CN112689024A - 一种车路协同的货车队列换道方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种车路协同的货车队列换道方法、装置及系统，方法包括：边缘云接收货车队列发送的实时路面状况信息和车辆实时运行信息，并从中心云获取全局交通信息，边缘云根据实时路面状况信息、车辆实时运行信息、全局交通信息和自身获取的道路全局信息，生成融合感知数据，若边缘云根据融合感知数据计算货车队列的状态，则根据状态生成换道指令，并向货车队列发送换道指令，当边缘云接收货车队列发送的根据换道指令确定的第一换道需求时，边缘云将融合感知数据发送给货车队列，使得货车队列根据融合感知数据确定第一换道时间，并根据第一换道时间进行换道。本申请技术方案可以获取到更加全面的信息，使换道时间更加准确，进而提高换道的安全性。

Description

一种车路协同的货车队列换道方法、装置及系统

技术领域

本发明涉及自动驾驶和智能交通技术领域，尤其涉及一种车路协同的货车队列换道方法、装置及系统。

背景技术

智能网联汽车的快速发展推动了车车、车路之间的信息共享，而在此信息共享中车路协同的关注度极高。在车路协同中的车辆队列的行为比较重要，由于货车队列在车辆队列中的占比较大，因此车路协同的货车队列的行为是关注重点。货车队列的行为是指多辆货车通过自动控制技术以较短的车间距在道路上行驶的行为。当货车队列行驶的道路前方出现车辆故障、交通事故、障碍物、施工等交通事件时，或者货车队列要出高速公路时，都需要进行换道，因此货车队列换道是货车队列的关键行为，为了防止货车队列由于换道发生碰撞，将车路协同的货车队列换道作为研究重点。

现有技术中，车路协同的货车队列换道主要是货车队列的领头车根据队列中的全部车辆获取的实时路面状况信息和车辆实时运行信息判断是否需要换道，当领头车确定需要进行换道时，将根据所有车辆的实时路面状况信息和车辆实时运行信息确定换道时间，领头车将换道时间发送给队列跟随车辆，领头车和队列跟随车辆根据换道时间进行换道。

上述现有技术存在的问题为：货车队列由于视野局限（如领头车视野被前方车辆遮挡等），只能根据队列车辆获取的信息确定换道时间来进行换道；由于获取的信息不够全面导致换道时间的确定不准确，给队列留的换道时间窗口比较短暂，有可能无法找到充足的换道空间；同时，面向全局最优的队列换道需要消耗大量的计算资源，但车载获取的信息不全面使得车载计算资源缺乏，导致换道时间的不准确会使货车队列换道产生极大的安全隐患，进而导致换道的安全性低。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种车路协同的货车队列换道方法、装置及系统，解决现有技术车路协同的货车队列换道时间不准确以及换道的安全性低的问题。

为解决上述技术问题，本申请实施例提供如下技术方案：

本申请第一方面提供一种车路协同的货车队列换道方法，所述方法应用于云平台端，所述云平台端包括：中心云和多个边缘云，所述中心云与所述多个边缘云连接，所述方法包括：

所述边缘云接收货车队列发送的实时路面状况信息和车辆实时运行信息，并从所述中心云获取全局交通信息；

所述边缘云根据所述实时路面状况信息、所述车辆实时运行信息、所述全局交通信息以及自身获取的道路全局信息，生成融合感知数据；

若所述边缘云根据所述融合感知数据计算了所述货车队列的状态，则根据所述状态生成换道指令，并向所述货车队列发送所述换道指令；

当所述边缘云接收到所述货车队列发送的第一换道需求时，所述边缘云将所述融合感知数据发送给所述货车队列，使得所述货车队列根据所述融合感知数据确定第一换道时间，并根据所述第一换道时间进行换道；所述第一换道需求为所述货车队列根据所述换道指令确定的需求。

本申请第二方面提供一种车路协同的货车队列换道方法，应用于货车队列，所述方法包括：

获取实时路面状况信息和车辆实时运行信息，并发送给边缘云；

接收所述边缘云发送的信息，若所述信息为换道指令，则当根据所述换道指令确定第一换道需求时，接收所述边缘云发送的融合感知数据，根据所述融合感知数据确定第一换道时间，并根据所述第一换道时间进行换道；所述换道指令为若所述边缘云根据所述融合感知数据计算了所述货车队列的状态时所生成的指令，所述融合感知数据为所述边缘云根据从所述货车队列获得的所述实时路面状况信息和所述车辆实时运行信息，从中心云获取的全局交通信息以及自身获取的道路全局信息生成的。

本申请第三方面提供一种车路协同的货车队列换道方法，货车队列包括多辆货车；云平台端包括中心云、多个边缘云，所述中心云与所述多个边缘云连接；所述方法包括：

所述货车队列获取实时路面状况信息和车辆实时运行信息，并向所述边缘云发送所述实时路面状况信息和所述车辆实时运行信息；

所述边缘云从所述中心云获取全局交通信息，并根据所述实时路面状况信息、所述车辆实时运行信息、所述全局交通信息以及自身获取的道路全局信息，生成融合感知数据；

若所述边缘云根据所述融合感知数据计算了所述货车队列的状态，则所述边缘云根据所述货车队列的状态生成换道指令，并向所述货车队列发送所述换道指令；

当所述货车队列根据所述换道指令确定第一换道需求时，所述边缘云将所述融合感知数据发送给所述货车队列，所述货车队列根据所述融合感知数据确定第一换道时间，并根据所述第一换道时间进行换道。

本申请第四方面提供一种云平台端设备，所述设备包括：中心云和多个边缘云，所述中心云与所述多个边缘云连接；

所述中心云，用于获取全局交通信息；

所述边缘云，用于接收货车队列发送的实时路面状况信息和车辆实时运行信息；根据所述实时路面状况信息、所述车辆实时运行信息、从中心云获得的所述全局交通信息以及自身获取的道路全局信息，生成融合感知数据；若根据融合感知数据计算了所述货车队列的状态，则根据所述货车队列的状态生成换道指令，并向所述货车队列发送所述换道指令；当所述边缘云接收到货车队列发送的第一换道需求时，所述边缘云将所述融合感知数据发送给所述货车队列，使得所述货车队列根据所述融合感知数据确定第一换道时间，并根据所述第一换道时间进行换道；所述第一换道需求为所述货车队列根据换道指令确定的需求。

本申请第五方面提供一种货车队列，所述货车队列包括多个货车；

所述货车队列，用于获取实时路面状况信息和车辆实时运行信息并发送给边缘云；用于接收所述边缘云发送的信息，若所述信息为换道指令，则当根据所述换道指令确定第一换道需求时，接收所述边缘云发送的融合感知数据，根据所述融合感知数据确定第一换道时间，并根据所述第一换道时间进行换道；所述换道指令为若所述边缘云根据所述融合感知数据计算了所述货车队列的状态时所生成的指令，所述融合感知数据为所述边缘云根据从所述货车队列获得的所述实时路面状况信息和所述车辆实时运行信息，从中心云获取的全局交通信息以及自身获取的道路全局信息生成的。

本申请第六方面提供一种车路协同的货车队列换道系统，所述系统包括货车队列和云平台端设备；其中，所述货车队列包括多个货车；所述云平台端设备包括中心云、多个边缘云，所述中心云与所述多个边缘云连接；

所述货车队列，用于获取实时路面状况信息和车辆实时运行信息，并向所述边缘云发送所述实时路面状况信息和所述车辆实时运行信息；

所述中心云，用于获取全局交通信息；

所述边缘云，用于根据所述实时路面状况信息、所述车辆实时运行信息、从中心云获得的所述全局交通信息以及自身获取的道路全局信息，生成融合感知数据；若根据融合感知数据计算了所述货车队列的状态，则根据所述货车队列的状态生成换道指令，并向所述货车队列发送所述换道指令；当所述货车队列根据所述换道指令确定第一换道需求时，将所述融合感知数据发送给所述货车队列，使得所述货车队列根据所述融合感知数据确定第一换道时间，并根据所述第一换道时间进行换道。

本申请第七方面提供一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，所述处理器、存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行上述第一方面或第一方面任一种可选的实施例所述的车路协同的货车队列换道方法。

本申请第八方面提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述第一方面或第一方面任一种可选的实施例所述的车路协同的货车队列换道方法。

相较于现有技术，本申请第一方面提供的车路协同的货车队列换道方法，应用于云平台端，云平台端包括中心云和多个边缘云，中心云与多个边缘云连接；边缘云接收货车队列发送的实时路面状况信息和车辆实时运行信息，并从中心云获取全局交通信息，边缘云根据实时路面状况信息、车辆实时运行信息、全局交通信息以及自身获取的道路全局信息，生成融合感知数据，若边缘云根据融合感知数据计算了货车队列的状态，则根据状态生成换道指令，并向货车队列发送换道指令，当边缘云接收到货车队列发送的根据换道指令确定的第一换道需求时，边缘云将融合感知数据发送给货车队列，使得货车队列根据融合感知数据确定第一换道时间，并根据第一换道时间进行换道；可以通过货车队列获取的实时路面状况信息和车辆实时运行信息，以及云平台端获取的全局交通信息和道路全局信息选择换道时间，使得获取的信息更加全面，货车队列根据更加全面的信息来选择出最佳换道时机，使得换道时间更加准确，货车队列根据更加准确的换道时间进行换道，提高换道的安全性，提高换道成功概率；能够解决车路协同的货车队列换道时间不准确以及换道的安全性低的问题。

本申请第四方面提供的云平台端设备和第五方面提供的货车队列，与本申请第一方面提供的车路协同的货车队列换道方法有相同的有益效果。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本申请示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本申请的若干实施方式，相同或对应的标号表示相同或对应的部分，其中：

图1示意性地示出了车路协同的货车队列换道方法的云平台端与货车队列的架构图；

图2示意性地示出了车路协同的货车队列换道方法的流程图一；

图3示意性地示出了车路协同的货车队列换道方法的流程图二；

图4示意性地示出了车路协同的货车队列换道方法的货车队列换道时间窗口示例图；

图5示意性地示出了现有货车队列整体换道场景示意图；

图6示意性地示出了现有货车队列不具备换道条件场景示意图；

图7示意性地示出了现有货车队列解散换道场景示意图；

图8 示意性地示出了电子设备的结构图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本申请的示例性实施方式。虽然附图中显示了本申请的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本申请，并且能够将本申请的范围完整的传达给本领域的技术人员。

需要注意的是：除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本申请所属领域技术人员所理解的通常意义。

下面对本发明实施例中的方法进行详细说明。

本发明实施例提供了一种车路协同的货车队列换道方法，首先需要说明的是，本发明实施例提供的车路协同的货车队列换道方法需要构建由云平台端和货车队列组成的车路协同系统，可以通过云平台端和货车队列的数据交互实现智能车路协同。

图1为本发明实施例的车路协同的货车队列换道方法的云平台端与货车队列的架构图，参见图1所示，构建端边云架构，端边云架构包括云平台端和货车队列，云平台端包括中心云和多个边缘云，中心云与多个边缘云连接。中心云与多个边缘云的连接，可以是通过光纤连接，也可以是通过无线连接，本发明实施例不做具体限定，边缘云和中心云均可通过蜂窝移动通信（如4G/5G）和信息流拓扑（如Vehicle to Vehicle，V2V）与车辆进行数据交互。边缘云可以获取前后1公里的范围道路全局环境信息和货车队列换道建议等，道路全局信息包括前后1公里的范围道路全局环境信息，货车队列换道建议也称为货车队列换道指令。中心云可以获取全局交通事件和全局路径规划等。全局交通信息可以包括全局交通事件和全局路径规划等。货车队列包括多辆车，其中，货车N、货车i和货车l等为货车队列的车辆，货车l是领头车，货车N和货车i等是跟随车。

、

和

均为货车队列的车辆的分布式队列控制器，可以接收货车队列的队列成员信息以及云平台端的信息，将队列成员信息以及云平台端的信息进行融合，通过融合后的信息选择换车队列的换道时间，通过换道时间执行换道。

具体的，货车队列可以作为车端接收边缘云和中心云的全局实时信息和慢变信息。边缘云发布实时的小范围的道路全局环境信息，为货车队列换道提供冗余感知、超视距感知和穿透感知信息；中心云发布慢变的大范围的全局交通事件和路径规划信息，为货车队列提供预见性的感知能力。队列成员个体、队列整体（由领头车决策）和边缘云均可以形成队列换道的决策。

为了保证换道的安全性，队列成员换道轨迹的决策规划采用三级优先级：单车自身决策规划优先级最高、其次是领头车换道决策规划、最低是边缘云的换道决策规划。

通过本发明提供的货车队列换道技术方案，能有效提高货车队列运行时的换道成功率和安全性，降低货车队列换道对交通流的影响，利用车路协同系统的全局感知能力、丰富的计算资源和高可靠低时延信息交互能力，实现高速公路车路协同环境下的货车队列安全高效换道。

图2示意性地示出了本发明实施例中的一种车路协同的货车队列换道方法的流程图一，参见图2所示，货车队列包括多辆货车，云平台端包括中心云、多个边缘云，中心云与多个边缘云连接；该方法可以包括：

S201、货车队列获取实时路面状况信息和车辆实时运行信息，并向边缘云发送实时路面状况信息和车辆实时运行信息。

具体的，货车队列获取队列成员的信息，获取的信息为实时路面状况信息和车辆实时运行信息，并向边缘云发送实时路面状况信息和车辆实时运行信息。

实时路面状况信息可以通过路面固定式传感器和货车队列的车辆的车载移动式传感器获取，车辆实时运行信息可以通过货车队列的网联车辆获取，车辆实时运行信息可以包括位置、速度、加速度、横摆角等。

S202、边缘云从中心云获取全局交通信息，并根据实时路面状况信息、车辆实时运行信息、全局交通信息以及自身获取的道路全局信息，生成融合感知数据。

具体的，边缘云从中心云获取全局交通信息，并根据步骤S201获取的实时路面状况信息和车辆实时运行信息，从中心云获取的全局交通信息，以及边缘云自身获取的道路全局信息，生成融合感知数据。

生成融合感知数据可以理解为对根据步骤S201获取的实时路面状况信息和车辆实时运行信息，从中心云获取的全局交通信息，以及边缘云自身获取的道路全局信息进行多模多源融合感知。

S203、若边缘云根据融合感知数据计算了货车队列的状态，则边缘云根据货车队列的状态生成换道指令，并向货车队列发送所述换道指令。

具体的，若边缘云根据步骤S202生成的融合感知数据实时计算了货车队列的状态，则边缘云根据货车队列的状态生成换道指令，并向货车队列发送换道指令。

边缘云可以实时维护货车队列的队列列表，并针对每一个货车队列计算了货车队列的状态，货车队列的状态可以包括货车队列的相关性路面状况与货车队列的相关交通事件。

S204、当货车队列根据换道指令确定第一换道需求时，边缘云将融合感知数据发送给货车队列。

具体的，当货车队列根据步骤S203发送的换道指令确定第一换道需求时，边缘云将步骤S202生成的融合感知数据发送给货车队列。第一换道需求为货车队列根据换道指令确定的换道需求。

S205、货车队列根据融合感知数据确定第一换道时间，并根据第一换道时间进行换道。

具体的，货车队列根据步骤S204发送的融合感知数据（即实时路面状况信息、车辆实时运行信息、全局交通信息以及自身获取的道路全局信息）确定第一换道时间，并根据第一换道时间进行换道。

本发明实施例提供的车路协同的货车队列换道方法，应用于云平台端，云平台端包括中心云和多个边缘云，中心云与多个边缘云连接；边缘云接收货车队列发送的实时路面状况信息和车辆实时运行信息，并从中心云获取全局交通信息，边缘云根据实时路面状况信息、车辆实时运行信息、全局交通信息以及自身获取的道路全局信息，生成融合感知数据，若边缘云根据融合感知数据计算了货车队列的状态，则根据状态生成换道指令，并向货车队列发送换道指令，当边缘云接收到货车队列发送的根据换道指令确定的第一换道需求时，边缘云将融合感知数据发送给货车队列，使得货车队列根据融合感知数据确定第一换道时间，并根据第一换道时间进行换道；可以通过货车队列获取的实时路面状况信息和车辆实时运行信息，以及云平台端获取的全局交通信息和道路全局信息选择换道时间，使得获取的信息更加全面，货车队列根据更加全面的信息来选择换道时间，使得换道时间更加准确，货车队列根据更加准确的换道时间进行换道，提高换道的安全性；能够解决车路协同的货车队列换道时间不准确以及换道的安全性低的问题。

进一步地，作为图2所示方法的细化和扩展，本发明实施例还提供了一种车路协同的货车队列换道方法。图3示意性地示出了本发明实施例中的车路协同的货车队列换道方法的流程图二，参见图3所示，构建端边云架构包括货车队列和云平台端，货车队列包括多辆货车，云平台端包括中心云、多个边缘云，中心云与多个边缘云连接；本发明实施例提供的车路协同的货车队列换道方法可以包括：

S301、货车队列获取实时路面状况信息和车辆实时运行信息，并向边缘云发送实时路面状况信息和车辆实时运行信息。

步骤S301与步骤S201相同，故在此不再赘述。

S302、边缘云从中心云获取全局交通信息，并根据实时路面状况信息、车辆实时运行信息、全局交通信息以及自身获取的道路全局信息，生成融合感知数据。

具体的，边缘云从中心云获取全局交通信息，并根据步骤S301获取的实时路面状况信息和车辆实时运行信息，从中心云获取的全局交通信息，以及边缘云自身获取的道路全局信息，生成融合感知数据。

边缘云可以获取实时的小范围的道路全局信息，道路全局信息包括道路全局环境信息、冗余感知信息、超视距感知信息和穿透感知信息。边缘云从中心云获取全局交通信息，全局交通信息可以为慢变的大范围的全局交通事件和路径规划信息，能为货车队列提供预见性的感知能力。

S303、判断边缘云是否根据融合感知数据计算货车队列的状态，若是，则执行步骤S304，若否，则执行步骤S307。

具体的，边缘云确定是否根据步骤S302生成的融合感知数据实时计算货车队列的状态，若是，则执行步骤S304，若否，则执行步骤S307。

边缘云可以实时维护货车队列的队列列表，并针对每一个货车队列实时计算货车队列的状态，货车队列的状态可以包括货车队列的相关性路面状况与货车队列的相关交通事件。

S304、边缘云根据状态生成换道指令，并向货车队列发送换道指令。

具体的，根据步骤S303判断边缘云是否根据融合感知数据计算货车队列的状态，若是，则根据状态生成换道指令，并向货车队列发送换道指令。也就是说，若边缘云根据融合感知数据计算了货车队列的状态，则根据状态生成换道指令，并向货车队列发送换道指令。

边缘云计算货车队列的状态并向货车队列发送换道指令，换道指令也可以称为换道建议，换道指令相当于协同决策，云平台端的边缘云认为自己采集的道路全局信息足够准确并且有决策能力，进而认为队列可以在某个时间范围和位置范围换道。

S305、当货车队列根据换道指令确定第一换道需求时，边缘云将融合感知数据发送给货车队列。

具体的，当货车队列根据步骤S304发送的换道指令确定第一换道需求时，边缘云将融合感知数据发送给货车队列。

货车队列根据换道指令确定第一换道需求，也可以理解为货车队列根据换道指令确定有需求换道。

可选的，当货车队列没有根据换道指令确定第一换道需求时，则执行步骤S303判断边缘云是否根据融合感知数据计算货车队列的状态。

S306、货车队列根据融合感知数据确定第一换道时间，并根据第一换道时间进行换道。

具体的，货车队列根据步骤S305发送的融合感知数据确定第一换道时间，并根据第一换道时间进行换道。

作为本发明实时的一种可选的实施方式，在根据第一换道时间进行换道之前，货车队列判断是否对队列中的全部车辆进行换道，若是，则货车队列根据第一换道时间对全部车辆进行换道，若否，则货车队列判断车辆是否必须换道，若是，则货车队列解散全部车辆并对车辆分别进行换道，若否，则货车队列根据融合感知数据确定第一换道时间。

图4示意性地示出了本发明实施例中的车路协同的货车队列方法的货车队列换道时间窗口示例图，参见图4所示，货车队列换道时间窗口中，F为货车队列整体可以换道，P为解散货车队列换道，N为货车队列不能换道，t ₂ 为队列在本车道遇到前方障碍物必须换道的时刻，t ₁ 为货车队列根据队列成员信息确定换道的时刻，t ₀ 为云平台端的边缘云确定的换道时刻，T _pre 为云平台端的边缘云确定的比货车队列确定的换道时刻提前的时间段。在没有车路协同系统的辅助时，也就是没有本申请的端边云架构，只能通过货车队列间获取信息时，货车队列本身产生换道决策的时间点在t ₁ ，此后存在两个换道时间窗口的换道机会，一个是解散队列后换道机会，一个是可整体换道机会。而在引入本申请的车路协同端边云架构后，货车队列的换道决策可以提前T _pre 时长，即在t ₀ 时刻产生。此后存在四个换道时间窗口，换道机会增多，提高了换道的成功率和安全性。T _pre 越长，货车队列可换道场景的时间窗口就越多，货车队列整体换道的成功率和安全性就越高。此外，如果当前高速公路路段交通量很大，那么根据现有技术的货车队列根据队列成员信息确定换道的时刻t ₁ 开始很可能不存在换道窗口，则货车队列只能减速甚至停车等待，降低了安全性和效率。

S307、边缘云向货车队列发送道路全局信息。

具体的，根据步骤S303判断边缘云是否根据融合感知数据计算货车队列的状态，若否，则边缘云向货车队列发送道路全局信息。也就是说，若边缘云没有根据融合感知数据计算货车队列的状态，则向货车队列发送道路全局信息。

边缘云向货车队列发送道路全局信息，发送的道路全局信息相当于协同感知，云平台端的边缘云没有决策能力。

S308、判断货车队列是否接收到边缘云发送的道路全局信息，若是，则执行步骤S309，若否，则执行步骤S310。

具体的，货车队列判断自身是否接收到步骤S307发送的道路全局信息，若是，则执行步骤S309，若否，则执行步骤S310。

S309、货车队列根据道路全局信息确定第二换道需求的情况下，根据道路全局信息、实时路面状况信息和车辆实时运行信息确定第二换道时间，并根据第二换道时间进行换道。

具体的，判断货车队列是否接收到边缘云发送的道路全局信息，若是，则货车队列根据道路全局信息确定第二换道需求的情况下，根据道路全局信息、实时路面状况信息和车辆实时运行信息确定第二换道时间，并根据第二换道时间进行换道。第二换道需求为货车队列根据道路全局信息确定的需求。

货车队列根据道路全局信息确定第二换道需求，也可以理解为货车队列根据道路全局信息确定有需求换道。

可选的，当货车队列没有根据道路全局信息确定第二换道需求的情况下，则执行步骤S308判断货车队列是否接收到边缘云发送的道路全局信息。

作为本发明实时的一种可选的实施方式，在根据第二换道时间进行换道之前，货车队列判断是否对队列中的全部车辆进行换道；若是，则货车队列对全部车辆进行换道；若否，则货车队列判断车辆是否必须换道，若是，则货车队列解散全部车辆并对车辆分别进行换道，若否，则货车队列根据道路全局信息、实时路面状况信息和车辆实时运行信息确定第二换道时间。

S310、在货车队列根据实时路面状况信息和车辆实时运行信息确定需要换道时，货车队列根据队列中全部车辆的实时路面状况信息和车辆实时运行信息确定第三换道时间。

具体的，根据步骤S308判断货车队列是否接收到边缘云发送的道路全局信息，若否，则在货车队列根据实时路面状况信息和车辆实时运行信息确定需要换道时，货车队列根据队列中全部车辆的实时路面状况信息和车辆实时运行信息确定第三换道时间。

可选的，在根据步骤S308判断货车队列是否接收到边缘云发送的道路全局信息，若否之后，也就是说，在货车队列没有接收到边缘云发送的道路全局信息之后，货车队列根据实时路面状况信息和车辆实时运行信息判断是否需要换道，若是，则货车队列根据队列中全部车辆的实时路面状况信息和车辆实时运行信息确定第三换道时间，若否，则货车队列再次根据实时路面状况信息和车辆实时运行信息判断是否需要换道；也就是说，当货车队列没有根据实时路面状况信息和车辆实时运行信息确定需要换道时，则货车队列再次根据实时路面状况信息和车辆实时运行信息判断是否需要换道。

货车队列根据队列中全部车辆的实时路面状况信息和车辆实时运行信息确定第三换道时间，在实际应用中是指货车队列根据队列中全部车辆的队列成员信息确定第三换道时间。

S311、货车队列根据第三换道时间进行换道。

具体的，货车队列根据步骤S310确定的第三换道时间进行换道。

作为本发明的一种可选的实施例，在货车队列根据队列中全部车辆的实时路面状况信息和车辆实时运行信息确定第三换道时间之后，货车队列判断是否对队列中的全部车辆进行换道；若是，则货车队列的全部车辆根据第三换道时间进行换道；若否，则货车队列解散全部车辆并对车辆分别进行换道。

作为本发明实施例的一种可选的实施方式，在突发状况下，突发状况可以是边缘云未及时反馈的情况下，判断端边云换道规划决策指令之间关系，若领头车自身的换道规划决策与边缘云相矛盾，则遵循自身的规划决策。跟随车在执行领头车换道指令或者边缘云换道诱导的时候，同时给出自身的换道规划决策。若队列成员车辆自身的规划决策与领头车或者边缘云相矛盾，则遵循自身的规划决策，从领头车开始进行换道，直到换道完毕，在新车道继续保持队列行驶。货车队列的领头车可以采用三级优先级进行换道：单车自身决策规划优先级最高，即货车队列根据第三换道时间进行换道。其次是领头车换道决策规划，即货车队列根据第二换道时间进行换道。最低是边缘云的换道决策规划，即货车队列根据第一换道时间进行换道。

下面对本发明提供的车路协同的货车队列换道方法的又一实施例进行介绍，本申请实施例提供的车路协同的货车队列换道方法，在端边云体系架构的高速智能车路协同环境下，道路全局实时信息的获取，极大提高了货车队列的环境感知能力，换道能够更准确，更有预见性。采用车路协同的换道方法后，可以实现全局优化下的有预见性的货车队列换道，提高队列整体换道的成功性。本实施例包括以下步骤：

步骤一，构建端边云架构，端边云架构具体包括货车队列、边缘云和中心云，分别接收和发布交通场景的全局实时信息和慢变信息。

具体的，本申请实施例中，货车队列作为端接收边缘云和中心云的全局实时信息和慢变信息；边缘云发布实时的小范围的道路全局环境信息，为货车队列换道提供冗余感知、超视距感知和穿透感知信息；中心云发布慢变的大范围的全局交通事件和路径规划信息，为货车队列提供预见性的感知能力。

具体的，本申请实施例中，队列成员个体、队列整体（由领头车决策）和边缘云均可以形成队列换道的决策，利用车路协同系统的全局感知能力、丰富的计算资源和高可靠低时延信息交互能力，旨在提高货车队列运行时的换道成功率和安全性。

步骤二，边缘云进行多模多源融合感知。

具体的，边缘云通过路面固定式传感器和车载移动式传感器上传的实时路面状况、网联车辆上传实时运行数据（位置、速度、加速度、横摆角等）、中心云下发的全局交通信息，进行多模多源融合感知。

步骤三，边缘云实时维护队列列表并计算状态。

具体的，边缘云实时维护现有货车队列列表，并针对每一个队列进行相关性路面状况与交通事件的实时计算。

步骤四，边缘云实时反馈换道指令并对该货车队列进行换道诱导。

具体的，图5示意性地示出了现有货车队列整体换道场景示意图，参见图5所示，现有货车队列换道时，由队列领头车获取队列全部车辆自身的环境感知，环境感知可以包括实时路面状况信息和车辆实时运行信息，并进行感知融合，根据融合结果进行换道决策。当领头车认为需要进行换道时，将根据自身队列长度、侧方换道目标车道交通情况进行换道时机的选择。

为换道距离，货车队列包括3辆车辆，有3个行驶道路，车辆A和B在第一行驶道路，货车队列在第二行驶道路，货车队列的领头车离车辆B比较接近，货车队列的最后一辆车的车尾离车辆A比较近，车尾在车辆A的车身中间位置，车辆C和D在第三行驶道路，拟换道道路为第三行驶道路。领头车根据队列全部车辆融合感知结果判断当前具备换道机会时，领头车的车头距离车辆D的距离大于换道距离

，以及货车队列的最后一辆车的车尾到拟换道道路的车辆C的距离大于

，货车队列领头车到拟换道道路前车的车辆D的距离大于

。此时领头车开始准备换道，即换道至D车后面，其他跟随车参考领头车指令，根据自身周围的道路交通情况，尽可能保持车间距的情况下，利用自身的规划决策模块来进行换道。

图6示意性地示出了现有货车队列不具备换道条件场景示意图，参见图6所示，现有货车队列换道时，由队列领头车获取队列全部车辆的环境感知并进行感知融合，根据融合结果进行换道决策。当领头车认为需要进行换道时，将根据自身队列长度、侧方换道目标车道交通情况进行换道时机的选择。

为换道距离，货车队列包括3辆车辆，有3个行驶道路，车辆A和B在第一行驶道路，货车队列在第二行驶道路，货车队列的领头车离车辆B比较接近，货车队列的最后一辆车的车尾离车辆A比较近，车尾在车辆A的车身中间位置，车辆C和D在第三行驶道路，拟换道道路为第三行驶道路。领头车根据队列全部车辆融合感知结果判断当前条件是否具备换道机会，货车队列的最后一辆车的车尾到拟换道道路后车的车辆C的距离小于

，货车队列领头车到拟换道道路前车的车辆D的距离小于

，此时领头车判断整个队列都不具备换道条件，因此整个货车队列保持原有队形继续前进寻找下一换道机会。

图7示意性地示出了现有货车队列解散换道场景示意图，参见图7所示，现有货车队列换道时，由队列领头车获取队列全部车辆的环境感知并进行感知融合，领头车根据队列全部车辆融合感知结果判断当前条件是否具备换道机会。

为换道距离，货车队列包括3辆车辆，有3个行驶道路，车辆A和B在第一行驶道路，货车队列在第二行驶道路，车辆C和D在第三行驶道路，拟换道道路为第一和第三行驶道路。

货车队列最后一辆车的车尾离拟换道右车车道后车的车辆C的距离

，货车队列最后一辆车的车尾离拟换道左车车道后车的车辆A距离

，货车队列中其他货车车尾到拟换道右车车道后车的车辆C距离>

，最后一辆货车车头到拟换道左车车道前车的车辆B距离>

，货车队列领头车到拟换道右车车道前车的车辆D距离

，此时领头车判断货车队列中部分车可以向左换道，而其他部分车辆可以向右换道，即需要解散才能获取最优的换道方案。

如图5、6、7所示的现有技术，只能通过获取的队列成员自身的环境感知，环境感知可以包括实时路面状况信息和车辆实时运行信息，来确定换道时间来进行换道，由于获取的信息不够全面导致换道时间的确定不准确，换道时间的不准确会使货车队列换道产生极大的安全隐患，进而导致换道的安全性低。而本申请实施例能够通过端边云架构获取到除队列成员自身的信息外的其他信息，获取更加全面的信息，通过更加全面的信息可以使确定的货车队列的换道时间比现有技术只能通过获取的队列成员自身的环境感知确定的换道时间提前，使确定的换到时间更加准确，提高换道的安全性。

步骤五，货车队列收到换道指定，做好相应准备。

具体的，货车队列全体成员收到换道原因或者换道诱导后，由领头车进行队列换道的规划决策，跟随车做好跟随换道的准备。

步骤六，判断端边云换道规划决策指令之间关系。根据领头车、队列成员车辆的换道规划决策与边缘云或领头车之间关系来进行指令描述。

具体的，本申请实施例中，在突发状况下，突发状况可以是边缘云未及时反馈的情况下，如果领头车自身的换道规划决策与边缘云相矛盾，则遵循自身的规划决策。跟随车在执行领头车换道指令或者边缘云换道诱导的时候，同时给出自身的换道规划决策。

具体的，本申请实施例中，如果队列成员车辆自身的规划决策与领头车或者边缘云相矛盾，则遵循自身的规划决策。从领头车开始进行换道，直到换道完毕，在新车道继续保持队列行驶。

为了保证换道的安全性，队列成员换道轨迹的决策规划采用三级优先级：单车自身决策规划优先级最高、其次是领头车换道决策规划、最低是边缘云的换道决策规划。

通过本发明提供的货车队列换道技术方案，能有效提高货车队列运行时的换道成功率和安全性，降低货车队列换道对交通流的影响，利用车路协同系统的全局感知能力、丰富的计算资源和高可靠低时延信息交互能力，实现高速公路车路协同环境下的货车队列安全高效换道。

基于同一发明构思，作为对上述车路协同的货车队列换道方法的实现，本发明实施例还提供了云平台端设备。本发明实施例中的云平台端设备云平台端设备可以包括：中心云和多个边缘云，所述中心云与所述多个边缘云连接；所述中心云，用于获取全局交通信息；所述边缘云，用于接收货车队列发送的实时路面状况信息和车辆实时运行信息；根据所述实时路面状况信息、所述车辆实时运行信息、从中心云获得的所述全局交通信息以及自身获取的道路全局信息，生成融合感知数据；若根据融合感知数据计算了所述货车队列的状态，则根据所述货车队列的状态生成换道指令，并向所述货车队列发送所述换道指令；当所述边缘云接收到货车队列发送的第一换道需求时，所述边缘云将所述融合感知数据发送给所述货车队列，使得所述货车队列根据所述融合感知数据确定第一换道时间，并根据所述第一换道时间进行换道；所述第一换道需求为所述货车队列根据换道指令确定的需求。

作为本发明实施例一种可选的实施例方式，所述边缘云，还用于在所述生成融合感知数据之后， 若所述边缘云没有根据所述融合感知数据计算所述货车队列的状态，则向所述货车队列发送所述道路全局信息。

基于同一发明构思，作为对上述车路协同的货车队列换道方法的实现，本发明实施例还提供了一种货车队列。货车队列包括多个货车；所述货车队列，用于获取实时路面状况信息和车辆实时运行信息并发送给边缘云；用于接收所述边缘云发送的信息，若所述信息为换道指令，则当根据所述换道指令确定第一换道需求时，接收所述边缘云发送的融合感知数据，根据所述融合感知数据确定第一换道时间，并根据所述第一换道时间进行换道；所述换道指令为若所述边缘云根据所述融合感知数据计算了所述货车队列的状态时所生成的指令，所述融合感知数据为所述边缘云根据从所述货车队列获得的所述实时路面状况信息和所述车辆实时运行信息，从中心云获取的全局交通信息以及自身获取的道路全局信息生成的。

作为本发明实施例一种可选的实施例方式，货车队列，还用于在所述获取实时路面状况信息和车辆实时运行信息，并发送给边缘云之后，接收所述边缘云发送的信息，若所述信息为所述道路全局信息，则在所述货车队列根据所述道路全局信息确定第二换道需求的情况下，根据所述道路全局信息、所述实时路面状况信息和所述车辆实时运行信息确定第二换道时间，并根据所述第二换道时间进行换道；所述道路全局信息为所述边缘云没有根据所述融合感知数据计算所述货车队列的状态的信息。

作为本发明实施例一种可选的实施例方式，货车队列，还用于在根据所述第一换道时间进行换道之前，所述货车队列判断是否对队列中的全部车辆进行换道；若是，则所述货车队列对所述全部车辆进行换道；若否，则所述货车队列判断车辆是否必须换道，若是，则所述货车队列解散所述全部车辆并对所述车辆分别进行换道，若否，则所述货车队列根据融合感知数据确定第一换道时间。

作为本发明实施例一种可选的实施例方式，货车队列，还用于在根据所述第二换道时间进行换道之前，所述货车队列判断是否对队列中的全部车辆进行换道；若是，则所述货车队列对所述全部车辆进行换道；若否，则所述货车队列判断车辆是否必须换道，若是，则所述货车队列解散所述全部车辆并对所述车辆分别进行换道，若否，则所述货车队列根据所述道路全局信息、所述实时路面状况信息和所述车辆实时运行信息确定第二换道时间。

基于同一发明构思，作为对上述车路协同的货车队列换道方法的实现，本发明实施例还提供了一种车路协同的货车队列换道系统，该系统可以包括：货车队列和云平台端设备；其中，所述货车队列包括多个货车；所述云平台端设备包括中心云、多个边缘云，所述中心云与所述多个边缘云连接；所述货车队列，用于获取实时路面状况信息和车辆实时运行信息，并向所述边缘云发送所述实时路面状况信息和所述车辆实时运行信息；所述中心云，用于获取全局交通信息；所述边缘云，用于根据所述实时路面状况信息、所述车辆实时运行信息、从中心云获得的所述全局交通信息以及自身获取的道路全局信息，生成融合感知数据；若根据融合感知数据计算了所述货车队列的状态，则根据所述货车队列的状态生成换道指令，并向所述货车队列发送所述换道指令；当所述货车队列根据所述换道指令确定第一换道需求时，将所述融合感知数据发送给所述货车队列，使得所述货车队列根据所述融合感知数据确定第一换道时间，并根据所述第一换道时间进行换道。

作为本发明实施例一种可选的实施例方式，货车队列，还用于在所述获取实时路面状况信息和车辆实时运行信息，并发送给边缘云之后，若所述边缘云没有根据所述融合感知数据计算所述货车队列的状态，则向所述货车队列发送所述道路全局信息，在所述货车队列根据所述道路全局信息确定第二换道需求的情况下，根据所述道路全局信息、所述实时路面状况信息和所述车辆实时运行信息确定第二换道时间，并根据所述第二换道时间进行换道；所述道路全局信息为所述边缘云没有根据所述融合感知数据计算所述货车队列的状态的信息。

作为本发明实施例一种可选的实施例方式，货车队列，还用于在根据所述第一换道时间进行换道之前，所述货车队列判断是否对队列中的全部车辆进行换道；若是，则所述货车队列对所述全部车辆进行换道；若否，则所述货车队列判断车辆是否必须换道，若是，则所述货车队列解散所述全部车辆并对所述车辆分别进行换道，若否，则所述货车队列根据融合感知数据确定第一换道时间。

作为本发明实施例一种可选的实施例方式，货车队列，还用于在根据所述第二换道时间进行换道之前，所述货车队列判断是否对队列中的全部车辆进行换道；若是，则所述货车队列对所述全部车辆进行换道；若否，则所述货车队列判断车辆是否必须换道，若是，则所述货车队列解散所述全部车辆并对所述车辆分别进行换道，若否，则所述货车队列根据所述道路全局信息、所述实时路面状况信息和所述车辆实时运行信息确定第二换道时间。

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种电子设备。图8为本发明实施例中的电子设备的结构图，参见图8所示，该电子设备80可以包括：至少一个处理器801；以及与处理器801连接的至少一个存储器802、总线803；其中，处理器801、存储器802通过总线803完成相互间的通信；处理器801用于调用存储器802中的程序指令，以执行上述一个或多个实施例中的车路协同的货车队列换道方法。

这里需要指出的是：以上云平台端设备、货车队列和车路协同的货车队列换道系统实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本发明实施例的云平台端设备、货车队列和车路协同的货车队列换道系统的实施例中未披露的技术细节，请参照本发明方法实施例的描述而理解。

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述一个或多个实施例中的方法。

这里需要指出的是：以上计算机可读存储介质实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本发明实施例的计算机可读存储介质的实施例中未披露的技术细节，请参照本发明方法实施例的描述而理解。

以上，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种车路协同的货车队列换道方法，其特征在于，所述方法应用于云平台端，所述云平台端包括：中心云和多个边缘云，所述中心云与所述多个边缘云连接，所述方法包括：

所述边缘云接收货车队列发送的实时路面状况信息和车辆实时运行信息，并从所述中心云获取全局交通信息；

所述边缘云根据所述实时路面状况信息、所述车辆实时运行信息、所述全局交通信息以及自身获取的道路全局信息，生成融合感知数据；

若所述边缘云根据所述融合感知数据计算了所述货车队列的状态，则根据所述状态生成换道指令，并向所述货车队列发送所述换道指令；

当所述边缘云接收到所述货车队列发送的第一换道需求时，所述边缘云将所述融合感知数据发送给所述货车队列，使得所述货车队列根据所述融合感知数据确定第一换道时间，并根据所述第一换道时间进行换道；所述第一换道需求为所述货车队列根据所述换道指令确定的需求。

2.一种车路协同的货车队列换道方法，其特征在于，应用于货车队列，所述方法包括：

获取实时路面状况信息和车辆实时运行信息，并发送给边缘云；

接收所述边缘云发送的信息，若所述信息为换道指令，则当根据所述换道指令确定第一换道需求时，接收所述边缘云发送的融合感知数据，根据所述融合感知数据确定第一换道时间，并根据所述第一换道时间进行换道；所述换道指令为若所述边缘云根据所述融合感知数据计算了所述货车队列的状态时所生成的指令，所述融合感知数据为所述边缘云根据从所述货车队列获得的所述实时路面状况信息和所述车辆实时运行信息，从中心云获取的全局交通信息以及自身获取的道路全局信息生成的。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述获取实时路面状况信息和车辆实时运行信息，并发送给边缘云之后，所述方法还包括：

接收所述边缘云发送的信息，若所述信息为所述道路全局信息，则在所述货车队列根据所述道路全局信息确定第二换道需求的情况下，根据所述道路全局信息、所述实时路面状况信息和所述车辆实时运行信息确定第二换道时间，并根据所述第二换道时间进行换道；所述道路全局信息为所述边缘云没有根据所述融合感知数据计算所述货车队列的状态的信息。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在根据所述第一换道时间进行换道之前，所述方法还包括：

所述货车队列判断是否对队列中的全部车辆进行换道；

若是，则所述货车队列对所述全部车辆进行换道；

若否，则所述货车队列判断车辆是否必须换道，若是，则所述货车队列解散所述全部车辆并对所述车辆分别进行换道，若否，则所述货车队列根据融合感知数据确定第一换道时间。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在根据所述第二换道时间进行换道之前，所述方法还包括：

所述货车队列判断是否对队列中的全部车辆进行换道；

若是，则所述货车队列对所述全部车辆进行换道；

若否，则所述货车队列判断车辆是否必须换道，若是，则所述货车队列解散所述全部车辆并对所述车辆分别进行换道，若否，则所述货车队列根据所述道路全局信息、所述实时路面状况信息和所述车辆实时运行信息确定第二换道时间。

6.一种车路协同的货车队列换道方法，其特征在于，货车队列包括多辆货车；云平台端包括中心云、多个边缘云，所述中心云与所述多个边缘云连接；所述方法包括：

所述货车队列获取实时路面状况信息和车辆实时运行信息，并向所述边缘云发送所述实时路面状况信息和所述车辆实时运行信息；

所述边缘云从所述中心云获取全局交通信息，并根据所述实时路面状况信息、所述车辆实时运行信息、所述全局交通信息以及自身获取的道路全局信息，生成融合感知数据；

若所述边缘云根据所述融合感知数据计算了所述货车队列的状态，则所述边缘云根据所述货车队列的状态生成换道指令，并向所述货车队列发送所述换道指令；

当所述货车队列根据所述换道指令确定第一换道需求时，所述边缘云将所述融合感知数据发送给所述货车队列，所述货车队列根据所述融合感知数据确定第一换道时间，并根据所述第一换道时间进行换道。

7.一种云平台端设备，其特征在于，所述设备包括：中心云和多个边缘云，所述中心云与所述多个边缘云连接；

所述中心云，用于获取全局交通信息；

所述边缘云，用于接收货车队列发送的实时路面状况信息和车辆实时运行信息；根据所述实时路面状况信息、所述车辆实时运行信息、从中心云获得的所述全局交通信息以及自身获取的道路全局信息，生成融合感知数据；若根据融合感知数据计算了所述货车队列的状态，则根据所述货车队列的状态生成换道指令，并向所述货车队列发送所述换道指令；当所述边缘云接收到货车队列发送的第一换道需求时，所述边缘云将所述融合感知数据发送给所述货车队列，使得所述货车队列根据所述融合感知数据确定第一换道时间，并根据所述第一换道时间进行换道；所述第一换道需求为所述货车队列根据换道指令确定的需求。

8.一种货车队列，其特征在于，所述货车队列包括多个货车；

所述货车队列，用于获取实时路面状况信息和车辆实时运行信息并发送给边缘云；用于接收所述边缘云发送的信息，若所述信息为换道指令，则当根据所述换道指令确定第一换道需求时，接收所述边缘云发送的融合感知数据，根据所述融合感知数据确定第一换道时间，并根据所述第一换道时间进行换道；所述换道指令为若所述边缘云根据所述融合感知数据计算了所述货车队列的状态时所生成的指令，所述融合感知数据为所述边缘云根据从所述货车队列获得的所述实时路面状况信息和所述车辆实时运行信息，从中心云获取的全局交通信息以及自身获取的道路全局信息生成的。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，

所述货车队列，还用于在所述获取实时路面状况信息和车辆实时运行信息并发送给边缘云之后，接收所述边缘云发送的信息，若所述信息为所述道路全局信息，则在所述货车队列根据所述道路全局信息确定第二换道需求的情况下，根据所述道路全局信息、所述实时路面状况信息和所述车辆实时运行信息确定第二换道时间，并根据所述第二换道时间进行换道；所述道路全局信息为所述边缘云没有根据所述融合感知数据计算所述货车队列的状态的信息。

10.一种车路协同的货车队列换道系统，其特征在于，所述系统包括货车队列和云平台端设备；其中，所述货车队列包括多个货车；所述云平台端设备包括中心云、多个边缘云，所述中心云与所述多个边缘云连接；

所述货车队列，用于获取实时路面状况信息和车辆实时运行信息，并向所述边缘云发送所述实时路面状况信息和所述车辆实时运行信息；

所述中心云，用于获取全局交通信息；

所述边缘云，用于根据所述实时路面状况信息、所述车辆实时运行信息、从中心云获得的所述全局交通信息以及自身获取的道路全局信息，生成融合感知数据；若根据融合感知数据计算了所述货车队列的状态，则根据所述货车队列的状态生成换道指令，并向所述货车队列发送所述换道指令；当所述货车队列根据所述换道指令确定第一换道需求时，将所述融合感知数据发送给所述货车队列，使得所述货车队列根据所述融合感知数据确定第一换道时间，并根据所述第一换道时间进行换道。

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