CN104197948A - 一种基于交通信息预测的导航***及导航方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于交通信息预测的导航***，其特征在于，包括车载导航终端和导航服务器，车载导航终端包括GPS定位模块、电子地图模块和导航处理模块，导航服务器包括实时交通信息收集模块、交通信息预测模块、交通信息存储模块和导航路径规划模块，GPS定位模块将车辆位置信息和速度信息发送至实时交通信息收集模块，交通信息存储模块将实时及预测的交通信息发送至电子地图模块，导航路径规划模块将导航路径信息发送至导航处理模块，导航处理模块将处理好后的导航路径信息发回至导航路径规划模块。本发明考虑未来的交通路况变化和本车的道路选择对交通的影响，使导航路径更接近真正的最优路径的特点。

Description

一种基于交通信息预测的导航***及导航方法

技术领域

本发明涉及一种基于交通信息预测的导航***及导航方法，属于车辆导航领域。

背景技术

车辆导航***包括车辆定位、电子地图和路径规划几个部分。导航要解决的问题就是根据电子地图提供的道路等相关交通信息，确定导航对象在电子地图上的当前位置，并根据导航的目的地、交通信息和用户设定的优化目标来搜寻最优路径。

传统的导航***主要是单机离线导航***，它具有GPS定位功能，预储存的电子地图和导航路径计算能力，根据固定的电子地图提供的道路信息来进行导航，也可以根据历史信息来避开经常拥堵的路段。这种导航***在一般情况下效果良好，但由于不能获得实时的在线交通信息，在时有拥堵的城市交通中不能得到最佳的导航路径。

现在的导航***大都具有无线连接，可以通过无线网络来得到实时的交通信息，通过实时的交通信息来进行导航路径的选择。实时的交通信息可以很大程度解决了单机导航***的实时信息获取问题。

但是，随着导航***的大量使用，带来了一个新的问题：那就是在交通高峰时期使用导航***的车辆比例越高，交通拥堵情况会越严重。这是由于导航***使用的是统一的算法，车辆选择的最优路径是高度一致的，由于车辆都选择了当前时刻的“最优路径”，在下一个时刻，该路径就反倒变成了最拥堵的路径。为了解决这个问题，有文献提出了对多条可能的导航路径进行随机选择。多路径的随机选择虽然在一定程度上解决了“最优路径”冲突的问题，但是由于路径的随机选择，路径不管是从单个车辆还是全路网来说都不一定是最优。这样会降低用户对导航***的信任度，使导航***一定程度上失去意义。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供了一种通过对将来时间的交通信息预测和道路选择，从而得到最优路径的基于交通信息预测的导航***及导航方法，解决了传统导航***的算法统一，车辆选择的最优路径是高度一致，导致该路径交通拥堵的问题。

为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是提供了一种基于交通信息预测的导航***，其特征在于，包括车载导航终端和导航服务器，车载导航终端包括GPS定位模块、电子地图模块和导航处理模块，导航服务器包括实时交通信息收集模块、交通信息预测模块、交通信息存储模块和导航路径规划模块，GPS定位模块将车辆位置信息和速度信息发送至实时交通信息收集模块，交通信息存储模块将实时及预测的交通信息发送至电子地图模块，导航路径规划模块将导航路径信息发送至导航处理模块，导航处理模块将处理好后的导航路径信息发回至导航路径规划模块。

一种基于交通信息预测的导航***的导航方法，其特征在于，包括以下两种情况：

第一种是基于交通信息预测的导航***在正常交通路况下的导航方法，其包括以下步骤：

步骤11：取得当前的实时交通路况信息；取得当前已经进行路径规划的车辆导航路径信息；

步骤12：使用当前的实时交通路况信息以及已进行路径规划的车辆导航路径信息进行未来各路径的各时段交通路况预测；

步骤13：通过GPS定位当前位置，根据车辆导航请求以及预测的将来各时段各条路径交通路况信息进行车辆导航路径计算并进行导航路径选择；

步骤14：储存车辆导航路径，以备后续车辆选择导航路径使用；

第二种是基于交通信息预测的导航***在突发交通路况下的导航方法，其包括以下步骤：

步骤21：发送突发交通路况信息取得实时交通路况信息，并清除经过该路段的车辆导航路径，并把突发交通事故路段的通行时间设为无穷大；

步骤22：对规划路径经过突发交通事故路段的车辆中离突发交通路况点最近的车辆重新进行路径规划；

步骤23：根据当前的实时交通路况信息和已经重新规划路线的车辆导航路径信息，进行将来各路径的各时段交通路况预测；

步骤24：判断是否存在无导航路径的车辆；

步骤25：如果存在，跳到步骤26；如果不存在则结束；

步骤26：根据预测的将来各时段各条路径交通路况信息进行车辆导航路径计算并进行导航路径选择；

步骤27：储存车辆导航路径，以备后续车辆选择导航路径使用，重复步骤22-步骤25。

现有的导航路径规划算法一般只根据当前的实时交通信息进行导航，而并不考虑未来的交通路况变化和本车的道路选择对交通的影响。而本发明涉及实时交通信息采集、车辆定位及导航终端和服务器端进行交通信息预测和路径规划的方法。其导航***化及路径规划算法有以下优点：

1.由于交通路况是与时间相关的，通过对将来时间的交通信息预测，可以得到更接近真实情况的交通信息，从而使导航路径更接近真正的最优路径。

2.考虑本车辆的路径选择对未来道路状况的影响，避免所有车辆都选择在现在时刻最优的路径导致最优路径反而最拥堵。

附图说明

图1为一种基于交通信息预测的导航***在正常交通路况下的工作流程；

图2为一种基于交通信息预测的导航***在突发交通路况下的工作流程；

图3为一种基于交通信息预测的导航***的***结构示意图；

图4为实时交通路况的示意图；

图5为预测交通路况的示意图；

图6为普通导航***大量车辆选路的示意图；

图7为本发明导航***大量车辆选路的示意图。

具体实施方式

为使本发明更明显易懂，兹以优选实施例，并配合附图作详细说明如下。

本发明的导航方法根据当前的实时交通信息以及当前已经进行路径选择的车辆路径信息，预测未来各路径的交通路况，并根据预测的交通路况来进行当前车辆的路径选择，选出当前时刻的最优路径。由于后续各车辆的导航都是基于当前已有的导航路径进行选择的，因此不会产生现有导航***的“最优路径”冲突问题。

本发明的正常交通路况下的导航方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤11：取得当前的实时交通路况信息；取得当前已经进行路径规划的车辆导航路径信息；

步骤12：使用当前的实时交通路况信息以及已进行路径规划的车辆导航路径信息进行未来各路径的各时段交通路况预测；

步骤13：通过GPS定位当前位置，根据车辆导航请求(即输入目的地)以及预测的将来各时段各条路径交通路况信息进行车辆导航路径计算并进行导航路径选择；

步骤14：储存车辆导航路径(即存储当前车辆的路径选择信息)，以备后续车辆选择导航路径使用。

本发明中的交通路况预测采用宏观交通流模型来进行；也可以采用时间序列模型、神经网络以及支持向量机等任何其他方法来进行交通信息预测。

本发明中的基于交通信息预测的车辆导航路径计算采用时间依赖网络最短路径算法实现；路径规划也可以采用其他路径规划算法来进行。

为了便于计算机处理并减少交通路况预测的运算量和储存量，本发明的***采用分时间段来进行实时交通数据的采集和预测。时间段的选择可以根据交通路况的复杂度和变化的快慢来选取，比如快速变化的市中心道路每1分钟计算一次，而郊区的道路可以每5分钟计算一次。

本发明还提出了一种在发生突发交通路况(如交通事故、道路毁坏、交通管制等导致道路中断)时的车辆导航路径分配方法，如图2所示，该分配方法的步骤为：

步骤21：发送突发交通路况信息取得实时交通路况信息，并清除经过该路段的车辆导航路径，并把突发交通事故路段的通行时间设为无穷大；

步骤22：对规划路径经过突发交通事故路段的车辆中离突发交通路况点最近的车辆重新进行路径规划；

步骤23：根据当前的实时交通路况信息和已经重新规划路线的车辆导航路径信息，进行将来各路径的各时段交通路况预测；

步骤24：判断是否存在无导航路径的车辆；

步骤25：如果存在，跳到步骤26；如果不存在则结束，即所有原导航路径经过突发交通路况点的车辆都重新规划导航路径；

步骤26：根据预测的将来各时段各条路径交通路况信息进行车辆导航路径计算并进行导航路径选择；

步骤27：储存车辆导航路径，以备后续车辆选择导航路径使用，重复步骤22-步骤25。

为了提高效率，也可以采用交通流分配算法，按照距离拥堵点的远近，分配进行交通流分配。比如先对交通拥堵点500米范围内的车辆运行一次交通流分配算法，然后对1000米范围内的车辆进行一次分配算法。

本发明的一种基于交通信息预测的导航***，其包括车载导航终端和导航服务器两个部分，如图3所示，车载导航终端包括GPS定位模块、电子地图模块和导航处理模块，车载导航终端向导航服务器发送源和目的地信息进行导航请求，根据从导航服务器得到的导航路径信息和电子地图信息进行路径导航。同时，车载导航终端根据导航服务器端的要求定时报告通过GPS定位模块得到的实时车辆位置信息和速度信息。导航服务器包括实时交通信息收集模块、交通信息预测模块、交通信息存储模块和导航路径规划模块，导航服务器的实时交通信息收集模块收集使用本导航***的车辆位置信息和速度信息，从交通部门获得，以及其他途径获得的实时交通信息数据。交通信息预测模块通过实时交通信息、历史交通信息以及使用本导航***的车辆路径规划信息，通过预测算法得到未来各个时间段的交通路况预测信息。交通信息存储模块将实时及预测的交通信息发送至电子地图模块，导航路径规划模块将导航路径信息发送至导航处理模块，导航处理模块将处理好后的导航路径信息发回至导航路径规划模块。

交通信息存储模块对历史的实际交通信息，本时间段交通信息和预测的交通信息进行存储，以用于后续的交通信息预测和导航路径规划。

导航路径规划模块接受导航终端用户的请求，根据交通信息存储模块的现在及未来各时间段交通信息进行导航路径规划，以得到与时间相关的最优的导航路径，存储导航路径以备下一步交通信息预测用。

如图4-图7所示，打叉符号表示拥堵路段，其他表示通畅路段。其中用粗长线表示的南北向道路5及东西向道路C为快速道路，其他道路为普通道路。

从图4中可以看出C2-C3路段从西向东和A3-B3路段从北向南由于交通流量大导致交通拥堵。如图5所示，为预测交通路况的示意图，C2-C3路段的车辆开行到C3-C4路段，导致C3-C4路段从西向东拥堵；A3-B3路段的车辆开行到B3-C3路段导致B3-C3路段从北向南拥堵。

车辆导航情景1：假设有一辆车需要从B2出发到D4，如图4-图5所示。

对于现有的采用普通导航***的路径规划，路径选择将是避开C2-C3路段，选择B2-＞B3-＞C3-＞C4-＞D4。但是，由于交通路况是会随时间变化的，当车辆到达B3-C3的时候，该路段开始拥堵，并且前方路段C3-C4也开始拥堵，显然该路径不是最优的路径。

而对于采用本发明导航***的车辆，由于导航路径是综合实时和预测交通路况选择的，***将选择B2-＞C2-＞D2-＞D3-＞D4以动态避开拥堵路段。

车辆导航情景2：下班高峰期，有大量车辆需要从A3、A4开往F5、F6，从A5、A6开往F3、F4，如图6-图7所示。不同的线条表示不同的车流导航路径。

如果所有车辆均采用普通导航***，那么所有车辆将选择南北向快速道路5，而大量的车辆同时涌向快速路5，将导致南北向道路5拥堵，所有车辆都堵在现在看起来为畅通的道路5上，如图6所示。

而采用本发明导航***的车辆，将根据已选择导航路径车辆对未来交通路况的影响，依次分别选择南北向道路3、5、6以及东西向快速道路C(例如，A3-＞C3-＞C6-＞F6，A6-＞C6-＞C3-＞F3)，提高路网的利用率，同时使所有用户都快速到达目的地，如图7所示。

Claims (2)

1.一种基于交通信息预测的导航***，其特征在于，包括车载导航终端和导航服务器，车载导航终端包括GPS定位模块、电子地图模块和导航处理模块，导航服务器包括实时交通信息收集模块、交通信息预测模块、交通信息存储模块和导航路径规划模块，GPS定位模块将车辆位置信息和速度信息发送至实时交通信息收集模块，交通信息存储模块将实时及预测的交通信息发送至电子地图模块，导航路径规划模块将导航路径信息发送至导航处理模块，导航处理模块将处理好后的导航路径信息发回至导航路径规划模块。

2.一种基于交通信息预测的导航***的导航方法，其特征在于，包括以下两种情况：

第一种是基于交通信息预测的导航***在正常交通路况下的导航方法，其包括以下步骤：

步骤11：取得当前的实时交通路况信息；取得当前已经进行路径规划的车辆导航路径信息；

步骤12：使用当前的实时交通路况信息以及已进行路径规划的车辆导航路径信息进行未来各路径的各时段交通路况预测；

步骤13：通过GPS定位当前位置，根据车辆导航请求以及预测的将来各时段各条路径交通路况信息进行车辆导航路径计算并进行导航路径选择；

步骤14：储存车辆导航路径，以备后续车辆选择导航路径使用；

第二种是基于交通信息预测的导航***在突发交通路况下的导航方法，其包括以下步骤：

步骤21：发送突发交通路况信息取得实时交通路况信息，并清除经过该路段的车辆导航路径，并把突发交通事故路段的通行时间设为无穷大；

步骤22：对规划路径经过突发交通事故路段的车辆中离突发交通路况点最近的车辆重新进行路径规划；

步骤23：根据当前的实时交通路况信息和已经重新规划路线的车辆导航路径信息，进行将来各路径的各时段交通路况预测；

步骤24：判断是否存在无导航路径的车辆；

步骤25：如果存在，跳到步骤26；如果不存在则结束；

步骤26：根据预测的将来各时段各条路径交通路况信息进行车辆导航路径计算并进行导航路径选择；

步骤27：储存车辆导航路径，以备后续车辆选择导航路径使用，重复步骤22-步骤25。