利用移動護欄的潮汐車道設計與實現

李冰林，呂立亞

（南京林業大學汽車與交通工程學院，江蘇南京 210037）

0 引言

為緩解部分主干道早、晚高峰時段出現的交通堵塞，提出潮汐車道解決方案，根據道路早晚高峰交通流、道路雙向通行能力不均衡情況自動設置可變車道數量，該方法有助于緩解城市道路交通擁堵情況［1-2］。目前國內對潮汐車道研究主要在車道分配優化［3-4］、車道設置［5-7］、交通管理或組織形式上采用誘導線或分隔線進行引導［8］、車道車流量預測仿真［9］、信號燈協同控制算法［10-11］等方面。在實現方式上主要采用特殊標志道路分隔線或人工移動交通錐完成。采用特殊標志道路分隔線方法對陌生車輛很難實現引導，而且駕駛員需要高度集中注意力，容易產生駕駛疲勞，一旦產生交通事故可能造成更大的擁堵；人工移動交通錐費時、危險、安全沒保障。美國舊金山的潮汐車道運營數年，采用拉鏈車通過移動交通錐改變車道數量，造價上千萬，成本較高。

本文針對交通道路擁堵問題，設計一種移動隔離護欄的潮汐車道，具有手動控制、自動控制和遠程遙控功能。該移動護欄通過控制電機實現護欄移動，同時利用圖像處理技術識別車道標志線，使隔離護欄停在所需位置；系統利用無線模塊實現網絡組網功能及遠程控制，利用有限狀態機理論使護欄達到同步移動目的。另外，通過超聲波模塊對行人或車輛檢測，保護護欄內行人安全。

1 系統架構及方案設計

無線傳感網絡拓撲結構通常有星型、樹簇型和網狀型。星型網絡中間有協調器，與其它節點直接通信，網絡結構簡單［12-13］。本設計主要由遙控器或PC 機負責控制護欄運行，反饋各子護欄信息。基于IEEE 802.15.4 標準，采用星型拓撲網絡結構方式組網［14］，如圖1 所示。中繼端負責對遙控端和PC 端指令如前進、后退和停止信號進行轉播，由各子護欄接收，同時也接收子護欄發送回來的運行狀態信號，如遇報警則將信號通過中繼反饋給PC 端。

Fig.1 System wireless network topology圖1 系統無線網絡拓撲結構

系統利用電機移動對隔離欄運行實時控制、智能調度與運行自動化，具有故障報警、緊急停車、車道識別功能。硬件系統包括ARM 嵌入式控制器、遠距離通信模塊、超聲波探測模塊、攝像頭模塊、電機及驅動器、護欄機械本體等，如圖2 所示。

Fig.2 Composition of mobile barrier圖2 移動隔離欄組成

通常城市街區路段間距小于500m，潮汐車道的隔離護欄需由多個子隔離欄組成，同時應做到各子隔離護欄接近同步移動，最終能各自定位。因此，該任務分解為如下問題：①子隔離護欄準確定位。采用圖像處理技術對交通道路分隔線進行采集識別；②多個子護欄協同移動。多個子護欄移動過程涉及到多組信息交互可靠性；移動過程中存在單個隔離護欄出現故障不同步問題，還有行人靠近問題，要設計一套可靠的控制方法使各護欄協同移動；③為便于交通部門管理，采用遠程PC 控制和現場遙控方式。為方便將來與智能交通信息交互，需開發遠程控制上位機軟件。

綜上，對道路分隔線識別及各護欄協同移動是本設計的主要內容。

2 道路分隔線圖像識別

道路交通分隔線通常是黑黃或黑白相間，為使各子隔離護欄移動到位，需識別出道路分隔邊緣線。

2.1 Canny 算子

Canny 算子邊緣檢測具有較高精確度，輸出圖像效果較好，與其它邊緣檢測算子相比失誤率較低［15-16］。為使圖像有較強的抗噪性，Canny 算子采用高斯噪聲的平滑處理，通過雙閾值算法檢測連接邊緣，經其處理后的圖像邊緣連續性較好，適用于道路交通分隔線邊緣提取。

Canny 算子算法如下［17-18］：

（1）對道路分隔線圖像進行處理之前先利用高斯平滑濾波器去噪，即利用高斯平滑濾波器與獲取的圖像做卷積：

式（1）中，f(i,j) 為去噪前某點的灰度值，G(i,j;σ) 為高斯平滑濾波器函數；σ是高斯函數參數，決定圖像平滑程度。在此σ取值0.65，濾波寬度為5。圖3 為道路分隔線原始圖像，圖4 為高斯濾波后的圖像，對比可以發現濾波后的圖像椒鹽噪聲小。

Fig.3 Original image圖3 原始圖像

Fig.4 Gaussian filtered image圖4 高斯濾波后圖像

（2）利用Sobel 算子找到圖像灰度沿兩個方向的偏導數，獲得梯度幅值和方向。平滑后S(i,j) 的梯度采用式（2）中2×2 的模板作為對x和y方向偏微分的一階近似：

由此可得：

梯度幅值為：

梯度方向為：

M(i,j) 反映圖像上(i,j) 點處的邊緣強度，a(i,j) 是該點的法向方向，M(i,j) 取得局部極大值時a(i,j) 即為邊緣方向。圖5 為圖像灰度化后強度梯度處理結果。

Fig.5 Image intensity gradient processing results圖5 圖像強度梯度處理結果

（3）梯度幅值非極大值抑制。通過平滑處理、圖像梯度幅值和方向運算，得到全局梯度并不足以確定邊緣，可通過非極大值抑制法抑制梯度方向上所有非屋脊峰值幅值，達到細化邊緣目的。

（4）用雙閾值算法檢測。雙閾值檢測方法能使經過非極大值抑制處理后的圖像得到一個圖像的邊緣矩陣，有效去除假邊緣［20］。

設經過非極大值抑制后的圖像為N(i,j)，采用最優閾值法得到其中一個閾值N2：

其中，μ1、μ2分別是目標區域的平均灰度值，σ是均值的均方差，P1、P2分別是目標區域灰度值的先驗概率，另一個閾值N1取為N2的40%。

分別使用閾值N1和N2對N(i,j) 進行檢測，將梯度小于閾值的像素灰度值變為零，分別得到兩個閾值邊緣圖像T1(i,j) 和T2(i,j)。由高閾值N2得到的圖像T2(i,j) 假邊緣很少，然后把高閾值圖像作為標準，把低閾值圖像作為輔助，獲取較好的邊緣，如圖6 所示，N2取值為120。

Fig.6 Detection results of double threshold algorithm圖6 雙閾值算法檢測結果

（5）邊緣連接。對圖像T2(i,j) 進行掃描，檢測到非零灰度值像素時，跟蹤該像素到輪廓端點A，此時找到該端點在圖像T1(i,j) 中對應的點，再尋找可連接到輪廓的像素，然后對應到圖像T2(i,j) 中的像素B，再將像素A 與B 連接。重復循環，Canny 算法不斷在圖像T1(i,j) 中收集邊緣，直到將圖像T2(i,j) 連接起來為止，此時Canny 獲得比較好的道路分隔線邊緣，如圖7 所示。

Fig.7 Results after edge extraction圖7 邊緣提取后結果

邊緣提取方法只產生邊緣上的像素，但實際上隔離護欄有時可能運行在噪聲、環境和雜散的亮度不連續狀況下，難以得到完全的邊緣特性。Hough 變換可以尋找并連接圖像中線段。

2.2 Hough 變換

Hough 變換將圖像空間中的曲線變換到參數空間中，再檢測參數空間中的極值點，確定描述曲線的參數，從而提取圖像中的規則曲線［19］。由于道路交通分隔線基本為直線或近似于直線，所以本文采用直線Hough 變換。直線模型為：

其中，ρ是從原點引到直線的垂線長度；θ是垂線與x軸正向夾角。Hough 變換將圖像空間中任意一點(x,y) 映射到參數空間(θ,ρ) 中的一條正弦曲線上并經過點(θ0,ρ0)，在參數空間中這個點的坐標就代表圖像空間這條直線的參數。針對道路交通分隔線，經過Hough 變換后的結果如圖8 所示。

Fig.8 Hough transform image圖8 Hough 變換后圖像

由此獲得隔離線與子護欄本體的相對坐標位置，在護欄運行過程中，當偏差越來越小接近于0 時即認為已經尋線定位成功。

3 各子護欄協同運行控制

有限狀態機表示有限個狀態及在這些狀態之間的轉移和動作等行為的數學模型，可以是對象在它的生命周期內所經歷的狀態序列，以及如何響應來自外界的各種事件［21］。本系統各個隔離子護欄除了要求參數標準盡量一致外，還需統一接受指揮調度實現協同移動，一旦其中一個出現故障而停機，或有人或車接近，需做到同步停止。每個護欄狀態都在行走、停止、等待、繼續行走、故障等狀態間切換，適合采取有限狀態機方法進行控制。

說明：表中的命令“xxErr”中“xx”代表第xx 號護欄出現故障，其它指令意思相同。

表1 和表2 分別表示中繼器和子護欄的各個狀態轉移及指令。其中表1 的指令“運行命令”包含前進、后退、停止命令，“狀態命令”包括正常、故障指令。

中繼器接收遙控器指揮運動命令，如通知各個子護欄進行運動前的上電命令（AllON）、接收通信成功確認信息（AllOK）、護欄運動命令（AllGO）等；子護欄移動到位后接收完成指令（RunOver）；在移動過程中，如出現有人或車輛靠近護欄，護欄應立即停止運行并通知中繼站，由中繼站通知其它子護欄停止運行（AllOFF）；一旦障礙物解除，中繼站再與各子護欄通知上電與通信確認。中繼站程序狀態如圖9 所示。

Table 1 Repeater state transition and command表1 中繼器狀態轉移和命令

Table 2 Sub-guardrail state transition and command表2 子護欄狀態轉移和命令

Fig.9 Repeater control software status圖9 中繼器控制軟件狀態

子護欄控制器主要完成電機控制與各類命令接收，以及發送運行狀態信息，軟件控制狀態如圖10 所示。子護欄接收上位機發來的電機上電命令（xxON），上電后通信確認命令（xxOK）；運行命令（xxGO），定時時間到后開啟攝像頭尋線模式，尋線結束發送到位命令（xxRunOver）。一旦此過程檢測到障礙物靠近（人或車），進入停止運動模式，發送停止命令（STOP），讓中繼站通知所有子護欄停止；一旦障礙物撤離，先由中繼站與各子護欄確認通信正常（xxC?TOK），然后通知子護欄再運動（xxCTGO），所有子護欄恢復工作，減去之前運行的時間，再開啟攝像頭尋線模式，完成尋線定位。

Fig.10 Sub-barrier control software status圖10 子隔離欄控制軟件狀態

4 系統單元設計

根據前述功能，系統所涵蓋的硬件電路模塊由MCU控制單元、攝像頭、無線通信、步進電機驅動、報警系統、超聲波、主控、電源等組成。硬件系統組成如圖11 所示。

Fig.11 Composition of hardware circuit system圖11 硬件電路系統組成

MCU 為系統核心，負責處理外部傳感器信息和電機運行；超聲波模塊起到防避撞作用；光電傳感器在光照強度不夠時采用LED 補光；報警裝置使系統在移動過程中發出蜂鳴和閃爍光，提醒路人不要靠近。

4.1 無線通信模塊

系統無線通信模塊為E34-TTL-100，功率100mW，在2 400～2 518MHz 頻段工作，傳輸最遠距離可達1 000m，抗干擾能力強。此模塊具有數據加密和壓縮功能。數據壓縮功能可減少傳輸時間及受干擾概率，提高可靠性和傳輸效率。它與主控單元MCU 通信方式采用串口通信協議，如圖12 所示。

Fig.12 Connection between wireless serial port module and MCU circuit圖12 無線串口模塊與MCU 電路連接

4.2 超聲波模塊

在護欄雙側設計超聲波模塊，作用是護欄在執行動作命令時，若檢測到前方0.5m 的扇形區域內有障礙物，就發出一個高電平信號，通知MCU 使電機停止移動。當再次檢測到沒有障礙物時則使CPU 繼續執行之前的命令。采用XKC-ME007Y-TX-X 型號的防水超聲波傳感器模塊，測量精度高。系統中繼器單元和MCU 控制單元電路實物分別如圖13、圖14 所示。

Fig.13 Repeater unit圖13 中繼器單元

Fig.14 MCU control unit圖14 MCU 控制單元

5 試驗過程與結果

為驗證系統運行效果，在試驗場地進行現場遙控操作、障礙模擬等試驗。圖15 為調試現場圖。試驗結果表明，各個子隔離護欄能同步移動，準確定位，誤差在2cm 以內，滿足設計要求。

Fig.15 Field experiment圖15 現場運行實驗

2019 年深圳市交警局采用本設計在深南大道南新路口至南山路口之間試運行全國首條基于智慧移動護欄的潮汐車道。試運行統計表明，早高峰時西往東方向通行能力提升12.1%，平均車速提高29%，表明該潮汐車道設計能有效提高相關路段車輛通行能力。

6 結語

本文采用圖像處理技術對道路分隔線進行提取，利用無線通信網絡對系統進行組網，采用有限狀態機方法對各子隔離護欄協同控制，并采用防撞保護技術保護行人安全。設計的潮汐車道經過實際調試及試運行，實現對車道的合理分配，提高了道路通行效率。與傳統的人工潮汐車道相比，省時省力。隨著國內ITS 系統的建設與完善，系統可與ITS 信息對接，利用交通流量數據優化算法，智能控制護欄運行，提高城市交通利用率，降低交通成本。未來可與車聯網融合擴展功能，發展綠色、快捷、智能化交通系統。