CN112466141A - 一种面向车路协同的智能网联路端设备交互方法、系统及存储介质 - 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路端设备交互方法、系统及存储介质，面向车路协同的智能网联路端设备交互方法包括：获取汽车的行驶信息以及路端的环境信息；处理行驶信息和环境信息的原始数据，离散化并建立典型交通场景；生成辅助驾驶决策，辅助车辆自动驾驶，从而实现高精度、实时的自动驾驶测试车辆行驶状态监控、行为预测及事件判断。
Description
技术领域
本发明属于智能驾驶领域，具体涉及面向车路协同的智能网联路端设备系统。
背景技术
车路协同技术基于云计算、5G通信技术等现代通信技术，将拥有高精度传感器、先进控制器、执行器的智能网联汽车与路段智能设备连接，使路端与车端建立实时的智能信息传输，共享车端和路端所感知到的交通信息，并作为智能网联汽车自动驾驶决策的重要参考及输入，使智能网联汽车在路端设备的辅助下完成安全、高效、智能的自动驾驶任务。在车路协同技术中，路端感知设备往往会提供所感知到的车流交通信息、天气环境信息、突发事故信息等大量交通信息，使车端具备高精度、超视距、全时空的强大感知能力。
专利公告号为CN108615364A的发明专利公开了一种基于车路协同技术对车辆行驶状态进行监控的方法，在道路沿途设置多组路侧单元并实现路侧单元的实时通信，同时实现路侧单元与车载单元的实时通信，路侧单元联合计算出行驶通过自身监控范围的车辆状态信息并回传到车端，辅助车端完成驾驶，实现车路协同。但此方案路端只计算车辆的行驶状态信息，没有感知额外的环境信息，造成感知性能利用不充分；同时未考虑利用车辆搭载传感器数据实现更深层次、更智能的车路协同。
鉴于此，目前亟待提出一种信息感知更为全面的面向车路协同的智能网联路端设备交互方法。
发明内容
为此，本发明所要解决的技术问题是提供一种的信息感知更为全面的面向车路协同的智能网联路端设备交互方法。
本发明的面向车路协同的智能网联路端设备交互方法，包括如下步骤：
S1：获取汽车的行驶信息以及路端的环境信息；
S2：处理行驶信息和环境信息的原始数据，离散化并建立典型交通场景；
S3：生成辅助驾驶决策，辅助车辆自动驾驶。
进一步的，步骤S2中的建立典型交通场景信息包括，
超视距协同目标监测，包括如下步骤：
S201:监测道路内的车辆信息，监测车辆的状态、速度、方向以及位置，并对车辆信息进行标记；
S202:对车辆信息进行轨迹跟踪，向车辆发送道路辅助信息并完成车辆范围外感知；
和/或
超视距可行驶区域监测，包括如下步骤：
S203：监测道路状态，对道路的非车辆障碍物信息进行标记；
S204：通过非车辆障碍物信息，构建道路可行驶区域信息，并向车辆发送可行使区域信息辅助车辆驾驶；
和/或
主动超视距监测，包括如下步骤:
S205:监测道路内的车辆违法信息，对车辆违法信息进行标记并建立交通事件预警库；
S206:将交通事件预警库发送至车辆辅助进入交通事件区域的车辆进行规避；
和/或
特殊路端超视距全息监测，包括如下步骤：
S207：监测匝道、隧道、环岛复杂道路的道路信息，拍摄道路的实时鸟瞰图像；
S208：将实时鸟瞰图像传输至云端，生成全息影像并发送至车辆辅助驾驶。
进一步的，步骤S3中的生成辅助驾驶决策的具体步骤为：
S301:将S2中的典型交通场景上传至云端，更新云端的场景数据库；
S302:云端根据汽车的行驶信息将典型交通场景反馈至汽车，并提供辅助判断信息，生成辅助驾驶决策。
进一步的，步骤S1的环境信息包括交通流信息、天气信息、交通事件信息、非车辆障碍物信息以及复杂路况信息中的一种或多种。
进一步的，步骤S1中的车辆信息包括车辆的速度、加速度、颜色、乘员数、姿态、方向以及位置中的一种或多种。
本发明还提供一种面向车路协同的智能网联路端设备系统，适于实现面向车路协同的智能网联路端设备交互方法，用于路端，包括：
行驶车辆信息感知子系统，用于监测车辆信息的原始数据；
交通环境信息感知子系统，用于监测环境信息的原始数据；
多端信息融合子系统，用于获取并处理所述车辆信息和所述环境信息的原始数据；
多端信息传输交互子系统，与所述多端信息融合子系统连接，用于传输处理后的所述环境信息和所述车辆信息。
进一步的，还包括云端数据库，用于云端，与所述多端信息传输交互子系统连接，用于处理所述车辆信息和所述环境信息的原始数据并构建典型交通场景。
进一步的，还包括车端子系统，用于车端，与所述多端信息传输子系统连接，用于接收典型交通场景并辅助车端决策。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现面向车路协同的智能网联路端设备交互方法的步骤。
本发明的上述技术方案，相比现有技术具有以下优点：
(1)本发明所述的面向车路协同的智能网联路端设备交互方法，通过从以汽车为单位的车端和道路为单位的路端获取信息，从双端获取不同的行驶信息以及环境信息并对原始数据进行离散化再处理，建立典型交通场景辅助汽车驾驶，通过车端和路端的原始数据上传时间获取更为精确的数据输入，同时充分考虑车辆处于运动状态下单端数据可能存在的误差及不确定性，从路端获取当前区域内车辆的动静态数据并接收车端数据作为辅助，融合双端数据并进行预处理，减少单端传感器误差导致的精度问题，提升采集数据质量并作为目标检测、数据分析算法的输入。
(2)本发明所述的面向车路协同的智能网联路端设备系统通过5G通信技术、云计算等方法应用了车端的感知信息，充分考虑车辆处于运动状态下单端数据可能存在的误差及不确定性，从路端获取当前区域内车辆的动静态数据并接收车端数据作为辅助，融合双端数据并进行预处理，减少单端传感器误差导致的精度问题，提升采集数据质量并作为目标检测、数据分析算法的输入。
附图说明
图1是本发明实施例提供的智能网联场景路端设备系统的模块连接示意图；
图2是本发明实施例提供的智能网联场景路端设备方法的流程示意图。
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
如图1所示，本实施例提供一种面向车路协同的智能网联路端设备交互方法，包括如下步骤：
S1:获取汽车的行驶信息以及路端的环境信息；
S2：处理行驶信息和环境信息的原始数据，离散化并建立典型交通场景；
S3：生成辅助驾驶决策，辅助车辆自动驾驶。
优选地，环境信息包括交通流信息、天气信息、交通事件信息、非车辆障碍物信息以及复杂路况信息中的一种或多种。
进一步优选地，车辆信息包括车辆的速度、加速度、颜色、乘员数、姿态、方向以及位置中的一种或多种。
本实施例所述的面向车路协同的智能网联路端设备交互方法，通过从以汽车为单位的车端和道路为单位的路端获取信息，从双端获取不同的行驶信息以及环境信息并对原始数据进行离散化再处理，建立典型交通场景辅助汽车驾驶，通过车端和路端的原始数据上传时间获取更为精确的数据输入，同时充分考虑车辆处于运动状态下单端数据可能存在的误差及不确定性，从路端获取当前区域内车辆的动静态数据并接收车端数据作为辅助，融合双端数据并进行预处理，减少单端传感器误差导致的精度问题，提升采集数据质量并作为目标检测、数据分析算法的输入。
优选地，步骤S2中的建立典型交通场景信息包括超视距协同目标监测，包括如下步骤：
S201:监测道路内的车辆信息，监测车辆的状态、速度、方向以及位置，并对车辆信息进行标记；
S202:对车辆信息进行轨迹跟踪，向车辆发送道路辅助信息并完成车辆范围外感知。
通过路端的设备对道路内的交通参与主体信息进行监控，根据其状态、速度、方向位置以及姿态信息进行标记和分类，并通过轨迹追踪、行为分析等方式，向车辆发送道路辅助行驶，辅助智能网联汽车完成车外的视距外信息感知。
进一步优选地，步骤S2中的建立典型交通场景信息还包括超视距可行驶区域监测，包括如下步骤：
S203：监测道路状态，对道路的非车辆障碍物信息进行标记；
S204：通过非车辆障碍物信息，构建道路可行驶区域信息，并向车辆发送可行使区域信息辅助车辆驾驶。
通过对因为道路施工、路面坑洼或者交通事故而产生的非行驶车辆障碍物进行监测，获取道路的实时可行驶区域变化并且在云端生成实时的可行驶区域地图，并通过V2X广播以及短程通讯技术发送至即将进入该区域的智能网联汽车，辅助智能网联汽车提前避让或者绕行，避免交通事故发生。
进一步优选地，步骤S2中的建立典型交通场景信息还包括主动超视距监测，包括如下步骤:
S205:监测道路内的车辆违法信息，对车辆违法信息进行标记并建立交通事件预警库；
S206:将交通事件预警库发送至车辆辅助进入交通事件区域的车辆进行规避。
通过监控违法停车、逆行或倒车、压线行车、违法行驶专用车道等交通违法行为与堵车、封路等交通事件对即将驶入该区域的车辆提供前方路况视频信息，为驾驶员提供实时有效的路况信息。
进一步优选地，特殊路端超视距全息监测，包括如下步骤：
S207：监测匝道、隧道、环岛复杂道路的道路信息，拍摄道路的实时鸟瞰图像；
S208：将实时鸟瞰图像传输至云端，生成全息影像并发送至车辆辅助驾驶。
通过对匝道、隧道、收费站、环岛、立交桥等复杂特殊路段安装AR全景相机，获取实时鸟瞰信息，并利用图像处理与生成技术，生成全局全息影像，辅助驾驶员驾驶与交通管理者管控。
优选地，步骤S3中的生成辅助驾驶决策的具体步骤为：
S301:将S2中的典型交通场景上传至云端，更新云端的场景数据库；
S302:云端根据汽车的行驶信息将典型交通场景反馈至汽车，并提供辅助判断信息，生成辅助驾驶决策。
通过对基于路端及车载传感器所获得的大规模数据，建立智能大数据并行分析算法，使用分布式计算方法并行处理数据并记录，基于边缘计算方法与车端及云端建立实时V2X通信、传输分析结果及决策建议，实现对运动车辆观察信息的快速分析及响应，实现实时的车辆状态更新，将双端采集信息数据化并构建符合交通场景、适用于驾驶员特性的典型交通场景库，为自动驾驶虚拟测试、半虚拟测试提供场景支撑，并且对驾驶过程过程当中的辅助判断提供数据支撑。
实施例二
如图2所示，本实施例提供一种面向车路协同的智能网联路端设备系统，适于实现实施例一种的面向车路协同的智能网联路端设备交互方法，用于路端，包括：
行驶车辆信息感知子系统，用于监测车辆信息的原始数据；
交通环境信息感知子系统，用于监测环境信息的原始数据；
多端信息融合子系统，用于获取并处理所述车辆信息和所述环境信息的原始数据；
多端信息传输交互子系统，与所述多端信息融合子系统连接，用于传输处理后的所述环境信息和所述车辆信息。
通过行驶车辆信息感知子系统以路端的角度采集车辆信息，包括车辆的行驶速度、加速度、颜色、乘客数等信息，具体地，通过安装于路端的雷达、相机等传感器，拍摄和录制行驶车辆的图形信息。
通过交通环境信息感知子系统，通过云端数据库中的交通流信息、天气信息数据对比实时的交通流信息，判断交通流以及天气对于驾驶的影响。
多端信息融合处理子系统输入为车辆信息和环境信息的原始数据，通过对信息进行清洗、归一化、离散化等操作，将原始信息数据化，使之符合辅助车端决策、数据库记录的要求并将信息传输至多端信息传输交互子系统。
本实施例具体地，通过度学习的深度特征提取图像处理算法，以双端设备提供的图像信息作为算法输入，使用数字图像处理方法进行图像的特征提取，结合深度学习方法对图像进行语义分析，建立基于语义的图像物体分类模型，实现设备监控区域内的实时车辆识别、多目标检测及交通场景判断。
优选地，还包括云端数据库，用于云端，与所述多端信息传输交互子系统连接，用于处理所述车辆信息和所述环境信息的原始数据并构建典型交通场景。
通过行驶车辆信息感知子系统以及交通环境信息感知子系统，建立智能大数据并行分析算法，在云端数据库使用分布式计算方法并行处理数据并记录，基于边缘计算方法与车端及云端建立实时V2X通信、传输分析结果及决策建议，实现对运动车辆观察信息的快速分析及响应，实现实时的车辆状态更新。
进一步优选地，还包括车端子系统，用于车端，与所述多端信息传输子系统连接，用于接收典型交通场景并辅助车端决策。所述车端子系统与所述多端信息传输交互子系统之间通过4G、5G、WIFI中的一种或多种方式进行连接。
实施例三
本实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现实施例一所述的基于远程驾驶的车辆运动姿态表示方法的步骤。
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路端设备交互方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：获取汽车的行驶信息以及路端的环境信息；
S2：处理行驶信息和环境信息的原始数据，离散化并建立典型交通场景；
S3：生成辅助驾驶决策，辅助车辆自动驾驶。
2.根据权利要求1中所述的面向车路协同的路端设备交互方法，其特征在于，步骤S2中的建立典型交通场景信息包括，
超视距协同目标监测，包括如下步骤：
S201:监测道路内的车辆信息，监测车辆的状态、速度、方向以及位置，并对车辆信息进行标记；
S202:对车辆信息进行轨迹跟踪，向车辆发送道路辅助信息并完成车辆范围外感知；
和/或
超视距可行驶区域监测，包括如下步骤：
S203：监测道路状态，对道路的非车辆障碍物信息进行标记；
S204：通过非车辆障碍物信息，构建道路可行驶区域信息，并向车辆发送可行使区域信息辅助车辆驾驶；
和/或
主动超视距监测，包括如下步骤:
S205:监测道路内的车辆违法信息，对车辆违法信息进行标记并建立交通事件预警库；
S206:将交通事件预警库发送至车辆辅助进入交通事件区域的车辆进行规避；
和/或
特殊路端超视距全息监测，包括如下步骤：
S207：监测匝道、隧道、环岛复杂道路的道路信息，拍摄道路的实时鸟瞰图像；
S208：将实时鸟瞰图像传输至云端，生成全息影像并发送至车辆辅助驾驶。
3.根据权利要求2中所述的面向车路协同的路端设备交互方法，其特征在于，步骤S3中的生成辅助驾驶决策的具体步骤为：
S301:将S2中的典型交通场景上传至云端，更新云端的场景数据库；
S302:云端根据汽车的行驶信息将典型交通场景反馈至汽车，并提供辅助判断信息，生成辅助驾驶决策。
4.根据权利要求3中所述的面向车路协同的智能网联路端设备系统，其特征在于，步骤S1的环境信息包括交通流信息、天气信息、交通事件信息、非车辆障碍物信息以及复杂路况信息中的一种或多种。
5.根据权利要求4中所述的面向车路协同的智能网联路端设备系统，其特征在于，步骤S1中的车辆信息包括车辆的速度、加速度、颜色、乘员数、姿态、方向以及位置中的一种或多种。
6.一种面向车路协同的智能网联路端设备系统，适于实现权利要求1-5所述的面向车路协同的智能网联路端设备交互方法，其特征在于，用于路端，包括：
行驶车辆信息感知子系统，用于监测车辆信息的原始数据；
交通环境信息感知子系统，用于监测环境信息的原始数据；
多端信息融合子系统，用于获取并处理所述车辆信息和所述环境信息的原始数据；
多端信息传输交互子系统，与所述多端信息融合子系统连接，用于传输处理后的所述环境信息和所述车辆信息。
7.一种面向车路协同的智能网联路端设备系统，其特征在于，还包括云端数据库，用于云端，与所述多端信息传输交互子系统连接，用于处理所述车辆信息和所述环境信息的原始数据并构建典型交通场景。
8.根据权利要求7所述的面向车路协同的智能网联路端设备系统，其特征在于，还包括车端子系统，用于车端，与所述多端信息传输子系统连接，用于接收典型交通场景并辅助车端决策。
9.根据权利要求8中所述的面向车路协同的智能网联路端设备系统，其特征在于，所述车端子系统与所述多端信息传输交互子系统之间通过4G、5G、WIFI中的一种或多种方式进行连接。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任一所述的面向车路协同的智能网联路端设备交互方法的步骤。
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