CN107395757B - 基于acp方法和社会物理信息系统的平行车联网系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于ACP方法和社会物理信息系统的平行车联网系统，包括实际车联网系统和人工车联网系统，实际车联网系统设有物理空间，物理实体感知物理实体信息，并传送至实际车联网系统的实际网络空间；人工车联网系统设有动态人工车联网模型，动态人工车联网模型基于物理实体信息搭建而成，动态人工车联网模型将人工车联网信息传送至人工网络空间；实际网络空间与人工网络空间之间通过设有的平行执行机构进行信息平行交互，对动态人工车联网模型实时优化更新，将通过计算实验优化处理得到的结果反馈给实际车联网系统，即实际车联网系统和人工车联网系统两者之间采用一种平行执行方式，实现本发明平行车联网系统的高效在线的双向反馈机制。

Description

基于ACP方法和社会物理信息系统的平行车联网系统

技术领域

本发明涉及一种车联网系统，具体的说，涉及一种基于ACP方法和社会物理信息系统的平行车联网系统。

背景技术

智能交通系统(Intelligent transportation Systems，简称ITS)是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。ITS能有效地利用现有交通设施、减少交通负荷和环境污染、保证交通安全、提高运输效率、促进社会经济发展、提高人民生活质量，并且推动社会信息化及形成新产业而受到各国的重视，已成为世界二十一世纪的发展方向之一。智能交通系统(ITS)面临的主要问题之一是在车辆高速行驶的状态下车与车、车与路旁基础设施间的通信限制了ITS发展，因此世界各国不约而同的将注意力集中在车联网上。

车联网是指是利用先进的传感技术、网络技术、计算技术及控制等技术，对道路和交通进行全面感知，实现多个系统间大范围、大容量数据的交互，对每一辆汽车进行交通全程控制，对每一条道路进行交通全时空控制，以提高交通效率和交通安全为主的网络与应用。车联网是一个复杂的系统，涉及到在复杂动态的交通场景中的车与车，车与人，车与路的信息交互、信息网络传输，后台数据分析，决策支持等多个过程，如何实现对车联网系统的管理与控制成为一个关键问题。

传统的车联网架构多由感知层、网络层、支撑层和业务层构成，信息在层之间自下而上单向流动，不利于保证车联网系统的简洁性、稳定性与鲁棒性。再者，传统的车联网系统的数据分析都是基于静态或通用交通模型，然而在实际车联网系统中，交通环境不断变化，基于传统模型的数据分析过程无法有效解决实际车联网面临的问题。

平行系统是指由某一个自然的现实系统和对应的一个或多个虚拟或理想的人工系统所组成的共同系统。通过构造与实际系统对应的软件定义模型——人工系统，通过在线学习、离线计算、虚实互动，使得人工系统成为可试验的“社会实验室”，以计算实验的方式为实际系统运行主动提供动态的，在线的“借鉴”、“预估”和“引导”。

ACP方法是基于平行系统解决复杂系统问题的指导方法，是人工社会(Artificialsocieties)、计算实验(Computational experiments)与平行执行(Parallel execution)三部分的有机组合。通过人工系统建模、计算实验分析与虚实系统的平行执行最终实现二者的管理与控制。

社会物理信息系统CPSS(Cyber－Physical－Social Systems)是在信息物理系统(Cyber－Physical－Systems，简称CPS)的基础上，进一步纳入社会信息、虚拟空间的人工系统信息，将研究范围扩展到社会网络系统，注重人脑资源、计算资源与物理资源的紧密结合与协调，使得人员组织通过网络化空间以可靠的、实时的、安全的、协作的方式操控物理实体。

发明内容

本发明的目的是针对上述技术缺陷，提供一种基于ACP方法和社会物理信息系统的平行车联网系统，该系统中，基于ACP方法和社会物理信息系统对实际车联网系统和人工车联网系统通过平行执行进行信息交互，实时优化更新人工动态车联网仿真模型，并及时将管控指令及建议反馈给实际车联网系统，保证平行车联网系统的扁平化管理与控制。

本发明的技术方案是：一种基于ACP方法和社会物理信息系统的平行车联网系统，包括实际车联网系统和人工车联网系统，所述实际车联网系统设有物理空间，所述物理空间的物理实体感知物理实体信息，并将感知到的物理实体信息传输至所述实际车联网系统的实际网络空间；所述人工车联网系统设有动态人工车联网模型，所述动态人工车联网模型基于所述物理实体信息搭建而成，所述动态人工车联网模型将人工车联网信息传输至所述人工车联网系统的人工网络空间；所述实际网络空间与所述人工网络空间之间通过设有的平行执行机构进行信息平行交互，对所述动态人工车联网模型实时优化更新，以及将经计算实验处理并优化后的动态人工车联网计算实验分析结果反馈给所述实际车联网系统，其中，上述计算实验分析结果包括管控建议信息及网络状态预测信息。

优选的是，所述实际车联网系统还设有实际社会空间，所述实际社会空间用于提供实际社交网络信息，所述实际社会空间通过所述实际网络空间与所述人工车联网系统进行信息交互，将所述实际社交网络信息提供至所述动态人工车联网模型。

优选的是，所述物理实体包括智能车辆、智能路侧设备和智能基站，所述智能车辆、所述智能路侧设备设有物理感知单元，所述物理感知单元用于感知车辆信息、环境信息、路侧信息，并将感知到的所述车辆信息、环境信息、所述路侧信息通过所述智能基站接入至所述实际网络空间；所述智能基站用于管理并控制所述物理空间与所述实际网络空间之间的通讯。

优选的是，所述智能车辆为有人驾驶车辆，所述有人驾驶车辆设有车载通讯设备、车载处理器和有人驾驶车辆感知单元，所述有人驾驶车辆感知单元感知车辆信息以及周围环境信息并传递至所述车载处理器，以及通过所述车载通讯设备传递至所述智能基站。

优选的是，所述智能车辆为无人驾驶车辆，所述无人驾驶车辆设有车载通讯设备、车载处理器和无人驾驶车辆感知单元；所述无人驾驶车辆感知单元用于感知车辆信息以及周围环境信息，并将感知的车辆信息并传递至所述车载处理器，以及通过所述车载通讯设备传递至所述智能基站。

优选的是，所述无人驾驶车辆感知单元包括图像采集装置和定位装置，所述图像及雷达采集装置用于感知车辆图像信息和点云信息，所述定位装置用于感知车辆位置信息；所述车辆图像信息所述点云信息和所述车辆位置信息经所述车载处理器处理后，通过所述车载通讯设备传递至所述智能基站。

优选的是，所述人工车联网系统还设有人工社会空间，所述人工社会空间用于提供人工社交网络信息，所述人工社交网络信息通过所述人工网络空间与所述动态人工车联网模型进行信息交互，将所述人工社交网络信息提供至所述动态人工车联网模型。

本发明与现有技术相比的有益效果为：

1)本发明的平行车联网系统包括与实际车联网系统平行存在的人工车联网系统，通过两大系统的平行执行、虚实互动，对获取的物理实体信息以及实际社交网络信息进行分析处理，进一步优化更新当前人工车联网系统，以及将优化更新后人工车联网系统计算实验得到的信息实时反馈回实际车联网系统；

2)本发明的平行车联网系统将社会空间这一因素考虑在内，包含实际社会空间和人工社会空间，将传统车联网系统从CPS系统(信息物理系统)扩展至CPSS系统(社会物理信息系统)，并结合社会空间信息搭建动态人工车联网模型，即通过社会空间信息进一步挖掘车联网系统的纵向深度，提高动态人工车联网模型高效性；

3)本发明的平行车联网系统在纵向架构上将物理空间、网络空间、社会空间三大空间融合交互，在横向架构上，实际车联网系统与人工车联网系统虚实互动，更有利于实现实时、动态、扁平化的管理与控制，在不同应用服务场景中具有更灵活的拓展性与更突出的优势。

附图说明

图1为本发明息系统的平行车联网系统的结构示意图；

图2为物理空间的结构示意图；

图3为实际网络空间结构示意图；

图4为计算实验平台的优化过程。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

参见图1，本发明公开一种基于ACP方法和社会物理信息系统的平行车联网系统，该车联网系统包括实际车联网系统和人工车联网系统，通过实际车联网系统指导人工车联网系统构建，并实时优化人工车联网系统，以及将优化后人工车联网系统的计算实验结果反馈给实际车联网系统。即实际车联网系统和人工车联网系统两者之间采用一种平行执行方式，实现本发明平行车联网系统的高效、在线的双向反馈机制。

实际车联网系统包括物理空间、实际网络空间和实际社会空间，参见图2，物理空间包含物理实体，物理实体包括智能车辆、智能路侧设备和智能基站。物理实体设有物理感知单元，物理感知单元用于感知搜集物理实体信息。智能车辆、智能路侧设备通过物理感知单元感知车辆信息、路侧信息，并将感知的上述信息通过智能基站接入至实际网络空间。

继续参见图2，智能车辆包括有人驾驶车辆和无人驾驶车辆，有人驾驶车辆设有车载通讯设备、车载处理器和有人驾驶车辆感知单元，有人驾驶车辆感知单元感知车辆信息并传递至车载处理器，并通过车载通讯设备传递至智能基站；无人驾驶车辆设有车载通讯设备、车载处理器和无人驾驶车辆感知单元。其中，无人驾驶车辆感知单元包括图像及雷达采集装置和定位装置，图像及雷达采集装置和定位装置均用于感知周围环境信息，其中，图像采集装置可以是车载摄像头，雷达装置可以是激光雷达、微波雷达、红外等。定位装置可以是GPS、CANBUS等。同样无人驾驶车辆感知单元将感知的车辆信息并传递至车载处理器，以及通过车载通讯设备传递至智能基站。

智能路侧设备包括路侧感知单元、车间通讯设备(以下简称V2X通讯设备)、路侧处理器，路侧感知单元感知路侧信息，并传输至路侧处理器，以及通过V2X通讯设备传递至智能基站。路侧感知单元可以是用于感知路侧信息的路侧摄像头、用于测速测距离等的路段雷达微波设备、以及用于控制智能信号灯的智能信号灯控制器。

智能基站为本发明实际车联网系统中移动通信小区的基本单元，智能车辆、智能路侧设备将感知的上述信息通过智能基站接入至实际网络空间。智能基站内设有接入控制管理单元，通过接入控制管理单元管理并控制物理空间与实际网络空间之间的通讯。

参见图3，实际网络空间用于接收并转发物理空间感知搜集的上述物理实体信息。实际网络空间包括接入网、核心网、数据中心和业务管理平台，物理实体信息经接入网、核心网传送至数据中心，以及经接入网、核心网传送至业务管理平台。同时实际网络空间与人工车联网系统的人工网络空间之间设有平行执行机构，数据中心内信息通过平行执行机构将两个网络空间的信息进行平行交互。

实际车联网的实际社会空间包括实际社交网络模块，实际社交关系网络模块内存储实际社交网络信息，例如包含驾驶员间人际连接与互动信息、驾驶员兴趣分布信息。实际社交关系网络模块内信息通过实际网络空间与人工车联网系统进行信息交互。

本发明的平行车联网系统包括与实际车联网系统平行存在的人工车联网系统，人工车联网系统为基于实际车联网系统的人工车联网系统搭建，通过平行执行的实际网络空间与人工网络空间，对获取的物理实体信息以及实际社交网络信息进行分析处理，进一步优化更新当前人工车联网系统，以及将优化更新后人工车联网系统信息实时反馈回实际车联网系统。

具体的，人工车联网系统包括计算实验平台、人工网络空间和人工社会空间，计算实验平台、人工社会空间内信息均通过人工网络空间与实际车联网系统进行信息交互。

人工社会空间包括人工社交网络模块，人工社交网络模块内存储人工社交网络信息，例如包含虚拟驾驶员间人际连接与互动信息、兴趣分布信息。人工社交网络模块内信息通过人工网络空间与实际车联网系统进行信息交互。人工网络空间为物理实体映射所得的网络实体及其连接网络。

参见图4，计算实验平台内设有动态人工车联网模型，动态人工车联网模型为根据人工社会空间、实际社会空间、物理空间等信息的建模仿真系统，建模仿真系统包括实验设计、动态仿真、实验评估和学习与优化过程。需要说明的是，动态人工车联网模型为一种动态车联网模型，以适用于不断变化的交通环境。在具体搭建动态人工车联网模型时，物理空间为上述模型提供物理实体信息，包括智能车辆、智能路侧设备感知的车辆信息、路侧信息，即车与路、车与车的信息；实际社会空间为上述模型提供实际社交网络信息，即实际车与人的信息；人工社会空间为上述模型提供人工社交网络信息，虚拟车与人的信息。在搭建动态人工车联网模型时，需结合车联网运行所处的自然环境信息和社会环境信息，如气候环境和需遵循的法律法规等。同时，搭建上述模型的信息可应包含城市道路模型、交通信号灯配时模型、交通事故处理模型、交通状态监控模型等，通过上述模型，汇总整个交通网络信息，了解车联网下交通流的分布规律，并结合当前交通需求，对动态人工车联网模型进行优化更新，以逼近于实际车联网系统。

上述平行车联网系统的执行过程为：

物理空间的物理实体感知物理实体信息，并将感知的上述信息通过智能基站接入至实际网络空间；

实际社会空间提供实际社交网络信息；

实际网络空间接收并转发上述物理实体信息、实际社交网络信息；

人工社会空间提供人工社交网络信息；

根据上述物理实体信息、实际社交网络信息以及人工社交网络信息在计算实验平台搭建动态人工车联网模型；

实际网络空间与人工网络空间之间通过设有的平行执行机构进行动态信息平行交互，对上述动态人工车联网模型实时优化更新，以及将优化后动态人工车联网计算实验结果反馈给实际车联网系统，保证平行车联网系统的扁平化管理与控制。

在上述执行过程中，动态人工车联网模型实时优化更新，并反馈给实际车联网系统，对实际车联网系统提供在线借鉴、预估和引导。

本发明的平行车联网系统可应用于多场景，如可应用于交通实时视频监控与主动安全预警中、可应用于驾驶行为分析和车险定制服务中、以及针对驾驶人的个性化推荐服务中。作为本发明车联网系统的一种应用场景，当应用于交通实时视频监控与主动安全预警中时，物理实体感知物理实体信息可为监控视频，根据监控视频进行图像分割可获得行人车辆行为识别、障碍物识别、交通标志识别等，并将感知的上述信息通过智能基站接入至实际网络空间。实际社会空间提供的实际社交网络信息；实际网络空间接收并转发上述物理实体信息、实际社交网络信息。人工社会空间提供人工社交网络信息；根据上述物理实体信息、实际社交网络信息以及人工社交网络信息在计算实验平台搭建动态车联网仿真模型。实际网络空间与人工网络空间之间通过设有的平行执行机构进行信息平行交互，对上述动态车联网仿真模型实时优化更新，以及将优化后动态车联网仿真结果反馈给实际车联网系统，为实际车联网系统提供安全预警等安防功能，保障交通系统的高效安全运行。

最后应说明的是：以上实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其进行限制，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (5)

1.一种基于ACP方法和社会物理信息系统的平行车联网系统，其特征在于：包括实际车联网系统和人工车联网系统，

所述实际车联网系统设有物理空间，所述物理空间的物理实体感知物理实体信息，并将感知到的物理实体信息传输至所述实际车联网系统的实际网络空间；

所述人工车联网系统设有动态人工车联网模型，所述动态人工车联网模型基于所述物理实体信息搭建而成，所述动态人工车联网模型将人工车联网信息传输至所述人工车联网系统的人工网络空间；

所述实际网络空间与所述人工网络空间之间通过设有的平行执行机构进行信息平行交互，对所述动态人工车联网模型实时优化更新，以及将优化后动态人工车联网计算实验分析结果反馈给所述实际车联网系统；

所述实际车联网系统还设有实际社会空间，所述实际社会空间用于提供实际社交网络信息，所述实际社会空间通过所述实际网络空间与所述人工车联网系统进行信息交互，将所述实际社交网络信息提供至所述动态人工车联网模型；

所述人工车联网系统还设有人工社会空间，所述人工社会空间用于提供人工社交网络信息，所述人工社会空间通过所述人工网络空间与所述动态人工车联网模型进行信息交互，将所述人工社交网络信息提供至所述动态人工车联网模型。

2.根据权利要求1所述的平行车联网系统，其特征在于：所述物理实体包括智能车辆、智能路侧设备和智能基站，所述智能车辆、所述智能路侧设备设有物理感知单元，所述物理感知单元用于感知车辆信息、环境信息、路侧信息，并将感知到的所述车辆信息、所述环境信息、所述路侧信息通过所述智能基站接入至所述实际网络空间；所述智能基站用于管理并控制所述物理空间与所述实际网络空间之间的通讯。

3.根据权利要求2所述的平行车联网系统，其特征在于：所述智能车辆为有人驾驶车辆，所述有人驾驶车辆设有车载通讯设备、车载处理器和有人驾驶车辆感知单元，所述有人驾驶车辆感知单元感知车辆信息以及周围环境信息并传递至所述车载处理器，以及通过所述车载通讯设备传递至所述智能基站。

4.根据权利要求2所述的平行车联网系统，其特征在于：所述智能车辆为无人驾驶车辆，所述无人驾驶车辆设有车载通讯设备、车载处理器和无人驾驶车辆感知单元；所述无人驾驶车辆感知单元用于感知车辆信息以及周围环境信息，并将感知的车辆信息以及周围环境信息传递至所述车载处理器，以及通过所述车载通讯设备传递至所述智能基站。

5.根据权利要求4所述的平行车联网系统，其特征在于：所述无人驾驶车辆感知单元包括图像及雷达采集装置和定位装置，所述图像及雷达采集装置用于感知车辆周围环境的图像信息和点云信息，所述定位装置用于感知车辆位置信息；所述图像信息、所述点云信息和所述车辆位置信息经所述车载处理器处理后，通过所述车载通讯设备传递至所述智能基站。

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