数据融合技术在车辆轴型识别系统中的应用

摘要：为了设计高可靠性和稳定性的轴型识别系统，为高速公路计重收费提供准确的收费依据和降低测轮器的维修成本，对高速公路计重收费的车辆轴型识别系统进行了研究。分析了车轴单／双轮和各种常见车辆的轴型特点及识别原理，提出在称重仪表中利用数据融合技术即把来自轮轴识别器、秤台、轴重、光栅和专家系统经验等数据进行融合对车辆轴型进行综合判断，最终给出正确的轴型编码。现场试验表明该系统不仅在各部分正常工作时能保证99％以上的识别率，而且在测轮器损坏时也能保证97％以上的识别率。
关键词：数据融合；轴型识别系统；专家系统；轴型

    动态汽车衡是高速公路计重收费中的主要装置，轴型识别是对行驶车辆的各个轴的轴型进行识别编码，包括车轴的单／双轮及联轴信息。轴型识别系统负责整个车辆的轴型编码，主要为计重收费提供重要的收费依据，它包括轮轴识别器及仪表的综合处理。轮轴识别器广泛应用于公路计重收费、路政超限车辆检测等领域。实际工程中使用的产品主要有两种：一种是使用开关设备，长时间易使雨水、沙尘侵入，容易导致设备损坏；另一种是使用压力传感器。这两种轮轴识别器虽然应用比较广泛但都有着典型的共同缺点——安装复杂繁琐，故障率高，维护成本高。
    本文提出以这两种设备检测为参考在称重仪表中利用多传感器数据融合技术将来自轮轴识别器、承载器(秤台)、光栅(车辆分离器)、各种车辆的轴型荷载特点的专家系统经验等数据进行融合来提高轴型识别的准确性、稳定性，保证在轮轴识别器故障状态下仍有较高的识别率。

1 系统组成部分
    车辆动态汽车衡主要由秤台和称重仪表构成，配接车辆分离器(光栅)、车辆轮轴检测器如图1所示，来完成车辆轴重、车辆整车重量、轮胎数、轮胎宽度、车辆轴组、车辆轴型、车辆速度、车辆加速度以及过车时间和超限超载检测。

    轴型识别系统作为动态汽车衡的重要功能单元，由轮轴识别器、秤台、称重仪表、光栅组成，系统控制的核心是称重仪表。称重仪表将来自轮轴识别器、秤台、光栅和专家系统经验等数据进行融合，得出过往车辆的轴型编码信息。系统组成框图如图2所示。

1．1 轮轴识别器
    轮轴识别器用来测得所过车轴的单／双轮及有／无车压轴情况，它由固定在公路秤台附近一排检测器件(压力传感器或开关设备，此处以压力传感器为例)和轮轴识别电路构成(如图3所示)。根据车轴驶过时轮胎所压传感器的个数及情况来确定该轴车轮的单／双轮胎(编码为1／2)。

    轮轴识别器的电路结构主要由信号采集模块、信号处理模块和信号输出模块组成(如图3所示)，利用模拟开关CD4067可以按地址将多路传感器信号分时接入处理器进行处理。选STC12C2052AD作为处理器，它具有8路8位高精度的高速A／D转换器，速度可达100 kHz可节省硬件电路开销。
1．2 秤台
    秤台一方面配合艳轴识别器进行联轴的判断，另一方面可以判断轴的行驶劳向来保证军辆的轴序号和其轴型的同步性。
    在车辆的轴型结构中，当某两个轴之间的轴距在约1 300 mm时可认为这两根轴构成一个联轴，如图1所示(从左到右第三、四轴构成二联轴)。当车辆的联轴经过秤台时，构成联轴的两根轴由于距离较短会同时将各自荷载分别施加到测轮器的传感器和秤台上。通过检测这两个信号的同步性可以判断出轴型是否为联轴。
1．3 光栅
    光栅也即车辆分离器，由发射器和接收器组成。当车辆通过时发——收光路被阻断，车辆通过后光路恢复畅通并通过称重仪表进行收尾处理。在轴型识别系统中它可用来作为将各个轴的编码组合为车型编码的命令信息，如车型为124的4轴车(图1所示)通过时各轴型编码分别显示：1222；收尾后显示各轴组编码即车型编码：124(按河北省车型编码)。
1．4 专家系统
    一般专家系统由知识库、数据库、推理机、解释部分和知识获取5个部分组成(如图4所示)，知识库是专家系统的一个重要组成部分，实际中每种车型具有固定的联轴而且每种车辆第一轴必定单轮非联轴，根据这些信息和实际中挂车轴载荷分布等规律中可进行知识获取并作为专家知识库。将测得的每个轴组信息作为数据库，利用专家知识库对当前获得的数据进行推理给出解释和车辆轴型编码。

2 数据融合
2．1 数据融合的结构
    数据融合的结构有串联、并联和混合融合3种形式。在该系统中采用混合融合，即各传感器数据根据识别的过程实时地将各自数据传输到传感器融合中心(称重仪表)参与数据融合，系统具有4个数据源，在n个时刻的观察值有4n个观测值，其集合
   
    系统的数据融合处理模型如图5(a)所示，图中数据源1为单／双轮；数据源2为测轮器有／无压轴；数据源3为秤台有／无压轴：数据源4为专家系统经验。数据融合的软件实现流程如图5(b)所示。

2．2 数据融合方法
    在该系统中数据融合主要通过证据组合法来实现，证据组合法认为完成某项智能任务是依据有关环境某方面的信息做出几种可能的决策，而多传感器数据信息在一定程度上反映环境这方面的情况。因此，分析每一数据作为支持某种决策证据的支持程度，并将不同传感器数据的支持程度进行组合，即证据组合，分析得出现有组合证据支持程度最大的决策作为信息融合的结果。轴型识别系统主要依靠逻辑结构和经验来进行识别，因此在具体实现时以像素级融合结果为主要证据，分析特征级融合中的固有联轴证据并参考专家库经验进行证据组合，最后得出车辆的实际轴型编码。
2．3 数据融合方法的软件实现
    由于轴型识别是一个实时性和信息交融性比较强的过程，因此实际程序实现时各个功能块是相互交叉的。数据融合在称重仪表中进行，通过获取各个数据源利用C语言来编写相应算法结构和实现过程，主要功能代码如下：

   

3 实验结果
    该系统在某计重收费站进行了测试，测试结果如表1所示。

4 结论
    科用称重仪表配合测轮器构成的车辆轴型识别系统，不仅在各部分运行正常的情况下具有近100％的正确识别率，而且在测轮器压力传感器损坏的情况下也能保证97％以上的正确识别率，如表1所示。系统在测轮器损坏且车辆接近空载通过时系统主要依靠轴重量来二次纠错，所以有3％以内的错误识别率。但由于高速公路收费系统对空载的车辆收费有相应的规定，因此该误识率并不影响系统的实际应用价值。
    该轴型识别系统在现场公路计重收费系统中可靠性高、运行良好。