一種路徑規劃的方法及裝置制造方法及圖紙

本發明專利技術公開了一種路徑規劃的方法及裝置，按照預先建立的包括各路段的平均油耗與出發時間、道路等級、實時路況、駕駛行為類別之間對應關系的油耗預測模型，確定基于需要規劃的路徑的起點、終點以及最優化條件得到的候選路徑集中每條路徑各路段的平均油耗；根據確定出的候選路徑集中每條路徑各路段的平均油耗以及各路段的長度，確定候選路徑集中每條路徑所需的總油耗；將總油耗最低的路徑確定為最終的路徑規劃結果。由于通過包含各路段的平均油耗與出發時間、道路等級、實時路況、駕駛行為所屬類別之間的對應關系的油耗預測模型，規劃出了油耗最低的路徑，因此，實現了基于駕駛行為特征、道路等級、實時路況與最低油耗之間的關系進行的路徑規劃。

【技術實現步驟摘要】
一種路徑規劃的方法及裝置
本專利技術涉及智能交通
，尤其涉及一種路徑規劃的方法及裝置。
技術介紹
交通誘導系統提供建議路徑，以引導駕駛員的出行行為，降低駕駛員對未知交通狀態的焦慮，合理分配整個交通網絡上的交通流，從而減少整個系統中的交通時耗。而路徑規劃是交通誘導系統提供車輛導航功能的前提條件，是幫助駕駛員在出行前或出行中規劃行駛路徑的過程，因此，路徑規劃方法對于改善宏觀交通狀況、提高交通效率等方面具有重要意義。目前關于路徑規劃的方法主要有：1)為不同的個體不同的導航任務準確地生成動態的路況信息，有效的提高路徑規劃的可靠性；2)實時獲取各客戶端記錄的個性化信息，根據各時間段中各路段的路況信息和自身的個性化信息，實時調整初始路徑，以減少預測結果的偏差，從而更全面、更準確及時的給用戶預測未來一定時間段內路況良好的行駛路段，提高了路徑預測和調整的準確度；3)同時提供路徑信息以及其他的相關信息，避免現有技術中由于用戶瀏覽路徑信息這一搜索結果的同時還需要瀏覽其他相關的網頁信息的搜索結果才能夠確定最佳路徑而導致的操作復雜且不完全準確的問題，從而提高了路徑確定的效率和可靠性；4)根據用戶偏好、實時交通信息進行動態導航，保證車輛始終以最優路徑出行，降低導航終端數據通信量和數據處理時耗及能耗；5)結合用戶實際所處的場景以及行駛的狀態，智能地為用戶提供導航信息。但是現有路徑規劃的方法涉及的最優化目標函數主要包括行程時間、行程距離、擁擠程度、行程困難度，沒有討論以最低油耗為目標函數的路徑規劃，也沒有考慮駕駛員的駕駛特征對于油耗的影響。而實際情況是不同的駕駛員由于駕駛特征的差異性，會造成在不同等級道路、不同的交通狀況下的油耗存在巨大差異。因此，如何基于駕駛員個性化的駕駛特征、道路等級、實時路況與最低油耗之間的關系進行路徑規劃，是亟需解決的技術問題。
技術實現思路
本專利技術實施例提供一種路徑規劃的方法及裝置，用以解決現有技術中存在如何基于駕駛員個性化的駕駛特征、道路等級、實時路況與最低油耗之間的關系進行路徑規劃的問題。本專利技術實施例提供了一種路徑規劃的方法，包括：根據獲取到的需要規劃路徑的起點和終點，按照預先選定的多種最優化條件確定候選路徑集；按照預先建立的油耗預測模型，確定所述候選路徑集中每條路徑各路段的平均油耗；所述油耗預測模型包括所述各路段的平均油耗與出發時間、道路等級、實時路況、駕駛行為所屬類別之間的對應關系；根據確定出的所述候選路徑集中每條路徑各路段的平均油耗以及各路段的長度，確定所述候選路徑集中每條路徑所需的總油耗；將所述總油耗最低的路徑確定為最終的路徑規劃結果。在一種可能的實現方式中，在本專利技術實施例提供的上述方法中，所述根據獲取到的需要規劃路徑的起點和終點，按照預先選定的多種最優化條件確定候選路徑集，具體包括：根據獲取到的需要規劃路徑的起點和終點，調用地圖駕車路線規劃應用程序接口，分別以最少時間、最短路徑和避開高速為最優化條件確定候選路徑集。在一種可能的實現方式中，在本專利技術實施例提供的上述方法中，通過如下方式建立所述油耗預測模型：獲取車輛終端上傳的車載診斷系統數據和全球定位系統數據；根據所述車載診斷系統數據，計算駕駛行為并對駕駛行為進行分類；根據所述全球定位系統數據，對地圖中的道路進行實時路況分析；按照出發時間、計算出的駕駛行為所屬類別、不同道路等級，以及確定出的實時路況，對地圖中的各路段構建油耗預測模型。在一種可能的實現方式中，在本專利技術實施例提供的上述方法中，所述根據所述車載診斷系統數據，計算駕駛行為并對駕駛行為進行分類，具體包括：根據所述車載診斷系統數據，確定駕駛行為相關參數向量；所述車載診斷系統數據包括車輛的速度、加速度和轉速；根據所述駕駛行為相關參數向量，以及預先利用學習向量量化神經網絡算法構建的駕駛行為識別模型，確定駕駛行為屬于激進型、沉穩型或普通型。在一種可能的實現方式中，在本專利技術實施例提供的上述方法中，所述根據所述全球定位系統數據，對地圖中的道路進行實時路況分析，具體包括：調用地圖地址解析應用程序接口，將所述全球定位系統數據與具體路段名稱相對應，確定各時間段內在各路段上對應的所有車輛的平均速度；用各所述平均速度對應表征各時間段內各路段的實時路況。在一種可能的實現方式中，在本專利技術實施例提供的上述方法中，在用各所述平均速度對應表征各時間段內各路段的實時路況之前，還包括：判斷在各時間段內在各路段上對應的所有車輛的平均速度中，平均速度為零的數量與平均速度的總數量之比是否小于預設比值；若是，則用各所述平均速度對應表征各時間段內各路段的實時路況；若否，則根據路段的功能性特征和/或擁堵的傳播特性，對所述平均速度為零的各路段的平均速度進行修正，用修正后的各所述平均速度對應表征各時間段內各路段的實時路況。在一種可能的實現方式中，在本專利技術實施例提供的上述方法中，所述根據路段的功能性特征，對所述平均速度為零的各路段的平均速度進行修正，具體包括：確定與所述平均速度為零的各路段功能相似度最大的路段；將相似度最大的路段的平均速度作為所述平均速度為零的路段的修正后的平均速度。在一種可能的實現方式中，在本專利技術實施例提供的上述方法中，所述根據擁堵的傳播特性，對所述平均速度為零的各路段的平均速度進行修正，具體包括：通過關聯規則算法，確定與所述平均速度為零的各路段存在擁堵關聯關系的路段；將存在擁堵關聯關系的路段的平均速度作為所述平均速度為零的路段的修正后的平均速度。本專利技術實施例還提供了一種路徑規劃的裝置，包括：確定模塊，用于根據獲取到的需要規劃路徑的起點和終點，按照預先選定的多種最優化條件確定候選路徑集；第一計算模塊，用于按照預先建立的油耗預測模型，確定所述候選路徑集中每條路徑各路段的平均油耗；所述油耗預測模型包括所述各路段的平均油耗與出發時間、道路等級、實時路況、駕駛行為所屬類別之間的對應關系；第二計算模塊，用于根據確定出的所述候選路徑集中每條路徑各路段的平均油耗以及各路段的長度，確定所述候選路徑集中每條路徑所需的總油耗；確認模塊，用于將所述總油耗最低的路徑確定為最終的路徑規劃結果。在一種可能的實現方式中，在本專利技術實施例提供的上述裝置中，所述確定模塊，具體用于根據獲取到的需要規劃路徑的起點和終點，調用地圖駕車路線規劃應用程序接口，分別以最少時間、最短路徑和避開高速為最優化條件確定候選路徑集。在一種可能的實現方式中，在本專利技術實施例提供的上述裝置中，還包括：獲取模塊，用于獲取車輛終端上傳的車載診斷系統數據和全球定位系統數據；分類模塊，用于根據所述車載診斷系統數據，計算駕駛行為并對駕駛行為進行分類；分析模塊，用于根據所述全球定位系統數據，對地圖中的道路進行實時路況分析；構建模塊，用于按照出發時間、計算出的駕駛行為所屬類別、不同道路等級，以及確定出的實時路況，對地圖中的各路段構建油耗預測模型。在一種可能的實現方式中，在本專利技術實施例提供的上述裝置中，所述分類模塊，具體用于根據所述車載診斷系統數據，確定駕駛行為相關參數向量；所述車載診斷系統數據包括車輛的速度、加速度和轉速；根據所述駕駛行為相關參數向量，以及預先利用學習向量量化神經網絡算法構建的駕駛行為識別模型，確定駕駛行為屬于激進型、沉穩型或普通型。在一種可能的實現方式中，在本專利技術實施例提本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種路徑規劃的方法，其特征在于，包括：根據獲取到的需要規劃路徑的起點和終點，按照預先選定的多種最優化條件確定候選路徑集；按照預先建立的油耗預測模型，確定所述候選路徑集中每條路徑各路段的平均油耗；所述油耗預測模型包括所述各路段的平均油耗與出發時間、道路等級、實時路況、駕駛行為所屬類別之間的對應關系；根據確定出的所述候選路徑集中每條路徑各路段的平均油耗以及各路段的長度，確定所述候選路徑集中每條路徑所需的總油耗；將所述總油耗最低的路徑確定為最終的路徑規劃結果。

【技術特征摘要】
1.一種路徑規劃的方法，其特征在于，包括：根據獲取到的需要規劃路徑的起點和終點，按照預先選定的多種最優化條件確定候選路徑集；按照預先建立的油耗預測模型，確定所述候選路徑集中每條路徑各路段的平均油耗；所述油耗預測模型包括所述各路段的平均油耗與出發時間、道路等級、實時路況、駕駛行為所屬類別之間的對應關系；根據確定出的所述候選路徑集中每條路徑各路段的平均油耗以及各路段的長度，確定所述候選路徑集中每條路徑所需的總油耗；將所述總油耗最低的路徑確定為最終的路徑規劃結果。2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據獲取到的需要規劃路徑的起點和終點，按照預先選定的多種最優化條件確定候選路徑集，具體包括：根據獲取到的需要規劃路徑的起點和終點，調用地圖駕車路線規劃應用程序接口，分別以最少時間、最短路徑和避開高速為最優化條件確定候選路徑集。3.如權利要求1或2所述的方法，其特征在于，通過如下方式建立所述油耗預測模型：獲取車輛終端上傳的車載診斷系統數據和全球定位系統數據；根據所述車載診斷系統數據，計算駕駛行為并對駕駛行為進行分類；根據所述全球定位系統數據，對地圖中的道路進行實時路況分析；按照出發時間、計算出的駕駛行為所屬類別、不同道路等級，以及確定出的實時路況，對地圖中的各路段構建油耗預測模型。4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述車載診斷系統數據，計算駕駛行為并對駕駛行為進行分類，具體包括：根據所述車載診斷系統數據，確定駕駛行為相關參數向量；所述車載診斷系統數據包括車輛的速度、加速度和轉速；根據所述駕駛行為相關參數向量，以及預先利用學習向量量化神經網絡算法構建的駕駛行為識別模型，確定駕駛行為屬于激進型、沉穩型或普通型。5.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述全球定位系統數據，對地圖中的道路進行實時路況分析，具體包括：調用地圖地址解析應用程序接口，將所述全球定位系統數據與具體路段名稱相對應，確定各時間段內在各路段上對應的所有車輛的平均速度；用各所述平均速度對應表征各時間段內各路段的實時路況。6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，在用各所述平均速度對應表征各時間段內各路段的實時路況之前，還包括：判斷在各時間段內在各路段上對應的所有車輛的平均速度中，平均速度為零的數量與平均速度的總數量之比是否小于預設比值；若是，則用各所述平均速度對應表征各時間段內各路段的實時路況；若否，則根據路段的功能性特征和/或擁堵的傳播特性，對所述平均速度為零的各路段的平均速度進行修正，用修正后的各所述平均速度對應表征各時間段內各路段的實時路況。7.如權利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據路段的功能性特征，對所述平均速度為零的各路段的平均速度進行修正，具體包括：確定與所述平均速度為零的各路段功能相似度最大的路段；將相似度最大的路段的平均速度作為所述平均速度為零的路段的修正后的平均速度。8.如權利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據擁堵的傳播特性，對所述平均速度為零的各路段的平均速度進行修正，具體包括：通過關聯規則...

【專利技術屬性】
技術研發人員：鮑媛媛，
申請(專利權)人：中國移動通信有限公司研究院，中國移動通信集團公司，
類型：發明
國別省市：北京,11