《C-V2X车路协同系统装调与测试》高职智能网联汽车专业全套教学课件

装调与测试C-V2X车路协同系统全套可编辑PPT课件1任务1车路协同系统认知与检查2任务2智慧路杆传感器安装与检查3任务3智慧路杆单传感器调试与标定4任务4智慧路杆多传感器融合标定5任务5智慧路杆多传感器融合测试6任务6智慧路杆感知系统故障检测与运维7任务7路侧单元的安装与检查8任务8车载单元的通信与检查9任务9V2X通信单元的配置与调试10任务10车路通信性能测试与故障检修任务一

车路协同系统认知与检查

目

录学习单元一车路协同技术及车路协同系统的分类与架构学习单元二绿波通行系统原理、架构与协同控制策略学习单元三绿波通行系统部署与绿波车速引导检查(1)了解车联网技术的发展历程,掌握现代智能交通协同管理与运行的系统架构。(2)通过查阅车路协同系统维修手册制定系统检查方案。(3)对绿波通行系统部件进行检查。(4)了解车路协同的概念、车路协同系统的分类与系统架构。(5)了解绿波通行系统的功能结构与安装检查。任

务

目

标学习单元一车路协同技术及车路协同系统的分类与架构工作日上下班高峰期几辆消防车正在赶往事故突发地点。沿途需要车辆通过智能车载终端联网到智能网联道路系统,了解事故场景周边的道路交通情况,通过绿波通行系统开启交通信息实时同步,云平台定位车辆实时数据并调度通行信息发送给相关区域的交通参与者,实现特殊交通运输服务的运营与维护管理。情

境

导

入学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构车路协同V2X(vehicle-to-everything)是市场上通用的汽车通过采用先进的无线通信和新一代互联网技术,在全方位将车—车、车—路、车—人、车与应用平台及车内网络等设施的动态实时信息全时空采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理,充分实现人车路有效环境感知、安全信息交互的高效通行与协同控制效率的车联网网络关键技术。车联网是指以车内网、车际网和车载移动互联网为基础,按照约定的通信协议和数据交互标准在车、路、行人及互联网间进行通信和信息交换的系统网络。目前,V2X车路协同通信技术主要包括车—车、车—路、车—人、车与应用平台通信及车内通信,实现辅助车辆在复杂环境中感知信息、多数据融合、机器学习生成动态决策路径并与交通系统实时信息交互通信,从而达到协同控制的目的,实现安全、有效、节能运行的智能交通管理。我国主推C-V2X技术,我国企业牵头了基于3GPPRANR17版本的多项重要标准的立项。一、车路协同的概念与发展学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构车路协同的发展按设施信息采集与协同使用程度大约经历了五个阶段。第一阶段的车路协同利用物理光学理论在路口的视野盲区布置反光镜,以解决小半径曲线段、通视环境恶劣的交叉路口、铁路区等特定场景下的车—车协同问题。包括交通安全中的分车道限速标志等措施都是沿用至今的第一代车路协同技术。(1)(2)(3)第二阶段的车路协同主要以在路段上以一定的间隔设立可变车速标志,引导交通流速度随车流改变而变化,解决恶劣气象、交通量大条件下的车—车、车—路协同问题。第三阶段的协同以行车安全警示系统为代表。例如,运用车辆检测器(包括线圈、微波、视频、地磁等类型)采集场景透视图,并辅助以LED屏幕警示提前预警,以解决小半径曲线段、路口的视野盲区问题。毫米波雷达被广泛使用于包括人—车区域高精度定位的场景。学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构第四阶段是基于物联网感知的ETC使高速公路收费实现全自动化、无纸化、无现金化管理和机器视觉盲区的预警及主动发射、发光交通标志、下坡安全制动预警等人—车、车—车协同。(4)(5)第五阶段是基于3G/4G/5G通信的C-V2X智能车路协同系统将人、车、路、云平台等交通要素融入车内、车—车、车—路、车—人、车—云应用平台统一进行交通控制管理,形成了智能化、自动化、无人驾驶与道路安全协同发展的服务平台。学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构车路协同系统功能最基本的智能技术是对交通场景的感知技术。结合现有的智能交通感知设备,感知子系统设施增加了更加精密的路侧感知、车载感知和5G移动大数据平台。感知技术采集到的数据信息通过协同网络通信传输给车路控制设施,通过数据分析、软件硬件控制,把生成的信息与目标信息反馈给感知系统,协同技术将感知技术的设施和生成数据与通信技术的网络架构及应用技术的协同服务共同融合为车路协同系统。车路协同系统至少应包括车载终端感知联网系统、路侧设备感知联网系统、网络安全通信软硬件系统、多行业领域软硬件系统平台应用融合等四个层级的服务架构技术。各层级之间的通信架构应符合《合作式智能运输系统

增强应用集》(T/ITS0098—2018)中C-ITS(cooperativeITS)系统协议分层中应用设施的网络传输与接入需求。车路协同系统在功能逻辑上应包括个人(交通参与者)、车辆、道路、控制中心及网络子系统。各逻辑子系统通过接口实现相应的应用服务。二、车路协同平台系统关键功能技术分类与总体架构学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构其中车载终端包括但不限于车载单元(onboardunit,OBU)、远程信息处理器T-Box(telematicsBox),用于对手机应用终端及辅助驾驶终端、自动驾驶终端、营运车辆智能终端、导航终端等终端单元或设备接口进行交通管理与协作控制、运输管理与服务、电子收费与支付、紧急事件和安全、能源管理与服务、出行服务等应用通信。(1)路侧基础支持计算设备:部署在道路沿线,配合其他系统完成交通信息处理与决策的计算设备,包括移动边缘计算(mobileedgecomputing,MEC)、数据处理单元等。(2)路侧通信支持设备:与车载终端进行无线通信的设备,包括支持V2I通信的路侧单元(roadsideunit,RSU)、支持V2N的通信基站等。(3)路侧信息感知支持设备:交通环境和道路交通状态的感知设备,包括摄像机、毫米波雷达、激光雷达等光纤传感器、RFID标签等桥梁、隧道、边坡等基础设施的运行状态和安全的感知设备,以及检测能见度、温度、湿度、风、路面湿滑状态等气象信息的环境监控设施感知到的信息,可通过基础设施数据接口发送给车路协同系统的传感器采集及信息传输设备。(4)电子标志标线:数字化路侧标志牌、情报板,以及可穿越冰雪、雨水、尘土的车道标志设备等。学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构路侧设备可分为以下几类。学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构车路协同系统平台层级架构如图1-1所示,车路协同系统通信连接示意如图1-2所示。学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构通信网络层主要包括:光纤、以太网等有线网络;LTE(长期演进通信网)、LTE-V2X、基于5G的车联网网络数据安全标准NR-V2X、4G/5G蜂窝网、专用短程通信技术网DSRC、物联网(NB-IoT)等无线通信网络。整个通信网络提供车联网协议信息指令,与车—车、车—人、车—路及交通管理系统提供全系统数据上传、广播、位置感知。应用平台层汇聚道路的交通状态信息、车辆状态信息、路侧设备状态信息,并提供道路交通运营管理、维护和车路协同业务服务。根据路网规模和管理需求,应用平台可采用中心云和区域云两级设置,或者只设置一个中心云平台。中心云平台接入所有路侧设备和车载终端的数据并进行集中处理。区域云模块主要实现本地车路协同调度和对时延敏感的业务的处理。1.车载终端层的功能要求车载终端层提供的功能包括对环境及车辆的数据采集及各模块(子系统)之间的功能通信。车载终端应支持车辆号牌、号牌种类、车辆类型、车辆品牌、位置等信息采集功能,至少支持速度、加速度、方向角等信息采集功能。车载终端应支持单播和广播方式与路侧设备、区域云平台、中心云平台的通信功能,至少支持与其他车辆的车载终端通信的功能。学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构三、车路协同系统的功能2.路侧设备的功能要求路侧设备的功能包括信息感知与事件信息中的分类解析汇总、系统的各要素数据处理及后续各路侧设备协同工作。具有信息感知能力的路侧设备功能要求见表1-1。事件分析可由单一路侧设备通过感知数据独立分析,也可以由移动边缘计算等设备接收多个路侧设备的感知数据后进行综合分析。学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构(1)应支持道路阻断、交通事故、交通拥堵等事件的监测和识别。支持车辆变道、超速、不规范停车、异常行驶、倒车、逆行等事件的监测和识别。应支持行人闯入、非机动车闯入、抛撒物、火灾、爆炸等事件的监测和识别。支持交通信息的计算和分析,包括交通流量、平均车速(断面车速、区间车速)、空间占有率、时间占有率、车头时距、车头间距、排队长度等。学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构1)功能要求的内容(3)(2)(4)(1)路侧单元RSU应支持广播传输方式与车辆进行直连链路短程通信。MEC设施应支持通过有线网络与车路协同应用平台通信,同时支持与本地路侧传感器的有线通信。路侧单元RSU应支持通过有线或蜂窝网络与车路协同应用平台通信。路侧的远程控制功能设施至少包括摄像机、MEC、RSU等。路侧设备应支持远程软件版本更新和算法更新功能。学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构2)路侧通信功能要求的内容(3)(2)通信网络层的功能模块分为有线通信及无线通信模块,有线通信网络应支持图像和视频等大带宽数据传输的功能,无线通信网络应支持C-V2X通信功能。应用平台层的功能包括各交通参与对象之间及每一子系统(每层)内的数据采集、通信、系统服务。应用平台应采集所属路段的车载终端和路侧设备的传输数据,并可接收第三方提供的数据,主要数据类型应包括但不限于表1-2的内容。学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构3.通信网络层的功能要求4.应用平台层的功能要求学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构(1)应用平台应支持采用蜂窝通信方式与路侧设备和车载终端通信,以及经RSU的LTE-PC5向车载终端广播通信。(2)应用平台应支持与第三方信息服务平台进行有线或者无线通信。学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构1)应用平台通信服务层的具体功能(1)数据存储:支持多方数据源信息的提取、清洗、关联、比对、标识、分发功能,可按照应用需求形成不同的主题数据库,支持数据分级分类的机制以及数据查找、分类存储使用优先级策略。数据接口:支持与车载终端、路侧设备和第三方接入的有线或者无线数据接口。信息处理:将来自路侧设备、车载终端和第三方的数据信息进行即时处理,生成预警和报警信息,根据应用需求发给车载终端、路侧设备或者第三方。信息安全管理:可支持基于CA证书、注册证书的信息安全认证功能,以及漏洞扫描、流量监控、进程监控、安全设置等基本安全防护要求。学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构2)应用平台提供的通用系统服务(3)(2)(4)应用平台提供的通用系统服务应具备基本的数据中心服务功能,其通用系统服务包括以下几项。学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构(5)人机界面:应支持人机交互界面,至少支持场景呈现服务。(6)设备管理:应支持对接入的路侧设备,如RSU、MEC、摄像机、微波雷达的状态监控、版本升级功能。(7)配置管理:包括事件管理、设备管理、地图管理服务等。交通应用信息服务功能层应具备提供管理区域的道路交通状态信息和管控信息、道路设施信息、车路协同信息以及车辆TSP服务信息,支持交通状态分析、V2X服务、交通管控等服务能力。主要功能包括以下几项。信息生成:交通应用信息服务功能采集分析所管理区域不同类型的数据内容,生成交通事故、交通拥堵、自然灾害等预警信息,为运营方和交通管理部门发布限速、预警、事故提醒等信息提供决策依据。(1)信息发布:支持通过无线电广播、有线和无线网络、手机应用(App)、车载智能终端等形式的交通状态信息发布。(2)学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构3)交通应用信息服务功能层对外服务应用接口:基于统一的第三方服务应用接口,为ITS系统、交通管理系统、车企平台、地图导航应用、出行服务应用等提供数据服务和应用服务。(3)应用算法服务:应支持为第三方服务应用开发者提供应用托管和开发接口服务,包括算法管理(创建、训练、发布)、训练数据管理、模型构建引擎等,支持车路协同应用算法集中训练、一体化部署等功能,应用算法包括目标分类、目标跟踪、危险检测、危险决策预警、自动标定、多传感器数据融合等。(4)学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构在规模较小的场景中,智能交通系统ITS的车路协同装调与测试应用可部署为ITS通信站点、RSU、蜂窝无线基站及提供数据处理分析的边缘服务单元(edgeserviceunit,ESU)。在规模较大时,控制中心子系统的中心服务单元(centralserviceunit,CSU)和边缘服务单元ESU可采用基于云架构的云计算部署,中心子系统可基于边缘云和中心云部署,边缘云应实现ESU的功能,可部署在MEC,实现局部区域的感知、规划和调度;中心云应实现CSU的功能,进行全局智能分析调度。学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构根据道路条件、路侧设备和车载终端的功能要求,智慧车路协同系统可分为不同等级,作为系统建设和升级的参考,各等级应符合表1-3的规定。四、车路协同系统功能分级及性能要求1.车路协同系统功能分级学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构(1)出于整车维护的功能与质量需求,在车辆大修之前车载终端免维护工作时间应不低于50000h。(3)视频摄像机自事件发生至生成结果的事件分析时间应小于1s。(2)路侧设备及其敷设交通设施性能中的信息感知应符合表1-4的要求。在通信延时上,RSU与MEC的通信时延小于100ms。为了规范传感器的路侧设备硬件质量,路侧设施运行中免维护工作时间应不低于50000h。(4)MEC自收到感知信息至生成结果的事件分析时间应小于100ms。学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构2.车路协同系统设施须提供的性能要求学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构(5)通信网络层提供的性能支持应使应用平台与第三方服务应用的数据通信接入带宽不低于1Mbit/s。第三方服务应用数据传输到车载终端的时延应不大于1s。(6)应用平台的数据采集性能:数据存储容量性能应满足基础数据库支持不低于1P的数据存储,数据存储时间应不小于6个月。应用平台的系统服务数据更新周期包括周期性实时数据更新周期,应至少为5min。学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构(7)应用服务层的事件响应性能提供从紧急事件发生到产生处理信息的时延应不大于1min,一般事件处理时延应不大于10min。紧急事件从感知信息到广播发布的时延应小于1min。(8)车路协同系统应用的高精度地图数据平面精度应达到车道级(分米级),自动驾驶应用的高精度地图平面精度应达到厘米级。(9)支持自动驾驶的高精度定位性能,当车辆速度低于30km/h时,平面定位精度应不低于20cm;当车辆速度为30~80km/h时,平面定位精度应不低于30cm。注意:车路协同数据分为周期性数据和事件性数据,周期性数据包括检测和监测数据,如交通统计信息、道桥隧的健康检测数据等;事件性数据是事件触发的即时数据,如设备故障、事故报警、拥堵预警等数据。(10)支持车路协同的高精度定位服务信息传输,从发送到终端接收的时延应小于100ms,支持自动驾驶的高精度定位服务信息传输,从发送到终端接收的时延应小于10ms。(11)车路协同系统可靠性标准:应用平台故障率应小于0.1%;应用平台故障恢复时间应不大于1h。(12)应用平台设备和系统的信息安全应具备等级保护三级以上要求。学习单元一

车路协同技术及车路协同系统的分类与架构学习单元二绿波通行系统原理、架构与协同控制策略高速公路因大雾部分路段封闭交通,高速公路入口堵塞且还有源源不断的车辆涌入。道路收费节点启动绿波通行系统,并将路侧感知信息广播上报给交通通信台,开启周边分岔路口及信号灯绿波通行功能,对堵塞路段通过分流预警、绕行等方式实现交通策略优化。情

境

导

入学习单元二

绿波通行系统原理、架构与协同控制策略绿波通行属于交通控制领域的概念,具体涉及一种基于城市干线交叉口绿波控制的高效节能的速度引导方法。综合考虑交通道路下游交叉路口信号灯色显示情况和停车线排队车辆消散所需时间,从两个方面来对城市干线上的车流进行速度引导:当检测到车辆能够以当前车速通过下游交叉路口时,向驾驶员推荐一个稳定的行驶车速,如果道路车辆以该速度行驶,则能不停车地通过下游信号控制交叉路口;当检测到车辆无法以当前车速通过时给出一个减速建议,使车辆在下游交叉路口能够尽量减少停车等待时间,从而降低油耗。该方法能够避免车队的离散,提高下游交叉路口的绿灯利用率,同时使干线上车流能够真正地实现“一路绿灯”畅行,减少排放,具有控制操作简单、实时性好、高效引导城市干线车流、提高绿波控制效益等优点。一、绿波通行原理学习单元二

绿波通行系统原理、架构与协同控制策略绿波通行业务是指交通过程中车辆根据自身信息(包括车速、位置、离红绿灯的距离等)和红绿灯信息(包括灯态、倒计时、位置等),综合计算判断,调整对应路口的红绿灯状态及匹配通过路口的车辆的车速,达到快速通行目的,有效缓解路口拥堵。实现绿波通行业务的系统原理如图1-3所示,路侧单元从交通信号机实时获取红绿灯的状态等信息,通过5G网络边缘计算设备设施MEC下发给搭载车载单元的智能车路协同车辆。(1)交通信号机：周期性控制交叉路口交通信号灯变化,便于指导机动车、非机动车及行人安全通行。(1)(2)路侧单元RSU:支持LTE、LTE-V2X、5G、5G-V2X等通信制式,部署在红绿灯显示装置附近位置,支持与交通基础设施(如信号机、传感器等)和车载单元OBU通信。(2)(3)高精度定位模块:支持GPS(globalpositioningsystem)、北斗等多模定位能力,提供物体有效位置信息,精度为厘米级。(3)学习单元二

绿波通行系统原理、架构与协同控制策略1.绿波通行系统各组成部分说明部署绿波通行控制策略及其他业务应用策略,边缘计算平台部署在基站侧或近端边缘机房,本地业务下沉到网络边缘,进一步降低网络传输时延,实时车路协同时延要求小于10ms。(4)边缘MEC:支持LTE、LTE-V2X、5G、5G-V2X等通信制式,同时集成高精度定位模块和本地节点计算模块,支持OBU与OBU之间通信、OBU与RSU之间通信。(5)车载单元OBU:主要用于显示红绿灯状态和车速引导信息,可嵌入仪表盘或高精度地图,便于驾驶员观察。(6)车路协同显示装置:(4)(5)(6)学习单元二

绿波通行系统原理、架构与协同控制策略绿波通行系统组网架构如图1-4所示,系统涉及多种C-V2X(cellular-vehicle-to-everything)设备如交通信号机、基站、移动边缘计算MEC、核心组网和应用平台等设备。移动边缘计算MEC部署在基站侧或边缘机房,绿波通行调整车辆行驶路径、信号灯控制策略和高精度地图等算法部署在边缘计算中心MEC上,利用5G系统MEC边缘计算能力,将高带宽、低时延、本地化业务下沉到网络边缘,进一步提高网络传输效率。2.绿波通行系统组网架构学习单元二

绿波通行系统原理、架构与协同控制策略学习单元二

绿波通行系统原理、架构与协同控制策略(1)通过无线Uu接口网络连接方式,不受PC5通信距离的限制,满足车辆与周边通信单元之间的信息交互,增加车辆对周围环境的感知范围。其中Uu接口是连接用户设备UE与接入网UTRAN的基站eNodeB的重要开放式空中接口。PC5是直连通信(directcommunication)接口。(2)本地化业务下沉到边缘计算MEC网络边缘,便于低时延、高可靠传输。学习单元二

绿波通行系统原理、架构与协同控制策略3.采用基于边缘计算MEC处理方式的技术优势多个路口红绿灯信息实时上报给MEC,MEC提供统一的管理决策与服务平台,实现多维时空环境下的联合作业应用,降低对现有智能系统感知和决策计算能力的占用与能耗。(3)基于路口车流量大小和多方向管控,收集道路交通大数据,通过边缘计算服务处理分析,调整红绿灯状态,实现绿波通行。(4)根据RSU归属MEC的属性,多个交通路口RSU实时上报信号机的红绿灯状态信息(包括灯状态、倒计时等),通过5G网络MEC边缘服务器低时延下发给车载单元OBU,OBU和RSU互为实时通信,构成实时车路协同感知系统。学习单元二

绿波通行系统原理、架构与协同控制策略学习单元二

绿波通行系统原理、架构与协同控制策略智能网联系统实时感知到前方多个路口的红绿灯状态信息,行驶方向上距离车辆自身最近的红绿灯状态在车内仪表盘或高精度地图同步呈现,智能网联系统实时根据自身信息(包括车速、位置、离红绿灯距离等)和红绿灯信息(包括灯态、倒计时及位置等),综合计算和判断是否能够安全通过路口。基于行驶到路口遇到红灯则缩短红灯信号时长和行驶到路口遇到绿灯则延长绿灯信号时长的调整原则,系统实时计算每个路口安全通行时间,有利于保证智能网联车辆,尤其是BRT公交、救护车、保障车等高优先权或特殊车辆,在绿灯状态下,以最优车速安全地通过路口,减少路口拥堵,从而提高通行效率,实现多个路口连续性绿波通行。同时也能起到节能减排作用,尤其是在夜间行驶的时候比较明显。车辆与红绿灯具有动态调整、自适应协同控制功能,是LTE-V/5G智能网联实时车路协同系统发展的关键技术,也是自动驾驶技术发展的趋势。1.通信协议及决策控制过程(1)路侧单元RSU安装位置紧挨红绿灯,每个RSU和交通信号机有对应的唯一标识。(2)一个路侧单元RSU连接一个信号机,当然也可以同时连接多个信号机。考虑到实际应用,建议优先采用一对一映射关系。二、绿波通行控制与各部件协同测试实现机制学习单元二

绿波通行系统原理、架构与协同控制策略1)路侧单元RSU和信号机映射关系(1)路侧单元RSU通过UDP/TCP协议与红绿灯的信号机通信,信号机按照最小周期上报自身状态信息(包括灯态、倒计时等)给RSU,同时RSU具有调整控制信号机功能。利用路侧单元RSU自身高精度模块定位,可实时获取自身位置信息,即对应红绿灯位置信息。实时车路协同要求V2X设备(RSU和OBU)和交通基础设施(信号机、传感器)上报周期小于100ms。RSU通过5G网络,把红绿灯信息(包括灯态、倒计时、位置等)上报给边缘计算设施MEC,利用MEC低时延下发给车载终端OBU,RSU与OBU建立实时通信。车路感知协同,使得车辆提前获取红绿灯状态信息,便于调整信号灯的状态及控制合理车速,以最优车速行驶。2)通信协议(3)(2)(4)学习单元二

绿波通行系统原理、架构与协同控制策略学习单元二

绿波通行系统原理、架构与协同控制策略车路协同系统中的网络互联车辆基于自身信息(包括车速、位置、离红绿灯距离等)和红绿灯信息(包括灯态、倒计时及位置等),综合计算和判断是否能安全通过路口。绿波通行过程控制策略及实现流程如图1-5所示。2.具体计算过程学习单元二

绿波通行系统原理、架构与协同控制策略通过车载信息与红绿灯信息交互,实时计算出当前车辆离红绿灯路口的距离D。(1)(2)通过速率/时间关系,实时得出安全通过路口至少需要时间T,T=D/V。在当前部署的绿波通行交通路口,假设当前红绿灯倒计时剩余时间为t,当前实时车速为V,保持匀速。根据上述实时计算结果,将T与t实时比较,若T>t,且t为绿灯倒计时时间,说明剩余绿灯时间太短,此时不能保证车辆安全通过路口,在不加速情况下,需要触发绿灯延长流程;若T<t,且t为红灯倒计时时间,说明剩余红灯时间太长,在不减速情况下,此时车辆需要停止在路口等待变为绿灯,因此需要触发红灯缩短流程。学习单元二

绿波通行系统原理、架构与协同控制策略(1)若当前是红灯,且倒计时显示为最小值范围,默认最小值是5s(可配置),安全起见,1~5s内建议不做调整变化。一般情况下,默认剩余15s内倒计时装置才显示。系统在行驶过程中,信号灯状态信息和车速信息均由语音形式提示/界面实时呈现提示,提示内容包括但不限于当前车速、信号灯状态、信号灯状态剩余时间、离路口距离、通过路口剩余时间、建议加速/匀速/减速到“××km/h”等,进行合理车速信息引导,辅助提示司机或车辆。距离路口大于150m,参考城市路口限速一般不高于60km/h,5s车辆运行最大距离85m左右,因此在这个过程中,其实不需要减速,等5s过后红灯正常变为绿灯,车辆在绿灯状态下,能够快速安全通过路口,实现绿波通行。在当前部署的绿波通行交通路口,假设当前红绿灯倒计时剩余时间为t,当前实时车速为V,保持匀速。学习单元二

绿波通行系统原理、架构与协同控制策略若当前是红灯,且剩余时间大于5s(可能大于15s或小于15s),满足红灯缩短条件,立即按照最大量缩短红灯时长x,减少到最小值5s,且倒计时显示为最小值5s,后面流程同步骤(1)。(2)若当前是黄灯,通常是最大值不超过3s,且持续闪烁,也是不可调整状态,等它正常变为红灯,后面流程同步骤(2),即红灯缩短。(3)若当前是绿灯,且倒计时显示为最小值范围,默认最小值3s,绿灯在1~3s内建议也不再调整变化。6s后正常变红灯,满足红灯缩短条件,立即按照最大量缩短红灯时长x,减到最小值5s,且倒计时显示为最小值5s,流程同步骤(2)。如果整个过程车辆不减速,11s内信号灯状态不可调整,预估11s车辆运行距离183m左右,出现闯红灯危险,因此在不可调整时间内,系统提醒车辆降速,调整到50km/h以下,后面流程同步骤(1)。因此遇到这种情况,车辆也可以提前在200m左右调整控制红绿灯状态。学习单元二

绿波通行系统原理、架构与协同控制策略(4)若当前是绿灯,且剩余时间大于3s(可能大于15s或小于15s),满足绿灯延长条件,立即按照最大量延长绿灯时长x,增加到最大值,且倒计时显示为最大值,足以保证车辆在绿灯状态下能够快速安全通过路口,实现绿波通行。系统在车辆行驶过程中,信号灯状态信息和车速信息均由语音形式提示/界面实时呈现提示系统进行实时语音形式提示/界面实时呈现提示,提示内容同步骤(1)。(5)考虑到十字路口的复杂性,在实际应用中,可能存在单方向或多方向短时间内同时多个车辆向红绿灯(RSU)发起调整控制请求,每个车辆根据自身需求发起调整请求,到底是哪个方向优先调整或哪个方向不允许调整,这时需要MEC统一管理调度处理及控制红绿灯策略。本系统进一步结合特殊车辆、路口每个方向车流量大小、调整周期等综合因素来判断和控制,有效减少频繁调整红绿灯状态次数,使得调整控制更加合理性和人性化。考虑到路口拥堵时车路流量大,交互处理数据量大,采用边缘云MEC服务器处理方式,服务器可部署在近端基站或边缘机房。路口监控设备(摄像头、雷达等)实时监测路口每个方向动态路况信息(车流量大小),并实时上报给边缘云计算MEC服务器,服务器与车载单元通信,MEC实时下发和更新调整策略,实现实时车路协同系统。学习单元二

绿波通行系统原理、架构与协同控制策略(1)绿波通行红绿灯调整控制周期T如默认4s,即4s内仅允许调整控制本行进方向红绿灯状态1次。特殊车辆是根据车载单元ID标识定义的,具有调整控制红绿灯最高优先级,因此调整周期可设置短些。若仅本行进方向存在特殊车辆,并发起红绿灯调整控制请求,系统优先响应调整控制本行进方向上红绿灯状态的请求,不考虑其他方向车流量大小和非特殊车辆调整周期,直接对这些特殊车辆给予高优先通行权限,即立即响应绿灯延长或红灯缩短处理原则。(2)在同一个周期T1,若有多个特殊车辆发起红绿灯调整控制请求(如A车第1s发起请求,B车第3s发起请求),系统仅处理第一辆车(A车)请求响应,其他车辆(B车)请求不处理,只能排队等待;第一个周期处理结束,若第二周期还是有车(B车)发出请求,则在第7s响应处理请求。学习单元二

绿波通行系统原理、架构与协同控制策略3.多车协同调整控制红绿灯处理策略1)具有高优先权的特殊车辆(110/120/119等)学习单元二

绿波通行系统原理、架构与协同控制策略普通车辆绿波通行红绿灯调整控制周期t如默认8s,即8s内允许调整控制本行进方向红绿灯状态1次。(1)同一方向(目前同向和相向红绿灯状态是保持同步的),在同一个周期t内,同时存在多个车辆发起红绿灯调整控制请求,且垂直方向并没有车辆经过,也不存在特殊车辆,系统仅处理第一辆车请求响应,其他车辆请求不处理,只能排队等待第二个周期,即本周期不能满足绿波通行;若第二周期还有车辆发出请求(包括第一周期不能满足绿波通行的车辆),处理策略同第一个周期。2)普通车辆(2)同一方向和垂直方向,在同一个周期t内,同时存在多个车辆发起红绿灯调整控制请求,也不存在特殊车辆,需要结合路口每个方向车流量大小和调整周期来判断与控制,系统优先响应调整控制车流量最大(拥堵严重的)的方向对应的红绿灯状态;第一个周期t1

处理结束,若本行进方向车流量仍然过大,第二个周期t2

还是调整控制本行进方向的红绿灯状态,其他方向只能排队等待处理,以此类推。(1)仅有BRT车辆接近路口时,且发起红绿灯调整控制请求,系统响应处理BRT方向发起红绿灯调整控制请求,以提高BRT通行效率和调度运力。(2)BRT车辆和社会车辆同时接近路口时,且同时发起红绿灯调整请求,系统优先响应处理BRT方向发起红绿灯调整控制请求,社会车辆请求排队等待;等没有BRT车辆发起红绿灯调整请求,才响应处理社会车辆发起红绿灯调整请求,以提高BRT通行效率和调度运力。(3)仅有社会车辆接近路口时,且发起红绿灯调整控制请求,系统响应处理社会车辆方向发起红绿灯调整请求,以减少社会车辆等待红灯时间。学习单元二

绿波通行系统原理、架构与协同控制策略3)快速公交BRT交叉路口的BRT车道是直行,社会车辆仅允许掉头。绿波通行红绿灯调整控制周期t如默认8s,即8s内允许调整本行进方向红绿灯状态1次。学习单元三绿波通行系统部署与绿波车速引导检查绿波通行及绿波车速引导是指在指定的交通道路上根据该路段的车流量、路况设置好车速后,再综合路段间距离等因素,把车流所经过的各路口绿灯起始时间作相应的调整,以保证驾驶员在规定的速度行驶时遇到的信号灯全是绿灯,如同一条绿色波浪,如图1-6所示。

?情

境

导

入学习单元三

绿波通行系统部署与绿波车速引导检查绿波通行系统控制交通信号灯优化系统需要双向绿波协调控制,按时段实现高峰期、平峰期基本满足大部分车辆、行人、特殊交通参与者无须停车而一路绿波通过部署了绿波通行交通的交叉路口。具有绿波通行功能的场景及实现方案规划如下。(1)实现方案1:直连通信方式,见表1-5。一、绿波通行及设施通信部署方案学习单元三

绿波通行系统部署与绿波车速引导检查(2)实现方案2:4G/5G网络通信方式,见表1-6。学习单元三

绿波通行系统部署与绿波车速引导检查绿波通行需要车路协同系统、交叉路口绿波通行系统路侧基础设施协同组网通信,某方案十字路口基础设施设计部署方案如图1-7所示,每一绿波通行控制路口中的设备清单见任务七中的表7-3。二、路侧基础设施部署方案根据不同道路环境的特殊性,结合交通产业发展现状,针对较为广泛应用的车联网基础功能场景,绿波通行功能运行环境主要分为路口环境、长路段环境和全路段环境。面向个人用户、行业用户、政府用户等多方面的应用场景,可基于应用需求,结合特殊功能区段参考标准T/CSAE53—2020《合作式智能运输系统

车用通信系统应用层及应用数据交互标准(第一阶段)》,基于路侧辅助实现该场景功能部署并可进行扩展和延伸。表1-7列出了十字路口、丁字路口、匝道路口场景绿波车速引导性能需求分析及功能描述。学习单元三

绿波通行系统部署与绿波车速引导检查三、绿波通行功能性能分析及部署检查技术参数1.十字路口场景绿波引导性能需求及检查学习单元三

绿波通行系统部署与绿波车速引导检查用杆及设备部署应遵循以下原则:优先复用电警杆或监控杆以部署感知设备,当电警杆或监控杆不可用时,考虑使用信号灯杆或新立杆。摄像头作为推荐必选项,毫米波雷达和激光雷达作为可选项,但如果选择部署,优先考虑采用雷视共点法部署,C-V2XRSU宜与感知设备共杆部署。根据算力需求在落地机箱内部署路侧计算设备。感知设备安装在路口的电警杆、监控杆或信号灯杆横臂上,安装位置尽量靠近道路中央,以便更好地正对监控路段。设备安装应避免树木等遮挡,以免影响摄像头、雷达的感知效果。注意:监控杆上摄像头可更好地防逆光、强光,可部分复用已有监控设备,选择电警杆或监控杆的部署可用于补充交管部门不允许使用信号灯杆挂载设备的地区。学习单元三

绿波通行系统部署与绿波车速引导检查2.公交优先通行方案示例具有车联网功能的公交车辆驶向具有信号灯控制的路口时,通过改变信号灯状态使得公交车辆快速通行。学习单元三

绿波通行系统部署与绿波车速引导检查(1)通过本地配置或车联网应用服务平台下发的方式,RSU获得MAP消息、公交车辆行驶路径信息(可选)RSU接收特殊车辆BSM和VIR后,向红绿灯信号控制机发出信号灯改变请求。公交车辆OBU广播自身车辆信息BSM和行驶意图信息VIR。红绿灯信号控制机判断并实施是否要改变路口红绿灯状态。1)实现方案1:RSU建议红绿灯信号控制机进行信号调整(3)(2)(4)业务流程如下。学习单元三

绿波通行系统部署与绿波车速引导检查①OBU和RSU支持标准YD/T3709—2020《基于LTE的车联网无线通信技术

消息层技术要求》(BSM消息)和YD/T3977—2021《增强的V2X业务应用层交互数据要求》(VIR消息)需要与公安/交警相关部门对接,支持RSU连接红绿灯信号控制机并发起请求。②RSU需要与红绿灯信号控制机定制接口以发送请求信息。③平台需要获得道路信息。业务场景实施前提如下。学习单元三

绿波通行系统部署与绿波车速引导检查(1)公交车辆OBU广播自身车辆信息BSM和行驶意图信息VIR。(3)车联网应用服务平台将相应信息或更改建议发送到交管部门平台,或直接将信号更新请求发送到红绿灯信号控制机。(2)RSU接收特殊车辆BSM和VIR后传递到车联网应用服务平台。(4)交管部门平台或红绿灯信号控制机判断并实施是否要改变路口红绿灯状态。业务流程如下。学习单元三

绿波通行系统部署与绿波车速引导检查2)实现方案2:车联网应用服务平台建议进行信号调整学习单元三

绿波通行系统部署与绿波车速引导检查业务场景实施前提如下。①OBU和RSU支持标准YD/T3709—2020《基于LTE的车联网无线通信技术

消息层技术要求》(BSM消息)和YD/T3977—2021《增强的V2X业务应用层交互数据要求》(VIR消息)。③需要与公安/交警相关部门对接,车联网应用服务平台获取信号灯状态信息,若平台直接下发红绿灯信号更改请求,需要获取相应权限。②不排除车载终端支持其他消息内容上报,不排除平台支持其他消息内容下发。④若平台直接下发红绿灯信号更改请求,平台需要与红绿灯信号控制机定制接口发送请求信息。(1)公交车辆通过4G/5G网络周期性向车联网应用服务平台上报BSM和行驶意图信息VIR。(1)(2)车联网应用服务平台将相应信息或更改建议发送到交管部门平台,或直接将信号更新请求发送到红绿灯信号控制机。(2)(3)交管部门平台或红绿灯信号控制机判断并实施是否要改变路口红绿灯状态。(3)学习单元三

绿波通行系统部署与绿波车速引导检查业务流程如下。3)实现方案3:4G/5G网络通信方式,车联网应用服务平台建议进行信号调整学习单元三

绿波通行系统部署与绿波车速引导检查业务场景实施前提如下。⑤若平台直接下发红绿灯信号更改请求,平台需要与红绿灯信号控制机定制接口以发送请求信息。⑤③不排除车载终端支持其他消息内容上报,不排除平台支持其他消息内容下发。③②车载终端和平台支持标准YD/T3709—2020《基于LTE的车联网无线通信技术

消息层技术要求》(BSM消息)和YD/T3977—2021《增强的V2X业务应用层交互数据要求》(VIR消息)。②①车载终端需要具有蜂窝4G/5G通信能力。①④需要与公安/交警相关部门对接,车联网应用服务平台获取信号灯状态信息,若平台直接下发红绿灯信号更改请求,需要获取相应权限。④任(1)车路协同系统的子系统分类与各控制层组成架构随着通信技术功能的增加而不断演进。通信技术及智能计算单元的数据处理能力决定了车路协同控制的交通效率及应用服务水平。(2)绿波通行功能需要交通系统,车—路、车—人、车—车等参与者安装GPS地图及导航应用服务,通过交通数据中心的信息广播规划出行策略。(3)绿波通行系统的功能、部署及与车路系统的通信功能协同与计算单元的视觉识别和分析决策能力。通过学习和实训,熟悉车路协同的工作过程与交通管理的原理与效度,能对车路协同系统的功能与测试方案进行过程设计并达成目标功能。务小结考思(1)车路协同系统中关键功能技术及最小系统设施有哪些?(2)绿波通行方案中感知、识别信息与系统通信网络的交互对交通调度效率和安全管理质量有什么影响?

?讨论谢谢观看装调与测试C-V2X车路协同系统任

务

二

智慧路杆传感器安装与检查

目

录学习单元一智慧路杆传感器的组成学习单元二摄像头的安装配置和功能检查学习单元三激光雷达的安装部署与功能检查学习单元四GPS定位系统的部署与功能检查(1)能安装及检查激光雷达。(2)能安装及检查摄像头。(3)能安装及检查GPS定位系统。任

务

目

标学习单元一智慧路杆传感器的组成当前交通组织方式普遍为依靠民警经验管理,信号灯配时方案相对固定,如果遇有交通拥堵、交通事故发生时,民警需要根据道路通行状况,提前1~2个信号周期进行调控,管理效率低、效果差。车路协同技术利用计算机的算力技术,能够针对车辆速度、位置、信号灯时等不同数据要素集中进行算法处理,自动生成车路自相适应、主动控制的安全通行方案,有力地推动了交通管理方式由传统人力型、经验型、被动型向人机交互型、数据驱动型、主动处置型转变。情

境

导

入学习单元一

智慧路杆传感器的组成为保证交通安全,提高通行效率,从而形成安全、高效和环保的道路交通系统,车路协同与道路设施、自动驾驶技术的发展有密切联系。车路协同的历史演变,从车与路之间是否主动进行信息交互角度出发,可大致分为四个阶段———无协同、初级协同、中级协同、高级协同,如图2-1所示。一、车路协同的历史演变学习单元一

智慧路杆传感器的组成车与路之间完全没有主动信息交互,完全凭借驾驶人员主动获取路侧的信息,实施相对应的驾驶行为,达到安全驾驶、减少通行时间、降低能耗的目的。交通信号灯、交通标志标线是该阶段的主要路侧基础支持设施设备,这些设施设备的使用,极大地降低了事故的发生率。交通信号灯、交通标志标线对交通系统起到的积极作用,在一定程度上明确了发展车路协同系统的需要以及推行车路协同系统的必要。车与路之间存在主动信息交互过程,通过在车端与路侧安装特定功能的设备,可实现单个车路协同功能,如ETC自动收费、公交优先信号控制等。车载设备、智能信号控制器、毫米波雷达、激光雷达、视频摄像头、通信设备、高精度地图、云平台等在此阶段发挥着重要作用。初级协同阶段实现的车路协同功能在提高道路通行效率、避免道路拥堵、节能环保方面都有立竿见影的效果,但驾驶员仍然是不可或缺的。虽然在初级协同阶段,能够解决当前面临的一些问题,但对更高级的车路协同系统的追求仍然是努力的方向。1.无协同阶段2.初级协同阶段车与路之间主动进行信息交互,在车辆、路侧通过安装各种需要的设备,实现涉及驾驶安全、交通效率、信息服务、管理综合中部分功能。此阶段有以车为主和以路为主两个典型状态,主要区别是车载设备与路侧设施的完备程度、交通信息采集的主体。以车为主的中级协同阶段,车载设备获取交通信息的能力远大于道路,道路的主要功能依然停留在物理支持程度,信息化、智能化、自动化有待增强。以路为主的中级协同阶段,交通信息收集、数据处理、控制指令、控制操作大多由道路来完成,处理后的交通信息通过路侧设备发送指令至车辆,车辆通过接收指令来完成相应操作。在特殊情况下,需要驾驶员的干预。学习单元一

智慧路杆传感器的组成3.中级协同阶段学习单元一

智慧路杆传感器的组成车与路之间主动进行完全的信息交互,在车辆、路侧通过安装各种需要的设备,达到车路协同系统的最终目的。更加先进的车载设备、智能信号控制器、毫米波雷达、激光雷达、视频摄像头、通信设备、高精度地图、云平台、边缘计算等都将在此阶段应用以充分服务于车路协同系统。在此阶段,车与路的“默契”程度达到最高,车辆不再必须依靠驾驶人的感知与行动来获取信息和采取相应措施,能够更及时地感知交通流状态并且预知潜在危险,能够高度自动化地行驶,并基于感知信息优化本车的运行状态,从而提高运行效率,保障运行安全。车路协同系统是解决当前道路交通矛盾、提高通行效率、减少污染的有效途径。在车路协同系统的发展过程中,阶段性地实现系统功能,通过多种信息的融合统一实现高级的车路协同系统功能是当前的发展支撑战略。4.高级协同阶段狭义上,智慧灯杆是在传统灯杆的基础上,采用通信技术进行集中控制管理。广义上,智慧灯杆是将无线通信、充电桩、广播、监控、电子屏幕等多种传感器集为一身。大数据背景下,智能服务是技术发展的必然产物,将智慧灯杆应用在城市中,能感应到城市的发展变化,与各个行业相互连通,为城市的运行管理提供数据支持,推动智慧城市建设发展。二、智慧灯杆的概念和应用优势1.智慧灯杆的概念学习单元一

智慧路杆传感器的组成学习单元一

智慧路杆传感器的组成智慧灯杆在绿色照明、城市管理、公共安全等方面具有重要作用,相比于传统灯杆,其应用优势总结如下。覆盖面广,是最基础的地面公共设施。(1)(2)(3)2.智慧灯杆的应用优势将多种功能集为一体,其中就包括信息收集。(3)(5)(2)(4)(6)扩张性强,与城市建设同步发展。采用平台管理,可实现资源共享、远程控制。关系到人们的切身生活,关注度高。结构设计更加合理,安装维护方便,可节省人力成本。(7)连接5G网络,可提供无线通信服务。(8)开放性好,不仅适用于移动通信微基站,还能用在公共广播、无线通信、交通监控等方面。(9)造型美观,可以改善城市面貌。学习单元一

智慧路杆传感器的组成学习单元一

智慧路杆传感器的组成在智慧灯杆的基础上,铺设光纤、微基站等无线传输设备,既能实现数据采集,又能双向通信,从而构建完善的物联网络。在云计算、大数据等技术的支持下,建立智慧城市管理平台,作为城市管理的中枢。智慧灯杆在这个过程中,不仅能减少环境污染、降低城市能耗,还能消除安全隐患,提高城市管理的智能化。(4)(5)智慧灯杆具有高度集成性,既可以实现杆件整合,又可以增强功能集约化程度,从而达到节省道路空间、优化城市资源、美化城市景观的作用,从根本上解决城市环境的“常见病”。学习单元一

智慧路杆传感器的组成1.终端设备层三、智慧灯杆系统架构智慧灯杆系统架构从下到上分别为终端设备层、网络通信层和平台应用层。终端设备层是智慧灯杆系统的底层硬件设备,负责智慧灯杆系统的照明智能化控制、数据采集、信息发布、网络覆盖、供配电等功能的底层实现。以智慧灯杆为支撑,通过系统设计、结构设计、工业设计,构建一个搭载LED照明、视频监控、网络广播、Wi-Fi、信息发布等设备为一体的智慧城市信息感知接入平台,并且预留了物联RFID、环境监测、充电桩、一键报警等设备的接入接口,便于后期功能扩展。学习单元一

智慧路杆传感器的组成网络通信层的功能是负责为终端设备层与平台应用层间提供可靠、高效的信息传输通道,构建连接每个灯杆的专网通信网络,以及以灯杆为节点的窄带物联网网络,为智慧照明、视频监控等提供通信网络。2.网络通信层3.平台应用层平台应用层以智慧灯杆综合管理平台为基础,负责智慧灯杆系统的数据存储、数据处理、控制管理、信息展示与推送等。平台按标准协议搭建,后期可扩展功能。智慧灯杆系统的核心包括智慧灯杆综合管理平台及智慧灯杆前端数据采集设备。人为适应这种情况,就需要传感器。因此可以说,传感器是人类五官的延长,又称之为“电五官”。在传感器中包含两个必不可少的概念:一是拾取信息;二是把拾取到的信息变换成一种与被测量不仅有确定函数关系,而且便于传输和处理的量,一般是电量。近年来,材料科学及物性物理学的进步,为传感器的选择和开发开拓了极其广阔的前景,发展最快的是功能陶瓷和半导体材料。总之,现代科学技术的发展促进了传感器的发展,同时,传感器的发展也推动着各个技术领域的进步。学习单元一

智慧路杆传感器的组成学习单元一

智慧路杆传感器的组成智慧灯杆的核心传感器主要有摄像头、激光雷达和GPS定位系统。图2-2所示为传感器雷达通信图。学习单元二摄像头的安装配置和功能检查传感器是获取自然和生产领域中信息的主要途径与手段,其早已渗透到诸如日常生活、工业生产、宇宙开发、海洋探测、环境保护、资源调查、医学诊断、生物工程,甚至文物保护等极其广泛的领域。可以毫不夸张地说,从茫茫的太空到浩瀚的海洋,以至各种复杂的工程系统,几乎每一个现代化项目都离不开各种各样的传感器。情

境

导

入摄像头(camera)主要由镜头(lens)、镜座(holder)、红外滤波片(infraredfilter,IR)、传感器(sensor)、印制电路板(printedcircuitboard,PCB)和马达(voicecoilmotor,VCM)等部分组成,如图2-3(a)所示。一、摄像头传感器的工作原理1.摄像头的结构学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查镜头:负责成像和对焦。(1)(2)镜座:负责固定镜头及镜头驱动马达。(3)(5)(2)(4)(6)红外滤波片:负责过滤红外光。印制电路板:负责供电控制及信号传输。传感器:负责将图像转换成电信号。马达:用来改变像距[图2-3(b)]。常用的摄像头驱动马达是电子学里面的音圈电机VCM。学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查摄像头的工作原理是外部光线穿过镜头后,经过IR滤波后照射到传感器面上,传感器将从镜头上传导过来的光线转换为电信号,再通过内部模数转换为数字信号。如果镜头没有集成DSP,则通过DVP(digitalvideoplatform)的方式传输到基带(baseband),此时的数据格式是原始数据RAWDATA。如果镜头集成了DSP,RAWDATA数据经过白平衡(automaticwhitebalance,AWB)、颜色矩阵(colormatrix)、镜头校正(lensshading)、色彩校正(gamma)、锐度(sharpness)、自动曝光(autoexposure)和去除噪声(denoise)处理(手机一般在中央处理器CPU端实现)后,输出YUV或者RGB格式的数据。最后会由CPU送到帧缓冲器(framebuffer)中进行显示,这样我们就看到摄像头拍摄到的景象了。摄像头数据记录原理如图2-4所示。学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查图像传感器是摄像头模组的核心模块,目前

主流的图像传感器可分为CCD(chargecoupleddevice)(电荷耦合)和CMOS(complementarymetaloxidesemiconductor)(互补金属氧化物)两大类。图像传感器一般可由几十万、几百万到几千万的光电二极管阵列组成,工作原理是利用通过镜头的光照使其产生电荷,再经过模数转换器转换成数字信号。我们的手机、监控等多采用CMOS感应器,而单反相机则主要采用CCD传感器。学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查2.摄像头基本概念1)图像传感器成像过程CCD与CMOS图像传感器光电转换的原理相同,它们最主要的差别在于信号的读出过程不同:由于CCD仅由一个(或少数几个)输出节点统一读出,其信号输出的一致性非常好;而CMOS芯片中每个像素都有各自的信号放大器,各自进行电荷—电压的转换,其信号输出的一致性较差。由于CMOS传感器的每个像素由四个晶体管与一个感光二极管构成(含放大器与A/D转换电路),使得每个像素的感光区域远小于像素本身的表面积,因此在像素尺寸相同的情况下,CMOS传感器的灵敏度要低于CCD传感器。2)信号读取3)灵敏度学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查由于CMOS传感器采用一般半导体电路最常用的CMOS工艺,可以轻易地将周边电路集成到传感器芯片中,因此可以降低外围芯片的成本;除此之外,由于CCD传感器采用电荷传递的方式传送数据,只要其中一个像素不能正常运行,就会导致一整排的数据不能传送,因此控制CCD传感器的成品率比CMOS传感器困难许多,即使有经验的厂商也很难在产品问世的半年内突破50%良率的水平,因此CCD传感器的成本会高于CMOS传感器,CMOS成本只有CCD同像素器件的1/10~1/20。4)成本学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查前面讲到,CMOS传感器的每个像素都比CCD传感器复杂,其像素尺寸很难达到CCD传感器的水平,因此当我们比较相同尺寸的CCD传感器与CMOS传感器时,CCD传感器的分辨率通常会优于CMOS传感器的水平。由于CMOS传感器的每个感光二极管都需要搭配一个放大器,而放大器属于模拟电路,很难让每个放大器所得到的结果保持一致,因此与只有一个放大器放在芯片边缘的CCD传感器相比,CMOS传感器的噪声就会增加很多,影响图像品质。学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查6)噪声5)分辨率CMOS传感器的图像采集方式为主动式,感光二极管所产生的电荷直接由晶体管放大输出,但CCD传感器为被动式采集,需外加电压让每个像素中的电荷移动,而外加电压通常需要达到12~18V,因此CCD传感器除了在电源管理电路设计上的难度更高外(需外加POWERIC),高驱动电压更使其功耗远高于CMOS传感器的水平。摄像头的技术指标包括图像解析度/分辨率、图像格式、自动白平衡调整、图像压缩方式、彩色深度、成像范围和输入输出接口。后续我们着重关注其输入输出等硬件接口。学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查8)技术指标7)功耗学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查如图2-5所示的GC2053单片机,模块通过VDDCAMA-2V8给摄像头提供电源,通过MCLK给其提供时钟,RESET是复位线,PWDN在摄像头工作时应该始终为低,摄像头寄存器初始化的数据都通过I2C传输,其工作时序如图2-6所示。一旦给摄像头提供了时钟,并且复位摄像头,摄像头就开始工作了。9)硬件接口学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查

3.摄像头的驱动配置学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查表2-1为普通视频监控与摄像头传感器网络的对比,可以看出,摄像头传感器网络具有很大的应用发展前景。学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查可以认为,未来的视频监控将会是分布式与集中式结合,以分布式为主的结构,呈现为分布式处理、存储、控制,集中式显示。由于本文中考虑场景的不同,使用的是分布式处理、存储,集中式控制、显示的算法。不同于一般的传感器网络,摄像头传感器网络具有自身的特点:摄像头节点处理能力非常强大,可实现大容量图像数据的处理及传输等功能;摄像头节点对实时性要求较高,节点之间信息交互频繁。正因为其具有的应用优势及理论研究价值,使得摄像头传感器网络具有更为广阔的应用前景,近年来成为研究热点。在视频监控的情况下,用户更多地关心监控目标在区域的位置等信息,而要实现高质量的目标监控与位置提取,需要首先保证视频传感器网络对于监控区域的完全覆盖。在视频传感器网络中,区域覆盖问题是一个基本的问题,它主要关注所布置的网络是否能获取或检测所在区域的全部信息。在现有文献中,视频传感器网络覆盖主要有以下3种分类。学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查二、摄像头传感器网络区域全覆盖部署视频传感器网络覆盖按照应用场景分为区域覆盖、点覆盖和栅栏覆盖。区域覆盖为网络中最早研究的一个覆盖定义,内容是:对于一个二维平面Q,若平面内任意一点至少被一个节点覆盖,则称平面Q已经区域覆盖;若平面内任意一点至少被k个节点覆盖,则平面Q为k区域覆盖。学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查1)区域覆盖1.按照应用场景分点覆盖的出现主要是由于在实际研究中,多数情况下我们关注的主要是区域中的某些离散的点。同时区域离散化后,点覆盖问题要比区域覆盖更加易于操作,当区域点的密度足够高,且被覆盖时,就认为实现了区域覆盖。学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查3)栅栏覆盖2)点覆盖与区域覆盖的严格监测要求不同,栅栏覆盖主要关注区域中侵入者从部署区域(如曲线)穿过时被网络检测到的情况。在一些场景中,比如边境入侵检测,会考虑采用栅栏覆盖的方式,它以较少的数目便能满足此类监测要求。学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查视频传感器网络覆盖按照节点感知分为二维扇形感知模型和三维模型。2.按照节点感知分

1)二维扇形感知模型摄像机三维模型相对于二维模型,更加真实地反映了实际。它包括摄像头三维坐标,水平、垂直视角,可视深度及空间方向(包括水平、垂直偏角),其中可视深度R受摄像头z轴坐标影响。由于摄像机三维模型可变参数多,在进行区域覆盖或点覆盖时时间复杂度增加,而实际并不需要对区域的覆盖达到非常精确,往往选择摄像机二维扇形模型进行运算。学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查2)三维模型节点确定性部署需得到节点的精确位置、参数和较优的数目,若考虑点覆盖,有两种情形。①在区域设定点均匀的条件下,通过感知模型得到布置节点的参数信息和较优的数目。①②在区域设定点随机的条件下,通过感知模型得到布置节点的参数信息和较优的数目。②1)节点确定性部署学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查视频传感器网络覆盖按照部署方式分为节点确定性部署和节点随机部署。3.按照部署方式分学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查在某些情况下,如野外,需要通过空投等方式来进行节点的布置,这时候考虑的是节点随机部署下实现区域覆盖的数目。针对上述视频传感器网络区域覆盖问题分类,YiWang提出了目标全角度覆盖的概念,即实现目标在0~2π全角度摄像头覆盖,给出了传感器密度的最优估计。此类场景的视频传感器网络布置的难点在于:现有的视频节点性能受限,比如视域、视角深度等,即使是带有云台(PTZ)的摄像头也只能通过巡逻的方式切换视域分时感知场景信息,需要多摄像头的配合来协作以完成对整体环境的感知;节点需要布置在环境四周,易于安装。通过上述几种启发式算法的计算,对其时间复杂度、精度、稳定性做出对比,遗传算法在时间复杂度、精度和稳定性上有较好的平衡,故选用其结果并将其作为后续覆盖定位的算法。2)节点随机部署学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查总体摄像头网络结构如图2-7所示。当智慧灯杆摄像头识别到有车违章停靠时,可以识别到车牌号,上报到街道管理中心。与此同时,智慧灯杆网关联动控制LED屏和广播,在LED屏上显示禁停提示标语,同时广播播放语音告示,对违停车主进行驱离。1.违章停车场景2.越界警醒场景智慧灯杆摄像头可划定警戒区,基于运动物体跟踪功能,当识别到有人、车发生越界行为时,后台系统首先会弹窗告警,其次智慧网关联动控制LED屏和广播,在LED屏上显示警戒告示,同时广播播放警示语音,对越界者进行驱离。学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查三、摄像头功能检查当智慧灯杆摄像头识别到有人闯红灯时,可联动LED屏和广播:摄像头自动拍摄闯红灯者影像显示在LED屏上,作为闯红灯这一不文明行为的警示,同时广播播放文明出行提示音。学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查智慧灯杆可搭载一键告警设备,当有人启动对讲告警时,摄像头自动转换角度到告警者周围,实时采集现场画面,后台中心值班人员可远程通过杆载音柱进行喊话、指示等,提供安全保障服务。3.闯红灯场景4.一键呼叫场景学习单元二

摄像头的安装配置和功能检查智慧灯杆网关架构如图2-8所示。学习单元三激光雷达的安装部署与功能检查激光雷达,即光探测与测量,是一种集激光、全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)三种技术于一身的系统,用于获得数据并生成精确的DEM(数字高程模型)。从工作原理上讲,其与微波雷达没有根本的区别,但相对于微波雷达,具有分辨率高、隐蔽性好