CN111477010A - 一种用于路口全息感知的装置及其控制方法 - Google Patents
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Abstract
本申请提出一种用于路口全息感知的装置及其控制方法。该装置包含：道路信息感知设备、数据处理模块及信号同步模块；道路信息感知设备，包含：复数个激光雷达，其配置于路口，激光雷达分别电性连接信号同步模块，用以同步采集路口的路况信息并将采集的路况信息传输至数据处理模块，数据处理模块接收并响应路况信息并基于预设的规则将其转换为4维信息。这样实现360度全方位路况实时监控。感知处理的信息发送给路侧单元，路侧单元接收并将其广播给所有参与的交通车辆和/或通过光纤传输至交通管控处理中心，从而实现十字路口的全方位监控，提高路口的安全系数。
Description
技术领域
本发明涉及车联网技术领域，具体的涉及一种用于智慧城市路口全息感知的装置及控制方法。
背景技术
目前，在现代城市化建设中，随着汽车的普及，越来越多的车辆增加了交通的压力，十字路口成为事故频发的区域，违停、闯红灯等问题增加了事故的发生频率。当今世界科学技术不断提升，充分利用现有的技术手段以提高城市交通通行能力，降低交通事故率，建立完善的道路感知检测系统，特别是交汇路口的行人闯红灯的预警，是车联网中智慧交通的一个很重要的发展方向。
目前，常用的预警方法大都采用摄像头方案进行道路信息监控，因为摄像头的高分辨率特性，能够得到全面的车辆信息，但是易受光照，天气的影响，在夜晚期间无法正常工作并极易受到雨、雪、雾等天气影响，容易产生交通参与者的误报、漏报。
因此，需要一种新的路口的智能监控及危险预警系统。
发明内容
针对上述存在的问题，本发明提出一种用于智慧城市十字路口的全息感知的装置及其控制方法。通过对十字路口处的4台激光雷达进行融合实现对路口路况的全息覆盖和360°无盲区监控。从而保证全方位、稳定的监控及预警，为行人及车辆提供全面的路况信息，保证路口的安全。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种用于路口全息感知的装置，其特征在于:所述检测装置，包含：道路信息感知设备、数据处理模块及信号同步模块；
所述道路信息感知设备，包含：复数个激光雷达，其配置于路口，所述激光雷达分别电性连接信号同步模块，用以同步采集路口的路况信息并将采集的路况信息传输至数据处理模块，
所述数据处理模块接收并响应所述路况信息并基于预设的规则将其转换为4维信息。
在一实施方式中，该用于路口全息感知的装置，包含GPS模块，其电性连接数据处理模块，以提供当前的位置信息。
在一实施方式中，该道路信息感知设备，包含：4个激光雷达，其配置于十字路口4个方向，所述激光雷达用以在同步采集路口的路况信息并将采集的信息传输至数据处理模块进行全息合成。
在一实施方式中，该合成的道路信号传输至云端和/或远端监控中心。
在一实施方式中，该道路信息感知设备包含全息感知模块其电性连接图像级激光雷达，所述道路信息感知设备在运行时，在预设的时间内发射光脉冲，每个所述光脉冲均以40x100°的视场向多个不同的方向发射，利用每个光脉冲的反射信号，根据反射的时间以构建周边的三维道路场景
在一实施方式中，该激光雷达配置有同步触发接口，通过其电性连接信号同步模块，以将获得的同步信号添加到每一个激光点中。
在一实施方式中，激光雷达，其垂直方向角分辨率达0.13度，所述激光雷达运行时每秒钟可采集10万以上(如，10万、20万、50万、100万等)的数据点，以获取细小障碍物的三维信息，
本申请实施例提供一种用于路口全息感知的控制方法，其特征在于：所述方法包含如下步骤：
S1.利用信号同步模块同步其连接的图像级激光雷达；
S2.利用同步后的图像级激光雷达进行点云采集，以获得高密度目标点云图案；
S3.基于数据处理模块将接收激光雷达传输的信息并基于预设的规则将其转换为带有时间戳的4维信息；
S4.RSU接收所述4维信息路况并广播的形式发送。这样该区域的内的车辆接收到RSU发出的信息提前作为预判，这样提升道路的安全性。
在一实施方式中，步骤S4中还包含4维信息传输至云端和/或传输至远端监控中心。
在一实施方式中，步骤S3中还包含数据处理模块基于预收的基准雷达转换其余雷达的空间坐标，实现空间的联合标定，以将点云的3维信息变为含有时间戳的4维信息。(以4台激光雷达为例，可将其中一台预设为基准雷达，转换另外3台的空间坐标)。
相对于现有技术中的方案，本发明的优点：
基于图像级激光雷达传感器，探测距离远，精度高，抗干扰性强。实现全天候24小时稳定监控，极大提高路口监控的安全稳定性。通过4台雷达全息融合，由原来视频获得的2维信息变为3维信息，对于汽车、行人等空间信息获得准确数据，使得道路上的汽车在通过路口时可实时获得360度全方位的道路信息，这样极大降低车辆(如货车)拐弯时造成的盲区危险，可有效的降低智慧交通中的交通事故率。
附图说明
下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：
图1为本发明实施例的基于激光雷达的路口全息感知图。
图2、图3为本申请实施例的用于路口全息感知的装置的功能模块示意图。
图4为本申请实施例的用于路口全息感知的装置的控制方法的流程图。
具体实施方式
以下结合具体实施例对上述方案做进一步说明。应理解，这些实施例是用于说明本发明而不限于限制本发明的范围。实施例中采用的实施条件可以如具体厂家的条件做进一步调整，未注明的实施条件通常为常规实验中的条件。本实施中图像级激光雷达简称雷达。
本申请提出一种用于路口全息感知的装置，其包含：道路信息感知设备、数据处理模块及信号同步模块；道路信息感知设备，包含：复数个激光雷达，其配置于路口，激光雷达分别电性连接信号同步模块，用以同步采集路口的路况信息并将采集的路况信息传输至数据处理模块，数据处理模块接收并响应路况信息并基于预设的规则将其转换为4维信息。这样在数据处理模块进行感知处理，感知处理的信息传输至路侧单元，路侧单元接收并将其广播给所有参与的交通车辆和/或通过光纤传输至交通管控处理中心，从而实现十字路口的全方位监控，提高路口的安全系数。本申请实施方式中，道路信息感知设备(雷达)感知的信息通过空间的联合标定将3维信息转换为含有时间戳的4维信息(3维信息加上时间戳信息)，实现360度全方位路况实时监控。本实施方式中，该图像级激光雷达工作时发出1550nm的波长。激光雷达是根据飞行时间原理进行工作。在预设的的时间内(如0.1秒)发射大量的光脉冲，每个光脉冲均以40x100°的视场向多个不同的方向发射，利用每个光脉冲的反射信号，以构建系统周边的三维场景。因激光雷达面不受光线影响，这样无论在白天还是夜晚都可以可靠的监控道路信息，降低视频监控中的误报、漏报。其探测的分辨率精度要远高于毫米波雷达，能识别到毫米波雷达漏检测的小体积物体，为全息感知模块提供更加丰富和精细的道路信息。本实施方式提出十字路口，在其他的实施方式中，可为T形路口，这样匹配的调整激光雷达的数量。该装置基于激光雷达，实现覆盖范围广，易于维护的智能预警。
接下来结合附图，以十字路口为例来详细的描述本申请实施方式的用于(智慧城市十字)路口全息感知的检测装置，其包含：道路信息感知设备、数据处理模块信号同步模块；
该道路信息感知设备包含：复数个激光雷达，其配置于十字路口4个方向，该道路信息感知设备电性连接数据处理模块，用以同步采集路口路况信息并将采集的路况信息反馈至数据处理模块。本实施方式中，通过信号同步模块控制路侧感知设备中的激光雷达在十字路口4个方向同步采集路况信息并将信息传输至数据处理模块(有时也称路测信号处理平台)进行全息合成。较佳的，合成的道路信号传输至远端监控中心进行实时路线显示及安全预警。本施方式中道路信息感知设备包含图像级激光雷达及匹配的全息感知模块。该系统在运行时，在预设的时间内(如在0.1秒的时间内)发射数以百万的光脉冲，每个光脉冲均以40x100°的视场向多个不同的方向发射，利用每个光脉冲的反射信号，根据反射的时以构建系统周边的三维道路场景。在一实施方式中，还包含GPS模块，其电性连接数据处理模块，以提供位置信息。
信号同步模块采用PTP(Precision Time Protocol)同步信号信号触发模式。通过在路边边缘计算单元(MEC)中构建精度为微秒的同步触发服务，通过网络(如：千兆光纤)将触发信号发送给与之连接的配置在路端的激光雷达，激光雷达具备接收PTP时间同步触发接口，将获得的同步信号添加到每一个激光点中，从而实现将三维的激光点云变为4维的信息(添加了时间信号)，每一台雷达点云中的时间信号与边缘计算单元(MEC)的信号一致，从而保证时间同步，构建同步信号触发系统。
该数据处理模块，其用以处理每一台雷达采集的激光点云信息，利用深度学习构建基于神经网络的训练模型，在训练模型中进行障碍物的感知及追踪，由于图像级激光雷达的高分辨率，垂直方向角分辨率达0.13度及高点云密度，每秒钟可采集100万的数据点，使得可以获取细小障碍物的三维信息，通过样本集与训练集的计算进行目标的精准定位，可输出机动车、非机动车、行人等的类型、方位、距离、速度、运动方向及流量等信息。获取每台雷达的空间位姿信息，结合高精度GPS模块的GPS信息，将感知出的障碍物添加GPS实时信息。本实施方式中，激光雷达探测精度达到3cm，因此感知的障碍物位置信息中会包含准确的GPS定位信息。对于单台雷达，通过对比多个特征点的实际GPS与雷达探测的位置坐标进行计算单台雷达的空间位姿。在4台(图像级激光)雷达的公共区域同时刻采集多个点位的点云信息，通过每个点位的x,y,z,timestamp计算4台雷达的空间转换矩阵，将4台雷达的坐标系转换为单台雷达的坐标系，实现空间点位的联合标定。通过空间的多点位联合标定，计算4台激光雷达的空间相对位置，通过多点位的感知信息重心定位，将4台雷达各自的获得的感知信息重心坐标通过联合标定的旋转矩阵转换为相同坐标系下的点，实现感知结果的融合，实现360全方位三维立体同步感知，如图1所示。空间的联合标定在处理的过程中，预设基准雷达，基于基准雷达转换另外三台雷达的空间坐标，实现空间的联合标定，实现将点云的3维信息变为含有时间戳的4维信息，将4路雷达感知的交通参与者信息全息融合为一个目标，实现360度全方位路况实时监控。
如图2、图3所示为本申请实施例的用于路口全息感知的装置的功能模块示意图，道路信息感知设备、数据处理模块、信号同步模块，RSU(路测单元),该数据处理模块分别电性连接道路信息感知设备、信号同步模块及RSU，该数据处理模块接收并处理道路信息感知设备(激光雷达)反馈的数据以生成感知数据(路口信息)并传输至RSU，RSU接收该感知数据并通过RSU广播传输至该路段内的车辆，车辆响应该信进行智能预警。
在一实施方式中，如图3所示，该道路信息感知设备包含至少一台激光雷达，其连接边缘计算机并基于接边缘计算机的指令实现时间同步，该激光雷达用以检测路端的信息并将其传输至数据处理模块，该数据处理模块接收并处理激光雷达反馈的数据以生成感知数据(路口信息)，并传输至RSU，进而通过RSU广播传输至该路段内的车辆，车辆响应该信进行智能预警。较佳的，该数据处理模块处理的信息传输至云端，进而传输至远端监控中心。这样可远程对十字路口的全方位监控，提高十字路口的道路安全系数。
如图4所示为本申请实施例的用于路口全息感知的控制方法，该方法包含如下步骤：
S1.利用信号同步模块同步其连接的图像级激光雷达(如4台)
S2.利用同步后的图像级激光雷达进行点云采集(高密度目标点云图案)，
S3.数据处理模块接收激光雷达反馈的信息并基于深度学习算法进行目标分类识别以感知道路的路况信息，(从而感知出汽车、自行车、行人等类型，同时包含了速度、GPS位置、加速度、距离、流量等信息。)
S4.RSU(路测单元)接收该路况信息并广播形式发送给路端的汽车，用以给道路中的汽车提供安全预警，为转弯车辆提供盲区信息，这样提升道路的安全性。
在一实施方式中，S4中还包含路况信息传输至云端，这样云端中的感知数据可传输远端监控中心，方便交通管理者实时获取准确的路况信息，丰富了道路全息感知模块信息，为智能车路协同提供了可行的实施方式。
在一实施方式中，S3中还包含数据处理模块将接收激光雷达反馈的3维信息基于预设的规则转换为带有时间戳的4维信息。这样在路口360度全方位的道路信息，这样极大降低车辆(如货车)拐弯时造成的盲区危险，可有效的降低智慧交通中的交通事故率。
需要说明的是，本说明书中实施例采用递进的方式描述，实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例、用户终端实施例、管理平台实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
上述实施例阐明的系统、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本说明书可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本说明书的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本说明书各个实施例或实施例中的某些部分所述的方法。
本说明书可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、多处理器系统、可编程的消费电子设备、小型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。
本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的程序、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人是能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡如本发明精神实质所做的等效变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种用于路口全息感知的装置，其特征在于:所述检测装置，包含：道路信息感知设备、数据处理模块及信号同步模块；
所述道路信息感知设备，包含：复数个激光雷达，其配置于路口，所述激光雷达分别电性连接信号同步模块，用以同步采集路口的路况信息并将采集的路况信息传输至数据处理模块，
所述数据处理模块接收并响应所述路况信息并基于预设的规则将其转换为4维信息。
2.如权利要求1所述的用于路口全息感知的装置，其特征在于:还包含GPS模块，其电性连接数据处理模块，以提供当前的位置信息。
3.如权利要求1所述的用于路口全息感知的装置，其特征在于:
所述道路信息感知设备，包含：4个激光雷达，其配置于十字路口4个方向，所述激光雷达用以在同步采集路口的路况信息并将采集的信息传输至数据处理模块进行全息合成。
4.如权利要求3所述的用于路口全息感知的装置，其特征在于:合成的道路信号传输至云端和/或远端监控中心。
5.如权利要求1所述的用于路口全息感知的装置，其特征在于:所述道路信息感知设备包含全息感知模块其电性连接图像级激光雷达，所述道路信息感知设备在运行时，在预设的时间内发射光脉冲，每个所述光脉冲均以40x100°的视场向多个不同的方向发射，利用每个光脉冲的反射信号，根据反射的时间以构建周边的三维道路场景。
6.如权利要求1所述的用于路口全息感知的装置，其特征在于:所述激光雷达配置有同步触发接口，通过其电性连接信号同步模块，以将获得的同步信号添加到每一个激光点中。
7.如权利要求1所述的用于路口全息感知的装置，其特征在于:所述激光雷达，其垂直方向角分辨率达0.13度，所述激光雷达运行时每秒钟可采集10万以上的数据点，以获取细小障碍物的三维信息。
8.一种用于路口全息感知的控制方法，其特征在于：所述方法包含如下步骤：
S1.利用信号同步模块同步其连接的图像级激光雷达；
S2.利用同步后的图像级激光雷达进行点云采集，以获得高密度目标点云图案；
S3.基于数据处理模块将接收激光雷达传输的信息并基于预设的规则将其转换为带有时间戳的4维信息；
S4.RSU接收所述4维信息路况并广播的形式发送。
9.如权利要求8所述的控制方法，其特征在于：所述步骤S4中还包含4维信息传输至云端和/或传输至远端监控中心。
10.如权利要求8所述的控制方法，其特征在于：所述步骤S3中还包含数据处理模块基于预收的基准雷达转换其余雷达的空间坐标，实现空间的联合标定，以将点云的3维信息转换为含有时间戳的4维信息。
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|---|---|
| CN (1) | CN111477010A (zh) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112669614A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-04-16 | 图达通智能科技(苏州)有限公司 | 一种实时道路路况信息采集与发布的装置和方法 |
| CN112802324A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-05-14 | 深圳市砝石激光雷达有限公司 | 行人安全激光全息防护系统及方法 |
| CN113343849A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-09-03 | 西安恒盛安信智能技术有限公司 | 一种基于雷达和视频的融合感知设备 |
| CN113379805A (zh) * | 2021-08-12 | 2021-09-10 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 一种交通节点的多信息资源融合处理方法 |
| CN113470354A (zh) * | 2021-06-24 | 2021-10-01 | 上海智能网联汽车技术中心有限公司 | 全天候路测感知系统 |
| CN113808389A (zh) * | 2021-08-11 | 2021-12-17 | 深圳市金溢科技股份有限公司 | 车路协同系统、边缘计算单元、中心云平台及信息处理方法 |
| CN115346374A (zh) * | 2022-08-30 | 2022-11-15 | 北京星云互联科技有限公司 | 一种路口全息感知方法、装置、边缘计算设备和存储介质 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105711597A (zh) * | 2016-02-25 | 2016-06-29 | 江苏大学 | 前方局部行驶环境感知系统及方法 |
| CN106408940A (zh) * | 2016-11-02 | 2017-02-15 | 南京慧尔视智能科技有限公司 | 基于微波和视频数据融合的交通检测方法及装置 |
| CN107478214A (zh) * | 2017-07-24 | 2017-12-15 | 杨华军 | 一种基于多传感器融合的室内定位方法及系统 |
| CN109212540A (zh) * | 2018-09-12 | 2019-01-15 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 基于激光雷达系统的测距方法、装置及可读存储介质 |
| CN109814112A (zh) * | 2019-01-15 | 2019-05-28 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种超声波雷达与激光雷达信息融合方法和系统 |
| CN110471085A (zh) * | 2019-09-04 | 2019-11-19 | 深圳市镭神智能系统有限公司 | 一种轨道检测系统 |
| CN110648538A (zh) * | 2019-10-29 | 2020-01-03 | 苏州大学 | 一种基于激光雷达网络的交通信息感知系统及方法 |
-
2020
- 2020-04-08 CN CN202010270271.4A patent/CN111477010A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105711597A (zh) * | 2016-02-25 | 2016-06-29 | 江苏大学 | 前方局部行驶环境感知系统及方法 |
| CN106408940A (zh) * | 2016-11-02 | 2017-02-15 | 南京慧尔视智能科技有限公司 | 基于微波和视频数据融合的交通检测方法及装置 |
| CN107478214A (zh) * | 2017-07-24 | 2017-12-15 | 杨华军 | 一种基于多传感器融合的室内定位方法及系统 |
| CN109212540A (zh) * | 2018-09-12 | 2019-01-15 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 基于激光雷达系统的测距方法、装置及可读存储介质 |
| CN109814112A (zh) * | 2019-01-15 | 2019-05-28 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种超声波雷达与激光雷达信息融合方法和系统 |
| CN110471085A (zh) * | 2019-09-04 | 2019-11-19 | 深圳市镭神智能系统有限公司 | 一种轨道检测系统 |
| CN110648538A (zh) * | 2019-10-29 | 2020-01-03 | 苏州大学 | 一种基于激光雷达网络的交通信息感知系统及方法 |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112669614A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-04-16 | 图达通智能科技(苏州)有限公司 | 一种实时道路路况信息采集与发布的装置和方法 |
| CN112802324A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-05-14 | 深圳市砝石激光雷达有限公司 | 行人安全激光全息防护系统及方法 |
| CN113343849A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-09-03 | 西安恒盛安信智能技术有限公司 | 一种基于雷达和视频的融合感知设备 |
| CN113470354A (zh) * | 2021-06-24 | 2021-10-01 | 上海智能网联汽车技术中心有限公司 | 全天候路测感知系统 |
| CN113808389A (zh) * | 2021-08-11 | 2021-12-17 | 深圳市金溢科技股份有限公司 | 车路协同系统、边缘计算单元、中心云平台及信息处理方法 |
| CN113379805A (zh) * | 2021-08-12 | 2021-09-10 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 一种交通节点的多信息资源融合处理方法 |
| CN113379805B (zh) * | 2021-08-12 | 2022-01-07 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 一种交通节点的多信息资源融合处理方法 |
| CN115346374A (zh) * | 2022-08-30 | 2022-11-15 | 北京星云互联科技有限公司 | 一种路口全息感知方法、装置、边缘计算设备和存储介质 |
| CN115346374B (zh) * | 2022-08-30 | 2023-08-22 | 北京星云互联科技有限公司 | 一种路口全息感知方法、装置、边缘计算设备和存储介质 |
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