一种面向道路路况的车载传感器协同监测方法

摘要

本发明提供了一种面向道路路况的车载传感器协同监测方法，由携带传感器的车辆节点和路侧基站协作共同完成。车辆节点将传感器采集的数据、经过本地数据融合得到的观察数据发送到本地路侧基站，路侧基站接收并存储该观察数据，并决策是否需要启动协同监测，若符合条件则开始基于车载传感器数据的协同事件监测过程；挖掘位置相关、时间相关和行驶行为相关的车载传感器数据，在获取这些数据相关性后，采用投票加权方式进行处理；路侧基站根据处理结果判定本地子小区是否有路况事件产生，若能判定事件则由路侧基站发布事件。

主权项

一种面向道路路况的车载传感器协同监测方法，其特征在于：将待监测区域近似为矩形区域，提取待监测区域的城市道路地形图，将待监测区域划分为若干监测子小区；所有监测子小区初始状态为尚未启动协同监测状态；待监测区域中车辆节点的车载传感器周期性采集路况相关的数据并处理得到周期性融合数据，作为融合后的观察数据；确定覆盖待监测区域的路侧基站，路侧基站接收并存储待监测区域中的车辆节点传感器发送的周期性融合数据，挖掘数据的位置相关性、时间相关性和车辆行驶行为相关性用于协同数据处理，从而监测道路路况事件，并通过广播消息发布事件，包括执行以下步骤，步骤1、在收到车辆节点发送的周期性融合数据后，路侧基站存储观察数据，设在时刻τ车辆节点n_j的观察数据为O(n_j,τ)，车辆节点n_j当前位置落在子小区c_i内，根据协同监测条件进行处理，所述协同监测条件为车辆节点n_j的观察数据O(n_j,τ)大于等于预设的阈值；如果满足协同监测条件且子小区c_i尚未启动协同监测，则进入步骤2；步骤2、由路侧基站启动子小区c_i的车载传感器协同监测过程，提取位置相关、时间相关和行驶行为相关的数据并进行处理，包括提取τ时刻与子小区c_i位置相关的车辆节点数据并处理得到车辆节点n_j的监测可信度，提取子小区ci在时间间隔[τ‑T,τ]内时间相关的车辆节点数据并处理得到基于事件的历史数据相关度，以及提取与子小区c_i中具有行驶行为相关度的所有车辆节点数据并处理得到子小区c_i车辆节点的行为改变度；步骤2中，提取τ时刻与子小区c_i位置相关的车辆节点数据并处理得到车辆节点n_j的监测可信度，实现方式如下，(1)将满足d(n_j',c_i)≤r的车辆节点n_j’作为位置相关的协同监测车辆节点，计算车辆节点n_j’到子小区c_i的监测能力a(n_j’,c_i)，$a(n_{j\prime },c_i)=\left\{\begin{array}{cc}1-{\frac{d(n_{j\prime },c_i)}{r}}^2& d(n_{j\prime },c_i)\le r\\ 0& d(n_{j\prime },c_i)>r\end{array}\right.$其中，从路侧基站覆盖的某个车辆节点n_j’的坐标(x_nj’,y_nj’)到所在子小区ci的中心点坐标(x_ci,y_ci)的几何距离d(n_j’,c_i)＝||(x_nj’,y_nj’)‑(x_ci,y_ci)||，r为感知距离参数，取值为车载传感器的最大感知距离；(2)根据所有位置相关的协同监测车辆节点在τ时刻的数据，得到τ时刻子小区c_i的加权平均监测数据O(c_i,τ)如下式，$O(c_i,\tau )=\frac{1}{\underset{j\prime =1}{\overset{K}{\Sigma }}a(n_{j\prime },c_i)}\underset{j\prime =1}{\overset{K}{\Sigma }}a(n_{j\prime },c_i)\times O(n_{j\prime },\tau )$其中，K为所有位置相关的协同监测车辆节点的数目；(3)由所有位置相关的协同监测车辆节点的加权平均监测数据O(c_i,τ)，得到τ时刻车辆节点n_j的监测可信度f(n_j,τ)如下式，$f(n_j,\tau )=1-\frac{|O(n_j,\tau )-O(c_i,\tau )|}{\max \left(\right|O(n_j,\tau )-O(c_i,\tau )\left|O(c_i,\tau )\right)}$其中，O(n_j,τ)为τ时刻车辆节点n_j的观察数据；步骤3、由路侧基站根据步骤2所得车辆节点n_j的监测可信度、基于事件的历史数据相关度和子小区c_i车辆节点的行为改变度，采用加权投票的方法，得到在τ时刻子小区c_i路况事件产生概率P_E(c_i,τ)；步骤4、由路侧基站进行判定，若由步骤3所得概率P_E(c_i,τ)大于或等于预设阈值P_th，则判定τ时刻子小区c_i有路况事件产生，路侧基站记录该路况事件并向其覆盖范围内车辆节点和其它路侧基站广播该事件；子小区c_i初始状态恢复为尚未启动协同监测状态，协同监测流程回到步骤1处继续执行。