详细说明
近年来,我国交通事故率持续上升,其中盲区问题是引发交通事故的重要因素,有数据统计,全国道路上由变道引发的事故占比9.7%。面对复杂的道路交通环境,传统的以驾驶员的感官感知和车辆的车载传感器感知为主的道路交通信息感知方式,存在盲区、环境干扰及感知距离有限等问题,对于驾驶安全的辅助性较差。针对上述问题,本项目研究基于路侧边缘计算的出行者全息交通信息云服务技术并进行系统开发。首先,利用路侧FMCW毫米波雷达采集道路车辆的精准轨迹数据,并利用车载移动终端获取自身车辆的浮动车数据。基于路侧边缘计算平台对采集到的数据进行预处理。在此基础上,研究毫米波雷达检测目标轨迹与场景车辆采集的浮动车轨迹匹配方法,通过拓扑统计距离实现个体车辆与周围环境车辆的有效甄别,从而实现全息交通状态信息在个体车辆中的完整表达。最后,构建基于“端-边-云”架构的出行者信息服务系统,通过设计并开发路侧边缘计算服务、大数据云服务和手机APP终端应用软件,为出行者推送超视距的交通信息感知服务。本项目研究内容可以有效提升驾驶员的出行体验,并为车路协同车辆引导和安全辅助提供一种新手段,对提升交通运行效率、保障行车安全亦具有重要的实际应用价值。