基于KNN算法的大型汽车模拟隧道行驶项目压线评判

2018-09-06刘学博

山西电子技术 2018年4期

刘学博

( 山西省自动化研究所，山西太原 030012)

0 引言

GNSS(Global Navigation Satellite System)系统，是由多个系统组合而成的卫星导航系统，可提供全天候、实时的定位服务，因而应用相当广泛[1]。GPS定位可分为单点定位、差分定位两种模式[2]。其中单点定位根据伪距观测来计算全局坐标，定位精度一般3 m～20 m；差分定位主要根据多个 GNSS 接收机的数据来计算每个测量点相对位置，其中载波相位差分定位的定位精度可达厘米级[3]。如今驾驶人场地驾驶技能考试系统、道路驾驶技能考试系统基本都是基于载波差分定位技术来实现车辆的定位，定位误差在厘米级。

通常影响GPS信号的因素有天气因素(太阳黑子、恶劣天气)、电气电磁干扰(无线电，强磁场)、遮蔽物下等。在模拟隧道环境中GPS无法正常或勉强工作，车辆搜星状态、定向解状态、定位解状态都处于错误状态，因而无法达到定位的目的，其中大型汽车模拟隧道项目示意图如图1所示。由于车辆在隧道中无法实现定位，因此如何实现车辆在隧道中的压线评判，是一个目前急于解决的问题。

图1 模拟隧道项目示意图

1 相位式激光测距

相位式激光测距，测量时首先由激光传感器系统发出连续的光波，经调制后发射至被测目标，由被测目标返射回的回波激光信号经一定时间的延迟后进入接收系统，激光信号传导至光电探测器，再由解调器对延迟信号进行解调，并将解调之后的信号送到相位差比较模块中进行计算，最终得到相位差值[3]。

本文使用测距精度高、反应迅速的HPS-167系列激光测距传感器，该传感器在测距工程上被广泛的使用。在实际使用过程中，常常将激光传感器挂载到载具上，达到测距的目的。在本文算法中，测距传感器安装的位置将直接影响压线检测算法的精度。其中大型汽车的车模载波差分定位测绘点示意图如图2所示。考虑到安装的简便性和实用性，本文选择大型汽车测绘点的第15点、16点、18点拟安装3个相位式激光测距传感器进行测量实时距离。

图2 大型汽车车模型测绘点示意图

2 基于KNN算法的模拟隧道行驶项目压线检测算法

2.1 KNN算法

KNN(K-Nearest Neighbor)，代表K个最近邻居分类法，通过K个最与之相近的历史记录的组合来辨别新的记录[4]。KNN是一个众所周知的统计方法，在过去几十年间被广泛的应用于模式识别等研究中。

2.2 激光测距压线检测系统

本文算法主要研究隧道车轮压线检测，但考虑到安装的方便些和可行性，激光测距传感器安装在车身部位，这样安装存在车身与车轮之间的误差。综合考虑，单个激光测距计算方法说明和代码如下：

1) 如果激光测绘距离<路牙宽度-最大误差，证明右轮压线。

2) 如果激光测距+车宽-路牙宽度-最大误差>路宽，说明左轮压线。

publicbool IfPressRealLine(double dist_Laser).

if (((dist_Laser + JConfig.CP_CarWidth - JConfig.CP_WaySide - JConfig.CP_ErrorDist >JConfig.CP_RoadWidth)|| JCar.Dist_Laser < JConfig.CP_WaySide - JConfig.CP_ErrorDist)

&& JCar.Dist_Laser > JConfig.CP_WaySide && JCar.Dist_Laser < JConfig.CP_RoadWidth ).

returnfalse;.

else.

returntrue;.

}