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浅析智慧城市中智能交通灯的设计及实现

2020-11-04郭鹏张雷杨黔生黄方果

科学导报·学术 2020年86期
关键词:交通灯行人交通事故

郭鹏 张雷 杨黔生 黄方果

【摘  要】随着经济的发展,汽车数量增多,城市道路压力越大。人车密集的路上经常出现人车抢夺路权的现象,因此造成的交通事故经常发生。本文提出一套低成本、易安装的智能交通灯系统,能有效引导行人横过马路,指挥车辆行驶,在保障过往行人安全的同时,又能减少无过往行人时车辆的等待时间,提高车辆通行率,能有效规范车辆和行人的行为。

1前言

党的十九大报告提出,加强应用基础研究,为建设智慧社会提供有力支撑。在我国不断加快的智慧城市建设进程中,行人安全、交通拥堵一直是大家关注的热点问题。

随着现代交通运输和汽车工业的迅速发展,道路交通事故已成为全球第八大死亡原因。《2018年全球道路安全状况报告》指出,每年全世界约有135万人死于道路交通,另有5000万人因道路交通事故引发的碰撞而受伤或致残[1]。然而,随着经济的快速发展,汽车保有量大幅增长,如何有效减少交通事故率是我国道路交通安全方面的一个重大难题[2]

据统计,全球每年死于道路交通事故的人群中有22%是行人,除去部分行人违法行为外,主要归咎于人行横道缺少安全保护。针对这方面的问题,国内外相继开展了智能斑马线的研究,来实现交通灯计时的智能调整,其检测车辆或行人的传感器主要有压力传感器、图像传感器、红外线传感器等[3],但这些传感器在实际应用中总存在一些不足之处。如应用压力传感器时需要重新对现有的路面进行施工,敷设大量压力传感器来感知行人,其系统复杂,成本较高,从施工周期考虑,工程量较大,短时间内无法改善该处交通,从而很难实现大范围普及;图像传感器即摄像头,是利用光学成像原理获取现场的画面,再经过图像处理提取行人数量数据[4],但其系统复杂,受天气和环境的变化影响大,特别是随着光线强度的降低,会很大程度影响其检测的准确性;红外线传感器是利用发射的红外线遇到障碍物后反射回来,从而来感知行人,其系统结构简单,但无法实现精确识别。

而毫米波雷达传感器也能用于检测行人[5]。毫米波是指30~300GHz频域的电磁波,波长为1~10mm,介于微波与厘米波之间,所以毫米波兼有这两种波谱的优点,同时也有自己独特的性质。

1)同厘米波导引头相比,毫米波导引头具有体积小、质量轻和空间分辨率高的特点;

2)与红外、激光等光学导引头相比,毫米波导引头穿透雾、烟、灰尘的能力强,传输距离远,具有全天候全天时的特点;

3)毫米波雷达性能稳定,不受目标物体形状、颜色等干扰,很好的弥补了如红外、激光、超声波、摄像头等其他传感器在应用中所不具备的使用场景;

4)毫米波雷达能分辨识别很小的目标,而且能同时识别多个目标。

鉴于诸多优点,本文提出一种基于毫米波雷达的斑马线智能交通灯系统,具有高精度、高灵敏度、能实现“全天候全天时”工作[6],用于检测人行横道前行人,智能调整交通灯的计时,在保障过往行人的安全为前提,又能减少车辆在无过往行人或行人零散过往时的等待时间,提高车辆通行率,避免出现人车抢夺路权的现象,从而有效引导行人和车辆通行。

2系统设计

为了保障人民群众的生命安全、加强城市交通智慧管理,在关键十字路口和人流量较大的非路口都需要设置交通指挥,用于引导行人和车辆安全通行[7]。本文提出的智能交通灯系统,在斑马线两侧路旁各虚拟规划了一个行人待行区用于检测行人数量,默认初始状态为引导车辆通行状态。当有人走进检测区域内时,雷达就会检测识别到这一行为,并将信号传递给单片机,单片机按照设置的斑马线交通灯工作流程,进行倒计时显示,切换车辆和行人的通行状态;与此同时,单片机会通过无线通信,协调安全岛和路面另一侧的系统,同步指挥交通。当然,系统还设置有接触方式来触发通行状态的切换。系统还可通过无线通信模块为上级应用提供接入和管理的接口,可供交通部门掌握出行规律,为建设智慧城市提供出行数据,并可根据云端大数据回传的运算结果灵活控制该时段的通行时间,如图1所示。

2.1硬件部分

主控芯片为HT32F52352单片机,主频80MHz,支持SPI、I2C、UART等协议,便于与其他模块通信,能满足实时控制、低功耗的要求。系统工作状态如图2所示。

2.2雷达模块

该模块核心芯片为X1642BIGABL,是工作于76-81GHz频段的毫米波雷达传感器,采用FMCW体制,综合运用MIMO、波束成形、群跟踪以及机器学习目标类型识别技术,能实现待行区内精确识别行人轨迹和检测内行人数量,并将此数据提供给单片机模块,用于计算行人通行时间。

该模块与单片机之间采用TTL接口连接,探测距离为15米,距离分辨率为0.12米,速度分辨率为0.12米每秒,可检测目标数为70人,能满足行人在运动时探测较大范围的需求。

3程序设计

部分单片机程序如下所示。

3.1设备登录服务器在线

sim868_start();//连接服务器

sim868_login();//设备在线

3.2根据人数发送行人通行时间

if((num_p>0)&&(num_p<20))send_time(17);

else if((num_p>21)&&(num_p<30))send_time(20);

else if((num_p>31)&&(num_p<40))send_time(23);

else if((num_p>41)&&(num_p<50))send_time(26);

else if((num_p>51)&&(num_p<60))send_time(29);

else if((num_p>61))send_time(32);

3.3上传过往行人數至服务器

sim_dat[0]=num_p/10*16 + num_p%10;

sim868_send_data(sim_dat);

参考文献:

[1]World Health Organization. Global status report on road safety[R].Geneva:WHO,2018.

[2]王博宇,李杰伟.中国交通事故的统计分析及对策[J].当代经济,2015(20):116-119.

[3]桂伟,张红霞,陈皓.交通灯计时智能调整系统的研究现状与发展趋势探讨[J].科技创业,2015(7):17-18+21.

[4]苟竹梅,阮媛媛,钟离春.探析图像识别技术在现代交通上的前景[J].计算机产品与流通,2020(1):145.

[5]熊丁丁.多通道毫米波雷达人体检测定位方法研究[D].电子科技大学,2018.

[6]高山,但波,刘克,等.调频连续波毫米波雷达信号处理软件分析[J].海军航空工程学院学报,2020(1):106-112.

[7]韦勇,万旭,徐海黎,等.基于人脸跟踪与识别的行人闯红灯取证系统的设计与实[J].现代电子技术,2018,41(19):36-39.

基金项目:

重庆市教育委员会科学技术研究计划青年项目资助项目(KJQN201906101)

作者简介:

郭鹏,讲师,工程师,研究方向为嵌入式单片机应用设计,电子信箱:278906067@qq.com

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