摘 要:為了彌補(bǔ)城市交通警力不足,基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)設(shè)計了一種無人機(jī)交通警察系統(tǒng)。該系統(tǒng)以無人機(jī)為載體,融合北斗高精度差分定位、GIS導(dǎo)航、機(jī)器視覺監(jiān)控以及5G通信技術(shù),旨在實現(xiàn)偵察堪測、違法識別、證據(jù)固定、違法告知以及應(yīng)急指揮等多項功能。在公路巡視中,無人機(jī)利用機(jī)器視覺技術(shù)實時監(jiān)控交通狀況,并通過5G網(wǎng)絡(luò)上傳壓縮視頻數(shù)據(jù)至云端進(jìn)行違法識別與證據(jù)固定。云端生成交通指揮指令,以文字的形式反饋給無人機(jī)。無人機(jī)接收到指令后,通過高音定向喇叭進(jìn)行現(xiàn)場播報,從而實現(xiàn)應(yīng)急交通指揮。此外,為確保交通監(jiān)管的持續(xù)性,還設(shè)計了多無人機(jī)交替巡檢的工作機(jī)制,有效解決了無人機(jī)續(xù)航時間的限制問題。綜上所述,該無人機(jī)交通警察系統(tǒng)憑借其機(jī)動靈活、高效智能的特點,有望在城市及偏遠(yuǎn)公路的交通管理中發(fā)揮重要作用,展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。
關(guān)鍵詞:物聯(lián)網(wǎng);北斗差分定位;無人機(jī);交通警察;機(jī)器視覺;車速估算
中圖分類號:TP277 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:2095-1302(2025)06-00-04
DOI:10.16667/j.issn.2095-1302.2025.06.017
0 引 言
隨著中國城市規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)張,城市道路網(wǎng)絡(luò)日益復(fù)雜化[1],交通事故、交通擁堵、路段損壞、水澇災(zāi)害及交通違法等問題日益嚴(yán)峻[2]?,F(xiàn)有交警人力已難以快速應(yīng)對和有效處理這些問題,因此亟需引入電子警察技術(shù)以強(qiáng)化警力效能,提升城市交通的智能化管理水平[3]。
當(dāng)前主流的電子警察系統(tǒng)多采用“電子眼抓拍系統(tǒng)”,存在諸多不足[4]。這些系統(tǒng)采用有線通信方式,維修時需破壞路面[5],會對交通造成額外負(fù)擔(dān);其定點靜態(tài)的工作方式也限制了監(jiān)管視角,無法有效追蹤違法車輛[6];此外,功能局限于闖紅燈、超速、壓線行駛等幾種違法行為的識別,遠(yuǎn)未達(dá)到警察親臨現(xiàn)場的巡檢效果[7]。
鑒于此,如何彌補(bǔ)原有電子警察系統(tǒng)的技術(shù)缺陷已成為智慧交通領(lǐng)域亟待解決的問題。本研究以無人機(jī)為載體,融合了北斗高精度差分定位技術(shù)、GIS線路導(dǎo)航、機(jī)器視覺監(jiān)控以及5G通信技術(shù),旨在打造一款具備偵察堪測、違法識別、證據(jù)固定、違法告知以及應(yīng)急指揮等功能的無人機(jī)交通警察系統(tǒng)。
1 設(shè)計目標(biāo)
該系統(tǒng)將實現(xiàn)以下八個設(shè)計目標(biāo):
(1)利用北斗精準(zhǔn)授時技術(shù),確保無人機(jī)與道路交通信號控制網(wǎng)絡(luò)時間同步,為闖紅燈等違法行為識別提供準(zhǔn)確的時間基準(zhǔn)。
(2)通過北斗差分定位技術(shù),使無人機(jī)能夠懸停在難以架設(shè)傳統(tǒng)電子眼的區(qū)域進(jìn)行定點監(jiān)控。
(3)規(guī)劃無人機(jī)巡檢路線,模擬交通巡警對繁忙路線的動態(tài)巡邏。
(4)在重大災(zāi)難發(fā)生時,利用北斗短報文技術(shù)作為應(yīng)急通信手段,結(jié)合TTS技術(shù),通過高音定向喇叭進(jìn)行語音播報,實現(xiàn)應(yīng)急交通指揮。
(5)利用無人機(jī)出色的機(jī)動性能,對違法車輛進(jìn)行追逐并多角度連續(xù)錄像,完善偵察巡邏、違法識別、追蹤取證及證據(jù)固定的執(zhí)法過程。
(6)借助5G網(wǎng)絡(luò)的高帶寬特性,實現(xiàn)機(jī)載高清攝像頭采集視頻的實時上傳;云端利用機(jī)器視覺技術(shù)測量車輛車速,并發(fā)現(xiàn)壓線行駛等違法行為。
(7)為無人機(jī)配備照明燈具,確保夜間巡檢工作的順利進(jìn)行。
(8)通過三臺無人機(jī)組成巡檢組的方式,實現(xiàn)飛行、待命、充電狀態(tài)的有序輪換,確保交通監(jiān)管的持續(xù)性。
2 硬件設(shè)計
2.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計
無人機(jī)交通警察系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示,該系統(tǒng)通過5G數(shù)傳模塊將壓縮后的視頻實時上傳至云端控制平臺。云端控制平臺利用強(qiáng)大的計算能力對現(xiàn)場車輛的行為進(jìn)行深入分析,以準(zhǔn)確識別車輛是否存在交通違法行為。一旦發(fā)現(xiàn)違法車輛,云端將迅速調(diào)度無人機(jī)飛至其前方,并利用高音定向喇叭對駕駛員喊話,促使其及時糾正違法行為。為確保工作區(qū)域內(nèi)24 h不間斷巡邏,本系統(tǒng)采用三班制循環(huán)工作模式,每組配備三架無人機(jī)。其中,一架負(fù)責(zé)在空中監(jiān)控巡邏,另外兩架則在樓頂充電樁處充電待命。當(dāng)巡邏無人機(jī)的電量低于20%或遇到緊急情況時,會立即向控制臺發(fā)送信號,此時待命無人機(jī)中的其中一架將立刻飛往工作區(qū)域進(jìn)行換班,而原巡邏無人機(jī)則返回充電樁充電。這種三班制循環(huán)工作模式確保了監(jiān)管區(qū)域內(nèi)始終至少有一架無人機(jī)在進(jìn)行持續(xù)的監(jiān)控巡邏。
2.2 無人機(jī)結(jié)構(gòu)選型
無人機(jī)交通警察在城市公路路段上空執(zhí)行任務(wù),需要按預(yù)設(shè)的巡邏路線持續(xù)對道路進(jìn)行監(jiān)控,形成固定的執(zhí)法監(jiān)管區(qū)域。這就要求無人機(jī)不僅需具備足夠的續(xù)航能力,還需擁有自主充電能力。為此,本系統(tǒng)選用了電動式四旋翼無人機(jī),采用磁吸自校準(zhǔn)充電口的充電方式。此類無人機(jī)具有輕便、小巧、機(jī)動性強(qiáng)以及靈活度高的特點,即使在發(fā)生墜機(jī)事故時,對地面交通安全的影響也較小[8]。
2.3 飛控模塊設(shè)計
使用iFLY40作為飛行控制模塊。iFLY40內(nèi)部集成了三軸加速度計、三軸數(shù)字陀螺儀、空速傳感器、高度傳感器等,并具有強(qiáng)大的擴(kuò)展能力,提供10路輸出,便于控制北斗、攝像頭、5G數(shù)據(jù)傳輸模塊、聲光告警模塊、高音定向喇叭模塊等。iFLY40可以實時測量無人機(jī)的三軸航姿,高實時性地對飛行姿態(tài)進(jìn)行精確控制。飛控模塊及周邊模組硬件框圖如圖2所示。
2.4 北斗差分定位
選擇UBLOX NEO-M8P差分定位模塊,該模塊支持GPS、GLONASS、BeiDou衛(wèi)星信號[9]。MCU選擇ESP32S3,其串口連接北斗模塊的GPS_TX_UBLOX和GPS_RX_UBLOX引腳,可獲得$BDRMC或$BDGGA數(shù)據(jù)并從中解析出日期、時間和經(jīng)緯度信息。NEO-M8P電路原理如圖3所示。
采用北斗差分定位算法,對載波實施精密測量,進(jìn)而構(gòu)建出適用于動態(tài)基準(zhǔn)站的短基線測量環(huán)境。在此基礎(chǔ)上,對所采集的數(shù)據(jù)通過接收機(jī)進(jìn)行雙差處理,以提升數(shù)據(jù)精度。此外,利用多頻觀測量的線性組合,生成了多樣化的波長組合觀測量,并進(jìn)一步采用窗口滑動均值濾波技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理。為了優(yōu)化整個定位過程,提出了一種基于北斗差分定位算法的數(shù)學(xué)模型,該模型能夠有效降低算法的復(fù)雜度,提升求解效率,從而實現(xiàn)精確的實時動態(tài)定位。
距離測量值的計算見式(1):
式中:距離測量值中使用偽距觀測值,ρ為接收機(jī)到衛(wèi)星之間的偽距觀測值;r為接收機(jī)到衛(wèi)星的幾何距離;c代表真空環(huán)境中的光速;δtu為接收機(jī)的鐘差;δts為衛(wèi)星的鐘差;I為考慮電離層的延遲;T為考慮對流層的延遲;εp為考慮偽距測量的噪聲量。
載波相位觀測值的計算見式(2):
單差載波相位的測量值計算見式(3)、式(4):
雙差觀測量的表達(dá)式見式(5):
雙差窄巷組合測量值的計算見式(6):
對組合測量值進(jìn)行滑動均值濾波,見式(7):
式(2)~式(4)通過縮小波長加大模糊度求解難度,有效減小了噪聲,可以應(yīng)用于精密定位。
式(5)~式(7)對組合測量值進(jìn)行滑動均值濾波,通過采樣和測試,有效抑制了觀測過程中的隨機(jī)噪聲,使得觀測值平滑連貫,收斂性能好。
雙差窄巷測量值的誤差均方差計算見式(8):
通過可知,系統(tǒng)有效減少了測量的噪聲,提高了測量的精度。
滑動均值濾波的誤差方差計算見式(9):
式中:τ為時間常數(shù);為觀測誤差的自相關(guān)函數(shù);β為多徑誤差的時間函數(shù)。通過算出的均值濾波的誤差方差可知,系統(tǒng)可提高整周模糊度解算精度。因此,利用北斗差分定位技術(shù)可以將動態(tài)誤差限制在厘米級。
2.5 其他硬件設(shè)計
無人機(jī)交通警察通過攝像頭采集交通信息,通過5G模塊與云端實現(xiàn)信息交互。無人機(jī)交通警察及時對違法行為進(jìn)行拍照取證,從而有效減輕交警的工作負(fù)擔(dān)并降低交通事故的發(fā)生率。為了實現(xiàn)這些功能,還需要為無人機(jī)交通警察配置高音定向喇叭、夜間探照燈、警示燈以及反光條等[10],以確保它們能夠高效地完成各種執(zhí)法任務(wù),為人類警察提供有力輔助。
3 軟件設(shè)計
3.1 云端軟件
無人機(jī)交通警察云端通過YOLOv5機(jī)器視覺技術(shù)識別交通場景,發(fā)現(xiàn)交通違法行為,完成城市道路現(xiàn)場交通監(jiān)管過程。云端平臺的無人機(jī)管理界面如圖4所示。在前期大數(shù)據(jù)不足時,需要依賴人工在中央指揮大屏進(jìn)行識別工作,逐步積累數(shù)據(jù),形成機(jī)器視覺識別所需的訓(xùn)練集。
3.2 基于消抖的車速估算方法
無人機(jī)在飛行過程中形成的攝像機(jī)抖動會導(dǎo)致車速計算錯誤,也會影響車型車號的識別效果。攝像空間位置和姿態(tài)的改變[11],即無人機(jī)高度變化,會對車輛在測速區(qū)中x坐標(biāo)值有影響,此時需要對垂直方向進(jìn)行消抖,才能計算出在一個時間間隔T內(nèi)車輛的實際行駛距離,攝像機(jī)垂直消抖原理如圖5所示,水平消抖原理如圖6所示??紤]了垂直消抖的車速估算,見式(10),也考慮垂直與水平消抖的車速估算,見式(11)。
還需要考慮無人機(jī)自身飛行速度。因此,基于北斗差分定位測量無人機(jī)平行于車輛行駛方向的速度Vn,若與車輛同方向,則Vngt;0;若與車輛反方向,則Vnlt;0。因此,車輛速度最終估算見式(12):
4 結(jié) 語
本文提出的無人機(jī)交通警察系統(tǒng),融合了北斗差分定位、多無人機(jī)協(xié)同、多角度違法抓拍與實時教育糾正等多項功能,為現(xiàn)代交通管理帶來了創(chuàng)新解決方案。該系統(tǒng)能實現(xiàn)24 h不間斷監(jiān)控,自動完成交通違法識別、取證、固定證據(jù)和告知全流程,有效節(jié)約交警資源,并彌補(bǔ)了固定式電子眼的監(jiān)控盲區(qū)。未來,該系統(tǒng)有望在提升交通違法取證準(zhǔn)確性、改善駕駛員行為、增強(qiáng)交通安全意識等方面發(fā)揮巨大潛力。同時,其快速部署和應(yīng)急指揮能力也將在災(zāi)難事件中發(fā)揮關(guān)鍵作用,保障交通暢通和人員安全。因此,本系統(tǒng)具有廣闊的應(yīng)用前景,有望為構(gòu)建有序、暢通、安全、綠色、文明的現(xiàn)代交通環(huán)境做出重要貢獻(xiàn)。
注:本文通訊作者為林宇洪。
參考文獻(xiàn)
[1]趙偉彬,朱維喬.基于MPC的城市路網(wǎng)交通管控方法[J].廣州航海學(xué)院學(xué)報,2023,31(4):62-66.
[2]袁赟,王永東.空間聚類的城市路網(wǎng)事故多發(fā)區(qū)域共性特征分析應(yīng)用[J].河南建材,2020(4):35-36.
[3]王紹儒.城市交通中電子警察系統(tǒng)的應(yīng)用研究[J].電工技術(shù),2023(14):4-6.
[4]戰(zhàn)凱.智能交通非現(xiàn)場執(zhí)法平臺應(yīng)用探析[J].中國安防,2023(11):92-96.
[5]喬海曄,徐獻(xiàn)圣,梅仲豪.淺談一種基于多傳感器技術(shù)的AI交通監(jiān)控管理場景的智能教育環(huán)境[J].中國設(shè)備工程,2024(5):201-203.
[6]黃海浪.交通攝像機(jī)車牌識別技術(shù)應(yīng)用困局分析與研究[J].長江信息通信,2023,36(6):57-60.
[7] MOGER B M, ABHISHEK H, PRANAV B, et al. Design and evaluation of an electronic eye for fire detection in human space capsule [C]// 2022 IEEE International Conference on Aerospace Electronics and Remote Sensing Technology (ICARES). [S.l.]: IEEE, 2022: 1-7.
[8]馬志寶,丁潔,周映江.四旋翼無人機(jī)不匹配擾動抗干擾控制[J].計算技術(shù)與自動化,2024,43(1):1-8.
[9]劉巖.基于多核處理器的NTP服務(wù)器設(shè)計實現(xiàn)及響應(yīng)能力研究[D].北京:中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院國家授時中心),2019.
[10] KUMAR P G, SANJAY G. Real-time vehicle detection for traffic monitoring by applying a deep learning algorithm over images acquired from satellite and drone [J]. International journal of intelligent unmanned systems, 2023, 11(4): 441-452.
[11]侯明瑜,黃衡,程建川.基于無人機(jī)航拍技術(shù)的城市主干路直線段車輛運行特征研究[J].交通信息與安全,2019,37(3):51-60.
作者簡介:陳瑜烙(2003—),女,就讀于福建農(nóng)林大學(xué)交通工程專業(yè),研究方向為物聯(lián)網(wǎng)工程。
章程杰(2004—),男,就讀于福建農(nóng)林大學(xué)機(jī)械工程專業(yè),研究方向為機(jī)械工程。
林宇洪(1976—),男,碩士,碩士生導(dǎo)師,高級實驗師,研究方向為物聯(lián)網(wǎng)工程。
收稿日期:2024-04-02 修回日期:2024-05-15
基金項目:國家級大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目(202210389004 X);國家級大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目(2023103890 09)