基金項(xiàng)目：

廣西高校中青年教師科研基礎(chǔ)能力提升項(xiàng)目“基于5G和北斗的城市路況交通路口安全車速引導(dǎo)系統(tǒng)”（編號：2021KY1124）

作者簡介：

陳杰威（1991—），碩士，講師，研究方向：通信技術(shù)、智慧交通。

摘要：文章提出了一種采用5G通信和北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的城市交通路口車速引導(dǎo)終端，以及使用雙目視覺技術(shù)輔助車速引導(dǎo)的方法，并使用樹莓派、5G和北斗模塊等搭建了試驗(yàn)環(huán)境，使用Python語言編程實(shí)現(xiàn)了引導(dǎo)終端的主控軟件。通過實(shí)際道路試驗(yàn)表明，使用該車速引導(dǎo)終端可以幫助駕駛員提前規(guī)劃行駛車速，實(shí)現(xiàn)剛好在綠燈時(shí)通過路口。

關(guān)鍵詞：車速引導(dǎo)；5G；北斗；雙目視覺

中圖分類號：U495文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 50 167 2

0 引言

在城市交通環(huán)境中，交通路口是擁堵頻繁出現(xiàn)的痛點(diǎn)所在。交通信號燈是控制交通路口通過秩序的重要手段，但同時(shí)也是交通擁堵問題的誘因之一。特別是在高峰時(shí)段，如果信號燈時(shí)序未能與交通流量妥善協(xié)調(diào)，便可能誘發(fā)車輛的積聚現(xiàn)象，進(jìn)而導(dǎo)致交通堵塞的形成與擴(kuò)散。同時(shí)，機(jī)動車輛駕駛員在駕駛汽車時(shí)，為了避免遇上紅燈，常會在路口附近急加速，成為交通事故的隱患。

車速引導(dǎo)技術(shù)旨在讓機(jī)動車輛駕駛員在距離交通路口較遠(yuǎn)時(shí)，即可提前獲取路口信號燈的狀態(tài)，提前規(guī)劃行車路線與車速，主動配合信號燈控制時(shí)序，從而實(shí)現(xiàn)盡量在綠燈時(shí)到達(dá)交通路口。通過此技術(shù)可以提高交通路口的通行效率，改善駕駛員的交通體驗(yàn)，降低因搶綠燈而導(dǎo)致的交通事故隱患［1］。

本文將介紹一種基于5G通信和北斗衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)的車速引導(dǎo)終端，同時(shí)采用雙目視覺技術(shù)作為車速引導(dǎo)輔助的方法，對道路中其他車輛進(jìn)行識別和提示，優(yōu)化車速引導(dǎo)流程。本文將搭建試驗(yàn)終端，進(jìn)行實(shí)際道路試驗(yàn)，以期說明使用車速引導(dǎo)終端和相關(guān)技術(shù)可以有效提高車輛在交通路口的通過效率。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1 硬件設(shè)計(jì)

圖1為本文研究的車速引導(dǎo)終端的系統(tǒng)框圖。該終端采用樹莓派4B作為主控設(shè)備。樹莓派4B具備ARM Cortex-A72核心，4 G RAM，并運(yùn)行基于Linux的Raspberry Pi OS操作系統(tǒng)。其主要作用是通過GPIO、USB、HDMI等通用接口，連接其他各個(gè)模塊，并通過編寫基于Linux的Python語言程序，對整個(gè)車速引導(dǎo)終端進(jìn)行總體控制、用戶交互。

本文研究的終端采用的5G模塊為SIMCom公司的SIM8202G模組。該模組支持Sub-6G頻段的5G通信技術(shù)，同時(shí)兼容包括北斗在內(nèi)的多種GNSS全球?qū)Ш叫l(wèi)星定位系統(tǒng)。該模組采用M.2接口，通過擴(kuò)展板與樹莓派的USB接口相連，接收來自樹莓派的控制信號，并將5G通信網(wǎng)絡(luò)信號、北斗導(dǎo)航定位數(shù)據(jù)回傳至樹莓派。另外，該模組與4天線模組，通過IPEX-4接口相連，實(shí)現(xiàn)無線信號的收發(fā)，其中天線采用全向高增益天線，工作頻段為600～6 000 MHz。

本文研究的終端還可以選擇配置雙目視覺模塊。雙目視覺技術(shù)是機(jī)器視覺中的一個(gè)重要分支，已經(jīng)廣泛適用于智能駕駛等領(lǐng)域。雙目視覺相比于單目視覺，可以獲得目標(biāo)的深度信息，即距離信息，可以實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的測距［2］。在本文中，雙目視覺模塊的主要作用是識別道路中的其他車輛，并進(jìn)行距離測量，作為車速引導(dǎo)過程中的輔助。

1.2 軟件設(shè)計(jì)

1.2.1 車速引導(dǎo)功能

下頁圖2為本文研究的車速引導(dǎo)功能的軟件流程圖。其中初始化包括了軟件UI界面、5G通信模組、北斗導(dǎo)航定位模塊的初始化。在軟件的使用中，需要設(shè)定導(dǎo)航目標(biāo)，以便確定前方路口的位置信息。軟件將使用Python的pynmea2庫，解析來自北斗模塊的NMEA報(bào)文，該報(bào)文包括了通過北斗系統(tǒng)獲取的車輛當(dāng)前位置、車速等信息。然后判斷當(dāng)前車速是否大于閾值。當(dāng)車速小于閾值時(shí)，說明車輛處于停止?fàn)顟B(tài)或者車速過慢，會提示駕駛員先加速行駛后，方能使用車速引導(dǎo)功能。

當(dāng)車速滿足閾值要求后，車速引導(dǎo)功能激活，通過云端獲取前方路口的位置經(jīng)緯度坐標(biāo)、信號燈的當(dāng)前相位、計(jì)時(shí)、周期等信息；同時(shí)接入百度地圖的開發(fā)者API，結(jié)合當(dāng)前車輛的位置，計(jì)算通過當(dāng)前道路到達(dá)前方路口的距離信息。需要說明的是，此處選擇接入百度地圖的開發(fā)者API，是考慮到并非所有道路都是直線，兩點(diǎn)間海拔高度也不一定相同，直接使用地球坐標(biāo)系計(jì)算距離存在較大誤差。而百度地圖的距離計(jì)算，是經(jīng)過精確測繪得到的，誤差較小。獲得上述信息后，軟件采用文獻(xiàn)［3］所述方法計(jì)算得到一個(gè)引導(dǎo)車速，并通過軟件UI界面、語音播報(bào)等方式，提示駕駛員。該過程將每間隔一定時(shí)間執(zhí)行一次，更新引導(dǎo)車速，以適應(yīng)駕駛員的實(shí)際加減速情況，直至車輛通過路口為止。

1.2.2 雙目視覺輔助

在實(shí)際交通環(huán)境下，車速引導(dǎo)過程必然受到其他車輛的影響。本節(jié)將介紹雙目視覺技術(shù)作為車速引導(dǎo)的輔助。雙目視覺技術(shù)可以檢測車輛前方、側(cè)前方一定范圍內(nèi)的車輛，并進(jìn)行距離測量，結(jié)合車速引導(dǎo)功能提前對駕駛員進(jìn)行提示、警示，進(jìn)一步優(yōu)化車速引導(dǎo)性能。

如圖3所示為雙目視覺測量原理，其中P為空間中一點(diǎn)，當(dāng)左右兩個(gè)相機(jī)（分別用L和R表示）同時(shí)觀測該點(diǎn)時(shí)，PL為左側(cè)相機(jī)成像的像點(diǎn)，PR為右側(cè)相機(jī)成像的像點(diǎn)；OL和OR為成像中心，CL和CR為透鏡中心。可以利用三角原理計(jì)算出實(shí)際物點(diǎn)P的空間坐標(biāo)［4］：

如式（4）所示，其中f為相機(jī)透鏡的焦距，d為兩個(gè)相機(jī)的透鏡中心的距離。在實(shí)際工程應(yīng)用中，雙相機(jī)模組經(jīng)過標(biāo)定后，f和d是已知參數(shù)。因此通過比較同一時(shí)刻的左右相機(jī)的同一幀照片，即可通過x1-x2的視差，獲得目標(biāo)點(diǎn)的距離信息z。

圖4為雙目視覺輔助車速引導(dǎo)的流程。通過雙目測距、測速，檢測本車道前方是否有其他車輛阻礙，如果有且車速小于當(dāng)前引導(dǎo)車速，則將對車速引導(dǎo)過程構(gòu)成影響。此時(shí)，應(yīng)繼續(xù)通過雙目視覺判斷旁車道是否具備變道條件，如果具備則提示駕駛員變更車道和繼續(xù)車速引導(dǎo)過程；如果不具備變道條件，則自動放棄本車速引導(dǎo)方案，改為等待下一輪綠燈通過，并提示駕駛員。此處引導(dǎo)方法同樣參考文獻(xiàn)［3］。

2 試驗(yàn)測試

2.1 試驗(yàn)設(shè)備與環(huán)境

圖5為本文研究的試驗(yàn)平臺。該平臺采用如上文所述的樹莓派4B 4G RAM作為主控模塊，搭配SIMCom公司的SIM8202G 5G和北斗通信模塊；采用4天線設(shè)計(jì)，其中1個(gè)為延長天線，可放置于車輛頂部，增強(qiáng)北斗衛(wèi)星信號；同時(shí)搭配7英寸觸控電容屏作為UI界面顯示和設(shè)備控制。試驗(yàn)所用測試車輛為歐拉牌純電汽車，具備定速巡航功能。

本文研究的試驗(yàn)道路位于廣西南寧市興寧區(qū)平云大道（起點(diǎn)經(jīng)緯度：108.43397498，22.90212079，終點(diǎn)經(jīng)緯度：108.43716145，22.89284025，均為GCJ-02坐標(biāo)系）。該試驗(yàn)道路是長度約1.5 km的開放道路，但非高峰期的車流量較小，適合進(jìn)行路測試驗(yàn)。由于該道路的紅綠燈尚未正常啟用，本次試驗(yàn)采用模擬紅綠燈的形式。

2.2 試驗(yàn)方法與結(jié)果

本文采用以下試驗(yàn)方法：在試驗(yàn)路段，使用車輛的定速巡航功能，提前加速至初始車速。然后在距離交通路口一定范圍內(nèi)開始車速引導(dǎo)。

引導(dǎo)期間，使用車輛的定速巡航功能調(diào)整車速為引導(dǎo)終端給出的引導(dǎo)車速，然后勻速前進(jìn)，直到通過路口為止，并記錄通過結(jié)果。

需要說明的是，車輛的定速巡航功能通常采用車輛自身的車速表作為參考，具有一定的誤差，同時(shí)北斗導(dǎo)航定位獲得的數(shù)據(jù)也存在一定的誤差，且可能包含一定網(wǎng)絡(luò)時(shí)延。故實(shí)際試驗(yàn)結(jié)果會與理想數(shù)學(xué)推導(dǎo)有一定偏差。

試驗(yàn)參數(shù)：紅綠燈周期為30 s，綠燈20 s，紅燈10 s，無黃燈。

表1為4次試驗(yàn)的結(jié)果，其中初始車速為車輛車速引導(dǎo)前的車速；引導(dǎo)距離為車輛開始調(diào)整車速為引導(dǎo)車速時(shí)，車輛位置到路口的距離；原到達(dá)時(shí)間為如果按照初始車速，經(jīng)過數(shù)學(xué)推導(dǎo)得出的預(yù)計(jì)到達(dá)路口的紅綠燈計(jì)時(shí)，采用周期計(jì)時(shí)形式，括號中為對應(yīng)紅綠燈狀態(tài)；引導(dǎo)車速為引導(dǎo)終端給出的建議車速；實(shí)際車速為車輛參考引導(dǎo)車速調(diào)整后的實(shí)際車速（平均值）；類型是引導(dǎo)類型，其中微減速指車輛預(yù)計(jì)在綠燈剛剛開始時(shí)到達(dá)，為避免踩點(diǎn)、增加可靠性，建議稍微減緩速度，加速或減速指車輛預(yù)計(jì)在紅燈時(shí)到達(dá)，建議加速趕上綠燈或減速等待下一輪綠燈；原速指車輛預(yù)計(jì)可以在綠燈時(shí)到達(dá)，不需要調(diào)整車速。

試驗(yàn)結(jié)果證明，使用本車速引導(dǎo)終端，可以讓駕駛員在“超視距”情況下，提前感知前方路口的紅綠燈信息，并且根據(jù)給定的引導(dǎo)車速行駛，就可以避免碰上紅燈，無需停等地一次性通過路口。

3 結(jié)語

本文介紹了一種基于5G和北斗技術(shù)的城市交通路口車速引導(dǎo)終端，以及使用雙目視覺技術(shù)輔助車速引導(dǎo)的方法，并使用樹莓派、5G和北斗模塊等搭建了實(shí)驗(yàn)平臺，同時(shí)利用Python語言編寫了引導(dǎo)終端的控制程序。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用該引導(dǎo)終端可以有效幫助駕駛員提前感知前方路口的紅綠燈信息，并根據(jù)終端的建議提前改變車速，最終實(shí)現(xiàn)剛好綠燈時(shí)到達(dá)并通過路口的目的。本文還存在不足，雙目視覺模塊因?yàn)樾酒阅軉栴}，未能達(dá)到上路測試的要求，只能進(jìn)行原理驗(yàn)證試驗(yàn)。后續(xù)研究將進(jìn)一步優(yōu)化這個(gè)功能。

參考文獻(xiàn)

［1］汪錦文. 基于V2I的智能汽車綠波通行策略研究［D］.廈門：廈門理工學(xué)院，2023.

［2］廖素英. 實(shí)時(shí)雙目立體視覺研究［D］. 成都：電子科技大學(xué)，2005.

［3］陳杰威，鄭欣悅，劉 丹，等.北斗系統(tǒng)應(yīng)用環(huán)境下的車速引導(dǎo)效能分析［J］. 西部交通科技，2022（9）：146-148，205.

［4］賈云得. 機(jī)器視覺［M］. 北京：科學(xué)出版社，2000.