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原文传递基于声音信号的特种车辆行驶车道识别与自车变道决策系统及方法

专利名称：	基于声音信号的特种车辆行驶车道识别与自车变道决策系统及方法
摘要：	本发明公开了一种基于声音信号的特种车辆行驶车道识别与自车变道决策系统及方法，所述系统包括信息采集单元、信息处理单元、车道识别单元和变道决策单元。信息采集单元采集交通环境声音模拟信号，并将其转化成声音数字信号，传输给信息处理单元；信息处理单元识别出特种声音，并提取目标特种声音信息，传输给车道识别单元；车道识别单元计算出特种车辆方位和车道信息，并输送给变道决策单元；变道决策单元根据特种车辆和自车的车道信息及相对位置，结合其它行驶条件，作出变道决策。本发明能够帮助自动驾驶汽车获取更全面的交通道路信息，保证特种车辆出勤的道路通畅，也可以提高自动驾驶汽车的行车安全。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	江苏;32
申请人：	江苏大学
发明人：	李仁仁;王若平;房宇;王雪钊;李文睿
专利状态：	有效
申请日期：	2019-04-22T00:00:00+0800
发布日期：	2019-08-23T00:00:00+0800
申请号：	CN201910321700.3
公开号：	CN110155064A
分类号：	B60W40/02(2006.01);B;B60;B60W;B60W40
申请人地址：	212013 江苏省镇江市京口区学府路301号
主权项：	1.基于声音信号的特种车辆行驶车道识别与自车变道决策系统，其特征在于，包括信息采集单元、信息处理单元、车道识别单元和变道决策单元；所述信息采集单元采集自车(1)前侧和后侧的交通环境声音模拟信号，并将声音模拟信号转化成声音数字信号，传输给信息处理单元；所述信息处理单元接收到声音数字信号后检测是否有特种声音，提取目标特种声音信息，然后输送给车道识别单元；所述车道识别单元根据接收到的目标特种声音信息，得出特种车辆(2)的行驶车道以及特种车辆(2)与自车(1)的相对位置，并将特种车辆(2)与自车(1)相对位置输送给变道决策单元；所述变道决策单元根据特种车辆(2)与自车(1)相对位置，结合两车速度、自车(1)的行驶环境，作出变道决策。 2.根据权利要求1所述的特种车辆行驶车道识别与自车变道决策系统，其特征在于，所述信息采集单元是分别安装在车前端与车后端的两个麦克风。 3.根据权利要求2所述的特种车辆行驶车道识别与自车变道决策系统，其特征在于，所述麦克风被喇叭状尼龙套围在中间。 4.权利要求1所述系统的特种车辆行驶车道识别与自车变道决策方法，其特征在于，包括如下步骤： S1 信息采集单元获取道路中的声音，并转变成数字信号输送给信号处理单元； S2 信息处理单元对接收到的数字信号进行处理，当检测到特种声音时，提取此时所采集的自车前侧和后侧声音信号的声压级和相位差； S3 车道识别单元根据提取的特种声音信息，结合自车(1)所在车道信息，求出特种车辆(2)与自车(1)的相对位置以及特种车辆(2)的行驶车道，并将特种车辆(2)与自车(1)的相对位置输送给变道决策单元； S4 变道决策单元根据接收到的信息，结合两车速度、自车(1)的行驶环境给出变道决策。 5.根据权利要求4所述的特种车辆行驶车道识别与自车变道决策方法，其特征在于，所述的S2中首先进行端点检测：采用自相关函数法，即将信号分帧后，利用公式(1)求取每帧数据的短时自相关函数；再利用噪声与特种声音的自相关函数的差异性检测是否具有特种声音信号；式(1)中：R为信号的自相关函数；i表示第i帧；k为延迟量；L为帧长；y为信号幅值。 6.根据权利要求4所述的特种车辆行驶车道识别与自车变道决策方法，其特征在于，所述S2中求取声音信号的特征参数梅尔频率倒谱系数(MFCC)，并将求得的疑似目标特种声音的MFCC参数，输入到训练好的支持向量机(SVM)分类器中，完成特种声音的识别；声音信号的特征参数梅尔频率倒谱系数(MFCC)的求取过程如下： 1)将异常声音信号设为S(t)，经过滤波、预加重、分帧、加窗后得到每帧的特种声音信号S(t)，对S(t))做离散傅里叶变换(DFT)得到频域信号X(ω)，将时域转换成频域；求得的X(ω)表示为：上式(2)中：t为时间；ω为频率；X(ω)为频域信号；X(t)为分帧后时域信号；N为傅里叶变换区间长度； 2)求X(ω)的平方，即能量谱；通过由M个滤波器组成的滤波器组对能量谱滤波，第m个滤波器的中心频率为f(m)，m＝1,2,...,M；第m个三角滤波器传递函数为：上式(3)中，Hm(ω)为三角滤波器传递函数， 3)计算第m个滤波器输出的能量对数叠加记为S(m)，其表达式如下：上式(4)中：S(m)为叠加的能量对数；M为滤波器组个数；X(ω)为频域信号；Hm(ω)为三角滤波器传递函数； 4)再经离散余弦变换(DCT)得到梅尔倒谱系数(MFCC)：上式(5)中：C(n)为梅尔倒谱系数；S(m)为叠加的能量对数；M为滤波器组个数；L为梅尔倒谱系数维数。 7.根据权利要求6所述的特种车辆行驶车道识别与自车变道决策方法，其特征在于，求取所述声音信号的特征参数梅尔频率倒谱系数(MFCC)时，梅尔倒谱系数的维数本文取L＝12；滤波器组中滤波器的个数M和临界带的个数相近，M取22-26；滤波器采用三角滤波器。 8.根据权利要求4所述的特种车辆行驶车道识别与自车变道决策方法，其特征在于，所述S2中提取的特种声音信息包括自车(1)前侧检测到的特种声音信号声压级Lp1、自车(1)后侧检测到的特种声音信号声压级Lp2、前后两个声道特种声音信号时域的相位差和周期T，以及时间差Δt，时间差Δt的求取按照如下公式： 9.根据权利要求8所述的特种车辆行驶车道识别与自车变道决策方法，其特征在于，所述S3求出特种车辆(2)与自车(1)的相对位置以及特种车辆(2)的行驶车道的具体方法为：根据检测到的自车(1)前侧特种声音信号声压级Lp1和自车(1)后侧检测出的声压级Lp2，按照如下方式判断特种车辆(2)的方位： 1)当Lp1＞Lp2，特种车辆(2)在自车(1)的正前方或侧前方； 2)当Lp2＞Lp1，特种车辆(2)在自车(1)的正后方或侧后方； 3)当Lp2＝Lp1，特种车辆(2)在自车(1)的正侧方；当特种车辆(2)在自车(1)正侧方时，识别单元不识别特种车辆(2)的车道位置；当特种车辆(2)不位于自车(1)正侧方时，则需要进一步判断是否在同一车道；特种车辆(2)行驶车道识别按如下方程式(7)进行： S1-S2＝Δt×v (7) 上式(7)中，d为车道宽度；L为特种车辆(2)到自车(1)后方麦克风的垂直距离；S1为特种车辆(2)到自车(1)后方麦克风的距离；S2为特种车辆(2)到自车(1)前方麦克风的距离；b为自车(1)前后麦克风的距离；n为特种车辆(2)与自车(1)相隔的车道数，是包括0在内的正整数；Δt为双声道特种声音信号的时间差，v为当前环境下的声速；并利用声压级与距离的关系公式(8)进一步约束n的多解，求取单解： Lp2＝Lp0-20lgS′2-k (8) 上式(8)中：Lp0为特种车辆警报器处的声压级；Lp2为自车(1)后侧麦克风出所测声压级；S′2为特种车辆(2)到自车(1)前方麦克风的距离；k为修正系数，自由空间k＝11，半自由空间k＝8； Lp0为一固定值，能够求得S′2；理想状态下，S2与S′2相等，但是由于环境影响导致由声压级计算出的S′2存在误差，比较每个解n所对应的S2与S′2大小关系为： S2＝S′2+δ (9) 式(9)中δ为调节参数，求出在δ的绝对值最小的情况下满足条件的S2，此时S2所对应的解n即为单解；车道识别单元接收摄像头拍摄的车道图像并识别自车(1)所在的车道，结合n的取值判断出特种车辆(2)所在车道；n＝0时，特种车辆(2)与自车(1)处于同一车道，n≠0时，特种车辆(2)与自车(1)不处于同一车道。 10.根据权利要求9所述的特种车辆行驶车道识别与自车变道决策方法，其特征在于，所述S4中变道决策单元根据接收到的信息并同时结合两车速度、行驶环境，给出变道决策，具体是变道决策单元接收特种车辆(2)的车道信息和相对位置信息，在当前行驶环境允许变道的条件下，结合自车(1)行驶速度v1，特种车辆(2)的行驶速度v2和当前车速两车的安全距离S0给出的，变道决策如下： 1)当特种车辆(2)在自车(1)正后方或侧后方时： n≠0时,不在同一车道时，不变道； n＝0,v1≥v2时,不变道； n＝0,v1＜v2，且S2＞S0时，不变道； n＝0,v1＜v2，且S2≤S0时，变道； 2)当特种车辆(2)在自车(1)正前方或侧前方时： n≠0时,不变道； n＝0,v1≤v2时,不变道； n＝0,v1＞v2，且S1＞S0时，不变道； n＝0,v1＞v2，且S1≤S0时，变道。
所属类别：	发明专利