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一种基于V2X的车道预测方法及系统

发明公布  在审
申请(专利)号:CN201811534700.3国省代码:安徽 34
申请(专利权)人:安徽江淮汽车集团股份有限公司
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摘要:
本发明提供一种基于V2X的车道预测方法及系统,该方法包括:获取车载导航规划路线,并由设置在汽车上的车载终端OBU根据所述规划路线向车联网云端发送车道预测请求信号;所述车联网云端接收到所述车道预测请求信号后,通过设置在所述规划路线上的路侧单元RSU采集所述规划路线上的车辆信息和车道信息,所述车辆信息包括:车辆行驶状态和车速,所述车道信息包括:车辆数量和车道行驶状态;所述车联网云端根据所述车辆信息和车道信息进行车道预测,并将车道预测结果发送给车载终端OBU。本发明能提高车辆的安全性和智能性。

主权项:
1.一种基于V2X的车道预测方法,其特征在于,包括:获取车载导航规划路线,并由设置在汽车上的车载终端OBU根据所述规划路线向车联网云端发送车道预测请求信号;所述车联网云端接收到所述车道预测请求信号后,通过设置在所述规划路线上的路侧单元RSU采集所述规划路线上的车辆信息和车道信息,所述车辆信息包括:车辆行驶状态和车速,所述车道信息包括:车辆数量和车道行驶状态;所述车联网云端根据所述车辆信息和车道信息进行车道预测,并将车道预测结果发送给车载终端OBU。


说明书

一种基于V2X的车道预测方法及系统

技术领域

本发明涉及车联网技术领域,尤其涉及一种基于V2X的车道预测方法及系统。

背景技术

车联网(Vehicle to Everything,简称为V2X)是指通过装载在车辆上的传感器、
车载终端及电子标签提供车辆信息,采用各种通信技术实现车与车(Vehicle-To-Vehicle,
简称V2V)、车与路(Vehicle-To-Infrastructure,简称V2I)和车与人(Vehicle-To-Person,
简称V2P)互连互通,并在信息网络平台上对信息进行提取、共享等有效利用,对车辆进行有
效的管控和提供综合服务。

随着汽车数量的逐渐增加,如今交通拥堵已经成为人们日常出行不可避免的问题
之一,尤其是遇到节假日时,交通灯路口排队的车辆往往会超过数十米,使驾车出行成了人
们负担。而在面对同方向的多条车道时选择正确的车道则可以减少大量等待时间,节省了
大量的人力物力财力。

发明内容

本发明提供一种基于V2X的车道预测方法及系统,解决现有汽车在遭遇交通拥堵
时驾驶者对前方道路状况不了解,无法判断正确的行驶车道,易造成等待时间加长的问题,
能提高车辆的安全性和智能性。

为实现以上目的,本发明提供以下技术方案:

一种基于V2X的车道预测方法,包括:

获取车载导航规划路线,并由设置在汽车上的车载终端OBU根据所述规划路线向
车联网云端发送车道预测请求信号;

所述车联网云端接收到所述车道预测请求信号后,通过设置在所述规划路线上的
路侧单元RSU采集所述规划路线上的车辆信息和车道信息,所述车辆信息包括:车辆行驶状
态和车速,所述车道信息包括:车辆数量和车道行驶状态;

所述车联网云端根据所述车辆信息和车道信息进行车道预测,并将车道预测结果
发送给车载终端OBU。

优选的,还包括:

所述车载终端OBU根据所述车道预测结果生成车道预测报文,并通过CAN总线向组
合仪表发送所述车道预测报文,所述组合仪表根据所述车道预测报文显示和/或语音播报
车道预测信息。

优选的,还包括:

所述车载终端OBU通过CAN总线向车载导航系统发送所述车道预测报文,所述车载
导航系统根据所述车道预测报文对预测车道进行导航。

优选的,所述车联网云端根据所述车辆信息和车道信息进行车道预测,并将车道
预测结果发送给车载终端OBU,包括:

根据所述规划路线的所述车道行驶状态和所述车辆行驶状态判断车辆前方是否
存在异常状态的车辆,如果存在,则所述车联网云端向所述车载终端OBU发送车道异常信
息,车载终端OBU根据所述车道异常信息确定异常车辆所在车道和位置。

优选的,所述车联网云端根据所述车辆信息和车道信息进行车道预测,并将车道
预测结果发送给车载终端OBU,还包括:

根据所述规划路线对车辆前方道路处于红灯时各车道的车辆数量进行统计,并将
车辆最少的车道作为预测车道发送给车载终端OBU。

优选的,所述车联网云端根据所述车辆信息和车道信息进行车道预测,并将车道
预测结果发送给车载终端OBU,还包括:

根据所述规划路线对车辆前方道路处于绿灯时各车道的车辆车速进行统计,并计
算各车道车辆行驶的平均速度,将所述平均速度最高的车道作为预测车道发送给车载终端
OBU。

优选的,所述车联网云端根据所述车辆信息和车道信息进行车道预测,并将车道
预测结果发送给车载终端OBU,还包括:

根据所述规划路线对车辆前方道路处于绿灯时各车道的静止车辆数量进行统计,
并根据各车道的所述平均速度和所述静止车辆数量按设定比重进行加权计算,将得到最大
计算值所对应的车道作为预测车道发送给车载终端OBU。

本发明还提供一种基于V2X的车道预测系统,包括:

路线请求单元,用于获取车载导航规划路线,并由设置在汽车上的车载终端OBU根
据所述规划路线发送车道预测请求信号;

车道状况采集单元,用于在接收到所述车道预测请求信号后,通过设置在所述规
划路线上的路侧单元RSU采集所述规划路线上的车辆信息和车道信息,所述车辆信息包括:
车辆行驶状态和车速,所述车道信息包括:车辆数量和车道行驶状态;

判断预测单元,用于根据所述车辆信息和车道信息进行车道预测,并将车道预测
结果发送给车载终端OBU。

优选的,还包括:

显示播报单元,用于使所述车载终端OBU根据所述车道预测结果生成车道预测报
文,并通过CAN总线向组合仪表发送所述车道预测报文,使所述组合仪表根据所述车道预测
报文显示和/或语音播报车道预测信息。

优选的,还包括:

车道导航单元,用于使所述车载终端OBU通过CAN总线向车载导航系统发送所述车
道预测报文,使所述车载导航系统根据所述车道预测报文对预测车道进行导航。

本发明提供一种基于V2X的车道预测方法及系统,采用车载终端OBU、路侧单元RSU
结合车联网云端对车辆规划路进行车道信息和车辆信息进行采集,关对车道进行预测,使
驾驶员能够及时获取车道预测结果。解决现有汽车在遭遇交通拥堵时驾驶者对前方道路状
况不了解,无法判断正确的行驶车道,易造成等待时间加长的问题,能提高车辆的安全性和
智能性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的具体实施例,下面将对实施例中所需要使用的附图作
简单地介绍。

图1:是本发明提供的一种基于V2X的车道预测方法流程图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例的方案,下面结合附图和实施
方式对本发明实施例作进一步的详细说明。

针对当前驾驶汽车易碰到拥堵,使人员消耗大量的时间和精力的问题,本发明提
供一种基于V2X的车道预测方法及系统,采用车载终端OBU、路侧单元RSU结合车联网云端对
车辆规划路进行车道信息和车辆信息进行采集,关对车道进行预测,使驾驶员能够及时获
取车道预测结果。解决现有汽车在遭遇交通拥堵时驾驶者对前方道路状况不了解,无法判
断正确的行驶车道,易造成等待时间加长的问题,能提高车辆的安全性和智能性。

如图1所示,一种基于V2X的车道预测方法,包括:

S1:获取车载导航规划路线,并由设置在汽车上的车载终端OBU根据所述规划路线
向车联网云端发送车道预测请求信号;

S2:所述车联网云端接收到所述车道预测请求信号后,通过设置在所述规划路线
上的路侧单元RSU采集所述规划路线上的车辆信息和车道信息,所述车辆信息包括:车辆行
驶状态和车速,所述车道信息包括:车辆数量和车道行驶状态;

S3:所述车联网云端根据所述车辆信息和车道信息进行车道预测,并将车道预测
结果发送给车载终端OBU。

具体地,首先打开车载导航并进行路线规划,车载终端OBU能够根据规划的行驶路
线,了解当前车辆行驶的方向。其次,当主车驾驶员驶向路口发现拥堵状况时,可通过车载
终端OBU做出车道预测请求指示,此时车载终端OBU与路侧单元RSU和车联网云端通信,车载
终端OBU采集主车的行驶方向、所处车道、车辆状态、行驶速度等信息,并将信息传递给路侧
单元RSU。再其次,路侧单元RSU接收到主车的信号后,开始采集位于主车行驶方向的所有车
道上位于主车前方的车辆终端OBU传来的信号,其中包括车辆行驶状态、车速、所在车道等
信息,并将数据汇总发送给车联网云端。最后,车联网云端根据收集到的数据,开始进行车
道预测计算。该方法能够使驾驶员对前方的路况更为了解,同时提高车辆的安全性和智能
性。

该方法还包括:

S4:所述车载终端OBU根据所述车道预测结果生成车道预测报文,并通过CAN总线
向组合仪表发送所述车道预测报文,所述组合仪表根据所述车道预测报文显示和/或语音
播报车道预测信息。

在一实施例中,采用车载终端OBU、路侧单元RSU结合车联网云端共同完成。首先设
定在一个有多条同向车道(直行、左转或右转)的路口场景下,当主车行驶到路口正好遇到
堵车时,车主向车载终端OBU下达车道预测的指令,这时路侧单元RSU采集目前主车行驶方
向各个车道上处于主车前方所有车辆车载终端OBU传递的车辆信息,并将数据汇总后发送
给云端,云端通过综合计算判断主车选择当前几条车道中的哪一条更可能在短时间内穿过
路口,计算出结果后将数据发送给主车OBU,OBU接收到信息后通过MP5显示结果通知车主。

该方法还包括:

S5:所述车载终端OBU通过CAN总线向车载导航系统发送所述车道预测报文,所述
车载导航系统根据所述车道预测报文对预测车道进行导航。

在实际应用中,可将车载终端OBU的车道预测数据通过车载导航系统进行导航,使
车辆的导航更为详细和智能。

所述车联网云端根据所述车辆信息和车道信息进行车道预测,并将车道预测结果
发送给车载终端OBU,包括:

根据所述规划路线的所述车道行驶状态和所述车辆行驶状态判断车辆前方是否
存在异常状态的车辆,如果存在,则所述车联网云端向所述车载终端OBU发送车道异常信
息,车载终端OBU根据所述车道异常信息确定异常车辆所在车道和位置。

进一步,所述车联网云端根据所述车辆信息和车道信息进行车道预测,并将车道
预测结果发送给车载终端OBU,还包括:

根据所述规划路线对车辆前方道路处于红灯时各车道的车辆数量进行统计,并将
车辆最少的车道作为预测车道发送给车载终端OBU。

更进一步,所述车联网云端根据所述车辆信息和车道信息进行车道预测,并将车
道预测结果发送给车载终端OBU,还包括:

根据所述规划路线对车辆前方道路处于绿灯时各车道的车辆车速进行统计,并计
算各车道车辆行驶的平均速度,将所述平均速度最高的车道作为预测车道发送给车载终端
OBU。

再进一步,所述车联网云端根据所述车辆信息和车道信息进行车道预测,并将车
道预测结果发送给车载终端OBU,还包括:

根据所述规划路线对车辆前方道路处于绿灯时各车道的静止车辆数量进行统计,
并根据各车道的所述平均速度和所述静止车辆数量按设定比重进行加权计算,将得到最大
计算值所对应的车道作为预测车道发送给车载终端OBU。

在一实施例中,绿灯时,车联网云端根据接收到的车辆车速,计算各车道平均速
度,同时统计静止车辆数量,例如当前主车行驶方向有三条车道ABC,主车距离信号灯200m,
绿灯时三条车道的平均车速分别为A30km/h,B20km/h,C15km/h,静止车辆数目分别为A10,
B8,C6,按照车速60%,数量40%的比重进行加权计算:A=60%*(30/15)+40%*(6/10)=
1.44,B=60%*(20/15)+40%*(8/10)=1.12,C=60%*(15/15)+40%*(6/6)=1,由此计算
出A车道可能是最快通过的车道。云端计算出结果后将数据传递给主车OBU,OBU将计算出的
结果通过MP5界面通知驾驶员。

可见,本发明提供一种基于V2X的车道预测方法,采用车载终端OBU、路侧单元RSU
结合车联网云端对车辆规划路进行车道信息和车辆信息进行采集,关对车道进行预测,使
驾驶员能够及时获取车道预测结果。解决现有汽车在遭遇交通拥堵时驾驶者对前方道路状
况不了解,无法判断正确的行驶车道,易造成等待时间加长的问题,能提高车辆的安全性和
智能性。

本发明还提供一种基于V2X的车道预测系统,包括:路线请求单元,用于获取车载
导航规划路线,并由设置在汽车上的车载终端OBU根据所述规划路线发送车道预测请求信
号。车道状况采集单元,用于在接收到所述车道预测请求信号后,通过设置在所述规划路线
上的路侧单元RSU采集所述规划路线上的车辆信息和车道信息,所述车辆信息包括:车辆行
驶状态和车速,所述车道信息包括:车辆数量和车道行驶状态。判断预测单元,用于根据所
述车辆信息和车道信息进行车道预测,并将车道预测结果发送给车载终端OBU。

该系统还包括:显示播报单元,用于使所述车载终端OBU根据所述车道预测结果生
成车道预测报文,并通过CAN总线向组合仪表发送所述车道预测报文,使所述组合仪表根据
所述车道预测报文显示和/或语音播报车道预测信息。

该系统还包括:车道导航单元,用于使所述车载终端OBU通过CAN总线向车载导航
系统发送所述车道预测报文,使所述车载导航系统根据所述车道预测报文对预测车道进行
导航。

可见,本发明提供一种基于V2X的车道预测系统,采用车载终端OBU、路侧单元RSU
结合车联网云端对车辆规划路进行车道信息和车辆信息进行采集,关对车道进行预测,使
驾驶员能够及时获取车道预测结果。解决现有汽车在遭遇交通拥堵时驾驶者对前方道路状
况不了解,无法判断正确的行驶车道,易造成等待时间加长的问题,能提高车辆的...

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图1
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