CN115148035A - 一种基于智能网联汽车的城市级交通控制方法及系统 - Google Patents

一种基于智能网联汽车的城市级交通控制方法及系统 Download PDF

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CN115148035A CN202110331017.5A CN202110331017A CN115148035A CN 115148035 A CN115148035 A CN 115148035A CN 202110331017 A CN202110331017 A CN 202110331017A CN 115148035 A CN115148035 A CN 115148035A
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Abstract

本发明提供一种基于智能网联汽车的城市级交通控制方法，其在互连的数据采集处理平台和交通控制平台上实现，所述方法包括以下步骤：数据采集处理平台周期性接收由预设新能源汽车国家监控与管理平台上报的车辆轨迹数据，并对车辆轨迹数据进行处理，且进一步结合预设地图，得到动态道路信息；交通控制平台根据所述动态道路信息，对交通信号灯进行控制。实施本发明，能快速地进行大规模推广，以解决现代城市越来越拥堵的交通现状，不仅提高了城市道路的通行效率，还节省了道路的改造成本。

Description

一种基于智能网联汽车的城市级交通控制方法及系统
技术领域
本发明涉及汽车技术领域，尤其涉及一种基于智能网联汽车的城市级交通控制方法及系统。
背景技术
近几年，随车传统汽车企业与互联网企业、通信企业之间深度的跨界融合，现代的汽车从原来仅是一个传统的交通工具，逐步变化为一个具有智能化、网联化的高科技产品，行业内俗称“智能网联汽车”。所谓的智能网联汽车(Intelligent Connected Vehicle)简称ICV，是指车联网与智能车的有机联合，该车搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与人、车、路、后台等智能信息交换共享，实现安全、舒适、节能、高效行驶，是未来智慧交通和智慧城市重要的信息采集终端。
传统的交通控制系统缺乏实时的动态道路信息采集，并且道路的交通信号灯不联网，使得交通控制部门很难实现远程对交通信号灯进行精准地控制，导致交通资源没有得到有效地利用起来。
然而，随着车联网的快速发展，采用V2X技术实现交通控制“实时在线”成为了可能。但是，由于V2X技术较新，相关的国家标准还没有完全落地，并且需要事先在道路安装专用的路基设备RSU，对道路的改造成本较高，因此该技术的大规模推广还需要时日。
因此，有必要提供一种基于智能网联汽车的城市级交通控制系统，能快速地进行大规模推广，以解决现代城市越来越拥堵的交通现状，不仅提高了城市道路的通行效率，还节省了道路的改造成本。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种基于智能网联汽车的城市级交通控制方法及系统，能快速地进行大规模推广，以解决现代城市越来越拥堵的交通现状，不仅提高了城市道路的通行效率，还节省了道路的改造成本。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于智能网联汽车的城市级交通控制方法，其在互连的数据采集处理平台和交通控制平台上实现，所述方法包括以下步骤：
所述数据采集处理平台周期性接收由预设新能源汽车国家监控与管理平台上报的车辆轨迹数据，并对所述车辆轨迹数据进行处理，且进一步结合预设地图，得到动态道路信息；
所述交通控制平台根据所述动态道路信息，对交通信号灯进行控制。
其中，所述数据采集处理平台周期性接收由预设新能源汽车国家监控与管理平台上报的车辆轨迹数据，并对所述车辆轨迹数据进行处理，且进一步结合预设地图，得到动态道路信息的具体步骤包括：
周期性接收由预设新能源汽车国家监控与管理平台上报的车辆轨迹数据；其中，所述车辆轨迹数据包括时间、车辆唯一识别代码、定位状态、经度、纬度和车速；
对所述车辆轨迹数据进行处理，且进一步结合所述预设地图，得到动态道路信息；
将所述动态道路信息发送给所述交通控制平台。
其中，所述对所述车辆轨迹数据进行处理，且进一步结合所述预设地图，得到动态道路信息的具体步骤包括：
在所述车辆轨迹数据中，提取出满足预定筛选条件的数据；
根据所述车辆轨迹数据中的车辆唯一识别代码，在所提取的数据中区分出每一车辆各自对应的数据，并结合所述车辆轨迹数据中的时间，将同一车辆所对应连续时间段内的数据进行融合，得到每一车辆的轨迹融合数据；
将每一车辆的轨迹融合数据呈现在所述预设地图上，并以所述预设地图上的每一条道路为基本单位，区分出每一条道路上所含车辆及其总数量，进一步结合每一条道路上所含的各车辆的轨迹融合数据，通过预设的拥堵算法规则，得到每一条道路的车辆拥堵情况，且根据每一条道路的车辆拥堵情况，形成动态道路信息。
其中，所述预定筛选条件由第一筛选条件、第二筛选条件和第三筛选条件组成；其中，
所述第一筛选条件为所述车辆轨迹数据接收时间应在指定的时间范围内；
所述第二筛选条件为所述车辆轨迹数据中的定位状态应为有效定位；
所述第三筛选条件为所述车辆轨迹数据中的车速应小于预设的第一车速值。
其中，所述通过预设的拥堵算法规则，得到每一条道路的车辆拥堵情况的具体步骤包括：
若当前道路上车辆总数量大于预设阈值，且当前道路上车辆的平均车速低于预设的第二车速值，则认定当前道路的车辆拥堵情况为严重拥堵；
若当前道路上车辆总数量大于所述预设阈值，且当前道路上车辆的平均车速均高于所述预设的第二车速值并低于预设的第三车速值，则认定当前道路的车辆拥堵情况为普通拥堵；
若当前道路上车辆的平均车速均高于所述预设的第三车速值并低于预设的第四车速值，则认定当前道路的车辆拥堵情况为行驶缓慢；
若当前道路上车辆的平均车速均高于预设的第五车速值，则认定当前道路的车辆拥堵情况为行驶畅通；其中，所述预设的第五车速值大于所述预设的第四车速值。
其中，所述交通控制平台对交通信号灯进行控制包括单个交通信号灯实时控制、指定时间段内单个地理区域范围内的交通信号灯控制以及多个地理区域范围内的交通信号灯联动控制。
本发明实施例还提供了一种基于智能网联汽车的城市级交通控制系统，包括互连的数据采集处理平台和交通控制平台；其中，
所述数据采集处理平台，用于周期性接收由预设新能源汽车国家监控与管理平台上报的车辆轨迹数据，并对所述车辆轨迹数据进行处理，且进一步结合预设地图，得到动态道路信息；
所述交通控制平台，用于根据所述动态道路信息，对交通信号灯进行控制。
其中，所述数据采集处理平台包括：
数据接收模块，用于周期性接收由预设新能源汽车国家监控与管理平台上报的车辆轨迹数据；其中，所述车辆轨迹数据包括时间、车辆唯一识别代码、定位状态、经度、纬度和车速；
数据处理模块，用于对所述车辆轨迹数据进行处理，且进一步结合所述预设地图，得到动态道路信息；
数据发送模块，用于将所述动态道路信息发送给所述交通控制平台。
其中，所述数据处理模块包括：
数据筛选与提取子模块，用于在所述车辆轨迹数据中，提取出满足预定筛选条件的数据；
数据融合子模块，用于根据所述车辆轨迹数据中的车辆唯一识别代码，在所提取的数据中区分出每一车辆各自对应的数据，并结合所述车辆轨迹数据中的时间，将同一车辆所对应连续时间段内的数据进行融合，得到每一车辆的轨迹融合数据；
轨迹还原子模块，用于将每一车辆的轨迹融合数据呈现在所述预设地图上，并以所述预设地图上的每一条道路为基本单位，区分出每一条道路上所含车辆及其总数量，进一步结合每一条道路上所含的各车辆的轨迹融合数据，通过预设的拥堵算法规则，得到每一条道路的车辆拥堵情况，且根据每一条道路的车辆拥堵情况，形成动态道路信息。
其中，所述预定筛选条件由第一筛选条件、第二筛选条件和第三筛选条件组成；其中，
所述第一筛选条件为所述车辆轨迹数据接收时间应在指定的时间范围内；
所述第二筛选条件为所述车辆轨迹数据中的定位状态应为有效定位；
所述第三筛选条件为所述车辆轨迹数据中的车速应小于预设的第一车速值。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
本发明借助新能源汽车国家监测与管理平台实现道路动态信息的采集功能，以实现对交通信号灯进行控制，不仅能快速地进行大规模推广，解决了现代城市越来越拥堵的交通现状，从而提高了城市道路的通行效率，还节省了道路的改造成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。
图1为本发明实施例提供的一种基于智能网联汽车的城市级交通控制方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种基于智能网联汽车的城市级交通控制方法中基于智能网联汽车的城市级交通控制架构的示意图；
图3为本发明实施例提供的一种基于智能网联汽车的城市级交通控制系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
如图1所示，为本发明实施例中，提供的一种基于智能网联汽车的城市级交通控制方法，其在互连的数据采集处理平台和交通控制平台上实现，所述方法包括以下步骤：
步骤S1、所述数据采集处理平台周期性接收由预设新能源汽车国家监控与管理平台上报的车辆轨迹数据，并对所述车辆轨迹数据进行处理，且进一步结合预设地图，得到动态道路信息；
步骤S2、所述交通控制平台根据所述动态道路信息，对交通信号灯进行控制。
具体过程为，按照工业和信息化部的要求，2017年1月1日起对新生产的全部新能源汽车强制安装车载终端，车辆只要一上电，该车载终端就会自动地采集车辆的实时信息，然后通过内部集成的4G/5G通信模块，实时地把该信息上传到新能源汽车国家监控与管理平台上。
因此，数据采集处理平台可以借助工信部预设的新能源汽车国家监控与管理平台进行动态道路信息采集。
应当说明的是，数据采集处理平台和新能源汽车国家监控与管理平台在建立通信之后，需要进行身份验证。即，在步骤S1之前，还包括方法：数据采集处理平台向新能源汽车国家监控与管理平台发起通信连接请求，并在通信链路成功建立后，继续自动向新能源汽车国家监控与管理平台发送经RSA算法加密的登入信息进行身份验证，且进一步待新能源汽车国家监控与管理平台对该登入信息进行校验通过后，才会周期性(如每100ms一次)下发车辆轨迹数据；其中，车辆轨迹数据包括但不限于时间、车辆唯一识别代码、定位状态、经度、纬度和车速等数据，如下表1所示；
表1
Figure BDA0002996179130000061
表2
数据表示内容 长度/字节 数据类型 有效值范围
年 1 Byte 0-99
月 1 Byte 1-12
日 1 Byte 1-31
小时 1 Byte 0-23
分钟 1 Byte 0-59
秒 1 Byte 0-59
在步骤S1中，首先，该数据采集处理平台周期性(如每100ms一次)接收由上述新能源汽车国家监控与管理平台上报的车辆轨迹数据；其次，对车辆轨迹数据进行处理，且进一步结合预设地图，得到动态道路信息；最后，将动态道路信息发送给交通控制平台。
可以理解的是，数据采集处理平台分三个处理步骤对车辆轨迹数据进行处理，用以得到动态道路信息，具体如下：
(1)数据筛选与提取：在车辆轨迹数据中，提取出满足预定筛选条件的数据；其中，预定筛选条件由第一筛选条件、第二筛选条件和第三筛选条件组成；其中，第一筛选条件为车辆轨迹数据接收时间应在指定的时间范围(如当前接收时间之前的前半小时)内；第二筛选条件为车辆轨迹数据中的定位状态应为有效定位(如车辆轨迹数据中定位状态字节中bit0位取值为0)；第三筛选条件为所述车辆轨迹数据中的车速应小于预设的第一车速值(如60km/h)。可以理解的是，该步骤目的是把一些不需要的无效信息直接过滤掉，方便后续的数据处理流程。
在一个实施例中，预定筛选条件组成如下：
a、时间在当前系统时间前半小时之内；
b、定位状态‘等于’已定位；
c、车速<60km/h；
必须同时满足以上条件，数据才算有效，否则数据直接被筛选掉。
(2)数据融合：根据车辆轨迹数据中的车辆唯一识别代码(如表1中的VIN码)，在所提取的数据中区分出每一车辆各自对应的数据，并结合车辆轨迹数据中的时间(如表1中的时间)，将同一车辆所对应连续时间段内的数据进行融合，得到每一车辆的轨迹融合数据。可以理解的是，该步骤目的是通过具有唯一特征的VIN码(车辆识别号码)，把筛选的数据以车辆为单位进行分类，并把连续时间片内同一车辆的数据进行融合，实现对车辆位置的动态估计和身份确认。
在一个实施例中，融合的条件如下：
a、VIN码(车辆识别号码)相同；
b、时间片连续。
(3)轨迹还原：将每一车辆的轨迹融合数据(如通过线性插值的方法)呈现在预设地图上，并以预设地图上的每一条道路为基本单位，区分出每一条道路上所含车辆及其总数量，进一步结合每一条道路上所含的各车辆的轨迹融合数据，通过预设的拥堵算法规则，得到每一条道路的车辆拥堵情况，且根据每一条道路的车辆拥堵情况，形成动态道路信息。可以理解的是，该步骤目的是把融合后的数据，通过线性插值的方法呈现在一张地图上，实现地图上的一个点对应道路上真实的一辆汽车，同时通过车辆数据统计和车速统计，把车辆拥堵的信息同步呈现出来。
其中，通过预设的拥堵算法规则，得到每一条道路的车辆拥堵情况的具体步骤包括：
若当前道路上车辆总数量大于预设阈值(如50)，且当前道路上车辆的平均车速低于预设的第二车速值(如5km/h)，则认定当前道路的车辆拥堵情况为严重拥堵；
若当前道路上车辆总数量大于预设阈值(如50)，且当前道路上车辆的平均车速均高于预设的第二车速值(如5km/h)并低于预设的第三车速值(如10km/h)，则认定当前道路的车辆拥堵情况为普通拥堵；
若当前道路上车辆的平均车速均高于预设的第三车速值(如10km/h)并低于预设的第四车速值(如20km/h)，则认定当前道路的车辆拥堵情况为行驶缓慢；
若当前道路上车辆的平均车速均高于预设的第五车速值(如40km/h)，则认定当前道路的车辆拥堵情况为行驶畅通；其中，预设的第五车速值(如40km/h)大于预设的第四车速值(如20km/h)。同时，由于融合数据是在筛选的数据，因此预设的第五车速值(如40km/h)肯定小于预设的第一车速值(如60km/h)。
在一个实施例中，拥堵算法规则：
a、同一道路车辆数量>50辆，且平均车速低于5km/h；(严重拥堵)；
b、同一道路车辆数量>50辆，且平均车速低于10km/h；(拥堵)；
c、平均速度低于20km/h，高于10km/h；(行驶缓慢)；
d、平均速度高于40km/h；(行驶畅通)。
应当说明的是，为了方便追溯，数据采集处理平台需要具备保存轨迹数据的能力，同时也可作为实时路况的预估，实现稳定性和鲁棒性。例如，保存时间需在1年以上，数据需要加密，且数据可以进行压缩处理。
在步骤S2中，交通控制平台可以根据动态道路信息，对交通信号灯进行灵活的控制，包括单个交通信号灯实时控制、指定时间段内单个地理区域范围内的交通信号灯控制以及多个地理区域范围内的交通信号灯联动控制。
其中，单个交通信号灯实时控制为可以根据需要，实时地控制提前接入到城市道路交通系统上的某一个交通信号灯。指定时间段内单个地理区域范围内的交通信号灯控制为可以根据需要，对某一个区域的交通信号灯实现某一时间片段的控制。多个地理区域范围内的交通信号灯联动控制为可以根据需要，实现多个区域之间的交通灯联动控制。
如图2所示，为本发明实施例中提供的一种基于智能网联汽车的城市级交通控制方法中基于智能网联汽车的城市级交通控制架构的示意图。图2中，主要利用新能源汽车国家监测与管理平台实现道路信息的采集功能，通过打通各个企业平台统一开放数据中心接口把车辆的轨迹数据实时地回传到交通部门控制中心的交通控制平台上，交通控制平台通过对数据进行处理并还原后，实现对城市交通进行实时地控制。
如图3所示，为本发明实施例中，提供的一种基于智能网联汽车的城市级交通控制系统，包括互连的数据采集处理平台110和交通控制平台120；其中，
所述数据采集处理平台110，用于周期性接收由预设新能源汽车国家监控与管理平台上报的车辆轨迹数据，并对所述车辆轨迹数据进行处理，且进一步结合预设地图，得到动态道路信息；
所述交通控制平台120，用于根据所述动态道路信息，对交通信号灯进行控制。
其中，所述数据采集处理平台包括：
数据接收模块，用于周期性接收由预设新能源汽车国家监控与管理平台上报的车辆轨迹数据；其中，所述车辆轨迹数据包括时间、车辆唯一识别代码、定位状态、经度、纬度和车速；
数据处理模块，用于对所述车辆轨迹数据进行处理，且进一步结合所述预设地图，得到动态道路信息；
数据发送模块，用于将所述动态道路信息发送给所述交通控制平台。
其中，所述数据处理模块包括：
数据筛选与提取子模块，用于在所述车辆轨迹数据中，提取出满足预定筛选条件的数据；
数据融合子模块，用于根据所述车辆轨迹数据中的车辆唯一识别代码，在所提取的数据中区分出每一车辆各自对应的数据，并结合所述车辆轨迹数据中的时间，将同一车辆所对应连续时间段内的数据进行融合，得到每一车辆的轨迹融合数据；
轨迹还原子模块，用于将每一车辆的轨迹融合数据呈现在所述预设地图上，并以所述预设地图上的每一条道路为基本单位，区分出每一条道路上所含车辆及其总数量，进一步结合每一条道路上所含的各车辆的轨迹融合数据，通过预设的拥堵算法规则，得到每一条道路的车辆拥堵情况，且根据每一条道路的车辆拥堵情况，形成动态道路信息。
其中，所述预定筛选条件由第一筛选条件、第二筛选条件和第三筛选条件组成；其中，
所述第一筛选条件为所述车辆轨迹数据接收时间应在指定的时间范围内；
所述第二筛选条件为所述车辆轨迹数据中的定位状态应为有效定位；
所述第三筛选条件为所述车辆轨迹数据中的车速应小于预设的第一车速值。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
本发明借助新能源汽车国家监测与管理平台实现道路动态信息的采集功能，以实现对交通信号灯进行控制，不仅能快速地进行大规模推广，解决了现代城市越来越拥堵的交通现状，从而提高了城市道路的通行效率，还节省了道路的改造成本。
值得注意的是，上述系统实施例中，所包括的各个系统单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘、光盘等。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种基于智能网联汽车的城市级交通控制方法，其特征在于，其在互连的数据采集处理平台和交通控制平台上实现，所述方法包括以下步骤：
所述数据采集处理平台周期性接收由预设新能源汽车国家监控与管理平台上报的车辆轨迹数据，并对所述车辆轨迹数据进行处理，且进一步结合预设地图，得到动态道路信息；
所述交通控制平台根据所述动态道路信息，对交通信号灯进行控制。
2.如权利要求1所述的基于智能网联汽车的城市级交通控制方法，其特征在于，所述数据采集处理平台周期性接收由预设新能源汽车国家监控与管理平台上报的车辆轨迹数据，并对所述车辆轨迹数据进行处理，且进一步结合预设地图，得到动态道路信息的具体步骤包括：
周期性接收由预设新能源汽车国家监控与管理平台上报的车辆轨迹数据；其中，所述车辆轨迹数据包括时间、车辆唯一识别代码、定位状态、经度、纬度和车速；
对所述车辆轨迹数据进行处理，且进一步结合所述预设地图，得到动态道路信息；
将所述动态道路信息发送给所述交通控制平台。
3.如权利要求2所述的基于智能网联汽车的城市级交通控制方法，其特征在于，所述对所述车辆轨迹数据进行处理，且进一步结合所述预设地图，得到动态道路信息的具体步骤包括：
在所述车辆轨迹数据中，提取出满足预定筛选条件的数据；
根据所述车辆轨迹数据中的车辆唯一识别代码，在所提取的数据中区分出每一车辆各自对应的数据，并结合所述车辆轨迹数据中的时间，将同一车辆所对应连续时间段内的数据进行融合，得到每一车辆的轨迹融合数据；
将每一车辆的轨迹融合数据呈现在所述预设地图上，并以所述预设地图上的每一条道路为基本单位，区分出每一条道路上所含车辆及其总数量，进一步结合每一条道路上所含的各车辆的轨迹融合数据，通过预设的拥堵算法规则，得到每一条道路的车辆拥堵情况，且根据每一条道路的车辆拥堵情况，形成动态道路信息。
4.如权利要求3所述的基于智能网联汽车的城市级交通控制方法，其特征在于，所述预定筛选条件由第一筛选条件、第二筛选条件和第三筛选条件组成；其中，
所述第一筛选条件为所述车辆轨迹数据接收时间应在指定的时间范围内；
所述第二筛选条件为所述车辆轨迹数据中的定位状态应为有效定位；
所述第三筛选条件为所述车辆轨迹数据中的车速应小于预设的第一车速值。
5.如权利要求3所述的基于智能网联汽车的城市级交通控制方法，其特征在于，所述通过预设的拥堵算法规则，得到每一条道路的车辆拥堵情况的具体步骤包括：
若当前道路上车辆总数量大于预设阈值，且当前道路上车辆的平均车速低于预设的第二车速值，则认定当前道路的车辆拥堵情况为严重拥堵；
若当前道路上车辆总数量大于所述预设阈值，且当前道路上车辆的平均车速均高于所述预设的第二车速值并低于预设的第三车速值，则认定当前道路的车辆拥堵情况为普通拥堵；
若当前道路上车辆的平均车速均高于所述预设的第三车速值并低于预设的第四车速值，则认定当前道路的车辆拥堵情况为行驶缓慢；
若当前道路上车辆的平均车速均高于预设的第五车速值，则认定当前道路的车辆拥堵情况为行驶畅通；其中，所述预设的第五车速值大于所述预设的第四车速值。
6.如权利要求1所述的基于智能网联汽车的城市级交通控制方法，其特征在于，所述交通控制平台对交通信号灯进行控制包括单个交通信号灯实时控制、指定时间段内单个地理区域范围内的交通信号灯控制以及多个地理区域范围内的交通信号灯联动控制。
7.一种基于智能网联汽车的城市级交通控制系统，其特征在于，包括互连的数据采集处理平台和交通控制平台；其中，
所述数据采集处理平台，用于周期性接收由预设新能源汽车国家监控与管理平台上报的车辆轨迹数据，并对所述车辆轨迹数据进行处理，且进一步结合预设地图，得到动态道路信息；
所述交通控制平台，用于根据所述动态道路信息，对交通信号灯进行控制。
8.权利要求7述的基于智能网联汽车的城市级交通控制系统，其特征在于，所述数据采集处理平台包括：
数据接收模块，用于周期性接收由预设新能源汽车国家监控与管理平台上报的车辆轨迹数据；其中，所述车辆轨迹数据包括时间、车辆唯一识别代码、定位状态、经度、纬度和车速；
数据处理模块，用于对所述车辆轨迹数据进行处理，且进一步结合所述预设地图，得到动态道路信息；
数据发送模块，用于将所述动态道路信息发送给所述交通控制平台。
9.如权利要8所述的基于智能网联汽车的城市级交通控制系统，其特征在于，所述数据处理模块包括：
数据筛选与提取子模块，用于在所述车辆轨迹数据中，提取出满足预定筛选条件的数据；
数据融合子模块，用于根据所述车辆轨迹数据中的车辆唯一识别代码，在所提取的数据中区分出每一车辆各自对应的数据，并结合所述车辆轨迹数据中的时间，将同一车辆所对应连续时间段内的数据进行融合，得到每一车辆的轨迹融合数据；
轨迹还原子模块，用于将每一车辆的轨迹融合数据呈现在所述预设地图上，并以所述预设地图上的每一条道路为基本单位，区分出每一条道路上所含车辆及其总数量，进一步结合每一条道路上所含的各车辆的轨迹融合数据，通过预设的拥堵算法规则，得到每一条道路的车辆拥堵情况，且根据每一条道路的车辆拥堵情况，形成动态道路信息。
10.如权利要求9所述的基于智能网联汽车的城市级交通控制系统，其特征在于，所述预定筛选条件由第一筛选条件、第二筛选条件和第三筛选条件组成；其中，
所述第一筛选条件为所述车辆轨迹数据接收时间应在指定的时间范围内；
所述第二筛选条件为所述车辆轨迹数据中的定位状态应为有效定位；
所述第三筛选条件为所述车辆轨迹数据中的车速应小于预设的第一车速值。
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