Credit:波特兰州立大学智能交通系统(ITS)需要交通数据才能顺利运行。在道路使用者之间最有可能发生冲突的十字路口，能够可靠、智能地监控不同的交通模式至关重要。联邦公路管理局(FHWA)估计，超过50%的致命和受伤事故发生在十字路口或附近。对于行人来说，十字路口是一个特别危险的地方:俄勒冈州波特兰市发现，三分之二涉及行人的撞车事故发生在十字路口。当秋天和冬天的黑暗来得更早时，撞车事故会急剧增加。因此，了解低能见度条件下发生的事情对于所有道路使用者的移动性和安全性至关重要。
一些机构使用摄像头来监控交通模式，但在雨天、黑暗或雾天条件下，摄像头受到限制。一些城市使用雷达而不是相机，这在低能见度下效果更好，但通常不能提供关于正在发生的事情的丰富画面。传统雷达为所有接近的实体提供运动和位置数据，但很难以任何可靠性区分模式之间的差异。
在美国国家交通和社区研究所资助的最新报告《利用雷达传感器在交叉口开发智能多模式交通监控》中，研究人员曹思扬、吴耀扬、金峰和亚利桑那大学的李晓峰通过开发一种能够可靠区分汽车和行人的高分辨率雷达传感器来解决这个问题。该传感器还提供每个移动目标的计数、速度和方向，无论光线和天气如何。未来，他们计划进一步完善他们的模型，以解释更复杂的数据，并能够识别其他模式。
为什么要用毫米波雷达？
原型设备使用了高分辨率毫米波(mmWave)雷达传感器，该传感器在低能见度条件下优于相机，并通过提供更丰富的图像击败了传统雷达。
“毫米波雷达也不同于其他传感器，它可以提供相对稳定的径向速度，这对于我们识别车辆速度非常有帮助，”曹说。
这使得该系统比激光雷达等基于光的传感器更具优势。激光雷达系统能够“看到”非常详细的信息，从而很容易确定物体是什么；但是他们在运动和速度上有困难。毫米波雷达能够比激光雷达更可靠地分辨运动目标的速度。
“多模式交通监控的关键问题是找到每种模式的速度和流量。传感器必须能够检测、跟踪、分类和测量物体的速度，同时还要低成本和低功耗。通过实时交通统计，我们希望提高交通效率，并降低撞车事故的发生率，”曹说。
毫米波雷达传感器的工作频带也比激光雷达低，使其在不同的天气条件下(雨、雪、雾、烟等)更加稳定。).在多模态交通监控中，传感器需要在室外使用，因此毫米波雷达是最佳选择。
在十字路口测试传感器
研究小组开发了一个多元高斯混合模型(GMM)来解释毫米波雷达传感器的信息。首先，传感器获得丰富的雷达点云表示。然后，该模型将点云分割成三种对象:行人、轿车和“杂物”杂乱只是指不移动的表面，如建筑物、树木或其他物体。完成后，数据流将被无线传输到笔记本电脑，并显示为可视图像。在实验室里，曹和他的学生们校准了这个装置，这样它的输出就能与照相机看到的相匹配。
由联合航空研究团队建造的原型机成本低，重量轻，体积小，易于安装。研究人员在图森的一个十字路口安装了传感器，并在附近的停车场安装了一台笔记本电脑进行测试。通过他们开发的通用模型，它在检测和正确识别物体方面都产生了有希望的结果。
像试验场这样的信号交叉口是收集这种混合交通数据的关键点，因为大多数冲突和撞车事故往往涉及多种交通方式。
学分:波特兰州立大学扩展多式联运技术
“我们意识到，传感器技术正在走向一个将有许多新应用的阶段。一方面，传感器的成本在下降，性能在显著提高。与此同时，周围的技术——例如电池技术、通信和人工智能支持的计算——也在进步。对于多模式交通监控，一个传感器可以收集信息，这些信息可以通过下一代通信网络与司机共享，以提高十字路口的机动性和安全性，”曹说。
未来，研究人员希望进一步完善该模型，以便能够识别其他模式，如摩托车、自行车、卡车和公共汽车。一旦完善，这种传感器可以在促进可靠和准确的全市交通网络中发挥关键作用。该项目的GitHub存储库提供了更多的信息，包括来自测试部署的数据、视频和图像。
此外，该项目的成果(GMM和原型)为人们开发其他先进技术以创建公平、健康和可持续的智慧城市提供了有益的见解。通过在创新实践和技术的开发和部署方面处于领先地位，这项研究可以帮助提高国家运输系统的安全性和性能。
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