CN112441019A - 一种面向车路协同的智能网联汽车行驶监控系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种面向车路协同的智能网联汽车行驶监控系统及方法。本发明提供的面向车路协同的智能网联汽车行驶监控系统包括自动驾驶车辆数据采集模块、车外交通环境数据采集模块、驾驶员操作与状态信息监控模块以及多端信息融合传输交互模块。本发明所述的面向车路协同的智能网联汽车行驶监控系统及方法，通过多端同时获取数据并将其整合，本发明的信息感知更为全面，提供更为全面的汽车行驶监控以及辅助。

Description

一种面向车路协同的智能网联汽车行驶监控系统及方法
技术领域
本发明属于汽车电子及智能化控制技术领域，具体涉及一种面向车路协同的智能网联汽车监控系统及方法。
背景技术
智能网联汽车作为人工智能、智慧交通、电子通信等多领域融合的技术产物，在国民经济发展和国防安全中具有广阔应用前景。智能网联汽车是指智能汽车在车联网环境下的具体应用，通常搭载摄像头、激光雷达、IMU等先进感知设备感知车内外环境信息，并通过CAN总线得到自动驾驶车辆控制类、状态类数据，同时具有先进的控制器、执行器等装置，能基于现代通信技术实现车端、路端、云端之间的智能信息交互。
车路协同技术是指智能网联汽车依托于云计算及5G技术，在其行驶过程中与行驶环境周围的智能路端设备以及部署在服务器中的云端设备进行感知信息的实时交流，将全局交通信息实时共享给群体终端节点，使车辆能够获得全局的感知能力，实现超视距的安全姿态感知。
专利公告号为CN110377000A的中国发明专利公开了一种自动驾驶车辆远程调配控制系统及方法，通过自动驾驶车辆搭载多传感器感知车辆自身及驾驶环境并记录故障信息，通过5G与云服务器相连进行数据交互；同时支持通过VR设备实现车辆的远程操纵。但此方案没有联合路端设施，与云端之间只实现了简单的数据上报；
鉴于此，本发明提出一种信息感知更为全面面向车路协同的智能网联汽车行驶状态监控系统及方法。
发明内容
为此，本发明所要解决的技术问题是提供一种信息感知更为全面的面向车路协同的智能网联汽车行驶状态监控系统及方法。
本发明提供一种面向车路协同的智能网联汽车行驶状态监控系统及方法，用于车端，包括：
自动驾驶车辆数据采集管理模块，获取车端的车辆数据并进行处理；
车外交通环境数据采集管理模块，获取路端的交通数据并进行处理；
驾驶员操作与状态信息监控模块，获取驾驶员的驾驶数据并进行处理；
多端信息融合传输交互模块，用于获取所述车辆数据、所述交通数据以及所述驾驶数据进行数据融合处理。
进一步的，所述自动驾驶车辆数据采集管理模块包括数据获取子模块以及数据处理子模块；
所述数据获取子模块，通过CAN总线与汽车连接，用于获取汽车的车辆数据；
所述数据处理子模块，与所述数据获取子模块连接，用于对汽车的车辆数据进行实时处理。
进一步的，所述车外交通环境数据采集管理模块包括交通环境感知子模块以及交通环境数据管理子模块；
所述交通环境感知子模块，用于识别并获取交通环境数据；
所述交通环境数据管理子模块，与所述交通环境数据管理子模块连接，用于对所述交通环境数据进行实时处理。
进一步的，所述驾驶员操作与状态信息监控模块包括状态监控识别子模块以及状态特征提取子模块；
所述状态监控识别子模块，用于获取驾驶员的驾驶数据并监控驾驶员的驾驶状态；
所述状态特征提取子模块，与所述状态监控识别子模块进行连接，用于处理所述驾驶数据，并建立驾驶倾向模型。
进一步的，所述车辆数据包括控制数据以及状态数据；
所述控制数据包括油门、刹车、方向盘转角、驾驶模式；
所述状态数据包括当前的速度、当前的加速度。
进一步的，所述交通数据包括障碍物信息、行人信息、信号灯信息、车辆流信息以及交通标记信息。
进一步的，还包括云端服务器，用于云端，与多源信息融合传输交互模块连接。
进一步的，还包括路端设备，路端设备，用于路端，与所述多源信息融合传输交互模块连接。
本发明还提供一种面向车路协同的智能网联汽车监控方法，适于实现本发明所述的面向车路协同的智能网联汽车监控系统，包括如下步骤：
S1:获取车辆数据；
S2:获取驾驶数据；
S3:云端上传交通数据；
S4:将步骤S1、S2、S3中的车辆数据、驾驶数据以及交通数据融合并建立识别模型；
S5:通过步骤S4中的识别模型监控车辆的运行过程状态
进一步的，步骤S5中的监控车辆的运行状态过程的具体步骤为:
S501:将识别模型上传至云端，更新云端的识别模型信息；
S502:云端通过识别模型信息提供辅助判断信息。
本发明的上述技术方案，相比现有技术具有以下优点：
本发明所述的一种面向车路协同的的智能网联汽车车端监控系统，通过自动驾驶车辆数据采集管理模块、车外交通环境数据采集管理模块、驾驶员操作与状态信息监控模块、多源信息融合与传输交互模块，实现在泛工况的情况下对自动驾驶车辆的信息采集与监控，并且通过与云端、路端的交叉，实现了全方位的数据监控和辅助。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的面向车路协同的智能网联汽车行驶状态监控系统的模块连接示意图；
图2是本发明实施例二提供的面向车路协同的智能网联汽车行驶状态监控方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
本实施例提供一种面向车路系统的智能网联汽车行驶监控系统，用于车端，包括自动驾驶车辆数据采集模块、车外交通环境数据采集管理模块、驾驶员操作与状态信息监控模块、多端信息融合传输交互模块。
所述自动驾驶车辆数据采集管理模块，获取车端的车辆数据并进行处理；
进一步的，所述自动驾驶车辆数据采集管理模块包括数据获取子模块以及数据处理子模块。所述数据获取子模块，通过CAN总线与汽车连接，用于获取汽车的车辆数据。所述数据处理子模块，与所述数据获取子模块连接，用于对汽车的车辆数据进行实时处理。
进一步优选地，所述车辆数据包括控制数据以及状态数据。所述控制数据包括油门、刹车、方向盘转角、驾驶模式。所述状态数据包括当前的速度、当前的加速度。
所述自动驾驶车辆数据采集模块通过与车辆的CAN总线连接，实时获取汽车的油门刹车控制状态信息、方向盘的转角信息、当前的驾驶模式以及当前的汽车离合挡位、速度以及加速度，并将获取到的车辆数据，上传至数据处理子模块，同时在数据处理子模块内设置误差范围和噪声范围，进而建立异常识别模型，采取中值滤波和小波滤波剔除因感器性能稳定性和测试环境变化引起的随机误差，对所述车辆静动态数据进行预处理，提高自动驾驶车辆静动态数据质量。
所述车外交通环境数据采集管理模块，获取路端的交通数据并进行处理。
进一步的，所述车外交通环境数据采集管理模块包括交通环境感知子模块以及交通环境数据管理子模块。所述交通环境感知子模块，用于识别并获取交通环境数据。所述交通环境数据管理子模块，与所述交通环境数据管理子模块连接，用于对所述交通环境数据进行实时处理。
进一步优选地，所述交通数据包括障碍物信息、行人信息、信号灯信息、车辆流信息以及交通标记信息。
进一步优选地，交通环境感知子模块为摄像头和/或视觉雷达，通过摄像头和/或视觉雷达对道路进行拍摄，进行对不同道路环境下的道路车道线进行识别，进而建立车辆道路模型，实现结构化和非结构化道路、常规和非常规障碍物的感知与识别。
通过建立车辆道路模型以及所采集的障碍物信息、行人信息、信号等信息、车辆流信息以及交通标记信息，实现对车外交通环境数据以及当前的交通实时时间进行同步实时处理，提高实施例的响应速度和时间准确性。
所述驾驶员操作与状态信息监控模块，获取驾驶员的驾驶数据并进行处理。
进一步的，所述驾驶员操作与状态信息监控模块包括状态监控识别子模块以及状态特征提取子模块。所述状态监控识别子模块，用于获取驾驶员的驾驶数据并监控驾驶员的驾驶状态。所述状态特征提取子模块，与所述状态监控识别子模块进行连接，用于处理所述驾驶数据，并建立驾驶倾向模型。
进一步优选地，所述驾驶员操作与状态信息监控模块基于图像识别，通过状态见是识别子模块对驾驶员进行拍照，并以帧为单位识别车辆的驾驶动作，并且将驾驶员的动作帧划分为不同类型的驾驶操作，并且根据当前的交通数据以及车辆数据，识别车辆的实际行驶状态，并将识别后的车辆实际行驶状态建立车辆驾驶场景模型，进而实现对驾驶员的驾驶状态和驾驶操作监控。
所述多端信息融合传输交互模块，用于获取所述车辆数据、所述交通数据以及所述驾驶数据进行数据融合处理。
进一步的，还包括云端服务器，用于云端，与多源信息融合传输交互模块连接。还包括路端设备，用于路端，与所述多源信息融合传输交互模块连接，用于采集并纪录路端数据。
进一步优选地，所述多端信息融合传输交互模块通过4G、5G、DSRC、WIFI中的一种或多种与云端服务器和路端设备相连接。
实施例二
本实施例提供一种面向车路协同的智能网联汽车行驶监控方法，用于实现实施例一中的面向车路协同的智能网联汽车监控系统，包括如下步骤：
S1:获取车辆数据。
S2:获取驾驶数据。
S3:云端上传交通数据。
S4:将步骤S1、S2、S3中的车辆数据、驾驶数据以及交通数据融合并建立识别模型。
S5:通过步骤S4中的识别模型监控车辆的运行过程状态。
进一步的，步骤S5中的监控车辆的运行状态过程的具体步骤为:
S501:将识别模型上传至云端，更新云端的识别模型信息。
S502:云端通过识别模型信息提供辅助判断信息。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (10)

1.一种面向车路协同的智能网联汽车行驶监控系统，其特征在于，用于车端，包括：
自动驾驶车辆数据采集管理模块，获取车端的车辆数据并进行处理；
车外交通环境数据采集管理模块，获取路端的交通数据并进行处理；
驾驶员操作与状态信息监控模块，获取驾驶员的驾驶数据并进行处理；
多端信息融合传输交互模块，用于获取所述车辆数据、所述交通数据以及所述驾驶数据进行数据融合处理。
2.根据权利要求1中所述的面向车路协同的智能网联汽车行驶监控系统，其特征在于，所述自动驾驶车辆数据采集管理模块包括数据获取子模块以及数据处理子模块；
所述数据获取子模块，通过CAN总线与汽车连接，用于获取汽车的车辆数据；
所述数据处理子模块，与所述数据获取子模块连接，用于对汽车的车辆数据进行实时处理。
3.根据权利要求2中所述的面向车路协同的智能网联汽车行驶监控系统，其特征在于，所述车外交通环境数据采集管理模块包括交通环境感知子模块以及交通环境数据管理子模块；
所述交通环境感知子模块，用于识别并获取交通环境数据；
所述交通环境数据管理子模块，与所述交通环境数据管理子模块连接，用于对所述交通环境数据进行实时处理。
4.根据权利要求3中所述的面向车路协同的智能网联汽车行驶监控系统，其特征在于，所述驾驶员操作与状态信息监控模块包括状态监控识别子模块以及状态特征提取子模块；
所述状态监控识别子模块，用于获取驾驶员的驾驶数据并监控驾驶员的驾驶状态；
所述状态特征提取子模块，与所述状态监控识别子模块进行连接，用于处理所述驾驶数据，并建立驾驶倾向模型。
5.根据权利要求4中所述的面向车路协同的智能网联汽车行驶监控系统，其特征在于，所述车辆数据包括控制数据以及状态数据；
所述控制数据包括油门、刹车、方向盘转角、驾驶模式；
所述状态数据包括当前的速度、当前的加速度。
6.根据权利要求5中所述的面向车路协同的智能网联汽车行驶监控系统，其特征在于，所述交通数据包括障碍物信息、行人信息、信号灯信息、车辆流信息以及交通标记信息。
7.根据权利要求6所述的面向车路协同的智能网联汽车行驶监控系统，其特征在于，还包括云端服务器，用于云端，与多源信息融合传输交互模块连接。
8.根据权利要求7所述的面向车路协同的智能网联汽车行驶监控系统，其特征在于，还包括路端设备，路端设备，用于路端，与所述多源信息融合传输交互模块连接。
9.一种面向车路协同的智能网联汽车行驶监控方法，适于实现如权利要求1-8所述的面向车路协同的智能网联汽车监控系统，其特征在于，包括如下步骤：
S1:获取车辆数据；
S2:获取驾驶数据；
S3:云端上传交通数据；
S4:将步骤S1、S2、S3中的车辆数据、驾驶数据以及交通数据融合并建立识别模型；
S5:通过步骤S4中的识别模型监控车辆的运行过程状态。
10.根据权利要求9所述的面向车路协同的智能网联汽车行驶监控方法，其特征在于，步骤S5中的监控车辆的运行状态过程的具体步骤为:
S501:将识别模型上传至云端，更新云端的识别模型信息；
S502:云端通过识别模型信息提供辅助判断信息。
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