2024高速公路雷射融合感知与车路通信技术研讨会在郑州举办，此次研讨会由《中国公路》杂志社主办，《中国交通信息化》杂志承办。河南省高速公路联网监控收费通信服务有限公司马鹏在研讨会上作了题为《高速公路雷射融合感知技术浅析与思考》的报告。以下为马鹏的主要报告内容，《中国交通信息化》作了不改变原意的编辑及整理。
在高速公路运营工作中，智能化传感器可以实时采集车流量、车速等信息，并能够对信息进行处理，判断出车辆事故、道路拥堵等异常情况，在车辆数据收集和交通状况感知方面发挥着重要作用。在车辆监测方面，常用的传感器有高清摄像机（视频传感器）、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、红外热成像仪等。随着视频处理算法不断优化，以及AI、深度学习技术应用，高清摄像机对于违规停车、车辆逆行、道路拥堵、路侧行人、道路抛洒物等事件都能较好地检测。但是仍然存在一些不足，例如车辆轨迹跟踪、检测车辆位置和车速精度性能偏弱；易受天气环境因素影响；检测范围相对较小。雷达源于radio detection and ranging（无线电探测和测距）的缩写，是利用电磁波探测目标的电子设备。雷达发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度）、方位、高度等信息。按照工作频段，可分为超视距雷达、微波雷达、毫米波雷达及激光雷达等。雷达的优点是白天黑夜均能探测远距离的目标，且基本不受雾、云和雨的阻挡，具有全天候、全天时的特点，并有一定的穿透能力。毫米波雷达传感器使用毫米波 （millimeterwave），通常毫米波是指30～300GHz频域(波长为1～10mm)。毫米波的波长介于厘米波和光波之间，因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点。与普通微波波雷达相比，毫米波雷达具有体积小、易集成和空间分辨率高的特点。与摄像头、红外、激光等光学传感器相比，毫米波雷达穿透雾、烟、灰尘的能力强，抗干扰能力强，具有全天候(大雨天除外)全天时的特点。激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理是向目标发射探测信号（激光束），然后将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号进行比较，处理后获得目标的距离、方位、速度、形状等信息。与普通微波雷达相比，激光雷达由于使用的是激光束，工作频率较微波高了许多，因此具备三方面的优点。一是分辨率高：激光雷达可以获得较高的角度、距离和速度分辨率，并可同时跟踪多个目标；距离分辨率可达到毫米级，速度分辨率能达到10米/s以内；二是抗有源干扰能力强；三是体积小、质量轻。但也存在一定缺点，例如，受天气和大气影响大，在大雨、浓烟、浓雾等天气，衰减急剧加大，传播距离较受影响；搜索、捕获目标范围较窄；成本相对较高。红外热成像技术具有透雾霾、克雨雪、抗眩光等特点，并能在此些恶劣条件下，能够清晰观察周围环境和远距离目标。在无光或弱光、雾霾、雨雪、眩光等恶劣条件严重情况下，普通可见光摄像机基本失去监控能力，而红外热像仪不受干扰，能够监控高速公路实时路况、车况、公共设施安全状况，为高速指挥中心提供实时、有效的图像数据信息（包括车流量、违章停车、道路事故、路面塌陷、山体滑坡、行人跨越高速公路等）。传感器各有其独特的优势和局限性，因此，在高速公路车辆监测中，需要多个传感器取长补短，相互协作，共同构建能够适应不同天气、不同场合的感知系统，提高感知系统的整体性能。传感器融合技术的基本原理就像人的大脑综合思考过程一样，将多个多层次、多时空、多维度的信息互补和优化组合，从而为行为决策产生准确的参考结果。简单来说，传感器融合优势有四个：容错性、互补性、实时性、经济性。一是取长补短，提高准确性。传感器融合技术可以整合多个传感器采集到的数据，消除单一传感器存在数据误差和数据抖动的问题，从而提高数据的准确性。例如，ETC门架中，可见光与红外光融合，可以使摄像头在白天、夜间、逆光均可捕捉到清晰的车辆照片，提高牌识效果。二是相关冗余，增强健壮性。当某个传感器失效或正常异常时，传感器融合技术可以通过其他传感器的数据来弥补缺陷，保证系统正常运行。传感器融合技术还可以通过多个传感器的数据进行冗余，互相印证，提高系统的稳定性，减少系统故障。三是降低建设及运维成本。传感器融合技术可以将多个传感器整合在一起，从而使得产品采购、安装、维护和升级的成本都得到降低。同时，由于传感器融合技术可以提高数据准确性和系统健壮性，降低了出现故障的风险，进一步降低了系统运维成本。四是提高系统运行效率。传感器融合技术可以提高数据处理的效率和速度，减少人工干预的时间和精力。传感器融合算法是将多个传感器获取的数据、信息集中在一起综合分析，以便更加准确可靠地描述外界环境，从而提高系统决策的正确性。传感器融合算法可分为两大类：随机类和人工智能类。随机类包括加权平均法、贝叶斯准则法、卡尔曼滤波法、D-S证据推理法等。AI类包括模糊逻辑推理、人工神经网络法等。卡尔曼滤波算法：使用基于状态（包括位置和速度）和不确定性的数学建模进行实时预测，卡尔曼滤波算法在解析嘈杂的数据时效率非常高。卡尔曼滤波算法是传感器融合最常用的算法方法之一。神经网络：在深度学习中，使用神经网络融合来自多个传感器的图像数据，以便对结果进行分类。中心极限定理（CLT）：大多数情况下使用钟形曲线表示，CLT算法将平均来自多个传感器的数据。贝叶斯算法：算法交替进行预测（对当前状态的估计）和更新（对传感器的观测），直至达到所需精度。Dempster-Schafer算法：通过不确定性和推理的测量来模拟人类推理。互补性融合：这种类型的传感器融合由彼此独立的传感器组成，但当它们的输出组合在一起时，就可以创建更完整的场景。这种融合类型的优点是准确率最高。竞争/冗余性融合：以竞争性排列建立传感器融合时，传感器提供对同一目标对象的独立测量。这种传感器融合类型完整性最高。协作性融合：结合两个独立的传感器提供数据，可以产生单个传感器无法提供的信息。这种传感器融合类型中，单个传感器的误差容易影响最终结果，但它的优势在于能够提供目标对象的独特模型。总体来看，传感器融合技术想要获得理想的结果，硬件和软件都需要升级迭代。在硬件方面，新技术、新材料、新工艺的应用，不断提高传感器的性能。在软件方面，数学模型的改进，算法的不断优化，大量数据的学习，AI、云计算、云存储，都将促进传感器融合感知技术更加精准，更加智能。
雷射融合感知技术是采用基于毫米波雷达和5.8GHz ETC射频信号融合的车辆感知技术，这项技术融合了毫米波雷达车辆识别能力强和5.8GHz ETC射频信号直接读取车辆OBU基础信息的优势，实现车道级车流数字化感知、表达和预警。雷射融合感知技术弥补了毫米波雷达感知存在的裂点、虚警等问题；弥补了毫米波雷达不能准确获取车牌，车型的问题；发挥了5.8G射频信号读取别车牌，车型的优势；实现了目标、轨迹、事件的全天候、精准检测；可与视频做到联动。一是全天候精准目标检测。毫米波雷达和ETC发射的无线电波均在 5.8GHz-100GHz范围内，与可见光比，波长越长穿透能力越强，夜晚和雨雾天气对该频段的无线电波几乎没有衰减影响，雷射融合基本不受气候干扰，实现全天候工作。二是车辆全程轨迹连续跟踪。雷射融合能深度融合毫米波雷达和5.8GHz射频的数据，在进行目标识别时解决毫米波雷达出现的虚警、裂点和遮挡问题等，支持车流轨迹的精准检测，从而达到对车辆全程轨迹的连续跟踪，而这也是实现精准交通事件检测的必要条件。三是低算力实时检测及预警。雷射融合技术利用毫米波雷达和5.8GHz射频技术能够直接、快速地获取到要识别目标的结构化数据。因此不需要大量的算力、网络带宽、存储资源，缩短计算和传输时延，时延在100毫秒以内。此外，基于5.8GHz射频的车路通信技术可以通过路侧RSU与车载OBU 实现100毫秒以内向车主推送事件进行预警。
雷射融合感知技术在全天候、全程轨迹跟踪、实时检测预警等方面表现优异，对提升高速公路安全与效率具有较大的价值。适用位置包括高速公路主线、隧道、收费站、匝道、服务区等。适用场景包括“交通事件”全天候管控、重点车辆全时段监管、重大事件交通管制、应急指挥、个性化出行服务、智能化道路养护等。一是要做好顶层设计，着力推动公路基础设施智慧扩容、安全增效、跨领域产业融合、体制机制创新等方面迈上新的台阶。二是加强公路运行状态的全天候主动监测、预测预警和智能分析，以资源整合、集约高效为原则，统筹全省综合交通运输动态监测、协调联动、应急指挥、决策分析等能力提升。三是充分利用大数据、物联网、人工智能、北斗等先进技术，实现全省交通运输行业运行监测体系“一张网”。雷射融合感知技术能够全天候、快速（百毫秒级）发现急刹车、急加速、急转弯、超速（三急一速）等不良驾驶行为车辆，车辆非法占用硬路肩，不按管控指令行驶等违规行为，并能够准确获取车牌，通过车辆前方的可变情报板、高音喇叭播报，或者通过新型车载OBU语音播报的方式，实现精准通知，提醒车辆纠正违规或危险行为，并提醒周围车辆注意避让。同时，自动跟踪违规车辆，视频取证，提交交警部门。在货车流量大的大型桥梁、枢纽、隧道、边坡等基础设施，采用雷射融合感知技术建设车道级、连续、实时动态荷载健康监测系统，对货车车型、轴数、载重等交通数据进行监测。将动态荷载与基础设施变化、养护数据等进行综合分析，提高桥梁、枢纽、隧道、边坡等基础设施的安全运行、健康监测、养护评估智能化水平，提升基础设施安全性，延长基础设施使用寿命，包括交通事故监测预警、危化品等重点车辆主动预警、数字治超及大件运输全程监管。基于雷射融合的车流数字化感知技术与第三方导航系统进行协作，向驾驶员推送包含周边路况、自车与他车相对速度、相对位置等实时、车道级、个性化交通信息，提升车主出行体验。根据车辆位置和行驶状态，通过车路通信渠道，向驾驶员提供加油、充电、服务区、优惠折扣等便民信息，提高出行服务品质。与物流企业合作，实时监控物流车辆轨迹，分析车辆行驶特点，提升物流运输效率。雷射融合感知技术能够输出高质量的结构化数据，具备自动关联取证的先进功能，在数据共享层面，便于与公安、气象、应急、自然资源等部门建立跨部门、跨地区、跨层级业务的协调联动机制。通过提供高质量的车流数据，可为智能驾驶车企、物流企业、保险公司、互联网图商等行业带来巨大的价值，并可进行协同创新。高质量数据可以做到事件全天候、实时、准确检测和自动上报，减少人工确认和巡检工作量，提升应急处理效率，还可以帮助业主建立共享数字底座。来源 | 2024高速公路雷射融合感知与车路通信技术研讨会
