Based on the normal distribution model of congested sections of various sections, the present invention uses the traffic data of the past 2 months for about 60 days, and estimates the traffic time of each section by statistical method, and then gets the time of driving from the starting to the destination by the way that the path is taken. The vehicle can achieve a certain degree of autopilot. The data acquisition and communication and processing are very rapid, the data processing method is simple and efficient, and the result is very fast, the instantaneous processing can be realized, the cost is very low, and it is easy to be popularized in the vehicle control system.
【技术实现步骤摘要】
一种车辆自动驾驶的动态路径与速度确定方法
本专利技术涉及考虑路径信息的控制策略
,特别是涉及一种车辆自动驾驶的动态路径与速度确定方法。
技术介绍
目前,人们对出行的要求越来越高,希望尽快到达目的地,希望车辆能够自动驾驶或者“傻瓜式”驾驶,而城市尤其是特大型城市如上海、北京越来越大,路越来越多,中心城区各种堵,路况越来越复杂。对于车载控制系统的路径选择,现有的技术基本流于静态处理或者各种导航的简单的实时选择,结果常常与实际相差太多,数据处理极端粗略,准确率非常低,没有能够很好的发掘以往交通数据,无法在最短时间内到达目的地。本人的申请号为2017111930629的申请提出了一种解决方案,本专利技术对该方案继续进行优化推广。很多随机现象可以用正态分布来描述或者近似描述,在观测值足够多时,大量随机现象用正态分布来描述可以做出可靠的预测。正态分布(Normaldistribution)又名高斯分布(Gaussiandistribution),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布,记为X∼N(μ,σ2),其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。正态分布有些极好的统计性质:(1)其密度函数关于均值对称,(2)其数据高度集中于均值附近,P(-σ<x-μ<σ)=68%,也即近70%的数据分布于区间(μ-σ,μ+σ)。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一 ...
【技术保护点】
1.一种车辆自动驾驶的动态路径与速度确定方法,其特征在于,包括步骤:(1)获取地理位置信息及时间信息,即获取出发地、目的地的地理位置信息以及出发时间的时间信息;(2)获取所有可能路径,即根据地理数据库、出发地和目的地的地理位置信息,找出由出发地到目的地所有可能通行路径:路径1, 路径2,…, 路径n;(4)确定每一路径的具体路段,即确定路径1的具体路段,路径2的具体路段,…,路径n的具体路段;(5)确定每一路段用时tij,即利用路段拥堵的正态分布模型,计算所有可能通行路径的每一路段所用时间,tij表示路径i的第j路段所用时间,i取值范围为1,…,n,j取值范围为1,…,m;(6)确定每一路径用时T1,T2,…,Tn,即将每一路径i的各路段所用时间之和算出即:Ti=ti1+ti2+…+tim;(7)取T1,T2,…,Tn最小值Ta,即得目标路径a路径,也即车辆选取a路径为最终行车路径,并且选取对应的速度即为车行速度。
【技术特征摘要】
1.一种车辆自动驾驶的动态路径与速度确定方法,其特征在于,包括步骤:(1)获取地理位置信息及时间信息,即获取出发地、目的地的地理位置信息以及出发时间的时间信息;(2)获取所有可能路径,即根据地理数据库、出发地和目的地的地理位置信息,找出由出发地到目的地所有可能通行路径:路径1,路径2,…,路径n;(4)确定每一路径的具体路段,即确定路径1的具体路段,路径2的具体路段,…,路径n的具体路段;(5)确定每一路段用时tij,即利用路段拥堵的正态分布模型,计算所有可能通行路径的每一路段所用时间,tij表示路径i的第j路段所用时间,i取值范围为1,…,n,j取值范围为1,…,m;(6)确定每一路径用时T1,T2,…,Tn,即将每一路径i的各路段所用时间之和算出即:Ti=ti1+ti2+…+tim;(7)取T1,T2,…,Tn最小值Ta,即得目标路径a路径,也即车辆选取a路径为最终行车路径,并且选取对应的速度即为车行速度。2.根据权利要求1所述的路段拥堵的正态分布模型,对某一路段,其特征在于,拥堵的正态分布模型建立方法为:S01确定时刻信息:e年a月b日c时d分,a,b,c,d,e确定;S02由地理数据库,获取所述路段长度s;S03从道路交通数据库中获取前60天中c时d分该路段的机动车平均速度,得到一组60个速度数据;S04由t=s/v得到机动车行完所述路段所需时间;S05取μ=(t1+t2+t3+…+t60)/60;σ2=(t12+t22+t32+…+t602)/60-μ2,记通过路段的时间X,X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的正态分布,记为:X∼N(μ,σ2),S06将μ,σ代入概率密度函数公式;S07确定t,具体为:由正态分布数据库或...
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