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        基于脈沖式激光測距技術(shù)的車輛輪廓綜合檢測系統(tǒng)

        2017-03-28 13:43:10魏漢明
        山西電子技術(shù) 2017年1期
        關(guān)鍵詞:激光測距粗糙集輪廓

        魏漢明

        (山西省自動化研究所,山西 太原 030012)

        基于脈沖式激光測距技術(shù)的車輛輪廓綜合檢測系統(tǒng)

        魏漢明

        (山西省自動化研究所,山西 太原 030012)

        隨著運輸車輛的快速增多,高速公路收費站面臨的擁擠也越來越嚴(yán)重?;诖?,設(shè)計一種車輛輪廓綜合檢測系統(tǒng)。該綜合系統(tǒng)利用粗糙集理論,激光測距等技術(shù),實現(xiàn)對運輸車輛輪廓、重量、圖像等關(guān)鍵信息的不停車綜合采集與存儲,有效地提高了運輸車輛的通行效率。

        粗糙集理論;激光測距;車輛輪廓;綜合監(jiān)測

        交通運輸行業(yè)是我國的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè),推動了我國經(jīng)濟的快速發(fā)展和社會進步[1]。但是無論在發(fā)達國家還是在發(fā)展中國家,隨著車輛數(shù)目的增加,路況擁堵、事故多發(fā)和環(huán)境污染等的情況越來越多。根據(jù)世界各國幾十年的統(tǒng)計結(jié)果,高速道路的增長率總是低于汽車的增長率,車與路的矛盾已日益明顯。而違規(guī)車輛在高速公路上通行,不僅會降低車道上其他車輛的行駛速度,給車輛行駛穩(wěn)定性帶來極大不確定因素,而且還會威脅自身與他人的人身與財產(chǎn)安全,在相當(dāng)大程度上增加了道路的維護費用,給安全運輸化及運輸市場的管理帶來了相當(dāng)大的困難[2]?;诖吮疚脑O(shè)計一種基于脈沖式激光測距技術(shù)的車輛輪廓綜合檢測系統(tǒng)。利用多種自動化設(shè)備實現(xiàn)對車輛寬高、重量、速度、外觀圖像等信息的不停車檢測,運用多元回歸及粗糙集算法對車輛信息進行處理,大大提高了車輛信息的精確度與通行效率,為車輛的安全通行提供了有力保證。

        1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計

        本項目研究的是基于脈沖式激光測距技術(shù)的車輛輪廓綜合檢測系統(tǒng)。其將脈沖式激光測距、粗糙集動態(tài)稱重、自動圖像采集等多種檢測手段統(tǒng)一到綜合檢測系統(tǒng)中,可以實現(xiàn)車輛信息的動態(tài)采集、識別、存儲、調(diào)用顯示等功能。本項目整體系統(tǒng)工作示意圖如圖1所示。

        圖1 車輛綜合檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

        2 技術(shù)關(guān)鍵

        2.1 脈沖式激光測距技術(shù)

        激光測距是通過激光的往返時間來測定距離,具有峰值功率高、可以測量動態(tài)物體、檢測速度快、重復(fù)頻率高等優(yōu)點[3]。車輛輪廓檢測技術(shù)是一種非接觸式自動檢測車輛幾何尺寸(車輛的長度、寬度、高度)的技術(shù)。在對車輛輪廓信息測量的整個過程中,不需要人的參與,僅僅需要寬高儀設(shè)備和上位機軟件的配合,就能使管理人員獲得車輛的輪廓數(shù)據(jù)。在測量過程中采用激光雷達測量原理,激光發(fā)射器發(fā)出激光脈沖波,當(dāng)激光波碰到物體后,部分能量返回,當(dāng)激光接收器收到返回激光波時,且返回波的能量足夠觸發(fā)門檻值,激光雷達計算它到物體的距離值[4]。寬高儀測量示意圖如圖2所示。

        圖2 寬高儀測量示意圖

        2.2 多元回歸算法建立車輛輪廓模型

        將系統(tǒng)采集到的數(shù)據(jù)樣本準(zhǔn)確處理建立車輛輪廓模型。由于計算車輛尺寸時涉及到多個變量,所以運用多元回歸算法進行處理。利用多次回波檢測的方法可有效減少激光傳感器主控震蕩頻率提供調(diào)制頻率帶來的漂移誤差和測量誤差。實現(xiàn)了對動態(tài)車輛邊緣輪廓信息的高精度測量,不僅提高了車輛在收費站的通行效率,也大大提高了車輛輪廓信息的精確度。如圖3所示為多元回歸算法流程圖。

        圖3 多元回歸算法流程圖

        2.3 基于粗糙集的汽車動態(tài)稱重技術(shù)

        粗糙集理論是一種較新的軟計算方法,近年來越來越受到重視,是當(dāng)前國際上人工智能理論及其應(yīng)用領(lǐng)域中的研究熱點之一[5]。粗糙集理論具有控制算法簡單迅速,實現(xiàn)容易,不需要進行模糊化和去模糊化等優(yōu)點[6]。運用其處理動態(tài)汽車稱重可以有效地對車輛稱重時的不規(guī)范行為進行有效處理和精準(zhǔn)度補償。有效消除偏載等違規(guī)現(xiàn)象的影響,提高了整體稱量精度,對高速公路的管理和養(yǎng)護具有積極的意義。

        3 軟件設(shè)計

        當(dāng)上位機軟件接收到硬件設(shè)備上傳的信息后,分析信息類型,如果是車輛的輪廓信息,則利用多元回歸算法處理后存入數(shù)據(jù)庫,同時分析參數(shù)信息是否符合設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn),若符合則通行;若不符合則禁止通行。圖4所示為上位機記錄車輛輪廓信息的工作流程圖。

        圖4 上位機記錄車輛輪廓信息工作流程圖

        4 總結(jié)信息

        上位機軟件接收到傳來的數(shù)據(jù)后,進行分析處理,分析處理完成后在軟件界面中顯示出車輛的數(shù)據(jù)信息決定車輛是否可以通行。圖5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為現(xiàn)場安裝設(shè)備時的圖片。

        圖5 車輛寬高信息

        圖6 現(xiàn)場安裝圖

        5 結(jié)論

        本文對車輛輪廓綜合檢測系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、使用技術(shù)及業(yè)務(wù)流程做了詳細的敘述,主要運用激光測距、多元回歸算法、粗糙集檢測等技術(shù),實現(xiàn)了對車輛寬高、重量等重要信息的準(zhǔn)確采集,提高了車輛的通行效率與通行安全,為高速公路上的車輛管理與公路養(yǎng)護提供了有力保障。

        [1] 高敬紅,楊宜民.道路交通車輛檢測技術(shù)及發(fā)展綜述[J].公路交通技術(shù),2012(1):116-119.

        [2] 畢曉琳.車輛綜合信息檢測研究[D].西安:西安電子科技大學(xué),2014.

        [3] 禹琳琳.基于激光測距技術(shù)的車輛寬高檢測系統(tǒng)的設(shè)計[J].電子設(shè)計工程,2011,19(10):103-106.

        [4] 朱福,林一楠.一種提高脈沖激光測距精度的方法[J].光電技術(shù)應(yīng)用,2011,26(2):42-44.

        [5] 趙靚.基于分層模糊符號有向圖模型的故障診斷方法及其應(yīng)用[D].太原: 太原理工大學(xué),2015.

        [6] 陳德剛.模糊粗糙集理論與方法[M].北京:科學(xué)出版社,2013.

        Vehicle Contour Detection System Based on Pulsed Laser Ranging Technology

        Wei Hanming

        (ShanxiAutomationResearchInstitute,TaiyuanShanxi030012,China)

        With the rapid increase of transport vehicles, highway toll stations are facing more and more serious congestion. This paper designs an integrated vehicle contour detection system. The integrated system uses rough set theory and laser ranging technology to achieve the comprehensive collection and storage of contour, weight, image and other key information of the transportation vehicle with no parking. The system can effectively improve the traffic efficiency of the transport vehicles.

        rough set theory; laser ranging; vehicle contour; integrated detection

        2016-11-23

        魏漢明(1988- ),男,山西太原人,助理工程師,碩士,研究方向:高速公路機電自動化。

        1674- 4578(2017)01- 0035- 03

        U467;TP273

        A

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