CN113870569A - 智能网联车辆无信号交叉口通行协调方法及系统 - Google Patents

智能网联车辆无信号交叉口通行协调方法及系统 Download PDF

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CN113870569A CN202111451373.7A CN202111451373A CN113870569A CN 113870569 A CN113870569 A CN 113870569A CN 202111451373 A CN202111451373 A CN 202111451373A CN 113870569 A CN113870569 A CN 113870569A
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Abstract

本发明公开了智能网联车辆无信号交叉口通行协调方法及系统,涉及智能交通技术领域,方法包括以下步骤:MEC主机获取目标交叉口范围内的地理信息数据和车辆数据;筛选出目标车辆;将目标车辆进行排序,选取当前时刻的第一辆目标车辆;根据第一辆目标车辆的通行时间确定排序中剩余的所述目标车辆各自的建议速度,使剩余的所述目标车辆以各自的建议速度为目标速度行驶,并且按照排序顺序依次逐一通行。与现有技术相比,本发明的优点如下:有效的保证了目标交叉口范围内车辆安全、高效通行,无需复杂的算法,不受使用条件限制,为无信号交叉口协调通行提供了易于实现的技术支撑。

Description

智能网联车辆无信号交叉口通行协调方法及系统
技术领域
本发明涉及智能交通技术领域,具体是涉及一种智能网联车辆无信号交叉口通行协调方法及系统。
背景技术
随着智能交通系统和智能网联技术的高速发展,智慧网联交叉口的建设也在逐渐普及实施。智慧网联交叉口即组合传感器感知技术、融合技术、V2X(Vehicle toEverything,车辆与外界进行信息交换)通信技术和交通优化算法,从而实现交叉口行人、非机动车与智能网联汽车之间的信息传递。通过V2X技术,所有的智能网联车辆可以将自身的状态信息传输汇聚到智慧网联交叉口部署的本地MEC(Multi-Access Edge Computing);通过计算机技术,部署在本地的MEC将收集到的车辆信息和环境信息分析和处理,最后做出车辆以何种速度通过交叉口的决策,以保证智能网联车辆能够安全、高效通过交叉口。
基于分布式交叉口协调通行已经取得了一些研究成果,主要包括基于可接受间隙模型的方法、基于冲突表的资源锁方法、基于动态博弈的方法等。但是目前所取得的研究成果只有在相对理想的环境条件下才能达到预期理想的结果,在工程实现上还存在困难。
发明内容
本发明的目的是为了克服上述背景技术的不足,提供一种在工程上易于实现的智能网联车辆无信号交叉口通行协调方法及系统。通过对路口范围内的车辆按到达路口的时间进行排序,并控制车辆改变自身行驶速度,从而协调车辆安全、高效通过无信号交叉口。
第一方面,提供一种智能网联车辆无信号交叉口通行协调方法,包括以下步骤:
步骤S1、MEC主机获取目标交叉口范围内的地理信息数据和车辆数据;
步骤S2、所述MEC主机筛选出目标车辆,所述目标车辆为各个车道上驶入所述目标交叉口范围内的车辆;
步骤S3、所述MEC主机实时将所有车道的目标车辆按驶入目标交叉口范围内的先后顺序分别进行排序,按照排序选取每条车道当前时刻的头车,并选取当前时刻预计最先到达所述目标交叉口范围内的公共区域的头车为第一辆目标车辆;
步骤S4、所述MEC主机根据排序的第一辆目标车辆的通行时间确定排序中剩余的所述目标车辆各自的建议速度,使剩余的所述目标车辆以各自的建议速度为目标速度行驶,并且按照排序顺序依次逐一通行。
在一个实施方案中,所述步骤S4包括以下步骤:
步骤S41、所述MEC主机根据当前时刻的第一辆目标车辆的通行时间确定排序中剩余的所述目标车辆各自的建议速度,剩余的所述目标车辆以各自的建议速度为目标速度行驶;
步骤S42、所述MEC主机判断所述目标交叉口范围内的公共区域是否存在车辆:
若是,则所述目标车辆以所述目标速度行驶至所述公共区域的入口边界线后停车,等待所述公共区域内的车辆驶出所述目标交叉口范围,进入步骤S43;
若否,进入步骤S43;
步骤S43、所述目标车辆按照排序顺序依次逐一通行,每通行一辆所述目标车辆,返回至所述步骤S41,直至所有目标车辆依次通行。
在一个实施方案中,所述目标交叉口范围内的地理信息数据包括:
所述目标交叉口范围内的公共区域的中心点经纬度;以及
所述目标交叉口范围的边界线到公共区域的中心点的距离。
在一个实施方案中,所述车辆数据至少包括:车辆的经纬度、速度以及航向角。
在一个实施方案中,所述步骤S1中所述MEC主机获取车辆数据的步骤包括:
步骤S11、车辆通过V2X通信,将车辆数据通过路侧单元上传至MEC主机;
步骤S12、所述MEC主机获取所述车辆数据。
在一个实施方案中,所述步骤S2中所述MEC主机筛选出目标车辆的步骤包括:
步骤S21、所述MEC主机对获取的所述车辆数据进行筛选,筛选出位于所述目标交叉口范围内的车辆,并记录;
步骤S22、所述MEC主机根据所述车辆的经纬度、航向角以及所述目标交叉口范围内的公共区域的中心点经纬度,筛选出各个车道上驶入所述目标交叉口范围内的车辆,并存储筛选后的车辆数据。
在一个实施方案中,所述步骤S3包括以下步骤:
步骤S31、所述MEC主机对所述目标车辆进行车道匹配;
步骤S32、所述MEC主机实时将所有车道的目标车辆按驶入目标交叉口范围内的先后顺序分别进行排序,按照排序选取每条车道当前时刻的头车;其中,所述头车为当前时刻每条车道上最先驶入所述目标交叉口范围内的所述目标车辆;
步骤S33、所述MEC主机计算当前时刻的所有头车预计到达所述目标交叉口范围的中心点的时间并进行升序排列,按照排列顺序选取当前时刻的第一辆目标车辆;其中,所述第一辆目标车辆为当前时刻的所有头车中预计最先到达所述公共区域的所述目标车辆。
在一个实施方案中,所述步骤S41包括以下步骤:
步骤S411、所述MEC主机计算当前时刻的所述第一辆目标车辆预计到达所述公共区域的入口边界线的时间
Figure 538347DEST_PATH_IMAGE001
和预计离开所述公共区域的出口边界线的时间
Figure 31515DEST_PATH_IMAGE002
步骤S412、所述MEC主机计算当前时刻排序在所述第一辆目标车辆之后的剩余所有目标车辆预计到达所述入口边界线的时间
Figure 503078DEST_PATH_IMAGE003
和离开所述出口边界线的时间
Figure 717415DEST_PATH_IMAGE004
;其中,i大于等于2;
步骤S413、所述MEC主机比较当前时刻的
Figure 126269DEST_PATH_IMAGE003
Figure 834462DEST_PATH_IMAGE001
Figure 837446DEST_PATH_IMAGE002
的关系,以确定剩余每辆所述目标车辆的建议速度
Figure 834352DEST_PATH_IMAGE005
Figure 312476DEST_PATH_IMAGE006
,则该第i辆目标车辆的建议速度
Figure 140755DEST_PATH_IMAGE005
由以下公式确定:
Figure DEST_PATH_IMAGE007
其中,
Figure 178288DEST_PATH_IMAGE008
为当前时刻该第i辆目标车辆当前的位置与所述公共区域的中心点的距离,i≥2;
Figure 895446DEST_PATH_IMAGE009
,则该第i辆目标车辆的建议速度
Figure 944304DEST_PATH_IMAGE005
为其当前时刻的实际速度;
步骤S414、排序在当前时刻的所述第一辆目标车辆之后的剩余的所述目标车辆分别以各自的建议速度为目标速度行驶。
在一个实施方案中,所述步骤S42中所述MEC主机判断所述目标交叉口范围内的公共区域是否存在车辆的步骤是:
所述MEC主机判断所述目标车辆与所述公共区域的中心点的距离是否小于所述公共区域的中心点与所述公共区域的入口边界线的距离:
若是,则所述公共区域存在车辆;
若否,则所述公共区域不存在车辆。
第二方面,提供一种实现所述的智能网联车辆无信号交叉口通行协调方法的系统,包括车载单元、路侧单元以及MEC主机;
所述车载单元设置在车辆上,并具备V2X通讯功能,所述车载单元用于将车辆数据通过所述路侧单元上传至所述MEC主机;
所述MEC主机用于获取目标交叉口范围内的车辆数据,并结合内置的地理信息数据,筛选出目标车辆;所述MEC主机用于实时将所有车道的目标车辆按驶入目标交叉口范围内的先后顺序分别进行排序,按照排序选取每条车道当前时刻的头车,并选取当前时刻预计最先到达所述目标交叉口范围内的公共区域的头车为第一辆目标车辆;根据排序的第一辆目标车辆的通行时间确定排序中剩余的所述目标车辆各自的建议速度,并向剩余的所述目标车辆上的车载单元发出速度建议指令;其中,所述目标车辆为各个车道上驶入所述目标交叉口范围内的车辆;
所述车载单元还用于接收并执行所述速度建议指令,使剩余的所述目标车辆以各自的建议速度为目标速度行驶,并且按照排序顺序依次逐一通行。
与现有技术相比,本发明的优点如下:通过部署在本地的MEC主机对目标交叉口范围内的车辆进行数据分析和处理,筛选出目标车辆并进行排序,根据排序的第一辆目标车辆的通行时间确定排序中剩余的目标车辆各自的建议速度,使目标车辆以各自的建议速度为目标速度行驶,并且按照排序顺序依次逐一通行。有效的保证了目标交叉口范围内车辆安全、高效通行,无需复杂的算法,不受使用条件限制,为无信号交叉口协调通行提供了易于实现的技术支撑。
附图说明
图1是本发明智能网联车辆无信号交叉口通行协调方法中目标交叉口范围与车道及公共区域的位置示意图。
图2是本发明智能网联车辆无信号交叉口通行协调方法的流程示意图。
图3是图2中步骤S1的进一步流程示意图。
图4是图2中步骤S2的进一步流程示意图。
图5是图2中步骤S3的进一步流程示意图。
图6是图2中步骤S4的进一步流程示意图。
图7中图6中步骤S41的进一步流程示意图。
图中:10-目标交叉口范围、20-公共区域、21-入口边界线、22-出口边界线、23-中心点、30-目标车辆、40-车载单元、50-路侧单元、60-MEC主机。
具体实施方式
现在将详细参照本发明的具体实施例,在附图中例示了本发明的例子。尽管将结合具体实施例描述本发明,但将理解,不是想要将本发明限于所述的实施例。相反,想要覆盖由所附权利要求限定的在本发明的精神和范围内包括的变更、修改和等价物。应注意,这里描述的方法步骤都可以由任何功能块或功能布置来实现,且任何功能块或功能布置可被实现为物理实体或逻辑实体、或者两者的组合。
为了使本领域技术人员更好地理解本发明,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。
注意:接下来要介绍的示例仅是一个具体的例子,而不作为限制本发明的实施例必须为如下具体的步骤、数值、条件、数据、顺序等等。本领域技术人员可以通过阅读本说明书来运用本发明的构思来构造本说明书中未提到的更多实施例。
参见图1所示为本实施例的目标交叉口范围10、车道及公共区域20的位置示意图。本实施例中优选交叉口为十字路口,但实际应用中,交叉口并不局限于附图1中所示的十字路口。另外需要说明的是,目标交叉口范围10可以为预先设定的范围,该范围所示区域的边界线的形状也并非局限于附图1中所示的圆形。同样的,公共区域20也并非局限于附图1中所示的矩形,公共区域20的形状由车道的数量、方向等因素决定。某一方向的车道上,车辆进入公共区域20的边界线视为入口边界线21,车辆离开公共区域20的边界线视为出口边界线22。
实现的智能网联车辆无信号交叉口通行协调方法的系统,包括车载单元40(即On-Board Unit ,简称OBU)、路侧单元50(即Road Side Unit ,简称RSU)以及MEC主机60。
车载单元40设置在车辆上,并具备V2X通讯功能,车载单元40用于将车辆数据通过路侧单元50上传至MEC主机60。需要说明的是,本实施例中的车辆均指智能网联车辆。
MEC主机60用于获取目标交叉口范围10内的车辆数据,并结合内置的地理信息数据,筛选出目标车辆30;MEC主机60用于实时将所有车道的目标车辆30按驶入目标交叉口范围10内的先后顺序分别进行排序,按照排序选取每条车道当前时刻的头车,再将所有的头车按其到达目标交叉口范围10内的中心点23的时间进行升序排列,最先到达目标交叉口范围10内的中心点23的目标车辆30即确定为第一辆目标车辆30。根据排序的第一辆目标车辆30的通行时间确定排序中剩余的目标车辆30各自的建议速度,并向剩余的目标车辆30上的车载单元40发出速度建议指令;其中,目标车辆30为各个车道上驶入目标交叉口范围10内的车辆。
车载单元40还用于接收并执行速度建议指令,使剩余的目标车辆30以各自的建议速度为目标速度行驶,并且按照排序顺序依次逐一通行。
如图2所示,智能网联车辆无信号交叉口通行协调方法,包括以下步骤:
步骤S1、MEC主机获取目标交叉口范围内的地理信息数据和车辆数据。其中,目标交叉口范围内的地理信息数据包括:
目标交叉口范围内的公共区域的中心点经纬度,记为
Figure 331817DEST_PATH_IMAGE010
;以及
目标交叉口范围的边界线到公共区域的中心点的距离,记为
Figure 175139DEST_PATH_IMAGE011
车辆数据至少包括:车辆的经纬度、速度以及航向角,分别记为
Figure 943375DEST_PATH_IMAGE012
。车辆数据还可以包括时间戳、设备ID、车辆编号等。
步骤S2、MEC主机筛选出目标车辆,目标车辆为各个车道上驶入目标交叉口范围内的车辆。
步骤S3、MEC主机实时将所有车道的目标车辆按驶入目标交叉口范围内的先后顺序分别进行排序,按照排序选取每条车道当前时刻的头车,并选取当前时刻预计最先到达目标交叉口范围内的公共区域的头车为第一辆目标车辆。
步骤S4、MEC主机根据排序的第一辆目标车辆的通行时间确定排序中剩余的目标车辆各自的建议速度,使剩余的目标车辆以各自的建议速度为目标速度行驶,并且按照排序顺序依次逐一通行。
如图3所示,步骤S1中MEC主机获取车辆数据的步骤包括:
步骤S11、车辆内置的车载单元通过V2X通信,将车辆数据通过路侧单元上传至MEC主机。
步骤S12、MEC主机获取车辆数据。
如图4所示,步骤S2中MEC主机筛选出目标车辆的步骤包括:
步骤S21、MEC主机对获取的车辆数据进行筛选,筛选出位于目标交叉口范围内的车辆,并记录;
步骤S22、MEC主机根据车辆的经纬度、航向角以及目标交叉口范围内的公共区域的中心点经纬度,筛选出各个车道上驶入目标交叉口范围内的车辆,并存储筛选后的车辆数据。
具体的:
对于获取的每一辆车辆的数据,其经纬度分别为
Figure 763301DEST_PATH_IMAGE013
Figure 503855DEST_PATH_IMAGE014
,实时计算其与中心点的距离
Figure 19544DEST_PATH_IMAGE015
,计算方法如下:
Figure 478338DEST_PATH_IMAGE016
公式(1)
上述式(1)中,
Figure 898693DEST_PATH_IMAGE017
为地球半径,取值为6371.393km,
Figure 759332DEST_PATH_IMAGE018
Figure 180343DEST_PATH_IMAGE019
分别为中心点的经纬度,
Figure 126433DEST_PATH_IMAGE013
Figure 553741DEST_PATH_IMAGE014
分别为车辆位置的经纬度,计算过程中采用弧度单位。需要说明的是,上述公式(1)为已知的公式。
目标交叉口范围内的车辆需要满足的条件如下:
Figure 65625DEST_PATH_IMAGE020
公式(2)
上述式(2)中,
Figure 934835DEST_PATH_IMAGE015
为车辆与中心点的距离,
Figure 837063DEST_PATH_IMAGE011
为目标交叉口范围的边界线距离中心点的距离,可根据路侧单元的路侧传感器检测范围确定其大小。
由于采集的目标交叉口范围内的车辆在目标交叉口范围内可能存在不同的位置和行驶方向。比如,车辆可能位于驶入车道、驶出车道或公共区域内,因此需要进一步筛选出各个车道上驶入目标交叉口范围内的车辆。
具体如下:
MEC主机根据车辆的经纬度
Figure 68062DEST_PATH_IMAGE021
和中心点的经纬度
Figure 434452DEST_PATH_IMAGE010
计算车辆当前位置相对于中心点的方位角(即从车辆当前位置的指北方向线起,依顺时针方向到车辆当前位置与中心点连线之间的水平夹角,取值范围为0~360°),计算方法如下:
Figure 462844DEST_PATH_IMAGE022
公式(3)
上述式(3)中,
Figure 117948DEST_PATH_IMAGE023
的计算方法如下:
首先,根据三面角余弦公式获得
Figure 887058DEST_PATH_IMAGE024
的值:
Figure 107955DEST_PATH_IMAGE025
公式(4)
再根据三角函数公式即可得到
Figure 71363DEST_PATH_IMAGE023
Figure 449648DEST_PATH_IMAGE026
公式(5)
根据计算获得的相对夹角
Figure 258336DEST_PATH_IMAGE027
和车辆相对于中心点的位置确定车辆相对于中心点的相对方位角
Figure 97853DEST_PATH_IMAGE028
Figure 232163DEST_PATH_IMAGE029
且,则
Figure 97744DEST_PATH_IMAGE030
Figure 710122DEST_PATH_IMAGE031
Figure 607408DEST_PATH_IMAGE032
,则
Figure 443777DEST_PATH_IMAGE033
当且
Figure 253778DEST_PATH_IMAGE034
,则
Figure 669847DEST_PATH_IMAGE035
Figure 218377DEST_PATH_IMAGE036
Figure 897751DEST_PATH_IMAGE032
,则
Figure 534663DEST_PATH_IMAGE037
Figure 754422DEST_PATH_IMAGE038
Figure 626301DEST_PATH_IMAGE032
,则
Figure 7735DEST_PATH_IMAGE037
Figure 335205DEST_PATH_IMAGE036
Figure 93076DEST_PATH_IMAGE034
,则
Figure 819462DEST_PATH_IMAGE039
确定车辆相对于中心点的相对方位角
Figure 371797DEST_PATH_IMAGE028
后,判断车辆的航向角
Figure 983300DEST_PATH_IMAGE040
Figure 544863DEST_PATH_IMAGE028
之间的相对大小关系,若满足如下关系则判定车辆正在驶向路口中心点:
Figure 860175DEST_PATH_IMAGE041
公式(6-1)
Figure 848991DEST_PATH_IMAGE042
公式(6-2)
式中,
Figure 162771DEST_PATH_IMAGE043
为角度临界值,可根据目标交叉口范围的实际情况测量取值。
根据车辆与中心点的距离
Figure 59183DEST_PATH_IMAGE015
与公共区域的边界线的关系确定车辆是否处在公共区域内,
判断条件如下:
Figure 261625DEST_PATH_IMAGE044
公式(7)
式中,
Figure 919878DEST_PATH_IMAGE045
为公共区域的边界线(包括入口边界线和出口边界线)至中心点的距离,可根据目标交叉口范围内的实际情况测量取值。
若公式(7)成立,则表示车辆此时不在公共区域内;否则,车辆处于公共区域内。
若MEC主机采集的目标交叉口范围内的车辆数据满足公式(6-1)或(6-2),且满足公式(7),则表明该车辆数据对应的车辆正在驶入目标交叉口范围,认定为目标车辆, MEC主机将目标车辆的数据储存起来。
如图5所示,步骤S3包括以下步骤:
步骤S31、MEC主机对目标车辆进行车道匹配。并记录不同车道中所包含的车辆编号。
步骤S32、MEC主机实时将所有车道的目标车辆按驶入目标交叉口范围内的先后顺序分别进行排序,按照排序选取每条车道当前时刻的头车;其中,头车为当前时刻每条车道上最先驶入所述目标交叉口范围内的目标车辆。
具体为,根据上述公式(1)计算得到的目标车辆与中心点的距离
Figure 676612DEST_PATH_IMAGE015
,分别对每条车道上的目标车辆根据距离d的大小进行升序排序。取每条车道上距离d最小的车辆编号,并储存记录下来,该车辆编号对应的目标车辆即为该车道上的头车。
步骤S33、MEC主机计算当前时刻的所有头车预计到达所述目标交叉口范围的中心点的时间并进行升序排列,按照排列顺序选取当前时刻的第一辆目标车辆;其中,第一辆目标车辆为当前时刻的所有头车中预计最先到达公共区域的目标车辆。
具体为,MEC主机根据采集的目标车辆当前时刻的速度
Figure 81442DEST_PATH_IMAGE046
以及上述公式(1)计算得到的目标车辆与中心点的距离
Figure 935129DEST_PATH_IMAGE015
,计算每条车道上的目标车辆预计到达中心点的时间
Figure 498703DEST_PATH_IMAGE047
。当然,优先计算每条车道上的头车。
计算方法如下:
Figure 273892DEST_PATH_IMAGE048
公式(8)
Figure 216834DEST_PATH_IMAGE049
,则判断目标车辆是否停止在公共区域的边界线处,若
Figure 925027DEST_PATH_IMAGE050
Figure 925081DEST_PATH_IMAGE051
为车身长度),
Figure 656408DEST_PATH_IMAGE052
;否则,
Figure 403041DEST_PATH_IMAGE053
,直到车辆启动。
如图6所示,步骤S4包括以下步骤:
步骤S41、MEC主机根据当前时刻的第一辆目标车辆的通行时间确定排序中剩余的目标车辆各自的建议速度,剩余的目标车辆以各自的建议速度为目标速度行驶;
步骤S42、MEC主机判断目标交叉口范围内的公共区域是否存在车辆:
若是,则目标车辆以目标速度行驶至公共区域的入口边界线后停车,等待公共区域内的车辆驶出目标交叉口范围,进入步骤S43;
若否,进入步骤S43;
步骤S43、目标车辆按照排序顺序依次逐一通行,每通行一辆目标车辆,返回至步骤S41,重新确定建议速度,直至所有目标车辆依次通行。
需要说明的是,随着时间的推移,目标车辆的通行(原目标车辆驶出目标交叉口范围后不再是本实施例定义的目标车辆,原第一辆目标车辆驶入公共区域后不再是本实施例中定义的第一辆目标车辆),不同时刻点的第一辆目标车辆存在不同。因此,目标车辆中的第一辆目标车辆以及每条车道上的头车均是随着时间的推移不断变化更新的。而第一辆目标车辆的重新确定,使排序在该第一辆目标车辆之后的剩余所有目标车辆的建议速度被重新确定,即目标车辆的建议速度周期性的更新。
需要说明的是,步骤S42中MEC主机判断目标交叉口范围内的公共区域是否存在车辆的步骤是:
MEC主机判断目标车辆与公共区域的中心点的距离是否小于公共区域的中心点与公共区域的入口边界线的距离:
若是,则公共区域存在车辆;
若否,则公共区域不存在车辆。
如图7所示,步骤S41包括以下步骤:
步骤S411、MEC主机计算当前时刻的第一辆目标车辆预计到达公共区域的入口边界线的时间
Figure 231319DEST_PATH_IMAGE001
和预计离开公共区域的出口边界线的时间
Figure 402275DEST_PATH_IMAGE002
计算公式如下:
Figure 886478DEST_PATH_IMAGE054
公式(9)
Figure 159503DEST_PATH_IMAGE055
公式(10)
式中,
Figure 779971DEST_PATH_IMAGE056
表示第一辆目标车辆当前位置到中心点的距离,
Figure 121829DEST_PATH_IMAGE057
表示第一辆目标车辆当前时刻的速度。
步骤S412、MEC主机计算当前时刻排序在第一辆目标车辆之后的剩余所有目标车辆预计到达入口边界线的时间
Figure 93327DEST_PATH_IMAGE003
和离开出口边界线的时间
Figure 181762DEST_PATH_IMAGE004
;其中,i大于等于2;
计算公式如下:
Figure 984633DEST_PATH_IMAGE058
公式(11)
Figure 998856DEST_PATH_IMAGE059
公式(12)
式中,
Figure 425027DEST_PATH_IMAGE008
表示当前时刻第i辆目标车辆当前的位置与公共区域的中心点的距离,
Figure 815689DEST_PATH_IMAGE060
表示第i辆车当前时刻的实际速度。
步骤S413、MEC主机比较当前时刻的
Figure 177793DEST_PATH_IMAGE003
Figure 159656DEST_PATH_IMAGE001
Figure 73123DEST_PATH_IMAGE002
的关系,以确定剩余每辆目标车辆的建议速度
Figure 1896DEST_PATH_IMAGE005
Figure 218507DEST_PATH_IMAGE006
,则该第i辆目标车辆的建议速度
Figure 371271DEST_PATH_IMAGE005
由以下公式确定:
Figure 303192DEST_PATH_IMAGE061
公式(13)
Figure 770077DEST_PATH_IMAGE009
,则该第i辆目标车辆的建议速度
Figure 852913DEST_PATH_IMAGE005
为其当前时刻的实际速度。
步骤S414、排序在当前时刻的第一辆目标车辆之后的剩余的目标车辆分别以各自的建议速度为目标速度行驶。
需要说明的是,MEC主机向目标车辆上的车载单元发出速度建议指令后。车载单元接收该速度建议指令,并不必须执行该速度建议指令。车载单元可自行判断是否执行该指令。
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
需要说明的是,在本发明中,诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本发明的具体实施方式,使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种智能网联车辆无信号交叉口通行协调方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1、MEC主机获取目标交叉口范围内的地理信息数据和车辆数据;
步骤S2、所述MEC主机筛选出目标车辆,所述目标车辆为各个车道上驶入所述目标交叉口范围内的车辆;
步骤S3、所述MEC主机实时将所有车道的目标车辆按驶入目标交叉口范围内的先后顺序分别进行排序,按照排序选取每条车道当前时刻的头车,并选取当前时刻预计最先到达所述目标交叉口范围内的公共区域的头车为第一辆目标车辆;
步骤S4、所述MEC主机根据排序的第一辆目标车辆的通行时间确定排序中剩余的所述目标车辆各自的建议速度,使剩余的所述目标车辆以各自的建议速度为目标速度行驶,并且按照排序顺序依次逐一通行。
2.如权利要求1所述的智能网联车辆无信号交叉口通行协调方法,其特征在于,所述步骤S4包括以下步骤:
步骤S41、所述MEC主机根据当前时刻的第一辆目标车辆的通行时间确定排序中剩余的所述目标车辆各自的建议速度,剩余的所述目标车辆以各自的建议速度为目标速度行驶;
步骤S42、所述MEC主机判断所述目标交叉口范围内的公共区域是否存在车辆:
若是,则所述目标车辆以所述目标速度行驶至所述公共区域的入口边界线后停车,等待所述公共区域内的车辆驶出所述目标交叉口范围,进入步骤S43;
若否,进入步骤S43;
步骤S43、所述目标车辆按照排序顺序依次逐一通行,每通行一辆所述目标车辆,返回至所述步骤S41,直至所有目标车辆依次通行。
3.如权利要求1所述的智能网联车辆无信号交叉口通行协调方法,其特征在于,所述目标交叉口范围内的地理信息数据包括:
所述目标交叉口范围内的公共区域的中心点经纬度;以及
所述目标交叉口范围的边界线到公共区域的中心点的距离。
4.如权利要求1所述的智能网联车辆无信号交叉口通行协调方法,其特征在于,所述车辆数据至少包括:车辆的经纬度、速度以及航向角。
5.如权利要求4所述的智能网联车辆无信号交叉口通行协调方法,其特征在于,所述步骤S1中所述MEC主机获取车辆数据的步骤包括:
步骤S11、车辆通过V2X通信,将车辆数据通过路侧单元上传至MEC主机;
步骤S12、所述MEC主机获取所述车辆数据。
6.如权利要求1所述的智能网联车辆无信号交叉口通行协调方法,其特征在于,所述步骤S2中所述MEC主机筛选出目标车辆的步骤包括:
步骤S21、所述MEC主机对获取的所述车辆数据进行筛选,筛选出位于所述目标交叉口范围内的车辆,并记录;
步骤S22、所述MEC主机根据所述车辆的经纬度、航向角以及所述目标交叉口范围内的公共区域的中心点经纬度,筛选出各个车道上驶入所述目标交叉口范围内的车辆,并存储筛选后的车辆数据。
7.如权利要求2所述的智能网联车辆无信号交叉口通行协调方法,其特征在于,所述步骤S3包括以下步骤:
步骤S31、所述MEC主机对所述目标车辆进行车道匹配;
步骤S32、所述MEC主机实时将所有车道的目标车辆按驶入目标交叉口范围内的先后顺序分别进行排序,按照排序选取每条车道当前时刻的头车;其中,所述头车为当前时刻每条车道上最先驶入所述目标交叉口范围内的所述目标车辆;
步骤S33、所述MEC主机计算当前时刻的所有头车预计到达所述目标交叉口范围的中心点的时间并进行升序排列,按照排列顺序选取当前时刻的第一辆目标车辆;其中,所述第一辆目标车辆为当前时刻的所有头车中预计最先到达所述公共区域的所述目标车辆。
8.如权利要求7所述的智能网联车辆无信号交叉口通行协调方法,其特征在于,所述步骤S41包括以下步骤:
步骤S411、所述MEC主机计算当前时刻的所述第一辆目标车辆预计到达所述公共区域的入口边界线的时间
Figure DEST_PATH_IMAGE001
和预计离开所述公共区域的出口边界线的时间
Figure 518804DEST_PATH_IMAGE002
步骤S412、所述MEC主机计算当前时刻排序在所述第一辆目标车辆之后的剩余所有目标车辆预计到达所述入口边界线的时间
Figure DEST_PATH_IMAGE003
和离开所述出口边界线的时间
Figure 769526DEST_PATH_IMAGE004
;其中,i大于等于2;
步骤S413、所述MEC主机比较当前时刻的
Figure 751782DEST_PATH_IMAGE003
Figure 810874DEST_PATH_IMAGE001
Figure 725609DEST_PATH_IMAGE002
的关系,以确定剩余每辆所述目标车辆的建议速度
Figure DEST_PATH_IMAGE005
Figure 579471DEST_PATH_IMAGE006
,则该第i辆目标车辆的建议速度
Figure 175538DEST_PATH_IMAGE005
由以下公式确定:
Figure 557978DEST_PATH_IMAGE008
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为当前时刻该第i辆目标车辆当前的位置与所述公共区域的中心点的距离,i≥2;
Figure 505598DEST_PATH_IMAGE010
,则该第i辆目标车辆的建议速度
Figure 871858DEST_PATH_IMAGE005
为其当前时刻的实际速度;
步骤S414、排序在当前时刻的所述第一辆目标车辆之后的剩余的所述目标车辆分别以各自的建议速度为目标速度行驶。
9.如权利要求2所述的智能网联车辆无信号交叉口通行协调方法,其特征在于,所述步骤S42中所述MEC主机判断所述目标交叉口范围内的公共区域是否存在车辆的步骤是:
所述MEC主机判断所述目标车辆与所述公共区域的中心点的距离是否小于所述公共区域的中心点与所述公共区域的入口边界线的距离:
若是,则所述公共区域存在车辆;
若否,则所述公共区域不存在车辆。
10.一种实现如权利要求1至9中任一项所述的智能网联车辆无信号交叉口通行协调方法的系统,其特征在于,包括车载单元、路侧单元以及MEC主机;
所述车载单元设置在车辆上,并具备V2X通讯功能,所述车载单元用于将车辆数据通过所述路侧单元上传至所述MEC主机;
所述MEC主机用于获取目标交叉口范围内的车辆数据,并结合内置的地理信息数据,筛选出目标车辆;所述MEC主机用于实时将所有车道的目标车辆按驶入目标交叉口范围内的先后顺序分别进行排序,按照排序选取每条车道当前时刻的头车,并选取当前时刻预计最先到达所述目标交叉口范围内的公共区域的头车为第一辆目标车辆;根据排序的第一辆目标车辆的通行时间确定排序中剩余的所述目标车辆各自的建议速度,并向剩余的所述目标车辆上的车载单元发出速度建议指令;其中,所述目标车辆为各个车道上驶入所述目标交叉口范围内的车辆;
所述车载单元还用于接收并执行所述速度建议指令,使剩余的所述目标车辆以各自的建议速度为目标速度行驶,并且按照排序顺序依次逐一通行。
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Denomination of invention: Method and System for Coordination of Intelligent Connected Vehicles at Unsigned Intersections

Effective date of registration: 20231010

Granted publication date: 20220315

Pledgee: Bank of China Limited Wuhan Economic and Technological Development Zone sub branch

Pledgor: ISMARTWAYS (WUHAN) TECHNOLOGY Co.,Ltd.

Registration number: Y2023980060478

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