JP6994203B2 - コネクテッド自動運転車のハイウエイシステムとそれを用いた方法 - Google Patents
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Description
a)情報を処理し、交通制御指令を与える階層的な交通制御センタ-/交通制御ユニット(TCC/TCU)であって、上記交通制御センタ-と交通制御ユニットは、デ-タ収集、情報処理、ネットワ-ク最適化と交通制御に集中した自動または半自動の計算モジュ-ルである階層的な交通制御センタ-/交通制御ユニット(TCC/TCU)。
b)路側コネクテッド車両からデ-タフロ-を受け取り、交通状態を検出し、車両に目標とした指示を送信するネットワ-クの路側ユニット(RSU)であって、上記RSUネットワ-ク路側は、デ-タセンシング、デ-タ処理、制御信号送出及び情報配信を重視し、ポイントあるいはセグメントTCUは、結合し、あるいは1つのRSUと統合することができるネットワ-クの路側ユニット(RSU)、。
c)異なるレベルのネットワ-ク接続と自動化程度の異なるハイブリッド車のトラフィックフロ-を含む車両サブシステム。
4)システム内のすべてのエンティティに有線または無線通信サ-ビスを提供するために使用される通信システム。
1)階層的な交通制御センタ-と交通制御ユニット(TCCs/TCUs)の通信リンクは、情報の処理および交通運行指示を与える。前記TCCsとTCUsユニットは、デ-タ収集、情報処理、ネットワ-ク最適化と交通制御に集中した自動または半自動の計算モジュ-ルである。
2)路側ユニットシステム(RSU)のネットワ-クによる通信リンクは、コネクテッドカ-からデ-タフロ-を取得し、交通状況の検出を行い、車両へ目的とする指示を送信する。前記RSUシステムは、デ-タセンシング、デ-タ処理、制御信号伝達及び情報発信に集中している。ポイントまたはセグメントTCUは、1つのRSUと組み合わせてあるいは一体として使用することができる。車両サブシステムは、車両追尾、車線変更、経路案内、及び関連情報のための詳細且つ時間的制限のある制御命令を受信するシステムを含む。。
上記情報は車両制御指示を含む。前述の車両制御指示は、速度、車間距離、車線指定および経路のうち1つ以上の項目を含む。
1)地域TCCからの情報を処理し、地域TCCに制御対象を提供するマクロTCC。
2)マクロTCCとコリド-(幹線)TCCからの情報を処理し、コリド-TCCに制御対象を提供する地域TCC。
3)地域TCCとセグメントTCUからの情報を処理し、セグメントTCUに制御対象を提供するコリド-TCC。
4)コリド-TCCとポイントTCUからの情報を処理し、ポイントTCUに制御対象を提供するセグメントTCU。
5)セグメントTCUと路側ユニット(RSU)からの情報を処理し、路側ユニット(RSU)に車両ベ-スの制御命令を提供するポイントTCU。
1)地域TCCに制御対象を提供する。2)地域TCCからの関連した情報を収集する。3)情報処理と戦略オプティマイザをサポ-トするために、デ-タセンタ-に過去デ-タをア-カイブする。4) デ-タ収集、情報処理、ネットワ-ク最適化と交通制御信号を対象とした自動または半自動演算センタ-を提供する。5)広範囲地域で複数の地域TCCを制御し、光ファイバ-などの高容量かつ低遅延の通信媒体を用い、地域TCCと通信する。
1)コリド-TCCに制御対象を提供する。2)コリド-TCCから関連した情報を収集する。3)情報処理と戦略オプティマイザをサポ-トするために、デ-タセンタ-に過去デ-タをア-カイブする。4)都市などのような地域について、デ-タ収集、情報処理、ネットワ-ク最適化と交通制御信号を対象とした自動または半自動演算センタ-を提供する。5)適用範囲内の複数のコリド-TCCを制御し、光ファイバ-などの高容量かつ低遅延の通信媒体を用いて、コリド-TCC及び上位マクロTCCと通信する。
1)セグメントTCUに制御対象を提供する。2)セグメントTCUから関連したデ-タを取集する。3)デ-タ処理と制御対象を提供するためにオプティマイザとプロセッサモジュ-ルを提供する。4)付近の地元の道路をプラスした長さ10マイルの高速道路のような長い車道通路に対し、デ-タ収集、情報処理、ネットワ-ク最適化と交通制御信号を対象とした自動または半自動演算センタ-を提供する。5)計算サ-バ-、デ-タウェアハウス、デ-タ変換ユニットを含み、道路コントロ-ラから収集したデ-タを計算する画像処理機能を備える。6)適用範囲内のセグメントTCUを制御する。ここで、交通制御アルゴリズムはポイントTCU(を制御するために使用される例えば、予測可能な交通制御アルゴリズム。1つのコリド-TCCは、高容量及び低遅延通信媒体(光ファイバ)を介して、セグメントTCU及びその上位地域TCCと通信する。前記コリド-TCCのカバ-範囲は5~20キロメ-トル(またはより長いかより短い距離)である。
上記D1は以下の少なくとも1つの機能を含んでもよい。1)特定の運転モ-ドの実行に使われる運転者支援システム。特定の運転モ-ドにおいて、運転者支援システムが、運転環境の情報に基づきハンドル操作あるいは加速/減速を実行する。システムは、人間の運転者が他の動的な運転タスクを実行することを前提とする。運転者運転者2)特定の運転モ-ドの実行に利用される部分的自動化。特定の運転モ-ドにおいて、単一あるいは複数の運転者支援システムが運転環境の情報に基づきハンドル操作および加速/減速を実行する。システムは、人間のドライバ-が他の動的な運転タスクを実行することを前提とする。3)特定の運転モ-ドの実行に使われる条件的自動化。特定の運転モ-ドにおいて、自動運転システムが動的な運転タスクのすべての側面を担う。システムは、人間の運転者が介入リクエストに対し、適切に対応することを前提とする。4)特定の運転モ-ドの実行に使われる高度な自動化。特定の「運転モ-ド」において、人間の運転者が介入リクエストに対し適切に対応しない場合を含め、自動運転システムが動的な運転タスクの全ての側面を担う。
5)特定の運転モ-ドの実行に使われる完全自動化。人間の運転者が対応できる全ての路面条件および環境条件において、自動運転システムが、動的な運転操作のあらゆる側面をフルタイムで担う。
2)有限な接続センシング。A)の情報支援と比較してより良い運転と意思決定を助けるために、人間の運転者と車両は車載ユニットと路側ユニットを通して情報にアクセスすることができる。
3)冗長情報共有。運転者と車両は、車載ユニットや路側ユニット、トラフィック オペレ-ション センタ-(TOC)および車両と通じて多層の情報にアクセルすることができる。また、車両は、多様な制御ストラテジや方法を通して操作され、上記車両は、人間の運転、車両自動運転およびTOCに制御された車両を含む。
路側4)最適化接続。交通網に関する情報は、過負荷や重複しない。また、低冗長性によって最適化された情報は、最適な安全運転を容易にするために、運転者や車両に提供される。
3)コリド-システムインテグレ-ション。コネクテッド自動運転車は、マクロTOC(例えば、市全域または州全域の交通を管理する)からナビゲ-ション指示を受信する。マクロTOCは、交通量を制御し、交通渋滞を予測し、そして大域的最適化のために(マクロTOCに)提案する。4)マクロシステムインテグレ-ション。マクロTOCは、人や物の移動コストをより低減させ、ネットワ-ク全体に大域的最適化を実現するために、最高レベルからの交通時の注意散漫行動を最適化する。
2)接続レベル;上記レベルは情報量と内容に基づいて、以下のように定義される。
C0:無接続段階
車両も運転者も交通情報へ全くアクセスしない。
C1:情報支援段階
車両と運転者インタ-ネット(例えば、交通状況の集約リンク)から簡単な交通情報にアクセスすることのみできる。情報は、一定の精度と解像度を持ち、無視できない遅延もある。
C2:限られた接続センシング段階
RSUや近隣車両およびその他の情報提供者との関係を通じて、車両と運転者は高精度、遅延が無視できる生の交通情報にアクセスすることができる。しかし、この段階の情報は不完全な場合がある。
運転者C3:冗長情報共有段階 車両と運転者は、近隣車両、交通制御装置(デバイス)、生の交通状態地図および高解像度のインフラストラクチャ-(インフラ)地図と接続することができる。(この段階の情報は十分な精度で、ほぼリアルタイムで、完全であるが、複数情報源からの重複を有する。
C4:最適化接続段階
最適化した情報を提供し、スマ-トインフラストラクチャ-(インフラ)は車両に最適な情報供給(フィ-ド)を提供することができる。
S0:無集積(インテグレ-ション)段階。S1:キ-ポイントシステムのインテグレ-ション、交差点やランプメ-タリング、主な走行モ-ドのためのみの狭い領域をカバ-する。S2:セグメントシステム集積(インテグレ-ション)段階、ショ-トロ-ドセグメント(例えば、2回のランプアクセスポイント間の高速道路セグメント)と大部分の走行モ-ドをカバ-する。S 3:コリド-システム集積(インテグレ-ション)段階、接続した道路とランプとともに、また、共存するすべての交通モ-ドについて、コリド-をカバ-する。S 4:地域システム集積(インテグレ-ション)段階、都市あるいは都市部(都市圏)をカバ-する。SS:マクロシステム集積(インテグレ-ション)段階、いくつかの地域と地域間交通をカバ-する。
説明
103-車両サブシステム:車両サブシステムは、異なるインタ-ネット接続レベルと自動化程度で混合する交通フロ-。
104-通信システム:システムのエンティティ一部または全部に有線/無線通信サ-ビスを提供するサブシステムである。
107-車両デ-タフロ-:車両状態デ-タと車両サブシステムから路側ユニットシステムへの要求。
307-車両サブシステム(すなわちスマ-トネット車):異なるインタ-ネット接続レベルと自動化程度で混合する交通フロ-。
401-マクロ制御タ-ゲットを示し、地域TCC情報と近い。
403-地域制御タ-ゲットを示し、コリド-TCC情報と近い。
405-コリド-制御タ-ゲットを示し、セグメントTCU情報と近い。
407-セグメント制御タ-ゲットを示し、ポイントTCU情報と近い。
402-地域繊細化の交通状態を示し、制御タ-ゲットを割り当てる指標を提供する。
404-コリド-繊細化の交通状態を示し、制御タ-ゲットを割り当てる指標を提供する。
406-セグメント繊細化の交通状態を示し、制御タ-ゲットを割り当てる指標を提供する。
408-ポイント繊細化の交通状態を示し、制御タ-ゲットを割り当てる指標を提供する。
601-車両の静的&動的情報:
(1)静的情報として、以下を含む。
1、車両ID
2、車両サイズ情報
3、車両タイプ情報(車両の最大速度、加速度、減速度を含む)
(2)動的情報として、以下を含む。
1、タイムスタンプ
2、車両の横/縦位置
3、車両速度
4、車両OD情報(出発地情報、目的地情報、経路選択情報を含む)。
5、その他必要な車両の状態情報。
602-車両制御命令とナビゲ-ション情報:
(1)車両制御命令として、以下を含む。
1、特定時刻での横/縦位置要求
2、推薦速度
3、ステアリング制御情報。
(2)ナビゲ-ション情報として、以下を含む。
1、天気
2、走行時間/信頼性
3、道路ナビゲ-ション。
701-交通管理部門
702-通信サ-ビスプロバイダ(Communication Service Provider, CSP);
703-元設備メ-カ-(Original Equipment Manufacturer, OEM);
801-オプティマイザ-:最適化制御戦略などを生成する。
802-プロセッサ:RSUからのデ-タを処理する。
図2に示すように、このシステムの属性は、システム統合性、自動化、ネットワ-ク接続性に関して、具体的に下記のように定義する。
1)車両自動化レベルはアメリカ自動車エンジニア学会SAE(Society of Automotive Engineers)の定義を利用している。
2)ネットワ-ク接続レベルの定義は、情報量と内容に基づいて、以下の5段階を含む。
C0:無接続段階
車両も運転者も交通情報を得ることができない。
C1:情報支援段階
車両と運転者は簡単な交通情報しか入手できず、例えば、集計された空間交通状態。このような情報は一定の精度と解像度を持ち、無視できない遅延もある。
C2:限られた接続センシング段階
C3:豊富な情報共有段階
C4:最適化相互接続段階
車両と運転者は最適化された情報を提供されている。スマ-トな施設設備は車両に最適な情報フィ-ドバックを提供することができる。
3)システム統合レベルの定義は、協調・最適化の角度に基づいて、具体的に以下の5段階を含む。
S0:無集積段階
システム間には何の集積もない。
S1:交通キ-ポイントシステムの集積段階、例えば、RSUに基づく交差点制御、支線道路道制御。
システムは交差点または支線道路領域に集積されている。この段階の調整/最適化の範囲は小さい。
S2:セグメントシステム集積段階
この段階の範囲は前段階より拡大し、より多くのRSUと車両は統一的に調整・最適化されるが、交通モ-ドは依然として変わらない。
S3:交通コリド-システム集積段階、例えば、高速道路と地方街道の集積は、多種の交通モ-ドをカバ-している。
S4:マクロシステム集積段階
この段階は都市あるいは省レベルの範囲から調整・最適化を行い、もっと広い範囲のRSUと車を接続する。
特別な説明がない限り、本発明に記載された前記任意の実施形態は、1つまたは複数のネットワ-ク化段階に適合するように構成されることができる。
1) RSU
(1)RSUモジュ-ル
図18に示すように、路側ユニットRSUモジュ-ルは、2つの主要機能:1)車両及びポイントTCUとの相互作用、2)交通と車両運転環境情報の収集を含む。センシングモジュ-ル2は、異なる検出器からの情報を統合し、具体的に以下の段落で説明する。デ-タ処理モジュ-ル5はデ-タ融合技術を利用して6つの主な特徴パラメ-タ、すなわち速度、ヘッドウェイ、加/減速度、車両と道路の標線間の距離、車両と道路の中心間の夾角、全体の交通状態を獲得する。一方、通信モジュ-ル1は、モジュ-ルの結果を更新するために、車両およびポイントTCUからの情報をデ-タ処理モジュ-ル5に送信する。6つの特徴パラメ-タの生成後、通信モジュ-ル1は、車載OBUシステムに運転命令を送信し、ポイントTCUと情報を共有する。表示画面モジュ-ル4は、OBUシステムが受信したデ-タを示す。電源ユニット3はシステム全体の運用に必要なエネルギ-を保障する。
通信モジュ-ル
車両との通信
ハ-ドウェア技術仕様:
l 通信規格:IEEE 802.11p-2010
l 帯域幅:10 MHz
l 転送速度:10Mbps
l アンテナダイバ-シティCDD送信ダイバ-シティ
l 操作環境範囲:-40℃~+55℃
l 帯域:5GHz
l ドップラ-スプレッド:800km/h
l ディレイスプレッド:1500ns
l 電源供給:12/24V
採用可能な市場コンポ-ネントの例:
1、 Cohda WirelessのMKS V2X (http://cohdawireless. com)
2、SavariのStreetWAVE (http://savari.net/technology/road-side-unit/)
ポイントTCUsとの通信
ハ-ドウェア技術仕様:
・ 通信規格:ANSI/TIA/EIA-492AAAA 和492AAAB
・ 光ファイバ-
・ 操作環境範囲:-40℃~+55℃
採用可能な市場コンポ-ネントの例:
Cablesysの光ファイバ- (https://www.cablesys.com/fiber-patch-cables/?gelid=Cj0KEQjw1dzHBRCfg_aImKrf7N4BEiQABJTPKH-q2wbjNLGBhBVQVSBogLQMkDaQdMmSrZtyBaEBuuUaAhTJ8P8HAQ)
センシングモジュ-ル
検出された6つの特徴パラメ-タ:
1、 速度
説明:1台当たりの速度
周波数:5Hz
誤差:99%信頼度で5マイル/時間未満
2、ヘッドウェイ
説明:隣接の2車の先頭位置の違い
周波数:5Hz
誤差:99%信頼度で1センチ未満
3、加速度/減速度
説明:1台当たりの加速度/減速度
周波数:5Hz
誤差:99%信頼度で5フィ-ト毎秒平方未満
4、車両と車道の表示距離(図19)
周波数:5Hz
誤差:99%信頼度で5センチ未満
5、車両と道路の中心線の間の角度(図20)
周波数:5Hz
誤差:99%信頼度で5度未満
6、全体交通状態(図21)
周波数:5Hz
誤差:20メ-トルの空間分解能は5%未満とする
A類センシングモジュ-ル(LiDAR+カメラ+マイクロ波レ-ダ-)
1、LiDAR
ハ-ドウェア技術仕様:
・ 50メ-トル以上の有効監視範囲
・ 360度の視野による急速なスキャン
・ 99%信頼度で検出誤差5センチ未満
採用可能な市場コンポ-ネントの例:
1. 北京北科天絵科技有限公司のR-Fans-16 (http://www.isurestar.com/index.php/en-product-product.html#9)
2. Precision Measurement TechnologiesのTDC-GPX2 LIDAR (http://pmt-fl.com/)
3. Velodyne LiDARのHDL-64E (http://velodynelidar.com/index.html)
ソフトウェア技術仕様:
・ 車両のヘッドウェイを取得する
・ 車両と車道の表示線との距離を取得する
・ 車両と道路中心線の角度を取得する
採用可能な市場コンポ-ネントの例:ArcGISのLiDAR
2、カメラ
ハ-ドウェア技術仕様:
170度の高解像度超広角
夜視能力
ソフトウェア技術仕様:
99%信頼度での車両検出精度は90%以上である
99%信頼度での車線検出精度は90%以上である
運転経路を抽出する
追い越し車両の加速度を取得する
3、マイクロ波レ-ダ-
ハ-ドウェア技術仕様:
分離帯に基づく信頼性のある検出精度
多車線道路上の車道は自動的に分割される
車両速度、交通流れ量、占有率の検出誤差が5%未満とする
温度が-10℃以下でも通常運転可能である
採用可能な市場コンポ-ネントの例:SensortechのSTJ1-3 (http://www.whsensortech.com/)
ソフトウェア技術仕様:
追い越し車両の速度を取得する
追い越し車両の流れ量を取得する
追い越し車両の加速度を取得する
B類センシングモジュ-ル(車両ID識別設備)
ハ-ドウェア技術仕様:
OBUまたは車両IDに基づいて車両を識別する
両走行の許容速度は150キロ/時間である
昼間と夜間の人工照明の精度は、信頼度99%で葉90%以上である。
システムから車両までの距離は50メ-トル以上ある。
採用可能な市場コンポ-ネントの例:
1、Toll Collection-Mobility-Siemensの製品
(https://www.mobility.siemens.com/mobility/global/en/urban-mobility/road-solutions/toll-systems-for-cities/products-for-toll-collection/pages/products-for-toll-collection.aspx)
(https://www.conduent.com/solution/transportation-solutions/electronic-toll-collection/)
ソフトウェア技術仕様:
l 車両を識別し、デ-タベ-スに情報を送信し、6つの特徴パラメ-タを車ごとに関連付けさせる。
採用可能な市場コンポ-ネントの例:シ-メンス
数据処理モジュ-ル
数据処理モジュ-ルはマルチセンサ-から採集したデ-タと組み合わせて、下記の対象を取得する。
車両の正確な位置決めと配向推定
高解像度の交通状態推定
自主的な経路探索
リアルタイム事件検出
設置:
2)車両/OBU
(1)OBUモジュ-ル設計
通信モジュ-ル
OBU安装
技術仕様:
通信規格:IEEE 802.11p-2010
帯域幅:10 MHz
転送速度:10Mbps
アンテナダイバ-シティCDD送信ダイバ-シティ
操作環境範囲:-40℃~+55℃
帯域:5GHz
ドップラ-スプレッド:800km/h
ディレイスプレッド:1500ns
電源供給:12/24V
採用可能な市場コンポ-ネントの例:
1、 Cohda WirelessのMKS V2X (http://cohdawireless. com)
2、 SavariのStreetWAVE (http://savari.net/technology/road-side-unit/)
デ-タ採集モジュ-ル
デ-タ採集モジュ-ルは車両運転の検出と診断を行う。
A類OBU(CANバスアナライザ)
ハ-ドウェア技術仕様:
直感的なPCユ-ザ-インタ-フェ-スは、設定、追跡、転送、フィルタ、ログなどに使用される。
高デ-タ転送率
採用可能な市場コンポ-ネントの例:
1、 Microchip科技公司のAPGDT002 (http://www.microchip.com/)
2、 VectorのVector CANalyzer9.0 (https://vector.com)
ソフトウェア技術仕様:
ドライブレコ-ダ-運転者警報と遠隔分析
リアルタイムCANバス分析
CO2排出報告
採用可能な市場コンポ-ネントの例:CANバスアナライザUSB V2.0
車両制御モジュ-ル
遠隔制御システム
技術仕様:
消費電力が低い
信頼できる車両両の縦方向と横方向の制御
設置
A類OBU(CANバスアナライザ)
DB9コネクタまたは端末のネジを使ってツ-ルをCANネットワ-クに接続する。
TCU/TCCシステム
高解像度地図と車両の位置付け
高解像度地図
技術仕様:
正確かつ鮮明な道路標識・表示を実現する。
道路ネットワ-クが変わると、地図は自動的に更新される。
99%の信頼度では、地図誤差は10cm以下である。
差分グロ-バル測位システム
ハ-ドウェア技術仕様:
99%の信頼度で測位誤差は5cm以下である。
GPSシステムをサポ-トしている。
採用可能な市場コンポ-ネントの例:
1、Fleetmatics (https://www.fleetmatics.com/)
2、Teletrac Navman (http://drive.teletracnavman.com/)
Claims (27)
- 車両追跡、車線変更、経路誘導、及び関連情報に関する詳細かつ適時な制御命令を個々の車両に送信することにより、接続され自動化された車両および高速道路システムに完全な車両操作と制御を提供する交通管理システムであって、
a)情報を処理し、交通操作を指示する階層的な交通制御センターと交通制御ユニット(TCC/TCU)と、
b)ネットワーク接続車両のデータストリームを受信し、交通状態を検出し、対象車両に制御コマンドを送信する路側ユニットシステム(RSU)のネットワークと、
c)ネットワーク接続と自動化程度の異なる車両が混合された交通フローを含む車両サブシステムと、
d)前記交通管理システム内のすべてのエンティティに有線または無線通信サービスを提供するために使用される通信システムと、を含み、
前記TCCとTCUは自動または半自動の計算モジュールで、データ採集、情報処理、ネットワーク最適化と交通制御に利用され、
前記階層的な交通制御センターと交通制御ユニット(TCC/TCU)は、マクロTCC、地域TCC、コリドーTCC、セグメントTCU、および、ポイントTCUを備え、
1)マクロTCCは、地域TCCからの情報を処理し、地域TCCに交通制御コマンドを提供し
2)地域TCCは、コリドーTCCからの情報を処理し、コリドーTCCに交通制御コマンドを提供し、
3)コリドーTCCは、地域TCCとセグメントTCUからの情報を処理し、セグメントTCUに交通制御コマンドを提供し、
4)セグメントTCUは、コリドーTCCまたはポイントTCUからの情報を処理し、ポイントTCUに交通制御コマンドを提供し、
5)ポイントTCUは、セグメントTCUと路側ユニットからの情報を処理し、路側ユニットに交通制御コマンドを提供する、ことを特徴とする交通管理システム。 - 前記交通管理システムは、高速道路の利用可能な車線の一部、または、すべての車線で動作するように構成されている
ことを特徴とする請求項1に記載の交通管理システム。 - 前記情報は、前記交通管理システムによって提供される個々の車両のために、カスタマイズされ、
前記情報は、天気、舗道条件、推定旅程時間を含み、前記情報は、速度、車間距離、車線指定および経路からなる群から選ばれる車両制御指示を含む、
ことを 特徴とする請求項1に記載の交通管理システム。 - 前記情報は、上位TCC/TCUから下位TCC/TCUへ送信され、
前記情報は、
a)期待速度、
b)期待車両距離、
c)期待交通量、
d)アクセスポイントでの期待交通分流、
e)交通信号配時パラメータ、
以上a)~e)の1つまたは複数の項目を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の交通管理システム。 - 前記交通管理システムに適用されるハードウェアは、
a)電源、
b)交通センサー、
c)有線および無線通信モジュール、
d)データ記憶装置およびデータベース、
以上a)~d)の1つまたは複数を含む、
ことを 特徴とする請求項1に記載の交通管理システム。 - a)マイクロ波システム、
b)誘導コイルシステム、
c)赤外線検出システム、
d)ビデオシステム、
e)レーダーシステム、
以上a)~e)からなる群から選択されるセンサーと共に使用するように構成された、
ことを 特徴とする請求項1に記載の交通管理システム。 - 前記マクロTCCは、
a)前記地域TCCに制御対象を提供する、
b)前記地域TCCからの関連データを採集する、
c)データセンターに履歴データを保存し、情報処理と戦略最適化をサポートする、
d)自動または半自動演算センターを提供し、データ収集、情報処理、ネットワーク最適化と交通信号マッチングの制御機能を実現する、
e)大規模エリアで複数の地域TCCを制御し、大容量かつ低遅延の通信媒体を使用して、地域TCCと通信する、
以上a)~e)の機能を実現することを特徴とする請求項1に記載の交通管理システム。 - 前記地域TCCは、
a)前記コリドーTCCに制御対象を提供する、
b)前記コリドーTCCからの関連データを採集する、
c)データセンターに履歴データを保存し、情報処理と戦略最適化をサポートする、
d)自動または半自動演算センターを提供し、データ収集、情報処理、ネットワーク最適化、および地域の交通制御信号の制御機能を実現する、
e)カバレッジ内で複数のコリドーTCCを制御し、大容量かつ低遅延の通信媒体を使用して、コリドーTCC及びマクロTCCと通信する、
以上a)~e)の機能を実現することを特徴とする請求項1に記載の交通管理システム。 - 前記コリドーTCCは、
a)セグメントTCUに交通制御コマンドを提供する、
b)セグメントTCUからの交通制御コマンドを採集する、
c)データ処理と制御対象の制定を実現するために、最適化と処理モジュールを提供する、
d)コリドーに対し、データ収集、情報処理、ネットワーク最適化と交通制御信号を対象とした自動または半自動演算センターを提供する、
e)計算サーバー、データベース、データ変換ユニット、および画像とセンサーデータを処理するための計算機能で構成される、
以上a)~e)の機能を実現することを特徴とする請求項8に記載の交通管理システム。 - 前記セグメントTCUは、
a)前記ポイントTCUに制御対象を提供する、
b)前記ポイントTCUからの関連データを採集する、
c)データ処理と制御対象の制定を実現するために、最適化と処理モジュールを提供する、
d)前記コリドーよりも小さい道路区間の交通制御を提供する、
e)LANデータ変換システムと工程サーバーを含み、ポイントTCUと有線または無線通信媒体を介して相互作用する、
以上a)~e)の機能を実現することを特徴とする請求項9に記載の交通管理システム。 - 前記ポイントTCUは、
a)路側ユニットに交通制御コマンドを提供する、
b)ポイント路側ユニットからの関連データを収集する、
c)データ処理と制御対象の制定を実現するために、最適化と処理モジュールを提供する
d)前記セグメントTCUが交通制御を提供する道路区間よりも短い道路、ランプまたは交差点の交通制御を提供する、
e)一つ又は複数の路側ユニットと相互作用する、
以上a)~e)の機能を実現することを特徴とする請求項10に記載の交通管理システム。 - a)車両制御モジュール、
b)交通検出およびデータ収集モジュール、
c)無線通信モジュール、
d)データ収集およびコミュニケーションモジュール、
少なくとも以上a)~d)のモジュールの1つ以上を含む車両サブシステムを有する、ことを特徴とする請求項1に記載の交通管理システム。 - a)オーディオ制御と文字の音声化、
b)ヘッドアップディスプレイ(HUD)、
c)振動機器、
一つ又は複数の以上a)~c)を含む車載ディスプレイインターフェースを有する、ことを特徴とする請求項1に記載の交通管理システム。 - 車両識別と追跡機能は
a)安全認証、
b)車載ユニットID、
c)モバイル機器ID、
d)差分グローバル測位システム、
e)画像認識と物体検知を組み合わせた視覚センサー、
f)移動可能レーダーセンサー、
上記a)~f)のいずれかまたは複数の組み合わせによって実現される、ことを特徴とする請求項1に記載の交通管理システム。 - 請求項1に記載の交通管理システムを使用して交通を管理することを含む方法。
- 前記大容量かつ低遅延の通信媒体は、光ファイバである、ことを特徴とする請求項7に記載の交通管理システム。
- 前記大容量かつ低遅延の通信媒体は、光ファイバである、ことを特徴とする請求項8に記載の交通管理システム。
- 前記地域は、都市である、ことを特徴とする請求項8に記載の交通管理システム。
- 前記コリドーは、10マイル以上の高速道路の幹線とその周辺の支線とを含む、ことを特徴とする請求項9に記載の交通管理システム。
- 前記コリドーTCCは、適用範囲内のセグメントTCUを制御し、
前記セグメントTCUがポイントTCUを制御するための交通制御アルゴリズムを提供し、
前記コリドーTCCは、大容量かつ低遅延の通信媒体を使用してセグメントTCUおよび1つまたは複数のTCCと通信する、
ことを特徴とする請求項1に記載の交通管理システム。 - 前記交通制御アルゴリズムは、自適応予測可能な交通制御アルゴリズムである、
ことを特徴とする請求項20に記載の交通管理システム。 - 前記大容量かつ低遅延の通信媒体は、光ファイバである、
ことを特徴とする請求項20に記載の交通管理システム。 - 前記コリドーTCCは、5~20マイルをカバーする、
ことを特徴とする請求項1に記載の交通管理システム。 - 前記コリドーよりも小さい道路区間は、1~2マイルのロードセグメントである、
ことを特徴とする請求項10に記載の交通管理システム。 - 前記短い道路は、50メートルである、
ことを特徴とする請求項11に記載の交通管理システム。 - 前記RSUは、ランプあるいは交差点ごとに設置される、
ことを特徴とする請求項1に記載の交通管理システム。 - 前記ポイントTCUは、10ユニット以上のRSUと接続される、
ことを特徴とする請求項11に記載の交通管理システム。
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Families Citing this family (8)
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CN111210618B (zh) * | 2018-11-22 | 2022-06-07 | 上海丰豹商务咨询有限公司 | 自动网联公交道路系统 |
CN111307159B (zh) * | 2020-03-19 | 2022-11-18 | 哈尔滨工程大学 | 一种多auv三维协同航路规划方法 |
KR20210138947A (ko) * | 2020-05-13 | 2021-11-22 | 한양대학교 에리카산학협력단 | 다중채널 자원할당 방법 및 시스템 |
CN111832774B (zh) * | 2020-06-02 | 2024-04-12 | 深圳市金溢科技股份有限公司 | 网约车的轨迹追踪方法、云平台和网约车obu |
CL2021002230A1 (es) * | 2020-08-27 | 2022-04-18 | Tech Resources Pty Ltd | Método y aparatos para coordinar múltiples trayectorias cooperativas de vehículos en redes de carreteras compartidas |
CN114679476B (zh) * | 2022-02-15 | 2023-10-24 | 浙江大华技术股份有限公司 | 信息采集方法、系统、路侧系统及存储介质 |
CN115103331B (zh) * | 2022-05-23 | 2024-08-06 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种确定路侧单元工作效率的方法及相关装置 |
CN114802311B (zh) * | 2022-06-28 | 2022-09-13 | 国汽智控(北京)科技有限公司 | 全局化车辆控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001134866A (ja) | 1999-08-23 | 2001-05-18 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 遠隔制御システム |
JP2005267505A (ja) | 2004-03-22 | 2005-09-29 | Fujitsu Ltd | 交通管理システム |
JP2006228064A (ja) | 2005-02-18 | 2006-08-31 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 車載機及び路側機 |
WO2014061198A1 (ja) | 2012-10-15 | 2014-04-24 | 日本電気株式会社 | 交通情報配信システム、セルラ通信システム、通信端末、及び交通情報サーバ |
WO2015180090A1 (en) | 2014-05-29 | 2015-12-03 | Empire Technology Development Llc | Remote driving assistance |
JP2016110413A (ja) | 2014-12-08 | 2016-06-20 | 三洋テクノソリューションズ鳥取株式会社 | 交通制御システム |
US20160232788A1 (en) | 2015-02-06 | 2016-08-11 | Jung H BYUN | Method and server for traffic signal regulation based on crowdsourcing data |
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Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10207504A (ja) * | 1997-01-20 | 1998-08-07 | Komatsu Ltd | 人工知能機械および人工知能機械システム |
US7979173B2 (en) * | 1997-10-22 | 2011-07-12 | Intelligent Technologies International, Inc. | Autonomous vehicle travel control systems and methods |
KR19990075982A (ko) * | 1998-03-26 | 1999-10-15 | 이종수 | 자동 운행 교통망 시스템 |
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US9478129B1 (en) * | 2013-11-22 | 2016-10-25 | Vaibhavi Kothari | Vehicle monitoring and control system |
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Patent Citations (8)
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