[发明专利]一种公路事故勘查系统及方法

摘要

本发明提供了一种公路事故勘查系统及方法，系统包括子母系统和地面控制终端；所述子母系统中以机器人为母机、以无人机为子机，由子母系统共同完成事故勘查和处理作业；无人机和机器人通过其搭载的无线视频传输模块，将事故现场的图像传送给地面控制终端，手持地面控制终端的交警可通过机器人搭载的显示屏与现场人员进行交流，公布事故结论。若车主需要为此缴纳罚款，可在线为其开出罚单，车主可通过二维码扫码立即缴纳。本发明能够提高高速公路事故的处理效率，最大程度地减少因事故造成的损失。本发明能够提高高速公路事故的处理效率，最大程度地减少因事故造成的损失。

主权项

1.一种公路事故勘查系统，其特征在于，包括子母系统和地面控制终端；所述子母系统中以机器人为母机、以无人机为子机，由子母系统共同完成事故勘查和处理作业；

所述机器人上设置有第一连接模块和第一控制系统，以及与第一控制系统相连的定位系统、第一视频采集系统、第一无线通信系统和供电系统；所述供电系统为各用电模块供电；

所述无人机上设置有第二连接模块和第二控制系统，以及与第二控制系统相连的第二视频采集系统和第二无线通信系统；

所述第一连接模块和第二连接模块用于机器人与无人机固定，同时实现机器人为无人机提供电能补给；

所述第一无线通信系统、第二无线通信系统和地面控制终端两两通信连接；

所述定位系统，用于机器人自主定位到达事故发生点，并在无人机现场航拍结束后，提供本机位置给无人机，以便无人机正确返航；

所述第一视频采集系统和第二视频采集系统，分别用于机器人和无人机对事故现场及其周边进行系统地拍摄，并将拍摄的视频通过无线通信传输给地面控制终端，以便地面控制终端实时监测事故现场情况，对子母系统进行控制；

所述第一控制系统接收地面终端对于机器人的控制；地面控制终端根据实时监测的机器人拍摄视频，人工干预机器人工作状态以及行走区域；

所述第二控制系统接收地面终端对于无人机的控制；地面控制终端根据实时监测的无人机航拍视频，实现人工干预无人机飞行状态以及飞行区域。

2.根据权利要求1所述的公路事故勘查系统，其特征在于，所述无人机上还设置有电量检测模块，电量检测模块实时监测无人机电量，当电量低于30％，无人机自动返航，与机器人上的第一连接模块连接充电。

3.根据权利要求1所述的公路事故勘查系统，其特征在于，所述无人机上还设置有与第二控制系统相连的巡航系统，用于定时采集高速公路路况视频，并实时将视频传输给地面控制终端。

4.根据权利要求1所述的公路事故勘查系统，其特征在于，机器人上还设置有与第一控制系统相连的勘查系统、医疗系统和现场保护系统；

所述机器人勘查系统，用于对事故现场进行勘测和处理；机器人勘查系统包括显示屏、罚单生成模块和二维码生成模块，与所述的第一控制系统相连接，地面控制终端通过机器人搭载的显示屏与现场人员进行交流，公布事故结论；若车主需要为此缴纳罚款，则通过罚单生成模块在线为其开出罚单，并通过二维码生成模块产生相应的二维码，车主能通过扫描显示屏上的二维码扫码立即缴纳罚款；

所述的机器人医疗系统，用于机器人将医疗急救用品和基础的医用器械带往事故现场；

所述的机器人现场保护系统，用于实施事故现场的设障，并进行声光鸣笛和喊话，对事故现场车辆及相关人员进行疏导，提醒后方车辆绕行。

5.根据权利要求1所述的公路事故勘查系统，其特征在于，所述第一连接模块包括卡口和电能补给端口；卡口用于无人机正确返航后与机器人精准对接与固定；电能补给端口集成在所述卡口上，实现机器人为无人机的供电系统充电。

6.一种公路事故勘查方法，其特征在于，采用权利要求1～5中任一项所述的公路事故勘查系统拍摄的事故现场视频，实现远程事故勘查。

7.根据权利要求6所述的公路事故勘查方法，其特征在于，所述事故勘查包括摩擦类事故监测，步骤如下：

Step11：对子母系统拍摄的视频图像进行预处理：对图像进行灰度处理和去噪，并按照道路交通标线的方向调正图像的方向；

Step12：对预处理后的图像去除背景部分，然后提取图像边缘并进行二值化处理，得到图像中的汽车轮廓；将图像中的两个汽车轮廓分别拟合为长方形，分别记为长方形A和长方形B，其中A相对于车道行进方向为前车，B相对于车道行进方向为后车；把图像映射在二维平面坐标系中；

Step13：计算车身与道路交通标线的角度，即车身偏离方向角度为α；

求长方形B四条边的斜率，分别记为K_i，i＝0,1,2,3，选择其中小于0的值，记为k，则有：

α＝arctan(k)；

Step14：求取两个汽车车身的最短距离l；

如果Step12中两个汽车轮廓无法拟合为两个独立的长方形，则判定：l＝0；

否则，进行如下步骤：

首先，求取长方形A的距离长方形B最近的一个顶点V(x₁,y₁)；

然后，求取长方形B四条边中斜率为k并且距离长方形A距离较近的边NO所在直线l₂的方程：

S·x+T·y+C＝0

其中，S＝1，T＝‑k，C＝‑a+kb，(a,b)为边NO与其相邻边MN的交点N的坐标；

最后，求点V(x₁,y₁)到直线l₂的距离，即为两个汽车车身的最短距离l：

Step15：根据车身偏离方向角度为α和两个汽车车身的最短距离l判断发生摩擦类事故的可能性；

如果l＝0，则必定发生了摩擦类事故；

如果l≤l_n且α≥α_n，则发生摩擦类事故可能性较大；

如果l>l_n且α<α_n，则发生摩擦类事故可能性较小；

其中，l_n为车身距离阈值，α_n为车身偏离方向角度阈值，为经验参数。

8.根据权利要求7所述的公路事故勘查方法，其特征在于，所述Step15中，通过历史数据统计分析，得到车身距离和车身偏离方向角度与发生摩擦类事故的可能性之间的线性关系；根据该线性关系，将发生摩擦类事故的可能性为p时，对应的车身距离和车身偏离方向角度作为l_n和α_n的初始值，即l₀和α₀；

第n次监测之后，若事实上本次监测现场没有发生摩擦类事故，则l_n和α_n保持原来的阈值不变；若事实上本次监测现场发生了摩擦类事故，则按以下公式更新阈值l_n和α_n；

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