專利名稱：基于毫米波交通雷達(dá)的公路車道自動識別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及智能交通中的交通信息采集領(lǐng)域，具體涉及了 一種基 于毫米波交通雷達(dá)的公路車道自動識別方法。
背景技術(shù)：
交通信息采集系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)不可缺少的基本組成部分。交 通信息采集系統(tǒng)依賴于交通信息傳感器，傳感器實時地準(zhǔn)確地獲取交 通數(shù)據(jù)的能力對交通控制、公共安全和交通規(guī)劃都是至關(guān)重要的。現(xiàn) 代城市隨著經(jīng)濟和社會的發(fā)展反而變得更加擁擠，交通問題引起了廣 泛的關(guān)注。生活節(jié)奏的加快使人們更加期望擁有更為良好的交通狀 況。
許多種交通信息采集設(shè)備已經(jīng)得到了廣泛的運用，如掩埋式線圈 檢測器已經(jīng)有了五十多年的應(yīng)用歷史，并應(yīng)用至今。但是，此類掩埋 式交通信息檢測器通常都有較高的失效率，并有較高的安裝和維護成 本。更為糟糕的是，此類掩埋式交通信息檢測器的安裝與維護會導(dǎo)致 路面破壞和車道關(guān)閉。近幾十年來，許多種非掩埋式的交通信息檢測 設(shè)備得到了廣泛的應(yīng)用，這其中包括聲學(xué)和光學(xué)交通信息傳感器。但 是，這些交通信息傳感器有著明顯的缺點。首先，這些傳感器只能檢
測單條行車道，而對檢測整條公路的交通狀況無能為力;第二，這類 傳感器通常對外部環(huán)境變化非常敏感，比如天氣變化，晝夜變化等等。 毫米波交通雷達(dá)的出現(xiàn)在一定程度上解決了這些問題，通過分析 不同車道對應(yīng)的不同頻率段的功率變化，毫米波交通雷達(dá)可以實現(xiàn)多 車道交通信息檢測的功能.。毫米波交通雷達(dá)有許多其他交通信息檢測 器難以比擬的優(yōu)點，如全天候工作，無檢測盲區(qū)，低安裝維護成本，
不對公路路面造成損害等等。毫米波交通雷達(dá)的這些優(yōu)良特性使得它 成為了掩埋式線圈和聲光交通信息檢測器的良好的替代品。
公路車道識別準(zhǔn)確與否直接影響了毫米波交通雷達(dá)的檢測性能， 錯誤的公路車道識別甚至?xí)?dǎo)致雷達(dá)的失效。在實際應(yīng)用中，通常需 要手動調(diào)節(jié)和校準(zhǔn)毫米波交通雷達(dá)已完成車道識別的工作。但隨著公 路模式的變化和雷達(dá)的重新安裝，都需要人工重新調(diào)整和校準(zhǔn)雷達(dá)。 另外，在每天的不同時段，天氣的變化，如白天黑夜、雨雪覆蓋等， 同樣會引起毫米波交通雷達(dá)的車道偏移。在這種情況下，雷達(dá)雖然仍 然正常工作，但檢測到的交通信息已經(jīng)不再準(zhǔn)確，這可能會導(dǎo)致錯誤 的交通決策。由此可見，公路車道自動識別是重要的也是必要的。
中國專利號1912949A，專利名稱為一種車流量檢測雷達(dá)車道識 別方法，公開了一種毫米波車流量檢測雷達(dá)的硬件系統(tǒng)以及交通信息 檢測方法。該方法中的車道識別仍然依靠人工手動調(diào)節(jié)。
美國專利7091901B2，專利名稱是System and Method for Identification of Traffic Lane Positions, 公開了一種毫米波交 通雷達(dá)的公路車道動態(tài)自動識別方法，該方法利用車輛功率譜峰值出 現(xiàn)位置的概率密度函數(shù)實現(xiàn)公路車道的動態(tài)自動識別，該方法對車道
的識別需要較長的時間，難以ii到實時的要求，無法及時檢測由突然 降水引起的車道變化。另外，該方法得到的概率密度函數(shù)存在多個極 小值，很難識別代表了公路車道邊界的極小值位置。

發(fā)明內(nèi)容
為了解決以上的技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種基于毫米波交
通雷達(dá)的公路車道自動識別方法，該識別方法包括如下步驟 步驟l:利用自適應(yīng)閾值檢測當(dāng)前公路結(jié)構(gòu)信息； 步驟2:識別包含雷達(dá)最大回波功率的有效車輛功率譜； 步驟3:有效車輛歸一化功率累積；
步驟4:平滑歸一化累積功率譜；
步驟5:識別當(dāng)前公路車道邊界；
步驟6:利用自學(xué)習(xí)過程實現(xiàn)公路車道識別。
所述步驟l進(jìn)一步包括自適應(yīng)閾值設(shè)置；公路結(jié)構(gòu)識別。
所述的自適應(yīng)閾值設(shè)置，在每個頻點處，將輸入公路回波功率
A的時間序列按照功率幅度排序，得到有序回波功率序列/k,在頻
率點A處的自適應(yīng)閾值7^可以表示為
式中，s為歸一化有效數(shù)據(jù)起點，6為歸一化有效數(shù)據(jù)容量，# 為總數(shù)據(jù)容量，o為閾值乘數(shù)，[A ,J為包含了車道全部信息的頻 率段，i為頻率點。
所述的公路結(jié)構(gòu)識別是通過檢測自適應(yīng)閾值的幅度大小實 現(xiàn)的，公路結(jié)構(gòu)是指將不同功能的行車道分離開來的公路設(shè)施，如防 護欄，綠化帶。如果T^的幅度滿足如下條件，則可認(rèn)為公路上存在
此類公路結(jié)構(gòu)
<formula>formula see original document page 7</formula>
式中，c為公路結(jié)構(gòu)判定參數(shù)，cc[2,3]。
所述步驟3進(jìn)一步包括有效車輛功率譜歸一化；歸一化功率累積。
所述的有效車輛功率譜歸一化滿足如下條件
<formula>formula see original document page 7</formula>
式中，尸，，為有效車輛歸一化功率譜，,ra。《 a)為有效車輛歸一
化功率譜在頻點A處的值，max(7U)表示7一a)中的最大值，g(幻為 有效車輛判別函數(shù)
g(卜io 其他 °
所述的歸一化功率累積可由下式表示
<formula>formula see original document page 8</formula>
式中，尸w為歸一化功率累積函數(shù)，/7為用于當(dāng)前車道識別的樣 本容量。
所述平滑歸一化累積功率譜是通過平滑窗函數(shù)實現(xiàn)的，平滑窗函 數(shù)使用矩形窗-
<formula>formula see original document page 8</formula>
式中，"(/7)為階躍函數(shù)，窗寬度^為奇數(shù)； 平滑后的歸一化累積功率譜可由下式表示
<formula>formula see original document page 8</formula>
所述識別當(dāng)前公路車道邊界，需要識別公路車道間邊界和正、反
向公路邊界，如果公路正向、或反向車道包含/7條車道，那么需要確
定的公路車道間邊界數(shù)為/KL，正向、或反向公路邊界數(shù)為2。
識別公路車道間邊界是通過檢測平滑后的歸一化累積功率譜的 極小值位置實現(xiàn)的。在車道中心有較多的車輛通過，因此有較多的功 率積累，在平滑后的歸一化累積功率譜上形成功率譜峰。而車道邊界 通過的車輛較少，會形成功率譜谷。功率譜谷處，即為平滑后的歸一 化累積功率譜的極小值處，就是車道間邊界的位置。
識別正向、或反向公路邊界，如果存在公路結(jié)構(gòu)信息，那么可利
用公路結(jié)構(gòu)信息完成識別。如果不存在公路結(jié)構(gòu)信息，可將歸一化累 積功率譜所有譜谷中的最小功率值作為閾值，定義功率譜始端和末端 功率值等于該閾值的位置為正向、或反向公路邊界。
所述利用自學(xué)習(xí)過程實現(xiàn)公路車道識別，是指在每個頻點處，車 道識別的自學(xué)習(xí)過程可表示為<formula>formula see original document page 9</formula> 。 式中Z為t時刻公路車道識別位置，Zo為當(dāng)前車道識別位置，r為學(xué) 習(xí)速率。
本發(fā)明的優(yōu)越功效在于
1) 本發(fā)明可以在較短的時間內(nèi)完成公路車道的自動識別，并可實現(xiàn) 車道識別隨交通模式和天氣狀況的變化而自動實時更新；
2) 本發(fā)明能夠準(zhǔn)確實時地識別公路車道，無需任何人工操作。


圖1為本發(fā)明的一個具體實施例的公路車道自動識別的流程圖； 圖2為本發(fā)明的一個具體實施例中的交通雷達(dá)安裝和公路環(huán)境 示意圖3為本發(fā)明的一個具體賣施例中的自適應(yīng)閾值檢測結(jié)果；
圖4為本發(fā)明的一個具體實施例中的包含雷達(dá)最大回波功率的
有效車輛功率譜識別結(jié)果；
圖5為本發(fā)明的一個具體實施例中的有效車輛歸一化功率累積
結(jié)果；
圖6為本發(fā)明的一個具體實施例中的當(dāng)前公路車道邊界識別結(jié)果。
具體實施例方式
請參閱附圖所示，對本發(fā)明作進(jìn)一步的描述。
如圖1根據(jù)本發(fā)明的一個具體實施例的公路車道自動識別的流 程圖所示，首先利用公路回波功率，計算自適應(yīng)閾值，并應(yīng)用自適應(yīng)
閾值進(jìn)行當(dāng)前公路結(jié)構(gòu)識別；然后識別包含雷達(dá)最大回波功率的有效 車輛功率譜，并進(jìn)行歸一化有效車輛功率譜累積；在獲得了足夠多的 數(shù)據(jù)后，使用窗函數(shù)平滑歸一化有效功率譜累積函數(shù)，并通過識別歸 一化累積功率譜的譜谷位置確定當(dāng)前車道間邊界，通過閾值方法確定 當(dāng)前公路邊界；最后通過自學(xué)習(xí)過程完成公路車道識別。
如圖2根據(jù)本發(fā)明的一個具體實施例中的交通雷達(dá)安裝和公路 環(huán)境示意圖所示，在己有系統(tǒng)樣機的基礎(chǔ)上，我們在上海市長寧路上 進(jìn)行了實地測試。毫米波交通雷達(dá)201安裝在公路旁的支架202上， 并保證雷達(dá)的波束方向垂直于公路方向。毫米波交通雷達(dá)201可以同 時檢測正向公路204和反向公路206的交通信息。公路為雙向八車道， 在第一車道與非機動車道之間存在高為1.5m的金屬防護欄203。并 在正向公路204和反向公路206之間存在防護綠化帶205，該綠化帶 由灌木和草坪組成。在一次測試中，正向公路204的第一車道存在車 輛207，第四車道存在車輛209。
如圖3根據(jù)本發(fā)明的一個具體實施例中的自適應(yīng)閾值檢測結(jié)果 所示，功率譜峰303是由第一車道與非機動車道之間的金屬防護欄 203造成的。防護綠化帶205導(dǎo)致了功率譜包絡(luò)305。由于金屬防護 欄203產(chǎn)生的功率譜峰303超過了公路結(jié)構(gòu)判定閾值301，該公路結(jié) 構(gòu)可以被識別出。由于正反向公路間的隔離帶205由灌木和草坪組 成，其回波功率較小，盡管有功率包絡(luò)305存在，但其并未超過公路 結(jié)構(gòu)判定閾值301，該公路結(jié)構(gòu)無法識別。由公路結(jié)構(gòu)203產(chǎn)生的功 率包絡(luò)303的最大值位置可以識別出公路的一個邊界302。
如圖4根據(jù)本發(fā)明的一個具體實施例中的包含雷達(dá)最大回波功 率的有效車輛功率譜的識別結(jié)果所示，正向公路204的第一車道車輛 207造成的有效功率譜407的最大值小于正向公路204第四車道車輛
209造成的有效功率譜409，所以當(dāng)前有效車輛功率譜為正向公路204 第四車道車輛209造成的有效功率譜409，該功率譜存在于區(qū)間401 內(nèi)。
如圖5根據(jù)本發(fā)明的一個具體實施例中的有效車輛歸一化功率 累積結(jié)果所示，前一時刻的有效車輛歸一化功率譜502在學(xué)習(xí)了當(dāng)前 有效車輛歸一化功率譜409后，得到當(dāng)前有效車輛歸一化功率譜501。
如圖6根據(jù)本發(fā)明的一個具體實施例中的當(dāng)前公路車道邊界識 別結(jié)果所示，通過識別平滑后的歸一化累積功率譜601的極小值位置 可以確定公路車道間邊界為602， 603, 604。由于正向公路204靠近 綠化帶205的公路邊界不存在公路結(jié)構(gòu)信息，所以利用平滑后的歸一 化累積功率譜601所有譜谷中的最小功率值603作為閾值606，由此 確定的正向公路204靠近綠化帶205的公路邊界為605。
權(quán)利要求
1、一種基于毫米波交通雷達(dá)的公路車道自動識別方法，其特性在于包括如下步驟步驟1利用自適應(yīng)閾值檢測當(dāng)前公路結(jié)構(gòu)信息；步驟2識別包含雷達(dá)最大回波功率的有效車輛功率譜；步驟3有效車輛歸一化功率累積；步驟4平滑歸一化累積功率譜；步驟5識別當(dāng)前公路車道邊界；步驟6利用自學(xué)習(xí)過程實現(xiàn)公路車道識別。
2、 如權(quán)利要求1所述的基于毫米波交通雷達(dá)的公路車道自動識 別方法，其特性在于所述步驟l進(jìn)一步包括-自適應(yīng)閾值設(shè)置； 公路結(jié)構(gòu)識別。
3、 如權(quán)利要求2所述的基于毫米波交通雷達(dá)的公路車道自動識 別方法，其特征在于所述的自適應(yīng)閾值設(shè)置，在每個頻點處，將輸入公路回波功率A 的時間序列按照功率幅度排序，得到有序回波功率序列/k,在頻率 點A處的自適應(yīng)閾值可以表示為<formula>formula see original document page 2</formula>式中，s為歸一化有效數(shù)據(jù)起點，6為歸一化有效數(shù)據(jù)容量，i/ 為總數(shù)據(jù)容量，o為閾值乘數(shù)，[尼，,J為包含了車道全部信息的頻 率段，i'為頻率點。
4、 如權(quán)利要求2所述的基于毫米波交通雷達(dá)的公路車道自動識 別方法，其特征在于-所述的公路結(jié)構(gòu)識別是通過檢測自適應(yīng)閾值的幅度大小實現(xiàn) 的，公路結(jié)構(gòu)是指將不同功能的行車道分離開來的公路設(shè)施，如果 7U的幅度滿足如下條件，則可認(rèn)為公路上存在此類公路結(jié)構(gòu)-式中，c為公路結(jié)構(gòu)判定參數(shù)，cc[2，3]。
5、 如權(quán)利要求1所述的基于毫米波交通雷達(dá)的公路車道自動識 別方法，其特性在于所述步驟3進(jìn)一步包括有效車輛功率譜歸一化； 歸一化功率累積。
6、 如權(quán)利要求5所述的基于毫米波交通雷達(dá)的公路車道自動識 別方法，其特征在于-所述的有效車輛功率譜歸一化滿足如下條件<formula>formula see original document page 3</formula>式中，, ，為有效車輛歸一化功率譜，a。自(必為有效車輛歸一化功率譜在頻點A處的值，max(7;J表示7Ua)中的最大值，《U)為 有效車輛判別函數(shù)<formula>formula see original document page 3</formula>
7、如權(quán)利要求5所述的基于毫米波交通雷達(dá)的公路車道自動識 別方法，其特征在于所述的歸一化功率累積可由下式表示式中，a,為歸一化功率累積函數(shù)，"為用于當(dāng)前車道識別的樣 本容量。
8、如權(quán)利要求1所述的基于毫米波交通雷達(dá)的公路車道自動識別方法，其特征在于所述平滑歸一化累積功率譜是通過平滑窗函數(shù)實現(xiàn)的，平滑窗函 數(shù)使用矩形窗<formula>formula see original document page 4</formula>式中，"(")為階躍函數(shù)，窗寬度W為奇數(shù)； 平滑后的歸一化累積功率譜可由下式表示
9、 如權(quán)利要求1所述的基于毫米波交通雷達(dá)的公路車道自動識 別方法，其特征在于所述識別當(dāng)前公路車道邊界，需要識別公路車道間邊界和正、反 向公路邊界，如果公路正向、或反向車道包含/7條車道，那么需要確 定的公路車道間邊界數(shù)為/7"l，正向、或反向公路邊界數(shù)為2。
10、 如權(quán)利要求1所述的基于毫米波交通雷達(dá)的公路車道自動識 別方法，其特征在于所述利用自學(xué)習(xí)過程實現(xiàn)公路車道識別，是指在每個頻點處，車 道識別的自學(xué)習(xí)過程可表示為式中Z為t時刻公路車道識別位置，厶為當(dāng)前車道識別位置，r 為學(xué)習(xí)速率。
全文摘要
一種基于毫米波交通雷達(dá)的公路車道自動識別方法，該方法首先采用自適應(yīng)閾值來檢測當(dāng)前公路結(jié)構(gòu)信息，接著將自適應(yīng)閾值應(yīng)用于檢測包含雷達(dá)最大回波功率的有效車輛功率譜，接著有效車輛功率譜被歸一化，并進(jìn)入到功率累積過程中，在采集了足夠多的數(shù)據(jù)后，采用窗函數(shù)法平滑歸一化累積功率譜以濾除高頻部分，改善其形態(tài)，接著識別歸一化累積功率譜的波谷，該波谷即為當(dāng)前公路車道邊界，最后利用自學(xué)習(xí)方法實時更新公路車道邊界值。本發(fā)明的優(yōu)點是可在較短的時間內(nèi)完成公路車道的自動識別，并可實現(xiàn)車道識別隨交通模式和天氣狀況的變化而自動實時更新的功能；能夠準(zhǔn)確實時地識別公路車道，并無需任何人工操作。
文檔編號G01S13/91GK101349754SQ20081004251
公開日2009年1月21日 申請日期2008年9月4日 優(yōu)先權(quán)日2008年9月4日
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