激光雷達(dá)在智能交通中的應(yīng)用

1、激光雷達(dá)在智能交通中的應(yīng)用,組長：關(guān)勇組員：姜福金、熊揚(yáng)、林璇,目錄,一、意義和目的,二、激光雷達(dá)的應(yīng)用,三、總結(jié),智能交通,是將先進(jìn)的電子、信息、傳感與檢測、自動(dòng)控制、系統(tǒng)工程等技術(shù)綜合運(yùn)用于地面交通，建立起安全、實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的地面運(yùn)輸系統(tǒng)；實(shí)質(zhì)是利用高新技術(shù)改造傳統(tǒng)運(yùn)輸系統(tǒng)而形成的一種信息化、自動(dòng)化、智能化、社會(huì)化的新型運(yùn)輸系統(tǒng),其中，激光雷達(dá)技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中發(fā)揮著不可或缺的作用。,激光雷達(dá)可分為：單線激光雷達(dá) 只

2、發(fā)射一個(gè)激光束的雷達(dá)，它具有結(jié)構(gòu)簡單、功耗低、使用方便等優(yōu)點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于障礙物的檢測，道路路邊、路面的檢測及跟蹤等。多線激光雷達(dá)多線激光雷達(dá)是針對單線雷達(dá)的部分缺點(diǎn)設(shè)計(jì)的一種改良方案。它可以實(shí)現(xiàn)單線雷達(dá)的所有功能，當(dāng)然導(dǎo)致了系統(tǒng)復(fù)雜度加大，數(shù)據(jù)處理難度增加等問題。它可以部分解決障礙物相互遮擋的問題，并且可以提供障礙物的高度，但是精度較差。三維全向激光雷達(dá)與單線激光雷達(dá)相比，三維全向激光雷達(dá)在可視范圍和環(huán)境信息的豐富性、細(xì)節(jié)性上得

3、到了極大的提高,激光雷達(dá)具備獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)：極高的距離分辨率和角分辨率速度分率高測速范圍廣能獲得目標(biāo)的多種圖像抗干擾能力強(qiáng)比微波雷達(dá)的體積和重量小等,基于激光雷達(dá)的優(yōu)點(diǎn)，激光雷達(dá)在智能交通中的發(fā)揮的作用主要有：精確測量目標(biāo)位置（距離和角度）精確測量運(yùn)動(dòng)狀態(tài)（速度、振動(dòng)和姿態(tài)）和形狀探測、識(shí)別、分辨和跟蹤目標(biāo),意義及目的,激光雷達(dá)技術(shù)可以用在先進(jìn)的車輛控制與安全系A(chǔ)VCSS、汽車主動(dòng)避撞系統(tǒng)等智能交通系統(tǒng)中的子系統(tǒng)，可以動(dòng)

4、態(tài)從路況、車況及駕駛員的綜合信息中判斷是否構(gòu)成安全隱患并給與提示，在緊急情況下，能自動(dòng)采取措施控制汽車，使汽車能主動(dòng)避開危險(xiǎn)，保證車輛安全行駛。,激光雷達(dá)的應(yīng)用,定位導(dǎo)航障礙檢測及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤在車輛檢測與智能交通信號控制中的應(yīng)用,定位導(dǎo)航,激光雷達(dá)的定位應(yīng)用主要是在智能車上的運(yùn)用，智能車所用的位置傳感器有：里程計(jì) 輸出結(jié)果會(huì)隨著運(yùn)動(dòng)距離的增加而出現(xiàn)越來越大的累積誤差慣性導(dǎo)航 慣導(dǎo)的輸出有漂移，導(dǎo)致積分后的位置信息出

5、現(xiàn)偏差GPS 輸出只有位置信息，而不包含重要的車輛朝向角信息,定位導(dǎo)航,在運(yùn)動(dòng)定位中，位置傳感器是不可缺少的，它提供了智能車的大致的定位信息，在此基礎(chǔ)上，激光雷達(dá)從環(huán)境中感知的信息用來在小范圍內(nèi)和已知地圖匹配，實(shí)現(xiàn)對位置傳感器定位的校正。 如果沒有位置傳感器的輔助，僅靠外部環(huán)境傳感器獲得的大量不確定和不完全的信息實(shí)現(xiàn)智能車的大范圍的位置估計(jì)就變得很困難。,定位導(dǎo)航,綜上，激光雷達(dá)在定位中的最主要的作用就是對

6、位置傳感器定位的校正,定位的具體的方法有：基于蒙特卡羅(Monte Carlo) 的定位方法基于角度直方圖的定位方法基于特征提取和匹配的定位方法,基于蒙特卡羅的定位方法,是一種基于概率的定位方法，需要建立起激光雷達(dá)傳感器的概率模型。由于傳感器概率模型的準(zhǔn)確性直接影響到定位的結(jié)果，又由于傳感器概率模型的獲取比較復(fù)雜困難，因此這種方法具有一定的局限性。,基于角度直方圖的定位方法,是匹配相鄰兩幀的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，比較兩幀之間的位置偏移量和

7、角度偏移量，從而得到智能車輛的位姿估計(jì)。這種做法要求運(yùn)動(dòng)環(huán)境中具有比較明顯的線段特征，而且其精度由于與直方圖的分辨率有關(guān)而十分有限。,基于特征提取和匹配的定位方法,是根據(jù)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，利用點(diǎn)和線段特征來描述環(huán)境；提取出當(dāng)前時(shí)刻的點(diǎn)或線段特征，與已知地圖進(jìn)行匹配，從而得到車輛的位姿估計(jì)。這種方法需要建立環(huán)境的地圖，并在已知地圖的基礎(chǔ)上進(jìn)行定位，因此這種方法也可以稱為基于地圖的定位方法。該方法關(guān)鍵問題是對環(huán)境地圖的描述和地圖自動(dòng)生成問

8、題、環(huán)境地圖的匹配問題、以及定位的精度問題。其中，環(huán)境地圖可以是由一些有標(biāo)志性的位置點(diǎn)所組成二維圖形,障礙檢測及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤,障礙檢測及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤是激光雷達(dá)在智能交通中最主要的一個(gè)運(yùn)用，主要是自主車（即無人駕駛）。在自主車系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)障礙物的檢測常用的傳感器有雙目立體相機(jī)、激光雷達(dá)等。相比于雙目立體相機(jī)，激光雷達(dá)在深度信息的準(zhǔn)確性以及檢測范圍上要更為出色。,障礙檢測及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤,障礙檢測算法利用了檢測區(qū)域的坡度信息進(jìn)行障礙檢測，包

9、括3個(gè)步驟：1、候選障礙點(diǎn)的提取2、干擾點(diǎn)的濾除3、障礙點(diǎn)的聚類,障礙檢測及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤,在障礙的檢測過程中，由于車體的顛簸、障礙的遮擋及雷達(dá)自身盲區(qū)等原因，障礙位置的測量數(shù)據(jù)存在較大誤差，因此需要對障礙目標(biāo)進(jìn)行濾波與跟蹤，以獲取穩(wěn)定準(zhǔn)確的障礙信息。,障礙檢測及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤,在障礙的跟蹤過程中，按以下原則進(jìn)行障礙檢測：1)利用跟蹤門技術(shù)對目標(biāo)物體進(jìn)行身份識(shí)別與驗(yàn)證．2)當(dāng)障礙第一次出現(xiàn)時(shí)，對其進(jìn)行跟蹤，如果它持續(xù)出現(xiàn)幾幀，就認(rèn)

10、為它是障礙目標(biāo)，否則將其視為干擾進(jìn)行濾除．3)如果障礙在運(yùn)行過程中突然消失，則它可能進(jìn)入雷達(dá)盲區(qū)或被遮擋，應(yīng)繼續(xù)對其進(jìn)行跟蹤，直到它重新出現(xiàn)或者預(yù)測到其消失在雷達(dá)的視場范圍之外．,在車輛檢測與智能交通信號控制中的應(yīng)用,在城市重要交通路口的信號控制系統(tǒng)中集成一個(gè)地面三維激光掃描系統(tǒng)，通過地面三維激光掃描儀對道路一定距離（如300m道路長度）進(jìn)行連續(xù)掃描，可以獲得道路上的實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)的車流量點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過對原始車流量點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、平滑、

11、分割及濾波等操作，接著進(jìn)行高程的重建和數(shù)據(jù)內(nèi)插，從而可以得到高精度的車流DEM數(shù)據(jù)，利用這些車流DEM數(shù)據(jù)可以獲取道路車輛到達(dá)信息（車流量、道路占有率、排隊(duì)長度）等參數(shù)），并與其他檢測設(shè)備聯(lián)機(jī)處理形成控制方案，從而連續(xù)實(shí)時(shí)調(diào)整周期、綠信比和相位差以適應(yīng)不同的交通流。,在車輛檢測與智能交通信號控制中的應(yīng)用,根據(jù)獲取的道路車流點(diǎn)云數(shù)據(jù)量的大小、高程值和道路占有率可以計(jì)算出道路上的車流量信息，根據(jù)對東西向和南北向車流量大小的比較以及短暫車流量

12、預(yù)測，從而自動(dòng)調(diào)節(jié)東西向和南北向信號燈周期，,在車輛檢測與智能交通信號控制中的應(yīng)用,將地面三維激光掃描系統(tǒng)應(yīng)用到信號控制系統(tǒng)中，并不是取代視頻監(jiān)控，而是彌補(bǔ)視頻檢測和監(jiān)控的不足，使智能交通信號控制系統(tǒng)能夠獲取實(shí)時(shí)的交通模型和車流實(shí)時(shí)信息反饋，并檢測車輛排隊(duì)長度，預(yù)測短暫未來交通流趨勢，從而實(shí)時(shí)調(diào)整周期、綠信比和相位差以適應(yīng)不同的交通流，減少擁堵，降低延誤，提高道路通行能力。,在車輛檢測與智能交通信號控制中的應(yīng)用,總結(jié),,1、在智能交通中

13、激光雷達(dá)技術(shù)主要在自主車中的運(yùn)用，然而，自主車目前只限于部分高校進(jìn)行研制，還沒有真正推廣到大眾。2、 Lidar應(yīng)用智能交通系統(tǒng)規(guī)劃和設(shè)計(jì)時(shí)，有時(shí)沒有從系統(tǒng)需求出發(fā),誤以為利用信息化技術(shù)就可以解決一切問題。應(yīng)該考慮實(shí)際問題，同樣，也面臨著由于信息過剩所帶來的一系列問題。,3、lidar應(yīng)用智能交通在中國的發(fā)展尚不完善，未來還有眾多領(lǐng)域有待于開發(fā)，市場前景廣闊，在較長一段時(shí)間內(nèi)都將繼續(xù)呈現(xiàn)高速增長的態(tài)勢。公路、水運(yùn)、航運(yùn)、軌道交通等網(wǎng)絡(luò)