CN105825666A - 基于路面湿度检测的城市洒水车智能调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于路面湿度检测的城市洒水车智能调度方法。本发明将ITS的技术应用于市政工程领域,结合湿度检测***,使之具体的适用于洒水车的智能调度。一方面可以作为司机行驶路线的规划参考,同时还可以对急需洒水的地区做出标示。最大限度的利用洒水车资源,减少资源浪费的同时提高了洒水车的利用率。
Description
技术领域
本发明属于市政工程的智能调度领域,具体涉及一种基于路面湿度检测的城市洒水车智能调度方法。
背景技术
在智能调度领域,主要涉及GPS智能交通***(IntelligentTransportationSystem,简写为ITS)。ITS的中心思想方法是利用最先进的计算机、通讯、监视、控制等科学技术,使交通运输达到人—车—路综合协调的新境界,提高道路的使用效率,节约能源,保护环境。
ITS是在交通面临着拥挤、阻塞、大气环境恶化及能源危机等情况下产生的,因而ITS的研究成果及其利用确实给发达国家带来了明显的效益。
一般应用于缓解交通需求矛盾,提高交通通行能力,减少中心区交通负荷。该阶段的目的是充分利用现有条件,主要解决中心区交通拥堵,有目的地改进交通控制中心监控***,改善交通结构,减少交通需求,为ITS创造必要的技术条件和交通环境。
发明内容
本发明针对现有技术的不足,提供了基于路面湿度检测的城市洒水车智能调度方法。
本发明的具体方法是:
步骤1.将所涉及的地图按照洒水车保有量和行政区等原因进行分区,每个洒水车管控一片特定的区域,在调度时,该洒水车之间的调度***相互独立,并只在自己所属的区域内进行调度。
步骤2.借助湿度检测***(湿度传感器、单片机、电源和蓝牙模块)实现路段的湿度检测工作,并将湿度无线传输至控制中心。得到路段的湿度值。在实际应用中,湿度传感器设置在重要路口进行采样。
步骤3.借助GPS获取洒水车的位置。
步骤4.根据上述获得的路段湿度值,主要利用图的深度遍历来实现洒水车的智能调度。具体包括以下步骤:
步骤4-1.删去湿度大于90%的测试点(正在下雨或没有洒水必要)。
步骤4-2.选取最靠近洒水车的测试点作为基点,不妨称为A,利用图的深度遍历算法,选取该测试点附近湿度最低的点为下一个目标,称为B,再用B作为基点,重复上述步骤,选出下一个目标测试点C,以此类推。一般一次计算三个点。考虑洒水车的实际行进速度和采样点之前间隔的距离,每次导航的间隔时间(以三个点计算)应该在15~20分钟,完全在数据传输和程序计算速度的范围内。
步骤4-3.将计算结果返回到洒水车上,并在地图上标示出来,方便司机辨识推荐的路线。
步骤4-4.重复步骤4-2和步骤4-3来重新规划路线,重新规划路线时,半小时内洒水车经过的点不会进入之后的规划路线中。
另外:在控制中心对应的导航***上,为了方便司机随机应变,临时人工规划路线,若附近有洒水车,会标注出其他洒水车的位置,湿度低于25%的地段(非常干燥,有可能有粉尘)会有提示,司机可以根据自身实际情况灵活选择。
本发明的有益效果在于:将ITS的技术应用于市政工程领域,结合湿度检测***,使之具体的适用于洒水车的智能调度。一方面可以作为司机行驶路线的规划参考,同时还可以对急需洒水的地区做出标示。最大限度的利用洒水车资源,减少资源浪费的同时提高了洒水车的利用率。
附图说明
图1为经简化后的交通图。
图2为GPS获取洒水车位置示意图。
图3为第一个目标点确立过程示意图。
图4为第二个目标点确立过程示意图。
图5为第三个目标点确立过程示意图。
图6为推荐路径示意图。
具体实施方式
以下结合附图对发明作进一步说明。
首先要根据地图选出重要路口安装湿度传感器,一般选取十字路口安装传感器进行检测。在十字路口比较密集的区域,可以有选择的在比较重要的路口进行安装,尽量使得传感器之间的距离比较平均,避免出现传感器安装非常失衡的情况。
同时根据当地洒水车的保有量对地图进行分割。如某一地区洒水车的保有量为3辆,则在大致均匀分配的基础上,根据行政划分、道路系数情况等等实际因素将区域分成三块。其次将该地区分区后对应的地图分别导入***中,分别应用于对应的洒水车。然后将装有传感器的路口进行标记,设置为采样点。
启动***后,通过湿度传感器***和GPS***获取个采样地点的湿度数据和洒水车的位置。
图1为经简化后的交通图,其中黑色方块代表采样点,一般默认为十字路口。设有A~L共12个模拟点。点与点之间有黑色连线的代表两个采样点之间有方便洒水车通行的道路。
之后***通过GPS获取洒水车位置(如图2所示),同时对区域中的采样点进行简要分析,对湿度低于25%的采样点进行标记(如图中G点),方便司机人工调整路线,同时筛选出湿度大于90%的采样点(如图中D点),不参与调度。
初步分析完成之后,利用图的深度遍历的算法,先标记距离洒水车最近的采样点(E点)作为基点(见图3),接着标记可由该点直接到达的点(C、F、J、K点),D点可由E点直接到达,但是因为湿度大于90%,不参与调度。比较其中湿度最低的点(F点)作为下一个调度点。
随后,重复以上步骤。此时按照调度***算法,洒水车应该位于F点,同时由于E点已经经过洒水,默认经过洒水的点不参与下一步的遍历算法,指导下一次刷新湿度后才会重新根据实际湿度决定是否参与排序。F点的洒水车可以直接到达的点是G点和I点,选出湿度较低的G点作为下一个调度点(见图4)。
再重复一次以上步骤,筛选出H点为下一个调度点(见图5)。由此,接下来的三度调度点顺序已经选出,从E点出发,F点、G点、H点。
经过如上步骤,如图6所示,最终洒水车从E点出发,接下来的三个行驶点为F点、G点、H点。得出调度结果后,再传输回洒水车,结合地图直观的告知司机计算结果。司机可以兼顾地图上标红的低湿度区域和控制中心给出的调度参考,最后实际决定洒水路线。因为在实际应用中,根据洒水车的行驶速度和采样点的建个范围,一般可供洒水车行驶15~20分钟。在行驶完毕之后再进行一次湿度检测和调度计算,就可以刷新检测结果,得出新的调度路线。
Claims (2)
1.基于路面湿度检测的城市洒水车智能调度方法,其特征在于该方法包括如下步骤:
步骤1.将所涉及的地图按照洒水车保有量和行政区进行分区,每辆洒水车管控一片区域,在调度时,每辆洒水车之间的调度***相互独立,并只在自己所属的区域内进行调度;
步骤2.借助湿度检测***实现路段的湿度检测工作,并将湿度无线传输至控制中心,得到路段的湿度值;
步骤3.借助GPS获取洒水车的位置;
步骤4.根据上述获得的路段湿度值,利用图的深度遍历来实现洒水车的智能调度,具体是:
步骤4-1.删去湿度大于90%的监测点;
步骤4-2.选取最靠近洒水车的监测点作为基点,利用图的深度遍历算法,选取该监测点附近湿度最低的点为下一个目标,再用该目标作为基点,重复本步骤,选出下一个目标点;一次计算三个点;考虑洒水车的实际行进速度和采样点之前间隔的距离,每次导航的间隔时间为15~20分钟;
步骤4-3.将计算结果返回到洒水车上,并在地图上标示出来,方便司机辨识控制中心推荐的路线;
步骤4-4.重复步骤4-2和步骤4-3来重新规划路线,在重新规划路线时,半小时内洒水车经过的点不会进入之后的规划路线中。
2.根据权利要求1所述的基于路面湿度检测的城市洒水车智能调度方法,其特征在于:所述湿度检测***包括湿度传感器、单片机、电源和蓝牙模块,所述湿度传感器安装于十字路口。
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