[发明专利]一种基于车联网的车辆控制方法和系统有效
申请号: | 202010129607.5 | 申请日: | 2020-02-28 |
公开(公告)号: | CN111404999B | 公开(公告)日: | 2022-01-11 |
发明(设计)人: | 卓兰;郭楠;郭雄;刘洋;李孟良;杨宏;韩丽;张弛;孙伟 | 申请(专利权)人: | 中国电子技术标准化研究院;北京赛西科技发展有限责任公司 |
主分类号: | H04L67/12 | 分类号: | H04L67/12;H04L9/40;H04W12/06 |
代理公司: | 中国和平利用军工技术协会专利中心 11215 | 代理人: | 周玄;李智婧 |
地址: | 100007 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 联网 车辆 控制 方法 系统 | ||
1.一种基于车联网的车辆控制方法,其特征在于,所述方法包含:
步骤S1:对请求接入车联网的车辆进行身份认证;
步骤S2:实时接收接入设备数据,基于接入设备环境参数进行抽样检测,并基于检测结果保持或者修改接入设备的可信度;车辆的接入设备是路侧设备;
步骤S3:基于车辆状态和接入设备的可信度使用所接收到的数据进行车辆控制;具体的:基于接入设备的可信度进行数据的接收和存储,进行数据的融合,并基于融合后的数据进行车辆控制;
所述基于接入设备的可信度进行数据的接收和存储,具体为:车辆基于所述可信度来选择性的接收和存储数据;当接入设备的可信度低时,车辆拒绝接收来自所述接入设备的数据;车辆将接收到的数据保存在接收缓存中,所述接收缓存按照接入设备的可信度来为接入设备发送的数据设置接收缓存的大小,使得可信度高的接入设备被分配大的接收缓存大小,而可信度低的接入设备被分配小的接收缓存大小;这样可信度低的接入设备,其发送的数据会被很快的替代掉,只有最新的数据被保留下来进入融合阶段;而可信度高的接入设备,其发送的数据会被较慢的替代,从而使得稍旧的数据也会被保留下来进入融合阶段,这些数据会被用于预判事件。
2.根据权利要求1所述的基于车联网的车辆控制方法,其特征在于,
所述步骤S1具体为:根据车辆的网络连接方式确定认证方式,基于所确定的认证方式进行身份认证,允许通过身份认证的车辆和车联网交换信息;
所述步骤S2具体为:接入设备接收车辆发送的数据请求,发送所请求的数据给车辆,基于接入设备环境参数的抽样性的检测所述数据是否可信;
所述步骤S3具体为:基于接入设备的可信度进行数据的接收和存储,进行数据的融合,并基于融合后的数据进行车辆控制。
3.根据权利要求2所述的基于车联网的车辆控制方法,其特征在于,车辆收到的信息来自于汽车计算中心、路侧设备和/或其它车辆。
4.根据权利要求3所述的基于车联网的车辆控制方法,其特征在于,车辆标识为车辆在车联网中的统一标识,所述车辆标识和车辆的硬件标识不同。
5.根据权利要求4所述的基于车联网的车辆控制方法,其特征在于,车辆状态为车辆的自动驾驶等级、车辆的行驶速度、路况、驾驶时间段中一个或多个的组合。
6.根据权利要求5所述的基于车联网的车辆控制方法,其特征在于,根据车辆的网络连接方式确定认证方式。
7.根据权利要求6所述的基于车联网的车辆控制方法,其特征在于,所述根据车辆的网络连接方式确定认证方式,具体为:当车辆的网络连接方式是仅为近距离通信方式时,采用第一认证方式;否则,采用第二认证方式。
8.根据权利要求7所述的基于车联网的车辆控制方法,其特征在于,第一认证方式比第二认证方式简单。
9.根据权利要求8所述的基于车联网的车辆控制方法,其特征在于,所述简单为执行速度快、执行步骤少。
10.一种基于车联网的车辆控制系统,其特征在于,所述系统包含:
车辆和接入设备,接入设备为汽车计算中心、路侧设备、其他车辆中的一个或多个;路侧设备、车辆能够通信连接汽车计算中心;车辆之间也能够通信连接;车辆能够基于接入设备发送的数据以及车辆自身获取的数据进行车辆控制;
接入设备对请求接入车联网的车辆进行身份认证;车辆能够实时的接收接入设备数据;车辆的接入设备是路侧设备;
汽车计算中心对接入设备发送的数据进行抽样检测,并基于检测结果保持或者修改接入设备的可信度;
所述基于接入设备的可信度进行数据的接收和存储,具体为:车辆基于所述可信度来选择性的接收和存储数据;当接入设备的可信度低时,车辆拒绝接收来自所述接入设备的数据;车辆将接收到的数据保存在接收缓存中,所述接收缓存按照接入设备的可信度来为接入设备发送的数据设置接收缓存的大小,使得可信度高的接入设备被分配大的接收缓存大小,而可信度低的接入设备被分配小的接收缓存大小;这样可信度低的接入设备,其发送的数据会被很快的替代掉,只有最新的数据被保留下来进入融合阶段;而可信度高的接入设备,其发送的数据会被较慢的替代,从而使得稍旧的数据也会被保留下来进入融合阶段,这些数据会被用于预判事件。
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