CN110933317B - 一种车载摄像头智能转向方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种车载摄像头智能转向方法和系统，方法为，车载主机获取列车的实时位置和轨道上的预置点位置；车载主机判断列车实时位置与预置点位置之间距离是否在误差半径之内，若在，则车载主机获取与轨道转弯处相链接的各个轨道弯道号列表，同时接收地面联锁信息中的下一信号机编号，选择与信号机编号在同一线路上的轨道弯道号作为列车即将运行的弯道；根据即将运行的弯道和转弯方向，车载主机实时计算出转动角度，依据转动角度，控制车载摄像头实时进行转动，系统包括，包括车载主机、线路地图数据存储单元、地面联锁信息通信模块、高精度组合惯导和摄像头驱动模块，具有精度高、地图数据精简、转向精准和运行可靠的有益效果。

Description

一种车载摄像头智能转向方法和系统
技术领域
本发明属于列车控制技术领域，具体涉及一种车载摄像头智能转向方法和系统。
背景技术
目前，自动驾驶技术是热点技术领域，其在轨道交通技术领域也具有一定的发展趋势。虽然自动驾驶技术在国铁和地方铁路上发展较为缓慢，但在工厂的工矿机车、，领域具有小规模的实施应用。工矿机车的自动驾驶技术采用基于图像的障碍物检测技术来辅助自动驾驶系统实施导向安全控制策略。图像障碍物检测技术通常采用车载摄像头来检测轨道周边区域内是否有障碍物侵线，但当机车在轨道转弯处运行时，车载摄像头覆盖的区域会偏离轨道，导致轨道周边障碍物检测功能失效。
而现有的摄像头转向方法通常采用RTK定位方式， RTK定位信息在多径效应、信号遮挡的情况下受环境影响较大，使得定位失败或位置信息出现跳变。而且，现有的摄像头转向方法需要依赖3D高精度地图数据或2D导航地图提供道路信息，地图数据复杂不适于用在工矿机车中。此外，在摄像头转向方法中无车载与地面通信链路方式、预判方法复杂和转向精度低的缺点。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种车载摄像头智能转向方法和系统，具有定位精度高、地图数据简练、角度转动精准、驾驶可靠安全的技术效果。
一种车载摄像头智能转向方法，包括如下步骤：
步骤一：车载主机获取列车的实时位置和轨道上的预置点位置，所述轨道上的预置点位置为距离轨道实际转弯处的提前量；
步骤二：车载主机判断列车实时位置与预置点位置之间距离是否在误差半径之内，若不在，则转入步骤一，若在，则转入步骤三；
步骤三：车载主机获取与轨道转弯处相链接的各个轨道弯道号列表，同时接收地面联锁信息中的下一信号机编号，选择与信号机编号在同一线路上的轨道弯道号作为列车即将运行的弯道；
步骤四：根据即将运行的弯道和转弯方向，车载主机实时计算出转动角度，依据转动角度，控制车载摄像头实时进行转动。
所述预置点位置和轨道弯道号列表均存储在预制的线路地图数据中。
所述预制的线路地图数据是将实际轨道线路中的各弯道点的信息以数据集的方式进行存储；所述弯道点的信息包括预置点数据集和弯道起始点数据集。
所述预置点数据集包括经度、纬度、距离弯道距离和链接弯道号；所述弯道起始点数据集包括经度、纬度、曲率半径和信号机编号。
步骤四中车载主机计算转动角度的公式为
Figure 627590DEST_PATH_IMAGE001
（1）
其中，为转向的角度，为预置点到轨道弯道起点的距离，是机车摄像头距离弯道起点的距离，为弯道的曲线半径。
步骤五中，车载主机采用PID算法实时调节车载摄像头的进行角度转动。
车载摄像头智能转向系统，包括车载主机、线路地图数据存储单元、地面联锁信息模块、通信模块、高精度组合惯导和摄像头驱动模块，其中，地面联锁信息模块与通信模块连接，所述线路地图数据存储单元、通信模块和高精度组合惯导均与车载主机连接，所述车载主机与摄像头驱动模块连接。
所述摄像头驱动模块包括驱动控制模块、执行机构云台、角度编码器和摄像头，其中，车载主机的输出端与驱动控制模块连接，所述驱动控制模块与执行机构云台连接，所述执行机构云台与摄像头连接，所述角度编码器的输入端与执行机构云台连接，角度编码器的输出端与车载主机连接。
本发明公开了一种车载摄像头智能转向方法和系统，将轨道线路中的弯道点处的信息和预置点信息以数据集的方式进行存储，精简了线路地图数据，列车在预置点处获取与弯道起始点处链接的弯道列表，而后列车根据地面联锁信息中的下一信号机的编号确定转弯的方向，并依据转向角公式计算出实时的转向角度，从而驱动车载摄像头进行转向，系统采用高精度的组合惯导使得定位信息更为准去，能精准确定列车当前位置是否与预置点位置是否匹配，从而进行摄像头转向前的预判。本发明具有定位精度高、线路地图数据精简、转向精准和驾驶安全、运行可靠的有益效果。
附图说明
图1是摄像头覆盖区域示意图。
图2是车载摄像头智能转向控制方法的流程图。
图3是轨道线路组织结构示意图。
图4是车载摄像头智能转向系统的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施，而不是全部的实施，基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做、出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，是列车在弯道半径为150米处，车载摄像头覆盖区域的示意图，基于图像的障碍物检测要求列车前方100米范围内的轨道始终保持在图像的中心部分，以确保前方100米轨道周边1米区域内有障碍物侵线时，能够实时检测到侵线事件。
如图2所示，一种车载摄像头智能转向方法，包括如下步骤：
步骤一：车载主机获取列车的实时位置和轨道上的预置点位置，所述轨道上的预置点位置为距离轨道实际转弯处的提前量；所述提前量为100米，即预置点位置距离轨道实际转弯处的距离为100米。
步骤二：车载主机判断列车实时位置与预置点位置之间距离是否在误差半径之内，若不在，则转入步骤一，若在，则转入步骤三；所述误差半径为0.5米，若列车实时位置进入到以预置点为圆心半径为0.5米的圆周范围区域内，则表明列车进入了预置点。
步骤三：车载主机获取与轨道转弯处相链接的各个轨道弯道号列表，同时接收地面联锁信息中的下一信号机编号，选择与信号机编号在同一线路上的轨道弯道号作为列车即将运行的弯道；由于在弯道处链接的有多条弯道，获取链路的弯道列表还不能确定列车最终的转弯方向，需要进一步获取地面联锁信息中发送的下一信号机编号，将包含下一信号机编号的弯道作为即将进行转向的弯道，从而确定车载摄像头的转向和转向角。
步骤四：根据即将运行的弯道和转弯方向，车载主机实时计算出转动角度，依据转动角度，控制车载摄像头实时进行转动。
所述预置点位置和轨道弯道号列表均存储在预制的线路地图数据中。
如图3所示，为实际轨道线路组织示意图，图中将弯道点做为起始点，将与起始点提前100米的距离作为预置点。将起始点和预置点中的相关信息以数据点的形式进行存储，具有精简地图的效果。
所述预制的线路地图数据是将实际轨道线路中的各弯道点的信息以数据集的方式进行存储；所述弯道点的信息包括预置点数据集和弯道起始点数据集。
所述预置点数据集包括经度、纬度、距离弯道距离和链接弯道号；所述弯道起始点数据集包括经度、纬度、曲率半径和信号机编号。
步骤四中车载主机计算转动角度的公式为
Figure 482414DEST_PATH_IMAGE001
（1）
其中，为转向的角度，为预置点到轨道弯道起点的距离，是机车摄像头距离弯道起点的距离，为弯道的曲线半径。
步骤五中，车载主机采用PID算法实时调节车载摄像头的进行角度转动。
如图4所示，车载摄像头智能转向系统，包括车载主机3、线路地图数据存储单元1、地面联锁信息模块10、通信模块4、高精度组合惯导2和摄像头驱动模块9，其中，地面联锁信息模块10与通信模块4连接，所述线路地图数据存储单元1、通信模块4和高精度组合惯导2均与车载主机3连接，所述地面联锁信息模块10获取轨道线路中的股道号和信号机编号，所述车载主机3与摄像头驱动模块连接。
所述摄像头驱动模块9包括驱动控制模块6、执行机构云台7、角度编码器5和摄像头8，其中，车载主机3的输出端与驱动控制模块6连接，所述驱动控制模块6与执行机构云台7连接，所述执行机构云台7与摄像头8连接，所述角度编码器5的输入端与执行机构云台7连接，角度编码器5的输出端与车载主机3连接。
所述驱动控制模块6该模块于驱动云台按照指定角度进行旋转，根据角度编码器5反馈的转动的角度信息进行精确控制，整个控制过程采用经典的PID控制算法。
所述高精度组合惯导2支持航位推算、GNSS和惯性系统组合导航，能够输出连续的位置信息，特别是在卫星信号受到干扰或遮蔽的情况下，其依然能够输出高精度的定位信息，为系统位置匹配提供可靠的位置信息源。
所述地面联锁信息通信模块4能够接收地面联锁信息，地面联锁信息包含下一个轨道电路信号机编号，在到达预置点的时候确认进路方向，即此时可确认将要进入的弯道号，及转动的角度、转动方向。
线路地图数据存储单元1将线路地图数据以数据库的形式存储，所述车载主机3根据高精度组合惯导2提供的位置信息，实时计算与机车相匹配的线路地图数据。当收到地面联锁信息后，计算转动角度。
所述车载摄像头智能转向方法和系统的工作过程如下：
车载主机3实时获取高精度组合惯导2信息和从线路地图数据存储单元1中读取预置点信息，将从组合惯导中的列车位置信息与预置点信息进行比较，若列车位置与预置点位置的误差半径小于0.5米，则与预置点匹配成功，即列车进入预置点区域，即将进行转向。列车在预置点时从线路地图数据存储单元1中读取弯道的链路弯道列表信息，同时，地面联锁信息模块10获取下一信号机编号，将下一信号机编号通过通信模块4发送到车载主机3中，车载主机3根据包含有下一信号机编号的链路弯道，从而确定转向信息，车载主机3根据转向角公式计算车载摄像头8的实时转向角度，将实时转向角度发送至驱动控制模块6，驱动控制模块6驱动执行机构云台7按转向角度进行动作，从而使得摄像头8转向，同时角度编码器5将转动的角度信息反馈至驱动控制模块6中以进行控制调节，达到精准转向的目的。
本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的技术手段，还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种车载摄像头智能转向方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一：车载主机获取列车的实时位置和轨道上的预置点位置，所述轨道上的预置点位置为距离轨道实际转弯处的提前量；所述预置点位置和轨道弯道号列表均存储在预制的线路地图数据中；
所述预制的线路地图数据是将实际轨道线路中的各弯道点的信息以数据集的方式进行存储；所述弯道点的信息包括预置点数据集和弯道起始点数据集；所述预置点数据集包括经度、纬度、距离弯道距离和链接弯道号；所述弯道起始点数据集包括经度、纬度、曲率半径和信号机编号；
步骤二：车载主机判断列车实时位置与预置点位置之间距离是否在误差半径之内，若不在，则转入步骤一，若在，则转入步骤三；
步骤三：车载主机获取与轨道转弯处相链接的各个轨道弯道号列表，同时接收地面联锁信息中的下一信号机编号，选择与信号机编号在同一线路上的轨道弯道号作为列车即将运行的弯道；
步骤四：根据即将运行的弯道和转弯方向，车载主机实时计算出转动角度，依据转动角度，控制车载摄像头实时进行转动；
车载主机计算转动角度的公式为
Figure 192785DEST_PATH_IMAGE001
（1）
其中，
Figure 663081DEST_PATH_IMAGE002
为转向的角度，
Figure 330822DEST_PATH_IMAGE003
预置点到轨道弯道起点的距离，
Figure 717810DEST_PATH_IMAGE004
是机车摄像头距离弯道起点的距离，
Figure 914436DEST_PATH_IMAGE005
为弯道的曲线半径；车载主机采用PID算法实时调节车载摄像头的进行角度转动。
2.一种存储介质，其特征在于：所述储存介质存储有权利要求1中所述方法的程序或指令。
3.一种包含有权利要求2所述存储介质的车载摄像头智能转向系统，其特征在于：包括车载主机、线路地图数据存储单元、地面联锁信息模块、通信模块、高精度组合惯导和摄像头驱动模块，其中，地面联锁信息模块与通信模块连接，所述线路地图数据存储单元、通信模块和高精度组合惯导均与车载主机连接，所述车载主机与摄像头驱动模块连接。
4.根据权利要求3所述的车载摄像头智能转向系统，其特征在于：所述摄像头驱动模块包括驱动控制模块、执行机构云台、角度编码器和摄像头，其中，车载主机的输出端与驱动控制模块连接，所述驱动控制模块与执行机构云台连接，所述执行机构云台与摄像头连接，所述角度编码器的输入端与执行机构云台连接，角度编码器的输出端与车载主机连接。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111351673B (zh) * 2020-04-07 2020-10-23 重庆科技学院 一种智轨列车车轮转向角度的测量方法与测量装置

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005105537A1 (en) * 2004-04-28 2005-11-10 Mohamed Samir Ahmed Atta The train saver
CN101117128A (zh) * 2007-07-24 2008-02-06 北京全路通信信号研究设计院 车站调机自动驾驶系统
CN201195541Y (zh) * 2008-04-23 2009-02-18 北京福斯达高科技公司 铁路机车前大灯自动转向装置
CN101574974A (zh) * 2009-03-11 2009-11-11 兰州大学 铁路机车前大灯控制装置和方法
CN106157386A (zh) * 2015-04-23 2016-11-23 中国电信股份有限公司 车载视频拍摄控制方法和装置
CN107804344A (zh) * 2017-11-07 2018-03-16 河南蓝信科技股份有限公司 一种调车作业时的移动授权的方法及系统
CN109878543A (zh) * 2019-04-04 2019-06-14 河南思维轨道交通技术研究院有限公司 一种机车头灯智能转向控制方法和系统
CN110329294A (zh) * 2019-08-16 2019-10-15 中车株洲电力机车有限公司 头灯偏转控制方法、装置、系统及机车

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107161178B (zh) * 2017-04-24 2018-11-06 中铁二院工程集团有限责任公司 一种悬挂式列车在车辆段内位置的自动追踪系统及方法
CN109606430B (zh) * 2018-10-15 2021-04-06 西北铁道电子股份有限公司 轨道车自动定位方法、自动定位系统及自动驾驶装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005105537A1 (en) * 2004-04-28 2005-11-10 Mohamed Samir Ahmed Atta The train saver
CN101117128A (zh) * 2007-07-24 2008-02-06 北京全路通信信号研究设计院 车站调机自动驾驶系统
CN201195541Y (zh) * 2008-04-23 2009-02-18 北京福斯达高科技公司 铁路机车前大灯自动转向装置
CN101574974A (zh) * 2009-03-11 2009-11-11 兰州大学 铁路机车前大灯控制装置和方法
CN106157386A (zh) * 2015-04-23 2016-11-23 中国电信股份有限公司 车载视频拍摄控制方法和装置
CN107804344A (zh) * 2017-11-07 2018-03-16 河南蓝信科技股份有限公司 一种调车作业时的移动授权的方法及系统
CN109878543A (zh) * 2019-04-04 2019-06-14 河南思维轨道交通技术研究院有限公司 一种机车头灯智能转向控制方法和系统
CN110329294A (zh) * 2019-08-16 2019-10-15 中车株洲电力机车有限公司 头灯偏转控制方法、装置、系统及机车

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