CN113393055A - 一种货车导航沿途限行数据的预处理及使用方法 - Google Patents

一种货车导航沿途限行数据的预处理及使用方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及货车导航技术领域，公开了一种货车导航沿途限行数据的预处理方法，包括以下步骤：S1：建立二叉树，初始化二叉树根节点；S2：输入货车限行数据；S3：把货车限行数据匹配到最底层路网的路段上；S4：把最底层路网的匹配结果存入二叉树中；S5：根据最底层路网的匹配结果，把货车限行数据匹配到对应的上层路段上；S6：把S5中匹配结果，以路网层级和路段编号为索引存入二叉树中；S7：中序遍历二叉树，把所有层级路网中所有路段对应的货车限行数据存储为数据文件A；S8：对所有层级路网中所有路段建立索引，包括对应的货车限行数据数量及货车限行数据的存储地址，把这些索引存储为索引文件B。

Description

一种货车导航沿途限行数据的预处理及使用方法
技术领域
本发明涉及一种货车线路规划辅助数据处理方法，特别涉及一种货车导航沿途限行数据的预处理及使用方法。
背景技术
市场上现有电子地图的沿途查找功能解决了司机、乘客或者乘用车对沿途加油站、充电站、卫生间、服务区、美食、酒店等大众化信息的需求。但是随着货运市场信息化的发展，货车司机或者货车更关注路线沿途与货车相关的信息，比如限高、限重、限宽、货车禁行、超限检查站等货车经常使用的数据，以便用来规避处罚、交通事故、甚至违法行为。本发明的目的是提出一种货车导航沿途货车限行数据的预处理方法，用来生成规划路线沿途的限高、限重、限宽、货车禁行、货车限速、超限检查站等货车经常使用的数据，以便货车司机出行使用。
市场现有相似的技术方案是面向司机、乘客或者乘用车需求的，预先建立POI 数据库，在POI 数据库中记录有POI 数据信息、以及POI 的点位ID与道路线ID 的对应关联关系；然后在规划路线时通过道路线ID查找POI 数据库，获取POI信息，显示给用户浏览。
相较于乘用车、手机或PC，货车车机的内存空间有限，直接套用市场现有方案，预处理数据过大，在存储空间有限的设备上可能无法使用。乘用车、手机或PC经常在城市内使用，4G/5G信号比较好，有宽带、WIFI或者免费流量；货车导航经常在城际间使用，要考虑网络信号强弱及流程成本。直接套用市场现有方案，过于依赖网络，反复请求网络会带来巨大的流量消耗。货车导航经常做跨城市、跨省上千公里的长距离路线规划，货车车机的计算性能又有限，不如乘用车、手机或PC计算那么快。直接套用市场现有方案，在规划路线获取沿途数据时处理步骤多、频繁查询数据库，会导致规划速度慢、时间长，影响用户体验。
发明内容
本发明提供了一种货车导航沿途限行数据的预处理及使用方法，
本发明的工作原理：一种货车导航沿途限行数据的预处理方法，包括以下步骤：
S1：建立二叉树存储计算结果，初始化二叉树根节点；
S2：输入货车限行数据；每条货车限行数据包括种类、经度、纬度和数值；
S3：以每个货车限行数据的经度和纬度为圆心，使用空间网格索引从基础地图数据中读取最底层路网的路段，把货车限行数据匹配到最底层路网的路段上；
S4：把最底层路网的匹配结果，以路网层级和路段编号为索引，使用递归方法存入二叉树中；
S5：遍历最底层路网中有货车限行数据的路段，从基础地图数据中读取最底层路网中有货车限行数据的路段对应的上层路段，把货车限行数据匹配到对应的上层路段上；
S6：把S5中匹配结果，以路网层级和路段编号为索引存入二叉树中；
S7：中序遍历二叉树，把所有层级路网中所有路段对应的货车限行数据存储为数据文件A；
S8：对所有层级路网中所有路段建立索引，包括对应的货车限行数据数量及货车限行数据的存储地址，把这些索引存储为索引文件B。
进一步的是：S2中所述货车限行数据的种类包括限高、限重、限宽、货车禁行、货车限速和超限检查站。
进一步的是：S8中所述索引包括货车限行数据数量和货车限行数据地址；所述货车数据数量占用12位；所述货车数据地址占用20位。
一种货车导航沿途限行数据的使用方法，包括以下步骤：
S1：导航规划路线，获取路线上的所有路段序号；
S2：按照路段序号读取预处理数据的索引文件；
S3：获得路段对应的货车限行数据数量和货车限行数据地址；
S4：判断此路段对应的货车限行数据数量是否为0；若货车限行数据大于0，则按存储地址读取预处理的数据文件，获得货车限行数据；否则跳过当前路段，判断下个路段对应的货车限行数据数量是否为0，直到处理完路线上的所有路段；
S5：在导航规划路线界面显示沿途的货车限行数据。
本发明的有益效果为：本方案生成的预处理数据，占用空间少，可以安装到本地，使用本地文件方式读取沿途货车限行数据，大幅降低网络流量消耗。在处理全国千万数量级的道路和百万数量级的货车限行数据时，能自动快速地生成限高、限重、限宽、货车禁行、货车限速、超限检查站等货车经常使用的沿途货车限行数据，同时也减少了连续大块内存的使用，适用内存有限的货车车机。
规划路线时获取沿途货车限行数据，没有查找过程，减少了中间步骤，提高了规划速度，使沿途货车限行数据更快显示，提升了用户体验。
附图说明
图1为货车导航沿途限行数据的预处理方法流程图；
图2为货车导航沿途限行数据的使用方法流程图。
具体实施方式
为了加深对本发明的理解，下面将结合附图和实施例对本发明做进一步详细描述，该实施例仅用于解释本发明，并不对本发明的保护范围构成限定。
一种货车导航沿途限行数据的预处理方法，是指对货车限行数据进行预先计算处理，把得到的计算结果保存为预处理数据，以便在导航规划路线过程中查找沿途货车限行数据时直接获取预处理数据，提高路线规划计算速度的方法，具体包括以下步骤：
S1：建立二叉树存储计算结果，初始化二叉树根节点；
S2：输入货车限行数据；每条货车限行数据包括种类、经度、纬度和数值；
S3：以每个货车限行数据的经度和纬度为圆心，使用空间网格索引从基础地图数据中读取最底层路网的路段，把货车限行数据匹配到最底层路网的路段上；
S4：把最底层路网的匹配结果，以路网层级和路段编号为索引，使用递归方法存入二叉树中；
S5：遍历最底层路网中有货车限行数据的路段，从基础地图数据中读取最底层路网中有货车限行数据的路段对应的上层路段，把货车限行数据匹配到对应的上层路段上；
S6：把S5中匹配结果，以路网层级和路段编号为索引存入二叉树中；
S7：中序遍历二叉树，把所有层级路网中所有路段对应的货车限行数据存储为数据文件A；
S8：对所有层级路网中所有路段建立索引，包括对应的货车限行数据数量及货车限行数据的存储地址，把这些索引存储为索引文件B；至此预处理结束，生成的数据文件A和索引文件B即是沿途货车限行数据的预处理数据，供货车导航时调用。
我国路网层级分为5层，从下至上依次为第0层到第4层，具体如下表：
路网层级 道路描述
第4层 对全国性或国际***通起重要作用的干线公路，包括所有的国际公路、高速公路和部分国道等。城市与外部交通的主要高等级道路，包括出入城高速公路、不限制外地车的城市快速路和环路。
第3层 对国内交通起主要作用的公路，包括全部国道和部分省道。 城市内部交通使用的城市快速路、环路和横贯城区的主干道。
第2层 对省内交通起主要作用的全部省道和部分区域级干道性质的县道，以及连接省内各地级市和县城的主要道路。 城市内部交通使用的全部主干道和部分次干道，包括各个城区之间的道路、内环线、以及连接城市主干道的道路。
第1层 县内连接各乡镇之间的乡道，包括连接较大居民聚落的道路。 城市内部交通使用的全部次干道和连接骨干路网的城市支路。
第0层 乡镇里面的主要道路，以及连接各村级居民聚落的道路。 乡镇、村落内可通车道路。 全部城市支路和较宽的胡同、里巷道路。 城市内全部可公开通车的低等级路。 受限制但交通流未关闭的道路，包括只许特殊车辆通行的道路等。
在上述基础上，S2中所述货车限行数据的种类包括限高、限重、限宽、货车禁行、货车限速和超限检查站。
在上述基础上，S8中所述索引包括货车限行数据数量和货车限行数据地址；所述货车数据数量占用12位；所述货车数据地址占用20位。
上述货车导航沿途限行数据的使用方法，包括以下步骤：
S1：导航规划路线，获取路线上的所有路段序号；
S2：按照路段序号读取预处理数据的索引文件B；
S3：获得路段对应的货车限行数据数量和货车限行数据地址；
S4：判断此路段对应的货车限行数据数量是否为0；若货车限行数据大于0，则按存储地址读取预处理的数据文件A，获得货车限行数据；否则跳过当前路段，判断下个路段对应的货车限行数据数量是否为0，直到处理完路线上的所有路段；
S5：在导航规划路线界面显示沿途的货车限行数据。
上述实施例不应以任何方式限制本发明，凡采用等同替换或等效转换的方式获得的技术方案均落在本发明的保护范围内。

Claims (4)

1.一种货车导航沿途限行数据的预处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：建立二叉树存储计算结果，初始化二叉树根节点；
S2：输入货车限行数据；每条货车限行数据包括种类、经度、纬度和数值；
S3：以每个货车限行数据的经度和纬度为圆心，使用空间网格索引从基础地图数据中读取最底层路网的路段，把货车限行数据匹配到最底层路网的路段上；
S4：把最底层路网的匹配结果，以路网层级和路段编号为索引，使用递归方法存入二叉树中；
S5：遍历最底层路网中有货车限行数据的路段，从基础地图数据中读取最底层路网中有货车限行数据的路段对应的上层路段，把货车限行数据匹配到对应的上层路段上；
S6：把S5中匹配结果，以路网层级和路段编号为索引存入二叉树中；
S7：中序遍历二叉树，把所有层级路网中所有路段对应的货车限行数据存储为数据文件A；
S8：对所有层级路网中所有路段建立索引，包括对应的货车限行数据数量及货车限行数据的存储地址，把这些索引存储为索引文件B。
2.根据权利要求1所述的一种货车导航沿途限行数据的预处理方法，其特征在于：S2中所述货车限行数据的种类包括限高、限重、限宽、货车禁行、货车限速和超限检查站。
3.根据权利要求1所述的一种货车导航沿途限行数据的预处理方法，其特征在于：S8中所述索引包括货车限行数据数量和货车限行数据地址；所述货车数据数量占用12位；所述货车数据地址占用20位。
4.根据权利要求1至3任一项所述的一种货车导航沿途限行数据的使用方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：导航规划路线，获取路线上的所有路段序号；
S2：按照路段序号读取预处理数据的索引文件；
S3：获得路段对应的货车限行数据数量和货车限行数据地址；
S4：判断此路段对应的货车限行数据数量是否为0；若货车限行数据大于0，则按存储地址读取预处理的数据文件，获得货车限行数据；否则跳过当前路段，判断下个路段对应的货车限行数据数量是否为0，直到处理完路线上的所有路段；
S5：在导航规划路线界面显示沿途的货车限行数据。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114608593A (zh) * 2022-02-28 2022-06-10 北京百度网讯科技有限公司 路线规划方法、装置、设备及存储介质

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB0321420D0 (en) * 2003-09-12 2003-10-15 Volvo Aero Corp Optimisation of sequential combinatorial processes
CN101604478A (zh) * 2009-06-18 2009-12-16 北京九州联宇信息技术有限公司 一种动态交通信息的处理方法及***
WO2010026630A1 (ja) * 2008-09-03 2010-03-11 富士通株式会社 交通流制御システム及びその方法
JP2012186650A (ja) * 2011-03-04 2012-09-27 Institute Of National Colleges Of Technology Japan スペクトル拡散通信システムの受信方法および受信装置
EP2827210A1 (en) * 2013-07-15 2015-01-21 BAE Systems PLC Route planning
CN105354648A (zh) * 2015-12-12 2016-02-24 深圳力子机器人有限公司 Agv调度管理的建模及其优化方法
CN105512769A (zh) * 2015-12-16 2016-04-20 上海交通大学 基于遗传规划的无人机航迹规划***及方法
CN106067072A (zh) * 2016-05-30 2016-11-02 清华大学 一种逻辑路网模型下的路径自适应快速获取方法
CN110276539A (zh) * 2019-06-13 2019-09-24 新奥数能科技有限公司 能源运输模型的建立方法及求解方法、装置
WO2020003832A1 (ja) * 2018-06-27 2020-01-02 パナソニック株式会社 情報提供方法及び情報提供システム
CN110765224A (zh) * 2019-10-25 2020-02-07 驭势科技（北京）有限公司 电子地图的处理方法、车辆视觉重定位的方法和车载设备
CN112487582A (zh) * 2020-12-10 2021-03-12 西南石油大学 一种基于cart算法的油气钻井机械钻速预测与优化方法
CN112985445A (zh) * 2021-04-20 2021-06-18 速度时空信息科技股份有限公司 基于高精地图的车道级精度实时性运动规划方法
CN113449910A (zh) * 2021-06-24 2021-09-28 中国船舶重工集团公司第七0七研究所 一种基于顺序存储二叉树的航线自动生成方法
CN114234993A (zh) * 2021-12-15 2022-03-25 北京福田戴姆勒汽车有限公司 车辆局部路径规划方法、自动驾驶***和自动驾驶车辆
CN114444809A (zh) * 2022-02-10 2022-05-06 西安建筑科技大学 一种数据驱动下的多目标露天矿卡路径优化方法

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB0321420D0 (en) * 2003-09-12 2003-10-15 Volvo Aero Corp Optimisation of sequential combinatorial processes
WO2010026630A1 (ja) * 2008-09-03 2010-03-11 富士通株式会社 交通流制御システム及びその方法
CN101604478A (zh) * 2009-06-18 2009-12-16 北京九州联宇信息技术有限公司 一种动态交通信息的处理方法及***
JP2012186650A (ja) * 2011-03-04 2012-09-27 Institute Of National Colleges Of Technology Japan スペクトル拡散通信システムの受信方法および受信装置
EP2827210A1 (en) * 2013-07-15 2015-01-21 BAE Systems PLC Route planning
CN105354648A (zh) * 2015-12-12 2016-02-24 深圳力子机器人有限公司 Agv调度管理的建模及其优化方法
CN105512769A (zh) * 2015-12-16 2016-04-20 上海交通大学 基于遗传规划的无人机航迹规划***及方法
CN106067072A (zh) * 2016-05-30 2016-11-02 清华大学 一种逻辑路网模型下的路径自适应快速获取方法
WO2020003832A1 (ja) * 2018-06-27 2020-01-02 パナソニック株式会社 情報提供方法及び情報提供システム
CN110276539A (zh) * 2019-06-13 2019-09-24 新奥数能科技有限公司 能源运输模型的建立方法及求解方法、装置
CN110765224A (zh) * 2019-10-25 2020-02-07 驭势科技（北京）有限公司 电子地图的处理方法、车辆视觉重定位的方法和车载设备
CN112487582A (zh) * 2020-12-10 2021-03-12 西南石油大学 一种基于cart算法的油气钻井机械钻速预测与优化方法
CN112985445A (zh) * 2021-04-20 2021-06-18 速度时空信息科技股份有限公司 基于高精地图的车道级精度实时性运动规划方法
CN113449910A (zh) * 2021-06-24 2021-09-28 中国船舶重工集团公司第七0七研究所 一种基于顺序存储二叉树的航线自动生成方法
CN114234993A (zh) * 2021-12-15 2022-03-25 北京福田戴姆勒汽车有限公司 车辆局部路径规划方法、自动驾驶***和自动驾驶车辆
CN114444809A (zh) * 2022-02-10 2022-05-06 西安建筑科技大学 一种数据驱动下的多目标露天矿卡路径优化方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
FARZAN,A等: "Dynamic Succinct Ordered Trees", 《AUTOMATA LANGUAGES AND PROGRAMMING.PTI》, pages 439 - 450 *
刘昊;: "迂回限制下城市交通网络最短路径算法优化设计", 中国电子科学研究院学报, no. 04, pages 90 - 96 *
刘春,史文中,刘大杰: "导航电子地图中道路数据的空间索引和组织", 工程勘察, no. 01, pages 40 - 43 *
胡正兴, 李一民, 詹跃东: "自动导引小车局部智能避障的A~*算法", 昆明理工大学学报(理工版), no. 05, pages 57 - 59 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114608593A (zh) * 2022-02-28 2022-06-10 北京百度网讯科技有限公司 路线规划方法、装置、设备及存储介质
CN114608593B (zh) * 2022-02-28 2024-04-09 北京百度网讯科技有限公司 路线规划方法、装置、设备及存储介质

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