CN116319854A - 一种车路云协同智能驾驶*** - Google Patents

一种车路云协同智能驾驶*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种车路云协同智能驾驶***，包括：车端***，包括：感知层，决策层和执行层，感知层包括车载单元；云端***，包括：中心云计算平台、区域云计算平台及边缘云计算平台，一个中心云计算平台和多个区域云计算平台相连，一个区域云计算平台和多个边缘云计算平台相连；路端***，包括：路侧感知设备和路侧单元；路侧感知设备与所述中心云计算平台、区域云计算平台及边缘云计算平台进行连接；边缘云计算平台通过所述路侧单元与所述车载单元相连；区域云计算平台通过所述路侧单元与所述车载单元相连；中心云计算平台和区域云计算平台还与所述车载单元直接相连。

Description

一种车路云协同智能驾驶***
技术领域
本发明用于高级别的车路云协同智能驾驶***，更具体涉及一种车路云协同智能驾驶***。
背景技术
目前智能网联汽车分为单车智能和车路协同两条技术路线，单车智能已实现L2或L2+级别的自动驾驶功能量产落地，L3、L4级别的单车自动驾驶也已有实际的路测验证。随着自动驾驶等级的提高，车辆的感知和操作主体逐渐由人转变到自动驾驶***，如L2可以解放驾驶员的双脚，L2+解放驾驶员双手和双脚，L3解放驾驶员双手、双脚的基础上，允许驾驶员长时间注意力分散，这都为自动驾驶的感知和决策能力以及安全等级提出了更高的要求，实际交通场景中，很多长尾效应是单车智能很难或无法解决的，例如超视距感知、盲区感知、高纬交通数据（全局交通态势、高置信度的交通信号灯等），而这些长尾效应会给高级别的单车智能***带来极大的功能体验限制。车路云协同是一种基于通信的交通信息交互技术，实现车端、路端、云端信息交互，具有全天候、超视距、可协作的特点，可以很好的解决单车智能大部分长尾效应，结合车路云协同的高级别自动驾驶，可以带来更好的用户体验。
通过检索已有专利可知，已有专利主要针对L2级别的自适应巡航控制进行车路协同的融合，并且主要利用车路协同***来获取前方车辆位置和运动状态信息，从而改进巡航控制算法，并未从车端、路端和云端整体功能架构上考虑整个***，也没有考虑车路云协同在其他交通信息获取、计算处理和传输上的优势，只考虑了车辆与车辆（V2V）之间的信息交互，而V2V的应用需要有较高的车端渗透率才可发挥作用，在当前车辆渗透率较低的情况下，功能实现会受到较大影响。例如，CN113682305A中，提供了一种车路协同自适应巡航控制方法，用于在道路行驶过程中通过C-V2X技术对远车实时监测的主车上，主车根据通过V2X技术获取的远车信息对主车与远车之间的碰撞风险进行检测；若检测到主车与远车不存在碰撞风险时，且在根据主车驾驶员的驾驶专注情况判定主车驾驶员为规范驾驶后，开启主车自适应巡航***。CN110816529B中，提供了一种基于可变时距间距策略的车辆协同式自适应巡航控制方法，利用雷达、车载传感器和V2V通讯确定当前车辆前面连续的且在其通讯范围的CACC车辆数，根据车辆数采用不同可变时距策略确定期望的安全跟车间距，再确定期望加速度，从而实现车辆控制。
发明内容
针对上述问题，本发明提出一种车路云协同智能驾驶***，该***将车路云协同引入车辆智能驾驶***，改进单车智能在超视距感知、盲区感知、预期功能安全和高维交通数据感知上的不足，可支持实现L3级别自动驾驶功能。
本发明提供了一种车路云协同智能驾驶***，包括：
车端***，包括：感知层，决策层和执行层，感知层包括车载单元；
云端***，包括：中心云计算平台、区域云计算平台及边缘云计算平台，一个中心云计算平台和多个区域云计算平台相连，一个区域云计算平台和多个边缘云计算平台相连；
路端***，包括：路侧感知设备和路侧单元；
路侧感知设备与所述中心云计算平台、区域云计算平台及边缘云计算平台进行连接；
边缘云计算平台通过所述路侧单元与所述车载单元相连；
区域云计算平台通过所述路侧单元与所述车载单元相连；
中心云计算平台和区域云计算平台还与所述车载单元直接相连。
优选地，所述路侧单元通过PC5直连通信接口与所述车载单元通信，所述路侧单元把所述区域云计算平台和所述边缘云计算平台的计算处理后的标准消息帧广播给所述车载单元，实现区域内的数据共享。
优选地，所述中心云计算平台通过Uu蜂窝网通信接口与所述车载单元交互，所述车载单元上报车辆自身状态信息，同时所述中心云计算平台提供相应的数据服务。
优选地，车载单元还根据需求通过Uu蜂窝网通信接口连接所述区域云计算平台，以获取相应的数据服务。
优选地，所述感知层包括N个激光雷达，4个侧视摄像头，N个前视摄像头，N个前向毫米波雷达，4个侧向毫米波雷达，4个环视摄像头，12个超声波雷达，一个组合定位设备和一个车载单元；
所述决策层包括控制器一和控制器二；
所述执行层包括制动***，转向***，动力***以及人机交互***，所述制动***采用全冗余设计，由ESP一和ESP二并联组成，所述转向***采用全冗余设计，由EPS一和EPS二并联组成；
所述决策层通过网关与所述执行层实现通信连接；
所述激光雷达、所述侧视摄像头、所述侧向毫米波雷达、所述组合定位单独接入所述决策层的控制器一，所述前向毫米波雷达、所述环视摄像头和所述超声波雷达单独接入所述决策层的控制器二，所述前视摄像头和所述车载单元同时接入所述决策层的控制器一和控制器二。
本发明的技术方案为：
该***将车路云协同引入车辆智能驾驶***，改进单车智能在超视距感知、盲区感知、预期功能安全和高维交通数据感知上的不足，可支持实现L3级别自动驾驶功能。
附图说明
图1为本发明车端功能架构示意图；
图2为本发明路端和云端架构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐述本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。
本具体实施例可分为车端***、路端和云端***三部分。
车端***包括感知层、决策层和执行层，所述车端***感知层包括摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达和车载单元29，所述车载单元29负责实现车路云协同通信，所述车端***感知层采用异构冗余设计。所述车端***决策层包括主控制器和副控制器，所述副控制器作为所述主控制器备份和算力分担。所述车端***执行层包括制动***213、转向***214、动力***215，所述执行层采用全冗余设计。所述路端***包括路侧感知设备14和路侧单元15，所述路侧感知设备14包括毫米波雷达、摄像头、激光雷达、气象传感器和道路传感器，实现对单路交通状态的全面感知，所述路侧单元15负责实现与云端、车端之间的通信。所述云端***包括边缘云计算平台13、区域云计算平台12和中心云计算平台11，所述边缘云计算平台12连接多组所述路侧感知设备14，所述区域云计算平台12连接多个所述边缘云计算平台13，所述中心云计算平台11连接多个所述区域云计算平台12，形成中心-区域-边缘的多层分级云端架构。
如图1所示，所述车端***包括感知层，决策层和执行层。所述感知层包括N个激光雷达21（N可以为1或2），4个侧视摄像头22，N个前视摄像头23（N可以为1或2），N个前向毫米波雷达24（N可以为1或2），4个侧向毫米波雷达25，4个环视摄像头26，12个超声波雷达27，一个组合定位设备28和一个车载单元29。所述决策层包括控制器一210和控制器二211。所述执行层包括制动***213，转向***214，动力***215以及人机交互***216，所述制动***213采用全冗余设计，由ESP一2131和ESP二2132并联组成，所述转向***214采用全冗余设计，由EPS一2141和EPS二2142并联组成。所述决策层通过所述网关212与所述执行层实现通信连接。所述感知层各传感器采用异构冗余设计，即所述激光雷达21、所述侧视摄像头22、所述侧向毫米波雷达25、所述组合定位28单独接入所述决策层的控制器一210，所述前向毫米波雷达24、所述环视摄像头26和所述超声波雷达27单独接入所述决策层的控制器二211，所述前视摄像头23和所述车载单元29同时接入所述决策层的控制器一210和控制器二211，所述决策层采用主控+副控的设计，控制器一210做为主控制器，控制器二211做为副控制器，副控制器负责控制备份和算力分担。
针对超视距、盲区感知场景，例如匝道汇入汇出场景，在匝道入口或出口路边部署所述路侧感知设备，并接入所述多层分级云端***，通过所述路侧感知设备实时感知匝道和主路上车辆运动状态信息，并通过所述边缘云计算平台13计算出存在碰撞风险的汇入汇出车辆，并通过所述路侧单元15将涉及的车辆信息发给汇入汇出车辆的车载单元29，汇入汇出车辆车载单元29接收到此信息后，发送给所述车端***决策层，进行感知融合和计算处理，并最终给出决策结果，控制执行层进行制动减速或变道等避让，提高自动驾驶车辆在匝道汇入汇出场景中的安全性和舒适性。
针对预期功能安全场景，例如前方有交通事故，单车智能无法准确识别事件和影响的车道，通过在路侧部署所述路侧感知设备14，并接入所述多层分级云端***，可实现对交通事故的车道级检测和识别，并将交通事故的类型和所影响的车道信息通过云端和路端发送给远方车辆，车辆可提前获取该交通事故信息，提前做出减速/接管/变道的决策。
针对高维数据场景，例如自动驾驶车辆通过信号灯路口，单车智能的摄像头无法感知信号灯的倒计时，或在视线遮挡情况下，无法感知到信号灯，而通过在信号灯路口部署所述路侧单元15，并接入所述多层分级云端***，所述路侧单元15从信号机控制器中直接获取信号灯的相位状态和倒计时信息，并将此信息上传云端，由云端下发给自动驾驶车辆，或者通过路侧单元15直接广播给自动驾驶车辆的车载单元29，所述车载单元29将信号灯信息发送给所述决策层，所述决策层根据此信息给出通行建议，所述执行层根据此建议控制车辆安全高效通过信号灯路口。
如图2所示，所述云端***包括中心云计算平台（业务运营平台）11，区域云计算平台（区域计算平台）12和边缘云计算平台（边缘计算平台）13，所述路端***包括路侧感知设备14和路侧单元15，其中所述路侧感知设备14包括毫米波雷达141，摄像头142，激光雷达143，气象传感器144，道路传感器145。所述路侧感知设备14负责采集道路交通事件和交通参与者信息，并根据数据类型和业务需求不同分别输入到所述中心云计算平台（业务运营平台）11、所述区域云计算平台（区域计算平台）12和所述边缘云计算平台（边缘计算平台）13。所述边缘云计算平台（边缘计算平台）13根据路侧感知设备14感知的数据进行数据融合计算并把结果形成标准的消息帧，把相应的消息帧传输给所述区域云计算平台（区域计算平台）和所述路侧单元15。所述区域云计算平台（区域计算平台）12进行区域数据以及所述中心云计算平台（业务运营平台）11的数据整合，以及所述车载单元16上报车辆自身信息的融合，把相应的处理消息传输给所述路侧单元15，同时把相应的业务数据传输给所述中心云计算平台（业务运营平台）11，实现区域内和区域间的数据共享。所述中心云计算平台（业务运营平台）11通过Uu蜂窝网通信接口与所述车载单元16交互，所述车载单元16上报车辆自身状态信息，同时所述中心云计算平台（业务运营平台）11提供相应的数据服务。所述路侧单元15通过PC5直连通信接口与所述车载单元16通信，把所述区域云（区域计算单元）12和所述边缘云（边缘计算单元）13的计算处理后的标准消息帧广播给所述车载单元16，实现区域内的数据共享。所述车载单元16可根据需求通过Uu接口连接所述区域云计算平台（区域计算平台）12或所述中心云计算平台（业务运营平台）11，获取相应的数据服务。
以上车端和路端、云端***，通过所述车载单元16实现数据交互，从而实现车、路、云之间的协同，解决单车智能在感知和决策上的不足。

Claims (5)

1.一种车路云协同智能驾驶***，其特征在于，包括：
车端***，包括：感知层，决策层和执行层，感知层包括车载单元；
云端***，包括：中心云计算平台、区域云计算平台及边缘云计算平台，一个中心云计算平台和多个区域云计算平台相连，一个区域云计算平台和多个边缘云计算平台相连；
路端***，包括：路侧感知设备和路侧单元；
路侧感知设备与所述中心云计算平台、区域云计算平台及边缘云计算平台进行连接；
边缘云计算平台通过所述路侧单元与所述车载单元相连；
区域云计算平台通过所述路侧单元与所述车载单元相连；
中心云计算平台和区域云计算平台还与所述车载单元直接相连。
2.根据权利要求1所述的车路云协同智能驾驶***，其特征在于，所述路侧单元通过PC5直连通信接口与所述车载单元通信，所述路侧单元把所述区域云计算平台和所述边缘云计算平台的计算处理后的标准消息帧广播给所述车载单元，实现区域内的数据共享。
3.根据权利要求1所述的车路云协同智能驾驶***，其特征在于，所述中心云计算平台通过Uu蜂窝网通信接口与所述车载单元交互，所述车载单元上报车辆自身状态信息，同时所述中心云计算平台提供相应的数据服务。
4.根据权利要求1所述的车路云协同智能驾驶***，其特征在于，车载单元还根据需求通过Uu蜂窝网通信接口连接所述区域云计算平台，以获取相应的数据服务。
5.根据权利要求1所述的车路云协同智能驾驶***，其特征在于，
所述感知层包括N个激光雷达，4个侧视摄像头，N个前视摄像头，N个前向毫米波雷达，4个侧向毫米波雷达，4个环视摄像头，12个超声波雷达，一个组合定位设备和一个车载单元；
所述决策层包括控制器一和控制器二；
所述执行层包括制动***，转向***，动力***以及人机交互***，所述制动***采用全冗余设计，由ESP一和ESP二并联组成，所述转向***采用全冗余设计，由EPS一和EPS二并联组成；
所述决策层通过网关与所述执行层实现通信连接；
所述激光雷达、所述侧视摄像头、所述侧向毫米波雷达、所述组合定位单独接入所述决策层的控制器一，所述前向毫米波雷达、所述环视摄像头和所述超声波雷达单独接入所述决策层的控制器二，所述前视摄像头和所述车载单元同时接入所述决策层的控制器一和控制器二。
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CN117496711A (zh) * 2023-11-14 2024-02-02 南京智慧交通信息股份有限公司 一种基于5g的人车路一体化智慧交通***及方法

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