基于毫米波雷达的交通红绿灯控制设备制造技术

提供了基于毫米波雷达的交通红绿灯控制设备。所提供的交通红绿灯控制设备，包括毫米波雷达、激光雷达、融合感知单元与AIoT设备；所述毫米波雷达与激光雷达分别耦合所述融合感知单元,所述毫米波雷达与激光雷达各自捕获的图像或信号被提供给所述融合感知单元；所述融合感知单元同所述AIoT设备耦合，所述融合感知单元输出的交通状况信息提供给所述AIoT设备；所述AIoT设备根据所述融合感知单元提供的交通状况信息控制同交通红绿灯控制设备对应的交通红绿灯。交通红绿灯。交通红绿灯。

【技术实现步骤摘要】
基于毫米波雷达的交通红绿灯控制设备


[0001]本申请涉及信息处理设备与信息处理系统，具体地，涉及基于毫米波雷达与机器学习技术的交通红绿灯控制设备及其系统。

技术介绍

[0002]城市交通拥堵已经对全球经济、环境造成了严重的影响。提升城市交通信号控制效率，是缓解城市交通拥堵相对“高效、低成本”方法之一。因为城市交通环境具有复杂性、不确定性，其内部运行的机理无法精确地进行分析建模，所以城市交通信号控制比较适合采用人工智能的方法进行控制。但是，目前大多数红绿灯控制方式是采用各颜色信号灯具有固定时长的策略，这导致经常存在“车辆拥堵路段红灯不能行；道路畅通路段开绿灯没车过”的情况。
[0003]机器学习技术已经得到越来越多的应用。中国专利申请CN107134156A提供了基于深度学习的智能交通灯系统及其控制交通灯的方法，中国专利申请CN109544913A提供了基于深度Q网络学习的交通灯动态配时算法。
[0004]毫米波雷达被用于检测路口车流量。诸如中国专利申请CN111583671A中提供了毫米波雷达路口车流量监测方法及其系统。

技术实现思路

[0005]为了利用机器学习技术对交通红绿灯实施控制，需要准确获知路口的路况信息，包括车辆/行人信息、排队长度、路口通过时间等。进一步地，除了当前路口的路况信息，与当前路口的道路网络相关的邻近路口的路况信息和/或交通红绿灯控制信息也影响当前路口的车辆/行人流量。因而各路口的交通红绿灯控制设备需要彼此协同，以获得本地、局部以及全部的优化。并且，交通红绿灯控制设备需要部署在路口现场，并在全天候条件下工作，因而还需要具有低成本、易部署以及适用于多种天气条件、环境条件的工作场景。
[0006]为了解决上述一个或多个技术问题并获得上述一个或多个技术效果，提供了根据本申请的多种实施例。
[0007]根据本申请的第一方面，提供了根据本申请第一方面的第一交通红绿灯控制设备，包括毫米波雷达、激光雷达、融合感知单元与AIoT设备；所述毫米波雷达与激光雷达分别耦合所述融合感知单元,所述毫米波雷达与激光雷达各自捕获的图像或信号被提供给所述融合感知单元；所述融合感知单元同所述AIoT设备耦合，所述融合感知单元输出的交通状况信息提供给所述AIoT设备；所述AIoT设备根据所述融合感知单元提供的交通状况信息控制同交通红绿灯控制设备对应的交通红绿灯。
[0008]根据本申请第一方面的第一交通红绿灯控制设备，提供了根据本申请第一方面的第二交通红绿灯控制设备，其中所述AIoT设备包括交通红绿灯控制单元与交通红绿灯驱动电路；所述交通红绿灯驱动电路耦合所述交通红绿灯，并驱动所述交通红绿灯的各颜色信号灯的点亮与熄灭；所述交通红绿灯控制单元同所述交通红绿灯驱动电路耦合，并调节所
述交通红绿灯驱动电路驱动所述交通红绿灯的各颜色信号灯的点亮与熄灭的时间。
[0009]根据本申请第一方面的第二交通红绿灯控制设备，提供了根据本申请第一方面的第三交通红绿灯控制设备，其中所述AIoT设备还包括通信单元；所述通信单元将所述AIoT设备耦合到网络、边缘计算设备和/或同所述交通红绿灯控制设备所处路口相关的车辆；所述通信单元还耦合所述交通红绿灯控制单元，以向所述交通红绿灯控制单元提供同所述交通红绿灯控制设备所处路口不同的其他路口的交通状况信息。
[0010]根据本申请第一方面的第三交通红绿灯控制设备，提供了根据本申请第一方面的第四交通红绿灯控制设备，其中所述通信单元是5G无线通信单元、LoRa通信单元和/或NB
‑
IoT通信单元。
[0011]根据本申请第一方面的第四交通红绿灯控制设备，提供了根据本申请第一方面的第五交通红绿灯控制设备，还包括摄像头；所述摄像头采集所述交通红绿灯控制设备所处路口的视频，并提供给所述融合感知单元。
[0012]根据本申请第一方面的第五交通红绿灯控制设备，提供了根据本申请第一方面的第六交通红绿灯控制设备，其中所述融合感知单元是已训练好的AI推断单元，根据所述毫米波雷达和/或所述激光雷达提供的所述交通红绿灯控制设备所处路口的图像或信号，输出的所述交通红绿灯控制设备所处路口的交通状况信息包括车辆排队长度和/或车辆通过时间。
[0013]根据本申请第一方面的第六交通红绿灯控制设备，提供了根据本申请第一方面的第七交通红绿灯控制设备，其中所述交通红绿灯控制单元是强化学习单元；所述强化学习单元将所述融合感知单元提供的车辆排队长度作为强化学习的状态，根据状态产生调节所述交通红绿灯驱动电路驱动所述交通红绿灯的各颜色信号灯的点亮与熄灭的时间的动作；以及将所述融合感知单元提供的车辆通过时间作为强化学习的奖励。
[0014]根据本申请第一方面的第七交通红绿灯控制设备，提供了根据本申请第一方面的第八交通红绿灯控制设备，其中所述强化学习单元将所述融合感知单元提供的车辆排队长度与所述通信单元提供的所述其他路口的交通状况信息作为强化学习的状态；以及将所述融合感知单元提供的车辆通过时间与所述通信单元提供的所述其他路口的车辆排队时间作为强化学习的奖励。
[0015]根据本申请第一方面的第八交通红绿灯控制设备，提供了根据本申请第一方面的第九交通红绿灯控制设备，其中所述AIoT设备存储或通过所述通信单元向网络提供所述毫米波雷达、所述激光雷达和/或所述摄像头捕获的图像、视频和/或信号。
[0016]根据本申请的第二方面，提供了根据本申请第二方面的第一交通红绿灯控制系统，包括多个边缘计算设备、多个交通红绿灯控制设备与云计算平台；其中第一多个交通红绿灯控制设备耦合到第一边缘计算设备；第二多个交通红绿灯控制设备耦合到第二边缘计算设备；所述第一边缘计算设备与所述第二边缘计算设备通过网络耦合到所述云计算平台；以及其中交通红绿灯控制设备是根据本申请第一方面的交通红绿灯控制设备。
附图说明
[0017]当连同附图阅读时，通过参考后面对示出性的实施例的详细描述，将最佳地理解本申请以及优选的使用模式和其进一步的目的和优点，其中附图包括：
[0018]图1展示了根据本申请实施例的交通红绿灯控制设备的框图；以及
[0019]图2展示了利用根据本申请实施例的交通红绿灯控制设备组成的交通红绿灯控制系统的示意图。
具体实施方式
[0020]下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本申请的限制。
[0021]图1展示了根据本申请实施例的交通红绿灯控制设备的框图。
[0022]根据本申请实施例的交通红绿灯控制设备包括毫米波雷达、激光雷达、融合感知单元与AIoT(人工智能物联网)设备。
[0023]根据本申请实施例的交通红绿灯控制设备同时包括毫米波雷达与激光雷达二者。毫米波雷达与激光雷达存在各自缺点，将二者在交通红绿灯控制设备，有利于弥补各自本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交通红绿灯控制设备，包括毫米波雷达、激光雷达、融合感知单元与AIoT设备；所述毫米波雷达与激光雷达分别耦合所述融合感知单元,所述毫米波雷达与激光雷达各自捕获的图像或信号被提供给所述融合感知单元；所述融合感知单元同所述AIoT设备耦合，所述融合感知单元输出的交通状况信息被提供给所述AIoT设备；所述AIoT设备用于根据所述融合感知单元提供的交通状况信息控制同交通红绿灯控制设备对应的交通红绿灯；所述AIoT设备包括交通红绿灯控制单元与交通红绿灯驱动电路；所述交通红绿灯驱动电路耦合所述交通红绿灯，并驱动所述交通红绿灯的各颜色信号灯的点亮与熄灭；所述交通红绿灯控制单元同所述交通红绿灯驱动电路耦合，并调节所述交通红绿灯驱动电路驱动所述交通红绿灯的各颜色信号灯的点亮与熄灭的时间。2.根据权利要求1所述的交通红绿灯控制设备，其中所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：武强，
申请(专利权)人：武强，
类型：新型
国别省市：