本发明涉及一种智能道路设施系统，为智能网联汽车提供交通运营管理信息、车辆控制指令等。更具体地，一种实现控制智能网联车和交通管理的系统，具体通过向自动驾驶车辆发送定制化、详细的、具有时间敏感性的控制指令和交通信息实现，例如，跟驰、换道、路径导航等其他相关信息。
背景技术：
未来交通系统中将会有越来越多的联网和自动驾驶的车辆。这类由自动驾驶车辆和现在普通的人工驾驶车辆形成的混合车流环境，将带来未来一代的交通系统，即智能网联交通系统。现阶段相关领域的技术研究多集中于单一的车辆或通讯技术，例如自动驾驶技术、v2v技术(车辆与车辆间通信技术)、v2i技术(车辆与路侧设备间通信技术)等。自动驾驶车已在大力发展阶段，其具备感知周围环境、无论是否有驾驶员操作的情况下均能完成巡航操作。目前，自动驾驶车处于试验测试阶段，尚未实现广泛的商用。目前自动驾驶车辆技术需要昂贵且复杂的车载系统，这也导致其推广应用成为一个长期的挑战。在此背景下，本发明的目的是提出一种智能道路设施系统，利用路侧设施全面感知路况信息，生成车辆操控指令，以加快智能网联交通系统的实现。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种智能道路设施系统及控制方法，用于实现控制智能网联车和交通管理，具体通过向自动驾驶车辆发送定制化、详细的、具有时间敏感性的控制指令和交通信息实现。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种智能道路设施系统，包括如下一种或者多种子系统：
路侧单元，具备感知、通信、控制、可驾驶区域计算的功能；
交通控制单元(tcu)和交通控制中心(tcc)；
车载单元(obu)和车载界面；
交通运营中心；
基于云的计算和信息服务平台；
其中，路侧单元用于提供实时的车辆环境感知和交通状态预测，并发送即时的控制指令至对应的车载单元；
交通控制单元和交通控制中心、交通运营中心用于提供短期和中长期交通状态的预测，以及管理、规划的决策，并利用基于云的计算和信息服务平台采集和处理交通信息，得到即时的控制指令；
车载单元用于采集车辆生成的数据，并发送给路侧单元，同时接收来自路侧单元的信息和控制指令；基于来自路侧单元的输入，车载单元完成车辆控制，当车辆控制系统失效时，车载单元在短时间内接手车辆控制至车辆安全停车；
所述智能道路设施系统的运行由以下一项或多项辅助子系统提供支持：
有线和/或无线通信系统，用于实现上述各子系统之间的数据传输；
能源供给网络，用于给上述各子系统提供电源；
信息安全系统，用于保障上述各子系统的信息安全。
所述车载单元至少包括以下的模块：通信模块，用于实现路侧单元与车载单元之间、不同车辆的车载单元之间的车辆信息交互；车辆信息包括但不限于：
①人工输入数据，例如，行程的起讫点、期望行程时间、服务需求；
②驾驶员状态数据，例如，驾驶员行为和生理心理状态；
③车辆状态数据，例如，车辆编号、类型和其它数据采集模块采集的数据；
数据采集模块，用于采集车辆内外传感器的数据，并监控车辆和驾驶员的状态，所述数据包括以下一项或多项数据：
①车辆引擎状态；
②车辆速度；
③车辆检测到的周边物体；
④驾驶员状态；
车辆控制模块，用于执行来自路侧单元的控制指令，以完成驾驶任务。
所述路侧单元提供的数据包括但不限于：
①车辆控制指令，例如，期望的纵横向加速度、期望的车辆定位；
②行驶路径和交通信息，例如，交通状态、事件、交叉口位置、出入口；
③服务数据，例如，加油站、商店。
所述路侧单元由以下一个或多个模块组成：
驾驶环境检测传感模块，用于得到驾驶环境数据，包括但不限于：
(1)车辆周边信息，例如，车头间距、车速差、障碍物、车道偏离；
(2)天气，例如，天气状态和地面条件；
(3)车辆属性信息，例如，车速、位置、类型、自动化程度；
(4)交通状态，例如，流率、占有率、平均车速；
(5)道路信息，例如，控制信号、限速；
(6)事件信息，例如，发生的碰撞事故、拥堵时间；
通信模块，用于通过有线或无线媒介实现车辆、交通控制单元和交通控制中心与基于云的计算和信息服务平台之间的通信；
数据处理模块，用于处理从驾驶环境检测传感模块和通信模块得到的数据；
接口模块，用于数据处理模块与通信模块之间的交互；
自适应供电模块，用于供电，实现备用冗余。
所述驾驶环境检测传感模块包括以下一个或多个检测器：
雷达检测器，与视频检测器合作来感知驾驶环境和车辆参数数据，包括但不限于：激光雷达、微波雷达、超声波雷达、毫米波雷达；
视频检测器，与雷达检测器合作以提供驾驶环境数据，包括但不限于：彩色摄像机，夜间红外摄像机、夜间热像仪；
卫星定位系统，与惯性导航系统合作为车辆提供定位，包括但不限于：差分全球定位系统(dgps)、北斗系统；
惯性导航系统，与卫星定位系统合作以支持车辆定位，包括但不限于：惯性参考点；
车辆识别设施，包括但不限于：射频识别设备(rfid)；
所述路侧单元的布设原则如下：
(1)其它模块不必与路侧单元的核心设备安装在同样的位置，所述核心设备是指驾驶环境检测传感模块和通信模块；
(2)路侧单元的间距、安置和安装会根据道路几何形状而变化，以获得最大的覆盖范围并减少检测盲区；可能的布设位置包括但不限于：高速公路路侧、高速公路上/下匝道口、交叉口、路侧建筑物、桥梁、隧道、环形交叉口、公交站、停车点、铁路交叉口、学校区域；
(3)路侧单元安装于：
长期的固定位置；
移动平台，包括但不限于：汽车和卡车、无人机；
(4)路侧单元被安装于特殊的位置和时间段，以获取额外的系统覆盖范围，同时路侧单元的配置也可以调整；特殊的位置和时间段包括但不限于：
施工区；
特殊事件区域，包括：体育运动赛事区域、集市、活动、音乐会；
特殊天气条件区域，包括：暴风、暴雪区域。
所述交通控制单元(tcu)和交通控制中心(tcc)、以及路侧单元，具有以下的分层架构：
交通控制中心(tcc)，用于实现整体交通运行优化、数据处理和归档功能，并提供人机交互界面；一个交通控制中心依据覆盖范围的大小分为宏观层tcc，地区层tcc和通道层tcc；
交通控制单元(tcu)，用于实现实时车辆控制和数据处理功能，这些功能根据事先设置的算法是高度自动化的；一个交通控制单元根据覆盖范围进一步被分为：路段层tcu和点层tcu；
路侧单元网络，用于接收网联车的数据、检测交通状态，并向车辆发送目标指令；
其中，所述路段层tcu和点层tcu在物理位置上与一个路侧单元整合。
所述基于云的计算和信息服务平台为路侧单元、交通控制单元(tcu)和交通控制中心(tcc)提供信息和计算服务，包括但不限于：
(1)存储即服务，满足智能道路设施系统额外的存储需求；
(2)控制即服务，为智能道路设施系统提供额外的控制能力服务；
(3)计算即服务，为智能道路设施系统的实体、实体组提供需要的额外计算资源；
(4)感知即服务，为智能道路设施系统提供额外的感知能力；
其中，上述(1)-(4)应用于实际情况，包括但不限于：虚拟交通信号灯控制；交通状态估计；车队管理和维护。
一种基于上述的智能道路设施系统的控制方法，基于所述智能道路设施系统，实现智能网联交通系统中车辆的运行与控制；所述智能道路设施系统向车辆提供具体的定制化信息以及实时控制指令，以满足车辆完成驾驶任务的需求；并为高速公路和城市主干道的车辆提供运行和维护服务；包括以下一项或多项功能：
感知；
交通行为预测和管理；
规划与决策制定；
车辆控制。
所述感知功能用于预测整个交通网络在不同规模的状态，包括并不限于：
(1)车辆微观层，包括：车辆的纵向运动(跟驰、加速度、减速度、停车、驻车)，车辆的横向运动(车道保持、换道)；
(2)道路通道和路段的中观层，包括：特殊事件提前通知、事件预测、交织段合流和分流、车队分离和整合、可变限速控制的预测和响应、路段行程时间预测、路段交通流预测；
(3)路网的宏观层，包括：潜在拥堵预测、潜在事件预测、路网交通需求预测、路网状态预测、路网行程时间预测。
所述预测和管理功能由感知支撑，并在以下不同空间规模下通知目标车辆：
(1)微观层，包括：车辆的纵向控制(车辆跟驰，加速和减速)和横向控制(车道保持，换道)；
(2)中观层，包括：特殊事件告知，施工区，减速区，事件检测，缓冲区间，和天气预报通知；在这一层的规划确保车辆遵循所有规定的规则(永久或暂时的)，以提高安全和效率；
(3)宏观层，包括：路径规划与导航、交通需求管理。
所述规划与决策制定功能由感知和预测和管理功能支撑；用于增强事件管理的应对措施，提供事件预测和预防的主动措施：
(1)应对措施：智能道路设施系统自动检测发生的事件，并协调相关机构进行后续的处理，同时，还将提供事件警告和重新的路径规划建议；
(2)主动措施：智能道路设施系统预测潜在的事件，向受影响车辆发送控制指令，并协调相关机构进行后续的处置。
所述车辆控制功能由感知、预测和管理和规划与决策制定功能支撑；包括但不限于以下的车辆控制功能：
(1)速度与车间距保持：保持最小车间距和最大速度，以达到最大可能的通行能力；
冲突避让：检测潜在的事故/冲突，然后发送警告信息和冲突避免的指令给车辆；在此情形下，车辆必须遵循车道管理系统发送的指令；
(2)车道保持：确保车辆在指定的车道内行驶；
(3)曲率/高程控制：根据道路几何形状、路面状况等因素，确保车辆保持适当的速度和行驶角度；
(4)换道控制：协调车辆以适当的顺序变换车道，最小限度干扰车流；
(5)系统边界控制：分别是车辆进入系统前的车辆权限验证，和车辆进出的系统接管和切换机制；
(6)平台控制和车队管理；
(7)系统故障安全措施：当系统故障时，系统将为驾驶员或车辆提供足够的响应时间来接管车辆控制；其他安全停车的措施；
(8)优先任务管理：优先考虑各种控制目标的机制。
所述智能道路设施系统具有高性能计算能力，以分配计算能力，实现感知、预测、规划和决策支持、以及控制；根据时间划分，在三个层次：
(1)微观层，通常从1到10毫秒，例如车辆控制指令计算；
(2)中观层，通常从10到1000毫秒，例如事件检测和路面状况通知；
(3)宏观层，通常大于1秒，例如路径计算。
所述智能道路设施系统实现交通与车道管理，以方便不同道路设施类型下交通运营与控制，包括但不限于：
(1)高速公路，包括：主线换道管理；交通合流/分流管理；高占有率车道；动态路肩车道；快车道；不同自动化水平下，自动驾驶车辆比例管理；车道关闭管理；
(2)城市主干道，包括：基础换道管理；交叉口管理；城市道路车道关闭管理；混合交通流管理以适应不同出行模式。
所述智能道路设施系统在恶劣天气条件下，为车辆运行和控制提供额外确保安全和效率的措施，包括但不限于：
(1)高清地图服务，由路侧单元提供，不需要车辆安装传感器，包括车道宽度、逼近车道、坡度、弧度；
(2)基于位置的道路天气信息，由路侧单元提供，并由交通控制单元(tcu)和交通控制中心(tcc)和基于云的计算和信息服务平台；
(3)为恶劣天气设计的车辆控制算法，由基于位置的道路气象信息支撑。
所述智能道路设施系统包括安全性、冗余性和弹性措施，以提高系统的可靠性，包括但不限于：
(1)安全性措施，包括网络安全和物理设施安全性；
网络安全性措施，包括：各级防火墙和定期系统扫描；
物理设施安全性，包括：安全硬件安装，访问控制和标识跟踪器；
(2)系统冗余性：备份的硬件和软件资源，以填补失败的部分；
(3)系统备份和恢复：智能道路设施系统从整个系统级别到单个设施层级进行备份；如果检测到故障，则执行相应规模的恢复，以恢复到最近的备份；
(4)检测到故障时，将激活系统故障切换机制；上级系统单元识别故障和性能对应的程序，并更换和恢复故障单元。
有益效果：本发明提供了一种智能网联交通系统，是一种全面车辆运营与交通控制的综合系统，主要通过向每辆智能网联车发送具体的具有时间敏感性的控制指令。本发明适用于公路的部分车道或所有车道。其中，控制指令由最高级别的交通控制中心进行优化，逐级传送，并由最低级别的交通控制单元发送给特定的车辆。这些交通控制中心/单元组成了一个分层架构，覆盖了不同级别的控制领域。
附图说明
图1为车载单元obu架构图；
图2为本发明的智能道路设施系统感知架构图；
图3为本发明的智能道路设施系统的预测架构图；
图4为规划和决策架构图；
图5为车辆控制流程图；
图6为车辆纵向控制流程图；
图7为车辆横向控制流程图；
图8为防障控制流程图；
图9为路侧单元rsu架构图；
图10为路侧单元rsu内部数据流图；
图11为交通控制中心/交通控制单元的网络结构图；
图12为基于云计算的信息计算与服务平台架构图；
图13为本发明的智能道路设施系统计算流程图；
图14为交通与车道管理流程图；
表1为智能道路设施系统在恶劣天气条件下的措施；
图15为恶劣天气条件下车辆控制示意图；
图16为本发明的智能道路设施系统的安全设计示意图；
图17为本发明的智能道路设施系统备份与恢复示意图；
图18为系统故障管理示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
首先对附图中的附图标记进行以下说明：
101—通信模块：在路侧单元rsu和车载单元obu之间传输数据；
102—数据采集模块：采集车辆的动态和静态数据；
103—车辆控制模块：可以执行从路侧单元rsu获取的控制指令。当车辆的控制系统受损，车辆控制模块可以接管控制并使车辆安全地停下来；
104—车和人的数据；
105—路侧单元rsu的数据。
201：车辆将感知范围内收集的数据传输给各个路侧单元rsu；
202：路侧单元rsu根据车道上的车辆数据收集车道交通信息并向覆盖范围内的车辆共享该信息；
203：路侧单元rsu根据覆盖范围内的车辆报告采集交通事件信息；
204：交通事件发生路段上的rsu向其覆盖范围内的车辆发送事件信息；
205：路侧单元rsu将其覆盖范围内收集到的车道信息传输给了路段tcu；
206：路侧单元rsu从路段tcu采集天气信息、道路信息和交通事件信息；
207/208：不同路段上的rsu信息共享；
209：路侧单元rsu将交通事件信息发送给路段tcu；
210/211：各个路段tcu信息共享；
212：路侧单元rsu和cavh云之间信息共享；
213：路段tcu和cavh云之间信息共享。
301：数据来源包括车辆传感器、路侧传感器和云；
302：数据融合模块；
303：基于学习、统计和经验算法的预测模块；
304：微观、中观和宏观层面的数据输出。
401：三层规划的原始数据和处理数据；
402：宏观、中观和微观层的规划模块；
403：用于车辆控制指令的决策制定模块；
404：宏观层规划；
405：中观层规划；
406：微观层规划；
407：宏观层规划的数据输入：用于宏观层规划的原始数据和处理数据；408：中观层规划的数据输入：用于中观层规划的原始数据和处理数据；409：微观层规划的数据输入：用于微观层规划的原始数据和处理数据。505：规划和预测模块将信息传输给控制方法计算模块；
506：数据融合模块从不同的传感设备处获得计算结果；
507：整合后的数据传输给了rsu通信模块；
508：rsu将控制指令发送给车载单元obu。
901：通信模块；
902：感知模块；
903：供电单元；
904：接口模块：连接数据处理模块和通信模块；
905：数据处理模块：处理数据的模块；
909：通信模块和数据处理模块之间的物理连接；
910：感知模块和数据处理模块之间的物理连接；
911：数据处理模块和接口模块之间的物理连接；
912：接口模块和通信模块之间的物理连接。
1001：通讯模块；
1002：信息采集模块；
1004：接口模块：该模块实现数据处理模块和模块的交互；
1005：数据处理模块；
1006：交通控制单元；
1007：云端；
1008：车载模块；
1013：通信模块与数据处理模块间的数据流；
1014：数据处理模块与界面模块间的数据流；
1015：接口模块与通信模块间的数据流；
1016：数据采集模块与数据处理模块间的数据流。
1101：宏观层交通控制中心传送至区域层交通控制中心的系统信息和控制策略；
1102：区域层交通控制中心传送至宏观层交通控制中心的系统信息和控制策略；
1103：区域层交通控制中心传送至通道层交通控制中心的区域信息和控制对象；
1104：通道层交通控制单元传送至区域层交通控制中心的交通信息和通道系统信息；
1105：路段层交通控制单元传送至通道层交通控制单元的交通信息和控制对象；
1106：通道层交通控制单元传送至路段层交通控制单元的交通信息和路段系统信息；
1107：路段层交通控制单元传送至点层交通控制单元的控制对象和路段系统信息；
1108：点层交通控制单元传送至路段层交通控制单元的交通信息和路侧系统信息；
1109：点层交通控制单元传送至路侧单元的局部交通信息和控制对象；
1110：路侧单元传送至点层交通控制单元的交通信息和路侧单元状态信息；
1111：路侧单元传送至车辆的定制的交通信息和控制策略；
1112：车辆传送至路侧单元的信息；
1113：云端传送至路侧单元/交通控制中心-交通控制单元的服务。
1301：路侧单元采集的数据包括但不限于：图像数据、视频数据、雷达数据和车载单元数据；
1302：数据分发模块，为不同的数据处理分配计算资源；
1303：实际数据处理的计算资源模块；
1304：图形处理器，处理大规模并行数据；
1305：中央处理器，处理高级控制数据；
1306：预测模块，实现iris系统的预测功能；
1307：规划模块，实现iris系统的规划功能；
1308：决策模块，实现iris系统的决策功能；
1309：通过分配计算资源进行数据处理；
1310：提供给预测模块、规划模块和决策模块的数据；
1311：预测模块的结果传送至规划模块；
1312：规划模块的结果传送至决策模块。
1401：车载单元和路侧单元采集的与车道管理相关的数据；
1402：上层iris系统的交通控制中心/交通控制单元网络传送的交通信息和控制对象；
1403：车道管理与控制说明。
1501：车辆状态、位置和检测器数据；
1502：综合的天气和路面状态数据、车辆控制说明；
1503：从交通控制单元/交通控制中心获取的区域天气和交通信息。
1601：网络防火墙；
1602：互联网和外部服务；
1603：数据服务中心，例如数据存储和处理；
1604：本地服务器；
1605：数据传输流。
1701：云端提供的数据和其他服务；
1702：内部网；
1703：局部存储和备份；
1704：任意的iris设备，例如：路侧单元、交通控制单元和交通控制中心。
本发明中，各技术术语对应如下：
iris：intelligentroadinfrastructuresystem，即本发明的智能道路设施系统；
tcu：trafficcontrolunit，交通控制单元；
tcc：trafficcontrolcenter，交通控制中心；
obu：车载单元；
dgps：差分全球定位系统；
rfid：无线射频识别；
cavh云：智能网联交通系统云；
如图1所示，车载单元obu包含通信模块101，数据采集模块102和车辆控制模块103。数据采集模块102采集车和人的数据104，并通过通信模块101将104传输给路侧单元rsu105。另外，车载单元obu也可以通过通信模块101获取路侧单元rsu105的数据。基于路侧单元rsu105的数据，车辆控制模块103以辅助控制车辆。
图2展示了车道管理感知系统的架构和权利要求1的数据流。在路侧单元rsu感知系统中，车道管理系统的感知数据在车和路之间进行交互。交互的信息包括天气信息、路况信息、车道交通流信息、车辆信息和事件信息。
图3说明了车道管理系统基本预测过程的工作流程和数据流。在整个预测模块中，多源数据分别从车辆传感器、路侧传感器和云获取，利用包括基于学习的模型、统计模型和经验模型在内的多种模型对多源数据进行融合。之后，不同的预测层：微观、中观和宏观层也利用了基于学习、统计和经验模型等多种模型。
图4为iris中的规划和决策过程。数据401将分别根据407、408和409这三个规划层输入到规划模块402中。这三个规划子模块获取相应的数据并结合自身的规划工作进行处理。宏观层404开展了路径规划和优化诱导；在中观层405中，特殊事件、工作区、减速区、冲突、缓冲区和极端天气得到了解决；微观层406基于内部算法实现了车辆的纵向和侧向控制。经过了计算和优化，三个层面的规划输出被传输给了决策制定模块403做进一步处理，决策内容包括转向、节气阀控制和刹车。
图5表示基于基础设施自动化的控制系统的数据流。该系统计算来自不同传感器的结果进行数据融合，并完成了rsu和车辆之间的信息交互。该控制系统包括：1)控制方法计算模块501；2)数据融合模块502；3)路侧单元rsu通信模块503；4)车载单元obu通信模块504。
图6展示了车辆的纵向控制过程。如图中所示，车辆由路侧单元rsu进行监控。如果达到相关的控制阈值(如最小间距、最大车速等)，必要的控制算法将被触发。之后，车辆执行新的控制指令。如果指令没有得到确认，车辆将获得新的指令。
图7表明车辆的侧向控制过程。如图中所示，车辆由路侧单元rsu进行监控。如果达到相关的控制阈值(如车道保持、车道变换等)，必要的控制算法将被触发。之后，车辆执行新的控制指令。如果指令没有得到确认，车辆将获得新的指令。
图8表示车辆的防障控制过程。如图中所示，车辆由路侧单元rsu进行监控。如果发生错误，系统将向驾驶员发送警告信息提醒其控制车辆。如果驾驶员没有反应或驾驶员没有足够的反应时间来做出决策，系统将向车辆发送控制阈值。如果达到相关控制阈值(如停车、撞击安全设施等)，必要的控制算法将被触发。之后，车辆执行新的控制指令。如果指令没有得到确认，车辆将获得新的指令。
图9展示了典型路侧单元rsu的物理组成，包括通信模块、感知模块、供电单元、接口模块和数据处理模块。依照模块的构造，rsu应该有许多不同的类型。例如，对于感知模块，低成本的路侧单元rsu可能只包含用于车辆跟踪的车辆识别单元，而典型的路侧单元rsu则包含包括激光雷达、摄像头和微波雷达在内的多种传感器。
图10描述了路侧单元内部的数据流。路侧单元与车载单元上级交通控制单元和云端进行数据交互。数据处理模块包括两种处理器：外部对象计算单元和人工智能处理单元。外部对象计算单元通过处理信息采集模块传送的数据实现交通对象检测。人工智能处理单元主要实现决策过程。
图11描述了交通控制中心/交通控制单元的结构。宏观层交通控制中心与外部交通运营中心协作实现所覆盖的区域内的一定数量的区域层交通控制中心。与此相似，区域层交通控制中心管理一定数量的通道层交通控制中心。通道层交通控制中心管理一定数量的路段层交通控制单元。路段层交通控制单元管理一定数量的点层交通控制单元。点层交通控制单元管理一定数量的路侧单元。路侧单元传送定制的交通信息和控制说明给车辆并接受车辆提供的信息。云端为整个交通控制中心提供服务。
图12云端通过通讯层1202实现与路侧单元、交通控制中心/交通控制单元1201和交通运营中心的检测设备的交互。基于云计算的信息处理与服务平台包括云基础设施1204、云平台1205和应用服务1206。应用服务同时也支撑应用1203。
图13数据分发模块1302将感知系统1301采集的图像数据、视频数据和车辆状态数据分为两种：大规模并行数据和高级控制数据。数据分发模块1302利用计算资源1303决定如何分配数据1309，包括：图形处理1304和中央处理器1305。数据经过处理后传送给预测1306、规划1307和决策1308。预测模块将结果传送给规划模块1311。规划模块将结果1312传送给决策模块。
图14由车载单元和路侧单元采集的数据、控制对象和从上级iris系统中交通控制中心/交通控制中心网络1402获取的数据提供给交通控制单元。交通控制单元的车道管理模块为车辆控制模块和车道控制模块提供车道管理和车辆控制指令1403。
表1说明了在不同恶劣天气条件下只能道路设施所采取的措施。
表1智能道路设施系统在恶劣天气条件下的措施
“*“的数量代表影响度。
图15描述了恶劣天气条件下车辆控制的数据流
图16描述了iris系统的安全措施，包括网络安全和物理设备安全。网络安全通过必备的防火墙1601保护、定时的不同等级的网络巡查实现。防火墙保护系统与互联网1601、或者数据中心1603与本地服务器1604间的数据传送1605。物理设备的安全通过硬件设备的安全安装和隔离实现。
图17中iris系统成分1704在相同内部网1702通过防火墙1601，定时将数据备份到当地存储1703。它同时还将通过防火墙1601上传备份至云端1701，该云端在逻辑上位于互联网1702。
图18描述了iris系统如何检测系统故障。故障发生时，系统故障迁移机制被激活。首先，故障被删除，故障节点被识别。故障节点的功能将被移交给备份系统，直到没有发生错误，成功反馈将会被返回至上层系统。同时，故障系统或子系统将被从最近的备份中重启。如果成功，反馈将上报给上级系统。故障被处理后，则将功能交还给原来的系统。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。