4模型的建立与求解

4模型的建立与求解激光传感器由激光器、激光检测器和测量电路组成。激光传感器是新型测量仪表，它的优点是能实现无接触远距离测量，速度快，精度高，量程大，抗光、电干扰能力强等。激光传感器工作时，先由激光发射二极管对准目标发射激光脉冲。经目标反射后激光向各方向散射。部分散射光返回到传感器接收器，被光学系统接收后成像到雪崩光电二极管上。雪崩光电二极管是一种内部具有放大功能的光学传感器，因此它能检测极其微弱的光信号，并将其转化为相应的电信号。常见的是激光测距传感器，它通过记录并处理从光脉冲发出到返回被接收所经历的时间，即可测定目标距离。激光传感器的应用:它的原理与无线电雷达相同，将激光对准目标发射出去后，测量它的往返时间，再乘以光速即得到往返距离。由于激光具有高方向性、高单色性和高功率等优点，这些对于测远距离、判定目标方位、提高接收系统的信噪比、保证测量精度等都是很关键的，因此激光测距仪日益受到重视。在激光测距仪基础上发展起来的激光雷达不仅能测距，而且还可以测目标方位、运运速度和加速度等，已成功地用于人造卫星的测距和跟踪4.1问题1的模型首先，本文为适应激光仪对高速公路的车辆通行情况的检测，依据激光扫描的原理和三维空间测量的特点，提出了一种基于形状匹配最优，高精度地确定车辆通行情况的三维坐标的数学模型。4.1．1模型的简单建立通过对附件一的解读，已知激光传感器的角度分辨率，激光传感器距离地面的高度，激光传感器距离第一个车道最近边沿的水平距离，车道为双向四车道（两个车道一个方向）。根据传感器装置的数据特征，具体的通过实际情况对激光传感器，激光扫描的点，车辆形状详细分析，根据图1建立的几何图形，截取激光扫描的切面，建立一个二维坐标系，如图2将扫描点到激光传感器的距离，测量点到立杆的水平距离，测量点到地面的垂直距离，激光与立杆的夹角，通过几何特征构造一个函数王航宇。因为激光仪的角度分变率已知，则每一个测量点确定唯一的时间点，所以就可以将上述图2建立的二维坐标加上时间轴构成一个三维空间坐标。假设中已给出车辆行驶速度为80km/h，所以激光扫描过程中，在三维坐标系由测量点到激光仪的距离可以确定测量点的具体坐标。通过二维坐标中建立的函数，再加上时间对函数中各个点的影响，可以将激光传感器测量的数据导入函数中再经过matlab的加工，通过拟合的方法形成一个三维图形，可以直观的看出来车的形状。4.1.2模型的改进以上通过数据转换图形的方式虽然可以一个一个判断，但是通过数据激光传感器无法直接判断车的类型和形状，所以我就想到一个怎么可以让激光传感器直接判断出车的类型和形状的方法。激光传感器测量的距离可以运用函数关系把车的高度间接的求出来，因此每一辆车的高度在车速相同的情况下，通过测量距离的转化会有一组差别不大的数据。怎么才能让激光传感器把这组数据识别出来并确定车的类别和形状呢？这需要我们在安装的激光传感器中提前导入一组数据库，这组数据就是每个相同类型的车的主要部位点的高度，因为车辆每天都在研发和制造，所以我们需要通过网络将数据即时导入激光传感器！激光传感器中有了这一组数据库，我们就可以在激光传感器中设置一个程序，此程序可以通过数据的对比，把相似度最大的车辆类型显示出来，这样就有了数据向车的类型的转化！其中每一个车的类型在数据中配一个车的实物图！在程序中显示车类型的同时，直接随之附带着车的立体图！由于各个车辆主要部位的高度的数据库我没有能力找出，所以在网络搜索的帮助下，我大约确定了普通轿车的高度范围，越野和SUV的高度范围以及卡车的高度范围，经过程序00的运算可以将数据通过与已知车型的高度范围的对比，推断出车的类型！对异常数据的分析然而通过对实际生活中车辆的检测，激光头扫描的信息会受到车辆的颜色和车窗以及车辆形状的影响，导致激光返回时间缩短或者加长或者激光不能返回。根据激光是间接的测量距离的，由激光的速度乘以时间得到激光通过的路程进而求距离，所以在车辆颜色的干扰下测量的距离可能会不符合建立的数学模型。具体分析如下：激光传感器是一种光学仪器，它的操作会受到环境条件的影响。因此，应用时可得的测程有所不同。下列条件可能对测程造影响：要素加长测程的因素缩短测程的因素目标表面明亮反射良好的物表，如反射板暗淡无光泽的物表绿色、蓝色物表空气微粒清洁的空气灰尘、雾、暴雨、暴风雪日光强度黑暗环境目标受到明亮的照射影响激光传感器测量精度的有如下几方面：1、粗糙的表面；2、表层透明；3、潮湿、光滑或高光泽的物表；4、斜面，圆面；5、多路径反射1.颜色对激光测量的影响根据查找文献和在网络上的搜索得知，以上情况会对激光产生影响，其中有关颜色影响的有暗淡无光泽的物表绿色、蓝色物表。会造成测程的缩短，即测量距离X缩短，假如已知测量点是181个中的第几个，则根据函数关系可知道测量点距离地面距离会增大，进而在得出的几何图形中会出现异常点。2.车窗的影响假设测量时天气晴朗，并且天气的亮度对激光的测量无影响，由于车窗形式各异，所以对车窗影响激光测量分两种情况分析：1.吸收激光的车窗2.能反射太阳光的车窗对1的情况分析：当激光射到此种车窗时,由于车窗吸收部分激光的能量，会导致激光传播时间增长，以至于激光传感器测量的距离变长，根据函数关系容易知道测量点距离地面的垂直高度会变小（已知测量点是那个角度的）也就是此处的车高降低了。此时的测量点相对于其它的测量点会有明显高度的差异。对2的情况分析，因为通过网络的查询，目标受到明亮的照射会导致测程的缩短。当车辆行驶在阳光明媚的天气时，由于太阳光对车窗照射着，车窗会有强烈的亮度，会导致激光传感器测量的距离缩短，根据函数关系测量点距离地面的垂直高度增大，也就是此处车高增高了，异常可以清晰的在图中辨别。3.车辆形状的影响在现如今的发展中，车的形状各异，外壳稀奇古怪的都有，由于表面形状太多，为了研究方便，就只讨论圆面和平整的斜面。当激光测量到圆面时，由于反射作用，激光会以垂直已知测量点的切面且过测量点的直线作为法线而反射，因此该束激光不会反射回去，导致此处的测量会没有值。当激光测量斜面时，如果斜面恰巧与激光垂直，则测量不会出现异常。如果斜面不垂直激光，激光可能会反射到其它地方不在返回激光头，此时不会有测量值。激光也可能通过一系列的车面任然反射回到激光头，此时测距会异常大，在由函数构造的图形中会有明显异常。对异常数据的解决根据自己在网络上的搜索，有一种叫做威格勒激光传感器，测量物的颜色对其影响极小，在技术可以的情况下，我们可以将此传感器用于高速公路。这个是我们的一个建议。对于车辆的颜色和车窗以及车辆形状的影响，我们通过数据与传感器中的数据库对比这个影响是微乎其微的可以忽略，但是如果在传感器中增加一个通过对比可以将特别异常的数据剔除并随判断出车的类型同时展现出来的程序，这样就可以把异常清楚的显现出来。3问题分析为了更准确地解决以上的几个问题，首先，我们对涉及到的激光扫描测量距离原理和我们所讨论的问题进行一些简要的分析。为了清晰地描述激光测量的距离和路面的运行车辆形状的关系，可以以实际情况中激光仪对车辆的扫描的几何特征建立三维的空间直角坐标系。按照问题的要求，我们取安装激光传感器的立杆下端与地面的接触点为坐标原点，以垂直地面的立杆指向空中的方向为纵坐标的正方向，高速公路上临近激光传感器车辆行驶的方向为横坐标的正方向，激光扫描的方向为竖坐标的正反向。如图1所示。2问题的假设2.1假设激光传感器扫描通过的面垂直高速公路的方向2.2假设激光传感器的扫描频率全部相同，为50赫兹2.3假设车辆行驶情况为匀速直线运动（假设速度为80km/h）