CN107305739B - 用于为交通灯辅助应用提供对队列长度的适应的装置和方法 - Google Patents

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Abstract

用于使连接的道路车辆(3)的交通灯辅助应用(2)适应于具有连接的交通灯(6)的交叉路口(4)处的队列长度的系统和方法。每个车辆(3)布置成：将其位置传达到后端逻辑(9)；以及使用来自其传感器(12)的数据确定车辆(3)位于队列(11)内还是其为队列(11)中最后车辆(Vn)。确定从车辆(3)直到交通灯(6)的队列(11)的长度(lqv)。如果确定车辆(3)是队列(11)中最后车辆(Vn)，则使接近交通灯(6)的车辆(3)的交通灯辅助应用(2)适应于如此确定的整个队列(11)的长度(lqtot)。如果确定车辆(3)位于队列(11)内，则使车辆(3)的交通灯辅助应用(2)适应于(107)如此确定的在其前面的队列(11)的长度(lqv)。

Description

用于为交通灯辅助应用提供对队列长度的适应的装置和方法
技术领域
本发明涉及用于使连接的道路车辆的交通灯辅助应用适应于具有连接的交通灯的道路网络内的交叉路口处的队列长度的系统。
本公开还涉及用于使连接的道路车辆的交通灯辅助应用适应于具有连接的交通灯的道路网络内的交叉路口处的队列长度的方法。
本公开还涉及连接的车辆，其交通灯辅助应能用够适应于具有连接交通灯的道路网络内的交叉路口处的队列长度。
背景技术
现代道路车辆和路旁基础设施越来越多地被连接。这允许来自基础设施的信息通过基于云的系统例如经过蜂窝网络被传递到道路车辆。以这种方式，连接的道路车辆可以利用连接的交通灯的计划的相移，即灯相改变之前的剩余时间(SPAT，信号相位和时间)。来自连接的交通灯的这样的信息实现车辆中的应用，例如绿灯之前的时间(Time To Green)、绿灯优化的速度建议(Green Light Optimized Speed Advisory)和闯红灯警告(RedLight Violation Warning)。
绿灯优化的速度建议功能减少了市区交通情况下的停止次数和不必要加速以节省燃料并减少排放。所提供的速度建议帮助找到最优速度以在绿灯相期间通过接下来的交通灯。在不能提供速度建议的情况下，可以提供绿灯之前的剩余时间。
闯红灯警告功能使得接近物联化的、信号化的交叉路口的连接的道路车辆能够从基础设施接收关于信号时序和交叉路口的几何形状的信息。连接的道路车辆中的应用通常利用其速度和加速度概况连同信号时序和几何形状信息来确定连接的道路车辆是否有可能将在进入交叉路口时违反交通信号。如果有可能发生违反，则可以向连接的道路车辆的驾驶员提供警告。
因此，根据上述，可以清楚这样的新功能可以使连接的道路车辆驾驶员的便利、运输效率和道路安全受益。
通常，交通灯周围交通情况的变化将影响车辆驾驶员如何与交通灯相关。与如果在红灯之前存在排成队列的静止车辆相比，如果在红灯处没有车辆等候，则驾驶员将不同样地接近交通灯。类似地，当交通灯切换到绿灯时，如果车辆处于等候绿灯的车辆队列中的第一个或最后一个，则起动的增量时间将会不同。
因此，如上所述，存在对于通过使连接的道路车辆适应于交叉路口处交通灯周围的其他车辆交通来进一步改善连接的道路车辆的交通灯辅助应用的解决方案。
发明内容
本文的实施例的目的是提供一种改善的系统，所述系统用于使连接的道路车辆的交通灯辅助应用适应于具有连接的交通灯的道路网络内的交叉路口处的队列长度，所述连接的交通灯布置为将关于连接的交通灯的计划的相移的信息通过包含后端逻辑的基于云的系统经过通信网络传递到连接的道路车辆。
这通过一种系统来提供，在所述系统中每个单独的连接的车辆包括：通信装置，所述通信装置布置为向所述后端逻辑传达所述连接的车辆在所述道路网络内的连接的交通灯前面的队列中处于停止时的位置；以及传感器，所述传感器用于确定所述连接的道路车辆在所述道路网络内的连接的交通灯前面的队列中处于停止时前面或后面的相邻的车辆并且向所述后端逻辑提供关于所述确定的数据，其中，所述后端逻辑布置成根据所述单独的连接的道路车辆的传感器数据来确定所述连接的道路车辆位于其他车辆在该车辆后面的队列中还是该车辆是队列中的最后一个车辆而在其后面没有任何车辆，并且进一步确定从所述连接的车辆直到所述道路网络内的所述连接的交通灯的队列的长度，并且进一步地，如果确定所述连接的道路车辆是所述队列中的所述最后一个车辆，则使接近所述道路网络内的所述连接的交通灯的连接的道路车辆的交通灯辅助应用适应于如此地确定的整个队列的长度，并且，如果确定所述连接的道路车辆位于队列内，则使所述连接的道路车辆的交通灯辅助应用适应于如此地确定的在其前面的队列的长度。
根据第二方面，提供了：如果确定所述连接的道路车辆位于在该车辆后面具有其他车辆的队列内，则所述后端逻辑布置成使用所述队列的概然后向增长传播(probablebackwards growing propagation)的模型来估计整个队列的长度，在通向所述道路网络内的所述特定的连接的交通灯的道路的更远的上游获取的交通数据用作到所述模型的输入，并且进一步地，使接近所述道路网络内的所述特定的连接的交通灯的连接的道路车辆的交通灯辅助应用适应于如此地确定的整个队列的估计的长度。
提供使用所述队列的概然后向增长传播的模型来估计整个队列的长度提供了在所述连接的道路车辆后面的车辆是非连接的车辆时估计整个队列的长度。
根据第三方面，提供了：所述后端逻辑进一步布置成确定连接的道路车辆是否到达队列的末端，所述队列的整个长度被预先估计，并且，如果确定所述连接的道路车辆现在是所述队列中的最后一个车辆，则使接近所述道路网络内的所述特定的连接的交通灯的连接的道路车辆的交通灯辅助应用适应于整个队列长度，所述整个队列长度为从所述连接的车辆直到所述道路网络内的所述连接的交通灯的队列的确定的长度，并且，通过将整个队列的估计的长度与由来自所述新到达的连接的道路车辆的位置数据提供的整个队列的确定的长度比较来测试所述后端逻辑。
提供通过将整个队列的估计的长度与由来自所述新到达的连接的道路车辆的位置数据提供的整个队列的确定的长度比较来测试后端逻辑提供了对提供所述估计的逻辑的质量的评估。
根据第四方面，提供了：后端逻辑进一步布置成利用每个车辆占据所述队列的预定长度的假设来估计队列中的车辆的数量。
提供利用每个车辆占据所述队列的预定长度的假设来估计队列中的车辆的数量提供了估计某长度的队列中车辆的数量的简单且高效的方式。
根据第五方面，提供了：所述后端逻辑进一步布置成利用每个车辆占据所述队列的预定长度以及使每个车辆撤出所述队列花费预定时间量的假设来估计疏散在连接的交通灯前面的车辆的队列所需要的时间，并且可选地，通过将疏散所述队列所需要的估计的时间与疏散整个队列所需要的确定的时间比较来测试所述后端逻辑，疏散整个队列所需要的确定的时间从在这样的疏散的过程中来自所述队列中最后一个车辆的位置数据导出。
提供利用每个车辆占据所述队列的预定长度以及使每个车辆撤出所述队列花费预定时间量的假设来估计疏散在连接的交通灯前面的车辆的队列所需要的时间提供了估计疏散连接的交通灯前面的车辆的队列所需要的时间的简单且高效的方式，并且提供如上所述的测试后端逻辑提供了对提供所述估计的逻辑的质量的进一步评估。
根据第六方面，提供了：所述后端逻辑进一步布置成使用来自后端逻辑测试的数据来训练自学习算法从而提供对所述整个队列长度和疏散所述整个队列所需要的时间中的至少一个的改善的估计。
提供使用来自后端逻辑测试的数据来训练自学习算法使得自学习算法能够提供对整个队列长度和疏散整个队列所需要的时间的改善的估计，以使得其将相继地能够越来越好地估计这些属性。
根据第七方面，提供了：所述后端逻辑进一步布置成使接近直到发红灯信号的连接的交通灯的队列的连接的道路车辆的交通灯辅助应用适应，以为所述连接的道路车辆提供最优的速度建议，从而通过适应于所述队列中最后一个车辆的位置和在所述连接的交通灯已经变成绿灯之后所述队列中的所述最后一个车辆预期已经撤出所述队列的预期时间来避免停止在所述队列中的所述最后一个车辆后面。
提供适应于所述队列中所述最后一个车辆的位置和在所述连接的交通灯已经变成绿灯之后所述队列中的所述最后一个车辆预期已经撤出所述队列的预期时间提供了为所述连接的道路车辆提供最优的速度建议以避免停止在所述队列中的最后一个车辆后面的高效方式。
本文的实施例的目的还提供一种改善的方法，所述方法用于使连接的道路车辆的交通灯辅助应用适应于具有连接的交通灯的道路网络内的交叉路口处的队列长度，所述连接的交通灯布置为将关于连接的交通灯的计划的相移的信息通过包含后端逻辑的基于云的系统经过通信网络传递到连接的道路车辆。
因此，根据第八方面，这通过包括布置每个单独的连接的车辆进行下述动作的方法来提供：使用通信装置向所述后端逻辑传达所述连接的车辆在所述道路网络内的连接的交通灯前面的队列中处于停止时的位置；以及使用所述连接的道路车辆的传感器确定在所述连接的道路车辆在所述道路网络内的连接的交通灯前面的队列中处于停止时前面或后面的相邻的车辆并且向所述后端逻辑提供关于所述确定的数据，使用所述后端逻辑根据所述单独的连接的道路车辆的传感器数据来确定所述连接的道路车辆是否位于队列内而其他车辆在该车辆后面，或者该车辆是否是所述队列中的最后一个车辆而在其后面没有任何车辆，并且进一步确定从所述连接的车辆直到所述道路网络内的所述连接的交通灯的所述队列的长度，并且进一步地，如果确定所述连接的道路车辆是所述队列中的最后一个车辆，则使接近所述道路网络内的所述连接的交通灯的连接的道路车辆的交通灯辅助应用适应于如此地确定的所述整个队列的长度，并且，如果确定所述连接的道路车辆位于队列内，则使所述连接的道路车辆的交通灯辅助应用适应于如此地确定的在其前面的队列的长度。
根据第九方面，提供了：如果确定所述连接的道路车辆位于队列内而在该车辆后面具有其他车辆，则使用所述后端逻辑利用所述队列的概然后向增长传播的模型来估计整个队列的长度，在通向所述道路网络内的所述特定的连接的交通灯的道路的更远的上游获取的交通数据用作到所述模型的输入，并且进一步地，使接近所述道路网络内的所述特定的连接的交通灯的连接的道路车辆的交通灯辅助应用适应于如此地估计的整个队列的长度。
提供利用队列的概然后向增长传播的模型来估计整个队列的长度提供了在所述连接的道路车辆后面的车辆是非连接的车辆时估计整个队列的长度。
根据第十方面，提供了：所述方法进一步包括：确定连接的道路车辆是否到达队列的末端，所述队列的整个长度被预先估计，并且，如果确定所述连接的道路车辆现在是所述队列中的最后一个车辆，则使接近所述道路网络内的所述特定的连接的交通灯的连接的道路车辆的交通灯辅助应用适应于整个队列长度，所述整个队列长度为从所述连接的车辆直到所述道路网络内的所述连接的交通灯的队列的确定的长度，并且，通过将整个队列的估计的长度与使用所述后端逻辑由来自所述新到达的连接的道路车辆的位置数据提供的整个队列的确定的长度比较来测试所述后端逻辑。
提供通过将整个队列的估计的长度与由来自所述新到达的连接的道路车辆的位置数据提供的整个队列的确定的长度比较来测试后端逻辑提供了对提供所述估计的逻辑的质量的评估。
根据第十一方面，提供了：所述方法进一步包括布置后端逻辑以利用每个车辆占据所述队列的预定长度的假设来估计队列中的车辆的数量。
提供利用每个车辆占据所述队列的预定长度的假设来估计队列中的车辆的数量提供了估计某长度的队列中车辆的数量的简单且高效的方式。
根据第十二方面，提供了：所述方法进一步包括：布置所述后端逻辑以利用每个车辆占据所述队列的预定长度以及使每个车辆撤出所述队列花费预定时间量的假设来估计疏散在连接的交通灯前面的车辆的队列所需要的时间，并且可选地，通过将疏散所述队列所需要的估计的时间与排空所述整个队列所需要的确定的时间比较来测试所述后端逻辑，排空所述整个队列所需要的确定的时间从在这样的疏散的过程中来自所述队列中最后一个车辆的位置数据导出。
利用每个车辆占据所述队列的预定长度以及使每个车辆撤出所述队列花费预定时间量的假设来估计疏散在连接的交通灯前面的车辆的队列所需要的时间提供了估计疏散连接的交通灯前面的车辆的队列所需要的时间的简单且高效的方式，并且提供如上所述的测试后端逻辑提供了对提供所述估计的逻辑的质量的进一步评估。
根据第十三方面，提供了：所述方法进一步包括：使用来自后端逻辑测试的数据来训练自学习算法从而提供对所述整个队列长度和疏散所述整个队列所需要的时间中的至少一个的改善的估计。
提供使用来自后端逻辑测试的数据来训练自学习算法使得自学习算法能够提供对整个队列长度和疏散整个队列所需要的时间的改善的估计，以使得其将相继地能够越来越好地估计这些属性。
根据第十四方面，提供了：所述方法进一步包括：布置所述后端逻辑以使接近直到发红灯信号的连接的交通灯的队列的连接的道路车辆的交通灯辅助应用适应，以为所述连接的道路车辆提供最优的速度建议，从而通过适应于所述队列中所述最后一个车辆的位置和在所述连接的交通灯已经变成绿灯之后所述队列中的所述最后一个车辆预期已经撤出所述队列的预期时间来避免停止在所述队列中的所述最后一个车辆后面。
提供适应于所述队列中所述最后一个车辆的位置和在所述连接的交通灯已经变成绿灯之后所述队列中的所述最后一个车辆预期已经撤出所述队列的预期时间提供了为所述连接的道路车辆提供最优的速度建议以避免停止在所述队列中的最后一个车辆后面的高效方式。
根据最后一个方面，提供了一种连接的道路车辆，其适于与本文描述的系统的实施例一起并且根据本文描述的方法的实施例来使用。
连接的道路车辆如上所述包括：交通灯辅助应用，所述交通灯辅助应用可适应于具有连接的交通灯的道路网络内的交叉路口处的队列长度，如上所述，所述连接的交通灯布置为将关于连接的交通灯的计划的相移的信息通过包含后端逻辑的基于云的系统经过通信网络传递到连接的道路车辆。
附图说明
在下面，将参考附图，仅通过示例的方式更详细地描述本文的实施例，其中：
图1是根据本文实施例的用于使连接的道路车辆的交通灯辅助应用适应于具有连接的交通灯的道路网络内的交叉路口处的队列长度的系统的示意性图示。
图2是根据本文实施例的用于使连接的道路车辆的交通灯辅助应用适应于具有连接的交通灯的道路网络内的交叉路口处的队列长度的方法的示意性图示。
图3是适于在根据本发明实施例的系统和方法中操作的连接的道路车辆的示意性图示。
通过结合附图进行考虑的下述详细描述，本文实施例的其他目的和特征将变得明了。然而，应当要理解，附图仅出于示意的目的而不是作为本文范围的限制而设计，对本文范围来说应当参考随附的权利要求。还应当理解，没有必要按比例绘制附图，并且除非另有指示，否则附图仅打算用于构思性地示意本文描述的结构和程序。
具体实施方式
如果连接的道路车辆仅可以利用连接的交通灯的计划的改变但是不能利用其它交通数据，则连接的道路车辆的交通灯辅助应用(例如在云中实现或实现为车辆中的应用或其组合)将不能够适应于其它车辆，并且将因此仅能够对在连接的交通灯周围不具有其它车辆或具有很少其它车辆的交通情况进行优化。不幸的是，实际情况很少是所述交通情况。
因此，本申请基于这样的洞察：如果系统将可以利用与交通周围其它交通相关的相关信息，则可以改善这样的云支持的车辆中的交通灯辅助应用，以还针对当在连接的交通灯周围存在交通的交通时进行优化。
因此，本公开提供并且在图1中示意了一种提供改善的系统1的解决方案，系统1用于使连接的道路车辆3的交通灯辅助应用适应于具有连接的交通灯6的道路网络5内的交叉路口4处的队列长度。连接的交通灯6布置为将关于连接的交通灯6的计划的相移的信息通过包含后端逻辑9的基于云的系统8经过通信网络7传递到连接的道路车辆3。
这通过系统1来提供，在系统1中，如在图3中简略地示意的，每个单独的连接的车辆3包括：通信装置10，通信装置10布置为向后端逻辑9传达连接的车辆3在道路网络5内的连接的交通灯6前面的车辆V1-Vn的队列11中处于停止时的位置；以及传感器12，传感器12用于确定所述连接的道路车辆3在道路网络5内的连接的交通灯6前面的队列11中处于停止时前面或后面的相邻的车辆3并且向后端逻辑9提供关于所述确定的数据。
能够被使用的示例传感器12包括RADAR(无线电检测和测距)传感器(例如，举例来说，在盲点信息系统中的RADAR传感器)、主动式安全传感器或能够提供类似数据的用于驻车辅助系统的超声波传感器中的一个或多个。当可获得时，还可以使用能够确定连接的道路车辆前面或后面的相邻的车辆的其他适合的传感器，例如RADAR传感器、LASER(受激辐射的光放大)传感器、LIDAR(光检测和测距)传感器和/或图像传感器(例如摄像机传感器)以及这样的传感器的任何组合，可以还依赖传感器融合。
单独的连接的道路车辆3的位置可以例如从相应的定位系统15(例如基于卫星的GPS(全球定位系统)或类似系统)提供。通信装置10可以为例如用于无线通信的装置并且特别地是用于经过例如蜂窝网络7或类似物(如破折箭头13所示)的数据通信的装置。这提供了对容易获得并且已经验证的通信基础设施的成本效益高的使用。通信装置10可以布置成与后端逻辑9通信以连续地报告连接的道路车辆3在道路网络5内的位置数据。
后端逻辑9布置成根据单独的连接的道路车辆3的传感器12数据来确定所述连接的道路车辆3位于其他车辆在该车辆后面的队列11内还是该车辆是队列11中的最后一个车辆Vn而在其后面没有任何车辆。其进一步布置成确定从所述连接的车辆直到道路网络5内的连接的交通灯6的队列11的长度lqv，该长度lqv在图1中例示为在队列的第二车辆V2前面的队列的长度。
如果确定所述连接的道路车辆3是队列11中的最后一个车辆Vn，则其进一步布置成使接近道路网络5内的所述连接的交通灯6的连接的道路车辆Vn+1的交通灯辅助应用2适应于如此地确定的整个队列11的长度lqtot。否则，如果确定所述连接的道路车辆3位于队列11内(例如，传感器12已经确定在所述连接的道路车辆3前面和后面的相邻车辆)，则使所述连接的道路车辆3的交通灯辅助应用2适应于如此地确定的在其前面的队列11的长度lqv。
因此，来自连接的道路车辆3的车队的数据可以用于准确地并且成本效益高地使连接的道路车辆3的交通灯辅助应用2适应于具有连接的交通灯6的道路网络5内的交叉路口4处的队列11的长度。
数据可能不总是可以从队列11中的最后一个车辆Vn获得，例如，当队列11中的最后一个车辆Vn不连接到后端逻辑9时。在这样的情况下，根据一些实施例，如果确定所述连接的道路车辆3位于在该车辆后面具有其他车辆的队列11内，则后端逻辑9布置成使用队列11的概然后向增长传播的模型来估计整个队列11的长度。在通向道路网络5内的所述特定的连接的交通灯6的道路14的更远的上游获取的交通数据(例如，在通向所述连接的交通灯6的道路14的更远的上游的交通流强度)可以用作到用于该估计的模型的输入，使得其能够准确地估计队列11。然后使接近道路网络5内的所述特定的连接的交通灯6的连接的道路车辆Vn+1的交通灯辅助应用2适应于如此地估计的整个队列11的长度lqest。
使用队列11的概然后向增长传播的模型来估计整个队列11的长度lqest使得能够估计整个队列11的长度lqest——即便如果在所述连接的道路车辆3后面的车辆是非连接的车辆。
在再一些实施例中，后端逻辑9进一步布置成确定连接的道路车辆3是否到达队列11的末端，所述队列11的整个长度lqest被预先估计。如果确定所述连接的道路车辆3现在是队列11中的最后一个车辆Vn，则后端逻辑9进一步布置成使接近道路网络5内的所述特定的连接的交通灯6的连接的道路车辆Vn+1的交通灯辅助应用2适应于整个队列11的长度lqtot，其为从所述连接的车辆3直到道路网络5内的连接的交通灯6的队列11的确定的长度lqv。这样，每当连接的道路车辆3到达队列11的末端并且减速到停止时，后端逻辑9将再次具有队列11的当前长度lqtot的确切数据，即，由连接的交通灯6的位置和队列11中的最后一个车辆Vn的位置之间沿道路14的距离限定。在每当这样的时刻，系统1还布置成通过将整个队列11的估计的长度lqest与由来自所述新到达的连接的道路车辆3的位置数据提供的整个队列11的确定的长度lqtot比较来测试后端逻辑9。通过将整个队列11的估计的长度lqest与由来自所述新到达的连接的道路车辆3的位置数据提供的整个队列11的确定的长度lqtot比较，经过测试后端逻辑9，可以评估提供估计的后端逻辑9的质量。
在再其他的实施例中，后端逻辑9进一步布置成利用每个车辆占据所述队列11的预定长度lv的假设来估计队列11中的车辆的数量。这提供了估计某长度的队列11中的车辆的数量的简单且高效的方式。
队列11的长度与在交通灯6已经从红灯切换到绿灯之后道路车辆可以起动的有效时间相关。在前面较长的队列11将意味着较长的增量时间。增加的增量时间对应于疏散交通灯6前面的车辆的队列11所需要的时间。
因此，根据一些进一步实施例，后端逻辑9进一步布置成估计疏散连接的交通灯6前面的车辆的队列11所需要的时间。利用每个车辆占据所述队列11的预定长度并且使每个车辆撤出所述队列11花费预定时间量的假设来估计该时间，并且可选地通过将疏散队列11所需要的估计的时间与疏散整个队列11所需要的确定的时间比较来测试后端逻辑9，疏散整个队列11所需要的确定的时间从在这样的疏散的过程中来自队列11中最后一个车辆Vn的位置数据导出。所使用的估计算法可以是线性的或者更高级的，这取决于具体实现方式。从而提供了估计疏散连接的交通灯6前面的车辆的队列11所需要的时间的简单且高效的方式。
在一些再进一步的实施例中，后端逻辑9进一步布置成使用来自后端逻辑9的测试的数据来训练自学习算法从而提供对整个队列长度lqest和疏散整个队列11所需要的时间中的至少一个的改善的估计。使用来自后端逻辑9的测试的数据来训练自学习算法使得能够相继地提供对整个队列11的当前长度lqest以及疏散整个队列11所需要的时间的改善的估计。
在再进一步的实施例中，后端逻辑9进一步布置成使接近直到发红灯信号的连接的交通灯6的队列11的连接的道路车辆Vn+1的交通灯辅助应用2适应，以为所述连接的道路车辆3提供最优的速度建议，从而通过适应于队列11中最后一个车辆Vn的位置和在连接的交通灯6已经变成绿灯之后队列11中的最后一个车辆Vn预期已经撤出队列11的预期时间来避免停止在队列11中的最后一个车辆Vn后面。这样的适应提供了为所述连接的道路车辆3提供最优的速度建议以避免停止在队列11中的最后一个车辆Vn后面的高效方式。
因此，如果使云后端逻辑9和车辆中的交通灯辅助应用2知晓发红灯信号的连接的交通灯6前面的队列11的长度，则如上所述，其可以适应偏移位置和增加的增量时间。如果在连接的交通灯6前面存在队列11，则GLOSA应用应当理想地提供最优速度以避免在队列11中的最后一个车辆Vn之后短暂停止，即，适应于队列11中最后一个车辆Vn的位置和在灯变成绿灯之后队列11中的最后一个车辆Vn预期要起动的预期时间，包括增量时间。以这种方式，当在连接的交通灯6周围存在其他车辆时也给予允许GLOSA功能引导驾驶员的不同的最优速度。
另外，如果云后端逻辑9或车辆中的交通灯辅助应用2能够获得队列11的长度，则可以用增量时间和用队列11的末端的位置来分别地调整SPAT消息和偏移位置。
另外，基于来自接近的车辆的数据，可以监测用于计算预测的增加的增量时间和队列11的估计的长度lqest的算法。可以监测预测的增加的增量时间和队列11的估计的长度lqest并且将其与实际的增量时间和队列11的实际长度lqtot比较，实际的增量时间和队列11的实际长度lqtot从接近连接的交通灯6的连接的车辆3的移动推测出。因此，将可以监测接近的车辆是否根据预测的队列11移动。
本文的实施例的目的还提供如在图2中简略地示意的一种改善的方法，所述方法用于使连接的道路车辆3的交通灯辅助应用2适应于具有连接的交通灯6的道路网络5内的交叉路口4处的队列11的长度，所述连接的交通灯6布置为将关于连接的交通灯的计划的相移的信息通过包含后端逻辑9的基于云的系统8经过通信网络7传递到连接的道路车辆3。
这通过包括布置每个单独的连接的车辆3进行下述动作的方法来提供：
使用通信装置向后端逻辑传达101所述连接的车辆在道路网络内的连接的交通灯前面的队列中处于停止时的位置；以及
使用连接的道路车辆的传感器12确定102在所述连接的道路车辆3在道路网络5内的连接的交通灯6前面的队列11中处于停止时前面或后面的相邻的车辆3并且向后端逻辑9提供103关于所述确定的数据。
所述方法进一步包括使用后端逻辑9根据单独的连接的道路车辆3的传感器数据来确定104连接的道路车辆3位于其他车辆在该车辆后面的队列11中还是该车辆是队列11中的最后一个车辆Vn而在其后面没有任何车辆。
所述方法进一步还包括确定105从连接的车辆3直到道路网络5内的连接的交通灯6的队列11的长度lqv。另外，如果确定所述连接的道路车辆3是队列11中的最后一个车辆Vn，则所述方法包括使接近道路网络5内的所述连接的交通灯6的连接的道路车辆Vn+1的交通灯辅助应用2适应于106如此地确定的整个队列11的长度lqv。否则，如果确定所述连接的道路车辆3位于队列11内，则所述方法包括使所述连接的道路车辆3的交通灯辅助应用2适应于107如此地确定的在其前面的队列11的长度lqv。当然如此，因为应当理解对于某个具体的车辆3的队列11的相关长度是连接的交通灯6和所述具体的车辆3之间的长度lqv。这样，在所述车辆3后面队列11中的车辆与该具体的车辆3不相关。
如果确定所述连接的道路车辆3位于队列11内而在该车辆后面具有其他车辆，则根据本文的实施例，所述方法提供使用后端逻辑9利用队列11的概然后向增长传播的模型来估计整个队列11的长度。然后将在通向道路网络5内的所述特定的连接的交通灯6的道路14的更远的上游获取的交通数据用作到所述模型的输入。然后使接近道路网络5内的所述特定的连接的交通灯6的连接的道路车辆Vn+1的交通灯辅助应用2适应于如此地估计的整个队列11的长度lqest。
通过使用队列11的概然后向增长传播的模型来估计整个队列11的长度，提供了在所述连接的道路车辆3后面的车辆是非连接的车辆时估计整个队列11的长度lqest。
在再一些实施例中，所述方法进一步包括确定连接的道路车辆3是否到达队列11的末端，所述队列11的整个长度lqest被预先估计。如果确定所述连接的道路车辆3现在是队列11中的最后一个车辆Vn，则所述方法包括使接近道路网络5内的所述特定的连接的交通灯6的连接的道路车辆Vn+1的交通灯辅助应用适应于整个队列11的长度lqtot，其为从所述连接的车辆3直到道路网络5内的所述连接的交通灯6的队列11的确定的长度lqv。所述方法进一步包括通过使用后端逻辑9将整个队列11的估计的长度lqest与由来自所述新到达的连接的道路车辆3的位置数据提供的整个队列11的确定的长度lqtot比较来测试后端逻辑9。这提供了对提供所述估计的后端逻辑9的质量的评估。
根据再进一步的实施例，所述方法进一步包括布置后端逻辑9以利用每个车辆占据所述队列11的预定长度lv的假设来估计队列11中的车辆的数量。这提供了估计某长度的队列11中的车辆的数量的简单且高效的方式。
所述方法在进一步的实施例中包括布置后端逻辑9以利用每个车辆占据所述队列11的预定长度以及使每个车辆撤出所述队列11花费预定时间量的假设来估计疏散在连接的交通灯6前面的车辆的队列11所需要的时间，并且可选地通过将疏散队列11所需要的估计的时间与疏散整个队列11所需要的确定的时间比较来测试后端逻辑9，疏散整个队列11所需要的确定的时间从在这样的疏散的过程中来自队列11中最后一个车辆Vn的位置数据导出。这提供了估计疏散连接的交通灯6前面的车辆的队列11所需要的时间的简单且高效的方式。
队列11的长度还与接近连接的交通灯6的道路车辆Vn+1相关。GLOSA(绿灯优化的速度建议)通常将为接近红灯的道路车辆Vn+1提出最优化速度以使得其能够在红灯刚好已经变成绿灯之后通过交通灯的位置——避免在红灯时的频繁短暂停止以及反复的减速和加速的不便利且耗费燃料的驾驶模式。
在再一些实施例中，所述方法进一步包括使用来自后端逻辑9的测试的数据来训练自学习算法从而提供对整个队列长度lqest和疏散整个队列11所需要的时间中的至少一个的改善的估计。这使得自学习算法能够提供对整个队列11长度lqest和疏散整个队列11所需要的时间的改善的估计，以使得其将相继地能够越来越好地估计这些属性。
因此，在再其他实施例中，所述方法进一步包括布置后端逻辑9以使接近直到发红灯信号的连接的交通灯6的队列11的连接的道路车辆Vn+1的交通灯辅助应用2适应，以为所述连接的道路车辆3提供最优的速度建议，从而避免停止在队列11中的最后一个车辆Vn后面。这通过使这些交通灯辅助应用2适应于队列11中的最后一个车辆Vn的位置以及在连接的交通灯6已经变成绿灯之后队列11中的最后一个车辆Vn预期已经撤出队列11的预期时间来完成。从而实现了为所述连接的道路车辆3提供最优的速度建议以避免停止在队列11中的最后一个车辆Vn后面的高效方式。
最后，提供了图3中示意的连接的道路车辆3，其适于与本文描述的系统1的实施例一起并且根据本文描述的方法的实施例来使用。
连接的道路车辆3如上所述包括：通信装置10、用于确定所述连接的道路车辆3前面或后面的相邻的车辆3的传感器12以及交通灯辅助应用2，如本文所描述的，所述交通灯辅助应用2能够适应于具有连接的交通灯6的道路网络5内的交叉路口4处的队列长度，所述连接的交通灯6布置为将关于连接的交通灯6的计划的相移的信息通过包含后端逻辑9的基于云的系统8经过通信网络7传递到连接的道路车辆3。通信装置10进一步布置成如破折箭头13所示意的与后端逻辑9通信。
最后，通过本文描述的技术方案实现的对云后端逻辑9和车辆中的交通灯辅助应用2的改善将使连接的道路车辆3以及将来的自主驾驶车辆的高度自动化驾驶(HAD)受益。系统1的解决方案将允许自驾驶车辆在存在其他交通尤其是在连接的交通灯6的前面存在车辆的队列11时与这样的连接的交通灯6安全且高效地交涉。
上述的实施例可以在随附的权利要求的范围内变化。
因此，尽管已经示出并且描述以及指出本文的实施例的基本的新颖特征，但是应当理解，本领域技术人员可以在所示意的设备以及它们的操作方面进行各种省略和替换以及的形式和细节的改变。例如，明确地打算基本上以相同方式取得相同结构的执行基本上相同功能的这些元件和/或方法步骤的所有组合是等效的。此外，应当意识到，所示出和/或联系于任何公开的形式或本文的实施例的结构和/或元件和/或方法步骤可以按照任何其他公开或描述或建议的形式结合作为设计选择的一般内容。

Claims (17)

1.一种用于使连接的道路车辆(3)的交通灯辅助应用(2)适应于具有连接的交通灯(6)的道路网络(5)内的交叉路口(4)处的队列长度的系统(1)，所述连接的交通灯(6)布置为将关于所述连接的交通灯(6)的计划的相移的信息通过包含后端逻辑(9)的基于云的系统(8)经过通信网络(7)传递到所述连接的道路车辆(3)，
其特征在于，每个单独的连接的车辆(3)包括：
交通灯辅助应用(2)；
通信装置(10)，所述通信装置(10)布置为向所述后端逻辑(9)传达所述连接的车辆(3)在所述道路网络(5)内的连接的交通灯(6)前面的队列(11)中处于停止时的位置；
以及传感器(12)，所述传感器(12)用于确定所述连接的道路车辆(3)在所述道路网络(5)内的连接的交通灯(6)前面的队列(11)中处于停止时前面或后面的相邻的车辆(3)并且向所述后端逻辑(9)提供关于确定的数据，
其中，所述后端逻辑(9)布置成根据所述单独的连接的道路车辆的传感器(12)数据来确定所述连接的道路车辆(3)是否位于队列(11)中而在该车辆后面具有其他车辆(3)或者该车辆是否是所述队列(11)中的最后一个车辆(Vn)而在该车辆后面没有任何车辆，并且进一步确定从所述连接的车辆(3)直到所述道路网络(5)内的所述连接的交通灯(6)的所述队列(11)的长度(lqv)，并且进一步地，如果确定所述连接的道路车辆(3)是所述队列(11)中的所述最后一个车辆(Vn)，则使接近所述道路网络(5)内的所述连接的交通灯(6)的连接的道路车辆(3)的所述交通灯辅助应用(2)适应于如此地确定的整个队列(11)的长度(lqtot)，并且，
如果确定所述连接的道路车辆(3)位于队列(11)内，则使所述连接的道路车辆(3)的交通灯辅助应用(2)适应于如此地确定的在其前面的所述队列的长度(lqv)，其中，当所述后端逻辑适应于所述连接的道路车辆的交通灯辅助应用时，所述后端逻辑使包括在所述连接的道路车辆中的交通灯辅助应用通过所述通信网络知晓所确定的队列长度，其中，所述车辆中的交通灯辅助应用(2)被配置为基于所确定的车辆的队列长度向所述连接的道路车辆的驾驶员或向所述连接的道路车辆的自主驾驶系统提供速度建议，并且能够基于所确定的队列长度用增量时间和用队列(11)的末端的位置来调整SPAT消息。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，如果确定所述连接的道路车辆(3)位于队列(11)内而在该车辆后面具有其他车辆(3)，则所述后端逻辑(9)布置成使用所述队列的概然后向增长传播的模型来估计所述整个队列(11)的长度(lqest)，在通向所述道路网络(5)内的特定的所述连接的交通灯(6)的道路(14)的更远的上游获取的交通数据用作到所述模型的输入，并且进一步使接近所述道路网络(5)内的特定的所述连接的交通灯(6)的连接的道路车辆(3)的交通灯辅助应用适应于如此地估计的所述整个队列(11)的长度(lqest)。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述后端逻辑(9)进一步布置成确定连接的道路车辆(3)是否到达队列(11)的末端，所述队列(11)的整个长度(lqest)被预先估计，并且，如果确定所述连接的道路车辆(3)现在是所述队列(11)中的所述最后一个车辆(Vn)，则使接近所述道路网络(5)内的特定的所述连接的交通灯(6)的连接的道路车辆(3)的交通灯辅助应用(2)适应于整个队列长度(ltot)，所述整个队列长度(ltot)为从所述连接的车辆(3)直到所述道路网络(5)内的所述连接的交通灯(6)的所述队列的确定的长度(lqv)，并且通过将所述整个队列(11)的估计的长度(lqest)与由来自新到达的所述连接的道路车辆(3)的位置数据提供的所述整个队列(11)的所述确定的长度(lqtot)比较来测试所述后端逻辑(9)。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的系统，其特征在于，所述后端逻辑(9)进一步布置成利用每个车辆占据队列(11)的预定长度(lv)的假设来估计队列(11)中的车辆的数量。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述后端逻辑(9)进一步布置成利用每个车辆占据队列(11)的预定长度(lv)以及使每个车辆撤出所述队列(11)花费预定时间量的假设来估计疏散连接的交通灯(6)前面的车辆的队列(11)所需要的时间。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述后端逻辑(9)进一步布置成通过将疏散所述队列(11)所需要的估计的时间与疏散整个队列(11)所需要的确定的时间比较来测试所述后端逻辑(9)，疏散整个队列(11)所需要的确定的时间从在这样的疏散的过程中来自所述队列(11)中最后一个车辆(Vn)的位置数据导出。
7.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述后端逻辑(9)进一步布置成使用来自后端逻辑测试的数据来训练自学习算法从而提供对整个队列长度(lqest)和疏散整个队列(11)所需要的时间中的至少一个的改善的估计。
8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述后端逻辑(9)进一步布置成使接近直到发红灯信号的连接的交通灯(6)的队列(11)的连接的道路车辆(3)的交通灯辅助应用(2)适应，以为所述连接的道路车辆(3)提供最优的速度建议，从而通过适应于所述队列(11)中所述最后一个车辆(Vn)的位置和在所述连接的交通灯(6)已经变成绿灯之后所述队列(11)中的所述最后一个车辆(Vn)预期已经撤出所述队列(11)的预期时间来避免停止在所述队列(11)中的所述最后一个车辆(Vn)后面。
9.一种用于使连接的道路车辆(3)的交通灯辅助应用(2)适应于具有连接的交通灯(6)的道路网络(5)内的交叉路口(4)处的队列长度的方法，所述连接的交通灯(6)布置为将关于所述连接的交通灯(6)的计划的相移的信息通过包含后端逻辑(9)的基于云的系统(8)经过通信网络(7)传递到所述连接的道路车辆(3)，
其特征在于，所述方法包括布置每个单独的连接车辆(3)使用所述交通灯辅助应用(2)以：
使用通信装置(10)向所述后端逻辑(9)传达(101)所述连接的车辆(3)在所述道路网络(5)内的连接的交通灯(6)前面的队列(11)中处于停止时的位置；以及
使用所述连接的道路车辆(3)的传感器(12)确定(102)在所述连接的道路车辆(3)在所述道路网络(5)内的连接的交通灯(6)前面的队列(11)中处于停止时前面或后面的相邻的车辆(3)并且向所述后端逻辑(9)提供(103)关于确定的数据，
使用所述后端逻辑(9)根据单独的所述连接的道路车辆(3)的传感器(12)数据来确定(104)所述连接的道路车辆(3)是否位于队列(11)中而在该车辆后面具有其他车辆或者该车辆是否是所述队列(11)中的最后一个车辆(Vn)而在该车辆后面没有任何车辆，并且进一步确定(105)从所述连接的车辆(3)直到所述道路网络(5)内的所述连接的交通灯(6)的所述队列(11)的长度(lqv)，并且进一步地，如果确定所述连接的道路车辆(3)是所述队列(11)中的所述最后一个车辆(Vn)，则使接近所述道路网络(5)内的所述连接的交通灯(6)的连接的道路车辆(3)的交通灯辅助应用(2)适应于(106)如此地确定的整个队列(11)的长度(lqtot)，并且，如果确定所述连接的道路车辆(3)位于队列(11)内，则使所述连接的道路车辆(3)的交通灯辅助应用(2)适应于(107)如此地确定的在其前面的所述队列(11)的所述长度(lqv)，其中，适应于所述连接的道路车辆的交通灯辅助应用包括使所述交通灯辅助应用通过所述通信网络知晓所确定的队列长度，其中，所述车辆中的交通灯辅助应用(2)被配置为基于所确定的车辆的队列长度向所述连接的道路车辆的驾驶员或向所述连接的道路车辆的自主驾驶系统提供速度建议，并且能够基于所确定的队列长度用增量时间和用队列(11)的末端的位置来调整SPAT消息。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，如果确定所述连接的道路车辆(3)位于队列(11)内而在该车辆后面具有其他车辆(3)，则使用所述后端逻辑(9)利用所述队列的概然后向增长传播的模型来估计所述整个队列(11)的长度(lqest)，在通向所述道路网络(5)内的特定的所述连接的交通灯(6)的道路(14)的更远的上游获取的交通数据用作到所述模型的输入，并且进一步使接近所述道路网络(5)内的特定的所述连接的交通灯(6)的连接的道路车辆(3)的交通灯辅助应用适应于如此地估计的所述整个队列(11)的所述长度(lqest)。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括确定连接的道路车辆(3)是否到达队列(11)的末端，所述队列(11)的整个长度(lqest)被预先估计，并且，如果确定所述连接的道路车辆(3)现在是所述队列(11)中的所述最后一个车辆(Vn)，则使接近所述道路网络(5)内的特定的所述连接的交通灯(6)的连接的道路车辆(3)的交通灯辅助应用(2)适应于整个队列长度(lqtot)，所述整个队列长度(lqtot)为从所述连接的车辆(3)直到道路网络(5)内的所述连接的交通灯(6)的所述队列的确定的长度(lqv)，并且通过将整个队列(11)的估计的长度(lqest)与使用所述后端逻辑(9)由来自新到达的所述连接的道路车辆(3) 的位置数据提供的整个队列(11)的所述确定的长度(lqtot)比较来测试所述后端逻辑(9)。
12.根据权利要求9至11中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括布置所述后端逻辑(9)以利用每个车辆占据队列(11)的预定长度(lv)的假设来估计所述队列(11)中的车辆的数量。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括布置所述后端逻辑(9)以利用每个车辆占据队列(11)的预定长度(lv)以及使每个车辆撤出所述队列(11)花费预定时间量的假设来估计疏散在连接的交通灯(6)前面的车辆的所述队列(11)所需要的时间。
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括通过将疏散所述队列(11)所需要的估计的时间与疏散所述整个队列(11)所需要的确定的时间比较来测试所述后端逻辑(9)，疏散所述整个队列(11)所需要的确定的时间从在这样的疏散的过程中来自所述队列(11)中最后一个车辆(Vn)的位置数据导出。
15.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括使用来自后端逻辑测试的数据来训练自学习算法从而提供对整个队列长度(lqest)和疏散整个队列(11)所需要的时间中的至少一个的改善的估计。
16.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括布置所述后端逻辑(9)以使接近直到发红灯信号的连接的交通灯(6)的队列(11)的连接的道路车辆(3)的交通灯辅助应用(2)适应，以为所述连接的道路车辆(3)提供最优的速度建议，从而通过适应于所述队列(11)中所述最后一个车辆(Vn)的位置和在所述连接的交通灯(6)已经变成绿灯之后所述队列(11)中的所述最后一个车辆(Vn)预期已经撤出所述队列(11)的预期时间来避免停止在所述队列(11)中的所述最后一个车辆(Vn)后面。
17.一种连接的道路车辆(3)，其特征在于，所述连接的道路车辆(3)包括：
交通灯辅助应用(2)，所述交通灯辅助应用(2)能够根据权利要求9至16中的任一项所述的方法适应于具有连接的交通灯(6)的道路网络(5)内的交叉路口(4)处的队列长度，所述连接的交通灯(6)布置为将关于所述连接的交通灯(6)的计划的相移的信息通过包含后端逻辑(9)的基于云的系统(8)经过通信网络(7)传递到所述连接的道路车辆(3)。
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