CN109147370A - 一种智能网联车的高速公路控制系统和特定路径服务方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能网联车的高速公路控制系统和特定路径服务方法，所述系统包括以下一种或者多种组成部分：路侧单元网络；交通控制单元和交通控制中心网络；车载单元和车辆接口；交通运营中心；用于信息和计算服务的云平台。本发明根据用户出行需求为智能网联车辆提供定制路线、控制和服务的系统和方法。该系统基于包括智能道路基础设施系统的智能网联交通系统，为CAV提供运输管理和运营以及车辆控制。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于智能网联系统的定制路线服务和方法，为智能网联车(CAV)提供交通管理与运营，及单个车辆控制的智能路侧系统，以及可以根据客户出行需求为CAVs提供定制和特定路径的运营、控制、和服务。
背景技术
自动驾驶车辆，即可以在有或者无人为输入情况下都能感知自身环境和自动巡航的车辆，正在发展当中。目前它们正在试验测试阶段，并没有得到商业推广应用。目前的车辆需要昂贵的和复杂的车辆系统，使得其推广成为一个巨大挑战。
已公开的专利(申请号：201711222257.1)提出了一种代替性的系统和方法，即智能网联交通系统。该发明提供了一个交通管理系统，通过向车辆发送具体的具有时间敏感性的控制指令(如车辆跟驰、换道、路径导航等)，实现所有智能网联车的运行控制。此智能网联交通系统包括以下一种或多种组成：1)一个分层控制网络，包括交通控制中心、局部的交通控制单元；2)一个路侧单元网络(整合了车辆传感器的功能，I2V通信以实现控制指令的传递)；3)车载单元网络，安置于智能网联车内；4)无线通信和安全系统，实现局部和全局通信。此系统提供了一个更加安全、可靠和经济的途径，通过将车辆驾驶任务分布到分层的交通控制网络和路侧单元网络。本发明面向特定路径服务加强了公开专利(申请号：201711222257.1)提出的系统。
本发明根据客户出行需求为CAVs提供而定制特定路径的运营、控制、和服务，由CAVH系统模块和方法提供帮助。具体地，本方法提供为车辆提供单独定制信息和实时控制指令，从而完成根绝客户出行需求制定的特定路径的各项任务，如车辆跟驰、换道、路径选择、路径诱导和最优化等，既适用于高速公路，也适用于城市道路。
发明内容
本发明的目的是提供一种智能网联车的高速公路控制系统和特定路径服务方法，为智能网联车(CAV)提供交通管理与运营，及单个车辆控制的智能路侧系统，以及可以根据客户出行需求为CAVs提供定制和特定路径的运营、控制、和服务。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种智能网联车的高速公路控制系统，包括以下一种或者多种组成部分：
路侧单元网络；
交通控制单元和交通控制中心网络；
车载单元和车辆接口；
交通运营中心；
用于信息和计算服务的云平台。
所述系统为车辆提供详细的定制化信息和具有时效性的控制指令，使车辆能够完成驾驶任务，并且为高速公路和城市道路提供运营和维护服务；所述系统为一个开放式平台，能够提供第三方应用和服务，以及提供外部代理需求和服务的接口；
其中，定制化信息包括前车距离，前车速度，左右车辆/物体类型/位置，速度，分配路径，行人和自行车位置和速度等；具有时效性的控制指令包括加速，减速，转向等。
所述系统能够实现以下功能中的一种或多种：感知；交通行为预测与管理；规划与决策制定；车辆控制。
所述系统还包括以下一种或多种附加组成部分：
有线和无线媒介的实时通信系统；
能源供给网络；
网络安全、保密和私有信息保护系统。
所述网络安全、保密和私有信息保护系统具有以下功能：
网络层面的保护：防止未经授权的侵入，以及在网络访问中的恶意用户；
云层面的保护：帮助维护储存在云平台的数据安全；
用以防止各种网络威胁的应用层面的保护，并支持对入侵和威胁进行测试。
所述网络威胁包括：
对保密信息的攻击，即窃取或复制目标的个人信息；
对完整性的攻击，即破坏，企图信息或系统完整性，以及对用户数据和系统完整性的攻击；
对可用性的攻击，即防止目标以勒索软件和拒绝服务的攻击形式访问它们的数据。
所述云平台提供信息服务，信息服务包括数据感知、文件配置访问、外部服务和计算资源。
所述系统将云平台和第三方信息源提供的数据用于系统没有覆盖或者没有完全覆盖的路段和选定路径。
所述系统为各种不同出行需求的用户提供服务，包括：乘客、货物和移动服务提供者；不同自动化水平的车辆；单个目的地和多个目的地出行链用户。
还包括车辆预警系统，用于将有关产生潜在风险的物体的消息发送给驾驶员或者无人驾驶车辆，消息包括物体位置、大小、类别和移动状态。
还包括行人和非机动车预警系统，用于将车辆位置、类型和移动信息提供给行人和非机动车。
所述路侧单元的安装时应当考虑以下因素：
考虑道路几何形状，包括：直线，曲线，上坡，下坡，坡道和坡道；
考虑到交通状况，包括：交通拥堵，交通事故，公路建设和极端天气。
所述车载单元包括人机交互的功能，用于用户和车载单元之间的信息交流，功能包括用户速度识别、用户姿势识别、用户眼部凝视识别、触摸屏幕与按钮、语音合成。
所述车载单元包括人机交互的功能基于车载单元的驾驶环境信息检测和通信，包括：RSU指令接收、激光雷达/雷达/摄像机检测、V2V通信、驾驶员警报、操作系统。
所述车载单元包含紧急状态下的车辆控制方法和人机界面，具体包括：人类接管界面，允许人们有足够的时间和意识来接管车辆控制；紧急输入接口，允许系统检测或接收来自驾驶员或乘客的紧急信息。
一种智能网联车的特定路径服务方法，所述方法包括：
用户输入：提供包括起讫点(OD)信息，车辆类型、大小、能源类型等和用户偏好信息；
路径选择：智能网联交通系统根据车辆型号、启程时间、出行链、车队、智能网联交通系统覆盖情况、天气和交通状态计算定制化路径或者调整路径计划，包括用户输入的首要和可选路径；
路径校准：智能网联交通系统通过利用收集的有关安全、机动性、用户观点和交通状态的历史路径数据来校准特定路径。
所述智能网联车的特定路径服务方法针对不同出行模式，包括：步行、非机动车、公共交通、私家车出行。
所述路径选择是一种出行链生成算法，具体包括自动和手动生成方法：
对于自动生成方法，基于用户需求和感知信息以及系统运营状态，系统生成优化停靠队列和相应的路径；
对于手动生成方法，用户为系统提供停靠路径，系统将用户建议的路径计入考虑的选择项，用户选择或拒绝该选择项。
所述路径选择用于实现驾驶任务，包括：
微观层面，利用车载单元和路侧单元感知周围信息，包括车辆周围环境信息、车辆自身状态信息和交通状态信息；并且根据潜在交通事件的预测结果和中观层面的驾驶决策、车载单元和路侧单元收集到的数据信息控制车辆的跟驰、换道行为；
中观层面，基于指示诱导路径、潜在交通事件预测结果和车载单元、路侧单元收集的数据，制定驾驶决策；
宏观层面，基于交通状态信息的预测结果和车载单元、路侧单元获取的数据实时优化路径。
所述智能网联车的特定路径服务方法使用用户优先管理策略，其中，用以计算用户优先权的因子包括：是否是应急车辆；用户支付方式选择；车辆占有率；到达时间需求；车辆自动驾驶化水平；智能网联交通系统的道路覆盖率。
所述智能网联车的特定路径服务方法还包括冲突点控制算法，具体包括：
交通和环境信息检测，包括机动车和非机动车、自行车和行人；
移动物体检测和预测；
潜在冲突预测；
冲突解决和控制指令生成，用来在考虑由高水平交通控制中心/交通控制单元支撑的安全和高效情况下控制车辆。
所述智能网联车的特定路径服务方法还包括：对道路网络进行计算建模的模型驱动方法；考虑交通条件和外部信息资源的数据驱动方法。
所述方法应用于多模式管理，包括：匝道控制；变速限制；驾驶员信息；可变信息标志；动态路径诱导。
所述智能网联车的特定路径服务方法利用实时路径调整算法根据目的地的变化、交通条件的变化、交通事件的影响和用户需求改变，实时更新路径，具体地：
宏观层面，交通控制单元和交通控制中心网基于乘客需求和实时交通条件建议最佳路径；
微观层面，路侧单元控制和建议车辆换道行为。
所述智能网联车的特定路径服务方法包括有关行程最开始和最后里程的方法，具体地：
系统请求用户输入有关目的地的系统任务、可能停靠站的信息，用户确认和调整系统生成的行程计划；
系统输出最终行程计划，并在最开始的里程中逐渐获得车辆的控制；
在行程的最后里程，系统通知用户并且将车辆的控制返回给用户，或者在附近的指定停车区域(如路边、停车场等)停车。
所述智能网联车的特定路径服务方法根据车辆自动化水平提供最佳路径组合，包括：
包含进出口交通控制方法的专用道，包含但不仅限于：自动车辆识别；未授权车辆拦截；自动驾驶和人工驾驶车辆分离；
由自动驾驶和有人驾驶车辆共同享有的所述非专用道包含驾驶员提醒方法，所述方法包括但不仅限于：变道提醒；超速提醒；事故提醒；事件提醒；其中，事件包括前方路面状态，事故，施工区，行人等；
包含选择方法的专用道和非专用道，所述选择方法包括但不仅限于：从专用道到非专用道；从非专用道到专用道。
所述智能网联车的特定路径服务方法包括主动和被动车辆定位方法：
主动方法，车辆将其自身位置信息发送给路侧单元，并有路侧单元支撑定位方法；
被动方法，路侧单元通过安装在道路和车辆上的设备计算车辆位置信息，包括路面标线、汽车标志、安装在车辆上的LED灯。
所述智能网联车的特定路径服务方法包括跟踪自行车移动和自行车道及路边行人移动的方法，由人行道标线辅助完成。
本发明的有益效果是：本发明提供了一种智能网联车的高速公路控制系统和特定路径服务方法，能够满足人员出行、货运，物流，移动共享服务等多方实现车辆自动驾驶，优化路径，提高路径上车辆的效率，安全性和可靠性，实现智能网联车的个性化和定制化自动驾驶。
附图说明
图1是单路径选择流程图。
图2是系统生成出行链流程图。
图3展示了入口匝道冲突点管理示例图。
图4是交叉口交通冲突点管理示例图。
图5展示了人机交互的示例图。
图6展示了车辆警告行人和非机动车驾驶员的示例图。
图7展示了单路径确定流程图。
图8是行人和非机动车驾驶员的跟踪方法示例图。
图9是系统的车道组合选择方法图。
具体实施方式
本发明的一种智能网联车的高速公路控制系统，包括以下一种或者多种组成部分：
路侧单元网络；
交通控制单元和交通控制中心网络；
车载单元和车辆接口；
交通运营中心；
用于信息和计算服务的云平台。
智能网联车的高速公路控制系统为车辆提供详细的定制化信息和具有时效性的控制指令，使车辆能够完成驾驶任务，并且为高速公路和城市道路提供运营和维护服务；系统为一个开放式平台，能够提供第三方应用和服务，以及提供外部代理需求和服务的接口；其中，定制化信息包括前车距离，前车速度，左右车辆/物体类型/位置，速度，分配路径，行人和自行车位置和速度等；具有时效性的控制指令包括加速，减速，转向等。
智能网联车的高速公路控制系统能够实现以下功能中的一种或多种：感知；交通行为预测与管理；规划与决策制定；车辆控制。
智能网联车的高速公路控制系统还包括以下一种或多种附加组成部分：
有线和无线媒介的实时通信系统；
能源供给网络；
网络安全、保密和私有信息保护系统。
网络安全、保密和私有信息保护系统具有以下功能：
网络层面的保护：防止未经授权的侵入，以及在网络访问中的恶意用户；
云层面的保护：帮助维护储存在云平台的数据安全；
用以防止各种网络威胁的应用层面的保护，并支持对入侵和威胁进行测试。
网络威胁包括：
对保密信息的攻击，即窃取或复制目标的个人信息；
对完整性的攻击，即破坏，企图信息或系统完整性，以及对用户数据和系统完整性的攻击；
对可用性的攻击，即防止目标以勒索软件和拒绝服务的攻击形式访问它们的数据。
云平台提供信息服务，信息服务包括数据感知、文件配置访问、外部服务和计算资源。
智能网联车的高速公路控制系统将云平台和第三方信息源提供的数据用于系统没有覆盖或者没有完全覆盖的路段和选定路径。
智能网联车的高速公路控制系统为各种不同出行需求的用户提供服务，包括：乘客、货物和移动服务提供者；不同自动化水平的车辆；单个目的地和多个目的地出行链用户。
智能网联车的高速公路控制系统还包括车辆预警系统，用于将有关产生潜在风险的物体的消息发送给驾驶员或者无人驾驶车辆，消息包括物体位置、大小、类别和移动状态。
智能网联车的高速公路控制系统还包括行人和非机动车预警系统，用于将车辆位置、类型和移动信息提供给行人和非机动车。
路侧单元的安装时应当考虑以下因素：
考虑道路几何形状，包括：直线，曲线，上坡，下坡，坡道和坡道；
考虑到交通状况，包括：交通拥堵，交通事故，公路建设和极端天气。
车载单元包括人机交互的功能，用于用户和车载单元之间的信息交流，功能包括用户速度识别、用户姿势识别、用户眼部凝视识别、触摸屏幕与按钮、语音合成。
车载单元包括人机交互的功能基于车载单元的驾驶环境信息检测和通信，包括：RSU指令接收、激光雷达/雷达/摄像机检测、V2V通信、驾驶员警报、操作系统。
车载单元包含紧急状态下的车辆控制方法和人机界面，具体包括：人类接管界面，允许人们有足够的时间和意识来接管车辆控制；紧急输入接口，允许系统检测或接收来自驾驶员或乘客的紧急信息。
一种智能网联车的特定路径服务方法，包括：
用户输入：提供包括起讫点(OD)信息，车辆类型、大小、能源类型等和用户偏好信息；
路径选择：智能网联交通系统根据车辆型号、启程时间、出行链、车队、智能网联交通系统覆盖情况、天气和交通状态计算定制化路径或者调整路径计划，包括用户输入的首要和可选路径；
路径校准：智能网联交通系统通过利用收集的有关安全、机动性、用户观点和交通状态的历史路径数据来校准特定路径。
智能网联车的特定路径服务方法针对不同出行模式，包括：步行、非机动车、公共交通、私家车出行。
路径选择是一种出行链生成算法，具体包括自动和手动生成方法：
对于自动生成方法，基于用户需求和感知信息以及系统运营状态，系统生成优化停靠队列和相应的路径；
对于手动生成方法，用户为系统提供停靠路径，系统将用户建议的路径计入考虑的选择项，用户选择或拒绝该选择项。
路径选择用于实现驾驶任务，包括：
微观层面，利用车载单元和路侧单元感知周围信息，包括车辆周围环境信息、车辆自身状态信息和交通状态信息；并且根据潜在交通事件的预测结果和中观层面的驾驶决策、车载单元和路侧单元收集到的数据信息控制车辆的跟驰、换道行为；
中观层面，基于指示诱导路径、潜在交通事件预测结果和车载单元、路侧单元收集的数据，制定驾驶决策；
宏观层面，基于交通状态信息的预测结果和车载单元、路侧单元获取的数据实时优化路径。
智能网联车的特定路径服务方法使用用户优先管理策略，其中，用以计算用户优先权的因子包括：是否是应急车辆；用户支付方式选择；车辆占有率；到达时间需求；车辆自动驾驶化水平；智能网联交通系统的道路覆盖率。
智能网联车的特定路径服务方法还包括冲突点控制算法，具体包括：
交通和环境信息检测，包括机动车和非机动车、自行车和行人；
移动物体检测和预测；
潜在冲突预测；
冲突解决和控制指令生成，用来在考虑由高水平交通控制中心/交通控制单元支撑的安全和高效情况下控制车辆。
智能网联车的特定路径服务方法还包括：对道路网络进行计算建模的模型驱动方法；考虑交通条件和外部信息资源的数据驱动方法。
方法应用于多模式管理，包括：匝道控制；变速限制；驾驶员信息；可变信息标志；动态路径诱导。
智能网联车的特定路径服务方法利用实时路径调整算法根据目的地的变化、交通条件的变化、交通事件的影响和用户需求改变，实时更新路径，具体地：
宏观层面，交通控制单元和交通控制中心网基于乘客需求和实时交通条件建议最佳路径；
微观层面，路侧单元控制和建议车辆换道行为。
智能网联车的特定路径服务方法包括有关行程最开始和最后里程的方法，具体地：
系统请求用户输入有关目的地的系统任务、可能停靠站的信息，用户确认和调整系统生成的行程计划；
系统输出最终行程计划，并在最开始的里程中逐渐获得车辆的控制；
在行程的最后里程，系统通知用户并且将车辆的控制返回给用户，或者在附近的指定停车区域(如路边、停车场等)停车。
智能网联车的特定路径服务方法根据车辆自动化水平提供最佳路径组合，包括：
包含进出口交通控制方法的专用道，包含但不仅限于：自动车辆识别；未授权车辆拦截；自动驾驶和人工驾驶车辆分离；
由自动驾驶和有人驾驶车辆共同享有的非专用道包含驾驶员提醒方法，方法包括但不仅限于：变道提醒；超速提醒；事故提醒；事件提醒；其中，事件包括前方路面状态，事故，施工区，行人等；
包含选择方法的专用道和非专用道，选择方法包括但不仅限于：从专用道到非专用道；从非专用道到专用道。
智能网联车的特定路径服务方法包括主动和被动车辆定位方法：
主动方法，车辆将其自身位置信息发送给路侧单元，并有路侧单元支撑定位方法；
被动方法，路侧单元通过安装在道路和车辆上的设备计算车辆位置信息，包括路面标线、汽车标志、安装在车辆上的LED灯。
智能网联车的特定路径服务方法包括跟踪自行车移动和自行车道及路边行人移动的方法，由人行道标线辅助完成。
下面结合附图以及具体实施例对本发明作更进一步的说明。
本发明中，所涉及的简称对应的技术术语如下：
CAV：Connected and Automated Vehicles,智能网联车辆；
CAVH：Connected automated vehicle highway，智能网联交通；
TCU：Traffic control unit，交通控制单元；
TCC：Traffic control center，交通控制中心；
RSU：Road Side Units，路侧单元；
OBU：车载单元；
OD：起讫点。
实施例
图1展示了单路径选择的基本方法。在出行之前，系统收集用户信息、偏好、来自UI接口的OD信息、用户个人设备等用户输入数据和车辆型号、来自SOC的油耗程度、CAVH OBU等OBU输入，以形成用户属性、车辆属性和OD信息。然后，CAVH体统生成和完成系统数据和云数据，用来完成主要单路径计划和可替换单路径计划，供用户选择。
图2展示了系统生成出行链的方法。系统从用户输的起点与终点开始。然后，用户选择系统是否让系统生成出行链。如果选择系统来生成出行链，则系统基于数据生成出行链。如果用户选择输入出行链，则系统优化输入的行程链。
在图3中，先给出数字符号的定义：
301RSU：路侧单元
302TCU/TCC：交通控制中心/交通控制单元
303IRIS：智能道路基础设施系统
304：车辆
图3展示了一个入口匝道冲突点管理的示例。在303IRIS系统中，301RSU在入口匝道处检测周围的信息，如：304辆车辆，自行车和行人、来自302TCC/TCU的指令以及检测到物体的运动。基于这些信息，RSU预测这些物体的未来移动方向，以识别入口匝道上可能的冲突点。考虑到效率和安全性，控制指令最终会由RSU生成并发送到车辆。
在图4中，先给出数字符号的定义：
401：路侧单元
402：交通控制设备
403：交通控制中心/交通控制单元
404：车辆
图4为交叉口交通冲突点管理。在交叉口，路侧单元401用于感知路侧信息，包括车辆、自行车和行人，并结合由交通控制设备402提供的交通控制信息和交通控制中心/交通控制单元403提供的指示信息，以及探测物体的移动。基于上述信息，路侧单元可预测上述物体的未来移动趋势，特别是行人和自行车，并识别交叉口潜在的冲突点。在考虑交通效率和安全的前提下，路侧单元提供指示信息并提供给车辆。
在图5中，先给出数字符号的定义：
501：识别语音指令。例如：到达、启动、停车、加速、减速和换道。由于冲突，可能无法执行指令。
502：通过指向和手指位置来识别和输出手势。
503：通过识别视线方向和人脸朝向来识别和输出视线。其可以用于收集驾驶员或乘客的决定通过询问是或否。
504：控制按钮用作关键操控的备份。
505和506：触控屏可用于输入和输出。作为输入，可以通过触控输入文本和指令。作为输出，可以显示警告信息、解释信息和其他信息，例如：速度、位置、地图和其他输出等必须在屏幕上显示的信息。
507：语音合成是以语音输出的消息，尤其是当驾驶员无法查看屏幕时。
508：控制车辆的输出指令发送至ROS，ROS则通过CAN总线发送相应的ECU。
509：需要被广播至其他车辆的信息和其他车辆收集的信息发送至指令/信号监听器(车载)。
510和511：RSU发送指令作为车辆的输入。车辆亦反馈信息(位置、车速)至RSU。
512：车辆的控制信息需要展示给驾驶员，例如：油量低、发动机状态和发动机温度。
513：感知设备获取的数据作为输入。
514和515：驾驶员的输入和输出。
516和517：车辆的输入和输出。
图5中的指令/信号处理器可以处理驾驶员和车辆输入的信息，并发送输出指令或信息到相应的部分，包括ROS，语音合成，触摸屏，RSU和与其他车辆的通信。语音、手势、视线和屏幕触控/控制按钮是驾驶员的关键输入。光学雷达/雷达/摄像头，车辆的信息，RSU，与其他车辆的通信则是车辆的关键输入。
在图6中，先给出数字符号的定义：
601IRIS：智能道路基础设施系统
602RSU：路侧单元
603OBU：车载单元
604：车辆
605：手机
606：行人
607：自行车
图6显示车辆警告行人和非机动车驾驶员的例子。在601IRIS系统或IRIS部分中，602路侧单元感知周围信息，604车辆、607非机动车和606行人检测目标和移动。路侧单元根据信息预测这些目标未来的运动以确定道路上可能的冲突点。
图7显示单条路径的确定方法。系统根据当前交通状态和用户信息推荐最佳路径。系统收集用户输入和用户属性数据，如旅行目的地和用户偏好等。系统基于用户信息和当前交通状态生成最优路径。当前位置和实时交通预测上传到TOC和TCU。TOC/TCU提供给车辆基于交通条件和乘客需求的实时最优路径。OBU接收并更新当前路径。
在图8中，先给出数字符号的定义：
801：智能道路基础设施系统
802：未被智能道路基础设施覆盖的区域
803：路测单元
804：交通信号灯
805：自行车路面标记显示这是一个智能道路基础设施铺设区域
806：自行车路面标记显示这是一个非智能道路基础设施铺设区域
807：行人
808：自行车
图8列举了一个关于行人和骑车者跟踪方法的示例。在801IRIS系统/IRIS区域，803RSU感测周围信息，例如807行人，808自行车，车辆，物体和运动。基于此信息，RSU预测这些物体的未来运动以识别道路上可能的冲突点。804交通信号灯根据RSU数据调整信号灯周期。路面标记将指示在IRIS覆盖区域中或者不在IRIS覆盖区域中的自行车道。
图9显示了系统的车道组合选择方法。在车道管理系统中，输入数据是原点、目的地和车辆的自动化水平。然后，用户决定是系统选择车道组合还是用户选择车道组合。之后，可以获得车道组合，并且系统可以基于所选择的车道组合生成行程链。
Claims (28)
1.一种智能网联车的高速公路控制系统，其特征在于：包括以下一种或者多种组成部分：
路侧单元网络；
交通控制单元和交通控制中心网络；
车载单元和车辆接口；
交通运营中心；
用于信息和计算服务的云平台。
2.根据权利要求1所述的智能网联车的高速公路控制系统，其特征在于：所述系统为车辆提供详细的定制化信息和具有时效性的控制指令，使车辆能够完成驾驶任务，并且为高速公路和城市道路提供运营和维护服务；所述系统为一个开放式平台，能够提供第三方应用和服务，以及提供外部代理需求和服务的接口。
3.根据权利要求1所述的智能网联车的高速公路控制系统，其特征在于：所述系统能够实现以下功能中的一种或多种：感知；交通行为预测与管理；规划与决策制定；车辆控制。
4.根据权利要求1所述的智能网联车的高速公路控制系统，其特征在于：所述系统还包括以下一种或多种附加组成部分：
有线和无线媒介的实时通信系统；
能源供给网络；
网络安全、保密和私有信息保护系统。
5.根据权利要求4所述的智能网联车的高速公路控制系统，其特征在于：所述网络安全、保密和私有信息保护系统具有以下功能：
网络层面的保护：防止未经授权的侵入，以及在网络访问中的恶意用户；
云层面的保护：帮助维护储存在云平台的数据安全；
用以防止各种网络威胁的应用层面的保护，并支持对入侵和威胁进行测试。
6.根据权利要求5所述的智能网联车的高速公路控制系统，其特征在于：所述网络威胁包括：
对保密信息的攻击，即窃取或复制目标的个人信息；
对完整性的攻击，即破坏，企图信息或系统完整性，以及对用户数据和系统完整性的攻击；
对可用性的攻击，即防止目标以勒索软件和拒绝服务的攻击形式访问它们的数据。
7.根据权利要求1所述的智能网联车的高速公路控制系统，其特征在于：所述云平台提供信息服务，信息服务包括数据感知、文件配置访问、外部服务和计算资源。
8.根据权利要求1所述的智能网联车的高速公路控制系统，其特征在于：所述系统将云平台和第三方信息源提供的数据用于系统没有覆盖或者没有完全覆盖的路段和选定路径。
9.根据权利要求1所述的智能网联车的高速公路控制系统，其特征在于：所述系统为各种不同出行需求的用户提供服务，包括：乘客、货物和移动服务提供者；不同自动化水平的车辆；单个目的地和多个目的地出行链用户。
10.根据权利要求1所述的智能网联车的高速公路控制系统，其特征在于：还包括车辆预警系统，用于将有关产生潜在风险的物体的消息发送给驾驶员或者无人驾驶车辆，消息包括物体位置、大小、类别和移动状态。
11.根据权利要求1所述的智能网联车的高速公路控制系统，其特征在于：还包括行人和非机动车预警系统，用于将车辆位置、类型和移动信息提供给行人和非机动车。
12.根据权利要求1所述的智能网联车的高速公路控制系统，其特征在于：所述路侧单元的安装时应当考虑以下因素：
考虑道路几何形状，包括：直线，曲线，上坡，下坡，坡道和坡道；
考虑到交通状况，包括：交通拥堵，交通事故，公路建设和极端天气。
13.根据权利要求1所述的智能网联车的高速公路控制系统，其特征在于：所述车载单元包括人机交互的功能，用于用户和车载单元之间的信息交流，功能包括用户速度识别、用户姿势识别、用户眼部凝视识别、触摸屏幕与按钮、语音合成。
14.根据权利要求13所述的智能网联车的高速公路控制系统，其特征在于：所述车载单元包括人机交互的功能基于车载单元的驾驶环境信息检测和通信，包括：RSU指令接收、激光雷达/雷达/摄像机检测、V2V通信、驾驶员警报、操作系统。
15.根据权利要求13所述的智能网联车的高速公路控制系统，其特征在于：所述车载单元包含紧急状态下的车辆控制方法和人机界面，具体包括：人类接管界面，允许人们有足够的时间和意识来接管车辆控制；紧急输入接口，允许系统检测或接收来自驾驶员或乘客的紧急信息。
16.一种智能网联车的特定路径服务方法，其特征在于：所述方法包括：
用户输入：提供包括起讫点信息，车辆类型、大小、能源类型和用户偏好信息；
路径选择：智能网联交通系统根据车辆型号、启程时间、出行链、车队、智能网联交通系统覆盖情况、天气和交通状态计算定制化路径或者调整路径计划，包括用户输入的首要和可选路径；
路径校准：智能网联交通系统通过利用收集的有关安全、机动性、用户观点和交通状态的历史路径数据来校准特定路径。
17.根据权利要求16所述的智能网联车的特定路径服务方法，其特征在于：所述方法针对不同出行模式，包括：步行、非机动车、公共交通、私家车出行。
18.根据权利要求16所述智能网联车的特定路径服务方法，其特征在于：所述路径选择是一种出行链生成算法，具体包括自动和手动生成方法：
对于自动生成方法，基于用户需求和感知信息以及系统运营状态，系统生成优化停靠队列和相应的路径；
对于手动生成方法，用户为系统提供停靠路径，系统将用户建议的路径计入考虑的选择项，用户选择或拒绝该选择项。
19.根据权利要求16所述智能网联车的特定路径服务方法，其特征在于：所述路径选择用于实现驾驶任务，包括：
微观层面，利用车载单元和路侧单元感知周围信息，包括车辆周围环境信息、车辆自身状态信息和交通状态信息；并且根据潜在交通事件的预测结果和中观层面的驾驶决策、车载单元和路侧单元收集到的数据信息控制车辆的跟驰、换道行为；
中观层面，基于指示诱导路径、潜在交通事件预测结果和车载单元、路侧单元收集的数据，制定驾驶决策；
宏观层面，基于交通状态信息的预测结果和车载单元、路侧单元获取的数据实时优化路径。
20.根据权利要求16所述智能网联车的特定路径服务方法，其特征在于：所述方法使用用户优先管理策略，其中，用以计算用户优先权的因子包括：是否是应急车辆；用户支付方式选择；车辆占有率；到达时间需求；车辆自动驾驶化水平；智能网联交通系统的道路覆盖率。
21.根据权利要求16所述智能网联车的特定路径服务方法，其特征在于：还包括冲突点控制算法，具体包括：
交通和环境信息检测，包括机动车和非机动车、自行车和行人；
移动物体检测和预测；
潜在冲突预测；
冲突解决和控制指令生成，用来在考虑由高水平交通控制中心/交通控制单元支撑的安全和高效情况下控制车辆。
22.根据权利要求16所述智能网联车的特定路径服务方法，其特征在于：还包括：对道路网络进行计算建模的模型驱动方法；考虑交通条件和外部信息资源的数据驱动方法。
23.根据权利要求16所述智能网联车的特定路径服务方法，其特征在于：所述方法应用于多模式管理，包括：匝道控制；变速限制；驾驶员信息；可变信息标志；动态路径诱导。
24.根据权利要求16所述智能网联车的特定路径服务方法，其特征在于：利用实时路径调整算法根据目的地的变化、交通条件的变化、交通事件的影响和用户需求改变，实时更新路径，具体地：
宏观层面，交通控制单元和交通控制中心网基于乘客需求和实时交通条件建议最佳路径；
微观层面，路侧单元控制和建议车辆换道行为。
25.根据权利要求16所述智能网联车的特定路径服务方法，其特征在于：包括有关行程最开始和最后里程的方法，具体地：
系统请求用户输入有关目的地的系统任务、可能停靠站的信息，用户确认和调整系统生成的行程计划；
系统输出最终行程计划，并在最开始的里程中逐渐获得车辆的控制；
在行程的最后里程，系统通知用户并且将车辆的控制返回给用户，或者在附近的指定停车区域停车。
26.根据权利要求16所述智能网联车的特定路径服务方法，其特征在于：根据车辆自动化水平提供最佳路径组合，包括：
包含进出口交通控制方法的专用道，包含但不仅限于：自动车辆识别；未授权车辆拦截；自动驾驶和人工驾驶车辆分离；
由自动驾驶和有人驾驶车辆共同享有的所述非专用道包含驾驶员提醒方法，所述方法包括但不仅限于：变道提醒；超速提醒；事故提醒；事件提醒；其中，事件包括前方路面状态，事故，施工区，行人；
包含选择方法的专用道和非专用道，所述选择方法包括但不仅限于：从专用道到非专用道；从非专用道到专用道。
27.根据权利要求16所述智能网联车的特定路径服务方法，其特征在于：包括主动和被动车辆定位方法：
主动方法，车辆将其自身位置信息发送给路侧单元，并有路侧单元支撑定位方法；
被动方法，路侧单元通过安装在道路和车辆上的设备计算车辆位置信息，包括路面标线、汽车标志、安装在车辆上的LED灯。
28.根据权利要求16所述智能网联车的特定路径服务方法，其特征在于：包括跟踪自行车移动和自行车道及路边行人移动的方法，由人行道标线辅助完成。
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