[发明专利]自动网联公交道路系统

权利要求书

1.一种自动网联公交道路系统，其特征在于：为自动驾驶网联车辆提供集成控制和操作，该系统包括：

(1)路侧单元网络；

(2)交通控制单元和交通控制中心网络；

(3)车载单元和车辆接口；

(4)交通运营中心；

(5)基于云的信息和计算服务平台；

所述自动网联公交道路系统由以下一项或多项支持：

(1)通过有线和无线进行实时通信；

(2)供电网络；

(3)网络安全保障体系；

所述自动网联公交道路系统用于实现以下一个或多个功能：

(1)传感；

(2)交通行为预测与管理；

(3)规划和决策；

(4)车辆控制；

所述自动网联公交道路系统应用在公交车道，所述公交车道为城市街道的部分车道或所有车道，以及受控的公路，所述公交车道通过隔离方式与普通车道分隔；

所述隔离方式包括以下类型：

(1)逻辑屏障，公交车道和其他车道通过路面标记分开；

(2)物理屏障，公交车道通过物理隔离方式与其他车道隔开；所述公交车道包括：非专用车道、自动驾驶网联车辆专用车道、自动驾驶网联车辆动态专用车道；

所述自动网联公交道路系统配备有公交站，所述公交站包括以下一种或多种：

非专用公交站和自动驾驶网联车辆专用公交站；

路侧式公交站和港湾式公交站，公交站设置于交叉口上游、交叉口下游或者路段中间；

所述公交站具有以下功能：

(1)确定进站车辆的停靠站台；

(2)检测进站车辆停靠站台是否精确；

(3)检测车门的打开或者关闭状态；

(4)检测乘客是否完成上下客；

(5)协调进站车辆的进站顺序和停靠站点；

(6)对进站车辆的不规范状态进行警告和校正；

所述交通控制单元和交通控制中心网络用于实现以下功能：

(1)交通控制中心用于实现综合交通运输业务优化，数据处理和记忆功能，并为用户提供操作界面；

(2)交通控制单元用于实现基于预先安装的算法高度自动化的实时交通车辆控制和数据处理功能；

所述交通控制单元和交通控制中心网络包括：

宏观TCC，用于处理来自区域TCC的信息，并为区域TCC提供控制目标；

区域TCC，用于处理来自道路TCC的信息，并为道路TCC提供控制目标；

道路TCC，用于处理来自宏观和分段TCU的信息，并提供分段TCU提供控制目标；

分段TCU，用于处理来自道路/点TOC的信息，并为点TCU提供控制目标；

点TCU，用于处理来分段TCU和RSU的信息并向RSU提供基于车辆的控制指令，其中RSU提供具有定制的交通信息和控制指令的传输，并接收由运输车辆提供的信息；

其中，所述分段TCU和点TCU能够与路侧单元集成为一体；

所述交通控制单元包括以下模块：

(1)连接和数据交换模块，提供不同的交通控制中心之间的数据连接和交换功能，该模块具有如下功能：数据处理，数据格式转换，防火墙，加密和解密；

(2)传输模块，为不同的交通控制中心之间的数据交换提供各种通信方式，包括无线和有线硬件和软件，该模块的软件提供云平台内不同传输网络之间的接入功能和数据转换功能；

(3)服务管理模块，为应用层提供数据存储，数据搜索，数据分析，还具有信息安全，隐私保护和网络管理功能；

(4)应用模块，提供对整交通控制中心的各种管理和控制，包括车辆和道路的协同控制，监控，紧急服务以及人与设备的交互；

所述交通控制单元包括以下模块：

(1)传感器和控制模块，提供传感和控制功能；

(2)通信模块，为自动运输车辆和路侧单元之间的数据交换提供各种通信网络功能；

(3)服务管理模块，为应用层提供数据存储，数据搜索，数据分析，具有信息安全，隐私保护和网络管理；

(4)应用模块，提供各种管理和控制方法，包括车辆和道路的本地协同控制，监控和紧急服务；

所述自动驾驶网联车辆基于I2V通信技术向路侧单元发送车辆运行状态，车辆运行状态包括乘客状况、车辆位置、车速、延误时间、时刻表、起讫点以及车辆自身状况；

所述路侧单元网络包括以下子模块中的一个或多个；

(1)传感模块，用于驾驶环境检测；

(2)通信模块，用于通过有线或无线媒体与运输车辆，交通控制单元和基于云的信息和计算服务平台进行通信；

(3)数据处理模块，用于处理、融合和计算来自传感模块和通信模块的数据；

(4)接口模块，用于数据处理模块和通信模块之间通信；

(5)自适应电源模块，用于根据具有备用冗余的本地电网条件调整电力输送；

(6)站点管理模块，用于站点监控、乘客行为检测和运输车辆控制；

(7)交叉口管理模块，用于监控行人并根据交叉路口的交通状况控制运输车辆；

所述车载单元包括：

(1)通信模块，用于车载单元和路侧单元之间的通信，以及不同公交车辆车载单元之间的通信；

(2)数据采集模块，采集公交车辆所配备的内外部传感器数据，监测公交车辆、乘客和驾驶员的状态；

(3)公交车辆控制模块，执行来自路侧单元的驾驶任务控制指令；

所述车载单元能够辅助路侧单元控制公交车辆，具体为：

(1)车载单元接收来自路侧单元的如下数据：

a.公交车辆控制指令，包括：请求的纵向、横向加速度，请求的车辆方向；

b.出行路线和交通信息，包括：交通状况、交通事故、交叉口、出入口；

c.服务数据，包括：加油站，兴趣点；

(2)车载单元向路侧单元发送如下数据：

a.驾驶员输入数据，包括：旅行的起止点、预期的旅行时间、服务请求、危险品水平；

b.驾驶员状态数据，包括：驾驶员行为、疲劳水平、驾驶员注意力分散度；

c.公交车辆状态数据，包括：车辆ID、类型和由数据收集模块收集的数据；

(3)车载单元收集如下数据：

a.发动机状态；

b.车速；

c.乘客状态；

d.危险品检验；

e.周围物体检测；

f.驾驶员状态；

(4)车载单元在以下特殊情况下对车辆进行控制：

a.恶劣的天气条件；

b.交通事故；

c.通信故障；

所述交通运营中心具有交互式GUI，并提供应用程序编程接口，以实现和交通控制中心的数据交换控制；包括信息共享接口和车辆控制接口，具体为：

(1)能够从网联和自动驾驶系统共享和获取交通数据的接口；交通数据如公交密度，速度和轨迹；

(2)能够从自动总线系统和其他共享移动系统共享和获取交通事件，极端天气和路面故障的界面；

(3)能够与其他共享移动系统共享和获取乘客需求模式的界面；

(4)能够根据自动公交系统给出的信息动态调整票价的接口；

(5)能够允许特殊部门删除，更改和共享信息的界面；特殊部门如车辆管理处和公安；

(6)允许自动公交系统在某些情况下控制车辆的接口；

(7)当在同一专用/非专用车道上行驶时，允许相关车辆与其他SMSP车辆形成队列运行的接口；

(8)允许特殊机构在重大事故和自然灾害等极端条件下控制车辆的界面；

(9)允许自动交通系统在车辆离开平台时控制其车辆的接口；

(10)允许自动交通系统在车辆进入平台时控制其车辆的接口；

所述自动网联公交道路系统的车辆控制功能包括在极端天气下对自动驾驶网联车辆运行和控制，具体为：

(1)不需要基于车辆的传感器，由本地路侧单元提供位置服务，包括车道宽度、车道进近、坡度、弧度和其他几何信息；

(2)路侧单元在交通控制单元和交通控制中心网络和基于云的信息和计算服务平台支持下，提供特定地点道路天气和路面状况的信息服务；

(3)针对极端天气条件的公交车辆控制服务；

(4)在特定地点的道路天气信息支持下提供公交车辆路线和时间表服务；

所述自动网联公交道路系统在特定道路场景下对智能网联交通系统进行检测、警告和控制，包括：

(1)自动驾驶公交专用道为非定制自动驾驶公交和定制自动驾驶公交共享使用；

(2)分时段自动驾驶公交专用道，路侧单元时时检测自动驾驶公交和非自动驾驶公交，通过I2V给自动驾驶公交发送指令；

(3)非自动驾驶公交专用道为自动驾驶公交和人工驾驶车辆共享使用；

所述公交道路系统还具有对关于公交相关紧事件处理的功能，其中，公交相关紧事件包括乘客生病、车辆着火、车辆故障，该功能具体包括：

(1)由车载单元和/或路侧单元检测和识别事件；

(2)将事件信息转发到交通运营中心和基于云的信息和计算服务平台；

(3)根据特定地点的道路环境信息，由交通运营中心和基于云的信息和计算服务平台分析和评估事件；

(4)行动计划和公交车辆相关控制策略由交通运营中心生成并发送到基于云的信息和计算服务平台、交通控制单元和交通控制中心网络；

(5)用户警告信息由基于云的信息和计算服务平台和/或路侧单元发送给相关的公交用户；

(6)更新调度和派遣计划，并通过基于云的信息和计算服务平台发送给相关的公交车辆；

(7)受影响的公交车辆上的乘客由车载单元和路侧单元引导撤离；

(8)在交通控制单元和交通控制中心网络和基于云的信息和计算服务平台的支持下，路侧单元控制涉事公交车辆直到安全停止；

(9)车载单元和/或路侧单元监视和跟踪涉事乘客和公交车辆，直到事件结束为止；

所述自动网联公交道路系统还具有对场站控制的功能，包括：

(1)自动驾驶公交车识别；

(2)车辆放行及拦截未经授权的车辆；

(3)车辆检查和养护；

(4)车辆加油和充电；

(5)车辆停放；

(6)私人及第三方车辆的定制维修程序；

所述基于云的信息和计算服务平台能够支持自动公交车辆的应用服务和大数据处理，包括云平台架构、云操作系统、数据存储和检索模块、深度挖掘模块和大数据关联分析模块；

所述基于云的信息和计算服务平台能够提供信息和计算服务，包括：

(1)存储即服务，以满足额外的存储需求；

(2)控制即服务，以提供额外的控制能力作为服务；

(3)计算即服务，提供系统实体或实体组，以请求额外的计算资源；

(4)感知即服务，以提供额外的感知能力；

所述基于云的信息和计算服务平台通过交通状态估计和预测算法，并基于加权数据融合方法来估计交通状态。