基于高速公路智能空间的车辆行驶状态和环境信息系统研究

In view of the limits of traditional environmental perception methods, this project proposes a vehicle environmental perception system based on highway intelligent space, including the information service framework for the driving situation of vehicle group and road environmental data, a vehicle terminal to provide realtime dynamical driving messages for vehicle and drivers. Such project also provide a new research direction in field of vehicle environmental perception..The main contents covers: a realtime dynamic information framework of vehicle group environmental perception, based on the multi-sensors fusion model; a high-efficiency information unit model for single vehicle object; multi-vehicles object recognition and positioning algorithm using the fixed camera; vehicle matching algorithm employing multi-sensor fusion model; vehicle tracking and driving states analysis algorithm based on image sequences; simulations and real world experiments. .Such system adopts the fixed distributed sensor network, and keeps low costs for calibration and maintenance. Drivers and variant vehicles can benefit from the uniform, realtime, stable, full, accurate over-the-horizon perception information provided by such intelligent system. Furthermore, this research also provides some new useful methods for vehicle active safety technology and unmanned technology.

为突破传统车辆环境感知方式的局限，提出基于高速公路智能空间概念的车辆环境信息感知系统，构建群车行驶状态及道路环境信息框架，通过车路通讯及车载终端为车辆和驾驶员提供实时动态行车信息，为车辆环境信息及行驶状态感知研究提供了一个新的方向。.研究内容包括：建立高速公路智能空间多节点异类传感器信息融合模型，通过研究多目标与多传感器交叉检测信息融合算法，获得准确实时的空间内群车行驶状态信息框架；提出高速公路智能空间车辆信息单元模型；研究基于固定摄像头的车辆识别及定位算法；结合多点传感器的车辆身份匹配方法，研究基于图像序列的车辆跟踪及行驶状态分析算法；最后结合仿真和实路试验对模型和算法进行完善。.本系统采用在道路上固定安装的分布式传感器，便于标定与维护，为车辆及驾驶员提供一致、实时、稳定、全面、准确的超视距感知信息，为高速公路车辆主动安全控制及车辆无人驾驶提供一种新的技术手段和方法。

本项目以机器人领域的智能空间为背景建立高速公路智能空间下的车辆行驶状态与环境感知系统。主要研究内容为建立高速公路智能空间信息框架，在固定视觉的场景下对多车辆目标行驶状态进行分析，同时结合多个传感器进行信息融合的研究。本课题在结题之前重要的研究成果为设计了高速公路智能空间的软硬件框架并搭建了高速公路智能空间最小系统；并在固定视觉的场景下研究基于固定视觉的车道线检测技术以及运动车辆跟踪技术,研究了一种改进的最大类间方差法（Otsu），并结合车道线本身的直线特性，改进了最大类间方差法；利用在地面安装多个地磁传感器，通过多个地磁传感器的特征数据对比进而测量车辆在路面的位置、车辆大小，进而进行多元异类传感器信息融合。本项目所述高速公路智能空间具有超视距的感知能力、极大程度上降低了车载感知系统的复杂性以及能统一标定传感器等诸多优点，不仅可以应用于无人驾驶的车道偏离、碰撞预警，其超视距感知能力同样也可以应用于宏观的路径规划以及调度中心的统一调度，在无人驾驶领域也有着重要的作用。