道路路況實(shí)時(shí)評(píng)估系統(tǒng)及方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明專利涉及智能交通領(lǐng)域，特別涉及一種布置在正常道路行駛車輛上，對(duì)道路路況實(shí)時(shí)評(píng)估系統(tǒng)及方法。
【背景技術(shù)】
[0002]道路交通的實(shí)時(shí)狀況是社會(huì)生產(chǎn)和個(gè)人出行的重要信息。通過政府基礎(chǔ)建設(shè)投入，在重要交通地段設(shè)置數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)，然后再匯總分析。現(xiàn)在交通部門已經(jīng)可以獲取部分路段的實(shí)時(shí)路況信息，但是這種方法資金和人力投入大，且對(duì)于個(gè)別關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的依賴度高，一旦節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障，相應(yīng)路段的監(jiān)控會(huì)間斷；并且很難做到所有路段全覆蓋。
[0003]另一種實(shí)時(shí)路況的估計(jì)方法是通過無線移動(dòng)終端上的地圖導(dǎo)航軟件，獲取用戶的地理位置和運(yùn)動(dòng)信息，估計(jì)實(shí)時(shí)路況。例如百度，谷歌等手機(jī)導(dǎo)航軟件中的實(shí)時(shí)路況功能即采用該技術(shù)。這種技術(shù)要求在同一路段上存在大量使用該款軟件的用戶，才能夠去除單個(gè)用戶中所存在的測(cè)量噪聲。這種技術(shù)的另一個(gè)缺陷是路況估計(jì)的測(cè)量粒度太粗，例如系統(tǒng)只能獲知車輛行駛速度較低，卻無法獲得導(dǎo)致車速較低的原因。這種方法只考慮到車輛行駛速度因素，不能全面地、綜合地對(duì)道路路況進(jìn)行評(píng)估。
[0004]這樣情況下，不能獲得真實(shí)的路況信息，對(duì)出行者選擇駕駛路線造成了影響，造成社會(huì)生產(chǎn)和個(gè)人出行的不便。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]針對(duì)以上缺陷，本發(fā)明專利的目的是提供一種道路路況實(shí)時(shí)評(píng)估系統(tǒng)及方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中不能真實(shí)反映道路路況的技術(shù)問題。
[0006]本發(fā)明提供一種道路路況實(shí)時(shí)評(píng)估系統(tǒng)，具有這樣的特征:包括:若干個(gè)車輛行駛監(jiān)控裝置，獲取車輛的位置信息、速度信息以及車輛周邊路況信息；無線通信模塊，將車輛行駛監(jiān)控模塊獲取的信息進(jìn)行無線傳輸；聚合終端模塊，根據(jù)無線通信模塊傳輸過來的信息進(jìn)行聚合，獲得路況通暢評(píng)估值。
[0007]進(jìn)一步，本發(fā)明提供一種道路路況實(shí)時(shí)評(píng)估系統(tǒng)，具有這樣的特征:車輛行駛監(jiān)控裝置包括傳感器、車輛周邊路況感知模塊和定位模塊。
[0008]進(jìn)一步，本發(fā)明提供一種道路路況實(shí)時(shí)評(píng)估系統(tǒng)，還可以具有這樣的特征:傳感器為圖像傳感器、雷達(dá)傳感器、熱成像傳感器、激光傳感器、超聲波傳感器中的一種或幾種。
[0009]進(jìn)一步，本發(fā)明提供一種道路路況實(shí)時(shí)評(píng)估系統(tǒng)，還可以具有這樣的特征:車輛周邊路況感知模塊包括車道線識(shí)別子模塊、車輛檢測(cè)和跟蹤子模塊、行人檢測(cè)和跟蹤子模塊、交通標(biāo)示檢測(cè)和識(shí)別子模塊、交通信號(hào)燈檢測(cè)和識(shí)別子模塊中的一個(gè)或幾個(gè)。
[0010]進(jìn)一步，本發(fā)明提供一種道路路況實(shí)時(shí)評(píng)估系統(tǒng)，還可以具有這樣的特征:聚合終端模塊的聚合方法:根據(jù)處于同一路段內(nèi)的車輛速度信息計(jì)算該路段內(nèi)路況通暢評(píng)估值；還根據(jù)車輛周邊路況信息作為參數(shù)計(jì)算路況通暢評(píng)估值。
[0011]進(jìn)一步，本發(fā)明提供一種道路路況實(shí)時(shí)評(píng)估系統(tǒng)，還可以具有這樣的特征:通暢評(píng)估值包括單位時(shí)間內(nèi)車的數(shù)量、單位距離內(nèi)車輛個(gè)數(shù)、車輛占據(jù)某個(gè)路段的平均時(shí)長(zhǎng)的百分比、車輛行駛平均速度和通過該路段的平均時(shí)間中的任意一種或幾種。
[0012]另外，本發(fā)明提供一種道路路況實(shí)時(shí)評(píng)估方法，根據(jù)處于同一路段內(nèi)的車輛速度信息計(jì)算該路段內(nèi)路況通暢評(píng)估值；還根據(jù)車輛周邊路況信息作為參數(shù)計(jì)算路況通暢評(píng)估值。
[0013]本發(fā)明提供一種道路路況實(shí)時(shí)評(píng)估方法，還可以具有這樣的特征:計(jì)算方法如下:首先通過車輛定位信息和路徑推測(cè)結(jié)果，將車輛當(dāng)前位置對(duì)應(yīng)到數(shù)字地圖的相應(yīng)路段上；然后對(duì)相應(yīng)路段上的車輛地理定位信息，車輛速度信息，車輛周邊路況感知模塊的信息進(jìn)行濾波；每一路段對(duì)應(yīng)一個(gè)貝葉斯模型，該貝葉斯模型的輸入是路段編號(hào)，時(shí)間，車輛地理定位信息，車輛速度信息和車輛周邊路況信息，模型輸出是道路通暢度評(píng)估，包括單位時(shí)間內(nèi)車的數(shù)量、單位距離內(nèi)車輛個(gè)數(shù)、某車輛占據(jù)某個(gè)路段的時(shí)長(zhǎng)的百分比、車輛行駛速度和通過該路段的時(shí)間的估計(jì)；該貝葉斯模型在實(shí)時(shí)使用前，利用事先采集和標(biāo)注的輸入和輸出數(shù)據(jù)，對(duì)貝葉斯模型參數(shù)進(jìn)行最優(yōu)化調(diào)整；在實(shí)時(shí)使用時(shí)，將濾波后的車輛地理定位信息，車輛速度信息和車輛周邊路況信息輸入到貝葉斯模型中，模型輸出道路通暢度評(píng)估值。
[0014]進(jìn)一步，本發(fā)明提供一種道路路況實(shí)時(shí)評(píng)估方法，還可以具有這樣的特征:車輛周邊路況信息包括車道線信息(車道線種類、車道線個(gè)數(shù)、車道寬度、是否存在車道合并)，本車速度及周邊車輛速度信息(周邊車輛個(gè)數(shù)、密度和間隔距離)行人密度、速度及方向信息(是否存在橫行運(yùn)動(dòng)行人)交通標(biāo)示信息(是否存在道路建設(shè)標(biāo)識(shí))，交通信號(hào)燈信息中的一個(gè)或幾個(gè)。
[0015]發(fā)明的有益效果
[0016]根據(jù)本發(fā)明提供的一種道路路況實(shí)時(shí)評(píng)估系統(tǒng)，因?yàn)槁窙r信息來自于普通用戶的車輛，這些傳感器本身就是汽車主動(dòng)安全功能所必需的，而汽車主動(dòng)安全是現(xiàn)代汽車發(fā)展的趨勢(shì)，因此這類傳感器會(huì)越來越普及，這為本發(fā)明的實(shí)時(shí)打下了基礎(chǔ)。
[0017]其次，本發(fā)明的路況原始信息來自于大規(guī)模的普通用戶車輛，與固定數(shù)據(jù)采集然后集中進(jìn)行路況分析的方法相比，基礎(chǔ)建設(shè)投入小，且不依賴于個(gè)別節(jié)點(diǎn)，可靠性強(qiáng)。最后，相比于目前導(dǎo)航軟件中只依靠用戶地理位置信息和速度的實(shí)時(shí)路況估計(jì)方法，本發(fā)明具有更高的分析粒度和更準(zhǔn)確的估計(jì)準(zhǔn)確度。
[0018]另外，當(dāng)前已有的系統(tǒng)只采集本車的地理位置信息和運(yùn)動(dòng)速度評(píng)估路況順暢度，本發(fā)明將周邊車輛密度和速度，以及其他道路環(huán)境也作為觀測(cè)用于估計(jì)，顯然可以提高估計(jì)的精度。結(jié)合基于貝葉斯模型的路況評(píng)估方法，可以靈活添加或刪減輸入觀測(cè)的個(gè)數(shù)，可以應(yīng)對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)不完整的情況(例如，模型包含行人密度因素，但是當(dāng)行人密度數(shù)據(jù)丟失時(shí)，模型仍然可以使用)，同時(shí)如果引入輸入觀測(cè)是相互獨(dú)立的假設(shè)時(shí)，模型參數(shù)的最優(yōu)化過程，以及實(shí)時(shí)路況評(píng)估過程都會(huì)變得簡(jiǎn)單而有效。
【附圖說明】
[0019]圖1為本發(fā)明的道路路況實(shí)時(shí)評(píng)估系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。
[0020]圖2為本發(fā)明的道路路況實(shí)時(shí)評(píng)估方法流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0021 ] 下面結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的描述。
[0022]如圖1所示，道路路況實(shí)時(shí)評(píng)估系統(tǒng)包括:若干個(gè)車輛行駛監(jiān)控裝置、無線通信模塊和聚合終端模塊。
[0023]車輛行駛監(jiān)控裝置是車輛本身具有的裝置，屬于車輛安全駕駛系統(tǒng)的一部分，可以獲取車輛的位置信息、速度信息以及車輛周邊路況信息。
[0024]車輛行駛監(jiān)控裝置包括傳感器、車輛周邊路況感知模塊和定位模塊。
[0025]傳感器作為車輛行駛監(jiān)控裝置的一部分，屬于車輛本身具有的。傳感器可以采用低成本的圖像傳感器、也可以采用高端的雷達(dá)傳感器、熱成像傳感器、激光傳感器、超聲波傳感器，或者其中任意幾個(gè)傳感器組合使用，可以感應(yīng)車輛本身信息和車輛周邊情況的信息。這些傳感器本身就是汽車主動(dòng)安全功能所必需的，不需要額外增加器件。
[0026]定位模塊能將車輛所處的位置進(jìn)行定位。
[0027]車輛周邊路況感知模塊包括車道線識(shí)別子模塊(Lane Detect1n andKalman-Based Linear-Parabolic Lane Tracking, King Hann Lim, Semenyih, Malaysia,Kah Phooi Seng, Ang, Li—Minn, Siew Wen Chin, Intelligent Human-Machine Systemsand Cybernetics, 2009.1HMSC; 09.1nternat1nal Conference on)、車輛檢測(cè)和跟蹤子模塊(Zehang Sun, George Bebis, Ronald Miller, " On-Road Vehicle Detect1n:A Review, " IEEE Transact1ns on Pattern Analysis and Machine Intelligence,vol.28, n0.5)、行人檢測(cè)和跟蹤子模塊(M.Enzweiler, and D.Gavrila.Monocularpedestrian detect1n:survey and experiments[J].1EEE Transact1ns on PatternAnalysis andMach ine Intelligence, 2009, 31 (12):2179-2195)、交通標(biāo)不檢測(cè)和識(shí)別子模塊(Mogelmose, Μ.M.Trivedi, Τ.B.Moeslund.Vis1n-Based Traffic Sign Detect1nand Analysis for Intelligent Driver Assistance Systems: Perspectives andSurvey, Intelligent Transportat1n Systems, IEEE Transact1ns on(Volume: 13,Issue:4):1484-1497)、交通信號(hào)燈檢測(cè)和識(shí)別子模塊。
[0028]車道線識(shí)別子模塊根據(jù)傳感器感應(yīng)到的信息，從中識(shí)別到車道線信息，如:車道線種類、車道線的數(shù)量，車道線合并以及車道線寬度等信息。道路路況實(shí)時(shí)評(píng)估系統(tǒng)將車道線個(gè)數(shù)，和車道線個(gè)數(shù)的變化，作為路況通順與否的參考值。對(duì)某條道路進(jìn)行順暢度評(píng)估，當(dāng)某個(gè)地理位置的車道線較少時(shí)，降低該路段的順暢度先驗(yàn)估計(jì)值，反之提升。當(dāng)車道線個(gè)數(shù)變少時(shí)，說明存在車道并線情況，那么這種路段容易發(fā)生擁堵，所以在計(jì)算路況順暢度時(shí)，可以提供一個(gè)較低的先驗(yàn)估計(jì)值。相反地，當(dāng)車道線個(gè)數(shù)變多時(shí)，說明存在車道變寬，那么這種路段相對(duì)會(huì)比較通暢，所以在計(jì)算路況順暢度時(shí)，可以提供一個(gè)較高的先驗(yàn)估計(jì)值。