CN109121117A - 一种基于蜂窝网络的车路实时通信系统及通信方法 - Google Patents

一种基于蜂窝网络的车路实时通信系统及通信方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109121117A
CN109121117A CN201810769988.6A CN201810769988A CN109121117A CN 109121117 A CN109121117 A CN 109121117A CN 201810769988 A CN201810769988 A CN 201810769988A CN 109121117 A CN109121117 A CN 109121117A
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle
data
time
signal
information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201810769988.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109121117B (zh
Inventor
窦瑞
曾令军
项雯婷
林瑜
陈海林
李霖
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Songhong Intelligent Automobile Technology Co Ltd
Original Assignee
Shanghai Songhong Intelligent Automobile Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Songhong Intelligent Automobile Technology Co Ltd filed Critical Shanghai Songhong Intelligent Automobile Technology Co Ltd
Priority to CN201810769988.6A priority Critical patent/CN109121117B/zh
Publication of CN109121117A publication Critical patent/CN109121117A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109121117B publication Critical patent/CN109121117B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/40Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
    • H04W4/44Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P] for communication between vehicles and infrastructures, e.g. vehicle-to-cloud [V2C] or vehicle-to-home [V2H]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于蜂窝网络的车路实时通信系统及通信方法,该系统包括:车载端通信组件:用以实时从车载客户端获取车辆信息和运动参数,将其发送给中心平台,并且对控制信号数据进行信息校验和延迟修正;中心平台:用以接收车载端通信组件发来的位置信息数据进行解析和关联匹配,并将控制信号数据发送到车载端通信组件。与现有技术相比,本发明具有系统部署灵活、安全可控、开发与维护简便、支持自主开发、低延迟高可靠、低流量消耗、良好的可拓展性、支持通信技术演进等优点。

Description

一种基于蜂窝网络的车路实时通信系统及通信方法
技术领域
本发明涉及智能网联汽车通信领域,尤其是涉及一种基于蜂窝网络的车路实时通信系统及通信方法。
背景技术
智能网联汽车,即ICV(全称Intelligent Connected Vehicle),是指车联网与智能车的有机联合,是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与人、车、路、后台等智能信息交换共享,实现安全、舒适、节能、高效行驶,并最终可替代人来操作的新一代汽车。智能网联汽车技术的发展,将带来新一代智能交通系统的升级和变革,也将是解决交通安全和交通拥堵等诸多问题的有效手段。
智能化和网联化是智能网联汽车技术领域的两类核心特征,其中,网联化即交通参与对象通过装置车路通信设备(模块),实现参与对象之间以一定通信频率的实时信息交互,包括:车车通信(V2V)、车路通信(V2I)和车人通信(V2P)等,从而,通过对象之间的信息交互,实现在一定交通场景下交通安全和交通效率的提升。例如,通过V2I车路通信,实现车辆和路侧设备端到端的实时信息交互,车辆实时获取信号控制数据、交通标志标牌数据、交通状态数据等对车辆驾驶具有重要意义。
从技术实现的角度出发,现有车载端和路侧端通信主要有以下两种方式:
第一,基于短程通信设备直连的车路通信。通过安装在路侧的通信设备(RSU)与同样装配有同类通信设备(OBU)的车辆进行通信,实现车路信息实时交互。该类通信系统具有通信时延低的特点,但该类系统对硬件设备依赖程度高,且设备布设成本高;同时,受设备通信距离和道路几何特征的局限,在超过通信距离或存在障碍物遮挡的条件下,车路通信效果和稳定性欠佳。
第二,基于蜂窝网络的车路通信。该类系统通常通过通信基站和中心云端实现车路信息转发,具有布设成本低、易于部署的特点,但该类实现方式目前存在几方面问题:无成熟的、系统性的解决方案,欠缺清晰的车载端、路侧端和中心端角色分配和功能定义,且在现有无线通信技术的条件下,存在通信时延较高和通信不稳定的问题。
中国专利文献CN104021684公开了一种车路协同交通控制系统,该文献所述技术实现方案属于第一种,即基于短程通信设备直连的车路通信。系统包括车载单元,其包括GPS定位模块、车辆通讯模块、信息处理模块,道路指挥单元,其包括信号灯控制模块,信号灯通讯模块、信号处理单元;系统可根据路况情况实时调节交通信号灯的通行时间,减少主干道车辆在十字路口的无效停顿时间和等待时间,提高交通通行效率。但是该系统以短程通信设备为主要实现途径,一方面,不满足全类别交通参与对象信息交互要求,另一方面,技术的实现对硬件设备依赖较大,整体具有明显的局限性。
中国专利文献CN104021684公开了另一种车路协同交通控制系统,该文献所述技术实现方案属于第二种,即基于蜂窝网络的车路通信。系统包括路侧系统、车载系统和云端数据交互系统;路侧系统包括信号灯数据采集模块、交通事件检测模块、信号灯配时模块和路侧通信模块,但该系统利用云端作为信息交互的枢纽,系统对车载端、路侧端和云端的在车路通信链路中角色和计算功能定义欠清晰,技术可行性有待论证
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于蜂窝网络的车路实时通信系统及通信方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
一种基于蜂窝网络的车路实时通信系统,该系统包括:
车载端通信组件:用以实时从车载客户端获取车辆信息和运动参数,将其发送给中心平台,并且对控制信号数据进行信息校验和延迟修正;
中心平台:用以接收车载端通信组件发来的位置信息数据进行解析和关联匹配,并将控制信号数据发送到车载端通信组件。
一种基于蜂窝网络的车路实时通信方法,包括以下步骤:
1)车载端通信组件通过车载客户端实时获取车辆信息和运动参数,并将其通过蜂窝无线网络上传至中心平台,并且中心平台实时获取交通信号控制数据;
2)中心平台将接收到的车辆信息和运动参数与离线地理信息及静态配置数据进行基于地图的信息关联匹配,生成车辆与信号控制匹配关联关系,并将车辆与信号控制匹配关联关系和交通信号控制数据进行处理后推送到车载端通信组件;
3)车载端通信组件通过蜂窝无线网络接收处理后的交通信号控制数据,并解析;
4)车载端通信组件根据数据包时间戳和车载系统时间,对信号控制相位和相位倒计时数据进行校准和时间修正,实现对信号控制相位状态和倒计时数据的修正处理和平滑处理,用以消除蜂窝网络数据传输的通信时延、丢包或者数据错误的情况;
5)车载端通信组件将校验和修正后的交通信号控制数据通过接口传输至车载系统的多个功能模块中,包括交通信号控制数据展示模块、车辆驾驶速度引导与优化模块和自动驾驶车辆信号控制信息获取与操控模块。
所述的步骤1)中,车辆信息和运动参数包括车辆ID、车辆类型、时间戳、车辆行驶速度、航向角、车辆位置、方向盘转角、刹车状态、加速度和转向灯信号数据,所述的交通信号控制数据包括信号控制机属性、信号周期配时方案、信号控制机实时灯色状态和信号控制状态倒计时数据。
所述的步骤2)中,处理后的交通信号控制数据为车辆当前位置所在路段关联的前方进口道相位数据,包括进口道转向关系、相位周期、相位状态和相位倒计时。
所述的步骤3)中,处理后的交通信号控制数据包括时间戳、控制策略、进口道ID、路口中心位置、车辆与停车线距离、进口道特征点数和进口道转向数数据,所述的进口道特征点数数据包括进口道特征点ID和进口道特征点位置,所述的进口道转向数数据包括转向ID、转向当前状态、转向剩余时间、转向绿灯时长、转向红灯时长以及转向黄灯时长。
所述的转向剩余时间根据控制策略Method决定选择每秒根据接收的中心数据刷新或客户端本地模拟倒计时的方式,具体为:
当Method=1时,当前交叉口为定时控制,信号周期时长固定,各灯色时长及顺序固定,按信号控制周期和信号灯色转变顺序在车载客户端进行模拟生成倒计时及状态转换,不进行每秒实时更新操作;
当Method=2、3或4时,当前交叉口为不定时控制,信号周期时长不固定,各灯色时长根据交通情况会临时发生变化,选择每秒根据接收的中心数据方式实时更新每个转向当前状态剩余时长及状态,在没有接收到消息时默认本地模拟倒计时方式;
当Method=5或6时,当前交叉口为长时闪烁,无倒计时数字显示;
当Method=9时,当前交叉口控制方式未知,选择每秒根据接收的中心数据方式实时更新每个转向当前状态剩余时长及状态;
所述的步骤4)中,校准和时间修正具体包括以下步骤:
41)设定灯色状态顺序为绿→黄→红→绿,并获取时间差dt,其计算式为:
dt=t2-t1
其中,t2为车载客户端接收到数据时的系统时间,t1为信号机上传的采集数据时间;
42)判断时间差dt是否大于等于0,若是,则进行步骤43),若否,则报错并中断;
43)判断时间差dt是否大于当前状态剩余时长,若是,则进行步骤45),若否,则进行步骤44);
44)当前状态剩余时长为当前状态剩余时长与时间差dt的差值,完成修正;
45)更新时间差dt为时间差dt与当前状态剩余时长的差值,并且灯色状态转至下一状态,更新当前灯色状态剩余时长值后,返回步骤43)。
所述的步骤2)中,基于地图的信息关联匹配具体包括以下步骤:
21)判断车辆行驶速度speed是否大于定位漂移速度阈值Vx,若是,则进行步骤23),若否,则进行步骤22);
22)判断是否存在前点,若否,则匹配失败并结束,若是,则匹配结果与前点一致并结束;
23)选择当前车辆的位置点到路段垂直距离Dis小于匹配半径R的n条路段,计算航向角与各路段的方向夹角rate,并选择方向夹角rate小于偏离上限的m条路段;
24)判断m是否大于匹配道路筛选数量上限Num,若是,则按点到路段垂直距离Dis升序排列选择前Num条路段,进行步骤27),若否,则进行步骤25);
25)判断m是否大于1,若是,则选取全部m条道路,进行步骤27),若否,则进行步骤26);
26)判断m是否为1,若是,则将该路段作为匹配结果,并结束匹配,若否,则匹配失败并结束。
27)根据当前车辆的位置点到路段垂直距离Dis、方向夹角rate及权重计算匹配参数Index,并将匹配参数最小的路段作为匹配结果,并结束匹配。
所述的步骤27)中,匹配参数Index的计算式为:
其中,下标α表示第α个路段,下标i表示第i个路段,p为权重。
所述的车载端通信组件为带有linux或windows操作系统的X86或ARM架构的电子终端,该电子终端的系统时间与互联网时间同步。
与现有技术相比,本发明具有以下优点:
1.系统部署灵活,系统的实现对软硬件系统依赖程度低,可灵活部署于X86或ARM硬件架构,LINUX、WINDOWS或Android等操作系统的车载软硬件环境。
2.开发与维护简便,系统部署后,车载端通信组件(车载端开发套件SDK)可直接提供数据调用接口,用户无需和中心平台对接通信协议,无需进行网络编程开发。系统升级仅需用户更新SDK套件,维护方便。
3.安全可控。将车载与路侧端到端信息交互过程,通过以中心平台为枢纽的信息通信封装在SDK中,控制车载终端对中心平台的访问,实现智能网联应用的信息安全和可控。
4.支持自主开发。车载端开发套件可供用户进行自主开发,用户可将SDK程序部署在指定设备,无需车载后装设备,并基于SDK提供的数据进行车辆智能网联应用场景开发。
5.低延迟高可靠。车载客户端的SDK中包含了信号控制数据校验与时间修正算法,在通信网络不够稳定、可靠的条件下,同样能提供低延迟、高可靠的信号控制数据。
6.低流量消耗。通过精细化地理信息数据管理与车路信息关联匹配运算,为车辆提供核心、精简信号控制数据,避免无效和冗余信息,减少无线流量消耗。
7.良好的可拓展性。系统具有良好的可扩展性,支持除交通信号控制以外其他多类交通设备和信息源(如交通标志标牌、交通事件检测、施工提醒)的信息数据通信。
8.支持通信技术演进,本系统适用于蜂窝无线通信技术的演进。
9.以较少的数据项快速获得精确的匹配结果,有效地避免低速情况下定位漂移造成的匹配错误。
附图说明
图1为本发明的系统组成与数据流程图。
图2为本发明的通信方法流程图。
图3为转向剩余时间的计算步骤。
图4为延迟修正流程图。
图5为模拟倒计时流程图。
图6为地图匹配的流程图。
图7为计算路段方向角与航向角的夹角rate的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
实施例
如图1所示,本发明提供一种基于蜂窝网络的车路实时通信系统,主要由两部分组成:中心平台和车载端通信组件(车载开发套件SDK)。其中:
中心平台,实现交通信号控制数据接入、解析与处理,车载数据接入、解析与处理,基于地图数据的信息关联与匹配,以及信号控制数据的计算与推送;
车载开发套件SDK,实现车辆运动信息从车载软硬件系统的获取,车载信息向中心平台推送,交通信号控制数据接收、解析与处理,数据的校验与延迟修正,以及数据向车载软硬件系统其他应用模块的推送,车载开发套件SDK可以为X86或ARM架构的电子终端,linux和windows操作系统,SDK可提供各类计算机语言版本;该终端系统时间需要跟互联网时间同步。
中心平台和车载开发套件(SDK)通过封装的通信协议基于无线通信网络实现连接与实时信息交互。
如图2所示,本发明的系统实现流程具体为:
①交通信号控制数据实时上传中心平台,上传数据包括信号控制机属性、信号周期配时方案、信号控制机实时灯色状态和信号控制状态倒计时(秒);车载开发套件通过接口获取车辆信息及运动参数,并将信息通过蜂窝无线网络上传至中心平台,上传数据包括车辆位置、速度、航向角等。
②中心平台基于接收的车载数据和离线地理信息及静态配置数据,进行空间坐标运算,将车辆与交通信号控制进行高计算速度、高准确性关联匹配,生成车辆与设备对应关系信息并通过接口推送给交通信号控制数据接收、解析与处理功能模块。
③中心平台将交通信号控制数据通过蜂窝无线网络推送至车载端开发套件,推送的交通信号控制数据是车辆当前位置所在路段关联的前方进口道相位数据,包括进口道转向关系、相位周期、相位状态和相位倒计时(秒),车载端开发套件接收并解析交通信号控制相位数据。
④车载端开发套件根据数据包时间戳和车载系统时间,对信号控制相位和相位倒计时数据进行校准和时间修正,实现对信号控制相位状态和倒计时数据的修正处理和平滑处理,从而消除蜂窝网络数据传输的通信时延、丢包或者数据错误的状况,保证车载端信号控制数据的实时性、正确性和可靠性。
⑤经校验和修正的信号控制数据通过接口传输至车载软硬件系统中不同功能模块,包括但不限于:交通信号控制数据展示(HMI)、车辆驾驶速度引导与优化、自动驾驶车辆信号控制信息(红绿灯状态)获取与操控等。
一、车辆客户端上传数据:
步骤①中车辆上传的数据如表1所示。
表1车辆上传中心平台的数据
其中,车辆ID:客户端端固定ID;
速度:来源于移动设备自带速度传感器;
方向角:来源于移动设备自带传感器;
经纬度:来源于移动设备自带GPS传感器。
二、平台下发数据如表2所示。
表2中心向车辆下发数据(信号周期/每秒)
如图3所示,转向剩余时间的具体计算方法如下:
剩余时间显示该转向当前状态剩余时间MovementTimeLeft,根据控制策略Method决定是每秒根据接收的中心数据刷新还是在客户端端本地模拟倒计时。
Method=1:当前交叉口为定时控制,信号周期时长固定,各灯色时长及顺序固定。按信号控制周期和信号灯色转变顺序在客户端端进行模拟生成倒计时及状态转换,不必每秒实时更新;
Method=2or 3or 4:当前交叉口为不定时控制,信号周期时长不固定,各灯色时长根据交通情况可能会临时发生变化。需每秒根据接收的信息实时更新每个转向当前状态剩余时长及状态,如果暂时没有接收到消息则默认本地模拟倒计时;
Method=5or 6:当前交叉口为长时闪烁,无倒计时数字显示;
Method=9:当前交叉口控制方式不明,需每秒根据接收的信息实时更新每个转向当前状态剩余时长及状态(即处理方式同Method=2or 3or 4);
如图4和5所示,图为延迟修正方法和模拟倒计时过程:
图中,t1:信号机上传采集数据时间,对应接收到的数据中时间戳TimeStamp_D;
t2:客户端端接收到数据时的系统时间;
时间差dt=t2-t1;
灯色顺序默认:绿→黄→红→绿。
三、地图匹配流程
如图6所示,图为地图匹配流程图,算法流程中涉及的参数说明如表3所示:
表3预设数据
车辆上传及计算数据如下:
speed:车辆上传数据中speed属性,车辆行驶速度,单位:米/秒;
Dis:点到路段垂直距离,若垂足落在路段延长线上则计算与路段延长侧端点距离,单位:米;
rate:路段方向角RoadsegmentDirct与航向角heading的夹角,小于等于180度,单位:度;
Index:根据Dis、rate及对应权重计算得的匹配参数,计算式为:
图6中,计算路段方向角RoadsegmentDirct与航向角heading的夹角rate的步骤如图7所示。

Claims (10)

1.一种基于蜂窝网络的车路实时通信系统,其特征在于,该系统包括:
车载端通信组件:用以实时从车载客户端获取车辆信息和运动参数,将其发送给中心平台,并且对控制信号数据进行信息校验和延迟修正;
中心平台:用以接收车载端通信组件发来的位置信息数据进行解析和关联匹配,并将控制信号数据发送到车载端通信组件。
2.一种应用如权利要求1所述的基于蜂窝网络的车路实时通信系统的通信方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)车载端通信组件通过车载客户端实时获取车辆信息和运动参数,并将其通过蜂窝无线网络上传至中心平台,并且中心平台实时获取交通信号控制数据;
2)中心平台将接收到的车辆信息和运动参数与离线地理信息及静态配置数据进行基于地图的信息关联匹配,生成车辆与信号控制匹配关联关系,并将车辆与信号控制匹配关联关系和交通信号控制数据进行处理后推送到车载端通信组件;
3)车载端通信组件通过蜂窝无线网络接收处理后的交通信号控制数据,并解析;
4)车载端通信组件根据数据包时间戳和车载系统时间,对信号控制相位和相位倒计时数据进行校准和时间修正,实现对信号控制相位状态和倒计时数据的修正处理和平滑处理,用以消除蜂窝网络数据传输的通信时延、丢包或者数据错误的情况;
5)车载端通信组件将校验和修正后的交通信号控制数据通过接口传输至车载系统的多个功能模块中,包括交通信号控制数据展示模块、车辆驾驶速度引导与优化模块和自动驾驶车辆信号控制信息获取与操控模块。
3.根据权利要求2所述的通信方法,其特征在于,所述的步骤1)中,车辆信息和运动参数包括车辆ID、车辆类型、时间戳、车辆行驶速度、航向角、车辆位置、方向盘转角、刹车状态、加速度和转向灯信号数据,所述的交通信号控制数据包括信号控制机属性、信号周期配时方案、信号控制机实时灯色状态和信号控制状态倒计时数据。
4.根据权利要求2所述的通信方法,其特征在于,所述的步骤2)中,处理后的交通信号控制数据为车辆当前位置所在路段关联的前方进口道相位数据,包括进口道转向关系、相位周期、相位状态和相位倒计时。
5.根据权利要求2所述的通信方法,其特征在于,所述的步骤3)中,处理后的交通信号控制数据包括时间戳、控制策略、进口道ID、路口中心位置、车辆与停车线距离、进口道特征点数和进口道转向数数据,所述的进口道特征点数数据包括进口道特征点ID和进口道特征点位置,所述的进口道转向数数据包括转向ID、转向当前状态、转向剩余时间、转向绿灯时长、转向红灯时长以及转向黄灯时长。
6.根据权利要求5所述的通信方法,其特征在于,所述的转向剩余时间根据控制策略Method决定选择每秒根据接收的中心数据刷新或客户端本地模拟倒计时的方式,具体为:
当Method=1时,当前交叉口为定时控制,信号周期时长固定,各灯色时长及顺序固定,按信号控制周期和信号灯色转变顺序在车载客户端进行模拟生成倒计时及状态转换,不进行每秒实时更新操作;
当Method=2、3或4时,当前交叉口为不定时控制,信号周期时长不固定,各灯色时长根据交通情况会临时发生变化,选择每秒根据接收的中心数据方式实时更新每个转向当前状态剩余时长及状态,在没有接收到消息时默认本地模拟倒计时方式;
当Method=5或6时,当前交叉口为长时闪烁,无倒计时数字显示;
当Method=9时,当前交叉口控制方式未知,选择每秒根据接收的中心数据方式实时更新每个转向当前状态剩余时长及状态。
7.根据权利要求2所述的通信方法,其特征在于,所述的步骤4)中,校准和时间修正具体包括以下步骤:
41)设定灯色状态顺序为绿→黄→红→绿,并获取时间差dt,其计算式为:
dt=t2-t1
其中,t2为车载客户端接收到数据时的系统时间,t1为信号机上传的采集数据时间;
42)判断时间差dt是否大于等于0,若是,则进行步骤43),若否,则报错并中断;
43)判断时间差dt是否大于当前状态剩余时长,若是,则进行步骤45),若否,则进行步骤44);
44)当前状态剩余时长为当前状态剩余时长与时间差dt的差值,完成修正;
45)更新时间差dt为时间差dt与当前状态剩余时长的差值,并且灯色状态转至下一状态,更新当前灯色状态剩余时长值后,返回步骤43)。
8.根据权利要求3所述的通信方法,其特征在于,所述的步骤2)中,基于地图的信息关联匹配具体包括以下步骤:
21)判断车辆行驶速度speed是否大于定位漂移速度阈值Vx,若是,则进行步骤23),若否,则进行步骤22);
22)判断是否存在前点,若否,则匹配失败并结束,若是,则匹配结果与前点一致并结束;
23)选择当前车辆的位置点到路段垂直距离Dis小于匹配半径R的n条路段,计算航向角与各路段的方向夹角rate,并选择方向夹角rate小于偏离上限的m条路段;
24)判断m是否大于匹配道路筛选数量上限Num,若是,则按点到路段垂直距离Dis升序排列选择前Num条路段,进行步骤27),若否,则进行步骤25);
25)判断m是否大于1,若是,则选取全部m条道路,进行步骤27),若否,则进行步骤26);
26)判断m是否为1,若是,则将该路段作为匹配结果,并结束匹配,若否,则匹配失败并结束。
27)根据当前车辆的位置点到路段垂直距离Dis、方向夹角rate及权重计算匹配参数Index,并将匹配参数最小的路段作为匹配结果,并结束匹配。
9.根据权利要求8所述的通信方法,其特征在于,所述的步骤27)中,匹配参数Index的计算式为:
其中,下标α表示第α个路段,下标i表示第i个路段,p为权重。
10.根据权利要求2所述的通信方法,其特征在于,所述的车载端通信组件为带有linux或windows操作系统的X86或ARM架构的电子终端,该电子终端的系统时间与互联网时间同步。
CN201810769988.6A 2018-07-13 2018-07-13 一种基于蜂窝网络的车路实时通信系统及通信方法 Active CN109121117B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810769988.6A CN109121117B (zh) 2018-07-13 2018-07-13 一种基于蜂窝网络的车路实时通信系统及通信方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810769988.6A CN109121117B (zh) 2018-07-13 2018-07-13 一种基于蜂窝网络的车路实时通信系统及通信方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109121117A true CN109121117A (zh) 2019-01-01
CN109121117B CN109121117B (zh) 2021-02-05

Family

ID=64862749

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810769988.6A Active CN109121117B (zh) 2018-07-13 2018-07-13 一种基于蜂窝网络的车路实时通信系统及通信方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109121117B (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110068323A (zh) * 2019-05-15 2019-07-30 北京邮电大学 网络时延定位误差补偿方法、装置及电子设备
CN113066295A (zh) * 2021-03-23 2021-07-02 绵阳职业技术学院 交通信号灯控制方法及装置
CN113381882A (zh) * 2021-05-28 2021-09-10 重庆大学 一种针对软件定义车联网的控制平面视图构建方法
CN114070898A (zh) * 2021-11-11 2022-02-18 上汽通用五菱汽车股份有限公司 车型和车辆状态的信号推送方法、装置及计算机可读介质
CN114978434A (zh) * 2022-06-09 2022-08-30 智能汽车创新发展平台(上海)有限公司 一种基于道路交通信号控制系统的联调测试方法及系统
CN115209520A (zh) * 2022-06-27 2022-10-18 珠海格力电器股份有限公司 一种基于ble的定时控制方法、装置、终端和存储介质

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2541203A1 (en) * 2011-06-30 2013-01-02 Furuno Electric Company Limited Road map feedback server for tightly coupled gps and dead reckoning vehicle navigation
CN103136950A (zh) * 2011-12-05 2013-06-05 北京掌城科技有限公司 提供综合路况信息的方法
WO2013163203A1 (en) * 2012-04-24 2013-10-31 Rubin Kim V2v safety system using learned signal timing
CN103383811A (zh) * 2013-05-17 2013-11-06 南京邮电大学 基于gid的智能交通解决方案
CN105390000A (zh) * 2015-12-18 2016-03-09 天津通翔智能交通系统有限公司 一种基于路况交通大数据的交通信号控制系统及方法
CN105809953A (zh) * 2014-12-27 2016-07-27 吉林大学 一种基于m2m的城市交通流车路协同控制方法
CN106169243A (zh) * 2016-08-25 2016-11-30 武汉理工大学 一种基于车联网的实时路况估计系统及方法
CN106251650A (zh) * 2016-08-23 2016-12-21 上海斐讯数据通信技术有限公司 一种基于移动终端的交通灯控制系统和方法
CN106297357A (zh) * 2016-08-26 2017-01-04 华南理工大学 基于车联网的实时路径规划和poi信息检索系统及方法
CN106355928A (zh) * 2016-08-31 2017-01-25 北京万集科技股份有限公司 一种基于无线定位的车路协同辅助驾驶系统以及方法
CN107564310A (zh) * 2017-10-20 2018-01-09 宋乃华 一种基于道路交通信息云处理的车路互联系统及方法
CN107945540A (zh) * 2017-10-27 2018-04-20 清华大学苏州汽车研究院(吴江) 一种信号灯路口的车路协同控制系统

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2541203A1 (en) * 2011-06-30 2013-01-02 Furuno Electric Company Limited Road map feedback server for tightly coupled gps and dead reckoning vehicle navigation
CN103136950A (zh) * 2011-12-05 2013-06-05 北京掌城科技有限公司 提供综合路况信息的方法
WO2013163203A1 (en) * 2012-04-24 2013-10-31 Rubin Kim V2v safety system using learned signal timing
CN103383811A (zh) * 2013-05-17 2013-11-06 南京邮电大学 基于gid的智能交通解决方案
CN105809953A (zh) * 2014-12-27 2016-07-27 吉林大学 一种基于m2m的城市交通流车路协同控制方法
CN105390000A (zh) * 2015-12-18 2016-03-09 天津通翔智能交通系统有限公司 一种基于路况交通大数据的交通信号控制系统及方法
CN106251650A (zh) * 2016-08-23 2016-12-21 上海斐讯数据通信技术有限公司 一种基于移动终端的交通灯控制系统和方法
CN106169243A (zh) * 2016-08-25 2016-11-30 武汉理工大学 一种基于车联网的实时路况估计系统及方法
CN106297357A (zh) * 2016-08-26 2017-01-04 华南理工大学 基于车联网的实时路径规划和poi信息检索系统及方法
CN106355928A (zh) * 2016-08-31 2017-01-25 北京万集科技股份有限公司 一种基于无线定位的车路协同辅助驾驶系统以及方法
CN107564310A (zh) * 2017-10-20 2018-01-09 宋乃华 一种基于道路交通信息云处理的车路互联系统及方法
CN107945540A (zh) * 2017-10-27 2018-04-20 清华大学苏州汽车研究院(吴江) 一种信号灯路口的车路协同控制系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
KHAIR JADAAN: "Connected Vehicles: an Innovative Transport Technology", 《ELSEVIER》 *
NADER AYOUB: "Traffic Signals and Connected Vehicles", 《ITERIS》 *
UNIVERSITY OF ARIZONA: "The Multi Modal Intelligent Traffic Signal System:A Connected Vehicle Dynamic Mobility Application", 《LARRY HEAD UNIVERSITY OF ARIZONA》 *

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110068323A (zh) * 2019-05-15 2019-07-30 北京邮电大学 网络时延定位误差补偿方法、装置及电子设备
CN113066295A (zh) * 2021-03-23 2021-07-02 绵阳职业技术学院 交通信号灯控制方法及装置
CN113066295B (zh) * 2021-03-23 2022-05-31 绵阳职业技术学院 交通信号灯控制方法及装置
CN113381882A (zh) * 2021-05-28 2021-09-10 重庆大学 一种针对软件定义车联网的控制平面视图构建方法
CN113381882B (zh) * 2021-05-28 2022-10-11 重庆大学 一种针对软件定义车联网的控制平面视图构建方法
CN114070898A (zh) * 2021-11-11 2022-02-18 上汽通用五菱汽车股份有限公司 车型和车辆状态的信号推送方法、装置及计算机可读介质
CN114070898B (zh) * 2021-11-11 2023-09-15 上汽通用五菱汽车股份有限公司 车型和车辆状态的信号推送方法、装置及计算机可读介质
CN114978434A (zh) * 2022-06-09 2022-08-30 智能汽车创新发展平台(上海)有限公司 一种基于道路交通信号控制系统的联调测试方法及系统
CN115209520A (zh) * 2022-06-27 2022-10-18 珠海格力电器股份有限公司 一种基于ble的定时控制方法、装置、终端和存储介质
CN115209520B (zh) * 2022-06-27 2023-09-08 珠海格力电器股份有限公司 一种基于ble的定时控制方法、装置、终端和存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN109121117B (zh) 2021-02-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109121117A (zh) 一种基于蜂窝网络的车路实时通信系统及通信方法
CN108898824B (zh) 一种基于c-v2x的交叉口公交信号优先控制系统及控制方法
Feng et al. An augmented reality environment for connected and automated vehicle testing and evaluation
WO2022063331A1 (zh) 一种基于v2x的编队行驶智能网联客车
CN107798861B (zh) 一种车辆协作式编队行驶方法及系统
Lidström et al. A modular CACC system integration and design
CN110276945A (zh) 一种自动驾驶车辆编组方法
CN109003467A (zh) 一种防止车辆碰撞的方法、装置及系统
CN107564310A (zh) 一种基于道路交通信息云处理的车路互联系统及方法
US20160055745A1 (en) Method and Device for Communication Between Road Users and/or Pedestrians and a Traffic Infrastructure on the Basis of an Ad-Hoc Wireless Motor Vehicle Communications System for Traffic Control
KR101243862B1 (ko) 유티아이에스를 이용한 버스우선신호 시스템
CN115004275A (zh) 车辆交通的自适应控制
Lu et al. A rule based control algorithm of connected vehicles in uncontrolled intersection
CN105702033A (zh) 陆空一体化车联网系统及其实现导航的方法
CN104008655B (zh) 基于集中差分gps定位的有轨电车道口信号优先控制方法
CN105894842A (zh) 一种智能交通信号灯系统
CN105654749A (zh) 一种车载信号灯接收装置
US10967868B2 (en) Method for driving assistance, in accordance with a signal system
CN110308716A (zh) 一种基于集群的自动驾驶车辆的方法、装置及车辆
Shelton et al. Impacts of connected vehicles in a complex, congested urban freeway setting using multi-resolution modeling methods
CN108470455B (zh) 一种公交优先系统及控制方法
US11482103B2 (en) Control and manage traffic light system with VANET
Liu et al. Development of an augmented reality environment for connected and automated vehicle testing
CN104933873A (zh) 基于互联网集控的智能红绿灯关键系统和方法
Lam et al. Cooperative intersection negotiation for multiple autonomous platoons

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant