CN108415011A - 一种基于多目标跟踪雷达实现车辆排队检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于多目标跟踪雷达实现车辆排队检测方法,通过在道路侧架设多目标跟踪雷达接收回波信号,对接收到的回波信号进行处理和报文分析,得到车辆存在信息、点迹信息、行驶速度、跟踪信息和角度信息,根据雷达架设环境参数和空间信息转化技术,将信息转换为平面直角坐标系中的信息,实现对需检测路段车辆排队检测及车流量检测,得出各车道车辆排队的车辆信息、排队车辆数和排队长度,从而判断道路中是否存在排队等待,并将获取的车辆排队信息通过网络传递给交通控制调度模块或管理部门。该方法可同时对多个车道进行检测,并且可以检测出排队车辆数和排队长度。
Description
技术领域
本发明属于城市交通道路中的路网运输效率技术领域,涉及一种检测方法,具体涉及一种基于多目标跟踪雷达实现车辆排队检测方法。
背景技术
交通堵塞问题是每一个城市都会面临的问题,利用智能交通系统能够对城市中的车辆进行合理的分流,从而有效缓解城市交通堵塞的问题。对道路进行实时检测,及时发现拥堵并采取有效的交通疏导措施是有效缓解城市交通堵塞问题的关键。
目前,车辆排队一般通过视频检测手段进行检测,具有检测精度高,安装方便、功能强大等优点,在道路环境安装摄像机获取一条或多条车道的检测信息,利用特定的图像处理算法,视频检测技术能够非常全面的检测交通流动态信息,包括交通流量、车辆行驶速度、占有率、排队规模等。另外,还可以利用该技术检测车辆的颗粒度信息,如车牌信息、车型分类、车辆外观等数据。最后,还能提供辅助支持,包括停车交通、车道变化等。但视频检测手段受光线的影响太大,对环境的适应能力不是很强。夜晚时应用视频检测手段进行检测必须要进行补光,特别容易招蚊虫等昆虫在摄像头前成群飞舞,影响检测的精确度;在隧道等光线常年较差的环境中,视频检测表现较差,精度下降且容易发生误检测;保持摄像头的清洁也是视频检测非常重要的部分,摄像头较脏时非常影响视频检测和判断,而清理摄像头往往非常复杂且难度较大。
发明内容
针对上述现有技术存在的缺陷与不足,本发明的目的在于,提供一种基于多目标跟踪雷达实现车辆排队检测方法,该方法可同时对多个车道进行检测,并且可以检测出排队车辆数和排队长度。
为了实现上述任务,本发明采用如下技术解决方案:
一种基于多目标跟踪雷达实现车辆排队检测方法,其特征在于,该方法通过在道路侧架设多目标跟踪雷达接收回波信号,对接收到的回波信号进行处理和报文分析,得到车辆存在信息、点迹信息、行驶速度、跟踪信息和角度信息,根据雷达架设环境参数和空间信息转化技术,将信息转换为平面直角坐标系中的信息,实现对需检测路段车辆排队检测及车流量检测,得出各车道车辆排队的车辆信息、排队车辆数和排队长度,从而判断道路中是否存在排队等待,并将获取的车辆排队信息通过网络传递给交通控制调度模块或管理部门。
根据本发明,具体按如下步骤实施:
1)首先对多目标跟踪雷达进行安装和架设;
2)根据多目标跟踪雷达目标角度的测量原理,多目标跟踪雷达的发射天线将以扫频的形式发送24GHZ-24.25GHZ频段的雷达波,若前方有车辆存在,则会反射雷达波,由于两根接收天线的位置不同,会接收到波长相差ΔR,相位相差Δφ的两个不同回波信号;由下列公式(1)和(2)求出Δφ与ΔR:
ΔR=Δt*λ (1)
其中,Δt为雷达发射和接收信号波的间隔时间,Δφ为相位差,λ表示雷达波的波长;
计算出Δφ后,可根据两接收天线的位置信息以及几何关系计算出车辆与多目标跟踪雷达法线方向的夹角θ:
其中d表示两接收天线间的距离;
根据多目标跟踪雷达目标相对距离的测量原理,目标与多目标跟踪雷达的直线距离R可表示为:
其中,c为光速,Δt为雷达发射和接收信号波的间隔时间。
根据多目标跟踪雷达目标速度的测量原理,目标车辆当前的行驶速度v可表示为:
其中,f0为发射天线发射频率;c为光速;α为车辆行驶方向与车辆和雷达间连线构成的夹角,fd为该车辆的多普勒频移,它由相位比较模块得到;
将得到的车辆行驶速度v、相对距离R和角度信息θ与雷达架设环境参数信息相结合,根据几何关系可以求得车辆在检测区域的空间信息数据,在被跟踪车辆的空间信息表达中,不能很直观的对各个车辆的坐标进行表示,故需要将被跟踪车辆的空间信息转换成在平面直角坐标系中的信息;
在基于平面直角坐标系的车辆信息显示图中,每个被跟踪车辆都被抽象成一个坐标点,通过对坐标点信息的读取可以直观的获取被跟踪车辆的坐标和速度信息,与车辆排队长度检测系统所需要的信息完全吻合;
由几何关系可得,车辆的空间信息到平面直角坐标系信息转换公式如下:
VX=V*sin(α-θ) (8)
VY=V*cos(α-θ) (9)
其中,H表示雷达距离地面的垂直高度,X表示车辆在平面直角坐标系中x方向位置,Y表示车辆在平面直角坐标系中y方向位置,VX表示车辆在平面直角坐标系中x方向速度,VY表示车辆在平面直角坐标系中y方向速度。
由公式(6)-(9)即可将车辆的空间信息转换为车辆在平面直角坐标系中的坐标信息,在实际应用中,在MCU中写入相应的公式计算程序直接按照转换公式将回波信号进行转换,并以报文的形式传输,计算后得到车辆的坐标和行驶速度等信息存在于车辆跟踪信息报文中。
进一步地,根据被跟踪车辆的坐标X、Y、VX和VY及车道信息N判断该车辆在哪一条车道上行驶,一旦发生车辆停止行驶即可开始进行车辆排队长度计数,完整的排队检测算法如下:
(1)在进行排队检测时,首先要对车道进行划分,在平面直角坐标系中,可非常方便的对车道进行划分,按照多目标跟踪雷达的实际架设情况确定出车道边缘的x轴坐标即可,平面直角坐标系中的车道划分流程图如图14所示。根据被检测区域的实际情况架设多目标跟踪雷达,获取其空间位置信息X和Y,被检测道路车道划分i=1,2,3…N,其中i表示车道数;
(2)多目标跟踪雷达正常对道路通行情况进行检测,经过一系列复杂转换后将雷达接收天线接收到的回波信息转换到平面直角坐标系中,即
VX=V*sin(α-θ)、VY=V*cos(α-θ),在平面直角坐标系中,坐标原点为多目标跟踪雷达在地面的投影位置,坐标系中的每个坐标点都包含着相应被跟踪车辆的位置X和Y、行驶速度VX和VY、车辆编号k等信息。
(3)当检测到某个坐标点的速度低于阈值1Km/h时,认为该坐标点对应的车辆已经停止行驶,此时认为该车的停车行为可能会引起车辆的排队。判断该车辆所在的车道编号i(i=1,2…N),记录该坐标点包含的车辆信息Xj、Yj、VXj和VYj(j表示所在车道上的第j个排队车辆),并将该车道的停车数加1,本排队算法中用ni表示第i车道的停车数,即
ni(t+T)=ni(t)+1(i=1,2…N),T表示雷达的扫描周期;
(4)判断步骤(3)中车辆的停车行为是否会引起车辆排队,即:
若无其他车辆停止行驶,且该停止行驶的车辆恢复行驶,则表示该车辆的停车行为没有引起车辆排队,删除对该车辆的坐标信息Xj、Yj、VXj和VYj的记录,j表示所在车道上的第j个排队车辆,相应车道i的停车数n减1,即ni(t+T)=ni(t)-1(i=1,2…N),T表示雷达的扫描周期;
若有其他车辆停止行驶,则表示该车辆的停车行为可能引起车辆排队,记录所有新停车辆的坐标位置信息Xj、Yj、VXj和VYj(j=1,2,3…),每新有一辆车停止行驶便将其相应车道i的停车数加1,即变为
ni(t+T)=ni(t)+1(i=1,2…N);
(5)对被检测区域内的车辆进行实时检测:
若有停止行驶的车辆恢复行驶,则删除对该车辆的相应坐标信息记录Xj、Yj、VXj和VYj(j=1,2,3…),并将相应车道i的停车数n减1,即变为ni(t+T)=ni(t)-1(i=1,2…N);
若检测到新的停车信息,则记录该车辆相应信息Xj、Yj、VXj和VYj(j=1,2,3…),并将相应车道i的停车数n加1,即变为ni(t+T)=ni(t)+1(i=1,2…N);
(6)统计并更新检测路段的排队车辆数ni(i=0,1,2…N),判断排队车辆总数ni(i=0,1,2…N)是否大于规定阈值,若大于规定阈值,则向道路管理模块发送各车道排队车辆数ni(i=0,1,2…N)等排队信息,将首尾车辆的y轴坐标相减,还可得到车辆排队长度L的信息;
(7)当排队达到一定规模时,道路管理模块开始行动,对道路进行管理和交通疏导。通过多目标跟踪雷达的实时检测和对排队车辆信息的统计和更新,实时掌握该检测路段的车辆排队情况。判断信息记录中是否还有停车信息记录,若已没有对停车信息的记录则表示该检测路段已经没有停止行驶的车辆,道路恢复畅通;向道路管理模块发送反馈信息,表示管理与疏导成功,该检测路段已恢复正常通行;
(8)多目标跟踪雷达回到正常检测道路通行情况的状态,继续对车道占有率、车辆行驶速度v等交通信息进行检测。
本发明的基于多目标跟踪雷达实现车辆排队检测方法,可实时检测道路通行情况及车辆排队情况,并对出现拥堵的地区进行及时的交通疏导和管理,以此加强对拥堵和延误的管控,从而提升道路通行能力,提高路网运输效率,为缓解道路拥堵和提升道路通行能力提供调控依据。
附图说明
图1是基于多目标跟踪雷达的车辆排队检测系统的结构框图;
图2是多目标跟踪雷达的设备安装示意图。
图3是多目标跟踪雷达架设在信号灯杆上示意图。
图4是多目标跟踪雷达架设在道路旁的桅杆上示意图。
图5是多目标跟踪雷达架设在合适的人行天桥上示意图。
图6是波长差△R与相位差△Ф的关系图。
图7是相位比较模块基本示意图。
图8是多目标跟踪雷达天线接收回波信号示意图。
图9是车辆的侧视空间信息表达图。
图10是车辆的俯视空间信息表达图。
图11是基于平面直角坐标系的车辆信息表达图。
图12是车辆在平面直角坐标系的定位及显示图。
图13是基于多目标跟踪雷达车辆排队检测算法流程图。
图14是平面直角坐标系中划分车道流程图。
以下结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
具体实施方式
本实施例给出一种基于多目标跟踪雷达实现车辆排队检测方法,该方法采用基于多目跟踪雷达的车辆排队检测系统,该系统分为交通检测模块和道路管理模块两大模块,如图1所示,包括交通检测设备组,交通检测设备组连接数据存储模块通过相连接的多个多目标跟踪雷达连接通信模块,通信模块连接专用信息处理计算机群,给出多个交通管理方案,然后送入相应方案的执行机构。
多目标跟踪雷达检测设备实时对道路通行情况进行检测,当多目标跟踪雷达检测到道路上车辆排队信息时,及时进行车辆排队信息的采集,并将检测数据进行储存,为今后的道路管理提供历史数据支持;当检测到道路排队车辆数达到规定阈值时,交通检测模块将及时的把采集到的车辆排队数据信息发送至道路管理模块。道路管理模块在收到交通采集模块发送的数据后,首先对上报信息所在路段的环境进行分析,地图中确定车辆出现排队的具体位置,经过阈值判断后确定相应的应急管理方案,及时对交通进行疏导,从而达到检测与管理联动,提高道路通行能力的目标。
本实施例给出的基于多目标跟踪雷达实现车辆排队检测方法,旨在对拥堵情况下车辆的排队数及排队长度进行检测。该方法通过在道路侧架设多目标跟踪雷达接收回波信号,对接收到的回波信号进行处理和报文分析,得到车辆存在信息、点迹信息、行驶速度、跟踪信息和角度信息,根据雷达架设环境参数和空间信息转化技术,将信息转换为平面直角坐标系中的信息,实现对需检测路段车辆排队检测及车流量检测,得出各车道车辆排队的车辆信息、排队车辆数和排队长度,从而判断道路中是否存在排队等待,并将获取的车辆排队信息通过网络传递给交通控制调度模块或管理部门。
本实施例中,多目标跟踪雷达的接收天线接收到的回波信号包含多个目标的跟踪信息的模拟信号,然后将回波信号进行模拟信号调制和程序处理后,MCU将处理得到的有效、直观的数据以报文的形式输出;
报文信息中包含车辆存在信息、事件信息、车辆点迹信息和车辆跟踪信息等四大部分。将以上得到的报文信息内容输入到车辆排队检测算法,不仅能够实现对整个道路的车辆排队长度情况的检测和统计,也能够完成对每条车道的车辆排队数和车辆排队长度的信息记录。
以下是发明人给出的具体实例。
首先对多目标跟踪雷达进行安装和架设,以T-11型多目标跟踪雷达安装为例,其设备安装示意图如图2所示,T-11型多目标跟踪雷达支架共有三个自由度,支架顶面平台可以进行180°旋转,支柱顶可支持顶面平台约270°旋转,并且可以选择顶面平台与抱箍平行或垂直安装。多目标跟踪雷达的架设方式根据架设位置不同,可分别架设在信号灯杆上、道路旁的桅杆上以及合适的人行天桥上,其架设示意图分别如图3、图4、图5所示。
其次,根据多目标跟踪雷达目标角度的测量原理,多目标跟踪雷达的发射天线将以扫频的形式发送24GHZ-24.25GHZ频段的雷达波,若前方有车辆存在,则会反射雷达波,由于两根接收天线的位置不同,会接收到波长相差ΔR,相位相差Δφ的两个不同回波信号。波长差ΔR与相位差Δφ的关系如图6所示。由公式
ΔR=Δt*λ (1)
可求出Δφ与ΔR,其中Δt为雷达发射和接收信号波的间隔时间,λ表示雷达波的波长。在T-11型多目标跟踪雷达中,采用相位比较器混频计算相位差Δφ,相位比较模块示意图如图7所示。
计算出Δφ后,可根据两接收天线的位置信息以及几何关系计算出被检测目标与多目标跟踪雷达法线方向的夹角θ。接收天线接收回波信号示意图如图8所示。将回波信号的相位和波长关系带入公式:
可求出车辆与法线方向的夹角θ,其中d表示两接收天线间的距离。
根据多目标跟踪雷达目标相对距离的测量原理,目标与多目标跟踪雷达的直线距离R可表示为:
其中,c为光速,Δt为雷达发射和接收信号波的间隔时间。
根据多目标跟踪雷达目标速度的测量原理,目标车辆当前的行驶速度v可表示为:
其中,f0为发射天线发射频率;c为光速;α为车辆行驶方向与车辆和雷达间连线构成的夹角,fd为该车辆的多普勒频移,它由相位比较模块得到。
将得到的车辆行驶速度v、相对距离R和角度信息θ与雷达架设环境参数信息(雷达距离地面的垂直高度H)相结合,根据几何关系可以求得车辆在检测区域的空间信息数据,车辆的空间信息表达如图9、图10所示。在被跟踪车辆的空间信息表达中,不能很直观的对各个车辆的坐标进行表示,故需要将被跟踪车辆的空间信息转换成在平面直角坐标系中的信息。
基于平面直角坐标系的车辆信息显示如图11所示。在基于平面直角坐标系的车辆信息显示图中,每个被跟踪车辆都被抽象成一个坐标点,通过对坐标点信息的读取可以直观的获取被跟踪车辆的坐标和速度信息,与车辆排队长度检测系统所需要的信息完全吻合。由几何关系可得,车辆的空间信息到平面直角坐标系信息转换公式如下:
VX=V*sin(α-θ) (8)
VY=V*cos(α-θ) (9)
其中,H表示雷达距离地面的垂直高度,X表示车辆在平面直角坐标系中x方向位置,Y表示车辆在平面直角坐标系中y方向位置,VX表示车辆在平面直角坐标系中x方向速度,VY表示车辆在平面直角坐标系中y方向速度。
由公式(6)-(9)即可将车辆的空间信息转换为车辆在平面直角坐标系中的坐标信息,在实际应用中,在MCU中写入相应的公式计算程序直接按照转换公式将回波信号进行转换,并以报文的形式传输,计算后得到车辆的坐标和行驶速度等信息存在于车辆跟踪信息报文中。
车辆跟踪信息报文包含车辆的编号、位置和速度信息,对于每辆车的检测信息每隔50ms上报一次。使用串口调试工具sscom30对多目标跟踪雷达发送的数据包进行抓包处理,抓取车辆跟踪信息报文。
车辆跟踪信息报文格式见表1。
表1:车辆跟踪信息报文格式
由车辆跟踪信息报文分析可知车辆的坐标位置和行驶速度,将该车辆信息反映在平面直角坐标系中,其坐标关系如图12所示。由此,多目标跟踪雷达完成了从车辆信息检测到直观数据报文传输的所有流程,基于多目标跟踪雷达的车辆排队检测方法将根据收到的车辆跟踪信息报文进行报文分析和数据处理,实时检测道路运行情况和记录车辆拥堵信息,将交通检测模块采集到的拥堵信息发送至道路管理模块。
根据雷达对车辆的检测信息,当车辆有停止行驶情况发生时,即可开始进行车辆排队长度计数,这样不仅能够对整个道路的车辆排队长度情况进行检测和统计,也能够完成对每条车道的车辆排队数和车辆排队长度的信息记录。车辆排队检测算法设计流程图如图13所示,完整的排队检测算法如下:
(1)在进行排队检测时,首先要对车道进行划分,在平面直角坐标系中,可非常方便的对车道进行划分,按照多目标跟踪雷达的实际架设情况确定出车道边缘的x轴坐标即可,平面直角坐标系中的车道划分流程图如图14所示。根据被检测区域的实际情况架设多目标跟踪雷达,获取其空间位置信息X和Y,被检测道路车道划分i=1,2,3…N,其中i表示车道数。
(2)多目标跟踪雷达正常对道路通行情况进行检测,经过一系列复杂转换后将雷达接收天线接收到的回波信息转换到平面直角坐标系中,即
VX=V*sin(α-θ)、VY=V*cos(α-θ),在平面直角坐标系中,坐标原点为多目标跟踪雷达在地面的投影位置,坐标系中的每个坐标点都包含着相应被跟踪车辆的位置X和Y、行驶速度VX和VY、车辆编号k等信息。
(3)当检测到某个坐标点的速度低于阈值1Km/h时,认为该坐标点对应的车辆已经停止行驶,此时认为该车的停车行为可能会引起车辆的排队。判断该车辆所在的车道编号i(i=1,2…N),记录该坐标点包含的车辆信息Xj、Yj、VXj和VYj(j表示所在车道上的第j个排队车辆),并将该车道的停车数加1,本排队算法中用ni表示第i车道的停车数,即
ni(t+T)=ni(t)+1(i=1,2…N),T表示雷达的扫描周期;
(4)判断步骤(3)中车辆的停车行为是否会引起车辆排队:
若无其他车辆停止行驶,且该停止行驶的车辆恢复行驶,则表示该车辆的停车行为没有引起车辆排队,删除对该车辆的坐标信息Xj、Yj、VXj和VYj(j表示所在车道上的第j个排队车辆)的记录,相应车道i的停车数n减1,即ni(t+T)=ni(t)-1(i=1,2…N),T表示雷达的扫描周期;
若有其他车辆停止行驶,则表示该车辆的停车行为可能引起车辆排队,记录所有新停车辆的坐标位置信息Xj、Yj、VXj和VYj(j=1,2,3…),每新有一辆车停止行驶便将其相应车道i的停车数加1,即变为
ni(t+T)=ni(t)+1(i=1,2…N);
(5)对被检测区域内的车辆进行实时检测:
若有停止行驶的车辆恢复行驶,则删除对该车辆的相应坐标信息记录Xj、Yj、VXj和VYj(j=1,2,3…),并将相应车道i的停车数n减1,即变为ni(t+T)=ni(t)-1(i=1,2…N);
若检测到新的停车信息,则记录该车辆相应信息Xj、Yj、VXj和
VYj(j=1,2,3…),并将相应车道i的停车数n加1,即变为
ni(t+T)=ni(t)+1(i=1,2…N);
(6)统计并更新检测路段的排队车辆数ni(i=0,1,2…N),判断排队车辆总数ni(i=0,1,2…N)是否大于规定阈值,若大于规定阈值,则向道路管理模块发送各车道排队车辆数ni(i=0,1,2…N)等排队信息,将首尾车辆的y轴坐标相减,还可得到车辆排队长度L的信息;
(7)当排队达到一定规模时,道路管理模块开始行动,对道路进行管理和交通疏导。通过多目标跟踪雷达的实时检测和对排队车辆信息的统计和更新,实时掌握该检测路段的车辆排队情况。判断信息记录中是否还有停车信息记录,若已没有对停车信息的记录则表示该检测路段已经没有停止行驶的车辆,道路恢复畅通。向道路管理模块发送反馈信息,表示管理与疏导成功,该检测路段已恢复正常通行;
(8)多目标跟踪雷达回到正常检测道路通行情况的状态,继续对车道占有率、车辆行驶速度v等交通信息进行检测。
Claims (3)
1.一种基于多目标跟踪雷达实现车辆排队检测方法,其特征在于,该方法通过在道路侧架设多目标跟踪雷达接收回波信号,对接收到的回波信号进行处理和报文分析,得到车辆存在信息、点迹信息、行驶速度、跟踪信息和角度信息,根据雷达架设环境参数和空间信息转化技术,将信息转换为平面直角坐标系中的信息,实现对需检测路段车辆排队检测及车流量检测,得出各车道车辆排队的车辆信息、排队车辆数和排队长度,从而判断道路中是否存在排队等待,并将获取的车辆排队信息通过网络传递给交通控制调度模块或管理部门。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,具体按如下步骤实施:
1)首先对多目标跟踪雷达进行安装和架设;
2)根据多目标跟踪雷达目标角度的测量原理,多目标跟踪雷达的发射天线将以扫频的形式发送24GHZ-24.25GHZ频段的雷达波,若前方有车辆存在,则会反射雷达波,由于两根接收天线的位置不同,会接收到波长相差ΔR,相位相差Δφ的两个不同回波信号;由下列公式(1)和(2)求出Δφ与ΔR:
ΔR=Δt*λ (1)
其中,Δt为雷达发射和接收信号波的间隔时间,Δφ为相位差,λ表示雷达波的波长;
计算出Δφ后,可根据两接收天线的位置信息以及几何关系计算出车辆与多目标跟踪雷达法线方向的夹角θ:
其中d表示两接收天线间的距离;
根据多目标跟踪雷达目标相对距离的测量原理,目标与多目标跟踪雷达的直线距离R可表示为:
其中,c为光速,Δt为雷达发射和接收信号波的间隔时间。
根据多目标跟踪雷达目标速度的测量原理,目标车辆当前的行驶速度v可表示为:
其中,f0为发射天线发射频率;c为光速;α为车辆行驶方向与车辆和雷达间连线构成的夹角,fd为该车辆的多普勒频移,它由相位比较模块得到;
将得到的车辆行驶速度v、相对距离R和角度信息θ与雷达架设环境参数信息相结合,根据几何关系可以求得车辆在检测区域的空间信息数据,在被跟踪车辆的空间信息表达中,不能很直观的对各个车辆的坐标进行表示,故需要将被跟踪车辆的空间信息转换成在平面直角坐标系中的信息;
在基于平面直角坐标系的车辆信息显示图中,每个被跟踪车辆都被抽象成一个坐标点,通过对坐标点信息的读取可以直观的获取被跟踪车辆的坐标和速度信息,与车辆排队长度检测系统所需要的信息完全吻合;
由几何关系可得,车辆的空间信息到平面直角坐标系信息转换公式如下:
VX=V*sin(α-θ) (8)
VY=V*cos(α-θ) (9)
其中,H表示雷达距离地面的垂直高度,X表示车辆在平面直角坐标系中x方向位置,Y表示车辆在平面直角坐标系中y方向位置,VX表示车辆在平面直角坐标系中x方向速度,VY表示车辆在平面直角坐标系中y方向速度。
由公式(6)-(9)即可将车辆的空间信息转换为车辆在平面直角坐标系中的坐标信息,在实际应用中,在MCU中写入相应的公式计算程序直接按照转换公式将回波信号进行转换,并以报文的形式传输,计算后得到车辆的坐标和行驶速度等信息存在于车辆跟踪信息报文中。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,其特征在于,根据被跟踪车辆的坐标X、Y、VX和VY及车道信息N判断该车辆在哪一条车道上行驶,一旦发生车辆停止行驶即可开始进行车辆排队长度计数,完整的排队检测算法如下:
(1)在进行排队检测时,首先要对车道进行划分,在平面直角坐标系中,可非常方便的对车道进行划分,按照多目标跟踪雷达的实际架设情况确定出车道边缘的x轴坐标即可,平面直角坐标系中的车道划分流程图如图14所示。根据被检测区域的实际情况架设多目标跟踪雷达,获取其空间位置信息X和Y,被检测道路车道划分i=1,2,3…N,其中i表示车道数;
(2)多目标跟踪雷达正常对道路通行情况进行检测,经过一系列复杂转换后将雷达接收天线接收到的回波信息转换到平面直角坐标系中,即VX=V*sin(α-θ)、VY=V*cos(α-θ),在平面直角坐标系中,坐标原点为多目标跟踪雷达在地面的投影位置,坐标系中的每个坐标点都包含着相应被跟踪车辆的位置X和Y、行驶速度VX和VY、车辆编号k等信息。
(3)当检测到某个坐标点的速度低于阈值1Km/h时,认为该坐标点对应的车辆已经停止行驶,此时认为该车的停车行为可能会引起车辆的排队;判断该车辆所在的车道编号i(i=1,2…N),记录该坐标点包含的车辆信息Xj、Yj、VXj和VYj(j表示所在车道上的第j个排队车辆),并将该车道的停车数加1,本排队算法中用ni表示第i车道的停车数,即ni(t+T)=ni(t)+1(i=1,2…N),T表示雷达的扫描周期;
(4)判断步骤(3)中车辆的停车行为是否会引起车辆排队,即:
若无其他车辆停止行驶,且该停止行驶的车辆恢复行驶,则表示该车辆的停车行为没有引起车辆排队,删除对该车辆的坐标信息Xj、Yj、VXj和VYj的记录,j表示所在车道上的第j个排队车辆;相应车道i的停车数n减1,即ni(t+T)=ni(t)-1(i=1,2…N),T表示雷达的扫描周期;
若有其他车辆停止行驶,则表示该车辆的停车行为可能引起车辆排队,记录所有新停车辆的坐标位置信息Xj、Yj、VXj和VYj(j=1,2,3…),每新有一辆车停止行驶便将其相应车道i的停车数加1,即变为ni(t+T)=ni(t)+1(i=1,2…N);
(5)对被检测区域内的车辆进行实时检测:
若有停止行驶的车辆恢复行驶,则删除对该车辆的相应坐标信息记录Xj、Yj、VXj和VYj(j=1,2,3…),并将相应车道i的停车数n减1,即变为ni(t+T)=ni(t)-1(i=1,2…N);
若检测到新的停车信息,则记录该车辆相应信息Xj、Yj、VXj和VYj(j=1,2,3…),并将相应车道i的停车数n加1,即变为ni(t+T)=ni(t)+1(i=1,2…N);
(6)统计并更新检测路段的排队车辆数ni(i=0,1,2…N),判断排队车辆总数ni(i=0,1,2…N)是否大于规定阈值,若大于规定阈值,则向道路管理模块发送各车道排队车辆数ni(i=0,1,2…N)等排队信息,将首尾车辆的y轴坐标相减,还可得到车辆排队长度L的信息;
(7)当排队达到一定规模时,道路管理模块开始行动,对道路进行管理和交通疏导;通过多目标跟踪雷达的实时检测和对排队车辆信息的统计和更新,实时掌握该检测路段的车辆排队情况。判断信息记录中是否还有停车信息记录,若已没有对停车信息的记录则表示该检测路段已经没有停止行驶的车辆,道路恢复畅通;向道路管理模块发送反馈信息,表示管理与疏导成功,该检测路段已恢复正常通行;
(8)多目标跟踪雷达回到正常检测道路通行情况的状态,继续对车道占有率、车辆行驶速度v等交通信息进行检测。
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