曹成孝
(浙江省衢州市公安局交警支隊 機動車安全檢測站,浙江 衢州 324000)
伴隨著城市的不斷發展進步,各個地區的交通繁忙情況日益凸顯,而且交通事故的發生率也有不斷攀升的趨勢,因此對于交通環境參數檢測的要求也就越來越迫切。如何可以更加有效的對交通系統進行分析,科學的管理現有的交通網絡,是改善城市交通環境的首要難題。
智能小車擁有環境感應、數據搜集以及規劃管理等多種先進功能,如果對其功能加以善用,就可以實現其用于交通環境參數檢測的功能。更值得關注的是,智能小車比常用的交通環境檢測設備快捷、高效、低成本。
智能車絕不是我們普通印象中的類似科幻片中可以自動駕駛的車輛,它是指那些擁有完善的導航系統,并且具有全球定位功能,以及可以接受信息中心傳來的資料信息的新型車輛。
這類車輛的在民間的使用多是可以保證車輛使用人在安全的條件下進行駕駛,通過其對道路交通環境的參數檢測以及系統中的交通數據資料進行分析,提供給駕駛者最為安全的駕駛選擇。同時,其可以快速的分析當前的道路交通現狀,周圍行駛的車輛狀況等信息,準確的給出最適合的行駛對策,是駕駛中相當重要的輔助因素。
該類系統的設計牽涉到許多方面的協調,因此是一項十分負責的工程,雖然如此,但是在設計的過程中仍然有一些基本的原則需要遵循,作者對這些原則進行了大概的總結和歸納。
首先,系統的道路交通環境參數檢測需要利用到GPS系統、電子傳感器系統以及數據搜集系統。這些在整個的智能交通平臺開發和研究中不可或缺,可以為交通平臺的運作提供良好的檢測平臺。該系統的核心作用是:即時搜集多項車載傳感器所提供的交通環境參數,同時依據系統預設格式妥善的儲存這些數據;利用系統中設置的各類傳感器信息分析算法針對每個傳感器所采集的參數進行數據數學處理,從而驗證各種多傳感器信息融合算法,同時在驗證的過程中還能夠進一步的對比各種算法自身的優勢與不足,不斷地改善和升級系統算法;上述算法綜合計算出來的最終結果對于提高定位系統的準確度,提高數據采集系統的穩定性,以及提高對周圍交通環境參數的檢測都有重要的積極作用,通過這些結果駕駛者可以得到更加明晰的駕駛指引。
(1)智能車參數檢測開發雖然仍屬于一個比較新的科研領域,但是國內已經有科研機構對其進行了探索。下圖就是國內的科研機構由自己的科研團隊自主開發的智能車參數檢測實例。
該研究團隊自行開發的智能車基礎平臺。該項目的研究目的就是在真實可靠的平臺基礎上,針對真實的道路交通環境、針對現代交通網絡對于環境參數檢測以及監控的要求,分析智能車在定位和對周圍交通環境的感知能力。系統設計中還分別標注了該系統中各個傳感器的設置,并將其劃分為定位和環境感知兩大基本類型。該項目針對算法的科研重點是利用多種不同功能傳感器的協調配合,最大程度上實現高精準的定位、地圖繪制、不固定周邊因素的檢測統計以及歸類。

圖1 系統具體功能
(2)系統在其基本的設置基礎上,通過科研團隊的調試與修正,最終成功的實現了圖2所標注的各項功能,下面我們分別來對其進行具體分析。
圖1(a)是團隊選擇的測試路線。該智能車以英杰交流中心為始發點,經由圖中箭頭標注的路線,進行整個測試路線的行駛,在這一過程中系統的各個組件功能全部開啟,行使自己的設定功能,這段測試路線的長度為4.5Km。試驗車由科研組成員負責駕駛,融入線路中的正常車輛之中,線路全程所需時間大概17分鐘。這次線路測試的目的就是要檢驗系統中預設的算法的準確性,具體來說就是高精準的定位、地圖繪制、不固定周邊因素的檢測統計以及歸類。圖1(c)是采集定位數據和激光掃描所得數據,圖1(b)是將采集結果整合之后的畫面放大圖像,圖像中不僅顯示了環境的固定信息,比如:綠化、建筑等;還顯示了環境的可變信息,比如:路上行人位置的變動、周圍車輛的分布情況、周圍車輛的移動速度、周圍車輛的移動方向等,以上這些數據對于交通網絡的智能管理有很大的幫助,提供了基礎數據流。圖1(d)是系統通過對上述采集數據的分析之后,給出的行駛建議畫面,其中顯示了試驗車在本過程中的歷史行駛數據和當前所處具體位置的數據,同時還提供了對環境的固定信息的檢測結果、環境的可變信息的檢測結果等綜合數據。經過以上的數據處理,駕駛者可以得到最好的安全提示數據,從而進行最優的駕駛方案選擇。圖1(e)則對移動目標的識別過程進行了影響分析,對移動目標的記錄數據進行整理。圖1(f)是最終通過對實驗所有數據的整合而重建出的三維實景圖。
綜上所述,智能車系統對于道路交通環境參數的檢測有著巨大的幫助,是未來智能交通網絡管理的發展大趨勢,值得行業內的企業以及機構加大科研力度。因為其牽涉到很多方面的工作,是一項復雜的系統工程,因此各個部門之間的合作也十分關鍵。最后,這畢竟是一項較新的科研領域,還有很多深層次的問題需要進一步的研究和探討,希望大家共同努力來提升我國在這方面的科研水平。
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