生态驾驶辅助系统及利用该系统辅助驾驶的方法与制作流程
生态驾驶决策行为规律及其对车辆排放影响机理-概述说明以及解释
生态驾驶决策行为规律及其对车辆排放影响机理-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述随着环境保护意识的增强和汽车普及率的不断提高，生态驾驶逐渐成为一个备受关注的话题。
生态驾驶是指在保证行车安全的前提下，通过合理的驾驶方式和行为来降低汽车的能耗和排放，从而减少对环境的污染和资源的浪费。
生态驾驶决策行为规律及其对车辆排放影响机理的研究，对于促进我国汽车行业的可持续发展，减少能源消耗和减少环境污染具有重要意义。
本文将从生态驾驶决策行为规律和对车辆排放影响机理两个方面展开讨论，通过实例分析来揭示生态驾驶对车辆排放的具体影响，最终得出结论并展望未来研究的方向。
愿本文能够为生态驾驶领域的研究和实践提供一定的参考。
1.2 文章结构本文主要分为引言、正文和结论三个部分。
在引言部分，将对生态驾驶决策行为规律及其对车辆排放影响机理进行概述，介绍文章的研究背景和意义。
在正文部分，将详细讨论生态驾驶决策行为规律和对车辆排放的影响机理，通过实例分析来说明这些规律和机理的具体表现。
最后，在结论部分对全文进行总结，分析影响因素，并展望未来的研究方向。
整个文章结构清晰，目的明确，内容丰富，旨在探讨生态驾驶在减少车辆排放中的作用和意义。
1.3 目的：本文旨在研究生态驾驶决策行为规律及其对车辆排放的影响机理。
通过深入分析生态驾驶行为规律和排放影响机理的关系，旨在为制定更加有效的驾驶行为规范和减少车辆排放提供理论支持和实证依据。
同时，通过实例分析的方式，探讨实际情况下生态驾驶决策行为的表现以及对排放的影响，为相关政策的制定和实施提供参考建议。
希望通过本文的研究，能够促进生态驾驶理念的推广和实践，为汽车行业的可持续发展做出贡献。
2.正文2.1 生态驾驶决策行为规律:生态驾驶是指通过优化驾驶行为，减少车辆对环境的影响，实现节能减排的一种驾驶方式。
生态驾驶决策行为规律是指在特定环境条件下，驾驶员的驾驶行为会受到一系列因素的影响，从而形成一定的驾驶模式。
未来智慧交通的发展前景和解决方案
未来智慧交通的发展前景和解决方案1. 引言1.1 概述随着科技的不断进步和社会的快速发展，智慧交通作为一个新兴领域变得越来越重要。
智慧交通是利用先进的技术和创新的解决方案，以提高交通系统的效率、安全性和可持续性为目标。
通过整合人工智能、物联网和自动驾驶等技术，智慧交通可以改善交通拥堵问题、减少事故发生率，并提供更便捷、环保的出行方式。
1.2 文章结构本文将从以下几个方面对未来智慧交通的发展前景和解决方案进行探讨。
首先，在“智慧交通的现状与挑战”部分，我们将分析当前智慧交通所处的境况，探讨其所面临的挑战，并展望未来的发展趋势。
接下来，在“技术创新在智慧交通中的作用”部分，我们将介绍人工智能、物联网和自动驾驶等关键技术在智慧交通中的应用与发展。
然后，在“可持续性发展与智慧交通”部分，我们将探讨智慧交通对于绿色出行的倡导，讨论解决能源环保问题的方案，并分析其对社会经济的影响。
最后，在“未来智慧交通发展策略与建议”部分，我们将提出政府角色与政策支持、行业合作与创新机制以及全球化视野下的合作模式等各方面的策略和建议。
1.3 目的本文旨在全面探讨未来智慧交通的发展前景和解决方案，为读者深入了解智慧交通领域提供参考。
通过对当前现状、挑战和发展趋势的分析，以及技术创新、可持续性发展和发展策略等方面的探讨，希望可以揭示智慧交通所蕴含的巨大潜力，并为实现更高效、安全和可持续交通系统提供有益启示。
2. 智慧交通的现状与挑战2.1 现状分析智慧交通是指利用信息技术和通信技术来实现交通系统的智能化、高效化和安全化。
目前，智慧交通已成为国家发展的重要战略方向。
在许多城市，智慧交通已经初步应用，并展现出一些积极的效果。
首先，智慧交通的现状表明，通过引入先进的传感器技术和大数据分析，在道路上可以实时监测交通流量、车辆位置和速度等信息。
这些数据可以被收集、处理和传输，为驾驶员提供实时的交通情报和导航指引，帮助减少拥堵并优化路线选择。
基于车—路视觉协同的行车环境感知方法研究
基于车—路视觉协同的行车环境感知方法研究一、概括在现代智能交通系统的研究中，行车环境感知是一个重要且具有挑战性的课题。
随着科技的进步，尤其是人工智能和传感器技术的发展，我们已经有能力获得更大范围、更高清晰度的路面信息，以及更为丰富的车辆运行环境细节。
自动驾驶汽车的发展势头强劲，预计将在未来的交通系统中扮演越来越重要的角色。
本文旨在探讨一种创新的行车环境感知方法，该方法将车的感知系统与道路的感知系统相结合，从而极大地提升感知的准确性和实时性。
这种方法的有效实施将对提升自动驾驶汽车的安全性能产生重大影响。
为实现这一目标，本文提出了一种新的车路协同框架，该框架利用先进的传感器技术、监控摄像头和雷达系统，对车辆的周围环境进行无死角覆盖。
本方法不仅关注单一组件的性能提升，而且着重于组件之间的互补性和协作性。
我们还提出了一种新颖的环境特征提取算法，通过从海量数据中自动识别出有意义的特征，并利用这些特征来增强对环境和车辆的感知。
该方法能够准确地识别各种复杂的道路使用情况，包括拥堵、事故、施工区等。
在本文提出的车路协同框架中，我们将车的感知系统和路的感知系统紧密地结合在一起，旨在构建一个更加安全、高效的自动驾驶生态系统。
1. 背景介绍随着科技的不断发展，自动驾驶技术已成为交通领域的研究热点。
在自动驾驶系统中，行车环境的感知与理解是实现安全驾驶的核心环节。
传统的单车感知系统由于受限于车辆本身的感知范围和视角，难以应对复杂的交通场景。
如何利用路侧资源来增强自动驾驶系统的感知能力，成为了研究的重要方向。
车路协同（VehicleRoad Coordination）是一种新兴的行车环境感知方法，其基本原理是通过车辆与路侧设备之间的信息交互，实现车与路之间的感知协同，从而扩展自动驾驶系统的感知范围，提高感知性能。
本文将围绕车路视觉协同的行车环境感知方法展开研究，以期为自动驾驶技术的发展贡献力量。
在行车环境中，视觉信息作为一种非常重要的感知信息源，对于自动驾驶系统的安全性具有重要意义。
第十章 无人驾驶汽车典型案例介绍
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10.2 Waymo无人驾驶汽车
10.2.1 Waymo无人驾驶汽车安全报告
动驾驶安全报告，基 于其350万英里的公共道路测试和数十 亿英里的虚拟仿真测试经验成果。 Waymo的这份报告，还结合交通部《自 动驾驶系统2.0——安全愿景》提出的 12项安全设计要素，说明了Waymo全自 动驾驶汽车的开发、测试、部署是如 何满足这12项安全设计要素的。Waymo 此举，也充分表现了对交通部新一版 自动驾驶政策的支持。
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10.2.2 Waymo无人驾驶技术的亮点
（1）开发无人驾驶汽车的初衷 提到无人驾驶技术的“初心”就不得不提一组数据，每年全球有约
120万人死于交通事故，2016年死亡人数增加约6%，其中94%事故原因是人 为失误造成的。Waymo认为可以通过无人驾驶技术让驾驶变得更简单，让我 们周边的世界变得更安全，基于这个原因Waymo开发无人来轻松实现人、车、 网三方之间的即时联动，是真 正意义上的“会说话的互联网 汽车”。只需轻轻一言，即可 瞬间开启与新e代福瑞迪的安逸 出行，“一言逸行”的汽车生 活由此以此为技 术平台，东风悦达起亚结合消费者实际需求进行了全面进化，并与起亚UVO 系统进行深度整合，研发出新e代福瑞迪所搭载的智能互联系统，在智能驾驶、 语言操控、移动支付等多方面提供一站式解决方案。与传统汽车相比，新e代 福瑞迪更像是一位陪伴旅程的贴身助手，能听懂指令，并给予回应，是一台 “会说话的互联网汽车”。
慧农“云+端”农机自动驾驶解决方案
（上接 38 页）用户在设置界面通过 U 盘将处方图 导入系统中，开始作业后，系统根据获取到的车辆 位置信息在处方图中提取当前位置的目标喷药量， 根据获取的目标喷药量实时调节流量阀，使当前喷 药量与目标喷药量保持一致。
智能农机专题
SPECIAL
慧农“云 + 端”农机自动驾驶解决方案
随着我国城镇化步伐的加快，乡村劳动力短缺， 耕地面积减少，提高土地利用率和单位面积粮食产 量迫在眉睫。近年来，农业机械化快速发展，农机 种类和数量不断增加，有效提高了农业生效效率， 但也导致了农机管理调配难，农机使用率低等问题。 合众思壮的慧农“云 + 端”解决方案，可以为农机 使用者、所有者和管理者提供信息共享的途径，提 高农机的管理水平、应用水平。
2019.10 农 机 科 技 推 广
AGRICULTURE MACHINERYTECHNOLOGY EXTENSION
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智能端 ST4/ST5 和 GNSS 智能天线 UA204 构成，将 GNSS 定位数据与农机驾驶作业相 结合，引导车辆按照既定的线路准确驾驶，防止重 喷漏喷，可视化界面显示，使夜间仍可作业，提高 作业效率，节约作业成本，减轻人力负担。系统兼 容性好 , 支持 SAE J1939、ISO11783 等多种通讯协 议，方便用户拓展挂接监测的农具种类。
四、慧农“云 + 端”应用案例
2018 年 9 月，合众思壮参与农业农村部数字 农 业 示范 项目， 在 黑 龙 江 现 代 农 业 示范 区， 利 用 慧农云平台规划路线，安装慧农 RinoSteer 液压和 EAS100 电动方向盘自动驾驶系统的拖拉机和收割 机获取作业路径，实现了无人驾驶作业。
2019 年 6 月，合众思壮慧农“云 + 端”解决方 案应用在淄博生态无人农场，实现了耙地、播种、 喷药、施肥和收获等作业环节无人作业，。慧农云 平台把 各 作业环 节的作业情况同频 展 现 在平台上， 实时作业轨迹、监控位置，实现了“前台作业，后 台操作”的智能化管理作业。 （ 合众思壮）
2023自动驾驶提速,利好车企哪些发展
2023自动驾驶提速，利好车企哪些发展2023自动驾驶提速，利好车企哪些发展自动驾驶企业盈利压力迫在眉睫，车企也需要握紧王牌迎战智能化角逐。
各种迹象显露，自动驾驶离家门口似乎越来越近了。
那么今天在这里给大家整理一下自动驾驶的相关知识，我们一起看看吧!自动驾驶提速对标“老司机”在手机软件上选择起终点，在规定上车点上车，落座后排，向语音系统报出手机号后四位，一趟Robotaxi旅程就开始了。
期间，方向盘自行转动，道路上的车辆行人状况会简化成一个个小图标，实时投射在你面前的屏幕上，它绝不会闯红灯、绝不会压实线，但它会变道甚至会加塞，有时还会急刹车。
这就是一个L4级别自动驾驶的基本体验。
按照技术成熟度由低到高，业内将自动驾驶分为L0~L5六个级别，其中L3到L4的跨越意味着驾驶权由人转到车，再往上将基本甚至完全不需要人类驾驶员接管车辆。
目前汽车采用的自动驾驶功能大多处于L2级别。
IDC数据显示，一季度的中国汽车市场中，L2的乘用车新车渗透率为23.2%;L3在少数车型中规划量产，L4相对遥远，L5甚至被认为难以实现。
级别划分相当于明确了“考卷”，但自动驾驶尤其L4以上需要实际路测“答题”，怎样“判卷”尚不清晰。
证券时报记者采访到的多位业内人士都表示，L4能力的成熟度在封闭场景中能够得到测试，但在城市开放环境中的评价体系还有待探索。
业内流行的一种判断标准是路测里程。
战略研究智库兰德公司曾经发布报告指出，要在数学上证明自动驾驶比人安全，需测试110亿英里(约177亿公里)。
这相当于沿着赤道绕地球44万圈。
现在场上的玩家看起来差距还比较远。
谷歌兄弟公司Waymo路测里程或已超过2000万公里;国内较为领先的是百度Apollo，今年3月公布的里程超2500万公里，小马智行和文远知行分别为1300万公里和1100万公里。
除了里程长度，场景丰富度也影响测试效果。
文远知行相关负责人告诉证券时报记者，文远知行在中国、美国都有测试项目，相同距离下在中国遇到的corner case是美国的30倍，“因此虽然中国自动驾驶头部企业的里程长度不如Waymo等美国企业，但我们认为与它们的技术差距只有一年左右。
无人驾驶
2019年四季度上市
蔚来ES8
蔚来对产品的定义，ES8 将拥有特斯拉的性 能、雷克萨斯的质量以及接近汉兰达的价 格. 蔚来宣布 ES8 价格，基准版补贴前为 44.8 万价格，创始版补贴前价格为 54.8 万元。 ES8 基于电池租用方案价格，基准版补贴前 为 34.8 万价格，创始版补贴前价格为 44.8 万元。 ES8 是全球首个安装Mobileye EyeQ4芯片的 车型，EyeQ4的处理能力是EyeQ3的8倍，平 均功耗5瓦，响应时间20毫秒。 蔚来加入了国家电网的超级充电（2017年 12月31日总数42000根，2020年预计12万 根），都可以为蔚来的车型进行充电。3分 钟换电池。 2017年12月16日上市，ES8，7座SUV
0月底，与金龙合作率先实现无人驾 驶小巴车的小规模量产及试运营，并在 2019年与江淮、北汽，2020年与奇7.24
22015.12.10无人驾驶汽车项目启动无人车进行了第一次路测
3
2016.9.1
42017.04.17无人车获得美国加州 政府颁发的全球第 15 张无 人车上路测试牌照。
042015.12.10 无人车第一次路测18无人车的优势
6、节省时间：开车时间&拥堵时间 麦肯锡公司估计，无人驾驶汽车每天为全球司机节省的 时间总和高达10亿个小时。 整个城市都依靠导航地图来运行的场景。汽车之间会相 互合作，改道出行避免堵车。堵车将成为过去时，人们能 更快到达目的地。
《智能交通系统》ppt课件
智能交通系统起源于20世纪60年代的美国，经历了从单一技 术应用向综合集成应用的发展过程。目前，智能交通系统已 成为全球交通运输领域的研究热点和发展方向。
核心技术及应用领域
核心技术
包括通信技术、电子技术、计算机技 术、控制技术等，这些技术的融合应 用为智能交通系统提供了强大的技术 支撑。
应用领域
智能交通系统广泛应用于城市交通管 理、高速公路管理、公共交通管理、 物流运输管理等领域，为交通运输的 各个领域提供了智能化解决方案。
国内外发展现状与趋势
国内发展现状
我国智能交通系统的发展起步较晚，但近年来发展迅速，已在多个领域取得了显著成果， 如城市智能交通管理系统、高速公路电子不停车收费系统等。
应用案例。
个性化出行规划服务
服务内容
介绍个性化出行规划服务的具体内容，如路线规划、时间预测、 费用估算等。
技术支持
讲解实现个性化出行规划服务所依赖的技术，如大数据分析、人 工智能算法等。
应用价值
阐述个性化出行规划服务在提高乘客出行效率、缓解城市交通拥 堵等方面的作用。
案例分析：提升城市公共交通效率
道路线形设计
优化道路几何设计，提高道路视距和通行安全性 。
交通标志与标线
设置合理的交通标志和标线，明确道路使用规则 ，引导驾驶员安全驾驶。
安全防护设施
在道路沿线和关键节点设置安全防护设施，如护 栏、标牌等，减少交通事故的发生。
交通事故预警与应急处理机制
交通事故预警系统
利用智能交通技术，实时监测交通状况，提前预警潜在的危险。
控制技术
通过车辆动力学模型和控制算法，实 现车辆精确跟踪规划轨迹和速度。
规划车辆行驶轨迹和速度，确保车辆 安全、舒适地到达目的地。
智能驾驶行业：智能驾驶计算芯片性能评测标准化白皮书
2023.9目录一、智能驾驶计算芯片产业现状 (3)1、国内外智能驾驶计算芯片发展情况 (3)2、智能驾驶计算芯片应用需求 (7)3、智能驾驶计算芯片标准需求 (8)二、智能驾驶计算芯片标准与评测 (9)1、智能驾驶计算芯片国内外政策和标准现状 (9)2、智能驾驶计算芯片性能评测标准 (11)3、智能驾驶计算芯片标准典型应用案例 (16)三、总结与展望 (28)四、参考文献 (29)一、智能驾驶计算芯片产业现状汽车产业正在被人工智能技术重构。
如同蒸汽机之于工业革命的意义，智能驾驶已经成为人类社会自发明汽车以来的一大颠覆性创新，持续推动汽车产品、整车市场格局和产业链变革，而数据和算力是驱动汽车智能化加速的两大动力。
关于智能驾驶发展的趋势，业内普遍认同的观点是：智能驾驶汽车将在2025年前后开始一轮爆发式增长。
智能驾驶汽车在传统驾驶的电子电气架构基础上，引入基于智能驾驶芯片的智能驾驶模块，搭载各类车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合了现代通信、网络和计算技术，使得车辆具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，从而大大提升驾驶的自动化和智能化。
未来，汽车将从最常用的交通工具变成最大的智能终端，具备高度电动化、网联化、智能化、共享化的特征，传统汽车企业势必将重新定义和塑造自身的商业模式，传统汽车行业的市场也将向芯片厂商、互联网科技公司、造车新势力等逐步打开，生态格局不断走向开放。
1、国内外智能驾驶计算芯片发展情况——车载计算芯片成为行业竞争热点，国内外企业竞相发力随着智能驾驶技术的不断发展和汽车市场的逐渐开放，作为汽车智能化的核心，智能驾驶芯片的发展在全球范围内日益瞩目，市场也呈现出井喷式的增长态势。
除了传统的汽车制造商，科技公司也开始在智能驾驶芯片市场布局。
例如，英伟达的智能驾驶芯片“Drive”已经被包括奔驰、特斯拉和沃尔沃在内的多家汽车制造商采用。
此外，谷歌旗下的Waymo、苹果、百度和滴滴也都在智能驾驶芯片领域进行了大量尝试。
智能网联汽车解决方案
智能网联汽车解决方案目录1. 总体概述 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 解决方案目标 (4)1.3 解决方案架构 (5)2. 智能定义 (6)2.1 智能驾驶系统 (8)2.1.1 核心技术 (9)2.1.2 功能模块 (10)2.1.3 安全保障 (12)2.2 智能座舱 (13)2.2.1 信息娱乐系统 (14)2.2.2 人机交互系统 (16)2.2.3 驾驶员状态监测及预警系统 (18)3. 网联应用 (18)3.1 道路协同感知 (20)3.1.1 高精度地图 (22)3.1.2 V2X通讯技术 (24)3.1.3 数据处理与分析 (25)3.2 云端平台服务 (26)3.2.1 数据存储与管理 (28)3.2.2 基于云的预测服务 (29)3.2.3 远程诊断与更新 (31)3.3 用户体验 (32)3.3.1 移动终端应用 (34)3.3.2 智能助手服务 (35)3.3.3 个性化服务 (36)4. 安全与隐私 (37)4.1 系统安全 (39)4.1.1 硬件安全防护 (41)4.1.2 软件安全保证 (42)4.1.3 数据加密与安全传输 (43)4.2 用户隐私保护 (44)4.2.1 数据收集与使用规则 (45)4.2.2 访问控制与权限管理 (47)4.2.3 匿名化与脱敏技术 (49)5. 未来发展 (50)5.1 技术趋势 (52)5.2 市场展望 (53)5.3 解决方案升级之路 (55)1. 总体概述随着全球汽车工业的不断发展，智能网联汽车已经成为未来交通出行的核心驱动力。
本报告旨在提供一个全面的智能网联汽车解决方案，该解决方案将包括硬件、软件、通信技术、网络安全、车规级标准以及相应的服务和管理工具。
智能网联汽车，其核心功能包括高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动驾驶、智能互联以及大数据分析等，能够极大提高道路安全、行车效率、环保水平和用户体验。
技术创新：采用最新的信息技术，包括物联网(IoT)、云计算、人工智能(AI)、机器学习、5G通信和车联网(V2X)技术，来优化车辆性能，提高驾驶体验。
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图片简介:
一种生态驾驶辅助系统及利用该系统的辅助驾驶方法，该生态驾驶辅助系统包括车载设备和路侧设备，路侧设备安装在信号交叉口，向车载设备传送交叉口通行信息，车载设备根据路侧设备传送的通行信息辅助驾驶员控制车辆车速。
本技术能辅助驾驶员使车辆以经济运行方式顺利通过交叉口，促进交通运行的畅通，并达到节能减排的效果。
技术要求
1.一种辅助驾驶的方法，该方法的实施基于一种生态驾驶辅助系统，该生态驾驶辅助系统包括车载设备和路侧设备，路侧设备安装在信号交叉口，且路侧设备包括相互连接的路侧信息源和信息发送装置，车载设备包括处理器，以及分别和处理器连接的信息接收装置、车辆参数检测装置、加速补偿装置、制动补偿装置，其中车辆参数检测装置包括测距雷达；路侧信息源通过信息发送装置实时发送信息，该信息包括路段限速值、信号灯相位、各信号灯相位中的当前信号灯的颜色和信号剩余时间，其中若所述当前信号灯的颜色为黄色，则将其当作红色来发送，并将所述黄色的当前信号灯的信号剩余时间计入接下去的红灯的信号剩余时间进行发送；信息发送装置和信息接收装置通讯连接，当车辆进入到接收范围时，信息接收装置接收信息发送装置发送的信息，并将接收距离和所述信息传送给处理器；车辆参数检测装置将检测到的车速、转向灯信号以及与前车的距离实时传送给处理器；其特征在于，该方法包括如下步骤：
(1)、当与前车的距离小于等于安全距离时，处理器控制制动补偿装置减速，直到与前车的距离大于安全距离时处理器检测信息接收装置是否有信息传送；当处理器检测到信息接收装置有信息传送时，从车辆参数检测装置中提取转向灯信号，根据转向灯信号选定信号灯相位，并进行步骤(2)；
(2)、当信息接收装置传送的被选定的信号灯相位中的当前信号灯为绿色时，处理器确认当前车速是否大于等于接收距离和信号剩余时间的比值，如果是，则控制加速补偿装置保持当前速度行驶；如果不是，则确认接收距离和信号剩余时间的比值是否小于等于路段限速值，如果是则控制加速补偿装置加速车辆至路段限速值，如果不是则控制制动补偿装置减速停车；当信息接收装置传送的被选定的信号灯相位中的当前信号灯为红色时，处理器确认当前车速是否小于等于接收距离和信号剩余时间的比值，如果是则控制加速补偿装置保持当前速度行驶；如果不是，则确认车辆能维持行走的最小速度是否大于接收距离和信号剩余时间的比值，如果是则控制制动补偿装置减速停车，如果不是则控制制动补偿装置和加速补偿装置将车速控制在接收距离和信号剩余时间的比值。
技术说明书
生态驾驶辅助系统及利用该系统辅助驾驶的方法
技术领域
本技术涉及一种驾驶辅助系统和辅助驾驶方法，尤其涉及一种生态驾驶辅助系统及利用该系统辅助驾驶的方法，属于车辆电子设备领域。
背景技术
交通领域已成为能源消耗大户，全球范围内，预测2030年交通能耗将占68％。
目前，国内外针对车辆自身特性的燃油经济性研究较多，并且相应的节油技术在汽车设计、制造以及使用方面已得到充分应用。
另外，驾驶行为对减少燃油消耗及排放作用空间巨大，因此提出了生态驾驶的理念。
生态驾驶又称“绿色驾驶”，是继安全驾驶之后，以适应现代引擎技术为基础的经济驾车理念和技能。
生态驾驶要求驾驶员在驾驶过程中及时换挡，保持平稳的行驶速度，预测前方交通流状态及信号变化情况，最大程度地避免突然加减速，从而达到节能减排的目的。
大量的研究表明，生态驾驶行为节能减排效果可达到5％-15％。
2005年，欧洲从事道路安全和驾驶员测试研究的权威机构发起了生态驾驶行为计划，并且欧洲各国都根据本国特点开展了节能驾驶培训。
美国环保总局也实施了驾驶员节能驾驶培训计划。
2006年，日本推出环保效益驾驶计划。
目前，生态驾驶行为逐渐成为节能减排的共识，被交通管理者及参与者所青睐。
在专利技术方面，公开号为CN101826265A的专利申请，涉及大连海事大学提出的一种绿色驾驶行为训练装置，用以帮
助驾驶员正确驾驶车辆，使车辆油耗达到最优效果。
公开号为CN103050019A的专利申请，涉及北京掌城科技有限公司的实现经济驾驶的方法和系统，其通过GPS信息得到用户驾驶行为，给出合理的驾驶建议。
这些技术仅能提示当前驾驶行为是否为生态驾驶，不具备前瞻性和智能性。
且这些技术都没有考虑实际路况，而在考虑实际路况的前提下，尤其以车辆通过信号交叉口的生态驾驶对节能的贡献最突出。
因此有必要研制一种考虑交叉口路况的生态驾驶辅助系统及方法。
技术内容
为解决上述问题，本技术提供一种生态驾驶辅助系统，以帮助驾驶员，使车辆以经济运行方式顺利通过交叉口。
本技术采用的技术方案为：一种生态驾驶辅助系统，该生态驾驶辅助系统包括车载设备和路侧设备，路侧设备安装在信号交叉口，向车载设备传送交叉口通行信息，车载设备根据路侧设备传送的通行信息辅助驾驶员控制车辆车速，从而使车辆以经济运行方式顺利通过交叉口。
本申请还提供了一种利用生态驾驶辅助系统辅助驾驶的方法。
本技术的有益效果为：辅助驾驶员，使车辆以经济运行方式顺利通过交叉口，促进交通运行的畅通，并达到节能减排的效果。
附图说明
图1为本技术的总体结构图；
图2为本技术的方法流程图；
图中：h-与前车的距离，H-与前车的安全距离，d-接收距离，tg-绿灯信号剩余时间，tr-红灯信号剩余时间，vlimit-路段限速值，vc-车辆行驶速度，vl-车辆最小行驶速度。
具体实施方式
为了更好地理解本技术的技术特点，下面结合附图对本技术作进一步地说明。
参见附图1，本技术的生态驾驶辅助系统包括车载设备和路侧设备以及分别为它们供电的电源(图中未示出)，由路侧设备向车载设备发送交叉口信号参数，车载设备根据接收到的交叉口信号参数以及检测到的车辆运行参数，辅助驾驶员驾驶车辆通过交叉口。
其中，路侧设备包括相互连接的路侧信息源和信息发送装置，车载设备包括分别和处理器连接的信息接收装置、车辆参数检测装置、加速补偿装置、制动补偿装置。
路侧信息源通过信息发送装置将路段限速值vlimit、信号灯相位、各信号灯相位中的当前信号灯的颜色和信号剩余时间等信息实时发送给车载设备。
信号剩余时间指示该色信号灯还能点亮多长时间，信号灯相位指示车辆的通行方向，例如信号灯相位中的直行灯相位、右转灯相位、左转灯相位分别指示车辆直行、右转和左转；其中若当前信号灯的颜色参数为黄色，则将其以红色参数来发送。
并将所述黄色的当前信号灯的信号剩余时间计入接下去的红色的信号灯的信号剩余时间进行发送，例如某一信号灯相位中当前信号灯颜色为黄色，信号剩余时间为5秒，接下去的红色信号灯应该持续点亮20秒，则向信息接收装置发送的当前信号灯的颜色为红色，信号剩余时间为25秒。
当车辆进入到接收范围时，信息接收装置接收信息发送装置发送的信息，并将接收距离d和所述信息传送给处理器。
车辆参数检测装置包括测距雷达，其将检测到的车辆行驶速度vc、转向灯信号以及与前车的距离h等车辆参数传送给与其连接的处理器。
处理器根据信息接收装置以及车辆参数检测装置传送的相应参数，控制加速补偿装置和或制动补偿装置对车速进行控制，使车辆安全并尽可能顺畅地通过交叉口，完成生态驾驶辅助功能，降低燃油消耗。
参见附图2，利用生态驾驶辅助系统，可按照如下方法进行辅助驾驶：
当与前车的距离h小于等于安全距离H时，处理器控制制动补偿装置减速，拉开与前车的距离以保证安全。
当与前车的距离h大于安全距离H时，处理器与信息接收装置通讯，检测信息接收装置是否有信息传送；当处理器检测到信息接收装置有信息传送时，从车辆参数检测装置中提取转向灯信号，根据转向灯信号选定信号灯相位，并进行如下步骤，其中：
当信息接收装置传送的被选定的信号灯相位中的当前信号灯为绿色时，处理器确认当前车速vc是否大于等于接收距离d和绿色的信号灯的信号剩余时间tg的比值d／tg，如果vc≥d／tg，则控制加速补偿装置保持当前速度行驶；如果vc<d／tg，则进一步确认比值d／tg是否小于等于路段限速vlimit，如果d／tg≤vlimit，则控制加速补偿装置加速至路段限速值vlimit而通过信号交叉口，如果d／tg>vlimit则控制制动补偿装置减速至停车；当信息接收装置传送的被选定的信号灯相位中的当前信号灯为红色时，确认当前车速vc是否小于等于接收距离d和红色信号灯的信号剩余时间tr的比值，如果vc≤d／tr，则控制加速补偿装置保持当前速度行驶；如果vc>d／tr则确认车辆能维持行走的最小速度vl是否大于接收距离和信号剩余时间的比值d／tr，如果vl>d／tr则控制制动补偿装置减速至停车，如果vl≤d／tr则控制制动补偿装置和加速补偿装置将车速减速到接收距离和信号剩余时间的比值d／tr。
另外，为进一步确保安全，设置制动补偿装置动作的优先级高于加速补偿装置的动作，且在驾驶员主动制动时，中止生
态驾驶辅助系统工作，并且设有开关，驾驶员可以通过开关主动关闭该生态驾驶辅助系统。
通过上述方法避免了车辆过交叉路口时的急加速和急减速，且能尽可能使得车辆顺畅通过信号交叉路口，完成对车辆生态驾驶的辅助。
以上所述仅为本技术优选实施例，并非因此限制本技术的专利范围，凡是利用本技术说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本技术的专利保护范围内。