基于KNN算法的大型汽車模擬隧道行駛項(xiàng)目壓線評判

劉學(xué)博

( 山西省自動化研究所，山西 太原 030012)

0 引言

GNSS(Global Navigation Satellite System)系統(tǒng)，是由多個系統(tǒng)組合而成的衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)，可提供全天候、實(shí)時的定位服務(wù)，因而應(yīng)用相當(dāng)廣泛[1]。GPS定位可分為單點(diǎn)定位、差分定位兩種模式[2]。其中單點(diǎn)定位根據(jù)偽距觀測來計(jì)算全局坐標(biāo)，定位精度一般3 m～20 m；差分定位主要根據(jù)多個 GNSS 接收機(jī)的數(shù)據(jù)來計(jì)算每個測量點(diǎn)相對位置，其中載波相位差分定位的定位精度可達(dá)厘米級[3]。如今駕駛?cè)藞龅伛{駛技能考試系統(tǒng)、道路駕駛技能考試系統(tǒng)基本都是基于載波差分定位技術(shù)來實(shí)現(xiàn)車輛的定位，定位誤差在厘米級。

通常影響GPS信號的因素有天氣因素(太陽黑子、惡劣天氣)、 電氣電磁干擾(無線電，強(qiáng)磁場)、遮蔽物下等。在模擬隧道環(huán)境中GPS無法正?；蛎銖?qiáng)工作，車輛搜星狀態(tài)、定向解狀態(tài)、定位解狀態(tài)都處于錯誤狀態(tài)，因而無法達(dá)到定位的目的，其中大型汽車模擬隧道項(xiàng)目示意圖如圖1所示。由于車輛在隧道中無法實(shí)現(xiàn)定位，因此如何實(shí)現(xiàn)車輛在隧道中的壓線評判，是一個目前急于解決的問題。

圖1 模擬隧道項(xiàng)目示意圖

1 相位式激光測距

相位式激光測距，測量時首先由激光傳感器系統(tǒng)發(fā)出連續(xù)的光波，經(jīng)調(diào)制后發(fā)射至被測目標(biāo)，由被測目標(biāo)返射回的回波激光信號經(jīng)一定時間的延遲后進(jìn)入接收系統(tǒng)，激光信號傳導(dǎo)至光電探測器，再由解調(diào)器對延遲信號進(jìn)行解調(diào)，并將解調(diào)之后的信號送到相位差比較模塊中進(jìn)行計(jì)算，最終得到相位差值[3]。

本文使用測距精度高、反應(yīng)迅速的HPS-167系列激光測距傳感器，該傳感器在測距工程上被廣泛的使用。在實(shí)際使用過程中，常常將激光傳感器掛載到載具上，達(dá)到測距的目的。在本文算法中，測距傳感器安裝的位置將直接影響壓線檢測算法的精度。其中大型汽車的車模載波差分定位測繪點(diǎn)示意圖如圖2所示?？紤]到安裝的簡便性和實(shí)用性，本文選擇大型汽車測繪點(diǎn)的第15點(diǎn)、16點(diǎn)、18點(diǎn)擬安裝3個相位式激光測距傳感器進(jìn)行測量實(shí)時距離。

圖2 大型汽車車模型測繪點(diǎn)示意圖

2 基于KNN算法的模擬隧道行駛項(xiàng)目壓線檢測算法

2.1 KNN算法

KNN(K-Nearest Neighbor)，代表K個最近鄰居分類法，通過K個最與之相近的歷史記錄的組合來辨別新的記錄[4]。KNN是一個眾所周知的統(tǒng)計(jì)方法，在過去幾十年間被廣泛的應(yīng)用于模式識別等研究中。

2.2 激光測距壓線檢測系統(tǒng)

本文算法主要研究隧道車輪壓線檢測，但考慮到安裝的方便些和可行性，激光測距傳感器安裝在車身部位，這樣安裝存在車身與車輪之間的誤差。綜合考慮，單個激光測距計(jì)算方法說明和代碼如下：

1) 如果激光測繪距離<路牙寬度-最大誤差，證明右輪壓線。

2) 如果激光測距+車寬-路牙寬度-最大誤差>路寬，說明左輪壓線。

publicbool IfPressRealLine(double dist_Laser).

if (((dist_Laser + JConfig.CP_CarWidth - JConfig.CP_WaySide - JConfig.CP_ErrorDist >JConfig.CP_RoadWidth)|| JCar.Dist_Laser < JConfig.CP_WaySide - JConfig.CP_ErrorDist)

&& JCar.Dist_Laser > JConfig.CP_WaySide && JCar.Dist_Laser < JConfig.CP_RoadWidth ).

returnfalse;.

else.

returntrue;.

}

2.3 基于KNN算法壓線檢測系統(tǒng)

有了上述激光測距的壓線檢測算法后，本文設(shè)計(jì)基于KNN算法的大型汽車壓線檢測算法實(shí)現(xiàn)的具體步驟如下：

1) 利用激光測距壓線檢測算法獲取壓線與不壓線時的距離分別作為特征向量；

2) 剔除錯誤數(shù)據(jù)，精細(xì)化特征向量；

3) 多次實(shí)驗(yàn)測試調(diào)整K值；

4) 找到最佳K值，獲取算法模型。

3 實(shí)驗(yàn)分析

本文算法在晉城市五星科目二考試場驗(yàn)證分析，使用車型為解放牌CA5127TJLE。在設(shè)備安裝調(diào)試、特征向量提取篩選后，總共獲取1000組樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集。

為了比較載波差分定位方法、激光測距壓線方法和本文提出的壓線檢測算法的性能，本文在考場進(jìn)行100次的實(shí)驗(yàn)測試，從表1不難發(fā)現(xiàn)，相比于其他兩種算法，本文提出的壓線檢測算法的準(zhǔn)確率最高，能夠達(dá)到99%。

表1 不同方法的比較

為了找到評判效果最好時所需的激光測距傳感器的數(shù)目，本文選取不同數(shù)目的傳感器進(jìn)行100次測試比較壓線檢測準(zhǔn)確性的檢測，評判結(jié)果遵從少數(shù)服從多說原則。由表2可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)傳感器數(shù)目的個數(shù)為3時檢測效果最好。

表2 不同傳感器數(shù)目的比較

4 小結(jié)

實(shí)驗(yàn)證明基于KNN算法的大型汽車模擬隧道行駛項(xiàng)目壓線評判算法，簡單實(shí)用，操作性強(qiáng)，能比較準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)壓線評判。在駕駛?cè)藞龅伛{駛技能考試系統(tǒng)的模擬隧道行駛項(xiàng)目壓線檢測有一定的參考、借鑒價(jià)值。