一种面向路口的智能化本地动态地图实现系统及实现方法与流程

本发明涉及车联网中的智能交通技术领域，尤其是涉及一种面向路口的智能化本地动态地图实现系统及实现方。

背景技术

车联网是指通过多种无线通信技术，实现所有车辆的状态信息(包括属性信息和静、动态信息等)与道路交通环境信息(包括道路基础设施信息、交通路况、服务信息等)的信息共享，并根据不同的功能需求对所有车辆的运动状态进行有效的监管和综合服务。车联网可以实现车与车、车与路、车与人之间的信息交互。就像互联网把每个单台的电脑连接起来，车联网能够把独立的汽车连接在一起。目前，车联网通信技术有两个标准：dsrc和c-v2x，后者是中国所推崇的车联网技术。车联网的主要目的在于让行驶更加安全、更加便捷。

目前来讲，车联网的应用领域是以车为主体展开的一系列车辆安全应用，多是基于车车之间的应用和车路之间的应用，在实际应用中，由于大多数车辆还没有安装车联网通信设备，很多安全应用是无法开展的，仅仅依靠车联网的设备来做安全应用，获取到的数据不够全面(仅获取到安装设备的车辆信息)，比如在一些危险地段，交叉路口或者弯道处，已有的智能驾驶技术还未对此类地段实现数据可视化，但是在这类路段上，往往是事故频发地且亟待解决。虽然交叉路口所有交通信号灯的管制，但是仍然存在很多问题。第一，在交通信号灯管制的交叉路口，有的驾驶员认为黄灯是转变成红灯的前奏，是合法快速通过交叉路口的信号，见到黄灯就拼命加油提速，往往还未行驶到路口停车线，黄灯又变成了红灯，这时又忙于紧急制动或手忙脚乱的减速停车，使后方车辆措手不及，而发生追尾事故；另外有一些驾驶员一看黄灯已经变成红灯，车辆已经临近路口停车线，就直接闯红灯，很有可能发生交通事故。第二，直行车辆放行时对面左转弯车辆、横向车道上的直行车辆及左转弯车辆，随时都有闯红灯的可能，如果不注意观察和避让，就有可能发生碰撞；有些行人、骑自行车的人，在红灯信号时照样通过，在车流中穿行，如若驾驶员看不到或者思想不集中都可能与其碰撞。第四，当左转弯绿灯亮时，允许左转弯车辆通行，但此时还有部分放行后的行人、自行车在人行横道斑马线上通行，横向道路上已超过停车线的直行车辆也正在通过，如果此时左转弯车辆不注意观察和避让，就有可能与他们发生碰撞；车辆在左转弯过程中，经常有后方车辆严重违章，突然从后侧强行快速超越，此时由于车辆正在转弯，后视镜的视角范围变小，形成了部分视线“盲区”。如果不注意观察其动态，就容易发生碰撞。综上，交叉路口是比较常见的事故多发地，多是由于视线盲区和路况不明导致。但是，交通部门对此类地点都设有摄像头和微波雷达等设备，但是这类设备都仅限于事故记录用途。

因此，仅仅依靠智能车辆来实现智能驾驶是远远不够的，我们应充分利用道路已有设备，尽可能多的感知周围信息，实现对周围环境的智能化感知，并通过网络将感知结果以地图形式传递给车辆，这样不仅能极大地提高车辆整体的智能化水平，还能够有效提高检测精度，实现感知信息的充分共享。

技术实现要素：

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种面向路口的智能化本地动态地图实现系统及实现方。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种面向路口的智能化本地动态地图实现系统，包括设于车辆上的车辆端子系统和设于路口的路侧子系统，所述车辆端子系统包括车载工控机和都与车载工控机连接的第一车联网通讯模块、gps模块和显示器，所述路侧子系统包括路侧工控机和与路侧工控机连接的第二车联网通讯模块，所述路侧工控机连接交通信号灯、多个摄像头和多个微波雷达，所述第一车联网通讯模块和第一车联网通讯模块通过基站通讯连接。

优选的，一个所述摄像头和一个所述微波雷达配合为一组，分别在路口与每条道路的连接处设置至少一组。

一种上述面向路口的智能化本地动态地图实现系统的实现方法，包括以下步骤：

s1、通过所述摄像头和微波雷达利用数据融合算法获取路口四周在设定范围内的行人和车辆的目标姿态数据，发送到所述路侧工控机；

s2、所述路侧工控机将所述目标姿态数据所在的摄像头雷达坐标系转换到本路口的本地坐标系下；

s3、所述路侧工控机将所有目标姿态数据映射到本路口的电子地图上，得到本路口的本地动态地图；

s4、所述路侧工控机将所述本地动态地图通过第二车联网通讯模块发送到基站，基站将本地动态地图和对应路口的gps坐标广播到所有通信范围内的车辆的第一车联网通讯模块；

s5、车辆的车载工控机获取正在驶向的路口的本地动态地图，将车辆所在的gps坐标转换到该路口的gps坐标系中，再匹配到本地动态地图中后，由所述显示器显示。

优选的，所述目标姿态数据包括行人和车辆的位置坐标、前进方向和前进速度。

优选的，所述路口的本地坐标系是以路口中心为原点，以偏北方向为x轴正向，以偏南方向为y轴正向。

优选的，所述步骤s2中将所述目标姿态数据所在的摄像头雷达坐标系转换到本路口的本地坐标系下具体为：

其中，(x0,y0)为目标姿态数据在摄像头雷达坐标系下的坐标，(x1,y1)为目标姿态数据在本路口的本地坐标系下的坐标，β为摄像头雷达坐标系和本路口的本地坐标系之间的旋转角度，a和b分别为摄像头雷达坐标系与本路口的本地坐标系在x轴和y轴的偏移量。

优选的，所述路口的gps坐标系是以路口中心为原点，以正北方向为x轴正向，以正南方向为y轴正向。

优选的，所述步骤s5中将车辆所在的gps坐标转换到该路口的gps坐标系中具体为：

其中，(xgps,ygps)为车辆在该路口的gps坐标系中的坐标，(latitude1,longitude1)为该路口的中心点的gps坐标，(latitude2,lagitude2)为车辆的gps坐标，r为地球半径。

优选的，所述步骤s5中匹配到本地动态地图中的过程包括：将路口的gps坐标系转换为路口的本地坐标系：

其中，(xmap1,ymap1)为路口的本地坐标系中的坐标，(xgps1,ygps1)为路口的gps坐标系中的坐标，δ为路口的gps坐标系和本地坐标系之间的旋转角度。

与现有技术相比，本发明实现了面向路口的智能化本地动态地图功能，通过c-v2x或dsrc等车联网技术将路口的本地地图数据发送至车辆，通过路口附近各目标的姿态数据，可以让驾驶员知道路口附近的交通状况，便于驾驶员尽早发现周边可能存在的危险，一定程度上可以降低事故发生率，此外，在该系统中由于驾驶员可以了解与路口相连的道路上的交通状况，可以根据其他道路的拥堵状况动态选择其它的行驶路线，可以减轻拥堵现象，具有可靠性高、覆盖面广、实时性强、成本较低、实用性高等优点。

附图说明

图1为本发明中的系统架构图；

图2为本发明中的系统流程图；

图3为本发明中的电子地图样式图；

图4为本发明中摄像头雷达坐标系和路口的本地坐标系的示意图；

图5为本发明中摄像头雷达坐标系和路口的本地坐标系转换原理图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

本申请提供一种面向路口的智能化本地动态地图实现系统及方法，为了减少交叉路口事故发生率，将交叉路口路况通过系统集成和数据融合技术以地图的形式呈献给驾驶员，以便驾驶员能很好地了解交叉路况，减少不必要的紧急制动及因视野盲区所引发的一系列问题，此外也可根据地图数据避免拥塞道路，从而减少交通拥堵，提升行车效率。

鉴于现有的车辆安全技术还没能实现实时获知前方交叉路口路况的功能或者以可视化形式感知前方整个路口的路况，本申请创造性的搭建了一套本地地图的实时实现系统，路侧子系统通过交叉路口摄像头、雷达、红绿灯等通信设备提交的信息数据进行数据融合，将路口的红绿灯相位信息、行人的姿态数据和检测到的车辆数据进行一系列坐标转换并映射到本地电子地图上，最终形成关于该路口的本地地图，经c-v2x或dsrc通信技术将路口的地图数据发送至所有驶向该路口的车辆，从而在驾驶员未到达交叉路口之前就可以了解交叉路口的路况。通过上述系统，驾驶员将对交叉路口路况有了充分的了解，不会因为交叉路口复杂的路况做出不必要的误判。

实施例

如图1所示，一种面向路口的智能化本地动态地图实现系统，包括设于车辆上的车辆端子系统和设于路口的路侧子系统。其中mec系统是利用移动/多接入边缘计算(mobile/multi-accessedgecomputing，mec)技术，它将计算存储能力与业务服务能力向网络边缘迁移，使应用、服务和内容可以实现本地化、近距离、分布式部署，一定程度解决网络热点高容量、低功耗大连接、以及低时延高可靠等技术场景的业务需求。同时mec通过充分挖掘移动网络数据和信息，实现移动网络上下文信息的感知和分析并开放给智能驾驶业务应用，有效提升了移动网络的智能化水平，促进网络和业务的深度融合。

车辆端子系统包括车载工控机和都与车载工控机连接的第一车联网通讯模块、gps模块和显示器，第一车联网通讯模块采用大唐电信dtvl3000系列。车辆通过gps模块可以获取自身的运动状态信息和位置信息，运动状态信息和位置信息分别指车辆的速率和经纬度。车联网通信模块在路侧子系统和车辆上都有配备，采用dsrc通讯标准或c-v2x通讯标准。显示器用于显示电子地图。

路侧子系统包括路侧工控机和与路侧工控机连接的第二车联网通讯模块。路侧工控机连接交通信号灯、多个摄像头和多个微波雷达。路侧工控机用于处理路侧摄像头、微波雷达和信号灯传来的数据，并进行数据转换处理，即数据坐标转换，最终形成该路口的地图数据。在电子地图数据转换完成之后，路侧子系统将开启本地动态地图服务器，将地图数据通过路侧的第二车联网通信模块经基站广播至周围车辆。车辆将根据自身驶向的路口和自身的位置，从以路口为单位的地图数据中匹配到正确的地图数据，并将这部分数据显示在车载显示器上。

路口的现场网络布置采用公路预留的通信管道，路侧子系统将构建一个局域网，摄像头、微波雷达、交通信号灯的控制器和路侧工控机都将接入这个局域网中，摄像头、微波雷达和交通信号灯数据都会通过这个局域网使用udp或者tcp的方式发送至路侧工控机。

本实施例中，路口连接4条道路，共包括8个方向的路段，在路口布置一个雷达与摄像头阵列，包括6组摄像头和微波雷达组合，除了分别在路口与每条道路的连接处设置一组，还在路口的一个对角线上设置2组，用于覆盖整个路口和其关联路段，做到无死角监控。

路侧工控机的功能包括目标识别和数据融合，目前目标识别技术已经相当成熟，不是本申请保护的内容。数据融合是将摄像头和雷达检测出来的目标进行关联，目标关联是多传感器融合中的一个重要部分，因为每个传感器都存在各自的检测误差，所以现实中的同一个目标在每个传感器中的检测值肯定存在差异，这时候就需要算法来将这些属于同一个目标的观测值关联起来，并融合成更为准确的估计值。这里我们采用量测——航迹关联算法实现目标关联。

如图2所示，一种上述面向路口的智能化本地动态地图实现系统的实现方法，在系统初始化后，每个摄像头雷达组(共六组)都会发送数据给路侧子系统，路侧子系统再进一步对数据处理。摄像头数据主要用于目标识别，而微波雷达主要提供目标详细的动态数据，本系统充分利用两者的协作实现本地动态地图的展示，本实施例中主要对图像识别完并且摄像头与微波雷达数据融合后的数据进行处理，对于行人识别、车辆识别以及所有目标数据的数据融合都采用现有技术。在获取到确切的目标数据后，将根据各个目标数据对应的坐标系转换至路口的本地坐标系，当六组数据全部映射至电子地图上时，路侧子系统将开启本地动态地图服务，广播至通信范围内所有的车辆上，车辆将根据自己驶向的路口(每个路口有唯一的id)动态匹配到所对应的路口电子地图上，并将自车映射到电子地图上。该方法具体包括以下步骤：

s1、通过摄像头和微波雷达利用数据融合算法获取路口四周在设定范围内的行人和车辆的目标姿态数据，发送到路侧工控机；

s2、路侧工控机将目标姿态数据所在的摄像头雷达坐标系转换到本路口的本地坐标系下；

s3、路侧工控机将所有目标姿态数据映射到本路口的电子地图上，得到本路口的本地动态地图；

s4、路侧工控机将本地动态地图通过第二车联网通讯模块发送到基站，基站将本地动态地图和对应路口的gps坐标广播到所有通信范围内的车辆的第一车联网通讯模块；

s5、车辆的车载工控机获取正在驶向的路口的本地动态地图，将车辆所在的gps坐标转换到该路口的gps坐标系中，再匹配到本地动态地图中后，由显示器显示。

步骤s2和s3通过路侧子系统实现地图映射过程，是将一个路口所关联的八个路段上的车和行人数据进行坐标转换，以便将转换后的数据映射到以路口为中心的本地电子地图上，最后制作完成的本地电子地图如图3所示，是以车辆沪a01的视角进行匹配呈现的，电子地图中将展示各个目标(车辆和行人)的姿态数据，包括目标种类、目标行驶方向、目标位置坐标和速度，目标种类包括行人、非机动车和机动车，对于目标的不同大小用不同形状标记，还会附带目标的移动方向和速度。因为这些目标的识别是在路侧工控机中处理的，摄像头和雷达所获取的目标信息是基于自身坐标系的，所以需要对目标姿态数据进行坐标转换。

本系统涉及到的坐标系有：摄像头雷达坐标系xsensoroysensor，是以摄像头和微波雷达组合所在的位置为原点，以监控方向为y轴；路口的本地坐标系xmapoymap，是以路口中心为原点，以偏北方向道路为x轴，以偏东方向道路为y轴；路口的gps坐标系xgpsoygps，是以路口中心为原点，以正北方向为x轴正向，以正南方向为y轴正向。本实现方法中涉及到的坐标转换有7组，包括6组摄像头雷达坐标转换到路口本地坐标系和1组车辆gps坐标转换到路口gps坐标。

6组摄像头雷达坐标系和路口的本地坐标系关系如图4所示。步骤s2中将目标姿态数据所在的摄像头雷达坐标系转换到本路口的本地坐标系下的原理如图5所示，为：

其中，(x0,y0)为目标姿态数据在摄像头雷达坐标系xsensoroysensor下的坐标，(x1,y1)为目标姿态数据在本路口的本地坐标系xmapoymap下的坐标，β为摄像头雷达坐标系和本路口的本地坐标系之间的旋转角度，a和b分别为摄像头雷达坐标系与本路口的本地坐标系在x轴和y轴的偏移量。对于其中的未知数a、b和β，只需要带入两组数据即可获得，具体过程如下所示：

1)获取目标1在摄像头雷达坐标系xsensoroysensor下的坐标(xm,ym)，目标1在路口的本地坐标系xmapoymap下的坐标(xm′,ym′)；

2)获取目标2在摄像头雷达坐标系xsensoroysensor下的坐标(xn,yn)，目标2在路口的本地坐标系xmapoymap下的坐标(xn′,yn′)；

3)将上述两组坐标带入公式(1)求解得到a、b、sinβ、cosβ：

对于六组摄像头和微波雷达组合，需要针对每个摄像头雷达坐标系测量两个目标的坐标，通过公式(2)和(3)求解，以便后期坐标转换。

公式(1)的输入为微波雷达和摄像头融合后的目标姿态数据，其中前进速度是矢量，可以带入公式(1)中。公式(1)的输出为目标在路口的本地坐标系中的位置和速度。路口的六组摄像头和雷达都会进行公式(1)的转换，转换过程是在路侧工控机中处理的，处理完成后，路侧工控机将会汇总所有目标的数据和本地电子地图基本数据，然后依次通过本地动态地图服务器和mec系统发送到基站，基站将局部电子地图按5hz的频率广播给通信范围内的车辆，车辆在监听到广播消息后，会先进行数据解析，并将自车映射到地图中，最终将形成基于本车的电子地图。

因为车辆上安装有gps模块，可以实时获取车辆的gps坐标，但是本系统中的电子地图是针对每个路口所建立的坐标系，这两个坐标系之间需要转换，即将车辆所在的gps坐标转换到该路口的gps坐标系中，具体为：

其中，有一个固定的gps坐标点，就是路口中心点的gps坐标(latitude1,longitude1)，这个点可通过实际测量获得；(xgps,ygps)为车辆在该路口的gps坐标系中的坐标；经纬度(latitude2,lagitude2)为车辆的gps坐标；r为地球半径。

路口的本地坐标系xmapoymap和gps坐标系xgpsoygps不是同一个坐标系，需要进行两个坐标系之间的旋转，包含在步骤s5中匹配到本地动态地图中的过程中，旋转公式如下：

其中，(xmap1,ymap1)为路口的本地坐标系xmapoymap中的坐标，(xgps1,ygps1)为路口的gps坐标系xgpsoygps中的坐标，δ为路口的gps坐标系和本地坐标系之间的旋转角度。经过以上旋转过程后可以将车辆映射到电子地图上。

对于公式(5)中δ的求解过程如下：

假设目标p在坐标系xgpsoygps上和坐标系xmapoymap上分别测得两组坐标(xpg,ypg)和(xpm,ypm)，将这组坐标带入以下公式可得：

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