[发明专利]一种基于5G的城市道路路车融合全域感知方法

说明书

本发明公开了一种基于5G的路车融合城市道路全域感知方法，包括车侧环境感知数据处理，路侧环境感知数据处理，路车全域感知数据处理。通过本发明的技术方案，可获取车辆行驶区域或预计到达区域的障碍物信息(位置、速度、类别)、信号灯信息以及交通事件信息，在保证低延时的同时提供更为精确、丰富的全域感知信息。

技术领域

本发明属于智能交通技术领域，尤其涉及一种一种基于5G的城市道路路车融合全域感知方法。

背景技术

汽车市场在全世界快速发展使汽车保有量增加,汽车出行在给人们生活带来便利的同时也造成交通事故频频发生、城市交通拥堵、汽车能源消耗增加和环境污染等诸多问题。时至今日，交通问题己经成为各个国家不得不正视且共同关注的全球性问题。

为了改善交通大环境，世界各国政府以及专家学者积极探索能够有效解决上述交通安全问题的途径，智能交通系统应运而生。自动驾驶系统是智能交通系统中的一个重要子系统。在自动驾驶系统中，环境感知主要依赖于计算机视觉，毫米波雷达，激光雷达等，这些传感器可能会受到一定的限制，例如处于视觉盲区和存在遮挡情况感知范围十分有限。随着单车感知局限性的日益凸显，路车融合为自动驾驶提供了新的解决方案。通过融合路侧多传感器信息和车载传感器信息，可以有效增强车辆的环境感知能力，提高自动驾驶车辆的行车安全性。5G的发展使得路车融合产生的海量群智数据的实时传输成为可能，实现了更可靠的交互、更敏捷的计算和更精确的感知。

现有技术提出了一种信号灯路口的车路协同控制系统，路侧端获取交通信号灯信息和交通事件信息(图像识别)；车载端通过车-车通信获取车辆周围的其他车辆的位置信息，通过与云端进行数据交互自动匹配所行驶区域的信号灯信息和交通事件信息。但该系统中车侧仅搭载4G通信模块，由于4G传输延时较大若跟车距离较近时，车辆将没有足够的时间进行制动等控制。另一方面路侧端仅将交通事件信息和信号灯信息传输给云端，并没有通过图像丰富信息感知行驶环境更为精细的信息。

发明内容

针对目前自动驾驶存在的单车感知局限性以及海量群智数据的传输需求，本发明提出一种基于5G的路车融合城市道路全域感知方法，采用5G传输，融合车侧和路侧多传感器信息，获取车辆行驶区域或预计到达区域的障碍物信息(位置、速度、类别)、信号灯信息以及交通事件信息，在保证低延时的同时提供更为精确、丰富的全域感知信息。本发明的具体技术方案如下：

一种基于5G的城市道路路车融合全域感知方法，其特征在于，在城市道路的路侧设施上安装路侧设备，所述路侧设备包括相机、毫米波雷达、GPS设备和5G通信模块，所述路侧设备的检测区域能够覆盖安装道路；在自动驾驶车辆上安装车载设备，所述车载设备包括相机、毫米波雷达、GPS设备、低精度的惯性导航设备和5G通信模块；所述感知方法包括以下步骤：

S1：融合路侧设备采集的信息获得路侧目标的目标ID、目标类型、目标速度、目标位置、信号灯的状态及配时信息、路侧设备安装位置在地面的投影点的GPS坐标，并通过5G通信模块发送到云端；

S2：融合车载设备采集的信息获得车侧目标的目标ID、目标类型、目标速度、相对于车辆坐标系的位置、车辆自身位置和速度信息，并通过5G通信模块发送到云端；

S3：云端对一个路侧设备采集的信息及该路侧设备检测区域内的车载设备采集的信息进行处理，将路侧目标数据与车侧目标数据统一至同一时间和空间参考坐标系下；

S4：根据欧氏距离对路侧设备目标数据与车侧设备目标数据进行观测值匹配，目标的位置、速度和类别信息由路侧设备和车侧设备获取，根据相似度分配权重的方法对数据进行融合处理：