【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车辆安全监控，具体涉及一种基于远程驾驶的车辆编队安全监控系统。
技术介绍
1、在过去的几十年中，随着交通运输系统的不断发展和改进，人们对交通效率和安全性的要求越来越高，特别是在城市化进程加速的今天，交通拥堵问题日益突出，对交通运输系统提出了更高的要求。
2、传统的车辆运输方式存在安全隐患和效率低下的问题，车辆之间通常安全距离过大，运输效率不高，同时因为人为因素造成的某些交通事故仍然居高不下。为了解决这些问题，近年来，车辆编队技术被提出并得到广泛关注。
3、然而，现有的车辆编队技术通常基于传统无人驾驶或者遥控方式，需要人工干预和监督。而且，该技术的可靠性和安全性存在一定的局限性，由于传感器和通信技术的限制，车辆感知和通信不够准确、快速。同时，现有技术的路径规划、速度控制和协同控制等方面仍然存在一定的问题，在特定环境下经常导致车辆编队的失控和事故的发生。
4、因此，开发一种更加准确、安全和高效的基于远程驾驶的车辆编队安全监控系统非常重要。这种技术可使车辆编队更加协调和高效，更具安全性，提高了人们对公路运输效率和安全问题的满意度。它可以通过更快速、准确的车辆感知和通信技术，以及更可靠的路径规划、速度控制和协同控制等方面的优化，进一步提高车辆编队的安全性和运输效率。其中，远程驾驶技术将起到至关重要的作用，可以实现车辆的自主控制，从而降低人为干预的风险和交通事故的发生率。
5、因此，可以预见，基于远程驾驶的车辆编队安全监控系统将成为未来交通运输系统的重要发展方向，并将为人们的生
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于远程驾驶的车辆编队安全监控系统。
3、(二)技术方案
4、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于远程驾驶的车辆编队安全监控系统，包括
5、车辆感知模块：该模块负责通过传感器获取车辆周围环境信息，包括前方车辆的相对位置、速度和加速度；
6、通信模块：该模块负责车辆间和车辆与监控中心之间的通信，实现信息共享和协同操作；
7、决策与控制模块：该模块负责对车辆编队进行安全、高效的决策与控制；
8、监控中心模块：该模块用于监控和管理车辆编队的状态，对异常情况进行预警和处理。
9、作为本专利技术优选的技术方案，所述传感器采用激光雷达、摄像头、超声波传感器、gps或者惯性测量单元中的一种或者几种。
10、作为本专利技术优选的技术方案，所述车辆感知模块具体包括
11、目标检测与跟踪：使用计算机视觉算法并结合传感器检测前方车辆，并跟踪其位置和运动状态；
12、车道检测与识别：通过图像处理算法并结合传感器，检测车辆当前所在车道，并获取车道线信息。
13、作为本专利技术优选的技术方案，所述目标检测与跟踪使用基于深度学习的算法，采用卡尔曼滤波器的目标跟踪算法、yolo、faster或者r-cnn中的一种或者几种，车道检测与识别可以使用图像处理技术，采用canny边缘检测或者hough变换中的一种或者几种。
14、作为本专利技术优选的技术方案，所述通信模块：主要包括：
15、车辆间通信：使用车辆间通信协议，传输车辆感知模块获取的周围环境信息，并接收其他车辆的信息，车辆间通信可以使用车载通信系统，如车载无线电和车辆自组网技术，采用lte-v或者dsrc中的一种或者几种。
16、车辆和监控中心通信：与监控中心建立通信连接，传输车辆编队的状态信息、异常情况和决策结果，车辆和监控中心通信可以使用5g或者wi-fi，通过tcp/ip协议进行数据传输。
17、作为本专利技术优选的技术方案，所述决策与控制模块：主要包括：
18、编队路径规划：基于车辆感知模块提供的信息，利用路径规划算法确定编队的行驶路径，考虑路况、车辆之间的安全距离因素，编队路径规划可以使用基于图搜索的算法；
19、编队速度控制：根据编队的当前情况和路径规划结果，通过速度控制算法调整车辆的行驶速度，保持编队整体的稳定性和安全性；
20、编队协同操作：通过协同控制算法，使编队中的每辆车辆按照统一的策略进行操作，实现更高效、更安全的编队行驶，编队协同操作可以使用分布式控制算法，通过车辆间的通信和交互，统一策略和行动。
21、作为本专利技术优选的技术方案，所述基于图搜索的算法采用a*算法或者dijkstra算法中的一种或者几种，分布式控制算法采用consensus算法或者leader-follower算法一种或者几种。
22、作为本专利技术优选的技术方案，所述监控中心模块：主要包括：
23、编队状态监测：实时接收车辆传输的状态信息，包括位置、速度、加速度，进行监测和分析，编队状态监测可以使用实时定位和数据处理技术，如gps和传感器融合，对车辆信息进行分析和监测；
24、异常检测与预警：通过异常检测算法，对编队中的异常行为进行检测，并及时发送预警信息给相关人员，异常检测与预警可以使用机器学习算法，对编队的行为进行分类和预警；
25、任务调度与指令下发：根据监测结果和决策结果，进行任务调度和指令下发，保障编队安全运行，任务调度与指令下发可以使用调度算法和通信协议，根据监测结果和决策结果，为编队下发控制指令或者更新任务。
26、作为本专利技术优选的技术方案，所述异常检测与预警可以使用机器学习算法，如支持向量机(svm)或者深度学习模型。
27、(三)有益效果
28、与现有技术相比：
29、该技术方案的有益效果包括：
30、1.提高车辆编队的安全性：通过车辆感知模块获取周围环境信息，实现对编队行驶过程中的风险点检测和分析，及时发现和预警可能存在的危险情况，提高编队驾驶的安全性。
31、2.提高车辆编队的效率：通过基于路径规划和协同控制的决策与控制模块，实现编队车辆的自动化控制，实现高效、稳定的编队行驶，提高车辆编队的效率。
32、3.实现编队车辆的远程监控和调度：通过监控中心模块对车辆编队的状态进行实时监测和分析，实现编队车辆的远程监控和调度，及时响应异常情况，保障编队安全运行。
33、4.降低驾驶人员的压力和负担：通过实现自动驾驶和远程监控与调度，降低驾驶人员的驾驶压力和负担，提高驾驶员的工作效率和工作质量。
34、5.推动智能交通和自动驾驶技术的发展：该技术方案利用先进的传感器、数据处理和机器学习算法，实现了远程驾驶和车辆编队的智能化控制，推动了智能交通和自动驾驶技术的发展。
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1.一种基于远程驾驶的车辆编队安全监控系统，其特征在于：包括
2.根据权利要求1所述的一种基于远程驾驶的车辆编队安全监控系统，其特征在于：所述传感器采用激光雷达、摄像头、超声波传感器、GPS或者惯性测量单元中的一种或者几种。
3.根据权利要求1所述的一种基于远程驾驶的车辆编队安全监控系统，其特征在于：所述车辆感知模块具体包括
4.根据权利要求3所述的一种基于远程驾驶的车辆编队安全监控系统，其特征在于：所述目标检测与跟踪使用基于深度学习的算法，采用卡尔曼滤波器的目标跟踪算法、YOLO、Faster或者R-CNN中的一种或者几种，车道检测与识别可以使用图像处理技术，采用Canny边缘检测或者Hough变换中的一种或者几种。
5.根据权利要求1所述的一种基于远程驾驶的车辆编队安全监控系统，其特征在于：所述通信模块：主要包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于远程驾驶的车辆编队安全监控系统，其特征在于：所述决策与控制模块：主要包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于远程驾驶的车辆编队安全监控系统，其特征在于：所述基于
8.根据权利要求1所述的一种基于远程驾驶的车辆编队安全监控系统，其特征在于：所述监控中心模块：主要包括：
9.根据权利要求8所述的一种基于远程驾驶的车辆编队安全监控系统，其特征在于：所述异常检测与预警可以使用机器学习算法，如支持向量机(SVM)或者深度学习模型。
...【技术特征摘要】
1.一种基于远程驾驶的车辆编队安全监控系统，其特征在于：包括
2.根据权利要求1所述的一种基于远程驾驶的车辆编队安全监控系统，其特征在于：所述传感器采用激光雷达、摄像头、超声波传感器、gps或者惯性测量单元中的一种或者几种。
3.根据权利要求1所述的一种基于远程驾驶的车辆编队安全监控系统，其特征在于：所述车辆感知模块具体包括
4.根据权利要求3所述的一种基于远程驾驶的车辆编队安全监控系统，其特征在于：所述目标检测与跟踪使用基于深度学习的算法，采用卡尔曼滤波器的目标跟踪算法、yolo、faster或者r-cnn中的一种或者几种，车道检测与识别可以使用图像处理技术，采用canny边缘检测或者hough变换中的一种或者几种。
5.根据权利要求1所述的一种基于远程驾驶的车辆...
【专利技术属性】
技术研发人员：王天生，胡筱娥，陈德灯，滕宇，林秀明，
申请(专利权)人：南宁智谷科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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