车辆到达时间预测方法、装置、设备及计算机存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种车辆到达时间预测方法、装置、设备及计算机存储介质。其中，车辆到达时间预测方法，包括：获取目标车辆数据、道路交通感知数据、信号机数据以及目标地图数据，其中，目标车辆数据为目标车辆通过车载单元OBU收集得到，道路交通感知数据为边缘计算单元MEC对路侧感知设备采集的目标道路区域的传感数据处理得到，目标道路区域包括停止线，信号机数据为停止线处的信号机的数据；根据目标车辆数据、道路交通感知数据、信号机数据以及目标地图数据中的至少一项，预测目标车辆到达停止线的目标时间。本申请实施例能够充分考虑各类交通因素对车辆行驶带来的影响，有助于提高预测得到的目标时间的准确度。得到的目标时间的准确度。得到的目标时间的准确度。

【技术实现步骤摘要】
车辆到达时间预测方法、装置、设备及计算机存储介质


[0001]本申请属于交通
，尤其涉及一种车辆到达时间预测方法、装置、设备及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]随着智慧交通的发展，道路中的信号机可以根据一些车辆的优先通行需求来确定合理的相位策略，以便这些车辆能够尽快通过路口。比如，在高峰时段，通过预测公交车到达信号机所在停止线的时间，可以为信号机确定合理的相位策略，以便公交车能够快速通过路口。
[0003]相关技术中，通常是根据车辆的实时位置来预测车辆到达停止线的时间，然而受到各类交通因素的影响，相关技术中预测得到的时间准确度较低。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种车辆到达时间预测方法、装置、设备及计算机存储介质，能够解决相关技术中预测车辆到达停止线的时间的准确度较低的问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种车辆到达时间预测方法，方法包括：
[0006]获取目标车辆数据、道路交通感知数据、信号机数据以及目标地图数据，其中，目标车辆数据为目标车辆通过车载单元OBU收集得到，道路交通感知数据为边缘计算单元MEC对路侧感知设备采集的目标道路区域的传感数据处理得到，目标道路区域包括停止线，信号机数据为停止线处的信号机的数据，目标地图数据包括目标车辆至停止线的行驶路径上的地图数据；
[0007]根据目标车辆数据、道路交通感知数据、信号机数据以及目标地图数据中的至少一项，预测目标车辆到达停止线的目标时间。
[0008]第二方面，本申请实施例提供了一种车辆到达时间预测装置，装置包括：
[0009]获取模块，用于获取目标车辆数据、道路交通感知数据、信号机数据以及目标地图数据，其中，目标车辆数据为目标车辆通过车载单元OBU收集得到，道路交通感知数据为边缘计算单元MEC对路侧感知设备采集的目标道路区域的传感数据处理得到，目标道路区域包括停止线，信号机数据为停止线处的信号机的数据，目标地图数据包括目标车辆至停止线的行驶路径上的地图数据；
[0010]预测模块，用于根据目标车辆数据、道路交通感知数据、信号机数据以及目标地图数据中的至少一项，预测目标车辆到达停止线的目标时间。
[0011]第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
[0012]处理器执行计算机程序指令时实现如第一方面所示的车辆到达时间预测方法。
[0013]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面所示的车辆到达时间预
测方法。
[0014]本申请实施例提供的车辆到达时间预测方法，根据目标车辆数据、道路交通感知数据、信号机数据以及目标地图数据中的至少一项，来越策目标车辆到达停止线的目标时间，其中，目标车辆数据为目标车辆通过OBU手机得到，道路交通感知数据为MEC对路侧感知设备采集的目标道路区域的传感数据处理得到，信号机数据为停止线处的信号机的数据，目标地图数据包括目标车辆至停止线的行驶路径上的地图数据。本申请实施例在预测车辆到达停止线的目标时间的过程中，获取了来自多个设备的数据，进而能够充分考虑各类交通因素对车辆行驶带来的影响，有助于提高预测得到的目标时间的准确度。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0016]图1是可应用本申请实施例提供的车辆到达时间预测方法的一个框架的结构示意图；
[0017]图2是框架中各个设备在道路环境中的位置示意图；
[0018]图3是框架中各个设备之间数据处理与传输关系的示意图；
[0019]图4是本申请实施例提供的车辆到达时间预测方法的流程示意图；
[0020]图5是边缘计算单元融合各个路侧感知设备的传感数据的原理图；
[0021]图6是目标车辆位置获取过程的原理图；
[0022]图7是目标到达停止线所需目标时间的计算流程图；
[0023]图8是本申请实施例提供的车辆到达时间预测装置的结构示意图；
[0024]图9是本申请又一个实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0025]下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本申请进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本申请，而不是限定本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本申请的示例来提供对本申请更好的理解。
[0026]需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0027]为了解决现有技术问题，本申请实施例提供了一种车辆到达时间预测方法、装置、设备及计算机存储介质。下面首先对本申请实施例所提供的车辆到达时间预测方法进行介
绍。
[0028]如图1所示，图1为可以应用本申请实施例提供的车辆到达时间预测方法的一个框架的结构示意图。
[0029]该框架可以主要包括车辆11、路侧单元12(RoadSide Unit，RSU)、边缘计算单元13(Mobile Edge Computing，MEC)、路侧感知设备14以及信号机15。
[0030]如图2所示，图2为上述框架中的各个设备在道路环境中的位置示意图，其中，
[0031]车辆11可以包括车载单元(OnBoard Unit，OBU)，通常情况下，车辆可以行驶在道路中。本申请实施例中，将主要以车辆11为公交车为例进行说明，相应地，下文中的目标车辆可以认为是公交车，记为HV，道路中除目标车辆以外的车辆可以记为V1、V2、V3等。
[0032]当然，在实际应用中，目标车辆也可以是其他具有载客功能的车辆，例如出租车或者救护车等等。
[0033]RSU可以是设置在路侧，比如红绿灯路口，或者是远离红绿灯路口的道路的一侧等，此处不作具体限定。
[0034]MEC可以与路侧感知设备连接，以用于处理路侧感知设备感知的数据。举例来说，路侧感知设备可以包括摄像头，MEC可以对摄像头本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆到达时间预测方法，其特征在于，包括：获取目标车辆数据、道路交通感知数据、信号机数据以及目标地图数据，其中，所述目标车辆数据为目标车辆通过车载单元OBU收集得到，所述道路交通感知数据为边缘计算单元MEC对路侧感知设备采集的目标道路区域的传感数据处理得到，所述目标道路区域包括停止线，所述信号机数据为所述停止线处的信号机的数据，所述目标地图数据包括所述目标车辆至所述停止线的行驶路径上的地图数据；根据所述目标车辆数据、所述道路交通感知数据、所述信号机数据以及所述目标地图数据中的至少一项，预测所述目标车辆到达所述停止线的目标时间。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述道路交通感知数据包括在停止线处的排队车辆的排队长度，所述目标车辆数据包括目标车辆速度与目标车辆位置；所述根据所述目标车辆数据、所述道路交通感知数据、所述信号机数据以及所述目标地图数据的至少一项，预测所述目标车辆到达所述停止线的目标时间，包括：在所述排队长度等于0的情况下，根据所述目标车辆速度以及第一路径长度，预测所述目标时间，所述第一路径长度为所述目标车辆位置到所述停止线的路径长度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标车辆数据、所述道路交通感知数据、所述信号机数据以及所述目标地图数据的至少一项，预测所述目标车辆到达所述停止线的目标时间，包括：在排队长度大于0，且所述目标车辆未处于排队状态时，根据所述信号机数据、第一路径长度、目标车辆速度以及所述排队长度，预测所述目标时间。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在所述排队长度大于0，且所述目标车辆未处于排队状态时，根据所述信号机数据、第一路径长度、目标车辆速度以及所述排队长度，预测所述目标时间，包括：确定第一时间、第二时间、第三时间以及第四时间，所述第一时间为根据所述信号机数据确定的当前红绿灯周期中的红灯剩余时间，一个红绿灯周期包括一个红灯周期以及所述红灯周期的下一个绿灯周期，所述第二时间为预设车辆启动损失时间，所述第三时间为根据所述排队长度确定的车辆消散时间，所述第四时间为根据所述第一路径长度、所述目标车辆速度以及所述排队长度确定的所述目标车辆行驶至排队车辆的尾部的时间；在所述第四时间大于所述第一时间、所述第二时间以及所述第三时间之和时，根据所述目标车辆速度以及第一路径长度，预测所述目标时间；在所述第四时间小于或等于所述第一时间、所述第二时间以及所述第三时间之和时，确定第五时间，所述第五时间为所述目标车辆从所述排队车辆的尾部行驶至所述停止线的时间，根据所述第一时间、所述第二时间、所述第三时间、所述第四时间以及所述第五时间，预测所述目标时间。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标车辆数据、所述道路交通感知数据、所述信号机数据以及所述目标地图数据的至少一项，预测所述目标车辆到达所述停止线的目标时间，包括：在排队长度大于0，且所述目标车辆处于排队状态时，确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：张长隆，付沛沛，杨晓东，
申请(专利权)人：长沙智能驾驶研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：