[发明专利]一种基于车侧路侧数据感知融合的异物识别及预警系统

说明书

本发明公开了一种基于车侧路侧数据感知融合的异物识别及预警系统，包括感知子系统、边缘云、云控平台和路况预警子系统，感知子系统将采集的感知数据上报至边缘云及云控平台；边缘云将收到的路侧感知数据和车侧感知数据结合特征以及坐标进行边缘计算，提取有效数据，并将提取出的有效数据上报云控平台；云控平台接收感知系统采集的感知数据及边缘计算得到的有效数据，生成路段路况事件信息传输给路况预警子系统；路况预警子系统根据云控平台上报的路况事件信息进行证据审核，审核通过后通过云控平台下发控制策略至路侧设备及车辆进行提醒及预警。本发明充分利用边缘云的边缘计算能力更为精准的智能路况识别能力，达到车辆以及车道级预警。

技术领域

本发明属于智能交通技术领域，尤其涉及一种基于车侧路侧数据感知融合的异物识别及预警系统。

背景技术

当下的智能交通感知系统仅采用路侧视频、雷达等检测器检测道路交通流量、车速、排队长度以及路面异物行人机动车等交通参数或利用单车感知单元进行路面状况感知以及单体决策。但道路交通是异常复杂的巨系统，道路交通环境瞬息万变。仅仅凭传统的交通感知手段和网联/自动驾驶汽车安装的有限传感器是无法满足完全、快速掌握动态交通环境的需求的。

专利申请CN110738850A公开了一种路侧安全监控管理系统、控制方法和设备，该系统包括龙门架和监测装置，以及设置在龙门架上的路侧单元、显示装置和监测装置，当监测装置监测到存在道路异常时，控制装置生成预警信息，进而通过显示装置显示预警信息，同时通过路侧单元广播预警信息；但其仅能单点感知，依赖原数据分析，不能动态智能化识别路况及预警。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于车侧路侧数据感知融合的异物识别及预警系统，通过路侧智能网联设备、智能网联车辆的动态感知数据结合边缘云的计算能力并通过云控平台的数据以及计算能力实现了动态智能化路况识别以及动态预警。

本发明所述的一种基于车侧路侧数据感知融合的异物识别及预警系统，包括感知子系统、边缘云、云控平台和路况预警子系统，所述感知子系统包括路侧感知装置和车侧感知装置；

感知子系统将路侧感知装置和车侧感知装置采集的感知数据上报至边缘云及云控平台；

边缘云将收到的路侧感知数据和车侧感知数据结合特征以及坐标进行边缘计算，提取有效数据，并将提取出的有效数据提供局部交通参与者并上报云控平台；

云控平台接收感知系统采集的感知数据及边缘计算得到的有效数据，生成路段路况事件信息传输给路况预警子系统；

路况预警子系统根据云控平台上报的路况事件信息进行策略配置，并对感知子系统上报的数据及证据进行审核，审核通过后通过云控平台下发控制策略至路侧设备及车辆进行提醒及预警。

进一步的，所述边缘云计算的步骤为：

步骤1、对路侧感知装置采集的感知数据进行初步计算标定；

步骤2、对车侧感知装置采集的感知数据进行二次标定；

步骤3、将路侧标定数据和车侧标定数据结合特征以及坐标进行融合，判定数据的精度及正确性，得到有效数据。

进一步的，所述路侧感知装置采集的感知数据包括图像识别数据和雷达识别数据，对路侧感知数据标定的步骤为：

步骤1-1、物体相对相机的位置用相机坐标系来描述，将图像识别数据从相机坐标系转换为图像坐标系；

相机坐标系的原点为摄像机光心O点，相机坐标系中的坐标为(Xc，Yc，Zc)；设O-x-y-z为相机坐标系，定义Z轴指向相机前方，X向右，Y向下；物体P根据小孔成像规则投影之后，落在物理成像平面O′-x′-y′-z′上，成像点为P′，设P的坐标为[X，Y，Z]，P′为[X′，Y′，Z′]，并且设物理成像平面到光心的距离为f，根据三角形相似关系，得到下式