CN111462497A - 一种交通数据下发方法、系统、终端及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种交通数据下发方法、系统、终端及存储介质，应用于V2X服务器，包括：获取交通数据，并进行数据融合分析，确定交通事件，然后确定目标区域，并基于位于目标区域内的车辆的状态数据，向位于所述目标区域内的车辆针对性的发送交通下发信息。本发明针对每一目标车辆，发送与该车辆相关的交通下发信息，而不是现有的可能包含对目标车辆属于无效信息的广播式消息发送。此外，本发明的信息处理均在V2X服务器端，不需要在每辆车上安装高配的车载单元进行数据处理，降低了方案的推广成本。

Description

一种交通数据下发方法、系统、终端及存储介质

技术领域

本发明属于智能交通技术领域，尤其涉及一种交通数据下发方法、系统、终端及计算机可读存储介质。

背景技术

随着城市交通的日益发展，我国汽车数量逐年增加，道路上的来往车辆日益增多，路面交通状况也越来越趋于复杂化，特别是在每天的交通高峰时段，路上车辆拥挤密集，极易发生追尾、刮蹭、相撞等安全事故。大量事故表明，造成事故主要原因是车主无法获得准确的路况数据及车辆周边状况。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种交通数据下发方法、系统、终端及计算机可读存储介质，旨在解决现有的交通行车过程中无法获得准确的路况数据及车辆周边状况进而酿成交通事故的问题。

为解决上述技术问题，本发明是这样实现的，一种交通数据下发方法，应用于V2X服务器，包括如下步骤：

获取交通数据，其中，所述交通数据包括各个车辆的状态数据和从交通设施获取的路况数据；

对所述交通数据进行数据融合分析，确定交通事件；

根据所述交通事件确定目标区域，并基于位于所述目标区域内的每个车辆的状态数据，生成对应的交通下发信息；

向位于所述目标区域内的每个车辆发送所述交通下发信息。

进一步地，所述车辆的状态数据包括以下参数的任意组合：位置、速度、加速度、油门状态、刹车状态、车灯的状态、方向盘的转向角度、行驶方向和驾驶意图。

进一步地，所述路况数据包括路侧传感器获得的机动车状态数据、非机动车状态数据、行人状态数据、信号灯状态数据、限速牌和引导屏的数据，网联车上报的数据和交通调度中心下发的数据中的一种或多种。

进一步地，所述对所述交通数据进行数据融合分析，确定交通事件，包括步骤：

对所述路况数据进行数据处理、融合，构建包含所有车辆的群体行为预测模型；

根据各个车辆的行驶状态和交通信息，构建车辆的个体行为预测模型；

根据所述群体行为预测模型和所述个体行为预测模型，确定交通事件。

进一步地，所述交通事件包括：紧急车辆事件、连环追尾事件、交通拥堵事件，借道超车事件、动态换道事件、慢速行驶事件、违规逆行事件、违规掉头事件、红绿灯事件和感知共享事件。

进一步地，当判断所述交通事件为违规逆行事件、违规掉头事件或慢速行驶事件时，V2X服务器向违规车辆下发提示违规提醒，向目标区域内的车辆下发警示提醒。

当判断所述交通事件为借道超车事件、动态换道事件时，V2X服务器向事件车辆下发能否换道、借道的信息以及推荐的行驶速度，向目标区域内的其他车辆下发警示信息。

当判断所述交通事件为紧急车辆事件时，V2X服务器向位于所述紧急车辆的前方车辆下发主动避让信息，并根据所述紧急车辆的状态数据信息下发交通灯绿灯通行的控制信息；

当判断所述交通事件为拥堵事件时，V2X服务器根据道路流量和道路拓扑信息向目标拥堵区域内的红绿灯下发红绿灯配时控制策略，延长拥堵方向的绿灯通行时间，基于全局地图对非拥堵区域车辆下发躲避拥堵的调度指令，同时对非拥堵区域但通向拥堵区域的红绿灯延长红灯时长以减少进入拥堵区域的车辆数量；

当判断所述交通事件为红绿灯事件时，针对目标区域内的车辆的状态数据下发红绿灯倒计时，并给出针对性的推荐速度，以便快速通过红绿灯路口或防止车速过快闯红灯；

当判断所述交通事件为连环追尾事件时，根据目标区域内车辆的状态数据针对性地下发紧急刹车或者减速避让的提示信息；

当判断所述交通事件为感知共享事件时，V2X服务器周期性的采集车辆或路侧传感器的感知信息，共享给目标区域内的目标车辆。

进一步地，所述目标区域的确定方法为：以交通事件源为中心基于对目标车辆造成影响的时间空间范围确定目标区域。

一种交通数据下发系统，包括：

信息获取模块，用于从交通设施获取交通数据，其中，所述交通数据包括各个车辆的状态数据和路况数据；

融合分析模块，用于对所述交通数据进行数据融合分析，确定交通事件。

交通下发信息生成模块，用于根据所述交通事件确定目标区域，并基于位于所述目标区域内的每个车辆的状态数据，生成对应的交通下发信息；

交通下发信息发送模块，用于向位于所述目标区域内每个的车辆下发针对性的交通下发信息。

一种终端，包括处理器和存储器，其中，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以执行如上所述的交通数据下发方法。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的交通数据下发方法。

V2X服务器的可灵活部署，可部署在边缘侧、中心机房、云服务器等等。

本发明与现有技术相比，有益效果在于：本发明采用V2X服务器获取交通数据，并对交通数据进行分析，判断出交通事件并确定ROI区域，然后向ROI区域内的车辆下发针对性的交通信息，具体可以是针对每一目标车辆，发送与该车辆相关的交通下发信息，而不是现有的可能包含对目标车辆属于无效信息的广播式消息发送。此外，本发明的信息处理均在V2X服务器端，不需要在每辆车上安装高配的车载单元进行数据处理，降低了方案的推广成本。

附图说明

图1是本发明实施例提供的交通数据下发方法的应用场景图。

图2是本发明第一实施例提供的交通数据下发方法的实现流程示意图。

图3是本发明提供的十字路口撞车交通事件中ROI区域确定范围示意图。

图4是本发明提供的行人穿马路交通事件中ROI区域确定范围示意图。

图5是本发明提供的一种交通数据下发方法的逻辑判断图。

图6是本发明第二实施例提供的交通数据下发系统的结构示意图。

图7是本发明第三实施例提供的交通数据下发终端的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

图1给出了本发明的交通数据下发方法的应用场景。车辆上搭载(OBU，On-board-unit)车载单元，可以实时监测收集车辆的状态信息。路边设置有(RSS，Road-side-sensor)路侧传感器等交通设施，例如摄像头、毫米波设备、激光雷达、通信单元等，可以实时监测范围内的车辆的周围环境(比如障碍物信)，也可以在车辆上设置(VSS，vehicle-scan-sensor)车载传感器同时对车辆周围的环境信息进行监测。车载传感器收集到信息后通过OBU将信息上传至V2X(vehicle to everything)服务器，V2X服务器对数据进行处理分析，然后再将结果反馈给车辆。车载传感器以及路侧传感器均可以通过4G/5G-Uu通信接口(蜂窝通信接口)与V2X服务器连接，V2X服务器可直接与车辆和路侧传感器进行通信。本发明中，道路上的车辆均通过上述模式与V2X服务器进行通信。

图2为本发明提供的交通数据下发方法一种交通数据下发的方法实施例的流程图，应用于V2X服务器，包括如下步骤：

S201、获取交通数据，其中，所述交通数据包括各个车辆的状态数据和从交通设施获取的路况数据。

具体地，V2X服务器可以通过路侧传感器等交通设施或车辆上搭载的车载单元获取交通数据，包括各个车辆的状态数据和从交通设施获取的路况数据，路况数据为机动车的状态数据、非机动车状态数据、行人状态数据、信号灯状态数据、限速牌和引导屏的数据、网联车上报的信息或交通调度中心下发的数据等文本数据信息。车载单元可以实时监本车辆的状态数据，例如车辆位置、行驶的速度、加速度、油门状态、刹车状态、车灯的状态、方向盘的转向角度、行驶方向等等，即数值型数据，针对自动驾驶，可以同时获取车辆的驾驶意图。

V2X服务器可以获取路上障碍物信息，具体可以由路侧传感器进行实时监控，并上传至V2X服务器；除此之外，也可以同时在车辆上设置车载传感器，对车辆周围的障碍物信息进行监控，使周围的障碍物信息的获取更加准确。其中，路上障碍物应理解为包括车辆周围的其他车辆、行人及落石等障碍物。

V2X服务器还可以接收网联车上报的信息进行流量统计，还可以接收交通调度中心下发的信息，例如突发的极端天气等等。

S202、对所述交通数据进行数据融合分析，确定交通事件。

V2X服务器基于交通流，通过路侧传感器、车载传感器收到大量的机非人的路况数据(包括车辆的平均速度、位置、交通信号状态等)文本数据、数值数据以及图片数据。对于上述数据，首先进行清洗，排除不正确的或不需要的数据，对于重复的数据进行去重，例如，对于路上障碍物信息可能有来自路侧传感器上传的图像数据，也有来自车载传感器上传的图像数据，两个数据之间存在相同的部分，可以将相同的数据进行去重。同时利用各数据间的相关性，借助张量分解补全缺失数据。然后对清洗后的数据进行融合。

具体地，针对文本数据，根据不同的业务情况采用one-hot编码、word2vec等技术对文本类型数据进行向量化表示；针对图像数据，采用卷积神经网络对图像进行特征抽取，将其采用向量进行统一表征；针对数值型数据，进行归一化并实现量纲的统一。在此基础上，利用关联分析来分析各数据间的相关性，对于完全不相关的数据采用向量拼接的方法直接进行数据融合，而对于存在相关性的数据采用栈式自编码网络实现不同数据间的高效融合。通过堆叠多层自编码网络和调整特征向量维度，使其能完整体现多源数据特性的同时，降低数据维度，压缩数据量。

数据融合分析完成后，根据得到的最终的交通数据可以直接确定部分交通事件，例如借道超车事件、动态换道事件、慢速行驶事件、违规逆行事件、违规掉头事件、红绿灯事件等等。对于紧急车辆事件(救护车、消防车等)、连环追尾事件、交通拥堵事件，可以采用模型预测方法进行分析确定。具体包括步骤：(1)、针对群体行为分析，利用卷积网络分别对时间依赖的近邻性和周期性学习，并基于参数化矩阵的方法进行融合，融合后对重要性进行差异化表示，利用机器学习方法构建群体行为预测模型。(2)、针对个体车辆，根据各个车辆的行驶状态和交通信息，构建车辆的个体行为预测模型。具体地，针对对不同车辆ID，分类出其周边的车路信息及障碍物信息，对于车辆A，可以将与A相关的当前状态数据以及车辆A周围的障碍物信息归类到一起，以便对车辆A进行分析。可以将某一时刻的车辆移动行为特征(如GPS坐标、速度、加速度、传输速率等)进行向量化表示；利用LSTM进行模型训练，并使用平方损失函数进行误差校对，利用机器学习方法建立个体车辆在未来时刻的移动行为预测模型。(3)、根据所述群体行为预测模型和所述个体行为预测模型，确定交通事件。

具体的，所述交通事件包括但不限于基于模型触发事件、基于时间周期性触发事件等类型，其中基于模型触发事件包括但不限于紧急车辆事件(例如消防车、救护车等触发的交通事件)、连环追尾事件、交通拥堵事件；周期性触发事件包括但不限于红绿灯事件、感知共享事件(车辆或路侧传感器感知的事件信息共享给其他车辆)。例如，某一十字路口发生了撞车交通事故后，V2X服务器在获得相应的信息后，对当前所有车辆的状态数据进行分析，对群体行为进行预测分析，判断撞车事件会造成拥堵或后续追尾的交通事件。

步骤S203、根据所述交通事件确定目标区域，并基于位于所述目标区域内的每个车辆的状态数据，生成对应的交通下发信息。

在确定交通事件后，V2X服务器根据事件的位置划分针对该交通事件的一段服务区域，即目标区域(或称为兴趣范围，ROI，Range of Interest)。ROI区域的定义规则可以以交通事件源的位置为中心，基于对目标车辆造成影响的时间空间范围来确定。不同类型的事件，ROI区域的定义规则不一样，针对交叉口事件，ROI区域为以交叉口事件为中心沿交叉的各条道路向后延伸一段第一预设距离；针对普通道路事件，如行人穿马路，ROI区域为以事件为中心向后延伸一段第二预设距离，如图3和图4虚线框所示，第一预设距离和第二预设距离根据经验事先进行设置。针对紧急车辆通行事件，ROI区域为以事件为中心向前延伸一段第三预设距离。

步骤S204、向位于所述目标区域内的每个车辆发送所述交通下发信息。

根据ROI区域并结合ROI区域内车辆的状态数据，向ROI区域内的车辆下发针对性的交通下发信息。较佳地，可以将ROI区域内各车辆的风险等级进行排序，风险等级的确定可以参考车辆的速度、车辆与交通事件发生地的距离等因素，例如，交通事件位置附近的车辆可以设为较高的优先级，距离交通信号灯的近的优先级可以设置较高。处于风险紧急程度较高的车辆，会优先发送交通下发信息，可以尽最大限度地避免交通事故。当然，对于一些特殊车辆如消防车、救护车也可以设置为较高的优先级，可以给拯救生命、挽回财产损失赢得更多的宝贵时间。还可以根据ROI区域内的车辆数量、车辆速度、各车辆与交通事件发生位置的距离自适应的选择先后发送的时间间隔来避免网络拥堵。还可以针对各车辆的回复状态自适应的对没有回复的车辆进行重复发送，保证ROI区域内目标车辆都能收到至少一次消息。本实施例中，发送交通下发信息可参照图5的逻辑图。

可选地，基于上述实施例，还可以进一步包括：

步骤S205、根据交通下发信息，向目标区域内的车辆下发针对性的行驶模式指令。具体可以事先在V2X服务器中建立低速行驶、逆向行驶、红绿灯引导、事故车占道等交通事件数据库，然后根据各交通事件库建立相应的行驶模式，根据车辆所面临的实际交通事件，下发相应的行驶模式指令。针对自动驾驶情况，车辆可根据该指令变化行驶模式，例如变换车道、调头或减速等等，对于辅助驾驶情况，驾驶员可根据收到的精确信息进行驾驶决策。

当判断所述交通事件为违规逆行事件、违规掉头事件或慢速行驶事件时，V2X服务器向违规车辆下发提示违规提醒，向目标区域内的车辆下发警示提醒。

当判断所述交通事件为借道超车事件、动态换道事件时，V2X服务器向事件车辆下发能否换道、借道的信息以及推荐的行驶速度，向目标区域内的其他车辆下发警示信息。

当判断所述交通事件为紧急车辆事件，V2X服务器向位于所述紧急车辆的前方车辆下发主动避让信息，并根据所述紧急车辆的状态数据信息下发交通灯绿灯通行的控制信息。

当判断所述交通事件为拥堵事件，V2X服务器根据道路流量和道路拓扑信息向目标拥堵区域内的红绿灯下发红绿灯配时控制策略，延长拥堵方向的绿灯通行时间，基于全局地图对非拥堵区域车辆下发躲避拥堵的调度指令，同时对非拥堵区域但通向拥堵区域的红绿灯延长红灯时长以减少进入拥堵区域的车辆数量；

当判断所述交通事件为红绿灯事件时，针对目标区域内的车辆的状态数据下发红绿灯倒计时，并给出针对性的推荐速度，以便快速通过红绿灯路口或防止车速过快闯红灯；

当判断所述交通事件为连环追尾事件时，根据目标区域内车辆的状态数据针对性地下发紧急刹车或者减速避让的提示信息；

当判断所述交通事件为感知共享事件时，V2X服务器周期性的采集车辆或路侧传感器的感知信息，共享给目标区域内的目标车辆。

本发明实施例由V2X服务器获取路况数据，例如道路上车辆的状态数据、路上障碍物信息、交通信号状态、能够反应交通流量的网联车上报的信息，以及交通调度中心下发的信息等等，并对群体行为和个体行为进行分析，判断出交通事件并确定ROI区域，例如预测出交通拥堵的时间、路段以及影响的范围(ROI区域)，然后向ROI区域内的车辆发送针对性的交通下发信息，具体可以是针对每一不同处境的车辆，发送与该车辆所处的处境相关的交通下发信息，而不是现有的可能包含对目标车辆属于无效信息的广播式消息发送。此外，本发明的信息处理均在V2X服务器端，不需要在每辆车上安装高配的车载单元进行数据处理，降低了方案的推广成本。

对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

图6为本发明第二实施例提供的一种交通数据下发系统的结构示意图。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。图6示例的交通数据下发系统可以是前述第一实施例提供的交通数据下发方法的执行主体，即V2X服务器。图6示例的交通数据下发系统，主要包括：信息获取模块601、融合分析模块602、交通下发信息生成模块603、交通下发信息发送模块604，各功能模块详细说明如下：

信息获取模块601，用于从交通设施获取交通数据，其中，所述交通数据包括各个车辆的状态数据和路况数据。

融合分析模块602，用于对所述交通数据进行数据融合分析，确定交通事件。

交通下发信息生成模块603，用于根据所述交通事件确定目标区域，并基于位于所述目标区域内的每个车辆的状态数据，生成对应的交通下发信息。

交通下发信息发送模块604，用于向位于所述目标区域内每个的车辆下发针对性的交通下发信息。

需要说明的是，以上图6示例的交通数据下发系统的实施方式中，各功能模块的划分仅是举例说明，实际应用中可以根据需要，例如相应硬件的配置要求或者软件的实现的便利考虑，而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将该装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。而且，实际应用中，本实施例中的相应的功能模块可以是由相应的硬件实现，也可以由相应的硬件执行相应的软件完成。本说明书提供的各个实施例都可应用上述描述原则。

本发明实施例中的未尽细节，详见前述图2所示实施例的描述。

本发明第三实施例提供了一种终端如图7所示。本实施例中所描述的终端，包括：处理器(processor)401、存储器(memory)402、通信接口(Communications Interface)403和总线404。

所述处理器401、存储器402、通信接口403通过所述总线404完成相互间的通信；

所述通信接口403用于所述终端连接无线通信网络；

所述处理器401用于调用所述存储器402中的计算机程序，以执行前述方法实施例所提供的方法，例如包括：获取交通数据，其中，所述交通数据包括各个车辆的状态数据和从交通设施获取的路况数据；对所述交通数据进行数据融合分析，确定交通事件；根据所述交通事件确定目标区域，并基于位于所述目标区域内的每个车辆的状态数据，生成对应的交通下发信息；向位于所述目标区域内的每个车辆发送所述交通下发信息。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现前述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型，这些均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种交通数据下发方法，应用于V2X服务器，其特征在于，包括如下步骤：

获取交通数据，其中，所述交通数据包括各个车辆的状态数据和从交通设施获取的路况数据；

对所述交通数据进行数据融合分析，确定交通事件；

根据所述交通事件确定目标区域，并基于位于所述目标区域内的每个车辆的状态数据，生成对应的交通下发信息；

向位于所述目标区域内的每个车辆发送所述交通下发信息。

2.如权利要求1所述的交通数据下发方法，其特征在于，所述车辆的状态数据包括以下参数的任意组合：位置、速度、加速度、油门状态、刹车状态、车灯的状态、方向盘的转向角度、行驶方向和驾驶意图。

3.如权利要求1所述的交通数据下发方法，其特征在于，所述路况数据包括路侧传感器获得的机动车状态数据、非机动车状态数据、行人状态数据、信号灯状态数据、限速牌和引导屏的数据，网联车上报的数据和交通调度中心下发的数据中的一种或多种。

4.如权利要求1所述的交通数据下发方法，其特征在于，所述对所述交通数据进行数据融合分析，确定交通事件，包括步骤：

对所述路况数据进行数据处理、融合，构建包含所有车辆的群体行为预测模型；

根据各个车辆的行驶状态和交通信息，构建车辆的个体行为预测模型；

根据所述群体行为预测模型和所述个体行为预测模型，确定交通事件。

5.如权利要求1所述的交通数据下发方法，其特征在于，所述交通事件包括：紧急车辆事件、连环追尾事件、交通拥堵事件，借道超车事件、动态换道事件、慢速行驶事件、违规逆行事件、违规掉头事件、红绿灯事件和感知共享事件。

6.如权利要求5所述的交通数据下发方法，其特征在于，

当判断所述交通事件为违规逆行事件、违规掉头事件或慢速行驶事件时，V2X服务器向违规车辆下发提示违规提醒，向目标区域内的车辆下发警示提醒。

当判断所述交通事件为借道超车事件、动态换道事件时，V2X服务器向事件车辆下发能否换道、借道的信息以及推荐的行驶速度，向目标区域内的其他车辆下发警示信息。

当判断所述交通事件为紧急车辆事件时，V2X服务器向位于所述紧急车辆的前方车辆下发主动避让信息，并根据所述紧急车辆的状态数据信息下发交通灯绿灯通行的控制信息；

当判断所述交通事件为拥堵事件时，V2X服务器根据道路流量和道路拓扑信息向目标拥堵区域内的红绿灯下发红绿灯配时控制策略，延长拥堵方向的绿灯通行时间，基于全局地图对非拥堵区域车辆下发躲避拥堵的调度指令，同时对非拥堵区域但通向拥堵区域的红绿灯延长红灯时长以减少进入拥堵区域的车辆数量；

当判断所述交通事件为红绿灯事件时，针对目标区域内的车辆的状态数据下发红绿灯倒计时，并给出针对性的推荐速度，以便快速通过红绿灯路口或防止车速过快闯红灯；

当判断所述交通事件为连环追尾事件时，根据目标区域内车辆的状态数据针对性地下发紧急刹车或者减速避让的提示信息；

当判断所述交通事件为感知共享事件时，V2X服务器周期性的采集车辆或路侧传感器的感知信息，共享给目标区域内的目标车辆。

7.如权利要求1所述的交通数据下发方法，其特征在于，所述目标区域的确定方法为：以交通事件源为中心基于对目标车辆造成影响的时间空间范围确定目标区域。

8.一种交通数据下发系统，其特征在于，包括：

信息获取模块，用于从交通设施获取交通数据，其中，所述交通数据包括各个车辆的状态数据和路况数据；

融合分析模块，用于对所述交通数据进行数据融合分析，确定交通事件。

交通下发信息生成模块，用于根据所述交通事件确定目标区域，并基于位于所述目标区域内的每个车辆的状态数据，生成对应的交通下发信息；

交通下发信息发送模块，用于向位于所述目标区域内每个的车辆下发针对性的交通下发信息。

9.一种终端，其特征在于，包括处理器和存储器，其中，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以执行如权利要求1-7任意一项所述的交通数据下发方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至7任意一项所述的交通数据下发方法。

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