CN113993761A - 一种基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法、装置和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法、装置和系统，自动驾驶方法包括智能交通系统获取交通工具行驶的相关信息；建立交通模型，智能分析出交通工具整体自动驾驶方案；将所述方案传输至交通工具，交通工具按照所述方案执行自动驾驶。自动驾驶装置包括控制组件和无线传输组件。智能交通系统包括：交通信息获取装置、信号收发器和服务器。通过本发明的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法、装置和系统，从而有效避免了信息获取不全面，各交通工具决策相互冲突等问题，大大提高了交通工具行驶的安全性以及交通工具行驶的效率，并且可以方便低成本的将人工驾驶交通工具加入自动驾驶的功能。

Description

一种基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法、装置和 系统

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，特别是涉及一种基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法、装置和系统。

背景技术

随着科技的不断发展，自动驾驶技术的出现，极大地促进了交通的发展。自动驾驶交通工具主要是依靠人工智能、视觉计算、雷达、监测装置和全球定位系统的协同合作来实现交通工具的自动行驶，通过传感器返回的数据确定交通工具的可行驶区域。其中，环境感知的内容可以分为两大部分，其中目标信息可以为自动驾驶交通工具提供本车周围各个区域的目标，让自动驾驶交通工具做出正确的反应，如超越、减速、跟随等行为，实现自动控制，而路途信息为交通工具提供了可行驶道路/水域/空域以进行路径规划，将交通工具带到指定区域位置。但是，在存在视野或感应盲区的地段，自动驾驶交通工具很可能会因为无法及时感应到周边状况而无法做出合适、准确的决策。

智能交通系统(Intelligent Transportation System，ITS),指的是在较完善的基础设施之上将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术以及计算机处理技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系，从而建立起一种在大范围、全方位发挥作用的实时、准确、高效的综合管理系统。智能交通系统作为未来交通系统的发展方向，对减轻交通系统压力、保证交通工具行驶安全性、提高交通工具运输效率等方面具有重要意义。因此亟待一种将自动驾驶技术与智能交通系统有机结合的方法，更好地实现交通工具自动驾驶的安全性及高效性。

发明内容

本发明的主要目的是：提供一种基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法、装置和系统，通过获取交通工具行驶的相关信息，建立交通模型，智能分析出交通工具整体自动驾驶方案并传输至交通工具执行，有效避免了信息获取不全面，各交通工具决策相互冲突等问题，大大提高了交通工具行驶的安全性以及交通工具行驶的效率。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，所述方法包括：

所述智能交通系统获取交通工具行驶的相关信息；

所述智能交通系统建立交通模型，智能分析出交通工具整体自动驾驶方案；

所述智能交通系统将所述方案传输至交通工具，交通工具按照所述方案执行自动驾驶。

如上所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，所述交通工具包括：车辆、船舶、飞机、无人机、卫星、火箭。

如上所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，所述交通工具行驶的相关信息包括：交通工具的信息、行驶基础信息和行驶信息。

如上所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，所述智能交通系统获取交通工具行驶的相关信息的途径是通过途中的交通信息获取装置、交通工具自载的交通信息获取装置、远程交通信息获取装置、地图系统、导航系统、交通管理系统、气候系统、交通信息系统中的至少一种获取。

如上所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，所述方法还包括获取人工驾驶交通工具的相关信息，用于预测人工驾驶交通工具的行驶期望行为。

如上所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，所述方法还包括将所述交通工具整体自动驾驶方案传输至人工驾驶交通工具或相关设备，用于提示驾驶员自动驾驶交通工具的行驶情况或引导驾驶员驾驶交通工具或用于辅助驾驶系统。

如上所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，交通工具采用所述基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法包括：相互提供信息、共同协商制定交通工具整体自动驾驶方案、完全按照交通工具整体自动驾驶方案行驶中的至少一种。

如上所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，所述智能交通系统可与其他智能交通系统进行数据交互和/或共同协商制定交通工具整体自动驾驶方案。

如上所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，所述方法还包括：智能交通系统发送自动驾驶基础方案至交通工具，所述交通工具根据自动驾驶基础指令自行分析出适合本交通工具的驾驶方案。

如上所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，所述自动驾驶方法还包括：在相同的交通模型下，对不同的交通工具整体自动驾驶方案进行评估和比较，优先提供最优的交通工具整体自动驾驶方案。

如上所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，所述方法还包括当交通模型发生变化时，重新进行智能分析，得到新的交通工具整体自动驾驶方案，并传输至交通工具。

如上所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，所述方法还包括根据交通工具行驶的相关信息和智能交通系统的数据处理能力，选择合适的覆盖范围建立交通模型。

如上所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，所述建立交通模型是通过选择与实际情况相似度最高的已有交通模型，并根据实际情况相应修改已有交通模型以得到适合实际情况的交通模型。

如上所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，所述智能交通系统根据交通工具整体自动驾驶方案管理红绿灯、桥、栏杆、引导线/灯、高峰道、通行/禁行、交通标志中的至少一项。

本发明还提供一种交通工具的自动驾驶装置，所述自动驾驶装置包括控制组件和无线传输组件；

所述无线传输组件用于无线发送交通工具自载的交通信息获取装置的交通信息数据和接收交通工具整体自动驾驶方案；

所述控制组件用于按照所述交通工具整体自动驾驶方案控制交通工具自动行驶。

本发明还提供一种智能交通系统，所述系统包括：交通信息获取装置、信号收发器和服务器，

所述交通信息获取装置用于获取交通工具行驶的相关信息；

所述信号收发器用于收发信号；

所述服务器接收交通工具行驶的相关信息，建立交通模型，智能分析出交通工具整体自动驾驶方案，并将所述方案传输至交通工具。

本发明的一种基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法、装置和系统，自动驾驶方法包括智能交通系统获取交通工具行驶的相关信息；建立交通模型，智能分析出交通工具整体自动驾驶方案；将所述方案传输至交通工具，交通工具按照所述方案执行自动驾驶。自动驾驶装置包括控制组件和无线传输组件。智能交通系统包括：交通信息获取装置、信号收发器和服务器。通过本发明的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法、装置和系统，从而有效避免了信息获取不全面，各交通工具决策相互冲突等问题，大大提高了交通工具行驶的安全性以及交通工具行驶的效率，并且可以方便低成本的将人工驾驶交通工具加入自动驾驶的功能。

附图说明

图1为本发明第一实施例一种基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法的方法流程图。

图2为本发明第二实施例一种交通工具的自动驾驶装置的示意图。

图3为本发明第三实施例一种智能交通系统的示意图。

具体实施方式

为进一步阐述本发明达成预定目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及实施例，对本发明的具体实施方式，详细说明如下。

本发明第一实施例参阅图1。图1为本发明第一实施例一种基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法的方法流程图。如图所示，本发明的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法包括：

步骤1：智能交通系统获取交通工具行驶的相关信息。

本发明的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，可以用于车辆、船舶、飞机、无人机、卫星、火箭等交通工具。在本发明中，交通工具行驶的相关信息是建立交通模型的重要依据，也是分析得出自动驾驶方案的重要依据。因而，获取完整全面的交通工具行驶的相关信息是自动驾驶方案正确性和安全性的保障。交通工具行驶的相关信息包括：交通工具的信息、行驶基础信息和行驶信息。

交通工具的信息可以包括：交通工具类型、型号、编号、交通工具的长度/宽度/高度/质量/最大速度/制动距离/轮胎情况/动力情况/电量/油量等参数、交通工具起始地/目的地、交通工具的行驶目的如观光/上班/购物/会议等、乘坐人数、乘客信息如人群/年龄/身高/体重/抗晕性/抗颠簸性等、交通相关时间需求。还可以包括不同类型交通工具特有的信息，例如：飞机：最大飞行高度、最大航程、起飞距离、起飞时速、跑道要求、驾驶员要求、座位数、座位间距等；船舶：船名、完工年份、建造厂商、船只船种、货物种类、国籍、船主、排水量、满载排水量、吃水、舷宽、船长、航速、动力、转速等；卫星、火箭：重量、尺寸、用途、轨道、停留时间等。

行驶基础信息是指交通工具行驶所需的基础信息，对于车辆来说是道路信息，对于船舶来说是水域信息，对于飞机来说是空域信息。车辆行驶的基础信息可以包括：车道数、车道宽度、曲率半径、坡度、道路材质、出入口、红绿灯、道口、连接道路、道路环境、路面情况(包括摩擦力、承重、限高、限速等)、限高信息等与道路本身有关的信息。船舶行驶的基础信息可以包括：水流、水深、礁石、风浪、港口、灯塔等。飞机行驶的基础信息可以包括：飞行航道、风速、风向、云层状况、机场、跑道等。行驶基础信息还包括地图信息、地质信息、环境信息、气候信息、地址信息等。

行驶信息是指在本智能交通系统覆盖范围内可能对本交通工具行驶产生影响的信息。对于车辆来说包括路况信息，对于船舶来说包括水域状况的信息，对于飞机来说包括空域状况的信息。路况信息可以包括：车流量、周边其他交通工具的位置/速度/加速度/方向/路线等与导航有关的信息、障碍物/行人信息、交通信号灯信息、路面破损情况、交通意外等与道路交通状况有关的信息，还包括交通管制、交通信号、路况规律、路况需求、路况预测等。水域状况的信息可以包括：旗语信号、周边其他船舶的位置/速度/加速度/吃水深度/方向/路线、障碍物信息等。空域状况的信息可以包括：空管信号、周边其他飞机的位置/速度/加速度/飞行高度/方向/路线、障碍物信息等。还包括不同交通系统信息交汇，如航班信息、车次信息、活动(比赛、表演、展示、展览)、政务、运动、学习、工作、娱乐(电影、音乐厅、游戏、游乐场、歌舞厅)、购物、餐饮、医疗、旅游、节日等与交通相关的信息。

(地图、交通管理系统、环境信息：气候、光线、温度、交通需求、出行系统、监控系统)(信息获取装置)(基础交通信息：地图、交通规则、地理信息、气候、出行需求信息——放学、上班、营业、航班、车次))

在本发明中，智能交通系统获取交通工具行驶的相关信息可以通过途中的交通信息获取装置、交通工具自载的交通信息获取装置、远程交通信息获取装置、地图系统、导航系统、交通管理系统、气候系统、交通信息系统中的至少一种获取途径，也可以是通过其他途径获取。途中的交通信息获取装置可以包括摄像头、雷达、感应传感器、红外探测装置、道路或路面的压力/光学/超声波传感器等多种装置，可以在途中的合适位置设置多个监测装置用于获取这些信息。交通工具自载的监测装置可以包括：车载或船载或机载的摄像头/雷达/测速仪/定位装置等等。远程监测装置可以包括：卫星/远程雷达等装置。通过途中的交通信息获取装置、交通工具自载的监测装置、远程监测装置中的至少一种装置获取交通工具行驶的相关信息可以是接收上述装置主动发出的信息或者智能交通系统主动问询后获取到的上述装置的回复信息。还可以是来自地图系统、导航系统、出行管理系统、天气预报系统、交通管理系统等。

在本发明中，智能交通系统获取交通工具行驶的相关信息的途径也可以是通过监测交通工具的物联网硬件/射频卡/ECT设备等获取相关信息。最后，还可以通过监测路途中可能影响行驶的范围内的行人/动物/交通工具/建筑物/车站等来获取道路状况的相关信息。此外，智能交通系统还可以通过从地图服务器来获取相关区域的地图信息，所述地图信息可以包括交通工具行驶所需的基础信息如道路信息/水域信息/空域信息，也可以包括周边可能对本交通工具行驶产生影响的信息如路况信息/水域状况的信息/空域状况的信息，还可以包括定位/导航信息。地图信息可以是二维地图信息也可以是三维地图信息。智能交通系统还可以通过从其他系统服务器获取相关区域的交通工具行驶的相关信息。通过多种方式获取信息的好处是使信息更加全面，避免了单一信息来源导致的缺失。例如：现有自动驾驶技术通常是依赖交通工具自身的监控装置来获取信息，容易被遮挡导致一些信息获取不到。

在本发明中，由于获取的信息来自不同的来源，因而可能存在获取的信息的数据结构/数据标准/数据格式/数据描述等存在差异的状况，在此状况下，为了信息使用的流畅化及高效化，需要将不同来源、类型信息的进行转换和/或整合。可以通过视频识别技术、音频识别技术、交通工具/车牌识别技术、三维/四维建模技术、虚拟现实技术、增强现实技术、不同语言的翻译等方法实现信息数据的转换和/或整合。

步骤2：智能交通系统建立交通模型，智能分析出交通工具整体自动驾驶方案。

获取交通工具行驶的相关信息后，智能交通系统建立交通模型。交通模型可以包括：道路/航道/空中航道、交通工具、障碍物、行人、覆盖范围、覆盖时间、天气状况、特殊情况及其他与交通相关的因素。具体可以包括：道路宽度、道路质地、道路弯度/角度、车流量、交通工具位置/型号/速度/加速度/制动距离(还包括加速与制动与道路情况相关性)，交通工具的行驶目的、目的地、时间要求、紧急程度、乘客/货物行驶要求、油量、电量，障碍物位置/大小、礁石位置/大小、云层位置/大小、行人/自行车/电动车/动物的速度/方向/目的性/可能的行为等，能见度/风速/洋流/下雨/下雪/路面结冰等天气情况，特殊情况如白天夜晚差异/交通潮汐规律/交通管制或限行计划/交通工具权重/特殊任务的时间优先/限时到达以及其他交通工具的避让等，以及影响交通的其他内容包括道路外的各种飞机/船/车/物/人等。交通模型的覆盖范围可以根据实际情况设置，覆盖范围可以是一小段道路/航道/空中航道、一条完整的道路/航道/空中航道、几条道路/航道/空中航道、一个区域范围内、一个城市范围内以及更广阔的范围。系统获取的信息越丰富、越真实，交通模型包含的参数越多，所建立的交通模型也就贴近实际，依据该模型所分析得出的交通工具整体自动驾驶方案就越完善。建立交通模型可以是以获取的交通工具行驶的相关信息为基础建立，再结合从地图服务器和导航服务器获取的地图信息和导航信息进行完善，得到交通模型。建立模型之后，在模型范围内依据真实完整的信息包括：空间信息/时间信息/对象信息/其他信息如交通管制或限行或红绿灯等信息，通过计算分析得出交通工具整体自动驾驶方案。

建立交通模型可以是通过获取的信息新建交通模型，也可以是根据获取的信息通过选择与实际情况相似度高的已有交通模型，并根据实际信息相应修改所述已有交通模型以得到适合实际情况的交通模型。相似度的判定标准可以是事先设定的，也可以根据大数据分析/人工智能深度学习得到的，还可以是在实际使用过程中不断优化与完善的。

建立交通模型后，用户获取自动驾驶方案可以是用户输入行程的起点、目的地、行驶目的、乘客/物品、时间需求等。本发明的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法将起点、目的地、行驶目的等代入交通模型中，获得位置信息和交通工具行驶的相关信息，根据上述信息规划用户的行程，给出交通工具整体自动驾驶方案。用户的交通工具按该方案行驶，可以安全且高效到达指定目的地。

在本发明中，要实现的自动驾驶是针对道路/航道/空中航道上交通工具的整体自动驾驶方案。对比现有的只针对单个交通工具的自动驾驶，从整体上计算分析自动驾驶方案具有很大优势。首先，针对交通工具整体的自动驾驶方案，区域范围内的每辆自动驾驶交通工具都按照该整体自动驾驶方案执行，那么，相当于这些自动驾驶交通工具的预期行驶轨迹是已知的，只需要对人工驾驶交通工具的行驶轨迹进行预测。而单个交通工具的自动驾驶方案，需要对每个交通工具的行驶轨迹进行预测。此外，针对交通工具整体的自动驾驶方案，在计算分析规划方案时，是从交通工具的整体来考虑的，避免方案中的交通工具之间的行驶轨迹发生冲突，并且使交通工具整体的安全性和效率最高。而单个交通工具的自动驾驶方案只考虑本交通工具的行驶效率和安全性，不同交通工具之间的自动驾驶方案就有可能相互影响，降低行驶效率及安全性。因而本发明的自动驾驶方法在效率及安全性上均优于现有的自动驾驶方法。同时，本发明的自动驾驶方法，对于各自动驾驶交通工具，也会根据交通工具目的地及实时路况，为各自动驾驶交通工具规划最优的行驶路线。

在获取信息并建立交通模型后，通过分析计算得出的交通工具整体自动驾驶方案可能有多个，不同的交通工具整体自动驾驶方案可能各有优势。本发明的自动驾驶方法还包括：在相同的交通模型下，对不同的交通工具整体自动驾驶方案进行评估和比较，优先提供最优的交通工具整体自动驾驶方案。

具体方法包括：在相同的交通模型下，对交通工具整体自动驾驶方案中各交通工具根据安全性/行驶效率/舒适性/能耗等目标评估的结果，设定对应的级别/分值，并且设定安全性/行驶效率/舒适性/能耗等目标的目标权重，并根据各交通工具的交通工具类型/乘坐人数/交通工具价值等方面设定各交通工具的交通工具权重，从而能够根据交通工具整体自动驾驶方案中交通工具目标评估的级别/分值和目标权重，以及各交通工具的交通工具权重，计算出该交通工具整体自动驾驶方案的综合级别/分值，以便于在相同的交通模型下对多个交通工具整体自动驾驶方案进行综合比较及排序。

最优方案是将交通工具安全性/行驶效率/舒适性/能耗/目的性等方面进行综合评估，并结合各目标权重和交通工具权重所得到的综合分数最高的方案。通过对不同的目标设定不同的级别/分值/权重，可以实现各种最优方案。相关评估项目可以包括：总时间、总路程、总耗能、能量利用效率、绿色能源比例、总污染等等。评估项目还可以包括与行驶目的、目的地或时间有关的项目，如：不同的行驶目的对于时间的要求是赶飞机>上班>浏览。不同的行驶目的对于路线选择、速度、车道等的需求也是不同的。例如：游览目的的自动驾驶优选风景好的路线，以适当的速度行驶在靠近风景的车道上；对于必须达到的刚性目标如救护车/救火车/救援飞机30分钟内需赶到指定地点，可以将其级别设为最优先级，因而如果该目标未能达成，则方案的综合级别/分值必定低于该目标达成的方案。刚性目标还可以包括：军务、警务、医疗、应急、安全和其他至关重要的目标。还可以将交通工具/行人/货物，按照交通工具类型、乘客类型、货物类型、目的地、距离、路线/路线模型等因素进行分类/分组，然后通过分类/分组来设置它们的权重。级别/分值/权重的设定和优化可以基于具有专业性/权威性的研究结果，也可以基于大数据分析/信息重整得到的数据，可以是通过人工智能深度学习得到的数据，还可以是在原有数据使用过程中通过统计分析得出的新的数据，或上述方法的组合。级别/分值/权重的设定和优化可以是人工设置，也可以是人工智能自动设置，还可以是半人工半自动设置。

在本发明中，安全性目标所包含的要素可以包括：事故可能性/事故类型/可能受伤人数/可能死亡人数/可能经济损失/可能后果/可能影响等因素。行驶效率目标所包含的要素可以包括：行驶时间/行驶速度/行驶里程/行程完成度/目标达成率/及时性评价等因素。舒适性目标所包含的要素可以包括：行驶速度/行驶加减速/急转弯次数/急加速次数/急减速次数/急上升次数/急下降次数/颠簸程度等因素。能耗目标所包含的要素可以包括：单个交通工具能耗/总能耗/单位路程能耗/单个任务能耗/人均能耗/单位运载能力能耗等因素。交通工具权重可以根据交通工具类型、乘车人群、交通工具运载物品等方面进行设定。交通工具类型可以包括：车辆、船舶、飞机、无人机，其中，车辆还可以分为：客车/货车/大型车/中型车/小型车/特殊用途车/豪华车等，船舶还可以分为：河船/海船/帆船/轮船/游轮/货轮/大型船/中型船/小型船/特殊用途船只，飞机还可以分为：直升机/喷气式飞机/客机/货机/大型飞机/中型飞机/小型飞机/教练机，无人机还可以分为：旋翼式无人机/飞翼式无人机/特殊用途无人机等。乘客人群可以包括：儿童、老人、孕妇、病人等。交通工具运载物品可以包括：危险品、易碎品、易挥发性物品等。

例如：考虑交通工具制动及动力情况，制动又包括路面与轮胎、制动反应时间包括获取信号的时间/模型建立的时间/分析的时间/决策的时间/方案传输的时间/方案执行的时间，综合得出安全制动距离，再将当前交通工具与前车的距离与安全制动距离比较，得出相应的级别/分值。

级别/分值和权重系数的设定，可以根据不同的实际情况进行调整，例如，特殊类型交通工具如执行任务的警车的权重通常是高于私家车的，但载有危急病人的私家车的权重可能会高于一般特殊类型交通工具。又比如：正常天气情况下，飞机起飞的间隔与前机间距3分钟，不影响安全性方面的级别/分值，但恶劣天气下飞机起飞的间隔与前机3分钟可能会导致安全性方面的级别/分值降低。

交通工具整体自动驾驶方案是通过对交通模型智能分析得出的，输入要素是基于建立交通模型的实际信息，包含大量数据，通过交通模型智能分析出交通工具整体自动驾驶方案是一个复杂的过程，包含大量的运算量，但是自动驾驶又是一个对实时性要求很高的行为，所以又要求分析交通工具整体自动驾驶方案有限的短时间内完成，这就要求本发明的自动驾驶方法需要在实时性与方案最优解方面进行平衡。可以在上述交通工具整体自动驾驶方案的评估与比较中，加入实时性的评价，对于某个交通工具整体自动驾驶方案，既要考虑安全性/行驶效率/舒适性等方面的评价，也要考虑实时性方面的评价，因为过低的实时性必然会对自动驾驶的行驶效率产生影响，同时也很可能会对安全性产生影响，从而降低方案的综合评价。

在本发明中，降低分析交通工具整体自动驾驶方案的运算量从而提高实时性的方法可以是：根据交通工具行驶的相关信息的实际情况，选择合适的覆盖范围建立交通模型。通过适当缩小交通模型范围的大小，从而降低模型的复杂度，减少模型中的交通工具数量，障碍物的数量，可以让运算量大幅下降，从而大大提高方案的实时性。还可以将在相同或相似的交通模型下，交通工具根据安全性/行驶效率/舒适性等方面评估的结果所设定对应的级别/分值/权重，进行存储/记录，以便在相同/相似的条件下能够直接使用或借鉴相关设定，也可以对于相似或部分相似的交通工具进行集中处理，整体打包计算，降低运算量，提高实时性。

提高实时性的方法还可以是：将交通模型中的交通工具/障碍物限定为有限个状态，例如交通工具状态可以包括：加速、减速、停止、左转、右转、上升、下降、换道、超越、避让等。通过限定交通模型中每个元素的有限状态，可以减少运算量，提高实时性。

在本发明中，还可以通过将一个大的交通模型分成多个局部模型，通过不同的主机/服务器/计算平台来分别建立各局部模型，再将局部模型叠加成为整体模型。通过将整体模型分拆成局部模型，可以有效降低单个主机/服务器/计算平台的运算量，提高实时响应速度。还可以利用5G和边缘计算技术，通过5G将数据传输至最近的空闲的计算平台，来提高数据处理的实时性。也可以是利用交通工具自身的运算能力，将建立交通模型及智能分析出交通工具整体自动驾驶方案分配给智能交通系统及多个同意共享自身运算能力的交通工具来进行处理，再将这些处理的结果综合起来得到。

步骤3：智能交通系统将交通工具整体自动驾驶方案传输至交通工具，交通工具按照所述方案执行自动驾驶。

通过交通模型智能分析并评估出最优的交通工具整体自动驾驶方案后，将该方案传输至交通模型中所有的自动驾驶交通工具，各自动驾驶交通工具执行该方案，按照各自的行驶轨迹/实时速度/实时加速度自动行驶。

本发明的一种基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，通过途中的交通信息获取装置、交通工具自载的监测装置、远程监测装置或其他监测装置全面的获取交通工具行驶的相关信息，对交通工具给出整体自动驾驶方案，从而有效避免了信息获取不全面，各交通工具决策相互冲突等问题，大大提高了交通工具行驶的安全性以及交通工具行驶的效率。

在本发明中，为了进一步提高交通工具整体自动驾驶方案的安全性/效率/舒适性，并且降低运算量提升实时性，基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法还可以包括获取与行驶有关的人工驾驶交通工具的相关信息，用于预测人工驾驶交通工具的行驶期望行为。人工驾驶交通工具的行驶期望行为是指人工驾驶交通工具可能会采取的行驶行为，以及行驶行为的期望概率。人工驾驶交通工具的相关信息可以包括：交通工具状况、地图/导航系统、行驶方案、操作信息、驾驶人、驾驶风格、驾驶水平、驾驶偏好、特殊习惯、目的地、线路规划等信息。例如：如果人工驾驶汽车经常急刹车，则交通工具整体自动驾驶方案时需要为该车保持更多的安全驾驶距离，等等。获取人工驾驶交通工具的相关信息可以是通过自建数据库收集存储相关信息，或者由交通管理部门或其他相关组织的数据库的获取，还可以通过本方法的使用过程中不断获取的相关信息分析等方法得到。

本发明的一种基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，还可以包括将所述交通工具整体自动驾驶方案传输至人工驾驶交通工具或相关设备(如导航设备、辅助驾驶设备、智能手机等等)，用于提示驾驶员自动驾驶交通工具的行驶情况或引导驾驶员驾驶交通工具，也可以用于辅助驾驶系统。人工驾驶交通工具的驾驶员可以提前获知道周边的自动驾驶交通工具的预期行驶轨迹，还可以获得本发明的一种基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法的引导，引导驾驶员在该状况下采用正确的减速、加速、转向等驾驶行为，可以大大降低事故发生的概率，提高行驶效率，提高安全性。

在本发明中，如果自动驾驶交通工具还达不到主动驾驶交通工具的自动驾驶级别，而只是辅助驾驶级别。本发明的一种基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法可以将所述交通工具整体自动驾驶方案传输至辅助驾驶级别的交通工具，使交通工具的辅助驾驶系统可以提醒/建议/报警/主动控制交通工具按照该方案的交通工具轨迹行驶。

在本发明中，交通工具可以根据自身的实际情况采用不同的方式利用本发明的一种基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，交通工具采用所述基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法可以包括：相互提供信息、共同协商制定交通工具整体自动驾驶方案、完全按照交通工具整体自动驾驶方案行驶中的至少一种。相互提供信息的方式是指：交通工具可以是只接受与智能交通系统互通信息，如自身传感器获取的信息、行驶的路线等等，并且接收智能交通系统发来的交通工具整体自动驾驶方案，从中获知周边其他交通工具的自动驾驶方案，用作辅助驾驶或提示驾驶员注意。共同协商制定交通工具整体自动驾驶方案的方式是指：交通工具将自身一些自动驾驶的要求提出，智能交通系统制定交通工具整体自动驾驶方案时需要满足交通工具的要求，双方协商一致后交通工具方可采用交通工具整体自动驾驶方案进行自动驾驶。完全按照交通工具整体自动驾驶方案行驶是指交通工具完全遵照智能交通系统制定的交通工具整体自动驾驶方案行驶。

本发明的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，还可以采用分布式计算的方式，将建立交通模型及智能分析出交通工具整体自动驾驶方案分配给智能交通系统及多个同意共享自身运算能力的交通工具来进行处理，再将这些处理的结果综合起来。由于现有的交通工具硬件配置普遍不低，具备较强的运算能力，不亚于一台计算机，因而通过分布式计算，可以充分利用大量交通工具自身的运算能力，可以大大提升建立交通模型及智能分析出交通工具整体自动驾驶方案的实时性，同时降低对智能交通系统的硬件需求。

对于将建立交通模型及智能分析出交通工具整体自动驾驶方案分配给智能交通系统及多个同意共享自身运算能力的交通工具来进行分布式计算处理，可以是为交通工具分配自身相关的运算，例如：智能交通系统向交通工具发出可以超车或跟车的指令，由交通工具根据与指令相关的信息计算出适合该指令的具体行驶方案，再将适合该指令的具体行驶方案反馈给智能交通系统。交通工具获取与指令相关的信息可以是由智能交通系统处获取，或者是通过交通工具自载的监测装置获取。与指令相关的信息可以是交通工具的信息、行驶基础信息、或周边行驶信息。

本发明的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，还可以包括：智能交通系统发送自动驾驶基础方案至交通工具，所述交通工具根据自动驾驶基础指令自行分析出适合本交通工具的驾驶方案。发送给交通工具的基础指令可以是：限速、限道、跟随、超越、转弯、自动巡航等等。交通工具可以根据自动驾驶基础指令自行分析出适合本交通工具的驾驶方案并按照该方案驾驶，同时可以将该方案传输至智能交通系统。通过传输基础指令由交通工具自行按基础指令驾驶，可以有效利用交通工具自身的软硬件功能，同时可以降低智能交通系统分析的运算量。并且，由于交通工具会将自身根据自动驾驶基础指令自行分析出适合本交通工具的驾驶方案传输至智能交通系统，所以智能交通系统对于交通工具的具体的行驶状况也是完全掌握的，因而在分析交通工具整体自动驾驶方案或自动驾驶基础指令时仍然在效率上比单车自动驾驶方案具有优势。

在实际中，智能交通系统也可能不是唯一的，可能存在多个不同的智能交通系统都可以提供交通工具整体自动驾驶方案，因而，智能交通系统还可以与其他智能交通系统进行数据交互和/或共同协商制定交通工具整体自动驾驶方案，实现不同交通系统之间的整体行驶方案。通过尽可能多的获取信息，可以制定出效率更高的交通工具整体自动驾驶方案。

在本发明中，智能交通系统还可以根据交通工具整体自动驾驶方案管理红绿灯、桥、栏杆、引导线/灯、高峰道、通行/禁行、交通标志中的至少一项。包括对交通信号灯、道口、车道、航道、空中管制等进行管理，进一步提高整体交通效率。例如：根据交通工具整体自动驾驶方案，一路口南北方向车多，而东西向车少，则可以由智能交通系统调整红绿灯时间，使南北方向绿灯时间加长，东西方向绿灯时间变短，使该路口的整体交通效率提高。

本发明的一种基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，还可以与其他系统连通，基于用户的行驶目的，提供各种服务如预约停车、订票、急诊通知等，进一步提升用户体验及交通效率。例如：可以通过本发明的一种基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，得知用户驾驶交通工具到达电影院的精确时间，帮助用户在停车系统预约停车位，同时还可以帮助用户在订票系统订票。

本发明的一种基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，还可以通过交通工具整体自动驾驶方案，安排交通工具联合行驶或者移动充电。例如：在轮船进出港口时，通过交通工具整体自动驾驶方案，安排拖船与轮船联合自动行驶，更高效率的实现轮船进出港。还可以是在电动车需要充电时，安排移动充电车与需要充电的电动车汇合，之后通过交通工具整体自动驾驶方案以相同的速度一边行驶一边充电，使电动车无需停车充电。

所述方法还包括当交通模型发生变化时，例如：人工驾驶交通工具未按指示驾驶/急刹车/急加速，或交通工具突然发生事故/故障，或加入新的交通工具/行人/障碍物、或道路环境/气候环境发生变化等情况时，按照实时获取的信息更新交通模型，重新进行智能分析，得到新的交通工具整体自动驾驶方案，并传输至自动驾驶交通工具执行。

本发明的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法还可以适用于非优选的区域行驶，如草原、沙漠、荒地、暗礁区等。通过交通工具自载的监测装置和远程监测设备等，获取地面/水域/空域的信息、交通工具信息及区域内其他交通工具/障碍物/行人或动物的信息，建立一定覆盖范围的交通模型，并通过智能分析得到自动驾驶方案。非优选的区域相比于优选区域来说，不那么适合行驶，没有固定的道路/航道/空中航道，交通工具不再沿道路/航道/空中航道行驶，交通工具行驶可能的范围扩大了，同时，由于非优选区域的交通工具密度远小于优选区域的交通工具密度，从而使方案中的交通工具数量变少。本发明的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法可以针对非优选区域的特点进行相应的优化，提高非优选区域的行驶效率及安全性。

本发明第二实施例参阅图2。图2为本发明第二实施例一种交通工具的自动驾驶装置的示意图。如图所示，自动驾驶装置包括控制组件21和无线传输组件22；无线传输组件22用于无线发送交通工具自载的监测装置的交通信息数据和接收交通工具整体自动驾驶方案；控制组件21用于按照所述交通工具整体自动驾驶方案控制交通工具自动行驶。

在本发明中，可以是控制组件21与交通工具的控制系统连接，无线传输组件22将接收到的交通工具整体自动驾驶方案传输至控制组件21，控制组件21将交通工具整体自动驾驶方案传输至交通工具的控制系统，由交通工具的控制系统控制交通工具按照交通工具整体自动驾驶方案行驶。也可以是控制组件21包括一个或多个用于控制交通工具按照所述交通工具整体自动驾驶方案行驶的控制装置，无线传输组件22将接收到的交通工具整体自动驾驶方案传输至控制组件21，控制组件21收到方案后，由各控制装置控制交通工具按照所述交通工具整体自动驾驶方案行驶。在本实施例中，不同交通工具所需控制组件不同。例如：智能化程度高的车辆/船舶/飞机可能自身的控制系统可以完全控制交通工具按照交通工具整体自动驾驶方案行驶或只需要控制装置为交通工具自身的控制系统增加部分控制功能，智能化程度低的车辆/船舶/飞机可能交通工具自身的自动化程度低，需要大量控制装置使其改造为适应无人自动驾驶控制，如转向器/加速器/制动器/变速器/灯光/交通工具状况监控等多部件的自动控制。不同部件的自动控制装置不同，不同级别的自动驾驶，其控制装置也不同，如无人驾驶所需控制装置要求最高功能最全，而辅助驾驶所需的控制装置的要求和功能均低于无人驾驶所需的控制装置。

通过本发明的交通工具的自动驾驶装置，可以方便的为人工驾驶交通工具添加自动驾驶功能，由于自动驾驶的信息获取和分析得出方案都无需由交通工具自身完成，交通工具只需要接收自动驾驶方案，并且按照自动驾驶方案执行即可实现自动驾驶功能，所以，通过本发明的一种交通工具的自动驾驶装置可以低成本的为人工驾驶交通工具添加自动驾驶功能，无需增加复杂的硬件设备，只需要能够接收并按照自动驾驶方案执行即可。

本发明第三实施例参阅图3。图3为本发明第三实施例一种智能交通系统的示意图。如图所示，智能交通系统包括：交通信息获取装置31、信号收发器32和服务器33。

交通信息获取装置31用于获取交通工具行驶的相关信息，可以包括：摄像头、雷达、感应传感器、红外探测装置、道路或路面的压力/光学/超声波传感器等装置。智能交通系统还可以包括卫星、远程雷达等远程监测装置。

所述信号收发器32用于收发信号。可以将交通信息获取装置31获取的信息传输至服务器33，也可以接收交通工具发出的信息如交通工具自载的监测装置获取的信息传输至服务器33，还可以为服务器33向交通工具传输信息如交通工具整体自动驾驶方案等。信号收发器收发信号可以是通过无线方式，也可以是有线方式，也可以是有线方式与无线方式结合。

服务器33接收交通工具行驶的相关信息；建立交通模型，智能分析出交通工具整体自动驾驶方案，并将所述方案通过信号收发器32传输至交通工具。交通工具按照所述方案执行自动驾驶。

服务器33还可以从远程监测装置等其他途径获取信息，也可以连接互联网通过交通管理部门或其他相关组织的数据库等获取信息。服务器33既可以是智能交通系统自身的服务器，也可以是云服务器，也可以是MEC服务器，利用边缘计算及5G高速网络实现大运算量实时计算。

在本发明中，智能交通系统可以包括大量的交通信息获取装置和信号收发器，用于获取大量的交通工具行驶的相关信息。

本发明的一种智能交通系统与本发明的一种基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，技术特征一一对应，可以参照前述一种基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法的说明，在此不再赘述。

综上所述，本发明的一种基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法、装置和系统，自动驾驶方法包括智能交通系统获取交通工具行驶的相关信息；建立交通模型，智能分析出交通工具整体自动驾驶方案；将所述方案传输至交通工具，交通工具按照所述方案执行自动驾驶。自动驾驶装置包括控制组件和无线传输组件。智能交通系统包括：交通信息获取装置、信号收发器和服务器。通过本发明的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法、装置和系统，从而有效避免了信息获取不全面，各交通工具决策相互冲突等问题，大大提高了交通工具行驶的安全性以及交通工具行驶的效率，并且可以方便低成本的将人工驾驶交通工具加入自动驾驶的功能。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (16)

1.一种基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，其特征在于，

所述方法包括：

所述智能交通系统获取交通工具行驶的相关信息；

所述智能交通系统建立交通模型，智能分析出交通工具整体自动驾驶方案；

所述智能交通系统将所述方案传输至交通工具，交通工具按照所述方案执行自动驾驶。

2.根据权利要求1所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，其特征在于，所述交通工具包括：车辆、船舶、飞机、无人机、卫星、火箭。

3.根据权利要求1所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，其特征在于，所述交通工具行驶的相关信息包括：交通工具的信息、行驶基础信息和行驶信息。

4.根据权利要求1所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，其特征在于：所述智能交通系统获取交通工具行驶的相关信息的途径是通过途中的交通信息获取装置、交通工具自载的交通信息获取装置、远程交通信息获取装置中的至少一种装置获取。

5.根据权利要求1所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，其特征在于：所述方法还包括获取人工驾驶交通工具的相关信息，用于预测人工驾驶交通工具的行驶期望行为。

6.根据权利要求1所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，其特征在于：所述方法还包括将所述交通工具整体自动驾驶方案传输至人工驾驶交通工具或相关设备，用于提示驾驶员自动驾驶交通工具的行驶情况或引导驾驶员驾驶交通工具或用于辅助驾驶系统。

7.根据权利要求1所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，其特征在于，交通工具采用所述基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法包括：相互提供信息、共同协商制定交通工具整体自动驾驶方案、完全按照交通工具整体自动驾驶方案行驶中的至少一种。

8.根据权利要求1所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，其特征在于：所述智能交通系统可与其他智能交通系统进行数据交互和/或共同协商制定交通工具整体自动驾驶方案。

9.根据权利要求1所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，其特征在于：所述方法还包括：智能交通系统发送自动驾驶基础方案至交通工具，所述交通工具根据自动驾驶基础指令自行分析出适合本交通工具的驾驶方案。

10.根据权利要求1所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，其特征在于：所述自动驾驶方法还包括：在相同的交通模型下，对不同的交通工具整体自动驾驶方案进行评估和比较，优先提供最优的交通工具整体自动驾驶方案。

11.根据权利要求1所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，其特征在于：所述方法还包括当交通模型发生变化时，重新进行智能分析，得到新的交通工具整体自动驾驶方案，并传输至交通工具。

12.根据权利要求1所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，其特征在于：所述方法还包括根据交通工具行驶的相关信息和智能交通系统的数据处理能力，选择合适的覆盖范围建立交通模型。

13.根据权利要求1所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，其特征在于：所述建立交通模型是通过选择与实际情况相似度最高的已有交通模型，并根据实际情况相应修改已有交通模型以得到适合实际情况的交通模型。

14.根据权利要求1-13中任一权利要求所述的基于智能交通系统的交通工具自动驾驶方法，其特征在于：所述智能交通系统根据交通工具整体自动驾驶方案管理红绿灯、桥、栏杆、引导线/灯、高峰道、通行/禁行、交通标志中的至少一项。

15.一种交通工具的自动驾驶装置，其特征在于，所述自动驾驶装置包括控制组件和无线传输组件；

所述无线传输组件用于无线发送交通工具自载的监测装置的交通信息数据和接收交通工具整体自动驾驶方案；

所述控制组件用于按照所述交通工具整体自动驾驶方案控制交通工具自动行驶。

16.一种智能交通系统，其特征在于，所述系统包括：交通信息获取装置、信号收发器和服务器，

所述交通信息获取装置用于获取交通工具行驶的相关信息；

所述信号收发器用于收发信号；

所述服务器接收交通工具行驶的相关信息，建立交通模型，智能分析出交通工具整体自动驾驶方案，并将所述方案传输至交通工具。

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