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障礙物及人員探測(cè)檢測(cè)

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發(fā)布時(shí)間：2025-08-16 14:08:10 更新時(shí)間：2025-08-15 14:08:10

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作者：中科光析科學(xué)技術(shù)研究所檢測(cè)中心

障礙物及人員探測(cè)檢測(cè)：技術(shù)原理與標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范

隨著智能交通系統(tǒng)、自動(dòng)駕駛技術(shù)、智能家居以及工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的快速發(fā)展，障礙物及人員探測(cè)檢測(cè)技術(shù)已成為保障安全、提升效率的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。該技術(shù)廣泛應(yīng)用于無人駕駛汽車的環(huán)境感知、建筑工地的安全監(jiān)控、智能安防系統(tǒng)、倉(cāng)儲(chǔ)物流中的機(jī)器人導(dǎo)航等多個(gè)領(lǐng)域。其核心目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)對(duì)周圍環(huán)境中移動(dòng)或靜止障礙物、人體目標(biāo)的精準(zhǔn)識(shí)別與實(shí)時(shí)響應(yīng)，從而避免碰撞、減少事故、提高系統(tǒng)智能化水平。目前，主流的探測(cè)檢測(cè)手段結(jié)合了多種傳感器技術(shù)，如毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)（LiDAR）、紅外熱成像、視覺攝像頭以及超聲波傳感器等，通過多傳感器融合算法實(shí)現(xiàn)高精度、高可靠性的探測(cè)能力。在檢測(cè)項(xiàng)目方面，主要包括目標(biāo)距離測(cè)量、目標(biāo)速度判斷、目標(biāo)尺寸識(shí)別、目標(biāo)類別分類（如人、車輛、動(dòng)物等）、目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)及誤報(bào)率控制等。這些檢測(cè)項(xiàng)目不僅要求在靜態(tài)和動(dòng)態(tài)環(huán)境下具備穩(wěn)定性，還需在復(fù)雜光照、惡劣天氣（如雨、霧、雪）下保持良好的魯棒性。因此，對(duì)檢測(cè)儀器的性能要求日益嚴(yán)格，檢測(cè)方法也從單一傳感器分析演變?yōu)榛谏疃葘W(xué)習(xí)的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合處理，檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)則依據(jù)國(guó)際與行業(yè)規(guī)范不斷更新，如ISO 15628（自動(dòng)駕駛車輛環(huán)境感知標(biāo)準(zhǔn)）、IEEE 802.11p、SAE J3016（自動(dòng)駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)）等。下文將系統(tǒng)闡述障礙物及人員探測(cè)檢測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)、常用檢測(cè)儀器、主流檢測(cè)方法以及現(xiàn)行檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)。

主要檢測(cè)項(xiàng)目

障礙物及人員探測(cè)檢測(cè)的主要項(xiàng)目包括：

目標(biāo)距離檢測(cè)：精確測(cè)量目標(biāo)與探測(cè)設(shè)備之間的距離，通常精度要求在±5cm以內(nèi)。
目標(biāo)速度識(shí)別：通過多幀數(shù)據(jù)處理或多普勒效應(yīng)判斷目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度，用于判斷碰撞風(fēng)險(xiǎn)。
目標(biāo)尺寸與形狀分析：識(shí)別目標(biāo)的輪廓與尺寸，輔助分類（如區(qū)分行人與障礙物）。
目標(biāo)類別分類：利用AI模型對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分類，如行人、自行車、車輛、動(dòng)物等。
軌跡預(yù)測(cè)：基于歷史運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)目標(biāo)未來路徑，用于提前避障決策。
誤報(bào)率與漏報(bào)率控制：評(píng)估系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的可靠性，要求漏報(bào)率低于0.1%，誤報(bào)率低于1%。

常用檢測(cè)儀器

實(shí)現(xiàn)障礙物及人員探測(cè)的典型檢測(cè)儀器包括：

毫米波雷達(dá)：工作頻率在24GHz或77GHz，具有穿透雨雪、夜間工作能力，適用于遠(yuǎn)距離探測(cè)，是自動(dòng)駕駛中的主力傳感器。
激光雷達(dá)（LiDAR）：通過激光束掃描環(huán)境，生成高精度三維點(diǎn)云圖，可實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)距離測(cè)量，但易受惡劣天氣影響。
紅外熱成像儀：通過檢測(cè)人體或物體的熱輻射差異，實(shí)現(xiàn)夜間或低可見度環(huán)境下的目標(biāo)探測(cè)，尤其適合人員識(shí)別。
視覺攝像頭（RGB/深度相機(jī)）：結(jié)合圖像識(shí)別技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)目標(biāo)分類與行為分析，但對(duì)光照敏感。
超聲波傳感器：適用于短距離探測(cè)（0.1–5米），常用于泊車輔助系統(tǒng)，成本低但精度有限。

主流檢測(cè)方法

當(dāng)前障礙物及人員探測(cè)的檢測(cè)方法主要包括：

基于規(guī)則的算法：如閾值分割、邊緣檢測(cè)、模板匹配等，適用于簡(jiǎn)單場(chǎng)景，但泛化能力差。
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法：如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林等，用于初步分類與特征提取。
基于深度學(xué)習(xí)的方法：主流技術(shù)，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）用于圖像識(shí)別、YOLO、SSD、Faster R-CNN用于目標(biāo)檢測(cè)，以及Transformer架構(gòu)用于多模態(tài)融合，顯著提升檢測(cè)精度與實(shí)時(shí)性。
多傳感器融合算法：采用卡爾曼濾波、粒子濾波或基于深度學(xué)習(xí)的融合模型（如Deep FusionNet），綜合雷達(dá)、攝像頭與LiDAR數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)更穩(wěn)健的環(huán)境感知。

現(xiàn)行檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)

為確保障礙物及人員探測(cè)系統(tǒng)的安全性與可靠性，國(guó)內(nèi)外已建立多項(xiàng)檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)：

ISO 15628:2018：《道路車輛 — 環(huán)境感知系統(tǒng) — 性能要求與測(cè)試方法》，規(guī)定了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在探測(cè)、識(shí)別與分類障礙物方面的性能指標(biāo)。
ISO 21448 (SOTIF)：《預(yù)期功能安全》，強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)在正常功能下仍可能因感知缺陷導(dǎo)致事故，要求對(duì)探測(cè)系統(tǒng)的誤判、漏檢進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。
SAE J3016：自動(dòng)駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，定義了L1至L5級(jí)別對(duì)環(huán)境感知能力的要求，其中L3及以上需具備高精度障礙物與人員探測(cè)能力。
GB/T 39903-2021（中國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)）：《智能網(wǎng)聯(lián)汽車電磁兼容性要求與試驗(yàn)方法》，對(duì)雷達(dá)與攝像頭系統(tǒng)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的穩(wěn)定性提出要求。
IEEE 802.11p / DSRC：用于車與車（V2V）、車與基礎(chǔ)設(shè)施（V2I）通信，支持基于協(xié)同感知的障礙物預(yù)警系統(tǒng)。

綜上所述，障礙物及人員探測(cè)檢測(cè)已發(fā)展為集傳感器技術(shù)、人工智能算法與標(biāo)準(zhǔn)化體系于一體的綜合性系統(tǒng)工程。未來，隨著5G、邊緣計(jì)算與AI大模型的發(fā)展，探測(cè)系統(tǒng)將向更高精度、更強(qiáng)魯棒性、更低延遲方向演進(jìn)，為智能社會(huì)的安全運(yùn)行提供堅(jiān)實(shí)保障。