CN101231173A - 导航***中移动物体的行驶路线检索方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种利用A^*运算法则对移动物体的行驶路线进行检索的同时，对开放目录的节点进行快速排序，从而缩短检索时间的导航***中移动物体的行驶路线检索方法。该方法根据行驶路线的检索指令输入移动物体的出发地节点和目的地节点，并将上述出发地节点移动到开放目录中，然后将上述被移动到开放目录中的出发地节点设定为最佳节点，并在将其移动到封闭目录之后生成上述最佳节点的后续节点。然后在将生成的各个后续节点移动到开放目录的同时，计算启发式评价函数的整体费用，并将上述启发式评价函数的整体费用最少的节点设定为最佳节点，然后反复执行将最佳节点移动到封闭目录的动作，直到最佳节点是上述目的地节点时为止。

Description

导航***中移动物体的行驶路线检索方法

技术领域

本发明涉及一种在负责对车辆等规定移动物体的行驶路线进行检索并且依据检索出的行驶路线引导移动物体行驶的导航***中，在最短的时间内对移动物体的行驶路线进行检索的导航***中移动物体的行驶路线检索方法。

背景技术

导航***负责利用全球定位***(GPS：Global PositioningSystem)中的多个GPS卫星发送来的导向消息和安装在移动物体上的陀螺仪(gyroscope)及速度传感器等多个传感器所检测出的移动物体行驶状态的检测信号，对移动物体的当前位置进行检测，并将检测出的移动物体当前位置与地图数据进行对照并通过显示部显示。另外，导航***还提供了通过地图数据对移动物体出发地与规定目的地之间的行驶路线进行检索，并且依据检索出的行驶路线来引导移动物体按照行驶路线行驶，从而正确地找出想要到达的目的地的功能。

而且，导航***还能够在移动物体按照上述检索出的行驶路线行驶时，检索出位于移动物体行驶前方的包括交叉路口、地下车道、高架路或高速公路进出口等在内的规定导向参照地点，并且在移动物体接近上述被检索出的导向参照地点的规定距离之内时，在相关导向参照地点的位置上通过声音信号对移动物体的行驶路线进行引导，而且对移动物体是否脱离行驶路线驶向其他路线等进行判断，如果判断结果是脱离了路线时，则通知用户移动物体已经脱离路线，并促使移动物体返回行驶路线，从而使移动物体按照检索出的行驶路线正确行驶。

A^*运算法则被广泛地应用在对移动物体当前位置与目的地之间的行驶路线的检索中。上述A^*运算法则以能够对道路网进行最佳优先检索而著称，在被选择的启发式(heuristic)评价函数满足规定的特性时，其能够在比Dijkstra运算法则或MSP(Modifier Shortest Path)运算法则更狭小的空间内进行检索，同时查找出最佳的路线。

在A^*运算法则中使用启发式(heuristic)信息，是为了在每个节点上利用启发式评价函数来确定经过该节点的状况的好坏。并在同时拥有多个路线时，通过提示让启发式信息优先经过哪个路线的方式来尽可能高效地进行路线检索。

在A^*运算法则中，启发式评价函数能够首先对最理想的节点进行检索。在节点n中，启发式评价函数为如下所示的数学公式1。

【数学公式1】

f′(n)-g(n)+h′(n)

这里，f′(n)是启发式评价函数，代表整体费用(cost)；g(n)代表从出发地节点到达当前节点实际消耗的费用；h′(n)代表从当前节点到达目的地的最少预计费用；符号(′)代表预计费用。

另外，希望缩短行驶时间时，上述启发式评价函数也可以使用如下所示的数学公式2进行计算。

【数学公式2】

$f^{\′}\left(n\right)-t^{\′}\left(n\right)-g\left(n\right)+h^{\′}\left(n\right)-\underset{i-0}{\overset{n}{Q}}\frac{d_i\left(n\right)}{v_i\left(n\right)}+\frac{d^{\′}\left(n\right)}{v^{\′}}$

这里，t′(n)代表从出发地节点到达当前节点所花费的行驶时间；di(n)代表路线i上的实际行驶距离；vi(n)代表路线i上的最大行驶速度(最大限制速度)。实际的测定值g(n)是从出发地节点到达当前节点的各段行驶时间之和。各个路线的行驶时间是通过将实际距离di(n)与相关路线上的最大行驶速度vi(n)相除而求出的。推测值h′(n)可以通过将当前节点n与目的地节点之间的欧基里德(Euclidean)距离d′(n)与推测得到的移动物体的最大行驶速度v′相除来求出。这里，距离推测值使用的是欧基里德(Euclidean)距离。上述欧其里德距离是指从当前节点到目的地节点之间的最短距离，其比实际距离短或与实际距离相等。而且，如果推测出的移动物体的最大行驶速度在任何路线中都比实际行驶速度快或相同的话，则可以推测出通常情况下所得出的行驶时间值要比实际所需时间值小。简而言之，启发式运算法则的目的是使f′(n)达到最小。所以，运行时间就可以体现为最少值min(t′(n))。

启发式运算法则的运用是按步骤进行的，从出发地节点开始，持续扩充节点，直到生成了到达所指定目的地节点的节点时为止。而且，在各个步骤中，对已经发生的节点中最理想的节点进行扩充之后，就对该扩充节点进行封闭(close)处理，并且对理想节点的后续节点进行开放(open)处理。最理想的节点是费用最少(min(f′(n))的节点。在这个过程中，被连接到错误方向上的路线或终止节点等与障碍物相关的节点都被排除在外。所以，在进行行驶路线检索时，完全可以不必考虑不合理的路线或与死胡同相连的节点。启发式函数在确认是否生成某个扩充节点之后，对各个扩充节点的理想程度进行评价和使用。

这里，我们可以了解到各个扩充节点只能体现在双重连接目录的两端环节中的一端。在到达目的地节点之前，上述步骤被不断重复进行，如果到达了目的地节点，就按照顺序找出从目的地节点开始到达出发地节点之间的连接节点，并将其使用为最佳路线。

在启发式函数中，如果由于h′(n)超过了到达目的地节点所需要的实际费用而不进行推测的话，A^*运算法则就会找出到达目的地节点的最佳路线。h′(n)的超额推测是很容易就可以避免的，为什么这么说呢？这是由于h′(n)函数针对任何一个节点n都超过费用，所以无法进行推测。因此，如果在选择启发式函数时很用心，就能够很容易地做到被允许的程度。

A^*运算法则在通常情况下都被称作最佳的路线检索方式。这是由于A^*运算法则在对路线的检索过程中生成的节点数最少。由于最短路线基本费用的存在和可能允许的原因，所有的路线费用和费用预计值都比0大，只要存在最佳路线，该运算法则就能找出移动物体的最佳路线。

在这种A^*运算法则中，在把规定的后续节点移动到开放目录时，是按照各个节点的费用进行排序(sorting)的，在使用普通排序方法时，由于时间的复杂程度(time complexity)为O(n²)，所以需要大量的时间。

而且，即便使用原来最快的快速(Quick)排序方法，也需要时间的复杂程度为O(n log n)，因此，存在着在检索移动物体的行驶路线时需要消耗大量时间的问题。

发明内容

因此，本发明的目的在于提供一种导航***中移动物体的行驶路线检索方法，该方法能够在将后续节点***开放目录并进行排列时，利用二叉查找树或平衡二叉查找树在最快的时间内进行排序，以此来缩短行驶路线的检索时间。

具有上述目的的本发明的导航***中移动物体的行驶路线检索方法，其特征在于：根据行驶路线的检索指令输入移动物体的出发地节点和目的地节点，然后将上述出发地节点移动到开放目录中，并将上述移动到开放目录中的出发地节点设定为最佳节点并移动到封闭目录中，同时生成上述最佳节点的后续节点，并在将生成的各个后续节点移动到开放目录的同时，计算出启发式评价函数的整体费用，然后将上述启发式评价函数的整体费用最少的节点设定为最佳节点并将其移动到封闭目录，如此反复执行上述动作直到最佳节点是上述目的地节点时为止。

本发明的特征还在于：上述移动物体的出发地节点是将利用GPS接收机接收的导向消息和传感部检测出的移动物体行驶状态的检测信号进行混合引导所检测出的移动物体的当前位置。

本发明的特征还在于：上述启发式评价函数的整体费用利用上述数学公式1或数学公式2进行计算。

本发明的特征还在于：在将上述后续节点移动到开放目录的同时计算启发式评价函数的整体费用，并在逐个地选择后续节点的同时，对从出发地节点到后续节点之间花费的实际费用g(n)进行计算，并将上述选择的后续节点的反向指针指示为最佳状态并将其移动到开放目录，然后利用二叉查找树或平衡二叉查找树进行排序，同时计算出从上述移动到开放目录中的后续节点到达目的地节点之间的最少预计费用，并对启发式评价函数的整体费用进行计算，如果在开放目录中存在与上述选择的后续节点相同的节点时，则将后续节点的实际费用g(n)与相同节点的实际费用g(n)进行比较，当上述比较的结果是后续节点的实际费用g(n)比相同节点的实际费用g(n)低时，则把相同节点的实际费用g(n)变更为后续节点的实际费用g(n)，并将相同节点的反向指针指示为最佳状态；当封闭目录中存与上述被选择的后续节点相同的节点时，则将后续节点的实际费用g(n)与相同节点的实际费用g(n)进行比较，当比较的结果是后续节点的实际费用g(n)比相同节点的实际费用g(n)低时，则将相同节点的实际费用g(n)变更为后续节点的实际费用g(n)，并将相同节点的反向指针指示为最佳状态，同时将上述相同节点移动到开放目录，并利用二叉查找树或平衡二叉查找树进行排序。

本发明的特征还在于：当上述最佳节点是目的地节点时，则将其从封闭目录中所存储的最佳节点提升为出发地节点，同时将检索出的行驶路线通过显示部显示。

综上所述，本发明能够在A^*运算法则中对被移动到开放目录的后续节点进行排序，通过生成二叉查找树或平衡二叉查找树的方式进行排序，以此来缩短排序时间，因而能够缩短对移动物体的行驶路线进行检索所需要的整体时间。

附图说明

图1为应用本发明的行驶路线检索方法的导航***结构方块图。

图2为本发明的行驶路线检索方法的信号流程图。

图3为在本发明的行驶路线检索方法中，计算各个后续节点的启发式评价函数整体费用的动作信号流程图。

图4为现有的***排列方式和快速排列方式的时间复杂程度与本发明的平衡二叉查找树的时间复杂程度之间的比较示意图。

附图标记

100：天线       110：GPS接收机

120：传感部     130：地图数据存储部

140：控制部     150：显示部

160：指令输入部 170：引导声音生成部

180：扬声器

具体实施方式

下面参照附图对本发明的导航***中移动物体的行驶路线检索方法进行详细的说明。

图1为应用本发明的移动物体的行驶路线检索方法的导航***结构方块图。如图所示，包括通过天线100来接收多个GPS卫星发送的导向消息的GPS接收机110；安装有例如用来检测移动物体的行驶角度的陀螺仪和用来检测移动物体的行驶速度的速度传感器等多个传感器的负责对移动物体行驶状态进行检测的传感部120；存储有地图数据的地图数据存储部130；通过利用上述GPS接收机110和传感部120的检测信号进行混合引导来对移动物体的当前位置进行检测，并将检测出的移动物体当前位置与存储在上述地图数据存储部130的地图数据进行对照，然后执行对移动物体的行驶路线进行检索和针对检索出的行驶路线的引导动作，同时计算出到达各个规定导向参照地点或目的地的剩余距离和预计行驶时间，并进行引导的控制部140；根据用户的操作发出动作指令并输入到上述控制部140的指令输入部150；根据上述控制部140的控制将地图数据、移动物体的当前位置和移动物体的行驶路线等通过画面进行显示的显示部160；根据上述控制部140的控制，生成引导声音信号并利用扬声器180进行输出的引导声音生成部170。

在具有上述结构的导航***中，当用户发出对移动物体的出发地到规定目的地之间的行驶路线进行检索的指令时，控制部140就利用地图数据存储部130中存储的地图数据，运用A^*运算法则来对移动物体的行驶路线进行检索，并将检索出的行驶路线显示在显示部150上以便让用户确认。

在结束对上述行驶路线的检索的状态下，当移动物体处于行驶中时，利用GPS接收机110接收到的导向消息和传感部120检测出的移动物体的行驶状态检测信号，由控制部140对移动物体的当前位置进行检测，并将检测出的移动物体的当前位置与预先存储在地图数据存储部130中的地图数据进行对照，然后通过显示部160进行输出，并将移动物体的当前位置与地图一起通过画面显示。

而且，控制部140在移动物体行驶前方的规定距离之内存在交叉路口、岔路口和汇合路口等规定的导向参照地点时，则根据本发明的剩余距离/行驶预计时间的引导方法，计算出从移动物体的当前位置到达导向参照地点的剩余距离和预计行驶时间，并通过显示部150显示，而且计算出从移动物体的当前位置到达目的地之间的剩余距离和预计行驶时间，然后通过显示部150显示，必要时控制引导声音生成部170针对相关导向参照地点和目的地生成引导声音信号，并且将生成的引导声音信号通过扬声器180进行输出，从而引导移动物体的行驶。

另一方面，图2为本发明的行驶路线检索方法的信号流程图。如图所示，在步骤200中，如果用户对指令输入部160进行操作并发出对移动物体的行驶路线进行检索的指令时，控制部140则在步骤202中输入移动物体的出发地和目的地节点。

这里，移动物体的出发地节点也可以设定为通过利用GPS接收机110所接收的导向消息和传感部120检测出的移动物体的行驶状态检测信号进行的混合引导方式所检索出的移动物体的当前位置。

也就是说，GPS接收机110负责接收到至少4个以上由多个GPS通过卫星发送出的导向消息，然后利用接收到的导向消息计算DOP(Dilution of Precision)的值。当利用所接收的导向消息计算出的移动物体当前位置的可信度增高时，上述DOP的值就下降，当可信度降低时上述DOP的值就增高。控制部140对上述GPS接收机110输出的DOP值与预先设定好的临界值相比较，以此判断导向消息的可信度。如果上述判断的结果具有可信度，则利用上述导向消息对移动物体的当前位置进行检测；如果不具备可信度，则从之前利用具有可信度的导向消息检测出的移动物体的最终位置开始，通过利用传感部120的检测信号对移动物体的当前位置进行检测的混合引导方式，对移动物体的当前位置进行检测。在上述步骤202中，也可以将上述通过混合引导方式检测出的移动物体的当前位置设定为移动物体的出发地节点。

然后在步骤204中，控制部140将移动物体的出发地节点移动到开放目录中，并且在步骤206中对开放目录是否为空目录进行判断。在上述步骤206中，如果开放目录是空目录，控制部140就在步骤208中将利用启发式评价函数计算出的整体费用最低的节点设定为最佳节点，并且在步骤210中将上述设定的最佳节点移动到封闭目录中。

然后在步骤212中，对上述设定的最佳节点是否是目的地节点进行判断。如果判断的结果为不是目的地节点，控制部140就在步骤214中以上述最佳节点为基准生成后续节点，并在步骤216中针对上述生成的后续节点计算启发式评价函数的整体费用。

上述启发式评价函数的整体费用计算如图3所示，在步骤300中，依次逐个地选择后续节点，并在步骤302中计算出上述选择的后续节点的费用g(n)。即计算出从移动物体的出发地节点到达当前选择的后续节点的实际费用。

然后在步骤304中，对开放目录中是否存在与上述选择的后续节点相同的节点进行判断。如果判断的结果是开放目录中存在与后续节点相同的节点时，则在步骤306中将后续节点的费用g(n)与开放目录中的相同节点的费用g(n)进行比较。如果上述步骤306的比较结果是后续节点的费用g(n)比相同节点的费用g(n)低时，控制部140则在步骤308中将相同节点的费用g(n)变更为后续节点的费用g(n)，并在步骤310中将相同节点的反向指针指示为最佳状态。也就是说，以上述作为后续节点的相同节点为基准，直接将前面节点指示为最佳状态。

而且，如果上述步骤304的判断结果是开放目录中不存在与后续节点相同的节点时，控制部140则在步骤312中对封闭目录中是否存在与后续节点相同的节点进行判断。如果判断的结果是封闭目录中存在与后续节点相同的节点时，控制部140则在步骤314中对后续节点的费用g(n)和封闭目录中的相同节点的费用g(n)进行比较。当上述步骤314的比较结果是后续节点的费用g(n)比相同节点的费用g(n)低时，控制部140则在步骤316中将相同节点的费用g(n)变更为后续节点的费用g(n)，并在步骤318将相同节点的反向指针指示为最佳状态，然后在步骤320中将上述封闭目录中的相同节点移动到开放目录中并进行排序。这里，上述开放目录的排序是指生成例如二叉查找树或平衡二叉查找树进行排序。

另外，如果上述步骤312的判断结果是封闭目录中不存在与后续节点相同的节点时，控制部140则在步骤322中将后续节点的反向指针指示为最佳状态，然后在步骤324将后续节点移动到开放目录中，并生成二叉查找树或平衡二叉查找树进行排序。

然后在步骤326中，对从上述后续节点到达目的地节点的最少预计费用h′(n)进行计算，并在步骤328中在上述后续节点的费用g(n)上加上从后续节点到达目的地节点的最少预计费用h′(n)，并计算出启发式评价函数的整体费用。

同样，如果结束了对一个后续节点的费用计算，控制部140则在步骤330中对是否存在下一个后续节点进行判断，如果判断的结果是存在下一个后续节点时，则返回上述步骤300并选择后续节点，在计算出后续节点的费用g(n)之后，对其是否存在于开放目录或封闭目录中进行判断，同时重复对启发式评价函数的整体费用进行计算的动作。

同样，如果结束了对后续节点的启发式评价函数的整体费用计算，控制部140则返回上述步骤206并对开放目录是否为空目录进行判断，如果开放目录是空目录时，则将利用启发式评价函数计算出的整体费用最低的节点设定为最佳状态，并将设定的最佳节点移动到封闭目录，然后当最佳节点不是目的地节点时，以最佳节点为基准生成后续节点，并反复进行针对生成的后续节点计算启发式评价函数的整体费用的动作。

在上述动作中，当上述步骤206的判断结果是开放目录为空目录时，则表示发生了错误并且不存在后续节点，由此判断出步骤218中对行驶路线的检索动作失败，并且结束检索。

而且，如果在上述步骤210被移动到封闭目录的最佳节点在步骤212中被判断为目的地节点时，则表示结束了对移动物体的出发地节点与目的地节点之间行驶路线的检索，控制部140则在步骤220中将封闭目录中存储的最佳节点提升为出发地节点，同时将检索出的行驶路线依次通过显示部150进行显示并显示出行驶路线，至此，对移动物体行驶路线的检索动作宣告结束。

在本发明中，在将后续节点移动到开放目录并进行排序时，使用了二叉查找树或平衡二叉查找树进行排序的方式，这样可以缩短排序时间。

也就是说，在利用图4所示的现有普通***方法对后续节点进行排序时，由于节点数量多，所以时间复杂程度是0(n²)；而现有的快速(Quick)排序方法的时间复杂程度是0(n log n)。但是，本发明通过使用平衡二叉查找树进行排序的方式，能够将时间复杂程度缩短到0(log n)。

另外，上面虽然参照附图对本发明的理想实施例进行了详细说明，但是具备本领域知识的从业人员完全可以在权利要求范围内，在不脱离本发明的宗旨或领域的前提下，对本发明进行多种改造和变化。

Claims (8)

1.一种导航***中移动物体的行驶路线检索方法，其特征在于包括以下步骤：

第一步骤，根据行驶路线的检索指令，输入移动物体的出发地节点和目的地节点，并将上述出发地节点移动到开放目录；

第二步骤，将上述被移动到开放目录的出发地节点设定为最佳节点并将其移动到封闭目录中；

第三步骤，生成上述最佳节点的后续节点，并在将生成的各个后续节点移动到开放目录的同时，计算出启发式评价函数的整体费用，然后将上述启发式评价函数的整体费用最少的节点设定为最佳节点，并将其移动到封闭目录，如此反复执行上述动作，直到最佳节点是上述目的地节点时为止。

2.如权利要求1所述的导航***中移动物体的行驶路线检索方法，其特征在于：

上述移动物体的出发地节点是通过利用GPS接收机接收到的导向消息和传感部检测到的移动物体行驶状态的检测信号进行混合引导的方式检测出的移动物体的当前位置。

3.如权利要求1所述的导航***中移动物体的行驶路线检索方法，其特征在于：

上述启发式评价函数的整体费用利用下面的数学公式进行计算；

f′(n)-g(n)+h′(n)

这里，f′(n)是启发式评价函数，表示整体费用；g(n)是从出发地节点到达当前节点所花费的实际费用；h′(n)是从当前节点到达目的地节点需要花费的最少预计费用。

4.如权利要求1所述的导航***中移动物体的行驶路线检索方法，其特征在于：

上述启发式评价函数的整体费用利用下面的数学公式进行计算；

$f^{\′}\left(n\right)=t^{\′}\left(n\right)=g\left(n\right)+h^{\′}\left(n\right)=\underset{t=o}{\overset{n}{Q}}\frac{d_i\left(n\right)}{v_i\left(n\right)}+\frac{d^{\′}\left(n\right)}{v^{\′}}$

f′(n)是启发式评价函数，表示整体费用；t′(n)是从出发地节点到达当前节点所花费的行驶时间；g(n)是从出发地节点到达当前节点所花费的实际费用；h′(n)是从当前节点到达目的地节点需要花费的最少预计费用；di(n)是路线i中的实际行驶距离；vi(n)是路线i中的最大行驶速度；相关路线的实际距离是di(n)；而vi(n)是最大行驶速度。

5.如权利要求1所述的导航***中移动物体的行驶路线检索方法，其特征在于：

将上述后续节点移动到开放目录的同时计算启发式评价函数的整体费用，该计算过程包括以下步骤：

第一步骤，逐个地选择后续节点，同时计算出从出发地节点到达后续节点所花费的实际费用g(n)；

第二步骤，将上述选择的后续节点的反向指针指示为最佳状态，并在将其移动到开放目录之后，利用二叉查找树或平衡二叉查找树进行排序；

第三步骤，对从上述移动到开放目录的后续节点开始到达目的地节点需要花费的最少预计费用进行计算，同时计算出启发式评价函数的整体费用。

6.如权利要求5所述的导航***中移动物体的行驶路线检索方法，其特征在于还包括以下步骤：

当开放目录中存在与上述被选择的后续节点相同的节点时，将后续节点的实际费用g(n)与相同节点的实际费用g(n)进行比较的步骤；

如果上述比较的结果是后续节点的实际费用g(n)比相同节点的实际费用g(n)低时，则将相同节点的实际费用g(n)变更为后续节点的实际费用g(n)，并将相同节点的反向指针指示为最佳状态的步骤。

7.如权利要求5所述的导航***中移动物体的行驶路线检索方法，其特征在于还包括以下步骤：

当封闭目录中存在与上述被选择的后续节点相同的节点时，将后续节点的实际费用g(n)与相同节点的实际费用g(n)进行比较的步骤；

如果上述比较的结果是后续节点的实际费用g(n)比相同节点的实际费用g(n)少时，则将相同节点的实际费用g(n)变更为后续节点的实际费用g(n)，并将相同节点的反向指针指示为最佳状态的步骤；

将上述相同节点移动到开放目录，并利用二叉查找树或平衡二叉查找树进行排序的步骤。

8.如权利要求1所述的导航***中移动物体的行驶路线检索方法，其特征在于还包括以下步骤：

当上述最佳节点是目的地节点时，将其从封闭目录中存储的最佳节点提升为上述出发地节点，同时将检索出的行驶路线显示在显示部的步骤。

Images