上海交大陈东尧团队提出新型磁性道路标记系统

【字体: 时间:2023年11月23日 来源:上海交大 新闻学术网

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  近日,上海交通大学电子信息与电气工程学院约翰·霍普克罗夫特计算机科学中心陈东尧助理教授团队在计算机网络领域物联网方向取得了重要进展,研究成果“METRO: Magnetic Road Markings for All-weather, Smart Roads”(适用于全天候道路场景的磁性标记系统)被网络传感器系统领域顶级会议ACM SenSys 2023录用。该论文第...

  

近日,上海交通大学电子信息与电气工程学院约翰·霍普克罗夫特计算机科学中心陈东尧助理教授团队在计算机网络领域物联网方向取得了重要进展,研究成果“METRO: Magnetic Road Markings for All-weather, Smart Roads”(适用于全天候道路场景的磁性标记系统)被网络传感器系统领域顶级会议ACM SenSys 2023录用。该论文第一作者王纪科为陈东尧指导的博士生,陈东尧为通讯作者。该研究首次提出了基于磁感知的道路标记系统,对于提升全天候道路行驶安全和效率具有重要意义。

嵌入式网络传感器系统会议(SenSys)是物联网领域的国际顶级学术会议,为清华A类会议,由ACM SIGMOBILE赞助。该会议论文今年录取率为18%,2023年全球仅录取35篇。

研究背景

道路路面标记,如符号标记和车道线等,是确保车辆行驶安全和效率的重要交通基础设施。然而,传统道路标记在实际环境中受到多种干扰。例如,雨、雪等恶劣天气、标记的遮挡以及磨损会严重影响标记的可见性。这些因素严重限制了现有基于视觉的标记检测系统的准确性,进而影响车辆行驶安全。

研究成果

为了消除这种影响,研究团队提出了METRO磁性道路标记系统。该系统包含磁性标记和感知阵列。通过磁感知,METRO不受任何恶劣环境(如雨、雪)的干扰,实现了道路标记的高精度检测。大量真实道路测试结果表明,METRO检测磁性标记的准确率超过96%。METRO的设计解决了诸多现实挑战,如消除环境磁场干扰、降低部署成本以及增强磁性标记的耐用性等。

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METRO系统,包含坚固耐用的磁标记和车规级的传感器阵列

首先,如何利用磁铁编码道路标记是研究团队需要解决的一个巨大挑战。仅利用磁铁的N/S极性进行编码,容量非常有限。为了解决这一难点,研究团队提出了一种经济高效的编码方案,以显著增加编码容量。METRO利用磁铁的N/S极性方向编码纵向标记(如实线),且每米成本极低。对于信息标记(如箭头),METRO同时利用N/S极性方向和磁铁间的距离进行编码。实证研究表明,仅由三个磁铁构成的4米长的信息标记可以编码超过248种信息。

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METRO标记编码方案(a)纵向标记;(b)信息标记

为了满足苛刻的真实道路条件,提高磁性标记的耐久性,研究团队精心设计了一个圆形的3D打印保护壳,用于最大程度地减少车辆碾压可能带来的影响(如损坏和移位)。

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METRO磁性标记设计与实地部署

如何在复杂道路环境中实现精准的标记检测是研究团队需要解决的另一挑战。现实道路的诸多干扰(如高速行驶、恶劣天气)可能会降低检测性能。为了解决这一难题,研究团队提出了一种车规级的高精度磁感知框架。METRO设计了低成本的磁传感器阵列。针对检测算法,METRO利用基于导数的波峰检测,结合车辆速度和转向角信息,实现了高精度、低延迟(<25 ms)的标记检测。同时,研究人员发现车轮转动产生的磁噪声会严重影响系统的检测精度,仅为28.8%。为了克服该问题,研究组提出了自适应磁场消除算法。它使用安装在车轮上方的参考传感器进行实时降噪,降噪后的精度高达96.7%。

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METRO传感器阵列的实现和部署

为了验证METRO的性能,研究团队在各种道路环境中进行了实验。首先,他们验证了METRO不会受环境磁场(如周围汽车,井盖)的干扰。研究组也评估了METRO在不同车速、离地高度下的性能。结果表明在速度大于80 km/h和离地高度在30cm时,检测性能仍超过90%。此外,研究组还测试了METRO在坑洼路面、弯道和模拟的道路积雪场景的表现,结果证明了METRO在恶劣道路环境中的鲁棒性。

为了评估METRO的实用性,研究组在校内的公共道路上进行了为期一个月的实地部署。在部署期间,搭载传感器阵列的车辆累计行驶里程超过150公里,传感器阵列没有出现任何故障。磁性标记被部署在日均车流量超过2200辆的公共道路上,没有因车辆碾压而损坏/移位。这些实证研究证实了METRO在现实道路环境中的实用性和鲁棒性。

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METRO磁性道路标记的制造和部署流程

鉴于METRO在现实道路环境下的出色性能,该系统具有巨大的应用潜力,可用于未来的智能交通系统。METRO可以和现有基于视觉的道路标记检测系统实现良好互补,确保车辆即使在恶劣环境下也能可靠地检测道路标记,从而提高整体道路安全。

作者介绍

图6陈东尧.jpg

陈东尧,上海交通大学助理教授,博士生导师。在美国密西根大学安娜堡分校计算机科学与工程系获得博士学位。研究领域主要为物联网(IoT)系统和安全,探索机器学习与现实生活的结合。其研究成果的主要应用场景是下一代智慧交通与医疗,其中汽车+IoT相关研究已经在现实生活中得到了应用并积累了接近10000公里的真实世界驾驶数据。在国际顶级学术会议上发表过多篇论文,并担任国际知名会议和期刊如UbiComp,ICCPS,IEEE Transactions on Mobile Computing等的审稿人。

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