一种基于车辆运行特征的道路静态信息主动服务方法

1.本发明涉及智能交通领域，更具体地，涉及一种基于车辆运行状态特征的道路静态信息主动服务方法。

背景技术：

2.随着通信技术、大数据技术和人工智能等科技的迅速发展，网联驾驶与自动驾驶已经成为智能交通系统的重点与热点技术之一，以期革新交通流的效率与安全水平。
3.然而，网联驾驶技术和自动驾驶技术仍面临多个层面的挑战，包括精准感知运行的环境、精准定位和可靠高效地控制运行状态等。其中，精准感知运行环境是目前网联驾驶与自动驾驶共同面临的基础性难题，该问题将持续挑战着网联交通的发展。以往方法多数关注如何提升车辆本身精准感知环境的能力，或实现车辆与高精地图的同步信息更新，但上述两个路径不仅将大幅增加车辆感知设备的成本，而且仍然难以攻克车辆无法采集多角度静态道路设施信息的问题，致使无法从根本上提升智能车辆适应道路条件的水平。

技术实现要素：

4.本发明的目的在于基于网联车辆运行特征的情况，为车辆主动提供道路静态信息服务，有助于提高网联车辆对道路静态设施的感知能力，改善其对道路约束的适应能力，以经济、可靠、精准的路侧信息辅助革新网联车辆的运行效率和安全水平。
5.以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。
6.根据本发明的一方面，提供了一种基于车辆运行特征的道路静态信息主动服务方法，包括：
7.s1、确立路侧单元的通信模式及其特征，明确路侧单元在各种运行环境下稳定通信的空间范围；
8.s2、根据路侧单元稳定通信的范围，划分路侧信息服务的道路区间，明确各道路信息服务区间的两端临界点；
9.s3、提取各道路区间范围内的车辆运行数据，并分析车辆运行状态的特征，包括车型分布、速度分布和运行路径；
10.s4、采用模糊分类法，对不同属性特征的车辆进行分类，并明确每类车辆的特征；
11.s5、提取各道路区间内不同道路静态设施的构成要素及要素特征，并实现道路静态要素的结构化描述；
12.s6、结合s4中不同类型车辆的运行特征，封装各类车辆需要的道路静态设施信息；
13.s7、为道路静态设施信息包添加标签，辅助车载终端对道路静态设施信息服务包的选择性接收；
14.s8、对上述带有车辆类型标签的道路静态信息包进行发布。
15.优选地，步骤s1中所述明确路侧单元在各种运行环境下稳定通信的空间范围，具体方法为：基于不同工作环境对道路通信范围的影响，确立路侧单元稳定通信的范围，计算公式如下：
[0016][0017]
式中，r指的是设定的路侧单元稳定通信的空间范围，r
x
是指路侧单元在环境x下稳定通信的空间范围，x是指路侧单元通信的典型环境全集。
[0018]
优选地，步骤s3可依托各种车路通信设备以及车辆监测设备，获得路侧设备服务区间内的车辆运行状态特征，并建立相应的车辆状态特征数据库，包括以下数据字段：
[0019]
vehicle_id，数据类型为varchar(10)，表示车辆车牌；
[0020]
vehicle_length，数据类型为number，表示车辆长度；
[0021]
vehicle_weight，数据类型为number，表示车辆总质量；
[0022]
vehicle_height，数据类型为number，表示车辆总高；
[0023]
priority，数据类型为binary，表示车辆是否有优先权；
[0024]
speed，数据类型为float，表示车辆运行速度；
[0025]
lane_id，数据类型为number，表示车道编号；
[0026]
direction，数据类型为varchar(8)，表示车辆运行方向。
[0027]
优选地，步骤s4采用sugeno型推理的模糊分类方法，对多属性的车辆运行进行分类，并明确各类运行状态车辆的特征。
[0028]
优选地，步骤s5可分解为如下子步骤：
[0029]
s51、对道路静态设施的构成要素进行分类，分为道路标志、道路标线、道路几何特征和信号控制特征；
[0030]
s52、针对道路标志，分别确立指路型标志和禁止型标志；
[0031]
s53、针对道路标线，分别确立各车道的道路标线约束，包括标线类型及其形状参数；
[0032]
s54、针对道路几何特征，分别确立各车道的平纵横参数及道路交叉口、开口参数；
[0033]
s55、针对信号控制特征，分别确立各车道所在相位的绿、黄和红灯的始末时间及持续时间参数；
[0034]
s56、面向道路其他要素，建立其相应的参数；
[0035]
s57、上述道路静态设施要素参照国际高精地图的格式规范opendrive，首先确定道路参考线及其起点，然后沿着参考线，逐段确定上述各要素的分布位置，实现道路设施要素信息的精准采集。
[0036]
优选地，步骤s6在分析各类车辆对道路静态设施信息需求的基础上，从道路静态设施要素中筛选与之密切相关的要素，并按照各要素对车辆安全、高效行驶的重要性水平，进行要素封装。
[0037]
优选地，步骤s7对封装的道路静态设施要素进行标签说明，标记各组封装的信息所服务的车辆类型。
[0038]
优选地，步骤s8通过路侧单元的通信方式，将标记了服务车辆类型的道路静态设施要素的信息封装包进行发布与传输。
[0039]
本发明实施例的有益效果如下：
[0040]
本发明所述技术方案基于道路数字化平台，实现道路静态设施信息的精准采集，并基于车辆的运行状态特征，提取并封装车辆需要的道路静态设施信息，并向网联车辆发布。网联车辆通过解读对应自身运行特征的道路信息，实现对道路条件的全方位识别，为精准控制车辆的运行参数奠定基础，从而革新网联车辆的运行效率与安全水平。
附图说明
[0041]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
[0042]
在结合以下附图阅读本公开的实施例的详细描述之后，能够更好地理解本发明的上述特征和优点。在附图中，各组件不一定是按比例绘制，并且具有类似的相关特性或特征的组件可能具有相同或相近的附图标记。
[0043]
图1是本技术实施例提供的基于车辆运行特征的道路静态信息主动服务方法的具体实施流程示意图；
[0044]
图2是一具体实施例中的道路静态设施要素分布示意图；
[0045]
图3是一具体实施例中基于道路中心参考线的各要素参数表。
具体实施方式
[0046]
以下结合附图和具体实施例对本发明作详细描述。注意，以下结合附图和具体实施例描述的诸方面仅是示例性的，而不应被理解为对本发明的保护范围进行任何限制。
[0047]
为了革新网联车辆对道路环境的感知能力，发明人想到基于日趋完善的路侧通信和数字化道路平台，为网联车辆和自动驾驶车辆提供完善的道路环境信息，从而能有效应对智能车辆在精准感知静态设施上的功能缺陷。
[0048]
随着道路通信设备的普及和功能完善，路侧单元可将获取的各种道路静态设施信息，传输给网联车辆。由于道路静态设施的相对稳定性，即一定时期内，道路静态设施基本保持不变，可通过道路信息数字化平台，在较大的更新间隔下，保持精准的道路静态设施信息，而无须每辆车均精准采集并分析各类道路静态设施信息。进而通过可靠的路侧单元通信系统，将道路静态设施信息稳定地传输给网联车辆，辅助网联车辆获取精准地道路静态设施信息，使其高效、可靠、经济地识别道路障碍及管理方法。
[0049]
基于上述考虑，本发明实施例提供了一种车联网环境下基于车辆运行状态特征的道路静态信息主动服务方法，可为特定状态类型的车辆提供针对性的道路静态设施信息，指导车辆精准、高效地适应道路设施，提升运行效率和安全水平，为解决或缓解交通拥堵和交通事故探索新的途径。
[0050]
如图1所示，本方法包括以下步骤：
[0051]
步骤s1、确立路侧单元的通信模式及其特征，明确路侧单元在各种运行环境下稳定通信的空间范围。从而能够有效应对特定天气及其他通信设施等的干扰作用，保障路侧道路信息服务的稳定性和可靠性。
[0052]
具体地，明确路侧单元在各种运行环境下稳定通行的空间范围的实现方法为：基于不同工作环境对路侧单元通信范围的影响，确立路侧单元稳定通行的范围，计算公式如下：
[0053][0054]
式中，r指的是设定的路侧单元稳定通信的空间范围，r
x
是指路侧单元在环境x下稳定通信的空间范围，x是指路侧单元通信的典型环境全集，如低温、雨雾或交通拥堵等环境。可将r设定为500米。
[0055]
步骤s2、根据路侧单元稳定通信的范围，划分路侧信息服务的道路区间，明确各道路信息服务区间的两端临界点。
[0056]
步骤s3、提取各路段范围内的车辆运行数据，并分析车辆运行状态的特征，包括车型分布、速度分布和运行路径等；计算各个停车泊位在工作日早高峰、工作日晚高峰、周末早高峰、周末晚高峰时段内的利用率。
[0057]
具体地，步骤s3依托各种车路通行设备以及车路监测设备，获得路侧设备服务区间内的车辆运行状态特征，并建立相应的车辆状态特征数据库，其中数据字段标的属性及解释如下。
[0058][0059]
步骤s4、采用模糊分类法，对不同属性特征的车辆进行分类，并明确每类车辆的特征；根据s3的计算结果，计算各停车区域的停车资源在工作日早高峰、工作日晚高峰、周末
早高峰、周末晚高峰时段内的利用率。
[0060]
具体地，步骤s4采用sugeno型推理的模糊分类方法，对多属性的车辆运行状态进行分类，并明确各类运行状态车辆的特征。其中，基于sugeno型推理的模糊分类方法设计的分类规则如下：
[0061]
如果vehicle_weight》w0或者vehicle_height》h0，则将其标记为第1类车；
[0062]
如果vehicle_weight≤w0并且vehicle_height≤h0并且priority＝1，则将其标记为第2类车；
[0063]
如果vehicle_weight≤w0并且vehicle_height≤h0并且priority＝0并且speed∈[0,v1]并且lane_id∈[1,l1]并且direction＝1，则将其标记为第3类车；
[0064]
如果vehicle_weight≤w0并且vehicle_height≤h0并且priority＝0并且speed∈[0,v1]并且lane_id∈[1,l1]并且direction＝2，则将其标记为第4类车；
[0065]
如果vehicle_weight≤w0并且vehicle_height≤h0并且priority＝0并且speed∈[0,v1]并且lane_id∈[1,l1]并且direction＝3，则将其标记为第5类车；
[0066]
如果vehicle_weigh≤w0并且vehicle_height≤h0并且priority＝0并且speed∈[0,v1]并且lane_id≥l1+1并且direction＝1，则将其标记为第6类车；
[0067]
如果vehicle_weight≤w0并且vehicle_height≤h0并且priority＝0并且speed∈[0,v1]并且lane_id≥l1+1并且direction＝2，则将其标记为第7类车；
[0068]
如果vehicle_weight≤w0并且vehicle_height≤h0并且priority＝0并且speed∈[0,v1]并且lane_id≥l1+1并且direction＝3，则将其标记为第8类车；
[0069]
如果vehicle_weight≤w0并且vehicle_height≤h0并且priority＝0并且speed∈(v1,v2]并且lane_id∈[1,l1]并且direction＝1，则将其标记为第9类车；
[0070]
如果vehicle_weight≤w0并且vehicle_height≤h0并且priority＝0并且speed∈(v1,v2]并且lane_id∈[1,l1]并且direction＝2，则将其标记为第10类车；
[0071]
如果vehicle_weight≤w0并且vehicle_height≤h0并且priority＝0并且speed∈(v1,v2]并且lane_id∈[1,l1]并且direction＝3，则将其标记为第11类车；
[0072]
如果vehicle_weight≤w0并且vehicle_height≤h0并且priority＝0并且speed∈(v1,v2]并且lane_id≥l1+1并且direction＝1，则将其标记为第12类车；
[0073]
如果vehicle_weight≤w0并且vehicle_height≤h0并且priority＝0并且speed∈(v1,v2]并且lane_id≥l1+1并且direction＝2，则将其标记为第13类车；
[0074]
如果vehicle_weight≤w0并且vehicle_height≤h0并且priority＝0并且speed∈(v1,v2]并且lane_id≥l1+1并且direction＝3，则将其标记为第14类车；
[0075]
如果vehicle_weight≤w0并且vehicle_height≤h0并且priority＝0并且speed》v2并且lane_id∈[1,l1]并且direction＝1，则将其标记为第15类车；
[0076]
如果vehicle_weight≤w0并且vehicle_height≤h0并且priority＝0并且speed》v2并且lane_id∈[1,l1]并且direction＝2，则将其标记为第16类车；
[0077]
如果vehicle_weight≤w0并且vehicle_height≤h0并且priority＝0并且speed》v2并且lane_id∈[1,l1]并且direction＝3，则将其标记为第17类车；
[0078]
如果vehicle_weight≤w0并且vehicle_height≤h0并且priority＝0并且speed》v2并且lane_id≥l1+1并且direction＝1，则将其标记为第18类车；
[0079]
如果vehicle_weight≤w0并且vehicle_height≤h0并且priority＝0并且speed》v2并且lane_id≥l1+1并且direction＝2，则将其标记为第19类车；
[0080]
如果vehicle_weight≤w0并且vehicle_height≤h0并且priority＝0并且speed》v2并且lane_id≥l1+1并且direction＝3，则将其标记为第20类车。
[0081]
其中，参数取值可为：w0＝5吨，h0＝3.5米，v1＝30km/h，v2＝60km/h,l1＝2。
[0082]
步骤s5、提取各路段内不同道路静态设施的构成要素及要素特征，并实现道路静态要素的结构化描述；
[0083]
具体地，步骤s5可分解为如下子步骤：
[0084]
s51、对道路静态设施的构成要素进行分类，分为道路标志、标线、几何特征、信号控制及其他要素。
[0085]
s52、针对道路标志，分别确立指路型标志、禁止型标志等。
[0086]
s53、针对道路标线，分别确立各车道的道路标线约束，包括标线类型及其形状参数。
[0087]
s54、针对道路几何特征，分别确立各车道的平纵横参数及道路交叉口、开口等参数。
[0088]
s55、针对道路信号灯特征，分别确立各车道所在相位的绿、黄和红灯的始末时间及持续时间等参数。
[0089]
s56、面向道路其他要素(如公交站、路缘石和隔离带等)，建立其相应的参数。
[0090]
s57、上述道路静态设施要素参照国际高精地图的格式规范opendrive。首先应确定道路参考线及其起点，例如将路段中心线作为参考线，其起点作为参考线的起点，参考线以右为正，参考线以左为负。沿着参考线，逐段确定上述各要素的分布位置，实现道路设施要素信息的精准采集。图2是本实施例中提取的道路静态设施要素示意图。基于道路中心参考线的各要素参数如图3所示。
[0091]
步骤s6、结合s4种不同类型车辆的运行特征，封装各类车辆需要的道路静态设施信息；
[0092]
具体地，步骤s6在分析各类车辆对道路静态设施信息需求的基础上，从道路静态设施要素中筛选与之密切相关的要素，并按照各要素对车辆安全、高效行驶的重要性水平，进行要素封装。
[0093]
步骤s7、为上述道路静态设施信息包添加标签，并实现上述道路设施信息包的发布辅助车载终端对道路静态设施信息服务包的选择性接收；
[0094]
具体地，步骤s7对封装的道路静态设施要素，进行标签说明，标记各组封装的信息所服务的车辆类型。
[0095]
步骤s8、对上述带有车辆类型标签的道路静态信息包进行发布。
[0096]
具体地，步骤s8通过路侧单元的通信方式，将标记了服务车辆类型的道路静态设施要素的信息封装包进行发布与传输。
[0097]
综上所述，本发明实施例提供了一种车联网环境下基于车辆运行特征的道路静态信息主动服务方法，通过基于路侧单元的通信方式，确定路侧单元进行道路信息服务的有效范围，由此确定道路信息主动服务的区间。采集道路服务区间内的交通状态信息，包括运行路径、运行速度和车辆类型等，采用模糊分类方法，将多属性的车辆状态进行分类。采集
道路区间的基础设施信息，包括道路标志标线、出入口、路缘石及信号灯等。结合车辆状态类型，封装形成针对性的道路设施信息服务包，并对服务包进行编码。通过通信层传输并发布多种道路设施信息服务包，车辆可根据信息服务包的编码，自主选择接收并解封相应的信息包，将获取的信息传输给无人驾驶系统。本方法有助于提高道路对车辆运行的引导能力，改善车辆对不同道路静态设施组合的适应能力，从根本上解决智能车辆对静态物体感知能力不足的技术瓶颈，从而提升网联交通的效率与安全水平。
[0098]
尽管为使解释简单化将上述方法图示并描述为一系列动作，但是应理解并领会，这些方法不受动作的次序所限，因为根据一个或多个实施例，一些动作可按不同次序发生和/或与来自本文中图示和描述或本文中未图示和描述但本领域技术人员可以理解的其他动作并发地发生。
[0099]
提供对本公开的先前描述是为使得本领域任何技术人员皆能够制作或使用本公开。对本公开的各种修改对本领域技术人员来说都将是显而易见的，且本文中所定义的普适原理可被应用到其他变体而不会脱离本公开的精神或范围。由此，本公开并非旨在被限定于本文中所描述的示例和设计，而是应被授予与本文中所公开的原理和新颖性特征相一致的最广范围。
[0100]
以上所述仅为本技术的较佳实例而已，并不用以限制本技术，凡在本技术的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术保护的范围之内。

技术特征：

1.一种基于车辆运行特征的道路静态信息主动服务方法，其特征在于，包括：s1、确立路侧单元的通信模式及其特征，明确路侧单元在各种运行环境下稳定通信的空间范围；s2、根据路侧单元稳定通信的范围，划分路侧信息服务的道路区间，明确各道路信息服务区间的两端临界点；s3、提取各道路区间范围内的车辆运行数据，并分析车辆运行状态的特征，包括车型分布、速度分布和运行路径；s4、采用模糊分类法，对不同属性特征的车辆进行分类，并明确每类车辆的特征；s5、提取各道路区间内不同道路静态设施的构成要素及要素特征，并实现道路静态要素的结构化描述；s6、结合s4中不同类型车辆的运行特征，封装各类车辆需要的道路静态设施信息；s7、为道路静态设施信息包添加标签，辅助车载终端对道路静态设施信息服务包的选择性接收；s8、对上述带有车辆类型标签的道路静态信息包进行发布。2.根据权利要求1所述的基于车辆运行特征的道路静态信息主动服务方法，其特征在于，步骤s1中所述明确路侧单元在各种运行环境下稳定通信的空间范围，具体方法为：基于不同工作环境对道路通信范围的影响，确立路侧单元稳定通信的范围，计算公式如下：式中，r指的是设定的路侧单元稳定通信的空间范围，r
x
是指路侧单元在环境x下稳定通信的空间范围，x是指路侧单元通信的典型环境全集。3.根据权利要求1所述的基于车辆运行特征的道路静态信息主动服务方法，其特征在于，步骤s3可依托各种车路通信设备以及车辆监测设备，获得路侧设备服务区间内的车辆运行状态特征，并建立相应的车辆状态特征数据库，包括以下数据字段：vehicle_id，数据类型为varchar(10)，表示车辆车牌；vehicle_length，数据类型为number，表示车辆长度；vehicle_weight，数据类型为number，表示车辆总质量；vehicle_height，数据类型为number，表示车辆总高；priority，数据类型为binary，表示车辆是否有优先权；speed，数据类型为float，表示车辆运行速度；lane_id，数据类型为number，表示车道编号；direction，数据类型为varchar(8)，表示车辆运行方向。4.根据权利要求3所述的基于车辆运行特征的道路静态信息主动服务方法，其特征在于，步骤s4采用sugeno型推理的模糊分类方法，对多属性的车辆运行进行分类，并明确各类运行状态车辆的特征。5.根据权利要求1所述的基于车辆运行特征的道路静态信息主动服务方法，其特征在于，步骤s5可分解为如下子步骤：s51、对道路静态设施的构成要素进行分类，分为道路标志、道路标线、道路几何特征和信号控制特征；
s52、针对道路标志，分别确立指路型标志和禁止型标志；s53、针对道路标线，分别确立各车道的道路标线约束，包括标线类型及其形状参数；s54、针对道路几何特征，分别确立各车道的平纵横参数及道路交叉口、开口参数；s55、针对信号控制特征，分别确立各车道所在相位的绿、黄和红灯的始末时间及持续时间参数；s56、面向道路其他要素，建立其相应的参数；s57、上述道路静态设施要素参照国际高精地图的格式规范opendrive，首先确定道路参考线及其起点，然后沿着参考线，逐段确定上述各要素的分布位置，实现道路设施要素信息的精准采集。6.根据权利要求1所述的基于车辆运行特征的道路静态信息主动服务方法，其特征在于，步骤s6在分析各类车辆对道路静态设施信息需求的基础上，从道路静态设施要素中筛选与之密切相关的要素，并按照各要素对车辆安全、高效行驶的重要性水平，进行要素封装。7.根据权利要求6所述的基于车辆运行特征的道路静态信息主动服务方法，其特征在于，步骤s7对封装的道路静态设施要素进行标签说明，标记各组封装的信息所服务的车辆类型。8.根据权利要求7所述的基于车辆运行特征的道路静态信息主动服务方法，其特征在于，步骤s8通过路侧单元的通信方式，将标记了服务车辆类型的道路静态设施要素的信息封装包进行发布与传输。

技术总结

本发明提供了一种基于车辆运行特征的道路静态信息主动服务方法，包括：(1)确定路侧单元的稳定通信距离、(2)划分道路静态信息服务的范围和区间、(3)分析道路区间内车辆运行状态的分布、(4)基于模糊聚类的车辆状态分类、(5)完善道路区间的静态设施信息、(6)面向不同车辆状态对道路静态信息进行封装、(7)为各类型车辆的道路静态设施信息包添加标签和(8)发布道路静态设施信息包。本发明有助于提高道路对车辆运行的引导能力，改善车辆对不同道路静态设施组合的适应能力，从根本上解决智能车辆对静态物体感知能力不足的技术瓶颈，从而提升网联交通的效率与安全水平。网联交通的效率与安全水平。网联交通的效率与安全水平。