一种基于实时数据的交通调度方法、装置及智能车辆与流程

本申请涉及，具体涉及一种基于实时数据的交通调度方法、装置及智能车辆。

背景技术：

1、随着汽车保有量的急剧增加，城市道路时常堵塞，交通事故也是频繁发生。随着人工智能、机器学习等技术的不断发展，城市交通管理中开始采用智能化算法和技术对交通数据进行处理、分析和决策，以实现智能交通管理，提高交通管理的效率和效果。

2、目前智能城市交通管理软件主要依托中心服务器（云端）收集数据和处理数据，然后再进行全局调度策略的生成。由于汽车数量非常大，导致对应的交通数据量也非常大，中心服务器在处理庞大的交通数据时也暴露出很多的不足之处，例如，大数据的传输效率较低、数据处理的速率较低、高负载导致的高能耗问题等。交通管理是基于实时采集的交通数据处理和分析得到优选的交通调度方案，若不能保证其时效性，则可能会导致其实际效果大打折扣。因此，针对大量的交通数据如何快速获取有效的交通调度方案是当前亟需解决的技术问题。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于实时数据的交通调度方法、装置及智能车辆。

2、根据本申请的一个方面，提供了一种基于实时数据的交通调度方法，应用于智能车辆端，所述智能车辆端设置于智能车辆上且与云端服务器通信连接；所述基于实时数据的交通调度方法包括：获取所述云端服务器下发的车端模型；其中，所述车端模型为所述云端服务器训练得到且适用于所述智能车辆端，所述车端模型用于为所述智能车辆提供交通调度方案；获取所述智能车辆的行驶路段的实时交通数据；其中，所述实时交通数据由所述智能车辆采集、和/或由所述智能车辆的临近智能车辆采集并传输至所述智能车辆；根据所述实时交通数据和所述车端模型，生成所述智能车辆的交通调度方案。

3、在一实施例中，所述获取所述智能车辆的行驶路段的实时交通数据包括：利用所述智能车辆的数据采集传感器实时采集所述智能车辆的第一预设范围内的第一交通数据；获取所述智能车辆的行驶路段上第二预设范围内的智能车辆所采集的第二交通数据；综合所述第一交通数据和所述第二交通数据，得到所述实时交通数据。

4、在一实施例中，在所述获取所述智能车辆的行驶路段的实时交通数据之后，所述基于实时数据的交通调度方法还包括：筛选出所述实时交通数据中的关键数据；其中，所述关键数据包括所述车端模型的输入数据；将所述关键数据上传至所述云端服务器以供所述云端服务器训练所述车端模型。

5、在一实施例中，所述基于实时数据的交通调度方法还包括：接收所述云端服务器下发的调度指令；其中，所述调度指令为所述云端服务器基于所述智能车辆所在区域的交通数据生成的交通调度方案；根据所述调度指令，生成相应的所述智能车辆的交通调度方案。

6、根据本申请的另一个方面，提供了一种基于实时数据的交通调度方法，应用于云端服务器，所述云端服务器与智能车辆端通信连接，所述智能车辆端设置于智能车辆上；所述基于实时数据的交通调度方法包括：获取所述智能车辆所在区域内的历史交通数据；根据所述历史交通数据训练云端模型；其中，所述云端模型用于为所述智能车辆所在区域内的所有车辆提供交通调度方案；将所述云端模型精简得到车端模型；其中，所述车端模型为适用于所述智能车辆端且用于为所述智能车辆提供交通调度方案；将所述车端模型下发至所述智能车辆以供所述智能车辆生成交通调度方案。

7、在一实施例中，所述基于实时数据的交通调度方法还包括：接收所述智能车辆端上传的关键数据和对应的交通调度方案；其中，所述关键数据包括所述智能车辆实时获取且作为所述云端模型的输入数据的交通数据；将所述关键数据和对应的调度方案作为训练样本训练所述云端模型。

8、在一实施例中，所述基于实时数据的交通调度方法还包括：接收所有所述智能车辆端上传的交通数据；根据所有所述智能车辆端上传的交通数据，生成交通事故预警信息；将所述交通事故预警信息发送至紧急事件处理机构；其中，所述紧急事件处理机构包括交通指挥中心、报警中心和救护中心。

9、根据本申请的另一个方面，提供了一种基于实时数据的交通调度装置，设置于智能车辆端，所述智能车辆端设置于智能车辆上且与云端服务器通信连接；所述基于实时数据的交通调度装置包括：车端模型获取模块，用于获取所述云端服务器下发的车端模型；其中，所述车端模型为所述云端服务器训练得到且适用于所述智能车辆端，所述车端模型用于为所述智能车辆提供交通调度方案；实时数据获取模块，用于获取所述智能车辆的行驶路段的实时交通数据；其中，所述实时交通数据由所述智能车辆采集、和/或由所述智能车辆的临近智能车辆采集并传输至所述智能车辆；调度方案生成模块，用于根据所述实时交通数据和所述车端模型，生成所述智能车辆的交通调度方案。

10、根据本申请的另一个方面，提供了一种基于实时数据的交通调度装置，设置于云端服务器，所述云端服务器与智能车辆端通信连接，所述智能车辆端设置于智能车辆上；所述基于实时数据的交通调度装置包括：历史数据获取模块，用于获取所述智能车辆所在区域内的历史交通数据；云端模型训练模块，用于根据所述历史交通数据训练云端模型；其中，所述云端模型用于为所述智能车辆所在区域内的所有车辆提供交通调度方案；车端模型生成模块，用于将所述云端模型精简得到车端模型；其中，所述车端模型为适用于所述智能车辆端且用于为所述智能车辆提供交通调度方案；车端模型下发模块，用于将所述车端模型下发至所述智能车辆以供所述智能车辆生成交通调度方案。

11、根据本申请的另一个方面，提供了一种智能车辆，包括：车辆本体；以及如上述的基于实时数据的交通调度装置。

12、本申请提供的一种基于实时数据的交通调度方法、装置及智能车辆，云端服务器获取智能车辆所在区域内的历史交通数据，根据历史交通数据训练云端模型，其中，云端模型用于为智能车辆所在区域内的所有车辆提供交通调度方案，将云端模型精简得到车端模型，其中，车端模型为适用于智能车辆端且用于为智能车辆提供交通调度方案，将车端模型下发至智能车辆；智能车辆端获取智能车辆的行驶路段的实时交通数据，其中，实时交通数据由智能车辆采集、和/或由智能车辆的临近智能车辆采集并传输至智能车辆，根据实时交通数据和车端模型，生成智能车辆的交通调度方案；即云端服务器利用历史交通数据搭建并训练得到云端模型，并将云端模型精简得到车端模型后下发至智能车辆端，智能车辆在实际行驶过程中根据采集的实时交通数据和车端模型在智能车辆端自行生成该智能车辆的交通调度方案，不仅可以利用云端服务器得到精简的车端模型以适用于智能车辆上，从而降低了实际行驶过程中云端服务器的计算量和数据传输量，而且还可以利用车端模型实时生成交通调度方案以提高时效性，同时本申请还利用智能车辆之间的交互通信以实现信息互通，从而为智能车辆提供其行驶路段全面的实时交通数据，以提高其交通调度的全面性和有效性。

技术特征：

1.一种基于实时数据的交通调度方法，其特征在于，应用于智能车辆端，所述智能车辆端设置于智能车辆上且与云端服务器通信连接；所述基于实时数据的交通调度方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于实时数据的交通调度方法，其特征在于，所述获取所述智能车辆的行驶路段的实时交通数据包括：

3.根据权利要求1所述的基于实时数据的交通调度方法，其特征在于，在所述获取所述智能车辆的行驶路段的实时交通数据之后，所述基于实时数据的交通调度方法还包括：

4.根据权利要求1所述的基于实时数据的交通调度方法，其特征在于，所述基于实时数据的交通调度方法还包括：

5.一种基于实时数据的交通调度方法，其特征在于，应用于云端服务器，所述云端服务器与智能车辆端通信连接，所述智能车辆端设置于智能车辆上；所述基于实时数据的交通调度方法包括：

6.根据权利要求5所述的基于实时数据的交通调度方法，其特征在于，所述基于实时数据的交通调度方法还包括：

7.根据权利要求5所述的基于实时数据的交通调度方法，其特征在于，所述基于实时数据的交通调度方法还包括：

8.一种基于实时数据的交通调度装置，其特征在于，设置于智能车辆端，所述智能车辆端设置于智能车辆上且与云端服务器通信连接；所述基于实时数据的交通调度装置包括：

9.一种基于实时数据的交通调度装置，其特征在于，设置于云端服务器，所述云端服务器与智能车辆端通信连接，所述智能车辆端设置于智能车辆上；所述基于实时数据的交通调度装置包括：

10.一种智能车辆，其特征在于，包括：

技术总结本申请公开了一种基于实时数据的交通调度方法、装置及智能车辆，云端服务器利用历史交通数据搭建并训练得到云端模型，并将云端模型精简得到车端模型后下发至智能车辆端，智能车辆在实际行驶过程中根据采集的实时交通数据和车端模型在智能车辆端自行生成该智能车辆的交通调度方案，不仅可以利用云端服务器得到精简的车端模型以适用于智能车辆上，从而降低了实际行驶过程中云端服务器的计算量和数据传输量，而且还可以利用车端模型实时生成交通调度方案以提高时效性，同时本申请还利用智能车辆之间的交互通信以实现信息互通，从而为智能车辆提供其行驶路段全面的实时交通数据，以提高其交通调度的全面性和有效性。技术研发人员：邢若菲,徐树杰,黄晓延,田传印,姚艳南受保护的技术使用者：中汽智联技术有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/15