CN115435896A - 一种无人驾驶车道l型交通杆的振幅监测方法及系统 - Google Patents

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CN115435896A CN202211192777.3A CN202211192777A CN115435896A CN 115435896 A CN115435896 A CN 115435896A CN 202211192777 A CN202211192777 A CN 202211192777A CN 115435896 A CN115435896 A CN 115435896A
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Abstract

本发明涉及无人驾驶技术领域，提出了一种无人驾驶车道L型交通杆的振幅监测方法及系统，所述L型交通杆包括横向杆和竖向杆，包括以下步骤：实时采集横向杆上N个测点的倾斜度值；所述倾斜度值包括X方向倾斜度值和Y方向倾斜度值；根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅；根据N个测点的Y方向倾斜度值，计算N个测点的左右振幅。通过上述技术方案，解决了现有技术中交通杆振幅监测方法成本高、受环境影响大的问题。

Description

一种无人驾驶车道L型交通杆的振幅监测方法及系统
技术领域
本发明涉及无人驾驶技术领域，具体的，涉及一种无人驾驶车道L型交通杆的振幅监测方法及系统。
背景技术
交通杆主要用于布设视频等道路情况探测与指示装置，是维护车辆在公路上安全行驶的重要工具。无人驾驶车除了自载的道路情况探测装置外，还需要依赖交通杆上的视频等道路情况探测与指示装置来获得更加精确的道路情况信息。因此，无人驾驶对交通杆的依赖性更强。安装在交通杆上的道路情况探测装置的测量精度受交通杆自身的振动影响较大，因此，需要在交通杆上布设一种装置，用于实时识别交通杆在风荷载、大型卡车行驶过引进的振幅，及实时传输给杆上的道路情况探测装置或者大数据中心，用于修正安装在交通杆上的道路情况探测与指示装置的精度。
L型交通杆属于悬臂梁式结构。现有可测量此类型结构振幅的技术主要有以下几类：
（1）、低频惯性式振动位移计。此类型装置主要是基于低频惯性式振动速度计进行积分得到振动位移。由于此类型传感器的下限频率通常在0.1Hz以上，用于测量风荷载作用下的振幅时，无法检测到下限频率以下的振动信号，进而存在一定的误差。
（2）、激光式位移计。此类型装置主要是基于安装在交通杆附近的激光装置通过实时打靶安装在交通杆上的位移标尺靶的方式获得交通杆的振幅。此类型装置成本较高、且容易受风、雾霾、大卡车行驶过等影响。
（3）、图像识别式位移计。此类型装置主要是基于高性能摄像机拍照及图像处理技术，检测被测量结构物的振幅。此类型装置成本较高、且容易受雨水、雾霾等天气影响。
发明内容
本发明提出一种无人驾驶车道L型交通杆的振幅监测方法及系统，解决了现有技术中针对无人驾驶车对交通杆振幅监测的需求，及现有的交通杆振幅监测方法成本高、受环境影响大的问题。
本发明的技术方案如下：
第一方面，一种无人驾驶车道L型交通杆的振幅监测方法，所述L型交通杆包括横向杆和竖向杆，包括以下步骤：
实时检测横向杆上N个测点的倾斜度值；所述倾斜度值包括X方向倾斜度值和Y方向倾斜度值；N为自然数；
根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅；根据N个测点的Y方向倾斜度值，计算N个测点的左右振幅；
N个测点的X方向倾斜度值为
Figure 24402DEST_PATH_IMAGE001
，L型交通杆上、下振动位移曲线方程为
Figure 463212DEST_PATH_IMAGE002
，l表示横向杆上任一点与起点的距离，起点为横向杆上靠近竖向杆的端点，d为横向杆的长度，a(t)为位移曲线系数；
所述根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅，具体包括：
分别根据M个时刻的X方向倾斜度值，计算M个时刻的位移曲线系数a(t1)、a(t2)，... ，a(tM)；M为自然数；
根据M个时刻的系数a(t1)、a(t2)，... ，a(tM)，得到N个测点在M个时刻的上下振幅；
根据N个测点在M个时刻上下振幅，拟合N个测点在每一时刻的上下振幅，得到拟合曲线；曲线上的点即为任意时刻横向杆的上下振幅；
所述根据N个测点的Y方向倾斜度值，计算N个测点的左右振幅的计算过程，与所述根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅的计算过程相同。
第二方面，一种无人驾驶车道L型交通杆的振幅监测系统，包括，
第一采集模块，用于实时采集横向杆上N个测点的倾斜度值；所述倾斜度值包括X方向倾斜度值和Y方向倾斜度值；
第一计算模块，用于根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅；根据N个测点的Y方向倾斜度值，计算N个测点的左右振幅；
N个测点的X方向倾斜度值为
Figure 658701DEST_PATH_IMAGE001
，L型交通杆上、下振动位移曲线方程为
Figure 26228DEST_PATH_IMAGE003
，l表示横向杆上任一点与起点的距离，起点为横向杆上靠近竖向杆的一端，d为横向杆的长度，a(t)为位移曲线系数；
所述根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅，具体包括：
分别根据M个时刻的X方向倾斜度值，计算M个时刻的位移曲线系数a(t1)、a(t2)，... ，a(tM)；
根据M个时刻的位移曲线系数a(t1)、a(t2)，... ，a(tM)，得到N个测点在M个时刻的上下振幅；
根据N个测点在M个时刻的上下振幅，拟合N个测点的上下振幅曲线，曲线上的点即为N个测点的的上下振幅；
所述根据N个测点的Y方向倾斜度值，计算N个测点的左右振幅的计算过程，与所述根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅的计算过程相同。
第三方面，一种无人驾驶车道L型交通杆的振幅监测系统，包括，
无线动态倾角仪，用于实时检测横向杆上N个测点的倾斜度值；
振幅计算算法模块，所述振幅计算算法模块具体用于：
实时采集横向杆上N个测点的倾斜度值；所述倾斜度值包括X方向倾斜度值和Y方向倾斜度值；
根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅；根据N个测点的Y方向倾斜度值，计算N个测点的左右振幅；
N个测点的X方向倾斜度值为
Figure 205537DEST_PATH_IMAGE001
，L型交通杆上、下振动位移曲线方程为
Figure 919808DEST_PATH_IMAGE003
，l表示横向杆上任一点与起点的距离，起点为横向杆上靠近竖向杆的一端，d为横向杆的长度，a(t)为位移曲线系数；
所述根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅，具体包括：
分别根据M个时刻的X方向倾斜度值，计算M个时刻的位移曲线系数a(t1)、a(t2)，... ，a(tM)；
根据M个时刻的位移曲线系数a(t1)、a(t2)，... ，a(tM)，得到N个测点在M个时刻的上下振幅；
根据N个测点在M个时刻的上下振幅，拟合N个测点的上下振幅曲线，曲线上的点即为N个测点的的上下振幅；
所述根据N个测点的Y方向倾斜度值，计算N个测点的左右振幅的计算过程，与所述根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅的计算过程相同。
云端平台，用于接收并转发所述N个测点的上下振幅、所述N个测点的左右振幅到无人驾驶车的控制平台；
供电模块，用于给无线动态倾角仪供电。
本发明的工作原理及有益效果为：
本发明通过在横向杆上设置N个测点，实时采集N个测点的倾斜度值，并根据N个测点的X方向倾斜度值计算L型交通杆上、下振动位移曲线系数，进而得到N个测点的上下振幅；具体为：分别根据M个时刻的X方向倾斜度值，计算M个时刻的位移曲线系数a(t1)、a(t2)，... ，a(tM)；根据M个时刻的系数a(t1)、a(t2)，... ，a(tM)，得到N个测点在M个时刻的上下振幅；根据N个测点在M个时刻的上下振幅，拟合N个测点的上下振幅曲线，得到N个测点在每一时刻的上下振幅。
采用同样的方法可以得到N个测点的左右振幅。
本发明为无人驾驶交通杆的振动幅值监测提供了一种低成本、受天气影响小的新的监测方法。此方法相比现有的其它方法，可降低50%以上的成本；同时在雾霾、雨雪天也可稳定监测。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明无人驾驶车道L型交通杆的振幅监测方法流程图；
图2为无线动态倾角仪在L型交通杆上的布置位置示意图；
图3为本发明无人驾驶车道L型交通杆的振幅监测装置的一个实施例结构示意图；
图4为本发明无人驾驶车道L型交通杆的振幅监测装置的又一实施例结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，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例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都涉及本发明保护的范围。
实施例一
如图1所示，本实施例提出了一种无人驾驶车道L型交通杆的振幅监测方法，所述L型交通杆包括横向杆和竖向杆，包括以下步骤：
S100：实时采集横向杆上N个测点的倾斜度值；所述倾斜度值包括X方向倾斜度值和Y方向倾斜度值；
S200：根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅；根据N个测点的Y方向倾斜度值，计算N个测点的左右振幅；
N个测点的X方向倾斜度值为
Figure 500962DEST_PATH_IMAGE001
，L型交通杆上、下振动位移曲线方程为
Figure 773812DEST_PATH_IMAGE003
，l表示横向杆上任一点的位置，即任一点与起点的距离，起点为横向杆上靠近竖向杆的一端，d为横向杆的长度，a(t)为位移曲线系数；
本实施例中，首先将N个双向动态倾角仪等距安装至L型交通杆的横向杆上，作为N个测点，所有的双向动态倾角仪安装位置为统一的上表面、下表面或侧面，如图2所示，即为倾角仪安装于横向杆上表面的安装示意图；
设L型交通杆横向杆长为d米，以横向杆上靠近竖向杆的一端为起点（原点），
取N为3，则3个测点布置位置(即测点与起点的距离l)分别为0、d/2、d；
取N为4，则4个测点布置位置分别为0、d/3、2d/3、d；
取N为5，则5个测点布置位置分别为0、d/4、2d/4、3d/4、d；
则N个测点布置位置分别为0、d/（N-1）、2d/（N-1）……d；
步骤S200中所述根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅，具体包括：
S210：分别根据M个时刻的X方向倾斜度值，计算M个时刻的位移曲线系数a(t1)、a(t2)，... ，a(tM)；
对任一ti时刻，i为自然数，且i≤M，位移曲线系数a(ti)的计算过程包括：
S211：ti时刻N个测点的X方向倾斜度值为
Figure 611056DEST_PATH_IMAGE004
，根据ti时刻N个测点的X方向倾斜度值，计算ti时刻L型交通杆上、下振动位移曲线的斜率值，具体为：
Figure 627553DEST_PATH_IMAGE005
（1）
对ti时刻的L型交通杆上、下振动位移曲线求导，得到ti时刻L型交通杆上、下振动位移曲线上的斜率值为：
Figure 594372DEST_PATH_IMAGE006
（2）
其中，
Figure 38123DEST_PATH_IMAGE007
为ti时刻的L型交通杆上下振动位移曲线；
由于公式（1）和公式（2）的计算结果都是ti时刻L型交通杆上、下振动位移曲线的斜率值，即对任一测点，r(ti)=R(l,ti)，于是根据公式（1）和公式（2）得到：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE008
（3）
其中，n=1，2，...N，ln表示第n个测点与起点的距离；
将多个一一对应的tan(xn(ti)) 、ln分别代入公式（3），得到N个a(ti)；
得到N个a(ti)后，求得N个 a(ti)的期望值，选择N个a(ti)中与期望值相差最小的一个，作为最终的a(ti)。
以N=3为例， 3个测点布置位置分别为0、d/2、d；
3个测点X方向某ti时刻的倾斜度值为，
Figure 534019DEST_PATH_IMAGE009
设ti时刻L型交通杆上、下振动位移曲线上的斜率值为r(ti)，
则
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE010
（1）
设ti时刻L型交通杆上、下振动位移曲线方程为，
Figure 321584DEST_PATH_IMAGE011
设L型交通杆上、下振动位移曲线上的斜率值为R(l)，对ti时刻的振动位移曲线函数s(l，ti)一次求导得到，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE012
（2）
由于公式（1）和公式（2）的计算结果都是ti时刻L型交通杆上、下振动位移曲线的斜率值， 对0、d/2、d位置的三个测点有
Figure 988582DEST_PATH_IMAGE013
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE014
Figure 9759DEST_PATH_IMAGE015
根据上述3个公式，可以得到3个a(ti)，求得3个 a(ti)的期望值，选择3个 a(ti)中与期望值相差最小的一个，作为最终的a(ti)。
S220：根据M个时刻的系数a(t1)、a(t2)，... ，a(tM)，得到N个测点在M个时刻的上下振幅；
具体的，对任一测点，将表征该测点位置的ln值和位移曲线系数a(ti)值代入L型交通杆上下振动位移曲线方程
Figure DEST_PATH_IMAGE016
，即可得到L型交通杆在ti时刻各测点的上、下振动唯一幅度值；
S230：根据N个测点在M个时刻上下振幅，拟合N个测点的上下振幅曲线，曲线上的点即为N个测点的的上下振幅；
具体的，将每一测点、每一时刻对应的ln值和a(ti)值代入L型交通杆上下振动位移曲线方程
Figure 962540DEST_PATH_IMAGE016
进行拟合，得到N个测点的上下振幅曲线。
S240：所述根据N个测点的Y方向倾斜度值，计算N个测点的左右振幅的计算过程，与所述根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅的计算过程相同。
实施例二
如图3所示，一种无人驾驶车道L型交通杆的振幅监测系统，包括，
第一采集模块，用于实时采集横向杆上N个测点的倾斜度值；所述倾斜度值包括X方向倾斜度值和Y方向倾斜度值；
第一计算模块，用于根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅；根据N个测点的Y方向倾斜度值，计算N个测点的左右振幅；
N个测点的X方向倾斜度值为
Figure 851999DEST_PATH_IMAGE017
，L型交通杆上、下振动位移曲线方程为
Figure DEST_PATH_IMAGE018
，l表示横向杆上任一点与起点的距离，起点为横向杆上靠近竖向杆的一端，d为横向杆的长度，a(t)为位移曲线系数；
所述根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅，具体包括：
分别根据M个时刻的X方向倾斜度值，计算M个时刻的位移曲线系数a(t1)、a(t2)，... ，a(tM)；
根据M个时刻的位移曲线系数a(t1)、a(t2)，... ，a(tM)，得到N个测点在M个时刻的上下振幅；
根据N个测点在M个时刻的上下振幅，拟合N个测点的上下振幅曲线，曲线上的点即为N个测点的的上下振幅；
所述根据N个测点的Y方向倾斜度值，计算N个测点的左右振幅的计算过程，与所述根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅的计算过程相同。
进一步，还包括：
第二计算模块，用于对任一ti时刻，i为自然数，且i≤M，计算位移曲线系数a(ti)，具体的计算过程包括：
ti时刻N个测点的X方向倾斜度值为
Figure 107924DEST_PATH_IMAGE019
，根据ti时刻N个测点的X方向倾斜度值，计算ti时刻L型交通杆上、下振动位移曲线的斜率值，具体为：
Figure DEST_PATH_IMAGE020
（1）
对ti时刻的L型交通杆上、下振动位移曲线求导，得到ti时刻L型交通杆上、下振动位移曲线上的斜率值为：
Figure 532958DEST_PATH_IMAGE021
（2）
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE022
为ti时刻的L型交通杆上下振动位移曲线；
对任一测点，根据公式（1）和公式（2）得到：
Figure 130293DEST_PATH_IMAGE023
（3）
其中，n=1，2，...N，ln表示第n个测点与起点的距离；
将N个测点对应的tan(xn(ti)) 、ln分别代入公式（3），得到N个a(ti)，从N个a(ti)中选择一个a(ti)，作为最终的a(ti)。
实施例三
如图4所示，一种无人驾驶车道L型交通杆的振幅监测系统，包括，
模块1：无线动态倾角仪模块，所述无线动态倾角仪模块用于实时检测横向杆上N个测点的倾斜度值；
本实施例中，无线动态倾角仪的有效频带范围满足0~10Hz范围，分辨力优于0.005°。双向倾斜测量，可使用市面上的QI-4G型无线动态倾角仪等。无线动态倾角仪的两个测量方向分别定义为X、Y，倾角仪X方向输出的倾角值用于计算L型交通杆的上、下振幅，倾角仪Y方向输出的倾角值用于计算L型交通杆的左、右振幅。
模块2：振幅计算算法模块，振幅计算算法模块具体用于：
实时采集横向杆上N个测点的倾斜度值；所述倾斜度值包括X方向倾斜度值和Y方向倾斜度值；
根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅；根据N个测点的Y方向倾斜度值，计算N个测点的左右振幅；
N个测点的X方向倾斜度值为
Figure DEST_PATH_IMAGE024
，L型交通杆上、下振动位移曲线方程为
Figure 669115DEST_PATH_IMAGE025
，l表示横向杆上任一点与起点的距离，起点为横向杆上靠近竖向杆的一端，d为横向杆的长度，a(t)为位移曲线系数；
所述根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅，具体包括：
分别根据M个时刻的X方向倾斜度值，计算M个时刻的位移曲线系数a(t1)、a(t2)，... ，a(tM)；
根据M个时刻的位移曲线系数a(t1)、a(t2)，... ，a(tM)，得到N个测点在M个时刻的上下振幅；
根据N个测点在M个时刻的上下振幅，拟合N个测点的上下振幅曲线，曲线上的点即为N个测点的的上下振幅；
所述根据N个测点的Y方向倾斜度值，计算N个测点的左右振幅的计算过程，与所述根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅的计算过程相同；
模块3：云端平台，用于接收无线倾角仪发送的振幅值、存储振幅值到网络数据、转发振幅值到无人驾驶车的控制平台；
模块4：供电模块，用于给无线倾角仪供电。
本实施例中，供电模块给无线动态倾角仪模块供电，通过无线动态倾角仪模块实时检测横向杆上N个测点的倾斜度值，振幅计算算法模块对所述无线动态倾角仪模块检测得到的横向杆上N个测点的倾斜度值进行计算拟合得到横向杆上下和左右振动的振幅曲线，从而得到L型交通杆每个时刻，任意测点位置的振幅值，通过云端平台实时接收并存储L型交通杆的实时振幅值数据，并转发振幅值到无人驾驶车的控制平台，此平台满足千万台无人驾驶交通杆振幅监测装置数据的接收、存储、转发能力。
进一步，对任一ti时刻，i为自然数，且i≤M，位移曲线系数a(ti)的计算过程包括：
ti时刻N个测点的X方向倾斜度值为
Figure DEST_PATH_IMAGE026
，根据ti时刻N个测点的X方向倾斜度值，计算ti时刻L型交通杆上、下振动位移曲线的斜率值，具体为：
Figure 307776DEST_PATH_IMAGE027
（1）
对ti时刻的L型交通杆上、下振动位移曲线求导，得到ti时刻L型交通杆上、下振动位移曲线上的斜率值为：
Figure DEST_PATH_IMAGE028
（2）
其中，
Figure 733072DEST_PATH_IMAGE029
为ti时刻的L型交通杆上下振动位移曲线；
对任一测点，根据公式（1）和公式（2）得到：
Figure DEST_PATH_IMAGE030
（3）
其中，n=1，2，...N，ln表示第n个测点与起点的距离；
将N个测点对应的tan(xn(ti)) 、ln分别代入公式（3），得到N个a(ti)，从N个a(ti)中选择一个a(ti)，作为最终的a(ti)。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种无人驾驶车道L型交通杆的振幅监测方法，所述L型交通杆包括横向杆和竖向杆，其特征在于，包括以下步骤：
实时采集横向杆上N个测点的倾斜度值；所述倾斜度值包括X方向倾斜度值和Y方向倾斜度值；
根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅；根据N个测点的Y方向倾斜度值，计算N个测点的左右振幅；N为自然数；
N个测点的X方向倾斜度值为
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，L型交通杆上、下 振动位移曲线方程为
Figure DEST_PATH_IMAGE002
，l表示横向杆上任一 点与起点的距离，起点为横向杆上靠近竖向杆的端点，d为横向杆的长度，a(t)为位移曲线 系数；
所述根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅，具体包括：
分别根据M个时刻的X方向倾斜度值，计算M个时刻的位移曲线系数a(t1)、a(t2)，... ，a(tM)；M为自然数；
根据M个时刻的位移曲线系数a(t1)、a(t2)，... ，a(tM)，得到N个测点在M个时刻的上下振幅；
根据N个测点在M个时刻的上下振幅，拟合N个测点的上下振幅曲线，曲线上的点即为N个测点的的上下振幅；
所述根据N个测点的Y方向倾斜度值，计算N个测点的左右振幅的计算过程，与所述根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅的计算过程相同。
2.根据权利要求1所述的一种无人驾驶车道L型交通杆的振幅监测方法，其特征在于，对任一ti时刻，i为自然数，且i≤M，位移曲线系数a(ti)的计算过程包括：
ti时刻N个测点的X方向倾斜度值为
Figure DEST_PATH_IMAGE003
，根据ti时刻N 个测点的X方向倾斜度值，计算ti时刻L型交通杆上、下振动位移曲线的斜率值，具体为：
Figure DEST_PATH_IMAGE004
（1）
对ti时刻的L型交通杆上、下振动位移曲线求导，得到ti时刻L型交通杆上、下振动位移曲线上的斜率值为：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
（2）
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
为ti时刻的L型交通杆上下振动位移曲线；
对任一测点，根据公式（1）和公式（2）得到：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
（3）
其中，n=1，2，...N，ln表示第n个测点与起点的距离；
将N个测点对应的tan(xn(ti)) 、ln分别代入公式（3），得到N个a(ti)，从N个a(ti)中选择一个a(ti)，作为最终的a(ti)。
3.一种无人驾驶车道L型交通杆的振幅监测系统，其特征在于，包括，
第一采集模块，用于实时采集横向杆上N个测点的倾斜度值；所述倾斜度值包括X方向倾斜度值和Y方向倾斜度值；
第一计算模块，用于根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅；根据N个测点的Y方向倾斜度值，计算N个测点的左右振幅；
N个测点的X方向倾斜度值为
Figure DEST_PATH_IMAGE008
，L型交通杆上、下振动 位移曲线方程为
Figure 157177DEST_PATH_IMAGE009
，l表示横向杆上任一点与 起点的距离，起点为横向杆上靠近竖向杆的一端，d为横向杆的长度，a(t)为位移曲线系数；
所述根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅，具体包括：
分别根据M个时刻的X方向倾斜度值，计算M个时刻的位移曲线系数a(t1)、a(t2)，... ，a(tM)；
根据M个时刻的位移曲线系数a(t1)、a(t2)，... ，a(tM)，得到N个测点在M个时刻的上下振幅；
根据N个测点在M个时刻的上下振幅，拟合N个测点的上下振幅曲线，曲线上的点即为N个测点的的上下振幅；
所述根据N个测点的Y方向倾斜度值，计算N个测点的左右振幅的计算过程，与所述根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅的计算过程相同。
4.根据权利要求3所述的一种无人驾驶车道L型交通杆的振幅监测系统，其特征在于，还包括：
第二计算模块，用于对任一ti时刻，i为自然数，且i≤M，计算位移曲线系数a(ti)，具体的计算过程包括：
ti时刻N个测点的X方向倾斜度值为，根据ti时刻N个测点的X方向倾斜度值，计算ti时刻L型交通杆上、下振动位移曲线的斜率值，具体为：
Figure DEST_PATH_IMAGE010
（1）
对ti时刻的L型交通杆上、下振动位移曲线求导，得到ti时刻L型交通杆上、下振动位移曲线上的斜率值为：
Figure 746421DEST_PATH_IMAGE011
（2）
其中，
Figure 463842DEST_PATH_IMAGE006
为ti时刻的L型交通杆上下振动位移曲线；
对任一测点，根据公式（1）和公式（2）得到：
Figure DEST_PATH_IMAGE012
（3）
其中，n=1，2，...N，ln表示第n个测点与起点的距离；
将N个测点对应的tan(xn(ti)) 、ln分别代入公式（3），得到N个a(ti)，从N个a(ti)中选择一个a(ti)，作为最终的a(ti)。
5.一种无人驾驶车道L型交通杆的振幅监测系统，其特征在于，包括，
无线动态倾角仪，用于实时检测横向杆上N个测点的倾斜度值；
振幅计算算法模块，所述振幅计算算法模块具体用于：
实时采集横向杆上N个测点的倾斜度值；所述倾斜度值包括X方向倾斜度值和Y方向倾斜度值；
根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅；根据N个测点的Y方向倾斜度值，计算N个测点的左右振幅；
N个测点的X方向倾斜度值为
Figure 531155DEST_PATH_IMAGE013
，L型交通杆上、下振动位 移曲线方程为
Figure DEST_PATH_IMAGE014
，l表示横向杆上任一点与起 点的距离，起点为横向杆上靠近竖向杆的一端，d为横向杆的长度，a(t)为位移曲线系数；
所述根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅，具体包括：
分别根据M个时刻的X方向倾斜度值，计算M个时刻的位移曲线系数a(t1)、a(t2)，...，a(tM)；
根据M个时刻的位移曲线系数a(t1)、a(t2)，... ，a(tM)，得到N个测点在M个时刻的上下振幅；
根据N个测点在M个时刻的上下振幅，拟合N个测点的上下振幅曲线，曲线上的点即为N个测点的的上下振幅；
所述根据N个测点的Y方向倾斜度值，计算N个测点的左右振幅的计算过程，与所述根据N个测点的X方向倾斜度值，计算N个测点的上下振幅的计算过程相同；
云端平台，用于接收并转发所述N个测点的上下振幅、所述N个测点的左右振幅到无人驾驶车的控制平台；
供电模块，用于给无线动态倾角仪供电。
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