文献标识码：A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.2017.04.005
中文引用格式：彭璇，王梦媛，曾洁茹，等. 高精度北斗定位技术在交管执法取证中的应用研究[J].电子技术应用，2017，43(4)：21-23，28.
英文引用格式：Peng Xuan，Wang Mengyuan，Zeng Jieru，et al. Application of high precision BDS positioning technology for traffic management law enforcement and evidence collection[J].Application of Electronic Technique，2017，43(4)：21-23，28.
0 引言
随着北斗导航系统及国家北斗地基增强系统的日益完善，其在交通工程及管理方面的应用越来越多。尤其高精度定位技术在高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistant System，ADAS）、车联网、交警执法取证等领域发挥重要作用，为交通管理部门对车道级交通违法行为执法取证提供了有效手段。
利用高精度GNSS定位技术，解决公安交管领域车道级违法行为的执法困难、实现有法可依是本文的主要工作动机。车道级违法行为的执法取证存在一定困难，主要体现在以下两个方面：(1)数据采集困难。由于传统GNSS定位技术精度在5～10 m左右，无法判断车辆的车道级行为。(2)现场还原困难。交通事故发生前后的时空位置难以还原，需要有经验的人员进行人工识别、人员疏散及现场取证，难以在远程云端完成工作。因此，精确监督识别车道级别的车辆行为是处理交通管理中此方面执法取证困难的关键。
本文的主要贡献包括以下几点：(1)设计了具有高精度定位的执法取证终端，结合广域实时精密定位服务，获取并处理车道级车辆信息，实现执法可取证。(2)针对车道级违法现象，开展多次试验进行验证，并分析处理试验结果。
1 相关工作
违法变换车道等交通违法行为行为扰乱了正常通行秩序，容易引发交通事故，实现车道级违法行为识别对交通管理领域具有重大意义。许多学者针对车道级违法驾驶模型进行了研究。文献[1]对现有微观车道变化模型进行了详细的审查和系统的比较。文献[2]运用大数据分析，提取车辆在特定区域特征，进行了车辆轨迹研究。文献[3]基于北斗/GPS高精度定位感知技术，提出了一种车道级卫星定位系统。文献[4]提出了一种基于车载网络的网络BDS/RTK系统，用于城市复杂交通环境中的高精度定位。
当前，将高精度北斗定位技术应用到车道级违法行为识别已经成为学术领域研究热点之一。文献[5]结合GNSS与惯性导航系统(INS)，使用具有精确的车辆运动模型和车道信息的过滤器实现不同类型的车道级别违法驾驶行为。文献[6]通过GPS、北斗和惯性测量单元(IMU)与先进的算法相结合，提出了一种新的检测车道级违法行为的综合框架。文献[7]使用无颗粒过滤器(UPF)将GPS、北斗以及IMU融合，实现了车道级高精度车辆定位。然而，这些研究大部分停留在模拟或实验条件下，没有进行现场实验以及终端开发。因此，本文重点研制了基于高精度GNSS定位感知的车载终端，解决高精度定位问题，为车道级车辆轨迹行为监管提供实际可行的方法。
2 技术架构
2.1 车道级违法行为
车道级违法行为指移动目标相对于车道或其他移动目标（机动车、非机动车、行人等）而言，目标相对位置的位移在一个车道级别内（2.5～3.5 m）、违反交通法规的行为。相比于酒驾、超速等常见交通违法行为，车道级违法行为具有受监管技术水平限制，具有不易取证的特点。
车道级违法行为主要包括以下两类：
(1)车辆车道行为。如不按规定车道行驶、在禁止变道等路段违法变道、连续变道等。
(2)车辆移动目标行为。如从前车右侧超车、变道撞直行造成事故等。
2.2 北斗地基增强系统与高精度定位
“北斗地基增强系统”是由国家统一规划建设的以北斗卫星导航系统为主，兼容其他GNSS系统的地基增强系统。该系统通过地面通信系统播发导航信号修正量和辅助定位信号，向用户提供厘米级至亚米级精密导航定位和大众终端辅助增强服务。
北斗地基增强系统的核心是“广域实时精密定位技术”，形成覆盖中国区域的高精度导航和综合信息服务系统。能够实现优于1 m定位精度的卫星导航增强服务。
我们目前已经建立了具有广域实时精密定位数据服务的系统。从功能上可以分为解算模块、数据发布模块、终端模块三个部分，在数据通信上建立一套“发布中心—租户—用户”的海量用户播发体制，可根据服务范围和用量灵活地调整租户的数量和等级，实现“云”服务。车载高精度定位数据流图如图1所示。
2.3 车道级定位执法取证终端
本文研制的终端的主要形态为智能车载后视镜式，如图2所示。在北斗/GPS系统的广域实时精密定位技术的基础上，该终端综合车载OBD、惯性传感器、车在视觉以及网络通信的其他设备于一体。该终端目前已经接入了全国北斗地基增强实验站的信号，使用了带有原始观测值输出的定位模块，在驱动模块实现了数据解算，并且同时支持广域实时精密定位及传统的局域差分定位手段。达到该终端可以实时、精准、可靠获取时空数据的目的。
3 系统实现与实验
3.1 实验环境
为使得公安交管部门能够从车辆卫星定位数据中提取车辆违法行为证据，为公安部门道路交通执法提供基础，我们在无锡分别建设3个用于北斗交通应用的北斗/GPS连续定位参考站(同国家北斗地基增强系统规范)，站间距15～30 km，基本覆盖整个无锡市。同时，在无锡钱荣路—梁清路—快速内环—高浪路建立实验区，加工车道级地图，以备实验使用。
3.2 车道级车辆行为识别
本文研制的具有北斗/GPS高精度定位感知终端由前端摄像头记录车辆行驶路面情况，通过广域实时精密定位技术在广域差分和精密单点定位技术的应用实时、精准、可靠获取时空数据，将车辆的高精度轨迹与车道级地图进行匹配，识别车辆是否具有变更车道等行为。2015年10月13日在无锡钱荣路—梁清路—快速内环—高浪路实验区多路段驾车进行高精度定位取证实验，分别记录了正常行驶、压线行驶、变道超车、转弯掉头、进出主辅路等多种状态。图3是在钱荣路进行的变更车道、超车行为实验。由左侧高精度车道级地图上显示车辆动态位置可见车辆逐渐变道，结合行驶记录仪记录视频确定车辆在精确时间地点的变道超车过程。
3.3 车道级事故现场还原
此终端可在车道级事故的现场还原中精准、快速整合出事故原因，恢复现场，解决交警因车辆碰撞等造成的难以定责问题，目前已经在武汉、无锡等城市开展了规模化验证。
下面结合一次双车事故实例介绍该流程。这是在湖北省武汉市武昌区中南路发生的一次事故，事故发生后，终端根据传感器的异常变化，自动迅速地将事故位置信息、事故发生前后20 s左右的车辆轨迹信息以及行车记录视频传至远程大数据管理平台。交警在远程平台通过以下几个步骤，还原案发现场，实现快速定责定损：
(1)查看事故报警信息及行车记录视频
事故发生后，交警在远程平台上查看终端发送的信息进行核对，初步了解事故真实情况。然后，通过查看行车记录视频，详细了解事故发生的现场情况及碰撞方位、程度等信息。如图4。
(2)还原事故过程
通过收集到的车辆高精度位置信息以及速度、方向信息等数据，通过动画模拟，在高精度车道级地图上进行运动轨迹回放实现事故过程还原。
(3)远程定责定损
最后根据整个事故的数据分析情况以及交警和事故当事人的交流分析情况对事故的责任分配进行判定，并且对事故的真实性做出判断，确保事故现场可还原、可取证、可执法。
4 结论
本文研制了一种车道级的定位执法取证终端，通过广域实时精密定位技术实时精准地获取时空数据，将车辆的高精度轨迹与车道级地图进行匹配。
实验证明，该终端可以识别诸如不按规定车道行驶、变道超车等车辆的车道级行为，并通过收集记录车辆行车数据，可还原车道级事故现场，帮助交警解决因车辆碰撞等造成的现场混乱、难以定责问题，提高事故处理效率，为警方执法取证带来便利。
参考文献
[1] RAHMAN M，CHOWDHURY M，XIE Y C，et al.Review of microscopic lane-changing models and future research opportunities[J].IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.2013，14(4)：1942-1956.
[2] 何源浩，魏海平，等.车辆GPS轨迹兴趣区域提取算法研究[J].测绘工程，2016，25(5)：47-51.
[3] GUO C，GUO W F，CAO G Y，et al.A lane-level LBS system for vehicle network with high-precision BDS/GPS positioning[J].Computational Intelligence and Neuroscience，2015，531321.
[4] LIU J，ZHENG H J，CHEN W，et al.A distribution method of high precise differential corrections for a network Beidou/RTK system based on vehicular networks[J].Cybernetics and Information Technologies，2015，15(5)：140-150.
[5] SUN R，OCHIENG W，FANG C，et al.A new algorithm for lane level irregular driving identification[J].Journal of Navigation，2015，68(6)：1173-1194.
[6] SUN R，HAN K，HU J，et al.Integrated solution for anomalous driving detection based on BeiDou/GPS/IMU measurements[J].Transportation Research Part C-Emerging Technologies.2016，69：193-207.
[7] SUN R，HAN K，HU J，et al.An integrated algorithm based on BeiDou/GPS/IMU and its application for anomalous driving detection[C]//Proceedings of the 29th International Technical Meeting of the Satellite Division of the Institute of Navigation(ION GNSS+ 2016).2016：1885-1890.
作者信息:
彭 璇1，王梦媛2，曾洁茹2，郭 迟2
(1.公安部交通管理科学研究所，江苏 无锡214151；2.武汉大学，湖北 武汉430072）