CN114375005B - 一种基于5g天线的车路通信测试系统 - Google Patents

一种基于5g天线的车路通信测试系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于5G天线的车路通信测试系统,包括车载检测终端、道路交通数据平台和测试管理服务平台,道路交通数据平台包括若干交通数据获取终端、车路通信连接模块、交通数据分析模块和数据发布预警模块。本发明提通过对车、道路以及道路交通控制中心间的通信条件进行测试,以筛选出最佳的通信条件,提高了车载检测终端与交通数据获取终端、道路交通控制中心间相互通信传输数据的精准度,减少数据损失和延迟,实现实时信息交互,且可分析出变道危险系数小于设定安全阈值的变道危险系数所对应的车辆行驶最小车速以及变道所需的时间,能够准确地评估出车辆变道的可行性风险程度,降低车辆变道的风险,实现车路通信的便利性。

Description

一种基于5G天线的车路通信测试系统
技术领域
本发明属于车路通信技术领域,涉及到一种基于5G天线的车路通信测试系统。
背景技术
随着我国公路交通业的迅猛发展,汽车保有量也持续的增长,汽车已成为人们生活中不可缺少的交通工具,便捷的交通在带来经济增长和生活水平提高的同时,也带来了严重的交通安全问题,交通安全事故造成国民经济损失和人员伤亡,严重影响了人们的日常生活。
超速、变道等造成交通事故占交通事故比例最大,而物联网作为战略新兴产业,能够保障道路交通通信畅通,可提供道路和车辆间的通信,但是现有通信技术在进行车路通信过程中存在数据包丢失严重以及延时等问题,严重影响车路通信过程中的数据传输的时效以及数据包传输的完整性,阻碍车路通信领域的发展,进而无法及时根据车路状况提供最佳的道路预警提醒以及指导等,且无法根据车路通信测试筛选出车路通信过程中的通信条件,且现有车辆在道路上行驶过程中无法对变道危险系数进行量化评估,导致车辆变道风险高,无法根据车路通信对车辆通行进行智能预警提醒。
发明内容
本发明的目的在于提供的一种基于5G天线的车路通信测试系统,解决了现有背景技术中存在的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
一种基于5G天线的车路通信测试系统,包括车载检测终端、道路交通数据平台和测试管理服务平台;
车载检测终端实时采集自身车辆行驶过程中的位置信息、车速信息、车内驾驶图像信息以及周侧车辆行驶过程中的车速、与自身车辆间的距离以及路面天气状态,对采集的车辆行驶参数信息进行融合,并进行时间标记,融合后的车辆行驶参数信息发送至当前位置所覆盖的通信网络服务器,通信网络服务器将经时间标记后的车辆行驶参数信息经5G通信网络发送至测试管理服务平台;
通信网络服务器采用5G通信网络将车辆行驶参数信息发送至距离最近的交通数据获取终端,同时,交通数据获取终端采用5G通信网络将采集的道路交通图像信息发送至当前位置所覆盖的通信网络服务器,通信网络服务器将道路交通图像信息采用5G通信网络发送至车载检测终端;
道路交通数据平台与车载检测终端、道路交通控制中心间建立通信连接,对车载检测终端发送的车辆行驶参数信息进行分析,且结合变道危险评估模型获得车辆在当前道路通行状态下的变道危险系数,分析出变道危险系数小于设定安全阈值下的变道危险系数所对应的车辆行驶最小车速以及变道时间,并获取道路交通图像信息以及车辆的位置,对道路交通图像进行分析,获得各道路上的通行拥堵比例系数,根据车辆行驶方向为车辆提供引导路线;
测试管理服务平台用于对道路上行驶的车载检测终端与车载检测终端间的通信、车载检测终端与交通数据获取终端、交通数据获取终端与道路交通控制中心以及车载检测终端发送至道路交通控制中心间的通信条件进行控制,分别测试不同通信条件下的数据传输的延时以及丢包率,测试出最佳通信条件,按照最佳通信条件对车载检测终端与交通数据获取终端、道路交通控制中心间相互通信的指导。
进一步地,所述道路交通数据平台包括若干交通数据获取终端、车路通信连接模块、交通数据分析模块和数据发布预警模块;
交通数据获取终端分布在各道路上,用于实时接收道路上各车辆发送的车辆行驶参数信息,对接收的各车辆的车辆行驶参数信息进行时间标记,并对接收的各车辆行驶参数信息进行汇总,同时,发送道路交通图像信息至本路段上行驶车辆的车载检测终端;
车路通信连接模块用于建立道路上的车载检测终端与车载检测终端间的通信连接,车载检测终端与道路上的交通数据获取终端间的通信连接,交通数据获取终端与道路交通控制中心连接以及车载检测终端与道路交通控制中心连接;
交通数据分析模块用于获取道路上各车辆发送的车辆行驶参数信息以及车内驾驶图像信息,对车内驾驶图像信息进行分析,获得驾驶疲劳系数,同时,提取车辆行驶中的位置、车速以及周侧车辆行驶过程中的车速、车距以及路面天气情况,通过变道危险评估模型获得车辆在当前道路通行状态下的变道危险系数,分析出变道危险系数小于设定安全阈值下的变道危险系数所对应的车辆行驶最小车速以及变道时间;
同时交通数据分析模块获取各道路上的交通数据获取终端采集的道路交通图像信息以及车辆的位置,对道路交通图像进行分析,获得各道路上的通行拥堵比例系数,根据车辆行驶方向,结合各道路上的通行拥堵比例系数以及车辆行驶的方向,为车辆提供引导路线;
数据发布预警模块用于提取交通数据分析模块获取的变道危险系数小于设定安全阈值的车辆变道行驶车速、加速度以及车辆引导路线,并将变道危险系数小于设定安全阈值的车辆变道行驶车速、加速度以及车辆引导路线发布至车辆终端或车主手机,并发布道路拥堵信息。
进一步地,所述交通数据分析模块对车内驾驶图像信息的分析方法,方法如下:
步骤1、提取车内驾驶图像信息中的驾驶员图像,统计出驾驶人员眼睛处于睁开状态下的闭合比g、单位时间t1内驾驶人员的闭眼次数c以及每次闭眼持续的时长Lj,j=1,2,...,c;
步骤2、提取该驾驶人员正常驾驶过程中单位时间t1内的平均眨眼次数c0
步骤3、采用疲劳模拟构建模型分析出该车辆内驾驶人员的驾驶疲劳系数。
进一步地,所述疲劳模拟构建模型为
Figure GDA0003615329280000041
t1为单位时间,g驾驶人员眼睛处于睁开状态下的闭合比,眼睛的闭合比等于上眼皮与下眼皮间的最大距离和不疲劳状态下该驾驶人员上眼皮与下眼皮间的最大距离,c为单位时间t1内驾驶人员的闭眼次数,c0为驾驶人员正常驾驶过程中单位时间t1内的平均眨眼次数,Lj为每次闭眼持续的时长,j=1,2,...,c。
进一步地,所述交通数据分析模块对车辆变道危险程度分析的方法,具体步骤如下:
步骤1、以车辆当前位置作为原点,建立车辆变道运动轨迹曲线,
Figure GDA0003615329280000042
D为单车道的宽度,S0车辆行驶过程中投影在前进方向上的距离,S0=V*T,V为车辆行驶车速,T为车辆完成变道所需的时间,x=V*t,t为车辆行驶过程中的时间,t小于等于T;
步骤2、对车辆变道运动轨迹曲线二次求导,根据曲线二次求导推导出当车辆变道过程中处于两车道中间位置时,垂直于道路前进方向的加速度最大,即
Figure GDA0003615329280000043
步骤3、根据步骤2得到车辆变道所需的时间
Figure GDA0003615329280000051
为了车辆变道车速的安全性,a垂直取2m/s2
步骤4、获取待变道车辆的车速、该待变道车辆的周侧车辆行驶过程中的车速、车距以及路面天气情况;
步骤5、采用变道危险评估模型分析待变道车辆的在当前道路通行状态下的变道危险系数
Figure GDA0003615329280000052
进一步地,所述变道危险评估模型为
Figure GDA0003615329280000053
μ分别表示为结冰路面、雪路面、潮湿路面、晴天干燥路面,对应的数值分别为3.2、2.35、1.6、1,e为自然数,λ为驾驶疲劳系数,V0为待变道车辆的车速,V为待变道车辆未变车道前的正前方车辆的速度,V为待变道车辆的待变道前方的车辆所对应的车速,a垂直为待变道车辆在变道过程中垂直于道路前进方向的加速度,为2m/s2,D0侧为待变道车辆距离待变道前方车辆的距离,D0前为待变道车辆距离未变车道正前方车辆的距离,tf为变道驾驶员反应时间,T为车辆变道完成所需的时间。
进一步地,所述变道危险系数小于设定安全阈值R的变道危险系数所对应车辆变道所需的时间
Figure GDA0003615329280000054
进一步地,变道危险系数小于设定安全阈值的变道危险系数所对应的车辆行驶最小车速,即将安全阈值R(R=0)代入变道危险评估模型,存在
Figure GDA0003615329280000055
Figure GDA0003615329280000056
的两种情况,筛选出
Figure GDA0003615329280000057
Figure GDA0003615329280000061
中最小车速作为变道危险系数小于设定安全阈值的变道危险系数所对应的车辆行驶最小车速。
进一步地,所述交通数据分析模块对采集的道路交通图像信息进行分析获得通行拥堵比例系数,具体方法如下:
步骤1、以固定时间间隔重新提取采集的道路交通图像,并结合各车辆的位置,对图像中各车辆进行标记;
步骤2、将相邻的固定时间间隔采集的道路交通图像中标记的车辆进行对比;
步骤3、统计第x+1个固定时间间隔采集的道路交通图像上所标记的车辆继续在第x个固定时间间隔采集的道路交通图像上进行标记的车辆数量Kx+1
步骤4、逐次增加固定时间间隔次数,并判断逐次增加固定时间间隔后所采集的道路图像上存在第x个固定时间间隔采集的道路交通图像上进行标记的车辆数量,直至第x个固定时间间隔采集的道路交通图像上进行标记的车辆完全未在第y个固定时间间隔采集的道路交通图像上,即Ky=0,y大于x且为整数;
步骤5、统计该道路上的通行拥堵比例系数
Figure GDA0003615329280000062
Ki为第i个固定时间间隔采集的道路交通图像上所标记的车辆继续在第x个固定时间间隔采集的道路交通图像上进行标记的车辆数量,H为固定时间间隔所对应的时长,W为第x个固定时间间隔采集的道路交通图像上的车辆数量,m为第x个固定时间间隔采集的道路交通图像上车辆通行所需的时间,L为拥堵的总距离,d为道路交通图像上采集的路段长度。
本发明的有益效果:
本发明提供的基于5G天线的车路通信测试系统,通过对车、道路以及道路交通控制中心间的通信条件进行测试,以筛选出最佳的通信条件,提高了车载检测终端与交通数据获取终端、道路交通控制中心间相互通信传输数据的精准度,减少数据损失和延迟,实现实时信息交互,促进车路通信领域的发展。
本发明通过对车辆以及该车辆周侧的车辆行驶参数信息进行协同分析,获得车辆在当前道路通行状态下的变道危险系数,并分析出变道危险系数小于设定安全阈值的变道危险系数所对应的车辆行驶最小车速以及变道所需的时间,能够准确地评估出车辆变道的可行性风险程度,实现有效地预测,为车路通信过程中的变道车辆速度以及变道时间进行管控,降低车辆变道的风险,实现车路通信的便利性,有效利用车路通信实现对车辆通行的智能控制。
本发明对车辆变道过程中的车速进行测试,以筛选出临界安全车速,实现对车辆变道进行测试预警,提高了车辆通行的安全性。
本发明通过对采集的道路交通图像信息进行分析,可获得各道路上的通行拥堵比例系数,能够较为精准地获得车辆通行的拥堵程度,能够对交通拥堵程度进行量化,为后期车辆管控提供参考数据。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
一种基于5G天线的车路通信测试系统,包括车载检测终端、道路交通数据平台和测试管理服务平台。
车载检测终端实时采集自身车辆行驶过程中的位置信息、车速信息、车内驾驶图像信息以及周侧车辆行驶过程中的车速、与自身车辆间的距离以及路面天气状态,对采集的车辆行驶参数信息进行融合,并进行时间标记,融合后的车辆行驶参数信息发送至当前位置所覆盖的通信网络服务器,通信网络服务器将经时间标记后的车辆行驶参数信息经5G通信网络发送至测试管理服务平台。
通信网络服务器采用5G通信网络将车辆行驶参数信息发送至距离最近的交通数据获取终端,同时,交通数据获取终端采用5G通信网络将采集的道路交通图像信息发送至当前位置所覆盖的通信网络服务器,通信网络服务器可将道路交通图像信息采用5G通信网络发送至车载检测终端。
道路交通数据平台与车载检测终端、道路交通控制中心间建立通信连接,对车载检测终端发送的车辆行驶参数信息进行分析,且结合变道危险评估模型获得车辆在当前道路通行状态下的变道危险系数,分析出变道危险系数小于设定安全阈值下的变道危险系数所对应的车辆行驶最小车速以及变道时间,并获取道路交通图像信息以及车辆的位置,对道路交通图像进行分析,获得各道路上的通行拥堵比例系数,根据车辆行驶方向为车辆提供引导路线。
道路交通数据平台包括若干交通数据获取终端、车路通信连接模块、交通数据分析模块和数据发布预警模块。
交通数据获取终端分布在各道路上,用于实时接收道路上各车辆发送的车辆行驶参数信息,对接收的各车辆的车辆行驶参数信息进行时间标记,并对接收的各车辆行驶参数信息进行汇总,同时,发送道路交通图像信息至本路段上行驶车辆的车载检测终端,用于辅助车辆安全行驶。
车路通信连接模块用于建立道路上的车载检测终端与车载检测终端间的通信连接,车载检测终端与道路上的交通数据获取终端间的通信连接,交通数据获取终端与道路交通控制中心连接以及车载检测终端与道路交通控制中心连接,实现车与车、车与交通数据获取终端间的信息交互、车与道路交通控制中心间以及交通数据获取终端与道路交通控制中心间的信息交互,道路交通控制中心用于发送道路交通控制指令,以对道路上的交通设备进行控制以及发送交通控制信息至车辆。
交通数据分析模块用于获取道路上各车辆发送的车辆行驶参数信息以及车内驾驶图像信息,对车内驾驶图像信息进行分析,获得驾驶疲劳系数,同时,提取车辆行驶中的位置、车速以及周侧车辆行驶过程中的车速、车距以及路面天气情况,通过变道危险评估模型获得车辆在当前道路通行状态下的变道危险系数,分析出变道危险系数小于设定安全阈值下的变道危险系数所对应的车辆行驶最小车速以及变道时间。
交通数据分析模块对车内驾驶图像信息的分析方法,如下:
步骤1、提取车内驾驶图像信息中的驾驶员图像,统计出驾驶人员眼睛处于睁开状态下的闭合比g、单位时间t1内驾驶人员的闭眼次数c以及每次闭眼持续的时长Lj,j=1,2,...,c,眼睛的闭合比等于上眼皮与下眼皮间的最大距离和不疲劳状态下该驾驶人员上眼皮与下眼皮间的最大距离;
步骤2、提取该驾驶人员正常驾驶过程中单位时间t1内的平均眨眼次数c0
步骤3、采用疲劳模拟构建模型
Figure GDA0003615329280000091
分析出该车辆内驾驶人员的驾驶疲劳系数。
其中,交通数据分析模块对车辆变道危险程度分析的方法,具体步骤如下:
步骤1、以车辆当前位置作为原点,建立车辆变道运动轨迹曲线,
Figure GDA0003615329280000092
D为单车道的宽度,S0车辆行驶过程中投影在前进方向上的距离,S0=V*T,V为车辆行驶车速,T为车辆完成变道所需的时间,x=V*t,t为车辆行驶过程中的时间,t小于等于T;
步骤2、对车辆变道运动轨迹曲线二次求导,根据曲线二次求导推导出当车辆变道过程中处于两车道中间位置时,垂直于道路前进方向的加速度最大,即
Figure GDA0003615329280000101
步骤3、根据步骤2得到车辆变道所需的时间
Figure GDA0003615329280000102
为了车辆变道车速的安全性,a垂直取2m/s2
步骤4、获取待变道车辆的车速、该待变道车辆的周侧车辆行驶过程中的车速、车距以及路面天气情况;
步骤5、采用变道危险评估模型分析待变道车辆的在当前道路通行状态下的变道危险系数
Figure GDA0003615329280000103
其中,变道危险评估模型为
Figure GDA0003615329280000104
μ分别表示为结冰路面、雪路面、潮湿路面、晴天干燥路面,对应的数值分别为3.2、2.35、1.6、1,e为自然数,λ为驾驶疲劳系数,V0为待变道车辆的车速,V为待变道车辆未变车道前的正前方车辆的速度,V为待变道车辆的待变道前方的车辆所对应的车速,a垂直为待变道车辆在变道过程中垂直于道路前进方向的加速度,为2m/s2,D0侧为待变道车辆距离待变道前方车辆的距离,D0前为待变道车辆距离未变车道正前方车辆的距离,tf为变道驾驶员反应时间,T为车辆变道完成所需的时间。
变道危险系数小于设定安全阈值R的变道危险系数所对应车辆变道所需的时间
Figure GDA0003615329280000105
为了车辆变道车速的安全性,加速度不能大于3m/s2,a垂直最佳取值为2m/s2
变道危险系数小于设定安全阈值的变道危险系数所对应的车辆行驶最小车速,即将安全阈值R(R=0)代入变道危险评估模型,存在
Figure GDA0003615329280000111
Figure GDA0003615329280000112
的两种情况,即得到的V0三种可能,分别为
Figure GDA0003615329280000113
以及
Figure GDA0003615329280000114
剔除V0小于0的情况,筛选出另外两种车辆行驶车速中的最小车速作为变道危险系数小于设定安全阈值的变道危险系数所对应的车辆行驶最小车速。
同时,交通数据分析模块获取各道路上的交通数据获取终端采集的道路交通图像信息以及车辆的位置,对道路交通图像进行分析,获得各道路上的通行拥堵比例系数,获取车辆行驶方向,结合各道路上的通行拥堵比例系数以及车辆行驶的方向,为车辆提供引导路线。
其中,交通数据分析模块对采集的道路交通图像信息进行分析,具体如下:
步骤1、以固定时间间隔重新提取采集的道路交通图像,并结合各车辆的位置,对图像中各车辆进行标记;
步骤2、将相邻的固定时间间隔采集的道路交通图像中标记的车辆进行对比;
步骤3、统计第x+1个固定时间间隔采集的道路交通图像上所标记的车辆继续在第x个固定时间间隔采集的道路交通图像上进行标记的车辆数量Kx+1
步骤4、逐次增加固定时间间隔次数,并判断逐次增加固定时间间隔后所采集的道路图像上存在第x个固定时间间隔采集的道路交通图像上进行标记的车辆数量,直至第x个固定时间间隔采集的道路交通图像上进行标记的车辆完全未在第y个固定时间间隔采集的道路交通图像上,即Ky=0,y大于x且为整数;
步骤5、统计该道路上的通行拥堵比例系数
Figure GDA0003615329280000121
Ki为第i个固定时间间隔采集的道路交通图像上所标记的车辆继续在第x个固定时间间隔采集的道路交通图像上进行标记的车辆数量,H为固定时间间隔所对应的时长,W为第x个固定时间间隔采集的道路交通图像上的车辆数量,m为第x个固定时间间隔采集的道路交通图像上车辆通行所需的时间,L为拥堵的总距离,d为道路交通图像上采集的路段长度。
通过对采集的道路交通图像信息进行分析,可获得各道路上的通行拥堵比例系数,能够较为精准地获得车辆通行的拥堵程度,能够对交通拥堵程度进行量化,为后期车辆管控提供参考数据。
数据发布预警模块用于提取交通数据分析模块获取的变道危险系数小于设定安全阈值的车辆变道行驶车速、加速度以及车辆引导路线,并将变道危险系数小于设定安全阈值的车辆变道行驶车速、加速度以及车辆引导路线发布至车辆终端或车主手机,指导车主按照车辆引导路线以及发布的车辆变道行驶车速、加速度进行行驶,同时,对道路交通控制中心传送的拥堵路况进行发布,为车主实时提供道路交通最新信息。
测试管理服务平台用于对道路上行驶的车载检测终端与车载检测终端间的通信、车载检测终端与交通数据获取终端、交通数据获取终端与道路交通控制中心以及车载检测终端发送至道路交通控制中心间的通信进行延时以及丢包测试,以根据测试的结果对车载检测终端与交通数据获取终端、道路交通控制中心间的通信条件进行指导,使得通信传输的数据精准。
道路上行驶的车载检测终端与道路上行驶的车载检测终端间的通信测试:
步骤1、测试车辆A以车速v1进行移动,测试车辆B以车速v2进行移动;
步骤2、测试车辆A的车载检测终端向测试车辆B的车载检测终端发送数据包;
步骤3、标记测试车辆A发送数据包的时间以及测试车辆B接收数据包的时间;
步骤4、测试管理服务平台对测试车辆B接收的时间与测试车辆A发送的时间进行对比,获得通信延时数据;
步骤5、测试车辆A的车载检测终端向测试车辆B的车载检测终端发送数据包,测试管理服务平台获取车辆检测终端发送的数据包和测试车辆B的车载检测终端接收的数据包;
步骤6、将测试车辆A发送的数据包与测试车辆B接收的数据包进行分析,获得数据丢包率。
逐次增加测试车辆的速度,统计两测试车辆通信过程中的延时以及丢包率,筛选出延时最小以及丢包率最小的测试车辆速度,以提高车辆与车辆通信过程中数据传输的精确度。
道路上行驶的车载检测终端与交通数据获取终端间的通信测试:
步骤1、测试车辆A以交通数据获取终端为中心,运行车速v1进行驾驶;
步骤2、测试车辆A的车载检测终端向交通数据获取终端发送数据包,同时,测试车辆A的车载检测终端接收交通数据获取终端发送的数据包;
步骤3、标记测试车辆A发送数据包的时间、接收数据包的时间以及交通数据获取终端接收数据包的时间、发送数据包的时间;
步骤4、测试管理服务平台将测试车辆A发送的时间与交通数据获取终端接收的时间进行对比,获得车载检测终端发送至交通数据获取终端的通信延时数据,并将交通数据获取终端发送的时间与测试车辆A接收的时间进行对比,获得交通数据获取终端发送至车载检测终端的通信延时数据;
步骤5、对测试车辆A发送的数据包和交通数据获取终端接收的数据包进行分析,获得测试车辆A发送至交通数据获取终端的数据丢包率,并测试交通数据获取终端发送的数据包和车辆A接收的数据包进行分析,获得交通数据获取终端发送至测试车辆A的数据丢包率。
逐次增加测试车辆的速度,统计测试车辆与交通数据获取终端在通信过程中的延时以及丢包率,并逐次增加测试车辆与交通数据获取终端间的距离,筛选出延时最小以及丢包率最小的测试车辆速度和测试车辆与交通数据获取终端间的距离,以提高车辆与交通数据获取终端通信过程中数据传输的精确度。
交通数据获取终端与道路交通控制中心间的通信测试:
步骤1、交通数据获取终端向道路交通控制中心发送数据包,同时,道路交通控制中心发送数据包至交通数据获取终端;
步骤2、标记交通数据获取终端发送数据包的时间、接收数据包的时间以及道路交通控制中心发送数据包的时间和接收数据包的时间;
步骤3、测试管理服务平台将交通数据获取终端发送的时间与道路交通控制中心接收的时间进行对比,获得交通数据获取终端发送至道路交通控制中心的通信延时数据,并将道路交通控制中心发送的时间与交通数据获取终端接收的时间进行对比,获得道路交通控制中心发送至交通数据获取终端的通信延时数据;
步骤4、测试交通数据获取终端发送的数据包和道路交通控制中心接收的数据包进行分析,获得交通数据获取终端发送至道路交通控制中心的数据丢包率,并测试道路交通控制中心发送的数据包和交通数据获取终端接收的数据包进行分析,获得道路交通控制中心发送至交通数据获取终端的数据丢包率。
逐次增加交通数据获取终端与道路交通控制中心间的距离,筛选出延时最小以及丢包率最小的交通数据获取终端与道路交通控制中心间的距离,以提高交通数据获取终端与道路交通控制中心通信过程中数据传输的精确度。
车载检测终端与道路交通控制中心间的通信测试:
步骤1、以车速V1行驶的测试车辆A的车载检测终端向道路交通控制中心发送数据包,同时,道路交通控制中心发送数据包至测试车辆A的车载检测终端,且测试车辆A以道路交通控制中心为中心进行运动;
步骤2、标记车载检测终端发送数据包的时间、接收数据包的时间以及道路交通控制中心发送数据包的时间和接收数据包的时间;
步骤3、测试管理服务平台将车载检测终端发送的时间与道路交通控制中心接收的时间进行对比,获得车载检测终端发送至道路交通控制中心的通信延时数据,并将道路交通控制中心发送的时间与车载检测终端接收的时间进行对比,获得道路交通控制中心发送至车载检测终端的通信延时数据;
步骤4、测试车辆A的车载检测终端发送的数据包和道路交通控制中心接收的数据包进行分析,获得测试车辆A的车载检测终端发送至道路交通控制中心的数据丢包率,并测试道路交通控制中心发送的数据包和车载检测终端接收的数据包进行分析,获得道路交通控制中心发送至车载检测终端的数据丢包率。
逐次增加测试车辆的速度,统计测试车辆与道路交通控制中心在通信过程中的延时以及丢包率,并逐次增加测试车辆与道路交通控制中心间的距离,筛选出延时最小以及丢包率最小的测试车辆速度和测试车辆与道路交通控制中心间的距离,以提高车辆与道路交通控制中心通信过程中数据传输的精确度。
其中,测试管理服务平台提取变道危险系数小于设定安全阈值的变道危险系数所对应的车辆行驶最小车速进行测试,获得在当前道路通行状态下的变道危险系数,以固定数值逐次增加车辆行驶最小车速,作为车辆变道车速,测试该当前车速下的变道危险系数,筛选出变道危险系数大于安全阈值的临界安全车速,并将测试的临界安全车速发送至车辆的车载检测终端,以警示车主在安全车速范围内对车辆进行变道,能够精准地对车辆变道进行测试预警,提高了车辆通行的安全性。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明,所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于5G天线的车路通信测试系统,其特征在于:包括车载检测终端、道路交通数据平台和测试管理服务平台;
车载检测终端实时采集自身车辆行驶过程中的位置信息、车速信息、车内驾驶图像信息以及周侧车辆行驶过程中的车速、与自身车辆间的距离以及路面天气状态,对采集的车辆行驶参数信息进行融合,并进行时间标记,融合后的车辆行驶参数信息发送至当前位置所覆盖的通信网络服务器,通信网络服务器将经时间标记后的车辆行驶参数信息经5G通信网络发送至测试管理服务平台;
通信网络服务器采用5G通信网络将车辆行驶参数信息发送至距离最近的交通数据获取终端,同时,交通数据获取终端采用5G通信网络将采集的道路交通图像信息发送至当前位置所覆盖的通信网络服务器,通信网络服务器将道路交通图像信息采用5G通信网络发送至车载检测终端;
道路交通数据平台与车载检测终端、道路交通控制中心间建立通信连接,对车载检测终端发送的车辆行驶参数信息进行分析,且结合变道危险评估模型获得车辆在当前道路通行状态下的变道危险系数,分析出变道危险系数小于设定安全阈值下的变道危险系数所对应的车辆行驶最小车速以及变道时间,并获取道路交通图像信息以及车辆的位置,对道路交通图像进行分析,获得各道路上的通行拥堵比例系数,根据车辆行驶方向为车辆提供引导路线;
测试管理服务平台用于对道路上行驶的车载检测终端与车载检测终端间的通信、车载检测终端与交通数据获取终端、交通数据获取终端与道路交通控制中心以及车载检测终端发送至道路交通控制中心间的通信条件进行控制,分别测试不同通信条件下的数据传输的延时以及丢包率,测试出最佳通信条件,按照最佳通信条件对车载检测终端与交通数据获取终端、道路交通控制中心间相互通信的指导。
2.根据权利要求1所述的一种基于5G天线的车路通信测试系统,其特征在于:所述道路交通数据平台包括若干交通数据获取终端、车路通信连接模块、交通数据分析模块和数据发布预警模块;
交通数据获取终端分布在各道路上,用于实时接收道路上各车辆发送的车辆行驶参数信息,对接收的各车辆的车辆行驶参数信息进行时间标记,并对接收的各车辆行驶参数信息进行汇总,同时,发送道路交通图像信息至本路段上行驶车辆的车载检测终端;
车路通信连接模块用于建立道路上的车载检测终端与车载检测终端间的通信连接,车载检测终端与道路上的交通数据获取终端间的通信连接,交通数据获取终端与道路交通控制中心连接以及车载检测终端与道路交通控制中心连接;
交通数据分析模块用于获取道路上各车辆发送的车辆行驶参数信息以及车内驾驶图像信息,对车内驾驶图像信息进行分析,获得驾驶疲劳系数,同时,提取车辆行驶中的位置、车速以及周侧车辆行驶过程中的车速、车距以及路面天气情况,通过变道危险评估模型获得车辆在当前道路通行状态下的变道危险系数,分析出变道危险系数小于设定安全阈值下的变道危险系数所对应的车辆行驶最小车速以及变道时间;
同时交通数据分析模块获取各道路上的交通数据获取终端采集的道路交通图像信息以及车辆的位置,对道路交通图像进行分析,获得各道路上的通行拥堵比例系数,根据车辆行驶方向,结合各道路上的通行拥堵比例系数以及车辆行驶的方向,为车辆提供引导路线;
数据发布预警模块用于提取交通数据分析模块获取的变道危险系数小于设定安全阈值的车辆变道行驶车速、加速度以及车辆引导路线,并将变道危险系数小于设定安全阈值的车辆变道行驶车速、加速度以及车辆引导路线发布至车辆终端或车主手机,并发布道路拥堵信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于5G天线的车路通信测试系统,其特征在于:所述交通数据分析模块对车内驾驶图像信息的分析方法,方法如下:
步骤1、提取车内驾驶图像信息中的驾驶员图像,统计出驾驶人员眼睛处于睁开状态下的闭合比g、单位时间t1内驾驶人员的闭眼次数c以及每次闭眼持续的时长Lj,j=1,2,...,c;
步骤2、提取该驾驶人员正常驾驶过程中单位时间t1内的平均眨眼次数c0
步骤3、采用疲劳模拟构建模型分析出该车辆内驾驶人员的驾驶疲劳系数。
4.根据权利要求3所述的一种基于5G天线的车路通信测试系统,其特征在于:所述疲劳模拟构建模型为
Figure FDA0003615329270000031
t1为单位时间,g驾驶人员眼睛处于睁开状态下的闭合比,眼睛的闭合比等于上眼皮与下眼皮间的最大距离和不疲劳状态下该驾驶人员上眼皮与下眼皮间的最大距离,c为单位时间t1内驾驶人员的闭眼次数,c0为驾驶人员正常驾驶过程中单位时间t1内的平均眨眼次数,Lj为每次闭眼持续的时长,j=1,2,...,c。
5.根据权利要求4所述的一种基于5G天线的车路通信测试系统,其特征在于:所述交通数据分析模块对车辆变道危险程度分析的方法,具体步骤如下:
步骤1、以车辆当前位置作为原点,建立车辆变道运动轨迹曲线,
Figure FDA0003615329270000041
D为单车道的宽度,S0车辆行驶过程中投影在前进方向上的距离,S0=V*T,V为车辆行驶车速,T为车辆完成变道所需的时间,x=V*t,t为车辆行驶过程中的时间,t小于等于T;
步骤2、对车辆变道运动轨迹曲线二次求导,根据曲线二次求导推导出当车辆变道过程中处于两车道中间位置时,垂直于道路前进方向的加速度最大,即
Figure FDA0003615329270000042
步骤3、根据步骤2得到车辆变道所需的时间
Figure FDA0003615329270000043
为了车辆变道车速的安全性,a垂直取2m/s2
步骤4、获取待变道车辆的车速、该待变道车辆的周侧车辆行驶过程中的车速、车距以及路面天气情况;
步骤5、采用变道危险评估模型分析待变道车辆的在当前道路通行状态下的变道危险系数
Figure FDA0003615329270000045
6.根据权利要求5所述的一种基于5G天线的车路通信测试系统,其特征在于:所述变道危险评估模型为
Figure FDA0003615329270000044
μ分别表示为结冰路面、雪路面、潮湿路面、晴天干燥路面,对应的数值分别为3.2、2.35、1.6、1,e为自然数,λ为驾驶疲劳系数,V0为待变道车辆的车速,V为待变道车辆未变车道前的正前方车辆的速度,V为待变道车辆的待变道前方的车辆所对应的车速,a垂直为待变道车辆在变道过程中垂直于道路前进方向的加速度,为2m/s2,D0侧为待变道车辆距离待变道前方车辆的距离,D0前为待变道车辆距离未变车道正前方车辆的距离,tf为变道驾驶员反应时间,T为车辆变道完成所需的时间。
7.根据权利要求6所述的一种基于5G天线的车路通信测试系统,其特征在于:所述变道危险系数小于设定安全阈值R的变道危险系数所对应车辆变道所需的时间
Figure FDA0003615329270000051
8.根据权利要求7所述的一种基于5G天线的车路通信测试系统,其特征在于:变道危险系数小于设定安全阈值的变道危险系数所对应的车辆行驶最小车速,即将安全阈值R(R=0)代入变道危险评估模型,存在
Figure FDA0003615329270000052
Figure FDA0003615329270000053
的两种情况,筛选出
Figure FDA0003615329270000054
Figure FDA0003615329270000055
中最小车速作为变道危险系数小于设定安全阈值的变道危险系数所对应的车辆行驶最小车速。
9.根据权利要求8所述的一种基于5G天线的车路通信测试系统,其特征在于:所述交通数据分析模块对采集的道路交通图像信息进行分析获得通行拥堵比例系数,具体方法如下:
步骤1、以固定时间间隔重新提取采集的道路交通图像,并结合各车辆的位置,对图像中各车辆进行标记;
步骤2、将相邻的固定时间间隔采集的道路交通图像中标记的车辆进行对比;
步骤3、统计第x+1个固定时间间隔采集的道路交通图像上所标记的车辆继续在第x个固定时间间隔采集的道路交通图像上进行标记的车辆数量Kx+1
步骤4、逐次增加固定时间间隔次数,并判断逐次增加固定时间间隔后所采集的道路图像上存在第x个固定时间间隔采集的道路交通图像上进行标记的车辆数量,直至第x个固定时间间隔采集的道路交通图像上进行标记的车辆完全未在第y个固定时间间隔采集的道路交通图像上,即Ky=0,y大于x且为整数;
步骤5、统计该道路上的通行拥堵比例系数
Figure FDA0003615329270000061
Ki为第i个固定时间间隔采集的道路交通图像上所标记的车辆继续在第x个固定时间间隔采集的道路交通图像上进行标记的车辆数量,H为固定时间间隔所对应的时长,W为第x个固定时间间隔采集的道路交通图像上的车辆数量,m为第x个固定时间间隔采集的道路交通图像上车辆通行所需的时间,L为拥堵的总距离,d为道路交通图像上采集的路段长度。
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