车路协同与驾驶安全场景大数据应用
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车路协同与驾驶安全应用场景大数据应用
1.车路协同和交通大数据
01-05
2. 驾驶安全场景和交通大数据运 用函数构建
07-20
3. 我的一点思考
21
Contents
Contents
车路协同
何为车路协同？
车路协同系统：基于无线通信、传感探测等技术进行车路信息获取，通过车车、 车路信息交互和共享，并实现车辆和基础设施之间智能协同与配合，达到优化利 用系统资源、提高道路交通安全、缓解交通拥堵的目标。
哈顿矩阵 模型—— 人、车、 环境在碰 撞前、中、 后的相互
作用
驾驶安全场景的函数构建与大数据应用
驾驶安全（主动安全）的影响因子模型
驾驶安全 影响因子
驾驶源自文库全场景的函数构建与大数据应用
在未来的汽车驾驶中，我认为“交通大数据+车路协同”的结合应用才是未来驾 驶安全（尤其是主动安全）的最理想的应用，只有交通大数据和车路协同技术的 有机结合才能够保障绝对的驾驶安全。
典型驾驶安全场景分析 场景二：不同驾驶人在同一路段、同一时间行驶，由于驾驶水平和车辆的不同， 也应该利用交通大数据做不同的风险提示。
您的驾驶行为异常， 请注意安全驾驶。
右方车辆驾驶行为 异常，请避让
我的一点思考 结论
交通大数据的应用方兴未艾，在智能化社会大有作为；
交通大数据目前重视程度还不够，需要政府，科技公司、科研单位，特别是各级 政府相关部门的携手努力，真正把大数据做大，实现共享、分享！
很显然，交通大数据首先包括智能交通系统设施与数据，但随着数据技术、IT技 术、生活方式的变革，大数据技术得到快速发展，所以，我认为：交通大数据应基于 人、车、路、环境、时间五维数据为一体，以实时路况、车路协同、绿色驾驶、安 全驾驶为主要特征的数据采集、融合、分析与发布体系。
交通大数据
车联网商业模式
车辆+驾驶行为数据
车载终端硬件+手机
汽车自身传感器，控制器等数 据
车厂数据平台+外接终端采 集
驾驶环境数据
路况信息、气象信息 +传感器信息+大众 采共享
交通大数据
交通大数据处理流程
驾驶安全场景的函数构建与大数据应用
众所周知，被动安全只是能够减轻车辆碰撞时对人和车的损害，并不能避免车 祸，而主动安全技术才是能够有效避免车祸的技术手段，而主动安全是与驾驶人、 驾驶车辆、驾驶环境等多维数据息息相关的技术手段。
在驾驶安全的场景，我认为需要在驾驶生态学的指导下将目前的人、车、路、 环境和时间五维数据转化为行车风险数据，以便为驾驶人提供更加全面更加准确 的视距和超视距的风险提示。
我认为应该将五维大数据的采集、分析、融合，以驾驶风险的方式进行数据的 发布。 驾驶人风险 天气风险 路况风险 基础设施风险 事故风险
输出数据
驾驶安全场景的函数构建与大数据应用
事故风险数据处理体系
事故数据+ 驾驶行为数据+
车辆数据
输入数据
数据中心 数据处理
❖事故风险指数 ❖安全程度 ❖出行建议
输出数据
驾驶安全场景的函数构建与大数据应用
路况风险数据处理体系
安全评价、限 速警示标志、车流量等
数据中心
输入数据
数据处理
❖路况风险指数 ❖安全程度 ❖出行建议
车路协同
车路协同研究状况
车路协同是未来ITS的核心
传统 ITS技术
当前 ITS 方案
研究热点
ITS前沿技术 车路协同
Research
匝道信号控制 出行信息系统
一体化运输走 廊管理系统
ICM
智能驾驶
电子认证收费 交通管控中心
综合汽车 安全系统
IVBSS
车辆
出行辅助系统 MSAA
驾驶员 基础设施
通信设备
驾驶安全场景的函数构建与大数据应用
设施风险数据处理体系
基础设施数据+ 驾驶行为数据
数据中心
❖设施风险指数 ❖安全程度 ❖出行建议
输入数据
数据处理
输出数据
驾驶安全场景的函数构建与大数据应用
天气风险数据处理体系
天气数据+ 驾驶行为数据+车辆数据
数据中心
输入数据
数据处理
❖天气风险指数 ❖安全程度 ❖出行建议
交通大数据
驾驶安全
车路协同
驾驶安全场景的函数构建与大数据应用
驾驶安全场景下车路协同技术的应用
V2X信息交互与协 同控制技术
智能车载 系统
车路协同
智能路侧 系统
车辆高精度定位 与可靠通信
驾驶安全场景的函数构建与大数据应用
驾驶安全场景下交通大数据的应用
目前交通大数据的主要应用在于导航路线的动态规划以及实时路况方向，在驾 驶安全方向，除了车路协同以及当前的ADAS系统以外，交通大数据的应用是一个 十分必要的补充。
输出数据
驾驶安全场景的函数构建与大数据应用
驾驶人风险数据处理体系
驾驶人年龄、性别 驾驶行为等数据
数据中心
输入数据
数据处理
❖驾驶人风险指数 ❖安全程度 ❖出行建议
输出数据
驾驶安全场景的函数构建与大数据应用
数据融合处理体系
天气风险
路况风险
事故风险
基础设施 风险
驾驶人风 险
数据融合
输出： 1、综合行车风险 2、当前行车建议
驾驶安全场景的函数构建与大数据应用
典型驾驶安全场景举例
场景一：同一个人在同一条路行驶时，不同时间、不同天气的驾驶风险截然不同， 在某一个弯路的风险值是不一样的，例如夏季的绿植，冬季的积雪，除了车路协 同的技术进行主动安全防御外，利用大数据计算对驾驶人在不同的时间维度进行 动态的风险提示是必要的。
驾驶安全场景的函数构建与大数据应用
• 我们每天被交通大数据包围
• 每天超过5亿公里的车辆行驶轨迹 • 每天超过30亿个GPS定位点 • 包括驾驶行为数据、起讫点数据等多类型数据源 • 天气信息 • 道路事故信息 • 驾驶人信息
交通大数据
交通大数据的采集
交通大数据平台
Fast and effective creation of your presentation
阶段 碰撞前 防止碰撞
人员
信息 态度 损伤 交警执法力度
碰撞时 防止伤害 碰撞后 生命支持
固定装置的使用 损伤
急救技术 医疗救助
因素
车辆和设备
车辆性能 照明 制动 操控
速度管理
乘员固定系统 其他安全装置
防碰撞设计
容易进入车内 起火的危险
环境
道路设计 道路布局 速度限制 行人装备
道路两侧 防撞物体
救援设施 交通阻塞
车路协同
车路协同应用场景
信号控制
高速路管理
应急管理 安全预防 多式联运
不停车收费 施工警示 碰撞预警
运输管理 出行信息 气象服务 安全通报
事故处理 交通信息管理 营运车辆管理
辅助驾驶
车路协同
车路协同关键技术？
1. 智能车载设备技术 2. 智能路侧系统技术 3. V2X信息交互技术
交通大数据
什么是交通大数据
1.车路协同和交通大数据
01-05
2. 驾驶安全场景和交通大数据运 用函数构建
07-20
3. 我的一点思考
21
Contents
Contents
车路协同
何为车路协同？
车路协同系统：基于无线通信、传感探测等技术进行车路信息获取，通过车车、 车路信息交互和共享，并实现车辆和基础设施之间智能协同与配合，达到优化利 用系统资源、提高道路交通安全、缓解交通拥堵的目标。
哈顿矩阵 模型—— 人、车、 环境在碰 撞前、中、 后的相互
作用
驾驶安全场景的函数构建与大数据应用
驾驶安全（主动安全）的影响因子模型
驾驶安全 影响因子
驾驶源自文库全场景的函数构建与大数据应用
在未来的汽车驾驶中，我认为“交通大数据+车路协同”的结合应用才是未来驾 驶安全（尤其是主动安全）的最理想的应用，只有交通大数据和车路协同技术的 有机结合才能够保障绝对的驾驶安全。
典型驾驶安全场景分析 场景二：不同驾驶人在同一路段、同一时间行驶，由于驾驶水平和车辆的不同， 也应该利用交通大数据做不同的风险提示。
您的驾驶行为异常， 请注意安全驾驶。
右方车辆驾驶行为 异常，请避让
我的一点思考 结论
交通大数据的应用方兴未艾，在智能化社会大有作为；
交通大数据目前重视程度还不够，需要政府，科技公司、科研单位，特别是各级 政府相关部门的携手努力，真正把大数据做大，实现共享、分享！
很显然，交通大数据首先包括智能交通系统设施与数据，但随着数据技术、IT技 术、生活方式的变革，大数据技术得到快速发展，所以，我认为：交通大数据应基于 人、车、路、环境、时间五维数据为一体，以实时路况、车路协同、绿色驾驶、安 全驾驶为主要特征的数据采集、融合、分析与发布体系。
交通大数据
车联网商业模式
车辆+驾驶行为数据
车载终端硬件+手机
汽车自身传感器，控制器等数 据
车厂数据平台+外接终端采 集
驾驶环境数据
路况信息、气象信息 +传感器信息+大众 采共享
交通大数据
交通大数据处理流程
驾驶安全场景的函数构建与大数据应用
众所周知，被动安全只是能够减轻车辆碰撞时对人和车的损害，并不能避免车 祸，而主动安全技术才是能够有效避免车祸的技术手段，而主动安全是与驾驶人、 驾驶车辆、驾驶环境等多维数据息息相关的技术手段。
在驾驶安全的场景，我认为需要在驾驶生态学的指导下将目前的人、车、路、 环境和时间五维数据转化为行车风险数据，以便为驾驶人提供更加全面更加准确 的视距和超视距的风险提示。
我认为应该将五维大数据的采集、分析、融合，以驾驶风险的方式进行数据的 发布。 驾驶人风险 天气风险 路况风险 基础设施风险 事故风险
输出数据
驾驶安全场景的函数构建与大数据应用
事故风险数据处理体系
事故数据+ 驾驶行为数据+
车辆数据
输入数据
数据中心 数据处理
❖事故风险指数 ❖安全程度 ❖出行建议
输出数据
驾驶安全场景的函数构建与大数据应用
路况风险数据处理体系
安全评价、限 速警示标志、车流量等
数据中心
输入数据
数据处理
❖路况风险指数 ❖安全程度 ❖出行建议
车路协同
车路协同研究状况
车路协同是未来ITS的核心
传统 ITS技术
当前 ITS 方案
研究热点
ITS前沿技术 车路协同
Research
匝道信号控制 出行信息系统
一体化运输走 廊管理系统
ICM
智能驾驶
电子认证收费 交通管控中心
综合汽车 安全系统
IVBSS
车辆
出行辅助系统 MSAA
驾驶员 基础设施
通信设备
驾驶安全场景的函数构建与大数据应用
设施风险数据处理体系
基础设施数据+ 驾驶行为数据
数据中心
❖设施风险指数 ❖安全程度 ❖出行建议
输入数据
数据处理
输出数据
驾驶安全场景的函数构建与大数据应用
天气风险数据处理体系
天气数据+ 驾驶行为数据+车辆数据
数据中心
输入数据
数据处理
❖天气风险指数 ❖安全程度 ❖出行建议
交通大数据
驾驶安全
车路协同
驾驶安全场景的函数构建与大数据应用
驾驶安全场景下车路协同技术的应用
V2X信息交互与协 同控制技术
智能车载 系统
车路协同
智能路侧 系统
车辆高精度定位 与可靠通信
驾驶安全场景的函数构建与大数据应用
驾驶安全场景下交通大数据的应用
目前交通大数据的主要应用在于导航路线的动态规划以及实时路况方向，在驾 驶安全方向，除了车路协同以及当前的ADAS系统以外，交通大数据的应用是一个 十分必要的补充。
输出数据
驾驶安全场景的函数构建与大数据应用
驾驶人风险数据处理体系
驾驶人年龄、性别 驾驶行为等数据
数据中心
输入数据
数据处理
❖驾驶人风险指数 ❖安全程度 ❖出行建议
输出数据
驾驶安全场景的函数构建与大数据应用
数据融合处理体系
天气风险
路况风险
事故风险
基础设施 风险
驾驶人风 险
数据融合
输出： 1、综合行车风险 2、当前行车建议
驾驶安全场景的函数构建与大数据应用
典型驾驶安全场景举例
场景一：同一个人在同一条路行驶时，不同时间、不同天气的驾驶风险截然不同， 在某一个弯路的风险值是不一样的，例如夏季的绿植，冬季的积雪，除了车路协 同的技术进行主动安全防御外，利用大数据计算对驾驶人在不同的时间维度进行 动态的风险提示是必要的。
驾驶安全场景的函数构建与大数据应用
• 我们每天被交通大数据包围
• 每天超过5亿公里的车辆行驶轨迹 • 每天超过30亿个GPS定位点 • 包括驾驶行为数据、起讫点数据等多类型数据源 • 天气信息 • 道路事故信息 • 驾驶人信息
交通大数据
交通大数据的采集
交通大数据平台
Fast and effective creation of your presentation
阶段 碰撞前 防止碰撞
人员
信息 态度 损伤 交警执法力度
碰撞时 防止伤害 碰撞后 生命支持
固定装置的使用 损伤
急救技术 医疗救助
因素
车辆和设备
车辆性能 照明 制动 操控
速度管理
乘员固定系统 其他安全装置
防碰撞设计
容易进入车内 起火的危险
环境
道路设计 道路布局 速度限制 行人装备
道路两侧 防撞物体
救援设施 交通阻塞
车路协同
车路协同应用场景
信号控制
高速路管理
应急管理 安全预防 多式联运
不停车收费 施工警示 碰撞预警
运输管理 出行信息 气象服务 安全通报
事故处理 交通信息管理 营运车辆管理
辅助驾驶
车路协同
车路协同关键技术？
1. 智能车载设备技术 2. 智能路侧系统技术 3. V2X信息交互技术
交通大数据
什么是交通大数据