一种面向车路协同路侧设备的信息处理方法技术

一种面向车路协同路侧设备的信息处理方法,其能够提高车辆行驶的安全性与通行效率。其包括：(1)路侧设备根据各种信息采集渠道获取数据；(2)进行解析结算，获取设备管理路段范围内的车流量数据、车型数据、车速数据、车行驶方向数据、车位置数据、温湿度数据、能见度数据，以上述数据类型为目标，将信息进行结构化分类处理；(3)建立数据可信度分析模型，将各种来源的数据结果根据不同的可信度进行演算；(4)路侧设备根据上述步骤获取准确的交通状态与环境信息，分析判断其管理范围内是否发生交通事件和交通事件的影响程度，根据事件类型生成交通控制指令，完成交通事件的本地快速响应。

An Information Processing Method for Vehicle-Road Cooperative Roadside Equipment

【技术实现步骤摘要】
一种面向车路协同路侧设备的信息处理方法
本专利技术属于智能交通的
，具体地涉及一种面向车路协同路侧设备的信息处理方法。
技术介绍
随着经济水平的提高和汽车工业的发展,我国汽车保有量在急剧增加,道路交通问题也开始凸显,特别是车路矛盾显得尤为严重。智能交通作为有效的解决交通问题的方法已经被广为接受,而车路协同作为智能交通的发展方向,受到了人们的广泛关注。车路协同系统是利用先进的无线通信和微电子技术,通过车与路之间的信息共享、智能协同,以提高交通效率和出行安全的智能交通系统。智能路侧系统是车路协同系统的重要组成部分,其中许多问题有待深入研究。
技术实现思路
本专利技术的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供一种面向车路协同路侧设备的信息处理方法,其能够提高车辆行驶的安全性与通行效率。本专利技术的技术解决方案是：这种面向车路协同路侧设备的信息处理方法，其包括以下步骤：(1)路侧设备根据各种信息采集渠道获取数据；(2)进行解析结算，获取设备管理路段范围内的车流量数据、车型数据、车速数据、车行驶方向数据、车位置数据、温湿度数据、能见度数据，以上述数据类型为目标，将信息进行结构化分类处理；(3)建立数据可信度分析模型，将各种来源的数据结果根据不同的可信度进行演算；(4)路侧设备根据上述步骤获取准确的交通状态与环境信息，分析判断其管理范围内是否发生交通事件和交通事件的影响程度，根据事件类型生成交通控制指令，完成交通事件的本地快速响应。本专利技术通过路侧设备对道路交通状态信息与环境信息的采集、数据处理、本地智能决策，实现各自交通状态与环境信息传感器所采集的数据的多源异构融合，给车辆发布车路协同控制信息，提高所采集的交通状态与环境信息的准确性，满足车路协同应用的数据要求，因此能够提高车辆行驶的安全性与通行效率。附图说明图1示出了根据本专利技术的面向车路协同路侧设备的信息处理方法的流程图。具体实施方式如图1所示，这种面向车路协同路侧设备的信息处理方法，其包括以下步骤：(1)路侧设备根据各种信息采集渠道获取数据；(2)进行解析结算，获取设备管理路段范围内的车流量数据、车型数据、车速数据、车行驶方向数据、车位置数据、温湿度数据、能见度数据，以上述数据类型为目标，将信息进行结构化分类处理；(3)建立数据可信度分析模型，将各种来源的数据结果根据不同的可信度进行演算；(4)路侧设备根据上述步骤获取准确的交通状态与环境信息，分析判断其管理范围内是否发生交通事件和交通事件的影响程度，根据事件类型生成交通控制指令，完成交通事件的本地快速响应。本专利技术通过路侧设备对道路交通状态信息与环境信息的采集、数据处理、本地智能决策，实现各自交通状态与环境信息传感器所采集的数据的多源异构融合，给车辆发布车路协同控制信息，提高所采集的交通状态与环境信息的准确性，满足车路协同应用的数据要求，因此能够提高车辆行驶的安全性与通行效率。优选地，所述步骤(1)中，路侧设备与上述设备建立网络链接，获取路侧设备管理车流量数据、车型数据、车速数据、车行驶方向数据、车行驶路径数据、车位置数据、温湿度数据、能见度数据。优选地，所述步骤(3)中，数据目录根据不同数据源预先设定的可信度比例，校验数据目录下的数据准确度。例如：车流量检测器、雷达车检器、车载设备、测速仪等设备均可测量某一车辆的车速数据，那么可以根据设备测量值的可信度，依次判定雷达车检器车速数据准确度＞车载设备车速数据准确度＞测速仪车速数据准确度＞车流量检测器车速数据准确度，最终填入数据目录的车速数据值将以雷达车检器车速数据可靠性最高进行计算。优选地，所述步骤(4)中，路侧设备对所采集的数据目录中的交通状态与环境信息进行动态更新；路侧设备中集成有若干面向车路协同的应用程序，应用程序调用数据目录中的交通状态信息并实时更新，当交通状态激活对应的应用程序时，路侧设备发布相应的决策指令，提供车路协同信息服务。本专利技术的有益技术效果为：1.实现各自交通状态与环境信息传感器所采集的数据的多源异构融合。2.提高所采集的交通状态与环境信息的准确性，满足车路协同应用的数据要求。以上所述，仅是本专利技术的较佳实施例，并非对本专利技术作任何形式上的限制，凡是依据本专利技术的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属本专利技术技术方案的保护范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向车路协同路侧设备的信息处理方法，其特征在于：其包括以下步骤：(1)路侧设备根据各种信息采集渠道获取数据；(2)进行解析结算，获取设备管理路段范围内的车流量数据、车型数据、车速数据、车行驶方向数据、车位置数据、温湿度数据、能见度数据，以上述数据类型为目标，将信息进行结构化分类处理；(3)建立数据可信度分析模型，将各种来源的数据结果根据不同的可信度进行演算；(4)路侧设备根据上述步骤获取准确的交通状态与环境信息，分析判断其管理范围内是否发生交通事件和交通事件的影响程度，根据事件类型生成交通控制指令，完成交通事件的本地快速响应。

【技术特征摘要】
1.一种面向车路协同路侧设备的信息处理方法，其特征在于：其包括以下步骤：(1)路侧设备根据各种信息采集渠道获取数据；(2)进行解析结算，获取设备管理路段范围内的车流量数据、车型数据、车速数据、车行驶方向数据、车位置数据、温湿度数据、能见度数据，以上述数据类型为目标，将信息进行结构化分类处理；(3)建立数据可信度分析模型，将各种来源的数据结果根据不同的可信度进行演算；(4)路侧设备根据上述步骤获取准确的交通状态与环境信息，分析判断其管理范围内是否发生交通事件和交通事件的影响程度，根据事件类型生成交通控制指令，完成交通事件的本地快速响应。2.根据权利要求1所述的面向车路协同路侧设备的信息处理方法，其特征在于：所述步骤(1)中，路侧设备与上述设备建立网络链接，获取路侧设备管理车流量数据、车型数据、车速数据、车行驶方向数据、车行驶路径数据、车位置数据、温湿度数据、能见度数据。...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋向辉，张卓敏，刘楠，卢立阳，
申请(专利权)人：交通运输部公路科学研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11