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CN109448385A - 基于车路协同的自动驾驶车辆交叉路口调度系统及方法 - Google Patents

基于车路协同的自动驾驶车辆交叉路口调度系统及方法 Download PDF

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CN109448385A
CN109448385A CN201910010191.2A CN201910010191A CN109448385A CN 109448385 A CN109448385 A CN 109448385A CN 201910010191 A CN201910010191 A CN 201910010191A CN 109448385 A CN109448385 A CN 109448385A
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CN
China
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vehicle
lane
traffic
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automatic driving
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CN201910010191.2A
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崔磊
鲁飞
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Beijing Titanium Star Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Titanium Star Technology Co Ltd
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Abstract

本发明涉及一种基于车路协同的自动驾驶车辆交叉路口调度系统及方法，属于自动驾驶技术领域，解决自动驾驶车辆在交叉路口的车路协同问题，系统包括车载通信终端、路侧测控通信终端、智能计算中心终端和云端交通调度平台；通过车载通信终端传输的车辆行驶状态数据，路侧测控通信终端采集传输的实时交通数据，云端交通调度平台传输的人工调度指令，智能计算中心终端进行数据融合、红绿灯配时计算、车道导向和车道开关设置，形成车辆调度消息集，发送到车载通信终端，对自动驾驶车辆进行行驶控制。本发明最大程度提高了交叉路口道路利用率；实现了实时动态高精度数据更新。

Description

基于车路协同的自动驾驶车辆交叉路口调度系统及方法
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其是一种基于车路协同的自动驾驶车辆交叉路口调度系统及方法。
背景技术
主流车道级高精地图采集方案是延续传统数字地图的采集思路，由地图采集车上路通过摄像头、激光雷达等传感器采集。由于地图采集车需要一定时间周期才能覆盖所有道路，因此会造成因数据更新不及时带来的车辆安全风险。即使地图厂商加大采集车投入，甚至众包车辆采集数据，在道路交通规则变更的第一时间，一定存在车辆尚无法获知规则变化的瞬间，这对于完全靠数据和算法控制的自动驾驶汽车来说，事故风险是必然的，危害是致命的。
主流自动驾驶技术方案采用车载摄像头通过图像获取、识别、判断信号灯状态，此方案存在必然的误判风险，一方面各地区信号灯规格不一，无统一标准；另一方面在强光、反光环境、大雾大雨大雪异常天气等影响图像识别的异常情况下，识别率降低。
除了以上提到的交叉路口通行问题，自动驾驶环境下的交叉路口通行效率和交通管控智能灵活度均有很大的提升空间。当前以固定规则加人工操控来实现交叉路口信号灯配时的传统方式占大多数。虽然已经有专利从提高通行效率的角度提出根据实时车流量动态改变信号灯配时规则的方法，但由于这些技术并没有能够充分考虑到自动驾驶环境下交叉路口交通规则的可变性、车道导向的可实时调整，因此现有方案在通行效率提升方面可进一步突破，同时在通过调整车道导向、信号灯规则来应对道路突发事件方面存在空白。
发明内容
鉴于上述的分析，本发明旨在提供基于车路协同的自动驾驶车辆交叉路口调度系统及方法，一方面通过高可靠性、低延时、髙准确率的方式传输车流调度信息，另一方面基于车流量数据，通过动态调整信号灯状态、配时、车道导向来进一步提高道路通行效率，实现自动驾驶环境下的高度动态交通调度。
本发明的目的主要是通过以下技术方案实现的：
一种基于车路协同的自动驾驶车辆交叉路口调度系统，包括：车载通信终端(100)、路侧测控通信终端(200)和智能计算中心终端(300)；
所述车载通信终端(100)安装于自动驾驶车辆上，将自动驾驶车辆的行驶状态数据发送至所述路侧测控通信终端(200)；
所述路侧测控通信终端(200)设置于交叉路口的路侧，用于接收所述行驶状态数据，并转发到智能计算中心终端(300)；还用于感知路口的实时交通数据，发送到所述智能计算中心终端(300)；
所述智能计算中心终端(300)，用于对所述实时交通数据和车辆行驶状态数据进行多源数据处理、红绿灯配时计算、车道导向和车道开关设置，形成车辆调度消息集，通过所述路侧测控通信终端(200)转发至所述车载通信终端(100)，对自动驾驶车辆进行行驶控制。
进一步地，所述车载通信终端(100)与自动驾驶车辆的CAN总线、ADAS系统、车载导航系统连接，将包括自动驾驶车辆的车辆唯一识别码、高精度定位信息、行驶方向、行驶速度和行驶路线在内的车辆行驶状态数据发送至所述路侧测控通信终端(200)；
所述车载通信终端(100)与自动驾驶车辆的自动控制系统连接，将接收的所述车辆调度消息集，输出到车辆自动控制系统，控制车辆行驶。
进一步地，所述路侧测控通信终端(200)包括交通感知组件(210)和中继通信组件(220)；
所述交通感知组件(210)，用于感知交叉路口的实时交通数据；并与所述智能计算中心终端(300)通过有线或无线方式连接，将感知的实时交通数据发送到所述智能计算中心终端(300)；
所述中继通信组件(220)分别与所述车载通信终端(100)和所述智能计算中心终端(300)无线连接；用于将接收的所述车载通信终端(100)发送的行驶状态数据，转发至智能计算中心终端(300)；将接收的所述智能计算中心终端(300)发送的车辆调度消息集，转发至所述车载通信终端(100)。
进一步地，所述交通感知组件(210)包括：
视频摄像检测设备(211)，用于对交叉路口车道进行实时视频图像采集和图像压缩，输出到智能计算中心终端(300)；
雾雨雪天气检测设备(212)，用于持续检测交叉路口雾、雨、雪异常天气事件数据，发送到所述智能计算中心终端(300)；
路面结冰积水检测设备(213)，用于持续检测道路结冰、积水事件，并将检测结果发送到所述智能计算中心终端(300)；
微波车辆检测设备(214)，用于对交叉路口的车辆进行微波测速，将测速结果发送到所述智能计算中心终端(300)。
进一步地，所述智能计算中心终端(300)包括：
视频图像模式识别模块(310)，用于对所述视频摄像检测设备(211)传输的视频图像进行处理和模式识别，输出模式识别信息；
多源数据融合模块(320)，用于对所述视频图像模式识别模块(310)输出的模式识别信息，所述中继通信组件(220)转发的所述车辆行驶状态数据，所述雾雨雪天气检测设备(212)检测的雾、雨、雪异常天气事件数据，所述路面结冰积水检测设备(213)检测的道路结冰、积水事件结果，所述微波车辆检测设备(214)检测的车速数据进行多源数据融合，输出实时交通信息确认数据；
智能调度模块(330)，用于根据所述实时交通信息确认数据，进行红绿灯智能配时计算，车道导向和车道开关的动态设定，形成车辆调度信息；
交通规则指令发布模块(340)，用于根据所述车辆调度信息，生成交通规则指令集。
进一步地，所述智能调度模块(330)包括：
红绿灯智能配时模块(331)，用于根据交通信息确认数据中的车辆信息计算交叉路口各方向、各车道实时车流量，结合当前红绿灯配时配置计算车流通过交叉路口的基准时间，进行红绿灯配时参数调整，输出最优通行时间的红绿灯配时结果信息；
车道导向动态设定模块(332)，用于根据红绿灯配时结果，输出调整车道导向调度信息；用于应对具有潮汐特征的车流量变化；
车道动态开关模块(333)，用于根据交通信息确认数据中的包括车道事故、车道拥堵、车道异物、车道破损、车道结冰、车道积水事件在内的车道异常数据，实时输出车道动态开关量调度信息。
进一步地，还包括云端交通调度平台(400)，所述云端交通调度平台(400)与智能计算中心终端(300)连接，用于向所述智能计算中心终端(300)发送包括车道更新、车道关闭、占道施工和交通管制在内的人工调度指令；所述人工调度指令与实时交通数据和车辆的行驶状态数据一起作为形成车辆调度消息集的多源数据。
一种基于车路协同的自动驾驶车辆交叉路口调度方法，包括以下步骤：
步骤S401、智能计算中心终端实时接收路侧测控通信终端的交通感知组件采集的交通状况数据；
步骤S402、智能计算中心终端实时接收驶入交叉路口智能调度区域的自动驾驶车辆的车载通信设备发送的车辆行驶状态数据；
步骤S403、智能计算中心终端实时接收云端交通调度平台发送的包括车道更新、车道关闭、占道施工和交通管制在内的人工调度指令；
步骤S404、智能计算中心终端对上述步骤中接收的数据进行多源数据处理，输出实时交通信息确认数据；
步骤S405、智能计算中心终端根据实时交通信息确认数据，进行红绿灯智能配时计算，车道导向和车道开关的动态设定，形成车辆调度信息；
步骤S406、智能计算中心终端根据车辆调度信息，生成交通规则指令集，通过路侧测控通信终端的中继通信组件发送到自动驾驶车辆的车载通信终端，控制自动驾驶车辆按照调度规则进行行驶。
进一步地，所述步骤S405中的红绿灯智能配时计算，包括：
1)获得基于交叉路口当前红绿灯配时数值；
2)根据当前各方向各车道车流量数据计算总车流通过交叉路口时间T0＝Σ(t1,t2,t3…tm)；t代表单车辆通行时间，m代表车辆数；
3)设定信号配时调整参数adjust，对信号灯配时进行调整；计算调整后的，总车流通过交叉路口时间Ta；
4)遍历所有adjust的可能组合，取ΔT＝T0-Ta最大时的信号灯配时组合，即得到最佳信号灯配时结果。
进一步地，所述车道导向动态设定算法，包括：
1)选定固定时间间隔，统计各车道双向车辆车流量；
2)计算一侧车流量与对向车流量的差；
3)设定阈值，当差值超出阈值时，则，在所述车辆调度信息中形成开放一条本侧车道，关闭相应对向的一条车道的调度信息。
本发明有益效果如下：
本发明路协同技术采集道路车辆、交通事件、异常天气、交通管制信息，通过智能算法获得涵盖信号灯配时和车道导向变更的动态交通规则，最大程度提高了交叉路口道路利用率；同时通过车路协同技术将路口车道数据、信号灯数据、交通规则数据实时传输至自动驾驶车辆，实现了实时动态高精度数据更新，是实现自动驾驶的必须途径。
附图说明
附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件。
图1为本实施例中的自动驾驶车辆交叉路口调度系统组成连接示意图；
图2为本实施例中的路侧测控通信终端组成连接示意图；
图3为本实施例中的智能计算中心终端组成连接示意图；
图4为本实施例中的自动驾驶车辆交叉路口调度方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理。
本实施例公开了一种基于车路协同的自动驾驶车辆交叉路口调度系统，如图1所示，包括：车载通信终端100、路侧测控通信终端200、智能计算中心终端300和云端交通调度平台400；
所述车载通信终端100安装于自动驾驶车辆上，与所述路侧测控通信组件200通过无线通信方式进行通信；
所述车载通信终端100与自动驾驶车辆的CAN总线、ADAS系统、车载导航系统连接，将自动驾驶车辆的车辆唯一识别码、高精度定位信息、行驶方向、行驶速度、行驶路线信息发送至路侧测控通信终端200；
所述车载通信终端100与车辆自动控制系统连接，将接收的所述路侧测控通信组件发送的调度信息消息集，输出到车辆自动控制系统，控制车辆行驶，实现遵守调度规则的自动驾驶。
优选的，所述无线通信方式可采用4G LTE-V或5G V2X通信方式，实现面向自动驾驶车辆的超可靠、低延时应用。
所述路侧测控通信终端200，设置于交叉路口路侧不影响交通且能对整个交叉路口进行监控的位置。
如图2所示，所述路侧测控通信终端包括交通感知组件210和中继通信组件220。
所述交通感知组件210，用于对交叉路口的交通状况数据进行实时采集，并发送到智能计算中心终端300；
所述交通感知组件210包括，视频摄像检测设备211、雾雨雪天气检测设备212、路面结冰积水检测设备213、微波车辆检测设备214；
其中，视频摄像检测设备211，用于对交叉路口车道进行实时视频图像采集，并对采集的车道视频图像进行图像压缩，输出到智能计算中心终端300；
具体的，视频摄像检测设备211包括多路视频图像采集模块211-1、视频分割整合模块211-2和视频输出模块211-3；
所述多路视频图像采集模块211-1，与交叉路口包含的车道数对应，每个视频图像采集模块，用于采集对应车道的视频图像信号；
所述视频分割整合模块211-2与多路视频图像采集模块211-1连接，接收多路视频图像信号，进行图像分割、整合，形成一路视频图像信号；
所述视频输出模块211-3将所述视频分割整合模块211-2与智能计算中心终端300连接，将所述视频分割整合模块211-2输出的视频图像信号发送到智能计算中心终端300；
可选的，所述视频输出模块211-3可以通过有线或者无线通信的方式，将视频图像信号发送到智能计算中心终端300；
在采用有线通信的方式时，所述视频输出模块211-3包括总线接口，将视频图像信号通过高速串行总线或光纤方式进行传输；
在采用无线通信的方式时，所述视频输出模块211-3包括图传电台模块，将视频图像信号以无线信号方式传输。
所述雾雨雪天气检测设备212，用于持续检测交叉路口雾、雨、雪异常天气事件数据，并将检测结果发送到智能计算中心终端300；
所述雾雨雪天气检测设备212的雾、雨、雪监测功能是通过现有的气象检测设备实现，与视频摄像检测设备211类似可以通过有线或无线方式将雾、雨、雪异常天气事件数据发送到智能计算中心终端300，作为视频摄像检测设备211的数据补充与校验手段。
所述路面结冰积水检测设备213，用于持续检测道路结冰、积水事件，并将检测结果发送到智能计算中心终端300；
所述路面结冰积水检测设备包括传感器213-1和结冰积水检测模块213-2；
所述传感器213-1铺设于交叉路口路面下方，持续采集路面结冰积水数据，发送到结冰积水检测模块213-2；
所述结冰积水检测模块213-2安装于所述路侧测控通信终端200内部，通过有线的方式与所述传感器213-1连接，接收传感器213-1发送的数据进行道路结冰、积水事件判断，当判断为结冰、积水事件时，输出检测结果发送到智能计算中心终端300；
与视频摄像检测设备211类似可以通过有线或无线方式将结冰、积水事件数据发送到智能计算中心终端300，作为视频摄像检测设备211的数据补充与校验手段。
微波车辆检测设备214，用于对交叉路口的车辆进行微波测速，将测速结果通过有线或无线方式发送到智能计算中心终端300；所述测速结果是视频摄像211检测设备的数据补充与校验手段。
所述中继通信组件220，用于对车载通信终端100对智能计算中心终端300发送的上行数据进行中继转发，和对智能计算中心终端300对车载通信终端100反馈的下行数据进行中继分发；
所述上行数据为车辆行驶状态数据，包括：车辆唯一识别码、高精度定位信息、行驶方向、行驶速度、行驶路线信息；
所述下行数据为车辆调度消息集，包括：交叉路口各车道的车道编号、车道经纬度描述信息、车道当前导向信息(左转、右转、直行、调头)、车道当前通行状态(通行、等候、关闭)、状态持续时长；
特殊的，所述中继通信组件220可与行驶到距交叉路口一定距离(500米)内的多辆自动驾驶车辆的车载通信终端100进行数据通信；所述中继通信组件220与智能计算中心终端300可采用有线或无线方式进行数据通信；
具体的，通信组件220采用LTE-V、5G V2X通信方式与自动驾驶车辆的车载通信终端100和智能计算中心终端300通信，实现面向自动驾驶车辆和智能计算中心终端的超可靠、低延时通信应用。
所述云端交通调度平台400与智能计算中心终端300连接，用于交通管理者发布人工调度指令进行交叉路口的交通管制控制；
所述人工调度指令包括：车道更新(增加、删除)、车道关闭、占道施工、交通管制等调度指令；
具体的，云端交通调度平台400通过光纤将以上人工调度指令，发送至智能计算中心终端300。
所述智能计算中心终端300，用于将路侧测控通信终端200上传的与实时交通相关的数据以及云端交通调度平台400发布的人工调度指令，进行多源数据处理，根据处理后的数据进行“红绿灯”智能配时计算，车道导向和车道开关的动态设定，形成车辆调度消息集下发到路侧测控通信终端200的中继通信组件220，由中继通信组件220转发到在交叉路口行驶的自动驾驶车辆；
具体的，如图3所示，所述智能计算中心终端300包括视频图像模式识别模块310、多源数据融合模块320、智能调度模块330、交通规则指令发布模块340；
所述视频图像模式识别模块310，用于对视频摄像检测设备211传输的视频图像进行分割还原和图像处理，并对处理后的交叉路口的道路交通实时监控图像进行模式识别，输出包括车道行驶车辆、车型、行驶速度、堵车、事故、车道异物、车道破损、车道结冰、车道积水等等的模式识别信息；
所述多源数据融合模块320，用于对视频图像模式识别模块310输出的模式识别信息，中继通信组件220转发的所述车辆行驶状态数据，雾雨雪天气检测设备212检测的雾、雨、雪异常天气事件数据，路面结冰积水检测设备213检测的道路结冰、积水事件结果，微波车辆检测设备214检测的车速数据，以及云端交通调度平台400发布的人工调度指令进行多源数据融合，输出实时交通信息确认数据，作为智能调度模块330的输入源数据；
实时交通信息确认数据包括：
a)车道状态：
交管措施：车道更新(增加、删除)、车道关闭、占道施工、交通管制措施；
车道异常：车道事故、车道拥堵、车道异物、车道破损、车道结冰、车道积水；
b)车辆信息：自动驾驶车辆的车辆唯一识别码、高精度定位信息、行驶方向、行驶速度、行驶路线信息；
c)异常天气：雾、雨、雪异常天气。
所述智能调度模块330，用于根据实时交通信息确认数据，进行“红绿灯”智能配时计算，车道导向和车道开关的动态设定，形成车辆调度信息；
具体包括，红绿灯智能配时模块331、车道导向动态设定模块332、车道动态开关模块333；
所述红绿灯智能配时模块331，基于交通信息确认数据中的车辆信息计算交叉路口各方向、各车道实时车流量，结合当前红绿灯配时配置计算车流通过交叉路口的基准时间，通过在一个区间内遍历每个方向的红绿灯配时调整参数，得到使得比基准时间节省最多时间时的红绿灯配时。
更优的技术方案，可以将多个交叉路口的红绿灯智能配时相结合，从单点路口智能配时，到多路口协同联动配时，最终实现城市全路网协同。
所述车道导向动态设定模块332，与所述红绿灯智能配时模块331连接，在红绿灯智能配时基础上，如一定时间周期内道路某方向车流量达到对向车流量的两倍以上，输出调整车道导向调度信息。具体的调整方式包括直行道改为左转道、左转道改为直行道、反向车道改为正向车道、正向车道改为反向车道；以提升通行效率，应对具有潮汐特征的车流量剧烈变化；
车道动态开关模块333，用于根据交通信息确认数据中的包括车道事故、车道拥堵、车道异物、车道破损、车道结冰、车道积水事件在内的车道异常数据，实时输出车道动态开关量调度信息，动态调整车道可通行性，实现车流合理引导，避免事故、提升效率。
所述交通规则指令发布模块340与基于智能调度模块330连接，根据所述智能调度模块330输出的车辆调度信息，生成交通规则指令集，包括：交叉路口各车道的车道编号、车道经纬度描述信息、车道当前导向信息(左转、右转、直行、调头)、车道当前通行状态(通行、等候、关闭)、状态持续时长；并将交通规则指令集以无线传输方式发送到中继通信组件220，通过中继通信组件220转发到自动驾驶车辆，控制自动驾驶车辆按照调度规则进行行驶。
本实施例还公开了一种基于上述车路协同的自动驾驶车辆交叉路口调度系统的调度方法，如图4所示，包括以下步骤：
步骤S401、智能计算中心终端实时接收路侧测控通信终端的交通感知组件采集的交通状况数据，包括，车道事故、车道拥堵、车道异物、车道破损、车道结冰、车道积水、雾雨雪异常天气；
步骤S402、智能计算中心终端实时接收驶入交叉路口智能调度区域的自动驾驶车辆的车载通信设备发送的车辆唯一识别码、高精度定位信息、行驶方向、行驶速度、行驶路线信息；
步骤S403、智能计算中心终端实时接收云端交通调度平台发送的人工调度指令，包括，车道更新(增加、删除)、车道关闭、占道施工、交通管制调度指令；
步骤S404、智能计算中心终端对上述步骤中接收的数据进行多源数据处理，输出实时交通信息确认数据；
步骤S405、智能计算中心终端根据实时交通信息确认数据，进行“红绿灯”智能配时计算，车道导向和车道开关的动态设定，形成车辆调度信息；
步骤S406、智能计算中心终端根据车辆调度信息，生成交通规则指令集，通过路侧测控通信终端的中继通信组件发送到自动驾驶车辆的车载通信终端，控制自动驾驶车辆按照调度规则进行行驶。
优选的，步骤S404中的交通信息确认数据包括：
交通事件信息：
{dir,lane,lat,lng,len,type}；
其中，dir标识道路方向(四个方向依次设为1、2、3、4)，lane标识该方向道路的车道编号(从道路一侧依次向另一侧编码)，lat与lng描述事件定位信息，len描述因事件所影响车道长度，type表示事件类型(车道堵车、车道事故、车道异物、车道破损、车道结冰、车道积水、占道施工、交通管制)；
车道车流量信息：
{dir,lane，turn,vol}；
其中，dir标识道路方向(四个方向依次设为1、2、3、4)，lane标识该方向道路的车道编号(从道路一侧依次向另一侧编码)，turn标识转向意图(左转、右转、直行、调头)，vol表示以上道路、车道、该转向意图的车流量数值；
优选的，步骤S405中的红绿灯智能配时算法，包括：
1)基于交叉路口当前红绿灯配时数值：
{dir,sign,interval}；
其中，dir标识道路方向(四个方向依次设为1、2、3、4)，sign标识信号灯信号(左转、直行、右转)，interval表示该信号状态持续时间；
2)输入当前各方向各车道车流量数据{dir,lane，turn,vol}，基于车辆通行速度常量S，计算得到总车流通过交叉路口时间T0作为基准值；
3)在仿真模拟环境下，设定信号配时调整参数adjust，即：
{Dir,Sign,Interval，adjust}adjust∈(-60，60)；
每当adjust调整1秒，进行总车流通过交叉路口时间Ta的计算，并得到优化值ΔT＝T0–Ta；
4)遍历所有adjust的可能组合，取ΔT最大时的信号灯配时组合，即得到最佳信号灯配时参数。
优选的，步骤S405中的车道导向动态设定算法，包括：
启用红绿灯智能配时后，每小时基于各车道车流量数据{dir,lane，turn,vol}进行双向车辆车流量对比，即对比每一个本侧车流量volforward和对向车流量volbackward，当本侧车流量超过对向车流量的2倍时，即volforward﹥volbackward*2，算法随即在下一个小时将对侧一条车道，开放为本侧车道，疏导本侧车流量，提升车道利用率。
优选的，步骤S405中的车道动态开关算法，包括：
基于交通信息确认数据中的交通事件信息{dir,lane,lat,lng,len,type}，根据交通事件起点经纬度(lat，lng)，分三次通知自动驾驶车辆进行变道操作，分别为车辆距离该位置1000米、500米、200米处，其中200米处为强制变道节点，自动驾驶车辆需停车后变道，以避免因异常交通事件引起的安全风险。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于车路协同的自动驾驶车辆交叉路口调度系统，其特征在于，包括：车载通信终端(100)、路侧测控通信终端(200)和智能计算中心终端(300)；
所述车载通信终端(100)安装于自动驾驶车辆上，将自动驾驶车辆的行驶状态数据发送至所述路侧测控通信终端(200)；
所述路侧测控通信终端(200)设置于交叉路口的路侧，用于接收所述行驶状态数据，并转发到智能计算中心终端(300)；还用于感知路口的实时交通数据，发送到所述智能计算中心终端(300)；
所述智能计算中心终端(300)，用于对所述实时交通数据和车辆行驶状态数据进行多源数据处理、红绿灯配时计算、车道导向和车道开关设置，形成车辆调度消息集，通过所述路侧测控通信终端(200)转发至所述车载通信终端(100)，对自动驾驶车辆进行行驶控制。
2.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆交叉路口调度系统，其特征在于，
所述车载通信终端(100)与自动驾驶车辆的CAN总线、ADAS系统、车载导航系统连接，将包括自动驾驶车辆的车辆唯一识别码、高精度定位信息、行驶方向、行驶速度和行驶路线在内的车辆行驶状态数据发送至所述路侧测控通信终端(200)；
所述车载通信终端(100)与自动驾驶车辆的自动控制系统连接，将接收的所述车辆调度消息集，输出到车辆自动控制系统，控制车辆行驶。
3.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆交叉路口调度系统，其特征在于，
所述路侧测控通信终端(200)包括交通感知组件(210)和中继通信组件(220)；
所述交通感知组件(210)，用于感知交叉路口的实时交通数据；并与所述智能计算中心终端(300)通过有线或无线方式连接，将感知的实时交通数据发送到所述智能计算中心终端(300)；
所述中继通信组件(220)分别与所述车载通信终端(100)和所述智能计算中心终端(300)无线连接；用于将接收的所述车载通信终端(100)发送的行驶状态数据，转发至智能计算中心终端(300)；将接收的所述智能计算中心终端(300)发送的车辆调度消息集，转发至所述车载通信终端(100)。
4.根据权利要求3所述的自动驾驶车辆交叉路口调度系统，其特征在于，所述交通感知组件(210)包括：
视频摄像检测设备(211)，用于对交叉路口车道进行实时视频图像采集和图像压缩，输出到智能计算中心终端(300)；
雾雨雪天气检测设备(212)，用于持续检测交叉路口雾、雨、雪异常天气事件数据，发送到所述智能计算中心终端(300)；
路面结冰积水检测设备(213)，用于持续检测道路结冰、积水事件，并将检测结果发送到所述智能计算中心终端(300)；
微波车辆检测设备(214)，用于对交叉路口的车辆进行微波测速，将测速结果发送到所述智能计算中心终端(300)。
5.根据权利要求4所述的自动驾驶车辆交叉路口调度系统，其特征在于，所述智能计算中心终端(300)包括：
视频图像模式识别模块(310)，用于对所述视频摄像检测设备(211)传输的视频图像进行处理和模式识别，输出模式识别信息；
多源数据融合模块(320)，用于对所述视频图像模式识别模块(310)输出的模式识别信息，所述中继通信组件(220)转发的所述车辆行驶状态数据，所述雾雨雪天气检测设备(212)检测的雾、雨、雪异常天气事件数据，所述路面结冰积水检测设备(213)检测的道路结冰、积水事件结果，所述微波车辆检测设备(214)检测的车速数据进行多源数据融合，输出实时交通信息确认数据；
智能调度模块(330)，用于根据所述实时交通信息确认数据，进行红绿灯智能配时计算，车道导向和车道开关的动态设定，形成车辆调度信息；
交通规则指令发布模块(340)，用于根据所述车辆调度信息，生成交通规则指令集。
6.根据权利要求5所述的自动驾驶车辆交叉路口调度系统，其特征在于，所述智能调度模块(330)包括：
红绿灯智能配时模块(331)，用于根据交通信息确认数据中的车辆信息计算交叉路口各方向、各车道实时车流量，结合当前红绿灯配时配置计算车流通过交叉路口的基准时间，进行红绿灯配时参数调整，输出最优通行时间的红绿灯配时结果信息；
车道导向动态设定模块(332)，用于根据红绿灯配时结果，输出调整车道导向调度信息；用于应对具有潮汐特征的车流量变化；
车道动态开关模块(333)，用于根据交通信息确认数据中的包括车道事故、车道拥堵、车道异物、车道破损、车道结冰、车道积水事件在内的车道异常数据，实时输出车道动态开关量调度信息。
7.根据权利要求1-6任一所述的自动驾驶车辆交叉路口调度系统，其特征在于，还包括云端交通调度平台(400)，所述云端交通调度平台(400)与智能计算中心终端(300)连接，用于向所述智能计算中心终端(300)发送包括车道更新、车道关闭、占道施工和交通管制在内的人工调度指令；所述人工调度指令与实时交通数据和车辆的行驶状态数据一起作为形成车辆调度消息集的多源数据。
8.一种基于车路协同的自动驾驶车辆交叉路口调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S401、智能计算中心终端实时接收路侧测控通信终端的交通感知组件采集的交通状况数据；
步骤S402、智能计算中心终端实时接收驶入交叉路口智能调度区域的自动驾驶车辆的车载通信设备发送的车辆行驶状态数据；
步骤S403、智能计算中心终端实时接收云端交通调度平台发送的包括车道更新、车道关闭、占道施工和交通管制在内的人工调度指令；
步骤S404、智能计算中心终端对上述步骤中接收的数据进行多源数据处理，输出实时交通信息确认数据；
步骤S405、智能计算中心终端根据实时交通信息确认数据，进行红绿灯智能配时计算，车道导向和车道开关的动态设定，形成车辆调度信息；
步骤S406、智能计算中心终端根据车辆调度信息，生成交通规则指令集，通过路侧测控通信终端的中继通信组件发送到自动驾驶车辆的车载通信终端，控制自动驾驶车辆按照调度规则进行行驶。
9.根据权利要求8所述的自动驾驶车辆交叉路口调度方法，其特征在于，所述步骤S405中的红绿灯智能配时计算，包括：
1)获得基于交叉路口当前红绿灯配时数值；
2)根据当前各方向各车道车流量数据计算总车流通过交叉路口时间T0＝Σ(t1,t2,t3…tm)；t代表单车辆通行时间，m代表车辆数；
3)设定信号配时调整参数adjust，对信号灯配时进行调整；计算调整后的，总车流通过交叉路口时间Ta；
4)遍历所有adjust的可能组合，取ΔT＝T0-Ta最大时的信号灯配时组合，即得到最佳信号灯配时结果。
10.根据权利要求8所述的自动驾驶车辆交叉路口调度方法，其特征在于，
所述车道导向动态设定算法，包括：
1)选定固定时间间隔，统计各车道双向车辆车流量；
2)计算一侧车流量与对向车流量的差；
3)设定阈值，当差值超出阈值时，则，在所述车辆调度信息中形成开放一条本侧车道，关闭相应对向的一条车道的调度信息。
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