CN102927990B - 机车通过地理信息***确定城市道路最优路径的方法 - Google Patents
机车通过地理信息***确定城市道路最优路径的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102927990B CN102927990B CN201210419222.8A CN201210419222A CN102927990B CN 102927990 B CN102927990 B CN 102927990B CN 201210419222 A CN201210419222 A CN 201210419222A CN 102927990 B CN102927990 B CN 102927990B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- node
- urban road
- optimal path
- next node
- automobile
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种机车通过地理信息***确定城市道路最优路径的方法,其特征在于所述方法包括以下步骤:(1)通过地理信息***在城市道路电子地图上确定行进的起点节点位置和终点节点位置;(2)从起点节点开始在城市道路电子地图上寻找临近节点,然后根据Vt的大小选择最优路径中下一个节点的位置;其中Vt按照式(I)计算:Vt=LcosθViω/(L+CViω+aNViω)(I);(3)当选择的下一个节点不为终点节点时,以选择的下一个节点为起点节点按照步骤(2)进行循环搜索;否则,结束搜索,按照确定的节点顺序构建城市道路最优路径。该方法尽可能的模拟真实道路交通情况,结果可靠可行。
Description
技术领域
本发明属于电子地图上行驶最佳路径优化技术领域,具体涉及一种机车通过地理信息***确定城市道路最优路径的方法。
背景技术
据统计,目前提出的基于GIS的城市最短路径的算法大约有17种。F.Benjamin Zhan等人对其中的15种进行了测试,结果显示有3种效果比较好,它们分别是:TQQ、DKA以及DKD。其中TQQ算法的基础是图增长理论,较适合于计算单源点到其它所有节点之间的最短距离;后两种算法则是基于Dijkstra的算法,更适合于计算两点间的最短路径问题。总体来说,这些算法采用的数据结构及其实现方法由于受到当时计算机硬件发展水平的限制,将空间存储问题放到了一个很重要的位置,以牺牲适当的时间效率来换取空间节省。目前,空间存储问题已不是要考虑的主要问题,因此有必要对已有的算法重新进行考虑并进行改进,可以用空间换时间来提高最短路径算法的效率。
而现有的城市道路最优路径算法会耗费大量的时间,在结点很多的情况下会耗费很多的计算时间。而某些改进的算法虽然在时间上得到了改进,但是在计算结果上不一定令人满意,有很多需要改进的地方。同时由于现在的算法大量的都是在路径最短的基础上进行的计算,并不一定符合实际需求。因为很多人选择最短路径的目的实际上是选择花费时间最少的路径,但是最短的路径不一定代表花费时间最短。这要考虑到选择的路径的路况,如:道路等级、拥挤程度、红绿灯数量等。本发明因此而来。
发明内容
本发明目的在于提供一种机车通过地理信息***确定城市道路最优路径的方法,解决了现有技术中获得城市道路最优路径时没有考虑城市道路的红绿灯、车速和拥堵等路况造成路径选择不合理等问题。
为了解决现有技术中的这些问题,本发明提供的技术方案是:
一种机车通过地理信息***确定城市道路最优路径的方法,其特征在于所述方法包括以下步骤:
(1)通过地理信息***在城市道路电子地图上确定行进的起点节点位置和终点节点位置;
(2)从起点节点开始在城市道路电子地图上寻找临近节点,然后根据Vt的大小选择最优路径中下一个节点的位置;其中Vt按照式(I)计算:
Vt=LcosθViω/(L+CViω+aNViω) (I);
式(I)中L表示下一个节点与之前确定的节点间的路段长度,θ表示下一个节点与之前确定的节点间的路段与之前确定的节点和终点连接的线段的夹角,Viω表示在预定拥挤程度下城市道路不同等级的路段的机动车行驶速度,N表示红绿灯个数,a表示单位红绿灯花费时间,C为修正时间;
(3)当选择的下一个节点不为终点节点时,以选择的下一个节点为起点节点按照步骤(2)进行循环搜索;否则,结束搜索,按照确定的节点顺序构建城市道路最优路径。
优选的,所述方法中当选择的下一个节点没有临近节点,且选择的下一个节点不是终点节点时,舍弃当前确定的路径,返回到之前确定的节点按照步骤(2)在删除选择的下一个节点后的临近节点范围内进行下一个节点的确定。
修正时间的设置是因为车辆转弯,红绿灯造成的车辆减速等其他一些对行驶时间造成的影响。本发明提出一个能够在所提因素上加以考虑尽可能的模拟真实情况,同时在算法时间复杂度上得到了优化,能够快速的实现最优路径的搜索。
设s和j是网络中任意给定的2个节点,要寻找s到j的最优路径,该路径是由边和节点组成的,再不考虑真实路径时很显然是两点之间线段最短,也就是连接s、j两点的路径是最短路径,但是在实际情况下这样的情况很少,但是最趋近与这条直线的路径是最优的选择。因此可以利用GIS的技术在这一目标下找到一个可行解。
本发明技术方案的原理在于:从s点出发寻找与之相邻的节点,并把它们连接起来。使与s、j两点连线形成的夹角最小,假设寻找到了点s1,这从s1出发找到与s1、j夹角最小的下一节点。并这样递归下去。当搜索到终点j是跳出循环。由于是在城市道路的进行的,基于城市路径的合理性(每个地点都是可达的),总可以找到这样一个路径。
根据本发明的基本原理,本发明人发现一种情况,如图1所示,却是明显不合理的。如果按照上面的方法来进行搜索,显然会得到解s→k→j这样的解,但这个解明显没有s→l→m→j来的好,分析原因会发现是由于路径s、k过长的原因。因此需要综合考虑夹角的大小和路径的长度对路径选择的影响。
本发明提供的技术方案是采用图2所示的路段模型,其中L表示路段长度,θ表示路段与有效方向的夹角,Viω表示在一定拥挤程度下不同等级的路段的行驶速度,N表示红绿灯个数,a表示单位红绿灯花费时间。然后综合考虑这些因数,得到判定因子Vt,Vt代表有效速度。
Vt=LcosθViω/(L+CViω+aNViω);
通过判定因子Vt来进行判断路径中路段的可靠性;C为修正时间。
本发明与现有技术相比,具有如下的有益效果:
本发明技术方案可以尽可能的模拟真实道路交通情况,可以在保证尽可能的得到最优解的情况下,快速实现最优路径的搜索;本发明技术方案可以利用GIS技术的优势,对***实现近一步的优化。
附图说明
下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述:
图1为现有技术中进行最优路径的方法原理图;
图2为本发明技术方案中机车通过地理信息***确定城市道路最优路径的方法原理图。
图3为本发明技术方案进行具体实施时的工作流程图;
图4为利用本发明技术方案进行路径搜索时的流程图。
具体实施方式
以下结合具体实施例对上述方案做进一步说明。应理解,这些实施例是用于说明本发明而不限于限制本发明的范围。实施例中采用的实施条件可以根据具体厂家的条件做进一步调整,未注明的实施条件通常为常规实验中的条件。
实施例
如图3所示,本实施例机车通过地理信息***确定城市道路最优路径的方法,包括以下步骤:
(1)通过地理信息***在城市道路电子地图上确定行进的起点节点位置和终点节点位置;
(2)从起点节点开始在城市道路电子地图上寻找临近节点,然后根据Vt的大小选择最优路径中下一个节点的位置;其中Vt按照式(I)计算:
Vt=LcosθViω/(L+CViω+aNViω) (I);
式(I)中L表示下一个节点与之前确定的节点间的路段长度,θ表示下一个节点与之前确定的节点间的路段与之前确定的节点和终点连接的线段的夹角,Viω表示在预定拥挤程度下城市道路不同等级的路段的机动车行驶速度,N表示红绿灯个数,a表示单位红绿灯花费时间,C为修正时间(修正因为车辆转弯,红绿灯造成的车辆减速等其他一些对行驶时间造成的影响。
(3)当选择的下一个节点不为终点节点时,以选择的下一个节点为起点节点按照步骤(2)进行循环搜索;否则,结束搜索,按照确定的节点顺序构建城市道路最优路径。
具体的如图3所示,首先要对选中的区域采集数据,采用ArcGIS建立Coverage数据模型,然后在实地考察后再进行修改,得到最终可以使用的数据库,然后确定求解模型和方法,进行求解,并对求解结果进行验证。
如图4所示,具体的求解过程如下,设s和j是网络中任意给定的2个节点,要寻找s到j的最优路径算法步骤为:
第一步:初始化各个参数,确定各级别路段机动车时速表(表1)
第二步:从节点s开始搜索,并根据Vt的大小选择下一个搜索节点i(s的临近节点中i的Vt最大)
第三步:如果i是终点j结束搜索,不是则返回第二步继续搜索。若i节点没有临近节点且不是终点,则舍去这条路径并返回第二步继续搜索。
第四步:搜索的最终节点是终点,结束返回结果。
结果验证:
本实施例在苏州进行了试验,开始地点设置为南施街与吕巷村的交叉路口,结束地点设置为方前村和星龙街交叉口。输入要查询的开始地点,和结束地点,本实施例***会自动采取正向搜索和反向搜索两种方式。进行搜索。最后把预估行驶花费的时间和行驶路长返回。
最后确定两条行驶路线:方案1和方案2。方案1从吕巷村向东,到星塘街右拐到沈浒路继续东行,到榭雨街右拐弯,到现代大道左拐弯,到凤里街右拐弯至钟园路左拐弯,到长阳街右拐弯,到苏胜路右拐弯到星龙街,直行到方前村和星龙街交叉口。方案2从南施街向南到现代大道向东,到星塘街左拐到翠园路继续东行,到琉璃街右拐向南,到方洲路左拐弯向东直行,右拐弯到长阳街,到方前村左拐弯后直行到方前村和星龙街交叉口。
方案1的全程长10541.0米,花费时间901.3667毫秒;方案2的全程长9832.0米,花费时间837.73334毫秒。即根据***计算上面的程序方案1所用时间大约为0.901秒,方案2大约为0.837秒。而本实施例采用传统的Dijstra算法在相同的硬件条件下计算相同问题时耗费的时间大约为1.4秒。所以说本发明实施例得到的***是具有优越性的;而且从地图路径来看,方案1和方案2同时可以明显的看出***搜索的返回结果是值得信任的,因此本***的可信度是很高的。
上述实例只为说明本发明的技术构思及特点,其目的在于让熟悉此项技术的人是能够了解本发明的内容并据以实施,并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所做的等效变换或修饰,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (2)
1.一种机车通过地理信息***确定城市道路最优路径的方法,其特征在于所述方法包括以下步骤:
(1)通过地理信息***在城市道路电子地图上确定行进的起点节点位置和终点节点位置;
(2)从起点节点开始在城市道路电子地图上寻找临近节点,然后根据Vt的大小选择最优路径中下一个节点的位置;其中Vt按照式(I)计算:
Vt=LcosθViω/(L+CViω+aNViω) (I);
式(I)中L表示下一个节点与之前确定的节点间的路段长度,θ表示下一个节点与之前确定的节点间的路段与之前确定的节点和终点连接的线段的夹角,Viω表示在预定拥挤程度下城市道路不同等级的路段的机动车行驶速度,N表示红绿灯个数,a表示单位红绿灯花费时间,C为修正时间;
(3)当选择的下一个节点不为终点节点时,以选择的下一个节点为起点节点按照步骤(2)进行循环搜索;否则,结束搜索,按照确定的节点顺序构建城市道路最优路径。
2.根据权利要求1的方法,其特征在于所述方法中当选择的下一个节点没有临近节点,且选择的下一个节点不是终点节点时,舍弃当前确定的路径,返回到之前确定的节点按照步骤(2)在删除选择的下一个节点后的临近节点范围内进行下一个节点的确定。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201210419222.8A CN102927990B (zh) | 2012-10-29 | 2012-10-29 | 机车通过地理信息***确定城市道路最优路径的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201210419222.8A CN102927990B (zh) | 2012-10-29 | 2012-10-29 | 机车通过地理信息***确定城市道路最优路径的方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN102927990A CN102927990A (zh) | 2013-02-13 |
CN102927990B true CN102927990B (zh) | 2015-10-21 |
Family
ID=47642848
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201210419222.8A Expired - Fee Related CN102927990B (zh) | 2012-10-29 | 2012-10-29 | 机车通过地理信息***确定城市道路最优路径的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN102927990B (zh) |
Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105651276A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-06-08 | 天津盛购科技发展有限公司 | 一种基于动态线路规划仓库路径的*** |
CN105743783B (zh) * | 2016-04-12 | 2019-05-14 | 同济大学 | 基于bs-ts和自编码网络的车联网网络节点筛选方法 |
US10115305B2 (en) * | 2016-09-30 | 2018-10-30 | Nissan North America, Inc. | Optimizing autonomous car's driving time and user experience using traffic signal information |
CN111788532B (zh) | 2018-02-28 | 2022-05-10 | 北美日产公司 | 用于自主运载工具决策的运输网络基础设施 |
CN111968369B (zh) * | 2020-08-14 | 2021-07-20 | 山东师范大学 | 一种交通路径诱导方法及*** |
CN113494926A (zh) * | 2021-09-06 | 2021-10-12 | 深圳慧拓无限科技有限公司 | 一种寻路方法、装置以及设备 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5523765A (en) * | 1993-06-10 | 1996-06-04 | Alpine Electronics, Inc. | Method and apparatus for detecting vehicle location for a vehicle navigation system |
CN101777257A (zh) * | 2009-12-29 | 2010-07-14 | 北京世纪高通科技有限公司 | 获取路况信息的方法及*** |
CN102128629A (zh) * | 2010-01-13 | 2011-07-20 | 华为技术有限公司 | 一种路径规划方法及导航***以及地理信息*** |
CN102252687A (zh) * | 2011-07-06 | 2011-11-23 | 广东威创视讯科技股份有限公司 | 获取车辆最快行驶路径的方法与装置 |
CN102506885A (zh) * | 2011-10-31 | 2012-06-20 | 武汉光庭科技有限公司 | 应用用户习惯数据进行路径规划的方法 |
CN102741654A (zh) * | 2010-03-08 | 2012-10-17 | 三菱电机株式会社 | 路径搜索装置 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3154571B2 (ja) * | 1992-10-27 | 2001-04-09 | 松下電器産業株式会社 | 音声案内装置を備えた走行位置表示装置 |
JPH06301893A (ja) * | 1993-04-15 | 1994-10-28 | Toshiba Corp | 経路探索装置およびカーナビゲーション装置 |
JP5669593B2 (ja) * | 2011-01-24 | 2015-02-12 | 株式会社ナビタイムジャパン | 情報処理システム、情報処理サーバ、情報処理装置、情報処理方法、および、プログラム |
-
2012
- 2012-10-29 CN CN201210419222.8A patent/CN102927990B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5523765A (en) * | 1993-06-10 | 1996-06-04 | Alpine Electronics, Inc. | Method and apparatus for detecting vehicle location for a vehicle navigation system |
CN101777257A (zh) * | 2009-12-29 | 2010-07-14 | 北京世纪高通科技有限公司 | 获取路况信息的方法及*** |
CN102128629A (zh) * | 2010-01-13 | 2011-07-20 | 华为技术有限公司 | 一种路径规划方法及导航***以及地理信息*** |
CN102741654A (zh) * | 2010-03-08 | 2012-10-17 | 三菱电机株式会社 | 路径搜索装置 |
CN102252687A (zh) * | 2011-07-06 | 2011-11-23 | 广东威创视讯科技股份有限公司 | 获取车辆最快行驶路径的方法与装置 |
CN102506885A (zh) * | 2011-10-31 | 2012-06-20 | 武汉光庭科技有限公司 | 应用用户习惯数据进行路径规划的方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN102927990A (zh) | 2013-02-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102927990B (zh) | 机车通过地理信息***确定城市道路最优路径的方法 | |
CN104931063B (zh) | 路径规划方法 | |
CN104677374B (zh) | 多模式路线规划 | |
CN102538806B (zh) | 一种路径规划方法以及相关设备 | |
CN101694749B (zh) | 一种路径推测方法及装置 | |
CN102788584B (zh) | 道路坡度数据生成装置及生成方法、车辆用控制装置及车辆的能量消耗量预测装置 | |
CN106323321A (zh) | 一种车辆导航实时修正方法及*** | |
CN102081658A (zh) | 基于分层路网的路径搜索方法和装置 | |
CN112381472B (zh) | 一种地铁接驳公交线路优化方法、装置及存储介质 | |
CN103149577B (zh) | “北斗”导航、gps导航和历史数据融合的组合导航方法 | |
CN103903468B (zh) | 道路拥堵时间预警方法及装置 | |
CN104197948A (zh) | 一种基于交通信息预测的导航***及导航方法 | |
JP6081806B2 (ja) | 電動移動体情報提供装置、電動移動体情報提供方法、プログラム及びev管理システム | |
CN104266656A (zh) | 用于道路网的最短路径搜索方法及装置 | |
CN101409011A (zh) | 一种地图匹配和路径推测方法、装置和*** | |
CN112765753B (zh) | 一种公共交通超级网络构建方法 | |
CN108021686A (zh) | 一种快速匹配电子地图中公交线路与道路网络的方法 | |
CN103258440B (zh) | 一种基于道路属性和实时路况的行车轨迹还原算法 | |
CN106767857A (zh) | 车载导航偏航路径重算方法及装置 | |
CN106225800A (zh) | 基于实时路况信息的环境友好型车辆导航路径构建方法 | |
CN113295177B (zh) | 基于实时路况信息的动态路径规划方法及*** | |
CN104394568A (zh) | 车辆自组织网络中基于人工蛛网的地理位置路由方法 | |
JP6647172B2 (ja) | 経路同定装置、経路同定システム及び経路同定方法 | |
CN103245350B (zh) | 一种判断兴趣点可到达性的方法及装置 | |
CN111337047A (zh) | 基于多任务点约束的非结构化道路宏观路径规划方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20151021 Termination date: 20161029 |
|
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |