技术特征：
1.一种基于车路协同的路侧感知数据质量监测方法，其特征在于，包括以下步骤：s1.接收路侧感知设备获取的路侧感知数据；获取来自安装在网联车辆内的智能车载单元的车辆消息；s2.从车辆消息中提取目标车辆的第一轨迹数据；从路侧感知数据中提取目标车辆的第二轨迹数据；s3.对同一目标车辆对应的第一轨迹数据和第二轨迹数据进行分析比对以评估路侧感知数据质量评价值并上报至云控平台；s4.当路侧感知数据质量评价值超过质量阈值时，对外报警点位感知异常。2.根据权利要求1所述的基于车路协同的路侧感知数据质量监测方法，其特征在于，步骤s1中，所述的路侧感知设备包括路侧雷达、视频相机，所述的路侧感知数据包括由路侧雷达获取的实时点云数据，由视频相机获取的视频图像数据；通过智能路侧单元获取来自安装在网联车辆内的智能车载单元的车辆消息。3.根据权利要求1或2所述的基于车路协同的路侧感知数据质量监测方法，其特征在于，步骤s2中，通过以下方式确定目标车辆：提取设定中心点，提取设定半径，将以设定中心点为原点，设定半径为半径构成的区域作为感知范围；将位于感知范围内的安装有所述智能车载单元的网联车辆作为目标车辆；根据车辆消息判断相应车辆是否位于感知范围内，以及何时进入感知范围、何时离开感知范围。4.根据权利要求3所述的基于车路协同的路侧感知数据质量监测方法，其特征在于，所述的设定中心点和设定半径为事先设定；且当处于十字交叉路口时，交叉路口的中心点被设定为原点。5.根据权利要求3所述的基于车路协同的路侧感知数据质量监测方法，其特征在于，所述的第一轨迹数据、第二轨迹数据均包括目标车辆的目标id、目标类型、目标位置(经纬度)、目标速度、目标航向角；对于第一轨迹数据，从智能车载单元获取的车辆消息包括数据：相应车辆的目标id、目标类型、目标位置(经纬度)、目标速度、目标航向角，边缘计算单元直接从车辆消息中提取第一轨迹数据；对于第二轨迹数据，边缘计算单元对所有路侧感知数据进行时间戳统一、传感器空间坐标标定，然后使用相应的深度学习算法对车辆进行识别及目标跟踪得到目标车辆的目标id、目标类型、目标位置(经纬度)、目标速度、目标航向角以获得目标车辆的第二轨迹数据。6.根据权利要求5所述的基于车路协同的路侧感知数据质量监测方法，其特征在于，步骤s2具体包括：对来自智能车载单元的车辆消息进行过滤得到在所述感知范围内的车辆消息；从车辆消息中得到数据集合{(时间戳、车辆编号、经度、纬度、速度、航向角)}，相应网联车辆进入感知范围时间节点为t0，离开感知范围时间节点为t
k
，相应网联车辆的第一轨迹数据集合为id为相应网联车辆编号，分别为为网联车辆相应时刻经度，分别为网联车
辆相应时刻纬度，分别为网联车辆相应时刻速度，分别为网联车辆相应时刻航向角；获取每辆目标车辆的t0时刻至t
k
时刻的路侧感知数据得到第二轨迹数据集合其中分别为路侧感知系统检侧到目标车辆i进入、离开感知范围的时间节点，id
i
为目标车辆i的感知编号，为路侧感知系统在相应时刻对目标车辆i的感知经度，为路侧感知系统在相应时刻对目标车辆i的感知纬度，为路侧感知系统在相应时刻对目标车辆i的感知速度，为路侧感知系统在相应时刻对目标车辆i的航向感知角度。7.根据权利要求6所述的基于车路协同的路侧感知数据质量监测方法，其特征在于，步骤s3中，每隔一段设定时间对路侧感知数据进行质量评估，且每个评估周期均基于相应评估周期内的所有目标车辆进行质量评估。8.根据权利要求7所述的基于车路协同的路侧感知数据质量监测方法，其特征在于，步骤s3中，基于评估周期内定位偏差最小的目标车辆匹配网联车辆轨迹，并基于匹配的网联车辆轨迹进行评价值计算：s31.以δ为目标函数遍历评估周期内获得的所有第一轨迹数据集合和第二轨迹数据集合，将其最小值对应的车辆id作为匹配的网联车辆轨迹；s32：基于网联车辆轨迹计算平均定位误差对应id为i的网联车辆速度误差航向角误差θ
i
，σ
i
，ω
i
计算值为网联车辆i对应的误差值，平均值即为路侧感知数据质量评价值。9.一种基于车路协同的路侧感知数据质量监测系统，其特征在于，包括路侧感知设备，用于获取路侧感知数据，所述的路侧感知设备连接于边缘计算单元，所述的边缘计算单元连接有智能路侧单元，且通过所述的智能路侧单元实现与安装在网联车辆内的智能车载单元的无线通讯以获取来自智能车载单元的车辆消息，所述的边缘计算单元用于基于车辆消息确定目标车辆，并基于路侧感知数据识别目标车辆及提取目标车辆的第一轨迹数据，基于车辆消息提取目标车辆的第二轨迹数据，通过对同一目标车辆对应的第一轨迹数据和第二轨迹数据的分析比对对路侧感知数据的质量进行评估，并将评价值上报给云控平台，且当评价值超过质量阈值时，由所述云控平台对外发出点位感知异常报警信息。10.根据权利要求9所述的基于车路协同的路侧感知数据质量监测系统，其特征在于，所述的路侧感知设备包括路侧雷达、视频相机；所述的第一轨迹数据、第二轨迹数据均包括目标车辆的目标id、目标类型、目标位置(经纬度)、目标速度、目标航向角；所述的边缘计算单元基于权利要求1-8任意一项所述的基于车路协同的路侧感知数据
质量监测方法对路侧感知数据的质量进行评估。
技术总结
本方案公开了一种基于车路协同的路侧感知数据质量监测系统及方法,包括,S1.接收路侧感知设备获取的路侧感知数据；获取来自安装在网联车辆内的智能车载单元的车辆消息；S2.从车辆消息中提取目标车辆的第一轨迹数据；从路侧感知数据中提取目标车辆的第二轨迹数据；S3.对同一目标车辆对应的第一轨迹数据和第二轨迹数据进行分析比对以评估路侧感知数据质量评价值并上报至云控平台；S4.当路侧感知数据质量评价值超过质量阈值时，对外报警点位感知异常。本方案聚焦智能网联道路基础设施建设中路侧感知系统数据质量监测的不足，有效保障路侧感知数据的可靠性和准确性，提升了路侧感知系统的运维保障能力，具有推广应用的发展前景和现实价值。景和现实价值。景和现实价值。
技术研发人员：王思洁 段晶 王翔 弓宇飞 杨一峰 吴马军 杨立功 李志伟 刘刚
受保护的技术使用者：浙江嘉兴数字城市实验室有限公司
技术研发日：2022.07.05
技术公布日：2022/10/13