[发明专利]一种基于激光雷达的行人过街安全控制装置

摘要

本发明属于交通安全技术领域，具体涉及一种基于激光雷达的行人过街安全控制装置，该装置由激光雷达检测单元、行人过街信号调控单元、行人过街可见光保障单元、行人过街信息显示单元组成，该装置无需行人按钮，通过激光雷达对行人的自主扫描和检测，动态对行人过街信号进行优化、调整和控制，并以可见光覆盖、追踪、特效以及语音提示的方式对行人过街进行安全保障和预警，从而提高行人过街的安全性。

主权项

1.一种基于激光雷达的行人过街安全控制装置，其特征在于：该装置由激光雷达检测单元、行人过街信号调控单元、行人过街可见光保障单元、行人过街信息显示单元组成，该装置中的激光雷达检测单元负责对行人交通流信息进行检测和提取；行人过街信号调控单元根据行人交通流信息，对行人过街信号进行优化、调整和控制；行人过街可见光保障单元负责在行人过街过程中通过可见光的覆盖、追踪和特效，让行人和机动车驾驶员明确人行横道当前的通行状态，在行人等待行人信号灯过程中，让行人明确行人待行区的安全边界；行人过街信息显示单元负责行人信号灯状态的显示、转换，人行横道通行权的状态显示，行人闯红灯预警，从而共同保障行人过街的安全；激光雷达检测单元由激光雷达传感器和激光点云微处理模块组成，激光雷达传感器用于扫描和检测空间覆盖范围内的行人交通流信息，并将扫描形成的激光点云数据通过MicroUSB接口实时传送到激光点云微处理模块；激光点云微处理模块对接收到的激光点云数据进行背景过滤、目标聚类、行人交通流信息提取以及行人闯红灯检测；具体工作步骤如下：Step1：激光雷达传感器以一定的频率发射激光束和转动旋转镜面，通过接收激光反射束来实现周围环境的3D扫描，以激光点云的形式形成三维空间影像，当激光雷达传感器每完成一次360°周围环境3D扫描后形成一幅覆盖三维空间范围的激光点云数据帧，输出的数据包含激光点云的三维坐标(X、Y、Z)、激光强度、激光ID、激光方位以及激光点与激光雷达传感器的距离以及激光扫描时间戳；Step2：激光点云微处理模块根据激光雷达传感器扫描的空间覆盖范围Ω，为激光点云构建形成一个个M×N×K的三维空间矩阵P(Ω)，ρi,j,k∈P(Ω)；ρi,j,k为Ω中X坐标轴第i行，Y坐标轴第j列，Z坐标轴第k层激光点的激光强度；i＝1，2，…，M；j＝1，2，…，N；k＝1，2，…，K；M为Ω中X坐标轴激光点云的总行数；N为Ω中Y坐标轴激光点云的总列数；K为Ω中Z坐标轴激光点云的总层数；Step2.1：定义A为一个可包含U×V×W激光点的立方体，A_x,y,z为Ω中X坐标轴第x行，Y坐标轴第y列，Z坐标轴第z层的立方体；x＝1，2，...，M′；y＝1，2，…，N′；z＝1，2，…，K′；M′＝M/U，N′＝N/V，K′＝K/W；M′为Ω中立方体A在X坐标轴的总行数；N′为Ω中立方体A在Y坐标轴的总列数；K′为Ω中立方体A在Z坐标轴的总层数；为立方体A中X坐标轴第u行，Y坐标轴第v列，Z坐标轴第w层激光点的激光强度；u＝1，2，…，U；v＝1，2，…，V；w＝1，2，…，W；U为A中X坐标轴激光点云的总行数；V为A中Y坐标轴激光点云的总列数；W为A中Z坐标轴激光点云的总层数；Step2.2：计算Ω中各立方体A的激光点云密度δ(A)：其中：δ(A)为立方体A的激光点云密度；为立方体A的体积；Step2.3：令计算得到立方体A当前时刻t的激光点云密度为δt(A)，前一个激光点云数据帧立方体A的激光点云密度为δt‑1(A)，前第n(n>2)个激光点云数据帧的激光点云密度为δt‑n(A)，计算立方体A的激光点云密度波动强度：若λ(A)≤ξ，则判定立方体A为激光雷达传感器扫描的空间覆盖范围中的空间背景；其中：λ(A)为立方体A的激光点云密度波动强度；ξ为背景激光点云密度波动临界阈值；Step2.4：重复Step2.2至Step2.3，判断Ω中所有的立方体A是否属于空间背景，过滤掉空间背景中的激光点，获得Ω中不含空间背景激光点的三维空间矩阵P(Ω′)；Step3：对过滤完的激光点云进行聚类分析，确定激光雷达传感器扫描空间覆盖范围Ω内存在的行人和车辆；Step3.1：给定车辆的最小邻域点数为Veh_MinPts和邻域半径为Veh_R；Step3.2：遍历Ω中三维空间矩阵P(Ω′)的激光点Li_P，找出各激光点Li_P邻域半径Veh_R内的激光点数NVeh_R(Li_P)；若NVeh_R(Li_P)≥Veh_MinPts，将激光点Li_P标记为核心点CP_Veh(Li_P)，并建立新簇Veh_Cluster，并将激光点Li_P及激光点Li_P邻域半径Veh_R内的所有激光点归入新簇Veh_Cluster；并将CP_Veh(Li_P)纳入到车辆核心点集合Veh_CP，Veh_CP＝{CP_Veh(Li_P)，…}，将新簇Veh_Cluster纳入到车辆簇集合Veh_C中，Veh_C＝{Veh_Cluster，…}；Step3.3：在激光雷达传感器扫描过程中，邻近车辆的激光点可能出现重叠的情况，若激光点Li_P同属于相邻的两个车辆簇Veh_Cluster1和Veh_Cluster2，且激光点Li_P为核心点，在车辆簇集合Veh_C中删掉Li_P所形成的簇，在车辆核心点集合Veh_CP中删掉Li_P标记的核心点，将将Li_P定义为Veh_Cluster1和Veh_Cluster2的边界点；Step3.4：更新车辆簇集合Veh_C和核心点集合Veh_CP；Step3.5：在Ω中过滤掉车辆簇集合Veh_C所包含的激光点云，获得不含车辆激光点的三维空间矩阵P(Ω″)，将行人分为成年行人和儿童行人进行目标聚类，给定成年行人的最小邻域点数为PeAD_MinPts，邻域椭圆球X轴半径为PeAD_XR，Y轴半径为PeAD_YR，Z轴半径为PeAD_ZR；Step3.6：遍历Ω中三维空间矩阵P(Ω″)的激光点Li_P，找出各激光点Li_P邻域椭圆球X轴半径为PeAD_XR，Y轴半径为PeAD_YR，Z轴半径为PeAD_ZR内的激光点数NPeAD_R(Li_P)；若NPeAD_R(Li_P)≥PeAD_MinPts，将激光点Li_P标记为核心点CP_PeAD(Li_P)，并建立新簇PeAD_Cluster，并将激光点Li_P及激光点Li_P邻域椭圆球X轴半径为PeAD_XR，Y轴半径为PeAD_YR，Z轴半径为PeAD_ZR内的所有激光点归入新簇PeAD_Cluster；并将CP_PeAD(Li_P)纳入到成年行人核心点集合PeAD_CP，PeAD_CP＝{CP_PeAD(Li_P)，…}，将新簇PeAD_Cluster纳入到成年行人簇集合PeAD_C中，PeAD_C＝{PeAD_Cluster，…}；Step3.7：在行人拥挤条件下，拥挤行人之间可能出现行人之间紧挨着的情况，若激光点Li_P同属于相邻的两个成年行人簇PeAD_Cluster1和PeAD_Cluster2，且激光点Li_P为核心点，在成年行人簇集合PeAD_C中删掉Li_P所形成的簇，在成年行人核心点集合PeAD_CP中删掉Li_P标记的核心点，将将Li_P定义为PeAD_Cluster1和PeAD_Cluster2的边界点；Step3.8：更新成年行人簇集合PeAD_C和核心点集合PeAD_CP；Step3.9：在Ω中再次过滤掉成年行人簇集合PeAD_C所包含的激光点云，获得不含成年行人激光点的三维空间矩阵P(Ω″′)，给定儿童行人的最小邻域点数PeKD_MinPts和邻域椭圆球X轴半径为PeKD_XR，Y轴半径为PeKD_YR，Z轴半径为PeKD_ZR；Step3.10：遍历Ω中三维空间矩阵P(Ω″′)的激光点Li_P，找出各激光点Li_P邻域椭圆球X轴半径为PeKD_XR，Y轴半径为PeKD_YR，Z轴半径为PeKD_ZR内的激光点数NPeKD_R(Li_P)；若NPeKD_R(Li_P)≥PeKD_MinPts，将激光点Li_P标记为核心点CP_PeKD(Li_P)，并建立新簇PeKD_Cluster，并将激光点Li_P及激光点Li_P邻域椭圆球X轴半径为PeKD_XR，Y轴半径为PeKD_YR，Z轴半径为PeKD_ZR内的所有激光点归入新簇PeKD_Cluster；并将CP_PeKD(Li_P)纳入到儿童行人核心点集合PeKD_CP，PeKD_CP＝{CP_PeKD(Li_P)，…}，将新簇PeKD_Cluster纳入到儿童行人簇集合PeKD_C中，PeKD_C＝{PeKD_Cluster，…}；Step3.11：儿童行人之间可能出现紧挨着的情况，若激光点Li_P同属于相邻的两个儿童行人簇PeKD_Cluster1和PeKD_Cluster2，且激光点Li_P为核心点，在儿童行人簇集合PeKD_C中删掉Li_P所形成的簇，在成年行人核心点集合PeKD_CP中删掉Li_P标记的核心点，将将Li_P定义为PeKD_Cluster1和PeKD_Cluster2的边界点；Step3.12：更新儿童行人簇集合PeKD_C和核心点集合PeKD_CP；Step4：根据本发明装置的安装位置以及安装地点所在道路的几何尺寸，将Ω划分为三个区域：路侧行人待行区Ω_RSPed，路上行人通行区Ω_ORPed，路上非行人通行区Ω_ORVeh，Ω＝Ω_RSPed∪Ω_ORPed∪Ω_ORVeh；并将路侧行人待行区Ω_RSPed划分成核心待行区Ω_CRSPed和非核心待行区Ω_NCRSPed，Ω_RSPed＝Ω_CRSPed+Ω_NCRSPed；Step4.1：从车辆簇集合Veh_C中分别提取处于路侧行人待行区Ω_RSPed，路上行人通行区Ω_ORPed，路上非行人通行区Ω_ORVeh的车辆簇，计算路侧行人待行区Ω_RSPed的车辆数NVeh(Ω_RSPed)，路上行人通行区Ω_ORPed的车辆数NVeh(Ω_ORPed)，路上非行人通行区Ω_ORVeh的车辆数NVeh(Ω_ORVeh)；Step4.2：从成年行人簇集合PeAD_C中分别提取处于路侧行人待行区Ω_RSPed，路上行人通行区Ω_ORPed，路上非行人通行区Ω_ORVeh的成年行人簇，计算路侧行人待行区Ω_RSPed的成年行人数NPeAD(Ω_RSPed)，细分核心待行区Ω_CRSPed的成年行人数NPeAD(Ω_CRSPed)和非核心待行区Ω_NCRSPed的成年行人数NPeAD(Ω_NCRSPed)；路上行人通行区Ω_ORPed的成年行人数NPeAD(Ω_ORPed)，路上非行人通行区Ω_ORVeh的成年行人数NPeAD(Ω_ORVeh)；Step4.3：从儿童行人簇集合PeKD_C中分别提取处于路侧行人待行区Ω_RSPed，路上行人通行区Ω_ORPed，路上非行人通行区Ω_ORVeh的儿童行人簇，计算路侧行人待行区Ω_RSPed的儿童行人数NPeKD(Ω_RSPed)，细分核心待行区Ω_CRSPed的儿童行人数NPeKD(Ω_CRSPed)和非核心待行区Ω_NCRSPed的儿童行人数NPeKD(Ω_NCRSPed)；路上行人通行区Ω_ORPed的儿童行人数NPeKD(Ω_ORPed)，路上非行人通行区Ω_ORVeh的儿童行人数NPeKD(Ω_ORVeh)；Step5：重复Step1—Step4，通过车辆核心点集合Veh_CP、成年行人核心点集合PeAD_CP、儿童行人核心点集合PeKD_CP，标记每一车辆运行轨迹、每一个成年行人和儿童行人的行走轨迹，根据车辆、行人的位置变化，提取每一车辆、每一成年行人和儿童行人的运行速度，对Ω中行人和车辆的交通流信息进行深化提取；Step5.1：计算路上行人通行区Ω_ORPed到达人行横道的车辆数NAVeh(Ω_ORPed)和离开人行横道的车辆数NDVeh(Ω_ORPed)，NVeh(Ω_ORPed)＝NAVeh(Ω_ORPed)+NDVeh(Ω_ORPed)计算路上非行人通行区Ω_ORVeh到达人行横道的车辆数NAVeh(Ω_ORVeh)和离开人行横道的车辆数NDVeh(Ω_ORVeh)，NVeh(Ω_ORVeh)＝NAVeh(Ω_ORVeh)+NDVeh(Ω_ORVeh)Step5.2：计算到达路侧行人核心待行区Ω_CRSPed的成年行人数NAPeAD(Ω_CRSPed)和离开达路侧行人核心待行区Ω_CRSPed的成年行人数NDPeAD(Ω_CRSPed)，NPeAD(Ω_CRSPed)＝NAPeAD(Ω_CRSPed)+NDPeAD(Ω_CRSPed)计算到达路侧行人非核心待行区Ω_NCRSPed的成年行人数NAPeAD(Ω_NCRSPed)和离开达路侧行人核心待行区Ω_NCRSPed的成年行人数NDPeAD(Ω_NCRSPed)，NPeAD(Ω_NCRSPed)＝NAPeAD(Ω_NCRSPed)+NDPeAD(Ω_NCRSPed)计算到达路侧行人核心待行区Ω_CRSPed的成年行人平均速度和到达路侧行人非核心待行区Ω_NCRSPed的成年行人平均速度Step5.3：计算路上行人通行区Ω_ORPed远离激光雷达传感器的成年行人数NDPeAD(Ω_ORPed)和路上行人通行区Ω_ORPed接近激光雷达传感器的成年行人数NAPeAD(Ω_ORPed)，NPeAD(Ω_ORPed)＝NDPeAD(Ω_ORPed)+NAPeAD(Ω_ORPed)提取路上行人通行区Ω_ORPed远离激光雷达传感器的成年行人最低速度mVPeAD(Ω_ORPed)和平均速度Step5.4：计算路上非行人通行区Ω_ORVeh远离激光雷达传感器的成年行人数NDPeAD(Ω_ORVeh)和路上非行人通行区Ω_ORVeh接近激光雷达传感器的成年行人数NAPeAD(Ω_ORVeh)，NPeAD(Ω_ORVeh)＝NDPeAD(Ω_ORVeh)+NAPeAD(Ω_ORVeh)提取路上非行人通行区Ω_ORVeh远离激光雷达传感器的成年行人最低速度mVPeAD(Ω_ORVeh)和平均速度Step5.5：计算到达路侧行人核心待行区Ω_CRSPed的儿童行人数NAPeKD(Ω_CRSPed)和离开达路侧行人核心待行区Ω_CRSPed的儿童行人数NDPeKD(Ω_CRSPed)，NPeKD(Ω_CRSPed)＝NAPeKD(Ω_CRSPed)+NDPeKD(Ω_CRSPed)计算到达路侧行人非核心待行区Ω_NCRSPed的儿童行人数NAPeKD(Ω_NCRSPed)和离开达路侧行人核心待行区Ω_NCRSPed的儿童行人数NDPeKD(Ω_NCRSPed)，NPeKD(Ω_NCRSPed)＝NAPeKD(Ω_NCRSPed)+NDPeKD(Ω_NCRSPed)计算到达路侧行人核心待行区Ω_CRSPed的儿童行人平均速度和到达路侧行人非核心待行区Ω_NCRSPed的儿童行人平均速度Step5.6：计算路上行人通行区Ω_ORPed远离激光雷达传感器的儿童行人数NDPeKD(Ω_ORPed)和路上行人通行区Ω_ORPed接近激光雷达传感器的儿童行人数NAPeKD(Ω_ORPed)，NPeKD(Ω_ORPed)＝NDPeKD(Ω_ORPed)+NAPeKD(Ω_ORPed)提取路上行人通行区Ω_ORPed远离激光雷达传感器的儿童行人最低速度mVPeKD(Ω_ORPed)和平均速度Step5.7：计算路上非行人通行区Ω_ORVeh远离激光雷达传感器的儿童行人数NDPeKD(Ω_ORVeh)和路上非行人通行区Ω_ORVeh接近激光雷达传感器的儿童行人数NAPeKD(Ω_ORVeh)，NPeKD(Ω_ORVeh)＝NDPeKD(Ω_ORVeh)+NAPeKD(Ω_ORVeh)提取路上非行人通行区Ω_ORVeh远离激光雷达传感器的儿童行人最低速度mVPeKD(Ω_ORVeh)和平均速度