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摘 要：以机器人为载体，搭建了雷达、视频融合的高速公路异物与异常事件监测系统，利用雷达较强的抗干扰能力，结合视频实现探测场景的可视化，实现高速公路的全天候监测。
关键词：巡检机器人;高速公路护栏;雷达;视频
0 引言
针对高速公路路面可能出现的异物或异常事件，需要一种可靠的监测方式。目前，基于视频图像的监控技术已广泛应用于高速公路监控当中。但受限于建设成本，视频监控依然存在相当大的盲区间隔，且易受天气、光照等外界因素干扰[1]。本文以自主研发的高速公路智能监测预警机器人为载体，如图1所示，搭建了雷达、视频融合的高速公路异物与异常事件监测系统，利用雷达较强的抗干扰能力，结合视频实现探测场景的可视化，实现高速公路异常事件的全天候监测。
1 基于雷达的路面异物识别
相较于毫米波雷达，激光雷达具有精度高、测量距离远等优势[2]，适合本项目的高速公路监测场景。针对激光雷达，根据其发射线束的多少，有单线、多线之分，其中多线又可以分为4～128线等多种规格，不同的线束可以收集的信息不同，对应的工作场景也不同。从技术成熟度来说，单线雷达相较于多线雷达在角频率及灵敏度上反应更快速，且具有较高的可靠性。多线雷达是由于车路协同无人驾驶等领域的兴起而逐渐发展起来的，从系统性能需求与使用场景来看，多线雷达在寿命与稳定性上还有所欠缺，这使得其在复杂的高速公路环境中的使用效果大打折扣[3]。
为保证物体距离与尺寸的测量精度，并保证异物的识别效率与准确性，本项目提出了一种基于双激光雷达的测量方法。基本原理图如图2所示，机器人在行车方向两侧各设置一个激光雷达，并调节安装角度，使两个激光雷达聚焦于远端路侧，激光扫描范围覆盖整个检测路面。在测量过程中，两个单线激光雷达同时扫描，并错开其频率，从而变相提高检测频率。
将激光雷达实测数据进行拟合并在三维坐标系中重构。
当机器人行进过程中，路面正常无异物时，在不考虑车辆遮挡的情况下，雷达的回波在图像上的反映如图3所示。从雷达的回波图像上来看，当路面无异物时，基本只呈现出路面水平线与护栏轮廓线。
当机器人行进过程中，路面有异物时，在不考虑车辆遮挡的情况下，雷达的回波在图像上的反映如图4所示。可以看出在雷达对路面进行扫描的过程中，由于异物遮挡，雷达回波呈现凸起，并且可以根据凸起的点云坐标计算出测量的异物高度。通过两侧激光雷达同时扫描，可以提高异物检测的成功率。
由于本项目选取30 Hz单线激光雷达，在机器人行进过程中，对于同一异物，无法完全呈现异物轮廓，需要根据雷达异物数据的回波数据大概推测出异物在行车方向上的尺寸。
基于上述雷达回波图像特征，可以检测到异物的速度、距离、角度等方位信息，并以此为主要依据来判断当前路面是否有异物存在。
2 雷达与视频融合系统
该系统不仅可以对异物信息进行充分的描述，还可以通过雷达与视频之间数据的互相验证，剔除虚假或无关信息，提高系统的鲁棒性。
雷达系统已在上一节详细描述。首先将雷达探测得到的目标位置转化为视觉系统坐标。根据相关标准，护栏相对于路面的位置是基本一致的，这就使得在机器人安装之后进行简单的传感器位置标定，即可确定坐标转化的公式。
由于本系统面对的环境中有车辆信息干扰，针对此类情况，考虑车辆与异物尺寸在Z轴高度上差异较大，因此在监测到异常事件后进行Z坐标尺寸识别，如果识别结果判定为车辆高度信息并且相对速度接近于机器人巡检速度，则进行车辆违停信息报警。主控板接收到报警信号可通过音频与报警灯等方式通知车主尽快驶离现场，并控制高清球机针对检测位置进行准确对焦，通过多种形式（摄像、照相以及定时摄像与定时照相）进行图像采集，并采用图像识别算法，对已采集的图像素材进行图像分割、图像特征提取、图像识别，进而实现准确的车牌识别;图片原始文件会跟随记录进行关联保存，以便后期查阅。
3 軟件实现
雷达与视频融合系统中视频图像监测处理软件模块是实现以上功能的重要组成部分，其软件功能主要拟实现视野范围内道路安全威胁目标的探测，内容包括：（1）图像预处理模块设计与实现;（2）道路前景/背景分离算法设计与实现;（3）算法软件移植、集成及测试。
软件整体界面如图5所示，具有视频查看、设备状态监测、机器人运行控制、报警信息显示等功能。
3.1 视频查看
视频查看区域可以显示摄像机实时视频画面，“上移”“下移” “左移” “右移”按钮可以控制摄像机云台做相应动作，“复位”按钮可控制摄像机处于初始位置，“+”和“-”按钮可以调整摄像机焦距，“回放”按钮可以查看历史视频。
3.2 报警信息显示
雷达数据监测区域显示雷达实时数据，横坐标为距离信息，纵坐标为高度信息。横坐标为路面至护栏的水平距离，当路面出现异物时，通过横坐标可以判断异物所处位置与护栏的水平距离，进一步确定异物处于行车道还是超车道;纵坐标为异物高度信息，路面出现异物时，通过纵坐标可以判断异物的高度，进一步判断异物是否影响正常行车。雷达检测到路面异物时，触发摄像机进行抓拍，抓拍图像信息在异物报警区域显示，同时显示抓拍的日期和时间、异物所处的位置，提醒道路管理人员及时处理。另外，通过“查看更多”按钮，管理人员可以查看历史异物报警信息。
4 结语
本文针对高速公路巡检的应用场景，设计了一种基于雷达、视频融合的异物与异常事件监测系统，并开发了配套的识别软件，应用于高速公路智能监测预警机器人中，有助于提高交通行业的智能化水平，减少人员投入，有效降低成本，提升运营效率，升级行业效能，从而构建智慧交通综合解决方案。
[参考文献]
[1] 陈钊正，张善关，杜飞，等.基于视频图像检测的高速公路车型分道行驶监测系统[J].科学技术与工程，2021，21（9）：3682-3688.
[2] 刘兆伦，周明，周延，等.超声波雷达、毫米波雷达与激光雷达数据融合的研究[J].机械工程与自动化，2021（2）：17-18.
[3] 郭新民.面向多传感器数据融合的雷达显控终端的设计方法[J].雷达与对抗，2016，36（4）：53-55.
收稿日期：2021-08-05
作者简介：刘博（1988—），男，山西太原人，工学硕士，高级工程师，研究方向：机械工程。
关键词：巡检机器人;高速公路护栏;雷达;视频
0 引言
针对高速公路路面可能出现的异物或异常事件，需要一种可靠的监测方式。目前，基于视频图像的监控技术已广泛应用于高速公路监控当中。但受限于建设成本，视频监控依然存在相当大的盲区间隔，且易受天气、光照等外界因素干扰[1]。本文以自主研发的高速公路智能监测预警机器人为载体，如图1所示，搭建了雷达、视频融合的高速公路异物与异常事件监测系统，利用雷达较强的抗干扰能力，结合视频实现探测场景的可视化，实现高速公路异常事件的全天候监测。
1 基于雷达的路面异物识别
相较于毫米波雷达，激光雷达具有精度高、测量距离远等优势[2]，适合本项目的高速公路监测场景。针对激光雷达，根据其发射线束的多少，有单线、多线之分，其中多线又可以分为4～128线等多种规格，不同的线束可以收集的信息不同，对应的工作场景也不同。从技术成熟度来说，单线雷达相较于多线雷达在角频率及灵敏度上反应更快速，且具有较高的可靠性。多线雷达是由于车路协同无人驾驶等领域的兴起而逐渐发展起来的，从系统性能需求与使用场景来看，多线雷达在寿命与稳定性上还有所欠缺，这使得其在复杂的高速公路环境中的使用效果大打折扣[3]。
为保证物体距离与尺寸的测量精度，并保证异物的识别效率与准确性，本项目提出了一种基于双激光雷达的测量方法。基本原理图如图2所示，机器人在行车方向两侧各设置一个激光雷达，并调节安装角度，使两个激光雷达聚焦于远端路侧，激光扫描范围覆盖整个检测路面。在测量过程中，两个单线激光雷达同时扫描，并错开其频率，从而变相提高检测频率。
将激光雷达实测数据进行拟合并在三维坐标系中重构。
当机器人行进过程中，路面正常无异物时，在不考虑车辆遮挡的情况下，雷达的回波在图像上的反映如图3所示。从雷达的回波图像上来看，当路面无异物时，基本只呈现出路面水平线与护栏轮廓线。
当机器人行进过程中，路面有异物时，在不考虑车辆遮挡的情况下，雷达的回波在图像上的反映如图4所示。可以看出在雷达对路面进行扫描的过程中，由于异物遮挡，雷达回波呈现凸起，并且可以根据凸起的点云坐标计算出测量的异物高度。通过两侧激光雷达同时扫描，可以提高异物检测的成功率。
由于本项目选取30 Hz单线激光雷达，在机器人行进过程中，对于同一异物，无法完全呈现异物轮廓，需要根据雷达异物数据的回波数据大概推测出异物在行车方向上的尺寸。
基于上述雷达回波图像特征，可以检测到异物的速度、距离、角度等方位信息，并以此为主要依据来判断当前路面是否有异物存在。
2 雷达与视频融合系统
该系统不仅可以对异物信息进行充分的描述，还可以通过雷达与视频之间数据的互相验证，剔除虚假或无关信息，提高系统的鲁棒性。
雷达系统已在上一节详细描述。首先将雷达探测得到的目标位置转化为视觉系统坐标。根据相关标准，护栏相对于路面的位置是基本一致的，这就使得在机器人安装之后进行简单的传感器位置标定，即可确定坐标转化的公式。
由于本系统面对的环境中有车辆信息干扰，针对此类情况，考虑车辆与异物尺寸在Z轴高度上差异较大，因此在监测到异常事件后进行Z坐标尺寸识别，如果识别结果判定为车辆高度信息并且相对速度接近于机器人巡检速度，则进行车辆违停信息报警。主控板接收到报警信号可通过音频与报警灯等方式通知车主尽快驶离现场，并控制高清球机针对检测位置进行准确对焦，通过多种形式（摄像、照相以及定时摄像与定时照相）进行图像采集，并采用图像识别算法，对已采集的图像素材进行图像分割、图像特征提取、图像识别，进而实现准确的车牌识别;图片原始文件会跟随记录进行关联保存，以便后期查阅。
3 軟件实现
雷达与视频融合系统中视频图像监测处理软件模块是实现以上功能的重要组成部分，其软件功能主要拟实现视野范围内道路安全威胁目标的探测，内容包括：（1）图像预处理模块设计与实现;（2）道路前景/背景分离算法设计与实现;（3）算法软件移植、集成及测试。
软件整体界面如图5所示，具有视频查看、设备状态监测、机器人运行控制、报警信息显示等功能。
3.1 视频查看
视频查看区域可以显示摄像机实时视频画面，“上移”“下移” “左移” “右移”按钮可以控制摄像机云台做相应动作，“复位”按钮可控制摄像机处于初始位置，“+”和“-”按钮可以调整摄像机焦距，“回放”按钮可以查看历史视频。
3.2 报警信息显示
雷达数据监测区域显示雷达实时数据，横坐标为距离信息，纵坐标为高度信息。横坐标为路面至护栏的水平距离，当路面出现异物时，通过横坐标可以判断异物所处位置与护栏的水平距离，进一步确定异物处于行车道还是超车道;纵坐标为异物高度信息，路面出现异物时，通过纵坐标可以判断异物的高度，进一步判断异物是否影响正常行车。雷达检测到路面异物时，触发摄像机进行抓拍，抓拍图像信息在异物报警区域显示，同时显示抓拍的日期和时间、异物所处的位置，提醒道路管理人员及时处理。另外，通过“查看更多”按钮，管理人员可以查看历史异物报警信息。
4 结语
本文针对高速公路巡检的应用场景，设计了一种基于雷达、视频融合的异物与异常事件监测系统，并开发了配套的识别软件，应用于高速公路智能监测预警机器人中，有助于提高交通行业的智能化水平，减少人员投入，有效降低成本，提升运营效率，升级行业效能，从而构建智慧交通综合解决方案。
[参考文献]
[1] 陈钊正，张善关，杜飞，等.基于视频图像检测的高速公路车型分道行驶监测系统[J].科学技术与工程，2021，21（9）：3682-3688.
[2] 刘兆伦，周明，周延，等.超声波雷达、毫米波雷达与激光雷达数据融合的研究[J].机械工程与自动化，2021（2）：17-18.
[3] 郭新民.面向多传感器数据融合的雷达显控终端的设计方法[J].雷达与对抗，2016，36（4）：53-55.
收稿日期：2021-08-05
作者简介：刘博（1988—），男，山西太原人，工学硕士，高级工程师，研究方向：机械工程。