CN112071063A - 一种路侧感知系统 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种路侧感知系统，属于通信技术领域，该系统包括：多个感知单元；边缘融合计算单元对每个感知单元采集到的数据进行融合计算，得到第一计算结果；并对多个感知单元采集到的数据进行融合计算，得到第二计算结果；将第二计算结果分别发送至RSU、中心云平台和MEC；RSU接收第二计算结果，并将第二计算结果发送至车端；中心云平台和MEC接收并存储第二计算结果；可以解决现有的路侧感知不够准确的问题；通过原始数据的两级融合方式，可以保障车路协同车端对路端信息定位精度的更高要求。同时，可以保障车路协同车端对路端信息的时延的更高要求；保证对应于同一感知范围内的多个感知单元对同一交通目标的识别结果的唯一性。

Description

一种路侧感知系统
技术领域
本申请涉及一种路侧感知系统，属于通信技术领域。
背景技术
车联网的原理主要为：车辆上的车载设备通过无线通信技术，对信息网络平台中的所有车辆动态信息进行有效利用，在车辆运行中提供不同的功能服务。然而，现有的车联网技术对路侧的感知精度较低。
发明内容
本申请提供了一种路侧感知系统，可以解决现有的路侧感知不够准确的问题。本申请提供如下技术方案：
多个感知单元，每个感知单元包括摄像头和雷达，所述摄像头用于采集交通图像信息，并基于所述图像信息识别交通目标；所述雷达用于识别交通目标；
边缘融合计算单元，与所述感知单元通信相连；所述边缘融合计算单元用于对每个感知单元采集到的数据进行融合计算，得到第一计算结果；并对所述多个感知单元采集到的数据进行融合计算，得到第二计算结果；将所述第二计算结果分别发送至路侧单元RSU、中心云平台和边缘云平台MEC；
所述RSU，分别与所述边缘融合计算单元和车端通信相连；所述RSU用于接收所述第二计算结果，并将所述第二计算结果发送至所述车端；
所述中心云平台和所述MEC，均与所述边缘融合计算单元通信相连；用于接收并存储所述第二计算结果。
可选地，所述感知单元与所述边缘融合计算单元通过高速网络通信相连。
可选地，所述边缘融合计算单元对每个感知单元采集到的数据进行融合计算，得到第一计算结果，包括：根据每个感知单元采集到的数据进行目标识别、目标跟踪和/或目标定位。
可选地，所述边缘融合计算单元对所述多个感知单元采集到的数据进行融合计算，得到第二计算结果，包括：将不同感知单元采集到的数据进行时间同步，得到各个感知单元感知范围内机动车、非机动车和/或行人的动态数据。
可选地，所述边缘融合计算单元与所述RSU之间通过高速网络通信相连。
可选地，所述RSU还与用户终端通信相连。
可选地，所述第二计算结果用于供所述车端进行路径规划和确定驾驶策略，或供智慧交通、智慧城市进行实时交通数据分析、预测及调度。
可选地，所述雷达包括毫米波雷达和/或激光雷达。
本申请的有益效果在于：通过设置多个感知单元，每个感知单元包括摄像头和雷达，摄像头用于采集交通图像信息，并基于该图像信息识别交通目标；雷达用于识别交通目标；边缘融合计算单元与感知单元通信相连；边缘融合计算单元用于对每个感知单元采集到的数据进行融合计算，得到第一计算结果；并对多个感知单元采集到的数据进行融合计算，得到第二计算结果；将第二计算结果分别发送至RSU、中心云平台和MEC；RSU，分别与边缘融合计算单元和车端通信相连；RSU用于接收第二计算结果，并将第二计算结果发送至车端；中心云平台和MEC，均与边缘融合计算单元通信相连；用于接收并存储第二计算结果；可以解决现有的路侧感知不够准确的问题；通过原始数据的两级融合方式(感知单元内部、多个感知单元之间)，可以保障车路协同车端对路端信息定位精度的更高要求。同时，通过设置边缘融合计算单元与RSU通信相连，而不需要通过中心云台与RSU相连，可以保障车路协同车端对路端信息的时延的更高要求；保证对应于同一感知范围内的多个感知单元对同一交通目标的识别结果的唯一性。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本申请的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
附图说明
图1是本申请一个实施例提供的路侧感知系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本申请的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。
首先，对本申请涉及的若干名词进行介绍。
路侧单元(Road Side Unit，RSU)是安装在路侧与车载单元(On Board Unit，OBU)进行通讯的装置。
OBU是指与RSU进行通讯的装置。OBU安装在车上。
边缘云平台(Multi-access Edge Computing，MEC)，是通过与运营商网络结合，利用无线接入网络就近提供用户所需IT服务和云端计算功能的平台。
MEC至少包括以下功能：
1、多种接入：用户不管通过4G网络接入、5G网络接入、甚至固网接入，都能访问部署在边缘的同一业务，获得相同的用户感知。
2、本地分流：解决如何在网络边缘位置，实现业务就近分流到本地的问题，以便达到业务路径时延最小化目的，在5G网络里通过UPF下沉部署来解决。
3、能力：提供包括云计算资源能力、无线网络能力、业务使能能力等，提供边缘应用的本地计算处理能力。
图1是本申请一个实施例提供的路侧感知系统的结构示意图，如图1所示，该系统至少包括：
多个感知单元110，每个感知单元110包括摄像头111和雷达112，摄像头用于采集交通图像信息，并基于所述图像信息识别交通目标；雷达用于识别交通目标。
通常，摄像头111在夜间及恶劣天气情况下容易受到影响，定位精度高；雷达112不受夜间灯光及天气影响，速度测量精度高，将两者在原始数据层面做融合计算，可以克服环境影响，提供户外环境下的高精度、低时延交通动态信息实时输出。
可选地，雷达112可以为毫米波雷达和/或激光雷达，图1中以雷达112为毫米波雷达为例进行说明，在实际实现时，雷达112也可以为激光雷达；或者为激光雷达和毫米波雷达，当然，雷达112还可以实现为其它类型的雷达，本实施例不对雷达112的实现方式作限定。
另外，图1中以每个感知单元110包括一个摄像头111和一个雷达112为例进行说明，在实际实现时，每个感知单元110可以包括多个摄像头111和多个雷达112，不同感知单元110包括的摄像头111的数量相同或不同、不同感知单元110包括的雷达112的数量相同或不同，本实施例不对感知单元110的划分方式作限定。
边缘融合计算单元120，与感知单元110通信相连；边缘融合计算单元120用于对每个感知单元110采集到的数据进行融合计算，得到第一计算结果；并对多个感知单元110采集到的数据进行融合计算，得到第二计算结果；将第二计算结果分别发送至RSU130、中心云平台140和MEC150。
RSU130，分别与边缘融合计算单元120和车端160通信相连；RSU130用于第二计算结果，并将第二计算结果发送至车端160；
中心云平台140和MEC140，均与边缘融合计算单元120通信相连；用于接收并存储第二计算结果。
可选地，感知单元110与边缘融合计算单元120通过高速网络通信相连。高速网络包括但不限于以太网、光纤等网络。
由于边缘融合计算单元120与RSU130直接通信相连，而不需要通过经过中心云平台140与RSU130通信相连，可以始终保持实时数据在边缘侧进行传输，保障低时延特性。
可选地，边缘融合计算单元120还可以将第一计算结果分别发送至RSU130、中心云平台140和/或MEC150；或者，不向其它设备发送第一计算结果，本实施例不对第一计算结果的处理方式作限定。
可选地，边缘融合计算单元120对每个感知单元110采集到的数据进行融合计算，得到第一计算结果，包括：根据每个感知单元110采集到的数据进行目标识别、目标跟踪和/或目标定位。
可选地，边缘融合计算单元120对多个感知单元110采集到的数据进行融合计算，得到第二计算结果，包括：将不同感知单元采集到的数据进行时间同步，得到各个感知单元110感知范围内机动车、非机动车和/或行人的动态数据。
本实施例中，应用摄像头111和雷达112在原始数据融合的方法，通过高速网络将传感器采集的数据传输至融合计算单元将原始数据进行时间同步，融合计算得到传感器感知范围内机动车、非机动车、行人等的动态信息，并通过路侧边缘通信设备将动态交通信息发送给机动车等交通参与者，其中高精度、低时延的数据可给自动驾驶车辆提供实时交通信息，作为自动驾驶车辆驾驶路径规划，控制决策的信息来源。
可选地，边缘融合计算单元120与RSU130之间通过高速网络通信相连。
可选地，RSU130还与用户终端170通信相连。
其中，第二计算结果用于供车端进行路径规划和确定驾驶策略，或供智慧交通、智慧城市进行实时交通数据分析、预测及调度。
综上所述，本实施例提供的路侧感知系统，通过设置多个感知单元，每个感知单元包括摄像头和雷达，摄像头用于采集交通图像信息，并基于该图像信息识别交通目标；雷达用于识别交通目标；边缘融合计算单元与感知单元通信相连；边缘融合计算单元用于对每个感知单元采集到的数据进行融合计算，得到第一计算结果；并对多个感知单元采集到的数据进行融合计算，得到第二计算结果；将第二计算结果分别发送至RSU、中心云平台和MEC；RSU，分别与边缘融合计算单元和车端通信相连；RSU用于接收第二计算结果，并将第二计算结果发送至车端；中心云平台和MEC，均与边缘融合计算单元通信相连；用于接收并存储第二计算结果；可以解决现有的路侧感知不够准确的问题；通过原始数据的两级融合方式(感知单元内部、多个感知单元之间)，可以保障车路协同车端对路端信息定位精度的更高要求。同时，通过设置边缘融合计算单元与RSU通信相连，而不需要通过中心云台与RSU相连，可以保障车路协同车端对路端信息的时延的更高要求；保证对应于同一感知范围内的多个感知单元对同一交通目标的识别结果的唯一性。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.一种路侧感知系统，其特征在于，所述系统包括：
多个感知单元，每个感知单元包括摄像头和雷达，所述摄像头用于采集交通图像信息，并基于所述图像信息识别交通目标；所述雷达用于识别交通目标；
边缘融合计算单元，与所述感知单元通信相连；所述边缘融合计算单元用于对每个感知单元采集到的数据进行融合计算，得到第一计算结果；并对所述多个感知单元采集到的数据进行融合计算，得到第二计算结果；将所述第二计算结果分别发送至路侧单元RSU、中心云平台和边缘云平台MEC；
所述RSU，分别与所述边缘融合计算单元和车端通信相连；所述RSU用于接收所述第二计算结果，并将所述第二计算结果发送至所述车端；
所述中心云平台和所述MEC，均与所述边缘融合计算单元通信相连；用于接收并存储所述第二计算结果。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述感知单元与所述边缘融合计算单元通过高速网络通信相连。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述边缘融合计算单元对每个感知单元采集到的数据进行融合计算，得到第一计算结果，包括：根据每个感知单元采集到的数据进行目标识别、目标跟踪和/或目标定位。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述边缘融合计算单元对所述多个感知单元采集到的数据进行融合计算，得到第二计算结果，包括：将不同感知单元采集到的数据进行时间同步，得到各个感知单元感知范围内机动车、非机动车和/或行人的动态数据。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述边缘融合计算单元与所述RSU之间通过高速网络通信相连。
6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述RSU还与用户终端通信相连。
7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述第二计算结果用于供所述车端进行路径规划和确定驾驶策略，或供智慧交通、智慧城市进行实时交通数据分析、预测及调度。
8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述雷达包括毫米波雷达和/或激光雷达。
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