一種智能城市交通管理平臺的制作方法
【專利摘要】一種智能城市交通管理平臺，包括智能車輛系統(tǒng)、高精度地圖系統(tǒng)、交通管理系統(tǒng)及車輛云系統(tǒng)；其中，所述智能車輛系統(tǒng)包括3G/4G SIM卡、人機交互模塊、無線通信模塊、傳感器、微處理器、執(zhí)行器及存儲器；所述高精度地圖系統(tǒng)，用于接收智能車輛系統(tǒng)發(fā)送的信息和請求，對信息處理，根據(jù)請求發(fā)送地圖信息，將處理過的地圖信息發(fā)送給交通管理系統(tǒng)；所述交通管理系統(tǒng)，對高精度地圖系統(tǒng)和智能車輛系統(tǒng)提供的信息進行整合，表征交通情況；自我學習優(yōu)化，根據(jù)請求向其發(fā)送交通信息；所述車輛云系統(tǒng)，對不同智能車輛系統(tǒng)上采集的數(shù)據(jù)進行識別學習和融合，將學習情況發(fā)送到智能車輛系統(tǒng)。該平臺解決了現(xiàn)有車輛、道路和交通管理系統(tǒng)之間的信息缺乏的問題。
【專利說明】
一種智能城市交通管理平臺
技術領域
[0001]本發(fā)明屬于交通管理系統(tǒng)領域，具體涉及一種智能車輛、智能交通系統(tǒng)和道路之間的信息共享和協(xié)調(diào)控制的管理平臺。【背景技術】
[0002]隨著網(wǎng)絡通信和人工智能化技術的發(fā)展，近年來智能交通系統(tǒng)(ITS)和無人駕駛備受關注，交通系統(tǒng)和車輛的智能化能提高交通效率和行車安全性，減少能源消耗。但目前的研究存在以下缺點:首先，當前無人駕駛的研究分為兩個方向，(1)以Google和百度為代表的用高精度地圖結合激光雷達等昂貴傳感器來實現(xiàn)無人駕駛；(2)以汽車廠為代表的采取逐步智能化的路線，從先進智能輔助駕駛系統(tǒng)(ADAS)逐步過渡到無人駕駛;但前者的成本太高，后者的智能化水平太低;其次，車輛和交通系統(tǒng)相互作用、相互影響，現(xiàn)有的ITS研究側重于交叉口的信號管理與交通流分析，沒有考慮地圖的實時更新和車輛路線規(guī)劃對未來一段時間內(nèi)交通狀況的影響，車輛也不知道未來一段時間內(nèi)交通的狀況，即車輛、道路和交通管理系統(tǒng)之間的信息缺乏共享;再者，目前關于V2V和V2X大多采用DSRC(專用短程通信)，需要專用的通信設備和基礎設施，車輛成本和交通系統(tǒng)改造成本較高;最后，車輛和交通系統(tǒng)的智能化需要機器識別并處理一些不確定的事物和狀況，目前的研究主要用神經(jīng)網(wǎng)絡進行深度學習，但離線學習數(shù)據(jù)庫不完備，在線學習實時性不夠且初始時效果不好。
【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的是提供一種智能城市交通管理系統(tǒng)，能夠?qū)④囕v、道路和交通系統(tǒng)集成在一起，充分利用大量的實車數(shù)據(jù)進行學習和優(yōu)化，實現(xiàn)信息共享，從而有效解決上述技術問題。
[0004]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所述技術方案是這樣實現(xiàn)的，該智能城市交通管理平臺包括:智能車輛系統(tǒng)、高精度地圖系統(tǒng)、交通管理系統(tǒng)及車輛云系統(tǒng);其中，所述智能車輛系統(tǒng)包括3G/4G SIM卡、人機交互模塊、無線通信模塊、傳感器、微處理器、執(zhí)行器及存儲器;所述3G/4G S頂卡，為無線通信模塊提供無線入網(wǎng)許可和身份識別；所述人機交互模塊，用于駕駛員命令輸入和車輛狀態(tài)顯示;所述無線通信模塊，用于無線信號的發(fā)送和接收;所述傳感器，用于車輛周圍環(huán)境的感知和車輛狀態(tài)的檢測;所述微處理器，用于對傳感器信號進行處理，對數(shù)據(jù)通信的內(nèi)容和過程進行控制，對車輛進行智能決策和執(zhí)行機構的控制;所述執(zhí)行器，根據(jù)微處理器的控制指令對車輛進行具體駕駛操作，包括轉(zhuǎn)向機構、制動機構和動力執(zhí)行機構;所述存儲器，用于存儲程序和微處理器處理后的數(shù)據(jù)，必要時向微處理器提供通信數(shù)據(jù);所述高精度地圖系統(tǒng)，用于接收智能車輛系統(tǒng)發(fā)送的反饋信息和請求，對接收到的信息進行處理，并根據(jù)收到的請求通過3G/4G無線網(wǎng)絡向車輛發(fā)送地圖信息，同時通過3G/ 4G無線網(wǎng)絡將處理過的地圖信息發(fā)送給交通管理系統(tǒng);所述交通管理系統(tǒng)，用于接收高精度地圖系統(tǒng)和智能車輛系統(tǒng)提供的信息，對其進行整合，表征交通情況，同時進行自我學習優(yōu)化，并根據(jù)智能車輛系統(tǒng)發(fā)送的請求向其發(fā)送交通信息;所述車輛云系統(tǒng)，對不同智能車輛系統(tǒng)上的傳感器采集的數(shù)據(jù)進行智能識別學習和學習結果的融合，并將學習情況發(fā)送到智能車輛系統(tǒng)。
[0005]本發(fā)明所述傳感器包括GPS，用于車輛精密定位；INS，用于測量車輛部分狀態(tài)量； 相機，用于行人、自行車、摩托車等非車輛障礙物圖像的獲取;超聲波雷達，用于倒車時障礙物的檢測;毫米波雷達，用于在高精度地圖不能覆蓋也不能通過V2V通信了解周圍環(huán)境信息時的環(huán)境感知;此外，還包括車輛上的常規(guī)傳感器，如加速度傳感器、輪速傳感器等。
[0006]微處理器將輸入的傳感器信號進行處理，得到車輛的狀態(tài)(位置、航向、速度等)信息，同時通過對相機等傳感器數(shù)據(jù)和車輛執(zhí)行控制的結果進行智能學習(包括圖像識別學習、駕駛模式學習)，并在與車輛云系統(tǒng)通信的基礎上進行智能學習結果的融合;根據(jù)車輛的實時路線規(guī)劃和執(zhí)行控制需求，與高精度地圖系統(tǒng)、交通管理系統(tǒng)和周圍車輛進行數(shù)據(jù)通信，獲得交通、道路和周圍車輛的行駛狀況;根據(jù)上述兩方面的信息，微處理器進行車輛的路徑規(guī)劃和執(zhí)行機構的控制。與此同時，微處理器將車輛的位置、航向、速度等狀態(tài)信息和相機、雷達等傳感器信息，車輛的路線規(guī)劃和動作信息，車輛智能學習信息，車輛的狀態(tài)、 動作和車輛基本參數(shù)信息(車輛尺寸、質(zhì)量等)根據(jù)相關的通信協(xié)議進行處理和控制，將打包編碼好的數(shù)據(jù)輸出給無線通信模塊，無線通信模塊通過無線網(wǎng)絡以無線信號的方式將信息發(fā)送出去，接收方為高精度地圖系統(tǒng)、智能交通管理系統(tǒng)、車輛云系統(tǒng)和周圍車輛;無線通信模塊也同時接收高精度地圖系統(tǒng)、智能交通管理系統(tǒng)、車輛云系統(tǒng)和周圍車輛通過無線網(wǎng)絡發(fā)送的無線信號，將其輸入到微處理器進行處理。
[0007]作為本發(fā)明的優(yōu)選，所述高精度地圖系統(tǒng)包括地圖在線修正模塊、實時交通地圖模塊及道路三維地圖模塊;其中，所述地圖在線修正模塊，在實際道路狀況突然發(fā)生改變時 (臨時維修、下雨、道路變更等)，根據(jù)智能車輛系統(tǒng)上的傳感器發(fā)送回來的信息(雷達點云、 圖像的識別結果)對地圖進行修正，并將修正后的信息傳給實時交通地圖模塊及道路三維地圖模塊;所述實時交通地圖模塊，是將道路和所有車輛的位置進行整合而生成的實時交通地圖，屬于宏觀分布地圖，用于交通管理系統(tǒng)的交通規(guī)劃管理和智能車輛系統(tǒng)的路線規(guī)劃;所述道路三維地圖模塊，用于接收地圖在線修正模塊和實時交通地圖模塊信息，并將接收到的信息合成轉(zhuǎn)化成三維空間地圖，同時應智能車輛系統(tǒng)請求發(fā)送局部微觀地圖，用以智能車輛系統(tǒng)的局部路徑規(guī)劃和執(zhí)行控制。
[0008]作為本發(fā)明的進一步優(yōu)選，所述交通管理系統(tǒng)包括交通規(guī)劃學習模塊、交通流信息模塊及交通標志與信號模塊;其中，所述交通規(guī)劃學習模塊，用于交通管理系統(tǒng)根據(jù)歷史規(guī)劃數(shù)據(jù)(通過交通流信息計算出來的通行效率、通行能力和車輛通行時間等)進行自我學習優(yōu)化;所述交通流信息模塊，用于接收高精度地圖系統(tǒng)提供的實時交通地圖和智能車輛系統(tǒng)提供的車輛的狀態(tài)、動作和規(guī)劃信息，將信息進行整合，表征實時和未來一段時間內(nèi)交通情況;所述交通標志及信號模塊，用于接收交通流信息模塊和交通規(guī)劃學習模塊傳送的信息，根據(jù)信息結果動態(tài)規(guī)劃整個交通系統(tǒng)的控制規(guī)則，即交通標志和信號，并在智能車輛系統(tǒng)發(fā)送請求時將其發(fā)送給請求車輛。
[0009]作為本發(fā)明的更進一步優(yōu)選，所述車輛云系統(tǒng)包括圖像識別離線學習模塊、駕駛模式離線學習模塊及智能學習交流融合模塊;其中，所述圖像識別離線學習模塊，根據(jù)智能車輛系統(tǒng)上的相機采集的數(shù)據(jù)進行學習訓練;所述駕駛模式離線學習模塊，根據(jù)車輛實際運行時車輛的狀態(tài)、動作和乘員的駕乘感受進行駕駛模式學習，找到類似于人的合適的駕駛模式;所述智能學習交流融合模塊，是車輛云系統(tǒng)學習和智能車輛系統(tǒng)學習之間的相互交流與借鑒的模塊，將車輛云系統(tǒng)學習的結果和眾多的智能車輛系統(tǒng)的學習結果進行比較與綜合，使得不同車輛之間可以通過數(shù)據(jù)的離線交互學習實現(xiàn)優(yōu)勢互補。
[0010]本發(fā)明所述智能城市交通管理平臺在實際運行過程中高精度地圖系統(tǒng)的原始地圖可由地圖制作商(Google、百度等)提供，由智能交通管理平臺進行后續(xù)的管理及維護;交通管理系統(tǒng)、車輛云系統(tǒng)由智能交通管理平臺控制和維護；智能車輛系統(tǒng)是相對獨立的一個智能系統(tǒng)，存在于每一輛汽車上，可定時向高精度地圖系統(tǒng)和交通管理系統(tǒng)發(fā)送消息，并根據(jù)需要向高精度地圖系統(tǒng)和交通管理系統(tǒng)發(fā)送請求來獲取地圖和交通信息，與車輛云系統(tǒng)之間可通過定時發(fā)送和接收消息來實現(xiàn)數(shù)據(jù)交互。
[0011]為保證車輛與車輛之間能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)交互，所述智能車輛系統(tǒng)上可以通過安裝有類似于微信的車輛動態(tài)群APP軟件來實現(xiàn)，所述動態(tài)車輛群是指能夠在一定的距離范圍內(nèi)進行搜索，將搜索到的車輛拉進自己的動態(tài)群，在動態(tài)群里的車輛通過動態(tài)車輛群實時分享各自的狀態(tài)、動作、規(guī)劃等信息，然后結合各自的基本信息就可以建立自己周圍的局部交通環(huán)境，進而取代了激光雷達等傳感器。
[0012]本發(fā)明所述的高精度地圖系統(tǒng)、交通管理系統(tǒng)及車輛云系統(tǒng)均是相對獨立地設置在平臺上，每個系統(tǒng)中的各個模塊均是通過平臺上的終端服務器在接收智能車輛系統(tǒng)的無線發(fā)送模塊通過無線網(wǎng)絡發(fā)送的信息，并且通過平臺上的終端服務器對接收到的信息進行處理;終端服務器同時也根據(jù)智能車輛系統(tǒng)發(fā)送的請求通過無線網(wǎng)絡將信息發(fā)送出去。所述高精度地圖系統(tǒng)與交通管理系統(tǒng)之間的信息傳輸也是采用上述方式進行的。
[0013]本發(fā)明的優(yōu)點和積極效果:(1)本發(fā)明通過建立智能交通管理平臺，將車輛、道路、交通整合到一起考慮，充分利用大量的實車數(shù)據(jù)進行學習和優(yōu)化，實現(xiàn)大量信息共享，有效解決現(xiàn)有車輛、道路和交通管理系統(tǒng)之間的信息缺乏共享的問題。
[0014](2)本發(fā)明充分利用現(xiàn)有的無線通訊技術和硬件設施構建城市交通管理平臺，使車輛在道路行駛時能夠了解未來一段時間道路交通情況，改善城市交通狀況，而且相對于其他智能交通系統(tǒng)，本發(fā)明極大地降低了智能車輛的生產(chǎn)成本和現(xiàn)有交通系統(tǒng)的改造成本。
[0015](3)本發(fā)明所述平臺將車輛云系統(tǒng)與智能車輛系統(tǒng)的學習數(shù)據(jù)進行交互，車輛云系統(tǒng)圖像識別離線學習模塊訓練的數(shù)據(jù)來自所有車輛的數(shù)據(jù)，學習的樣本更全面，訓練結果更準確，使其對環(huán)境變化的敏感性降低。而且通過將車輛云系統(tǒng)學習的結果和眾多的智能車輛系統(tǒng)的學習結果進行比較與綜合，使得不同車輛之間可以通過數(shù)據(jù)的離線交互學習實現(xiàn)優(yōu)勢互補，同時也避免了車輛出廠時在由于訓練不足而影響駕駛性能。
[0016](4)本發(fā)明所述交通管理平臺，可以通過在智能車輛系統(tǒng)上安裝車輛動態(tài)群APP軟件實現(xiàn)車與車之間局部環(huán)境的交互，能夠替代激光雷達等傳感器，大大降低現(xiàn)有智能車輛成本?！靖綀D說明】
[0017]圖1為本發(fā)明所述交通管理平臺整體結構示意圖。
[0018]圖2為本發(fā)明所述平臺智能車輛系統(tǒng)發(fā)送、接收信息框架圖。【具體實施方式】
[0019]為使本領域技術人員能夠清楚理解本發(fā)明所述技術方案的優(yōu)點和效果，下面結合附圖對本發(fā)明所述技術方案進行詳細說明，但并不用于限定保護范圍。
[0020]參閱圖1，本發(fā)明所述智能城市交通管理平臺包括:智能車輛系統(tǒng)1、高精度地圖系統(tǒng)2、交通管理系統(tǒng)3及車輛云系統(tǒng)4;其中，所述智能車輛系統(tǒng)1包括3G/4G S頂卡11、人機交互模塊12、無線通信模塊13、傳感器14、微處理器15、執(zhí)行器16及存儲器17;所述3G/4G SM 卡11，為無線通信模塊提供無線入網(wǎng)許可和身份識別;所述人機交互模塊12,用于駕駛員命令輸入和車輛狀態(tài)顯示;所述無線通信模塊13,用于無線信號的發(fā)送和接收;所述傳感器 14,用于車輛周圍環(huán)境的感知和車輛狀態(tài)的檢測;所述微處理器15,用于對傳感器信號進行處理，對數(shù)據(jù)通信的內(nèi)容和過程進行控制，對車輛進行智能決策和執(zhí)行機構的控制;所述執(zhí)行器16,根據(jù)微處理器的控制指令對車輛進行具體駕駛操作，包括轉(zhuǎn)向機構、制動機構和動力執(zhí)行機構;所述存儲器17，用于存儲程序和微處理器處理后的數(shù)據(jù)，必要時向微處理器提供通信數(shù)據(jù);所述高精度地圖系統(tǒng)2,用于接收智能車輛系統(tǒng)發(fā)送的反饋信息和請求，對接收到的信息進行處理，并根據(jù)收到的請求通過3G/4G無線網(wǎng)絡向車輛發(fā)送地圖信息，同時通過3G/4G無線網(wǎng)絡將處理過的地圖信息發(fā)送給交通管理系統(tǒng)3;所述交通管理系統(tǒng)3,用于接收高精度地圖系統(tǒng)2和智能車輛系統(tǒng)1提供的信息，對其進行整合，表征交通情況；同時進行自我學習優(yōu)化，并根據(jù)智能車輛系統(tǒng)1發(fā)送的請求向其發(fā)送交通信息;所述車輛云系統(tǒng)4,對不同智能車輛系統(tǒng)1上的傳感器14采集的數(shù)據(jù)進行智能識別學習和學習結果的融合，并將學習情況發(fā)送到智能車輛系統(tǒng)1。
[0021]其中，所述高精度地圖系統(tǒng)2包括地圖在線修正模塊21、實時交通地圖模塊22及道路三維地圖模塊23;其中，所述地圖在線修正模塊21，在實際道路狀況突然發(fā)生改變時(臨時維修、下雨、道路變更等)，根據(jù)智能車輛系統(tǒng)1上的傳感器14發(fā)送回來的信息(雷達點云、 圖像的識別結果)對地圖進行修正，并將修正后的信息傳給實時交通地圖模塊22及道路三維地圖模塊23;所述實時交通地圖模塊22,是將道路和所有車輛的位置進行整合而生成的實時交通地圖，屬于宏觀分布地圖，用于交通管理系統(tǒng)3的交通規(guī)劃管理和智能車輛系統(tǒng)1 的路線規(guī)劃;所述道路三維地圖模塊23,用于接收地圖在線修正模塊21和實時交通地圖模塊22的信息，并將接收到的信息合成轉(zhuǎn)化成三維空間地圖，同時應智能車輛系統(tǒng)1請求傳送局部微觀地圖，用以智能車輛系統(tǒng)1的局部路徑規(guī)劃和執(zhí)行控制。[〇〇22]所述交通管理系統(tǒng)3包括交通規(guī)劃學習模塊31、交通流信息模塊32及交通標志與信號模塊33;其中，所述交通規(guī)劃學習模塊31，用于交通管理系統(tǒng)3根據(jù)歷史規(guī)劃數(shù)據(jù)(通過交通流信息計算出來的通行效率、通行能力和車輛通行時間等)進行自我學習優(yōu)化;所述交通流信息模塊32,接收高精度地圖系統(tǒng)2提供的實時交通地圖和智能車輛系統(tǒng)1提供的車輛的狀態(tài)、動作和規(guī)劃信息，將信息進行整合，表征實時和未來一段時間內(nèi)交通情況;所述交通標志及信號模塊33,接收交通流信息模塊和交通規(guī)劃學習模塊傳送的信息，根據(jù)信息結果動態(tài)規(guī)劃整個交通系統(tǒng)的控制規(guī)則，即交通標志和信號，并在智能車輛系統(tǒng)1發(fā)送請求時將其發(fā)送給請求車輛。[〇〇23]所述車輛云系統(tǒng)4包括圖像識別離線學習模塊41、駕駛模式離線學習模塊42及智能學習交流融合模塊43;其中，所述圖像識別離線學習模塊41，根據(jù)智能車輛系統(tǒng)1上的相機采集的數(shù)據(jù)進行學習訓練;所述駕駛模式離線學習模塊42,根據(jù)車輛實際運行時車輛的狀態(tài)、動作和乘員的駕乘感受進行駕駛模式學習，找到類似于人的合適的駕駛模式;所述智能學習交流融合模塊43，是車輛云系統(tǒng)4學習和智能車輛系統(tǒng)1學習之間的相互交流與借鑒的模塊，將車輛云系統(tǒng)4學習的結果和眾多的智能車輛系統(tǒng)1的學習結果進行比較與綜合， 使得不同車輛之間可以通過數(shù)據(jù)的離線交互學習實現(xiàn)優(yōu)勢互補。[〇〇24]本發(fā)明所述傳感器包括GPS，用于車輛精密定位；INS，用于測量車輛部分狀態(tài)量； 相機，用于行人、自行車、摩托車等非車輛障礙物圖像的獲取;超聲波雷達，用于倒車時障礙物的檢測;毫米波雷達，用于在高精度地圖不能覆蓋也不能通過V2V通信了解周圍環(huán)境信息時的環(huán)境感知;此外，還包括車輛上的常規(guī)傳感器，例如:加速度傳感器、輪速傳感器等。 [〇〇25]本發(fā)明所述的高精度地圖系統(tǒng)、交通管理系統(tǒng)及車輛云系統(tǒng)均是相對獨立的設置在平臺上，每個系統(tǒng)中的各個模塊均是通過平臺上的終端服務器在接收智能車輛系統(tǒng)的無線發(fā)送模塊通過無線網(wǎng)絡發(fā)送的信息，并且通過平臺上的終端服務器對接收到的信息進行處理;終端服務器同時也根據(jù)智能車輛系統(tǒng)發(fā)送的請求通過無線網(wǎng)絡將信息發(fā)送出去。所述高精度地圖系統(tǒng)與交通管理系統(tǒng)之間的信息傳輸也是采用上述方式進行的。[〇〇26]參閱圖2,本發(fā)明所述智能城市交通管理平臺中智能車輛系統(tǒng)1定期將傳感器14檢測到并經(jīng)微處理器15處理過的車輛位置、道路圖像信息及識別結果等信息通過無線通訊模塊13發(fā)送到高精度地圖系統(tǒng)2中，高精度地圖系統(tǒng)2中的道路三維地圖模塊23根據(jù)智能交通系統(tǒng)1發(fā)送的請求，發(fā)送局部微觀地圖；智能車輛系統(tǒng)1定期將微處理器15處理后的路線規(guī)劃、位置、速度、動作等信息通過無線通訊模塊13發(fā)送到交通管理系統(tǒng)3中，交通管理系統(tǒng)3 中的交通標志及信號模塊33根據(jù)智能交通系統(tǒng)1發(fā)送的請求，發(fā)送交通標志和信號；智能車輛系統(tǒng)1定期將微處理器15處理后的圖像信息、駕駛操作信息及識別結果定期發(fā)送到車輛云系統(tǒng)4,所述車輛云系統(tǒng)4定期接收智能車輛系統(tǒng)1發(fā)送的圖像、駕駛模式大數(shù)據(jù)學習識別結果；智能車輛系統(tǒng)1通過人機交互模塊12接收車主發(fā)送指令(目的地，啟動暖車等)，同時向車主發(fā)送車輛位置、狀態(tài)，行車路線等信息;車主通過人機交互模塊12發(fā)送指令并接收車輛狀態(tài)信息;車輛1上的智能車輛系統(tǒng)1通過在車輛1上安裝有類似于微信的車輛動態(tài)群APP 軟件定期將本車位置、速度、航向、動作、路線等信息通過無線通訊模塊13發(fā)送到車輛2等其他車輛上的車輛動態(tài)群上，車輛2或其他車輛采用同樣方式發(fā)送本車信息，接收其他車輛傳輸?shù)男畔?，實現(xiàn)數(shù)據(jù)交互。圖2中虛線代表發(fā)送，實線代表接收。[〇〇27]本發(fā)明所述的車輛動態(tài)群APP軟件由管理平臺開發(fā)，是能夠在一定的距離范圍內(nèi)進行搜索，并將搜索到的車輛拉進自己的動態(tài)群，在動態(tài)群里的車輛通過動態(tài)車輛群實時分享各自的狀態(tài)、動作、規(guī)劃等信息，然后結合各自的基本信息就可以建立自己周圍的局部交通環(huán)境，進而取代了激光雷達等傳感器。
【主權項】
1.一種智能城市交通管理平臺，其特征在于，包括智能車輛系統(tǒng)、高精度地圖系統(tǒng)、交 通管理系統(tǒng)及車輛云系統(tǒng);其中，所述智能車輛系統(tǒng)包括3G/4G SM卡、人機交互模塊、無線 通信模塊、傳感器、微處理器、執(zhí)行器及存儲器;所述3G/4G SIM卡，為無線通信模塊提供無 線入網(wǎng)許可和身份識別;所述人機交互模塊，用于駕駛員命令輸入和車輛狀態(tài)顯示;所述無 線通信模塊，用于無線信號的發(fā)送和接收;所述傳感器，用于車輛周圍環(huán)境的感知和車輛狀 態(tài)的檢測；所述微處理器，用于對傳感器信號進行處理，對數(shù)據(jù)通信的內(nèi)容和過程進行控 制，對車輛進行智能決策和執(zhí)行機構的控制;所述執(zhí)行器，根據(jù)微處理器的控制指令對車輛 進行具體駕駛操作，包括轉(zhuǎn)向機構、制動機構和動力執(zhí)行機構;所述存儲器，用于存儲程序 和微處理器處理后的數(shù)據(jù)，必要時向微處理器提供通信數(shù)據(jù);所述高精度地圖系統(tǒng)，用于接 收智能車輛系統(tǒng)發(fā)送的反饋信息和請求，對接收到的信息進行處理，并根據(jù)收到的請求通 過3G/4G無線網(wǎng)絡向車輛發(fā)送地圖信息，同時通過3G/4G無線網(wǎng)絡將處理過的地圖信息發(fā)送 給交通管理系統(tǒng);所述交通管理系統(tǒng)，用于接收高精度地圖系統(tǒng)和智能車輛系統(tǒng)提供的信 息，對其進行整合，表征交通情況；同時進行自我學習優(yōu)化，并根據(jù)智能車輛系統(tǒng)發(fā)送的請 求向其發(fā)送交通信息;所述車輛云系統(tǒng)，對不同智能車輛系統(tǒng)上的傳感器采集的數(shù)據(jù)進行 智能識別學習和學習結果的融合，并將學習情況發(fā)送到智能車輛系統(tǒng)。2.根據(jù)權利要求1所述的一種智能城市交通管理平臺，其特征在于，所述高精度地圖系 統(tǒng)包括地圖在線修正模塊、實時交通地圖模塊及道路三維地圖模塊;其中，所述地圖在線修 正模塊，在實際道路狀況突然發(fā)生改變時，根據(jù)智能車輛系統(tǒng)上的傳感器發(fā)送回來的信息 對地圖進行修正，并將修正后的信息傳給實時交通地圖模塊及道路三維地圖模塊;所述實 時交通地圖模塊，將道路和所有車輛的位置進行整合而生成的實時交通地圖，用于交通管 理系統(tǒng)的交通規(guī)劃管理和智能車輛系統(tǒng)的路線規(guī)劃;所述道路三維地圖模塊，用于接收地 圖在線修正模塊和實時交通地圖模塊信息，并將接收到的信息合成轉(zhuǎn)化成三維空間地圖， 同時應智能車輛系統(tǒng)請求傳送局部微觀地圖，用以智能車輛系統(tǒng)的局部路徑規(guī)劃和執(zhí)行控 制。3.根據(jù)權利要求1所述的一種智能城市交通管理平臺，其特征在于，所述交通管理系統(tǒng) 包括交通規(guī)劃學習模塊、交通流信息模塊及交通標志與信號模塊;其中，所述交通規(guī)劃學習 模塊，用于交通管理系統(tǒng)根據(jù)歷史規(guī)劃數(shù)據(jù)進行自我學習優(yōu)化;所述交通流信息模塊，接收 高精度地圖系統(tǒng)提供的實時交通地圖和智能車輛系統(tǒng)提供的車輛的狀態(tài)、動作和規(guī)劃信 息，將信息進行整合，表征實時和未來一段時間內(nèi)交通情況;所述交通標志及信號模塊，接 收交通流信息模塊和交通規(guī)劃學習模塊傳送的信息，根據(jù)信息結果動態(tài)規(guī)劃整個交通系統(tǒng) 的控制規(guī)則，并在智能車輛系統(tǒng)發(fā)送請求時將其發(fā)送給請求車輛。4.根據(jù)權利要求1所述的一種智能城市交通管理平臺，其特征在于，所述車輛云系統(tǒng)包 括圖像識別離線學習模塊、駕駛模式離線學習模塊及智能學習交流融合模塊;其中，所述圖 像識別離線學習模塊，根據(jù)智能車輛系統(tǒng)上的相機采集的數(shù)據(jù)進行學習訓練;所述駕駛模 式離線學習模塊，根據(jù)車輛實際運行時車輛的狀態(tài)、動作和乘員的駕乘感受進行駕駛模式 學習，找到類似于人的合適的駕駛模式;所述智能學習交流融合模塊，是車輛云系統(tǒng)學習和 智能車輛系統(tǒng)學習之間的相互交流與借鑒的模塊，將車輛云系統(tǒng)學習的結果和眾多的智能 車輛系統(tǒng)的學習結果進行比較與綜合，使得不同車輛之間可以通過數(shù)據(jù)的離線交互學習實 現(xiàn)優(yōu)勢互補。5.根據(jù)權利要求1或2或3或4所述的一種智能城市交通管理平臺，其特征在于，所述傳 感器包括車輛常用傳感器，還包括GPS，用于車輛精密定位;INS，用于測量車輛部分狀態(tài)量； 相機，用于行人、自行車、摩托車等非車輛障礙物圖像的獲取;超聲波雷達，用于倒車時障礙 物的檢測;毫米波雷達，用于在高精度地圖不能覆蓋也不能通過V2V通信了解周圍環(huán)境信息 時的環(huán)境感知。
【文檔編號】G08G1/123GK105976606SQ201610587725
【公開日】2016年9月28日
【申請日】2016年7月25日
【發(fā)明人】馬芳武, 佘爍, 蒲永鋒, 趙穎, 葛林鶴
【申請人】吉林大學