CN110211388A - 基于3d激光雷达的多车道自由流车辆匹配方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配方法及系统，其中，上述方法包括：通过设置在多车道自由流系统中的3D激光雷达车辆检测模块采集多车道自由流系统的检测区域内的待匹配车辆的点云数据；根据所述点云数据确定所述待匹配车辆的轨迹信息，并将所述轨迹信息上传至所述多车道自由流系统中的综合控制模块，其中，所述综合控制模块根据以下至少之一确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及对所述待匹配车辆进行抓拍所得到的抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆：获取的所述轨迹信息、所述待匹配车辆的天线交易信息、所述抓拍车辆信息。
Description
技术领域
本发明涉及激光雷达领域，具体而言，涉及一种基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配方法及系统。
背景技术
多车道自由流技术，是一种基于车路通信的信息交互系统，旨在解决道路交通拥堵的有效技术手段，它提供了一种不限速度、不限车道、快速的不停车收费技术。但多车道自由流技术需要解决的一个关键问题是路测单元RSU天线与车载OBU的交易信息与抓拍信息的匹配，交易信息与抓拍信息的正确匹配一方面能够提供车载OBU正常完成的收费信息，另一方面能够提供车载OBU交易异常或无车载OBU车辆逃费的情况。关于多车道自由流技术目前已经有了一些技术手段来解决车辆定位及匹配的问题。
相关技术中提出了由多个单线激光或一个多线激光定位车辆位置的系统，还提出解决车辆定位和抓拍信息匹配的方法，该方法采用线激光在定位车辆位置，但定位的车辆位置不具有连续性的特点，车载OBU位置与激光定位车辆位置匹配通过设置多重阈值完成。相关技术中还采用了激光获取车辆位置与RSU天线获取的车载OBU位置进行匹配，该方法只提供一条光幕检测车辆，其车辆位置的准确性或车辆位置的变化不能精确的捕获，在逻辑匹配过程中就比较复杂。相关技术中还提供了多车道自由流中采用激光触发抓拍相机抓拍车辆图片的方法，主要叙述了抓拍图片的方法，其采用的激光实质上也是单线或光幕激光，无法准确实时跟踪定位车辆位置。
针对相关技术中，无法准确高效的对车辆交易信息和车辆的抓拍信息进行匹配等问题，尚未提出有效的技术方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配方法及系统，以至少解决相关技术中由于激光雷达坐标系与参考平面坐标系出现偏差进而导致激光雷达测量的数据有误等问题。
根据本发明的一个实施例，提供了一种基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配方法，包括：通过设置在多车道自由流系统中的3D激光雷达车辆检测模块采集多车道自由流系统的检测区域内的待匹配车辆的点云数据；根据所述点云数据确定所述待匹配车辆的轨迹信息，并将所述轨迹信息上传至所述多车道自由流系统中的综合控制模块，其中，所述综合控制模块根据以下至少之一确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及对所述待匹配车辆进行抓拍所得到的抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆：获取的所述轨迹信息、所述待匹配车辆的天线交易信息、所述抓拍车辆信息。
根据本发明的另一个实施例，还提供了一种基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配方法，包括：获取通过待匹配车辆的点云数据集合所确定的所述待匹配车辆的轨迹信息，其中，所述点云数据集合为设置在多车道自由流系统中的3D激光雷达车辆检测模块在多车道自由流系统的检测区域内采集的；获取所述待匹配车辆的天线交易信息和所述多车道自由流系统的抓拍模块对所述待匹配车辆进行抓拍所得到的抓拍车辆信息；通过比对所述轨迹信息，所述天线交易信息和所述抓拍车辆信息以确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及所述抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆。
根据本发明的另一个实施例，还提供了一种基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配装置，应用于多车道自由流系统中，包括：3D激光雷达车辆检测模块，其中，所述3D激光雷达车辆检测模块，用于采集多车道自由流系统的检测区域内的待匹配车辆的点云数据；并根据所述点云数据确定所述待匹配车辆的轨迹信息，并将所述轨迹信息上传至所述多车道自由流系统中的综合控制模块，其中，所述综合控制模块根据以下至少之一确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及对所述待匹配车辆进行抓拍所得到的抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆：获取的所述轨迹信息、所述待匹配车辆的天线交易信息、所述抓拍车辆信息。
根据本发明的另一个实施例，还提供了一种基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配装置，应用于多车道自由流系统中，包括：综合控制模块，其中，所述综合控制模块，用于获取通过待匹配车辆的点云数据集合所确定的所述待匹配车辆的轨迹信息，其中，所述点云数据集合为设置在多车道自由流系统中的3D激光雷达车辆检测模块在多车道自由流系统的检测区域内采集的；以及获取所述待匹配车辆的天线交易信息和所述多车道自由流系统的抓拍模块对所述待匹配车辆进行抓拍所得到的抓拍车辆信息；以及通过比对所述轨迹信息，所述天线交易信息和所述抓拍车辆信息以确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及所述抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆。
根据本发明的另一个实施例，还提供了一种基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配系统，包括：3D激光雷达车辆检测模块，设置在多车道自由流系统中，用于采集多车道自由流系统的检测区域内的待匹配车辆的点云数据，并根据所述点云数据确定所述待匹配车辆的轨迹信息，并将所述轨迹信息上传至所述多车道自由流系统中的综合控制模块；综合控制模块，用于根据获取的所述轨迹信息，所述待匹配车辆的天线交易信息和所述多车道自由流系统的抓拍模块对所述待匹配车辆进行抓拍所得到的抓拍车辆信息确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及所述抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆。
根据本发明的另一个实施例，还提供了一种存储介质，存储介质中存储有计算机程序，其中，计算机程序被设置为运行时执行以上任一项的基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配方法。
通过本发明，设置在多车道自由流系统中的3D激光雷达车辆检测模块先采集多车道自由流系统的检测区域内的待匹配车辆的点云数据，并根据所述点云数据确定所述待匹配车辆的轨迹信息，进而将所述轨迹信息上传至所述多车道自由流系统中的综合控制模块，然后，综合控制模块根据获取的所述轨迹信息，预先获取的所述待匹配车辆的天线交易信息和所述多车道自由流系统的抓拍模块对所述待匹配车辆进行抓拍所得到的抓拍车辆信息确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及所述抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆，解决了相关技术中，无法准确高效的对车辆交易信息和车辆的抓拍信息进行匹配等问题，通过3D激光雷达车辆检测模块在多车道自由流系统的检测区域内的所采集的待匹配车辆的点云数据，根据点云数据生成车辆轨迹信息，进而引入车辆轨迹信息，进而能够高效准确的确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及所述抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明实施例的一种基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配方法的检测设备的硬件结构框图；
图2是根据本发明实施例的基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配方法的流程图；
图3是根据本发明实施例的基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配方法的另一流程图；
图4是根据本发明实施例的基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配方法的又一流程图；
图5是根据本发明实施例的基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配方法的再一流程图；
图6是根据本发明实施例的基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配装置的结构框图；
图7是根据本发明实施例的基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配装置的另一结构框图；
图8为根据本发明优选实施例的基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配系统的结构示意图；
图9为根据本发明优选实施例的基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配系统的另一结构示意图；
图10为根据本发明优选实施例的基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配系统的又一结构示意图；
图11为根据本发明优选实施例的基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配系统的再一结构示意图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
实施例1
本申请实施例1所提供的方法实施例可以在检测设备或者类似的运算装置中执行。以运行在检测设备上为例，图1是本发明实施例的一种基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配方法的检测设备的硬件结构框图。如图1所示，检测设备10可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，可选地，上述检测设备还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述检测设备的结构造成限定。例如，检测设备10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示等同功能或比图1所示功能更多的不同的配置。
存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的多车道自由流车辆匹配方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至检测设备10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括检测设备10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
在本实施例中提供了一种可以运行于上述检测设备的多车道自由流车辆匹配方法，图2是根据本发明实施例的基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：
步骤S202，通过设置在多车道自由流系统中的3D激光雷达车辆检测模块采集多车道自由流系统的检测区域内的待匹配车辆的点云数据；
步骤S204，根据所述点云数据确定所述待匹配车辆的轨迹信息，并将所述轨迹信息上传至所述多车道自由流系统中的综合控制模块，其中，所述综合控制模块根据以下至少之一确定轨迹信息所对应的车辆，天线交易信息所对应的车辆，以及对待匹配车辆进行抓拍所得到的抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆：获取的轨迹信息、待匹配车辆的天线交易信息、抓拍车辆信息。
通过本发明，设置在多车道自由流系统中的3D激光雷达车辆检测模块先采集多车道自由流系统的检测区域内的待匹配车辆的点云数据，并根据所述点云数据确定所述待匹配车辆的轨迹信息，进而将所述轨迹信息上传至所述多车道自由流系统中的综合控制模块，然后，综合控制模块根据获取的所述轨迹信息，预先获取的所述待匹配车辆的天线交易信息和所述多车道自由流系统的抓拍模块对所述待匹配车辆进行抓拍所得到的抓拍车辆信息确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及所述抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆，解决了相关技术中，无法准确高效的对车辆交易信息和车辆的抓拍信息进行匹配等问题，通过3D激光雷达车辆检测模块在多车道自由流系统的检测区域内的所采集的待匹配车辆的点云数据，根据点云数据生成车辆轨迹信息，进而引入车辆轨迹信息，进而能够高效准确的确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及所述抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆。
在根据点云数据确定车辆轨迹信息的过程中，还可以执行以下技术方案：通过所述3D激光雷达车辆检测模块从采集的点云数据中提取所述待匹配车辆的三维轮廓信息，组成车辆的横向坐标集合、纵向坐标集合、高度值集合；在所述待匹配车辆通过所述检测区域后，根据所述横向坐标集合、所述纵向坐标集合、所述高度值集合获取到所述待匹配车辆的点云数据集合，其中，所述点云数据集合用于确定所述轨迹信息。
具体地，通过所述3D激光雷达车辆检测模块从采集的点云数据中提取所述待匹配车辆的三维轮廓信息，组成车辆的横向坐标集合、纵向坐标集合、高度值集合，可以通过以下方案实现：
通过所述3D激光雷达车辆检测模块在一个扫描周期内采集所述待匹配车辆的点云数据，经过坐标转换后，将所述点云数据变换为所述待匹配车辆的三维轮廓数据其中表示3D激光雷达车辆检测模块在所述扫描周期内，在t时刻，第i束激光线扫描所述待匹配车辆的横向坐标有序集合，表示3D激光雷达车辆检测模块在所述扫描周期内，在t时刻，第i束激光光线扫描所述待匹配车辆的纵向坐标有序集合，表示3D激光雷达车辆检测模块在所述扫描周期内，在t时刻，第i束激光光线扫描所述待匹配车辆的且与对应的高度值集合。
可选地，上述确定的所述待匹配车辆的轨迹信息可以包括：
通过所述3D激光雷达车辆检测模块在所述检测区域检测到的所述待匹配车辆的车辆轨迹信息集合(N，T，LT，XLT，XRT，YT)，其中，N表示3D激光雷达车辆检测模块检测的车辆编号，T表示在所述待匹配车辆通过检测区域的时间内，检测所述待匹配车辆的位置信息的有序时刻t集合，车道集合LT、左侧边界横向坐标集合XLT、右侧边界横向坐标集合XRT，、纵向坐标集合YT分别表示Lt、XLt、XRt、Yt的有序集合，其中，在t时刻所述匹配车辆的位置信息是(N，t，Lt，XLt，XRt，Yt)，其中，N表示3D激光雷达车辆检测模块检测的车辆编号，Lt表示t时刻所述待匹配车辆所在的车道，XLt表示t时刻所述待匹配车辆的位置信息的左侧边界横向坐标，XRt表示t时刻待匹配车辆的位置信息的右侧边界横向坐标，Yt表示t时刻待匹配车辆的位置信息的纵向坐标，其中，通过设置在多车道自由流系统中的3D激光雷达车辆检测模块采集多车道自由流系统的检测区域内的待匹配车辆的点云数据之后，所述方法还包括：通过所述3D激光雷达车辆检测模块触发所述抓拍模块对所述待匹配车辆进行抓拍，得到抓拍车辆信息的集合(N，Lt′，PT，P)，其中，Lt′是LT的子集，PT表示所述待匹配车辆的车牌集合，P表示所述待匹配车辆的图片集合。
在一个可选实施例中，通过所述3D激光雷达车辆检测模块触发所述抓拍模块对所述待匹配车辆进行抓拍，至少包括以下之一：在所述3D激光雷达车辆检测模块检测到所述待匹配车辆开始通过检测区域时触发；在所述3D激光雷达车辆检测模块检测到所述待匹配车辆处于检测区域中间位置时触发；在所述3D激光雷达车辆检测模块检测到所述待匹配车辆变道时触发；在所述3D激光雷达车辆检测模块检测到所述待匹配车辆的车头将要离开检测区域时触发。
在一个可选实施例中，所述通过设置在多车道自由流系统中的3D激光雷达车辆检测模块采集多车道自由流系统的检测区域内的待匹配车辆的点云数据之后，所述方法包括：根据所述点云数据确定所述待匹配车辆的特征信息和车辆检测信息，其中，所述特征信息至少包括以下之一：所述待匹配车辆的长度，所述待匹配车辆的宽度，所述待匹配车辆的高度，所述待匹配车辆的速度，所述待匹配车辆的车型，所述车辆检测信息包括：所述待匹配车辆的车辆编号，所述待匹配车辆的车型，车道，所述待匹配车辆的速度，所述待匹配车辆的长度，所述待匹配车辆的宽度，所述待匹配车辆的高度，所述待匹配车辆的车头进入检测区域的时间，所述待匹配车辆的车位离开所述检测区域的时间；将所述特征信息和车辆检测信息上传至后台或者数据中心。
其中，所述3D激光雷达车辆检测模块至少包括一个3D激光雷达单元，所述3D激光雷达单元用于形成至少两个存在夹角的扫描平面。
在一个可选实施例中，在所述3D激光雷达车辆检测模块至少两个3D激光雷达单元时，所述两个3D激光雷达单元中的一个3D激光雷达单元发出的激光线所形成的扫描面与所述待匹配车辆存在第一预设角度，以使所述一个3D激光雷达单元能够覆盖到所述检测区域的最远范围，所述两个3D激光雷达单元中的另一个3D激光雷达单元发出的激光线所形成的扫描面与所述待匹配车辆存在第二预设角度，以使所述一个3D激光雷达单元能够覆盖到所述检测区域的最近范围，所述3D激光雷达单元包括：机械式扫描的多线激光雷达，为基于微机电系统(Micro-Electro Mechanical System，简称为MEMS)的准固态激光雷达，为基FLASH的固态激光雷达。
以上实施例是从3D激光雷达车辆检测模块为执行主体对多车道自由流车辆匹配过程所进行的说明，以下从综合控制模块为执行主体还提供了一种对多车道自由流车辆匹配过程进行的说明。
图3是根据本发明实施例的基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配方法的另一流程图，如图3所示，该流程包括如下步骤：
步骤S302，获取通过待匹配车辆的点云数据集合所确定的所述待匹配车辆的轨迹信息，其中，所述点云数据集合为设置在多车道自由流系统中的3D激光雷达车辆检测模块在多车道自由流系统的检测区域内采集的；
步骤S304，获取所述待匹配车辆的天线交易信息和所述多车道自由流系统的抓拍模块对所述待匹配车辆进行抓拍所得到的抓拍车辆信息；
步骤S306，通过比对所述轨迹信息，所述天线交易信息和所述抓拍车辆信息以确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及所述抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆。
通过本发明，获取通过待匹配车辆的点云数据集合所确定的所述待匹配车辆的轨迹信息，所述待匹配车辆的天线交易信息和所述多车道自由流系统的抓拍模块对所述待匹配车辆进行抓拍所得到的抓拍车辆信息，通过比对所述轨迹信息，所述天线交易信息和所述抓拍车辆信息以确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及所述抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆，其中，所述点云数据集合为设置在多车道自由流系统中的3D激光雷达车辆检测模块在多车道自由流系统的检测区域内采集的，采用上述技术方案，解决了相关技术中，无法准确高效的对车辆交易信息和车辆的抓拍信息进行匹配等问题，通过3D激光雷达车辆检测模块在多车道自由流系统的检测区域内的所采集的待匹配车辆的点云数据，根据点云数据生成车辆轨迹信息，进而引入车辆轨迹信息，进而能够高效准确的确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及所述抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆。
可选地，3D激光雷达车辆检测模块在相邻扫描周期内采集车辆的点云数据，转换为所述三维轮廓数据，通过所述车辆的横向坐标有序集合来匹配，当前扫描周期的所述横向坐标有序集合中的左右边界坐标范围与前一扫描周期的所述横向坐标有序集合中的左右边界坐标范围存在重叠，则判定这两个扫描周期的数据为同一车辆数据；否则判定是不同的车辆数据。
进一步地，本发明实施例还提供了一种通过3D激光雷达车辆检测模块检测车辆并车及分车的方法，包括：
所述车辆的三维轮廓数据存在部分或所有的横向坐标有序集合中的左右边界坐标的绝对差值大于预设车辆宽度阈值时，则判定存在并车；
进行并车分车根据所述三维轮廓数据中的没有并车的横坐标有序集合与并车的横坐标有序集合比较分析，从并车的横坐标有序集合中分车；或者根据并车的横坐标有序集合中的宽度变化，和/或所述车辆高度值集合中的高度变化比较分析来分车。
具体地，根据横坐标有序集合分车通过以下技术方案实现：3D激光雷达单元扫描并车车辆，在一个扫描周期内或者相邻扫描周期，3D激光雷达单元的扫描光束中部分光束扫描的是并车车辆的截面，部分光束扫描的是并车中一辆车的截面，则扫描并车车辆的横向有序坐标的左右边界坐标与一辆车的横向有序坐标的左右边界坐标存在较大差值，根据扫描一辆车的截面转换后的横向有序坐标的左右边界坐标值，来计算并车车辆中横向有序坐标的分界点；
根据高度值集合来分车可以通过以下技术方案实现：当扫描的并车车辆自身高度变化较大时，3D激光雷达扫描并车车辆，在同一个扫描截面内，其转换后的高度值集合中高度值随车辆的高度变化而变化，寻找出高度变化较大的点作为分界点。
以下结合一示例对上述多车道自由流车辆匹配流程进行说明，本发明以下示例具体提供了一种基于3D激光雷达的多车道自由流车辆检测流程，提高了现有技术中多车道自由流系统中，RSU天线与车载OBU交易及车牌抓拍的匹配成功率和准确率，并且能够捕获车载OBU交易异常、或是无OBU车辆、或是车载OBU信息与车辆实际信息不符合的问题。
可选地，本发明实施例提供了一种基于3D激光雷达的多车道自由流车辆检测方法，图4是根据本发明实施例的基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配方法的又一流程图，如图4所示，包括：
S402：3D激光雷达车辆检测模块(可以设置在多车道自由流系统的门架或立杆上)实时采集的点云数据进行预处理；
S404：从所述采集的点云数据中提取车辆点云数据，组成完整的所述车辆点云数据集合，和/或触发抓拍模块抓拍车辆信息，并获取车辆通过检测区域的车辆轨迹信息；
S406：获取天线交易模块的交易信息，并把交易信息、车辆轨迹信息、车辆抓拍信息匹配，上传至后台服务器或数据中心。
进一步地，所述步骤S402还包括：
3D激光雷达车辆检测模块一次接收到的点云数据，是3D激光雷达在一个扫描周期内采集的部分点云数据或所有点云数据；
3D激光雷达车辆检测模块接收采集的点云数据，按照3D激光雷达的线束顺序，组成一个完整的扫描周期内的点云数据，然后再进行处理；
或者3D激光雷达车辆检测模块接收到采集的点云数据就进行处理，当一个扫描周期内的点云数据接收完成，点云数据的处理完成，按照3D激光雷达的线束顺序，组成一个完整的扫描周期内的点云数据和处理后的点云数据；
此外，还需对采集的点云数据的异常点值进行处理；也可以对采集的点云数据进行坐标变换，变换为垂直与行车方向的横向坐标值，平行于行车方向的纵向坐标值，和高度方向的坐标值。
进一步地，提取所述车辆点云数据可以通过以下方式实现：3D激光雷达车辆检测模块根据高度变化，从采集的点云数据中提取车辆的三维轮廓信息，组成车辆的横向坐标集合、纵向坐标集合、高度值集合；
3D激光雷达相邻两个完整地扫描周期采集的车辆数据通过横向坐标值进行匹配，车辆通过3D激光雷达模块检测区域后，则获取到车辆的点云数据集合。
进一步地，图5是根据本发明实施例的基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配方法的再一流程图，如图5所示，获取车辆轨迹信息及匹配可以通过以下技术方案实现：
S502：3D激光雷达车辆检测模块实时检测车辆运行轨迹信息，在t时刻车辆的位置信息是(N，t，Lt，XLt，XRt，Yt)，其中，N表示3D激光雷达车辆检测模块检测的车辆编号，Lt表示t时刻该车辆所在的车道，XLt表示t时刻或时刻该车辆位置的左侧边界横向坐标，XRt表示t时刻该车辆位置的右侧边界横向坐标，Yt表示t时刻该车辆位置的纵向坐标，车辆通过3D激光雷达车辆检测模块的检测区域的车辆轨迹信息集合(N，T，LT，XLT，XRT，YT)，其中时间集合T表示在车辆通过检测区域的时间内，检测该车辆位置的有序时刻t集合，车道集合LT、左侧边界横向坐标集合XLT、右侧边界横向坐标集合XRT，、纵向坐标集合YT分别表示Lt、XLt、XRt、Yt的有序集合；
S504：3D激光雷达车辆检测模块触发抓拍模块抓拍车辆，得到车辆图片及车牌，组成车辆抓拍信息集合(N，Lt′，PT，P)，其中Lt′是LT的子集，PT表示该车辆的车牌集合，P表示该车辆图片集合，抓拍模块获取的车辆信息通过车辆编号N与3D激光雷达车辆检测模块检测的车辆信息进行准确匹配；
S506：天线交易模块获取通过交易区域的车载OBU的位置信息集合和交易信息，OBU位置信息集合与车辆轨迹信息集合进行计算匹配，和/或交易信息中车牌信息与车辆抓拍信息中的车牌信息匹配，判定天线交易模块交易的车辆与3D激光雷达车辆检测模块检测的车辆是同一车辆。
进一步地，3D激光雷达车辆检测模块获取车辆点云数据的方法，还包括：
在时刻t，3D激光雷达一个扫描周期内采用车辆的点云数据，经过坐标转换后，变换为车辆的三维轮廓数据其中表示3D激光雷达在时刻t，在该扫描周期内，第i束光线扫描车辆的横向坐标有序集合，表示3D激光雷达在时间t，在该扫描周期内，第i束光线扫描车辆的纵向坐标有序集合，表示3D激光雷达在时刻t，在该扫描周期内，第i束光线扫描车辆且与对应的高度值集合；
3D激光雷达相邻扫描周期内采集车辆的点云数据，转换为三维轮廓数据，通过车辆的横向坐标有序集合来匹配，当前扫描周期的横向坐标有序集合中的左右边界坐标范围与前一扫描周期的横向坐标有序集合中的左右边界坐标范围存在重叠，则判定这两个扫描周期的数据为同一车辆数据；否则判定是不同的车辆数据；
车辆通过3D激光雷达检测区域后，就可获得车辆的所有三维轮廓数据，从这些数据中提取数据，组成车辆轨迹信息集合。
进一步地，3D激光雷达车辆检测模块检测车辆并车及分车的方法，还包括：
车辆的三维轮廓数据存在部分或所有的横向坐标有序集合中的左右边界坐标的绝对差值大于预设车辆宽度阈值时，则判定存在并车；
进行并车分车根据三维轮廓数据中的没有并车的横坐标有序集合与并车的横坐标有序集合比较分析，从并车的横坐标有序集合中分车；或者通过并车的横坐标有序集合中的宽度变化，和/或车辆高度值集合中的高度变化比较分析来分车。
3D激光雷达车辆检测模块触发抓拍模块抓拍车辆，包含以下过程中的一个，和/或多个：
在3D激光雷达车辆检测模块检测到车辆开始通过检测区域时触发；
在3D激光雷达车辆检测模块检测到车辆处于检测区域中间位置时触发；
在3D激光雷达车辆检测模块检测到车辆变道时触发；
在3D激光雷达车辆检测模块检测到车头将要离开检测区域时触发；
当抓拍模块包括多个相机时，则3D激光雷达车辆检测模块根据车辆位置，触发车辆所在车道的抓拍相机进行抓拍，通过车辆编号使不同相机抓拍的车辆抓拍信息合并成一个车辆抓拍信息集合；
当3D激光雷达车辆检测模块包括多个3D激光雷达单元时，车辆通过不同3D激光雷达单元的检测区域时，分别触发抓拍模块进行抓拍，抓拍的车辆图片信息通过时间位置或车辆编号匹配，合并成一个车辆抓拍信息集合。
3D激光雷达车辆检测模块采集通过检测区域的车辆的点云数据，计算车辆特征信息，至少包含长、宽、高、速度，识别车型，组成车辆检测信息，至少包含(车辆编号，识别车型，车道，速度，长，宽，高，车头进入时间，车头离开时间)信息；
抓拍模块抓拍车辆图片并识别车牌，组成车辆抓拍信息，至少包含(车辆编号，车牌集合，图片集合，抓拍时间集合)信息；
天线交易模块与车载OBU交易满足国标交易协议外，至少包含(OBUID，交易车型，交易时间，交易车牌，交易成功标识)组成的OBU交易信息；
综合控制模块把接收的车辆检测信息、车辆抓拍信息、OBU交易信息进行逻辑处理匹配后组成车辆信息，至少包含(车辆编号，OBU ID，交易车型，交易时间，交易车牌，交易成功标识，识别车型，车道，速度，长，宽，高，车头进入时间，车头离开时间，抓拍车牌，图片集合，抓拍时间集合)信息。
可选地，本发明实施例提供了基于3D激光雷达的多车道自由流车辆定位匹配系统，包括3D激光雷达车辆检测模块、天线交易模块、抓拍模块、综合控制模块，3D激光雷达车辆检测模块至少包括一个3D激光雷达单元和数据处理单元；3D激光雷达车辆检测模块的检测区域覆盖道路上所有车道，在车辆行驶方向上投影到道路上，3D激光雷达车的扫描光束形成的扫描面离3D激光雷达车辆检测模块正下方的最小距离范围是0-6米，最远距离范围是20-30米；
3D激光雷达单元的视场角不能覆盖检测区域时，需要使用多个3D激光雷达单元，3D激光雷达单元与车辆行驶方向有一定的预设角度；
3D激光雷达车辆检测模块用于采集道路上车辆的点云数据，与抓拍模块连接，用于多次触发所述抓拍模块抓拍，获取车辆通过检测区域的轨迹信息和车辆特征信息；
抓拍模块的抓拍区域不小于3D激光雷达车辆检测模块的检测区域，抓拍区域覆盖车辆的检测区域，抓拍模块用于抓拍车辆，传递车辆图片和车牌信息；
天线交易模块由一个或多个RSU单元组成，用于与车载OBU交易，及获取所述车辆OBU的位置信息，天线交易模块的交易区域不小于抓拍区域，交易区域覆盖所述抓拍区域；
综合控制模块分别与3D激光雷达车辆检测模块、抓拍模块、天线交易模块连接，用于获取车辆的轨迹信息集合、车辆检测信息、车辆抓拍信息、车辆交易信息、OBU位置信息，把上述所有信息进行匹配组合，组成车辆信息，并上传至后台或服务中心。
进一步地，3D激光雷达单元的扫描光束不少于2线，3D激光雷达车辆检测模块至少包括一个3D激光雷达单元；
当3D激光雷达单元垂直方向上的视场角不能覆盖所述车辆检测范围时需要至少安装两个3D激光雷达单元，一个3D激光雷达单元的光束扫描形成的扫描面与行车方向有一预设角度，能够让3D激光雷达单元覆盖检测区域的最远范围，另一个3D激光雷达单元的光束扫描形成的扫描面与行车方向有另一预设角度，能够让3D激光雷达单元覆盖检测区域的最近范围；
3D激光雷达单元与所述抓拍模块连接，和/或数据处理单元与所述抓拍模块连接；
抓拍模块至少包括车头抓拍相机，和/或车尾抓拍相机。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
在本实施例中还提供了一种多车道自由流车辆匹配装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图6是根据本发明实施例的基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配装置的结构框图，如图6所示，该装置包括：
3D激光雷达车辆检测模块60，其中，所述3D激光雷达车辆检测模块，用于采集多车道自由流系统的检测区域内的待匹配车辆的点云数据；并根据所述点云数据确定所述待匹配车辆的轨迹信息，并将所述轨迹信息上传至所述多车道自由流系统中的综合控制模块，其中，所述综合控制模块根据获取的所述轨迹信息，所述待匹配车辆的天线交易信息和所述多车道自由流系统的抓拍模块对所述待匹配车辆进行抓拍所得到的抓拍车辆信息确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及所述抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆。
通过本发明，设置在多车道自由流系统中的3D激光雷达车辆检测模块先采集多车道自由流系统的检测区域内的待匹配车辆的点云数据，并根据所述点云数据确定所述待匹配车辆的轨迹信息，进而将所述轨迹信息上传至所述多车道自由流系统中的综合控制模块，然后，综合控制模块根据获取的所述轨迹信息，预先获取的所述待匹配车辆的天线交易信息和所述多车道自由流系统的抓拍模块对所述待匹配车辆进行抓拍所得到的抓拍车辆信息确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及所述抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆，解决了相关技术中，无法准确高效的对车辆交易信息和车辆的抓拍信息进行匹配等问题，通过3D激光雷达车辆检测模块在多车道自由流系统的检测区域内的所采集的待匹配车辆的点云数据，根据点云数据生成车辆轨迹信息，进而引入车辆轨迹信息，进而能够高效准确的确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及所述抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆。
可选地，所述3D激光雷达车辆检测模块，还用于从采集的点云数据中提取所述待匹配车辆的三维轮廓信息，组成车辆的横向坐标集合、纵向坐标集合、高度值集合；在所述待匹配车辆通过所述检测区域后，根据所述横向坐标集合、所述纵向坐标集合、所述高度值集合获取到所述待匹配车辆的点云数据集合，其中，所述点云数据集合用于确定所述轨迹信息。
在一个可选实施例中，所述3D激光雷达车辆检测模块，还用于在一个扫描周期内采集所述待匹配车辆的点云数据，经过坐标转换后，将所述点云数据变换为所述待匹配车辆的三维轮廓数据其中表示3D激光雷达车辆检测模块在所述扫描周期内，在t时刻，第i束激光线扫描所述待匹配车辆的横向坐标有序集合，表示3D激光雷达车辆检测模块在所述扫描周期内，在t时刻，第i束激光光线扫描所述待匹配车辆的纵向坐标有序集合，表示3D激光雷达车辆检测模块在所述扫描周期内，在t时刻，第i束激光光线扫描所述待匹配车辆的且与对应的高度值集合。
在一个可选实施例中，所述3D激光雷达车辆检测模块，还用于触发所述抓拍模块对所述待匹配车辆进行抓拍，至少包括以下之一：在所述3D激光雷达车辆检测模块检测到所述待匹配车辆开始通过检测区域时触发；在所述3D激光雷达车辆检测模块检测到所述待匹配车辆处于检测区域中间位置时触发；在所述3D激光雷达车辆检测模块检测到所述待匹配车辆变道时触发；在所述3D激光雷达车辆检测模块检测到所述待匹配车辆的车头将要离开检测区域时触发。
确定的所述待匹配车辆的轨迹信息可以包括：通过所述3D激光雷达车辆检测模块在所述检测区域检测到的所述待匹配车辆的车辆轨迹信息集合(N，T，LT，XLT，XRT，YT)，其中，N表示3D激光雷达车辆检测模块检测的车辆编号，T表示在所述待匹配车辆通过检测区域的时间内，检测所述待匹配车辆的位置信息的有序时刻t集合，车道集合LT、左侧边界横向坐标集合XLT、右侧边界横向坐标集合XRT，、纵向坐标集合YT分别表示Lt、XLt、XRt、Yt的有序集合，其中，在t时刻所述匹配车辆的位置信息是(N，t，Lt，XLt，XRt，Yt)，其中，N表示3D激光雷达车辆检测模块检测的车辆编号，Lt表示t时刻所述待匹配车辆所在的车道，XLt表示t时刻所述待匹配车辆的位置信息的左侧边界横向坐标，XRt表示t时刻待匹配车辆的位置信息的右侧边界横向坐标，Yt表示t时刻待匹配车辆的位置信息的纵向坐标，其中，通过设置在多车道自由流系统中的3D激光雷达车辆检测模块采集多车道自由流系统的检测区域内的待匹配车辆的点云数据之后，所述方法还包括：通过所述3D激光雷达车辆检测模块触发所述抓拍模块对所述待匹配车辆进行抓拍，得到抓拍车辆信息的集合(N，Lt′，PT，P)，其中，Lt′是LT的子集，PT表示所述待匹配车辆的车牌集合，P表示所述待匹配车辆的图片集合。
根据所述点云数据确定所述待匹配车辆的特征信息和车辆检测信息，其中，所述特征信息至少包括以下之一：所述待匹配车辆的长度，所述待匹配车辆的宽度，所述待匹配车辆的高度，所述待匹配车辆的速度，所述待匹配车辆的车型，所述车辆检测信息包括：所述待匹配车辆的车辆编号，所述待匹配车辆的车型，车道，所述待匹配车辆的速度，所述待匹配车辆的长度，所述待匹配车辆的宽度，所述待匹配车辆的高度，所述待匹配车辆的车头进入检测区域的时间，所述待匹配车辆的车位离开所述检测区域的时间；将所述特征信息和车辆检测信息上传至后台或者数据中心。
其中，所述3D激光雷达车辆检测模块至少包括一个3D激光雷达单元，所述3D激光雷达单元至少包括至少两个存在夹角的扫描平面。
在一个可选实施例中，在所述3D激光雷达车辆检测模块至少两个3D激光雷达单元时，所述两个3D激光雷达单元中的一个3D激光雷达单元发出的激光线所形成的扫描面与所述待匹配车辆存在第一预设角度，以使所述一个3D激光雷达单元能够覆盖到所述检测区域的最远范围，所述两个3D激光雷达单元中的另一个3D激光雷达单元发出的激光线所形成的扫描面与所述待匹配车辆存在第二预设角度，以使所述一个3D激光雷达单元能够覆盖到所述检测区域的最近范围。
在本实施例中还提供了一种多车道自由流车辆匹配装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图7是根据本发明实施例的基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配装置的另一结构框图，如图7所示，该装置包括：
综合控制模块70，其中，所述综合控制模块，用于获取通过待匹配车辆的点云数据集合所确定的所述待匹配车辆的轨迹信息，其中，所述点云数据集合为设置在多车道自由流系统中的3D激光雷达车辆检测模块60在多车道自由流系统的检测区域内采集的；以及获取所述待匹配车辆的天线交易信息和所述多车道自由流系统的抓拍模块对所述待匹配车辆进行抓拍所得到的抓拍车辆信息；以及通过比对所述轨迹信息，所述天线交易信息和所述抓拍车辆信息以确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及所述抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆。
通过本发明，获取通过待匹配车辆的点云数据集合所确定的所述待匹配车辆的轨迹信息，所述待匹配车辆的天线交易信息和所述多车道自由流系统的抓拍模块对所述待匹配车辆进行抓拍所得到的抓拍车辆信息，通过比对所述轨迹信息，所述天线交易信息和所述抓拍车辆信息以确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及所述抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆，其中，所述点云数据集合为设置在多车道自由流系统中的3D激光雷达车辆检测模块在多车道自由流系统的检测区域内采集的，采用上述技术方案，解决了相关技术中，无法准确高效的对车辆交易信息和车辆的抓拍信息进行匹配等问题，通过3D激光雷达车辆检测模块在多车道自由流系统的检测区域内的所采集的待匹配车辆的点云数据，根据点云数据生成车辆轨迹信息，进而引入车辆轨迹信息，进而能够高效准确的确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及所述抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆。
需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
根据本发明的另一个实施例，还提供了一种基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配系统，包括：3D激光雷达车辆检测模块，其中，所述3D激光雷达车辆检测模块，用于采集多车道自由流系统的检测区域内的待匹配车辆的点云数据；并根据所述点云数据确定所述待匹配车辆的轨迹信息，并将所述轨迹信息上传至所述多车道自由流系统中的综合控制模块，所述综合控制模块，公寓根据获取的所述轨迹信息，所述待匹配车辆的天线交易信息和所述多车道自由流系统的抓拍模块对所述待匹配车辆进行抓拍所得到的抓拍车辆信息确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及所述抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆。
可选地，所述3D激光雷达车辆检测模块至少包括一个3D激光雷达单元，所述3D激光雷达单元至少包括有至少两个存在夹角的扫描平面，其中，在所述3D激光雷达车辆检测模块至少两个3D激光雷达单元时，所述两个3D激光雷达单元中的一个3D激光雷达单元发出的激光线所形成的扫描面与所述待匹配车辆存在第一预设角度，以使所述一个3D激光雷达单元能够覆盖到所述检测区域的最远范围，所述两个3D激光雷达单元中的另一个3D激光雷达单元发出的激光线所形成的扫描面与所述待匹配车辆存在第二预设角度，以使所述一个3D激光雷达单元能够覆盖到所述检测区域的最近范围。
在本发明实施例中，所述系统还包括：抓拍模块，与所述3D激光雷达车辆检测模块连接，所述抓拍模块至少包括以下之一：车头抓拍相机，车尾抓拍相机，其中，所述车头抓拍相机包括一个或多个抓拍相机，所述车尾抓拍相机包括一个或多个抓拍相机。
以下再结合多个优选实施例对上述多车道自由流车辆匹配流程进行说明，如图8所示，图4已经示出了基于3D激光雷达车辆检测模块的多车道自由流车辆检测流程，如图4所示，本发明优选实施例的基于3D激光雷达车辆检测模块的多车道自由流车辆检测方法如下所述。
S402、3D激光雷达车辆检测模块实时采集的点云数据进行预处理。
应说明的是，3D激光雷达所有光束扫描道路上的检测区域是在某个时刻或一个极短的时间内完成的，为了叙述方便，统一叙述为时刻；3D激光雷达的扫描周期指3D激光雷达的所有光束一次从开始扫描角度到结束扫描角度所需的时间。
所述对实时采集的点云数据进行预处理，包括：
具体地，3D激光雷达车辆检测模块一次接收到3D激光雷达采集的点云数据，或是3D激光雷达一束或多束或全部光束扫描采集的点云数据，或是3D激光雷达多束或全部光束扫描部分角度采集的点云数据，因此，3D激光雷达车辆检测模块需要一次或多次接收3D激光雷达采集的点云数据，把3D激光雷达一个扫描周期内的所有光束扫描采集的点云数据接收完成。
进一步地，在3D激光雷达一个完整的扫描周期内，按所述3D激光雷达的线束顺序，3D激光雷达车辆检测模块把接收到的该扫描周期内采集的点云数据组成完整地点云数据，即所述3D激光雷达在一个扫描周期内的采集的点云数据，然后进行点云数据的处理。
或者3D激光雷达车辆检测模块一次接收到采集的点云数据就进行处理，当一个扫描周期内的点云数据接收完成，点云数据的处理也就完成，按照3D激光雷达的线束顺序，3D激光雷达车辆检测模块组成一个完整的扫描周期内采集的点云数据和处理后的点云数据。
对采集的点云数据的异常点值进行处理，如某些点的零值，突变值，不合理值等处理，处理方式采用邻近点求平均值；
对采集的点云数据进行坐标变换，变换为垂直与行车方向的横向坐标值，平行于行车方向的纵向坐标值，和高度方向的坐标值。
应说明的是，本实施例中的横向坐标(以X表示)指垂直与道路行车方向上的坐标，纵向坐标(以Y表示)指沿道路行车方向上的坐标，高度方向的坐标(以Z表示)指垂直路面向上的坐标。
可理解的是，3D激光雷达车辆检测模块接收到3D激光雷达一个扫描周期内部分点云数据，或全部点云数据，就能够进行异常处理，和/或坐标变换处理。
S404：从所述采集的点云数据中提取车辆点云数据，组成完整的所述车辆点云数据集合，和/或触发抓拍模块抓拍车辆信息，并获取车辆通过检测区域的车辆轨迹信息。
具体地，3D激光雷达车辆检测模块从坐标变换后的数据中，根据3D激光雷达扫描到道路上和扫描到车辆上的高度变化，提取出满足高度的车辆的三维轮廓信息，组成车辆的横向坐标集合、纵向坐标集合、高度值集合；
可理解的是，在3D激光雷达一个扫描周期内，3D激光雷达的一束或多束或全部光束扫描到车辆上，扫描到车辆上的每条光束均是采集车辆外廓线的点云数据，每条光束采集的这些点就组成了车辆的横向坐标集合、纵向坐标集合、高度值集合，一个3D激光雷达扫描周期就有一个或多个横向坐标集合、纵向坐标集合、高度值集合。
3D激光雷达相邻两个完整地扫描周期采集的车辆数据通过横向坐标值进行匹配，车辆通过所述3D激光雷达模块检测区域后，则获取到车辆的点云数据集合。
车辆通过3D激光雷达检测区域后，3D激光雷达车辆检测模块获取了车辆的所有三维轮廓数据，从这些数据中提取数据，组成所述车辆轨迹信息集合。
3D激光雷达车辆检测模块触发抓拍模块抓拍车辆信息，至少包含以下过程中的一个，和/或多个：
在3D激光雷达车辆检测模块检测到车辆开始通过检测区域时触发；
在3D激光雷达车辆检测模块检测到车辆处于检测区域中间位置时触发；
在3D激光雷达车辆检测模块检测到车辆变道时触发；
在3D激光雷达车辆检测模块检测到车头将要离开检测区域时触发。
进一步地，3D激光雷达车辆检测模块获取车辆通过检测区域完整的车辆点云数据如下所述。
在时刻t，3D激光雷达一个扫描周期内采用车辆的点云数据，经过坐标转换后，变换为车辆的三维轮廓数据其中表示3D激光雷达在时刻t，在该扫描周期内，第i束光线扫描车辆的横向坐标有序集合，表示3D激光雷达在时间t，在该扫描周期内，第i束光线扫描车辆的纵向坐标有序集合，表示3D激光雷达在时刻t，在该扫描周期内，第i束光线扫描车辆且与对应的高度值集合；
3D激光雷达相邻扫描周期内采集车辆的点云数据，转换为三维轮廓数据，通过车辆的横向坐标有序集合来匹配，当前扫描周期内的横向坐标有序集合中的左右边界坐标范围与前一扫描周期的所述横向坐标有序集合中的左右边界坐标范围存在重叠，则判定这两个扫描周期的数据为同一车辆数据；否则判定是不同的车辆数据。
进一步地，当车辆的三维轮廓数据存在部分或所有的横向坐标有序集合中的左右边界坐标的绝对差值大于预设车辆宽度阈值时，则判定存在并车；
当发生并车时，需要进车分车处理，分车根据三维轮廓数据中的没有并车的横坐标有序集合与并车的横坐标有序集合比较分析，从并车的横坐标有序集合中分车；或者通过并车的横坐标有序集合中的宽度变化，和/或车辆高度值集合中的高度变化比较分析来分车。
S406、获取天线交易模块的交易信息，并把所述交易信息、所述车辆轨迹信息、所述车辆抓拍信息匹配，上传至后台服务器或数据中心。
具体地，天线交易模块与车载OBU通信，获取车载OBU的位置信息和交易信息，并把OBU的位置信息和交易信息传递给综合控制模块，综合控制模块获取到OBU的位置信息、交易信息、车辆轨迹信息集合、车辆检测信息、车辆抓拍信息，并把这些信息进行逻辑匹配及处理，组成车辆信息，上传至后台服务器或数据中心。
进一步地，图5示出了本发明优选实施例基于3D激光雷达的多车车道自由流车辆定位匹配的另一流程，如图5所示，包括：
S502、3D激光雷达车辆检测模块实时检测车辆轨迹信息，获取车辆通过检测区域的车辆轨迹信息集合和车辆检测信息。
具体地，3D激光雷达车辆检测模块实时检测车辆运行轨迹信息，在t时刻车辆的位置信息是(N，t，Lt，XLt，XRt，Yt)，其中N表示3D激光雷达车辆检测模块检测的车辆编号，Lt表示t时刻该车辆所在的车道，XLt表示t时刻或时刻该车辆位置的左侧边界横向坐标，XRt表示t时刻该车辆位置的右侧边界横向坐标，Yt表示t时刻该车辆位置的纵向坐标，车辆通过3D激光雷达车辆检测模块的检测区域的车辆轨迹信息集合(N，T，LT，XLT，XRT，YT)，其中时间集合T表示在车辆通过检测区域的时间内，检测该车辆位置的有序时刻t集合，车道集合LT、左侧边界横向坐标集合XLT、右侧边界横向坐标集合XRT，、纵向坐标集合YT分别表示Lt、XLt、XRt、Yt的有序集合。
可理解的是，在t时刻车辆的位置信息是车辆进入3D激光雷达检测区域至该时刻，车辆经过的轨迹信息，左右边界的横向坐标从车辆的三维轮廓数据中的横向坐标获取，纵向坐标从车辆的三维轮廓数据中的纵向坐标获取；
应该指出地，车辆的位置信息(N，t，Lt，XLt，XRt，Yt)是3D激光雷达一束或多束或全部光束扫描的车辆位置信息。
优选地，车辆位置信息纵向坐标选择车辆的三维轮廓数据中的纵向坐标的中心位置坐标值。
车辆轨迹信息集合(N，T，LT，XLT，XRT，YT)则是车辆从进入3D激光雷达检测区域至离开3D激光雷达检测区域，在这个过程中3D激光雷达扫描车辆的位置信息时间上的有序集合。
3D激光雷达车辆检测模块根据车辆的三维轮廓信息、长、宽、高度等特征信息，识别车型，组成车辆检测信息，并把车辆轨迹信息集合和车辆检测信息传递至综合控制模块。
S504、3D激光雷达车辆检测模块触发抓拍模块抓拍车辆，组成车辆抓拍信息集合，与车辆检测信息进行匹配。
具体地，3D激光雷达车辆检测模块触发抓拍模块抓拍车辆，得到车辆图片及车牌，组成车辆抓拍信息集合(N，Lt′，PT，P)，其中N表示车辆编号，由3D激光雷达车辆检测模块提供，Lt′表示车辆车道，是LT的子集，PT表示该车辆的车牌集合，P表示该车辆图片集合，抓拍模块获取的车辆信息通过车辆编号N与3D激光雷达车辆检测模块检测的车辆信息进行准确匹配。
可理解的是，车辆抓拍信息集合表示是对同一车辆的多次抓拍识别的信息集合，多次抓拍是一个抓拍相机多车抓拍，或是不同抓拍相机一个或多次抓拍；
进一步地，车牌集合中的多次抓拍识别的车牌号可能相同，也可能不同，也可能没有识别出车牌；
进一步地，当所述抓拍模块包括多个相机时，则所述3D激光雷达车辆检测模块根据车辆位置，触发车辆所在车道的抓拍相机进行抓拍，通过车辆编号使不同相机抓拍的车辆抓拍信息合并成一个车辆抓拍信息集合；
当所述3D激光雷达车辆检测模块包括多个3D激光雷达单元时，车辆通过不同3D激光雷达单元的检测区域时，分别触发所述抓拍模块进行抓拍，抓拍的车辆图片信息通过时间位置或车辆编号匹配，合并成一个车辆抓拍信息集合。
进一步地，当车辆发生变道且所述抓拍模块有多个抓拍相机，则所述3D激光雷达车辆检测模块触发车辆所在车道的抓拍相机进行抓拍，通过车辆编号使不同相机抓拍的车辆抓拍信息合并成一个车辆抓拍信息集合。
抓拍模块把抓拍的车辆信息集合传递至综合处理模块，或是抓拍模块发生一次抓拍，就把抓拍的车辆信息传递至综合处理模块，由综合处理模块把该车辆的所有抓拍信息组成车辆抓拍信息集合，综合控制模块按照车辆编号把车辆检测信息和车辆抓拍信息集合进行匹配。
S506、天线交易模块获取车载OBU位置信息集合和交易信息，与车辆轨迹信息或抓拍信息进行匹配。
具体地，天线交易模块获取通过交易区域的车载OBU的位置信息集合和交易信息，所述OBU位置信息集合与所述车辆轨迹信息集合进行计算匹配，和/或所述交易信息中车牌信息与所述车辆抓拍信息中的车牌信息匹配，判定所述天线交易模块交易的车辆与所述3D激光雷达车辆检测模块检测的车辆是同一车辆。
进一步地，天线交易模块与车载OBU交互，每帧交互就有一个OBU位置信息(t′，OBUID，Xt′，Yt′)，OBUID表示车载OBUID，Xt′表示在t′时间或时刻OBU的横向位置坐标，Yt′表示在t′时间或时刻OBU的纵向位置坐标，在整个交易过程中就形成了OBU位置信息集合(T′，OBUID，XT′，YT′)，T′、XT′、YT′分别表示t′、Xt′、Yt′的有序集合，天线交易模块把车载OBU的位置信息集合和交易信息发送给综合控制模块，
综合控制模块所述OBU位置信息集合(T′，OBUID，XT′，YT′)与所述车辆轨迹信息集合(N，T，LT，XLT，XRT，YT)进行计算匹配，判定天线交易模块交易的车辆与所述3D激光雷达车辆检测模块检测的车辆是同一车辆；或是综合控制模块根据交易信息中的车牌信息与车辆抓拍信息集合中的车牌集合匹配，判定当前交易的车辆与抓拍模块抓拍的车辆是同一车辆。
进一步地，3D激光雷达车辆检测模块获取的车辆轨迹信息集合、抓拍模块抓拍的车辆抓拍信息集合、天线交易模块获取的车载OBU位置信息集合和交易信息，均传递至综合控制模块，综合控制模块对这些信息进行匹配组合。
进一步地，OBU位置信息集合(T′，OBUID，XT′，YT′)与车辆轨迹信息集合(N，T，LT，XLT，XRT，YT)计算匹配：
OBU位置信息集合中的时间集合T′与车辆轨迹信息集合中的时间集合T存在时间或时间段的交集，且在相同时间或时间段内，OBU位置信息集合中的纵向位置坐标集合YT′与车辆轨迹信息纵向坐标集合YT存在交集或纵向坐标段存在交集，OBU位置信息集合中的横向位置坐标集合XT′中的坐标点，有位于车辆轨迹信息左侧边界横向坐标集合XLT和右侧边界横向坐标集合XRT组成的横向坐标段序列集合(XLT，XRT)中，则判定天线交易模块交易的车辆与3D激光雷达车辆检测模块检测的车辆是同一车辆，从而判定天线交易模块交易的车辆与抓拍模块抓拍的车辆是同一车辆；
天线交易模块从车载OBU中获取的车牌号与抓拍模块识别的车牌号相同，判定天线交易模块交易的车辆与抓拍模块抓拍的车辆是同一车辆，从而判定天线交易模块交易的车辆与3D激光雷达车辆检测模块检测的车辆是同一车辆。
进一步地，3D激光雷达车辆检测模块采集通过检测区域的车辆的点云数据，计算车辆特征信息，至少包含长、宽、高、速度，识别车型，组成车辆检测信息，至少包含(车辆编号，识别车型，车道，速度，长，宽，高，车头进入时间，车头离开时间)信息；
抓拍模块抓拍车辆图片并识别车牌，组成车辆抓拍信息集合，至少包含(车辆编号，车牌集合，图片集合，抓拍时间集合)信息；
天线模块与所述车载OBU交易满足国标交易协议外，至少包含(OBUID，交易车型，交易时间，交易车牌，交易成功标识)组成的OBU交易信息；
综合控制模块把接收的所述车辆检测信息、所述车辆抓拍信息、所述OBU交易信息进行逻辑处理匹配后组成车辆信息，至少包含(车辆编号，OBUID，交易车型，交易时间，交易车牌，交易成功标识，识别车型，车道，速度，长，宽，高，车头进入时间，车头离开时间，抓拍车牌，图片集合，抓拍时间集合)信息，并把车辆信息上传至后台或服务中心。
可理解的是，车辆检测信息，和/或所述车辆抓拍信息，和/或所述OBU交易信息出现异常，和/或不一致，和/或没有部分信息，组成的所述车辆信息也上传至后台或服务中心；上传的车辆信息协议满足相关国标协议要求。
图8为根据本发明优选实施例的基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配系统的结构示意图。
图9为根据本发明优选实施例的基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配系统的另一结构示意图，该系统的3D激光雷达车辆检测模块包括2个3D激光雷达单元。
图10为根据本发明优选实施例的基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配系统的又一结构示意图，该系统的3D激光雷达车辆检测模块包括一个3D激光雷达单元，抓拍模块包括一个抓拍相机。
图11为根据本发明优选实施例的基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配系统的再一结构示意图，该系统的3D激光雷达车辆检测模块与天线交易模块在同一门架上，抓拍模块在另一门架上，沿车辆行驶方向，先通过3D激光雷达车辆检测模块，后通过抓拍模块。
以图8和图9所示的内容为例，图10和图11相似的技术方案和图8和图9类似，如图8所示，基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配系统由3D激光雷达车辆检测模块、天线交易模块、抓拍模块、综合控制模块组成；3D激光雷达车辆检测模块安装在道路上方的门架或立杆上，与抓拍模块连接，触发抓拍模块抓拍车辆信息，抓拍模块安装在门架或立杆上，每个车道上方安装一个抓拍相机单元，每个抓拍相机单元均与综合控制模块连接；天线交易模块安装在门架或立杆上，有一个或多个RSU单元组成，每个车辆上方安装一个RSU单元，每个RSU单元均与综合控制模块连接；综合控制模块与3D激光雷达车辆检测模块连接，获取车辆轨迹信息集合和车辆检测信息，与抓拍模块连接，获取车辆抓拍信息，与天线模块连接，获取车载OBU轨迹信息和交易信息，并把上述信息进行逻辑匹配组合，组成满足国标的车辆信息，并上传至后台或服务中心。
具体地，3D激光雷达车辆检测模块安装在门架或者立杆的上面，3D激光雷达车辆检测模块可选择安装在道路中央的上，或者安装在道路侧方，优选地，3D激光雷达车辆检测模块位于道路中央上方；3D激光雷达车辆检测模块至少包含一个3D激光雷达单元和数据处理单元，3D激光雷达单元用于实时采集道路上的点云数据，并把该数据发送至数据处理单元处理。
3D激光雷达车辆检测模块的检测区域覆盖道路上所有车道，在车辆行驶方向上投影到道路上，3D激光雷达单元的扫描光束形成的扫描面离所述3D激光雷达车辆检测模块正下方的最小距离范围是0-6米，最远距离范围是20-30米。
如图9所示，3D激光雷达单元的视场角不能覆盖所述检测区域时，需要使用多个所述3D激光雷达单元，所述3D激光雷达单元与所述车辆行驶方向有一定的预设角度；具体地，当3D激光雷达单元垂直方向上的视场角不能覆盖所述车辆检测范围时需要至少安装两个所述3D激光雷达单元，一个3D激光雷达单元的光束扫描形成的扫描面与行车方向有一预设角度，能够让3D激光雷达单元覆盖检测区域的最远范围，另一个3D激光雷达单元的光束扫描形成的扫描面与行车方向有另一预设角度，能够让3D激光雷达单元覆盖检测区域的最近范围；当一个3D激光雷达单元能够满足检测区域范围要求时，则根据实际的检测范围，调整好3D激光雷达单元的扫描面与行车方向的角度即可。
3D激光雷达车辆检测模块与抓拍模块连接，实质上是3D激光雷达单元与抓拍模块中的抓拍相机连接，或者数据处理单元与抓拍模块中的抓拍相机连接，用于触发抓拍模块抓拍车辆信息；3D激光雷达车辆检测模块与综合控制模块连接，用于把车辆轨迹信息集合和车辆检测信息传递至综合控制模块。
进一步地，抓拍模块至少由一个抓拍相机单元和补光灯组成，抓拍模块的抓拍区域不小于3D激光雷达车辆检测模块的检测区域，抓拍区域覆盖车辆的检测区域，抓拍模块用于抓拍车辆，传递车辆图片和车牌信息给综合控制模块；
应理解的是，抓拍模块或者等待抓拍完检测车辆所有图片信息后，传递至综合控制模块，或者每抓拍一次就把数据传递给综合控制模块。
当要抓拍车头和车尾时，则抓拍模块至少包含两组抓拍相机和补光灯，分别用于抓拍车头和车尾，车尾抓拍或者采用触发方式，或者采用延时抓拍方式。
天线交易模块用于与车载OBU交易，获取车载OBU的位置信息和交易信息，天线交易模块的交易区域不小于抓拍区域，交易区域覆盖抓拍区域。
综合控制模块与3D激光雷达车辆检测模块连接，获取车辆轨迹信息集合和车辆检测信息，与抓拍模块连接，获取车辆抓拍信息，与天线模块连接，获取车载OBU轨迹信息和交易信息，并把上述信息进行逻辑匹配组合，组成满足国标的车辆信息，并上传至后台或服务中心。
本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
S1，通过设置在多车道自由流系统中的3D激光雷达车辆检测模块采集多车道自由流系统的检测区域内的待匹配车辆的点云数据；
S2，根据所述点云数据确定所述待匹配车辆的轨迹信息，并将所述轨迹信息上传至所述多车道自由流系统中的综合控制模块，其中，所述综合控制模块根据以下至少之一确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及对所述待匹配车辆进行抓拍所得到的抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆：获取的所述轨迹信息、所述待匹配车辆的天线交易信息、所述抓拍车辆信息。
可选地，存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
S3，通过所述3D激光雷达车辆检测模块从采集的点云数据中提取所述待匹配车辆的三维轮廓信息，组成车辆的横向坐标集合、纵向坐标集合、高度值集合；
S4，在所述待匹配车辆通过所述检测区域后，根据所述横向坐标集合、所述纵向坐标集合、所述高度值集合获取到所述待匹配车辆的点云数据集合，其中，所述点云数据集合用于确定所述轨迹信息。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器(可以和图1中的存储器104相同，也可以不同)和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
S5，通过设置在多车道自由流系统中的3D激光雷达车辆检测模块采集多车道自由流系统的检测区域内的待匹配车辆的点云数据；
S6，根据所述点云数据确定所述待匹配车辆的轨迹信息，并将所述轨迹信息上传至所述多车道自由流系统中的综合控制模块，其中，所述综合控制模块根据以下至少之一确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及对所述待匹配车辆进行抓拍所得到的抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆：获取的所述轨迹信息、所述待匹配车辆的天线交易信息、所述抓拍车辆信息。
本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
S1，获取通过待匹配车辆的点云数据集合所确定的所述待匹配车辆的轨迹信息，其中，所述点云数据集合为设置在多车道自由流系统中的3D激光雷达车辆检测模块在多车道自由流系统的检测区域内采集的；
S2，获取所述待匹配车辆的天线交易信息和所述多车道自由流系统的抓拍模块对所述待匹配车辆进行抓拍所得到的抓拍车辆信息；
S3，通过比对所述轨迹信息，所述天线交易信息和所述抓拍车辆信息以确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及所述抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆。
本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器(可以和图1中的存储器104相同，也可以不同)和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
S4，获取通过待匹配车辆的点云数据集合所确定的所述待匹配车辆的轨迹信息，其中，所述点云数据集合为设置在多车道自由流系统中的3D激光雷达车辆检测模块在多车道自由流系统的检测区域内采集的；
S5，获取所述待匹配车辆的天线交易信息和所述多车道自由流系统的抓拍模块对所述待匹配车辆进行抓拍所得到的抓拍车辆信息；
S6，通过比对所述轨迹信息，所述天线交易信息和所述抓拍车辆信息以确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及所述抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆。
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配方法，其特征在于，包括：
通过设置在多车道自由流系统中的3D激光雷达车辆检测模块采集多车道自由流系统的检测区域内的待匹配车辆的点云数据；
根据所述点云数据确定所述待匹配车辆的轨迹信息，并将所述轨迹信息上传至所述多车道自由流系统中的综合控制模块，其中，所述综合控制模块根据以下至少之一确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及对所述待匹配车辆进行抓拍所得到的抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆：获取的所述轨迹信息、所述待匹配车辆的天线交易信息、所述抓拍车辆信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过设置在多车道自由流系统中的3D激光雷达车辆检测模块采集多车道自由流系统的检测区域内的待匹配车辆的点云数据之后，所述方法包括：
通过所述3D激光雷达车辆检测模块从采集的点云数据中提取所述待匹配车辆的三维轮廓信息，组成车辆的横向坐标集合、纵向坐标集合、高度值集合；
在所述待匹配车辆通过所述检测区域后，根据所述横向坐标集合、所述纵向坐标集合、所述高度值集合获取到所述待匹配车辆的点云数据集合，其中，所述点云数据集合用于确定所述轨迹信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过所述3D激光雷达车辆检测模块所述从采集的点云数据中提取所述待匹配车辆的三维轮廓信息，组成车辆的横向坐标集合、纵向坐标集合、高度值集合，包括：
通过所述3D激光雷达车辆检测模块在一个扫描周期内采集所述待匹配车辆的点云数据，经过坐标转换后，将所述点云数据变换为所述待匹配车辆的三维轮廓数据其中表示3D激光雷达车辆检测模块在所述扫描周期内，在t时刻，第i束激光线扫描所述待匹配车辆的横向坐标有序集合，表示3D激光雷达车辆检测模块在所述扫描周期内，在t时刻，第i束激光光线扫描所述待匹配车辆的纵向坐标有序集合，表示3D激光雷达车辆检测模块在所述扫描周期内，在t时刻，第i束激光光线扫描所述待匹配车辆的且与对应的高度值集合；
所述方法还包括：
在所述3D激光雷达车辆检测模块的当前扫描周期的所述横向坐标有序集合中的左右边界坐标范围与前一扫描周期的所述横向坐标有序集合中的左右边界坐标范围存在重叠的情况下，则判定所述当前扫描周期和所述前一扫描周期的数据为同一车辆数据；
在所述3D激光雷达车辆检测模块的当前扫描周期的所述横向坐标有序集合中的左右边界坐标范围与前一扫描周期的所述横向坐标有序集合中的左右边界坐标范围未存在重叠的情况下，则判定所述当前扫描周期和所述前一扫描周期的数据为不同车辆的车辆数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定的所述待匹配车辆的轨迹信息包括：
通过所述3D激光雷达车辆检测模块在所述检测区域检测到的所述待匹配车辆的车辆轨迹信息集合(N，T，LT，XLT，XRT，YT)，其中，N表示3D激光雷达车辆检测模块检测的车辆编号，T表示在所述待匹配车辆通过检测区域的时间内，检测所述待匹配车辆的位置信息的有序时刻t集合，车道集合LT、左侧边界横向坐标集合XLT、右侧边界横向坐标集合XRT，、纵向坐标集合YT分别表示Lt、XLt、XRt、Yt的有序集合，其中，在t时刻所述匹配车辆的位置信息是(N，t，Lt，XLt，XRt，Yt)，其中，N表示3D激光雷达车辆检测模块检测的车辆编号，Lt表示t时刻所述待匹配车辆所在的车道，XLt表示t时刻所述待匹配车辆的位置信息的左侧边界横向坐标，XRt表示t时刻待匹配车辆的位置信息的右侧边界横向坐标，Yt表示t时刻待匹配车辆的位置信息的纵向坐标，通过设置在多车道自由流系统中的3D激光雷达车辆检测模块采集多车道自由流系统的检测区域内的待匹配车辆的点云数据之后，所述方法还包括：
通过所述3D激光雷达车辆检测模块触发所述抓拍模块对所述待匹配车辆进行抓拍，得到抓拍车辆信息的集合(N，Lt，，PT，P)，其中，Lt′是LT的子集，PT表示所述待匹配车辆的车牌集合，P表示所述待匹配车辆的图片集合。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过所述3D激光雷达车辆检测模块触发所述抓拍模块对所述待匹配车辆进行抓拍，至少包括以下之一：
在所述3D激光雷达车辆检测模块检测到所述待匹配车辆开始通过检测区域时触发；
在所述3D激光雷达车辆检测模块检测到所述待匹配车辆处于检测区域中间位置时触发；
在所述3D激光雷达车辆检测模块检测到所述待匹配车辆变道时触发；
在所述3D激光雷达车辆检测模块检测到所述待匹配车辆的车头将要离开检测区域时触发；其中，
当所述抓拍模块包括多个相机时，通过所述3D激光雷达车辆检测模块根据所述待匹配车辆的车辆位置，触发车辆所在车道的抓拍相机进行抓拍，通过车辆编号使不同相机抓拍的车辆抓拍信息合并成一个车辆抓拍信息集合；
当所述3D激光雷达车辆检测模块包括多个3D激光雷达单元时，在待匹配车辆通过不同3D激光雷达单元的检测区域时，分别触发所述抓拍模块进行抓拍，抓拍的车辆图片信息通过时间位置或车辆编号匹配，合并成一个车辆抓拍信息集合。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过设置在多车道自由流系统中的3D激光雷达车辆检测模块采集多车道自由流系统的检测区域内的待匹配车辆的点云数据之后，所述方法包括：
根据所述点云数据确定所述待匹配车辆的特征信息和车辆检测信息，其中，所述特征信息至少包括以下之一：所述待匹配车辆的长度，所述待匹配车辆的宽度，所述待匹配车辆的高度，所述待匹配车辆的速度，所述待匹配车辆的车型，所述车辆检测信息包括：所述待匹配车辆的车辆编号，所述待匹配车辆的车型，车道，所述待匹配车辆的速度，所述待匹配车辆的长度，所述待匹配车辆的宽度，所述待匹配车辆的高度，所述待匹配车辆的车头进入检测区域的时间，所述待匹配车辆的车位离开所述检测区域的时间；
将所述特征信息和车辆检测信息上传至后台或者数据中心。
7.一种基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配方法，其特征在于，包括：
获取通过待匹配车辆的点云数据集合所确定的所述待匹配车辆的轨迹信息，其中，所述点云数据集合为设置在多车道自由流系统中的3D激光雷达车辆检测模块在多车道自由流系统的检测区域内采集的；
获取所述待匹配车辆的天线交易信息和所述多车道自由流系统的抓拍模块对所述待匹配车辆进行抓拍所得到的抓拍车辆信息；
通过比对所述轨迹信息，所述天线交易信息和所述抓拍车辆信息以确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及所述抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆。
8.一种基于3D激光雷达的多车道自由流车辆匹配系统，其特征在于，包括：
3D激光雷达车辆检测模块，设置在多车道自由流系统中，用于采集多车道自由流系统的检测区域内的待匹配车辆的点云数据，并根据所述点云数据确定所述待匹配车辆的轨迹信息，并将所述轨迹信息上传至所述多车道自由流系统中的综合控制模块；
综合控制模块，用于根据以下至少之一确定所述轨迹信息所对应的车辆，所述天线交易信息所对应的车辆，以及对所述待匹配车辆进行抓拍所得到的抓拍车辆信息所对应的车辆是否为同一车辆：获取的所述轨迹信息、所述待匹配车辆的天线交易信息、所述抓拍车辆信息。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述3D激光雷达车辆检测模块至少包括一个3D激光雷达单元，所述3D激光雷达单元用于形成至少两个存在夹角的扫描平面，其中，在所述3D激光雷达车辆检测模块至少两个3D激光雷达单元时，所述两个3D激光雷达单元中的一个3D激光雷达单元发出的激光线所形成的扫描面与行车方向存在第一预设角度，以使所述一个3D激光雷达单元能够覆盖到所述检测区域的最远范围，所述两个3D激光雷达单元中的另一个3D激光雷达单元发出的激光线所形成的扫描面与所述待匹配车辆存在第二预设角度，以使所述一个3D激光雷达单元能够覆盖到所述检测区域的最近范围，所述3D激光雷达单元包括：机械式扫描的多线激光雷达，基于微机电系统MEMS的准固态激光雷达，基FLASH的固态激光雷达。
10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：抓拍模块，与所述3D激光雷达车辆检测模块连接，所述抓拍模块至少包括以下之一：车头抓拍相机，车尾抓拍相机，其中，所述车头抓拍相机包括一个或多个抓拍相机，所述车尾抓拍相机包括一个或多个抓拍相机。
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