CN116564084A - 一种基于纯路端感知的网联式辅助驾驶控制方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于纯路端感知的网联式辅助驾驶控制方法及***，方法包括路侧设备采集路端数据；将路侧设备采集的路端数据实时上传至云端，来更新云端信息，将更新后的云端信息作为输入数据传送至路端；路端接收到云端数据后，在对路端数据进行预处理后，对云端数据和路端数据进行计算，得到路端感知子信息；将路端感知子信息与云端数据进行融合形成路端感知信息；将路端感知信息发送至车端；车端接收到路端感知信息后，对路端感知信息进行分析，确定下一步车辆的行驶状态，进行车辆辅助驾驶控制。本发明采用纯路端感知的方式，在减少单个车辆的生产和运营成本的同时使得行驶车辆能够获得更全面的感知信息。
Description
技术领域
本发明涉及智能网联汽车技术领域，尤其涉及一种基于纯路端感知的网联式辅助驾驶控制方法及***。
背景技术
近些年，随着科学技术的发展，辅助驾驶技术和自动驾驶技术日趋成熟并已逐步应用在量产车辆上，这些技术能够辅助甚至替代人类驾驶车辆，可提高车辆行驶的安全性和舒适性。目前汽车厂商已实现L2级别驾驶辅助技术的广泛应用，即车辆能够实现ACC自适应巡航、AEB主动刹车、车道保持、自动泊车等辅助驾驶功能，预计到2025年有望实现L3级自动驾驶技术的应用，即车辆可以由无人驾驶***完成所有的驾驶操作，驾驶员需要随时接管驾驶任务。但目前这些技术仅用于单个车辆，通过车载传感器实现车辆周围环境的感知并采取相应的控制措施，不能实现车与车以及车与路之间的互联，这并不利于缓解交通拥堵的问题。因此，人们提出了智能网联汽车的概念，即车与人、车与车以及车与路之间产生互联，实现信息共享，提高车辆行驶安全性和道路资源利用率，可在一定程度上缓解交通拥堵的问题。智能网联汽车技术包含了环境感知、智能决策、控制执行以及信息交互共享技术，通过车载感知设备或路侧感知设备进行环境感知，再经过智能计算平台进行决策，最后通过信息网联技术进行控制执行，这对感知设备、计算能力和通信能力提出了更高的要求。随着“新基建”和“双智城市”的快速发展，道路感知设备的升级、通信计算能力的提升也日益凸显，未来道路上将会有更多的智能网联车辆，交通安全和交通拥堵问题将会得到进一步的缓解。
目前辅助驾驶技术主要是基于车载感知设备来实现，例如ACC自适应巡航是以车载雷达为主要传感器，车载摄像头为辅助传感器探测前方车辆与本车的相对距离和相对速度，主动控制本车行驶速度，实现自动跟随前车巡航；AEB主动刹车***是由车载雷达或车载摄像头作为传感器构成感知部分，通过ECU模块进行决策并发出制动指令；车道保持***则是通过车载摄像头对车道线进行识别，再由控制执行***纠正车辆行驶方向。目前这些辅助驾驶技术较为成熟，但几乎都是基于车载感知设备来完成各项辅助操作，存在着视距短、视域小的问题，特别是在大型车辆较多的场景下车载设备探测距离更有限，不利于***的决策判断。此外，为了实现更高级别的自动驾驶，车辆必须获得更多更全面的感知信息，汽车制造商不得不在车辆上安装更多更高级的探测设备，车载计算机的计算性能也需要大幅度提高以满足计算需求，这些都使得单个车辆的研发和制造成本加大。
发明内容
为此，本发明实施例提供了一种基于纯路端感知的网联式辅助驾驶控制方法及***，用于解决现有技术中自动驾驶车辆感知存在“视域”和“视距”局限性的问题。
为了解决上述问题，本发明实施例提供一种基于纯路端感知的网联式辅助驾驶控制方法，该方法包括：
S1：路侧设备采集路端数据，所述路端数据包括气象数据、交通信号数据、视频数据、车辆的点迹数据、车辆的点云数据；
S2：将路侧设备采集的路端数据实时上传至云端，来更新云端信息，将更新后的云端信息作为输入数据传送至路端，所述云端信息包括路段限速信息、路段封闭信息、施工路段信息、路段拥堵信息、车辆限高信息和禁止车辆通行信息；
S3：路端接收到云端数据后，在对路端数据进行预处理后，对云端数据和路端数据进行计算，得到路端感知子信息，具体包括：利用气象数据、视频数据以及路端数据进行道路环境判断；利用交通信号数据、视频数据以及路端数据进行车辆识别跟踪和通行权限判断；利用车辆的点迹数据、车辆的点云数据、视频数据以及路端数据进行车辆超速预警和碰撞预警；
S4：将路端感知子信息与云端数据进行融合形成路端感知信息；
S5：将路端感知信息发送至车端；
S6：车端接收到路端感知信息后，对路端感知信息进行分析，确定下一步车辆的行驶状态，进行车辆辅助驾驶控制。
优选地，所述路侧设备包括气象设备、交通信号设备、摄像头、毫米波雷达、激光雷达；
所述气象设备采集气象数据，所述气象数据包括温度、湿度、降水量、空气质量、风速，用于判断道路环境；
所述交通信号设备用于采集交通信号数据，所述交通信号数据包括各交叉口每个相位的红绿灯信息，用于判断车辆在行驶方向的通行权限；
所述摄像头用于采集视频数据，所述视频数据用于道路环境判断；
所述毫米波雷达用于采集车辆的点迹数据，所述激光雷达用于采集车辆的点云数据，所述车辆的点迹数据和所述车辆的点云数据用于车辆碰撞预警。
优选地，所述对路侧设备采集的路端数据进行预处理的方法包括：剔除异常数据、数据时序对齐。
优选地，所述利用气象数据、视频数据以及路端数据进行道路环境判断的方法为：
首先输入已时序对齐的实时气象数据和已时序对齐的实时视频数据；然后依据气象数据，对现场的温度、湿度、降水量、空气质量和风速进行分析，同时结合视频数据对能见度进行评估，从而对道路环境进行判断；最后得出路端感知子信息；若前方道路环境十分恶劣，则车辆禁止通行，并规划其他路线；若道路环境较为恶劣，则车辆减速慢行；若道路环境不会对车辆造成影响，则车辆正常通行。
优选地，所述利用交通信号数据、视频数据以及路端数据进行车辆识别跟踪和通行权限判断的方法为：
首先输入已时序对齐的实时交通信号数据和已时序对齐的实时视频数据；然后依据视频数据，采用机器学习算法对车辆进行识别和跟踪，并根据车辆的行驶轨迹，判断其行驶方向；最后依据实时交通信号数据，判断车辆行驶方向是否为绿灯，若信号为绿灯，则车辆具有通行权，正常通行，否则车辆禁止通行，直到信号转为绿灯。
优选地，所述利用车辆的点迹数据、车辆的点云数据、视频数据以及路端数据进行车辆超速预警和碰撞预警的方法为：
在获取已时序对齐的实时点迹数据、已时序对齐的实时点云数据和已时序对齐的实时视频数据后，首先依据已时序对齐的实时视频数据对道路标线进行识别，包括道路中线，车道线，道路边缘线，并通过已时序对齐的实时点云数据判断道路上各车辆的位置；
然后通过已时序对齐的实时点迹数据判断各车辆的轨迹和速度，判断各车辆是否超速，若车辆速度大于所在路段限制速度V，则路端感知子信息为该车辆超速，需减速通行；若车辆速度小于等于路段限制速度V，则路端感知子信息为车辆未超速，正常通行；
其次在识别各车辆的轨迹后，先将车辆进行分组配对，检测到的任一车辆需与其他所有车辆进行配对，即检测到n辆车，则会配对C_n^2组；
最后对每一组中的车辆进行横向距离的判断，若横向距离小于等于预设值D1，则进行车辆间纵向距离判断，否则判定该组中的两辆车位于不同车道行驶，没有碰撞风险；在纵向距离判断过程中，若纵向距离小于等于预设值D2，则判定两车之间纵向距离过近，后车需减速行驶且前车避免急刹，否则判定该组车辆位于同一车道保持安全纵向距离跟驰行驶，或位于相邻车道保持安全纵向距离行驶。
优选地，所述路段限制速度V为云端信息中的路段限速信息，根据不同路段限速信息的变化而变化。
优选地，所述横向距离预设值D1为预防车辆横向发生碰撞预先设置的警戒值，其计算公式如下：
其中，t表示驾驶员的反应时间，一般取0.3至1.0秒，Vi表示某车辆组中第i辆车横向移动的初始速度，ai表示第i辆车横向移动的加速度，C为调整参数，一般取1.0米至2.0米，可根据车辆宽度和道路宽度进行调整，当车辆i向两车之间的车道线靠近时，速度Vi为正值，ai也为正值；当车辆i向两车之间的车道线远离时，速度Vi为负值，ai也为负值。
优选地，所述纵向距离预设值D2为预防车辆纵向发生碰撞预先设置的警戒值，其计算公式如下：
D2＝(V2-V1)t+(a2-a1)t2+C
其中，t表示驾驶员的反应时间，一般取0.3至1.0秒，V1表示某车辆组中前车纵向移动的初始速度，a1表示前车纵向移动的加速度，V2表示某车辆组中后车纵向移动的初始速度，a2表示前车纵向移动的加速度，C为调整参数，一般取10米至150米，可根据不同的道路情况进行调整，当车辆向前移动时，车辆的初始速度为正值，向后移动速度则为负值，当车辆加速行驶时加速度为正值，车辆减速行驶时加速度为负值。
本发明实施例还提供了一种基于纯路端感知的网联式辅助驾驶控制***，该***包括云端，路端以及车端：
所述云端用于存储云端信息和接收路端数据以及将云端数据发送至路端，所述云端信息包括路段限速信息、路段封闭信息、施工路段信息、路段拥堵信息、车辆限高信息和禁止车辆通行信息；
所述路端由路侧设备、计算模块和路端通讯模块组成；所述路侧设备用于采集路端数据，所述路端数据包括气象数据、交通信号数据、视频数据、车辆的点迹数据、车辆的点云数据；所述计算模块用于接收到云端数据和路端数据，在对路端数据进行预处理后，对云端数据和路端数据进行计算，得到路端感知子信息，将路端感知子信息与云端数据进行融合形成路端感知信息；所述路端通讯模块用于将路端感知信息发送至车端；
其中，在对路端数据进行预处理后，对云端数据和路端数据进行计算，得到路端感知子信息，具体包括：利用气象数据、视频数据以及路端数据进行道路环境判断；利用交通信号数据、视频数据以及路端数据进行车辆识别跟踪和通行权限判断；利用车辆的点迹数据、车辆的点云数据、视频数据以及路端数据进行车辆超速预警和碰撞预警；
所述车端包括车载通讯模块、路端感知信息分析模块和车辆辅助驾驶控制模块；所述车载通讯模块用于接收路端感知信息；所述路端感知信息分析模块用于对路端感知信息进行分析，确定下一步车辆的行驶状态；所述车辆辅助驾驶控制模块用于根据下一步车辆的行驶状态，进行车辆辅助驾驶控制。
从以上技术方案可以看出，本发明申请具有以下优点：
本发明实施例提供一种基于纯路端感知的网联式辅助驾驶控制方法及。首先，本发明采用纯路端感知的方法对道路环境、交通状况等信息进行感知，与基于车载传感器进行环境感知的方法相比，具有更广的感知范围，即更好的“视域”和“视距”，从而为车辆决策提供更多实时、有效的路端信息。除了通过路端智能网联设施进行感知，本发明还结合了云端，使得行驶车辆能够获得更全面的感知信息。
其次，本发明采用纯路端感知的方式，可在车辆不具备道路环境自主感知的条件下使车辆实现网联式辅助驾驶，这种方式可减少自动驾驶车辆上复杂的感知设备，例如激光雷达、毫米波雷达等，同时也不需要车载计算机运行复杂的程序，从而降低车载计算机的算力要求，这可以减少单个车辆的生产和运营成本，更有利于辅助驾驶车辆的推广。
最后，本发明采用网联式的辅助驾驶控制方法，使云端、路端和车端之间互联互通，云端和车端能够及时掌握道路信息和交通状况，路端能够统筹规划多个车辆的行驶状态，最终实现车辆更安全高效地行驶，道路资源充分利用，道路通行能力得到提高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施案例或现有技术中的技术方案，下边将对实施例中所需要使用的附图做简单说明，通过参考附图会更清楚的理解本发明的特征和优点，附图是示意性的而不应该理解为对本发明进行任何限制，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，可以根据这些附图获得其他的附图。其中：
图1为根据实施例中提供的一种基于纯路端感知的网联式辅助驾驶控制方法的流程图；
图2为本发明实施例中道路环境判断流程图；
图3为本发明实施例中车辆通行权限判断和识别跟踪流程图；
图4为本发明实施例中车辆超速预警和碰撞预警流程图；
图5为根据实施例中提供的一种基于纯路端感知的网联式辅助驾驶控制***的框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案与优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
如图1所示，本发明实施例提出一种基于纯路端感知的网联式辅助驾驶控制方法，该方法包括：
S1：路侧设备采集路端数据，所述路端数据包括气象数据、交通信号数据、视频数据、车辆的点迹数据、车辆的点云数据；
S2：将路侧设备采集的路端数据实时上传至云端，来更新云端信息，将更新后的云端信息作为输入数据传送至路端，所述云端信息包括路段限速信息、路段封闭信息、施工路段信息、路段拥堵信息、车辆限高信息和禁止车辆通行信息；
S3：路端接收到云端数据后，在对路端数据进行预处理后，对云端数据和路端数据进行计算，得到路端感知子信息，具体包括：利用气象数据、视频数据以及路端数据进行道路环境判断；利用交通信号数据、视频数据以及路端数据进行车辆识别跟踪和通行权限判断；利用车辆的点迹数据、车辆的点云数据、视频数据以及路端数据进行车辆超速预警和碰撞预警；
S4：将路端感知子信息与云端数据进行融合形成路端感知信息；
S5：将路端感知信息发送至车端；
S6：车端接收到路端感知信息后，对路端感知信息进行分析，确定下一步车辆的行驶状态，进行车辆辅助驾驶控制。
本发明实施例提出一种基于纯路端感知的网联式辅助驾驶控制方法，利用路侧设备采集路端数据，将路侧设备采集的路端数据实时上传至云端，以及将路端计算得到的路端感知信息发送至车端，实现使云端、路端和车端之间互联互通，云端和车端能够及时掌握道路信息和交通状况，路端能够统筹规划多个车辆的行驶状态，最终实现车辆更安全高效地行驶，道路资源充分利用，道路通行能力得到提高。
进一步地，在步骤S1中，利用路侧设备采集路端数据，所述路端数据包括气象数据、交通信号数据、视频数据、车辆的点迹数据、车辆的点云数据。所述路侧设备包括气象设备、交通信号设备、摄像头、毫米波雷达、激光雷达；所述气象设备采集气象数据，所述气象数据包括温度、湿度、降水量、空气质量、风速，用于判断道路环境；所述交通信号设备用于采集交通信号数据，所述交通信号数据包括各交叉口每个相位的红绿灯信息，用于判断车辆在行驶方向的通行权限；所述摄像头用于采集视频数据，所述视频数据用于道路环境判断；所述毫米波雷达用于采集车辆的点迹数据，所述激光雷达用于采集车辆的点云数据，所述车辆的点迹数据和所述车辆的点云数据用于车辆碰撞预警。
进一步地，在步骤S2中，将路侧设备采集的路端数据实时上传至云端，来更新云端信息。依据实时上传的路端数据，可对云端信息进行修改，确保信息的时效性。将更新后的云端信息作为输入数据传送至路端，所述云端信息包括路段限速信息、路段封闭信息、施工路段信息、路段拥堵信息、车辆限高信息和禁止车辆通行信息。
进一步地，在步骤S3中，路端的计算模块在接收到路端数据和云端数据后，对云端数据和路端数据进行计算，得到路端感知子信息，具体包括：利用气象数据、视频数据以及路端数据进行道路环境判断；利用交通信号数据、视频数据以及路端数据进行车辆识别跟踪和通行权限判断；利用车辆的点迹数据、车辆的点云数据、视频数据以及路端数据进行车辆超速预警和碰撞预警。
如图2所示，利用气象数据、视频数据以及路端数据进行道路环境判断。首先输入已时序对齐的实时气象数据和已时序对齐的实时视频数据；然后依据气象数据，对现场的温度、湿度、降水量、空气质量和风速进行分析，同时结合视频数据对能见度进行评估，从而对道路环境进行判断；最后得出路端感知子信息；若前方道路环境十分恶劣，则车辆禁止通行，并规划其他路线；若道路环境较为恶劣，则车辆减速慢行；若道路环境不会对车辆造成影响，则车辆正常通行。
如图3所示，利用交通信号数据、视频数据以及路端数据进行车辆识别跟踪和通行权限判断。首先输入已时序对齐的实时交通信号数据和已时序对齐的实时视频数据；然后依据视频数据，采用机器学习算法对车辆进行识别和跟踪，并根据车辆的行驶轨迹，判断其行驶方向；最后依据实时交通信号数据，判断车辆行驶方向是否为绿灯，若信号为绿灯，则车辆具有通行权，正常通行，否则车辆禁止通行，直到信号转为绿灯。
其中用于车辆识别和跟踪的机器学习算法包括但不限于SSD算法(Single ShotMultiBox Detector)、CenterNet算法、RetinaNet算法、YOLO算法(You Only Look Once)和CNN算法(Convolutional Neural Networks)。
如图4所示，利用车辆的点迹数据、车辆的点云数据、视频数据以及路端数据进行车辆超速预警和碰撞预警。在获取已时序对齐的实时点迹数据、已时序对齐的实时点云数据和已时序对齐的实时视频数据后，首先依据已时序对齐的实时视频数据对道路标线进行识别，包括道路中线，车道线，道路边缘线，并通过已时序对齐的实时点云数据判断道路上各车辆的位置；然后通过已时序对齐的实时点迹数据判断各车辆的轨迹和速度，判断各车辆是否超速，若车辆速度大于所在路段限制速度V，则路端感知子信息为该车辆超速，需减速通行；若车辆速度小于等于路段限制速度V，则路端感知子信息为车辆未超速，正常通行；其次在识别各车辆的轨迹后，先将车辆进行分组配对，检测到的任一车辆需与其他所有车辆进行配对，即检测到n辆车，则会配对组；最后对每一组中的车辆进行横向距离的判断，若横向距离小于等于预设值D1，则进行车辆间纵向距离判断，否则判定该组中的两辆车位于不同车道行驶，没有碰撞风险；在纵向距离判断过程中，若纵向距离小于等于预设值D2，则判定两车之间纵向距离过近，后车需减速行驶且前车避免急刹，否则判定该组车辆位于同一车道保持安全纵向距离跟驰行驶，或位于相邻车道保持安全纵向距离行驶。
其中，所述路段限制速度V为云端信息中的路段限速信息，根据不同路段限速信息的变化而变化。所述横向距离预设值D1为预防车辆横向发生碰撞预先设置的警戒值，其计算公式如下：
其中，t表示驾驶员的反应时间，一般取0.3至1.0秒，Vi表示某车辆组中第i辆车横向移动的初始速度，ai表示第i辆车横向移动的加速度，C1为调整参数，一般取1.0米至2.0米，可根据车辆宽度和道路宽度进行调整，当车辆i向两车之间的车道线靠近时，速度Vi为正值，ai也为正值；当车辆i向两车之间的车道线远离时，速度Vi为负值，ai也为负值。
所述纵向距离预设值D2为预防车辆纵向发生碰撞预先设置的警戒值，其计算公式如下：
D2＝(V2-V1)t+(a2-al)t2+C2
其中，t表示驾驶员的反应时间，一般取0.3至1.0秒，V1表示某车辆组中前车纵向移动的初始速度，a1表示前车纵向移动的加速度，V2表示某车辆组中后车纵向移动的初始速度，a2表示前车纵向移动的加速度，C2为调整参数，一般取10米至150米，可根据不同的道路情况进行调整，当车辆向前移动时，车辆的初始速度为正值，向后移动速度则为负值，当车辆加速行驶时加速度为正值，车辆减速行驶时加速度为负值。
进一步地，在步骤S4中，将路端感知子信息与云端数据进行融合形成路端感知信息。
进一步地，在步骤S5中，路端将路端感知信息发送至车端。
进一步地，在步骤S6中，车端接收到路端感知信息后，对路端感知信息进行分析，确定下一步车辆的行驶状态，进行车辆辅助驾驶控制。辅助驾驶控制包括加速、减速、换道等操作。
实施例二
如图5所示，本发明提供一种基于纯路端感知的网联式辅助驾驶控制***，该***包括云端，路端以及车端；
所述云端用于存储云端信息和接收路端数据以及将云端数据发送至路端，所述云端信息包括路段限速信息、路段封闭信息、施工路段信息、路段拥堵信息、车辆限高信息和禁止车辆通行信息；
所述路端由路侧设备、计算模块和路端通讯模块组成；所述路侧设备用于采集路端数据，所述路端数据包括气象数据、交通信号数据、视频数据、车辆的点迹数据、车辆的点云数据；所述计算模块用于接收到云端数据和路端数据，在对路端数据进行预处理后，对云端数据和路端数据进行计算，得到路端感知子信息，将路端感知子信息与云端数据进行融合形成路端感知信息；所述路端通讯模块用于将路端感知信息发送至车端；
其中，在对路端数据进行预处理后，对云端数据和路端数据进行计算，得到路端感知子信息，具体包括：利用气象数据、视频数据以及路端数据进行道路环境判断；利用交通信号数据、视频数据以及路端数据进行车辆识别跟踪和通行权限判断；利用车辆的点迹数据、车辆的点云数据、视频数据以及路端数据进行车辆超速预警和碰撞预警；
所述车端包括车载通讯模块、路端感知信息分析模块和车辆辅助驾驶控制模块；所述车载通讯模块用于接收路端感知信息；所述路端感知信息分析模块用于对路端感知信息进行分析，确定下一步车辆的行驶状态；所述车辆辅助驾驶控制模块用于根据下一步车辆的行驶状态，进行车辆辅助驾驶控制。
其中，通讯模块可以是专用短程通信(Dedicated Short Range Communications,DSRC)或C-V2X通信(Cellular-Vehicle to Everything)，例如LTE-V2X通信(Long TermEvolution-Vehicle to Everything)、5G-V2X(Fifth Generation-Vehicle toEverything)。
所述***，用以实现上述所述的一种基于纯路端感知的网联式辅助驾驶控制方法，为了避免冗余，在此不再赘述。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、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。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生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装置。
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。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (10)
1.一种基于纯路端感知的网联式辅助驾驶控制方法，其特征在于，包括：
S1：路侧设备采集路端数据，所述路端数据包括气象数据、交通信号数据、视频数据、车辆的点迹数据、车辆的点云数据；
S2：将路侧设备采集的路端数据实时上传至云端，来更新云端信息，将更新后的云端信息作为输入数据传送至路端，所述云端信息包括路段限速信息、路段封闭信息、施工路段信息、路段拥堵信息、车辆限高信息和禁止车辆通行信息；
S3：路端接收到云端数据后，在对路端数据进行预处理后，对云端数据和路端数据进行计算，得到路端感知子信息，具体包括：利用气象数据、视频数据以及路端数据进行道路环境判断；利用交通信号数据、视频数据以及路端数据进行车辆识别跟踪和通行权限判断；利用车辆的点迹数据、车辆的点云数据、视频数据以及路端数据进行车辆超速预警和碰撞预警；
S4：将路端感知子信息与云端数据进行融合形成路端感知信息；
S5：将路端感知信息发送至车端；
S6：车端接收到路端感知信息后，对路端感知信息进行分析，确定下一步车辆的行驶状态，进行车辆辅助驾驶控制。
2.根据权利要求1所述的基于纯路端感知的网联式辅助驾驶控制方法，其特征在于，所述路侧设备包括气象设备、交通信号设备、摄像头、毫米波雷达、激光雷达；
所述气象设备采集气象数据，所述气象数据包括温度、湿度、降水量、空气质量、风速，用于判断道路环境；
所述交通信号设备用于采集交通信号数据，所述交通信号数据包括各交叉口每个相位的红绿灯信息，用于判断车辆在行驶方向的通行权限；
所述摄像头用于采集视频数据，所述视频数据用于道路环境判断；
所述毫米波雷达用于采集车辆的点迹数据，所述激光雷达用于采集车辆的点云数据，所述车辆的点迹数据和所述车辆的点云数据用于车辆碰撞预警。
3.根据权利要求1所述的基于纯路端感知的网联式辅助驾驶控制方法，其特征在于，所述对路侧设备采集的路端数据进行预处理的方法包括：剔除异常数据、数据时序对齐。
4.根据权利要求1所述的基于纯路端感知的网联式辅助驾驶控制方法，其特征在于，所述利用气象数据、视频数据以及路端数据进行道路环境判断的方法为：
首先输入已时序对齐的实时气象数据和已时序对齐的实时视频数据；然后依据气象数据，对现场的温度、湿度、降水量、空气质量和风速进行分析，同时结合视频数据对能见度进行评估，从而对道路环境进行判断；最后得出路端感知子信息；若前方道路环境十分恶劣，则车辆禁止通行，并规划其他路线；若道路环境较为恶劣，则车辆减速慢行；若道路环境不会对车辆造成影响，则车辆正常通行。
5.根据权利要求1所述的基于纯路端感知的网联式辅助驾驶控制方法，其特征在于，所述利用交通信号数据、视频数据以及路端数据进行车辆识别跟踪和通行权限判断的方法为：
首先输入已时序对齐的实时交通信号数据和已时序对齐的实时视频数据；然后依据视频数据，采用机器学习算法对车辆进行识别和跟踪，并根据车辆的行驶轨迹，判断其行驶方向；最后依据实时交通信号数据，判断车辆行驶方向是否为绿灯，若信号为绿灯，则车辆具有通行权，正常通行，否则车辆禁止通行，直到信号转为绿灯。
6.根据权利要求1所述的基于纯路端感知的网联式辅助驾驶控制方法，其特征在于，所述利用车辆的点迹数据、车辆的点云数据、视频数据以及路端数据进行车辆超速预警和碰撞预警的方法为：
在获取已时序对齐的实时点迹数据、已时序对齐的实时点云数据和已时序对齐的实时视频数据后，首先依据已时序对齐的实时视频数据对道路标线进行识别，包括道路中线，车道线，道路边缘线，并通过已时序对齐的实时点云数据判断道路上各车辆的位置；
然后通过已时序对齐的实时点迹数据判断各车辆的轨迹和速度，判断各车辆是否超速，若车辆速度大于所在路段限制速度V，则路端感知子信息为该车辆超速，需减速通行；若车辆速度小于等于路段限制速度V，则路端感知子信息为车辆未超速，正常通行；
其次在识别各车辆的轨迹后，先将车辆进行分组配对，检测到的任一车辆需与其他所有车辆进行配对，即检测到n辆车，则会配对组；
最后对每一组中的车辆进行横向距离的判断，若横向距离小于等于预设值D1，则进行车辆间纵向距离判断，否则判定该组中的两辆车位于不同车道行驶，没有碰撞风险；在纵向距离判断过程中，若纵向距离小于等于预设值D2，则判定两车之间纵向距离过近，后车需减速行驶且前车避免急刹，否则判定该组车辆位于同一车道保持安全纵向距离跟驰行驶，或位于相邻车道保持安全纵向距离行驶。
7.根据权利要求6所述的基于纯路端感知的网联式辅助驾驶控制方法，其特征在于，所述路段限制速度V为云端信息中的路段限速信息，根据不同路段限速信息的变化而变化。
8.根据权利要求6所述的基于纯路端感知的网联式辅助驾驶控制方法，其特征在于，所述横向距离预设值D1为预防车辆横向发生碰撞预先设置的警戒值，其计算公式如下：
其中，t表示驾驶员的反应时间，一般取0.3至1.0秒，Vi表示某车辆组中第i辆车横向移动的初始速度，ai表示第i辆车横向移动的加速度，C1为调整参数，一般取1.0米至2.0米，可根据车辆宽度和道路宽度进行调整，当车辆i向两车之间的车道线靠近时，速度Vi为正值，ai也为正值；当车辆i向两车之间的车道线远离时，速度V为负值，ai也为负值。
9.根据权利要求6所述的基于纯路端感知的网联式辅助驾驶控制方法，其特征在于，所述纵向距离预设值D2为预防车辆纵向发生碰撞预先设置的警戒值，其计算公式如下：
D2＝(V2-V1)t+(a2-a1)t2+C2
其中，t表示驾驶员的反应时间，一般取0.3至1.0秒，V1表示某车辆组中前车纵向移动的初始速度，a1表示前车纵向移动的加速度，V2表示某车辆组中后车纵向移动的初始速度，a2表示前车纵向移动的加速度，C2为调整参数，一般取10米至150米，可根据不同的道路情况进行调整，当车辆向前移动时，车辆的初始速度为正值，向后移动速度则为负值，当车辆加速行驶时加速度为正值，车辆减速行驶时加速度为负值。
10.一种基于纯路端感知的网联式辅助驾驶控制***，其特征在于，包括云端，路端以及车端；
所述云端用于存储云端信息和接收路端数据以及将云端数据发送至路端，所述云端信息包括路段限速信息、路段封闭信息、施工路段信息、路段拥堵信息、车辆限高信息和禁止车辆通行信息；
所述路端由路侧设备、计算模块和路端通讯模块组成；所述路侧设备用于采集路端数据，所述路端数据包括气象数据、交通信号数据、视频数据、车辆的点迹数据、车辆的点云数据；所述计算模块用于接收到云端数据和路端数据，在对路端数据进行预处理后，对云端数据和路端数据进行计算，得到路端感知子信息，将路端感知子信息与云端数据进行融合形成路端感知信息；所述路端通讯模块用于将路端感知信息发送至车端；
其中，在对路端数据进行预处理后，对云端数据和路端数据进行计算，得到路端感知子信息，具体包括：利用气象数据、视频数据以及路端数据进行道路环境判断；利用交通信号数据、视频数据以及路端数据进行车辆识别跟踪和通行权限判断；利用车辆的点迹数据、车辆的点云数据、视频数据以及路端数据进行车辆超速预警和碰撞预警；
所述车端包括车载通讯模块、路端感知信息分析模块和车辆辅助驾驶控制模块；所述车载通讯模块用于接收路端感知信息；所述路端感知信息分析模块用于对路端感知信息进行分析，确定下一步车辆的行驶状态；所述车辆辅助驾驶控制模块用于根据下一步车辆的行驶状态，进行车辆辅助驾驶控制。
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