Robuste Verkehrsüberwachung
Radarsensoren und Signalverarbeitung in einem SoC
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Die heutige Technik zur Verkehrsüberwachung
Vor-und Nachteile einiger der heute gebräuchlichen Erfassungstechniken sind in Tabelle 1 zusammengefasst
Induktionsschleifen
Bei Induktionsschleifen handelt es sich um in die Fahrbahndecke eingelassene, elektrisch leitende Kabel, die von elektrischen Impulsen durchflossen werden. Fährt ein metallenes Fahrzeug über die Schleife, entstehen Wirbelströme, die die Induktivität der Schleife verändern. Ein elektronisches Auswertungssystem kann diese Induktivitätsänderung feststellen und anzeigen, ob sich ein Fahrzeug im betreffenden Bereich befindet oder ihn passiert.
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Induktionsschleifen werden schon viele Jahre in der Verkehrsinfrastruktur eingesetzt und sind bestens erforscht. Sie haben jedoch auch Nachteile. So ist der Erfassungsbereich auf die Zone begrenzt, in der die Schleife installiert ist, sodass alle zu erfassenden Bereiche und Fahrspuren mit einer eigenen Schleife versehen werden müssen. Der vielleicht gravierendste Mangel aber ist die Tatsache, dass zum Installieren oder Reparieren dieser Systeme die Fahrbahndecke abgefräst werden muss, was nicht ohne spezielles Personal und besondere Maschinen geht. Straßensperrungen sind unvermeidlich. Werden die oftmals kurzen Instandhaltungszyklen der Induktionsschleifen von ein bis zwei Jahren berücksichtigt, so summieren sich die Gesamtkosten eines Induktionsschleifen-Systems schnell auf eine hohe Summe.
Kameras und optische Sensoren
Der in Kameras und optischen Sensoren eingesetzte Bildverarbeitungsprozessor erfasst die vom CMOS-Bildsensor aufgenommenen Bilddaten und analysiert sie, um das Verkehrsverhalten zu ermitteln. Systeme dieser Art können wirkungsvolle Hilfsmittel nicht nur zum Erfassen des Verkehrsverhaltens an Kreuzungen und auf Schnellstraßen sein, sondern lassen sich auch für Video-Liveübertragungen an die Betriebszentralen verwenden.
So leistungsfähig und flexibel diese optischen Systeme sind, so anspruchsvoll kann die Arbeit mit ihnen sein. Zum Beispiel sind auf Sicht basierende Systeme anfällig gegen Falscherkennungen bei wechselnden Umgebungsbedingungen, denn Tag-Nacht-Zyklen, Schatten oder unterschiedliche Wetterverhältnisse beeinflussen die Bildverarbeitung. Diese Herausforderungen machen die Verwendung fortschrittlicher Signalverarbeitungstechniken und Algorithmen erforderlich.
24-GHz-Radar
Eine Technik, die sich im Bereich der Verkehrsüberwachung immer mehr durchsetzt, ist das 24-GHz-Radar. Diese Radarsysteme bieten eine Reihe spezifischer Vorteile, die in der Verkehrsüberwachung von großem Nutzen sein können. Radar eignet sich prinzipiell zur Messung der Position und der Geschwindigkeit von Objekten im Sichtbereich und erschließt damit neue Anwendungsbereiche in der Verkehrsüberwachung, wie etwa die Verortung und Geschwindigkeitsermittlung von Fahrzeugen. Als kontaktlose Technik bietet Radar gegenüber den anderen Systemen einen vergrößerten Erfassungsbereich von 50 m und mehr. Darüber hinaus ist Radar unempfindlich gegenüber wechselnden Licht- und Wetterverhältnissen, sodass es sich hervorragend für den Einsatz im Freien eignet.
Allerdings ist die Implementierung eines Radarsystems mit gewissen Herausforderungen verbunden, denn heutige Radarsysteme bestehen aus mehreren diskreten Komponenten. Dieser Mangel an Integration macht die Bauweise komplex und erhöht die Abmessungen, die Kosten und den Leistungsbedarf des Radarsystems. Millimeterwellen-Radar im Frequenzbereich von 76 bis 81 GHz
Texas Instruments hat eine Reihe von Radarsensor-SoCs auf der Basis des Millimeterwellen-Radars im Frequenzband von 76 bis 81 GHz entwickelt. Sie enthalten den Hochfrequenzteil des Radarsystems mit leistungsfähigen ARM-Mikrocontrollern und TI-DSPs auf einem monolithischen CMOS-Chip in einem 10,4 × 10,4 mm2 messenden Gehäuse.
Dies ermöglicht den Bau kompakter Radarsysteme zum präzisen Messen der Entfernung, der Geschwindigkeit und des Winkels von Objekten im Sichtbereich sowie die Integration von fortschrittlichen Echtzeit-Algorithmen zur Detektion, Verfolgung und Klassifizierung von Objekten. Diese Fähigkeiten sind in den Radarsensor-SoCs in unterschiedlicher Ausprägung umgesetzt, um verschiedenen Anwendungsfällen gerecht zu werden (Bild 2).
Dank ihrer spezifischen Eigenschaften und Fähigkeiten sind die Radarsensor-SoCs von Texas Instruments außergewöhnlich gut für Anwendungen in der Verkehrsüberwachung geeignet.
Einsatzmöglichkeiten für Radarsensoren
Die Radarsensor-SoCs von Texas Instruments können präzise die Distanz, die Geschwindigkeit und den Winkel von Objekten im Sichtbereich messen. Wie Bild 3 zeigt, können diese drei Datensätze den Erfassungssystemen die Fähigkeit verleihen, neue Erkenntnisse über ihre Umgebung zu gewinnen. In der Kreuzungsüberwachung etwa lassen sich die Entfernung und Geschwindigkeit von Fahrzeugen und Fußgängern ebenso feststellen wie die benutzte Fahrspur.
Wer sich bereits mit Radaranwendungen und den Ausbreitungseigenschaften von Hochfrequenzsignalen beschäftigt hat, weiß um die Fähigkeit von Millimeterwellen zur Messung und Durchdringung auch bei widrigen Wetterverhältnissen wie Rauch, Nebel und Staub. Dank dieser Eigenschaft bieten sich Millimeterwellen-Radarsensoren auch für die robuste und konsistente Erfassung im Freien bei nicht kontrollierbaren, wechselnden Umgebungsbedingungen an.
Die Millimeterwellen-Radarsensor-SoCs von Texas Instruments nutzen die FMCW-Radartechnik (Frequency-Modulated Continuous Wave) im 77-GHz-Bereich, was gegenüber früheren Radarsystemen eine ganze Reihe Vorteile mit sich bringt
Das FMCW-Radar sendet sogenannte Chirp-Signale aus, die jeweils mit einer bestimmten Frequenz beginnen und mit einer höheren Frequenz enden (Bild 4). Im einfachsten Fall besteht ein Messsignal aus mehreren Chirp-Pulsen mit identischem Profil, gefolgt von einer Pause, bis es wiederholt wird. Das Sendesignal wird von einer oder mehreren Sendeantennen abgestrahlt und trifft anschließend auf verschiedene Objekte, die es reflektieren. Die reflektierten Signale werden von einer Empfangsantenne aufgefangen und mit dem Sendesignal gemischt, um ein „ent-chirptes“ Signal zu generieren, das anschließend gefiltert, digitalisiert und weiterverarbeitet wird, um Objekte in der jeweiligen Szenerie zu erkennen..
Das Radarsensor-SoC IWR1642 arbeitet mit einer hohen Rampensteilheit, die eine hohe Chirp-Wiederholrate ermöglicht und damit die Erfassung hoher Maximalgeschwindigkeiten gestattet. Eine typische Rampensteilheits-Konfiguration von 11 MHz/µs lässt beispielsweise Chirp-Wiederholzeiten im zweistelligen Mikrosekundenbereich zu, was Geschwindigkeitsmessungen von Zielobjekten bis jenseits von 100 km/h erlaubt. Mit ergänzender digitaler Signalverarbeitung kann die Maximalgeschwindigkeit zusätzlich um den Faktor drei bis vier erhöht werden, sodass maximale Zielgeschwindigkeiten von über 300 km/h erfasst werden können. Der IWR1642 eignet sich somit auch für hohe Fahrgeschwindigkeiten beispielsweise auf Schnellstraßen und Anschlussstellen.
Durch die Kombination aus Antennenkonstruktion und Konfiguration der Chirp-Pulse kann das 77-GHz-Radarsystem problemlos Objekte, z.B. Fahrzeuge, in Entfernungen von 150 m und mehr detektieren. Indem durch viele wiederholte Chirp-Pulse der Verarbeitungsgewinn vergrößert wird, kann selbst das IWR1642-Evaluationsmodul (EVM) mit seinem Erfassungsbereich von 120 ° in der Mitte des Erfassungsbereichs, in der der Antennengewinn am höchsten ist, eine Erfassungsdistanz von 135 m erreichen. Dies erweist sich als praktisch für mittig über der Fahrbahn montierte Verkehrssensoren, da die Winkel von Fahrzeugen auf mehreren Fahrspuren bei großer Distanz nur wenig voneinander abweichen. Mit anderen Antennenkonstruktionen lässt sich der Erfassungsbereich dagegen absichtlich einschränken, um die Richtwirkung und damit die Reichweite zu erhöhen.
Für die Verkehrsüberwachung eignen sich sowohl Antennen mit einem großen Öffnungswinkel von rund 100 ° als auch solche mit einem auf 20 ° bis 40 ° verengten Erfassungsbereich – abhängig von der Geometrie der jeweiligen Kreuzung oder Straße sowie den Besonderheiten der Applikation.
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- Messgenauigkeit
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