本發(fā)明屬于智能駕駛，涉及岸橋吊、輪胎吊等重型起重設備的跟蹤，具體涉及到一種云端下發(fā)港口起重設備的跟蹤方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、目前港口運輸領域的勞動力成本不斷上升，運營成本也隨之上升。同時，隨著全球貿(mào)易的日益發(fā)展，港口貨物吞吐量隨之增大，港口迫切需要提高效率。在運營成本降低和效率提升的雙重壓力下，自動駕駛在港口的運用得到各方的重視。港口自動駕駛轉(zhuǎn)運車輛能夠做到24小時不間斷無人作業(yè)，提高了港口設備的利用率，在降低運營成本的同時顯著提高效率。

2、港口有各種各樣的集裝箱起重設備（指岸橋吊、輪胎吊等有兩條腿的大型起重設備），其中，橋吊和輪胎吊等能夠移動的起重設備需要重點關注，自動駕駛車輛運營過程中很多作業(yè)需要與起重設備交互，作業(yè)過程中也需要注意避讓起重設備。當前對起重設備的感知主要是單車感知，但是起重設備如橋吊，比較巨大，兩條腿之間的跨距比較大，單車感知有時無法完全感知到橋吊的兩條腿；且在箱區(qū)內(nèi)，由于集裝箱遮擋，存在視野盲區(qū)，有時也無法完整的感知到輪胎吊、軌道吊等設備。這就需要云端下發(fā)的起重設備信息來彌補單車感知的不足。

3、當前港口云端下發(fā)的起重設備的信息，通常是設備的整體大小和位置，供港口調(diào)度使用，沒有每條支撐腿的單獨的位置信息，并且位置、朝向等信息還會存在一定的誤差，自動駕駛車輛無法直接使用。因此，需要對云端下發(fā)的起重設備進行更精準的跟蹤，才能提高自動駕駛的效率和安全性。

技術實現(xiàn)思路

1、針對上述問題，本發(fā)明的主要目的在于設計一種云端下發(fā)港口起重設備的跟蹤方法及系統(tǒng)，解決云端下發(fā)的起重設備信息不能被直接使用，以及精準度低的問題，提高港口自動駕駛效率和安全性。

2、為了實現(xiàn)上述目的本發(fā)明采用如下技術方案：

3、一種云端下發(fā)港口起重設備的跟蹤方法，包括如下步驟：

4、接收云端下發(fā)起重設備的信息數(shù)據(jù)，其中每幀云端下發(fā)信息數(shù)據(jù)中包括多個起重設備信息，每個起重設備的信息包括：測量時間、目標編號、中心點位置、四個角點信息；

5、對接收到的起重設備信息進行篩選，得到有效的云端下發(fā)信息；

6、基于篩選后的信息，提取起重設備的兩邊支撐結(jié)構(gòu)信息，包括中心點、朝向、長度、寬度；

7、結(jié)合地圖信息以及起重設備沿著軌道進行作業(yè)的特點，對支撐結(jié)構(gòu)的位置和朝向角進行修正，得到起重設備支撐結(jié)構(gòu)精確的位置和朝向信息；

8、對修正后的支撐結(jié)構(gòu)進行跟蹤，得到目標穩(wěn)定的速度；

9、將云端下發(fā)跟蹤后的支撐結(jié)構(gòu)，與自車感知的支撐結(jié)構(gòu)進行重合度校驗，重合度大于門限，則將云端下發(fā)跟蹤后的支撐結(jié)構(gòu)與自車感知的支撐結(jié)構(gòu)進行融合后輸出，重合度小于門限，則將云端下發(fā)跟蹤后的支撐結(jié)構(gòu)直接發(fā)送下游使用。

10、作為本發(fā)明的進一步描述，起重設備信息的篩選方式包括：時間校驗和數(shù)據(jù)有效性校驗；

11、時間校驗方式為，將當前時刻接收云端下發(fā)數(shù)據(jù)幀的測量時間，與上一幀接收的測量時間進行校驗，如果，則認定此幀數(shù)據(jù)為重復數(shù)據(jù)，進行拋棄處理；

12、數(shù)據(jù)有效性校驗方式為，獲取起重設備所屬港口項目的經(jīng)緯度原點，以及起重設備的最大可運行范圍；

13、遍歷云端下發(fā)的所有起重設備信息數(shù)據(jù)，計算每個起重設備觀測中心點和角點到原點的距離，如果計算出的距離大于上述的運行范圍，則認為該觀測中心點或角點無效，進行拋棄處理。

14、作為本發(fā)明的進一步描述，所述支撐結(jié)構(gòu)為起重設備的兩條支撐腿，則支撐結(jié)構(gòu)的信息包括：左腿中心點、右腿中心點、左腿朝向、右腿朝向、左腿右腿長度和左腿右腿寬度。

15、作為本發(fā)明的進一步描述，根據(jù)起重設備的四個角點計算得到兩條支撐腿的長度和朝向，左腿和右腿的長度相同，均為，表達式為：

16、；

17、左腿的朝向和右腿的朝向，表達式為：

18、；

19、；

20、其中，為向量的方向的分量，為向量的方向的分量；為向量的方向的分量，為向量的方向的分量；

21、根據(jù)左腿右腿先驗寬度以及角點信息，計算左腿的中心點和右腿的中心點坐標，表達式為：

22、；

23、；

24、其中，為起重設備每條支撐腿的先驗寬度；

25、調(diào)整每條支撐腿的目標編號，分別為和，區(qū)分起重設備的左腿和右腿。

26、作為本發(fā)明的進一步描述，起重設備每條支撐腿的位置和朝向角修正，包括如下步驟：

27、從地圖信息中獲取軌道信息，查詢距離起重設備每條支撐腿最近的軌道信息，并以軌道的起始點和終點的形式存儲于軌道內(nèi)；

28、計算得到軌道的朝向信息，表達式為：

29、；

30、其中，為向量的方向的分量，為向量的方向的分量；

31、起重設備每條支撐腿中心點到軌道起始點的向量為，軌道終點到軌道起始點的向量為，計算起重設備每條支撐腿中心點到軌道的投影點，表達式為：

32、；

33、計算起重設備每條支撐腿中心點到軌道的投影點的距離，，當起重設備的每條支撐腿偏移軌道的距離小于閾值，進行每條支撐腿位置的修正：，進行朝向的修正：；

34、通過起重設備每條支撐腿中心點與道路的位置關系判斷是否處于轉(zhuǎn)場狀態(tài)，當起重設備每條支撐腿中心點跨過道路邊沿進入道路中，表明起重設備處于轉(zhuǎn)場狀態(tài)，不進行位置和朝向的修正。

35、作為本發(fā)明的進一步描述，所述支撐結(jié)構(gòu)為起重設備的兩條支撐腿，支撐結(jié)構(gòu)的跟蹤為根據(jù)每條支撐腿修正后的位置信息，以及每幀數(shù)據(jù)的時間戳得到速度信息，其中，修正后云端下發(fā)的每條支撐腿為檢測目標，記為，檢測目標的屬性為，跟蹤目標列表為，檢測目標的連續(xù)跟蹤形成跟蹤目標，記為，每個跟蹤目標的屬性為；

36、跟蹤過程包括：匹配關聯(lián)、狀態(tài)更新、初始化目標以及目標生命周期管理。

37、作為本發(fā)明的進一步描述，修正后云端下發(fā)的每條支撐腿的跟蹤過程，包括步驟如下：

38、匹配關聯(lián)：每個起重設備的每條支撐腿具有唯一的目標編號，根據(jù)目標編號將檢測目標與跟蹤列表中的跟蹤目標進行匹配；

39、若匹配成功，即，則進行該檢測目標的狀態(tài)更新，若匹配不成功，則新建一個跟蹤目標，并初始化該跟蹤目標的信息；

40、狀態(tài)更新：將檢測目標的位置、朝向、尺寸信息賦值給跟蹤目標，表達式為：

41、；

42、計算檢測目標與跟蹤目標的更新時間差，表達式為：

43、；

44、基于上述時間差內(nèi)的位移，計算瞬時速度，表達式為：

45、；

46、其中，?為時間差內(nèi)的位移；

47、使用加權平均濾波，將瞬時速度與前一幀跟蹤速度進行融合，得到新的跟蹤速度，表達式為：

48、；

49、其中，為權重；

50、初始化目標：根據(jù)檢測目標的位置、朝向、尺寸信息初始化跟蹤目標，并將初始化目標的速度設置為0，表達式為：

51、；

52、目標生命周期管理：對于長時間未更新的跟蹤目標，進行刪除，表達式為：

53、；

54、其中，為跟蹤時間，為當前系統(tǒng)時間，為預設門限，滿足上述條件，則刪除該跟蹤目標。

55、作為本發(fā)明的進一步描述，云端下發(fā)跟蹤目標的輸出，包括如下步驟：

56、根據(jù)目標的形狀計算云端下發(fā)跟蹤目標的面積與自車感知跟蹤目標的面積，并基于云端下發(fā)跟蹤目標的形狀與自車感知跟蹤目標的形狀確定重合區(qū)域面積；

57、對云端下發(fā)跟蹤目標和自車感知跟蹤目標進行重合度計算，表達式為：

58、；

59、其中，為重合區(qū)域面積，為云端下發(fā)跟蹤目標的面積，為自車感知跟蹤目標的面積；

60、基于重合度與預設門限的對比，確定云端下發(fā)跟蹤目標的輸出方式，其中，，則重合度高，該跟蹤目標與自車感知跟蹤目標進行融合后輸出，，則重合度低，該跟蹤目標直接發(fā)送到下游使用。

61、一種云端下發(fā)港口起重設備的跟蹤系統(tǒng)，該系統(tǒng)用于執(zhí)行上述的跟蹤方法，包括數(shù)據(jù)接收模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)據(jù)提取模塊、數(shù)據(jù)修正模塊、數(shù)據(jù)跟蹤模塊、數(shù)據(jù)輸出模塊；

62、所述數(shù)據(jù)接收模塊，用于接收云端下發(fā)的起重設備信息數(shù)據(jù)，每幀數(shù)據(jù)包括多個起重設備的信息，每個起重設備的信息包括測量時間、目標編號、中心點位置、四個角點信息；

63、所述數(shù)據(jù)處理模塊，基于時間校驗和數(shù)據(jù)有效性校驗將數(shù)據(jù)接收模塊接收的信息進行篩選，得到有效的云端下發(fā)信息；

64、所述數(shù)據(jù)提取模塊，在數(shù)據(jù)處理模塊處理后的信息中提取支撐結(jié)構(gòu)的信息，得到支撐結(jié)構(gòu)左腿中心點、右腿中心點、左腿朝向、右腿朝向、左腿右腿長度和左腿右腿寬度；

65、所述數(shù)據(jù)修正模塊，將數(shù)據(jù)提取模塊得到起重設備的支撐結(jié)構(gòu)位置和朝向角進行修正，得到起重設備精確的位置和朝向信息；

66、所述數(shù)據(jù)跟蹤模塊，針對數(shù)據(jù)修正模塊得到的支撐結(jié)構(gòu)進行跟蹤，得到穩(wěn)定的速度信息；

67、所述數(shù)據(jù)輸出模塊，將自車感知的支撐結(jié)構(gòu)與跟蹤后的云端下發(fā)支撐結(jié)構(gòu)進行重合度校驗，將重合度高的跟蹤目標進行融合輸出，重合度低的目標直接輸出給下游使用。

68、相對于現(xiàn)有技術，本發(fā)明的技術效果為：

69、本發(fā)明提供了一種云端下發(fā)港口起重設備的跟蹤方法及系統(tǒng)，該方法接收云端下發(fā)的起重設備信息，將起重設備拆分為兩個支撐腿，再結(jié)合起重設備作業(yè)時的特點以及高精度地圖信息，修正起重設備每個支撐腿的位置、朝向信息，然后對起重設備的每個支撐腿進行跟蹤，得到目標更準確的位置和速度信息，最后將跟蹤目標與自車感知的檢測目標進行重合度校驗，重合度高的跟蹤目標與自車感知進行融合輸出，重合度低的目標直接輸出給下游使用，從而充分利用云端下發(fā)的起重設備信息，提高港口作業(yè)的效率與交互安全性。