CN117824695A - 多维智能驾驶路径规划*** - Google Patents

Abstract

本发明涉及车辆控制***技术领域，具体为多维智能驾驶路径规划***，***包括数据采集模块、信号处理模块、路径规划模块、交通流分析模块、协同驾驶模块、定位与地图融合模块、交通信号同步模块、预测模型模块。本发明中，整合V2X通信与数据捕获算法，***实时收集整合车辆及环境数据，提供全面精确交通信息，运用先进信号处理和机器学习，分析优化数据，生成最优化路径规划，提升规划效率与准确性，交通流量分析和协同驾驶策略预测路段流量，实现车辆与环境高效协同，优化交通流动，减少拥堵，定位与地图融合增强导航精确度，交通信号同步和预测模型应用，使交通***智能化，预测调整交通信号，实现流畅安全道路体验。

Description

多维智能驾驶路径规划***

技术领域

本发明涉及车辆控制***技术领域，尤其涉及多维智能驾驶路径规划***。

背景技术

车辆控制***技术领域是智能驾驶的核心组成部分，涉及环境感知、决策规划和车辆控制。这一领域的发展目标是使车辆能够更加智能地与环境互动，实现更高效、安全的驾驶。技术的关键点在于模仿人类驾驶员的感知能力，处理和解析复杂的路况信息。当前的挑战包括在各种天气和道路条件下获取准确的信息，以及降低***的造价。

多维智能驾驶路径规划***旨在为智能车辆提供的驾驶路径。通过分析大量数据，如路况、交通信号和车辆状态，来优化行车路线。目的是提高安全性、降低能耗，同时改善交通流动和提升驾驶体验。这种***对于减少交通事故和缓解交通拥堵具有重要作用。***通常需要集成先进的传感技术、车辆到一切(V2X)通信***、人工智能算法，以及状态感知和定位***。这些组件共同工作，实时收集和分析道路和交通情况，提供精确的导航和控制指令。随着技术的进步，精确定位和环境感知能力将是解决现有挑战的关键。

传统的驾驶路径规划***在多方面存在不足。这些***通常依赖于有限的数据源和相对简单的算法，缺乏实时性和准确性，导致路径规划效率低下，无法适应快速变化的交通状况。缺乏高级信号处理和机器学习技术的应用，使得传统***在处理大量复杂数据时效率不高，无法提供最优化的导航方案。此外，传统***在交通流量预测和协同驾驶方面的能力有限，不能有效减缓交通拥堵或提升车辆行驶的安全性。定位和地图信息的不精确融合也常导致导航错误，而缺乏智能化的交通信号同步和未来交通状况的预测功能，则限制了整个交通***的效率和安全性。因此，传统***在应对当今日益复杂的交通需求方面面临着明显的局限性。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的多维智能驾驶路径规划***。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：多维智能驾驶路径规划***包括数据采集模块、信号处理模块、路径规划模块、交通流分析模块、协同驾驶模块、定位与地图融合模块、交通信号同步模块、预测模型模块；

所述数据采集模块基于V2X通信技术，采用数据捕获算法，收集车辆和环境数据，并进行数据整合，生成实时交通数据集；

所述信号处理模块基于实时交通数据集，采用信号处理算法，进行数据分析和优化处理，生成优化数据；

所述路径规划模块基于优化数据，采用基于机器学习的路径规划算法，进行路径计算，并进行动态调整，生成最优路径规划；

所述交通流分析模块基于最优路径规划，采用交通流量分析算法，对多路段流量进行预测，生成交通流预测；

所述协同驾驶模块基于交通流预测，采用协同驾驶算法，进行车辆与环境的协同配合，生成协同驾驶策略；

所述定位与地图融合模块基于UWB定位技术和协同驾驶策略，采用地图融合算法，将定位数据与地图结合，生成融合导航数据；

所述交通信号同步模块基于融合导航数据和物联网技术，采用同步算法，协调交通信号灯与车辆路径，生成同步交通指令；

所述预测模型模块基于同步交通指令和历史数据，采用深度学习和神经网络算法，对未来时间段内交通状况进行模拟和预测，生成交通流动预测。

作为本发明的进一步方案，所述实时交通数据集包括车辆位置、速度、环境条件信息，所述优化数据具体为经过滤波和降噪处理后的交通和环境信息，所述最优路径规划包括避开拥堵区域和最短路径选择，所述交通流预测具体为对未来时间段内多路段的交通流量预测，所述协同驾驶策略具体指车辆与交通信号、其他车辆的互动策略，所述融合导航数据具体为结合实时定位和地图数据的导航信息，所述同步交通指令具体指调整交通信号灯时序与车辆行驶路线的同步方案，所述交通流动预测具体为基于历史和实时数据的未来时间段内交通流量和趋势分析。

作为本发明的进一步方案，所述数据采集模块包括车载传感器子模块、交通信号子模块、道路条件子模块；

所述车载传感器子模块基于V2X通信技术，采用传感器融合算法，进行车辆环境数据收集，并进行数据初步整合，生成车辆环境初级数据集；

所述交通信号子模块基于车辆环境初级数据集，采用深度学习交通分析算法，进行交通信号数据分析，并通过数据重组，生成交通流量数据集；

所述道路条件子模块基于交通流量数据集，采用地理信息***分析技术，进行道路条件分析，并进行数据融合，生成综合交通数据集；

所述传感器融合算法包括卡尔曼滤波和传感器同步校准技术，所述深度学习交通分析算法具体为卷积神经网络和循环神经网络的结合，所述地理信息***分析技术包括空间数据分析和地理编码，用于评估道路状况和交通影响。

作为本发明的进一步方案，所述信号处理模块包括数据过滤子模块、信号优化子模块、数据融合子模块；

所述数据过滤子模块基于综合交通数据集，采用统计数据清洗技术，进行数据优化处理，并进行噪声去除，生成净化后的交通数据；

所述信号优化子模块基于净化后的交通数据，采用时间序列分析技术，进行数据重构，并通过信号增强，生成优化后的交通数据；

所述数据融合子模块基于优化后的交通数据，采用多维数据整合技术，进行多数据源整合，并进行深度数据融合，生成综合优化数据集；

所述统计数据清洗技术包括IQR方法和Z得分过滤，用于有效去除异常值和噪声，所述时间序列分析技术具体为自回归移动平均模型和季节性分解，用于提升数据的时序性和趋势预测能力，所述多维数据整合技术包括主成分分析和集成学习方法。

作为本发明的进一步方案，所述路径规划模块包括路线计算子模块、路线优化子模块、导航子模块；

所述路线计算子模块基于优化数据，采用路径生成算法，进行路线计算，生成初步路径规划；

所述路线优化子模块基于初步路径规划，采用路径调整算法，进行路线优化，生成优化路径规划；

所述导航子模块基于优化路径规划，采用导航生成算法，进行终端路径导航，生成最优路径规划；

所述路径生成算法包括Dijkstra算法和A*搜索算法，所述路径调整算法包括局部搜索算法和动态重规划技术，所述导航生成算法包括实时反馈调节技术和路径重计算机制。

作为本发明的进一步方案，所述交通流分析模块包括流量监测子模块、第一趋势分析子模块、流量预测子模块；

所述流量监测子模块基于最优路径规划，采用流量检测算法，进行实时流量监测，生成实时流量数据；

所述第一趋势分析子模块基于实时流量数据，采用趋势分析算法，生成流量趋势分析；

所述流量预测子模块基于流量趋势分析，采用预测模型算法，进行交通流预测，生成交通流预测；

所述流量检测算法具体为传感器网络分析和车流量模式识别技术，用于实时监控交通流量，所述趋势分析算法包括移动平均法和指数平滑法，所述预测模型算法包括长短期记忆网络和季节性ARIMA模型。

作为本发明的进一步方案，所述协同驾驶模块包括车辆通信子模块、环境感知子模块、策略制定子模块；

所述车辆通信子模块基于交通流预测，采用增强型车辆间通信技术，进行数据交换，生成车辆协同数据；

所述环境感知子模块基于车辆协同数据，采用混合感知技术，进行环境分析，生成综合环境数据；

所述策略制定子模块基于综合环境数据，采用自适应决策制定技术，制定驾驶策略，生成最终驾驶策略；

所述增强型车辆间通信技术包括DSRC短程通信和LTE-V2X车联网LTE技术，所述混合感知技术具体为融合雷达与摄像头的数据解析和3D点云生成技术，所述自适应决策制定技术包括多场景决策树和实时反应调整算法。

作为本发明的进一步方案，所述定位与地图融合模块包括UWB定位子模块、地图更新子模块、导航融合子模块；

所述UWB定位子模块基于最终驾驶策略，采用车辆定位技术，进行车辆定位，生成定位精度数据；

所述地图更新子模块基于定位精度数据，采用动态地图更新方法，更新地图信息，生成最新地图信息；

所述导航融合子模块基于最新地图信息，采用地图导航融合策略，整合定位与地图数据，生成综合导航信息；

所述车辆定位技术包括超宽带信号处理和多路径效应消除算法，所述动态地图更新方法包括在线地图构建技术和增量式地图数据更新，用于验证地图信息的实时更新和准确性，所述地图导航融合策略包括路径优化算法和数据集成方法。

作为本发明的进一步方案，所述交通信号同步模块包括信号控制子模块、路径调整子模块、实时反馈子模块；

所述信号控制子模块基于融合导航数据和物联网技术，采用自适应交通控制技术，调整信号灯，生成信号调整指令；

所述路径调整子模块基于信号调整指令，采用动态路线规划技术，优化车辆路径，生成路径调整指令；

所述实时反馈子模块基于路径调整指令，采用交通状况实时反馈机制，提供交通更新，生成同步交通指令；

所述自适应交通控制技术具体为实时流量响应算法和优化交叉口调度策略，所述动态路线规划技术包括实时交通数据分析和预测算法引导的路线选择，所述交通状况实时反馈机制包括车流监测***和数据反馈算法。

作为本发明的进一步方案，所述预测模型模块包括数据建模子模块、第二趋势分析子模块、预测输出子模块；

所述数据建模子模块基于同步交通指令和历史数据，采用交通数据建模方法，构建数据模型，生成交通数据模型；

所述第二趋势分析子模块基于交通数据模型，采用趋势分析技术，分析未来交通流，生成趋势分析结果；

所述预测输出子模块基于趋势分析结果，采用深度学习交通预测模型，生成交通流动预测；

所述交通数据建模方法包括历史趋势分析和流量模式识别，用于构建基于历史和实时数据的交通模型，所述趋势分析技术包括时间序列预测方法和季节性调整算法，所述深度学习交通预测模型包括卷积神经网络和长短期记忆网络。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，通过整合V2X通信技术和数据捕获算法，***能够实时收集和整合车辆与环境数据，提供更全面、更精确的交通信息。借助先进的信号处理和机器学习算法，有效地分析和优化这些数据，生成最优化的路径规划，显著提高了路线规划的效率和准确性。通过交通流量分析和协同驾驶策略，***不仅能预测各路段流量，还能实现车辆与环境的高效协同，进一步优化交通流动和减少拥堵。定位与地图融合模块的结合使得导航数据更加精确，而交通信号同步和预测模型的应用则使得整个交通***更加智能化，能够预测未来交通状况并据此调整交通信号，从而实现更流畅、更安全的道路使用体验。

附图说明

图1为本发明的***流程图；

图2为本发明的***框架示意图；

图3为本发明的数据采集模块流程图；

图4为本发明的信号处理模块流程图；

图5为本发明的路径规划模块流程图；

图6为本发明的交通流分析模块流程图；

图7为本发明的协同驾驶模块流程图；

图8为本发明的定位与地图融合模块流程图；

图9为本发明的交通信号同步模块流程图；

图10为本发明的预测模型模块流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例一

请参阅图1至图2，多维智能驾驶路径规划***包括数据采集模块、信号处理模块、路径规划模块、交通流分析模块、协同驾驶模块、定位与地图融合模块、交通信号同步模块、预测模型模块；

数据采集模块基于V2X通信技术，采用数据捕获算法，收集车辆和环境数据，并进行数据整合，生成实时交通数据集；

信号处理模块基于实时交通数据集，采用信号处理算法，进行数据分析和优化处理，生成优化数据；

路径规划模块基于优化数据，采用基于机器学习的路径规划算法，进行路径计算，并进行动态调整，生成最优路径规划；

交通流分析模块基于最优路径规划，采用交通流量分析算法，对多路段流量进行预测，生成交通流预测；

协同驾驶模块基于交通流预测，采用协同驾驶算法，进行车辆与环境的协同配合，生成协同驾驶策略；

定位与地图融合模块基于UWB定位技术和协同驾驶策略，采用地图融合算法，将定位数据与地图结合，生成融合导航数据；

交通信号同步模块基于融合导航数据和物联网技术，采用同步算法，协调交通信号灯与车辆路径，生成同步交通指令；

预测模型模块基于同步交通指令和历史数据，采用深度学习和神经网络算法，对未来时间段内交通状况进行模拟和预测，生成交通流动预测。

实时交通数据集包括车辆位置、速度、环境条件信息，优化数据具体为经过滤波和降噪处理后的交通和环境信息，最优路径规划包括避开拥堵区域和最短路径选择，交通流预测具体为对未来时间段内多路段的交通流量预测，协同驾驶策略具体指车辆与交通信号、其他车辆的互动策略，融合导航数据具体为结合实时定位和地图数据的导航信息，同步交通指令具体指调整交通信号灯时序与车辆行驶路线的同步方案，交通流动预测具体为基于历史和实时数据的未来时间段内交通流量和趋势分析。

通过先进的数据采集和信号处理技术，***能够提供准确、实时的交通数据，为驾驶决策提供可靠的基础。智能的路径规划和交通流分析能有效减少驾驶时间和避免交通拥堵，提高出行效率。协同驾驶、定位与地图融合以及交通信号同步模块的应用增强了导航***的精准度和响应能力，极大提升驾驶舒适性和安全性。预测模型模块的引入使得未来交通状况的预测更加精确，有助于减少交通事故和拥堵的发生。

请参阅图3，数据采集模块包括车载传感器子模块、交通信号子模块、道路条件子模块；

车载传感器子模块基于V2X通信技术，采用传感器融合算法，进行车辆环境数据收集，并进行数据初步整合，生成车辆环境初级数据集；

交通信号子模块基于车辆环境初级数据集，采用深度学习交通分析算法，进行交通信号数据分析，并通过数据重组，生成交通流量数据集；

道路条件子模块基于交通流量数据集，采用地理信息***分析技术，进行道路条件分析，并进行数据融合，生成综合交通数据集；

传感器融合算法包括卡尔曼滤波和传感器同步校准技术，深度学习交通分析算法具体为卷积神经网络和循环神经网络的结合，地理信息***分析技术包括空间数据分析和地理编码，用于评估道路状况和交通影响。

车载传感器子模块利用V2X通信技术部署多种传感器(如雷达、摄像头、GPS等)，收集车辆周围的环境数据。采用传感器融合算法，特别是卡尔曼滤波和传感器同步校准技术，对这些数据进行初步整合。这一步骤确保了数据的准确性和一致性。这些整合后的数据被编制成车辆环境初级数据集，为后续分析提供了基础。

交通信号子模块基于车辆环境初级数据集，深度学习交通分析算法被用于深入分析交通信号数据。这些算法主要包括卷积神经网络和循环神经网络的结合，目的是为了更准确地理解和预测交通流量和模式。分析完成后，数据被重新组织，形成更为详尽的交通流量数据集，为进一步的道路条件评估提供信息。

道路条件子模块依赖于交通流量数据集，采用地理信息***(GIS)分析技术进行道路条件分析。这包括空间数据分析和地理编码，以准确评估当前的道路状况和交通影响。通过这些分析，数据被进一步融合和综合，最终生成包含全面交通情况的综合交通数据集。

请参阅图4，信号处理模块包括数据过滤子模块、信号优化子模块、数据融合子模块；

数据过滤子模块基于综合交通数据集，采用统计数据清洗技术，进行数据优化处理，并进行噪声去除，生成净化后的交通数据；

信号优化子模块基于净化后的交通数据，采用时间序列分析技术，进行数据重构，并通过信号增强，生成优化后的交通数据；

数据融合子模块基于优化后的交通数据，采用多维数据整合技术，进行多数据源整合，并进行深度数据融合，生成综合优化数据集；

统计数据清洗技术包括IQR方法和Z得分过滤，用于有效去除异常值和噪声，时间序列分析技术具体为自回归移动平均模型和季节性分解，用于提升数据的时序性和趋势预测能力，多维数据整合技术包括主成分分析和集成学习方法。

数据过滤子模块基于综合交通数据集进行数据优化处理，使用统计数据清洗技术，特别是IQR方法和Z得分过滤，有效去除数据中的异常值和噪声。通过这些步骤，数据被净化，生成了清洁且准确的交通数据。这一过程确保了后续分析的数据基础是可靠和高质量的。

信号优化子模块基于净化后的交通数据，运用时间序列分析技术，包括自回归移动平均模型和季节性分解，进行数据重构。这样的处理不仅改善了数据的时序性，还增强了趋势预测的能力。通过信号增强步骤，进一步提升数据质量，生成优化后的交通数据，以便更准确地反映交通状况。

数据融合子模块以优化后的交通数据为基础，应用多维数据整合技术，如主成分分析和集成学习方法，对多个数据源进行整合。通过深度数据融合过程，确保不同来源的数据被充分结合和利用。生成一个综合优化的数据集，为交通分析和决策提供全面和深入的洞见。

请参阅图5，路径规划模块包括路线计算子模块、路线优化子模块、导航子模块；

路线计算子模块基于优化数据，采用路径生成算法，进行路线计算，生成初步路径规划；

路线优化子模块基于初步路径规划，采用路径调整算法，进行路线优化，生成优化路径规划；

导航子模块基于优化路径规划，采用导航生成算法，进行终端路径导航，生成最优路径规划；

路径生成算法包括Dijkstra算法和A*搜索算法，路径调整算法包括局部搜索算法和动态重规划技术，导航生成算法包括实时反馈调节技术和路径重计算机制。

路线计算子模块基于优化数据，运用路径生成算法，特别是Dijkstra算法和A*搜索算法，进行路线的计算。这些算法有效地分析交通网络，寻找从起点到终点的最短或最优路径。完成这一过程后，生成的初步路径规划为后续的优化和调整提供了基础。

路线优化子模块基于初步路径规划，采用路径调整算法，如局部搜索算法和动态重规划技术，对路线进行进一步优化。这些算法考虑实时交通情况、道路条件等因素，以实现更高效的路径选择。优化后生成的路径规划更加高效，减少了行程时间和成本。

导航子模块基于优化后的路径规划，运用导航生成算法，包括实时反馈调节技术和路径重计算机制，进行终端路径导航。这个过程实时处理数据，以适应路况的不断变化，确保导航指引是最优的。最终生成的最优路径规划具备动态调整能力，能够实时响应环境变化。

请参阅图6，交通流分析模块包括流量监测子模块、第一趋势分析子模块、流量预测子模块；

流量监测子模块基于最优路径规划，采用流量检测算法，进行实时流量监测，生成实时流量数据；

第一趋势分析子模块基于实时流量数据，采用趋势分析算法，生成流量趋势分析；

流量预测子模块基于流量趋势分析，采用预测模型算法，进行交通流预测，生成交通流预测；

流量检测算法具体为传感器网络分析和车流量模式识别技术，用于实时监控交通流量，趋势分析算法包括移动平均法和指数平滑法，预测模型算法包括长短期记忆网络和季节性ARIMA模型。

流量监测子模块利用基于最优路径规划的流量检测算法，如传感器网络分析和车流量模式识别技术，进行实时交通流量监测。这些技术使模块能够实时捕捉道路上的车辆流动情况，从而生成实时的交通流量数据。这一步骤为交通流的深入分析和预测提供了基础数据。

第一趋势分析子模块基于收集到的实时流量数据，这个模块应用趋势分析算法，包括移动平均法和指数平滑法，进行流量趋势分析。这种分析有助于识别交通流量的模式和趋势，为理解交通流的当前状况和未来发展提供了见解。生成的流量趋势分析报告为流量预测提供了关键的输入信息。

流量预测子模块基于流量趋势分析结果，采用预测模型算法，如长短期记忆网络(LSTM)和季节性ARIMA模型，进行交通流预测。这些高级算法考虑了历史和当前的流量数据，以预测未来的交通流量趋势，生成交通流量预测报告。这为交通管理和规划决策提供了基于数据的预见性洞察。

请参阅图7，协同驾驶模块包括车辆通信子模块、环境感知子模块、策略制定子模块；

车辆通信子模块基于交通流预测，采用增强型车辆间通信技术，进行数据交换，生成车辆协同数据；

环境感知子模块基于车辆协同数据，采用混合感知技术，进行环境分析，生成综合环境数据；

策略制定子模块基于综合环境数据，采用自适应决策制定技术，制定驾驶策略，生成最终驾驶策略；

增强型车辆间通信技术包括DSRC短程通信和LTE-V2X车联网LTE技术，混合感知技术具体为融合雷达与摄像头的数据解析和3D点云生成技术，自适应决策制定技术包括多场景决策树和实时反应调整算法。

车辆通信子模块利用基于交通流预测的增强型车辆间通信技术，如DSRC短程通信和LTE-V2X车联网LTE技术，进行车辆间的数据交换。这种高效的通信机制使车辆能够共享关键信息，如交通状况、路况预警等。通过这种数据交换，生成的车辆协同数据为环境感知和策略制定提供了基础。

环境感知子模块基于车辆协同数据，采用混合感知技术，如融合雷达与摄像头的数据解析和3D点云生成技术，对车辆周围环境进行详细分析。这些技术提供了全面的环境视图，包括道路状况、障碍物识别等，从而生成了综合环境数据。这些数据为驾驶策略的制定提供了重要的环境信息。

策略制定子模块基于综合环境数据，采用自适应决策制定技术，如多场景决策树和实时反应调整算法，制定驾驶策略。这些技术综合考虑了多种行驶情况和环境因素，为车辆提供了最适合的驾驶策略。最终生成的驾驶策略旨在增强驾驶的安全性和效率。

请参阅图8，定位与地图融合模块包括UWB定位子模块、地图更新子模块、导航融合子模块；

UWB定位子模块基于最终驾驶策略，采用车辆定位技术，进行车辆定位，生成定位精度数据；

地图更新子模块基于定位精度数据，采用动态地图更新方法，更新地图信息，生成最新地图信息；

导航融合子模块基于最新地图信息，采用地图导航融合策略，整合定位与地图数据，生成综合导航信息；

车辆定位技术包括超宽带信号处理和多路径效应消除算法，动态地图更新方法包括在线地图构建技术和增量式地图数据更新，用于验证地图信息的实时更新和准确性，地图导航融合策略包括路径优化算法和数据集成方法。

UWB定位子模块中，

基本概念：使用超宽带(UWB)技术进行定位，通常涉及信号传播时间的测量来估计距离。

算法流程：

发送UWB信号。

测量信号的到达时间。

根据到达时间和已知的传播速度计算距离。

使用多点定位算法(如三角测量)来确定车辆的精确位置。

示例代码：

def uwb_locate(signals,propagation_speed):

distances＝[measure_distance(signal,propagation_speed)for signal insignals]

position＝triangulate_position(distances)

return position

地图更新子模块中，

基本概念：基于定位精度数据，动态地更新地图信息。

算法流程：

接收定位精度数据。

判断是否需要更新地图(比如定位误差超过阈值)。

使用在线地图构建技术和增量式地图数据更新方法来更新地图。

示例代码：

def update_map(location_accuracy,current_map):

if needs_update(location_accuracy):

new_map_data＝build_online_map()

updated_map＝incrementally_update_map(current_map,new_map_data)

return updated_map

return current_map

导航融合子模块中，

基本概念：整合定位数据和地图信息，生成综合导航信息。

算法流程：

融合最新地图信息和定位数据。

应用路径优化算法(如A*、Dijkstra算法)。

集成数据，生成导航信息。

示例代码：

def navigate_fusion(map_info,location_data):

integrated_data＝integrate_data(map_info,location_data)

optimized_path＝optimize_path(integrated_data)

navigation_info＝generate_navigation_info(optimized_path)

return navigation_info

请参阅图9，交通信号同步模块包括信号控制子模块、路径调整子模块、实时反馈子模块；

信号控制子模块基于融合导航数据和物联网技术，采用自适应交通控制技术，调整信号灯，生成信号调整指令；

路径调整子模块基于信号调整指令，采用动态路线规划技术，优化车辆路径，生成路径调整指令；

实时反馈子模块基于路径调整指令，采用交通状况实时反馈机制，提供交通更新，生成同步交通指令；

自适应交通控制技术具体为实时流量响应算法和优化交叉口调度策略，动态路线规划技术包括实时交通数据分析和预测算法引导的路线选择，交通状况实时反馈机制包括车流监测***和数据反馈算法。

信号控制子模块结合融合导航数据和物联网技术，运用自适应交通控制技术，尤其是实时流量响应算法和优化交叉口调度策略，来调整信号灯。这种调整是基于实时交通流量和路况数据的，旨在最大化交通效率和流动性。通过这些技术，模块生成信号调整指令，以确保交通信号与实时交通状况同步，优化整体交通流。

路径调整子模块基于信号调整指令，应用动态路线规划技术，包括实时交通数据分析和预测算法引导的路线选择，来优化车辆的行进路径。这确保了车辆能够在调整后的信号***中高效地行驶。完成路径优化后，模块生成路径调整指令，为驾驶员或自动驾驶***提供最佳行进路线，适应信号灯的实时调整。

实时反馈子模块基于路径调整指令，采用交通状况实时反馈机制，包括车流监测***和数据反馈算法，以提供交通状况的即时更新。通过这些实时反馈，模块生成同步交通指令，帮助维持交通流的顺畅和同步，确保交通信号和车辆行进路线的持续协调。

请参阅图10，预测模型模块包括数据建模子模块、第二趋势分析子模块、预测输出子模块；

数据建模子模块基于同步交通指令和历史数据，采用交通数据建模方法，构建数据模型，生成交通数据模型；

第二趋势分析子模块基于交通数据模型，采用趋势分析技术，分析未来交通流，生成趋势分析结果；

预测输出子模块基于趋势分析结果，采用深度学习交通预测模型，生成交通流动预测；

交通数据建模方法包括历史趋势分析和流量模式识别，用于构建基于历史和实时数据的交通模型，趋势分析技术包括时间序列预测方法和季节性调整算法，深度学习交通预测模型包括卷积神经网络和长短期记忆网络。

数据建模子模块基于同步交通指令和历史数据，采用了交通数据建模方法，如历史趋势分析和流量模式识别，来构建数据模型。这个过程考虑了历史和实时交通数据，建立了能够反映交通流动特征和模式的交通数据模型。生成的这个模型为进一步的趋势分析和交通流预测提供了基础。

第二趋势分析子模块基于构建的交通数据模型，应用趋势分析技术，包括时间序列预测方法和季节性调整算法，来分析未来的交通流。这些分析有助于识别和预测交通流量的变化趋势和模式，为未来的交通流动提供预测的见解。通过这些技术生成的趋势分析结果为深度学习预测提供了关键的输入信息。

预测输出子模块基于趋势分析结果，采用深度学习交通预测模型，如卷积神经网络和长短期记忆网络，来生成交通流动的预测。这些先进的算法结合历史趋势和当前数据，预测未来的交通状况，生成精准的交通流动预测。这为交通管理和规划提供了基于数据的洞见和预见性指导。

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.多维智能驾驶路径规划***，其特征在于：所述***包括数据采集模块、信号处理模块、路径规划模块、交通流分析模块、协同驾驶模块、定位与地图融合模块、交通信号同步模块、预测模型模块；

所述数据采集模块基于V2X通信技术，采用数据捕获算法，收集车辆和环境数据，并进行数据整合，生成实时交通数据集；

所述信号处理模块基于实时交通数据集，采用信号处理算法，进行数据分析和优化处理，生成优化数据；

所述路径规划模块基于优化数据，采用基于机器学习的路径规划算法，进行路径计算，并进行动态调整，生成最优路径规划；

所述交通流分析模块基于最优路径规划，采用交通流量分析算法，对多路段流量进行预测，生成交通流预测；

所述协同驾驶模块基于交通流预测，采用协同驾驶算法，进行车辆与环境的协同配合，生成协同驾驶策略；

所述定位与地图融合模块基于UWB定位技术和协同驾驶策略，采用地图融合算法，将定位数据与地图结合，生成融合导航数据；

所述交通信号同步模块基于融合导航数据和物联网技术，采用同步算法，协调交通信号灯与车辆路径，生成同步交通指令；

所述预测模型模块基于同步交通指令和历史数据，采用深度学习和神经网络算法，对未来时间段内交通状况进行模拟和预测，生成交通流动预测。

2.根据权利要求1所述的多维智能驾驶路径规划***，其特征在于：所述实时交通数据集包括车辆位置、速度、环境条件信息，所述优化数据具体为经过滤波和降噪处理后的交通和环境信息，所述最优路径规划包括避开拥堵区域和最短路径选择，所述交通流预测具体为对未来时间段内多路段的交通流量预测，所述协同驾驶策略具体指车辆与交通信号、其他车辆的互动策略，所述融合导航数据具体为结合实时定位和地图数据的导航信息，所述同步交通指令具体指调整交通信号灯时序与车辆行驶路线的同步方案，所述交通流动预测具体为基于历史和实时数据的未来时间段内交通流量和趋势分析。

3.根据权利要求1所述的多维智能驾驶路径规划***，其特征在于：所述数据采集模块包括车载传感器子模块、交通信号子模块、道路条件子模块；

所述车载传感器子模块基于V2X通信技术，采用传感器融合算法，进行车辆环境数据收集，并进行数据初步整合，生成车辆环境初级数据集；

所述交通信号子模块基于车辆环境初级数据集，采用深度学习交通分析算法，进行交通信号数据分析，并通过数据重组，生成交通流量数据集；

所述道路条件子模块基于交通流量数据集，采用地理信息***分析技术，进行道路条件分析，并进行数据融合，生成综合交通数据集；

所述传感器融合算法包括卡尔曼滤波和传感器同步校准技术，所述深度学习交通分析算法具体为卷积神经网络和循环神经网络的结合，所述地理信息***分析技术包括空间数据分析和地理编码，用于评估道路状况和交通影响。

4.根据权利要求1所述的多维智能驾驶路径规划***，其特征在于：所述信号处理模块包括数据过滤子模块、信号优化子模块、数据融合子模块；

所述数据过滤子模块基于综合交通数据集，采用统计数据清洗技术，进行数据优化处理，并进行噪声去除，生成净化后的交通数据；

所述信号优化子模块基于净化后的交通数据，采用时间序列分析技术，进行数据重构，并通过信号增强，生成优化后的交通数据；

所述数据融合子模块基于优化后的交通数据，采用多维数据整合技术，进行多数据源整合，并进行深度数据融合，生成综合优化数据集；

所述统计数据清洗技术包括IQR方法和Z得分过滤，用于有效去除异常值和噪声，所述时间序列分析技术具体为自回归移动平均模型和季节性分解，用于提升数据的时序性和趋势预测能力，所述多维数据整合技术包括主成分分析和集成学习方法。

5.根据权利要求1所述的多维智能驾驶路径规划***，其特征在于：所述路径规划模块包括路线计算子模块、路线优化子模块、导航子模块；

所述路线计算子模块基于优化数据，采用路径生成算法，进行路线计算，生成初步路径规划；

所述路线优化子模块基于初步路径规划，采用路径调整算法，进行路线优化，生成优化路径规划；

所述导航子模块基于优化路径规划，采用导航生成算法，进行终端路径导航，生成最优路径规划；

所述路径生成算法包括Dijkstra算法和A*搜索算法，所述路径调整算法包括局部搜索算法和动态重规划技术，所述导航生成算法包括实时反馈调节技术和路径重计算机制。

6.根据权利要求1所述的多维智能驾驶路径规划***，其特征在于：所述交通流分析模块包括流量监测子模块、第一趋势分析子模块、流量预测子模块；

所述流量监测子模块基于最优路径规划，采用流量检测算法，进行实时流量监测，生成实时流量数据；

所述第一趋势分析子模块基于实时流量数据，采用趋势分析算法，生成流量趋势分析；

所述流量预测子模块基于流量趋势分析，采用预测模型算法，进行交通流预测，生成交通流预测；

所述流量检测算法具体为传感器网络分析和车流量模式识别技术，用于实时监控交通流量，所述趋势分析算法包括移动平均法和指数平滑法，所述预测模型算法包括长短期记忆网络和季节性ARIMA模型。

7.根据权利要求1所述的多维智能驾驶路径规划***，其特征在于：所述协同驾驶模块包括车辆通信子模块、环境感知子模块、策略制定子模块；

所述车辆通信子模块基于交通流预测，采用增强型车辆间通信技术，进行数据交换，生成车辆协同数据；

所述环境感知子模块基于车辆协同数据，采用混合感知技术，进行环境分析，生成综合环境数据；

所述策略制定子模块基于综合环境数据，采用自适应决策制定技术，制定驾驶策略，生成最终驾驶策略；

所述增强型车辆间通信技术包括DSRC短程通信和LTE-V2X车联网LTE技术，所述混合感知技术具体为融合雷达与摄像头的数据解析和3D点云生成技术，所述自适应决策制定技术包括多场景决策树和实时反应调整算法。

8.根据权利要求1所述的多维智能驾驶路径规划***，其特征在于：所述定位与地图融合模块包括UWB定位子模块、地图更新子模块、导航融合子模块；

所述UWB定位子模块基于最终驾驶策略，采用车辆定位技术，进行车辆定位，生成定位精度数据；

所述地图更新子模块基于定位精度数据，采用动态地图更新方法，更新地图信息，生成最新地图信息；

所述导航融合子模块基于最新地图信息，采用地图导航融合策略，整合定位与地图数据，生成综合导航信息；

所述车辆定位技术包括超宽带信号处理和多路径效应消除算法，所述动态地图更新方法包括在线地图构建技术和增量式地图数据更新，用于验证地图信息的实时更新和准确性，所述地图导航融合策略包括路径优化算法和数据集成方法。

9.根据权利要求1所述的多维智能驾驶路径规划***，其特征在于：所述交通信号同步模块包括信号控制子模块、路径调整子模块、实时反馈子模块；

所述信号控制子模块基于融合导航数据和物联网技术，采用自适应交通控制技术，调整信号灯，生成信号调整指令；

所述路径调整子模块基于信号调整指令，采用动态路线规划技术，优化车辆路径，生成路径调整指令；

所述实时反馈子模块基于路径调整指令，采用交通状况实时反馈机制，提供交通更新，生成同步交通指令；

所述自适应交通控制技术具体为实时流量响应算法和优化交叉口调度策略，所述动态路线规划技术包括实时交通数据分析和预测算法引导的路线选择，所述交通状况实时反馈机制包括车流监测***和数据反馈算法。

10.根据权利要求1所述的多维智能驾驶路径规划***，其特征在于：所述预测模型模块包括数据建模子模块、第二趋势分析子模块、预测输出子模块；

所述数据建模子模块基于同步交通指令和历史数据，采用交通数据建模方法，构建数据模型，生成交通数据模型；

所述第二趋势分析子模块基于交通数据模型，采用趋势分析技术，分析未来交通流，生成趋势分析结果；

所述预测输出子模块基于趋势分析结果，采用深度学习交通预测模型，生成交通流动预测；

所述交通数据建模方法包括历史趋势分析和流量模式识别，用于构建基于历史和实时数据的交通模型，所述趋势分析技术包括时间序列预测方法和季节性调整算法，所述深度学习交通预测模型包括卷积神经网络和长短期记忆网络。