一种路基自动驾驶辅助探测系统及其控制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种路基自动驾驶辅助探测系统及其控制方法，所述系统包括毫米波雷达模块、主控模块、通信模块、GPS模块、云端服务器、车载终端，主控模块与毫米波雷达模块和GPS模块相连，控制毫米波雷达模块和GPS模块工作，并获取雷达探测数据和GPS数据，将数据重新打包，通过通信模块发送给云端服务器。本发明专利技术依据现有的毫米波雷达原理、DBCAN聚类算法与扩展卡尔曼滤波算法，实现实时监测道路上的车辆及行人的运动情况，可以为驾驶员以及自动驾驶系统提供所在区域周围的车辆及行人的位置和运动信息，由此来减少观察存在的盲区，保证在高速行驶场景下信息传输的时效性，有助于安全驾驶，从而让交通出行更加高效、便捷、安全。安全。安全。

【技术实现步骤摘要】
一种路基自动驾驶辅助探测系统及其控制方法


[0001]本专利技术交通监测领域，涉及一种路基自动驾驶辅助探测系统及其控制方法。

技术介绍

[0002]交通状况的实时监测与调度管制是从根源上预防大部分交通事故发生的有效措施。如今，基于交通基础设施的智能交通监测系统已然成为有效方案。智能交通检测系统能实时监测道路上的车辆位置和速度，统计区段内的车辆数量，提供相应的位置信息。毫米波雷达具有能够对多物体测距测速以及不受天气和光照环境因素干扰等特性，这使其成为汽车和交通监测领域中的新兴技术。
[0003]V2X(Vehicle to everything)技术指的是指车与外界信息的互换，即车用无线通信技术。V2X技术可以实现车与车、车与基站、基站与基站等的互通，提高行车的安全性。与普通物联网(IoT)场景相比，V2X应用场景往往具有更高的要求。
[0004]长期演进(Long Term Evolution,LTE)是在多伦多TSG RAN#26会议上正式提出的。该系统由3GPP组织制定，采用正交频分复用技术(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)和多输入多输出(multiple input multiple output，MIMO)技术。LTE系统可以使用多种带宽(1.4MHz、3MHz、5MHz、10MHz、15MHz和20MHz等)。同时，LTE能够支持全球2G/3G/频段和新增的频段，可以与其他3GPP系统互联。因此，频谱分配更加灵活，系统容量得到提升。同时，LTE系统采用了更加简单的架构设计，降低了系统的复杂程度，也减小了前期网络部署和后期网络维护的成本。
[0005]LTE通信系统有两种模式：频分双工LTE系统(FDD
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LTE)和时分双工LTE系统(TDD
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LTE)。这两个技术的区别在于空中接口的物理层连接不同(帧结构、时分设计、同步等)。FDD
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LTE系统空中接口上下行线路传输采用的是一对对称的频段来接收和发送数据，而TDD
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LTE系统空中接口上下行则使用相同的频段在不同的时隙上接收和发送数据。LTE整体架构是由用户终端UE(UserEquipment)、演进地面无线接入网(E
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UTRAN)及演进分组核心网EPC组成，用户终端UE包括移动终端、终端设备及通用集成电路卡三大模块。
[0006]通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
[0007](1)在现实中，基于激光雷达的车辆监测系统，容易受空气质量与车辆表面结构的影响。当空气中存在多悬浮颗粒，车辆的表面不规则时，激光雷达信号反射角度分散，测量结果被混淆。此外，能够同时监测多辆车的多线激光雷达成本过高。
[0008](2)基于视频的研究工作主要通过提取图像特征和训练机器学习模型提升人车分类的准确率。然而，在车牌识别、身份标识等功能的实现也以相关视频技术为主，其准确率受天气光照条件影响较大。隐私容易泄露、无法获取实时速度和实时距离等关键信息。
[0009]解决以上问题及缺陷的难度为：基于道路的探测设备需要为驾驶员以及自动驾驶系统提供所在区域的车辆及行人的实时位置和运动信息；探测数据要求精度高、范围大，受外部环境影响小；要保证在高速行驶场景下，信息传输的时效性；作为道路基础设施大规模使用，所以要求成本较低。
[0010]解决以上问题及缺陷的意义为：解决以上问题为驾驶员和自动驾驶系统提供额外的视角，有助于安全驾驶，当出现“鬼探头”、前车紧急刹车等情况时，可以有效的预警，提前做出响应，避免事故发生。同时，可以提前得知路况信息，避免道路拥堵，可以让交通出行更加高效、便捷、安全。

技术实现思路

[0011]为了能在不同天气条件下实现道路中大范围的车辆和行人的精确探测，本专利技术提供了一种路基自动驾驶辅助探测系统及其控制方法。本专利技术依据现有的毫米波雷达原理、DBCAN聚类算法与扩展卡尔曼滤波算法，实现实时监测道路上的车辆及行人的运动情况，可以为驾驶员以及自动驾驶系统提供所在区域周围的车辆及行人的位置和运动信息，由此来减少观察存在的盲区，保证在高速行驶场景下信息传输的时效性，有助于安全驾驶，从而让交通出行更加高效、便捷、安全。
[0012]本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：
[0013]一种路基自动驾驶辅助探测系统，包括毫米波雷达模块、主控模块、通信模块、GPS模块、云端服务器、车载终端，其中：
[0014]所述主控模块通过串口与毫米波雷达模块和GPS模块相连，控制毫米波雷达模块和GPS模块工作，并获取雷达探测数据和GPS数据，将数据重新打包，通过通信模块发送给云端服务器；
[0015]所述毫米波雷达模块通过毫米波雷达获取包含目标对象活动信息的原始信号采样数据，分别对雷达原始采样数据作二维快速傅里叶变换，通过恒虚警概率算法得到目标物体的速度以及点云数据集(包含相对距离、方向角和俯仰角)，通过点云样本数据实现对目标对象的目标聚类、轨迹跟踪以及类型判断；
[0016]所述GPS模块用于获取当前雷达系统的位置信息和时间信息，以便云端服务器掌握雷达系统的工作状态，并将雷达数据推送给需要的用户；
[0017]所述通信模块通过串口与主控模块相连，通过4G/5G移动通信网络建立主控到互联网的网络透传，将主控通过串口发送过来的数据包通过UDP协议转发给云端服务器；
[0018]所述云端服务器用于提供数据的接收和分发功能，后端程序开启UDP端口，接收通信模块发送的数据，接收到数据后进行解包，并转换成JSON格式文件存储，方便前端读取，前端程序通过HTTP协议为车载终端提供数据访问接口，将雷达探测数据发送给车载终端；
[0019]所述车载终端通过互联网访问云服务器，获取车辆附近的雷达探测数据，根据雷达GPS信息和车辆自身GPS信息计算雷达探测目标到车辆的相对位置，并判断雷达探测目标是否会对当前行车安全造成影响，若出现危险，提醒驾驶员及时减速，谨慎驾驶；另外车载终端通过CAN总线将雷达探测数据提供给自动驾驶系统中控，为自动驾驶系统提供辅助数据。
[0020]一种利用上述系统进行路基自动驾驶辅助探测的方法，如图3所示，包括以下步骤：
[0021]步骤一、各子系统上电(毫米波雷达模块、主控模块、通信模块、GPS模块、云端服务器、车载终端)，自动进行初始化工作，主控模块配置好通信参数、内存空间和DMA设置，等待通信模块、GPS模块、毫米波雷达模块完成初始化工作后，毫米波雷达模块开始探测运动目
标；
[0022]步骤二、当通信模块已经与基站建立连接，并且GPS模块已经获取到目标有效的时间、位置信息后，主控模块开始对毫米波雷达发送的下一帧探测结果信息进行解包处理，并与GPS模块获取的时间信息重新打包，发送给通信模块；
[0023]步骤三、通信模块将接收到的数据包通过UDP协议转发送给云端服务器；
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种路基自动驾驶辅助探测系统，其特征在于所述系统包括毫米波雷达模块、主控模块、通信模块、GPS模块、云端服务器、车载终端，其中：所述毫米波雷达模块通过毫米波雷达获取包含目标对象活动信息的原始信号采样数据，分别对雷达原始采样数据作二维快速傅里叶变换，通过恒虚警概率算法得到目标物体的速度以及点云数据集，通过点云样本数据实现对目标对象的目标聚类、轨迹跟踪以及类型判断；所述GPS模块用于获取当前雷达系统的位置信息和时间信息，以便云端服务器掌握雷达系统的工作状态，并将雷达数据推送给需要的用户；所述通信模块通过串口与主控模块相连，通过4G/5G移动通信网络建立主控到互联网的网络透传，将主控通过串口发送过来的数据包通过UDP协议转发给云端服务器；所述云端服务器用于提供数据的接收和分发功能，后端程序开启UDP端口，接收通信模块发送的数据，接收到数据后进行解包，并转换成JSON格式文件存储，方便前端读取，前端程序通过HTTP协议为车载终端提供数据访问接口，将雷达探测数据发送给车载终端；所述车载终端通过互联网访问云服务器，获取车辆附近的雷达探测数据，根据雷达GPS信息和车辆自身GPS信息计算雷达探测目标到车辆的相对位置，并判断雷达探测目标是否会对当前行车安全造成影响，若出现危险，提醒驾驶员及时减速，谨慎驾驶；另外车载终端通过CAN总线将雷达探测数据提供给自动驾驶系统中控，为自动驾驶系统提供辅助数据。2.根据权利要求1所述的路基自动驾驶辅助探测系统，其特征在于所述点云数据集包含相对距离、方向角和俯仰角。3.根据权利要求1所述的路基自动驾驶辅助探测系统，其特征在于所述云端服务器采用CS架构。4.一种利用权利要求1
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3任一项所述系统进行路基自动驾驶辅助探测的方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤一、各子系统上电，自动进行初始化工作，主控模块配置好通信参数、内存空间和DMA设置，等待通信模块、GPS模块、毫米波雷达模块完成初始化工作后，毫米波雷达模块开始探测运动目标；步骤二、当通信模块已经与基站建立连接，并且GPS模块已经获取到目标有效的时间、位置信息后，主控模块开始对毫米波雷达发送的下一帧探测结果信息进行解包处理，并与GPS模块获取的时间信息重新打包，发送给通信模块；步骤三、通信模块将接收到的数据包通过UDP协议转发送给云端服务器；步骤四、云端服务器后台开启一个UDP端口，用于接收通过通信模块发送来的雷达信息和探测数据，经过解包后保存为数据文件；步骤五、为便捷且清晰地得知探测到的信息，利用云端服务器开启HTTP服务，通过网页前端向终端用户展示毫米波雷达状态及探测到的信息；步骤六、车载终端通过浏览器访问云服务端网站，获取并显示毫米波雷达状态及探测到的信息，同时通过车载运算平台判断目标是否对车辆安全行驶造成影响，当出现干扰车辆正常行驶的目标时，发出报警信号。5.根据权利要求4所述的路基自动驾驶辅助探测方法，其特征在于所述步骤一中，毫米波雷达模块开始探测运动目标的具体步骤如下：
(1)通过主控下发控制指令，控制毫米波雷达系统工作，按照下发的参数产生对应的射频信号、接收回波信号，得到雷达回波信号；(2)毫米波雷达获取包含目标对象活动信息的原始信号采样数据；(3)对雷达原始采样数据作二维FFT转换，获取带有目标物体的相对速度和相对距离信息的二维图谱数据F(u,v)；(4)通过采用均值CFAR算法...

【专利技术属性】
技术研发人员：季晓玮，王霖玮，杨强，于长军，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：