基于FMCW技術的隧道雷視融合全息感知系統(tǒng)應用研究

摘要：文章探討了基于FMCW（調頻連續(xù)波）技術的隧道雷視融合全息感知系統(tǒng)的應用，闡述了該系統(tǒng)設計方案、技術優(yōu)勢，并通過實際案例分析了其在隧道環(huán)境監(jiān)測與安全管理中的有效性。同時，對系統(tǒng)存在的問題進行了分析，并提出了未來的發(fā)展方向。

關鍵詞：FMCW技術；隧道；雷視融合；全息感知

中圖分類號：U456.3" " " "文獻標識碼：A" " " DOI：10.13282/j.cnki.wccst.2024.11.063

文章編號：1673-4874（2024）11-0216-03

0引言

在交通運輸領域，隧道安全管理意義重大。隧道空間處于封閉狀態(tài)，倘若發(fā)生火災、爆炸或坍塌等事故，有毒煙霧和熱氣難以擴散，極易造成嚴重的人員傷亡和財產損害。同時，隧道內光線不佳，車輛尾氣影響視線，加之交通流量大、車速快，一旦出現(xiàn)故障或擁堵，救援和疏導工作極為困難。

然而，傳統(tǒng)的隧道監(jiān)測技術存在明顯局限性。視頻監(jiān)控在光線差、惡劣天氣或煙霧中圖像質量差；紅外傳感器監(jiān)測范圍有限；超聲波探測器易受聲波反射和干擾，測量誤差大。且這些技術多提供局部單一信息，難以全面實時感知隧道整體狀況，數(shù)據(jù)處理能力也較弱，無法及時發(fā)現(xiàn)和處理潛在安全隱患。

在此背景下，F(xiàn)MCW（調頻連續(xù)波）技術展現(xiàn)出廣闊的應用前景，其具備高精度測距測速能力，可以精確地獲取車輛位置、速度等方面的信息，為交通管控提供可靠數(shù)據(jù)。其抗干擾性強，不受光線、煙霧等影響，能在復雜隧道環(huán)境穩(wěn)定工作。與其他傳感器融合，可同步監(jiān)測多參數(shù)，為綜合管理提供全面信息。未來，隨著技術進步和成本降低，F(xiàn)MCW技術有望廣泛應用于隧道感知系統(tǒng)，助力隧道安全管理邁向智能化、精細化［1］。

1系統(tǒng)設計方案

隧道雷視融合全息感知系統(tǒng)旨在實現(xiàn)對隧道內交通狀況的全面、精準、實時感知。

該系統(tǒng)融合多項前沿技術。傳感器上，借助FMCW（調頻連續(xù)波）毫米波雷達技術，能高精度測距測速，搭配高清視頻采集技術，全面獲取信息。數(shù)據(jù)處理運用深度學習的目標識別及聚類分析的交通流特征提取等算法，深度融合和分析多源數(shù)據(jù)。通信借助5G高速無線和低延遲有線以太網(wǎng)技術，保障數(shù)據(jù)傳輸。

這些技術協(xié)同可精準捕捉車輛運動變化，準確識別類型和行為，實時回傳處理數(shù)據(jù)。為隧道交通管理提供強力可靠支撐，增強交通安全，提升運營效率。

本文將深入探討系統(tǒng)架構中硬件和軟件的具體方案，包括雷視融合一體機等硬件設備和數(shù)據(jù)采集融合等軟件應用，以全面展現(xiàn)系統(tǒng)的強大功能和優(yōu)勢。

1.1系統(tǒng)架構

系統(tǒng)的主要組成部分為雷視融合微波感知單元、攝像機、邊緣計算服務器、視頻服務器、數(shù)據(jù)服務器以及渲染服務器構成。此系統(tǒng)具備全息感知功能，能夠全方位且精準地采集各類信息。設備運用以太網(wǎng)通信接口，把數(shù)據(jù)匯集到路側交換機［2］。流量數(shù)據(jù)、事件數(shù)據(jù)依據(jù)雷達既定的協(xié)議來進行傳輸，進而達成數(shù)字孿生以及事件報警、流量監(jiān)測等功能，其架構如圖1所示。

1.2系統(tǒng)硬件組成方案

1.2.1核心設備與雷視融合技術

系統(tǒng)的核心部件為雷視融合微波感知單元一體機，其開創(chuàng)性地實施了“雷達+視頻”的深度融合一體化設計構想。在雷達技術領域，引入了先進的FMCW（調頻連續(xù)波）技術，此技術能夠達成高精度的距離和速度測算。與視頻技術的有機融合，使系統(tǒng)不僅可以獲取車輛的位置和運動信息，而且能夠憑借視頻采集編碼的功能，達成對車輛的詳細特征化監(jiān)測。視頻像素具備300萬像素、500萬像素、900萬像素等可選規(guī)格，能夠精確識別車牌、車身顏色、車輛類型、車標以及車輛子品牌等特征［3］。

1.2.2性能優(yōu)勢與保障機制

雷視融合微波感知單元在性能上表現(xiàn)卓越。其觸發(fā)位置能通過雷達的遠近距離控制旋鈕實現(xiàn)精準鎖定，充分體現(xiàn)了FMCW技術的高精度優(yōu)勢。此外，該單元還配置了雷達觸發(fā)、脈沖觸發(fā)以及視頻觸發(fā)這三重保障功能，有力保證抓拍率＞99.9%。其自測功能強大，當按下測試按鈕時，LED會顯示“96”的數(shù)值，方便對設備狀態(tài)進行檢測。測速距離的范圍可達0～500 m，足以適應各類場景的要求。

1.2.3豐富接口與智能拓展

雷視融合微波感知單元提供了多元的接口，涵蓋 RS232、RS485、網(wǎng)絡、12 路 I/O 輸出、SD 卡等。內置的智能分析算法基于雷視融合數(shù)據(jù)，借助這些接口和智能算法，能夠與眾多外部設備，如信號機、電子警察攝像機等進行交互，達成智能信號控制、流量分析以及自適應交通管理。支持硬件看門狗，進一步為設備的穩(wěn)定運行提供保障。搭載的LINUX操作系統(tǒng)穩(wěn)定高效，處理能力不少于12車道，能夠高效接入并處置電警數(shù)據(jù)。

1.3軟件設計方案

隧道雷視融合全息感知系統(tǒng)的軟件方案意義重大。猶如系統(tǒng)的智慧中樞，融合了Hadoop大數(shù)據(jù)架構，運用Python等先進編程語言，并依靠深度學習、虛擬現(xiàn)實等智能化技術，實現(xiàn)了精準且全面的數(shù)據(jù)采集與分析。其關鍵作用在于為交通管理提供可靠的決策依據(jù)。

1.3.1全面且精準的監(jiān)測體系

利用先進的雷視融合技術，通過FMCW毫米波雷達和高清視頻攝像機，實時、高精度地采集車輛的微觀數(shù)據(jù)，包括精確位置、速度、車型、行駛方向等。同時，運用多傳感器融合算法和校準技術，確保數(shù)據(jù)的準確性和可靠性［4］。

基于采集到的微觀數(shù)據(jù)，借助深度學習和仿真技術構建微觀孿生模型，精確模擬車輛行為和交通流。運用時空數(shù)據(jù)分析算法，深入挖掘中觀層面的交通流量模式和趨勢，結合地理信息系統(tǒng)和可視化技術，全面展示宏觀的交通態(tài)勢，為交通規(guī)劃和管理提供全方位的洞察。

1.3.2智能化的數(shù)據(jù)分析與決策支持

搭建基于大數(shù)據(jù)框架（如Hadoop或Spark）的強大分析引擎，能夠高效處理和分析海量的雷視感知數(shù)據(jù)，為交通管理提供智能預測和預警。

根據(jù)不同的時間維度（小時、日、周、月等）和空間范圍（特定路段、整個隧道網(wǎng)絡等），以及具體的業(yè)務需求（如擁堵管理、事故預防等），定制生成詳細且直觀的報表。報表采用豐富的圖表形式（如折線圖、柱狀圖、熱力圖等）和精確的數(shù)據(jù)表格，為交通管理者提供清晰、準確且有針對性的決策依據(jù)。

1.3.3高效的交通問題處置與資源優(yōu)化

基于實時交通數(shù)據(jù)和智能預測模型，運用運籌學算法和人工智能技術，實現(xiàn)對交通管理資源（如警力、救援設備、道路設施等）的合理分配和動態(tài)調整。通過優(yōu)化資源配置，最大程度地提高處置效率和交通運行效果。

當交通問題發(fā)生時，雷視融合系統(tǒng)能夠迅速感知并精準定位，通過實時聯(lián)動和智能決策支持系統(tǒng)，為管理部門提供快速、準確的處置方案。同時，建立完善的反饋評估機制，對處置效果進行量化評估和分析，根據(jù)反饋結果不斷優(yōu)化處置流程和策略，提升交通管理的響應能力和處置水平［5］。

1.3.4深度融合感知與一體化應用

采用深度學習中的特征融合技術和先進的濾波算法，將雷達和視頻數(shù)據(jù)在特征層面進行深度融合，提取更全面、準確的交通特征。結合虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實技術，構建沉浸式的全息感知場景，為管理者提供更真實、直觀的交通狀況體驗。

系統(tǒng)涵蓋隧道環(huán)境和設施狀態(tài)的實時監(jiān)測與分析。運用先進的車輛跟蹤算法和軌跡預測模型，實現(xiàn)對車輛的精準跟蹤和軌跡預測。同時，建立高效的交通事件檢測與分類機制，以及多部門聯(lián)合響應和協(xié)同處置機制，實現(xiàn)對交通事件的快速響應和有效處理，形成一體化的交通管理解決方案。

2關鍵技術分析

2.1FMCW 技術與目標跟蹤測量

FMCW技術是系統(tǒng)的核心原理之一。在該技術中，一體機發(fā)射的高頻連續(xù)波，通過測量發(fā)射波與接收回波之間的頻率差和時間差，能夠精確計算出目標的距離和速度。

假設發(fā)射頻率變化率為 k=200 MHz/s，發(fā)射時間為t=2 ms，目標距離為d，光速為c=3×108 m/s。根據(jù)公式：回波頻率與發(fā)射頻率的時間差Δt=2dc，從而可計算出目標距離d=cΔt2=3×108Δt2。當時間差 Δt=20μs時，計算可得目標距離約為3 000 m。此技術在公路交通、軍事雷達、自動駕駛等領域廣泛應用［6］。

2.2多類數(shù)據(jù)檢測與統(tǒng)計

雷視一體機采用了先進的傳感器融合和數(shù)據(jù)分析技術，能夠實時檢測車輛的位置、車型、速度等即時交通數(shù)據(jù)，并通過內置的算法對這些數(shù)據(jù)進行處理和統(tǒng)計。

例如，每車道設置四個虛擬檢測斷面，在一個雙向六車道的高速公路路段，一天內統(tǒng)計的流量可達 10 000車次，平均速度為80 km/h，占有率為40%，其技術基礎包括圖像處理、數(shù)據(jù)分析和機器學習算法等。

2.3大范圍高精度檢測算法

雷視一體機運用了寬波束覆蓋及智能跟蹤檢測技術，其不斷向外發(fā)射出一個寬闊的微波束，以此確保正面能夠涵蓋多個車道，達成大區(qū)域、大范圍的檢測效果。

該設備與安裝調試軟件協(xié)同合作，能夠按照實際的路面狀況精確劃分車道。依靠大區(qū)域跟蹤檢測的機理，有效應對大車遮擋小車的情形，避免出現(xiàn)漏檢，提升檢測的精度。舉例來說，在實際的應用當中，通過接連發(fā)射調頻微波波束，并采用先進的AIP（相對距離、方位角、速度）技術，可以對波束覆蓋區(qū)域內的車輛實施軌跡跟蹤式檢測，檢測的準確率能夠高達98%。這一技術吸取了通信領域中的信號處理和目標跟蹤算法的經驗。

2.4影像與地圖支持及可擴展性

軟件平臺能夠支持調取攝像頭的實時畫面，并且借助圖像傳輸與處理技術，以動畫形式呈現(xiàn)雷達獲取的車輛動態(tài)。同時，兼容高德地圖、百度地圖等多種主流電子地圖，實現(xiàn)了地理信息與檢測數(shù)據(jù)的融合。

系統(tǒng)嚴格遵循技術先進、功能齊全、性能穩(wěn)定、節(jié)約成本的原則來進行設計，綜合考量施工、維護及操作等各類因素。系統(tǒng)采用了模塊化和開放式的架構，為未來的發(fā)展、擴建、改造等事宜留存了充裕的擴充余地。例如，在系統(tǒng)升級時，可方便地增加新的傳感器模塊或更新算法，將系統(tǒng)處理能力提升60%，存儲容量增加40%。

3系統(tǒng)的測試與應用案例

為驗證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和高效性，在南寧至湛江高速公路沿線某隧道里部署雷視融合一體機進行實際觀察測試，結果見表1。

在進出口，該設備實時偵測交通流信息，協(xié)同信號控制系統(tǒng)制定出恰當?shù)姆判胁呗裕箙R入車輛有序通行。此前平均通行能力1 000輛/h，部署后提升至1 500輛。超視距感知還能及時匯流預警，保障安全。

在直線路段，全線設置一體機，借多雷達融合拼接技術全面監(jiān)測，實時掌握交通態(tài)勢、車輛軌跡等，為相關系統(tǒng)提供準確數(shù)據(jù)，助管理者迅速處置事件。部署前道路通暢率為80%，部署后達95%。

本次實際應用測試表明，基于FMCW技術的隧道雷視融合全息感知系統(tǒng)表現(xiàn)出色。其穩(wěn)定性佳、運行高效，在交通流監(jiān)測、合流預警等方面發(fā)揮出色，提升了通行能力和安全性，為隧道管理提供了有力支持，具有廣闊的應用前景。

4結語

本研究順利構建起依托FMCW技術的隧道雷視融合全息感知系統(tǒng)，實際應用有力證明了其有效性。該系統(tǒng)能夠精確感知隧道內車輛、障礙物、環(huán)境等諸多方面。在技術范疇，對FMCW雷達的參數(shù)進行了優(yōu)化設定，改進了數(shù)據(jù)處理算法，使測量精度和可靠性顯著提高；在融合維度，成功實現(xiàn)了雷達與視覺數(shù)據(jù)的高效整合，讓感知的全面性與準確性大幅提升。

上述研究成果為隧道感知技術的后續(xù)發(fā)展筑牢了根基。伴隨技術的持續(xù)更迭，未來的隧道感知技術必將趨向更智能、高精度及高可靠。多源傳感器融合會愈加緊密和完備，除了雷達與視覺，或許還會融入聲學、紅外等更多類別傳感器。與此同時，人工智能和大數(shù)據(jù)技術在數(shù)據(jù)分析及預測里將扮演更為重要的角色，能夠實現(xiàn)對潛在風險的預先示警。另外，系統(tǒng)小型化、低功耗以及便于安裝維護的特性也將成為主要發(fā)展趨勢，從而降低成本，增加廣泛應用的概率。

參考文獻：

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［3］趙強. 隧道全息感知系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)［D］. 上海：上海交通大學， 2023.

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［5］陳宏，付立家，尚康，等.基于雷視融合感知技術的公路隧道交通管控系統(tǒng)研究［J］.公路交通技術，2023，39（6）：153-159.

［6］羅詩敏，龍諾春.基于FMCW毫米波雷達的復雜場所測距系統(tǒng)研究與設計［J］.電子制作，2023，31（13）：80-83.

作者簡介：郭家（1987—），工程師，主要從事高速公路機電工程項目建設管理工作。

收稿日期：2024-05-09