基于多傳感器融合的排隊長度檢測系統(tǒng)設計

張永忠， 張軍強， 喬志龍

(北方工業(yè)大學 城市道路交通智能控制技術北京市重點實驗室， 北京 100144)

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基于多傳感器融合的排隊長度檢測系統(tǒng)設計

張永忠， 張軍強， 喬志龍

(北方工業(yè)大學 城市道路交通智能控制技術北京市重點實驗室， 北京 100144)

提出了一種基于多傳感器信息融合的交通路口排隊長度檢測方法，該系統(tǒng)以無線地磁車輛檢測器作為數(shù)據(jù)檢測來源，基于無線傳感器網(wǎng)絡，構建了一種互聯(lián)感知的分布式檢測系統(tǒng). 系統(tǒng)以多檢測節(jié)點協(xié)同工作的模式，由點到面，實現(xiàn)排隊長度等深度路交通流信息獲取，為交通信號控制系統(tǒng)提供準確的路網(wǎng)交通流數(shù)據(jù). 系統(tǒng)基于交通流特性建立數(shù)學模型，采用無線地磁車輛檢測器及多傳感器融合算法實現(xiàn)交通路口各方向排隊長度檢測. 可實現(xiàn)紅燈期間實時排隊長度檢測及綠燈放行期間隊首位置判別及實時排隊長度檢測. 通過綠信比優(yōu)化，均衡各相位綠燈時間的分配，對提高道路通行能力有重要意義.

排隊長度； 信息融合； 無線車輛檢測器

排隊長度作為道路通行能力重要的評價指標，能有效反映交叉口處的運行狀況，對優(yōu)化信號配時有至關重要的作用. 目前主要采用視頻圖像處理等方式進行檢測，環(huán)境適應能力較差，檢測精度低. 本文提出一種基于多檢測節(jié)點信息融合的車輛排隊長度檢測方法，結合無線傳感器網(wǎng)絡，構建一種多路融合排隊長度檢測系統(tǒng).

多傳感器融合的交通排隊長度檢測系統(tǒng)，是基于車輛通過對地磁場擾動進行車輛檢測，多檢測節(jié)點通過無線傳感器網(wǎng)絡實現(xiàn)實時信息傳輸，在中心基站進行多傳感器間實時數(shù)據(jù)融合，基于交通流特性建立數(shù)學模型，實現(xiàn)交通路口各方向排隊長度檢測. 基于差分法及交通流特性關系，從多傳感器融合角度解決交通排隊長度檢測問題，從而對交通管控提供重要參考. 通過綠信比優(yōu)化，均衡各相位綠燈時間的分配，對提高道路通行能力有重要意義[1-2].

1 排隊長度檢測原理

系統(tǒng)基于SCOOT系統(tǒng)對車輛排隊特性研究，通過對交通流特性分析，采用無線地磁車輛檢測器及多傳感器融合算法實現(xiàn)車輛排隊長度檢測.

如圖1所示：在每條設置了車輛檢測裝置(D1、D2)的路段，建立起上游斷面的車流- 時間圖示，并根據(jù)這個實時流量圖示預測出該連線下游停車線斷面的車輛受阻排隊長度變化圖示. 如圖7所示，上游斷面的車流量隨時間變化的圖示表示在該斷面右側. “當前時刻”的時間軸隨著時間的流逝，逐漸向圖中右方移動，得出上游車流量作用于下游的時間間隔. 紅燈期間，車輛到達停車線將加入受阻車輛隊列之尾. 在下一個綠燈期開始之后的一段時間還會持續(xù)增長(指隊尾的向后延伸)，直到前面積滯的車輛全部放完為止. 如此往復循環(huán)，便可得到該斷面上連續(xù)若干信號周期的車流量通過圖示[3].

在對下游停車線斷面車輛排隊長度進行預測時，利用車輛自由流速度計算出上游斷面車輛到達下游排隊處時間td. 基于單車道時空分布特征，知“當前”tn車輛排隊長度隊尾處所加入的后續(xù)車流即為時段tn-td上游斷面所檢測到的車流量. 由D3、D4檢測器相互融合實現(xiàn)出口飽和流率檢測. 并根據(jù)速度- 流量特性關系建立出口車輛實時流量函數(shù)關系W2. 基于兩傳感器互聯(lián)感知融合算法，可得出排隊長度隊首疏散特性檢測.

圖1 基于排隊長度檢測的節(jié)點布局示意圖

2 檢測裝置設計

檢測系統(tǒng)架構分為3層，即“移動客戶端→中心基站平臺→地磁車輛檢測節(jié)點”，構建了數(shù)據(jù)采集、信息融合、信息發(fā)布的綜合交通流平臺. 車聯(lián)網(wǎng)背景下，實時準確的交通流信息、車輛間交互信息、路側交通控制設備協(xié)同工作，對構建“車路協(xié)同”智能化交通控制系統(tǒng)尤為重要. 系統(tǒng)總體結構如圖2所示.

圖2 檢測系統(tǒng)示意圖

2.1 無線地磁車輛檢測節(jié)點設計

地球周圍存在一層弱磁場，大約為0.5～0.6高斯，當較大的鐵磁物體在穿過磁場時，周圍的磁場會產生擾動，利用地磁檢測器采集特定位置的磁場變化信息，通過分析地磁信號變化趨勢檢測車輛.

無線地磁檢測節(jié)點是車輛速度特征檢測的感知單元. 通過磁阻傳感器檢測磁場的變化來判斷車輛的通過信息，經過分析處理后，車輛通過信息經無線傳感網(wǎng)傳輸至中心基站. 該傳感器節(jié)點靈敏度高、無線傳輸穩(wěn)定性好，滿足系統(tǒng)實時性檢測要求.

無線檢測器由主控模塊、信號檢測單元、無線通信單元3部分組成，檢測節(jié)點結構如圖3所示.

圖3 檢測節(jié)點結構框圖

檢測節(jié)點采用低功耗設計原則，保證檢測節(jié)點在電池供電情況下長期穩(wěn)定工作. 采用TI公司的16位RISC架構MSP430G2553微處理器. 該芯片是在保持了低功耗的基礎上，高達16 MHz的內部頻率，具有較快的處理速度，支持通用數(shù)據(jù)接口.

地磁檢測單元是采用的Honeywell公司三軸各向異性磁阻(AMR)傳感HMC5883L. 該傳感器可以實現(xiàn)X、Y、Z三軸磁場同時測量，能在±8高斯的磁場中實現(xiàn)0.73毫高斯的分辨率，測量精度高，測量范圍廣，體積小，集成度高. 通過三維地磁融合算法實現(xiàn)車輛檢測. 無線通信單元采用433 MHz射頻通信技術，能夠較容易地繞過汽車等路面障礙物，衍射能力遠優(yōu)于2.4 GHz頻段. 波長長，傳輸距離遠，適用于道路交通流檢測.

基于自適應閾值的狀態(tài)機檢測算法，實時更新檢測閾值，匹配檢測目標信號，使車輛誤檢率低，穩(wěn)定性較好[7,9]. 車輛檢測流程如圖4所示.

圖4 車輛檢測流程

2.2 中心基站設計

中心基站圖5作為車輛排隊長度檢測系統(tǒng)的控制、協(xié)調、數(shù)據(jù)融合的平臺. 無線傳輸采用時分多址TDMA通信機制，分時控制多檢測節(jié)點協(xié)同工作，運用車輛速度特征檢測算法將實時信息進行融合，提取車輛速度特征信息.

中心基站選用MSP430F149微處理器，具有豐富的接口資源，滿足多檢測節(jié)點數(shù)據(jù)融合要求. 硬件平臺具有四路無線通信單元，采用TDMA傳輸機制每路通信單元可在1 s時間內與32個檢測節(jié)點通信. 多路通信單元采用并行通信方式，可在1 s可與128檢測節(jié)點相通信，即可實現(xiàn)16路車輛排隊長度檢測. 可滿足大多數(shù)交通路口信號控制需求. 中心基站具有嵌入式wifi無線接口，通過Internet網(wǎng)絡將車輛速度特征信息實時傳輸至中心服務平臺進行發(fā)布. 多檢測節(jié)點信息融合通過無線傳感器網(wǎng)絡將實時檢測信息傳輸至中心基站，中心基站將多傳感器檢測信息融合，實現(xiàn)車輛速度特征提取.

2.3 通信協(xié)議設計

無線通信網(wǎng)絡采用CC1101射頻收發(fā)器，基于時分多址傳輸方式實現(xiàn)實時信息傳輸. 將1 s信息分為32個時間槽實現(xiàn)多檢測節(jié)點分時傳輸，將車輛到達實時信息傳輸至中心基站. 通過信息配置進行多檢測節(jié)點信息融合提取. 主機定時向終端從機發(fā)送命令，命令中包含下次同步的時間以及其他所需信息，命令周期可以自行定義，以1 s為命令周期. 從機接收到主機命令后首先同步自己的時鐘，然后再根據(jù)自己的時間槽做出相應的動作. 通信協(xié)議示意圖如圖6所示.

圖6 TDMA分時通信協(xié)議示意圖

2.4 低功耗設計

圖7 預測停車線斷面上車輛排隊長度的交通模型

基于低功耗的硬件平臺，采用動態(tài)功耗管理機制，微處理器在中斷休眠喚醒模式下實現(xiàn)車輛檢測、信息傳輸. 制定基于時分傳輸?shù)臒o線傳輸協(xié)議，采用間歇性睡眠和監(jiān)聽模式減小射頻傳輸功耗[8]. 靜態(tài)功耗保持在100 μA以下，極大限度地降低功耗，在20 Ah鋰亞電池供電下使用壽命長達3年.

2.5 深度交通流信息檢測

充分發(fā)揮檢測節(jié)點在無線互聯(lián)感知方面優(yōu)勢，采用多檢測節(jié)點協(xié)同工作模式，實現(xiàn)車輛行駛速度特征、車輛排隊長度檢測. 從多傳感器融合角度解決交通排隊長度檢測問題，通過綠信比優(yōu)化，均衡各相位綠燈時間的分配，對提高道路通行能力有重大意義.

該檢測器安裝于地表，實時檢測位于檢測器上的各類汽車，并通過內嵌的433 MHz無線傳輸網(wǎng)將檢測到的車輛信息發(fā)送到AP(傳感網(wǎng)網(wǎng)關)，AP經信息融合提取后，將車輛速度特征采用有線網(wǎng)絡或者GPRS等無線方式將信息發(fā)送給服務中心. 通過多傳感器融合算法實現(xiàn)排隊長度檢測，可以免布線、免破路、免電源、超長壽命，適合于不破壞地面的安裝和應用.

3 排隊長度檢測算法

3.1 檢測節(jié)點布局

通過在停車線前布設2個地磁車輛檢測節(jié)點，道前間距4 m布設，檢測車輛排隊消散速度，實現(xiàn)排隊長度疏散特性檢測(圖7). 在上游斷面布設2個檢測節(jié)點，實現(xiàn)上游斷面車輛無阻滯行駛速度及實時車流量檢測. 車輛信息經檢測節(jié)點匯聚至傳感網(wǎng)網(wǎng)關，應用無線傳感網(wǎng)絡技術構建互聯(lián)感知環(huán)境下多傳感器檢測節(jié)點協(xié)同工作機制，通過多路融合算法實現(xiàn)車輛排隊長度檢測[2,4].

3.2 排隊長度檢測算法

排隊長度檢測算法如圖8所示.

圖8 排隊長度檢測算法系統(tǒng)框圖

具體算法步驟如下：

1) 計算路口上游斷面車流量實時特性

根據(jù)路口上游斷面布設的2個地磁車輛檢測器D1、D2檢測到的車輛通過狀態(tài)，實現(xiàn)無阻滯車流速度檢測及上游車流量實時檢測，將離散車流量值進行曲線擬合得出上游斷面流量隨時間變化關系：

w1(t)=σ(t)

(1)

式中，σ(t)為上游離散車流量隨時間t變化值，w1(t)為離散車流量經曲線擬合后的斷面流量與時間關系.

2) 計算上游斷面車流量作用于下游車輛排隊長度處時間差td：

td=sd/v1

(2)

其中，sd為上游路口到下游路段自由流行駛距離，v1為無阻滯行駛速度；無阻滯行駛速度，滿足關系：

v1=(s2-s1)/(t2-t1)

(3)

其中，s1、s2、t1、t2分別為車輛通過無線地磁傳感器D1、D2時的位置信息及檢測器的時刻；

圖9 綠燈期間，車輛排隊長度疏散特性示意圖

3) 綠燈放行期間，隊首車輛放行特性及隊首位置計算

綠燈期間，車輛排隊長度開始消散，根據(jù)速度- 流量關系可得出車輛排隊消散特性. 基于傳感器D3、D4數(shù)據(jù)融合算法得出，路口車輛疏散期間車輛速度為v2

v2=(s4-s3)/(t4-t3)

(4)

其中，s3、s4分別表示在t3、t4時刻車輛通過D3、D4檢測器的位置.

根據(jù)交通流速度- 流量特性關系，可得出路口排隊長度消散時的流量特性：

w2=σ(v2)

(5)

式中，w2代表排隊消散時的流量；σ(v2)代表交通流特性速度- 流量關系函數(shù).

根據(jù)車輛排隊長度疏散特性，可得出一定時間內路口放行車流量數(shù)據(jù).

綠燈放行期間，隊首車輛以速度消散，設排隊長度實時隊首位置為sf(t).

sf(t)=v2t

(6)

4) 根據(jù)當前交通信號狀態(tài)進行排隊長度分類計算

紅燈期間，從紅燈開始到t時刻，車輛開始排隊，車輛排隊長度函數(shù)如下：

(7)

其中tr1為紅燈開始時刻.

綠燈放行期間，車輛排隊長度在紅燈期間排隊長度基礎上，減少了隊首車輛以飽和流速率駛出量，同時增加后續(xù)車輛隊尾處流量. 車輛排隊長度函數(shù)

(8)

其中，tg1為綠燈放行開始時刻；r′1為紅燈期間車輛排隊長度數(shù)，可由(7)得出.

5) 根據(jù)實時交通流量計算排隊長度在綠燈放行期間疏散特性

排隊長度在無信號燈影響下自由疏散. 即當排隊長度為零時，可得出排隊清除時間t0. 即時計算得出r2(t)=0.

當排隊清除時間to小于綠燈放行時間tg時，排隊長度在1個信號周期內可放行完畢，不會產生二次排隊現(xiàn)象. 綠燈放行指數(shù)GI滿足路口排隊長度疏散要求.

當排隊清除時間to大于綠燈放行時間tg時，排隊長度在1個信號周期內不能徹底放行完畢，造成二次排隊現(xiàn)象. 若連續(xù)幾個周期綠燈放行指數(shù)無法滿足路口排對長度疏散要求，易造成道路擁堵情況加劇，甚至出現(xiàn)路口鎖死現(xiàn)象，導致大范圍交通癱瘓現(xiàn)象發(fā)生. 此時需根據(jù)各方向排隊長度綜合考慮，動態(tài)調節(jié)綠燈放行時間時，保障信號控制系統(tǒng)對實時變化交通流適應能力.

5 結束語

排隊長度作為道路通行能力重要的評價指標，本文提出了一種基于無線傳感器網(wǎng)絡構建的互聯(lián)感知分布式檢測系統(tǒng)，通過多檢測節(jié)點信息獲取交通排隊長度信息. 系統(tǒng)可實現(xiàn)路口4個方向排隊長度檢測，可實時準確地對交通路口通行能力進行評價. 并根據(jù)各方向交通排隊長度可進一步優(yōu)化信號配時，實現(xiàn)交通信號協(xié)調感應控制. 在信號控制中，利用觀測到的排隊長度來預測綠信比，提高路口通行能力. 使干線交叉口前的車輛排隊長度盡可能短，達到優(yōu)化交通信號配時控制目標. 從多傳感器融合角度解決交通排隊長度檢測問題，從而對交通管控提供重要的參考.

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Queue Length Detection Based On Sensor Fusion

ZHANG Yong-zhong, ZHANG Jun-qiang, QIAO Zhi-long

(Urban Road Traffic Intelligent Control Technology Beijing Key Laboratory, North China University of Technology, Beijing 100144, China)

This paper proposes aninnovative method of detecting queue length based on information fusion of multi-sensor. This system uses wireless magnetometer-based vehicle detection and wireless sensor networks as a data source,building an Internet-aware distributed detection system. It can obtain comprehensive information on traffic flow from a spot to an area by the multi-detector nodes working together and provide an accurate data of transportation network traffic-flow for traffic information management system. The mathematical model can be established by the traffic-flow characteristics.It uses wireless magnetometer-based vehicle detection and the algorithm of multi-sensor fusion to achieve the detection of queue length for all approaches of an intersection. It can also detect the queue length during the period of the red light and the first car’s position of the queue as well as the real-time queue length. It can significantly improve the intersection level of service by optimizing the green ratioand balancing the distribution of green light interval during each cycle.

queue length; information fusion; wireless vehicle detector

10.13986/j.cnki.jote.2015.03.006

2014- 11- 10.

學科建設- 國家特殊需求- 城市道路交通智能控制人才培養(yǎng)項目(PXM2013_014212_000031)；研究生培養(yǎng)- 研究生教育- 產學研聯(lián)合培養(yǎng)研究生基地(市級)項目(PXM2014_014212_000032).

張永忠(1971—)， 碩士研究生導師， 研究方向為交通信號控制. E-mail: zjqncut@126.com.

U 491. 1

A

1008-2522(2015)03-23-06