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探营工博会|上海工程技术大学:“电子蛙眼”消除驾驶感知盲区,

2019-10-31 08:15:32 点击:3515

9月17日至21日,主题为“智能、互联互通——使能产业的新发展”的第21届中国国际工业博览会在国家会展中心(上海)举行。今年,国内外74所参展高校携大量最新原创科技成果参展,聚焦代表中国高校最高水平的科研创新项目。世博会大学展区位于国家会展中心(上海)6.2h展馆。

这次,上海工程技术大学的技术团队在世博会上展示了“车路协同感知系统”项目。

电子蛙眼(Electronic Frog Eye)——一种基于路侧边缘计算的车路协作感知基站,旨在服务于城市智能交通,帮助实现更安全、更有序、更高效的驾驶和交通。传感基站主要由长焦距监控摄像机、多线程激光雷达、gpu工控计算机和5g通信模块组成,实现车辆轨迹跟踪、交通信号灯识别、应急监控等功能。基站安装在道路交叉口,可以利用其超远距离视距和传感范围捕捉周围200米内的动态场景(行人、机动车辆和非机动车辆)。

采集的图像信息和雷达点云通过人工智能深度学习神经网络进行处理,实现车辆轨迹跟踪、行人姿态估计、交通信号灯识别、应急监控等功能。通过v2x通信技术,参数化数据实时传输到车载终端,提供行驶车辆周围的全局动态数据。将单辆自驾车昂贵的感知成本集中在道路等公共设施上,对于改善城市道路交通拥堵、提高个人驾驶安全性、节约自驾车成本、加速自驾车技术的落地具有重要意义。

提高驾驶安全性,加速自动着陆

提高十字路口的行车安全。通过将基站感知的路口全局信息实时传输到车载终端,实现车载信息交互,弥补驾驶员和车辆的感知盲区,为车辆的变道预警和碰撞预警提供辅助甚至必要的决策信息,从而可以大大减少人为因素造成的安全事故,提高行车安全性。

提高交通效率。根据交叉口的红绿灯检测和交通流量监测,判别道路拥堵情况,实时优化交叉口的红绿灯定时。同时,根据道路拥堵情况,为接收数据的车辆提供线路反馈建议,实现交叉口有序通行,大大提高道路通行率。

加速自动驾驶仪的着陆。利用基站同时为多辆车提供路况信息,降低了单辆车的智能成本和技术要求,促进了自动驾驶提前着陆。本发明为自动车辆提供感应范围以外的道路信息,如前方车辆的三维数据和行人轨迹数据,实现车辆与基础设施的智能协调与配合,利用基站的长距离感应(200米)能力,大大提高自动车辆的感应范围。为自驾车辆提供充分的决策依据,将大大降低自驾车辆的开发复杂度,降低成本。自动驾驶的商业化可能会提前到来。

克服多重技术困难

基于固定姿态单目摄像机和激光点云的道路三维场景重建。传感系统是单目长焦距相机和多线程激光雷达。因为测试基站需要感测超过150m的道路场景,并且相机投影矩阵导致其对远程效果的感知较弱,所以激光雷达点云数据的分布密度在近点和远点之间非常不同。因此,如何通过单目摄像机的逆投影矩阵分析道路场景之间的关系,通过激光点云识别目标物体的轮廓和三维尺寸,获得清晰完整的复杂道路场景三维动态结构图,并实时传输到工控计算机处理单元,是实现交叉口场景自适应感知的基础。

主要技术路线

车辆行人综合姿态估计和连续轨迹跟踪。建立车辆和行人的连续轨迹跟踪模型是本项目的核心问题。因此,有必要在高动态场景的约束下设计一种实时跟踪、高精度的深度学习模型,能够处理车辆和行人的各种运动形式,如静态、恒速、变速、转向等。因此,如何研究基于多场景环和实际道路试验的快速特征提取卷积神经网络体系结构,以及如何结合车辆特征和尺寸等先验知识获得准确的动态目标跟踪和定位,是交叉口场景感知的关键问题。

复杂道路场景中时空相关模型的建立及异常事件代价函数的建模。建立道路时空场景模型是感知事故、拥堵等影响道路正常通行的突发事件的关键。因此,有必要研究并建立一个可以参数化表达的异常事件判断指标,在图像提取背景、动态对象的三维位置和大小、速度和方向等多维建模的前提下,建立指标自变量和因变量之间的对应模型关系,进而构建异常事件代价函数,自适应配置预警触发阈值,实现异常事件的及时检测和预警。

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