CN113347254B - 基于v2x的智能交通控制车联网系统及其控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于V2X的智能交通控制车联网系统及其控制方法，利用V2X产品融入车载TBOX和交通系统中，通过对于全区域协同感知系统等多个小系统结合，同时融合车路协同手段，解决因交通环境恶化等问题，引起的车辆拥堵问题，通过车辆状态检测、行驶信息的预报、过往车速检测等多方面功能协作，进一步改善城市道路运输能力和交通环境，对道路上车辆的智能检测和实时控制，当出现拥挤的现象会自动控制和调节，提高交通运行效率和安全性，克服道路拥挤、减少车辆行驶碰撞、减少交通信号交叉路口等待的时间、前方车辆的行驶轨迹预测，具有良好的应用前景。

Description

基于V2X的智能交通控制车联网系统及其控制方法

技术领域

本发明涉及智能交通控制技术领域，具体涉及一种基于V2X的智能交通控制车联网系统及其控制方法。

背景技术

根据国内外近几年的数据统计，我国大中城市交通环境日益恶化，道路交通事故频发前，严重地影响了人民的生命和财产安全。为了解决上述难题，国内外研究人员提出了车联网的概念，并以此作为各国下一代智能交通系统的核心技术。具体来讲，车联网是指车辆间、车辆与道路间依托无线通信和物联网等技术而构成的开放式移动网络，通过车、路、物、人的感知互动与密切协作来减少和预防交通事故，提高交通安全，改善交通环境，提高路网通过能力。

美国的PATH项目、IntelliDrive项目、欧洲的CarTalk项目等。考虑到安全保障是车联网乃至交通系统设计的首要目标，行车安全必然是车联网中最重要的应用之一，例如弯道速度控制、辅助变道技术，实时可靠的无线通信机制是实现车联网应用的核心支撑技术，但据调研可知，国内外同行已有大量关于车联网通信技术的研究，但是这些研究在设计车联网通信协议时往往只考虑车联网中的信息服务应用，如互联网接入、GPS导航等，还未充分考虑如何在交通安全应用中提供车车间、车路间的可靠、实时的无线通信机制。不仅如此，根据最新的研究结果和美国通用汽车公司的实际测试显示，在绝大部分通信环境中，现有的车联网通信协议如专用短距离通信协议、802.11p、3G协议等，在可靠性、通信延迟、路由等方面无法满足交通安全应用的基本通信要求。例如在基于DSRC 协议的车联网通信性能测试中，其数据包传输成功率大多情况下分布于[20％， 80％]的区间。参考美国国家公路交通安全管理局列出的部分交通安全应用对于通信的要求和相关文献，不难发现，在车联网交通安全应用中，数据包传输成功率往往要求在99％以上，单跳通信延迟往往要求在0.1秒以内。

针对已有行车安全车联网技术的研究存在缺陷和不足，以智能交通与行车安全为应用背景，如何解决当前存在问题的同时，城市交通的发展还必须面对未来社会经济发展和经济体制转型所带来的严峻挑战，是当前急需解决的问题。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的已有行车安全车联网技术的研究存在缺陷和不足。本发明的基于V2X的智能交通控制车联网系统及其控制方法，利用V2X 产品融入车载TBOX和交通系统中，通过对于全区域协同感知系统等多个小系统结合，同时融合车路协同手段，解决因交通环境恶化等问题，引起的车辆拥堵问题，改善城市道路运输能力和交通环境，提高交通运行效率和安全性，控制巧妙，具有良好的应用前景。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：

一种基于V2X的智能交通控制车联网系统，包括

道路交通协同感知单元，所述道路交通协同感知单元以V2X嵌入的T-BOX 软件系统为平台，通过融合车路协同感知手段，实现对于交通相关的气象状态、重大活动、突发事件、交通事故实时监控；同时对于人群分布、出行方式进行监控，实现对于路网状参数的提取和评价分析；还能通过多源数据融合处理，用于对城市道路全域协同感知；

多模式通讯网络单元，通过专用WiFi网络覆盖为智能车载和路测设备提供数据传输的支撑，并通过第一阶段多模式异构车车/车路通信网络建设和第二阶段车联网信息安全建设实现不同网络之间的相互操作和协作通信；

智能化协同联动控制系统单元，是基于智能联网信号控制器，通过对网络交通状态感知信息分析，搭建交通智能联网联控系统，实现交通信号智能联网条件下的各种应用，包括车路交叉路口优先通过控制和主辅路协同、设置故障实时诊断功能用于车辆状况检测、设置交通信息综合发布于诱导功能用于旅客出行提供全程智慧服务、电动汽车智慧出行服务、道路交通安全预警、智能联网汽车的多场景、智能车路协同云控制功能进行服务。

前述的基于V2X的智能交通控制车联网系统，所述道路交通协同感知单元以V2X嵌入的T-BOX软件系统为平台，该平台包括V2X组合设备、区域定位设备、图像采集设备、车速检测设备、感应设备，

所述V2X组合设备，使用在V2X和T-BOX组合的基础上，结合车辆和车辆之间、车和行人、车和交通信号系统三者联系的基础上，对于道路上的车辆、行人、交通信号信息进行采集和处理；

所述区域定位设备，是通过定位信号在利用北斗和GPS的米级定位的基础上，对于遮挡的区域通过区域雷达和卫星作用，结合电磁加强和天线组合的方法，再通过区域雷达、道路微波雷达、车载雷达和传感器组合检测厘米等级的距离数据；同时通过毫米雷达和激光雷达对于路测的车辆、行人和障碍物进行三维重建；

所述图像采集设备，是对于道路上的各信号控制交叉口布设高清遥控视频摄像机；智能路侧感知设备包括微波检测器和固定视频摄像机，在使用的时候采用在路两侧每隔一定距离下布设固定视频摄像机进行对于车辆行人信息的采集，同时对于高速运动的车辆我们采用振镜设备进行处理摄像机可以对与物体跟好的跟踪和图像的捕获；

所述车速检测设备，能够采集车辆在行驶的车轮状况，利用前后车轮的偏角进行对于车辆的行驶的方向的检测，同时通过整个图像采集设备检测车辆行驶距离和前方车辆的车速，同时进行预测车辆的行驶时间，包括堵车到通行的预测时间；对于车辆路上无法行驶的信息，也会通过覆盖的网络和车辆之间的联系进行信息的传播，车辆之间信息通过V2X组合设备进行数据的传播和处理；

所述感应设备，是利用交通路口的感应器、V2X组合设备、路测感应模块和地磁检测器组合，对于雨雾天气，通过结合利用相互感应作用进行规划出车辆行驶的路线，通过组合得到在实现受阻的情况下车辆仍然进行行驶。

前述的基于V2X的智能交通控制车联网系统，所述多模式通讯网络单元，通过专用WiFi网络覆盖为智能车载和路测设备提供数据传输的支撑，该专用WiFi 网络覆盖为每500m安装WAU，总带宽500M，第一阶段的多模式异构车车/车路通信网络建设，能够集成多种无线通信模式，并具备不同通信模式之间切换、接入以及多模式通信协作能力；

第二阶段的车联网信息安全建设实现不同网络之间的相互操作和协作通信，用于开展车路协同信息安全测试与评估，用于对智能交通系统实现安全视角下的重塑。

在使用的时候采用在路两侧每隔一定距离下布设固定视频摄像机进行对于车辆行人信息的采集，每隔一定距离为500米，其中摄像机进行对于车辆行人信息的采集，是利用追踪方法进行目标的追踪，其公式如下：

其中，F_i代表对于输入图像像素值进行傅里叶变换数据、H代表滤波器自身数据进行傅里叶变换的结果、H*代表H的共轭、G代表期望的输出图像的像素值的傅里叶变换；i为第i个图像：w代表图像的横坐标；v代表图像纵坐标；F_iwv代表输入的第i张图的上纵坐标为v横坐标为w的部分傅里叶变换的数据；G_iwv代表输出的第i张图的上纵坐标为v横坐标为w的部分傅里叶变换的数据；H_wv代表滤波器上纵坐标为v横坐标为w的部分傅里叶变换的数据；

对于图像处理过程，采用如下公式计算：

其中，u像素横坐标；S为倾斜系数；ρ为比例系数：fu和fv是图像u轴与v轴的尺度大小；o为3*3矩阵；m为平行向量；I为旋转矩阵；

f(u0,v)＝(1-a)f(u,v)+af(u+1,v) (6)

f(u0,v+1)＝(1-a)f(u,v1)+af(u+1,v+1) (7)

其中，u0、v0代表期望坐标点；v趋于期望点可求点；a代表期望点到可求点的横向距离；β代表期望点到可求点的纵坐标；f为像素的灰度值；f(u0,v0)代表所求点的最终信息，即代表车轮的位置信息。

一种基于V2X的智能交通控制车联网系统的控制方法，包括以下步骤，

步骤(A)，通过区域定位设备对于车辆信息定位，并利用图像采集设备对于车辆状态、行人信息、道路上的路障采集，再利用车速检测设备、感应设备对于车辆的速度和当前环境检测，在通过V2X组合设备对于车辆行驶过程中的车辆信息、交通信号和行人信息进行采集；

步骤(B)，对于采集的车辆信息、交通信号和行人信息进行预处理，实现道路上的车辆、行人、交通信号变化的数据处理；

步骤(C)，通过多模式通讯网络单元把数据处理后的车辆、行人、交通信号变化数据进行实时传输到位于汽车内的智能化协同联动控制单元；

步骤(D)，通过智能化协同联动控制单元实现对于车辆的控制，同时把自身车辆信息进行外部传输，反馈到步骤(A)，实现闭环控制。

前述的基于V2X的智能交通控制车联网系统的控制方法，步骤(D)，通过智能化协同联动控制单元实现对于车辆的控制，具体包括智能控制系统协同云控制、智能化协同联动控制、交通信息综合发布与诱导、智能网联汽车多场景测试与评价，从而实现整个道路系统具有空余车位检测、车距检测、车轨迹检测和预报、信号交通灯路口信息发布和等待时间的预判，

其中，所述智能控制系统协同云控制，为构建分布式计算集群，采用虚拟化技术，形成面向大数据处理服务的计算环境，部署Hadoop+MapReduce为核心的各种大数据处理软件系统和专项数据处理软件，实现面向交通大数据的处理能力，对多种数据存储格式的支持；具备可视化显示能力，通过对各种计算机图、文及网络信息、视频图象信息的动态综合显示完成对各种信息的显示需求；

所述智能化协同联动控制，是基于智能联网信号控制器，通过对路网交通状态感知信息分析，包括基于车路信息交互的交叉路口优先通过控制保障公交、应急车通行效率；城市路网干线运行协调控制动态寻优技术以及过饱和状态下城市主干道协调控制；数据驱动下的中等城市控制节点协调联控；

所述交通信息综合发布与诱导，是在梳理智慧出行业务流程的基础上，结合不同旅客出行的需求，分析智慧出行；

所述智能网联汽车多场景测试与评价，是建立需面向道路交通环境，满足智能驾驶车辆在各种道路类型、各类交通标志及信号，面对不同的交通状态以及天气条件下的不同功能模块，包括环境感知系统、算法决策系统以及车辆控制系统及车辆整体性能的测试需求；需要对随机、复杂的道路交通场景进行采集与分类管理，智能驾驶测试场景库将覆盖不同道路类型、不同路况、不同交通运行状态以及不同气象条件的智能驾驶场景数据。

前述的基于V2X的智能交通控制车联网系统的控制方法，从而实现整个道路系统具有空余车位检测、车距检测、车轨迹检测和预报、信号交通灯路口信息发布和等待时间的预判，包括以下过程，

通过对于道路交通协同感知单元对于车轮偏转角计算的数据，得到车辆行驶得方向，并利用对于整段道路车辆的形式的速度均值，通过道路拍摄的图片进行距离，进而计算得到车辆到前方所用的时间，得出车轨迹；

同时对于堵车的状况，首先通过红绿灯的时间、所堵车辆个数和平均的车流量计算堵车到通车的时间；

对于露天检测时利用摄像机对于路边的车位线进行检测处理得到空车位数据通过通讯层传递给车辆，便于车辆停泊；

对于雨雾天气感应设施利用传感器代替视线，对于视线受阻的状况给与前方道路指引，给出一条安全道路行驶道路。

前述的基于V2X的智能交通控制车联网系统的控制方法，通过对于道路交通协同感知单元对于车轮偏转角计算的数据，得到车辆行驶得方向，具体为通过车身和车轮角度变化，从而判断出整个车将要行驶轨迹，从而对于整个车行驶的方向和速度进行估计，是转向轮外轮中心轮迹最小转弯半径R1、车身最外点的最小转弯半径R2，根据内外轮转角和车辆相关的参数进行计算得出整个车身的车轨迹，行驶轨迹最远半径r1和行驶轨迹最近半径r2，其中

r＝l/tanσ (9)

R1＝r+d+l tan b (10)

R2＝r/sinσ+d+ltanb (11)

r1＝r+c+e tan b (12)

r2＝r/sinσ+c+e tan b (13)

其中，l为轴距；b为转向轮外轮偏角；d为前轮距；c为整车宽度；M为主销中心距；e为车身长；r为中心点到后车轮距离：σ为b的余角，通过转角来检测出整个车身的内外轮转弯半径，同时利用车身和车宽检测整个车轨迹，从而得出车辆行驶得方向；

对于整段道路车辆的形式的速度均值，通过道路拍摄的图片进行距离，同时利用摄像机拍摄和后期的处理，得到的车的方向，利用拍摄的视线范围，利用摄像机和车的位置，进而计算得到车辆到前方所用的时间，

e为车身长；w为摄像机检测的距离范围；v1为车速估计值；q为摄像机拍摄范围角度；j为摄像机到道路垂直距离：

对于堵车的状况，首先利用数据得到红绿灯的时间，同时得到运行的距离，利用公式得到每个车通过红绿灯的时间。同时统计所堵车辆个数利用平均起步时间，计算道路上车辆通过的时速得到时间，从而得到平均的车流量计算堵车到通车的时间。通过对于整个道路上每个车车速检测为Vi其中i＝(1,2,3...n)，

t₁＝t_a+t_b (16)

其中，t_a代表红绿灯时间；n代表车辆个数；t_b为车的起步时间；D为车身的长度；g为停车时候两个车的距离；k为马路长度；t_总代表最后一辆车通过十字路口距离；

对于露天检测时利用摄像机对于车流量检测的同时，我们可以都得空车位数量和位置，利用区域网络对于路边的车位数据信息进行传输，便于车辆停泊。

对于雨雾天气感应设施利用传感器代替视线，通过路感、车感、十字路口感应进行结合，通过感应器对于近距离的物体检测，通过输出感应利用返回的波，得到道路上运行物体的距离和状况，利用整个网络系统进行规划道路前方的安全通道，对于视线受阻的状况给与前方道路指引，给出一条安全道路行驶道路。

本发明的有益效果是：本发明的基于V2X的智能交通控制车联网系统及其控制方法，利用V2X产品融入车载TBOX和交通系统中，通过对于全区域协同感知系统等多个小系统结合，同时融合车路协同手段，解决因交通环境恶化等问题，引起的车辆拥堵问题。通过车辆状态检测、行驶信息的预报、过往车速检测等多方面功能协作，进一步改善城市道路运输能力和交通环境，对道路上车辆的智能检测和实时控制，当出现拥挤的现象会自动控制和调节，提高交通运行效率和安全性，克服道路拥挤、减少车辆行驶碰撞、减少交通信号交叉路口等待的时间、前方车辆的行驶轨迹预测等。通过对于数据的采集车辆可以提前知道整个道路的状况和车辆自身的状况，可以提前进行了解和调整行驶的方向。对于所在的道路或者车道进步变速和变道提前收集信息，对于整个区域的车辆信息和行人信息进行数据采集和处理，减少时间浪费和事故的发生，具有良好的应用前景。

附图说明

图1：智能车路协同系统框架图：

图2：车轮轨迹检测图；

图3：交通基础设施；

图4：基础设施布局图；

图5：多模式通信切换策略图：

图6：交通出行特征信息感知分析系统图。

具体实施方式

下面将结合说明书附图，对本发明作进一步的说明。

本发明的基于V2X的智能交通控制车联网系统，打破了过去依赖固定检测器的缺陷，通过融合车路协同感知手段，使得新的交通感知系统在业务上得到了扩展，实现对气象状态、重大活动、突发事件以及交通事件等的实时监测；实现对人群分布、出行需求、出行方式等个体特征的全面监控(包括车辆的个体特征和出行者的个体特征)；实现对路网状态参数提取、路网运行态势评价、路网运行态势分析和预测等状态的感知，通过多源数据的融合处理，提高了感知的速度和精度，实现了对城市道路的全域协同感知。本项目提出基于多种固定检测器的多源信息融合感知系统，该系统包括交叉口状态感知设备和路侧状态感知设备，基于交叉口状态感知设备获取交叉口的交通状态信息，基于路侧状态感知设备获取路段的交通状态信息，在此基础上，通过多源信息融合方法，提取示范区道路和交叉口的路网状态。同时对于车辆信息采集、定位信息的加强、汽车轨迹的检测、遮挡的处理、摄像机移动的方面、多目标数据处理都进行优化处理，如图1所示，包括

道路交通协同感知单元，所述道路交通协同感知单元以V2X嵌入的T-BOX 软件系统为平台，通过融合车路协同感知手段，实现对于交通相关的气象状态、重大活动、突发事件、交通事故实时监控；同时对于人群分布、出行方式进行监控，实现对于路网状参数的提取和评价分析；还能通过多源数据融合处理，用于对城市道路全域协同感知；

多模式通讯网络单元，通过专用WiFi网络覆盖为智能车载和路测设备提供数据传输的支撑，并通过第一阶段多模式异构车车/车路通信网络建设和第二阶段车联网信息安全建设实现不同网络之间的相互操作和协作通信；

智能化协同联动控制系统单元，是基于智能联网信号控制器，通过对网络交通状态感知信息分析，搭建交通智能联网联控系统，实现交通信号智能联网条件下的各种应用，包括车路交叉路口优先通过控制和主辅路协同、设置故障实时诊断功能用于车辆状况检测、设置交通信息综合发布于诱导功能用于旅客出行提供全程智慧服务、电动汽车智慧出行服务、道路交通安全预警、智能联网汽车的多场景、智能车路协同云控制功能进行服务

其中，道路交通协同感知单元为感知层；多模式通讯网络单元为通讯层；智能化协同联动控制系统单元为场景应用层。

所述感知层的道路交通协同感知单元以V2X嵌入的T-BOX软件系统为平台，该平台包括V2X组合设备、区域定位设备、图像采集设备、车速检测设备、感应设备，

所述V2X组合设备，使用在V2X和T-BOX组合的基础上，结合车辆和车辆之间、车和行人、车和交通信号系统三者联系的基础上，对于道路上的车辆、行人、交通信号信息进行采集和处理；

所述区域定位设备，是通过定位信号在利用北斗和GPS的米级定位的基础上，对于遮挡的区域通过区域雷达和卫星作用，结合电磁加强和天线组合的方法，再通过区域雷达、道路微波雷达、车载雷达和传感器组合检测厘米等级的距离数据；同时通过毫米雷达和激光雷达对于路测的车辆、行人和障碍物进行三维重建；

5、所述图像采集设备，是对于道路上的各信号控制交叉口布设高清遥控视频摄像机；智能路侧感知设备包括微波检测器和固定视频摄像机，在使用的时候采用在路两侧每隔500m距离下布设固定视频摄像机进行对于车辆行人信息的采集，同时对于高速运动的车辆我们采用振镜设备进行处理摄像机可以对与物体跟好的跟踪和图像的捕获，其中摄像机进行对于车辆行人信息的采集，是利用追踪方法进行目标的追踪，其公式如下：

其中，F_i代表对于输入图像像素值进行傅里叶变换数据、H代表滤波器自身数据进行傅里叶变换的结果、H*代表H的共轭、G代表期望的输出图像的像素值的傅里叶变换；i为第i个图像：w代表图像的横坐标；v代表图像纵坐标；F_iwv代表输入的第i张图的上纵坐标为v横坐标为w的部分傅里叶变换的数据；G_iwv代表输出的第i张图的上纵坐标为v横坐标为w的部分傅里叶变换的数据；H_wv代表滤波器上纵坐标为v横坐标为w的部分傅里叶变换的数据；

对于图像处理过程，采用如下公式计算：

其中，u像素横坐标；S为倾斜系数；ρ为比例系数：fu和fv是图像u轴与v轴的尺度大小；o为3*3矩阵；m为平行向量；I为旋转矩阵；

f(u0,v)＝(1-a)f(u,v)+af(u+1,v) (6)

f(u0,v+1)＝(1-a)f(u,v1)+af(u+1,v+1) (7)

其中，u0、v0代表期望坐标点；v趋于期望点可求点；a代表期望点到可求点的横向距离；β代表期望点到可求点的纵坐标；f为像素的灰度值；f(u0,v0)代表所求点的最终信息，即代表车轮的位置信息；

所述车速检测设备，能够采集车辆在行驶的车轮状况，利用前后车轮的偏角进行对于车辆的行驶的方向的检测，同时通过整个图像采集设备检测车辆行驶距离和前方车辆的车速，同时进行预测车辆的行驶时间，包括堵车到通行的预测时间；对于车辆路上无法行驶的信息，也会通过覆盖的网络和车辆之间的联系进行信息的传播，车辆之间信息通过V2X组合设备进行数据的传播和处理；

所述感应设备，是利用交通路口的感应器、V2X组合设备、路测感应模块和地磁检测器组合，对于雨雾天气，通过结合利用相互感应作用进行规划出车辆行驶的路线，通过组合得到在实现受阻的情况下车辆仍然进行行驶。

上述的各类信息采集，主要代表是卡口，通过基本气象收集设备、卡口、基站、广播等，对于平常的信息进行采集。

所述通讯层的多模式通讯网络单元，通过专用WiFi网络覆盖为智能车载和路测设备提供数据传输的支撑，该专用WiFi网络覆盖为每500m安装WAU(无线接入单元)，总带宽500M，示范区全域专用WiFi示意图。而第一阶段建设是拟基于智能车载设备和智能路侧通信设备搭建多模式异构车车/车路通信网络，为用户提供了丰富的无缝接入服务。在异构网络中，车载终端可以通过多样化的无线通信技术获得通信服务，这些无线接入技术主要包括移动网络(4G/未来 5G)，无线局域网(Wireless Local Area Networks,WLAN)，专用短程通信(Dedicated Short Range Communication,DSRC)等。远程信息系统和车载信息娱乐系统需要不同网络之间的互操作与协作通信，由此来提高网络业务质量和满足各种需求。因此，面向异构网络的新型车载通信终端需集成多种无线通信模式，并具备不同通信模式之间切换、接入以及多模式通信协作的能力。

第一阶段的多模式异构车车/车路通信网络建设，能够集成多种无线通信模式，并具备不同通信模式之间切换、接入以及多模式通信协作能力；

第二阶段的车联网信息安全建设实现不同网络之间的相互操作和协作通信，用于开展车路协同信息安全测试与评估，用于对智能交通系统实现安全视角下的重塑。

所述场景应用层的智能化协同联动控制系统单元，协同云控制中心、智能化协同联动控制系统、交通信息综合发布与诱导系统、智能网联汽车多场景测试与评价系统，对于整个道路系统具有空余车位检测、车距检测、车轨迹检测和预报、信号交通灯路口信息发布和等待时间的预判。智能车路协同云控中心将构建分布式计算集群，采用虚拟化技术，形成面向大数据处理服务的计算环境，通过部署Hadoop+MapReduce为核心的各种大数据处理软件系统和专项数据处理软件，实现面向交通大数据的处理能力。智能车路协同云控中心可以实现数据接入与管理、数据汇聚与转发。中心设计数据接入能力应达到200Mbps、 100万条/秒交通数据实时接收，同时具备PB级的数据存储和管理能力。数据存储支撑包括对多种数据存储格式的支持，如关系型数据库，分布式文件系统及 NO-SQL的新型分布式数据库。建设中心的可视化显示能力，通过对各种计算机图、文及网络信息、视频图象信息的动态综合显示完成对各种信息的显示需求。智能化协同联动控制基于智能联网信号控制器，通过对路网交通状态感知信息分析，搭建城市交通智能联网联控系统，实现交通信号智能联网条件下的各种应用研究。

本发明的基于V2X的智能交通控制车联网系统的控制方法，包括以下步骤，

步骤(A)，通过区域定位设备对于车辆信息定位，并利用图像采集设备对于车辆状态、行人信息、道路上的路障采集，再利用车速检测设备、感应设备对于车辆的速度和当前环境检测，在通过V2X组合设备对于车辆行驶过程中的车辆信息、交通信号和行人信息进行采集；

步骤(B)，对于采集的车辆信息、交通信号和行人信息进行预处理，实现道路上的车辆、行人、交通信号变化的数据处理；

步骤(C)，通过多模式通讯网络单元把数据处理后的车辆、行人、交通信号变化数据进行实时传输到位于汽车内的智能化协同联动控制单元；

步骤(D)，通过智能化协同联动控制单元实现对于车辆的控制，同时把自身车辆信息进行外部传输，反馈到步骤(A)，实现闭环控制，具体包括智能控制系统协同云控制、智能化协同联动控制、交通信息综合发布与诱导、智能网联汽车多场景测试与评价，从而实现整个道路系统具有空余车位检测、车距检测、车轨迹检测和预报、信号交通灯路口信息发布和等待时间的预判，

其中，所述智能控制系统协同云控制，为构建分布式计算集群，采用虚拟化技术，形成面向大数据处理服务的计算环境，部署Hadoop+MapReduce为核心的各种大数据处理软件系统和专项数据处理软件，实现面向交通大数据的处理能力，对多种数据存储格式的支持；具备可视化显示能力，通过对各种计算机图、文及网络信息、视频图象信息的动态综合显示完成对各种信息的显示需求；

所述智能化协同联动控制，是基于智能联网信号控制器，通过对路网交通状态感知信息分析，包括基于车路信息交互的交叉路口优先通过控制保障公交、应急车通行效率；城市路网干线运行协调控制动态寻优技术以及过饱和状态下城市主干道协调控制；数据驱动下的中等城市控制节点协调联控；

所述交通信息综合发布与诱导，是在梳理智慧出行业务流程的基础上，结合不同旅客出行的需求，分析智慧出行，建立以“感知”技术为基础，以“出行信息服务”为核心的信息综合发布与诱导系统。本系统提供基于物联网感知技术与大数据技术的旅客全过程智慧出行服务，图4为整个诱导过程主体框架图。

所述智能网联汽车多场景测试与评价，智能驾驶测试场景库的建立需面向中国道路交通环境，满足智能驾驶车辆在各种道路类型、各类交通标志及信号，面对不同的交通状态以及天气条件下的不同功能模块(包括环境感知系统、算法决策系统以及车辆控制系统)及车辆整体性能的测试需求。另外，需要对随机、复杂的道路交通场景进行采集与分类管理，智能驾驶测试场景库将覆盖不同道路类型、不同路况、不同交通运行状态以及不同气象等条件的智能驾驶场景数据，可以为智能驾驶技术研究、产品开发、试验验证、认证管理、示范区建设、行业标准法规研究制定等提供数据支撑，图5是多模式通讯切换策略示意图。从场景库的建设目的出发，根据场景库的功能需求分析设计场景库不同的功能子系统如场景库采集子系统、数据处理子系统、场景库管理子系统、场景库应用系统等。使场景库具备场景数据重演，重现车辆在真实道路场景的反应，实现车辆的大样本快速模拟测试的能力；具备通过对场景数据的定制，满足不同类型智能驾驶系统测试的需求的能力；具备提取场景库中典型场景数据，在真实封闭测试场地内进行场景复现，实现对智能驾驶车辆真实表现的测试与评估的能力。

其中，实现整个道路系统具有空余车位检测、车距检测、车轨迹检测和预报、信号交通灯路口信息发布和等待时间的预判，包括以下过程，

通过对于道路交通协同感知单元对于车轮偏转角计算的数据，得到车辆行驶得方向，并利用对于整段道路车辆的形式的速度均值，通过道路拍摄的图片进行距离，进而计算得到车辆到前方所用的时间，得出车轨迹；

同时对于堵车的状况，首先通过红绿灯的时间、所堵车辆个数和平均的车流量计算堵车到通车的时间；

对于露天检测时利用摄像机对于路边的车位线进行检测处理得到空车位数据通过通讯层传递给车辆，便于车辆停泊；

9、对于雨雾天气感应设施利用传感器代替视线，对于视线受阻的状况给与前方道路指引，给出一条安全道路行驶道路，其中，通过对于道路交通协同感知单元对于车轮偏转角计算的数据，得到车辆行驶得方向，具体为通过车身和车轮角度变化，从而判断出整个车将要行驶轨迹，从而判断出整个车将要行驶轨迹，从而对于整个车行驶的方向和速度进行估计，是转向轮外轮中心轮迹最小转弯半径R1、车身最外点的最小转弯半径R2，根据内外轮转角和车辆相关的参数进行计算得出整个车身的车轨迹，行驶轨迹最远半径r1和行驶轨迹最近半径r2，其中

r＝l/tanσ (9)

R1＝r+d+l tan b (10)

R2＝r/sinσ+d+ltanb (11)

r1＝r+c+e tan b (12)

r2＝r/sinσ+c+e tan b (13)

其中，l为轴距；b为转向轮外轮偏角；d为前轮距；c为整车宽度；M为主销中心距；e为车身长；r为中心点到后车轮距离：σ为b的余角，通过转角来检测出整个车身的内外轮转弯半径，同时利用车身和车宽检测整个车轨迹，从而得出车辆行驶得方向；

对于整段道路车辆的形式的速度均值，通过道路拍摄的图片进行距离，同时利用摄像机拍摄和后期的处理，得到的车的方向，利用拍摄的视线范围，利用摄像机和车的位置，进而计算得到车辆到前方所用的时间，

e为车身长；w为摄像机检测的距离范围；v1为车速估计值；q为摄像机拍摄范围角度；j为摄像机到道路垂直距离：

对于堵车的状况，首先利用数据得到红绿灯的时间，同时得到运行的距离，利用公式得到每个车通过红绿灯的时间。同时统计所堵车辆个数利用平均起步时间，计算道路上车辆通过的时速得到时间，从而得到平均的车流量计算堵车到通车的时间。通过对于整个道路上每个车车速检测为Vi其中i＝(1,2,3...n)，

t₁＝t_a+t_b (16)

其中，t_a代表红绿灯时间；n代表车辆个数；t_b为车的起步时间；D为车身的长度；g为停车时候两个车的距离；k为马路长度；t_总代表最后一辆车通过十字路口距离；

对于露天检测时利用摄像机对于车流量检测的同时，我们可以都得空车位数量和位置，利用区域网络对于路边的车位数据信息进行传输，便于车辆停泊。

对于雨雾天气感应设施利用传感器代替视线，通过路感、车感、十字路口感应进行结合，通过感应器对于近距离的物体检测，通过输出感应利用返回的波，得到道路上运行物体的距离和状况，利用整个网络系统进行规划道路前方的安全通道，对于视线受阻的状况给与前方道路指引，给出一条安全道路行驶道路。

本发明的具体实施例，如图3所示，交通基本设施图，图中包含需要的基本设备和整个道路的网络图。我们可以通过空地协同感知系统，得到了车位空余、人群分布、行驶可见度、堵车信息等，对于车路协同感知系统主要是利用 V2X感知、车载雷达、微波检测器、地磁检测器等组合，传递车辆、行人、交通信号等信息。如图4所示，交通设备具体布局图，从图中知道对于固定摄像机、地磁感应器、微波检测器、高清遥控视频摄像机等安装的具体位置和相互之间的距离。如图5所示，主要是远程信息系统和车载信息娱乐系统需要不同网络之间的互操作与协作通信，由此来提高网络业务质量和满足各种需求。因此，面向异构网络的新型车载通信终端需集成多种无线通信模式，并具备不同通信模式之间切换、接入以及多模式通信协作的能力。如图6所示，本发明拟搭建交通出行特征信息感知分析系统，通过本系统实现对道路车辆和个体出行特征的感知和分析，在示范区布置伪基站，利用基站获取手机的定位信息等出行者特征信息；布置卡口设备，基于卡口设备获取出行车辆的特征信息。基于获取去的出行者特征信息和出行车辆的特征信息，分析人群分布、出行需求、出行方式、出行状态等交通出行规律，用于交通服务。

综上所述，本发明的基于V2X的智能交通控制车联网系统及其控制方法，利用V2X产品融入车载TBOX和交通系统中，通过对于全区域协同感知系统等多个小系统结合，同时融合车路协同手段，解决因交通环境恶化等问题，引起的车辆拥堵问题。通过车辆状态检测、行驶信息的预报、过往车速检测等多方面功能协作，进一步改善城市道路运输能力和交通环境，对道路上车辆的智能检测和实时控制，当出现拥挤的现象会自动控制和调节，提高交通运行效率和安全性，克服道路拥挤、减少车辆行驶碰撞、减少交通信号交叉路口等待的时间、前方车辆的行驶轨迹预测等。通过对于数据的采集车辆可以提前知道整个道路的状况和车辆自身的状况，可以提前进行了解和调整行驶的方向。对于所在的道路或者车道进步变速和变道提前收集信息，对于整个区域的车辆信息和行人信息进行数据采集和处理，减少时间浪费和事故的发生，具有良好的应用前景。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (6)

1.基于V2X的智能交通控制车联网系统，其特征在于：包括

道路交通协同感知单元，所述道路交通协同感知单元以V2X嵌入的T-BOX软件系统为平台，通过融合车路协同感知手段，实现对于交通相关的气象状态、重大活动、突发事件、交通事故实时监控；同时对于人群分布、出行方式进行监控，实现对于路网状参数的提取和评价分析；还能通过多源数据融合处理，用于对城市道路全域协同感知；

多模式通讯网络单元，通过专用WiFi网络覆盖为智能车载和路侧设备提供数据传输的支撑，并通过第一阶段多模式异构车车/车路通信网络建设和第二阶段车联网信息安全建设实现不同网络之间的相互操作和协作通信；

智能化协同联动控制系统单元，是基于智能联网信号控制器，通过对网络交通状态感知信息分析，搭建交通智能联网联控系统，实现交通信号智能联网条件下的各种应用，包括车路交叉路口优先通过控制和主辅路协同、设置故障实时诊断功能用于车辆状况检测、设置交通信息综合发布于诱导功能用于旅客出行提供全程智慧服务、电动汽车智慧出行服务、道路交通安全预警、智能联网汽车的多场景、智能车路协同云控制功能进行服务，

所述道路交通协同感知单元以V2X嵌入的T-BOX软件系统为平台，该平台包括V2X组合设备、区域定位设备、图像采集设备、车速检测设备、感应设备，

所述V2X组合设备，使用在V2X和T-BOX组合的基础上，结合车辆和车辆之间、车和行人、车和交通信号系统三者联系的基础上，对于道路上的车辆、行人、交通信号信息进行采集和处理；

所述区域定位设备，是通过定位信号在利用北斗和GPS的米级定位的基础上，对于遮挡的区域通过区域雷达和卫星作用，结合电磁加强和天线组合的方法，再通过区域雷达、道路微波雷达、车载雷达和传感器组合检测厘米等级的距离数据；同时通过毫米雷达和激光雷达对于路侧的车辆、行人和障碍物进行三维重建；

所述图像采集设备，是对于道路上的各信号控制交叉口布设高清遥控视频摄像机；智能路侧感知设备包括微波检测器和固定视频摄像机，在使用的时候采用在路两侧每隔一定距离下布设固定视频摄像机进行对于车辆行人信息的采集，同时对于高速运动的车辆我们采用振镜设备进行处理摄像机可以对与物体跟好的跟踪和图像的捕获；

所述车速检测设备，能够采集车辆在行驶的车轮状况，利用前后车轮的偏角进行对于车辆的行驶的方向的检测，同时通过整个图像采集设备检测车辆行驶距离和前方车辆的车速，同时进行预测车辆的行驶时间，包括堵车到通行的预测时间；对于车辆路上无法行驶的信息，也会通过覆盖的网络和车辆之间的联系进行信息的传播，车辆之间信息通过V2X组合设备进行数据的传播和处理；

所述感应设备，是利用交通路口的感应器、V2X组合设备、路侧感应模块和地磁检测器组合，对于雨雾天气，通过结合利用相互感应作用进行规划出车辆行驶的路线，通过组合得到在实现受阻的情况下车辆仍然进行行驶，所述多模式通讯网络单元，通过专用WiFi网络覆盖为智能车载和路侧设备提供数据传输的支撑，该专用WiFi网络覆盖为每500m安装情况下的周活跃用户数量，总带宽500M；

第一阶段的多模式异构车车/车路通信网络建设，能够集成多种无线通信模式，并具备不同通信模式之间切换、接入以及多模式通信协作能力；

第二阶段的车联网信息安全建设实现不同网络之间的相互操作和协作通信，用于开展车路协同信息安全测试与评估，用于对智能交通系统实现安全视角下的重塑。

2.根据权利要求1所述的基于V2X的智能交通控制车联网系统，其特征在于：在使用的时候采用在路两侧每隔一定距离下布设固定视频摄像机进行对于车辆行人信息的采集，每隔一定距离为500米，其中摄像机进行对于车辆行人信息的采集，是利用追踪方法进行目标的追踪，其公式如下：

其中，F_i代表对于输入图像像素值进行傅里叶变换数据、H代表滤波器自身数据进行傅里叶变换的结果、H*代表H的共轭、G代表期望的输出图像的像素值的傅里叶变换；i为第i个图像：w代表图像的横坐标；v代表图像纵坐标；F_iwv代表输入的第i张图的上纵坐标为v横坐标为w的部分傅里叶变换的数据；G_iwv代表输出的第i张图的上纵坐标为v横坐标为w的部分傅里叶变换的数据；Hwv代表滤波器上纵坐标为v横坐标为w的部分傅里叶变换的数据；

为对于图像处理过程，采用如下公式计算：

其中，u像素横坐标；S为倾斜系数；ρ为比例系数：fu和fv是图像u轴与v轴的尺度大小；o为3*3矩阵；m为平行向量；I为旋转矩阵；

f(u0，v)＝(1-a)f(u，v)+af(u+1，v) (6)

f(u0，v+1)＝(1-a)f(u，v1)+af(u+1，v+1) (7)

f(u₀，v₀)＝(1-β)f(u₀，v)+βf(u₀，v+1)

＝(1-a)(1-β)f(u，v)+a(1-β)f(u+1，v) (8)+(1-a)βf(u，v+1)+aβf(u+1，v+1)

其中，u0、v0代表期望坐标点；v趋于期望点可求点；a代表期望点到可求点的横向距离；β代表期望点到可求点的纵坐标；f为像素的灰度值；f(u0，v0)代表所求点的最终信息，即代表车轮的位置信息。

3.基于权利要求1-2任一项所述的基于V2X的智能交通控制车联网系统的控制方法，其特征在于：包括以下步骤，

步骤(A)，通过区域定位设备对于车辆信息定位，并利用图像采集设备对于车辆状态、行人信息、道路上的路障采集，再利用车速检测设备、感应设备对于车辆的速度和当前环境检测，再通过V2X组合设备对于车辆行驶过程中的车辆信息、交通信号和行人信息进行采集；

步骤(B)，对于采集的车辆信息、交通信号和行人信息进行预处理，实现道路上的车辆、行人、交通信号变化的数据处理；

步骤(C)，通过多模式通讯网络单元把数据处理后的车辆、行人、交通信号变化数据进行实时传输到位于汽车内的智能化协同联动控制单元；

步骤(D)，通过智能化协同联动控制单元实现对于车辆的控制，同时把自身车辆信息进行外部传输，反馈到步骤(A)，实现闭环控制。

4.根据权利要求3所述的基于V2X的智能交通控制车联网系统的控制方法，其特征在于：步骤(D)，通过智能化协同联动控制单元实现对于车辆的控制，具体包括智能控制系统协同云控制、智能化协同联动控制、交通信息综合发布与诱导、智能网联汽车多场景测试与评价，从而实现整个道路系统具有空余车位检测、车距检测、车轨迹检测和预报、信号交通灯路口信息发布和等待时间的预判，

其中，所述智能控制系统协同云控制，为构建分布式计算集群，采用虚拟化技术，形成面向大数据处理服务的计算环境，部署Hadoop+MapReduce为核心的各种大数据处理软件系统和专项数据处理软件，实现面向交通大数据的处理能力，对多种数据存储格式的支持；具备可视化显示能力，通过对各种计算机图、文及网络信息、视频图象信息的动态综合显示完成对各种信息的显示需求；

所述智能化协同联动控制，是基于智能联网信号控制器，通过对路网交通状态感知信息分析，包括基于车路信息交互的交叉路口优先通过控制保障公交、应急车通行效率；城市路网干线运行协调控制动态寻优技术以及过饱和状态下城市主干道协调控制；数据驱动下的中等城市控制节点协调联控；

所述交通信息综合发布与诱导，是在梳理智慧出行业务流程的基础上，结合不同旅客出行的需求，分析智慧出行；

所述智能网联汽车多场景测试与评价，是建立需面向道路交通环境，满足智能驾驶车辆在各种道路类型、各类交通标志及信号，面对不同的交通状态以及天气条件下的不同功能模块，包括环境感知系统、算法决策系统以及车辆控制系统及车辆整体性能的测试需求；需要对随机、复杂的道路交通场景进行采集与分类管理，智能驾驶测试场景库将覆盖不同道路类型、不同路况、不同交通运行状态以及不同气象条件的智能驾驶场景数据。

5.根据权利要求4所述的基于V2X的智能交通控制车联网系统的控制方法，其特征在于：从而实现整个道路系统具有空余车位检测、车距检测、车轨迹检测和预报、信号交通灯路口信息发布和等待时间的预判，包括以下过程，

通过对于道路交通协同感知单元对于车轮偏转角计算的数据，得到车辆行驶得方向，并利用对于整段道路车辆的形式的速度均值，通过道路拍摄的图片进行距离，进而计算得到车辆到前方所用的时间，得出车轨迹；

同时对于堵车的状况，首先通过红绿灯的时间、所堵车辆个数和平均的车流量计算堵车到通车的时间；

对于露天检测时利用摄像机对于路边的车位线进行检测处理得到空车位数据通过通讯层传递给车辆，便于车辆停泊；

对于雨雾天气感应设施利用传感器代替视线，对于视线受阻的状况给与前方道路指引，给出一条安全道路行驶道路。

6.根据权利要求5所述的基于V2X的智能交通控制车联网系统的控制方法，其特征在于：通过对于道路交通协同感知单元对于车轮偏转角计算的数据，得到车辆行驶得方向，具体为通过车身和车轮角度变化，从而判断出整个车将要行驶轨迹，从而对于整个车行驶的方向和速度进行估计，是转向轮外轮中心轮迹最小转弯半径R1、车身最外点的最小转弯半径R2，根据内外轮转角和车辆相关的参数进行计算得出整个车身的车轨迹，行驶轨迹最远半径r1和行驶轨迹最近半径r2，其中

r＝l/tanσ (9)

R1＝r+d+l tan b (10)

R2＝r/sinσ+d+l tan b (11)

r1＝r+c+e tan b (12)

r2＝r/sinσ+c+e tan b (13)

其中，I为轴距；b为转向轮外轮偏角；d为前轮距；c为整车宽度；M为主销中心距；e为车身长；r为中心点到后车轮距离：σ为b的余角，通过转角来检测出整个车身的内外轮转弯半径，同时利用车身和车宽检测整个车轨迹，从而得出车辆行驶得方向；

对于整段道路车辆的形式的速度均值，通过道路拍摄的图片进行距离，同时利用摄像机拍摄和后期的处理，得到的车的方向，利用拍摄的视线范围，利用摄像机和车的位置，进而计算得到车辆到前方所用的时间，

e为车身长；w为摄像机检测的距离范围；v1为车速估计值；q为摄像机拍摄范围角度；j为摄像机到道路垂直距离：

对于堵车的状况，首先利用数据得到红绿灯的时间，同时得到运行的距离，利用公式得到每个车通过红绿灯的时间，同时统计所堵车辆个数利用平均起步时间，计算道路上车辆通过的时速得到时间，从而得到平均的车流量计算堵车到通车的时间，通过对于整个道路上每个车车速检测为Vi其中i＝(1，2，3...n)，

t₁＝t_a+t_b (16)

其中，t_a代表红绿灯时间；n代表车辆个数；t_b为车的起步时间；D为车身的长度；g为停车时候两个车的距离；k为马路长度；t_总代表最后一辆车通过十字路口距离；

对于露天检测时利用摄像机对于车流量检测的同时，我们可以都得空车位数量和位置，利用区域网络对于路边的车位数据信息进行传输，便于车辆停泊；

对于雨雾天气感应设施利用传感器代替视线，通过路感、车感、十字路口感应进行结合，通过感应器对于近距离的物体检测，通过输出感应利用返回的波，得到道路上运行物体的距离和状况，利用整个网络系统进行规划道路前方的安全通道，对于视线受阻的状况给与前方道路指引，给出一条安全道路行驶道路。

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