本发明为一个综合的系统可以实现智能网络卡车系统的控制。具体而言，系统通过向车辆发送实时的、具体的控制指令实现车辆的跟驰、换道、路径规划等。
背景技术：
已公开的专利(申请号：201711222257.1)提出了一种代替性的系统和方法，即智能网联交通系统。该发明提供了一个交通管理系统，通过向车辆发送具体的具有时间敏感性的控制指令(如车辆跟驰、换道、路径导航等)，实现所有智能网联车的运行控制。此智能网联交通系统包括以下一种或多种组成：1)一个分层控制网络，包括交通控制中心、局部的交通控制单元；2)一个路侧单元网络(整合了车辆传感器的功能，i2v通信以实现控制指令的传递)；3)车载单元网络，安置于智能网联车内；4)无线通信和安全系统，实现局部和全局通信。此系统提供了一个更加安全、可靠和经济的途径，通过将车辆驾驶任务分布到分层的交通控制网络和路侧单元网络。本发明面向货运服务和重型车辆加强了公开专利(申请号：201711222257.1)提出的系统。
重型车辆在有人或无人参与情况下由路侧单元进行检测和巡航的货运管理系统正在构建当中。当前，它们还处于实验测试阶段，还没有进行广泛的商业应用。现有的系统和方法大多复杂、昂贵并且不可靠，这使得系统的普遍化执行成为一个重大挑战。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种自动驾驶车辆运营控制系统，用于实现智能网联交通系统中自动驾驶货车的控制与运营，具体通过向货车定制的实时交通信息和发送相应的控制指令来实现。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，该系统包括：
(1)路侧单元(rsu)网络；
(2)交通控制单元(tcu)和交通控制中心(tcc)网络；
(3)能够进行人车交互的车载单元(obu)；
(4)交通运营中心(toc)；
(5)基于云的信息和计算服务平台；
所述基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统能够实现以下一种或多种功能：
(1)传感；
(2)交通行为预测与管理；
(3)计划和决策制定；
(4)车辆控制；
所述基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统由以下部分提供支持：
(1)有线和无线的实时通信；
(2)电力供应网络；
(3)网络安全系统。
所述基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统应用在自动驾驶车道，所述自动驾驶车道为公路的部分车道或所有车道上，所述自动驾驶车道通过隔离方式与普通车道分隔。
所述隔离方式为以下一种或多种的组合：
(1)标线隔离：通过白色实线将自动驾驶车道和普通驾驶车道分离；
(2)护栏隔离：通过绿色护栏将自动驾驶车道和普通驾驶车道隔离；
(3)路基隔离：通过路基将自动驾驶车道和普通驾驶车道隔离。
所述自动驾驶车道分为以下类型：(1)客货混合的自动驾驶专用车道；(2)客货分离的自动驾驶专用车道；(3)非专用车道。
所述自动驾驶货车为自动驾驶货车重型、中型和轻型货运车辆，包括任何超大、超重、超高、超长的货运车辆。
所述自动驾驶货车处于sae自动化级别1级或更高级别，其具备或不具备车载和路侧设施间的通信能力。
所述路侧单元(rsu)网络包括：
(1)感知模块，用于驾驶环境检测；
(2)通信模块，用于车辆、交通控制单元(tcu)和基于云的信息和计算服务平台之间基于有线或无线媒介的通信；
(3)数据处理模块，用于处理、融合和计算感知和通信模块获得的数据；
(4)接口模块，用于完成数据处理模块和通信模块之间的信息交互；
(5)自适应电力供给模块，用于根据当地有备用冗余度的电网情况调节电力传输。
所述感知模块为以下一种或多种：
(1)雷达传感器，用于结合视觉传感器感知驾驶环境和车辆属性数据，雷达传感器为激光雷达、微波雷达、超声波雷达、毫米波雷达中的一种或多种；
(2)视觉传感器，用于结合雷达传感器获取驾驶环境数据，视觉传感器为彩色摄像头、夜间红外摄像头、夜间热感摄像头
(3)卫星导航系统，用于结合惯性导航系统支撑车辆定位，卫星导航系统为dgps、北斗系统的一种或多种；
(4)惯性导航系统，用于结合卫星定位系统支撑车辆定位，惯性导航系统为惯性参考系统；
(5)车辆识别设备，为以下的一种或多种：rfid、蓝牙、wifi、蜂窝网络。
所述路侧单元网络的布设方式如下：
(1)基于道路设施的固定位置，包括：高速公路路侧、高速公路上/下匝道、互通立交、桥、隧道、收费站；
(2)移动位置，包括：无人机；
(3)对于特殊场景，增加路侧单元的安装位置，所述特殊场景包括：交通拥堵、交通事故、高速公路施工、极端天气；
(3)路侧单元间距和布局基于以下因素：道路几何形状、重型车的尺寸、重型车的动力特性、重型车的密度、重型车的盲区范围；
(4)路侧单元安装方式为以下的一种或多种：门架式、单臂式、双臂式。
所述交通控制单元(tcu)和交通控制中心(tcc)网络用于统执行以下功能：
(1)交通控制中心(tcc)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(tcu)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(tcu)和交通控制中心(tcc)网络包括：
(1)宏观tcc，处理来自区域tcc的信息，并为区域tcc提供控制目标；
(2)区域tcc，处理来自道路tcc的信息，并为道路tcc提供控制目标；
(3)道路tcc，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；
(4)分段tcu，处理来自道路/点toc的信息，并为点tcu提供控制目标；
(5)点tcu，处理来分段tcu和路侧单元的信息并向路侧单元提供基于车辆的控制指令，其中路侧单元提供具有定制的交通信息和控制指令的传输，并接收由自动驾驶货车提供的信息。
所述交通控制中心(tcc)包括以下模块：
(1)连接和数据交换模块，提供不同交通控制中心(tcc)之间的数据连接和交换功能，该模块具有数据处理，数据格式转换，防火墙，加密和解密的功能；
(2)传输模块，为不同交通控制中心(tcc)之间的数据交换提供各种通信方法，包括各种无线和有线硬件和软件，该模块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，为应用模块提供数据存储，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(tcc)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(tcu)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，为自动驾驶货车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，为应用模块提供数据存储，数据搜索，数据分析，具有信息安全，隐私保护和网络管理的功能；
(4)应用模块，提供各种管理和控制，包括车辆和道路的本地协同控制，监控和紧急服务。
所述交通运营中心(toc)通过交互接口进行交通控制中心(tcc)的控制与数据交互，所述交互接口包括信息共享接口和车辆控制接口，其中信息共享接口由以下组成：
(1)能够从网联和所述基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统和其他共享移动系统共享和获取交通数据的接口，交通数据包括公交密度，速度和轨迹；其中，其他共享移动系统例如uber，滴滴等；
(2)能够从所述基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统和其他共享移动系统共享和获取交通事件的接口，交通事件包括极端天气和路面故障；
(3)能够与其他共享移动系统共享和获取乘客需求模式的接口；
(4)能够根据所述基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统给出的信息动态调整价格的接口；
(5)能够允许特殊部门(如车辆管理处和公安)删除，更改和共享信息的界面；
车辆控制接口由以下组成：
(1)允许所述基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统在某些情况(如事先定义的封闭路段，自动车专用道等)下控制车辆的接口；
(2)当在同一专用/非专用车道上行驶时，允许相关车辆与其他共享出行服务提供商(smsp)车辆形成队列运行的接口；
(3)允许特殊机构(例如交警)在极端条件下控制车辆的界面，极端条件包括重大事故和自然灾害。
所述车载单元(obu)包括：
(1)通讯模块，用于实现路侧单元与车载单元之间、车载单元与车载单元之间的通讯；
(2)数据采集模块，用于收集自动驾驶货车内部与外侧检测器的数据及自动驾驶货车状态监测；
(3)车辆控制模块，收取路侧单元传输的控制策略协助路侧设备实现驾驶任务，驾驶任务包括但不局限于：跟驰、换道。
所述车载单元(obu)通过以下功能协助路侧设备实现车辆控制：
(1)接收路侧单元的数据，包括但不局限于：
a.车辆控制策略，例如：期望纵向和横向加速度，期望运行方向；
b.出行路径与交通信息，例如：交通状态、交通事件、交叉口位置、出入口位置；
c.服务数据，例如：加油站位置；
(2)传送数据至路侧单元，包括但不局限于：
a.驾驶员输入数据，例如：出行起讫点、期望旅行时间、服务需求、运输危险材料等级；
b.驾驶员状态数据，例如：驾驶行为、疲劳等级、驾驶注意力分散；
c.车辆状态数据，例如：车辆编号、类型、数据采集模块收集的数据；
d.货物状态数据，例如：运输物品材料、重量、高度及型号；
(3)采集数据，包括但不局限于：
a.货车发动机状态；
b.自动驾驶货车的速度；
c.运输物品状态；
d.车辆周围物品；
e.驾驶员状态；
(4)接管车辆控制，在某些特殊场景下，包括但不局限于：
a.极端天气条件；
b.交通事件；
c.通讯故障。
所述基于云的信息和计算服务平台支持自动驾驶货车的自动驾驶应用服务和大数据处理，包括云平台架构和数据交换标准、云操作系统、数据高效存储及检索模块、大数据关联分析和深度挖掘模块、数据安全体系，其中数据安全体系包括数据存储安全，传输安全和应用安全三个维度，具体体现为：
(1)云安全：数据加密、数据混淆、数据脱敏、数据审计等技术应用；
(2)管安全：实现通讯加密体系、身份认证体系、证书体系、防重放、防篡改、防伪造等技术应用；
(3)端安全：车载安全网关、安全监测系统、车载防火墙、车载入侵检测系统。
所述基于云的信息和计算服务平台为路侧单元(rsu)网络、交通控制单元(tcu)和交通控制中心(tcc)网络提供信息和计算服务，包括但不限于：
(1)存储即服务(staas)，满足智能道路基础设施系统(iris)的额外存储需求；
(2)控制即服务(ccaas)，为智能道路基础设施系统(iris)提供额外的控制功能；
(3)计算即服务(caas)，提供需要额外计算资源的智能道路基础设施系统(iris)实体或实体组；
(4)感知即服务(seaas)，为智能道路基础设施系统(iris)提供额外的感知功能。
所述基于云的信息和计算服务平台通过加权数据融合方法估计交通状态以下方法估计交通状态；基于云的信息和计算服务平台利用所估计的交通状态进行车队维护，车队维护包括远程车辆诊断，智能节省燃料驾驶和智能充电/加油。
所述基于云的信息和计算服务平台通过路侧单元(rsu)和车载单元(obu)的信息采集，实现车辆、云和基础设施之间信息的实时交互和共享，并针对货车的特点，分析计算工况，其中，货车的特点包括：4o特征(超大overlength,超高overheight,超重overweight,超大oversize)、超大转弯半径、上下坡、加减速、盲点及可能的危险物品载运。
所述车辆控制的功能包括自动驾驶货车驶入和驶出控制，
驶入控制包括：从普通车道驶入、从停车场驶入、匝道驶入；
驶出控制包括：驶出至普通车道、驶出至停车场、驶出至匝道。
所述车辆控制的功能包括自动驾驶货车的识别，未授权车辆的拦截，自动驾驶货车和人为驾驶货车的分离以及驾驶模式切换的辅助。
23、根据权利要求1所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述传感的功能如下：
(1)超大型车辆由路侧单元(rsu)和车载单元(obu)上的视觉传感器感知，收集的信息通过计算机视觉方法处理，发送到特定信息中心并通过云平台共享；其中，特定信息中心设置于交通控制中心，或者第三方信息平台，其作用是交通信息采集，处理，存储和发布；
(2)压力传感器/动态称重装置检测到超重车辆，信息被发送到特定信息中心并通过云平台共享；
(3)通过几何平整方法，gps高程拟合方法和/或gps大地水准面精化方法感测到超高车辆，并且将感测到的信息发送到特定信息中心并通过云平台共享；
(4)超长车辆感测为尺寸过大的车辆；
(5)车辆危险货物使用车辆车载单元(obu)识别或通过化学传感器检测，并将检测到的信息发送到特殊化学传感器并通过云平台共享；该系统还将路线规划和调度中心结合起来，规划危险货物车辆的路线和时间表，并传输到其他车辆；
(6)手动车辆由入口传感器识别和记录，然后通过其路线进行跟踪，并通知其他车辆。
所述交通行为预测与管理的功能如下：
(1)微观层面
a.纵向控制，确保自动驾驶专用道的畅通；包括：货车跟驰(确定不同情况下货车的跟驰距离，包括普通车队，货车车队及货车小汽车混合出行的情况)、通过货车优先交通管理系统，给予重型货车的交通优先权，减少自动驾驶货车的转弯、加速和减速
b.侧向控制，包括：车道保持、换道；
c.货车重量配载监控：采用基于人工智能的车辆配载技术，充分考虑不同类型的货物重量和包装体积，以及车辆规格和结构等；
d.最前和最后一公里的控制，实现有人驾驶和无人驾驶之间的转换；
(2)中观层面
a.特殊事件通知：记录运输的危险货物品名、编号、发到站、装卸车地点、托运人、收货人、车号或车厢号、装载数量或重量信息，发生紧急情况，立即采取必要的措施；
b.事故排查：排查车辆车身反光标致是否符合规范、是否有轮胎、制动部件磨损严重等安全隐患，排查道路及车辆通讯设备运行状态是否良好；
c.天气预报通知：将自动驾驶车辆连接到基于云图分析和机器学习的分钟级天气预报软件上，时时刷新天气情况信息，提高天气预报精度；
d.减速带：预先确定减速带的位置，降低行驶速度，以便顺得通过；
e.超长超高超宽超重货车的管理：必须采用专门的运输工具和特殊技术措施，对于超限货车预定通过的路线和可能出现的问题，进行详尽地调查研究，做好充分的准备工作；
(3)宏观层面
a.行驶路线规划与导航：根据车辆的车牌、长度、高度、荷载重量、轴数、出发地和目的地等信息，为车辆匹配最合适的路线和行驶时间；
b.网络需求管理：基于云存储、云计算等技术，实现海量图片及视频数据的快速读取和分析，结合视频监控、交通信息控制系统、诱导系统、交通流量预测系统等方面的综合应用，实现网络需求管理。
所述计划和决策制定的功能如下：
(1)微观层面，包括纵向控制(跟车、加速、减速)和横向控制(保持车道、换道)；
(2)中观层面，包括特殊事件提示、工作区、减速带、事件检测、匝道、天气预报提示；这一层面的规划确保车辆遵循规定的永久或临时规则以提高安全和效率；
(3)宏观层面，包括路径规划、诱导和网络需求管理。
所述基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统还包括危险运输管理的功能，具体为：
(1)运输危险的车辆用特定的电子标签识别，该电子标签包含危险类型，来源和目的地以及运输车辆许可证的信息；
(2)车载单元和路侧单元在整个运输过程中跟踪的危险品；
(3)运输车辆的路线规划算法，综合了旅行费用和道路交通状况。
所述车辆控制功能包括各种道路几何形状和车道配置的车辆控制，道路几何形状包括直线，上坡，下坡和弯道，所获取的操作指令是单独定制的信息和实时控制指令；其中：
对于直线上的车辆控制，用于通过提供所需的行驶路线，行驶速度和加速度来操作下方车辆和附近的车辆；
对于上坡的车辆控制，用于通过提供期望的行驶路线，行驶速度，加速度和坡度来操作下坡车辆和上坡道路附近的车辆；
对于下坡的车辆控制方法，用于通过提供期望的行驶路线，行驶速度，减速度和坡度来操作下坡车辆和上坡道路附近的车辆；
对于弯道的车辆控制方法，用于通过提供速度和转向角来操作车辆以完成转弯。
所述基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统还包括应急事件管理子系统，应急事件管理子系统由以下几个模块构成：
(1)在交通运营管理中心的技术支持下，通过路上单元和路侧单元来完成应急事件中的重载车辆的自动识别和检测；其中，路上单元是指路面上布设的检测和通讯设备；
(2)在交通运营管理中心的技术支持下，由交通计算单元/交通计算中心和基于云平台的信息计算服务中心共同完成事件分析与评估；
(3)交通计算中心/交通计算单元和云平台计算服务中心生成的应急事件警告信息会通过路侧单元实时传送给路上车辆；
(4)同时，交通计算中心/交通计算单元和云服务平台会生成控制策略和应对方案通过路侧单元反馈给应急事件中的重载车辆。
针对特定路段，所述基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统对自动驾驶货车进行控制时：
(1)在交通运营中心的技术支持下，由路上单元和路侧单元共同完成道路环境信息的自动检测；
(2)通过交通计算中心/交通计算单元网络和交通运营中心一起生成特定路段情景的实时警告信息并通过路侧单元提供给路上单元；
(3)根据特定地点的道路环境信息交通运营中心会制定相应的重载车辆控制策略；
其中，所述特定路段包括施工区和高事故风险区域。
所述自动驾驶货车与小型车辆在专用道与非专用道上交互时，通过iv2通信控制自动驾驶货车的加减速来实现交互行为并满足多种车辆动态特征。
所述车辆控制包括自动驾驶切换到人工驾驶，并在以下情形下实现：
自动驾驶系统无法实现情形下，转由人工驾驶；
自动驾驶系统功能失效情况下，转由人工驾驶；
其中，驾驶权由自动驾驶切换到人工驾驶模式的单个车辆操作方法为：
(1)系统警示人类驾驶员接管方向盘控制车辆；
(2)当人类驾驶员收到系统多次警示没有接管方向盘情况下，系统控制车辆进行安全停靠；
驾驶权由自动驾驶切换到人工驾驶模式的结队车辆操作方法为：
(1)结队运行过程中头车驾驶员担当引航作用，结队运行过程中，头车由队列中其他车辆定期替代；
(2)结队运行中除头车以为其他车辆遇突发情况下，驾驶员将接管方向盘控制车辆，或系统控制车辆安全停靠；
(3)结队运行车辆可以根据系统设定方法进行重组。
所述基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统在极端天气下对于重型车辆的运行和控制采用的安全和效率措施，包括：
(1)无需基于车辆的传感器支持，由本地路侧单元提供高清地图和定位服务，包括车道宽度，车道方向(左转/直行/右转)，坡度(上/下)，弧度和其他几何信息；
(2)由交通控制单元(tcu)和交通控制中心(tcc)网络和基于云的信息和计算服务平台支持的路侧单元提供特定地点道路天气和路面状况信息服务；
(3)针对极端天气条件，在(1)和(2)的服务支持下，根据所运输危险物类型提供重型车辆的控制服务；和
(4)在特定地点的道路天气信息和货物类型支持下提供重型车辆路线和时刻表服务。
所述基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统具有以下安全功能：
(1)硬件安全：为系统提供安全的工作环境，包括防盗和防盗，防止信息泄露，电源保护和抗电磁干扰；
(2)网络和数据安全：为整个系统提供通信和数据安全，包括系统自检和监控，数据接口之间的防火墙，传输中的数据加密，数据恢复和多种传输方法；
(3)可靠性和弹性：提供系统恢复和功能冗余，以避免意外的系统故障，包括双启动方式，快速反馈和数据纠错，自动重传。
所述基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统具有对货车的盲点检测功能，包括：
(1)对于专用道，由路侧单元、车载单元和其他来源收集数据，由路侧单元执行多源异构数据融合任务以得到完全的道路和货车周围环境信息，从而覆盖所有盲点；
(2)对于非专用道，路侧单元和车载单元检测所有自动驾驶、非自动驾驶和路边移动实体周围的障碍物，通过数据融合得到无任何盲点的的信息，用于控制无人驾驶车辆；
(2)当路侧单元和车载单元所搜集的数据相冲突时，运用各数据源的置信度判断和决策最终的输出；
(3)将道路和车辆状况的数据融合的结果发送至安装在车上的显示屏上，用于帮助驾驶员观察车辆周围各方向。
所述基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统能够提供接口和功能的开放平台，包括信息查询，法律和法规服务，协调和辅助，广播和用户管理。
有益效果：本发明为货运管理系统提供了系统和方法，用于智能网联交通系统环境下货车的操作和控制。智能网联货车系统和方法向货车提供自定义信息和实时控制指令，用于车辆执行跟驰、换道和路径诱导等驾驶任务。智能网联自动驾驶货车系统和方法还可用于高速公路系统的运营和管理。
附图说明
图1为隔离设施103的示例；
图2为通过白色实线将自动驾驶车道和普通驾驶车道分离的情形；
图3为通过护栏将自动驾驶车道和普通驾驶车道隔离的情形；
图4为通过路基将自动驾驶车道和普通驾驶车道隔离；
图5为客货混合的示例；
图6为客货分离的示例；
图7为非专用车道；
图8为自动驾车辆从普通车道806进入专用车道807的示意图；
图9为自动车辆从停车场905进入专用车道907的示意图；
图10为自动驾驶车辆从匝道1004驶入专用道1005的示意图；
图11为三种驶入专用道情况的流程图；
图12为自动驾驶车辆从专用道1205驶出至普通车道1203的示意图；
图13为自动驾驶车辆从专用道1307驶出至停车区1304的示意图；
图14为自动驾驶车辆从cavh专用车道1404驶出至匝道1403的示意图；
图15为三种驶出cavh专用道情况的流程图；
图16为典型路侧单元的物理架构；
图17为路侧单元内部的数据流；
图18为tcc和tcu的网络体系架构；
图19为tcc的模块以及这些模块之间的关系；
图20为tcu的模块以及这些模块之间的关系；
图21为车载单元的架构；
图22为cavh云平台的架构；
图23为特殊情况感知方法与传感器；
图24为无坡度专用直道上的车辆控制；
图25a为上坡车辆控制示意图；
图25b为上坡车辆控制方法框图；
图26a为下坡车辆控制示意图；
图26b为下坡车辆控制方法的框图；
图27a为专用弯道上的车辆控制；
图27b专用弯道车辆控制方法框图；
图28为重载货车应急和事故处理流程图；
图29为自动驾驶模式与人工驾驶模式的切换流程；
图30为极端天气下重型车辆控制示例；
图31为cavh专用道上盲点检测系统的示例；
图32为当不同数据源所得盲点检测结果发生冲突时的数据融合过程；
图33为cavh非专用道的盲点检测示意图；
图34为货车与小车之间的交互；
图35为结队自动驾驶模式与人工驾驶模式的切换。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
首先对附图中的附图标记进行以下说明：
101:路肩
102:普通车道
103:隔离
104:cavh车道
105:软隔离
106:硬隔离
201:rsu计算单元
202:rsu感知单元
203:标线隔离
204:应急车道
205:车车通信
206:车路通信
301:rsu计算单元
302:rsu感知单元
303:护栏隔离
304:应急车道
305:车车通信
306:车路通信
401:rsu计算单元
402:rsu感知单元
403:路基隔离
404:应急车道
405:车车通信
406:车路通信
501:rsu计算单元
502:rsu感知单元
503:车路通信
504:车车通信
505:超车道
506:自动驾驶专用车道
601:rsu计算单元
602:rsu感知单元
603:车路通信
604:车车通信
605:货车自动驾驶专用车道
606:客车自动驾驶专用车道
701:rsu计算单元
702:rsu感知单元
703:车路通信
704:车车通信
705:非专用车道
801:rsu计算单元
802:rsu感知单元
803:车辆识别与准入
804:可变信息标识
805:驾驶方式转换及变道区
806:普通车道
807:自动驾驶专用道
808:车路通信
809:车车通信
901:rsu计算单元
902:rsu感知单元
903:匝道
904:车辆识别与准入
905:停车区
906:普通车道
907:自动驾驶专用道
908:车路通信
909:车车通信
1001:rsu计算单元
1002:rsu感知单元
1003:交通信号灯
1004:匝道
1005:自动驾驶专用道
1006:车路通信
1007:车车通信
1201:rsu计算单元
1202:rsu感知单元
1203:普通车道
1204:驾驶方式转换区
1205:自动驾驶专用道
1206:车路通信
1207:车车通信
1301:rsu计算单元
1302:rsu感知单元
1303:匝道
1304:停车区
1305:普通车道段
1306:停车等待及变道区
1307:自动驾驶专用道
1308:车路通信
1309:车车通信
1401:rsu计算单元
1402:rsu感知单元
1403:匝道
1404:自动驾驶专用道
1405:车路通信
1406:车车通信
1601通信模块
1602感知模块
1603电力供给单元
1604接口模块：实现数据处理模块和通信模块间的通信
1605数据处理模块：处理数据的模块
1606:通信模块和数据处理模块间的物理连接
1607:感知模块和数据处理模块间的物理连接
1608:数据处理模块和接口模块间的物理连接
1609:接口模块和通信模块间的物理连接
1701:通信模块
1702:感知模块
1703:接口模块
1704:数据处理模块
1705:tcu
1706:云
1707:obu
1708:从通信模块到数据处理模块的数据流
1709:从数据处理模块到接口模块的数据流
1710:从接口模块到通信模块的数据流
1711:从数据处理模块到感知模块的数据流
2101:通讯模块：实现车载设备与路侧设备之间的信息传输。
2102:数据采集模块：采集动态与静态卡车信息和驾驶员信息。
2103:卡车控制模块：执行路侧设备传输的控制信息。
2104:卡车和驾驶员信息。
2105:路侧设备信息。
2301:特殊车辆(超大/超重/超高/超长车辆，危险品车辆，有人驾驶车辆)
2302:特殊感知与处理方法
2303:道路特殊信息中心(sic)
2304:道路上的带obu的其他车辆
2305:云平台
2401:rsucomputingmodule(cpu，gpu)
2402:dsrc-4g-lte，rfid，摄像头，雷达，led
2403:应急车道
2404:自动驾驶专用车道
2405:普通车道
2406:i2v
2407:v2v
2201智能道路基础设施系统
2202云到基础设施
2203云到车
2204云优化技术，包括数据高效存储和检索技术，大数据关联分析，深度挖掘技术等
2501:rsu计算模块(cpu，gpu)
2502:dsrc-4g-lte，rfid，摄像头，雷达，led
2503:应急车道
2504:自动驾驶专用车道
2505:普通车道
2506:i2v
2507:v2v
2601:rsu计算模块(cpu，gpu)
2602:dsrc-4g-lte，rfid，摄像头，雷达，led
2603:应急车道
2604:自动驾驶专用车道
2605:普通车道
2606:i2v
2607:v2v
2701:rsu计算模块(cpu，gpu)
2702:dsrc-4g-lte，rfid，摄像头，雷达，led
2703:应急车道
2704:专用车道
2705:普通车道
2706:i2v
2707:v2v
3001:重型车辆和其他车辆状态，位置和传感器数据。
3002:综合天气和路面状况数据和车辆控制指令。
3003:tcu/tcc网络获得的广域天气和交通信息。
3004:由tcu/tcc网络获得的匝道控制信息。
3005:安装在重型车辆和其他车辆上的obu。
3006:匝道控制器。
3101:专用道
3102:自动驾驶货车
3103:自动驾驶轿车
3104:路侧设备(rsu)
3105:车载设备(obu)
3106:路侧设备的检测范围
3107:车载设备的检测范围
3301:非专用道
3302:自动驾驶货车
3303:非自动驾驶货车
3304:非自动驾驶轿车
3305:自动驾驶轿车
3306:路侧设备(rsu)
3307:车载设备(obu)
3308:路侧设备的检测范围
3309:车载设备的检测范围
图1为隔离设施103的示例，其中cavh车道104和普通车道102被隔离设施103分隔，隔离设施103包括：软隔离105和硬隔离106，同时在道路两侧设有路肩101。
图2中的白色实线的标线可被用于分隔自动驾驶车道与普通车道。
图3中的护栏可被用于分隔自动驾驶车道与普通车道。
图4中的路基分离可被用于分隔自动驾驶车道与普通车道。
图5为客货混合的示例，其中自动驾驶专用车道506服务于自动驾驶客车与货车，同时路侧设有超车道505以供超车。rus感知单元502和rus计算单元501则用于辨别车辆是否符合本系统车路通信503的要求。
图6为客货分离的示例，其中货车自动驾驶专用车道605仅服务于货车，客车自动驾驶专用车道606仅服务于客车。货车自动驾驶专用车道605设置于右侧，客车自动驾驶专用车道606设置于左侧。
图7所示，非专用车道705可服务于各类车辆，包括自动驾驶客车和货车，非自动驾驶客车和货车。
图8为自动驾车辆从普通车道806进入专用车道807的示意图。在车辆到达驾驶方式转换及变道区805前，使用rfid识别车辆，并通过道路和路边标记引导自动驾驶车辆和普通车辆向各自车道行驶，当车辆到达驾驶方式转换及变道区805时，再次使用rfid技术进行车辆识别。对不合符专用道807使用要求的车辆进行拦截，然后引导这些车辆从变道区805驶入普通车道806。自动驾驶车辆在变道区805完成驾驶方式的转换，以自动驾驶方式进入相对应的专用道807。
图9为自动车辆从停车场905进入专用车道907的示意图。车辆通过匝道903从停车场905进入专用车道907。车辆进入专用道907前，用902中的rfid对车辆进行识别，放行符合专用道要求的车辆，拦截不符合要求的车辆。
图10为自动驾驶车辆从匝道1004驶入专用道1005的示意图。在匝道1004入口处，用rsu感知单元1002中的rfid识别车辆是否为准入车辆，同时，根据rsu感知单元1002收集的专用道和匝道上的交通流数据以及匝道入口处的车辆排队长度和相应的匝道控制算法，用交通信号灯1004控制当前车辆是否被允许进入匝道；根据主道相邻车辆的速度和位置，rsu计算单元计算当前准入车辆的速度和并道位置，引导车辆驶入专用道1005。
图11为三种驶入专用道情况的流程图。车辆驶入专用道前，首先通过rfid对车辆进行识别，判断车辆是否被允许进入专用道，如果车辆被允许进入，使用rsu计算单元计算车辆的驶入速度。如果车辆不被允许进入，引导其进入普通车道。
图12为自动驾驶车辆从专用道1205驶出至普通车道1203的示意图。自动驾驶车辆在驾驶方式转换区1204将驾驶模式将驾驶模式从自动驾驶切换到手动驾驶，然后，由驾驶员驾驶车辆从专用道驶出至普通车道1203。
图13为自动驾驶车辆从专用道1307驶出至停车区1304的示意图。rsu感知模块1302和rsu计算模块1301获取车辆信息并规划每辆车的行驶路线和停车位置，对于即将进入停车等待及变道区1305的车辆，rsu会发送减速行驶指令。对于即将进入停车区1304的车辆，rsu会发送停车路线、期望速度和变道指令。
图14为自动驾驶车辆从cavh专用车道1404驶出至匝道1403的示意图。rsu检测车辆的车头时距和速度等信息，然后发送控制指令，如车辆的期望速度、车头时距、转向角度等，引导车辆驶出至匝道。
图15为三种驶出cavh专用道情况的流程图。车辆驶出专用道有三种情况：驶出至普通车道、驶出至匝道和驶出至停车场。通过rsu判断三种场景下的交通状态，如果交通状态能满足要求就发送信息，引导车辆驶出。
图16展示了典型rsu的物理架构，由通信模块1601、感知模块1602、电力供给模块1603、接口模块1604和数据处理模块1605组成。针对模块结构，rsu可能有多种类型。例如，对于感知模块，低成本的rsu可能只包含用于车辆跟踪的车辆识别单元而典型的rsu则包含多种传感器，例如激光雷达、摄像头和微波雷达。
图17展示了rsu内部的数据流，rsu与车载obu1707、上层tcu1705和云1706进行数据交互。数据处理模块1704包括两个处理器：外部对象计算模块和ai处理单元。外部对象计算模块基于从传感模块输入的数据检测交通目标，而ai处理单元更关注决策制定过程。
图18为tcc和tcu的网络体系架构。从左到右，包括marcotcc，区域tcc，道路tcc和分段tcc。上级tcc控制其下级tcc，并且在不同级别的tcc之间交换数据。tcc和tcu为分层结构，并与云连接。云连接所有tcc和tcu，提供数据平台和各种软件，并提供集成控制功能。在tcu点下，rsu为运输提供定制的交通信息和控制指令，并从运输车辆接收信息。
图19为tcc的模块以及这些模块之间的关系。共有四个模块，服务管理模块，传输和网络模块，以及数据连接模块。每个模型连接其他三个模块，并在这些模型之间进行数据交换以实现tcc的功能。
图20为tcu的模块以及这些模块之间的关系。它们是应用模块，服务管理模块，传输和网络模型，以及硬件模型。在这些模型之间进行数据交换以实现tcu的功能。应用模块的功能包括运输车辆和道路的协同控制，监控，紧急服务。服务管理模块的功能包括数据存储，数据搜索和数据分析。传输网络的功能包括4g，5g，互联网和dsrc传输方法。传感器和控制模块的功能包括雷达，摄像头，rfid，v2i设备和gps。
图21展示了obu的架构，包括了通讯模块、数据采集模块、车辆控制模块和obu与rsu之间的数据流。数据采集模块用于收集车辆和驾驶员的数据，然后通过通讯模块将其发送给rsu。同时，obu可以通过通讯模块从rsu接受信息。基于从rsu接收的数据车辆控制模块实现车辆控制。
图22展示了cavh云平台的架构，其中考虑了货车的特点。通过信息的实时交互和共享，cavh云平台为iris、车辆提供信息存储和额外的感知、计算、控制等服务。
如图23所示，给出了特殊车辆感知的方法框架与流程图，该方法结合道路信息中心与云平台一起进行。对应于权利要求1的第24条。特殊车辆2301(超大/超重/超高/超长车辆，危险物品运输车辆，非自动驾驶车辆)由主要安装于rsu和部分安装于obu2304上的特殊感应器和处理方法2302感知。然后由路侧的信息中心233进行信息的记录和集中处理，并将其分享至云平台2305。
如图24所示，以自动驾驶方式进入无坡度专用直道上，rfid2402可识别车辆，高亮led设备通过龙门架架设于道路正上方，与激光雷达联合工作实现循迹功能；路侧摄像头2402与激光雷达协同配合实现车辆周围障碍物探测，前后车距离计算等功能；无线定位技术在雨雪天气减少路侧摄像头与激光雷达的探测误差；云控制中心计算上游头车和当前车辆的最佳行驶状态，包括两辆车的行驶路线，行驶速度和加减速度坡度等，并将其发送给路测单元2401；路测单元向此两辆车的车载单元分别发送控制车辆运行的指令，上游头车辆和当前车辆将以各自的运行的指令向前方直线行驶。
如图25所示。在图25a和图25b中，25.b，以自动驾驶方式进入专用上坡道上，rfid2502可识别车辆，高亮led2502设备通过龙门架架设于道路正上方，与激光雷达联合工作实现循迹功能；路侧摄像头2502与激光雷达协同配合实现车辆周围障碍物探测，前后车距离计算等功能；无线定位技术在雨雪天气减少路侧摄像头与激光雷达的探测误差；云控制中心计算上游头车和当前车辆的最佳行驶状态，包括两辆车的行驶路线，行驶速度和加速度和坡度等，并将其发送给路测单元2501；路测单元向各两辆车的车载单元分别发送控制车辆运行的指令，上游头车辆和当前车辆将以各自的运行的指令向前方上坡行驶。
如图26.a和图26.b，在自动驾驶模式下，以自动驾驶方式进入专用下坡道上，rfid2602可识别车辆，高亮led2602设备通过龙门架架设于道路正上方，与激光雷达联合工作实现循迹功能；路侧摄像头与激光雷达协同配合实现车辆周围障碍物探测，前后车距离计算等功能；无线定位技术在雨雪天气减少路侧摄像头与激光雷达的探测误差；云控制中心计算上游头车和当前车辆的最佳行驶状态，包括两辆车的行驶路线，行驶速度和减速度和坡度等，并将其发送给路测单元2601；路测单元向各两辆车的车载单元分别发送控制车辆运行的指令，上游头车辆和当前车辆将以各自的运行的指令向前方下坡行驶。
如图27.a和图27.b，路测单元2701获取自动驾驶弯道和即将进入自动驾驶弯道等的车辆信息；路侧摄像头2702与激光雷达2702协同配合实现车辆周围障碍物探测；云控制中心精准计算每辆车的最佳行驶状态，包括每辆车的行驶和转弯路线，转弯半径，行驶速度，加减速等。云控制中心与路测单元通信，路测单元2701向待转弯的每辆车车载单元分别发送控制车辆运行的指令。对于即将进入弯道的车辆，发送弯道路线及具体的速度和转向角度指令，车辆将以各自运行的指令完成左转或右转弯行驶。在弯道过程中，速度和转向转角逐渐降低，弯道结束后，速度和速度又逐渐上升，进入直道行驶。
图28是与重载货车在事故应急状态下的分析与处理流程图。当控制中心检测到应急事件发生时，系统会对事故车辆进行分析，同时计算其他车辆与事故车辆的安全距离。对于事故车辆来说，如果是系统错误引起的事故，将启用备份系统或者切换到驾驶员驾驶模式，如果是其他因素引发的事故，系统将引导车辆安全停车，并进入快速清障与恢复流程；对于其他运行车辆，系统会判断其与事故车辆的安全距离，当距离事故车辆较近时，系统会自动降速或者改变行车路线，当距离事故车辆较远时，系统会提前发送警告信息。
图29显示了自动驾驶模式与人工驾驶模式的切换流程，进入正常自动驾驶模式后，驾驶员不用控制汽车，路侧单元rsu与车载单元obu进行信息交互，自动检测交通环境变化以判断是否返回人工驾驶模式，针对自动驾驶等级较低的自动驾驶车辆，要求驾驶员在自动驾驶过程中双手始终放在方向盘上随时准备接管，车载系统可以感知驾驶员举动；紧急情况或异常情况如遇其他车交通事故、恶劣天气rsu路侧单元通过i2v提醒驾驶员接管方向盘；路侧单元rsu出现故障，车载单元obu提醒驾驶员接管方向盘，重新接收到路侧单元rsu信息后的人机驾驶互换；自动驾驶启动后，汽车会按照储存在计算机里的运行计划行驶，驾驶员运行过程中可以临时性的改变主运行计划之外的速度和行进车道，任何时候人工干预优先权大于自动驾驶主计划。美国专利局编号为9845096b2的专利描述一种自动驾驶车辆系统，该专利没有涉及智能网联交通系统重型车辆。
图30显示了极端天气下重型车辆控制示例。重型车辆和其他车辆状态、位置和传感器数据实时发送到hdmap。一旦tcu/tcc收到极端天气信息，一方面tcu/tcc将涉及范围内的天气和交通信息发送给hdmap，hdmap将向安装在重型车辆上的obu3005发送综合天气和路面状况数据、车辆控制、路线和时间表指令；另一方面，它将由tcu/tcc网络中的匝道控制算法获得的匝道控制信息发送给匝道控制器3006。
图31显示了cavh专用道上盲点检测系统的示例。在rsu3104中的摄像头、激光雷达、光雷达、射频识别装置分别搜集其覆盖范围内高速路和所有货车周围的数据，包括所有车辆3102&3103的位置、车间距、车周围的实体等；obu中的摄像头、激光雷达和光雷达搜集该车周围的数据，包括所有的标志、标线和车周围的实体。所有的obu3105将搜集的所有实时数据发送给最近的rsu3104。两个相邻的rsu3104之间的间距由一个rsu3104的覆盖范围和精确度要求所决定。rsu3104中的计算模块执行异构数据的融合，以得到道路和车辆周围的准确完整的信息，从而消除所有货车的盲点。交通控制单元(tcu)根据所有的道路和车辆数据控制车辆自动驾驶。同时，将rsu3104计算得到的道路和车辆数据融合结果发送至安装在车辆上的显示屏上，用于帮助驾驶员观察道路和车辆周围的环境。
图32显示了当不同数据源所得盲点检测结果发生冲突时的数据融合过程。根据每个数据源的应用环境和实时位置，对其分配一个置信水平。如果不同数据的盲点检测数据发生冲突，系统将对比置信水平并采用置信水平更高的数据结果。
图33显示了非专用道上货车盲点检测的示例。由rsu3306和obu3307中的设备检测所有自动驾驶车辆3302&3305、非自动驾驶车辆3303&3304和所有路边移动实体周围的障碍物，通过数据融合得到无盲点的信息，并将其用于控制自动驾驶车辆3302&3305。
图34显示了货车与小车之间的交互。对于专用道情况而言，道路控制器接收自动驾驶货车的交互请求，然后基于i2v通信向自动驾驶小汽车发出控制命令，控制本车道与目标车道上自动驾驶小汽车的加减速行为，以满足自动驾驶货车4o特征所要求的换道与超车安全车间距。对于非专用道情况，道路控制器检测到非自动驾驶小汽车，并基于i2v通信向自动驾驶货车发出控制命令，警告自动驾驶货车保持足够安全的跟车间距以满足货车的4o特征。
图35显示了结队自动驾驶模式与人工驾驶模式的切换。结队运行过程中头车驾驶员担当引航作用，头车由队列中其他车辆定期替代，该功能由路侧单元发出指令通过i2v和v2v系统完成。美国专利局编号为8682511的专利描述一种自动驾驶车辆结队的方法，该技术是为自动驾驶车辆设计没有涉及智能网联交通系统；美国专利局编号为9799224的专利描述一种结队旅行系统，由两辆车进行的结队行驶，这种方法是为车队旅行系统设计没有涉及智能网联交通系统和自动驾驶专用车道。
1.一种基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：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)能够进行人车交互的车载单元；
(4)交通运营中心；
(5)基于云的信息和计算服务平台；
所述基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统能够实现以下一种或多种功能：
(1)传感；
(2)交通行为预测与管理；
(3)计划和决策制定；
(4)车辆控制；
所述基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统由以下部分提供支持：
(1)有线和无线的实时通信；
(2)电力供应网络；
(3)网络安全系统。
2.根据权利要求1所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：该系统应用在自动驾驶车道，所述自动驾驶车道为公路的部分车道或所有车道上，所述自动驾驶车道通过隔离方式与普通车道分隔。
3.根据权利要求2所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述隔离方式为以下一种或多种的组合：
(1)标线隔离：通过白色实线将自动驾驶车道和普通驾驶车道分离；
(2)护栏隔离：通过护栏将自动驾驶车道和普通驾驶车道隔离；
(3)路基隔离：通过路基将自动驾驶车道和普通驾驶车道隔离。
4.根据权利要求2所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述自动驾驶车道分为以下类型：(1)客货混合的自动驾驶专用车道；(2)客货分离的自动驾驶专用车道；(3)非专用车道。
5.根据权利要求1所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述自动驾驶货车为自动驾驶货车重型、中型和轻型货运车辆，包括任何超大、超重、超高、超长的货运车辆。
6.根据权利要求1或5所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述自动驾驶货车处于sae自动化级别1级或更高级别，其具备或不具备车载和路侧设施间的通信能力。
7.根据权利要求1所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述路侧单元网络包括：
(1)感知模块，用于驾驶环境检测；
(2)通信模块，用于车辆、交通控制单元和基于云的信息和计算服务平台之间基于有线或无线媒介的通信；
(3)数据处理模块，用于处理、融合和计算感知和通信模块获得的数据；
(4)接口模块，用于完成数据处理模块和通信模块之间的信息交互；
(5)自适应电力供给模块，用于根据当地有备用冗余度的电网情况调节电力传输。
8.根据权利要求7所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述感知模块为以下一种或多种：
(1)雷达传感器，用于结合视觉传感器感知驾驶环境和车辆属性数据，雷达传感器为激光雷达、微波雷达、超声波雷达、毫米波雷达中的一种或多种；
(2)视觉传感器，用于结合雷达传感器获取驾驶环境数据，视觉传感器为彩色摄像头、夜间红外摄像头、夜间热感摄像头
(3)卫星导航系统，用于结合惯性导航系统支撑车辆定位，卫星导航系统为dgps、北斗系统的一种或多种；
(4)惯性导航系统，用于结合卫星定位系统支撑车辆定位，惯性导航系统为惯性参考系统；
(5)车辆识别设备，为以下的一种或多种：rfid、蓝牙、wifi、蜂窝网络。
9.根据权利要求1、7或8任一所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述路侧单元网络的布设方式如下：
(1)基于道路设施的固定位置，包括：高速公路路侧、高速公路上/下匝道、互通立交、桥、隧道、收费站；
(2)移动位置，包括：无人机；
(3)对于特殊场景，增加路侧单元的安装位置，所述特殊场景包括：交通拥堵、交通事故、高速公路施工、极端天气；
(3)路侧单元间距和布局基于以下因素：道路几何形状、重型车的尺寸、重型车的动力特性、重型车的密度、重型车的盲区范围；
(4)路侧单元安装方式为以下的一种或多种：门架式、单臂式、双臂式。
10.根据权利要求1所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述交通控制单元和交通控制中心网络用于统执行以下功能：
(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。
11.根据权利要求1或10所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述交通控制单元和交通控制中心网络包括：
(1)宏观tcc，处理来自区域tcc的信息，并为区域tcc提供控制目标；
(2)区域tcc，处理来自道路tcc的信息，并为道路tcc提供控制目标；
(3)道路tcc，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；
(4)分段tcu，处理来自道路/点toc的信息，并为点tcu提供控制目标；
(5)点tcu，处理来分段tcu和路侧单元的信息并向路侧单元提供基于车辆的控制指令，其中路侧单元提供具有定制的交通信息和控制指令的传输，并接收由自动驾驶货车提供的信息。
12.根据权利要求1、10或11所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述交通控制中心包括以下模块：
(1)连接和数据交换模块，提供不同交通控制中心之间的数据连接和交换功能，该模块具有数据处理，数据格式转换，防火墙，加密和解密的功能；
(2)传输模块，为不同交通控制中心之间的数据交换提供各种通信方法，包括各种无线和有线硬件和软件，该模块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，为应用模块提供数据存储，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。
13.根据权利要求1、10或11所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：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，为自动驾驶货车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，为应用模块提供数据存储，数据搜索，数据分析，具有信息安全，隐私保护和网络管理的功能；
(4)应用模块，提供各种管理和控制，包括车辆和道路的本地协同控制，监控和紧急服务。
14.根据权利要求1所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述交通运营中心通过交互接口进行交通控制中心的控制与数据交互，所述交互接口包括信息共享接口和车辆控制接口，其中信息共享接口由以下组成：
(1)能够从网联和所述基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统和其他共享移动系统共享和获取交通数据的接口，交通数据包括公交密度，速度和轨迹；
(2)能够从所述基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统和其他共享移动系统共享和获取交通事件的接口，交通事件包括极端天气和路面故障；
(3)能够与其他共享移动系统共享和获取乘客需求模式的接口；
(4)能够根据所述基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统给出的信息动态调整价格的接口；
(5)能够允许特殊部门删除，更改和共享信息的界面；
车辆控制接口由以下组成：
(1)允许所述基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统在某些情况下控制车辆的接口；
(2)当在同一专用/非专用车道上行驶时，允许相关车辆与其他共享出行服务提供商(smsp)车辆形成队列运行的接口；
(3)允许特殊机构在极端条件下控制车辆的界面，极端条件包括重大事故和自然灾害。
15.根据权利要求1所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述车载单元包括：
(1)通讯模块，用于实现路侧单元与车载单元之间、车载单元与车载单元之间的通讯；
(2)数据采集模块，用于收集自动驾驶货车内部与外侧检测器的数据及自动驾驶货车状态监测；
(3)车辆控制模块，收取路侧单元传输的控制策略协助路侧设备实现驾驶任务，驾驶任务包括但不局限于：跟驰、换道。
16.根据权利要求1或15所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述车载单元通过以下功能协助路侧设备实现车辆控制：
(1)接收路侧单元的数据，包括但不局限于：
a.车辆控制策略；
b.出行路径与交通信息；
c.服务数据；
(2)传送数据至路侧单元，包括但不局限于：
a.驾驶员输入数据；
b.驾驶员状态数据；
c.车辆状态数据；
d.货物状态数据；
(3)采集数据，包括但不局限于：
a.货车发动机状态；
b.自动驾驶货车的速度；
c.运输物品状态；
d.车辆周围物品；
e.驾驶员状态；
(4)接管车辆控制，在某些特殊场景下，包括但不局限于：
a.极端天气条件；
b.交通事件；
c.通讯故障。
17.根据权利要求1所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述基于云的信息和计算服务平台支持自动驾驶货车的自动驾驶应用服务和大数据处理，包括云平台架构和数据交换标准、云操作系统、数据高效存储及检索模块、大数据关联分析和深度挖掘模块、数据安全体系，其中数据安全体系包括数据存储安全，传输安全和应用安全三个维度，具体体现为：
(1)云安全：数据加密、数据混淆、数据脱敏、数据审计的技术应用；
(2)管安全：实现通讯加密体系、身份认证体系、证书体系、防重放、防篡改、防伪造的技术应用；
(3)端安全：车载安全网关、安全监测系统、车载防火墙、车载入侵检测系统。
18.根据权利要求1或17所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述基于云的信息和计算服务平台为路侧单元网络、交通控制单元和交通控制中心网络提供信息和计算服务，包括但不限于：
(1)存储即服务，满足智能道路基础设施系统的额外存储需求；
(2)控制即服务，为智能道路基础设施系统提供额外的控制功能；
(3)计算即服务，提供需要额外计算资源的智能道路基础设施系统实体或实体组；
(4)感知即服务，为智能道路基础设施系统提供额外的感知功能。
19.根据权利要求1或17所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述基于云的信息和计算服务平台通过加权数据融合方法估计交通状态以下方法估计交通状态；基于云的信息和计算服务平台利用所估计的交通状态进行车队维护，车队维护包括远程车辆诊断，智能节省燃料驾驶和智能充电/加油。
20.根据权利要求1或17所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述基于云的信息和计算服务平台通过路侧单元和车载单元的信息采集，实现车辆、云和基础设施之间信息的实时交互和共享，并针对货车的特点，分析计算工况，其中，货车的特点包括：4o特征、超大转弯半径、上下坡、加减速、盲点及可能的危险物品载运。
21.根据权利要求1所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述车辆控制的功能包括自动驾驶货车驶入和驶出控制，
驶入控制包括：从普通车道驶入、从停车场驶入、匝道驶入；
驶出控制包括：驶出至普通车道、驶出至停车场、驶出至匝道。
22.根据权利要求1所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述车辆控制的功能包括自动驾驶货车的识别，未授权车辆的拦截，自动驾驶货车和人为驾驶货车的分离以及驾驶模式切换的辅助。
23.根据权利要求1所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述传感的功能如下：
(1)超大型车辆由路侧单元和车载单元上的视觉传感器感知，收集的信息通过计算机视觉方法处理，发送到特定信息中心并通过云平台共享；其中，特定信息中心设置于交通控制中心，或者第三方信息平台，其作用是交通信息采集，处理，存储和发布；
(2)压力传感器/动态称重装置检测到超重车辆，信息被发送到特定信息中心并通过云平台共享；
(3)通过几何平整方法，gps高程拟合方法和/或gps大地水准面精化方法感测到超高车辆，并且将感测到的信息发送到特定信息中心并通过云平台共享；
(4)超长车辆感测为尺寸过大的车辆；
(5)车辆危险货物使用车辆车载单元识别或通过化学传感器检测，并将检测到的信息发送到特殊化学传感器并通过云平台共享；该系统还将路线规划和调度中心结合起来，规划危险货物车辆的路线和时间表，并传输到其他车辆；
(6)手动车辆由入口传感器识别和记录，然后通过其路线进行跟踪，并通知其他车辆。
24.根据权利要求1所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述交通行为预测与管理的功能如下：
(1)微观层面
a.纵向控制，确保自动驾驶专用道的畅通；包括：货车跟驰、通过货车优先交通管理系统，给予重型货车的交通优先权，减少自动驾驶货车的转弯、加速和减速
b.侧向控制，包括：车道保持、换道；
c.货车重量配载监控：采用基于人工智能的车辆配载技术，充分考虑不同类型的货物重量和包装体积，以及车辆规格和结构；
d.最前和最后一公里的控制，实现有人驾驶和无人驾驶之间的转换；
(2)中观层面
a.特殊事件通知：记录运输的危险货物品名、编号、发到站、装卸车地点、托运人、收货人、车号或车厢号、装载数量或重量信息，发生紧急情况，立即采取必要的措施；
b.事故排查：排查车辆车身反光标致是否符合规范、是否有安全隐患，排查道路及车辆通讯设备运行状态是否良好；
c.天气预报通知：将自动驾驶车辆连接到基于云图分析和机器学习的分钟级天气预报软件上，时时刷新天气情况信息，提高天气预报精度；
d.减速带：预先确定减速带的位置，降低行驶速度，以便顺得通过；
e.超长超高超宽超重货车的管理：必须采用专门的运输工具和特殊技术措施，对于超限货车预定通过的路线和可能出现的问题，进行详尽地调查研究，做好充分的准备工作；
(3)宏观层面
a.行驶路线规划与导航：根据车辆的车牌、长度、高度、荷载重量、轴数、出发地和目的地的信息，为车辆匹配最合适的路线和行驶时间；
b.网络需求管理：基于云存储、云计算技术，实现海量图片及视频数据的快速读取和分析，结合视频监控、交通信息控制系统、诱导系统、交通流量预测系统的综合应用，实现网络需求管理。
25.根据权利要求1所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述计划和决策制定的功能如下：
(1)微观层面，包括纵向控制和横向控制；
(2)中观层面，包括特殊事件提示、工作区、减速带、事件检测、匝道、天气预报提示；这一层面的规划确保车辆遵循规定的永久或临时规则以提高安全和效率；
(3)宏观层面，包括路径规划、诱导和网络需求管理。
26.根据权利要求1所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：该系统还包括危险运输管理的功能，具体为：
(1)运输危险的车辆用特定的电子标签识别，该电子标签包含危险类型，来源和目的地以及运输车辆许可证的信息；
(2)车载单元和路侧单元在整个运输过程中跟踪的危险品；
(3)运输车辆的路线规划算法，综合了旅行费用和道路交通状况。
27.根据权利要求1所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述车辆控制功能包括各种道路几何形状和车道配置的车辆控制，道路几何形状包括直线，上坡，下坡和弯道，所获取的操作指令是单独定制的信息和实时控制指令；其中：
对于直线上的车辆控制，用于通过提供所需的行驶路线，行驶速度和加速度来操作下方车辆和附近的车辆；
对于上坡的车辆控制，用于通过提供期望的行驶路线，行驶速度，加速度和坡度来操作下坡车辆和上坡道路附近的车辆；
对于下坡的车辆控制方法，用于通过提供期望的行驶路线，行驶速度，减速度和坡度来操作下坡车辆和上坡道路附近的车辆；
对于弯道的车辆控制方法，用于通过提供速度和转向角来操作车辆以完成转弯。
28.根据权利要求1所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：该系统还包括应急事件管理子系统，应急事件管理子系统由以下几个模块构成：
(1)在交通运营管理中心的技术支持下，通过路上单元和路侧单元来完成应急事件中的重载车辆的自动识别和检测；其中，路上单元是指路面上布设的检测和通讯设备；
(2)在交通运营管理中心的技术支持下，由交通计算单元/交通计算中心和基于云平台的信息计算服务中心共同完成事件分析与评估；
(3)交通计算中心/交通计算单元和云平台计算服务中心生成的应急事件警告信息会通过路侧单元实时传送给路上车辆；
(4)同时，交通计算中心/交通计算单元和云服务平台会生成控制策略和应对方案通过路侧单元反馈给应急事件中的重载车辆。
29.根据权利要求1所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：针对特定路段，所述基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统对自动驾驶货车进行控制时：
(1)在交通运营中心的技术支持下，由路上单元和路侧单元共同完成道路环境信息的自动检测；
(2)通过交通计算中心/交通计算单元网络和交通运营中心一起生成特定路段情景的实时警告信息并通过路侧单元提供给路上单元；
(3)根据特定地点的道路环境信息交通运营中心会制定相应的重载车辆控制策略；
其中，所述特定路段包括施工区和高事故风险区域。
30.根据权利要求1所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述自动驾驶货车与小型车辆在专用道与非专用道上交互时，通过iv2通信控制自动驾驶货车的加减速来实现交互行为并满足多种车辆动态特征。
31.根据权利要求1所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：所述车辆控制包括自动驾驶切换到人工驾驶，并在以下情形下实现：
自动驾驶系统无法实现情形下，转由人工驾驶；
自动驾驶系统功能失效情况下，转由人工驾驶；
其中，驾驶权由自动驾驶切换到人工驾驶模式的单个车辆操作方法为：
(1)系统警示人类驾驶员接管方向盘控制车辆；
(2)当人类驾驶员收到系统多次警示没有接管方向盘情况下，系统控制车辆进行安全停靠；
驾驶权由自动驾驶切换到人工驾驶模式的结队车辆操作方法为：
(1)结队运行过程中头车驾驶员担当引航作用，结队运行过程中，头车由队列中其他车辆定期替代；
(2)结队运行中除头车以为其他车辆遇突发情况下，驾驶员将接管方向盘控制车辆，或系统控制车辆安全停靠；
(3)结队运行车辆可以根据系统设定方法进行重组。
32.根据权利要求1所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：该系统在极端天气下对于重型车辆的运行和控制采用的安全和效率措施，包括：
(1)无需基于车辆的传感器支持，由本地路侧单元提供高清地图和定位服务，包括车道宽度，车道方向，坡度，弧度和其他几何信息；
(2)由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的路侧单元提供特定地点道路天气和路面状况信息服务；
(3)针对极端天气条件，在(1)和(2)的服务支持下，根据所运输危险物类型提供重型车辆的控制服务；和
(4)在特定地点的道路天气信息和货物类型支持下提供重型车辆路线和时刻表服务。
33.根据权利要求1所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：该系统具有以下安全功能：
(1)硬件安全：为系统提供安全的工作环境，包括防盗和防盗，防止信息泄露，电源保护和抗电磁干扰；
(2)网络和数据安全：为整个系统提供通信和数据安全，包括系统自检和监控，数据接口之间的防火墙，传输中的数据加密，数据恢复和多种传输方法；
(3)可靠性和弹性：提供系统恢复和功能冗余，以避免意外的系统故障，包括双启动方式，快速反馈和数据纠错，自动重传。
34.根据权利要求1所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：该系统具有对货车的盲点检测功能，包括：
(1)对于专用道，由路侧单元、车载单元和其他来源收集数据，由路侧单元执行多源异构数据融合任务以得到完全的道路和货车周围环境信息，从而覆盖所有盲点；
(2)对于非专用道，路侧单元和车载单元检测所有自动驾驶、非自动驾驶和路边移动实体周围的障碍物，通过数据融合得到无任何盲点的信息，用于控制无人驾驶车辆；
(2)当路侧单元和车载单元所搜集的数据相冲突时，运用各数据源的置信度判断和决策最终的输出；
(3)将道路和车辆状况的数据融合的结果发送至安装在车上的显示屏上，用于帮助驾驶员观察车辆周围各方向。
35.根据权利要求1所述的基于智能网联系统的自动驾驶货车运营控制系统，其特征在于：该系统能够提供接口和功能的开放平台，包括信息查询，法律和法规服务，协调和辅助，广播和用户管理。
技术总结