CN115639818B - 一种车路协同大数据智能系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种车路协同大数据智能系统，属于车联网技术领域。该系统包括车载终端OBU、路侧终端RSU、毫米波雷达、监控设备、嵌入式GPU计算单元、路侧边缘计算设备MEC和车联网云平台；车载终端OBU和路侧终端RSU通过LTE‑V的方式进行数据连接；所述路侧终端RSU分别与毫米波雷达、监控设备和嵌入式GPU计算单元进行数据连接；所述嵌入式GPU计算单元与路侧边缘计算设备MEC进行数据连接；路侧边缘计算设备MEC与车联网云平台进行数据连接；车联网云平台包括自动驾驶功能测试模块、智能网联安全监控模块和智能网联运营服务模块；本发明能够根据测试车辆的评价参数，结合道路实际数据，调整测试车辆自身的行驶数据。

Description

一种车路协同大数据智能系统

技术领域

本发明属于车联网技术领域，涉及一种车路协同大数据智能系统。

背景技术

目前，无人驾驶辨别障碍物主要是依靠激光雷达来完成的，激光雷达并不是万无一失的，深度的视觉神经容易遭受到对抗样本的攻击，比如在无人驾驶领域，将交通信号指示牌一旦被损害或者是被做一些手脚，那么激光雷达对信号的诊断就会完全错误。二维图像会出现这样的错误，三围的立体图像一样会有这样的弊端。普通的快递盒子逃不过激光雷达的法眼，但是3D打印的盒子激光雷达会检测其为行人。由此看来，无人驾驶还有缺陷。需要更加健全的科学技术最为强有力的支撑，让无人驾驶，万无一失的出现在道路上。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种车路协同大数据智能系统。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种车路协同大数据智能系统，该系统包括车载终端OBU、路侧终端RSU、毫米波雷达、监控设备、嵌入式GPU计算单元、路侧边缘计算设备MEC和车联网云平台；

所述车载终端OBU和路侧终端RSU通过LTE-V的方式进行数据连接；

所述路侧终端RSU分别与毫米波雷达、监控设备和嵌入式GPU计算单元进行数据连接；

所述嵌入式GPU计算单元与路侧边缘计算设备MEC进行数据连接；

所述路侧边缘计算设备MEC与车联网云平台进行数据连接；

所述车联网云平台包括自动驾驶功能测试模块、智能网联安全监控模块和智能网联运营服务模块；

所述自动驾驶功能测试模块包括测试业务管理子模块、测试过程管理子模块和测试资源管理子模块；所述测试业务管理子模块用于创建测试任务，关联测试车辆与对应的循环测试用例，更新测试评价参数；所述测试过程管理子模块用于模块化处理测试车辆的测试项目；所述测试资源管理子模块用于管理自动驾驶涉及到的数据参数；

所述智能网联安全监控模块包括车辆实时监管子模块、设备安全运维子模块和车联网信息安全子模块；所述车辆实时监管子模块用于采集测试车辆自身的行驶数据；所述设备安全运维子模块用于监测异常的车辆行驶数据，若监测到异常数据，则发出报警，并紧急制动；所述车联网信息安全子模块用于监测平台是否受到安全威胁；

所述智能网联运营服务模块包括车路协同信息子模块和智能网联运营监管子模块；所述车路协同信息子模块根据测试车辆的测试评价参数和自动驾驶涉及到的数据参数，调整测试车辆自身的行驶数据；所述智能网联运营监管子模块用于监测测试车辆之间的运行状态。

可选的，所述模块化处理测试车辆的测试项目具体为：

将测试车辆的测试项目分为隧道通行测试、动态驾驶任务执行、直角转弯、车道线识别及响应、立交通行、环岛通行、泊车测试、车车通信测试、模拟天气路段通行测试、前车切入、稳定跟车、车道减少、前车紧急制动、路口转向、障碍物通行测试、行人沿道路行走模拟、行人横穿马路模拟、十字路口通行、丁字路口通行、坡道通行和弯道跟车；根据测试任务的需要，将上述测试项目组合搭配，对测试车辆进行测试。

可选的，所述关联测试车辆与对应的循环测试用例具体为：

将测试车辆获取到的图像的点云信息以俯视图的形式沿点云中心逆时针旋转方向θ和半径长度R划分为M×N个点云区间，然后以一定顺序表示点云的高度信息，把点云三维信息以二维图像的方式进行信息压缩并同时保留点云内部结构信息；为加快点云匹配时，代表不同点云的两个矩阵进行相似性判断的过程，利用由矩阵表示的旋转不变性特征描述子来进行一阶最近邻搜索，同时进行的点对相似性评分，避免在回环检测时在整个数据库进行搜索。

可选的，所述自动驾驶涉及到的数据参数包括测试车辆类型、测试道路类型和安全保护措施。

可选的，所述车辆类型包括乘用车、观光车、环卫车、公交车和教练车；所述测试道路类型包括城市道路、观光换线道路、清扫任务道路、公交出行道路和教学道路；所述安全保护措施包括配置安全驾驶员随车、远程监控和无需额外保护措施。

可选的，所述测试车辆自身的行驶数据包括行驶速度、转向角度、行驶里程、实时位置、启动时间、怠速时间、工作时间、发动机转速、发动机工作小时、发动机温度、节气门开度、电瓶电压、变速箱档位、换挡模式和制动系统工作状态。

可选的，所述监测到异常数据包括行驶速度大于180kM/h或转向角度大于350度或怠速时间大于12小时或工作时间大于24小时或发动机转速6000r/s或发动机工作小时大于24小时或发动机温度高于120摄氏度或电瓶电压小于8V。

可选的，所述车联网信息安全子模块包括入侵检测系统IDS、入侵防护系统IPS、防火墙和漏洞扫描。

可选的，所述根据测试车辆的测试评价参数和自动驾驶涉及到的数据参数，调整测试车辆自身的行驶数据具体为：

所述智能网联运营监管子模块用于监测测试车辆之间的运行状态包括：

进行测试车辆的通信质量测试，包括实时丢包率、实时吞吐量和通信延迟；其中，实时丢包率和实时吞吐量通过信道发生器进行测试采集；通信延迟通过全球导航卫星系统GNSS信号通信测试系统和OBU在收发包中记录时间戳进行测试采集；

进行硬件在环测试，包括测试车辆在《合作式智能运输系统车用通信系统应用层及应用数据交互标准第二阶段》定义的第二阶段的12个应用场景和9个新交互消息的场景环境下，结合V2X软件协议栈和GNSS信号，实现对OBU的开环测试，生成预警测试报告；

进行视频指标测试，包括最大发射功率、开/关时间模板、频谱发射模板、关断功率、频谱平坦度、频率误差、载波泄露、IQ镜像、频率范围、占用带宽和误差向量幅度EVM，生成视频指标测试报告。

本发明的有益效果在于：本发明能够根据测试车辆的评价参数，结合道路实际数据，调整测试车辆自身的行驶数据。

本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：

图1为本发明系统组成图；

图2为车联网云平台组成图；

图3为模块化处理测试车辆的测试项目原理图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”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，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，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的具体含义。

请参阅图1～图3，为一种车路协同大数据智能系统，该系统包括车载终端OBU、路侧终端RSU、毫米波雷达、监控设备、嵌入式GPU计算单元、路侧边缘计算设备MEC和车联网云平台；

所述车载终端OBU和路侧终端RSU通过LTE-V的方式进行数据连接；

所述路侧终端RSU分别与毫米波雷达、监控设备和嵌入式GPU计算单元进行数据连接；

所述嵌入式GPU计算单元与路侧边缘计算设备MEC进行数据连接；

所述路侧边缘计算设备MEC与车联网云平台进行数据连接；

所述车联网云平台包括自动驾驶功能测试模块、智能网联安全监控模块和智能网联运营服务模块；

所述自动驾驶功能测试模块包括测试业务管理子模块、测试过程管理子模块和测试资源管理子模块；所述测试业务管理子模块用于创建测试任务，关联测试车辆与对应的循环测试用例，更新测试评价参数；所述测试过程管理子模块用于模块化处理测试车辆的测试项目；所述测试资源管理子模块用于管理自动驾驶涉及到的数据参数；

所述智能网联安全监控模块包括车辆实时监管子模块、设备安全运维子模块和车联网信息安全子模块；所述车辆实时监管子模块用于采集测试车辆自身的行驶数据；所述设备安全运维子模块用于监测异常的车辆行驶数据，若监测到异常数据，则发出报警，并紧急制动；所述车联网信息安全子模块用于监测平台是否受到安全威胁；

所述智能网联运营服务模块包括车路协同信息子模块和智能网联运营监管子模块；所述车路协同信息子模块根据测试车辆的测试评价参数和自动驾驶涉及到的数据参数，调整测试车辆自身的行驶数据；所述智能网联运营监管子模块用于监测测试车辆之间的运行状态。

可选的，所述模块化处理测试车辆的测试项目具体为：

将测试车辆的测试项目分为隧道通行测试、动态驾驶任务执行、直角转弯、车道线识别及响应、立交通行、环岛通行、泊车测试、车车通信测试、模拟天气路段通行测试、前车切入、稳定跟车、车道减少、前车紧急制动、路口转向、障碍物通行测试、行人沿道路行走模拟、行人横穿马路模拟、十字路口通行、丁字路口通行、坡道通行和弯道跟车；根据测试任务的需要，将上述测试项目组合搭配，对测试车辆进行测试。

可选的，所述自动驾驶涉及到的数据参数包括测试车辆类型(乘用车、观光车、环卫车、公交车、教练车)、测试道路类型(城市道路、观光换线道路、清扫任务道路、公交出行道路、教学道路)、安全保护措施(配置安全驾驶员随车、远程监控、无需额外保护措施)。

所述测试车辆自身的行驶数据包括行驶速度、转向角度、行驶里程、实时位置、启动时间、怠速时间、工作时间、发动机转速、发动机工作小时、发动机温度、节气门开度、电瓶电压、变速箱档位、换挡模式和制动系统工作状态。

所述监测到异常数据包括行驶速度大于180kM/h或转向角度大于350度或怠速时间大于12小时或工作时间大于24小时或发动机转速6000r/s或发动机工作小时大于24小时或发动机温度高于120摄氏度或电瓶电压小于8V。

所述车联网信息安全子模块包括入侵检测系统IDS、入侵防护系统IPS、防火墙和漏洞扫描。

所述关联测试车辆与对应的循环测试用例具体为：

将测试车辆获取到的图像的点云信息以俯视图的形式沿点云中心逆时针旋转方向θ和半径长度R划分为M×N个点云区间，然后以一定顺序表示点云的高度信息，把点云三维信息以二维图像的方式进行信息压缩并同时保留点云内部结构信息；为加快点云匹配时，代表不同点云的两个矩阵进行相似性判断的过程，利用由矩阵表示的旋转不变性特征描述子来进行一阶最近邻搜索，同时进行的点对相似性评分，避免在回环检测时在整个数据库进行搜索。

所述根据测试车辆的测试评价参数和自动驾驶涉及到的数据参数，调整测试车辆自身的行驶数据具体为：

所述智能网联运营监管子模块用于监测测试车辆之间的运行状态包括：

进行测试车辆的通信质量测试，包括实时丢包率、实时吞吐量和通信延迟；其中，实时丢包率和实时吞吐量通过信道发生器进行测试采集；通信延迟通过全球导航卫星系统GNSS信号通信测试系统和OBU在收发包中记录时间戳进行测试采集；

进行硬件在环测试，包括测试车辆在《合作式智能运输系统车用通信系统应用层及应用数据交互标准第二阶段》定义的第二阶段的12个应用场景和9个新交互消息的场景环境下，结合V2X软件协议栈和GNSS信号，实现对OBU的开环测试，生成预警测试报告；

进行视频指标测试，包括最大发射功率、开/关时间模板、频谱发射模板、关断功率、频谱平坦度、频率误差、载波泄露、IQ镜像、频率范围、占用带宽和误差向量幅度EVM，生成视频指标测试报告。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (9)

1.一种车路协同大数据智能系统，其特征在于：该系统包括车载终端OBU、路侧终端RSU、毫米波雷达、监控设备、嵌入式GPU计算单元、路侧边缘计算设备MEC和车联网云平台；

所述车载终端OBU和路侧终端RSU通过LTE-V的方式进行数据连接；

所述路侧终端RSU分别与毫米波雷达、监控设备和嵌入式GPU计算单元进行数据连接；

所述嵌入式GPU计算单元与路侧边缘计算设备MEC进行数据连接；

所述路侧边缘计算设备MEC与车联网云平台进行数据连接；

所述车联网云平台包括自动驾驶功能测试模块、智能网联安全监控模块和智能网联运营服务模块；

所述自动驾驶功能测试模块包括测试业务管理子模块、测试过程管理子模块和测试资源管理子模块；所述测试业务管理子模块用于创建测试任务，关联测试车辆与对应的循环测试用例，更新测试评价参数；所述测试过程管理子模块用于模块化处理测试车辆的测试项目；所述测试资源管理子模块用于管理自动驾驶涉及到的数据参数；

所述智能网联安全监控模块包括车辆实时监管子模块、设备安全运维子模块和车联网信息安全子模块；所述车辆实时监管子模块用于采集测试车辆自身的行驶数据；所述设备安全运维子模块用于监测异常的车辆行驶数据，若监测到异常数据，则发出报警，并紧急制动；所述车联网信息安全子模块用于监测平台是否受到安全威胁；

所述智能网联运营服务模块包括车路协同信息子模块和智能网联运营监管子模块；所述车路协同信息子模块根据测试车辆的测试评价参数和自动驾驶涉及到的数据参数，调整测试车辆自身的行驶数据；所述智能网联运营监管子模块用于监测测试车辆之间的运行状态。

2.根据权利要求1所述的一种车路协同大数据智能系统，其特征在于：所述模块化处理测试车辆的测试项目具体为：

将测试车辆的测试项目分为隧道通行测试、动态驾驶任务执行、直角转弯、车道线识别及响应、立交通行、环岛通行、泊车测试、车车通信测试、模拟天气路段通行测试、前车切入、稳定跟车、车道减少、前车紧急制动、路口转向、障碍物通行测试、行人沿道路行走模拟、行人横穿马路模拟、十字路口通行、丁字路口通行、坡道通行和弯道跟车；根据测试任务的需要，将上述测试项目组合搭配，对测试车辆进行测试。

3.根据权利要求2所述的一种车路协同大数据智能系统，其特征在于：所述关联测试车辆与对应的循环测试用例具体为：

将测试车辆获取到的图像的点云信息以俯视图的形式沿点云中心逆时针旋转方向θ和半径长度R划分为M×N个点云区间，然后以一定顺序表示点云的高度信息，把点云三维信息以二维图像的方式进行信息压缩并同时保留点云内部结构信息；为加快点云匹配时，代表不同点云的两个矩阵进行相似性判断的过程，利用由矩阵表示的旋转不变性特征描述子来进行一阶最近邻搜索，同时进行的点对相似性评分，避免在回环检测时在整个数据库进行搜索。

4.根据权利要求1所述的一种车路协同大数据智能系统，其特征在于：所述自动驾驶涉及到的数据参数包括测试车辆类型、测试道路类型和安全保护措施。

5.根据权利要求4所述的一种车路协同大数据智能系统，其特征在于：所述车辆类型包括乘用车、观光车、环卫车、公交车和教练车；所述测试道路类型包括城市道路、观光换线道路、清扫任务道路、公交出行道路和教学道路；所述安全保护措施包括配置安全驾驶员随车、远程监控和无需额外保护措施。

6.根据权利要求1所述的一种车路协同大数据智能系统，其特征在于：所述测试车辆自身的行驶数据包括行驶速度、转向角度、行驶里程、实时位置、启动时间、怠速时间、工作时间、发动机转速、发动机工作小时、发动机温度、节气门开度、电瓶电压、变速箱档位、换挡模式和制动系统工作状态。

7.根据权利要求6所述的一种车路协同大数据智能系统，其特征在于：所述监测到异常数据包括行驶速度大于180kM/h或转向角度大于350度或怠速时间大于12小时或工作时间大于24小时或发动机转速6000r/s或发动机工作小时大于24小时或发动机温度高于120摄氏度或电瓶电压小于8V。

8.根据权利要求1所述的一种车路协同大数据智能系统，其特征在于：所述车联网信息安全子模块包括入侵检测系统IDS、入侵防护系统IPS、防火墙和漏洞扫描。

9.根据权利要求6所述的一种车路协同大数据智能系统，其特征在于：所述根据测试车辆的测试评价参数和自动驾驶涉及到的数据参数，调整测试车辆自身的行驶数据具体为：

所述智能网联运营监管子模块用于监测测试车辆之间的运行状态包括：

进行测试车辆的通信质量测试，包括实时丢包率、实时吞吐量和通信延迟；其中，实时丢包率和实时吞吐量通过信道发生器进行测试采集；通信延迟通过全球导航卫星系统GNSS信号通信测试系统和OBU在收发包中记录时间戳进行测试采集；

进行硬件在环测试，包括测试车辆在《合作式智能运输系统车用通信系统应用层及应用数据交互标准第二阶段》定义的第二阶段的12个应用场景和9个新交互消息的场景环境下，结合V2X软件协议栈和GNSS信号，实现对OBU的开环测试，生成预警测试报告；

进行视频指标测试，包括最大发射功率、开/关时间模板、频谱发射模板、关断功率、频谱平坦度、频率误差、载波泄露、IQ镜像、频率范围、占用带宽和误差向量幅度EVM，生成视频指标测试报告。