CN112762954B - 一种路径规划方法及*** - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种路径规划方法及***，方法包括：首先确定n个典型路段；然后令h＝1；基于模糊推理方法计算第h个未采样路段与各个典型路段的相似度；根据第h个未采样路段与各典型路段的相似度计算第h个未采样路段对应的速度权重；根据第h个未采样路段对应的速度权重计算第h个未采样路段对应的道路阻抗；直到h＝K，其中K为未采样路段的总个数；最后根据各未采样路段对应的道路阻抗规划行驶路径。本发明基于道路阻抗越大，安全性越低的原理有效避免陡坡、视野狭窄的路段，减少安全性差的道路通过机会，从而为驾驶员山区道路安全出行规划行驶路径。

Description

一种路径规划方法及***
技术领域
本发明涉及路径规划技术领域，特别是涉及一种路径规划方法及***。
背景技术
近年来，随着汽车保有量的不断增加，公路交通中由机动车辆所产生的道路交通事故逐渐增多，道路交通安全形势日益严峻。山区道路所经过的区域环境复杂、防护缺乏、人烟稀少、道路狭窄，是交通事故发生的主要场所。目前，如何实现对山区复杂环境进行的安全行驶路径规划成为交通领域研究的热点。
发明内容
本发明的目的是提供一种路径规划方法及***，以规划安全行驶路径。
为实现上述目的，本发明提供了一种路径规划方法，所述路径规划方法包括：
S1：确定n个典型路段；
S2：令h＝1；
S3：基于模糊推理方法计算第h个未采样路段与各个典型路段的相似度；
S4：根据第h个未采样路段与各典型路段的相似度计算第h个未采样路段对应的速度权重；
S5：根据第h个未采样路段对应的速度权重计算第h个未采样路段对应的道路阻抗；
S6：判断h是否小于K；如果h小于K，则令h＝h+1，并返回“S3”；如果h大于或等于K，则执行“S7”；其中K为未采样路段的总个数；
S7：根据各未采样路段对应的道路阻抗规划行驶路径。
可选地，所述确定n个典型路段，具体包括：
S11：采集多个样本路段；所述样本路段包括m个道路属性值和速度权重；
S12：利用随机森林方法对多个样本路段进行分类并训练预测模型；
S13：根据所述预测模型计算各未采样路段的第一速度权重；
S14：依据各未采样路段的所述第一速度权重与多个样本路段的速度权重确定n个典型路段。
可选地，所述基于模糊推理方法计算第h个未采样路段与各个典型路段的相似度，具体公式为：
Figure BDA0002859539320000021
其中，Pj,h表示第h个未采样路段的第j个道路属性值，Si,h表示第h个未采样路段与第i个典型路段的相似度，k1和w1表示修正参数，Pjt,h表示第h个未采路段对应的各典型路段的第j个道路属性值，m为道路属性值的数量。
可选地，所述根据第h个未采样路段与各典型路段的相似度计算第h个未采样路段对应的速度权重，具体公式为：
Figure BDA0002859539320000022
其中，Wh表示第h个未采样路段对应的速度权重，Si,h表示第h个未采样路段与第i个典型路段的相似度，Wi,h表示第h个未采路段对应的第i个典型路段的速度权重。
可选地，所述根据第h个未采样路段对应的速度权重计算第h个未采样路段对应的道路阻抗，具体公式为：
Figure BDA0002859539320000023
其中，length* h表示第h个未采样路段对应的道路阻抗，lengthh表示第h个未采样路段对应的道路长度，w* h表示第h个未采样路段对应的限速值，Wh表示第h个未采样路段对应的速度权重。
可选地，所述根据各未采样路段对应的道路阻抗规划行驶路径，具体为：
选择各未采样路段对应的道路阻抗最小的路段作为行驶路径。
本发明还提供一种路径规划***，所述路径规划***包括：
典型路段确定模块，用于确定n个典型路段；
赋值模块，用于令h＝1；
相似度确定模块，用于基于模糊推理方法计算第h个未采样路段与各个典型路段的相似度；
速度权重确定模块，用于根据第h个未采样路段与各典型路段的相似度计算第h个未采样路段对应的速度权重；
道路阻抗确定模块，用于根据第h个未采样路段对应的速度权重计算第h个未采样路段对应的道路阻抗；
判断模块，用于判断h是否小于K；如果h小于K，则令h＝h+1，并返回“相似度确定模块”；如果h大于或等于K，则执行“规划模块”；其中K为未采样路段的总个数；
规划模块，用于根据各未采样路段对应的道路阻抗规划行驶路径。
可选地，所述典型路段确定模块还包括：
采集单元，用于采集多个样本路段；所述样本路段包括m个道路属性值和速度权重；
训练单元，用于利用随机森林方法对多个样本路段进行分类并训练预测模型；
第一速度权重计算单元，用于根据所述预测模型计算各未采样路段的第一速度权重；
比较单元，用于依据各未采样路段的所述第一速度权重与多个样本路段的速度权重确定n个典型路段。
可选地，所述基于模糊推理方法计算第h个未采样路段与各个典型路段的相似度，具体公式为：
Figure BDA0002859539320000041
其中，Pj,h表示第h个未采样路段的第j个道路属性值，Si,h表示第h个未采样路段与第i个典型路段的相似度，k1和w1表示修正参数，Pjt,h表示第h个未采路段对应的各典型路段的第j个道路属性值，m为道路属性值的数量。
可选地，所述根据第h个未采样路段与各典型路段的相似度计算第h个未采样路段对应的速度权重，具体公式为：
Figure BDA0002859539320000042
其中，Wh表示第h个未采样路段对应的速度权重，Si,h表示第h个未采样路段与第i个典型路段的相似度，Wi,h表示第h个未采路段对应的第i个典型路段的速度权重。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明提供一种路径规划方法及***，方法包括：首先确定n个典型路段；然后令h＝1；基于模糊推理方法计算第h个未采样路段与各个典型路段的相似度；根据第h个未采样路段与各典型路段的相似度计算第h个未采样路段对应的速度权重；根据第h个未采样路段对应的速度权重计算第h个未采样路段对应的道路阻抗；直到h＝K，其中K为未采样路段的总个数；最后根据各未采样路段对应的道路阻抗规划行驶路径。本发明基于道路阻抗越大，安全性越低的原理有效避免陡坡、视野狭窄的路段，减少安全性差的道路通过机会，从而为驾驶员山区道路安全出行规划行驶路径。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例1路径规划方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种路径规划方法及***，以规划安全行驶路径。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例1
图1为本发明实施例1路径规划方法流程图，如图1所示，所述路径规划方法包括：
S1：确定n个典型路段。
S2：令h＝1。
S3：基于模糊推理方法计算第h个未采样路段与各个典型路段的相似度。
S4：根据第h个未采样路段与各典型路段的相似度计算第h个未采样路段对应的速度权重。
S5：根据第h个未采样路段对应的速度权重计算第h个未采样路段对应的道路阻抗。
S6：判断h是否小于K；如果h小于K，则令h＝h+1，并返回“S3”；如果h大于或等于K，则执行“S7”；其中K为未采样路段的总个数。
S7：根据各未采样路段对应的道路阻抗规划行驶路径。
在本发明实施例中，所述确定n个典型路段，具体包括：
S11：采集多个样本路段；所述样本路段包括m个道路属性值和速度权重。在本发明实施例中，采集样本路段共242个，所述样本路段包括4个道路属性值，所述道路属性值包括：道路坡度因子，可视域因子，道路等级因子和道路起伏度因子。样本选取情况如表1。
表1
Figure BDA0002859539320000061
S12：利用随机森林方法对多个样本路段进行分类并训练预测模型。其中道路属性值为自变量，速度为因变量。部分样本路段数据示例如表2所示。
表2部分样本路段数据选取示例
Figure BDA0002859539320000062
Figure BDA0002859539320000071
S13：根据所述预测模型计算各未采样路段的第一速度权重。
S14：依据各未采样路段的所述第一速度权重与多个样本路段的速度权重确定n个典型路段；具体的，选取各样本路段的速度权重与各未采样路段的所述第一速度权重相比，在设定范围内的各样本路段作为典型路段。
在本发明实施例中，所述基于模糊推理方法计算第h个未采样路段与各个典型路段的相似度，具体公式为：
Figure BDA0002859539320000072
其中，Pj,h表示第h个未采样路段的第j个道路属性值，Si,h表示第h个未采样路段与第i个典型路段的相似度，k1和w1表示修正参数，Pjt,h表示第h个未采路段对应的各典型路段的第j个道路属性值，m为道路属性值的数量。
在本发明实施例中，所述根据第h个未采样路段与各典型路段的相似度计算第h个未采样路段对应的速度权重，具体公式为：
Figure BDA0002859539320000081
其中，Wh表示第h个未采样路段对应的速度权重，Si,h表示第h个未采样路段与第i个典型路段的相似度，Wi,h表示第h个未采路段对应的第i个典型路段的速度权重。
在本发明实施例中，所述根据第h个未采样路段对应的速度权重计算第h个未采样路段对应的道路阻抗，具体公式为：
Figure BDA0002859539320000082
其中，length* h表示第h个未采样路段对应的道路阻抗，lengthh表示第h个未采样路段对应的道路长度，w* h表示第h个未采样路段对应的限速值，Wh表示第h个未采样路段对应的速度权重。
在本发明实施例中，所述根据各未采样路段对应的道路阻抗规划行驶路径，具体为：
选择各未采样路段对应的道路阻抗最小的路段作为行驶路径。
实施例2
本发明还提供一种路径规划***，所述路径规划***包括：
典型路段确定模块，用于确定n个典型路段。
赋值模块，用于令h＝1。
相似度确定模块，用于基于模糊推理方法计算第h个未采样路段与各个典型路段的相似度。
速度权重确定模块，用于根据第h个未采样路段与各典型路段的相似度计算第h个未采样路段对应的速度权重。
道路阻抗确定模块，用于根据第h个未采样路段对应的速度权重计算第h个未采样路段对应的道路阻抗。
判断模块，用于判断h是否小于K；如果h小于K，则令h＝h+1，并返回“相似度确定模块”；如果h大于或等于K，则执行“规划模块”；其中K为未采样路段的总个数。
规划模块，用于根据各未采样路段对应的道路阻抗规划行驶路径。
在本发明实施例中，所述典型路段确定模块还包括：
采集单元，用于采集多个样本路段；所述样本路段包括m个道路属性值和速度权重；
训练单元，用于利用随机森林方法对多个样本路段进行分类并训练预测模型；
第一速度权重计算单元，用于根据所述预测模型计算各未采样路段的第一速度权重；
比较单元，用于依据各未采样路段的所述第一速度权重与多个样本路段的速度权重确定n个典型路段；具体的，选取各样本路段的速度权重与各未采样路段的所述第一速度权重相比，在设定范围内的各样本路段作为典型路段。
在本发明实施例中，所述基于模糊推理方法计算第h个未采样路段与各个典型路段的相似度，具体公式为：
Figure BDA0002859539320000091
其中，Pj,h表示第h个未采样路段的第j个道路属性值，Si,h表示第h个未采样路段与第i个典型路段的相似度，k1和w1表示修正参数，Pjt,h表示第h个未采路段对应的各典型路段的第j个道路属性值，m为道路属性值的数量。
在本发明实施例中，所述根据第h个未采样路段与各典型路段的相似度计算第h个未采样路段对应的速度权重，具体公式为：
Figure BDA0002859539320000092
其中，Wh表示第h个未采样路段对应的速度权重，Si,h表示第h个未采样路段与第i个典型路段的相似度，Wi,h表示第h个未采路段对应的第i个典型路段的速度权重。
本发明重点分析影响山区道路行驶安全的影响因子(道路属性值)，基于安全性越低道路阻抗越高的原则，提出了考虑行驶安全性的权重赋值方法，并根据道路阻抗实现山区路径规划。本发明对典型路段的影响因子数据和安全行驶速度数据进行采样，基于随机森林分类的思想，构建安全行驶速度与影响因子之间的分类映射关系，避免了直接通过影响因子构造权重赋值函数的难题，并将模糊推理方法的模糊隶属度应用在未采样路段样本权重赋值上，结果较直接采样随机森林分类方法更为精确合理。实例验证结果表明，本发明提出的考虑安全性权重的赋值方法推荐的路径可以有效避免陡坡、视野狭窄的路段，减少安全性差的道路通过机会，从而为驾驶员山区道路安全出行提供科学参考。本发明对行驶路段的安全性进行判断并获取更合理的行驶路径。道路属性值的选择是开放的，可以根据研究区的实际情况将影响行驶安全的因子都纳入道路属性值中，影响道路行驶安全的因素分析的越清楚，就越能获取更安全合理的路径。针对不同类型的山区道路特征，揭示更加全面的影响安全性的因子值得进一步深入研究。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的***而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (5)

1.一种路径规划方法，其特征在于，所述路径规划方法包括：
S1：确定n个典型路段；
S2：令h＝1；
S3：基于模糊推理方法计算第h个未采样路段与各个典型路段的相似度；具体公式为：
Figure FDA0003276624910000011
其中，Pj,h表示第h个未采样路段的第j个道路属性值，Si,h表示第h个未采样路段与第i个典型路段的相似度，k1和w1表示修正参数，Pjt,h表示第h个未采路段对应的各典型路段的第j个道路属性值，m为道路属性值的数量；
S4：根据第h个未采样路段与各典型路段的相似度计算第h个未采样路段对应的速度权重；具体公式为：
Figure FDA0003276624910000012
其中，Wh表示第h个未采样路段对应的速度权重，Si,h表示第h个未采样路段与第i个典型路段的相似度，Wi,h表示第h个未采路段对应的第i个典型路段的速度权重；
S5：根据第h个未采样路段对应的速度权重计算第h个未采样路段对应的道路阻抗；具体公式为：
Figure FDA0003276624910000013
其中，length* h表示第h个未采样路段对应的道路阻抗，lengthh表示第h个未采样路段对应的道路长度，w* h表示第h个未采样路段对应的限速值，Wh表示第h个未采样路段对应的速度权重；
S6：判断h是否小于K；如果h小于K，则令h＝h+1，并返回“S3”；如果h大于或等于K，则执行“S7”；其中K为未采样路段的总个数；
S7：根据各未采样路段对应的道路阻抗规划行驶路径。
2.根据权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，所述确定n个典型路段，具体包括：
S11：采集多个样本路段；所述样本路段包括m个道路属性值和速度权重；
S12：利用随机森林方法对多个样本路段进行分类并训练预测模型；
S13：根据所述预测模型计算各未采样路段的第一速度权重；
S14：依据各未采样路段的所述第一速度权重与多个样本路段的速度权重确定n个典型路段。
3.根据权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，所述根据各未采样路段对应的道路阻抗规划行驶路径，具体为：
选择各未采样路段对应的道路阻抗最小的路段作为行驶路径。
4.一种路径规划***，其特征在于，所述路径规划***包括：
典型路段确定模块，用于确定n个典型路段；
赋值模块，用于令h＝1；
相似度确定模块，用于基于模糊推理方法计算第h个未采样路段与各个典型路段的相似度；具体公式为：
Figure FDA0003276624910000031
其中，Pj,h表示第h个未采样路段的第j个道路属性值，Si,h表示第h个未采样路段与第i个典型路段的相似度，k1和w1表示修正参数，Pjt,h表示第h个未采路段对应的各典型路段的第j个道路属性值，m为道路属性值的数量；
速度权重确定模块，用于根据第h个未采样路段与各典型路段的相似度计算第h个未采样路段对应的速度权重；具体公式为：
Figure FDA0003276624910000032
其中，Wh表示第h个未采样路段对应的速度权重，Si,h表示第h个未采样路段与第i个典型路段的相似度，Wi,h表示第h个未采路段对应的第i个典型路段的速度权重；
道路阻抗确定模块，用于根据第h个未采样路段对应的速度权重计算第h个未采样路段对应的道路阻抗；具体公式为：
Figure FDA0003276624910000033
其中，length* h表示第h个未采样路段对应的道路阻抗，lengthh表示第h个未采样路段对应的道路长度，w* h表示第h个未采样路段对应的限速值，Wh表示第h个未采样路段对应的速度权重；
判断模块，用于判断h是否小于K；如果h小于K，则令h＝h+1，并返回“相似度确定模块”；如果h大于或等于K，则执行“规划模块”；其中K为未采样路段的总个数；
规划模块，用于根据各未采样路段对应的道路阻抗规划行驶路径。
5.根据权利要求4所述的路径规划***，其特征在于，所述典型路段确定模块还包括：
采集单元，用于采集多个样本路段；所述样本路段包括m个道路属性值和速度权重；
训练单元，用于利用随机森林方法对多个样本路段进行分类并训练预测模型；
第一速度权重计算单元，用于根据所述预测模型计算各未采样路段的第一速度权重；
比较单元，用于依据各未采样路段的所述第一速度权重与多个样本路段的速度权重确定n个典型路段。
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