申请/专利权人：中铁建大桥工程局集团南方工程有限公司;中国铁建大桥工程局集团有限公司

申请日：2024-01-08

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN117518118B

主分类号：G01S7/41

分类号：G01S7/41;G01S7/48;G01S13/50;G01S13/58;G01S13/62;G01S13/72;G01S13/86;G01S13/937;G01S17/50;G01S17/58;G01S17/93;E02B3/26;E01D19/02;G06F18/25;H03H17/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.15#授权;2024.02.27#实质审查的生效;2024.02.06#公开

摘要：本发明公开了一种桥墩防撞控制方法，属于桥梁安全防护技术领域。该方法包括步骤：通过桥墩防撞系统持续采集环境数据、毫米波雷达数据和激光雷达数据；将毫米波雷达数据和激光雷达数据处理为融合数据；根据环境数据和融合数据实时计算风险预测结果；根据风险预测结果控制防撞装置。本申请通过融合毫米波雷达数据和激光雷达数据，可以更加准确地检测和预测跟踪对象等跟踪对象的运动状态和轨迹，并可在复杂环境条件下（如雾、雨、雪等恶劣天气）保持高性能，从而提高预测碰撞风险的精确性；并通过实时根据结构性特征和运动状态特征识别跟踪对象，并进行扩展卡尔曼滤波处理，从而准确触发防撞装置，有助于最大限度地减少损害或避免碰撞发生。

主权项：1.一种桥墩防撞控制方法，其特征在于：包括步骤：通过桥墩防撞系统持续采集环境数据、毫米波雷达数据和激光雷达数据；将毫米波雷达数据和激光雷达数据处理为融合数据；根据环境数据和融合数据实时计算风险预测结果；根据风险预测结果控制防撞装置；所述将毫米波雷达数据和激光雷达数据处理为融合数据包括步骤：转换坐标并提取船舶特征；数据融合处理；所述数据融合处理具体包括步骤：根据结构性特征和运动状态特征识别跟踪对象，并初始化扩展卡尔曼滤波模型；使用匈牙利算法持续将跟踪对象与船舶特征匹配；根据船舶特征，使用扩展卡尔曼滤波模型对跟踪对象的运动轨迹进行预测得到预测结果；所述扩展卡尔曼滤波模型包括跟踪对象的位置、航向、速度和加速度；将原有的轨迹与预测结果进行合并，并通过滤波器实时更新跟踪对象的扩展卡尔曼滤波模型；其中，所述根据环境数据和融合数据实时计算风险预测结果，具体包括步骤：根据环境数据设置模拟环境；使用神经网络模型根据环境数据和跟踪对象参数计算跟踪对象风险预测结果；所述跟踪对象参数通过扩展卡尔曼滤波模型实时获取；所述模拟环境包括地理信息、天气条件和水文条件；所述地理信息包括桥梁结构特征和跟踪对象航道；所述天气条件包括风速、风向、能见度和降雨量；所述水文条件包括潮汐情况、水流速度和水流方向。

全文数据：

权利要求：

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