基于傳感器信息融合的地鐵車輛在途障礙物檢測

何佳博

摘要 由于地鐵車輛在行駛過程中會面臨許多復(fù)雜路況及障礙，導(dǎo)致行駛過程中面臨的危險性升高。基于此，文章提出基于傳感器信息融合的地鐵車輛在途障礙物檢測方法。通過傳感器信息融合進行識別鐵軌數(shù)據(jù)，利用軌道邊緣的一個特征點并使用直方圖均值化增強圖片與周邊環(huán)境的對比度，選定視覺雷達傳感器實時監(jiān)測鐵軌情況，檢查障礙物的位置，最后融合障礙物的圖像與信息，實現(xiàn)對地鐵車輛在途障礙物的檢測。實驗結(jié)果表明：基于傳感器信息融合的地鐵車輛在途障礙物檢測最大誤差為0.42 m，而其余兩種方法的誤差較大，方法1的最大誤差距離相較該文方法超出了1.71～0.42=1.29 m，方法2的最大誤差距離相較該文方法超出了3.5～0.42=3.08 m，證明了該文方法的可行性。

關(guān)鍵詞 傳感器；信息融合；地鐵車輛；在途障礙物；檢測分析

中圖分類號 D26.4文獻標(biāo)識碼 A文章編號 2096-8949（2023）16-0014-03

0 引言

現(xiàn)代科技水平不斷增高，障礙物檢測目前被許多城市開始關(guān)注，軌道交通的發(fā)展、無人機、無人車、無人船等技術(shù)的發(fā)展，推動了城市軌道交通無人駕駛地鐵的發(fā)展，而對其中障礙的探測直接影響到列車的安全運行，是當(dāng)前研究的熱點和難點。該文在對地鐵車輛在途障礙物探測技術(shù)和國內(nèi)外無人駕駛車輛探測技術(shù)進行深入研究的基礎(chǔ)上，提出一種基于傳感器信息融合的地鐵車輛在途障礙物檢測方法。文獻[1]使用多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)建立一種障礙物判定系統(tǒng)，該方法使用攝像機探測出障礙物位置，繪制出物體行進過程中的危險區(qū)域，增加雷達傳感器的控制，當(dāng)檢測到障礙物時，會產(chǎn)生緊急制動，保障物體安全，因此，該文提出相同傳感器信息融合技術(shù)的地鐵車輛在途障礙物檢測方法。

1 基于傳感器信息融合的地鐵車輛在途障礙物檢測方法

1.1 基于傳感器信息融合的鐵軌識別

傳感器信息融合技術(shù)是指在傳感器中獲取相關(guān)數(shù)據(jù)進行聯(lián)系與綜合，實現(xiàn)對目標(biāo)的精確位置與狀態(tài)的精確估計，并對目標(biāo)的態(tài)勢、威脅及嚴(yán)重性做出全面、及時、實時的評估。將其應(yīng)用于車輛在途障礙物識別領(lǐng)域，可利用多源異構(gòu)傳感器之間的互補特性，獲取的數(shù)據(jù)更為完整，從而確保車輛對障礙物的準(zhǔn)確探測，使其能夠?qū)Ω鞣N復(fù)雜的外部環(huán)境進行自適應(yīng)[2]。

鐵軌識別是地鐵車輛在軌道上安全行駛的重要保證，可有效避免列車與邊界內(nèi)的障礙物、鄰近軌道上的設(shè)備、建筑發(fā)生碰撞。在鐵路智能邊界監(jiān)測中，確定軌道邊界，是保證列車對行駛前環(huán)境感知的基礎(chǔ)與先決條件。基于傳感器信息融合的軌道識別是利用軌道邊緣的一個特征點，它的邊緣與邊緣之間的灰度差異較大，軌道邊緣的連續(xù)性比較好，軌道邊緣的密度相對于周圍的環(huán)境來說比較稀疏，其識別流程如圖1所示。

根據(jù)圖1可以了解到圖像進行預(yù)處理后，使用直方圖均值化增強圖片與周邊環(huán)境的對比度，再應(yīng)用傳感器信息融合技術(shù)完成鐵軌的檢測，其圖像頻域分辨率的函數(shù)表達公式如下：

1.2 選定視覺雷達傳感器

地鐵車輛在行駛途中對軌道內(nèi)的障礙物進行規(guī)避是至關(guān)重要的，鐵路中存在的障礙可導(dǎo)致列車發(fā)生側(cè)向碰撞、脫軌、翻車等重大安全事故，對列車的安全運營和人民的生命財產(chǎn)構(gòu)成了極大的威脅。障礙探測是城市軌道列車行車安全的前提，對城市軌道列車行車的安全有著十分重要的作用[4]。

對鐵軌完成識別后，則要安裝視覺雷達傳感器。雷達傳感器安裝于地鐵車輛的車頭位置，實施掃描軌道平面的情況，檢測是否存在障礙物存在的情況。視覺傳感器安裝在駕駛室的左側(cè)位置，以便實時監(jiān)測鐵軌情況，檢查障礙物的位置。圖2則為傳感器安裝的位置示意圖。

基于視覺傳感器對危險區(qū)域進行劃分，確定障礙物的存在范圍和雷達傳感器的探測范圍，然后對視覺傳感器已經(jīng)知道的障礙物，與雷達傳感器聯(lián)合探測，對未知障礙物或者光線較差的情況，使用雷達傳感器進行探測。雷達傳感器的種類優(yōu)缺點如表1所示。

通過對比上述產(chǎn)品，選擇的雷達傳感器為velodyne產(chǎn)品。由于激光雷達傳感器和視覺傳感器的數(shù)據(jù)傳輸量都較大，所以需要工業(yè)計算機和主控板進行大量的數(shù)據(jù)處理，從而導(dǎo)致了生產(chǎn)熱量的增加，所以為了保證工業(yè)計算機和主控板能夠長期工作，必須在計算機上安裝一臺冷卻風(fēng)扇。

激光雷達含有16條掃描線，水平方向的掃描角度為360°，發(fā)射對人眼安全的激光束進行掃描，與此同時通過旋轉(zhuǎn)電機帶動激光器組件飛速旋轉(zhuǎn)，從而獲得激光掃描的點云數(shù)據(jù)，其表達公式如下：

1.3 融合障礙物的圖像與信息

利用激光雷達傳感器的測量結(jié)果，可以得到目標(biāo)物體與列車之間的距離信息，并通過列車的坐標(biāo)系來確定目標(biāo)物體與列車之間的距離。在雷達傳感器獲取圖像的同時，將攝像機獲取的圖像信息通過校準(zhǔn)矩陣映射到相機的坐標(biāo)系統(tǒng)，使攝像機的圖像信息包含在圖像像素中。不同傳感器的數(shù)據(jù)融合，首先要考慮的就是這兩個傳感器采集的數(shù)據(jù)在空間和時間上的同步。因為以上對不同傳感器的標(biāo)定已經(jīng)完成，所以使用的兩個傳感器采集的數(shù)據(jù)在空間上實現(xiàn)了同步，在收集數(shù)據(jù)時，設(shè)定不同的傳感器具有相同的收集頻率，在接收到數(shù)據(jù)后，利用時間定時器設(shè)定固定的時間間隔，使得不同的傳感元件所收集到的數(shù)據(jù)在時間上是同步的。在對障礙物圖像進行灰度變換之后，再采用彩色門限分割的方法，實現(xiàn)了對障礙物的提取。這樣就能對障礙物對象的大概位置范圍有一個直觀的認(rèn)識。該方法采用了基于平均濾波的方法，在三維空間中對障礙物進行濾波，以提高障礙物定位的精度。

2 實驗測試與分析

為證明該文提出的基于傳感器信息融合的地鐵車輛在途障礙物檢測方法的有效性，現(xiàn)進行實驗測試，通過對比該文方法與傳統(tǒng)方法1、2的檢測效果。為驗證該文方法的正確性，將該文方法運用到試驗測試中，并對其能否滿足規(guī)定的檢測標(biāo)準(zhǔn)，能否取得良好的檢測效果進行檢驗。在實驗測試之前，需要一些準(zhǔn)備工作，保證該實驗的準(zhǔn)確性。

2.1 實驗準(zhǔn)備

該次實驗選擇在Matlab軟件中進行模擬測試，將該方法與其余兩種障礙物探測方法進行對比，將實際應(yīng)用在A市的某一輛地鐵車輛的參數(shù)數(shù)據(jù)與圖像輸入軟件環(huán)境中。首先，制作軟件中所需的實驗數(shù)據(jù)集，選取該地鐵的路線，生成需要的數(shù)據(jù)格式，主要步驟如下：選擇不同路段的軌道圖片，設(shè)定圖片大小為1 024×1 024。利用標(biāo)記器對所選擇的圖片進行標(biāo)記器，生成訓(xùn)練所需要的文檔格式。產(chǎn)生的16位圖片被加工為具有可識別性的8位圖片。由于實驗所用的數(shù)據(jù)集對應(yīng)的為地鐵A線，需要人工標(biāo)注所需的數(shù)據(jù)集位置所在，使用Python軟件進行匯編語言，使用QT軟件作為標(biāo)注的界面，并且標(biāo)注的操作簡單。

該實驗選擇5 000張圖像作為測試的數(shù)據(jù)集，其中包括鐵軌直道、彎道等一些路況，數(shù)據(jù)集的詳細數(shù)據(jù)如表2所示。

實驗中卷積層的參數(shù)主要包括：卷積核的大小、卷積運算的步長等。隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增大，網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性也隨之增大，但由于其數(shù)目可以減小，所以其尺寸應(yīng)與真實網(wǎng)絡(luò)的尺寸一致。學(xué)習(xí)率的大小決定了參數(shù)學(xué)習(xí)到最優(yōu)值的速度。相反，如果學(xué)生的就業(yè)率太低，就會被拉低到最好的水平。適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)率是保證收斂的先決條件，可以盡可能快速地實現(xiàn)收斂，如果在最初的訓(xùn)練過程中，發(fā)現(xiàn)目標(biāo)函數(shù)的損失函數(shù)值會迅速增加，說明設(shè)置的學(xué)習(xí)率過大，應(yīng)該減小學(xué)習(xí)率。

2.2 實驗結(jié)果與分析

由上述實驗準(zhǔn)備完成后，進行三種方法依次相同過程地進行障礙物距離探測測試，試驗結(jié)果如表3所示。

由表3試驗結(jié)果可以清楚地看出，使用該文方法進行地鐵列車障礙物探測的結(jié)果與實驗設(shè)置的障礙物距離探測結(jié)果趨于一致，最大誤差為0.42 m，而其余兩種方法的誤差較大，方法1的最大誤差距離相較該文方法超出了1.29 m，方法2的最大誤差距離相較該文方法超出了3.08 m，因此證明了該文使用的基于傳感器信息融合的地鐵車輛在途障礙物檢測方法的可行性，對相關(guān)研究有一定的借鑒意義。

3 結(jié)語

該文針對機器人輔助駕駛和地鐵車輛在途中存在的障礙物探測這一核心問題，研究基于視覺和超聲波傳感器信息融合的障礙物探測方法。傳統(tǒng)障礙物探測大多使用單一傳感器進行識別，沒有發(fā)揮出真正的優(yōu)勢。而目前對于傳感器信息融合技術(shù)的研究，可以在科技方面，給予了很大支持。地鐵車輛可以對所在的環(huán)境進行監(jiān)測與評價，并具備很強的適應(yīng)性，可以完成一些復(fù)雜、危險、多樣化的任務(wù)，對工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與社會生活有著深刻的影響。

參考文獻

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