CN114170803A - 路侧感知系统和交通控制方法 - Google Patents

路侧感知系统和交通控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114170803A
CN114170803A CN202111539341.2A CN202111539341A CN114170803A CN 114170803 A CN114170803 A CN 114170803A CN 202111539341 A CN202111539341 A CN 202111539341A CN 114170803 A CN114170803 A CN 114170803A
Authority
CN
China
Prior art keywords
traffic
information
roadside
target vehicle
intention
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202111539341.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114170803B (zh
Inventor
王鲲
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Apollo Zhilian Beijing Technology Co Ltd
Original Assignee
Apollo Zhilian Beijing Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Apollo Zhilian Beijing Technology Co Ltd filed Critical Apollo Zhilian Beijing Technology Co Ltd
Priority to CN202111539341.2A priority Critical patent/CN114170803B/zh
Publication of CN114170803A publication Critical patent/CN114170803A/zh
Priority to JP2022100895A priority patent/JP2022126798A/ja
Priority to KR1020220173535A priority patent/KR20230002176A/ko
Priority to EP22213481.9A priority patent/EP4198944A1/en
Priority to US18/082,127 priority patent/US20230121051A1/en
Application granted granted Critical
Publication of CN114170803B publication Critical patent/CN114170803B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0967—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits
    • G08G1/096708—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the received information might be used to generate an automatic action on the vehicle control
    • G08G1/096725—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the received information might be used to generate an automatic action on the vehicle control where the received information generates an automatic action on the vehicle control
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0116—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from roadside infrastructure, e.g. beacons
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/042—Detecting movement of traffic to be counted or controlled using inductive or magnetic detectors
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/07—Controlling traffic signals
    • G08G1/08—Controlling traffic signals according to detected number or speed of vehicles
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0112—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from the vehicle, e.g. floating car data [FCD]
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0129—Traffic data processing for creating historical data or processing based on historical data
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0133—Traffic data processing for classifying traffic situation
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • G08G1/0145—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications for active traffic flow control
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/04—Detecting movement of traffic to be counted or controlled using optical or ultrasonic detectors
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0965—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages responding to signals from another vehicle, e.g. emergency vehicle
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/164—Centralised systems, e.g. external to vehicles
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/166—Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/06—Protocols specially adapted for file transfer, e.g. file transfer protocol [FTP]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/2866—Architectures; Arrangements
    • H04L67/289—Intermediate processing functionally located close to the data consumer application, e.g. in same machine, in same home or in same sub-network
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/40—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
    • H04W4/44—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P] for communication between vehicles and infrastructures, e.g. vehicle-to-cloud [V2C] or vehicle-to-home [V2H]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Landscapes

  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本公开提供了一种路侧感知系统和交通控制方法，涉及深度学习和智能交通等人工智能技术领域。该系统的一实施方式包括：设置在目标路段上的基础供应设施、路侧计算设施和路侧感知设施；其中，基础供应设施与路侧计算设施和路侧感知设施连接，基础供应设施用于向路侧计算设施和路侧感知设施提供基础供应；路侧感知设施，用于获取路侧感知信息；路侧计算设施，用于存储并处理路侧感知信息，得到感知结果信息。

Description

路侧感知系统和交通控制方法
技术领域
本公开涉及计算机领域，具体涉及深度学习和智能交通，尤其涉及一种路侧感知系统和交通控制方法。
背景技术
随着移动互联网、自动驾驶、大数据等新一代技术的发展，面对复杂的交通环境，对路侧感知系统的存在以下需求：(1)感知识别需求；(2)计算需求；(3)通信需求。
目前，通过以下设备满足路侧感知系统的需求：(1)交通监控端，用于目标车辆位置、车牌、车速等目标车辆数据的采集，并通过有线或无线(Uu蜂窝通信)方式传输至后台进行交通违法、违章等交通监控，例如摄像机、测速雷达等；(2)交通诱导端，通过道路指引、道路疏导等信息，对目标车辆进行交通诱导，例如道路标识、道路标牌、道路信息板等；(3)气象监测端，采集道路气象灾害信息，并通过有线或无线(Uu蜂窝通信)方式传输至后台进行气象监测，例如气象监测站。
发明内容
本公开实施例提出了一种路侧感知系统和交通控制方法。
第一方面，本公开实施例提出了一种路侧感知系统，包括：设置在目标路段上的基础供应设施、路侧计算设施和路侧感知设施；其中，基础供应设施与路侧计算设施和路侧感知设施连接，基础供应设施用于向路侧计算设施和路侧感知设施提供基础供应；路侧感知设施，用于获取路侧感知信息；路侧计算设施，用于存储并处理路侧感知信息，得到感知结果信息。
第二方面，本公开实施例提出了一种基于路侧感知系统的交通控制方法，包括：获取路侧感知信息；处理路侧感知信息，得到感知结果信息。
第三方面，本公开实施例提出了一种交通控制系统，包括：中心子系统和路侧子系统；其中，中心子系统包括云控平台，路侧子系统包括通信端、交通安全与管理端和上述的路侧感知系统；通信设施，用于获取路侧感知信息；路侧感知设施，用于获取路侧感知信息；路侧计算设施，用于存储并处理路侧感知信息，得到感知结果信息；以及向云控平台发送路侧感知信息；云控平台，用于接收路侧感知信息，并将路侧感知信息传输至车载子系统、出行者子系统和交通安全与管理设施。
本公开实施例提供的路侧感知系统和交通控制方法，通过路侧感知设施获取路侧感知信息；然后通过路侧计算设施存储并处理路侧感知信息，以得到路侧结果信息，以通过路侧结果信息实现对目标道路上的交通参与者的行为进行控制，从而加强了对交通行为的管制。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显。附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
图1是本公开可以应用于其中的示例性系统架构图；
图2是本公开可以应用于其中的示例性系统架构图；
图3是根据本公开的基于路侧感知系统的交通控制方法的一个实施例的流程图；
图4是根据本公开的基于路侧感知系统的交通控制方法的一个实施例的流程图；
图5是根据本公开的基于路侧感知系统的交通控制方法的一个实施例的流程图；
图6是根据本公开的交通控制系统的一个实施例的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
图1示出了可以应用本公开的路侧感知系统的一个实施例的示意图。该路侧感知系统可以包括：设置在目标路段上的基础供应设施101、路侧感知设施102和路侧计算设施103；其中，
基础供应设施101分别与路侧计算设施103和路侧感知设施102连接，基础供应设施101用于向路侧计算设施103和路侧感知设施102提供基础供应。
路侧感知设施102，用于获取路测感知信息。
路侧计算设施103，用于存储并处理所述路测感知系统，得到路测感知结果。
在一个示例中，上述基础供应设施101可以用于支持路侧感知设施102和路侧计算设施103正常运行，例如，为路侧感知设施102和路侧计算设施103提供电源等。
在一个示例中，路侧感知信息可以为通过路侧感知设施102获取的、交通参与者者在目标路段上运行产生的信息，例如，交通业务信息、意图信息、交通环境信息、位置、采集时间等。
在一个示例中，路侧结果信息可以为对路侧感知信息进行处理得到的结果，例如，交通行驶策略、交通事件类型；事件位置；事件所在车道；事件影响区域；事件持续时间；事件优先级；事件涉及的交通参与者信息等。
本公开的技术方案中，所涉及的路侧感知信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
本公开实施例提供的路侧感知系统，通过路侧感知设施获取路侧感知信息；然后通过路侧计算设施存储并处理路侧感知信息，以得到路侧结果信息，以通过路侧结果信息实现对目标道路上的交通参与者的行为进行控制，从而加强了对交通行为的管制。
图2示出了可以应用本公开的路侧感知系统的一个实施例的示意图。该路侧感知系统可以包括：设置在目标路段上的基础供应设施201、路侧感知设施202和路侧计算设施203；其中，
基础供应设施201分别与路侧计算设施203和路侧感知设施202连接，基础供应设施201用于向路侧计算设施203和路侧感知设施202提供基础供应。
路侧感知设施202，用于获取其他交通参与者的第一交通业务信息、其他交通参与者的意图信息、目标车辆的第二交通业务信息，以及交通环境信息。
路侧计算设施203，用于将第二交通业务信息输入到预先训练的意图识别模型中，得到目标车辆的意图信息；以及根据目标车辆的意图信息、其他交通参与者的意图信息和交通环境信息，生成第一交通行驶策略，其中，第一交通行驶策略用于控制其他交通参与者按照第一交通业务信息继续行驶。
在一个示例中，目标路段可以为路网中的任意路段。
在一个示例中，上述路侧感知设施202可以用于支持路侧感知设施202和路侧计算设施203正常运行，例如，路侧感知设施202用于获取其他交通参与者的第一交通业务信息、其他交通参与者的意图信息、目标车辆的第二交通业务信息和交通环境信息。上述其他交通参与者可以为交通参与者中除机动车之外的参与者，例如，自行车、行人等。上述第一交通业务信息和第二交通业务信息可以分别为其他交通参与者和目标车辆与交通业务等相关的信息、例如，速度、距离、交通运行方式(例如，减速、倒车等)等。上述其他交通参与者的意图信息可以用于表征其他交通参与者未来按照目标交通运行方式行驶的程度，例如，其他交通参与者有80％的概率是直行。上述交通环境信息可以为其他交通参与者和目标车辆周围的、与环境相关的信息，例如，红绿灯显示的颜色、气象监控设施显示的温度等。
需要说明的是，上述目标车辆为交通参与者中除其他交通参与者之外的参与者中的一种，交通参与者中除机动车之外的参与者还可以包括：摩托车、飞机、电动车等。
本公开的技术方案中，所涉及的第一交通业务信息、意图信息、交通环境信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
在一个示例中，路侧计算设施203，用于将第二交通业务信息输入到预先训练的意图识别模型中，得到目标车辆的意图信息，可以包括：将目标车辆的第二交通业务信息输入到预先训练的意图识别模型中，以得到目标车辆的行为分类，并根据目标车辆的行为分类，确定目标车辆的意图信息。
在这里，意图识别模型可以基于以下步骤确定：获取目标车辆的交通行为特征和对应的行为类别标签，该行为类别标签可以用于表征目标车辆的意图信息；之后，利用目标车辆的交通行为特征和对应的行为类别标签进行训练，以得到意图识别模型。在训练时，执行主体可以将目标车辆的交通行为特征作为意图识别模型的输入，以及将目标车辆的交通行为特征对应的行为类别标签作为期望输出，得到意图识别模型。上述机器学习模型可以为现有技术或未来发展技术中的概率模型、分类模型或者其他分类器等，例如，机器学习模型可以包括以下任意一项：决策树模型(XGBoost)、逻辑回归模型(LR)、深度神经网络模型(DNN)。
需要说明的是，上述交通行为特征可以用于表征目标车辆的交通行为，例如，按照30km/h的速度运行。
在本实施例中，在将目标车辆的第二交通业务信息输入到预先训练的意图识别模型中，得到目标车辆的意图信息之前，该路侧感知设施202还用于：获取车载子系统中的各个传感器采集的数据，以得到目标车辆的第二交通业务信息。上述第二交通业务信息可以用于描述目标车辆与交通相关的事件或状态，其中，机动车可以包括目标车辆、飞机、摩托车等。
在本实施例中，车载子系统的各个传感器可以包括：进气压力传感器、空气流量计、有车速传感器、温度传感器、轴转速传感器、压力传感器等，方向器有转角传感器、转矩传感器、液压传感器、车速传感器、加速度传感器、车身高度传感器、侧倾角传感器、转角传感器等。
在一个示例中，该路侧计算设施203，用于根据目标车辆的意图信息、其他交通参与者的意图信息和交通环境信息，生成第一交通行驶策略，可以包括：先根据其他交通参与者的意图信息和目标车辆的意图信息，生成意图优先级信息；之后，根据其他交通参与者的意图信息和意图优先级信息，生成第一交通行驶策略，该第一交通行驶策略用于控制其他交通参与者按照第一交通业务信息继续行驶。
在该示例中，该路侧计算设施203可以预先建立目标车辆的意图信息、其他交通参与者的意图信息和交通环境信息与第一交通行驶策略之间的对应关系。上述目标车辆的意图信息可以用于表征目标车辆未来按照目标交通运行方式行驶的程度，例如，目标车辆有80％的概率减速行驶。
本公开的技术方案中，所涉及的第二交通业务信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
本公开实施例提供的路侧感知系统，通过路侧感知设施获取其他交通参与者的第一交通业务信息、其他交通参与者的意图信息、目标车辆的第二交通业务信息，以及交通环境信息；然后通过路侧计算设施根据目标车辆的意图信息、其他交通参与者的意图信息和所述交通环境信息，生成第一交通行驶策略，该第一交通行驶策略可以同于控制其他交通参与者按照第一交通业务信息继续行驶。能够根据其他交通参与者的意图信息、目标车辆的意图信息和交通环境信息，为其他交通参与者和目标车辆制定对应的第一交通行驶策略，以实现对其他交通参与者和目标车辆的交通行为进行控制，从而加强了对交通行为的管制。
在本实施例的一些可选的实现方式中，路侧计算设施203，具体用于：根据目标车辆的意图信息和其他交通参与者的意图信息，确定意图优先级信息；根据意图优先级信息和交通环境信息，生成第一交通行驶策略。
在本实现的方式中，路侧计算设施203，具体用于：根据目标车辆的意图信息和其他交通参与者的意图信息，确定意图优先级信息；之后，根据意图优先级信息和交通环境信息，生成第一交通行驶策略。上述意图优先级信息可以用于表征意图信息的优先级。
在一个示例中，该路侧感知系统还可以通过路侧计算设施203预先建立意图优先级信息和交通环境信息与交通行驶策略之间的对应关系，以备可以根据意图优先级信息和交通环境信息，确定对应的交通行驶策略。
对应地，在该示例中，该路侧感知系统可以通过路侧计算设施203预先意图优先级信息和交通环境信息与第一交通行驶策略之间的对应关系，以备可以根据交通环境信息和意图优先级信息，生成第一交通行驶策略。
在一个示例中，可以根据目标道路的拥堵情况，给意图优先级信息和交通环境信息分别设置对应的权重，以根据意图优先级信息与对应的权重，以及交通环境信息与对应的权重，从多个交通行驶策略中获取对应的第一交通行驶策略。
在一个示例中，该路侧感知系统还可以通过路侧计算设施203预先设置目标车辆的意图信息和其他交通参与者的意图信息对应的优先级。
需要说明的是，其他交通参与者的意图信息对应的优先级和目标车辆的意图信息对应的优先级可以基于交通礼让原则，例如，礼让行人；或基于其他交通参与者的意图信息的紧急程度和目标车辆的意图信息的紧急程度，对应的优先级。上述紧急程度可以用于表征优先待执行交通行为的程度。
对应地，在该示例中，该路侧计算设施203可以预先通过目标车辆的意图信息和其他交通参与者的意图信息对应的优先级，确定初始意图优先级信息；之后，根据交通环境信息，确定最终意图优先级信息；之后，根据该最终意图优先级信息，生成第一交通行驶策略。
在一个示例中，在交通环境信息包括的信号灯信息预计十五秒变成绿色，以使其他交通参与者按照第一交通业务信息继续行驶。
在本实现方式中，路侧计算设施可以根据目标车辆的意图信息和其他交通参与者的意图信息，确定意图优先级信息；之后根据意图优先级信息和交通环境信息，生成第一交通行驶策略，该第一交通行驶策略可以用于对其他交通参与者和车辆的交通方式进行控制，从而实现对其他交通参与者和目标车辆的交通行为的控制，加强了对交通行为的管制。
在本实施例的一些可选的实现方式中，路侧计算设施203，具体用于：响应于其他交通参与者的意图信息对应的优先级高于目标车辆的意图信息对应的优先级，确定目标车辆是否处于第一预设区域内，其中，第一预设区域为允许目标车辆执行第一交通行驶策略的区域；响应于目标车辆处于第一预设区域内，根据意图优先级信息和交通环境信息，生成第一交通行驶策略。
在实现方式中，该路侧计算设施203在其他交通参与者的意图信息对应的优先级高于目标车辆的意图信息对应的优先级时，确定目标车辆是否处于第一预设区域内，该第一预设区域为允许目标车辆执行第一交通行驶策略的区域；且在目标车辆处于第一预设区域内时，根据意图优先级信息和交通环境信息，生成第一交通行驶策略。
在本实现方式中，上述路侧计算设施203可以通过第一预设区域来确定目标车辆能否将其第二交通业务信息调整至预设的交通业务信息，以使其他交通参与者按照第一交通业务信息继续行驶。
在一个示例中，预设的交通业务信息可以为目标车辆的速度为0对应的交通业务信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中，路侧计算设施203，还用于：响应于目标车辆不处于第一预设区域内，生成第二交通行驶策略，其中，第二交通行驶策略用于控制目标车辆按照第二交通业务信息继续行驶。
在本实现方式中，在目标车辆不位于第一预设区域内时，该路侧计算203还可以生成第二交通行驶策略，该第二交通行驶策略可以用于控制目标车辆按照第二交通业务信息继续行驶。
在本实现方式中，上述执行主体可以通过第一预设区域来确定目标车辆能否按照第二交通业务信息继续行驶。
在一个示例中，其他交通参与者停止运行。
在本实施例的一些可选的实现方式中，该路侧计算设施，还用于：响应于目标车辆不处于第一预设区域内，根据第二交通业务信息和第一交通业务信息，确定第三交通行驶策略，其中，第三交通行驶策略用于控制目标车辆按照第三交通业务信息行驶和控制其他交通参与者按照第四交通业务信息行驶。
在本实现方式中，上述执行主体在目标车辆不处于第一预设区域内时，根据第二交通业务信息和第一交通业务信息，确定第三交通行驶策略，该第三交通行驶策略可以用于控制目标车辆按照第三交通业务信息行驶和控制其他交通参与者按照第四交通业务信息行驶。
需要的说明的是，为了避免其他交通参与者与目标车辆之间发送碰撞，本公开实施例，上述执行主体可以通过预设的算法模型通过其他交通参与者的第一交通业务信息和目标车辆的第二交通业务信息，确定第三交通行驶策略，以通过协商的方式给其他交通参与者和目标车辆制定对应的交通业务信息。
在一个示例中，根据目标车辆和其他交通参与者的运行速度，以及目标车辆与其他交通参与者之间的相对距离，确定目标车辆和其他交通参与者可能出行碰撞的位置点，接着调整其他交通参与者和目标车辆的交通业务信息，以使其他交通参与者和目标车辆不发生碰撞，还能处于运行的状态。
在本实现方式中，通过第三交通行驶策略，可以控制目标车辆按照第三交通业务信息和控制其他交通参与者按照第四交通业务信息运行，以避免因中断运行造成的交通堵塞。
在本实施例的一些可选的实现方式中，路侧计算设施203，还用于：向云控平台发送第一交通行驶策略，以使云控平台向车载子系统、出行者子系统和交通安全与管理设施发送第一交通行驶策略，其中，第一交通行驶策略用于控制其他交通参与者按照第一交通业务信息继续行驶，以及用于控制是否调整交通安全与管理设施的工作状态。
在本实现方式中，该路侧计算设施203还可以向云控平台发送第一交通行驶策略，以使云控平台分别向车载子系统、出行者子系统和交通安全与管理设施发送第一交通行驶策略，该第一交通行驶策略用于控制其他交通参与者按照第一交通业务信息继续行驶，以及控制是否调整交通安全与管理设施的工作状态。上述出行者子系统可以用于获取其他交通参与者的第一交通业务信息和其他交通参与者的意图信息。上述车载子系统可以用于获取目标车辆的第二交通业务信息。上述交通安全与管理设施可以用于获取出现者和目标车辆周围的交通环境信息。
另外，在路侧计算设施203将第一交通行驶策略发送至云控平台之后，该云控平台可以将目标道路上的多个路侧感知系统输出的第一交通行驶策略进行汇总。
在一个示例中，在路侧计算设施203通过云控平台向车载子系统、出行者子系统和交通安全与管理设施发送第一交通行驶策略之后，该路侧计算设施203需要确定离其他交通参与者最近的交通灯，通过该第一交通行驶策略控制该交通灯在预设时间段变成绿色，以使其他交通参与者可以继续按照第一交通业务信息继续行驶。
需要说明的是，该预设时间段可以根据道路上的交通状况进行确定，例如，该道路上其他方向上交通较拥挤时，可以延期预设时间，以缓解其他方向上的交通拥挤。
在本实施例的一些可选的实现方式中，路侧感知设施202，具体用于：获取出行者子系统发送的其他交通参与者的第一交通业务信息、车载子系统发送的目标车辆的第二交通业务信息，以及交通安全与管理设施发送的交通环境信息。
在本实现方式中，该路侧感知设施202可以用于获取出行者子系统发是的其他交通参与者的第一交通业务信息、车载子系统发送的目标车辆的第二交通业务信息，以及交通安全与管理设施发送的交通环境信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中，第一交通业务信息包括以下至少一项：其他交通参与者基础信息、其他交通参与者动力信息、其他交通参与者附属物信息。
在本实现方式中，第一交通业务信息可以包括其他交通参与者的基础信息、其他交通参与者动力信息和其他交通参与者附属物信息。上述其他交通参与者的基础信息可以包括其他交通参与者身份信息、非机动(例如，自行车)结构参数信息，非机动车维护信息等。上述其他交通参与者动力信息可以包括其他交通参与者的行驶速度、加速度等。上述其他交通参与者附属物信息可以包括类型和内容。
需要说明的是，为了能够指定更符合交通运行的第一交通业务信息，该第一交通业务信息还可以包括：其他交通参与者拓展信息，该其他交通参与者拓展信息用于补充额外的信息，例如其他交通参与者的身份信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中，第二交通业务信息包括以下至少一项：车辆基础信息、车辆动力信息、车辆附属物信息。
在本实现方式中，第二交通业务信息可以包括车辆的基础信息、车辆动力信息和车辆附属物信息。上述车辆的基础信息可以包括车辆身份信息、非机动(例如，自行车)结构参数信息，非机动车维护信息等。上述车辆动力信息可以包括车辆的行驶速度、加速度等。上述车辆附属物信息可以包括类型和内容。
需要说明的是，为了能够指定更符合交通运行的第二交通业务信息，该第二交通业务信息还可以包括：车辆拓展信息，该车辆拓展信息用于补充额外的信息，例如车辆的牌照。
在本实施例的一些可选的实现方式中，交通环境信息包括：信号灯信息和/或天气信息。
在本实现方式中，该交通环境信息可以为其他交通参与者和目标车辆周围的、与交通环境相关的信息，例如，信号灯信息、天气信息、显示屏显示速度等信息。
在本实现方式中，可以通过交通环境信息，辅助生成交通行驶策略。
在本实施例的一些可选的实现方式中，路侧感知设施202包括以下至少一项：摄像机、毫米波雷达、激光雷达。
在本实现方式中，摄像机可以用于获取其他交通参与者和目标车辆周围的交通环境信息，毫米波雷达和激光雷达可以用于获取车载子系统输出的目标车辆的第二交通业务信息和出行者子系统输出的其他交通参与者的第一交通业务信息。
在本公开的实施例中，路侧计算设施可以满足以下至少一项要求：MTBF不小于50000h，设备可用性宜不低于99.999％；工作温度：-30℃～+85℃；设备具备防浪涌，防静电，高抗震等特性；工作湿度：5％-95％，无冷凝；防水防尘等级：不低于IP66。
在一个示例中，感知摄像机可以满足以下至少一项要求：可根据需要选配枪式摄像机、球形摄像机或鱼眼摄像机等；摄像机可具备算力和AI处理能力，具备一定精度的感知识别与定位能力；具备交通事件检测功能的感知摄像机可以满足GB/T 28789及相关标准要求；具备监控执法功能的感知摄像机可以满足GB/T 28181、GA/T 1127及相关标准要求；具备交通运行监测功能的感知摄像机可以满足GB/T 24726、GB/T 33171及相关标准要求。
其中，感知摄像机可以满足以下至少一项功能要求：交通现场、场端连续视频监控；多码流视频录像；可具备自诊断和报警功能；支持GPS或NTP时钟同步，且能输出毫秒级时间戳。
其中，感知摄像机可以满足以下至少一项性能要求：支持输出可配置的H.265或H.264码流，码流支持可定义，同时支持MJPEG编码，抓拍图片采用联合图像专家小组(JointPhotographic Experts Group，JPEG)编码及Smart JPEG压缩，图片质量可设置；支持抓拍图片断网续传；可以采用不低于1/1.8英寸400万像素的互补金属氧化物半导体(Complementary Metal Oxide Semiconductor，CMOS)；可选支持近红外补光功能，最大红外补光距离100m。
其中，感知摄像机可以满足以下至少一项接口要求：至少1个RS-485接口或1个RS-232接口，1个RJ45 10M/100M/1000M自适应以太网口；支持服务应用程序接口(InternetServer Application Programming Interface，ISAPI)、GB/T28181协议，并支持SDK二次开发；设备可以支持实时流传输协议(Real Time Streaming Protocol，RTSP)及GB/T28181两种视频协议输出视频流。
其中，感知摄像机可以满足以下至少一项可靠性要求：工作环境温度：-30℃～+65℃；工作环境湿度：5％～95％，无凝结；防护等级：IP66；设备平均无故障工作时间(MeanTime Between Failure，MTBF)不小于50000h；具有防浪涌功能；光学窗口防尘防水，加热除雾除雪等功能。
其中，路侧感知摄像机在部署安装时，可以满足以下至少一项：部署在电警杆或监控杆的横臂上，安装位置尽量靠近道路中央位置；当电警杆或监控杆不可用时，可考虑使用信号灯杆，或另新立杆；部署高度可以为6～8m；感知区域内可以尽量避免树木等遮挡，以免影响感知设备的感知效果；设备安装应牢固，必要时可安装支护结构以保证稳定性。
在一个示例中，部署在路侧的毫米波雷达可以满足以下至少一项功能要求：可对8车道(含正向车道和反向车道)范围内的不少于256个检测目标进行检测，并可对检测目标进行轨迹跟踪监测；支持全球定位系统(Global Positioning System，GPS)或网络时间协议(Network Time Protocol，NTP)授时，可输出毫秒级时间戳；支持同时对多个服务端传输数据。
其中，路侧毫米波雷达可以满足以下至少一项性能要求：最远探测距离：纵向不少于250m；交通流量检测精度：≥95％；平均车速≥95％；占有率检测精度≥95％；排队长度检测精度：≥95％；测速范围0～220km/h；速度检测分辨率：0.6km/h；速度检测精度：0.2km/h；距离检测分辨率：近程0.5m，远程2m；距离检测精度：近程0.1m，远程0.5m；雷达角度分辨率最大支持2°，测角精度最大支持0.25°；雷达帧率：不小于10fps。
其中，路侧毫米波雷达可以满足以下至少一项接口要求：支持至少1个RS485/232接口或1个10/100/1000M自适应RJ45接口；支持通过传输控制协议(Transmission ControlProtocol，TCP)/用户数据报协议(User Datagram Protocol，UDP)方式连接其他设备。
其中，路侧毫米波雷达可以满足以下至少一项可靠性要求：工作环境温度：-30℃～+65℃；工作环境湿度：0％～95％，无凝结；防护等级：IP65；撞机/振动承受度：100g/rms；14g/rms；MTBF≥50000h；具有电压过载保护，浪涌保护，设备防雷屏蔽；可在全气候环境下稳定工作，包括雨、雾、雪、大风、冰、灰尘等。
其中，部署在路侧的激光雷达可以满足以下至少一项功能要求：支持雷达数据获取、可视化、存储和回放功能；支持GPS、NTP或高精度时间同步协议(Precise Timeprotocol，PTP)校时，输出毫秒级时间戳；支持点云输出、跟踪目标输出点云和跟踪目标输出；支持多种回波检测方式设定；支持多雷达数据融合功能。
其中，路侧激光雷达可以满足以下至少一项性能要求：测距：150m@10％NIST，量程与感知距离不低于200m；距离精度≤±3cm，均方根误差≤3cm；跟踪目标数不小于128个；视角(垂直)：不低于25°；视角(水平)：100°以上；垂直角度分辨率平均不小于0.2°；水平角度分辨率平均不小于0.2°；帧率：不低于10Hz；防护等级：生物安全1级或者豁免等级；虚警率(@100klx)<0.01％；主动防串扰/干扰功能；雨、雪、雾、霾等天气条件下正常工作；24V供电电压。
其中，路侧激光雷达可以满足以下至少一项接口要求：至少一个10M/100M/1000M自适应RJ45以太网口或RS485接口；宽电压支持，兼容24V±20％；支持UDP/TCP通讯协议；应用层支持消息队列遥测传输(Message Queuing Telemetry Transport，MQTT)协议或protobuf协议；支持NTP时间同步协议，可选PPS、PTP、PTPv2、GPS等协议。
其中，路侧激光雷达可以满足以下至少一项可靠性要求：工作环境温度：-30℃～+65℃；工作环境湿度：0％～95％，无凝结；防护等级：IP67；MTBF时间不小于50000h。
需要说明的是，交通环境信息可以通过路侧感知设施的摄像机获取或通过交通安全与管理设施发送的交通环境信息。
另外，本实现方式中均不局限于通过摄像机、毫米波雷达和激光雷达获取数据，还可以通过其他的设备获取，只要能达到生成交通策略的目的，该其他的设备也可以纳入本公开的范围内。
在本实施例的一些可选的实现方式中，路侧计算设施203包括：计算单元，MEC设施，或者边缘云。
在本实现方式中，路侧计算设施可以为单个的计算单元，还可以为多接入边缘计算(Multiple-Access Edge Computing，MEC)设施或边缘云。
在本实现方式中，通过多种路侧计算设施，可以满足路侧不同的计算需求。
在本实施例的一些可选的实现方式中，基础供应设施201包括以下至少一项：电源、交换机、抱杆箱/机柜、光纤。
在本实现方式中，可以通过电源、交换机、抱杆箱/机柜和光纤提供基础供应。
需要说明的是，只要能够为路侧计算设施和路侧感知设施提供基础供应的设备均可纳入本公开的范围内。
进一步参考图3，图3示出了根据本公开的基于路侧感知系统的交通控制方法的一个实施例的流程300。该基于路侧感知系统的交通控制方法可以包括以下步骤：
步骤301，获取路侧感知信息。
在本实施例中，基于路侧感知系统的交通控制方法的执行主体(例如图1所示的路侧感知设施102)可以获取路侧感知信息。上述路侧感知信息可以为通过路侧感知设施102获取的、交通参与者者在目标路段上运行产生的信息，例如，交通业务信息、意图信息、交通环境信息、位置、采集时间等。
步骤302，处理路侧感知信息，得到感知结果信息。
在本实施例中，上述执行主体可以对路侧感知信息进行处理，以得到感知结果信息。上述路侧结果信息可以为对路侧感知信息进行处理得到的结果，例如，交通行驶策略、交通事件类型；事件位置；事件所在车道；事件影响区域；事件持续时间；事件优先级；事件涉及的交通参与者信息等。
本公开的技术方案中，所涉及的路侧感知信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
本公开实施例提供的基于路侧感知系统的交通控制方法，通过路侧感知设施获取路侧感知信息；然后通过路侧计算设施存储并处理路侧感知信息，以得到路侧结果信息，以通过路侧结果信息实现对目标道路上的交通参与者的行为进行控制，从而加强了对交通行为的管制。
进一步参考图4，图4示出了根据本公开的基于路侧感知系统的交通控制方法的一个实施例的流程400。该基于路侧感知系统的交通控制方法可以包括以下步骤：
步骤401，获取其他交通参与者的第一交通业务信息、其他交通参与者的意图信息、目标车辆的第二交通业务信息，以及交通环境信息。
在本实施例中，基于路侧感知系统的交通控制方法的执行主体(例如图1所示的路侧感知设施102)可以获取其他交通参与者的第一交通业务信息、其他交通参与者的意图信息、目标车辆的第二交通业务信息，以及交通环境信息。上述出现者可以为交通参与者中除机动车之外的参与者，例如，自行车的骑行者、行人等。上述意图信息可以用于表征其他交通参与者的预实施的交通行为，例如，需要过道路等。上述第一交通业务信息可以用于描述其他交通参与者与交通相关的事件或状态。上述第二交通业务信息可以用于描述目标车辆与交通相关的事件或状态。上述交通环境信息可以为其他交通参与者和目标车辆周围的、与环境相关的信息，例如，红绿灯显示的颜色、气象监控设施显示的温度等。
在本实施例中，其他交通参与者的意图信息可以包括：其他交通参与者通过在出行者子系统的导航界面或地图界面上的触控按钮或输入按钮，向出行者子系统输入其他交通参与者的意图信息。
在一个示例中，在导航界面或地图界面上可以显示用户当前所在的位置，当其他交通参与者需要过道路时，用户可以在该道路处的触控按钮(例如，直行的按钮)进行操作，以使出行者子系统获取其他交通参与者的意图信息。
在一个示例中，上述输入按钮可以为语音输入按钮或文本输入按钮，在其他交通参与者操作该语音输入按钮或文本输入按钮之后，可以获取其他交通参与者输入的语音或文本，以使出行者子系统获取其他交通参与者的意图信息。
需要说明的是，该触控按钮可以为与导航界面或地图界面上的方向引导箭头对应的按钮。
在本实施例中，获取其他交通参与者的第一交通业务信息可以包括：获取其他交通参与者的传感器采集的数据，以得到第一交通业务信息，例如，出行者子系统的加速度传感器、方向传感器、陀螺仪传感器、线性加速度传感器、旋转矢量传感器等。
本公开的技术方案中，所涉及的意图信息和第一交通业务信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
步骤402，将目标车辆的第二交通业务信息输入到预先训练的意图识别模型中，得到目标车辆的意图信息。
在本实施例中，上述执行主体可以将目标车辆的第二交通业务信息输入到预先训练的意图识别模型中，以得到目标车辆的行为分类，并根据目标车辆的行为分类，确定目标车辆的意图信息。
在这里，意图识别模型可以基于以下步骤确定：获取目标车辆的交通行为特征和对应的行为类别标签，该行为类别标签可以用于表征目标车辆的意图信息；之后，利用目标车辆的交通行为特征和对应的行为类别标签进行训练，以得到意图识别模型。在训练时，执行主体可以将目标车辆的交通行为特征作为意图识别模型的输入，以及将目标车辆的交通行为特征对应的行为类别标签作为期望输出，得到意图识别模型。上述机器学习模型可以为现有技术或未来发展技术中的概率模型、分类模型或者其他分类器等，例如，机器学习模型可以包括以下任意一项：决策树模型(XGBoost)、逻辑回归模型(LR)、深度神经网络模型(DNN)。
需要说明的是，上述交通行为特征可以用于表征目标车辆的交通行为，例如，按照30km/h的速度运行。
在本实施例中，在将目标车辆的第二交通业务信息输入到预先训练的意图识别模型中，得到目标车辆的意图信息之前，该基于路侧感知系统的交通控制方法还包括：
获取车载子系统中的各个传感器采集的数据，以得到目标车辆的第二交通业务信息。上述第二交通业务信息可以用于描述目标车辆与交通相关的事件或状态，其中，机动车可以包括目标车辆、飞机、摩托车等。
在本实施例中，车载子系统的各个传感器可以包括：进气压力传感器、空气流量计、有车速传感器、温度传感器、轴转速传感器、压力传感器等，方向器有转角传感器、转矩传感器、液压传感器、车速传感器、加速度传感器、车身高度传感器、侧倾角传感器、转角传感器等。
本公开的技术方案中，所涉及的第二交通业务信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
步骤403，根据目标车辆的意图信息、其他交通参与者的意图信息和交通环境信息，生成第一交通行驶策略，其中，第一交通行驶策略用于控制其他交通参与者按照第一交通业务信息继续行驶。
在本实施例中，上述执行主体可以根据其他交通参与者的意图信息、目标车辆的地图信息和交通环境信息，生成第一交通行驶策略。上述第一交通行驶策略可以用于控制其他交通参与者和目标车辆待运行的方式，例如，目标车辆减速以使其他交通参与者通过该目标道路(即，通过目标道路为出现者待运行的方式)。
在一个示例中，该基于路侧感知系统的交通控制方法在执行步骤403之前还可以包括：预先建立其他交通参与者的意图信息、目标车辆的意图信息和交通环境信息与第一交通行驶策略之间的对应关系，以备在车载子系统得到目标车辆的意图信息之后，可以根据其他交通参与者的意图信息、目标车辆的意图信息和交通环境信息，得到对应的第一交通行驶策略。
本公开实施例提供的基于路侧感知系统的交通控制方法，首先获取其他交通参与者的第一交通业务信息、其他交通参与者的意图信息、目标车辆的第二交通业务信息，以及交通环境信息；然后根据目标车辆的意图信息、其他交通参与者的意图信息和所述交通环境信息，生成第一交通行驶策略，该第一交通行驶策略可以同于控制其他交通参与者按照第一交通业务信息继续行驶。能够根据其他交通参与者的意图信息、目标车辆的意图信息和交通环境信息，为其他交通参与者和目标车辆制定对应的第一交通行驶策略，以实现对其他交通参与者和目标车辆的交通行为进行控制，从而加强了对交通行为的管制。
进一步参考图5，图5示出了根据本公开的基于路侧感知系统的交通控制方法的一个实施例的流程500。该基于路侧感知系统的交通控制方法可以包括以下步骤：
步骤501，获取其他交通参与者的第一交通业务信息、其他交通参与者的意图信息、目标车辆的第二交通业务信息，以及交通环境信息。
在本实施例中，基于路侧感知系统的交通控制方法的执行主体(例如图1所示的路侧感知设施102)可以获取其他交通参与者的第一交通业务信息、其他交通参与者的意图信息、目标车辆的第二交通业务信息，以及交通环境信息。上述出现者可以为交通参与者中除机动车之外的参与者，例如，自行车的骑行者、行人等。上述意图信息可以用于表征其他交通参与者的预实施的交通行为，例如，需要过道路等。上述第一交通业务信息可以用于描述其他交通参与者与交通相关的事件或状态。上述第二交通业务信息可以用于描述目标车辆与交通相关的事件或状态。上述交通环境信息可以为其他交通参与者和目标车辆周围的、与环境相关的信息，例如，红绿灯显示的颜色、气象监控设施显示的温度等。
步骤502，将目标车辆的第二交通业务信息输入到预先训练的意图识别模型中，得到目标车辆的意图信息。
在本实施例中，上述执行主体可以将目标车辆的第二交通业务信息输入到预先训练的意图识别模型中，以得到目标车辆的行为分类，并根据目标车辆的行为分类，确定目标车辆的意图信息。
在这里，意图识别模型可以基于以下步骤确定：获取目标车辆的交通行为特征和对应的行为类别标签，该行为类别标签可以用于表征目标车辆的意图信息；之后，利用目标车辆的交通行为特征和对应的行为类别标签进行训练，以得到意图识别模型。在训练时，执行主体可以将目标车辆的交通行为特征作为意图识别模型的输入，以及将目标车辆的交通行为特征对应的行为类别标签作为期望输出，得到意图识别模型。上述机器学习模型可以为现有技术或未来发展技术中的概率模型、分类模型或者其他分类器等，例如，机器学习模型可以包括以下任意一项：决策树模型(XGBoost)、逻辑回归模型(LR)、深度神经网络模型(DNN)。
需要说明的是，上述交通行为特征可以用于表征目标车辆的交通行为，例如，按照30km/h的速度运行。
本公开的技术方案中，所涉及的第二交通业务信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
步骤503，根据目标车辆的意图信息和其他交通参与者的意图信息，确定意图优先级信息。
在本实施例中，上述执行主体可以根据其他交通参与者的意图信息和目标车辆的地图信息，确定意图优先级信息。上述意图优先级信息可以用于表征意图信息的优先级。
在一个示例中，该基于路侧感知系统的交通控制方法在执行步骤503之前还可以包括：预先建立其他交通参与者的意图信息对应的优先级和目标车辆的意图信息对应的优先级，之后，根据其他交通参与者的意图信息对应的优先级和目标车辆的意图信息对应的优先级，确定意图优先级信息。
需要说明的是，其他交通参与者的意图信息对应的优先级和目标车辆的意图信息对应的优先级可以基于交通礼让原则，例如，礼让行人；或基于其他交通参与者的意图信息的紧急程度和目标车辆的意图信息的紧急程度，对应的优先级。上述紧急程度可以用于表征优先待执行交通行为的程度。
步骤504，根据意图优先级信息和交通环境信息，生成第一交通行驶策略。
在本实施例中，上述执行主体可以根据意图优先级信息和交通环境信息，生成第一交通行驶策略。上述第一交通行驶策略可以用于控制其他交通参与者和目标车辆待运行的方式，例如，目标车辆减速以使其他交通参与者通过该目标道路(即，通过目标道路为出现者待运行的方式)。
在一个示例中，该基于路侧感知系统的交通控制方法在执行步骤504之前还可以包括：预先建立意图优先级信息和交通环境信息与第一交通行驶策略之间的对应关系，以备在车载子系统根据意图优先级信息和交通环境信息，得到对应的第一交通行驶策略。
对应地，在该示例中，上述执行主体可以预先意图优先级信息和交通环境信息与第一交通行驶策略之间的对应关系，以备可以根据交通环境信息和意图优先级信息，生成第一交通行驶策略。
在一个示例中，可以根据目标道路的拥堵情况，给意图优先级信息和交通环境信息分别设置对应的权重，以根据意图优先级信息与对应的权重，以及交通环境信息与对应的权重，从多个交通行驶策略中获取对应的第一交通行驶策略。
在一个示例中，上述执行主体还可以预先设置目标车辆的意图信息和其他交通参与者的意图信息对应的优先级。
需要说明的是，其他交通参与者的意图信息对应的优先级和目标车辆的意图信息对应的优先级可以基于交通礼让原则，例如，礼让行人；或基于其他交通参与者的意图信息的紧急程度和目标车辆的意图信息的紧急程度，对应的优先级。上述紧急程度可以用于表征优先待执行交通行为的程度。
对应地，在该示例中，上述执行主体可以预先通过目标车辆的意图信息和其他交通参与者的意图信息对应的优先级，确定初始意图优先级信息；之后，根据交通环境信息，确定最终意图优先级信息；之后，根据该最终意图优先级信息，生成第一交通行驶策略。
在一个示例中，在交通环境信息包括的信号灯信息预计十五秒变成绿色，以使其他交通参与者按照第一交通业务信息继续行驶。
在本实施例中，步骤501、502的具体操作已在图4所示的实施例中步骤401、402进行了详细的介绍，在此不再赘述。
从图5中可以看出，与图4对应的实施例相比，本实施例中的基于路侧感知系统的交通控制方法突出了根据其他交通参与者的意图信息、目标车辆的意图信息和交通环境信息，确定意图优先级信息；基于意图优先级信息，生成第一交通行驶策略的步骤。由此，本实施例描述的方案可以获取其他交通参与者的第一交通业务信息、其他交通参与者的意图信息、目标车辆的第二交通业务信息，以及交通环境信息；然后根据目标车辆的意图信息、其他交通参与者的意图信息和所述交通环境信息，生成意图优先级信息；然后基于意图优先级信息，生成第一交通行驶策略，该第一交通行驶策略可以同于控制其他交通参与者按照第一交通业务信息继续行驶。能够根据其他交通参与者的意图信息和目标车辆的意图信息，确定意图优先级信息；之后，根据意图优先级信息和交通环境信息，为其他交通参与者和目标车辆制定对应的第一交通行驶策略，以实现对其他交通参与者和目标车辆的交通行为进行控制，从而加强了对交通行为的管制。
在本实施例的一些可选的实现方式中，根据意图优先级信息和交通环境信息，生成第一交通行驶策略，包括：响应于其他交通参与者的意图信息对应的优先级高于目标车辆的意图信息对应的优先级，确定目标车辆是否处于第一预设区域内，其中，第一预设区域为允许目标车辆执行第一交通行驶策略的区域；响应于目标车辆处于第一预设区域内，根据意图优先级信息和交通环境信息，生成第一交通行驶策略。
在本实现方式中，上述执行主体可以在其他交通参与者的意图信息对应的优先级高于目标车辆的意图信息对应的优先级时，确定目标车辆是否处于第一预设区域内，该第一预设区域为允许目标车辆执行第一交通行驶策略的区域；在目标车辆处于第一预设区域内，根据意图优先级信息和交通环境信息，生成第一交通行驶策略。
在本实现方式中，上述执行主体可以通过第一预设区域来确定目标车辆能否将其第二交通业务信息调整至预设的交通业务信息，以使其他交通参与者按照第一交通业务信息继续行驶。
在一个示例中，预设的交通业务信息可以为目标车辆的速度为0对应的交通业务信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中，该基于路侧感知系统的交通控制方法还包括：响应于目标车辆不处于第一预设区域内，生成第二交通行驶策略，其中，第二交通行驶策略用于控制目标车辆按照第二交通业务信息继续行驶；向出行者子系统发送第二交通行驶策略。
在本实现方式中，在目标车辆不位于第一预设区域内时，可以生成第二交通行驶策略，该第二交通行驶策略可以用于控制目标车辆按照第二交通业务信息继续行驶。
在本实现方式中，上述执行主体可以通过第一预设区域来确定目标车辆能否按照第二交通业务信息继续行驶。
在一个示例中，其他交通参与者停止运行。
在本实施例的一些可选的实现方式中，该基于路侧感知系统的交通控制方法还包括：响应于目标车辆不处于第一预设区域内，根据第二交通业务信息和第一交通业务信息，确定第三交通行驶策略，其中，第三交通行驶策略用于控制目标车辆按照第三交通业务信息行驶和控制其他交通参与者按照第四交通业务信息行驶。
在本实现方式中，上述执行主体在目标车辆不处于第一预设区域内时，根据第二交通业务信息和第一交通业务信息，确定第三交通行驶策略，该第三交通行驶策略可以用于控制目标车辆按照第三交通业务信息行驶和控制其他交通参与者按照第四交通业务信息行驶。
需要的说明的是，为了避免其他交通参与者与目标车辆之间发送碰撞，本公开实施例，上述执行主体可以通过预设的算法模型通过其他交通参与者的第一交通业务信息和目标车辆的第二交通业务信息，确定第三交通行驶策略，以通过协商的方式给其他交通参与者和目标车辆制定对应的交通业务信息。
在一个示例中，根据目标车辆和其他交通参与者的运行速度，以及目标车辆与其他交通参与者之间的相对距离，确定目标车辆和其他交通参与者可能出行碰撞的位置点，接着调整其他交通参与者和目标车辆的交通业务信息，以使其他交通参与者和目标车辆不发生碰撞，还能处于运行的状态。
在本实现方式中，通过第三交通行驶策略，可以控制目标车辆按照第三交通业务信息和控制其他交通参与者按照第四交通业务信息运行，以避免因中断运行造成的交通堵塞。
在本实施例的一些可选的实现方式中，第二交通业务信息包括以下至少一项：车辆基础信息、车辆动力信息、车辆附属物信息。
在本实现方式中，第二交通业务信息可以包括车辆的基础信息、车辆动力信息和车辆附属物信息。上述车辆的基础信息可以包括车辆身份信息、非机动(例如，自行车)结构参数信息，非机动车维护信息等。上述车辆动力信息可以包括车辆的行驶速度、加速度等。上述车辆附属物信息可以包括类型和内容。
需要说明的是，为了能够指定更符合交通运行的第二交通业务信息，该第二交通业务信息还可以包括：车辆拓展信息，该车辆拓展信息用于补充额外的信息，例如车辆的牌照。
在本实施例的一些可选的实现方式中，交通环境信息包括：信号灯信息和/或天气信息。
在本实现方式中，该交通环境信息可以为其他交通参与者和目标车辆周围的、与交通环境相关的信息，例如，信号灯信息、天气信息、显示屏显示速度等信息。
在本实现方式中，可以通过交通环境信息，辅助生成交通行驶策略。
进一步参考图6，交通控制系统可以包括出行者子系统601、车载子系统602、中心子系统和路侧子系统；其中，中心子系统包括云控平台和第三方应用服务平台603，路侧子系统可以包括交通安全与管理设施604、通信设施605和上述的路侧感知系统606；其中，
通信设施605，用于获取路侧感知信息；路侧感知设施，用于获取路侧感知信息；路侧计算设施，用于存储并处理路侧感知信息，得到感知结果信息；以及向云控平台603发送路侧感知信息；云控平台603，用于接收路侧感知信息，并将路侧感知信息传输至车载子系统602、出行者子系统603和交通安全与管理设施606。
在一个示例中，通信设施605，用于获取出行者子系统601输出的其他交通参与者的第一交通业务信息，以及车载子系统602输出的目标车辆的第二交通业务信息；路侧感知设施，用于获取交通安全与管理设备输出的交通环境信息。
路侧计算设施，用于将第一交通业务信息和第二交通业务信息分别输入到预先训练的意图识别模型中，得到其他交通参与者的意图信息和目标车辆的意图信息；以及根据目标车辆的意图信息、其他交通参与者的意图信息和交通环境信息，确定第一交通行驶策略；以及向云控平台603发送第一交通行驶策略。
云控平台603，用于接收第一交通行驶策略，并将第一交通行驶策略传输至车载子系统602、出行者子系统601和交通安全与管理设施604，其中，第一交通行驶策略用于控制其他交通参与者按照第一交通业务信息继续行驶，以及用于控制是否调整交通安全与管理设备的工作状态。
在本实施例中，路侧感知系统606(roadside sensing and positioning system)部署在路侧的由计算设施设施、感知设施及基础供应设施(即，相关附属设备)所组成的用于对道路交通参与者、交通事件和交通运行状况等进行实时检测识别和定位的系统。
在一个示例中，路侧感知系统空间坐标系可以采用CGCS2000坐标系，投影可以采用通用横轴墨卡托投影(Universal Transverse Mercator，UTM)。路侧感知系统时间坐标系可以采用协调世界时(Coordinated Universal Time，UTC)。
在一个示例中，路侧感知系统应可以具备标准时钟源同步功能，可以支持GPS、NTP或PTP等时钟同步协议，宜具备对接入设备进行统一校时的功能，系统内各设备时间同步误差不大于5ms。
在一个示例中，路侧感知系统使用的高精度地图，地图要素应尽量多样丰富，横纵向的道路交通标线应清晰、准确，地图可以满足T/CSAE 185及相关标准要求。
在一个示例中，接入到同一路侧计算设施的感知摄像机输出的检测时间戳可以保持一致，不同感知设施的检测时间戳误差不大于100ms。
在一个示例中，路侧感知设施与路侧计算设施之间可以通过光纤和接入交换机进行网络通信和数据交互，接入交换机的单向带宽宜不小于15Mbps。
在一个示例中，路侧感知系统可以兼容对接多类设备，并符合以下至少一项要求：
支持与RSU、激光雷达、毫米波雷达、摄像机等设备进行对接；支持与交通监控执法设备、交通信号控制机、气象环境监测设备等进行对接；支持同时接入多个不同种类或型号的设备；能对接入设备进行添加、删除操作，支持对接入设备进行状态监测；能实现与接入设备的数据交互。
对应地，在该示例中，路侧计算设施可以具备以下至少一项功能：支持摄像机、毫米波雷达、激光雷达等设备接入；支持从摄像机获取视频流并进行视频解码、目标检测、目标跟踪、目标定位等功能，从毫米波雷达获取结构化数据，从激光雷达获取点云数据，并进行目标融合定位、跟踪等功能；按规定对图像、视频与业务数据进行存储，可支持远程或本地数据查询检索；可根据车路协同应用需求，提供车载单元与其他设备通讯(Vehicle toEverything，V2X)应用服务，包括报文的制作、收发、解析和处理等对系统和接入设备进行管理，包括参数配置、OTA升级、设备运维管理、远程开关机/重启、日志管理、高精度时钟同步等；支持与云控平台断网状态下，仍可提供不间断业务服务。
其中，路侧计算设施可以满足以下至少一项性能要求：灵活支持不同的设备选型和配置方案，算力支持不少于4路摄像头、4路毫米波雷达及1路激光雷达同时接入；路侧计算设施对交通参与者、交通事件等融合感知识别的能力，包括检测准确率、时延、定位精度等；感知的结构化数据输出频率可以满足不同场景的应用需求。
其中，路侧计算设施可以满足以下至少一个接口要求：路侧计算设施至少可以具备2个以太网接口；支持接入到云控平台，将路侧感知定位结果信息发送到云控平台，开展更多车路协同应用服务，路侧计算设施与云控平台宜采用RJ 45、光纤、USB、RS232、RS 485等接口方式，支持10000Mbps以上网络传输；也可选配4G/5G/WiFi(Wireless-Fidelity)等接入模块，支持无线回传；支持摄像头设备接入，可采用以太网接口方式，支持SDK(Software Development Kit)、GB/T 28281或RTSP等协议；支持雷达设备接入，可采用以太网或RS485接口方式，支持二进制、十六进制或JSON等格式数据传输；支持RSU设备接入，可采用以太网或4G/5G等接口方式，支持ASN.1或JSON格式数据传输；可支持其他交通安全设施或交通管理设施接入，可以采用以太网或4G/5G等接口方式，数据交互内容和格式可以符合道路交通或公安发布的标准规范。
在一个示例中，路侧感知系统可以实现对不同接入数据进行融合处理与智能分析的能力，符合以下至少一项要求：提供精准的时间基准与空间变换关系，保证不同传感器之间的时间同步与空间同步；支持雷达与摄像机原始感知数据或结构化数据的融合处理；支持行人、机动车、非机动车、障碍物或其他道路交通参与者检测识别与定位；支持道路交通事件的检测识别与定位；支持交通运行状况的检测识别。
在一个示例中，路侧感知系统可以包括相应的接口和数据服务：与RSU进行对接和数据交互，接口与数据交互内容可以满足T/ITS XXXX标准要求；与云控平台进行对接和数据交互，接口与数据交互内容可以满足T/ITS XXXX标准要求；与交通监控执法设备、交通信号控制机、气象环境监测设备的接口和数据交互内容可以满足相关标准要求。
在一个示例中，路侧感知系统可以识别的交通参与者类型包括但不限于：机动车：如轿车、卡车、大巴车、紧急或特殊车辆等，机动车分类满足GA 802标准；非机动车：如自行车、摩托车、三轮车、自行车等；行人；遗撒或低矮障碍物：如锥筒、三角警示牌、动物、纸箱、轮胎等；特殊目标：石墩、水马、立柱等。
在一个示例中，路侧感知系统可以识别交通参与者的静态和动态特征信息，交通参与者静态特征信息包括但不限于：交通参与者类型；目标物大小：三维尺寸；目标物大小置信度；参与者角点数据；车牌；颜色；车辆品牌；驾驶员信息。
另外，交通参与者动态特征信息可以满足T/ITS XXXX标准要求，包括但不限于：位置信息：经纬度、海拔；位置置信度；速度；速度置信度；四轴加速度；加速度置信度；航向角；航向角置信度；目标跟踪时长；机动车历史轨迹；机动车路径预测。
在一个示例中，上述交通事件类型可以满足GB/T 28789、GB/T29100及相关标准要求，包括但不限于：停止事件；逆行事件；行人事件；抛洒物事件；拥堵事件；低速/超速事件；交通事故；机动车驶离；道路施工；其他自定义事件。
在一个示例中，感知结果信息可以满足T/ITS XXXX标准要求，包括但不限于以下内容：交通事件类型；事件位置；事件所在车道；事件影响区域；事件持续时间；事件优先级；事件涉及的交通参与者信息。
其中，路侧计算设施(roadside computing facility)由于人、车辆、设施、环境之间的不协调导致正常交通秩序的突发性混乱事件。
其中，云控平台(cloud control platform)603服务于车路协同业务的平台系统，具有实时信息融合与共享、实时计算编排、智能应用编排、大数据分析、信息安全等基础服务能力，可为智能汽车、管理及服务机构、终端用户提供辅助驾驶、自动驾驶、交通运输安全、交通管理等协同应用和数据服务。
其中，出行者子系统由其他交通参与者所携带的各类信息终端或其它信息处理设备构成。出行者子系统可以为与用户通过键盘、触摸板、触摸屏、遥控器、语音交互或手写设备等一种或多种方式进行人机交互的电子产品，例如PC(Personal Computer，个人计算机)、手机、智能手机、PDA(Personal Digital Assistant，个人数字助手)、可穿戴设备、PPC(Pocket PC，掌上电脑)、平板电脑、智能车机、智能电视、智能音箱、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等；出行者子系统可以为具备通信功能的非机动车。当出行者子系统101为软件时，其可以实现成多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
其中，车载子系统可以包括车载终端，也可以包括车载计算控制模块、车载网关、路由器等。
其中，路侧子系统可以包括路侧通信设施、路侧感知设施、路侧计算设施等，也可以包括用于交通安全、交通管理、出行服务的各类设备设施。
对应地，在该示例中，交通安全管理可以包括以下至少一项：紧急事件通告、紧急车辆调度与优先通行、运输车辆及驾驶员的安全监控、超载超限管理、弱势交通群体安全保护。
交通管理包括以下至少一项：交通法规告知、交通信号动态优化、交通流量监控。
出行服务包括以下至少一项：实时指引与导航；施工、交通事件、交通信号灯等信息提醒；建议行程、兴趣点通知。
其中，中心子系统：可以包括中心解密、中心交换、服务组件节点、服务路由器和中心接入节点等，具备网络管理、业务支撑和服务等能力。
在本实施例的一些可选的实现方式中，交通安全与管理设施604包括：交通监控设施、交通诱导设施、气象监控设施。
在本实施例的一些可选的实现方式中，车载子系统602包括以下至少一项：车载终端、车载计算控制模块、车载网关、路由器。
其中，交通安全与管理设施604的工作状态可以包括：交通监控设施、交通诱导设施、气象监控设施、收费设施、其他设施。
需要说明的是，路侧感知系统606可以通过通信设施605与车载子系统602和出行者子系统601进行数据传输。该通信设施605可以通过基于LTE的车用无线通信技术(LTEVehicle to Everything，LTE-V2X)、专用短程通信技术(Dedicated Short RangeCommunication，DSRC)、4G(the 4Generation mobile communication technology)/5G(5th-Generation Mobile Communication Technology)等传输方式传输数据。另外，车载子系统602和出行者子系统601可以通过车载单元与行人通讯(Vehicle to Pedestrian，V2P)进行数据传输。
在一个示例中，该路侧感知系统606还可以向云控平台603发送运维数据，例如接收交通安全与管理设施604和/或路侧感知设施运行时产生的运维数据，以使云控平台603可以对路侧感知系统606和交通安全与管理设施604的运行情况进行检测。
另外，在路侧感知系统606将第一交通行驶策略发送至云控平台603之后，该云控平台603可以将目标道路上的多个路侧感知系统606输出的第一交通行驶策略进行汇总。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
人工智能是研究计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术；人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语音处理技术以及机器学习/深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开提及的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (22)

1.一种路侧感知系统，包括：设置在目标路段上的基础供应设施、路侧计算设施和路侧感知设施；其中，
所述基础供应设施与所述路侧计算设施和所述路侧感知设施连接，所述基础供应设施用于向所述路侧计算设施和所述路侧感知设施提供基础供应；
所述路侧感知设施，用于获取路侧感知信息；
所述路侧计算设施，用于存储并处理所述路侧感知信息，得到感知结果信息。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述路侧感知设施，用于：
获取其他交通参与者的第一交通业务信息、其他交通参照者的意图信息、目标车辆的第二交通业务信息，以及交通环境信息；
所述路侧计算设施，包括：
意图得到模块，用于将所述第二交通业务信息输入到预先训练的意图识别模型中，得到目标车辆的意图信息；
策略生成模块，用于根据其他交通参与者的意图信息、目标车辆的意图信息和交通环境信息，生成第一交通行驶策略，其中，所述第一交通行驶策略用于控制其他交通参与者按照第一交通业务信息继续行驶。
3.根据权利要求2所述的系统，其中，所述策略生成模块，包括：
优先级确定单元，用于根据目标车辆的意图信息和其他交通参与者的意图信息，确定意图优先级信息；
策略生成单元，用于根据所述意图优先级信息和所述交通环境信息，生成第一交通行驶策略。
4.根据权利要求3所述的系统，其中，所述策略生成单元，具体用于：
响应于所述其他交通参与者的意图信息对应的优先级高于所述目标车辆的意图信息对应的优先级，确定所述目标车辆是否处于第一预设区域内，其中，所述第一预设区域为允许所述目标车辆执行所述第一交通行驶策略的区域；
响应于所述目标车辆处于所述第一预设区域内，根据所述意图优先级信息和所述交通环境信息，生成第一交通行驶策略。
5.根据权利要求4所述的系统，所述策略生成单元，还用于：
响应于所述目标车辆不处于所述第一预设区域内，生成第二交通行驶策略，其中，所述第二交通行驶策略用于控制目标车辆按照第二交通业务信息继续行驶。
6.根据权利要求4所述的系统，所述策略生成模块，还用于：
响应于所述目标车辆不处于所述第一预设区域内，根据所述第一交通业务信息和所述第二交通业务信息，确定第三交通行驶策略，其中，所述第三交通行驶策略用于控制目标车辆按照第三交通业务信息行驶和控制其他交通参与者按照第四交通业务信息行驶。
7.根据权利要求1-6任一项所述的系统，其中，所述路侧感知设施，具体用于：
获取出行者子系统发送的其他交通参与者的第一交通业务信息、车载子系统发送的目标车辆的第二交通业务信息，以及交通安全与管理设施发送的交通环境信息。
8.根据权利要求1-7任一项所述的系统，其中，所述路侧计算设施，还包括：
策略发送模块，用于向云控平台发送第一交通行驶策略，以使所述云控平台向车载子系统、出行者子系统和所述交通安全与管理设施发送所述第一交通行驶策略，其中，所述第一交通行驶策略用于控制其他交通参与者按照第一交通业务信息继续行驶，以及用于控制是否调整所述交通安全与管理设施的工作状态。
9.根据权利要求2-8任一项所述的系统，其中，所述第一交通业务信息包括以下至少一项：其他交通参与者的基础信息、其他交通参与者的动力信息、其他交通参与者的附属物信息。
10.根据权利要求1-9任一项所述的系统，其中，所述路侧感知设施包括以下至少一项：摄像机、毫米波雷达、激光雷达。
11.根据权利要求1-10任一项所述的系统，其中，路侧计算设施包括：计算单元，MEC设施，或者边缘云。
12.根据权利要求1-11任一项所述的系统，其中，所述基础供应设施包括以下至少一项：电源、交换机、抱杆箱/机柜、光纤。
13.一种基于路侧感知系统的交通控制方法，包括：
获取路侧感知信息；
处理所述路侧感知信息，得到感知结果信息。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述获取路侧感知信息，包括：
获取其他交通参与者的第一交通业务信息、其他交通参与者的意图信息、目标车辆的第二交通业务信息，以及交通环境信息；
所述处理所述路侧感知信息，得到感知结果信息，包括：将所述第二交通业务信息输入到预先训练的意图识别模型中，得到目标车辆的意图信息；以及根据目标车辆的意图信息、其他交通参与者的意图信息和所述交通环境信息，生成第一交通行驶策略，其中，所述第一交通行驶策略用于控制其他交通参与者按照第一交通业务信息继续行驶。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述根据目标车辆的意图信息、其他交通参与者的意图信息和所述交通环境信息，生成第一交通行驶策略，其中，所述第一交通行驶策略用于控制其他交通参与者按照第一交通业务信息继续行驶，包括：
根据目标车辆的意图信息和其他交通参与者的意图信息，确定意图优先级信息；
根据所述意图优先级信息和所述交通环境信息，生成第一交通行驶策略。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，所述根据所述意图优先级信息和所述交通环境信息，生成第一交通行驶策略，包括：
响应于所述其他交通参与者的意图信息对应的优先级高于所述目标车辆的意图信息对应的优先级，确定所述目标车辆是否处于第一预设区域内，其中，所述第一预设区域为允许所述目标车辆执行所述第一交通行驶策略的区域；
响应于所述目标车辆处于所述第一预设区域内，根据所述意图优先级信息和所述交通环境信息，生成第一交通行驶策略。
17.根据权利要求16所述的方法，所述方法还包括：
响应于所述目标车辆不处于所述第一预设区域内，生成第二交通行驶策略，其中，所述第二交通行驶策略用于控制目标车辆按照第二交通业务信息继续行驶。
18.根据权利要求16所述的方法，所述方法还包括：
响应于所述目标车辆不处于所述第一预设区域内，根据所述第一交通业务信息和所述第二交通业务信息，确定第三交通行驶策略，其中，所述第三交通行驶策略用于控制目标车辆按照第三交通业务信息行驶和控制其他交通参与者按照第四交通业务信息行驶。
19.根据权利要求13-18任一项所述的方法，其中，第一交通业务信息包括以下至少一项：其他交通参与者基础信息、其他交通参与者动力信息、其他交通参与者附属物信息。
20.一种交通控制系统，包括：车载子系统、出行者子系统、中心子系统和路侧子系统；其中，所述中心子系统包括云控平台，所述路侧子系统包括通信设施、交通安全与管理设施和如权利要求1-13任一项所述的路侧感知系统；
所述通信设施，用于获取路侧感知信息；
所述路侧感知设施，用于获取所述路侧感知信息；
所述路侧计算设施，用于存储并处理所述路侧感知信息，得到感知结果信息；以及向所述云控平台发送所述路侧感知信息；
所述云控平台，用于接收所述路侧感知信息，并将所述路侧感知信息传输至车载子系统、出行者子系统和交通安全与管理设施。
21.根据权利要求20所述的系统，其中，所述交通安全与管理设施包括：交通监控设施、交通诱导设施、气象监控设施。
22.根据权利要求20或21所述的系统，其中，所述车载子系统包括以下至少一项：车载终端、车载计算控制模块、车载网关、路由器。
CN202111539341.2A 2021-12-15 2021-12-15 路侧感知系统和交通控制方法 Active CN114170803B (zh)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111539341.2A CN114170803B (zh) 2021-12-15 2021-12-15 路侧感知系统和交通控制方法
JP2022100895A JP2022126798A (ja) 2021-12-15 2022-06-23 道路側感知システム、交通制御方法、交通制御システムおよびコンピュータプログラム
KR1020220173535A KR20230002176A (ko) 2021-12-15 2022-12-13 도로변 감지 시스템, 교통 제어 방법, 교통 제어 시스템 및 컴퓨터 프로그램
EP22213481.9A EP4198944A1 (en) 2021-12-15 2022-12-14 Roadside sensing system and traffic control method
US18/082,127 US20230121051A1 (en) 2021-12-15 2022-12-15 Roadside sensing system and traffic control method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111539341.2A CN114170803B (zh) 2021-12-15 2021-12-15 路侧感知系统和交通控制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114170803A true CN114170803A (zh) 2022-03-11
CN114170803B CN114170803B (zh) 2023-06-16

Family

ID=80486821

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111539341.2A Active CN114170803B (zh) 2021-12-15 2021-12-15 路侧感知系统和交通控制方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20230121051A1 (zh)
EP (1) EP4198944A1 (zh)
JP (1) JP2022126798A (zh)
KR (1) KR20230002176A (zh)
CN (1) CN114170803B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114743382A (zh) * 2022-06-13 2022-07-12 浙江大云物联科技有限公司 基于智慧灯杆系统的车辆违章行为识别方法和装置
CN115100852A (zh) * 2022-06-09 2022-09-23 智能汽车创新发展平台(上海)有限公司 服务于智能网联汽车的高可用路侧融合感知系统和方法
CN116246474A (zh) * 2023-02-15 2023-06-09 珠海市思瑞达智能科技有限公司 基于云边端协同的交通信号相位配时控制方法及系统
CN116913095A (zh) * 2023-09-08 2023-10-20 湖南湘江智能科技创新中心有限公司 基于智能锥桶的交通警示系统及交通警示方法
CN117456748A (zh) * 2023-12-25 2024-01-26 北京华创智芯科技有限公司 基于车路协同技术的交通信号智能调控方法及系统

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114973695B (zh) * 2021-02-26 2023-09-26 长沙智能驾驶研究院有限公司 一种车辆优先通行控制方法及相关设备

Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108172025A (zh) * 2018-01-30 2018-06-15 东软集团股份有限公司 一种辅助驾驶方法、装置、车载终端及车辆
CN108447291A (zh) * 2018-04-03 2018-08-24 南京锦和佳鑫信息科技有限公司 一种智能道路设施系统及控制方法
CN109969172A (zh) * 2017-12-26 2019-07-05 华为技术有限公司 车辆控制方法、设备及计算机存储介质
US20190287397A1 (en) * 2018-03-14 2019-09-19 Honda Research Institute Europe Gmbh Method for assisting operation of an ego-vehicle, method for assisting other traffic participants and corresponding assistance systems and vehicles
CN110494341A (zh) * 2019-06-28 2019-11-22 驭势科技（北京）有限公司 一种智能驾驶车辆让行方法、装置及车载设备
CN110603181A (zh) * 2019-06-28 2019-12-20 驭势科技（北京）有限公司 一种智能驾驶车辆让行方法、装置及车载设备
CN110992675A (zh) * 2019-05-10 2020-04-10 当家移动绿色互联网技术集团有限公司 交叉口交通仿真方法、装置、介质及电子设备
CN111145544A (zh) * 2019-12-25 2020-05-12 北京交通大学 一种基于拥堵蔓延消散模型的行程时间及路径预测方法
CN211044523U (zh) * 2019-12-19 2020-07-17 北京万集智能网联技术有限公司 一种城市交叉口行人安全向导系统
CN111429739A (zh) * 2018-12-20 2020-07-17 阿里巴巴集团控股有限公司 一种辅助驾驶方法和系统
CN111880533A (zh) * 2020-07-16 2020-11-03 华人运通(上海)自动驾驶科技有限公司 驾驶场景重构方法、装置、系统、车辆、设备及存储介质
CN112309152A (zh) * 2019-08-01 2021-02-02 华为技术有限公司 一种车路协同方法及装置
CN112634644A (zh) * 2020-12-14 2021-04-09 武汉理工大学 自动驾驶车辆左转优化控制方法及系统
CN112650064A (zh) * 2021-01-05 2021-04-13 南京航空航天大学 一种适应于混杂道路的智能汽车汇入控制系统及方法
CN113401143A (zh) * 2021-07-19 2021-09-17 电子科技大学长三角研究院(衢州) 一种基于驾驶风格和意图的个性化自适应轨迹预测方法
CN113596102A (zh) * 2021-07-05 2021-11-02 哈尔滨工业大学（深圳） 车路协同式交通系统、路侧系统和数据处理方法
CN113593273A (zh) * 2021-07-22 2021-11-02 吉林大学 一种基于v2i通信的无信号控制道路交叉口碰撞预警方法
US20210347383A1 (en) * 2020-05-08 2021-11-11 Zoox, Inc. Trajectories with intent
CN113643534A (zh) * 2021-07-29 2021-11-12 北京万集科技股份有限公司 交通管控的方法及设备

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4797854B2 (ja) * 2006-07-20 2011-10-19 住友電気工業株式会社 歩行対象検知装置及び衝突事故防止支援システム
JP5732248B2 (ja) * 2010-12-27 2015-06-10 株式会社京三製作所 信号装置及び交通信号システム
US11816981B2 (en) * 2017-05-23 2023-11-14 D.R Roads A.I Ltd. Traffic monitoring and management systems and methods
US10867512B2 (en) * 2018-02-06 2020-12-15 Cavh Llc Intelligent road infrastructure system (IRIS): systems and methods
US10950130B2 (en) * 2018-03-19 2021-03-16 Derq Inc. Early warning and collision avoidance
JP6593492B2 (ja) * 2018-06-07 2019-10-23 住友電気工業株式会社 交通信号制御装置、コンピュータプログラム、及び交通信号制御方法
JP7094383B2 (ja) * 2018-10-12 2022-07-01 京セラ株式会社 交通通信システム、路側機、及び方法

Patent Citations (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109969172A (zh) * 2017-12-26 2019-07-05 华为技术有限公司 车辆控制方法、设备及计算机存储介质
CN108172025A (zh) * 2018-01-30 2018-06-15 东软集团股份有限公司 一种辅助驾驶方法、装置、车载终端及车辆
US20190287397A1 (en) * 2018-03-14 2019-09-19 Honda Research Institute Europe Gmbh Method for assisting operation of an ego-vehicle, method for assisting other traffic participants and corresponding assistance systems and vehicles
CN108447291A (zh) * 2018-04-03 2018-08-24 南京锦和佳鑫信息科技有限公司 一种智能道路设施系统及控制方法
CN111429739A (zh) * 2018-12-20 2020-07-17 阿里巴巴集团控股有限公司 一种辅助驾驶方法和系统
CN110992675A (zh) * 2019-05-10 2020-04-10 当家移动绿色互联网技术集团有限公司 交叉口交通仿真方法、装置、介质及电子设备
CN110603181A (zh) * 2019-06-28 2019-12-20 驭势科技（北京）有限公司 一种智能驾驶车辆让行方法、装置及车载设备
CN110494341A (zh) * 2019-06-28 2019-11-22 驭势科技（北京）有限公司 一种智能驾驶车辆让行方法、装置及车载设备
WO2020258277A1 (zh) * 2019-06-28 2020-12-30 驭势科技（北京）有限公司 一种智能驾驶车辆让行方法、装置及车载设备
CN112309152A (zh) * 2019-08-01 2021-02-02 华为技术有限公司 一种车路协同方法及装置
CN211044523U (zh) * 2019-12-19 2020-07-17 北京万集智能网联技术有限公司 一种城市交叉口行人安全向导系统
CN111145544A (zh) * 2019-12-25 2020-05-12 北京交通大学 一种基于拥堵蔓延消散模型的行程时间及路径预测方法
US20210347383A1 (en) * 2020-05-08 2021-11-11 Zoox, Inc. Trajectories with intent
CN111880533A (zh) * 2020-07-16 2020-11-03 华人运通(上海)自动驾驶科技有限公司 驾驶场景重构方法、装置、系统、车辆、设备及存储介质
CN112634644A (zh) * 2020-12-14 2021-04-09 武汉理工大学 自动驾驶车辆左转优化控制方法及系统
CN112650064A (zh) * 2021-01-05 2021-04-13 南京航空航天大学 一种适应于混杂道路的智能汽车汇入控制系统及方法
CN113596102A (zh) * 2021-07-05 2021-11-02 哈尔滨工业大学（深圳） 车路协同式交通系统、路侧系统和数据处理方法
CN113401143A (zh) * 2021-07-19 2021-09-17 电子科技大学长三角研究院(衢州) 一种基于驾驶风格和意图的个性化自适应轨迹预测方法
CN113593273A (zh) * 2021-07-22 2021-11-02 吉林大学 一种基于v2i通信的无信号控制道路交叉口碰撞预警方法
CN113643534A (zh) * 2021-07-29 2021-11-12 北京万集科技股份有限公司 交通管控的方法及设备

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115100852A (zh) * 2022-06-09 2022-09-23 智能汽车创新发展平台(上海)有限公司 服务于智能网联汽车的高可用路侧融合感知系统和方法
CN114743382A (zh) * 2022-06-13 2022-07-12 浙江大云物联科技有限公司 基于智慧灯杆系统的车辆违章行为识别方法和装置
CN114743382B (zh) * 2022-06-13 2022-10-28 浙江大云物联科技有限公司 基于智慧灯杆系统的车辆违章行为识别方法和装置
CN116246474A (zh) * 2023-02-15 2023-06-09 珠海市思瑞达智能科技有限公司 基于云边端协同的交通信号相位配时控制方法及系统
CN116246474B (zh) * 2023-02-15 2024-05-31 珠海市思瑞达智能科技有限公司 基于云边端协同的交通信号相位配时控制方法及系统
CN116913095A (zh) * 2023-09-08 2023-10-20 湖南湘江智能科技创新中心有限公司 基于智能锥桶的交通警示系统及交通警示方法
CN116913095B (zh) * 2023-09-08 2023-12-12 湖南湘江智能科技创新中心有限公司 基于智能锥桶的交通警示系统及交通警示方法
CN117456748A (zh) * 2023-12-25 2024-01-26 北京华创智芯科技有限公司 基于车路协同技术的交通信号智能调控方法及系统
CN117456748B (zh) * 2023-12-25 2024-03-05 北京华创智芯科技有限公司 基于车路协同技术的交通信号智能调控方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
JP2022126798A (ja) 2022-08-30
CN114170803B (zh) 2023-06-16
EP4198944A1 (en) 2023-06-21
US20230121051A1 (en) 2023-04-20
KR20230002176A (ko) 2023-01-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN114170803B (zh) 路侧感知系统和交通控制方法
CN110349405B (zh) 利用联网汽车的实时交通监视
US11068728B2 (en) Method and system for providing behavior of vehicle operator using virtuous cycle
US20190370581A1 (en) Method and apparatus for providing automatic mirror setting via inward facing cameras
CN110603497B (zh) 自主车辆操作管理控制的自主车辆和方法
CN110249609B (zh) 用于自主车辆的带宽约束图像处理
CN110431037B (zh) 包括运用部分可观察马尔可夫决策过程模型示例的自主车辆操作管理
US11967230B2 (en) System and method for using V2X and sensor data
CN111708358A (zh) 紧急情况下运载工具的操作
WO2020103754A1 (zh) 移动载具用外部坐标实时三维路况辅助装置及该系统
CN115061466A (zh) 车路协同自动驾驶的方法、路侧设备、云控平台和系统
CN113706737B (zh) 基于自动驾驶车辆的路面巡检系统及方法
US20140063196A1 (en) Comprehensive and intelligent system for managing traffic and emergency services
CN110910673B (zh) 一种提醒行人碰撞车辆的方法及系统、摄像头、移动终端
US20220095086A1 (en) Method and apparatus for indicating, obtaining, and sending automated driving information
EP3996063A1 (en) Safety performance evaluation device, safety performance evaluation method, information processing device, and information processing method
KR20220128588A (ko) 전자 장치, 전자 장치의 제어 방법, 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
Visconti et al. Arduino-based solution for in-carabandoned infants' controlling remotely managed by smartphone application
CN112839319A (zh) 蜂窝车联网信息处理方法、装置、系统、终端及存储介质
Indukuri et al. Advanced accident avoiding, tracking and SOS alert system using GPS module and Raspberry Pi
CN114141019B (zh) 交通控制方法、装置、介质及程序产品
US11893889B2 (en) Travel assistance system, travel assistance method, and non-transitory computer-readable storage medium that stores program
US12002357B2 (en) Data consumable for intelligent transport system
CN108839632A (zh) 车辆、车机设备、车辆事故预警装置和方法
CN115705772A (zh) 增强型环境感知系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant