一种实时路径规划的方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了一种实时路径规划的方法和系统，涉及智能交通技术领域。所述方法包括：当前客户端按初始路径行驶时，实时采集其他客户端的目的地、采样位置和采样时间；根据所述其他客户端的目的地、采样位置和采样时间分别规划其他客户端的导航路径，并从所述导航路径中分别提取包括所述初始路径的各路段、与所述各路段相关的关联路段的目标路段；对所述目标路段、其他客户端的采样位置和采样时间进行统计分析，预测未来时间段内所述初始路径中各路段的路况信息。本发明专利技术，数据范围广，样本均匀，提高了路径规划的结果的准确度，特别是对于规律性不强的路况变化，提高了路径规划的准确度。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术提供了一种实时路径规划的方法和系统，涉及智能交通
。所述方法包括：当前客户端按初始路径行驶时，实时采集其他客户端的目的地、采样位置和采样时间；根据所述其他客户端的目的地、采样位置和采样时间分别规划其他客户端的导航路径，并从所述导航路径中分别提取包括所述初始路径的各路段、与所述各路段相关的关联路段的目标路段；对所述目标路段、其他客户端的采样位置和采样时间进行统计分析，预测未来时间段内所述初始路径中各路段的路况信息。本专利技术，数据范围广，样本均匀，提高了路径规划的结果的准确度，特别是对于规律性不强的路况变化，提高了路径规划的准确度。【专利说明】一种实时路径规划的方法和系统
本专利技术涉及智能交通
，特别是涉及一种实时路径规划的方法和系统。
技术介绍
道路的路径规划是GPS
中的一种典型应用，目前已经开始被广泛应用。 在现有技术中，路径规划往往基于路网拓扑关系，考虑路网的相关道路基本属性，比如道路 的等级、车道数、十字路口数量、红绿灯的数量等基本属性，利用拓扑算法给出起点和终点 之间的总距离最短或总耗时最短等路径方案。 传统的路径规划的方法是利用公路一些车辆中的GPS历史记录的车速，来判断采 样时间下这个路段的通畅情况，如果历史上当前路段的车速普遍较高，则判断为通畅，如 果历史上当前路段的车速普遍较低，则视为拥堵。并以记录GPS车速的方式持续记录路 况信息，从而利用历史上的GPS路况信息来推断未来的路况信息。比如历史上路段A在 11:00-14:00之间拥堵，那么预测路段A在当天的11:00-14:00之间也拥堵。 在实时导航时，往往依据路网的当前交通流量状况进行导航，如果某路段中的各 车辆移动缓慢，则认为该路段的流量较高；反之该路段的流量较低。将各路段交通流量设定 不同的权值，根据当前车辆的移动速度和各路段的交通流量计算从车辆的采样位置到目的 地的总代价，从而进行路径规划，并将代价最低，即时间花费最少的路径返回给当前车辆。 但是，上述方案中，第一：数据信息稀疏且范围有限：只有很少量的出租、公交装 载了速度记录仪，所以得到的历史数据只对主干道有效，作用范围有限，而且所有样本并非 均匀分布在所有的汽车中，历史数据中样本不够均匀，也可能会导致结果不够准确。第二： 预测能力较差：仅仅通过道路的历史通行状况或当前采集的实时流量来预测未来路况，信 息不够充分，特别是对于规律性不强的路况变化无法准确预测，由于当前车辆在进行路径 规划时所依据的各路段的路况将在当前车辆的行驶过程中不断变化，在当前车辆行驶到之 前进行路径规划的某一路段时，该路段的路况很可能由好变差，则用户很可能行驶在预测 时路况好、但实际已变得拥堵的道路上，反而增加了行驶时间。
技术实现思路
本专利技术提供一种实时路径规划的方法，解决现有技术中数据信息稀疏且范围有限 的问题，对规律性不强的路段预测能力差等问题。 为了解决上述问题，本专利技术公开了一种实时路径规划的方法，其特征在于，包括： 当前客户端按初始路径行驶时，实时采集其他客户端的目的地、采样位置和采样 时间； 根据所述其他客户端的目的地、采样位置和采样时间分别规划其他客户端的导航 路径，并从所述导航路径中分别提取包括所述初始路径的各路段、与所述各路段相关的关 联路段的目标路段； 对所述目标路段、其他客户端的采样位置和采样时间进行统计分析，预测未来时 间段内所述初始路径中各路段的路况信息。 优选的，所述对所述目标路段、其他客户端的采样位置和采样时间进行统计分析， 预测未来时间段内所述初始路径中各路段的路况信息，包括： 对所述其他客户端的采样位置和采样时间进行统计分析，预测未来时间段内每个 客户端的对应的位置，统计目标路段中的车辆数得到所述初始路径中各路段的路况信息。 优选的，所述对所述其他客户端的采样位置和采样时间进行统计分析，预测未来 时间段内每个客户端的对应的位置，统计目标路段中的车辆数得到所述初始路径中各路段 的路况信息，包括： 针对每个客户端的采样位置和采样时间，结合既定的车速模型计算每个客户端对 应的车速； 根据所述每个客户端的车速和所述车速模型，预测各个客户端未来时间段内在对 应的导航路径上的位置； 以目标路段为单位对预测得到的所述各个客户端未来时间段内在对应导航路径 上的位置进行统计，得到在未来时间段内所述初始路径中各路段的路况信息。 优选的，所述车速模型通过采集各客户端在路网中的不同地点和不同时间的行驶 信息并进行结构化训练获得。 优选的，所述初始路径根据当前客户端的采样位置、采样时间和目的地，采用路况 预测模型规划获得。 优选的，所述根据所述其他客户端的目的地、采样位置和采样时间分别规划其他 客户端的导航路径，包括： 根据其他的客户端的目的地、采样位置和采样时间，采用路况预测模型规划其他 客户端对应的导航路径。 优选的，所述路况预测模型通过以下步骤构建： 采集各客户端记录的各种类型的历史出行信息； 根据所述历史出行信息进行规划，得到各客户端对应的规划路径； 根据历史出行信息的类型对应的权重，以路段为单位对所述规划路径进行统计， 统计每条路段在各时段对应的车辆流量； 根据每条路段上各时段内的车辆流量进行数据训练，构建路况预测模型。 优选的，所述采集各客户端记录的各种类型的历史出行信息包括： 采集每个客户端对应记录的个性化信息，并将个性化信息转化为语义信息；所述 个性化信息包括邮件、短信、日程中的文本数据； 从所述语义信息中提取历史出行信息。 优选的，所述预测未来时间段内所述初始路径中各路段将的路况信息包括： 根据所述目标路段、其他客户端的采样位置和采样时间，统计未来时间段内各目 标路段上的车辆总流量，并将所述车辆总流量与相应路段上的饱和阈值进行比较； 根据比较结果判断所述未来时段内各路段的路况信息。 优选的，还包括： 根据所述初始路径中各路段的路况信息对所述初始路径进行实时修正。 优选的，所述根据所述初始路径中各路段的路况信息对所述初始路径进行实时修 正，包括： 如当前客户端在所述初始路径中将要行驶的第一路段对应的交通压力大于第一 阈值，则根据与第一路段相关的关联路段的交通压力情况，将第一路段变更为所述关联路 段中对应的交通压力小于第一阈值的第二路段。 本专利技术还提供了一种实时路径规划的系统，包括： 采集模块，用于当前客户端按初始路径行驶时，实时采集其他客户端的目的地、采 样位置和采样时间； 关联路段提取模块，用于根据所述其他客户端的目的地、采样位置和采样时间分 别规划其他客户端的导航路径，并从所述导航路径中分别提取包括所述初始路径的各路 段、与所述各路段相关的关联路段的目标路段； 拥堵判断模块，用于对所述目标路段、其他客户端的采样位置和采样时间进行统 计分析，预测未来时间段内所述初始路径中各路段的路况信息。 优选的，所述拥堵判断模块包括： 路况分析模块，用于对所述其他客户端的采样位置和采样时间进行统计分析，预 测未来时间段内每个客户端的对应的位置，统计本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种实时路径规划的方法，其特征在于，包括：当前客户端按初始路径行驶时，实时采集其他客户端的目的地、采样位置和采样时间；根据所述其他客户端的目的地、采样位置和采样时间分别规划其他客户端的导航路径，并从所述导航路径中分别提取包括所述初始路径的各路段、与所述各路段相关的关联路段的目标路段；对所述目标路段、其他客户端的采样位置和采样时间进行统计分析，预测未来时间段内所述初始路径中各路段的路况信息。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张帆，柴思远，张阔，
申请(专利权)人：北京搜狗信息服务有限公司，北京搜狗科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11