CN112885116A - 一种高速公路雨雾场景车路协同诱导系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种高速公路雨雾场景车路协同诱导系统包括：智能路侧系统包括：路侧信息获取子系统，路侧通信子系统，交通信息发布子系统；智能车载系统包括：车载信息获取子系统，车载通信子系统，车载警示与控制子系统；车路协同系统，用于在所述智能路侧系统和所述智能车载系统间进行通信数据传输。本发明使车辆及人员获得超视距范围内的其他车辆的行驶信息和路况信息；获取雨雾环境下弯道，匝道，直线路段下的运行车速预测模型；实现雨雾环境下高速公路车路协同行车智能诱导，以此提升智能高速公路的通行效率和安全。

Description

一种高速公路雨雾场景车路协同诱导系统

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，具体涉及一种高速公路雨雾场景下的车路协同诱导系统。

背景技术

高速公路是我国公路交通运输体系的主要命脉，不良恶劣天气条件是导致我国高速公路重特大交通事故频发、事故死亡率居高不下的重要原因之一。传统的交通管理方式，主要是从道路或车辆的单一角度出发，单车智能一方面导致成本居高不下，另一方面已经越来越难以解决近年来不断发生的交通拥堵、事故频发、环境污染等难题。车路协同是新一代智能交通系统的核心理念，发挥车路协同对于智能驾驶的加速促进作用，已逐渐成为业界共识，即基于先进的传感和无线通讯等技术，通过车车、车路动态实时信息交互，完成全时空动态交通信息采集和融合，从而保障在复杂交通环境下车辆行驶安全，实现道路交通主动控制、提高路网运行效率。采用车路协同，可以有效弥补单车智能存在能力盲区和感知不知，并加速智能驾驶的商业应用。

通常情况下，雨雾天气是典型的不良恶劣天气。它极大地降低了道路交通环境的能见度，使驾驶人视觉感官功能将严重受限，难以判别甚至误判行车环境。同时，驾驶员在心理、生理方面的特征也都不同于良好天气条件，继而影响驾驶员对车辆的控制能力，安全车距大幅度延长，可能导致异常驾驶行为，行车安全难以保证，存在巨大安全隐患。目前公路选线方法都将公路沿线天气条件看成全线一致，忽略了恶劣天气条件下的不良影响。因此，如何在车路协同智能交通背景下针对雨雾场景提高通行效率是目前有待解决的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是如何在车路协同智能交通背景下针对雨雾场景提高通行效率，提供一种高速公路雨雾场景车路协同诱导系统。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：

一种高速公路雨雾场景车路协同诱导系统，所述车路协同诱导系统包括：

智能路侧系统，用于实现路侧信息获取，路侧设备间信息交互及交通控制与信息发布，所述智能路侧系统包括：路侧信息获取子系统，用于解算分析所述车路协同诱导系统所需的底层信息，路侧通信子系统，用于路侧设备间通信和车路通信，交通信息发布子系统，用于路况信息的发布；

智能车载系统，用于车速车况预测及交通路径规划，所述智能车载系统包括：车载信息获取子系统，用于获取车辆几何结构、车辆动力学参数以及车辆运动状态信息，车载通信子系统，用于车车，车路间通信，车载警示与控制子系统，用于在所述雨雾场景下为驾驶员提供安全信息服务，主动诱导车辆至安全行驶状态，所述智能车载系统搭载在智能人机交互界面中；

车路协同系统，用于在所述智能路侧系统和所述智能车载系统间进行通信数据传输，所述路侧信息获取子系统采集雨雾场景信息和道路类型信息，并通过所述车路协同系统传输至所述智能车载系统用于雨雾场景下的车辆仿真及预警。

进一步地，所述雨雾场景信息包括：雨雾特征分析，降雨强度与路面水膜厚度及路面摩擦系数分析；所述道路类型信息包括：直道，弯道，匝道，坡道；所述智能车载系统接收所述雨雾场景信息和所述道路类型信息并基于安全停车视距模型建立雨雾场景量化影响模型。

更进一步地，所述智能车载系统仿真平台中提供的车辆整车模型与所述雨雾场景量化影响模型和鲁棒性控制一起实现行车预警控制算法，所述行车预警控制算法加载在所述车载警示与控制子系统中。

更优地，所述车载警示与控制子系统包括轨迹偏差计算模块，滑移率偏差计算模块，侧翻侧滑状态计算模块，分别用于在所述雨雾场景下计算不同工况下车辆行进路线实际偏移量、车辆滑移率以及车辆临界侧翻/侧滑速度，并对上述各模块输出量进行误差级别判断后评定危险等级，同时给出不同工况下车辆临界安全速度值；并将所述危险等级和所述车辆临界安全速度值显示在所述智能人机交互界面上，所述智能人机交互界面上还用于车辆行驶动画演示。

更优地，所述路侧设备包括：摄像头，微波雷达，激光雷达及路侧处理单元和通信单元以及交通信息发布牌。

更优地，所述智能人机交互界面包括：车辆状态栏；用户配置栏；地图，车辆位置，预警图像显示栏。

更优地，所述仿真平台为Carsim和Simulink联合仿真平台，所述仿真平台具有仿真分析软件的各类广泛接口，所述车辆整车模型由所述Carsim提供在所述Simulink平台上结合所述雨雾场景量化影响模型和所述鲁棒性控制进行仿真分析。

更优地，所述车辆整车模型包括：车辆运动学模型，车辆动力学模型及车辆侧翻侧滑临界状态模型。

更优地，所述车路协同系统通过C-V2X和DSRC对所述智能路侧系统和所述智能车载系统进行通信数据传输。

在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实例。

本发明的积极进步效果在于：包含智能路侧系统、智能车载系统和车路协同诱导三部分；使车辆及人员获得超视距范围内的其他车辆的行驶信息和路况信息；获取雨雾环境下弯道，匝道，直线路段下的运行车速预测模型；实现雨雾环境下高速公路车路协同行车智能诱导，以此提升智能高速公路的通行效率和安全。

附图说明

图1为本发明一种高速公路雨雾场景车路协同诱导系统一实施例中的总体框架图；

图2为本发明一种高速公路雨雾场景车路协同诱导系统一实施例中的路侧设备示意图；

图3为本发明一种高速公路雨雾场景车路协同诱导系统一实施例中的汽车转向过程示意图；

图4为本发明一种高速公路雨雾场景车路协同诱导系统一实施例中的汽车在坡道上行驶时的受力分析图；

图5为本发明一种高速公路雨雾场景车路协同诱导系统一实施例中的雨雾环境对视觉干扰机理图；

图6为本发明一种高速公路雨雾场景车路协同诱导系统一实施例中的车载警示与控制子系统框架示意图；

图7为本发明一种高速公路雨雾场景车路协同诱导系统一实施例中的联合仿真平台所需的输入模型示意图；

图8为本发明一种高速公路雨雾场景车路协同诱导系统一实施例中的联合仿真平台Carsim模型和Simulink模型仿真特性曲线图；

图9为本发明一种高速公路雨雾场景车路协同诱导系统一实施例中的智能人机交互界面图。

具体实施方式

为了便于理解本申请，下面将参照相关附图对本申请进行更全面的描述。附图中给出了本申请的首选实施例。但是，本申请可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本申请的公开内容更加透彻全面。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

如图1所示为高速公路雨雾场景车路协同诱导系统的总体框架图，其中，包括智能路侧系统100，车路协同系统200及智能车载系统300，所述智能路侧系统100包括路侧信息获取子系统101，路侧通信子系统102及交通信息发布子系统103，所述智能车载系统300包括车载信息获取子系统301，车载通信子系统302及车载警示与控制子系统303，所述车路协同系统200通过C-V2X(Cellular-Vehicle to everything，车联万物)和/或DSRC(Dedicated Short Range Communications，专用短程通信)对所述智能路侧系统100和智能车载系统300进行通信数据传输。

在一个示例中，如图2所示为路侧设备示意图，路侧设备是车路协同诱导系统中交通信息采集的重要设施，车辆的自身状态信息、雨雾场景信息及道路类型信息都可通过路侧设备快速接入互联网。所述雨雾场景信息包括雨雾特征分析，降雨强度与路面水膜厚度及路面摩擦系数分析，所述道路类型信息包括直道，弯道，匝道，坡道。基于路侧端设备发展状况，根据实际情况选择合适功能的硬件设备，有摄像头，激光雷达，微波雷达用于车况路况及天气情况的获取及车速信息的获取，还可以使用红外传感器，地感线圈及射频识别RFID进行交通信息的采集，路旁的路侧处理单元和通信单元用于车路之间的通信数据传输，同时路旁的交通信息发布牌用于车况路况天气情况及限速信息的发布。在车路协同原理下，搭建面向智能感知的路侧系统，实现路侧信息获取、路侧设备信息交互、交通控制与信息发布。

在一个示例中，如图1和图6所示为车载警示与控制子系统303的系统框架示意图包括：轨迹偏差计算模块3031，滑移率偏差计算模块3032及侧翻侧滑状态计算模块3033，所述各模块根据加载在智能车载系统中的联合仿真平台的输出结果进行车辆行进路线实际偏移量，车辆滑移率及车辆临界侧翻/侧滑速度的计算，并根据上述各模块的计算结果进行危险等级评估。

在一个示例中，如图1和图7所示，智能路侧系统100将采集到的雨雾场景信息402，道路类型信息401通过车路协同系统200传输给智能车载系统300，所述智能车载系统300接收所述雨雾场景信息402，道路类型信息401并基于安全停车视距模型403建立雨雾场景量化影响模型400。为了考虑雨雾场景下的车辆行驶状况，需要将所述雨雾场景量化影像模型400和加载在智能车载系统300中的联合仿真平台上的Carsim所构建的车辆整车模型500，并同时考虑车辆行驶过程中的鲁棒性控制600，在Simulink平台上联合仿真完成行车预警控制算法。所述车辆预警控制算法加载在如图1所示的车载警示与控制子系统303中。

其中，Carsim是一款车辆动力学仿真软件，可以仿真车辆对驾驶员、路面及空气动力学输入的响应，主要用来预测和仿真车辆操纵稳定性、平顺性、制动性、动力性和经济性，被广泛地应用于现代车辆控制系统的开发。主要包含三大功能模块：模型和工况参数设定模块、数学模型求解模块、仿真结果和后处理模块。选用Carsim环境构建车辆整车模型，包含汽车各类动力学模型，以及具体参数，在Simulink平台完成各类预警算法，安全模型的搭建。如图8所示，相同输入条件下比较所建立的车辆运动学模型仿真以及Carsim中整车模型导入到Simulink中的车辆运动状态仿真结果(X，Y分别为车辆在大地坐标系下的横纵位移，Phi为车辆横摆角)，可以判断所建动力学模型的精确度。利用Carsim中整车模型与Simulink所建预警算法的联合仿真，可以实现本发明智能诱导的目的。

在一个示例中，如图5所示为雨雾环境对驾驶员视觉干扰机理，其中L_g和L_f分别为良好天气下和雨雾环境下的安全停车视距，相比良好天气，雨雾天环境可视距离缩短，当雨雾环境下能见度L₁低于雨雾天安全停车视距时，提出雨雾天行车危险距离L₂，随着能见度的不断降低，雨雾天危险距离不断增大，但并不与能见度呈线性关系。驾驶过程是一个驾驶环境信息不断输入、处理和输出的连续认知过程，认知过程包括“感知→判断→操作”三个阶段，驾驶人对道路交通信息进行及时、精准地处理及响应是保证行车安全的关键。在暴雨或大雾造成的低能见度环境下，驾驶人的视觉功能严重受限，使得驾驶人难以准确、有效地感知道路交通环境，驾驶人可能出现紧张、疲劳、身体不适等状况，驾驶状态明显异于正常状态，容易产生危险驾驶行为，影响行车安全。高速公路雨雾环境主要由雨雾、道路实体、标志标线及行驶车辆组成。雨雾环境对行车安全影响最大的方面在路面抗滑性能上，体现在雨雾环境会导致路面摩擦系数大大降低。就车路中轮胎和路面接触而言，在雨雾天气的低能见度恶劣环境下，尤其是降雨后沥青路面在水的作用下将会变得湿滑，路面上高速行驶的车辆，在水的润滑作用下容易出现打滑，甚至形成滑水现象，使得汽车偏离正常的行驶方向，更严重的时候则会发生侧滑、追尾等事故。

在一个示例中，如图7所示，所述车辆整车模型500包括车辆运动学模型501，车辆动力学模型502，车辆侧翻侧滑临界状态模型503，其中，建立合理的车载端车辆运动学模型，是实现智能交通路径规划与路径设计和控制的前提。如图3所示为汽车转向过程示意图，易知在车辆质心处，大地坐标系XOY下的速度分量可表示为

在四轮转向模式下，车辆质心侧偏角β很小，可以忽略不计，式(1)则可简化为

根据几何关系可以得到，

综上所述，车辆运动学模型可表示为

其中状态量为车辆质心的横纵坐标(X，Y)、车辆的横摆角

控制量为质心车速v、前轮偏角δ_f和后轮偏角δ_r。

车辆动力学模型。根据牛顿第二定律，在y方向受力分析得，

绕z轴方向不考虑横摆力矩作用，满足

基于Dugoff轮胎模型，最终可以解得车辆动力学模型为

对于车载端，除车辆运动学模型以及动力学模型外，还需要建立在不同工况下车辆侧翻侧滑的临界状态模型，为后续雨雾场景下交通诱导系统提供理论基础。

汽车静态临界侧翻分析。如图4所示为汽车在坡道上行驶时的力学分析图，静态侧翻通常是指汽车无行驶速度地停在有横向坡度的路面上出现侧倾甚至侧翻的现象。在受力分析图中，对左侧车轮取矩：

mgLcosδ-mgHsinδ-F_RB＝0 (8)

当汽车发生侧翻时，右侧车轮受力F_R＝0，可解得，

汽车平地转弯临界侧翻侧滑速度分析。汽车在平地转弯行驶时，以左侧车轮中心线为侧倾中心，列力矩平衡方程，

当汽车发生侧翻时，F_R＝0，此时的临界侧翻速度v＝v_c，则由上式可解得，

若使汽车不发生侧滑，即要求离心力小于等于车胎与地面之间发生的最大摩擦力，可解得临界侧滑速度为，

汽车横向坡道转弯临界侧翻侧滑速度分析。汽车横向坡度道路转弯时，力学分析过程如前面过程所述，最后可求得，

如图6和图9所示，本发明所建立的诱导系统要求搭建智能人机交互界面，用于诱导系统的指示界面，其要求是界面浅显易懂，方便驾驶人理解与操作。根据本系统对于内容与显示信息的需求，如图9所示的最终完成人机交互应用的软件界面至少包含3个部分，分别是用户配置栏；车辆状态栏；地图、车辆位置、预警图像显示界面。其中，用户配置栏位于所述智能人机交互界面的下方，包括我的工具栏，以及在我的工具栏中的语音播报，收藏夹及驾驶记录，用户还可以在我的工具栏的下方配置，离线地图及日志系统中进行相关设置；车辆状态栏位于所述智能人机交互界面的中部，该栏中显示了当前车速，天气状况以及前方路段的道路类型信息；在所述智能人机交互界面的上方为地图、车辆位置、预警图像显示界面，根据图6中车载警示与控制子系统303的各组成模块的输出量进行误差级别判断后进行危险等级的评定，进而将预警图像显示在界面上，在该界面上还同时显示车辆附近的地图及车辆的位置，由图9可以看出当驾驶速度112km/h时，所述人机交互界面的上方显示有警叹号标识用于对驾驶人员进行预警。

虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种高速公路雨雾场景车路协同诱导系统，其特征在于，所述车路协同诱导系统包括：

智能路侧系统，用于实现路侧信息获取，路侧设备间信息交互及交通控制与信息发布，所述智能路侧系统包括：路侧信息获取子系统，用于解算分析所述车路协同诱导系统所需的底层信息，路侧通信子系统，用于路侧设备间通信和车路通信，交通信息发布子系统，用于路况信息的发布；

智能车载系统，用于车速车况预测及交通路径规划，所述智能车载系统包括：车载信息获取子系统，用于获取车辆几何结构、车辆动力学参数以及车辆运动状态信息，车载通信子系统，用于车车，车路间通信，车载警示与控制子系统，用于在所述雨雾场景下为驾驶员提供安全信息服务，主动诱导车辆至安全行驶状态以及智能人机交互界面；

车路协同系统，用于在所述智能路侧系统和所述智能车载系统间进行通信数据传输，所述路侧信息获取子系统采集雨雾场景信息和道路类型信息，并通过所述车路协同系统传输至所述智能车载系统用于雨雾场景下的车辆仿真及预警。

2.如权利要求1所述的一种高速公路雨雾场景车路协同诱导系统，其特征在于，所述雨雾场景信息包括：雨雾特征分析，降雨强度与路面水膜厚度及路面摩擦系数分析；所述道路类型信息包括：直道，弯道，匝道，坡道；所述智能车载系统接收所述雨雾场景信息和所述道路类型信息并基于安全停车视距模型建立雨雾场景量化影响模型。

3.如权利要求2所述的一种高速公路雨雾场景车路协同诱导系统，其特征在于，所述智能车载系统仿真平台中提供的车辆整车模型与所述雨雾场景量化影响模型和鲁棒性控制一起实现行车预警控制算法，所述行车预警控制算法加载在所述车载警示与控制子系统中。

4.如权利要求3所述的一种高速公路雨雾场景车路协同诱导系统，其特征在于，所述车载警示与控制子系统包括轨迹偏差计算模块，滑移率偏差计算模块，侧翻侧滑状态计算模块，分别用于在所述雨雾场景下计算不同工况下车辆行进路线实际偏移量、车辆滑移率以及车辆临界侧翻/侧滑速度，并对上述各模块输出量进行误差级别判断后评定危险等级，同时给出不同工况下车辆临界安全速度值；并将所述危险等级和所述车辆临界安全速度值显示在所述智能人机交互界面上，所述智能人机交互界面上还用于车辆行驶动画演示。

5.如权利要求3所述的一种高速公路雨雾场景车路协同诱导系统，其特征在于，所述路侧设备包括：摄像头，微波雷达，激光雷达及路侧处理单元和通信单元以及交通信息发布牌。

6.如权利要求3所述的一种高速公路雨雾场景车路协同诱导系统，其特征在于，所述智能人机交互界面包括：车辆状态栏；用户配置栏；地图，车辆位置，预警图像显示栏。

7.如权利要求3所述的一种高速公路雨雾场景车路协同诱导系统，其特征在于，所述仿真平台为Carsim和Simulink联合仿真平台，所述仿真平台具有仿真分析软件的各类广泛接口，所述车辆整车模型由所述Carsim提供在所述Simulink平台上结合所述雨雾场景量化影响模型和所述鲁棒性控制进行仿真分析。

8.如权利要求3所述的一种高速公路雨雾场景车路协同诱导系统，其特征在于，所述车辆整车模型包括：车辆运动学模型，车辆动力学模型及车辆侧翻侧滑临界状态模型。

9.如权利要求3所述的一种高速公路雨雾场景车路协同诱导系统，其特征在于，所述车路协同系统通过C-V2X和DSRC对所述智能路侧系统和所述智能车载系统进行通信数据传输。

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