[发明专利]一种基于激光雷达和摄影测量的车辆污染物排放量实时监测方法

说明书

技术领域

本发明涉及激光雷达和摄影成像的融合测量技术,实现对交通十字路口所有行驶车辆的运动状态测量，从而对汽车尾气污染物排放量进行实时监测。

背景技术

在交通十字路口，汽车的尾气污染物对环境空气质量影响显著，因此实时监测一个交通十字路口的车辆污染物排放量，对于判断空气污染情况，采取有效的预防和控制措施，具有重要的现实意义。一个交通十字路口的车辆所产生的尾气污染物排放量，与汽车的数量、型号、发动机排量、速度、加速度和道路坡度等多种因素有关。为了实时监测经过一个十字路口的所有车辆的尾气污染物排放量，需要将这些主要参数测量出来。

目前，现有的交通十字路口的车辆尾气排放量通常采用仿真软件进行估算，首先采用各种汽车运动模拟软件，如VISSIM、PARAMICS、CORSIM和NGSIM，由这些仿真软件获得一个十字路口所有汽车的运动状态参数值，如速度和加速度等，将这些运动状态参数值输入汽车尾气排放量仿真软件中进行估算，常用的污染物排放量仿真软件有CMEM、VT-Mcro、MOVIES。采用仿真软件进行污染物排放量估算的缺点是，有时汽车运动仿真软件的输出结果不能准确反映十字路口现场车辆的真实运动状态，因此获得的污染物排放量也不能反映真实的排放量。再有一种测量方法是在车辆的尾气管连接污染物测量传感器，可实时测出污染物的排放量，但这种测量方法适合于测量一辆车的污染物实时排放量，而要在一个十字路口中对所有往来车辆的尾气污染物排放量测量是不现实的，因为无法给每辆经过该十字路口的车都安装尾气污染物排放量传感器。

因此，需要采用非接触的测量方法，能够在极短时间内对一个十字路口的所有往来车辆进行运动状态测量，同时可实时监测十字路口的尾气污染物排放量。目前一种常用的非接触测量方法是采用视频采集方式，通过摄像机对十字路口进行监控，通过图像处理，获得一个交通十字路口的所有车辆的运动状态，然后再输入污染物排放量仿真软件中进行污染物的估计。采用这种方法的缺点是采用图像测量汽车运动状态的精度较低，另外当十字路口中有相邻两辆车紧靠在一起而采用图像处理很难进行两辆车的区分时，会导致车辆的运动状态测量失真。

基于目前的测量现状，本专利采用将数字摄像机和多普勒扫描激光雷达进行组合测量和数据融合处理的方式，来非接触的测量整个十字路口车辆的实时运动参数，并预先进行神经网络建模获得车辆的污染物排放量预测模型，将获得的整个十字路口所有车辆的运动参数值输入神经网络模型中，达到实时预测整个十字路口所有车辆的尾气污染物排放量的目的。

发明内容

为了能实时监测一个交通十字路口车辆的尾气污染物排放量，一方面，需要获得在十字路口所有车辆的实时运动状态，包括位置、速度、加速度，另外，需要获得道路的坡度以及车辆的型号信息。另一方面，需要明确每种型号的车辆的污染物排放量与车辆运动状态之间的一一对应关系。

本发明所提供的一种交通十字路口车辆污染物排放量实时监测方法，首先采用离线测量和建模的方式，在一种型号的汽车上，安装了汽车运行状态记录仪和尾气排放量测量仪，可获得每秒钟的汽车速度、加速度、道路坡度和尾气污染物排放量数值，将尾气污染物排放量作为因变量，将汽车的速度、加速度和道路坡度作为自变量，采用神经网络建立了自变量与因变量之间的精确的非线性传递函数模型。继而，在交通十字路口，安装了四个数字摄像机和一个多普勒扫描激光雷达，可获得整个十字路口区域内的所有汽车的型号以及每秒的速度、加速度和道路坡度。将获得的汽车行驶参数带入获得的神经网络模型中，即可求得在该交通十字路口中所有车辆每秒间隔的尾气污染物排放量。

其中，十字路口中的一辆被测汽车（1），对应某种型号的汽车，如小轿车、卡车或公共汽车，根据型号，可获得发动机的排量和性能。所述GPS运动状态测量仪（2），包括GPS接收天线（2.1）、GPS数据处理器（2.2）、RS232串口接口（2.3）、外部数据输入接口模块（2.4）。将所述汽车尾气污染物测量仪（3）安装在汽车的尾气排放管上，进行尾气污染物排放量的实时测量。由所述GPS运动状态测量仪（2）获得汽车每秒间隔的空间位置、实时速度，并进而可计算出每秒间隔的加速度，同时根据每秒间隔的空间位置，可计算出车辆所在道路的坡度。所述GPS运动状态测量仪（2）和所述汽车尾气污染物测量仪（3）两个仪器的供电均由所述被测汽车（1）上的车载电池通过点烟器电源接口提供。