[发明专利]一种用于车路信息协同的系统

权利要求书

1.一种用于车路信息协同的系统，其特征在于，包括数据接入装置、数据存储装置、数据处理装置、应用场景算子计算装置和应用场景计算结果输出装置；

所述数据接入装置包括路口基础设施接口和路口车辆实时信息接口，路口基础设施接口用于接收静态道路基础设施结构化数据；路口车辆实时信息接口用于接收实时的路口车辆动态结构化数据；道路基础设施数据和实时的路口车辆数据统称为路口数据；

所述数据存储装置用于存储接入数据接入装置接收的静态道路基础设施结构化数据和实时的路口车辆动态结构化数据；

所述数据处理装置，根据车路协同系统需要应用的场景，利用各类应用场景算子，并将算子逐个导入车路协同系统，以适应各类应用场景，利用道路基础设施数据和实时的路口车辆数据，针对车路协同系统中同一应用场景，能够对应两个以上算子形成解决所述应用场景的一组算子，从而达到每个算子适配解决特定应用场景的应用；

所述应用场景算子计算装置，通过数据处理装置选择出最优算子，从数据存储装置中读取执行相应算子的参数数值进行算子计算；

所述应用场景计算结果输出装置，利用算子计算结果动态判断触发规则的条件，并将规则结果发送给路侧单元RSU进行数据广播；

所述数据存储装置针对不同类型的路口数据采用不同的存储方式，对静态路口数据利用Mongodb数据进行存储，支持数据结构的动态增加，对动态路口数据使用Redis进行存储；

系统执行如下步骤：

步骤1，系统启动时，读取系统配置参数并启动数据处理装置，向车路协同系统中导入各类应用场景所需的各类算子，每种算子预先标识算子类型，支持所有道路基础设施数据的录入；

步骤2，根据步骤1中导入全应用场景的算子标识进行分类，形成算子分类数组Array[Group]，每组Group中均为解决一个应用场景的所有算子，然后根据车路协同系统中采集的静态道路基础设施结构化数据及路口车辆动态结构化数据，对需要计算的应用场景算子参数的影响因素，进行数据的标准化；

步骤3，启用路口车辆实时信息接口，实时接收路口路侧单元RSU发送的车辆动态结构化数据；

步骤4，数据存储装置使用的数据库为Mongdb及Redis，对路口车辆动态结构化数据进行序列化处理形成数据对象Object并存入Redis数据库，存入规则为以路口ID为Redis数据清单List，车辆动态结构化数据的生命周期根据实际经验值定为N分钟进行更新；对静态道路基础设施结构化数据以序列化对象方式存入Mongdb数据库，每一个路口对应一张数据库表，名设定为路口ID号；

步骤5，数据处理装置进行应用场景分析计算，首先根据车辆所在路口，根据路口ID到数据库中查询出对应路口的基础数据，同时获取Redis数据库中最近30秒内的路口动态数据，计算出需要执行的应用场景，遍历应用场景算子数组Array[Group]，如果应用场景不存在分组，则直接进入步骤6，如应用场景中存在算子分组，利用影响应用场景算子的参数标准化数据求解信息熵，确定出各参数在算子中的权重后，从算子分组Group中选择最优算子，并发送给规则算子计算装置；

步骤6，规则算子计算装置获取最优算子后，根据算子模型需要输入的参数，从Mongodb及Redis数据库中读取路口相关信息作为算子输入参数，执行算子，得到算子执行的结果；

步骤7，规则结果计算输出装置将规则结果返回给RSU进行广播，通知路口区域内相应车辆；

步骤5包括：

影响应用场景的参数指标包括X₁，X₂，...,X_K，X_i＝{x₁，x₂，...，x_n}，其中X_i表示第i组影响应用场景的参数集合，x_n为X_i中第n个的具体参数值，x_ij为第i个算子的第_j个参数值；n为具体参数值的总数；

对各影响参数数据标准化后的值为Y₁，Y₂，...,Y_K，则

Y_ij为第i个算子的第j个参数的比重；

根据信息熵的定义，求解各影响因子的信息熵：

E_j为第j个参数的信息熵；

其中p_ij公式计算如下：

p_ij为第i个算子的第j个参数的比重；

其中W_i为第i个参数的权重，E_i为算子分组Group中的算子的信息熵，W_i为算子分组Group中的算子权重；

计算出算子分组内的算子最优解：

其中Z_k为通过信息熵计算出第K个参数的权重；k为算子分组Group内的算子，Z_k中的最大值为组内最优算子。