,90:110,110:130,130:150,150:170,170:190,190:210;对此八个区间数据横坐标进行统计,根据高斯公式分别拟合高斯曲线,具体统计曲线如图 4 所示;从而获得此八个区间的函数方差见表 1 所示。把线性函数拟合方差变化方程式作为测量误差的变化函数,具体函数形式如公式(5)所示:R=ey-f (5)上式中 R 为测量误差的方差,e、f 分别表示拟合线性函数的斜率与截距,y 表示车辆目标
12、的径向距离值。本实验数据(表 1)拟合误差变换函数(式 5)如图 5 所示,对不同距离下的雷达误差以线性函数的形式表示出来。由表 1 拟合方差与目标径向距离以线性函数表示两者之间的关系满足下式(6)所示误差变换线性函数。R=0.001 7y-0.022 4 (6)断面道路渠化初步识别多峰高斯拟合算法拟合断面车辆轨迹分布规律:在一个表 1 各区间的高斯函数方差统计参数50:7070:9090:110110:130130:150150:170170:190190:210a2 9928041 115708.7561.3446.9445.1450.5b7.947.797.597.577.457.327
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