4D成像雷达在城市全息路口中的应用

       智能路网-城市交通道路全息路口系统是一种利用先进技术实现路口交通精细化管理的解决方案。它结合了路口雷达、电警/卡口摄像机等感知手段，融合了传感器技术、高精度地图技术、AI算法、大算力芯片和边缘计算技术，形成车辆时空数据、过车身份数据、违法抓拍数据、按车道流量数据、信号灯状态数据等多种数据，构建了“智慧+感知”的能力，达到了全时、全域、全量、精准的全方位数据感知。

       交通运输部印发的《关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指导意见》提出了到2035年，精准感知、精确分析、精细管理和精心服务能力全面提升，成为加快建设交通强国的有力支撑的目标。为了实现这一目标，意见强调了新型感知设备在交通基础设施中的重要作用，包括激光雷达、毫米波雷达、雷视一体机等。

       全息路口作为智慧交管领域内的热点话题，其建设内容主要以硬件配置为主导，增添了新的设备需求。雷视融合成为推动智慧城市全息路口构建的关键技术，其应用可以实现视频监控和雷达的优势互补，提升交通感知能力。此外，城市全息路口建设也被视为未来城市道路交通的创新解决方案。通过全息路口等技术的应用，可以实现城市交通的精细化、智能化管理，提高交通效率，减少交通拥堵和事故，提升城市居民的出行体验。

       全息路口应用方案功能及性能要求如下：

       全息路口系统功能应满足以下要求：

1. 应支持压线、变道、逆行、违停违章检测功能；
2. 应支持停车、逆行、行人、交通拥堵、交通缓行等事件检测；支持车流量、车流平均速度、车道占有率、车头时距、排队长度、拥堵检测；
3. 应支持社会特殊和警务、政务车辆的识别，如警车、救护车等；
4. 应支持识别目标交通参与者即时位置、即时速度、方位航向角、加速度等动态属性，支持识别区间内车辆数、空间占有率、平均速度等动态属性；
5. 应支持排队长度检测功能，输出排队长度、队首队尾车辆位置、排队车辆数；
6. 应能对交通异常事件进行检测，包括行人闯入、异常停车、逆行、变道、超高速、超低速缓行、拥堵、占用应急车道、道路遗撒等，并能输出报警信息；
7. 应支持识别车辆的实时经纬度位置和行驶车道；
8. 感知目标应提供五类基本元数据（位置、速度、车牌/ID、属性、姿态）。

       目前全息路口的感知毫米波雷达基本采用3D毫米波雷达，仅能获取到目标的距离、速度和水平角度信息。应用于全息路口的信息感知存在以下缺陷：

1. 无法识别静止目标：交通信息流感知的3D毫米波雷达通常仅探测运动目标，且不具备目标高度信息解析，对静止目标的感知主要通过策略性算法优化完成，在交通流量较大或交通拥堵的情况下，雷达感知性能急剧下降；
2. 目标识别能力较差：由于3D毫米波雷达获取到的目标点信息维度不足、数量较少、质量较差，无法解析目标轮廓、类别和行为，无法对交通参与者进行很好地分类；
3. 探测精度和分辨率不足：3D毫米波雷达由于感知信息不足，加之硬件基础较为匮乏，对目标探测的精度和分辨率不足，影响感知准确性；
4. 环境适应性较差、探测距离较近：实际应用的交通环境多种多样，交通参与者也较为复杂多变，3D毫米波雷达感知性能不足，对目标的探测距离较近，无法真实还原交通场景；
5. 实时性能优越：4D成像毫米波雷达能够实时提供交通数据，为交通全息路口的决策系统提供及时、准确的信息支持。这有助于实现快速、准确的交通调度和控制，提高道路通行效率和安全性。

       4D成像雷达应用在城市全息路口，可实现包括交通道路信息、交通违章/违法信息、交通异常路况等全事件检测预警：