CN111527531A - 用于交通工具列队的智能交通管理 - Google Patents

用于交通工具列队的智能交通管理 Download PDF

Info

Publication number
CN111527531A
CN111527531A CN201980006883.8A CN201980006883A CN111527531A CN 111527531 A CN111527531 A CN 111527531A CN 201980006883 A CN201980006883 A CN 201980006883A CN 111527531 A CN111527531 A CN 111527531A
Authority
CN
China
Prior art keywords
road
queue
change
road controller
fleet
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.)
Pending
Application number
CN201980006883.8A
Other languages
English (en)
Inventor
J·费利普里昂
O·弗洛瑞茲
D·冈萨雷斯阿圭里
G·J·安德森
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.)
Intel Corp
Original Assignee
Intel Corp
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 Intel Corp filed Critical Intel Corp
Priority to CN202111298381.2A priority Critical patent/CN113888874A/zh
Publication of CN111527531A publication Critical patent/CN111527531A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0116—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from roadside infrastructure, e.g. beacons
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
    • G05D1/0088—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot characterized by the autonomous decision making process, e.g. artificial intelligence, predefined behaviours
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • G08G1/0145—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications for active traffic flow control
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0967—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits
    • G08G1/096766—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the system is characterised by the origin of the information transmission
    • G08G1/096783—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the system is characterised by the origin of the information transmission where the origin of the information is a roadside individual element
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/22—Platooning, i.e. convoy of communicating vehicles

Abstract

本文描述了用于实现交通工具列队的智能交通管理的各种系统和方法。一种道路控制器系统包括道路控制器系统，该道路控制器系统包括：数据存储，该数据存储用于存储活动交通策略；处理器子系统，该处理器子系统用于：确定在由道路控制器系统控制的区域上行进的交通工具列队的速度或列队尺寸；并且确定交通工具列队的速度或列队尺寸的改变，该改变基于活动交通策略；以及收发机，该收发机用于将控制消息传送到交通工具列队以实现对交通工具列队的速度或列队尺寸的改变。

Description

用于交通工具列队的智能交通管理
优先权申请
本申请要求于2018年3月30日提交的美国申请序列第15/941,515号的优先权的权益，该申请通过引用整体结合于此。
技术领域
本文描述的实施例总体上涉及交通管理系统，并且尤其涉及用于交通工具列队的智能交通管理。
背景技术
智能交通管理系统可用于改善安全性、交通流量、和整体系统效率。交通系统通常被实现以减少拥堵，对影响交通流量的事件做出反应，并提供对交通模式的洞察力。
附图说明
在附图中(这些附图不一定是按比例绘制的)，同样的数字可描述不同视图中的类似组件。具有不同的字母后缀的相同的数字可表示类似组件的不同实例。在所附附图的图中通过示例的方式而非限制性地图示出一些实施例，其中：
图1是图示根据实施例的用于管理交通工具列队系统的框图；
图2是图示出根据实施例的交通工具的示意图；
图3是图示出根据实施例的代理器的示意图；
图4是图示出根据实施例的道路控制器的示意图；
图5是图示根据实施例的道路控制器控制消息、列队状态消息、和代理器控制消息的框图；
图6是根据实施例的数据和控制流程图，该数据和控制流程图图示了在交通管理系统中的列队与其他组件之间的交互期间可能存在的各种状态；
图7是图示出根据实施例的受控交叉路口的示意图；
图8是图示出根据实施例的用于操作道路控制器的方法的流程图；以及
图9是图示根据实施例的可在其上执行本文中所讨论的技术(例如，方法)中的任何一种或多种的示例机器的框图。
具体实施方式
在下列描述中，出于解释的目的，阐述了众多具体细节，以便提供对一些示例实施例的全面理解。然而，对本领域技术人员将显而易见的是，可在没有这些具体细节的情况下实施本公开。
在不久的将来，自主交通工具(AV)和自动驾驶将是可用的。全自主驾驶可包括诸如交通工具列队之类的各方面。交通工具列队是作为单个单元一起行驶的两个或更多个交通工具组成的组。交通工具列队也可以称为“车队”、“列车”或“公路列车”。在采用交通工具对交通工具(V2V)或基础设施到交通工具(I2V)通信的自主交通工具的情况下，列队可以以每个单个交通工具之间的最小间隙安全地行进，从而增加了燃料效率并优化了道路吞吐量。
尽管一些所提出的实现方式讨论了在高速公路交通中使用列队，但是这些实现方式是针对多车道高速公路而设计的，并且不考虑交叉路口。扩展列队以与单车道辅助道路兼容，从而极大地增加了列队管理的复杂性。所需要的是用于辅助道路的智能列队管理，该辅助道路通常包括具有平面交叉路口的单车道道路。
为了解决该处理限制，本公开提供了具有管理若干道路控制器的道路控制器代理器的分层级交通管理系统。每个道路控制器被配置成管理和控制道路的一部分上的交通。层级结构的底部是交通工具的列队、列车或公路列车。列队通常由道路控制器管理，但也可能具有V2V或I2V信令，以维持列队的尺寸、速度、定向、或其他方面。
固定的通信信标提供改善的信号质量并使通信更加可靠——这是该情形下的重要能力。此外，使规划算法集中在交叉路口道路控制器中可确保确定性，这是验证和可能的调查的重要功能。相比之下，在基于V2V通信的列队交叉路口管理的情况下，不同的列队可能实现不同的规划算法，这可能导致交叉路口是不确定的，增加了安全性评估的复杂性。
道路控制器被配置成按列队等级与交通工具通信。列队中的一个交通工具可以被指定为列队领导者，并且是道路控制器的主要联系点(point-of-contact)。可替代地，道路控制器可以同时或并发地与列队中的一些或全部交通工具通信。
列队将列队属性传递给道路控制器，该道路控制器处于对列队当前正在穿过的道路或列队被调度穿过的道路的控制。道路控制器可以基于列队的信息动态地管理列队，以在道路控制器的范围内针对列队避免交叉路口处的瓶颈、最大化总体平均速度、最小化行进时间等。
因此，在改善的交通管理系统中，对列队进行控制以提供总体系统效率。下文参考附图描述附加实施例。
图1是图示根据实施例的用于管理交通工具列队系统100的框图。系统100包括多个交通工具列队102A-N，其中每个列队102A-N包括多个交通工具104A-N。列队102可包括一个或多个交通工具104A-N。一些列队102A-N可以包括相对较少数量的交通工具104A-N(诸如四个交通工具)，而其他列队102A-N可以包括相对较大数量(诸如三十个)的交通工具104A-N。交通工具104A-N可以包括部分自主或完全自主的交通工具(AV)。
AV通常包括交通工具中的各种前向、侧向和后向传感器。这些传感器可包括雷达、LiDAR(光成像检测和测距)、相机、超声波、红外线或其他传感器系统。前向传感器可用于自适应巡航控制、停车辅助、车道偏离、碰撞避免、行人检测等等。后向传感器(例如，停车距离监视器)可用于在执行车道改变时或在以低速倒退时向驾驶员警告潜在障碍物(例如，交通工具)。
AV可以是部分或完全自主的，并且可在一些时间或全部时间内在部分或完全自主模式下操作。部分自主模式可提供各种碰撞避免、驾驶员警报系统、车道改变警告等等。相比之下，完全自主模式可将驾驶员从几乎全部的操作方面中释放出来。模式可在驾驶会话期间改变。例如，当在城市中时，驾驶员可在部分自主模式下对AV进行操作，并且随后在到达一段高速公路之后驾驶员可发起完全自主操作。
列队102A-N的尺寸可以由道路控制器106A-N或代理器108控制。列队102A-N的尺寸可以通过交通工具104A-N的数量、列队的长度、或其他度量来测量。
每个道路控制器106A-N被配置、被编程、被分配或以其他方式适于管理道路或交通结构的一部分。道路可以包括交叉路口、直道、上坡道、下坡道、弯道等。交通结构可以包括桥梁、隧道、铁路交叉口等。道路控制器106A-N可以管理一个或多个道路部分。附加地或可替代地，道路控制器106A-N可以管理一个或多个交通结构。
代理器108用于管理道路控制器106A-N。虽然在图1中仅图示出了一个代理器108，但应理解的是，可以使用多个代理器来解决国家、地区、或其他地理或法律边界。例如，在加利福尼亚州，一个代理器可以用于道路控制器，而在犹他州和内华达州，另一代理器可以用于道路控制器。多个代理器也可以用于在相同的道路控制器106A-N中的一些或全部上进行负载平衡。
图2是图示出根据实施例的交通工具104的示意图。图2包括并入交通工具104的控制子系统200。控制子系统200包括传感器阵列接口202、导航电路204、通信电路206、数据存储208、和处理器子系统210。
交通工具104可以是任何类型的交通工具，诸如商用交通工具、消费者交通工具、娱乐交通工具、汽车、卡车、摩托车、船、无人机、机器人、飞机、气垫船或能够至少部分地在自主模式下进行操作的任何其他移动的船。交通工具104可在某些时间在手动模式下进行操作，其中，驾驶员常规地使用踏板、方向盘和其他控制来对交通工具104进行操作。在其他时间，交通工具104可在完全自主模式下进行操作，其中，交通工具104在没有用户干预的情况下进行操作。另外，交通工具104可在半自主模式下进行操作，其中，交通工具104控制驾驶的许多方面，但是驾驶员可以使用常规输入(例如，方向盘)和非常规输入(例如，语音控制)来干预或影响操作。
交通工具104包括传感器阵列，该传感器阵列可包括各种前向、侧向和后向相机、雷达、LiDAR、超声波或类似的成像传感器。本文档中使用前向来指代主要行进方向、座位被布置面对的方向、当传动装置被设置以进行驾驶时的行进方向等。然后常规地，向后或后向被用来描述指向与向前或前向的那些方向大致相反的方向的传感器。应理解，一些前向相机可具有相对宽(甚至高达180度)的视场。类似地，以用于检测相邻交通车道中的交通的角度(可能偏离中心60度)指向的后向相机也可具有相对宽的视场，该相对宽的视场可与前向相机的视场交迭。侧向传感器是从交通工具104的侧面向外指向的那些传感器。传感器阵列中的相机可包括能够以具有窄视场或大视场的长距或短距进行聚焦的红外相机或可见光相机。
交通工具104还可包括各种其他传感器，诸如，驾驶员标识传感器(例如，座位传感器、眼睛跟踪和标识传感器、指纹扫描仪、语音识别模块等等)、乘员传感器、或者用于检测风速、室外温度、气压计压力、雨水/湿度等等的各种环境传感器。
控制子系统200的组件可使用网络进行通信，该网络可包括局域网(LAN)、广域网(WAN)、无线网络(例如，802.11或蜂窝网络)、公共交换电话网(PSTN)网络、自组织网络、个域网(例如，蓝牙)、基于交通工具的网络(例如，控制器区域网络(CAN)总线)、同轴电缆、或网络协议和网络类型的其他组合或排列。网络可包括单个局域网(LAN)或广域网(WAN)、或者LAN或WAN的组合(诸如，因特网)。耦合至网络的各种设备可经由一个或多个有线或无线连接耦合至网络。
通信电路206可以配置有一个或多个收发机和无线电，以与道路控制器、代理器、或其他交通工具通信。通信电路206还可以为导航电路提供通信，例如以捕获卫星跟踪信号。
在操作中，交通工具104经由传感器阵列接口202从被集成在交通工具104中的传感器或者通信地耦合至交通工具104的传感器获得传感器数据。传感器可以包括雷达、激光雷达、可见光相机、声学传感器、环境传感器、红外传感器、或前述各项的组合。雷达在几乎所有天气和较长范围检测中是有用的，激光雷达对于较短范围检测是有用的，相机对于较长范围是有用的但在某些天气状况下(诸如，雪)常常变得不那么有效。传感器的组合可被用于在变化的操作条件下提供最广泛的灵活性。
导航电路204可以包括定位单元(诸如GPS单元)或可以与定位单元(诸如GPS单元)通信地耦合，以提供地理位置和相关服务。导航电路204可以与交通工具104的驾驶控制对接，以提供交通工具104的转向、制动、或其他操作控制。
数据存储208可以是易失性或非易失性存储器。例如，数据存储208可包括只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、磁盘存储介质、光存储介质、闪存设备、以及其他存储设备和介质。控制子系统200的各个组件可以将数据存储在数据存储208中。处理器子系统210可以使用数据存储208。
在操作中，交通工具104能够从代理器、另一辆交通工具、或道路控制器接收消息，以加入列队或从列队中分离、增加或减小速度、或者根据由道路控制器或代理器设置的一个或多个策略以其他方式进行操作。在交通工具104位于列队之前和位于列队之后，该交通工具可以由交通工具104的驾驶员手动操作。当交通工具104在列队中行进时，交通工具104可以在很大程度上是自主的。
图3是图示出根据实施例的代理器108的示意图。代理器108用于在代理器的控制下控制道路控制器的策略。在实施例中，代理器108维持负责交通控制系统的特定区域的道路控制器的索引。当列队将离开一个道路控制器的区域时，该列队向代理器请求应该与之连接的下一个道路控制器。道路控制器代理器可以在层级结构上按比例增加以处理整个地球道路网络。代理器108和道路控制器可以共享数据(诸如，与道路状况、交通拥堵、道路使用等有关的信息)。
代理器108包括列队规则数据存储300、调度器302、道路状况数据存储304、道路控制器数据存储306、和交通工具简档数据存储308。
列队规则日期存储300可以被布置为数据库、描述性规则的列表、规则决策树等。列队规则日期存储300包括描述列队在特定上下文中应如何在各种地理位置中进行动作的规则和策略。上下文可以包括时间、天气、交通拥堵、道路状况等。基于这些或其他上下文输入，列队规则日期存储300提供最大列队尺寸(例如，从第一个交通工具的前部到列队中最后一个交通工具的末端，以英尺计)、列队内的跟随距离(例如，交通工具与交通工具之间的距离，从后面交通工具的前部到前面交通工具的后部的距离)、列队之间的领先距离、列队速度、要在列队内或列队之间使用的通信协议、以及列队操作的其他功能。
调度器302与道路控制器通信，以辅助维持从一个道路控制器的域到下一道路控制器域的一致的交通流。尽管道路控制器能够在其域内管理列队的操作，但是道路控制器可能不知道相邻道路控制器的道路状况或交通状况，并且当列队从一个道路控制器移动至下一个道路控制器时，列队可能会被强制改变操作。通常，调度器302尝试执行高级管理以最小化列队故障并实施高级交通控制策略。例如，调度器302可用于改变流过道路的特定车道的交通的优先级，该道路的特定车道跨多个道路控制器扩展，从而确保通过代理器108控制的所有道路控制器协调且一致的高级交通管理。可以在层级结构上复制该方案以创建代理器108的网络，该代理器108的网络将其控制范围扩展到超过单个代理器108的影响。道路控制器被提供与列队的状态有关的信息(例如速度、重量)，从而允许道路控制器在发送命令并估算交通工具能够安全且舒适地执行的加速或减速时，考虑到列队的动态。
道路状况数据存储304用于存储道路状况(诸如交通拥堵、道路失修、天气问题等)的各种指示符。道路状况数据存储304可以由外部服务(诸如交通监测服务或天气跟踪服务)来填充和更新。
道路控制器数据存储306包括代理器108的域中的道路控制器的细节。道路控制器数据存储306可以包括道路控制器范围中的道路控制器中的全部，例如，在特定代理器仅管理国家的一个地区的情况下为该国家的控制器中的全部。可替代地，道路控制器数据存储306可以仅包括在代理器的控制下的道路控制器。
交通工具简档数据存储308用于存储与单个交通工具状态有关的信息，该信息可用于获得用于确定列队状态的聚集的信息，道路控制器使用该聚集的信息来作出决策。交通工具简档数据存储308中的数据可以包括例如交通工具重量和加速度限制。它还可能包括其他有用信息，如车轮尺寸、乘客数量、或货物重量。
图4是图示出根据实施例的道路控制器106的示意图。道路控制器106用于控制特定道路部分或交通结构的策略。道路控制器106保持跟踪确定的区域的道路状态以及在道路控制器106域内的列队。每次列队进入道路控制器的域时，列队都会向道路控制器106报告其状态(例如，交通工具中的每一个交通工具的位置、速度、以及数量、尺寸和质量)。如果给定的道路控制器106不能与中央代理器108通信，则道路控制器106使用默认的一组自主规则。规则中的一些规则可以围绕着列队的安全性而定向。例如，如果道路控制器106对特定变量(诸如桥梁的状态)具有不确定性，则其可以将消息发送到列队以进行散布。然后，列队可以分开，并且列队中的每个交通工具可以独立地操作。然后，交通工具的操作者可以决定是继续跨过桥还是选择替代路线。
路控制器106包括通信电路400、传感器阵列接口402、数据存储404、和处理器子系统406。通信电路400用于与代理器108、列队102A-N、或可以在列队102A-N内操作或与列队分开的交通工具104A-N通信。
传感器阵列接口402提供一个或多个传感器与处理器子系统406之间的接口。传感器阵列可具有安装到或并入到道路控制器106的传感器。可替代地，传感器阵列可包括(例如，通过有线连接、无线网络连接等)通信地耦合到道路控制器106的传感器。传感器包括但不限于，诸如温度计、湿度传感器、雨水传感器、相机、麦克风、压力传感器、体重秤、空气污染传感器等之类的感测设备和系统。传感器接口402或处理器子系统406能够从传感器阵列接收信号和数据，并使用该数据来确定道路控制器106周围的环境上下文。
环境上下文可以包括列队102A-N中的交通工具104A-N的数量或类型、控制器道路或交通结构中列队102A-N的数量或类型、天气、道路状况、空气污染量、一天中的时刻、以及其他上下文信息。环境上下文信息中的一些或全部可以被存储在数据存储406中。
数据存储404还可以存储用于受控道路或交通结构上的列队的规则或策略。规则或策略可以被存储为决策树、一系列一个或多个条件语句等。
当列队102A-N进入由道路控制器106控制的区域(例如，道路或交通结构)时，列队102A-N与道路控制器106建立通信信道。列队102A-N将与列队102A-N有关的细节提供给道路控制器106。该细节可以是诸如列队102A-N中的交通工具104A-N的数量、列队102A-N中的交通工具104A-N的质量、列队102A-N中的交通工具104A-N的长度、列队102A-N的类型、列队102A-N的优先级等之类的信息。
道路控制器106可以使用该信息将一个或多个控制消息提供给列队102A-N。控制消息可以包括诸如设置加速度简档、设置列队102A-N的速度、在特定交通工具104A-N处分开列队102A-N、加入列队102A-N、以及其他动作之类的指示。
道路控制器106可基于其自身的策略和存储在数据存储404中的规则来提供控制消息。附加地或替代地，道路控制器106可使用由代理器108提供的策略或规则。在实施例中，道路控制器106可以使用由代理器108提供的策略，并且在代理器108不可用的情况下，道路控制器106可以使用存储在道路控制器106处的默认策略。
图5是图示根据实施例的道路控制器控制消息、列队状态消息、和代理器控制消息的框图。列队102A-N在列队102A-N在由道路控制器106控制的道路或交通结构上操作之前和在列队102A-N在由道路控制器106控制的道路或交通结构上操作期间将一个或多个状态消息传送给道路控制器106。状态消息可以包括诸如列队102A-N中有多少个交通工具或什么类型的交通工具、列队102A-N行进多快等之类的度量。这里包括用于应用程序编程接口(API)的功能原型。
每个列队102A-N可以被分配全局唯一标识符，该全局唯一标识符在各种状态消息中传递。标识符可以是数字、字母数字等。可以诸如利用列队的私钥对标识符进行加密，使得接收道路控制器106可以使用证书授权机构和列队的公钥的签名副本来确认状态消息的真实性。
状态消息的示例是PlatoonStaticState(platoon_ID,num_of_vehicles,vehicle_info)(列队静态(列队_ID,交通工具_的_数量,交通工具_信息))。PlatoonStaticState()(列队静态())状态消息提供列队102A-N中的交通工具的数量以及列队102A-N中每个交通工具的交通工具信息。交通工具信息可以是数据结构(诸如链表、数组、或其他对象)以传递若干交通工具的信息。该信息可以包括统计信息和量度，包括交通工具重量、尺寸、最大速度、加速度限制、道路限制、有害物质警报等。PlatoonStaticState()消息可以在列队102A-N进入受控区域之前或仅在列队102A-N进入受控区域之后被传递。当列队102A-N的组成改变时，然后PlatoonStaticState()消息可以被传送。道路控制器106可以使用该信息来导航列队102A-N通过道路或交通结构。
状态消息的另一示例是PlatoonDynamicState(platoon_ID,velocity,acceleration)(列队动态(列队_ID,速度,加速度))。PlatoonDynamicState()(列队动态())状态消息提供了列队的操作状态的即时信息。PlatoonDynamicState()消息可能会被频繁(诸如每半秒)传递，以将最新信息提供给道路控制器106。
状态消息的另一示例是FullPlatoonState(platoon_ID,num_of_vehicles,vehicle_info,velocity,acceleration)(全列队状态(列队_ID,交通工具_的_数量,交通工具_信息,速度,加速度))。FullPlatoonState()(全列队状态())状态消息提供和与platoon_ID(列队_ID)相关联的列队102A-N有关的所有信息。这包括在PlatoonStaticState()消息中传递的信息和在PlatoonDynamicState()消息中传递的信息。FullPlatoonState()消息也可以包括更多信息。
代理器108可以使用各种控制消息或状态消息与列对102A-N通信。列队102A-N可以将状态消息NewRoadController(platoon_ID,road_controller_ID,velocity)(新道路控制器(列队_ID,道路_控制器_ID,速度)发送给108，其中，platoon_ID(列队_ID)是列队102A-N的唯一标识符，road_controller_ID(道路_控制器_ID)是列队102A-N在其下操作的新标识的道路控制器106的唯一标识符，而velocity(速度)是列队102A-N的速度。
为了在其域中控制列队102A-N，道路控制器106传送各种控制消息。控制消息可以被传送到单个列队102A-N，也可以广播到道路控制器域中的若干或所有列队102A-N。道路控制器106基于策略来传送控制消息以执行和维持交通。该策略可以由协调道路控制器106的代理器108获得或提供。替代地，诸如当中介108不可用时，道路控制器106可以使用本地策略。
由道路控制器106传送的控制消息中的每一个控制消息都包括分配给特定道路控制器106的全局唯一标识符。标识符可以是数字、字母数字等。可以诸如利用道路控制器的私钥对标识符进行加密，使得接收列队102A-N可以使用证书授权机构和道路控制器的公钥的签名副本来确认控制消息的真实性。
控制消息的示例是Breakup(road_controller_ID,vehicle_index)(分开(道路_控制器_ID,交通工具_索引))。Breakup()(分开())控制消息用于分开现有的列队102A-N。vehicle_index(交通工具_索引)参数用于指示应该在哪里发生断开。例如，当使用基于零的计数系统时，第一交通工具是“交通工具0”，则Breakup(01234,3)(分开(01234,3))的消息将使列队102A-N在第四个交通工具(交通工具3)处分离。取决于约定的行为，分离的交通工具(例如，交通工具3)可以是后面的分离列队的新的头部或是前导列队的尾部。在示例中，由vehicle_index标识的交通工具是成为分离的列队102A-N的新的头部的交通工具。因此，在此类实施例中，与示例一致，第四个交通工具将成为后方列队102A-N的新的前导交通工具。
控制消息的另一示例是SetSpeed(road_controller_ID,speed)(设置速度(道路_控制器_ID,速度))。SetSpeed()(设置速度())控制消息为列队102A-N提供目标速度。速度可以以任何单位表示，诸如英里/小时(mph)或公里/小时(km/h)。一旦列队102A-N接收到控制消息，它就开始作为一个单元进行加速或减速。
控制消息的另一示例是SetAccelerationProfile(road_controller_ID,accel_profile)(设置加速度简档(道路_控制器_ID,加速度_简档))。SetAccerlationProfile()(设置加速度简档())控制消息提供accel_profile(加速度_简档)参数。accel_profile可以是诸如列队102A-N可以查找并确定对应的设置的加速度简档的索引之类的值。替代地，accel_profile可以是指示在加速时列队102A-N要使用的阈值加速度的数值。例如，accel_profile可以是值“3.5m/s/s”，指示列队102A-N不应加速超过3.5m/s2。
使用这些控制消息，道路控制器106能够增加或减少列队102A-N之间的距离、从列队102A-N分离和加入列队102A-N、以及以其他方式管理列队交通。
返回到对图5的讨论，列队102可以在由道路控制器500A控制的道路上操作。为了根据当前策略维持更加一致的交通流，道路控制器500A可以使用控制消息502来指示列队102分开成列队102A和列队102B。道路控制器500可以进一步指示两个新列队102A-B使用控制消息504以一定的速度行进。当列队102B离开由道路控制器500A控制的道路并进入由道路控制器500B控制的道路时，列队102B将FullPlatoonState()状态消息506传送给新的道路控制器500B。附加地，列队102B可以将状态消息508传送给代理器108。通过该方式，代理器108能够保持跟踪在每个道路控制器106的域中有多少列队102A-N，以及甚至交通工具104A-N。
图6是根据实施例的数据和控制流程图，该数据和控制流程图图示了在交通管理系统中的列队与其他组件之间的交互期间可能存在的各种状态。道路控制器监测由道路控制器控制的区域(操作状态600)。监测可以通过直接测量或间接测量来执行。例如，道路控制器可以包括各种传感器(诸如相机、温度计、气压计等)以检测直接环境中的对象和状况。可替代地，道路控制器可以从另一系统接收测量，从而导致间接测量。另一系统可以是天气监测系统、在道路上行进的交通工具、单独的交通监测系统等。道路控制器可以接收、存储、分析、和以其他方式管理监测数据。
当在道路控制器处检测到或接收到需要列队控制602的事件时，道路控制器访问策略(操作604)，针对由道路控制器控制的区域中的至少一个列队确定适当的列队行为(操作606)，并将控制消息传送给一个或多个列队以发起该行为(操作608)。
需要列队控制602的事件可以是各种事件，包括由道路控制器感测交通情况、从进入由道路控制器控制的区域的列队接收状态消息、从控制道路控制器的代理器接收控制消息、标识或检测道路状况或环境变化等。
交通情况可以基于各种原因，诸如交通拥堵、交通事故、倒下的树木或其他障碍物等。道路控制器可以基于交通情况来改变交通路线、降低或增加列队的速度、从列队分开、或加入列队等。
当列队进入受控区域时，该列队将状态消息传送给道路控制器。状态消息包括进入列队的属性。道路控制器可以基于列队的属性来调整受控区域中列队或其他列队的各种交通模式、交通负载、速度或其他方面。
在另一情况下，代理器可以将消息发送给道路控制器。该消息可以包括策略更新，以在管理列队时改变道路控制器的行为。如果道路控制器接收到策略更新，则活动策略可以被更新(操作610)并被存储。
道路控制器基于事件来处理访问活动策略。在实施例中，可以在每个访问操作中从代理器获得活动策略(操作604)。该操作模型确保道路控制器正在使用最新版本的策略。可替代地，活动策略可以被存储在道路控制器处并且被定期更新(操作610)。
道路控制器还可以维持默认策略。默认策略可以是相对保守的策略，以确保交通流动，但是可能没有按照特定意图进行优化或设计。在道路控制器直接从代理器访问策略的情况下，可以在代理器不可用时激活默认策略。在其他情况下，可以在其他情况下激活默认策略，诸如，当活动策略没有针对当前时隙的条目时。
在操作606中，道路控制器基于活动策略确定适当的行为。适当的行为可以包括例如减慢列队以减少噪声污染、增加列队的速度以减少行进时间或增加交通吞吐量、分开列队以减少空气污染浓度之类的动作。适当的行为取决于在受控区域内操作的列队的类型和数量、一天中的时刻、一周中的一天、对道路使用的限制(例如，上课时间)、事故或其他紧急事件、污染控制、天气、等等。可以使用规则系统来确定受控区域中的每个列队应如何进行动作。也可以使用机器学习系统。
道路控制器可以基于所确定的行为来将一个或多个控制消息发送到受控区域中的一个或多个列队(操作608)。控制消息可以点对点地、单独地被发送到每个列队。附加地，控制消息可以被广播到受控区域中的所有列队。
在示例中，道路控制器可以处于对通过住宅区的道路的控制。为了减少噪声污染，可以减少用于受控住宅区的列队的尺寸，以有效地减少经过的交通工具产生的噪声量。另外，列队之间的时间可能会增加，使得列队不会持续通过。活动策略可以为该区域提供最大分贝声级，并且道路控制器可以监测声级并基于读数来调整列队的数量或尺寸。最大声级可以与时隙相关联。例如，在10:00PM到6:00AM时段期间的最大声级可能远低于在6:00AM到9:00AM时段期间的最大声级。当道路是双向道路时，可以减少来自每个方向的列队的尺寸或频率。
图7是图示出根据实施例的受控交叉路口的示意图。图7包括两个交叉路口700A和700B。每个交叉路口700A-B由各自的道路控制器702A和702B控制。多个列队由道路控制器702A-B控制。每个道路控制器702A-B控制非重叠区域。在图7所图示的示例中，道路控制器702A控制区域704A，并且道路控制器702B控制区域704B。区域704A大致与交叉路口700A相对应，并且区域704B大致与交叉路口700B相对应。结果，道路控制器702A被理解为控制交通结构交叉路口700A和对应的道路。类似地，道路控制器702B被理解为控制交通结构交叉路口700B和对应的道路。
当列队706A和70B接近由道路控制器702A控制的交叉路口700A时，道路控制器702A可以将SetSpeed(25)控制消息传送给列队706A-B，以使列队将其速度改变成每小时25英里。道路控制器702A可以确定列队706A-B具有比列队706C-D更高的优先级，并且因此列队706A-B应当在交叉路口700A处具有通行权。结果，道路控制器702A还可以将Breakup(5)和Breakup(4)控制消息传送到相应的列队706C和706D，使它们分开，其中第五个交通工具变成列队706C的尾部，而第四个交通工具变成列队706D的尾部。另外，道路控制器702A可以将SetSpeed(0)控制消息传送到新创建的尾列队706E和706F，尾列队706E和706F由Breakup()消息创建。SetSpeed(0)控制消息使列队706E-F停止。列队706E-F的交通工具中的控制系统可以使列队706E-F在交叉路口之前停止，因此它不会阻塞十字路口交通。
道路控制器702B可以将SetSpeed(55)控制消息传送到列队706G和706H，因为列队706G-H正在以较高的允许速度进入更开放的道路(例如，高速公路或州际道路)。
道路控制器702A-B利用代理器(未示出)提供的总体策略进行操作。该策略可以是优化双向高速公路的交通流吞吐量，并且最小化在交叉路口700A-B处的等待时间。由于由道路控制器702A-B提供的列队等级管理，因此停止的交通的等待时间更少，并且总体上更加优化了道路使用。
图8是图示出根据实施例的用于操作道路控制器的方法800的流程图。在802处，访问活动交通策略。
在804处，确定在由道路控制器系统控制的区域上行进的交通工具列队的速度或列队的尺寸。例如，这可以利用状态消息来确定，该状态消息从列队中的前导交通工具传送到道路控制器。可替代地，道路控制器可以从代理器处接收该信息。作为又另一替代方案，道路控制器可以例如使用图像捕获设备和图像分析直接感测或检测该信息。
在806处，确定交通工具列队的速度或列队尺寸的改变，该改变基于活动交通策略。例如，活动交通策略可以要求改变列队的尺寸或速度中的至少一者，以确保各种环境约束。
在808处，控制消息被传送到交通工具列队以实现对交通工具列队的速度或列队尺寸的改变。这可以使用一个或多个控制消息来执行。
在实施例中，从道路控制器代理器更新活动交通策略。
在实施例中，方法800包括确定道路控制器代理器不可用，以及当道路控制器代理器不可用时激活默认策略。
在实施例中，活动交通策略由道路控制器系统管理。
在实施例中，方法800包括从道路控制器代理器访问活动交通策略，该道路控制器代理器控制包括道路控制器系统的多个道路控制器。
在实施例中，主动交通策略包括用于控制住宅区中的交通以减少在住宅区中操作的交通工具列队的噪声污染的规则。
在实施例中，方法800包括从并入道路控制器系统中的传感器阵列接口接收传感器数据。在进一步的实施例中，传感器数据包括天气数据，并且其中确定对交通工具列队的速度或列队尺寸的改变包括使用天气数据来确定该改变。在另一实施例中，传感器数据包括道路状况数据，并且其中确定对交通工具列队的速度或列队的尺寸的改变包括使用道路状况数据来确定该改变。
各实施例能以硬件、固件和软件中的一者或其组合实现。实施例也可被实现为存储在机器可读存储设备上的指令，这些指令可由至少一个处理器读取并执行，以执行本文中所描述的操作。机器可读存储设备可包括用于以可由机器(例如，计算机)读取的形式存储信息的任何非暂态机制。例如，机器可读存储设备可包括只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、磁盘存储介质、光存储介质、闪存设备、以及其他存储设备和介质。
处理器子系统可用于执行机器可读介质上的指令。处理器子系统可以包括一个或多个处理器，每个处理器具有一个或多个核。另外，处理器子系统可被设置在一个或多个物理设备上。处理器子系统可包括一个或多个专用处理器，诸如图形处理单元(GPU)、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)或固定功能处理器。
如本文中所描述的示例可包括逻辑或者数个组件、模块或机制，或可在逻辑或者数个组件、模块或机制上进行操作。模块可以是通信地耦合至一个或多个处理器以实现本文中所描述的操作的硬件、软件或固件。模块可以是硬件模块，并且由此，模块可被认为是能够执行指定操作的有形实体且可按某种方式来配置或布置。在示例中，能以指定的方式将电路(例如，内部地或者相对于诸如其他电路之类的外部实体)布置为模块。在示例中，一个或多个计算机系统(例如，独立的客户端或服务器计算机系统)或一个或多个硬件处理器的全部或部分可由固件或软件(例如，指令、应用部分、或者应用)配置为操作用于执行指定的操作的模块。在示例中，软件可驻留在机器可读介质上。在示例中，软件在由模块的底层硬件执行时，使得该硬件执行指定的操作。因此，术语硬件模块被理解为涵盖有形实体，该有形实体是被物理地构造、具体地配置(例如，硬连线)、或者临时地(例如，暂态地)配置(例如，编程)成以指定的方式操作或者执行本文中所描述的任何操作的部分或全部的实体。考虑到其中临时配置模块的示例，这些模块中的每一个不需要在任何一个时刻进行实例化。例如，在模块包括使用软件而配置的通用硬件处理器的情况下，通用硬件处理器可以在不同时间被配置为相应的不同模块。软件可相应地配置硬件处理器，例如以便在一个时间实例处构造特定的模块，并且在不同的时间实例处构造不同的模块。各模块也可以是软件或固件模块，这些模块操作以执行本文中所描述的方法。
如在本文档中所使用，电路系统或电路可单独或以任何组合方式包括例如：硬连线电路系统；可编程电路系统，诸如包括一个或多个单独指令处理核的计算机处理器；状态机电路系统；和/或存储由可编程电路系统执行的指令的固件。电路、电路系统或模块可共同或单独地被具体化为形成较大系统的一部分的电路系统，该较大系统例如，集成电路(IC)、芯片上系统(SoC)、台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、服务器、智能电话、等等。
如本文中任何实施例中所使用，术语“逻辑”可以指配置成用于执行前述操作中的任何操作的固件和/或电路系统。固件可被具体化为被硬编码(例如，非易失性)在存储器设备和/或电路系统中的代码、指令或指令集和/或数据。
如在此处的任何实施例中所使用，“电路系统”例如可以单独地或以任何组合包括硬连线电路系统、可编程电路系统、状态机电路系统、逻辑和/或存储由可编程电路系统执行的指令的固件。该电路系统可被具体化为集成电路(诸如集成电路芯片)。在一些实施例中，电路系统可以至少部分地由处理器电路系统形成，该处理器电路系统执行与本文描述的功能相对应的代码和/或指令集(例如，软件、固件等)，从而将通用处理器转换为专用处理环境以执行本文描述的操作中的一个或多个操作。在一些实施例中，处理器电路系统可以被具体化为独立的集成电路，或者可以作为若干组件之一并入集成电路。在一些实施例中，节点或其他系统的各种组件和电路系统可以组合在芯片上系统(SoC)架构中。
图9是图示根据实施例的以计算机系统900的示例形式的机器的框图，在该计算机系统1300中，可执行指令的集合或指令序列以使该机器执行本文中讨论的方法中的任何一种方法。在替代实施例中，该机器作为独立设备进行操作，或可被连接(例如，联网)到其他机器。在联网的部署中，该机器可在服务器-客户端网络环境中作为服务器或客户端机器来进行操作，或者其可在对等(或分布式)网络环境中充当对等机。该机器可以是头戴式显示器、可穿戴设备、个人计算机(PC)、平板PC、混合平板、个人数字助理(PDA)、移动电话、或能够执行指定要由该机器采取的动作的指令(顺序地或以其他方式)的任何机器。进一步地，虽然仅图示出单个机器，但是，术语“机器”也应当被认为包括单独地或联合地执行一组(或多组)指令以执行本文中所讨论的方法中的任何一种或多种方法的机器的任何集合。类似地，术语“基于处理器的系统”应当认为包括由处理器(例如，计算机)控制或操作以单独地或联合地执行指令来执行本文中所讨论的方法中的任何一种或多种方法的一个或多个机器的任何集合。
示例计算机系统900包括至少一个处理器902(例如，中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)或这两者、处理器核、计算节点等)、主存储器904和静态存储器906，这些组件经由链路908(例如，总线)彼此通信。计算机系统900可进一步包括视频显示单元910、字母数字输入设备912(例如，键盘)、以及用户界面(UI)导航设备914(例如，鼠标)。在一个实施例中，视频显示单元910、输入设备912和UI导航设备914被并入到触屏显示器中。计算机系统900可以附加地包括存储设备916(例如，驱动单元)、信号生成设备918(例如，扬声器)、网络接口设备920以及一个或多个传感器(未示出)，该一个或多个传感器诸如全球定位系统(GPS)传感器、罗盘、加速度计、陀螺仪、磁力计、或其他传感器。
存储设备916包括机器可读介质922，在该机器可读介质922上存储有一组或多组数据结构和指令924(例如，软件)，这些数据结构和指令924具体化本文中所描述的方法或功能中的任何一者或多者，或者由本文中所描述的方法或功能中的任何一者或多者利用。在由计算机系统900执行指令期间，这些指令924也可完全地或至少部分地驻留在主存储器904、静态存储器906内，和/或驻留在处理器902内，其中，主存储器904、静态存储器906和处理器902也构成机器可读介质。
虽然机器可读介质922在示例实施例中被图示为单个介质，但术语“机器可读介质”可包括存储一条或多条指令924的单个介质或多个介质(例如，集中式或分布式数据库和/或相关联的高速缓存和服务器)。术语“机器可读介质”也应当被认为包括任何有形介质，该有形介质能够存储、编码或携带供由机器执行并且使机器执行本公开的方法中的任何一种或多种方法的指令，或者该有形介质能够存储、编码或携带由此类指令利用或与此类指令相关联的数据结构。术语“机器可读介质”应当相应地被认为包括但不限于固态存储器以及光和磁介质。机器可读介质的特定示例包括非易失性存储器，作为示例，包括但不限于：半导体存储器设备(例如，电可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)和闪存设备；诸如内部硬盘及可移除盘之类的磁盘；磁光盘；以及CD-ROM和DVD-ROM盘。
可使用传输介质，经由网络接口设备920，利用数个公知的传输协议中的任何一种协议(例如，HTTP)，进一步在通信网络926上传送或接收指令924。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、因特网、移动电话网络、普通老式电话(POTS)网络、以及无线数据网络(例如，蓝牙、Wi-Fi、3G、以及4G LTE/LTE-A、5G、DSRC或WiMAX网络)。术语“传输介质”应当被认为包括能够存储、编码或携带由机器执行的指令的任何无形的介质，并且包括用于促进此类软件的通信的数字或模拟通信信号或者其他无形的介质。
附加注释和示例：
示例1是道路控制器系统，该道路控制器系统包括：数据存储，该数据存储用于存储活动交通策略；以及处理器子系统，该处理器子系统用于：确定在由道路控制器系统控制的区域上行进的交通工具列队的速度或列队尺寸；并且确定交通工具列队的速度或列队尺寸的改变，该改变基于活动交通策略；收发机，该收发机用于将控制消息传送到交通工具列队以实现对交通工具列队的速度或列队尺寸的改变。
在示例2中，示例1的主题包括，其中，活动交通策略是从道路控制器代理器被更新。
在示例3中，示例2的主题包括，其中，处理器子系统用于：确定道路控制代理器是不可用的；并且在道路控制器代理器不可用时激活默认策略作为活动交通策略。
在示例4中，示例1–3的主题包括，其中，活动交通策略是由道路控制器系统管理。
在示例5中，示例1-4的主题包括，其中，活动交通策略从道路控制器代理器被访问，该道路控制器代理器控制包括该道路控制器系统的多个道路控制器。
在示例6中，示例1-5的主题包括，其中，主动交通策略包括用于控制住宅区中的交通以减少在住宅区中操作的交通工具列队的噪声污染的规则。
在示例7中，示例1-6的主题包括传感器阵列接口，该传感器阵列接口用于接收传感器数据。
在示例8中，示例7的主题包括，其中，传感器数据包括天气数据，并且其中为了确定交通工具列队的速度或列队尺寸的改变，处理器子系统用于使用天气数据来确定该改变。
在示例9中，示例7–8的主题包括，其中，传感器数据包括道路状况数据，并且其中为了确定交通工具列队的速度或列队尺寸的改变，处理器子系统用于使用道路状况数据来确定该改变。
示例10是一种操作道路控制器系统的方法，该方法包括：访问活动交通策略；确定在由道路控制器系统控制的区域上行进的交通工具列队的速度或列队尺寸；确定交通工具列队的速度或列队尺寸的改变，该改变基于活动交通策略；以及将控制消息传送到交通工具列队以实现对交通工具列队的速度或列队尺寸的改变。
在示例11中，示例10的主题包括，其中，活动交通策略是从道路控制器代理器被更新。
在示例12中，示例11的主题包括，确定道路控制器代理器不可用，以及当道路控制器代理器不可用时激活默认策略。
在示例13中，示例10-12的主题包括，其中，活动交通策略是由道路控制器系统管理。
在示例14中，示例10-13的主题包括，从道路控制器代理器访问活动交通策略，该道路控制器代理器控制包括该道路控制器系统的多个道路控制器。
在示例15中，示例10-14的主题包括，其中，主动交通策略包括用于控制住宅区中的交通以减少在住宅区中操作的交通工具列队的噪声污染的规则。
在示例16中，示例10-15的主题包括，从并入道路控制器系统中的传感器阵列接口接收传感器数据。
在示例17中，示例16的主题包括，其中，传感器数据包括天气数据，并且其中确定交通工具列队的速度或列队尺寸的改变包括使用天气数据来确定该改变。
在示例18中，示例16–17的主题包括，其中，传感器数据包括道路状况数据，并且其中确定交通工具列队的速度或列队尺寸的改变包括使用道路状况数据来确定该改变。
示例19是包括用于操作道路控制器系统的至少一种机器可读介质，包括指令，该指令在被机器执行时，使机器执行包括以下步骤的操作：访问活动交通策略；确定在由道路控制器系统控制的区域上行进的交通工具列队的速度或列队尺寸；确定交通工具列队的速度或列队尺寸的改变，该改变基于活动交通策略；以及将控制消息传送到交通工具列队以实现对交通工具列队的速度或列队尺寸的改变。
在示例20中，示例19的主题包括，其中，活动交通策略是从道路控制器代理器被更新。
在示例21中，示例20的主题包括，确定道路控制器代理器不可用，以及当道路控制器代理器不可用时激活默认策略。
在示例22中，示例19-21的主题包括，其中，活动交通策略是由道路控制器系统管理。
在示例23中，示例19-22的主题包括，从道路控制器代理器访问活动交通策略，该道路控制器代理器控制包括该道路控制器系统的多个道路控制器。
在示例24中，示例19-23的主题包括，其中，主动交通策略包括用于控制住宅区中的交通以减少在住宅区中操作的交通工具列队的噪声污染的规则。
在示例25中，示例19-24的主题包括，从并入道路控制器系统中的传感器阵列接口接收传感器数据。
在示例26中，示例25的主题包括，其中，传感器数据包括天气数据，并且其中确定交通工具列队的速度或列队尺寸的改变包括使用天气数据来确定该改变。
在示例27中，示例25-26的主题包括，其中，传感器数据包括道路状况数据，并且其中确定交通工具列队的速度或列队尺寸的改变包括使用道路状况数据来确定该改变。
示例28一种用于操作道路控制器系统的设备，该设备包括：用于访问活动交通策略的装置；用于确定在由道路控制器系统控制的区域上行进的交通工具列队的速度或列队尺寸的装置；用于确定交通工具列队的速度或列队尺寸的改变的装置，该改变基于活动交通策略；以及用于将控制消息传送到交通工具列队以实现对交通工具列队的速度或列队尺寸的改变的装置。
在示例29中，示例28的主题包括，其中，活动交通策略是从道路控制器代理器被更新。
在示例30中，示例29的主题包括，用于确定道路控制器代理器不可用的装置，以及用于当道路控制器代理器不可用时激活默认策略的装置。
在示例31中，示例28-30的主题包括，其中，活动交通策略是由道路控制器系统管理。
在示例32中，示例28-31的主题包括，用于从道路控制器代理器访问活动交通策略的装置，该道路控制器代理器控制包括该道路控制器系统的多个道路控制器。
在示例33中，示例28-32的主题包括，其中，主动交通策略包括用于控制住宅区中的交通以减少在住宅区中操作的交通工具列队的噪声污染的规则。
在示例34中，示例28-33的主题包括，用于从并入道路控制器系统中的传感器阵列接口接收传感器数据的装置。
在示例35中，示例34的主题包括，其中，传感器数据包括天气数据，并且其中用于确定交通工具列队的速度或列队尺寸的改变的装置包括用于使用天气数据来确定该改变的装置。
在示例36中，示例34-35的主题包括，其中，传感器数据包括道路状况数据，并且其中用于确定交通工具列队的速度或列队尺寸的改变的装置包括用于使用道路状况数据来确定该改变的装置。
示例37是至少一种机器可读介质，其包括指令，该指令在由处理电路执行时，使得所述处理电路执行操作以实现示例1-36中的任一示例。
示例38是一种设备，包括用于实现示例1-36中的任一项的装置。
示例39是一种用于实现示例1-36中的任一项的系统。
示例40是一种用于实现示例1-36中的任一项的方法。
以上具体实施方式包括对附图的引用，附图形成具体实施方式的部分。附图通过说明方式示出可被实施的具体实施例。这些实施例在本文中也被称为“示例”。此类示例可包括除所示出或所描述的那些要素以外的要素。然而，还构想了包括所示出或所描述的要素的示例。而且，还构想了使用所示出或所描述的那些要素(或其一个或多个方面)的任何组合或排列的示例，或参照本文中所示出或所描述的特定示例(或其一个或多个方面)，或参照本文中所示出或所描述的其他示例(或其一个或多个方面)。
在此文档中引用的出版物、专利和专利文档通过引用被整体结合在本文中，就好像通过引用单独地被结合那样。在本文档与通过引用结合的那些文档之间不一致的用法的情况下，所结合的(多个)引用文档中的用法是对此文档的用法的补充；对于不可调和的不一致性，此文档中的用法占主导。
在此文档中，如在专利文档中常见的那样，使用术语“一(a或an)”以包括一个或多于一个，这独立于“至少一个”或“一个或多个”的任何其他实例或用法。在此文档中，除非另外指示，否则使用术语“或”来指非排他性的或，使得“A或B”包括“A但非B”、“B但非A”、以及“A和B”。在所附权利要求书中，术语“包括(including)”和“其中(in which)”被用作相应的术语“包含(comprising)”和“其中(wherein)”的普通英语等价词。此外，在所附权利要求书中，术语“包括”和“包含”是开放式的，也就是说，在权利要求中包括除此类术语之后列举的那些要素之外的要素的系统、设备、制品或过程仍被视为落在那项权利要求的范围内。此外，在所附权利要求中，术语“第一”、“第二”、以及“第三”等仅用作标记，并且不旨在表明它们的对象的数值顺序。
以上描述旨在是说明性而非限制性的。例如，可结合其他示例来使用以上所描述的示例(或者其一个或多个方面)。诸如可由本领域普通技术人员在仔细阅读以上描述之后使用其他实施例。摘要允许读者快速地确定本技术公开的性质。提交该摘要，并且理解该摘要将不用于解释或限制权利要求书的范围或含义。而且，在以上具体实施方式中，各种特征可分组在一起以使本公开精简。然而，权利要求可以不陈述本文中所公开的每一特征，因为实施例可以表征所述特征的子集。进一步地，实施例可包括比特定示例中所公开的那些特征更少的特征。因此，所附权利要求书由此被并入具体实施方式中，其中一项权利要求独立成为单独实施例。本文中所公开的实施例的范围应当参照所附权利要求书连同此类权利要求所赋予权利的等价方案的完整范围来确定。

Claims (20)

1.一种道路控制器系统，所述系统包括：
数据存储，所述数据存储用于存储活动交通策略；
处理器子系统，所述处理器子系统用于：
确定在由所述道路控制器系统控制的区域上行进的交通工具列队的速度或列队尺寸；以及
确定所述交通工具列队的所述速度或列队尺寸的改变，所述改变基于所述活动交通策略；以及
收发机，所述收发机用于将控制消息传送到所述交通工具列队以实现对所述交通工具列队的所述速度或列队尺寸的所述改变。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述活动交通策略是从道路控制器代理器被更新。
3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述处理器子系统用于：
确定所述道路控制代理器是不可用的；并且
当道路控制器代理器不可用时激活默认策略作为所述活动交通策略。
4.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述活动交通策略是由所述道路控制器系统管理。
5.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述活动交通策略从道路控制器代理器被访问，所述道路控制器代理器控制包括所述道路控制器系统的多个道路控制器。
6.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述活动交通策略包括用于控制住宅区中的交通以减少在所述住宅区中操作的交通工具列队的噪声污染的规则。
7.如权利要求1所述的系统，进一步包括传感器阵列接口，所述传感器阵列接口用于接收传感器数据。
8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述传感器数据包括天气数据，并且其中为了确定所述交通工具列队的所述速度或列队尺寸的所述改变，所述处理器子系统用于使用所述天气数据来确定所述改变。
9.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述传感器数据包括道路状况数据，并且其中为了确定所述交通工具列队的所述速度或列队尺寸的所述改变，所述处理器子系统用于使用所述道路状况数据来确定所述改变。
10.一种操作道路控制器系统的方法，所述方法包括：
访问活动交通策略；
确定在由所述道路控制器系统控制的区域上行进的交通工具列队的速度或列队尺寸；
确定所述交通工具列队的所述速度或列队尺寸的改变，所述改变基于所述活动交通策略；以及
将控制消息传送到所述交通工具列队以实现对所述交通工具列队的所述速度或列队尺寸的所述改变。
11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述活动交通策略是从道路控制器代理器被更新。
12.如权利要求11所述的方法，进一步包括：
确定所述道路控制代理器是不可用的；以及
当所述道路控制代理器不可用时，激活默认策略。
13.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述活动交通策略是由所述道路控制器系统管理。
14.如权利要求10所述的方法，进一步包括：
从道路控制器代理器访问所述活动交通策略，所述道路控制器代理器控制包括所述道路控制器系统的多个道路控制器。
15.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述活动交通策略包括用于控制住宅区中的交通以减少在所述住宅区中操作的交通工具列队的噪声污染的规则。
16.如权利要求10所述的方法，进一步包括从并入所述道路控制器系统中的传感器阵列接口接收传感器数据。
17.如权利要求16所述的方法，其特征在于，所述传感器数据包括天气数据，并且其中确定对所述交通工具列队的所述速度或列队尺寸的所述改变包括使用所述天气数据来确定所述改变。
18.如权利要求16所述的方法，其特征在于，所述传感器数据包括道路状况数据，并且其中确定对所述交通工具列队的所述速度或列队尺寸的所述改变包括使用所述道路状况数据来确定所述改变。
19.至少一种机器可读介质，包括指令，所述指令在由机器执行时使得所述机器执行如权利要求10-18所述的方法中的任一项的操作。
20.一种设备，包括用于执行如权利要求10-18所述的方法中的任一项的装置。
CN201980006883.8A 2018-03-30 2019-02-28 用于交通工具列队的智能交通管理 Pending CN111527531A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111298381.2A CN113888874A (zh) 2018-03-30 2019-02-28 用于交通工具列队的智能交通管理

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/941,515 2018-03-30
US15/941,515 US11113960B2 (en) 2018-03-30 2018-03-30 Intelligent traffic management for vehicle platoons
PCT/US2019/020071 WO2019190695A1 (en) 2018-03-30 2019-02-28 Intelligent traffic management for vehicle platoons

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111298381.2A Division CN113888874A (zh) 2018-03-30 2019-02-28 用于交通工具列队的智能交通管理

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111527531A true CN111527531A (zh) 2020-08-11

Family

ID=65275351

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111298381.2A Pending CN113888874A (zh) 2018-03-30 2019-02-28 用于交通工具列队的智能交通管理
CN201980006883.8A Pending CN111527531A (zh) 2018-03-30 2019-02-28 用于交通工具列队的智能交通管理

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111298381.2A Pending CN113888874A (zh) 2018-03-30 2019-02-28 用于交通工具列队的智能交通管理

Country Status (4)

Country Link
US (2) US11113960B2 (zh)
CN (2) CN113888874A (zh)
DE (1) DE112019001724T5 (zh)
WO (1) WO2019190695A1 (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114495478A (zh) * 2021-12-20 2022-05-13 岚图汽车科技有限公司 车队控制方法、装置、介质、电子设备

Families Citing this family (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7276311B2 (ja) * 2018-02-23 2023-05-18 住友電気工業株式会社 交通信号制御装置、交通信号制御方法、及びコンピュータプログラム
US11113960B2 (en) * 2018-03-30 2021-09-07 Intel Corporation Intelligent traffic management for vehicle platoons
CN111937053B (zh) * 2018-04-02 2023-09-29 三菱电机株式会社 客户端装置、数据发送方法和数据收集系统
WO2019246246A1 (en) * 2018-06-20 2019-12-26 Cavh Llc Connected automated vehicle highway systems and methods related to heavy vehicles
US20200125117A1 (en) * 2018-10-23 2020-04-23 Peloton Technology, Inc. Systems and methods for platooning and automation safety
EP3671692A1 (en) * 2018-12-19 2020-06-24 Ningbo Geely Automobile Research & Development Co. Ltd. Time for passage of a platoon of vehicles
CN109949596A (zh) * 2019-02-28 2019-06-28 北京百度网讯科技有限公司 用于自动驾驶车辆的车辆交互方法和装置
US10841762B2 (en) * 2019-03-05 2020-11-17 Cisco Technology, Inc. Mobile data dynamic grouping for connected vehicle and in-vehicle networking
US11145197B2 (en) * 2019-03-13 2021-10-12 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Joint control of vehicles traveling on different intersecting roads
US20220003560A1 (en) * 2019-03-22 2022-01-06 Lg Electronics Inc. Electronic device for vehicle, and method and system for operating electronic device for vehicle
US11688280B2 (en) * 2019-04-18 2023-06-27 Kyndryl, Inc. Dynamic traffic management system
US20210005085A1 (en) * 2019-07-03 2021-01-07 Cavh Llc Localized artificial intelligence for intelligent road infrastructure
DE102019210840A1 (de) * 2019-07-22 2021-01-28 Robert Bosch Gmbh Verfahren zum Ausgeben eines Steuersignals
KR102183486B1 (ko) * 2019-08-06 2020-11-26 엘지전자 주식회사 풍향에 따라서 군집 주행을 제어하는 방법 및 이를 구현하는 제어 서버
KR20210025767A (ko) * 2019-08-27 2021-03-10 현대자동차주식회사 군집 주행 제어 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법
CN110838228B (zh) * 2019-10-18 2021-07-02 东南大学 一种营运货车车队智能交互行驶系统及装置
CN112770289A (zh) * 2019-11-01 2021-05-07 索尼公司 电子设备、无线通信方法和计算机可读存储介质
US11636405B2 (en) 2019-11-20 2023-04-25 Here Global B.V. Method, apparatus and computer program product for vehicle platooning
EP3836112A1 (en) * 2019-12-09 2021-06-16 Ningbo Geely Automobile Research & Development Co. Ltd. A method for operating a transportation system
EP3836113A1 (en) * 2019-12-09 2021-06-16 Ningbo Geely Automobile Research & Development Co. Ltd. A method for operating a transportation system
US11495131B2 (en) 2020-02-21 2022-11-08 Qualcomm Incorporated Vehicle to vehicle safety messaging congestion control for platooning vehicles
US11675371B2 (en) * 2020-04-08 2023-06-13 Pony Ai Inc. System and method for fleet management
US11851053B2 (en) * 2020-09-14 2023-12-26 International Business Machines Corporation Collaborative accident prevention
US11501646B2 (en) * 2020-10-06 2022-11-15 Qualcomm Incorporated Coordinating vehicle platooning using V2X assistance
US20220176986A1 (en) * 2020-12-07 2022-06-09 Ford Global Technologies, Llc Adaptive guidance for group vehicular travel
US11570594B2 (en) * 2021-05-27 2023-01-31 GM Global Technology Operations LLC Method of facilitating on-demand wireless connectivity using device-to-device resources and data pooling with a vehicle platoon
US20220415179A1 (en) * 2021-06-23 2022-12-29 Qualcomm Incorporated Sub-platoons within vehicle-to-everything technology
GB2609674A (en) * 2021-08-12 2023-02-15 Continental Automotive Gmbh Method and vehicles for cooperative operation at an intersection

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11287152A (ja) * 1998-04-03 1999-10-19 Hitachi Ltd エンジン制御装置
JP2002123894A (ja) * 2000-10-16 2002-04-26 Hitachi Ltd プローブカー制御方法及び装置並びにプローブカーを用いた交通制御システム
JP4509434B2 (ja) * 2001-07-12 2010-07-21 株式会社東芝 隊列走行システム及び方法
US20080243350A1 (en) 2007-03-30 2008-10-02 Harkness Johnnie C System and method for receiving and using data associated with driving conditions and related parameters
US20080249667A1 (en) * 2007-04-09 2008-10-09 Microsoft Corporation Learning and reasoning to enhance energy efficiency in transportation systems
US8352111B2 (en) * 2009-04-06 2013-01-08 GM Global Technology Operations LLC Platoon vehicle management
JP5625603B2 (ja) 2010-08-09 2014-11-19 トヨタ自動車株式会社 車両制御装置、車両制御システムおよび管制装置
US8711005B2 (en) 2010-12-27 2014-04-29 Nicholas R. Musachio Variable speed traffic control system
JP6421580B2 (ja) 2014-12-15 2018-11-14 住友電気工業株式会社 交通信号制御装置、コンピュータプログラム、及び交通信号制御方法
SE542295C2 (en) * 2015-06-04 2020-04-07 Scania Cv Ab Method and control unit for multi-passenger vehicle communication
WO2017143591A1 (zh) 2016-02-26 2017-08-31 华为技术有限公司 交通控制方法及装置
US10353387B2 (en) * 2016-04-12 2019-07-16 Here Global B.V. Method, apparatus and computer program product for grouping vehicles into a platoon
EP3465371A4 (en) * 2016-05-31 2019-12-18 Peloton Technology Inc. STATE MACHINE FOR PLATOON REGULATOR
US10650621B1 (en) * 2016-09-13 2020-05-12 Iocurrents, Inc. Interfacing with a vehicular controller area network
CN114679762A (zh) * 2016-12-30 2022-06-28 英特尔公司 用于无线电通信的方法和设备
US10692365B2 (en) * 2017-06-20 2020-06-23 Cavh Llc Intelligent road infrastructure system (IRIS): systems and methods
US11895033B2 (en) * 2017-11-17 2024-02-06 Huawei Technologies Co., Ltd. Method and apparatus for traffic routing and path optimization for peer-to-peer communications
US10843703B2 (en) * 2018-01-31 2020-11-24 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Accuracy system for connected vehicles
KR20200113242A (ko) * 2018-02-06 2020-10-06 씨에이브이에이치 엘엘씨 지능형 도로 인프라구조 시스템(iris): 시스템 및 방법
US11113960B2 (en) * 2018-03-30 2021-09-07 Intel Corporation Intelligent traffic management for vehicle platoons
KR20190096873A (ko) * 2019-07-31 2019-08-20 엘지전자 주식회사 자율주행시스템에서 차량과 서버의 연결 설정방법 및 이를 위한 장치
KR102226067B1 (ko) * 2019-07-31 2021-03-11 엘지전자 주식회사 자율주행시스템에서 가상 신호등 서비스 제공방법 및 이를 위한 장치
US20220068122A1 (en) * 2020-08-27 2022-03-03 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Systems and methods to group and move vehicles cooperatively to mitigate anomalous driving behavior

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114495478A (zh) * 2021-12-20 2022-05-13 岚图汽车科技有限公司 车队控制方法、装置、介质、电子设备

Also Published As

Publication number Publication date
US11113960B2 (en) 2021-09-07
US20210407285A1 (en) 2021-12-30
WO2019190695A1 (en) 2019-10-03
US20190051158A1 (en) 2019-02-14
CN113888874A (zh) 2022-01-04
DE112019001724T5 (de) 2021-01-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20210407285A1 (en) Intelligent traffic management for vehicle platoons
US11176845B2 (en) Adaptive analysis of driver behavior
US11155262B2 (en) Vehicular mitigation system based on wireless vehicle data
US10895465B2 (en) Optimizing a route selection for a highly autonomous vehicle
US10099697B2 (en) Technologies for assisting vehicles with changing road conditions
US20110037619A1 (en) Traffic Routing Using Intelligent Traffic Signals, GPS and Mobile Data Devices
US11170639B2 (en) Transportation threat detection system
US11495064B2 (en) Value-anticipating cooperative perception with an intelligent transportation system station
JP6737324B2 (ja) 車両向けの正確性判定システム
CN104870289A (zh) 用于为机动车提供运行策略的方法
US11803186B2 (en) Road quality based routing
US20210039664A1 (en) Machine learning system for modifying adas behavior to provide optimum vehicle trajectory in a region
JP7452650B2 (ja) 駐停車地点管理装置、駐停車地点管理方法、車両用装置
US20230247399A1 (en) Adaptive sensor data sharing for a connected vehicle
WO2020248136A1 (zh) 用于驾驶控制的方法、装置、设备、介质和系统
WO2022231800A1 (en) Vehicle guidance with systemic optimization
US20220035365A1 (en) Vehicular nano cloud
US11380198B2 (en) Managing anomalies and anomaly-affected entities
US20240085193A1 (en) Automated dynamic routing unit and method thereof
US20220375345A1 (en) Hierarchical Computing Architecture for Traffic Management
US20240039784A1 (en) Vehicular micro cloud for a future road hazard prediction
CN116255991A (zh) 车辆定位
JP2023004599A (ja) 運転支援装置
CN117419735A (zh) 为车辆分配资源的系统、方法及计算装置
CN115966097A (zh) 基于事故强度的车辆的路径规划

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