一种车路协同的辅助驾驶系统
技术领域
本发明属于智能交通
技术领域
，具体涉及一种辅助驾驶技术。背景技术
私家车数量增加，导致出行的高效性、安全性受到挑战。全国平均每天发生大量交通事故，因交通事故死亡的人数不在少数。减少道路拥堵的最有效方法是修建高架、拓宽道路，但基础设施的建设不是一蹴而就。保留原有道路设施的基础，从技术层面缓解交通压力，保障道路出行人员的人身安全。
相较于直行道路，交叉路口的种种不确定因素导致其成为事故频发路段。信号灯、斑马线、路口变道标志等作为原有的基础设施，保证了交叉路口的正常运转，却不能改变拥堵、事故频发的现状。当信号灯被前方大型车辆遮挡、路口没有信号灯、信号灯出现故障不能正常显示的时候，驾驶员跟车行驶或快速通过，极易导致交通事故的发生以及交通拥堵。
出任务的特殊车辆被堵在路上，即使鸣笛提醒，一方面由于道路噪声，前方车辆并不知情，另一方面仅一辆车的让行，不能改善车流拥堵的现状，导致特殊车辆在路途上耽误了宝贵的救援时间。
行人是道路上最不确定的因素，其自由性极强又最容易受到伤害。能否发现前方行人，往往依赖于驾驶员的主动观察，有时候驾驶员受视线遮挡的影响，不能及时发现行人的突然冒出，来不及踩下刹车。
人工作业开挖、自然灾害侵扰对道路通畅造成的障碍，如果不能及时被驾驶员预判，就存在安全隐患。对于枯燥乏味的驾乘来说，在密闭的车舱内很容易产生困倦，疲劳驾驶也是交通事故的一大诱因。
发明内容
本发明为了解决现有技术存在的问题，以人、车、路、云为四要素，提出了一种车路协同的辅助驾驶系统，为了实现上述目的，本发明采用了以下技术方案。
系统包括行人端、车辆端、路侧端和云端，行人端接收公共交通运行状态和紧急避让车辆信息，车辆端监控座舱内状态、采集道路信息、与其它车辆通信，路侧端发布指路标志和信号灯颜色计时，云端为行人端、车辆端、路侧端建立智能网联，计算、存储和传递数据。
路侧端发布信号灯颜色计时包括发布、订阅和转发，路侧端向云端发布信号灯颜色计时，车辆端订阅信号灯颜色计时，云端向车辆端转发信号灯颜色计时，车辆端根据信号灯颜色计时预判通行路线。
车辆端向云端发布通行路线，路侧端订阅车流密度，云端根据通行路线计算车流密度，向路侧端转发，路侧端根据车流密度调节信号灯颜色计时，实现信号灯随车流量自适应调节颜色计时，从而缓解交通拥堵。
特殊车辆或遇到特殊状况的行人、车辆向交警申请临时许可，获得红色标记，显示在附近车辆端，发出语音提示，请求让出道路。
云端获取气象局发布的积水信息，计算积水深度向路侧端转发，路侧端显示积水深度，车辆端采用传感器采集积水深度数据，向云端发布。
车辆端不定时采集驾驶人的面部表情、头部姿态、眼球聚焦的信息，若判定驾驶人疲劳驾驶，提示休息，若判定驾驶人有生命危险，将车内视频传给公安部门。
本发明根据车辆同行和排队情况，调整信号灯，改善拥堵现象，传递路段信息，提示车辆避开拥堵地区，为有紧急通行需求的人和车开通道路，利用车辆探测积水深度，向路段发布积水提示，避免涉水险情，实时监测驾驶状态，避免疲劳驾驶。
附图说明
图1是系统结构原理图，图2是特殊车辆处理流程图，图3是积水路段应对流程图，图4是疲劳驾驶应对流程图，图5是排队车辆函数曲线图，图6是停车数量和排队长度曲线图，图7是延误时间曲线图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的技术方案做具体的说明。
系统结构原理如图1所示，行人端的主要功能是手机接收公共交通运行状态、手机提示紧急避让车辆，车辆端的主要功能是座舱内监控、道路信息采集、车与车间通信，路侧端的主要功能是智能网联指路标志实时发布信息、转发信号灯颜色和配时，云端的主要功能是数据计算、转发。
为减少特殊车辆耽误救援的时间，处理流程如图2所示，对特殊车辆、行人等进行红色标记，其它车辆为弱色标记，其它车辆遇到特殊状况，经过交警许可后，也可申请临时的红色标记，红色标记显示在周围车辆端的显示屏上，以及相应的语音提示，通知周围车辆让出道路。
下雨或施工出现积水，应对流程如图3所示，车辆端获取路侧端发布的积水严重路段信息，同时也自主检测积水深度，前者依赖于气象局通过智能网联指路标志，显示积水路段的信息，后者依赖于车辆端的相应传感器。
座舱内疲劳监测及应对流程如图4所示，车辆端不定时的采集驾驶人的姿态信息，包括面部表情、头部姿态、眼球聚焦度，当系统判断出驾驶者有疲劳驾驶的风险，语音提示驾驶人就近高速休息，当发现驾驶人有生命危险，系统自动把车内视频传给公安部门。
为了验证信号灯的调整对于缓解排队拥堵的改善，令排队车辆的函数曲线如图5所示，设车辆在t1，t2，…时刻分别到达，累计到达数可表示为函数A(t)，车辆在t1’，t2’，…时刻分别离开，累计离开数可表示为函数D(t)
在时刻ti，累计到达数为A(ti)，累计离开数为D(ti)，排队长度Q(ti)为
Q(ti)＝A(ti)-D(ti)
按照先进先出原则，在时刻ti，到达的车辆为j，离开的时刻为tj’＝D-1(j)，等待时间为Wj＝D-1(j)-A-1(j)
t时刻到达函数A(t)的斜率为λ(t)＝(dA(t)/d(t))，是t时刻的瞬时到达率，t时刻离开函数D(t)的斜率为μ(t1)＝(dD(t)/dt)，是t时刻的瞬时离开率
通行能力不能超过服务率μ(t)，若λ(t)<μ(t)，则无排队，D(t)同A(t)重合，车辆进入即离开；若λ(t)>μ(t)，则出现排队；若λ(t)＝服务率μ(t)，则排队长度最大
车辆的排队等待时间为n辆车的平均等待时间为时段T内的车辆总数为平均排队长度为
两个曲线所包面积相等nWa＝TQa或Qa＝nWa/T，n/T为单位时间内到达车辆的平均数，即平均排队长度＝平均等待时间×平均到达率。
基于VISSIM道路仿真软件以及C#编程软件，得出数字化仿真结果，并用MATLAB图形化处理，验证优化后的自适应信号灯对道路通行能力的提升，并为实际信号灯的布置提供理论依据和技术指导。
设置仿真条件，将单条道路的最大通行能力设定为每小时900辆，如图6所示，在1200～1800秒之间，四个方向的车流量均达到最大值，每240秒监测一次车流量改变信号灯的路段，如图7所示，信号灯在时间段内的最大队列长度、队列内停车次数、交叉口总延误指标，均优于未改变信号灯的路段。
上述作为本发明的实施例，并不限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均包含在本发明的保护范围之内。
