一种面向网联货运车队的车路协同多级预警系统及方法技术方案

一种面向网联货运车队的车路协同多级预警系统及方法，包括信息采集模块、信息处理模块和信息收发模块；信息采集模块、信息处理模块和信息收发模块依次连接；信息采集模块包括路侧信息采集模块和车辆信息采集模块，用于获取当前路段路面状况、特勤车辆所处位置和交通事故发生位置信息，以及目标车队的各车辆行驶参数、位置和车况信息；本发明专利技术结合国内车路协同领域现有的技术条件与货运物流上下游产业链需求进行考虑，对车路协同方法在货运车队上的应用场景与技术手段进行优化，针对性的解决了车队内部车辆在近距离跟驰下因驾驶员视野盲区扩大以及车队在面对超视距交通突发事件时因无法及时感知事故发生距离导致的交通安全风险。全风险。全风险。

【技术实现步骤摘要】
一种面向网联货运车队的车路协同多级预警系统及方法


[0001]本专利技术涉及交通安全和车路协同领域，尤其涉及一种面向网联货运车队的车路协同多级预警系统及方法。

技术介绍

[0002]目前车辆编队协同驾驶是目前车路协同的研究热点之一，由于货车队列在编队驾驶领域存在较大可能实现并率先投入工业运营实景中，因此利用智能网联车路协同实现车队编队驾驶行为应当重点关注。货运车队进入编队驾驶状态后受屏障效应的阻碍，视野盲区内或超视距区域内存在交通事件时，驾驶员无法快速感知危险情况并做出预先应对决策，车队驾驶安全性大大降低。因此，通过车路通信、车车通信技术手段对网联货运编队驾驶车队进行提前预警成为车辆编队驾驶的研究关键点。
[0003]现有技术中，货运车队编队驾驶大多通过V2V(Vehicle to Vehicle，即车车通信技术)实现队列控制，部分车队引入DSRC短程通信技术，实现V2X(Vehicle to Everything，即车联网技术)与V2V协同控制，这一方法通过货车车队头车结合路侧发来的路段信息对驾驶下游方向交通状况进行判断处理，做出驾驶决策，后车根据车辆传感器获取到的行驶信息与前车发来的驾驶预警策略判断跟驰状态。这一技术手段能够将车队间车辆间距保持在10
‑
30米内，实现特定路段内在保证货车车队安全性下的自动驾驶。在不采用自动驾驶手段的预警方案中，部分技术提出使用手机作为车载终端接收预警信息。
[0004]上述现有技术存在的问题为：货车队列在仅通过V2V进行队列控制时跟车间距较长，燃油经济性差，适用局限性大；通过V2V与V2X结合进行队列控制所需硬件成本巨大，难以达到工业投产要求。同时，基于国内货运与车路协同
现状，驾驶员仍无法从上下游产业链中完全脱离，在编队驾驶较近距离跟驰前提下，驾驶员视野盲区变大，无法及时感知道路危险状况，使得编队驾驶存在极大的安全隐患，导致货运车队只能以牺牲经济成本为代价，人为驾驶货运车辆进行远距离跟驰，这也导致驾驶疲劳事故频发，降低整个货运物流系统的效益。同时，用手机作为车载预警终端的方案，手机在受到干扰时信号强弱变化范围大，作为终端无法稳定显示预警策略，存在较高的安全隐患。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种面向网联货运车队的车路协同多级预警系统及方法，以解决现有技术下货车队列受视距阻碍面对突发道路交通事件驾驶安全性低以及车队跟驰距离远燃油经济性低的问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0007]一种面向网联货运车队的车路协同多级预警系统，包括信息采集模块、信息处理模块和信息收发模块；信息采集模块、信息处理模块和信息收发模块依次连接；
[0008]信息采集模块包括路侧信息采集模块和车辆信息采集模块，用于获取当前路段路面状况、特勤车辆所处位置和交通事故发生位置信息，以及目标车队的各车辆行驶参数、位
置和车况信息；
[0009]信息处理模块包括路侧的多个边缘云计算处理平台和中心云计算处理平台，以及车载端的车载计算处理平台；分别用于计算分析目标车队的第一阶段行驶策略、多路段全景行驶策略和第二阶段预警方案；
[0010]信息收发模块包括路侧信息收发模块和车辆信息收发模块，用于路测信息和车辆各信息的接收、传递和输出。
[0011]进一步的，路侧信息采集模块包括交通流量传感器和差分定位基站；车辆信息采集模块包括车辆行驶参数传感器、GPS定位单元和ECU电子控制单元；交通流量传感器和差分定位基站连接边缘云计算处理平台，车辆行驶参数传感器、GPS定位单元和ECU电子控制单元连接车载计算处理平台。
[0012]进一步的，路侧信息收发模块包括通信基站和若干个路侧单元RSU；车辆信息收发模块包括车辆CAN总线、车载单元OBU和车载预警装置；通信基站和若干个路侧单元RSU连接边缘云计算处理平台，车辆CAN总线、车载单元OBU和车载预警装置连接车载计算处理平台。
[0013]进一步的，车载预警装置为可视化预警装置。
[0014]进一步的，一种面向网联货运车队的车路协同预警方法，包括以下步骤：
[0015]步骤1，路侧的交通流量传感器和差分定位基站获取当前路段交通信息，并向所在路段路侧单元RSU发送所述当前路段交通信息；车载系统内车辆传感器和ECU电子控制单元获取目标车队信息，并向目标车队OBU发送所述目标车队信息；
[0016]步骤2，路侧单元RSU将路段交通信息和目标车队行驶信息发送给该路段路侧边缘云计算处理平台，由边缘云计算处理平台对多源数据进行打包，生成融合感知数据；路侧边缘云计算处理平台对生成的融合感知数据进行解码，识别道路交通状况与目标货运车队的相互关系；
[0017]步骤3，对当前路段是否有交通事件发生，是否属于货运车队行驶方向下游，以及是否属于货运车队视距范围外进行判断，若是，进行下一步判断，判断均为是，则路侧边缘云计算处理平台对融合感知数据进行进一步解码，并对数据进行完整处理，针对目标货运车队各车辆计算第一阶段行驶策略，并发送给当前路段路侧单元RSU，当前路段路侧单元RSU将第一阶段行驶策略传输给目标车队各车辆OBU；若否，将融合感知数据传输到中心云计算处理平台，中心云计算处理平台对接收到的多路段交通信息与当前路段融合感知数据完整解码并进行处理，计算出多路段全景行驶策略，将其传递给通信基站，通信基站将多路段全景行驶策略发送给目标车队各车辆OBU；
[0018]步骤4，货运车队各车辆车载单元OBU接收由当前路段路侧单元RSU发送来的第一阶段行驶策略或由通信基站发送来的多路段全景行驶策略；各车辆车载单元OBU将第一阶段行驶策略或多路段全景行驶策略传输给车载计算处理平台；车载计算处理平台对行驶策略进行解码，识别行驶策略中的行驶主题；
[0019]步骤5，对行驶主题是否为紧急制动，是否为缓制动，是否为避让进行判断；若是，则车载计算处理平台进行第二阶段预警方案判断，若否，进行下一步判断；车载计算处理平台将第二阶段预警方案通过CAN总线传输至车载预警装置；车载计算处理平台将多路段全景行驶策略通过CAN总线直接传输到车载预警装置；目标车队各车辆驾驶员根据车载预警装置的预警显示方案做出相应驾驶操作。
[0020]进一步的，步骤1中，路段交通信息包括当前路段交通事件的位置信息所在路段的特勤车辆位置信息路面车道宽度w
r
，特勤车辆的行驶速度v
s
以及加速度a
s
，并通过预设路面材料的摩擦系数和采集到的天气状况判断当前路段的摩擦系数μ
r
；目标车队信息包括目标车队各车辆之间的间距d
i,i+1
,目标车队各车辆的瞬时行驶速度v
Li
、瞬时加速度a
Li
、整车质量M
Li
，以及最大制动力F
i,max
。
[0021]进一步的，步骤3中，第一阶段行驶策略，分为三种策略状态：本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向网联货运车队的车路协同多级预警系统，其特征在于，包括信息采集模块、信息处理模块和信息收发模块；信息采集模块、信息处理模块和信息收发模块依次连接；信息采集模块包括路侧信息采集模块和车辆信息采集模块，用于获取当前路段路面状况、特勤车辆所处位置和交通事故发生位置信息，以及目标车队的各车辆行驶参数、位置和车况信息；信息处理模块包括路侧的多个边缘云计算处理平台和中心云计算处理平台，以及车载端的车载计算处理平台；分别用于计算分析目标车队的第一阶段行驶策略、多路段全景行驶策略和第二阶段预警方案；信息收发模块包括路侧信息收发模块和车辆信息收发模块，用于路测信息和车辆各信息的接收、传递和输出。2.根据权利要求1所述的一种面向网联货运车队的车路协同多级预警系统，其特征在于，路侧信息采集模块包括交通流量传感器和差分定位基站；车辆信息采集模块包括车辆行驶参数传感器、GPS定位单元和ECU电子控制单元；交通流量传感器和差分定位基站连接边缘云计算处理平台，车辆行驶参数传感器、GPS定位单元和ECU电子控制单元连接车载计算处理平台。3.根据权利要求1所述的一种面向网联货运车队的车路协同多级预警系统，其特征在于，路侧信息收发模块包括通信基站和若干个路侧单元RSU；车辆信息收发模块包括车辆CAN总线、车载单元OBU和车载预警装置；通信基站和若干个路侧单元RSU连接边缘云计算处理平台，车辆CAN总线、车载单元OBU和车载预警装置连接车载计算处理平台。4.根据权利要求3所述的一种面向网联货运车队的车路协同多级预警系统，其特征在于，车载预警装置为可视化预警装置。5.一种面向网联货运车队的车路协同预警方法，其特征在于，基于权利要求1至4任意一项所述的一种面向网联货运车队的车路协同多级预警系统，包括以下步骤：步骤1，路侧的交通流量传感器和差分定位基站获取当前路段交通信息，并向所在路段路侧单元RSU发送所述当前路段交通信息；车载系统内车辆传感器和ECU电子控制单元获取目标车队信息，并向目标车队OBU发送所述目标车队信息；步骤2，路侧单元RSU将路段交通信息和目标车队行驶信息发送给该路段路侧边缘云计算处理平台，由边缘云计算处理平台对多源数据进行打包，生成融合感知数据；路侧边缘云计算处理平台对生成的融合感知数据进行解码，识别道路交通状况与目标货运车队的相互关系；步骤3，对当前路段是否有交通事件发生，是否属于货运车队行驶方向下游，以及是否属于货运车队视距范围外进行判断，若是，进行下一步判断，判断均为是，则路侧边缘云计算处理平台对融合感知数据进行进一步解码，并对数据进行完整处理，针对目标货运车队各车辆计算第一阶段行驶策略，并发送给当前路段路侧单元RSU，当前路段路侧单元RSU将第一阶段行驶策略传输给目标车队各车辆OBU；若否，将融合感知数据传输到中心云计算处理平台，中心云计算处理平台对接收到的多路段交通信息与当前路段融合感知数据完整解码并进行处理，计算出多路段全景行驶策略，将其传递给通信基站，通信基站将多路段全景行驶策略发送给目标车队各车辆OBU；步骤4，货运车队各车辆车载单元OBU接收由当前路段路侧单元RSU发送来的第一阶段
行驶策略或由通信基站发送来的多路段全景行驶策略；各车辆车载单元OBU将第一阶段行驶策略或多路段全景行驶策略传输给车载计算处理平台；车载计算处理平台对行驶策略进行解码，识别行驶策略中的行驶主题；步骤5，对行驶主题是否为紧急制动，是否为缓制动，是否为避让进行判断；若是，则车载计算处理平台进行第二阶段预警方案判断，若否，进行下一步判断；车载计算处理平台将第二阶段预警方案通过CAN总线传输至车载预警装置；车载计算处理平台将多路段全景行驶策略通过CAN总线直接传输到车载预警装置；目标车队各车辆驾驶员根据车载预警装置的预警显示方案做出相应驾驶操作。6.根据权利要求5所述的一种面向网联货运车队的车路协同预警方法，其特征在于，步骤1中，路段交通信息包括当前路段交通事件的位置信息所在路段的特勤车辆位置信息路面车道宽度w
r
，特勤车辆的行驶速度v
s
以及加速度a
s
，并通过预设路面材料的摩擦系数和采集到的天气状况判断当前路段的摩擦系数μ
r
；目标车队信息包括目标车队各车辆之间的间距d
i，i+1
，目标车队各车辆的瞬时行驶速度v
Li
、瞬时加速度a
Li
、整车质量M
Li
，以及最大制动力F
i，max
。7.根据权利要求5所述的一种面向网联货运车队的车路协同预警方法，其特征在于，步骤3中，第一阶段行驶策略，分为三种策略状态：I.紧急制动策略状态：根据融合感知数据中的交通信息与目标车队所采集的参数，对紧急制动情景进行如下判断：紧急制动所需制动距离计算服从公式(2
‑
1)：F
ui，brake
＝F
i，max
ꢀꢀꢀꢀ
(2
‑
2)距离模长服从公式(2
‑
3)：判断条件服从公式(2
‑
4)：α
i
D
ui，brake
≥L
i
ꢀꢀꢀꢀ
(2
‑
4)其中，D
ui，brake
为目标货运车队中第i辆车紧急制动所需制动距离，g为重力加速度，v
Li
为目标货运车队中第i辆车瞬时行驶速度，a
i
为目标货运车队中第i辆车瞬时加速度，t
ri
为目标货运车队中第i辆车驾驶员反应时间，t0为系统信息交互时延，M
Li
为目标货运车队第i辆车的整车质量，F
i，max
为目标货运车队第i辆车最大制动力，μ
r
为目标车队所在路段路面综合摩擦系数；α
i
为目标货运车队第i辆车的紧急制动缓冲系数；L
i
为目标货运车队第i辆车与交通事件之间的距离，为差分定位基站测定的交通事件位置，用经纬度表示，其中为经度，为纬度，与之同理；满足公式(2
‑
4)时，对该车辆第一阶段行驶策略判定为紧急制动；
II.缓制动策略状态：根据融合感知数据中的交通信息与目标车队所采集的参数，对缓制动情景进行如下判断：缓制动所需制动距离计算服从公式(2
‑
5)：F
si，brake
＝k
i
F
i，max
ꢀꢀꢀꢀ
(2
‑
6)判断条件服从公式(2
‑
7)：β
i
D
si，bra...

【专利技术属性】
技术研发人员：李金京，高思蒙，程志喜，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：