專利名稱：基于車聯(lián)網(wǎng)的車輛最優(yōu)路徑導(dǎo)航方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域，具體涉及一種基于車聯(lián)網(wǎng)的車輛最優(yōu)路徑導(dǎo)航方法。
背景技術(shù)：
近十幾年來，隨著國家經(jīng)濟發(fā)展和人民生活水平的不斷提高，城市道路上的車輛迅速增加，這給發(fā)展相對滯后的城市交通建設(shè)帶來很大的壓力。據(jù)統(tǒng)計，美國39個城市每年因交通堵塞而造成的經(jīng)濟損失約410億美元。交通擁堵已經(jīng)成為大中城市亟待解決的一個問題。智能運輸系統(tǒng)(ITS)是一個比較有效的解決方案，其將先進(jìn)的信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、自動控制技術(shù)以及計算機技術(shù)等高新技術(shù)有效地運用于整個交通管理體系，可提高運輸效率，減少交通事故，降低環(huán)境污染，建立起一種實時、準(zhǔn)確、高效的交通綜合運輸體系。 車輛最優(yōu)路徑導(dǎo)航是ITS中一個重要領(lǐng)域，針對如何使車輛在城市復(fù)雜的道路系統(tǒng)中以最快的速度到達(dá)目的地的問題。車輛最優(yōu)路徑導(dǎo)航是建立在圖論基礎(chǔ)上，將實際路網(wǎng)抽象為網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，應(yīng)用聯(lián)絡(luò)矩陣網(wǎng)表示絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中節(jié)點和路段之間結(jié)合關(guān)系，通過對聯(lián)絡(luò)矩陣進(jìn)行各種運算來表示交通網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的運算?，F(xiàn)有的動態(tài)道路導(dǎo)航技術(shù)，是根據(jù)導(dǎo)航系統(tǒng)中事先已有的電子地圖信息結(jié)合道路系統(tǒng)中采集的實時交通信息建立數(shù)學(xué)模型，以行程時間最短為目的求解最優(yōu)路徑。這類方法所需輸入的實時交通信息采集難度很大，對硬件要求高，實現(xiàn)成本高，且導(dǎo)航精度與成本的幾何級數(shù)成正比。例如，發(fā)明專利《一種智能交通監(jiān)測和行車實時導(dǎo)航系統(tǒng)》(CN1783162A)所闡述的系統(tǒng)利用安裝在路側(cè)的多普勒探測感應(yīng)器和無線傳感器，計算獲取車輛的速度信息，并利用設(shè)備監(jiān)測駕駛員手機所處的蜂窩移動電話網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)航，該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，硬件投資極大，且手機信號穩(wěn)定性較差，實際應(yīng)用很困難。并且，現(xiàn)有的動態(tài)道路導(dǎo)航所采用的最優(yōu)路徑算法均是基于預(yù)測和估計——如串行動態(tài)最短路徑算法，A*算法,雙向搜索法等。它們都是先對系統(tǒng)內(nèi)車輛起點-終點(Origin-Destination)信息(0D信息)進(jìn)行估計，進(jìn)而根據(jù)估計的OD信息按照圖論的方法求解出最優(yōu)路徑，實現(xiàn)動態(tài)最優(yōu)路徑導(dǎo)航。由于估計的OD矩陣信息的不準(zhǔn)確性，在優(yōu)化過程中，前面的運算結(jié)果會對部分后續(xù)運算結(jié)果產(chǎn)生不可忽略的不良干擾，還需要在車輛運行過程中多次運算多次修正。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明基于車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，以確定的、實時的OD信息代替估計的OD信息，上述問題便不復(fù)存在，并且可使最優(yōu)路徑算法更為簡單、可靠。在算法上，本發(fā)明采用改進(jìn)的“蟻群算法”，對行駛在某路網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)的所有車輛進(jìn)行最優(yōu)路徑導(dǎo)航。其具體方法包括如下3個步驟I.獲取所有車輛的起始-終止信息(0D信息)；2.建立動態(tài)聯(lián)絡(luò)矩陣；
3.求解每輛車的最優(yōu)路徑，實施交通導(dǎo)航。其中，上述I中的OD信息，是一個規(guī)模為NXN的二維矩陣，N為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)目。這個矩陣可以反映出網(wǎng)絡(luò)中每輛車的起始點和終止點位置。上述2中的動態(tài)聯(lián)絡(luò)矩陣，反映的則是整個網(wǎng)絡(luò)的連接狀況——哪些節(jié)點之間有通路；這些通路之間的距離(時間距離)各自為多長。上述3則是在前面兩個步驟基礎(chǔ)之上，應(yīng)用改進(jìn)的“蟻群算法”，對網(wǎng)絡(luò)中的每輛車計算最優(yōu)路徑，從而實現(xiàn)車輛導(dǎo)航。這3個步驟的具體內(nèi)容分別如下。獲取車輛的OD信息對處于車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的任一車輛，一旦該車輛啟動，其車載GPS系統(tǒng)可立即自動 獲取該車輛的初始位置信息，隨后以無線通訊的手段將該初始位置信息發(fā)送至交通監(jiān)控中心，從而獲取車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中該車輛的起點(Origin)位置信息。另一方面，駕駛員在出發(fā)前通過車載GPS系統(tǒng)輸入本次行程的目的地位置信息，車載GPS系統(tǒng)隨后以無線通訊的手段將該目的地位置信息發(fā)送至交通監(jiān)控中心，從而得到車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中該車輛的終點(Destination)位置信息。由于常見的車載GPS系統(tǒng)在確定車輛初始位置時是基于NMEA0183協(xié)議的，其得到的初始位置信息是在WGS-84坐標(biāo)系下的信息,我國的電子地圖普遍使用的是BJ-54坐標(biāo)系。因此在本方法中，當(dāng)車輛初始位置信息被發(fā)送至交通監(jiān)控中心之后，需對其進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和地圖匹配的處理。交通監(jiān)控中心通過采用平面四參數(shù)法對初始位置信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換，再利用Kalman濾波的地圖匹配方法進(jìn)行匹配，能夠獲取該車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中該車輛的起點位置信息。對于終點位置信息，駕駛員輸入的目的地位置信息已是在BJ-54坐標(biāo)系下，交通監(jiān)控中心對其進(jìn)行Kalman濾波的地圖匹配處理即可得到該車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中該車輛的終點位置信肩、O路網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)所有運行車輛在啟動時均按照上述方法運行，便獲得了該車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)所有正在運行的車輛的起點位置信息和終點位置信息，基于所述起點位置信息和終點位置信息，交通監(jiān)控中心進(jìn)行匯總累加組合可得到路網(wǎng)中各個節(jié)點之間路段的交通量，得到所有正在運行的車輛的確定的、實時的OD信息。津立動杰聯(lián)絡(luò)矩陣假設(shè)所考慮的交通網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點數(shù)目為N個，則建立一 N階二維方陣(即動態(tài)聯(lián)絡(luò)矩陣)，此矩陣元素為，其含義表示由路網(wǎng)節(jié)點i到節(jié)點j，所需的行駛時間。的計算方法是tij = + CCltiji( I )其中，Q1^a2為所設(shè)定的權(quán)重系數(shù)，且a 2 = 1，a p a 2均為正數(shù)Jijl與tiJ2分別代表從節(jié)點i到節(jié)點j的實時行駛時間，以及歷史行駛時間。tul通過如下公式計算tip= ~(2)其中，Sij表示節(jié)點i到節(jié)點j的距離長度，Vij則表示基于格林伯(Greenberg)交通流算法，所計算得到的節(jié)點i與節(jié)點j之間路段的預(yù)期行駛速度。有(k\Vij — VmiJ ta ~~( 3 )
Kfc J在上式中，vmiJ為節(jié)點i與節(jié)點j之間路段所允許的車輛最大行駛速度，ku為節(jié)點i與節(jié)點j之間路段的阻塞密度，k為交通流密度。Vmi」、ku和k由交通監(jiān)控中心提供。對于確定的路段，Vfflij為恒量，k,j表征該路段實時監(jiān)測得到的堵塞程度，k為單位時間內(nèi)該路段橫斷面通過的車輛數(shù)目。由此可見公式(2)中的tul代表根據(jù)實時交通監(jiān)控信息，所計算得到的由節(jié)點i到節(jié)點j的時間。另一方面，公式(I)中的tU2則表示根據(jù)以往長期交通調(diào)查，所得知的由節(jié)點i到節(jié)點j需要的時間，其可從交通監(jiān)控中心的信息庫中直接提取調(diào)用。公式(I)通過同時結(jié)合道路的實時信息與歷史信息并各取一定權(quán)重的辦法，使獲取的路網(wǎng)狀況更為可靠。
·
至此，描述交通網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的動態(tài)聯(lián)絡(luò)矩陣建立完畢。求解最優(yōu)路徑進(jìn)行車輛導(dǎo)航本步驟中，采用改進(jìn)的“蟻群算法”計算每輛車的最優(yōu)(最短時間)路徑，從而進(jìn)行交通導(dǎo)航?！跋伻核惴ā笔且环N已有成熟算法，可被用來求解網(wǎng)絡(luò)中從某節(jié)點至另一節(jié)點的最優(yōu)路徑問題，發(fā)明人在這里應(yīng)用改進(jìn)的“蟻群算法”，求解得出網(wǎng)絡(luò)中每輛車的最短時間路徑，得以實現(xiàn)交通導(dǎo)航?！跋伻核惴ā敝杏幸粋€關(guān)鍵參數(shù)稱為信息素濃度矩陣T u，其為一 N階二維方陣，N代表網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)目。T ^標(biāo)明的意義是算法在尋找最優(yōu)路徑時，是否傾向于選擇節(jié)點i到節(jié)點j的這條路徑，T ^值越大越傾向于選擇，T ^值越小則算法傾向于選擇其他道路。由于現(xiàn)有“蟻群算法”尋找的是從某起點至某終點的最短網(wǎng)絡(luò)路徑，但是在交通網(wǎng)絡(luò)中存在多輛車之間的相互影響問題，發(fā)明人在此做出改動使“蟻群算法”可被用來處理交通網(wǎng)絡(luò)中存在大量車輛的問題。“蟻群算法”中，在網(wǎng)絡(luò)中尋找從某節(jié)點至另節(jié)點的最優(yōu)路徑前，T u首先全被設(shè)定為0，但在交通網(wǎng)絡(luò)中，由于存在上述多車影響問題，為此對現(xiàn)有算法進(jìn)行如下改動在針對某車計算最優(yōu)路徑之前，T ,J矩陣各元素并不被統(tǒng)一初始化為0，而是被設(shè)置為
(I ^Tm =夂=p % - —~ Qij(4)
\J其中T _代表在針對某車應(yīng)用“蟻群算法”計算最短路徑之前，信息素濃度矩陣元素Tij所被設(shè)定的初始值；bu表示本輛車所用的信息素濃度矩陣元素初始值；bi/表示上一輛車所用的信息素濃度矩陣元素初始值。Bij則表示前一輛車的信息素濃度殘留值。一在前一輛車應(yīng)用“蟻群算法”，求解得出最優(yōu)路徑時，在計算最終結(jié)束時會得到一個信息素濃度矩陣T u，對除了其最終所選定路徑上的T u，將其余T ..值全部置0,相應(yīng)矩陣即為式(4)中au矩陣各元素值。Ncmax為“蟻群算法”中所設(shè)定的螞蟻嘗試次數(shù)，為一固定常量，在式(4)中起到對au進(jìn)行歸一化的作用。參數(shù)p為信息素濃度揮發(fā)系數(shù)，為大于0小于I常數(shù)。式(4)的作用是通過設(shè)定信息素濃度矩陣初始值T _，使得在網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行車輛導(dǎo)航時能夠考慮到車輛間的相互影響問題。
有益效果(I)本發(fā)明基于車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，能夠獲得確定的、實時的OD信息，較以往算法中估計的OD信息能夠更為準(zhǔn)確地反映車輛和道路的關(guān)系，消除了反復(fù)計算以滿足精度要求的延遲，達(dá)到了提高獲取OD信息準(zhǔn)確性的目的。(2)本發(fā)明所提供的方法在使用車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)獲取OD信息的過程中僅需利用現(xiàn)有的3G網(wǎng)絡(luò)，不需新建專門的交通信息交換網(wǎng)絡(luò)，也不需多普勒探測感應(yīng)器和無線傳感器等，有效地降低了成本。(3)本發(fā)明在交通監(jiān)控中心設(shè)置動態(tài)聯(lián)絡(luò)矩陣，即行程時間數(shù)據(jù)庫，交通監(jiān)控中心可根據(jù)確定的OD信息和行程時間數(shù)據(jù)庫中的動態(tài)行程時間求解車輛運行的最優(yōu)路徑，對路網(wǎng)中所有運行車輛實施導(dǎo)航，使行駛中的車輛能夠及時響應(yīng)突發(fā)情況，達(dá)到提高導(dǎo)航的精確程度和車輛運行效率的目的。 (4)本發(fā)明中，應(yīng)用改進(jìn)的“蟻群算法”求解路網(wǎng)系統(tǒng)中多車的最優(yōu)路徑，解決了多輛車之間的相互干擾問題。


圖I為本發(fā)明所提供的確定OD信息的流程圖；圖2為本發(fā)明所提供的方法的流程圖。
具體實施例方式本發(fā)明的具體實施過程包括如下3個方面①獲取車輛的起始-終止信息(0D信息)；②建立動態(tài)聯(lián)絡(luò)矩陣；③求解每輛車的最優(yōu)路徑，實施交通導(dǎo)航。①下面首先結(jié)合如圖I中所示流程，說明OD信息的獲取。路網(wǎng)中車輛啟動時，其車載GPS系統(tǒng)自動獲取初始位置信息，通過3G無線通訊網(wǎng)絡(luò)將信息發(fā)至交通監(jiān)控中心。由于常見的車載GPS系統(tǒng)在確定車輛初始位置時是基于NMEAO183協(xié)議的，其得到的初始位置信息是在WGS-84坐標(biāo)系下的信息，我國的電子地圖普遍使用的是BJ-54坐標(biāo)系，因此當(dāng)車輛初始位置信息被發(fā)送至交通監(jiān)控中心之后，需對其進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和地圖匹配的處理。交通監(jiān)控中心通過采用平面四參數(shù)法對初始位置信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換，再利用Kalman濾波的地圖匹配方法進(jìn)行匹配，能夠獲取該車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中該車輛的起點位置信息。另方面，車輛啟動后，駕駛員在出發(fā)前通過車載GPS系統(tǒng)輸入本次行程的目的地位置信息，車載GPS系統(tǒng)隨后以無線通訊的手段將該目的地位置信息發(fā)送至交通監(jiān)控中心，從而得到車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中該車輛的終點位置信息。對于終點位置信息，駕駛員輸入的目的地位置信息已是在BJ-54坐標(biāo)系下，交通監(jiān)控中心對其進(jìn)行Kalman濾波的地圖匹配處理即可得到該車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中該車輛的終點位置信息。②建立動態(tài)聯(lián)絡(luò)矩陣，即行程時間數(shù)據(jù)庫。
假設(shè)所考慮的交通網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點數(shù)目為N個，則建立一 N階二維方陣(動態(tài)聯(lián)絡(luò)矩陣)，此矩陣元素為，其含義表示由路網(wǎng)節(jié)點i到節(jié)點j所需的行駛時間。的計算方
法是
權(quán)利要求
1.一種基于車聯(lián)網(wǎng)的車輛最優(yōu)路徑導(dǎo)航方法，其特征在于，包括 ①獲取路網(wǎng)內(nèi)所有車輛確定的、實時的起始-終止信息，此信息由一個規(guī)模為NXN的二維矩陣表示，N為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)目，這個矩陣反映了網(wǎng)絡(luò)中每輛車的起始點和終止點位置； ②建立動態(tài)聯(lián)絡(luò)矩陣，此矩陣為一NXN 二維矩陣，表達(dá)的是整個路網(wǎng)的連接狀況； ③在上述兩方面信息基礎(chǔ)之上，應(yīng)用改進(jìn)的“蟻群算法”，對網(wǎng)絡(luò)中的每輛車計算最優(yōu)路徑，并進(jìn)行車輛導(dǎo)航。
2.如權(quán)利要求I所述的一種基于車聯(lián)網(wǎng)的車輛最優(yōu)路徑導(dǎo)航方法，其特征在于，針對車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)覆蓋的路網(wǎng)內(nèi)的所有車輛，每一車輛啟動時其車載GPS系統(tǒng)自動獲取初始位置信息，且出發(fā)前向其車載GPS系統(tǒng)輸入終點位置信息，交通監(jiān)控中心根據(jù)所述起點位置信息和所述終點位置信息，經(jīng)處理得到針對車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)覆蓋的路網(wǎng)內(nèi)的所有車輛確定的、實時的起始-終止信息。
3.如權(quán)利要求I所述的一種基于車聯(lián)網(wǎng)的車輛最優(yōu)路徑導(dǎo)航方法，其特征在于，所述動態(tài)聯(lián)絡(luò)矩陣的元素值為4 = CCiIin + WiUn ,其中tul與tij2分別代表從交通監(jiān)控中心獲取的實時行程時間與歷史行程時間，\和Ci2為時間權(quán)重系數(shù)，i和j代表所述路網(wǎng)的不同 節(jié)點；其中f
4.如權(quán)利要求I所述的一種基于車聯(lián)網(wǎng)的車輛最優(yōu)路徑導(dǎo)航方法，其特征在于，采用改進(jìn)的“蟻群算法”求解路網(wǎng)內(nèi)車輛最優(yōu)路徑；按如下公式設(shè)定“蟻群算法”中信息素濃度矩陣初始值
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于車聯(lián)網(wǎng)的車輛最優(yōu)路徑導(dǎo)航方法，其能夠獲得確定的、實時的OD信息，代替以往通過估計得到的OD信息，使對最優(yōu)路徑的計算更簡單、可靠。該方法包含設(shè)置動態(tài)聯(lián)絡(luò)矩陣用以標(biāo)明路網(wǎng)連接狀況，交通監(jiān)控中心根據(jù)OD信息和動態(tài)聯(lián)絡(luò)矩陣通過改進(jìn)的蟻群算法求解車輛在路網(wǎng)中行駛的最優(yōu)路徑，使車輛能實時響應(yīng)突發(fā)狀況，達(dá)到提高導(dǎo)航精確程度和提高車輛運行效率的目的。
文檔編號G08G1/0969GK102708698SQ20121019325
公開日2012年10月3日 申請日期2012年6月12日 優(yōu)先權(quán)日2012年6月12日
發(fā)明者劉浩明, 張威力, 黃若 申請人:北京理工大學(xué)