CN111367292A - 自动驾驶汽车智能道路*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种自动驾驶汽车智能道路***，包括设备层、边缘计算层和云计算层，设备层的智能驾驶车辆和智能将采集的相关信息发送至边缘计算层；边缘计算层包括沿道路设置的多个路侧单元，每个路侧单元包括边缘计算服务器，边缘计算服务器对接收到的信息进行数据分流处理，以生成第一数据包和第二数据包，并将第一数据包进行本地存储，以及将第二数据包上传至云计算层；云计算层包括云服务器，云服务器根据第二数据包进行宏观数据处理以生成全局道路规划和宏观交通调度指令，并将其下发至边缘计算层，以便边缘计算服务器生成区域交通规划辅助指令，并将其发送至智能驾驶车辆，以便智能驾驶车辆生成自动驾驶控制策略，融合车路协同，提升车辆感知决策控制能力。
Description
技术领域
本发明涉及一种无人驾驶技术领域，尤其涉及一种自动驾驶汽车智能道路***。
背景技术
自动驾驶车辆又称无人驾驶车辆，是依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位***协同合作，使车辆的行车电脑可以在无人操作的情况下自动安全地操作车辆。目前，随着网络技术和车联网技术的不断发展，基于蜂窝网络集中调度管控自动驾驶车辆行驶行为的方式已经成为可能。
在传统的车联网调度模式下，自动驾驶车辆的调度方式主要是集中式调度管控，即自动驾驶车辆上的车载终端通过网络与中心服务器通信，由中心服务器控制自动驾驶车辆的行驶。
然而，随着自动驾驶车辆的数量级变大，中心服务器在高并行场景下执行调度任务处理的车辆数据也逐渐增多，因而中心服务器在高并行场景下的任务处理效率变低，这使得中心服务器对车载终端的响应时延增加，影响了车辆的正常调度，增加了道路安全隐患。
发明内容
为了至少从一定程度上解决现有技术的上述问题，本发明提供一种自动驾驶汽车智能道路***，利用边缘计算方法，构建“端-边缘-云”分层决策架构，融合车路协同，提升车辆感知决策控制能力，从而提升智能驾驶车辆的安全性，进一步推动自动驾驶的落地应用。
为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：
本发明实施例提出的自动驾驶汽车智能道路***，包括设备层、边缘计算层和云计算层，其中，所述设备层包括智能驾驶车辆和智能路侧设备，所述智能驾驶车辆通过自身传感器模组对周围环境进行感知以获取车辆周围环境信息，并将所述车辆周围环境信息和车辆信息发送至所述边缘计算层，所述智能路侧设备对所述智能驾驶车辆行驶道路上的信息进行监测以获取道路信息，并将所述道路信息发送至所述边缘计算层；所述边缘计算层包括沿道路设置的多个路侧单元，每个路侧单元包括边缘计算服务器，所述边缘计算服务器对所述边缘计算层接收到的车辆周围环境信息、车辆信息和道路信息进行数据分流处理，以生成第一数据包和第二数据包，并将所述第一数据包进行本地存储，以及将所述第二数据包上传至所述云计算层；所述云计算层包括云服务器，所述云服务器根据所述第二数据包进行宏观数据处理以生成全局道路规划和宏观交通调度指令，并将所述全局道路规划和宏观交通调度指令下发至所述边缘计算层，以便所述边缘计算服务器根据所述全局道路规划和宏观交通调度指令对所述第一数据包进行信息融合构建，以生成区域交通规划辅助指令，并将所述区域交通规划辅助指令发送至所述智能驾驶车辆；所述智能驾驶车辆根据所述区域交通规划辅助指令、所述车辆周围环境信息和所述车辆信息生成自动驾驶控制策略。
本发明实施例提出的自动驾驶汽车智能道路***，通过构建“端-边缘-云”分层决策架构，这样通过边缘计算层的边缘计算服务器来对车辆周围环境信息、车辆信息和道路信息进行数据分流处理，利用云服务器根据第二数据包进行宏观数据处理以生成全局道路规划和宏观交通调度指令，并将全局道路规划和宏观交通调度指令下发至边缘计算层，并利用边缘计算服务器根据全局道路规划和宏观交通调度指令对第一数据包进行信息融合构建，以生成区域交通规划辅助指令，并将区域交通规划辅助指令发送至智能驾驶车辆，实现智能驾驶车辆根据区域交通规划辅助指令、车辆周围环境信息和车辆信息生成自动驾驶控制策略，从而融合车路协同，提升车辆感知决策控制能力，从而提升智能驾驶车辆的安全性，并且大大降低云服务器的计算量，有效避免时延的影响，推动自动驾驶的落地应用。
可选地，在本发明的一个实施例中，所述边缘计算服务器还将所述区域交通规划辅助指令上传至所述云计算层，以便所述云服务器根据所述区域交通规划辅助指令对所述全局道路规划和宏观交通调度指令进行调整。
可选地，在本发明的一个实施例中，所述智能路侧设备通过气象信息采集装置、交通视频监控装置、交通量调查装置、交通执法监测装置、交通控制装置、水位监测装置、路面积水检测装置、路面结冰检测装置、网络传输装置、照明装置和能源装置采集交通信息、气象信息和路面状况信息。
可选地，在本发明的一个实施例中，当自动驾驶道路上发生事故或交通拥堵时，所述智能路侧设备通过视频摄像头获取交通信息，并将所述交通信息发送至所述边缘计算层，以便所述边缘计算服务器利用视频处理技术对所述交通信息进行分析处理，以获取发生事故或交通拥堵的实际路况，并通过所述路侧单元将所述实际路况发送至所述自动驾驶道路上的智能驾驶车辆，以便所述智能驾驶车辆根据所述实际路况调整行驶路线，所述边缘计算服务器还通过所述路侧单元将所述实际路况上传至所述云计算层，以便所述云服务器根据所述实际路况调整所述全局道路规划和宏观交通调度指令。
可选地，在本发明的一个实施例中，所述气象信息包括风速、风向、雨量、大气能见度、大气温度、大气湿度及大气压力，其中，所述气象信息采集装置将所述气象信息直接传输给设置在自动驾驶道路侧的可变情报板，以通过所述可变情报板对所述气象信息进行显示，或者，所述气象信息采集装置将所述气象信息上传至所述边缘计算层，通过所述边缘计算服务器控制所述可变情报板对所述气象信息进行显示。
可选地，在本发明的一个实施例中，所述云服务器还根据乘客的上下车位置规划最佳路线，并将所述最佳路线下发至所述边缘计算层，以便所述边缘计算服务器根据所述最佳路线生成实际路线信息、行驶车道信息和行驶车辆信息，所述边缘计算服务器将所述实际路线信息、行驶车道信息和行驶车辆信息发送给所述智能驾驶车辆，并将所述行驶车辆信息上传至所述云计算层，以便所述云服务器将所述行驶车辆信息推送给乘客。
可选地，在本发明的一个实施例中，所述道路信息还包括红绿灯的灯态、倒计时和位置，其中，所述边缘计算服务器还将所述红绿灯的灯态、倒计时和位置发送至所述智能驾驶车辆，以便所述智能驾驶车辆根据所述车辆信息、所述红绿灯的灯态、倒计时和位置调整所述自动驾驶控制策略。
可选地，在本发明的一个实施例中，所述智能驾驶车辆与周围其他车辆之间进行无线通信，以相互传递速度、位置、行驶方向、制动信息和加速信息，以便所述智能驾驶车辆调整所述自动驾驶控制策略。
附图说明
图1为根据本发明实施例的自动驾驶汽车智能道路***的架构示意图；
图2为根据本发明一个实施例的自动驾驶汽车智能道路***中交通信息交互控制示意图；以及
图3为根据本发明一个实施例的自动驾驶汽车智能道路***中气象信息控制示意图。
具体实施方式
为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。
本发明实施例提出的自动驾驶汽车智能道路***，利用边缘计算方法，构建“端-边缘-云”分层决策架构，这样可通过边缘计算层的边缘计算服务器来对车辆周围环境信息、车辆信息和道路信息进行数据分流处理，利用云服务器进行宏观数据处理以生成全局道路规划和宏观交通调度指令，并将全局道路规划和宏观交通调度指令下发至边缘计算层，从而边缘计算服务器根据全局道路规划和宏观交通调度指令对第一数据包进行信息融合构建，以生成区域交通规划辅助指令，并将区域交通规划辅助指令发送至智能驾驶车辆，实现智能驾驶车辆根据区域交通规划辅助指令、车辆周围环境信息和车辆信息生成自动驾驶控制策略，从而融合车路协同，提升车辆感知决策控制能力，从而提升智能驾驶车辆的安全性，推动自动驾驶的落地应用。
为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
下面就参照附图来描述本发明实施例提出的自动驾驶汽车智能道路***。
如图1所示，本发明实施例提出的自动驾驶汽车智能道路***包括设备层10、边缘计算层20和云计算层30。
其中，设备层10可包括智能驾驶车辆101和智能路侧设备102。智能驾驶车辆101具备感知、决策和控制能力，可通过传感器集成技术对周围环境进行感知用于自车使用，同时将感知信息和车辆本身信息发送给边缘层，即智能驾驶车辆101通过自身传感器模组对周围环境进行感知以获取车辆周围环境信息，并将车辆周围环境信息和车辆信息发送至边缘计算层20；智能路侧设备102(可包括路侧视觉感知设备、路侧激光雷达、路侧雷达、智能红绿灯等)，通过感知人、车、路等信息，即对智能驾驶车辆行驶道路上的信息进行监测以获取道路信息，并将道路信息发送至边缘计算层20。
边缘计算层20包括沿道路设置的多个路侧单元201，每个路侧单元201包括边缘计算服务器，边缘计算服务器对边缘计算层20接收到的车辆周围环境信息、车辆信息和道路信息进行数据分流处理，以生成第一数据包和第二数据包，并将第一数据包进行本地存储，以及将第二数据包上传至云计算层30。
云计算层30包括云服务器，云服务器根据第二数据包进行宏观数据处理以生成全局道路规划和宏观交通调度指令，并将全局道路规划和宏观交通调度指令下发至边缘计算层20，以便边缘计算服务器根据全局道路规划和宏观交通调度指令对第一数据包进行信息融合构建，以生成区域交通规划辅助指令，并将区域交通规划辅助指令发送至智能驾驶车辆101。智能驾驶车辆101接收边缘计算层20下发的感知信息和决策辅助信息，根据区域交通规划辅助指令、车辆周围环境信息和车辆信息生成自动驾驶控制策略。
也就是说，边缘计算层的边缘计算服务器可依据自动驾驶数据的类型对接收到的数据完成数据分流，数据或分流至边缘计算层本地存储和处理，或转发至云计算层30，由云服务器进行处理。云计算层基于接收到的数据完成宏观的数据服务、道路规划和管理，以及初始规划、宏观交通调度、车辆大数据监管、全局路径规划和全局高精度地图管理，例如可实时生成每个智能驾驶车辆的道路级规划，优化整个道路交通网的车流，从而生成全局道路规划和宏观交通调度指令，并将其下发到边缘计算层。可选地，云计算层可包括智慧一体化管理平台、智能驾驶车辆营运调度、交通信号灯优化等顶层应用平台。边缘计算层基于云计算层下发的指令，根据获取的道路信息例如路侧辅助信息、道路状态信息，车辆周围环境信息例如区域车辆状态信息，车辆本身信息例如车速、行驶方向、加速踏板信息或制动踏板信息等，通过多源感知信息融合构建，并根据五维时空，完成区域交通规划，如交通信号灯控制规划、动态限速规划等等，从而完成决策辅助、驾驶建议，即生成区域交通规划辅助指令，并将其发送给智能驾驶车辆。智能驾驶车辆101具备感知、决策和控制能力，可通过传感器集成技术对周围环境进行感知用于自车使用，并根据边缘计算层下发的指令生成自动驾驶策略，实现自动驾驶。
可选地，边缘计算层也可完成RTK差分信号下发或根据接收到的GPS信号、RTK差分信号完成真实位置解算。
根据本发明的一个实施例，边缘计算服务器还将区域交通规划辅助指令上传至云计算层，以便云服务器根据区域交通规划辅助指令对全局道路规划和宏观交通调度指令进行调整。
也就是说，在自动驾驶道路上，边缘计算层与云计算层之间实时进行数据交互，及时调整相关指令，实现对智能驾驶车辆的实时控制，提高智能驾驶车辆的驾驶安全性。
可以理解的是，在本发明的实施例中，智能驾驶车辆在自动驾驶道路上行驶时，由设备层实现前端数据采集，例如智能路侧设备采集红绿灯、标志牌等道路交通信息与数据，智能驾驶车辆能够感知周围的物体、其他车辆、行人、道路的轮廓，还要获取环境信息如车道线、交通信号灯等的信息，还要采集车辆自身如车速、加速度等信息，所采集到的数据通过光纤链路、4G/5G基站，上传到边缘计算层，边缘计算层和云计算层之间进行数据交互，并根据后期数据运营情况，可划分为视频大数据、车辆大数据、交通大数据等有价值数据，从而通过构建边缘计算、高精度定位、五维时空、视频分析应用等最终实现在自动驾驶、智慧一体化管理、车辆调度、交通信号灯优化的顶层应用。
自动驾驶车辆在自动驾驶道路上能够感知周围的物体、其他车辆、行人、道路的轮廓，还要获取环境如车道线、交通信号灯等的信息，还要采集车辆如车速、加速度等信息，结合边缘计算层下发的指令，经过判断、分析和决策，确定自动控制策略，使车辆处于一种相对稳定状态继续运行。其中，车辆辅助驾驶***利用多种传感器对驾驶员、车辆及其周围环境进行感知，在必要情况下根据控制逻辑关系发出警告、提醒驾驶员危险状况，甚至对车辆进行横向和纵向控制。
云计算层还通过学习和遵守当地的交通法规，掌控车辆的行驶路线，学会跟车行走，包括掉头、转弯、停靠等。智能驾驶车辆也不断学习如何驾驶得更好，随着它们在路上行驶的时间越来越长，它们的性能也会不断提升。此外，智能驾驶车辆学到的知识可以传输给其他智能驾驶车辆，从而提高整个车队的效率。
可选地，根据本发明的一个实施例，智能路侧设备通过气象信息采集装置、交通视频监控装置、交通量调查装置、交通执法监测装置、交通控制装置、水位监测装置、路面积水检测装置、路面结冰检测装置、网络传输装置、照明装置和能源装置采集交通信息、气象信息和路面状况信息。
其中，交通信息包括车流量、车速、车类型等，气象信息包括风速、风向、雨量、大气能见度、大气温度、大气湿度及大气压力等，路面状况信息包括：路面干、潮和湿的状态，水、冰、雪的覆盖类型和覆盖厚度，路面温度等，智能路侧设备可通过交换机将信息传输到边缘计算层的边缘计算服务器，边缘计算服务器根据传递回来的信息作出分析判断处理后，再通过交换机将信息发送到路侧单元和云计算层。路侧单元在接收到信息后，按照约定的通信协议和数据交互标准，将信息与智能驾驶车辆的车载终端进行交互，智能驾驶车辆得到信息后将对信息进行判断、分析并做出决策。
可选地，在本发明的一个实施例中，如图2所示，当自动驾驶道路上发生事故或交通拥堵时，智能路侧设备102通过视频摄像头获取交通信息，并将交通信息发送至边缘计算层，以便边缘计算服务器202利用视频处理技术对交通信息进行分析处理，以获取发生事故或交通拥堵的实际路况，并通过路侧单元将实际路况发送至自动驾驶道路上的智能驾驶车辆101，以便智能驾驶车辆101根据实际路况调整行驶路线，边缘计算服务器202还通过路侧单元将实际路况上传至云计算层30，以便云服务器根据实际路况调整全局道路规划和宏观交通调度指令。
也就是说，在自动驾驶道路上，布设具有交通流量采集功能的智能路侧设备102，当自动驾驶道路上发生事故或交通拥堵时，智能路侧设备102通过视频摄像头获取实时图像，通过交换机将获取的数据发给边缘计算服务器202，然后边缘计算服务器202利用视频处理技术对采集的视频进行分析处理，通过观察分析处理后的结果，统计车流量、车速、车辆类型等信息，得出发生事故或交通拥堵的实际录像，并将事故地点、类型、状况或拥堵地点、里程、状况等信息通过交换机传递到发生事故或交通拥堵附近的自动驾驶道路上的其他智能驾驶车辆的车载终端，车载终端可以根据收到的数据调整车的行驶路线，并可能避免事故和交通拥堵，有效缓解道路拥堵状况，提高通行效率。
可选地，作为一个实施例，如图3所示，气象信息包括风速、风向、雨量、大气能见度、大气温度、大气湿度及大气压力，其中，气象信息采集装置103将气象信息直接传输给设置在自动驾驶道路侧的可变情报板104，以通过可变情报板104对气象信息进行显示，或者，气象信息采集装置103将气象信息上传至边缘计算层，通过边缘计算服务器202控制可变情报板104对气象信息进行显示。
通过在自动驾驶道路侧设置可变情报板104，来显示气象信息，实时对自动驾驶道路上的车辆进行提醒，提高驾驶安全性。
可选地，作为一个实施例，云服务器还根据乘客的上下车位置规划最佳路线，并将最佳路线下发至边缘计算层，以便边缘计算服务器根据最佳路线生成实际路线信息、行驶车道信息和行驶车辆信息，边缘计算服务器将实际路线信息、行驶车道信息和行驶车辆信息发送给智能驾驶车辆，并将行驶车辆信息上传至云计算层，以便云服务器将行驶车辆信息推送给乘客。
即言，在自动驾驶道路上，乘客可以任意指定上车和停车地点，云服务器根据接收到的起终点位置，规划最佳路线，然后边缘计算服务器根据最佳路线，并结合实际路况，生成实际路线信息、行驶车道信息和行驶车辆信息，然后将实际路线信息、车道信息、车辆信息和乘客信息等通过无线通信的方式发送给智能驾驶车辆，智能驾驶车辆在乘客指定的上车地点接到乘客，然后基于实际路线将乘客送到指定停车地点，实现点对点运营，提高运营的效率，并给用户带来了极大的方便。
在本发明的一个实施例中，道路信息还包括红绿灯的灯态、倒计时和位置，其中，边缘计算服务器还将红绿灯的灯态、倒计时和位置发送至智能驾驶车辆，以便智能驾驶车辆根据车辆信息、红绿灯的灯态、倒计时和位置调整自动驾驶控制策略。
也就是说，自动驾驶道路路口上的路侧单元通过无线通信从交通信号机实时获取红绿灯信息包括灯态、倒计时、位置等，之后通过无线通信发给搭载车载智能终端的智能驾驶车辆，这样智能驾驶车辆根据自身信息例如车速、位置、离红绿灯距离等，综合计算和判断是否能安全通过路口，从而调整自动驾驶控制策略，达到快速通行目的，有效缓解路口拥堵，实现绿色通行。
根据本发明的一个实施例，智能驾驶车辆与周围其他车辆之间进行无线通信，以相互传递速度、位置、行驶方向、制动信息和加速信息，以便智能驾驶车辆调整自动驾驶控制策略。
具体而言，自动驾驶道路上的智能驾驶车辆还可与周围其他车之间的车载设备进行无线通信，相互传递速度、位置、行驶方向、刹车等信息，用以预防危险，智能驾驶车辆在行驶过程中，若遇到同一车道前方车辆减速、停车、待转弯或车辆失控时，即时通过无线通信，预警手段告知可能发生冲突的车辆，提前调整车速，避免发生事故。
综上所述，本发明实施例的自动驾驶汽车智能道路***，能够基于智能基础设施进行车路信息获取，通过车路信息交互、边缘计算和云端调控，实现智能驾驶车辆和自动驾驶道路之间及时地进行智能协同与配合，大大提高自动驾驶的安全性。
根据本发明实施例提出的自动驾驶汽车智能道路***，通过构建“端-边缘-云”分层决策架构，这样通过边缘计算层的边缘计算服务器来对车辆周围环境信息、车辆信息和道路信息进行数据分流处理，利用云服务器根据第二数据包进行宏观数据处理以生成全局道路规划和宏观交通调度指令，并将全局道路规划和宏观交通调度指令下发至边缘计算层，并利用边缘计算服务器根据全局道路规划和宏观交通调度指令对第一数据包进行信息融合构建，以生成区域交通规划辅助指令，并将区域交通规划辅助指令发送至智能驾驶车辆，实现智能驾驶车辆根据区域交通规划辅助指令、车辆周围环境信息和车辆信息生成自动驾驶控制策略，从而融合车路协同，提升车辆感知决策控制能力，从而提升智能驾驶车辆的安全性，并且大大降低云服务器的计算量，有效避免时延的影响，推动自动驾驶的落地应用。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
此外，需要说明的是，在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (8)
1.一种自动驾驶汽车智能道路***，其特征在于，包括设备层、边缘计算层和云计算层，其中，
所述设备层包括智能驾驶车辆和智能路侧设备，所述智能驾驶车辆通过自身传感器模组对周围环境进行感知以获取车辆周围环境信息，并将所述车辆周围环境信息和车辆信息发送至所述边缘计算层，所述智能路侧设备对所述智能驾驶车辆行驶道路上的信息进行监测以获取道路信息，并将所述道路信息发送至所述边缘计算层；
所述边缘计算层包括沿道路设置的多个路侧单元，每个路侧单元包括边缘计算服务器，所述边缘计算服务器对所述边缘计算层接收到的车辆周围环境信息、车辆信息和道路信息进行数据分流处理，以生成第一数据包和第二数据包，并将所述第一数据包进行本地存储，以及将所述第二数据包上传至所述云计算层；
所述云计算层包括云服务器，所述云服务器根据所述第二数据包进行宏观数据处理以生成全局道路规划和宏观交通调度指令，并将所述全局道路规划和宏观交通调度指令下发至所述边缘计算层，以便所述边缘计算服务器根据所述全局道路规划和宏观交通调度指令对所述第一数据包进行信息融合构建，以生成区域交通规划辅助指令，并将所述区域交通规划辅助指令发送至所述智能驾驶车辆；
所述智能驾驶车辆根据所述区域交通规划辅助指令、所述车辆周围环境信息和所述车辆信息生成自动驾驶控制策略。
2.如权利要求1所述的自动驾驶汽车智能道路***，其特征在于，所述边缘计算服务器还将所述区域交通规划辅助指令上传至所述云计算层，以便所述云服务器根据所述区域交通规划辅助指令对所述全局道路规划和宏观交通调度指令进行调整。
3.如权利要求1或2所述的自动驾驶汽车智能道路***，其特征在于，所述智能路侧设备通过气象信息采集装置、交通视频监控装置、交通量调查装置、交通执法监测装置、交通控制装置、水位监测装置、路面积水检测装置、路面结冰检测装置、网络传输装置、照明装置和能源装置采集交通信息、气象信息和路面状况信息。
4.如权利要求3所述的自动驾驶汽车智能道路***，其特征在于，当自动驾驶道路上发生事故或交通拥堵时，所述智能路侧设备通过视频摄像头获取交通信息，并将所述交通信息发送至所述边缘计算层，以便所述边缘计算服务器利用视频处理技术对所述交通信息进行分析处理，以获取发生事故或交通拥堵的实际路况，并通过所述路侧单元将所述实际路况发送至所述自动驾驶道路上的智能驾驶车辆，以便所述智能驾驶车辆根据所述实际路况调整行驶路线，所述边缘计算服务器还通过所述路侧单元将所述实际路况上传至所述云计算层，以便所述云服务器根据所述实际路况调整所述全局道路规划和宏观交通调度指令。
5.如权利要求3所述的自动驾驶汽车智能道路***，其特征在于，所述气象信息包括风速、风向、雨量、大气能见度、大气温度、大气湿度及大气压力，其中，所述气象信息采集装置将所述气象信息直接传输给设置在自动驾驶道路侧的可变情报板，以通过所述可变情报板对所述气象信息进行显示，或者，所述气象信息采集装置将所述气象信息上传至所述边缘计算层，通过所述边缘计算服务器控制所述可变情报板对所述气象信息进行显示。
6.如权利要求1所述的自动驾驶汽车智能道路***，其特征在于，所述云服务器还根据乘客的上下车位置规划最佳路线，并将所述最佳路线下发至所述边缘计算层，以便所述边缘计算服务器根据所述最佳路线生成实际路线信息、行驶车道信息和行驶车辆信息，所述边缘计算服务器将所述实际路线信息、行驶车道信息和行驶车辆信息发送给所述智能驾驶车辆，并将所述行驶车辆信息上传至所述云计算层，以便所述云服务器将所述行驶车辆信息推送给乘客。
7.如权利要求1所述的自动驾驶汽车智能道路***，其特征在于，所述道路信息还包括红绿灯的灯态、倒计时和位置，其中，所述边缘计算服务器还将所述红绿灯的灯态、倒计时和位置发送至所述智能驾驶车辆，以便所述智能驾驶车辆根据所述车辆信息、所述红绿灯的灯态、倒计时和位置调整所述自动驾驶控制策略。
8.如权利要求1-7中任一项所述的自动驾驶汽车智能道路***，其特征在于，所述智能驾驶车辆与周围其他车辆之间进行无线通信，以相互传递速度、位置、行驶方向、制动信息和加速信息，以便所述智能驾驶车辆调整所述自动驾驶控制策略。
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