一种基于车路协同的智能巡视系统及其构建方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于车路协同的智能巡视系统及其构建方法，通过建设在路边的路侧装置，获取检测范围内的环境信息及路面行人与非机动车的位置信息，将这些信息通过4G等有线或无线通信方式传输至中央处理设备，中央处理设备接收到路侧设备检测到的信息后，对这些数据进行处理和融合，然后通过内置的4G等有线或无线通信反馈给巡视区域内的智能巡视机器人，提供所巡视路径周边的环境信息，为智能巡视机器人的视觉盲区提供障碍物信息，实现多台智能巡视机器人对路侧装置检测到的信息的共享。智能巡视机器人根据这些信息感知周围环境，在沿着巡视路径行进的过程中，获取巡视信息并传送到中央处理设备，用于安防人员的观察。

An intelligent patrol system based on vehicle road coordination and its construction method

The invention discloses an intelligent patrol system based on vehicle-road cooperation and its construction method. By constructing a roadside device, the environmental information within the detection range and the position information of pavement pedestrians and non-motor vehicles are obtained, and the information is transmitted to the central processing equipment, the central place, through 4G wired or wireless communication mode. After receiving the information detected by the roadside equipment, the processing and fusion of these data are carried out, and then the built-in 4G or other wired or wireless communications are fed back to the intelligent patrol robot in the patrol area to provide the environmental information around the patrol path, and to provide obstacle information for the visual blind area of the intelligent patrol robot. The information shared by roadside devices can be shared by multiple intelligent inspection robots. Intelligent patrol robot senses the surrounding environment according to the information. During the process of traveling along the patrol path, it obtains the patrol information and transmits it to the central processing equipment for the observation of security personnel.

【技术实现步骤摘要】
一种基于车路协同的智能巡视系统及其构建方法
本专利技术属于机器人智能控制及智能交通领域，将智能控制技术和智能交通与巡视机器人相结合，实现智能巡视机器人的自主巡视，特别是涉及一种基于车路协同的智能巡视系统及其构建方法。
技术介绍
智能移动机器人是机器人研究领域的一个重要分支，主要研究方向集中在信息采集，导航定位，路径规划等方面。目前已有的智能巡视机器人，自身携带众多传感器，且可靠性较低，成本较高。智能巡视机器人在对采集到的数据进行处理时，大多依靠机器人自身，这样加就会大智能巡视机器人的运行负担，导致智能巡视机器人采集到信息的准确性和实时性较差。并且当前的智能巡视机器人多为基于GPS的定位终端系统，但是GPS信号的覆盖范围有限，无法在室内、隧道或高大建筑物附近保证稳定的通信连接。而且现有的智能巡视机器人不能检测到位于盲区的环境信息，特别是一些复杂路口的非机动车辆、行人的位置信息以及它们的状态。
技术实现思路
针对上述现有技术中描述的不足，本专利技术提供一种基于车路协同的智能巡视系统及其构建方法。本专利技术充分利用车路协同的技术优势，提高鲁棒性，降低成本，并且在中央处理设备进行数据处理，提高了智能巡视机器人的运行效率，同时为智能巡视机器人的盲区提供障碍物信息，实现多台智能巡视机器人间的信息共享，使智能巡视机器人更安全、高效、有序地完成巡视任务。为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案如下：一种基于车路协同的智能巡视系统，包括中央处理设备、路侧设备和智能巡视机器人，所述路侧设备包括激光检测传感器，通信单元，视觉传感器、温湿度传感器和雨量传感器；所述激光检测传感器用于获取交叉口路和弯道上的行人及非机动车位置信息，填补智能巡视机器人的检测盲区信息；所述通信单元包括DSRC通信模块和4G通信模块/无线通信模块；DSRC通信模块用于智能巡视机器人与路侧设备之间的信息交互；4G通信模块/无线通信模块用于路侧设备和中央处理设备之间的信息交互；所述视觉传感器包括安装在路侧设备上的视频摄像机，用于获取检测范围的动态环境信息和路面图像的纹理特征；所述温湿度传感器用于得到巡视环境中天气温湿度信息，所述雨量传感器用于得到巡视环境中降雨量的信息。中央处理设备包括信息融合处理器、显示设备、4G通信模块/无线通信模块；所述信息融合处理器用于对路侧设备检测所得的信息进行处理、融合；所述显示设备用于将智能巡视机器人和路侧设备得到的信息反馈给安防人员；所述信息包括智能巡视机器人的巡视检测信息和路侧设备的工作状况信息，使安防人员能够实时获得智能巡视机器人的巡视环境信息，了解路侧设备的工作情况，以便及时检修；4G通信模块/无线通信模块，用于将经过信息融合处理器处理后的信息反馈给智能巡视机器人，指导智能巡视机器人自主驾驶和完成巡视任务。智能巡视机器人上安装有毫米波雷达、温度传感器、气体成份传感器、浓度传感器、红外摄像机；所述毫米波雷达用于智能巡视机器人巡视过程对障碍物的测距，在遭遇大雾、雨雪恶劣天气时，智能巡视机器人仍可顺利工作；所述温度传感器用于获取巡视区域内的温度，气体成份传感器用于获取巡视区域内气体的组成成份，浓度传感器用于获取巡视区域内的气体浓度，便于智能巡视机器人检测小型火灾及危险区域内的有毒气体；红外摄像机用于及时检测巡视路径上的凹障碍物，同时使智能巡视机器人具备夜间工作的能力。在智能巡视机器人上还安装有防跌落传感器，防跌落传感器检测到智能巡视机器人处于悬空状态时，智能巡视机器人及时急停，避免跌落，提高智能巡视机器人的鲁棒性，增强工作性能。一种基于车路协同的智能巡视系统构建方法，步骤如下：S1，在智能巡视机器人内存储所要巡视区域的高精度地图，并设定智能巡视机器人的巡视路径；S1.1、在智能巡视机器人中存储所巡视区域的高精度地图；S1.2、设定巡视路径；S1.2.1、获取智能巡视机器人的当前位置信息，并将当前位置信息作为起点，记为a1；S1.2.2、在巡视路径上每隔设定距离获取并标定一次智能机器人的位置坐标，依次记为a2、a3、......、an，然后回到起点；S1.2.3、智能巡视机器人返回至起点处并将标定的位置信息依次存储到智能巡视机器人内，完成巡视路径的设定；S2，智能巡视机器人通过DRSC通信与路侧设备连接，并获取与路侧设备在同一时刻的距离信息，然后得到智能巡视机器人在所巡视区域内自身的局部位置信息；S2.1，在巡视区域内，获取各路测设备的位置信息和高度信息，位置信息记为S(Xi,Yi)i＝1,2,...,l,高度信息记为hii＝1,2,...,l，l为路测设备的个数，且l≥3；S2.2，智能巡视机器人通过DSRC通信与路侧设备建立连接，并获取智能巡视机器人在同一时刻与各路侧设备的距离信息，记作[m1,m2,...,mi,...,ml]；S2.3，计算智能巡视机器人与各路侧设备的水平距离pi，计算公式为：S2.4，根据步骤S2.3计算智能巡视机器人在巡视区域内的位置W(A,B)，该智能巡视机器人的位置W(A,B)是通过各路侧设备的位置信息S(Xi,Yi)i＝1,2,...,l计算得到，是一个智能巡视机器人与多个路侧设备之间的关系，计算公式为：S3，智能巡视机器人进行避障巡视；智能巡视机器人预先通过避障学习，之后在巡视工作中能够根据与障碍物的相对位置避开障碍物。S3.1，智能巡视机器人采用B-P神经网络进行避障学习；其步骤如下：S3.1.1，建立智能巡视机器人和障碍物相对位置关系模型，记为：M＝[M1,M2,...,Mj,...,Mq]；S3.1.2，设定智能巡视机器人与障碍物间的安全距离，打开毫米波雷达，获得智能巡视机器人和障碍物间的距离信息；S3.1.3，以智能巡视机器人和障碍物的距离数据作为输入矩阵，以智能巡视机器人和障碍物相对位置关系模型为期望输出矩阵，使用训练方法为梯度下降法、传递函数是非线性变换函数Sigmoid函数的BP神经网络模型进行训练；S3.2，训练完成后，智能巡视机器人开始巡视，并通过毫米波雷达获得智能巡视机器人与障碍物的实时距离，并将获得的实时距离作为训练后BP神经网络模型的输入实现避障；S3.3，在巡视过程中，智能巡视机器人获取当前环境图像信息并采用U-V视差进行处理，实现对凹障碍物的检测，获得凹障碍物的位置信息，并进行躲避，防止智能巡视机器人陷于凹障碍物中；具体步骤如下：S3.3.1，获得智能巡视机器人所处环境的视差图；智能巡视机器人的摄像机获取当前所处环境的图像对，通过立体匹配算法得到视差图，并对视差图进行预处理，去除图像的噪声，增强对比度；S3.3.2，计算凹障碍物在Y方向的坐标；在处理后的视差图上统计V视差，使用Hough变换处理，检测道路相关线和障碍物相关线，则道路相关线和障碍物相关线的交点就是凹障碍物在Y方向的坐标；S3.3.3，计算凹障碍物在Y方向的坐标；在处理后的视差图上统计U视差，在U视图上进行Hough变换处理，检测横向直线，则横向直线就是凹障碍物在X方向的坐标；S3.3.4，结合步骤S3.1.3和步骤S3.1.4得到凹障碍物的位置信息；对U-V视差图获得的凹障碍物的坐标信息，按照Y坐标进行排序，并将对应的X坐标与Y坐标进行配对，进而得到凹障碍物的位置信息；S4，巡视路径上位于道路两边安本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于车路协同的智能巡视系统，其特征在于：包括中央处理设备、路侧设备和智能巡视机器人，所述路侧设备包括激光检测传感器，通信单元，视觉传感器、温湿度传感器和雨量传感器；所述激光检测传感器用于获取交叉口路和弯道上的行人及非机动车位置信息，填补智能巡视机器人的检测盲区信息；所述通信单元包括DSRC通信模块和4G通信模块/无线通信模块；DSRC通信模块用于智能巡视机器人与路侧设备之间的信息交互；4G通信模块/无线通信模块用于路侧设备和中央处理设备之间的信息交互；所述视觉传感器包括安装在路侧设备上的视频摄像机，用于获取检测范围的动态环境信息和路面图像的纹理特征；所述温湿度传感器用于得到巡视环境中天气温湿度信息，所述雨量传感器用于得到巡视环境中降雨量的信息；中央处理设备包括信息融合处理器、显示设备、4G通信模块/无线通信模块；所述信息融合处理器用于对路侧设备检测所得的信息进行处理、融合；所述显示设备用于将智能巡视机器人和路侧设备得到的信息反馈给安防人员；所述信息包括智能巡视机器人的巡视检测信息和路侧设备的工作状况信息，使安防人员能够实时获得智能巡视机器人的巡视环境信息，了解路侧设备的工作情况，以便及时检修；4G通信模块/无线通信模块，用于将经过信息融合处理器处理后的信息反馈给智能巡视机器人，指导智能巡视机器人自主驾驶和完成巡视任务；智能巡视机器人上安装有毫米波雷达、温度传感器、气体成份传感器、浓度传感器、红外摄像机；所述毫米波雷达用于智能巡视机器人巡视过程对障碍物的测距，在遭遇大雾、雨雪恶劣天气时，智能巡视机器人仍可顺利工作；所述温度传感器用于获取巡视区域内的温度，气体成份传感器用于获取巡视区域内气体的组成成份，浓度传感器用于获取巡视区域内的气体浓度，便于智能巡视机器人检测小型火灾及危险区域内的有毒气体；红外摄像机用于及时检测巡视路径上的凹障碍物，同时使智能巡视机器人具备夜间工作的能力。...

【技术特征摘要】
1.一种基于车路协同的智能巡视系统，其特征在于：包括中央处理设备、路侧设备和智能巡视机器人，所述路侧设备包括激光检测传感器，通信单元，视觉传感器、温湿度传感器和雨量传感器；所述激光检测传感器用于获取交叉口路和弯道上的行人及非机动车位置信息，填补智能巡视机器人的检测盲区信息；所述通信单元包括DSRC通信模块和4G通信模块/无线通信模块；DSRC通信模块用于智能巡视机器人与路侧设备之间的信息交互；4G通信模块/无线通信模块用于路侧设备和中央处理设备之间的信息交互；所述视觉传感器包括安装在路侧设备上的视频摄像机，用于获取检测范围的动态环境信息和路面图像的纹理特征；所述温湿度传感器用于得到巡视环境中天气温湿度信息，所述雨量传感器用于得到巡视环境中降雨量的信息；中央处理设备包括信息融合处理器、显示设备、4G通信模块/无线通信模块；所述信息融合处理器用于对路侧设备检测所得的信息进行处理、融合；所述显示设备用于将智能巡视机器人和路侧设备得到的信息反馈给安防人员；所述信息包括智能巡视机器人的巡视检测信息和路侧设备的工作状况信息，使安防人员能够实时获得智能巡视机器人的巡视环境信息，了解路侧设备的工作情况，以便及时检修；4G通信模块/无线通信模块，用于将经过信息融合处理器处理后的信息反馈给智能巡视机器人，指导智能巡视机器人自主驾驶和完成巡视任务；智能巡视机器人上安装有毫米波雷达、温度传感器、气体成份传感器、浓度传感器、红外摄像机；所述毫米波雷达用于智能巡视机器人巡视过程对障碍物的测距，在遭遇大雾、雨雪恶劣天气时，智能巡视机器人仍可顺利工作；所述温度传感器用于获取巡视区域内的温度，气体成份传感器用于获取巡视区域内气体的组成成份，浓度传感器用于获取巡视区域内的气体浓度，便于智能巡视机器人检测小型火灾及危险区域内的有毒气体；红外摄像机用于及时检测巡视路径上的凹障碍物，同时使智能巡视机器人具备夜间工作的能力。2.根据权利要求1所述的基于车路协同的智能巡视系统，其特征在于：在智能巡视机器人上还安装有防跌落传感器，防跌落传感器检测到智能巡视机器人处于悬空状态时，智能巡视机器人及时急停。3.一种基于车路协同的智能巡视系统构建方法，其特征在于，步骤如下：S1，在智能巡视机器人内存储所要巡视区域的高精度地图，并设定智能巡视机器人的巡视路径；S2，智能巡视机器人通过DRSC通信与路侧设备连接，并获取与路侧设备在同一时刻的距离信息，然后得到智能巡视机器人在所巡视区域内自身的局部位置信息；S3，智能巡视机器人进行避障巡视；S4，巡视路径上位于道路两边安装的路侧设备，获取检测范围内的道路环境信息、路面行人和非机动车的位置信息以及路面图像的纹理特征；S5，路侧设备通过4G通信模块/无线通信模块将检测信息发送至中央处理设备内；S6，中央处理设备将接收的检测信息处理后发送给智能巡视机器人，智能巡视机器人根据接收的信息改变行驶速度；S7，智能巡视机器人将所巡视的环境信息通过4G通信模块/无线通信模块发送至中央处理设备，用于安防人员的观察并实时了解巡逻区域的动态，对即将发生和已经发生的危险及时做出决策。4.根据权利要求3所述的基于车路协同的智能巡视系统构建方法，其特征在于，在步骤S1中，具体步骤如下：S1.1、在智能巡视机器人中存储所巡视区域的高精度地图；S1.2、设定巡视路径；S1.2.1、获取智能巡视机器人的当前位置信息，并将当前位置信息作为起点，记为a1；S1.2.2、在巡视路径上每隔设定距离获取并标定一次智能机器人的位置坐标，依次记为a2、a3、......、an，然后回到起点；S1.2.3、智能巡视机器人返回至起点处并将标定的位置信息依次存储到智能巡视机器人内，完成巡视路径的设定。5.根据权利要求3所述的基于车路协同的智能巡视系统构建方法，其特征在于，在步骤S2中，具体步骤如下：S2.1，在巡视区域内，获取各路测设备的位置信息和高度信息，位置信息记为：S(Xi,Yi)i＝1,2,...,l,高度信息记为hii＝1,2,...,l，l为路测设备的个数，且l≥3；S2.2，智能巡视机器人通过DSRC通信与路侧设备建立连接，并获取智能巡视机器人在同一时刻与各路侧设备的距离信息，记作[m1,m2,...,mi,...,ml]；S2.3，计算智能巡视机器人与各路侧设备的水平距离pi，计算公式为：S2.4，根据步骤S2.3计算智能巡视机器人在巡视区域内的位置W(A,B)，该智能巡视机器人的位置W(A,B)是通过各路侧设备的位置信息S(Xi,Yi)i＝1,2,...,l计算得到，是一个智能巡视机器人与多个路侧设备之间的关系，计算公式为：6.根据权利要求3所述的基于车路协同的智能巡视系统构建方法，其特征在于，在步骤S3中，具体步骤如下：S3.1，智能巡视机器人采用B-P神经网络进行避障学习；S3.1.1，建立智能巡视机器人和障碍物相对位置关系模型，记为：M＝[M1,M2,...,Mj,...,Mq]；S3.1.2，设定智能巡视机器人与障碍物间的安全距离，打开毫米波雷达，获得智能巡视机器人和障碍物间的距离信息；S3.1.3，以智能巡视机器人和障碍物的距离数据作为输入矩阵，以智能巡视机器人和障碍物相对位置关系模型为期望输出矩阵，使用训练方法为梯度下降法、传递函数是非线性变换函数Sigmoid函数的BP神经网络模型进行训练。S3.2，训...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡磊，杨祖涛，雷进辉，杨献峰，白林锋，徐涛，李国厚，
申请(专利权)人：河南科技学院，
类型：发明
国别省市：河南,41