[发明专利]基于车路云接口实现的全域协同感知与决策方法、装置

说明书

本申请涉及云协同控制技术领域，特别涉及一种基于车路云接口实现的全域协同感知与决策方法、装置，包括：通过获取车辆的行驶数据、路侧感知设备的感知数据和目标通信设备的感知数据，并基于上述数据计算得到多个区域的实时性交通管控数据和/或非实时性交通管控数据，共同生成云协同决策策略，并且基于云协同决策策略生成网联交通设备和车辆的协同控制指令，发送协同控制指令至网联交通设备和/或车辆。由此，解决了在复杂环境下难以达到统一的协同车辆、道路以及环境的大范围网联群体协同决策等问题，通过构建云控基础平台与实时计算网络，以实现全局全域协同下的不同等级的智能网联车辆与智能交通设备的运行优化，提高了行车安全与交通效率。

技术领域

本申请涉及云协同控制技术领域，特别涉及一种基于车路云接口实现的全域协同感知与决策方法、装置。

背景技术

随着我国当代高新技术的发展，物联网掀起了新的高潮。就汽车而言，亟需建立完备的智能汽车基础设施体系。但现有的单车智能技术路线存在车载感知范围有限、可靠性不足、车间行为存在博弈与冲突、单车依靠局部信息进行的规划与控制难以实现全局优化等问题。传统车路协同主要强调汽车与路侧设备之间的协同，虽然可以解决部分单车智能面临的问题，但应用场景有限，其主要功能在于利用车与车、车与路之间的信息交互以辅助单车决策，而且也难以实现面向路网大范围网联应用中的群体协同决策，从而不能满足智能网联汽车参与的交通系统在发展过程中对全局车辆与交通的交互、管控与优化以及对交通数据的广泛深度应用等方面的要求。

在当前智能网联汽车的技术之中，已经在各个具体的领域存在一定技术积累，如图1所示，图1描述了标准化通信技术，构建车路云的广泛互联，以实现通信的高性能和安全性；应用与计算机编排技术，把对象与功能进行分级部署；感知与时空定位技术，保障所接受的基础数据与服务的统一性。这些具体的技术，在单一化实际场景中应用时，往往能取得较好的效果，但是在复杂多变的环境中很难实现融合作用。

因此，在相关技术中，车路云的交互协同存在很多优势，但同样存在一定的劣势：(1)在复杂道路环境下，现有自动驾驶车辆就很难适应，往往容易发生交通事故，对驾驶员生命安全和财产安全造成不可挽回的损失；(2)当前的技术和资源在多种场景下，还不能达到统一协同车辆、道路、环境等方面的功能；(3)某些领域的技术还存在很大难题，当前很多算法都只是针对特定场景而言，具有很大的局限性。

发明内容

本申请提供一种基于车路云接口实现的全域协同感知与决策方法、装置，以解决在复杂环境下难以达到统一的协同车辆、道路以及环境的大范围网联群体协同决策等问题。

本申请第一方面实施例提供一种基于车路云接口实现的全域协同感知与决策方法，包括以下步骤：

获取车辆的行驶数据、路侧感知设备的感知数据和目标通信设备的感知数据；

基于所述车辆的行驶数据、所述路侧感知设备的感知数据和所述目标通信设备的感知数据计算得到多个区域的实时性交通管控数据和/或非实时性交通管控数据；以及

基于所述车辆的行驶数据、所述路侧感知设备的感知数据、所述目标通信设备的感知数据和所述多个区域的实时性交通管控数据和/或非实时性交通管控数据生成云协同决策策略，并且基于所述云协同决策策略生成网联交通设备和所述车辆的协同控制指令，发送所述协同控制指令至所述网联交通设备和/或所述车辆。

根据本申请的一个实施例，所述基于所述车辆的行驶数据、所述路侧感知设备的感知数据和所述目标通信设备的感知数据计算得到多个区域的实时性交通管控数据和/或非实时性交通管控数据，包括：

利用第一数据分析模型对所述车辆的行驶数据、所述路侧感知设备的感知数据和所述目标通信设备的感知数据进行实时性交通管控数据和/或非实时性分析，得到最佳路径规划数据和区域路网实时态势感知数据；

基于所述最佳路径规划数据和所述区域路网实时态势感知数据得到车辆编队行驶数据、道路监控预警数据、路径引导数据和路侧感知设备的远程控制数据；