基于自適應(yīng)濾波算法的車輛輪廓信息檢測系統(tǒng)*

魏漢明，趙 靚

(山西省信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院有限公司，山西 太原 030012)

0 引言

交通運輸行業(yè)是我國的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，但在近幾年道路交通設(shè)施的建設(shè)速度遠(yuǎn)小于機動車增長速度[1]。我們已經(jīng)清楚地認(rèn)識到汽車產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展的同時，對我國新能源推廣、環(huán)境治理、交通安全管控等方面都帶來了極大的挑戰(zhàn)。機動車在高速公路行駛過程中，惡劣天氣、交通事故都會給本就緊張的交通帶來巨大的通行壓力。尤其是讓不符合標(biāo)準(zhǔn)的大型貨運車輛進入高速公路通行，不僅其自身行駛速度慢，還會降低車道上其他車輛的行駛速度，對公路交通帶來極大的不安全因素。

基于此種情況，設(shè)計了一種利用智能優(yōu)化算法的車輛輪廓信息檢測系統(tǒng)。憑借前端自動采集設(shè)備與后端處理平臺的配合，獲得進入車輛的寬高數(shù)據(jù)。利用多元回歸方法、自適應(yīng)濾波算法，準(zhǔn)確建立車輛邊緣模型，減小算法和數(shù)據(jù)處理中帶來的誤差，提高數(shù)據(jù)精度[2]，為車輛全天候不停車安全通行提供有力保證。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計

本設(shè)計由數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、管理控制模塊、信息顯示模塊構(gòu)成[3]。本設(shè)計整體組成示意圖如圖1所示。通過利用自動化采集設(shè)備對車輛邊緣輪廓信息進行不停車檢測，通過智能優(yōu)化算法重構(gòu)車輛邊緣輪廓模型，實現(xiàn)車輛信息的動態(tài)采集、識別、存儲、調(diào)用、顯示等功能。

圖1 車輛輪廓信息檢測系統(tǒng)組成示意圖

2 技術(shù)關(guān)鍵

2.1 脈沖式激光測距技術(shù)

測距技術(shù)在各個行業(yè)中都有很廣泛的應(yīng)用，以超聲波技術(shù)為主的間接測距技術(shù)在激光器出現(xiàn)前就已經(jīng)存在，但是由于超聲波其自身抗干擾能力太低、測量距離太近的限制，目前在各個行業(yè)中的應(yīng)用已經(jīng)十分少見。當(dāng)激光器出現(xiàn)以后，由于其自身準(zhǔn)直性好的特點迅速占據(jù)了市場。激光測距技術(shù)是一種非接觸式測量，量程遠(yuǎn)、精度高[4]。具有連續(xù)調(diào)制和脈沖調(diào)制兩種方式，半導(dǎo)體激光器發(fā)出激光束，激光束在碰到障礙物后反射回來，一旦接收到信號就可以計算出相對應(yīng)的距離。

2.2 高精度動態(tài)車輛辨識技術(shù)

車輛輪廓模型構(gòu)建時涉及到多個參考變量，通過引入多元回歸算法，盡量濾除激光傳感器主振蕩器產(chǎn)生的調(diào)制頻率誤差。圖2所示為參考變量篩選流程圖。通過引入合適的參考變量可以提高車輛邊緣輪廓尺寸信息的精度，反之則會降低檢測精度。

圖2 參考變量篩選流程圖

2.3 智能優(yōu)化算法重新建立車輛邊緣模型

濾波技術(shù)是信號處理中的一種基本方法和技術(shù)，數(shù)字濾波理論的研究一直都備受很多發(fā)達國家的重視，使用范圍十分廣泛。數(shù)字濾波器分為經(jīng)典濾波器和現(xiàn)代濾波器兩種。本設(shè)計選用現(xiàn)代濾波器中的一種，遞推最小二乘(RLS,Recursive Least Squares)濾波器結(jié)構(gòu)較為簡單，功能較好，收斂速度快，特性穩(wěn)定且收斂特性良好[5]。在自適應(yīng)迭代過程中每一步都能達到最佳的迭代算法。通過選擇自適應(yīng)濾波器的權(quán)系數(shù)，使觀察期間輸出信號在最小二乘的意義上盡可能與期望信號達到匹配，最小化過程需要利用得到的全部輸入信號[5]。

通過建立邊緣檢測系統(tǒng)的RLS自適應(yīng)濾波模型實現(xiàn)對車輛邊緣信息的重新建模。自適應(yīng)濾波器可依據(jù)輸入數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性，使自身參數(shù)隨其變化而變化，從而達到對輸入信號進行濾波的作用。信息處理的過程由兩部分組成，第一步可根據(jù)具體實現(xiàn)功能設(shè)置參數(shù)可調(diào)的數(shù)字濾波器，主要有有限長單位沖激響應(yīng)濾波器(FIR,Finite Impulse Response)和無限長單位沖激響應(yīng)濾波器(IIR,Infinite Impulse Response)[6]。圖3所示為FIR、IIR濾波示意圖。

圖3 FIR、IIR濾波示意圖

第二步是自適應(yīng)(權(quán)值調(diào)整)的過程。濾波器輸出信號y(n)在自適應(yīng)過程中不斷與參考信號d(n)相接近，濾波器輸出信號y(n)與參考信號d(n)之差設(shè)置為e(n)，e(n)運用自適應(yīng)法則使其對權(quán)值進行不斷調(diào)整。圖4所示為自適應(yīng)濾波過程示意圖。當(dāng)濾波器調(diào)整到最佳工作狀態(tài)后濾波完成。通過兩個步驟的運行，可有效減少車輛邊緣輪廓信息在非正常環(huán)境下的誤報率，提高數(shù)據(jù)信息精度。

圖4 自適應(yīng)濾波過程示意圖

3 軟件設(shè)計

上位機軟件接收到自動化硬件設(shè)備采集的信息后，首先分析數(shù)據(jù)信息類型，如果是車輛的輪廓信息，則利用多元回歸算法、自適應(yīng)濾波算法處理后存入數(shù)據(jù)庫中，分析車輛輪廓信息是否符合設(shè)定的閾值，若符合則允許此車輛通過；若不符合則禁止此車輛通過。圖5所示是上位機記錄車輛輪廓信息檢測的工作流程圖。

圖5 上位機記錄車輛輪廓信息檢測工作流程圖

4 總結(jié)信息

上位機軟件接收到自動化設(shè)備采集的車輛數(shù)據(jù)信息，通過識別數(shù)據(jù)類型、優(yōu)化算法處理后在軟件界面中顯示出車輛的寬高信息，同時與設(shè)定的閾值相比對決定此車輛能否可以正常通行。圖6所示為上位機軟件顯示采集車輛寬高數(shù)據(jù)的信息。

圖6 軟件界面示意圖

5 結(jié)論

本文對車輛輪廓信息檢測系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、工作業(yè)務(wù)流程、軟件界面做了詳細(xì)的敘述，主要通過應(yīng)用脈沖式激光測距技術(shù)、高精度動態(tài)車輛輪廓辨識技術(shù)、自適應(yīng)濾波算法，實現(xiàn)對車輛輪廓信息的全天候不停車自動化精確采集處理，提高了車輛卡口處通行效率，降低了公路交通不安全因素發(fā)生的概率，為高速公路上的車輛高效管理提供了有力保障。