[發明專利]基于ETC的高速公路安全自動駕駛推薦方法

在審

• 申請號: 202210183604.9
• 申請日: 2022-02-28
• 公開（公告）號: CN114550478A
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 谷慶;林鳳榕;黃來榮;賴樹坤;吳金山;鄒復民;林子楊;林潔
• 申請（專利權）人: 福建省高速公路信息科技有限公司
• 主分類號: G08G1/0967
• 分類號: G08G1/0967;G08G1/01;G08G1/048;G08G1/052
• 代理公司: 福州君誠知識產權代理有限公司 35211
• 代理人: 戴雨君

本發明公開基于ETC的高速公路安全自動駕駛推薦方法，基于ETC數據，利用慣導技術實時獲取車輛精確位置，采用深度學習技術，預測未來車輛出行狀況:然后采用區塊鏈技術構建數據庫平臺，實時對數據庫更新:最后通過索引車輛周圈范圍，結合數據庫對比結果，判斷該車輛是否符合自動駕駛條件.在一定程度上，可以有效提高無人駕駛車輛的安全性和效率性，同時為政府、交通等部門提供決策支持。

技術領域

本發明涉及道路交通安全技術領域，尤其涉及基于ETC的高速公路安全自動駕駛推薦方法。

背景技術

近年來隨著人工智能技術的快速發展，在高速公路范圍內實現無人駕駛車輛的智能化和自動駕駛管控已成為汽車行業發展的重點。然而，如何判斷車輛是否安全進入自動駕駛條件本領域嘔待解決的問題 ，在一定程度上影響無人駕駛車輛的通行效率，并且容易引發交通事故。

發明內容

本發明的目的在于提供基于ETC的高速公路安全自動駕駛推薦方法。

本發明采用的技術方案是：

基于ETC的高速公路安全自動駕駛推薦方法，其包括以下步驟：

步驟1，搭建平臺，構建集群分布式架構數據庫，利用區塊鏈技術對數據實時更新和存儲公路區域的路況信息；

步驟2，利用ETC門架獲取車輛通過信息；

步驟3，車輛用戶通過車載終端發送切換自動駕駛模式請求至平臺；

步驟4，平臺獲取車輛的位置并結合車輛歷史序列信息預測車輛平均車速和駕駛行為，實時上傳更新至數據庫；

具體地，基于現有的數據，我們以ETC門架為節點，已知門架之間車輛的通行時間和里程，來計算平均速度。最后根據深度學習GRU算法進行預測車輛的平均速度。駕駛行為指的是通過歷史觀測這輛車在高速公路的行駛狀況，例如，一輛貨車一周要經過這個高速公路3次，每次的經過的路段是相同的，這樣我們就可以提前預測當他上高速公路后，全程的動向。

步驟5，平臺基于設定范圍閾值，實時檢索車輛位置范圍內是否存在異常信息；是則，通知用戶并切換為手動駕駛模式；否則，允許切換進入自動駕駛模式；

步驟6，當前車輛用戶獲取平臺反饋信息并執行響應操作。

進一步地，車輛通過信息包括車輛類型、入口時間、交易時間、車牌號和門架編號；

進一步地，公路區域的路況信息至少包括影響車輛駕駛的異常信息。

異常信息包括路況異常區域、養護階段和異常天氣、存在危險車輛。

進一步地，步驟4中利用慣導技術通過陀螺和加速度計測量車輛的角速率和加度信息，經積分運算得到車輛的位置信息。

進一步地，步驟4中車輛歷史序列信息包括車輛類型、速度。

進一步地，步驟5中范圍閾值m的取值為基于當前車輛位置范圍的0~60km。

進一步地，路況異常區域包括前方車輛發生交通事故、違停、拋錨以及地面坑洼；存在危險車輛包括兩客一危、超速。

本發明采用以上技術方案，提出基于ETC數據，利用慣導技術實時獲取車輛精確位置，采用深度學習技術，預測未來車輛出行狀況:然后采用區塊鏈技術構建數據庫平臺，實時對數據庫更新:最后通過索引車輛周圈范圍，結合數據庫對比結果，判斷該車輛是否符合自動駕駛條件.在一定程度上， 可以有效提高無人駕駛車輛的安全性和效率性，同時為政府、交通等部門提供決策支持。

附圖說明

以下結合附圖和具體實施方式對本發明做進一步詳細說明；

圖1為本發明基于ETC的高速公路安全自動駕駛推薦方法的流程示意圖。

具體實施方式