施 康, 楊曉光, 王一喆

(1.同濟(jì)大學(xué) 道路與交通工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 201804；2.安徽超遠(yuǎn)信息技術(shù)有限公司，安徽 合肥 230088)

0 引言

城市道路交叉口排隊(duì)狀態(tài)是非常直觀和重要的交通特征數(shù)據(jù)，對于信號控制交叉口優(yōu)化設(shè)計(jì)、交通運(yùn)行效率評價(jià)和交通控制信號配時等具有非常重要的作用。在早期的交叉口排隊(duì)狀態(tài)感知方法研究中，AkcelikR[1]、王進(jìn)[2]、王忠宇[3]、賈利民[4]、楊永輝[5]等先后提出了一些方法，但這些方法都是基于地磁、視頻、浮動車等的數(shù)據(jù)，還有使用交通數(shù)學(xué)模型和多源數(shù)據(jù)等的研究成果，由于地磁、視頻和浮動車的數(shù)據(jù)存在受大車干擾、外界天氣環(huán)境影響、樣本量隨機(jī)不穩(wěn)定性等缺陷，交通排隊(duì)數(shù)學(xué)模型則存在實(shí)時性不高、普適性差等問題，多源數(shù)據(jù)也有數(shù)據(jù)精度不夠和分析困難、計(jì)算復(fù)雜等問題，所以，這些都影響了排隊(duì)狀態(tài)感知的準(zhǔn)確度，進(jìn)而導(dǎo)致交通管理和信號自適應(yīng)控制效率不高、信號控制交叉口交通運(yùn)行效率評價(jià)不客觀等問題。因此本研究針對這些問題，提出了基于微波雷達(dá)數(shù)據(jù)的信號控制交叉口車輛排隊(duì)狀態(tài)感知方法，充分地利用微波雷達(dá)能夠提供實(shí)時性和精度高的交通參數(shù)數(shù)據(jù)特征，通過端處理器進(jìn)行計(jì)算分析，而高精度、實(shí)時地感知交通排隊(duì)狀態(tài)，進(jìn)而有效地提升交叉口自適應(yīng)控制效果和交通運(yùn)行效率評價(jià)準(zhǔn)確度。

1 微波雷達(dá)交通感知基本原理

1.1 系統(tǒng)原理

微波雷達(dá)感知設(shè)備主要由微波雷達(dá)傳感器和端處理器組成，微波雷達(dá)傳感器與端處理器通過CAN總線進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。微波雷達(dá)傳感器采用發(fā)射和接收電磁波回波信號的方法對目標(biāo)進(jìn)行檢測，并利用目標(biāo)回波時延和多普勒頻移得到目標(biāo)的徑向距離、徑向速度、方位角等參數(shù)。

微波雷達(dá)傳感器主要檢測車輛目標(biāo)的距離、速度、方位角、位置坐標(biāo)等參數(shù)，后端處理器通過這些參數(shù)和現(xiàn)場標(biāo)定測量的交叉口靜態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析進(jìn)而感知出交通排隊(duì)狀態(tài)等交通特征參數(shù)，其工作示意框圖如圖(1)所示。另外微波雷達(dá)感知設(shè)備由于檢測縱深距離將近250 m，因此為了避免進(jìn)口道感知盲區(qū)，工程應(yīng)用時一般安裝在交叉口出口道方向的交通信號燈桿件上，以微波雷達(dá)感知設(shè)備正下方為坐標(biāo)原點(diǎn)建立微波雷達(dá)自己的坐標(biāo)系，其工程安裝和微波雷達(dá)坐標(biāo)系如圖(2)所示。

圖1 微波雷達(dá)感知設(shè)備工作示意圖Fig.1 Schematic diagram of microwave radar sensing equipment

圖2 微波雷達(dá)坐標(biāo)系示意圖Fig.2 Schematic diagram of microwave radar coordinate system

1.2 距離、速度和方位角檢測1.2.1 距離和速度檢測

規(guī)定線性調(diào)頻連續(xù)波發(fā)射信號掃頻帶寬為B，發(fā)射時寬為T，則調(diào)頻斜率為B/T，記為u，則LFMCW(線性調(diào)頻連續(xù)波)微波雷達(dá)發(fā)射信號為：

St(t) =Acos{2π(f0t+ut2/2)+φ0},

t∈[0,T]，

(1)

Sr(t)=KrAcos{2π[(f0(t-τ(t))+u(t-τ(t))2/2]+

φ0+ψ0},t∈[τ0,T]，

(2)

式中，Kr為車輛目標(biāo)反射截面積和傳播衰減等有關(guān)的常量；ψ0為目標(biāo)反射過程中引起的附加相移；τ0為目標(biāo)初始時延。將發(fā)射信號式(1)和接收信號式(2)混頻，得到差頻信號Sb為：

t∈[τ0,T]，

(3)

由于三角波調(diào)制的特點(diǎn)為交替發(fā)射正斜率調(diào)頻和負(fù)斜率調(diào)頻兩種信號，調(diào)制頻率與時間關(guān)系如上圖(1)和圖(2)所示，因此差頻信號式(3)可簡化為如下式如示：

t∈[τ0,T]，

(4)

由于三角波調(diào)制上下掃頻信號僅調(diào)制斜率相反，獲得差頻信號原理相同，因此可得三角波上下掃頻差頻信號中頻表達(dá)式分別為:

f上m=uτ0-fd，

(5)

f下m=uτ0+fd。

(6)

可通過式(5)和式(6)解耦合，得到車輛目標(biāo)的徑向距離r和徑向速度v：

(7)

(8)

1.2.2 方位角檢測

微波雷達(dá)感知設(shè)備能夠?qū)ΡO(jiān)測區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)進(jìn)行多維度感知，不僅包括空間維度也包括時間維度，因此除速度、距離檢測外，其還具備方位角檢測的能力。微波雷達(dá)檢測方位角的方法主要有相位法測角和振幅法測角，本研究主要介紹相位法測角。

相位法測角是利用微波雷達(dá)傳感器多個天線所接收電磁波回波信號之間的相位差進(jìn)行測方位角。如圖3所示，假設(shè)兩天線間距為d，因此它們所收到的信號由于存在波程差ΔR而產(chǎn)生一個相位差φ，由圖3可知：

(9)

(10)

式(9)中，λ為微波雷達(dá)電磁波波長，如果用相位計(jì)進(jìn)行比相，測出其相位差φ，然后通過式(10)就可以求得目標(biāo)的方位角β。

圖3 相位法測角示意圖Fig.3 Schematic diagram of angle measurement by phase method

2 交叉口進(jìn)口道排隊(duì)狀態(tài)感知

2.1 靜態(tài)數(shù)據(jù)測量標(biāo)定

微波雷達(dá)感知系統(tǒng)在信號交叉口安裝時，交叉口的一些靜態(tài)信息可以通過現(xiàn)場測量標(biāo)定得到，這些靜態(tài)信息主要包括雷達(dá)離地面的垂直高度、每個車道的橫向坐標(biāo)范圍、停止線的X坐標(biāo)值等。

雷達(dá)坐標(biāo)系以正下方地面為坐標(biāo)原點(diǎn)，平行于車道為x軸，垂直于車道為y軸。在現(xiàn)場安裝時可以通過實(shí)際測量得到雷達(dá)離地面的高度h、停止線的X坐標(biāo)值和每個車道的Y坐標(biāo)范圍，具體可以參考圖(3)。

2.2 位置坐標(biāo)和矢量速度計(jì)算

假定微波雷達(dá)離地面垂直高度為h已測量標(biāo)定，根據(jù)圖(3)可知：

ι2=r2-h2，

(11)

(12)

由式(11)和(12)可以推導(dǎo)出ι和θ，如下式(13)和(14)所示：

(13)

(14)

然后由方位角b推導(dǎo)出其映射在地面的角度α，如下式(15)所示：

(15)

根據(jù)ι，θ和α3個參數(shù)，可以計(jì)算出車輛目標(biāo)的位置坐標(biāo)和矢量速度，如下式(16)，(17)，(18)和(19)所示：

X=ι×cosα，

(16)

Y=ι×sinα，

(17)

Vx=v×sinθ×cosα，

(18)

Vy=v×sinθ×sinα。

(19)

2.3 排隊(duì)長度和車輛數(shù)量感知方法

在檢測出車輛目標(biāo)的即時速度和位置坐標(biāo)以后，我們可以在建立的雷達(dá)坐標(biāo)系基礎(chǔ)上通過設(shè)備端處理器進(jìn)行計(jì)算分析，計(jì)算出車道上的車輛排隊(duì)長度和車輛數(shù)量，如圖4所示，方法闡述如下:

(1)首先根據(jù)實(shí)際安裝位置建立微波雷達(dá)感知設(shè)備的坐標(biāo)系，對監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的每個車道進(jìn)行Y坐標(biāo)值范圍的標(biāo)定。

(2)微波雷達(dá)傳感器每隔50 ms對監(jiān)控區(qū)域內(nèi)發(fā)射微波掃描，通過車輛目標(biāo)反射的微波進(jìn)行混頻計(jì)算得到每個車輛目標(biāo)的即時速度、位置坐標(biāo)。

(3)根據(jù)車輛目標(biāo)的Y坐標(biāo)值，確定每個車輛目標(biāo)所處的車道。

(4)在確定車道基礎(chǔ)上，根據(jù)X坐標(biāo)值，判別離停止線最近的車輛目標(biāo)即時速度是否小于等于閾值(通常定義為5 km/h)。如果沒有小于等于閾值，則繼續(xù)第2個步驟；如果小于等于閾值，則繼續(xù)往下步驟。

(5)從離停止線最近距離且速度小于等于閾值的車輛目標(biāo)開始進(jìn)行計(jì)算，直到遇到即時速度大于閾值的車輛目標(biāo)為止，統(tǒng)計(jì)車輛數(shù)量，該數(shù)量結(jié)果即為車輛排隊(duì)數(shù)量；排隊(duì)長度為排隊(duì)最后一輛車的X坐標(biāo)值減去停止線X坐標(biāo)值再加上車輛的長度。

(6)繼續(xù)第2個步驟。

圖4 排隊(duì)長度和車輛數(shù)量計(jì)算方法流程圖Fig.4 Flowchart of calculation method of queue length and number of vehicles

3 算法測試與驗(yàn)證

為充分驗(yàn)證本研究提出的排隊(duì)狀態(tài)感知方法的有效性，這里從實(shí)際應(yīng)用出發(fā)對該方法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，由于實(shí)際車輛排隊(duì)長度通過人眼觀測難度大，因此這里僅僅用車輛排隊(duì)數(shù)量來進(jìn)行比較。以安徽省合肥市望江西路與文曲路交叉口的東進(jìn)口為實(shí)際應(yīng)用案例，東進(jìn)口方向有5個車道，3個直行車道、1個右轉(zhuǎn)車道、1個左轉(zhuǎn)車道，由于右轉(zhuǎn)信號燈為常綠狀態(tài)且右轉(zhuǎn)車流量不是很大，因此右轉(zhuǎn)車道不會存在排隊(duì)情況，因此我們主要用直行車道和左轉(zhuǎn)車道來驗(yàn)證本研究所提到方法的有效性。

合肥市望江西路與文曲路的東進(jìn)口方向，車道1、車道2、車道3為直行車道，車道4為左轉(zhuǎn)車道。我們選取的時段為8:30—9：00，每次車輛排隊(duì)狀態(tài)通過人眼觀測的實(shí)際情況和微波雷達(dá)感知的情況對比結(jié)果如表1所示：

通過表1的對比情況可以得知，微波雷達(dá)感知的車輛排隊(duì)數(shù)量與實(shí)際觀測的車輛排隊(duì)數(shù)量非常接近。雖然在某些大車(公交車、卡車)存在情況下，微波雷達(dá)可能將大車感知成為1輛小車或兩輛小車，但綜合表(1)的總體對比情況，微波雷達(dá)感知的準(zhǔn)確率是非常高的，準(zhǔn)確率在90%～100%之間，可以為交叉口交通運(yùn)行效率評價(jià)和交通信號控制提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支撐。另外針對這套系統(tǒng)方法，我們也在其他多個路口和多個時段(如夜晚時段和雨霧時段)做了同樣的驗(yàn)證測試，測試結(jié)果證明，外界環(huán)境對該系統(tǒng)方法沒有影響，感知的車輛排隊(duì)數(shù)量準(zhǔn)確率都在90%～100%之間。

表1 人眼觀測與微波雷達(dá)感知排隊(duì)數(shù)量對比Tab.1 Comparison of queuing numbers obtained by human eye observation and microwave radar perception

4 結(jié)論

微波雷達(dá)由于具備不受天氣等外界環(huán)境干擾且精度高，因此基于此所感知的交通排隊(duì)狀態(tài)數(shù)據(jù)具有準(zhǔn)確率高、性能穩(wěn)定等特點(diǎn)，可以很好地為道路交通規(guī)劃與設(shè)計(jì)、交通管理與信號控制及交通運(yùn)行效率評價(jià)等提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支撐。實(shí)證研究也發(fā)現(xiàn)了本研究方法仍存在一些不足，如在某些大車存在或阻擋的情況下，該感知系統(tǒng)可能會將一輛大車誤認(rèn)為1輛或兩輛小汽車，再就是針對非機(jī)動車和行人感知還存在準(zhǔn)確率不高等問題。另外，針對微波雷達(dá)感知功能還可以進(jìn)一步獲取不同車型的交通流量、速度，以及道路交通的飽和狀態(tài)等，這些都將是后續(xù)的重要研究方向。