本發明涉及智能交通數據處理，尤其涉及一種多傳感器集成的可移動車路協同工作站及工作方法。

背景技術：

1、隨著智能交通系統的迅速發展，車路協同技術（vehicle-to-everything，v2x）在提升交通安全性、改善道路流量和支持自動駕駛等方面發揮著越來越重要的作用。車路協同系統依賴于道路基礎設施（如路側單元rsu）與車載單元（obu）之間的實時數據交換，通過獲取多種傳感器信息來監控交通狀況并做出響應決策。

2、然而，現有的車路協同系統在實際應用中仍然面臨著多種技術挑戰，例如設備部署復雜、數據融合效率不足，以及在復雜和動態交通環境中的靈活性和適應性差。傳統設備多采用固定式設計，需要耗費大量時間進行安裝和調試，難以應對頻繁更改位置或配置的場景。同時，現有的數據融合技術在多源數據實時處理方面的效率和精度仍顯不足，尤其在應對大規模、多樣化的交通數據時，難以達到理想的響應速度。

3、因此，本發明提供一種多傳感器集成的可移動車路協同工作站及工作方法，能夠解決上述問題。

技術實現思路

1、本發明所要解決的技術問題在于，現有的數據融合技術在多源數據實時處理方面的效率和精度仍顯不足，尤其在應對大規模、多樣化的交通數據時，難以達到理想的響應速度，所以提供一種多傳感器集成的可移動車路協同工作站及工作方法，所述多傳感器集成的可移動車路協同工作站包括：

2、所述多傳感器集成的可移動車路協同工作站包括多維度萬向節安裝座、輔助設備安裝座、氣動升降桿和移動底座；所述氣動升降桿的上端和所述多維度萬向節安裝座固定連接，所述氣動升降桿的下端和所述移動底座固定連接；所述輔助設備安裝座套設在所述氣動升降桿上，與所述氣動升降桿固定連接；所述多維度萬向節安裝座位于所述輔助設備安裝座內，所述多維度萬向節安裝座上固定安裝有第一雷達傳感設備，所述輔助設備安裝座上固定安裝有第二雷達傳感設備、通信設備、路側rsu設備和智能交通攝像機；所述移動底座內固定安裝有邊緣計算設備和電源設備，所述第一雷達傳感設備、第二雷達傳感設備和智能交通攝像機均屬于傳感器；所述第一雷達傳感設備、所述第二雷達傳感設備、所述通信設備、所述路側rsu設備、所述智能交通攝像機和所述邊緣計算設備均為模塊化快拆設計；

3、所述電源設備、所述第一雷達傳感設備、所述第二雷達傳感設備、所述通信設備、路側rsu設備、智能交通攝像機和邊緣計算設備上均設置有即插即用組件，所述即插即用組件為一種模塊化插槽；

4、所述電源設備用于給所述第一雷達傳感設備、第二雷達傳感設備、通信設備、路側rsu設備、智能交通攝像機和邊緣計算設備供電；所述第一雷達傳感設備、所述第二雷達傳感設備、所述智能交通攝像機和所述路側rsu設備同時和所述邊緣計算設備電連接；所述第一雷達傳感設備、第二雷達傳感設備、路側rsu設備、智能交通攝像機和邊緣計算設備同時和所述通信設備電連接；

5、還包括所述路側rsu設備通過通信設備和車載設備進行實時通信；

6、所述第一雷達傳感設備、第二雷達傳感設備、通信設備、路側rsu設備、智能交通攝像機、邊緣計算設備和所述電源設備均設置有標準化接口；

7、還包括一種用于多傳感器集成的可移動車路寫協同工作的工作方法，用于如上所述的多傳感器集成的可移動車路協同工作站；

8、調整第一雷達傳感設備、第二雷達傳感設備和智能交通攝像機的位置；

9、進入數據預處理流程，通過第一雷達傳感設備、第二雷達傳感設備和智能交通攝像機采集原始數據；

10、所述原始數據中包括第一數據、第二數據和第三數據；

11、所述第一數據對應所述第一雷達傳感設備采集的數據，包含目標物體的距離和相對速度信息；

12、所述第二數據對應所述第二雷達傳感設備采集的數據；

13、所述第三數據對應所述智能交通攝像機采集的數據，包括高分辨率的圖像信息，用于識別交通狀況和行為分析；

14、通過低通濾波器消除歷史數據中的高頻噪聲，生成第一預處理數據；具體數學表達式為：

15、

16、其中，為濾波后的數據，為原始數據，為濾波器的時間常數；

17、基于歷史數據，構建異常分布模型，利用z-score方法識別異常數據；

18、z-score計算公式為：

19、

20、其中，? ?為數據點，為數據均值，為數據標準差；異常值的識別用于防止數據質量問題影響整體系統性能；

21、通過線性插值法對檢測到的異常數據進行校正，生成最終的預處理完成數據；

22、線性插值法公式為：

23、

24、針對第二雷達傳感設備：

25、采用中值濾波器對毫米波雷達數據進行處理，用于去除脈沖噪；

26、中值濾波器公式為：

27、

28、其中，為窗口大??；

29、異常數據檢測與校正：同樣采用z-score方法識別異常數據，并使用線性插值法進行校正，確保數據處理過程的完整性；

30、針對視頻數據：

31、對視頻數據進行高斯平滑處理，生成第二預處理數據，用于降低背景噪聲和光照變化對圖像質量的影響；

32、高斯平滑公式為：

33、

34、其中，為標準差參數，為平滑函數；

35、采用背景建模方法檢測場景變化，并使用z-score方法校正異常幀；

36、進入數據融合流程，通過擴展卡爾曼濾波器（ekf）算法對預處理完成的數據進行融合，生成統一的狀態估計，以實現對交通環境的實時監控；

37、狀態估計更新公式為：

38、

39、其中，為當前狀態估計，為kalman增益，為測量值，為觀測矩陣；狀態協方差更新公式為：

40、

41、其中，為狀態協方差，為單位矩陣；

42、通過邊緣計算設備中的嵌入式gpu和fpga硬件對上述數據處理過程進行加速；

43、進入權重分配和機制調整流程，根據各個傳感器數據的事實可信度、環境條件以及歷史表現，動態調整不同傳感器的傳感器數據的權重，其中具體包括采用貝葉斯推斷方法通過最大似然估計動態計算每個傳感器的權重，公式包括：

44、其中，為傳感器的權重，為在狀態下觀測數據d的概率，為狀態的先驗概率；

45、進入融合結果輸出流程，輸出數據融合的結果；

46、還包括：時間同步流程和故障檢測恢復流程；

47、所述時間同步流程具體包括：

48、通過在每個數據采集節點上增加時間戳模塊，使用網絡時間協議或gps時間同步協議進行全網時間同步校正，

49、所述故障檢測恢復流程具體包括：

50、使用網絡時間協議或gps時間同步協議同步校正各個傳感器節點的時間戳；

51、對各個傳感器的數據輸出狀態持續進行監測；實時判斷數據異常和傳感器失效是否滿足任意一種；若是，則進行報警，啟動故障恢復機制；若否，則正常運行；

52、進入故障恢復機制，啟用冗余傳感器或者備用傳感器，利用冗余傳感器或備用傳感器采集的數據依次進入數據預處理流程、數據融合流程和權重分配、機制調整流程和融合結果輸出流程；

53、生成故障報告，將故障報告發送至遠程控制中心；

54、接收故障排除指令，重新進入時間同步流程，恢復對各個傳感器的數據輸出狀態持續進行監測。

55、進一步地，所述第一雷達傳感設備為c16激光雷達，所述c16激光雷達固定安裝在所述多維度萬向節安裝座的上端，所述c16激光雷達上設置有標準化接口，用于同時和所述通信設備以及邊緣計算設備連接。

56、進一步地，所述第二雷達傳感器為jr5000s毫米波雷達，所述jr5000s毫米波雷達固定安裝在所述輔助設備安裝座的一端，所述jr5000s毫米波雷達上設置有標準化接口，用于同時和所述通信設備以及邊緣計算設備連接。

57、進一步地，所述通信設備為sy60?5g工業路由器，所述sy60?5g工業路由器安裝在所述jr5000s毫米波雷達的一側，所述路側rsu設備固定安裝在所述輔助設備安裝座的另一端，所述路側rsu設備通過所述sy60?5g工業路由器和車載設備進行實時通信。

58、進一步地，所述輔助設備安裝座上還設置有兩個多維度萬向節安裝座，兩個多維度萬向節安裝座分別設置在所述氣動升降桿的兩側，兩個多維度萬向節安裝座上均固定安裝有智能交通攝像機，所述智能交通攝像機上設置有標準化接口，用于同時和所述通信設備以及邊緣計算設備連接。

59、進一步地，所述邊緣計算設備為scx-1400嵌入式工作站。

60、進一步地，所述電源設備包括智能電源管理系統、供電電池、充電管理模塊、太陽能電池板、交流電供電口、交直流轉換器和電壓調節器；

61、所述太陽能電池板固定安裝在所述輔助設備安裝座的頂部，所述太陽能電池板和所述充電管理模塊電連接，所述充電管理模塊同時和所述供電電池以及所述智能電源管理系統電連接；

62、所述供電電池和所述智能電源管理系統電連接；

63、所述交直流轉換器的一端和所述交流電供電口電連接，所述交直流轉換器的另一端和所述電壓調節器電連接，所述電壓調節器和所述智能電源管理系統電連接；

64、所述智能電源管理系統同時和所述第一雷達傳感設備、第二雷達傳感設備、通信設備、路側rsu設備、智能交通攝像機以及邊緣計算設備電連接。

65、進一步地，所述氣動升降桿內安裝有氣壓控制器、位置傳感器、電子制動裝置和自鎖裝置；所述氣壓控制器、位置傳感器和電子制動裝置同時和智能電源管理系統電連接；所述氣壓控制器用于控制所述氣動升降桿的氣動系統，所述位置傳感器用于檢測氣動升降桿的升降位置，所述電子制動裝置用于控制鎖止氣動升降桿。

66、進一步地，所述多維度萬向節安裝座包括第一底座、第一轉座、第二轉座和攝像安裝座；

67、所述第一底座和所述第一轉座轉動連接，所述第一底座和所述第一轉座連接的轉軸處還設置有第一轉動鎖止機構；

68、所述第一轉座和第二轉座構成轉臺機構；

69、所述第二轉座和所述攝像安裝座轉動連接，所述第二轉座和所述攝像安裝座連接的轉軸處還設置有第二轉動鎖止機構。

70、實施本發明，具有如下有益效果：

71、（1）本發明通過模塊化結構設計和標準化接口，實現了各功能模塊（包括rsu設備）的快速更換和升級，顯著提高了系統的部署效率和維護便捷性，并支持與車載模塊（obu）的實時通信，有效增強了交通信息的傳遞效率和準確性。該設計使得工作站能夠快速適應不同交通環境和應用需求，特別適用于需要頻繁變更位置或配置的場景，如臨時施工區域和重大活動場所。

72、（2）本發明集成了多種先進傳感器（如c16激光雷達、jr5000s毫米波雷達和智能交通攝像機），結合改進的擴展卡爾曼濾波算法和硬件加速策略，提供了高效的多源數據融合和實時監控能力。這種方法有效提高了交通環境監控的精度和系統的響應速度，適應復雜多變的交通環境。

73、（3）本發明通過采用氣動升降桿系統和多維度萬向節安裝座，結合模塊化設計和快速連接器，本發明實現了工作站的快速安裝、拆卸和配置。該設計減少了安裝時間和人力成本，使工作站能夠在短時間內從運輸狀態轉變為工作狀態，極大地提升了系統的靈活性和部署效率。

74、（4）本發明設計了多模式的供電設備（包括太陽能供電、電池供電和交流電供電），通過智能電源管理系統實現多種供電方式的自動切換，確保設備在各種環境條件下的連續運行。這種多樣化的供電方案顯著減少了因電力問題導致的停機時間，提高了設備的可持續性和長期可靠性。

75、（5）本發明通過設計時間同步和故障恢復機制，確保設備在多種復雜環境下保持高穩定性和可靠性。此設計使系統能夠在多種應用場景（如高速公路、城市道路、港口和工業園區）中高效運行，增強了設備在極端環境條件下的適用性。

76、（6）本發明通過多傳感器集成、高效的數據融合方法和靈活的部署設計，為智能交通系統提供了一種綜合性和高可靠性的解決方案，有效提升了智能交通設備在市場中的競爭力和應用價值。