基于AMR傳感器的車輛檢測算法*

李云龍，張足生，馬新軍，于峰崎，2

（1．中國科學院深圳先進技術研究院集成電子研究中心，廣東深圳 518055;2．香港中文大學，香港;3．哈爾濱工業(yè)大學深圳研究生院機械工程與自動化學院，廣東深圳 518055）

0 引言

在智能交通系統(tǒng)（intelligent transportation system，ITS）方面，車輛檢測是智能交通系統(tǒng)最為基礎的，也是最為重要的環(huán)節(jié)。當今國際上常用的車輛檢測技術主要有環(huán)形線圈、視頻、微波和各向異性磁阻（AMR）傳感器等。各種檢測技術都有其優(yōu)劣，本文基于AMR傳感器的體積小、成本低、安裝、維修方便等特點，提出一種新的檢測算法:自適應狀態(tài)機的車輛檢測算法。

目前，基于AMR傳感器比較成熟的算法主要有固定閾值算法、狀態(tài)機算法、自適應閾值算法（adaptive threshold algorithm，ATA）。但這幾類算法都存在一個共同問題:基線漂移、閾值選取等因素對算法的檢測精度影響很大。為了解決這些問題，算法在狀態(tài)機原理的基礎上，結合車輛的地磁響應信號的具體特征，提出這種自適應狀態(tài)機的車輛檢測算法。

基于AMR傳感器的車輛檢測算法解決的核心問題是:如何更好地從連續(xù)的信號序列中分離出車輛的信息。目前大多數(shù)算法是先對原始信號進行預處理分析，然后輸入狀態(tài)機進行判斷。這些算法主要受環(huán)境干擾、檢測信號的不連續(xù)性和基線的漂移等因素的影響。排除干擾信號可通過數(shù)字信號處理，過濾高頻信號，去除毛刺;對于信號的不連續(xù)性可通過狀態(tài)機進行處理;而對于基線的漂移，目前沒有很好的解決方法，大多數(shù)的采用辦法是定時對基線進行重新標定，這將帶來檢測過程的中斷，而且對檢測精度帶來很大的影響。解決這個問題的方法主要有2個:一是研究周圍環(huán)境要素對傳感器的影響特征;二是在沒有車輛的狀態(tài)下自動更新基線、閾值。

1 車輛檢測系統(tǒng)概述

基于無線傳感器網絡（wireless sensor networks，WSNs）技術［1］，建立了車輛檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)由傳感器節(jié)點、中繼節(jié)點、網關節(jié)點組成。傳感器節(jié)點帶有AMR傳感器，安裝在路面上，可以實時探測車輛信息，傳感器節(jié)點把采集的信息傳輸給中繼節(jié)點。中繼節(jié)點之間自組織成為無線mesh網絡，把數(shù)據(jù)傳遞給網關節(jié)點，本系統(tǒng)采用TI公司生產的CC2530芯片，Honeywell公司生產的AMR傳感器，當車輛通過傳感器節(jié)點時，AMR傳感器可以感知到地球磁場的變化，對磁場數(shù)據(jù)進行采集處理，通過分析地磁信號的變化提取出車輛的特征信號［2］。整個算法是由數(shù)據(jù)采集、濾波、檢測、更新和輸出5個模塊構成，如圖1所示。

圖1 車輛檢測結構圖Fig 1 Structure diagram of vehicle detection

1．1 車輛檢測信號分析

算法采用的AMR傳感器是Honeywell公司的HMC5883三軸各向異性AMR傳感器。AMR傳感器會檢測到X，Y，Z三個不同方向的磁場強度變化。將傳感器固定在車道中央，當有車輛經過時，它可以檢測到磁場發(fā)生變化的車輛信號。由此，通過對車輛地磁響應信號的分析可以獲得道路車輛信息。

AMR傳感器采集的地磁信號大致分為3種，第一種是背景磁場信號Gs（k），即地球磁場信號，第二種是AMR傳感器受周圍環(huán)境影響的干擾信號Ns（k），第三種是車輛信號Vs（k），即車輛通過時對磁場的擾動信號。

AMR傳感器在k時刻采集的信號Ms（k）是背景磁場信號Gs（k）和干擾信號Ns（k）再加上車輛信號Vs（k）共同疊加的信號［3］，如式（1）所示

1．2 信號的濾波模塊

地磁信號采集后需要濾波預處理，濾波部分包括均值濾波和中值濾波兩部分。

均值濾波［4］是對某一參數(shù)連續(xù)采樣N次，N可隨意選取，然后把N次采樣值求和，再取其平均值作為本次采樣值。均值濾波法比較適用于波動比較小的范圍內，削弱信號的高頻干擾。對地磁信號的N次采樣的平均為f（k），如式（2）所示

中值濾波法［5］即對數(shù)據(jù)連續(xù)采樣N次，N一般為奇數(shù)，然后把N次采樣值排序，再取其中間值作為本次采樣值。中值濾波法比較適用于去掉偶然因素引起的波動和采樣器不穩(wěn)定而引起的脈動干擾，比均值濾波可靠性更高。

為了更好地結合檢測信號特征，本文中采用2種濾波方法的結合。在沒有車輛信號時使用均值濾波法，可以濾除毛刺信號，得到更加準確的基線值。檢測到車輛信號的瞬間，信號會有較大的波動，此時采用中值濾波方法可以有效地去除信號的脈動干擾，使得信號更加平滑。

1．3 檢測模塊

算法的核心是車輛信號的判斷和狀態(tài)機的應用。車輛是否存在是利用基線和閾值來判斷的;簡化狀態(tài)機是把信號分為2種不同的狀態(tài)，狀態(tài)之間的變換確定是否有車輛存在［6～9］。

1．3．1 車輛信號判斷

檢測信號被采集濾波后，得到平滑的混合信號，更新的基線為地磁背景信號，閾值是用來判斷信號是否為車輛信號。對濾波后的X，Y，Z三軸的地磁信號與3個軸各自的基線進行比較得到3個的絕對差值，其中至少有2個差值超過了閾值時，系統(tǒng)判定為車輛信號。除此之外系統(tǒng)判斷為干擾信號。本文以Z軸為例說明車輛信號的檢測分析，如圖2所示。

圖2 車輛信號分析Fig 2 Vehicle signal analysis

1．3．2 狀態(tài)機的檢測

狀態(tài)機檢測法消除了相鄰車道或其他噪聲的干擾，增強了算法的魯棒性，但是它具有一定的滯后作用［10］。如圖3所示為簡化的狀態(tài)機圖。

圖3 狀態(tài)機圖Fig 3 Diagram of state machine

在系統(tǒng)的初始階段會有3種狀態(tài):初始狀態(tài)、檢測狀態(tài)和有車狀態(tài)，在進入檢測環(huán)節(jié)只有后2種狀態(tài)的循環(huán)。

1）初始狀態(tài)

系統(tǒng)首先進入初始狀態(tài)，在最短的時間內通過均值濾波法選擇基線，閾值是預先設定的，經過多次實驗測得初始的閾值一般在20～50為宜，經過前期設定初始化之后，系統(tǒng)跳入檢測狀態(tài)。

2）檢測狀態(tài)

在檢測狀態(tài)中，系統(tǒng)進行車輛信號的判斷，在這里不斷地調整基線，不管外界的溫度有怎么樣的變化，基線在一定的權值下發(fā)生相應的變化，閾值是在多次干擾信號出現(xiàn)的時候進行更新的。當檢測到車輛信號，并且信號數(shù)量達到一個臨界值時，系統(tǒng)會跳到有車狀態(tài)。

3）有車狀態(tài)

在有車狀態(tài)中，基線是不進行自動更新的。當車輛信號消失，并且地磁信號數(shù)量達到一個臨界值時，系統(tǒng)跳回檢測狀態(tài)。

算法會在檢測狀態(tài)和有車狀態(tài)之間循環(huán)，完成一次循環(huán)就是檢測到有車輛經過節(jié)點，所以，循環(huán)的次數(shù)就是車輛的數(shù)量，這樣可以達到道路交通車流量的檢測。

1．4 更新模塊

更新模塊包括基線的更新和閾值的更新兩部分。系統(tǒng)在初始化狀態(tài)，基線和閾值是預先設定的，當傳感器采集多次信號后，由均值濾波得到3個軸各自的初始基線;閾值是經過多次實驗經驗所得，用于檢測車輛信號。

系統(tǒng)進入檢測狀態(tài)后會不斷地根據(jù)一個加權函數(shù)來更新基線，實現(xiàn)基線的重新標定。濾波后的信號是在以一定權值的方式不斷地更新基線，如式（3）所示的是3個軸基線的加權函數(shù)

式中Bsi（k）為自適應基線，?為加權系數(shù)，f（k）為經過濾波后連續(xù)的磁信號，k為信號的個數(shù)，右下角i代表3個磁軸之一。當外界環(huán)境發(fā)生變化時，為了更準確地確定基線，這個權值一般設為0．05較好。權值越大基線變化越快，受干擾影響越大;相反，基線變化越慢，受干擾影響較小。

閾值的更新主要是對多次干擾信號的采集，選取最大的干擾信號作為新的閾值。根據(jù)1．3．1節(jié)中的車輛信號的判斷方法，可以得到干擾信號，系統(tǒng)沒有車輛信號的情況下，不斷地把干擾信號與基線作比較，選取最大的干擾差值作為新的閾值。

如圖4是車輛檢測算法流程圖，可以清楚地看到基線和閾值是在沒有車輛信號的情況下進行的循環(huán)更新?；€是不斷地循環(huán)自動更新的，閾值是經過多次干擾取得的最大值。這樣的情況下可以很準確地除掉干擾信號，檢測出車輛的存在。確保了監(jiān)測道路交通車輛的實時性和準確性。

圖4 車輛檢測算法流程圖Fig 4 Flow chart of vehicle detection algorithm

2 算法驗證

分別對AMR傳感器的X，Y，Z三個軸的信號進行處理，對車輛地磁響應信號波形處理過程如圖5～圖7所示。

圖5 原始車輛響應信號波形Fig 5 Original response signal waveform of vehicle

圖6 濾波后的車輛響應信號波形Fig 6 Response signal waveform of vehicle after filtering

圖7 檢測結果波形Fig 7 Test results waveform

由圖可以看出:信號進行濾波處理后變到平滑，這樣使得算法更容易實現(xiàn)，能夠更好地提取出車輛信息。3個坐標軸在有車輛駛入時都有變化，至少要有2個軸檢測出車輛，系統(tǒng)才能夠提取出車輛的信息。在信息處理過程中要進行信號的確認，所以，系統(tǒng)有幾個數(shù)據(jù)的延遲。

選取深圳市南山區(qū)留仙大道作為實驗場地，那里車流量密集，很適合作為實驗場地。利用AMR傳感器實地采集數(shù)據(jù)，采樣頻率為50 Hz。根據(jù)車輛的長度不一，實驗對車輛進行簡單分類，主要分為行駛中的小型車、中型車、大型車和特型車四類。其分類標準為:4 m以下為小型車，4～7 m為中型車，7～11 m為大型車，11 m以上為特型車。實驗得到多組數(shù)據(jù)，由于小型車輛中摩托車對地磁型號相應比較小，所以，給實驗帶來一定的干擾。

實驗對采集數(shù)據(jù)進行濾波處理和車輛檢測結果，整理出四組數(shù)據(jù)，表1是對這四類車輛的檢測結果。通過以上數(shù)據(jù)顯示可以看出:較多數(shù)據(jù)的提取中，這種自適應狀態(tài)機的車輛檢測算法的檢測率可以達到98%以上，大大提高了對道路車流量的檢測率，同時可以應用到大型停車場的車輛誘導管理系統(tǒng)中。所以，這種算法具有很好的魯棒性，對于不同檢測地點，可以保持很好的檢測精度。

表1 智能車輛檢測結果Tab 1 Detection result of intelligent vehicle

3 結束語

算法結合車輛地磁響應信號的具體特征，采用智能狀態(tài)機的車輛檢測方法，將車輛地磁響應信號分為處于檢測狀態(tài)和有車狀態(tài)兩類，能夠動態(tài)地調整基線和閾值，這樣就不必考慮背景磁場的漂移和交通狀況發(fā)生改變帶來的影響，具有較強的魯棒性。算法簡化狀態(tài)機算法，結合自動基線閾值更新部分，對車輛具有很好的檢測效果。同時算法簡單，運行速度快，很適合應用于單片機。

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