基于智能终端传感的高速公路车辆车道识别方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及的是一种无人驾驶领域的技术，具体是一种基于智能终端传感的高速 公路车辆车道识别方法及系统。
【背景技术】
[0002] 随着交通网络的成熟化与复杂化，车辆定位系统在行车驾驶中产生了更高的重要 性。在诸多应用（如路线导航、车辆安全系统、车联网）中，定位的准确性极大程度上决定 了用户所能得到的服务质量好坏。
[0003] 因此，如今广泛使用的道路级别的定位终将被车道级别的定位所取代。从安全角 度上，如果车辆所在车道能被实时感知，危险的换道行为就能被及时提醒。从便利角度上， 如果驾驶员在进入上下闸道、转换高速公路之前被预先提示在正确的车道上做准备，则关 键路口将不会被错过。从道路管理角度上，如果能得到每条车道的流量信息，就能及时地对 车道进行疏通或维修。
[0004] 目前，针对车道级别定位这一问题，解决的主要方法是基于车载或智能终端的摄 像功能，结合图像处理技术，来识别车辆前方的车道线。然而，该方法在天气不佳引起摄像 模糊、道路缺少维护造成车道线不清晰、前方车辆或其他障碍物阻挡的情况下无法根据图 像来判断当前车道。
[0005] 另外，一些系统通过车辆之间的信息交互协作来判断当前车道。该方法适用于网 络状况良好且通信网络中车辆节点密集的情况。
[0006] 除此之外，部分地区采用已知固定坐标的参考基站使定位系统更加精确。该方法 作用范围广，能够到达5米之内的精确度。然而，批量地建造该基站需要大量的资金投入， 在不发达地区不适宜使用。
[0007] 通过大量现实生活中驾驶行为的数据采集及分析，我们发现了不同类型的换道行 为会对智能终端传感器（主要为加速度传感器）的数据产生不同的影响。假设车辆在进入 高速公路时首先处于最外车道，那每一次换道后的车道便可根据之前所在车道进行判断。 这样，车道识别的问题就可以大致转换为车辆换道行为的感知。
【发明内容】
[0008] 本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于智能终端传感的高速公路车 辆车道识别方法及系统，通过对不同类型的换道行为的感知以判断当前所在车道。
[0009] 本发明是通过以下技术方案实现的：
[0010] 本发明涉及一种基于智能终端传感的高速公路车辆车道识别方法，利用智能终端 的内置传感器（加速度传感器与GPS传感器）采集数据，通过低通滤波器去除数据中的抖 动噪音，然后将智能终端的坐标系与车辆坐标系对齐，并根据智能终端检测到的加速度信 息判断车辆当前的换道行为和换道时跨越的分道线数量。
[0011] 所述的换道行为包括：单次换道、同向连续换道和反向连续换道。单次换道代表 短时间之内孤立的、不限方向、不限跨越分道线数量的换道。连续换道代表短时间之内紧凑 的、其波形发生叠加的换道。根据相邻换道行为的方向一致性还可以分为同向连续换道与 反向连续换道。
[0012] 所述的根据智能终端检测到的加速度信息判断是指：一辆车的横向加速度取决于 半径和行驶速度，半径由方向盘的角度决定。向右变道时，方向盘首先顺时针转动，车辆从 当前车道驶出并转向右边车道。此时，车辆在X轴上有正加速度。然后方向盘逆时针转动， 修正车辆和道路之间的角度差。此时，车辆在X轴上产生负加速度。整个过程生成一段加 速度由上至下的正弦信号模式。当智能终端内置传感器采集到的横向加速度超过加速度阈 值S时，则判断为一个从&开始到t2结束的半波的波峰或波谷。
[0013] 所述的加速度阈值是指：为了区分换道行为与直线行驶中的噪声，设立阈值δ加 以区分。只有当加速度传感器获取的横向加速度数值大于S或者小于-δ时，该加速度则 判断为"非噪声的加速度"。当某瞬时加速度则判断为"非噪声的加速度"时，其所在的半波 则判断为非噪声的半波。
[0014] 本发明涉及一种实现上述方法的系统，包括：数据采集模块、数据预处理模块、车 道变化检测模块和车道识别模块，其中：数据采集模块利用智能终端的内置传感器（加速 度传感器与GPS传感器）采集数据，数据预处理模块对齐智能终端和车辆的坐标系，并通过 低通滤波器去除数据中的抖动噪音，车道变化检测模块根据车辆变道时的加速度信息判断 车辆当前的换道行为，车道识别模炔基于车道变化检测的结果在车道级别上定位车辆。 技术效果
[0015] 与现有技术相比，本发明能够在不依靠外部设备（如摄像头或参考基站）的情况 下，以较高的准确度将高速公路上行驶的车辆在车道级别上进行定位。本发明通过分析车 辆上移动终端传感器中采集的数据，得到了不同的换道方式的数据模式，从而对换道行为 进行检测，最终确定车辆当前所在车道。
【附图说明】
[0016] 图1为实施例中不同类型的换道行为示意图；
[0017] 图2为车辆换道行为与智能终端加速度传感器数据的关系示意图；
[0018] 图3为智能终端加速度传感器在车辆向右单次换道中所采集的数据示意图；
[0019] 图4为智能终端加速度传感器在车辆向左单次换道中所采集的数据示意图；
[0020] 图5为智能终端加速度传感器在车辆向右同向连续换道中所采集的数据示意图；
[0021] 图6为智能终端加速度传感器在车辆先向左后向右反向连续换道中所采集的数 据不意图；
[0022] 图7为车辆在换道行为中各参数的示意图；
[0023] 图8为本系统在实施例场景中的整体表现示意图；
[0024] 图9为本系统在实施例场景中的判断换道行为的准确率示意图；
[0025] 图10为本系统在不同类型高速公路上的整体表现示意图；
[0026] 图11为对收集数据分析后准确性和阈值之间的关系示意图；
[0027] 图12为本系统使用自学习阈值准确性和阈值之间的关系示意图。
【具体实施方式】
[0028] 本实施例应用场景为：选取KIAK5 与HTCDesireG7、HondaAccord与Huawei Honor3C、VolvoS60L与ZTEU809、MazdaAtenza与HTCEVO3D、AudiA4L与SAMSUNG NexuS4作为实验使用车辆与手机，其中：每部车辆都装载了行车记录仪，以便将拍摄内容 作为标定好的真实数据。采集的数据来自5位驾驶员五个月中的自然驾驶。
[0029] 本实施例利用内置传感器（加速度传感器与GPS传感器）的智能终端进行数据采 集，通过低通滤波器去除数据中的抖动噪音，然后将手机坐标系与车辆坐标系对齐，并根据 智能终端检测到的加速度信息判断车辆当前的换道行为和换道时跨越的分道线数量，如图 1所示。
[0030] 所述的单次换道代表短时间之内孤立的、不限方向、不限跨越分道线数量的换道。 检测方法，包括以下步骤：
[0031] 步骤一：为了区分换道行为与直线行驶中的噪声，设立阈值δ加以区分。只有当 加速度传感器获取的横向加速度数值大于δ或者小于-δ时，该加速度则判断为"非噪声 的加速度"。当某瞬时加速度则判断为"非噪声的加速度"时，其所在的半波则判断为非噪 声的半波，半波的开始时间和结束时间分别为h，t2。
[0032] 步骤二：当检测到非噪声的半波于[ti，t2]时，在之后相同的半波时间，即 [?2，?2+α2-^]内检测是否存在反向的非噪声的半波。若存在，则两个连续的半波组成了 一个单次换道。若两个半波的方向为"上至下"，则换道向右，如图 3所示；反之，则换道向 左，如图4所示。
[0033] 所述的连续换道是指短时间之内紧凑的、其波形发生叠加的换道。根据相邻换道 行为的方向一致性还可以分为同向连续换道与反向连续换道。
[0034] 所述的同向连续换道的检测方法，包括以下步骤：
[0035] i:同向连续换道中第一个换道行为的后半波与第二个换道行为的前半波发生抵 消，因此波形被噪声分割成不接触的两个半波，如图5所示。对其检测方法由单次换道检测 方法拓展得来。
[0036] ii:当检测到非噪声的半波于[t。，tj时，在之后相同的半波时间，即 [kti+aft。)]内检测是否存在反向的非噪声的半波。若存在，则两个连续的半波组成了 一个单次换道。若不存在，继续于[t2，t2+(tft。)]内检测是否存在反向的非噪声的半波，其 中山彡t2<ti+Ui-t。）。若存在，则这两个被分割的半波组成了一个同向连续换道。
[0037] 所述的反向连续换道的检测方法，包括以下步骤：
[0038] I:反向连续换道中第一个换道行为的后半波与第二个换道行为的前半波发生叠 加，因此波形为"上至下至上"或"下至上至下"的正弦波，如图6所示。
[0039] II:对其检测方法基于以下思想：中间半波的面积大约等于两边半波的面积之 和。其理由在于横向加速度的积分为横向速度差，而连续换道前后的横向速度均接近于零， 其差值也为零，因此正半波面积与负半波面积应互相抵消。
[0040] III:当检测到"上至下至上"或"下至上至下"的正弦波，每个半波均为非噪声的 半波，且波形面积符合上述要求时，该正弦波被判定为连续反向换道，方向为先右后左或先 左后右。
[0041] 所述的反向连续换道的检测方法基于以下思想：中间半波的面积大约等于两边半 波的面积之和。其理由在于横向加速度的积分为横向速度差，而连续换道前后的横向速度 均接近于零，其差值也为零，因此正半波面积与负半波面积应互相抵消。当检测到"上至下 至上"或"下至上至下"的正弦波，每个半波均为非噪声的半波，且波形面积符合上述要求 时，该正弦波被判定为连续反向换道，方向为先右后左或先左后右。
[0042] 所述的换道时跨越的分道线数量的检测方法，包括以下步骤：
[0043] ①将换道过程中的瞬时路线看作正圆中的一小段，利用a=c〇2r=v2/r=ωv计 算实时角速度ω，其中：a为横向向心加速度，ν为从智能终端GPS传感器中获取的实时切 线方向速度，r为该圆半径。
[0044] ②对角速度积分获得当前车辆与车道之间夹角(P= wdt，1\和T2是车道变化的 开始和