基于路网栅格化道路车流预测的精细化路径规划方法技术

本发明专利技术基于路网栅格化道路车流预测的路径规划方法，步骤如下：基于城市的路网图，将城市划分为M×N的网格区域，在城市的路网中，将某一时刻的所有车辆的GPS或北斗数据根据经纬度和方向分配到所属的网格内，得到城市路网图的向不同方向的密度图；将得到的路网的某一时刻的密度图作为神经网络的输入，利用前30±15分钟的路网密度数据预测未来10±5分钟的神经网络；根据预测前某一时刻的道路周围网格区域的车流密度以及道路车流密度和平均速度的关系，计算得到预测后各道路的车辆平均行驶速度。根据某车辆当前所在位置划分一个栅格区域，并根据预测的未来10±5分钟的道路车辆密度和平均行驶速度信息，选择车辆在某一栅格区域内的道路。

【技术实现步骤摘要】
基于路网栅格化道路车流预测的精细化路径规划方法
本专利技术属于智能交通
，涉及基于神经网络的城市交通密度预测方法及基于交通预测的车辆路径规划方法。
技术介绍
随着智能交通的发展，城市道路基础设施不断完善，城市获取各种交通信息的途径丰富多样，很轻松就能获得所需要的交通数据。交通数据具有数量巨大，种类繁多，规律难以表述等特征，人工智能和神经网络可以很好地帮助我们找寻出大量交通数据中隐藏的规律。利用神经网络找寻交通状况中的规律，可以预测未来交通状况的走向，制定更加有效，高效的交通管理措施。这因此利用神经网络进行交通预测是具有极大潜力的，并且它们的优点使其成为当前智能交通
的研究热点之一。而目前传统的车辆路径规划算法是这样子实现的：对于车辆从起点到目的地，通过遍历路网的节点和道路，寻找到距离目的地最近的道路。传统的车辆路径规划算法能够找到起点和目的地之间的最短路径，但也存在着如下许多缺陷：不能灵活智能地适应复杂多变的城市道路交通；距离远时计算量巨大；容易指引所有车辆往少量道路上行驶造成交通拥堵；选择的道路不具备可调整性。在智能交通和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于路网栅格化道路车流预测的路径规划方法，其特征在于：所述城市路网栅格化道路车流密度预测方法及栅格化精细路径规划方法包括以下步骤：/n步骤1：基于城市的路网图，将城市划分为M×N(M、N均为30-200)的网格区域，在城市的路网中，将某一时刻的所有车辆的GPS或北斗数据根据经纬度和方向分配到所属的网格内，得到城市路网图的向不同方向的密度图；/n步骤2：将得到的路网的某一时刻的密度图作为神经网络的输入，利用前30±15分钟的路网密度数据预测未来10±5分钟的神经网络；/n步骤3：根据预测前某一时刻的道路周围网格区域的车流密度以及道路车流密度和平均速度的关系，计算得到预测后各道路的车辆平均行驶...

【技术特征摘要】
1.基于路网栅格化道路车流预测的路径规划方法，其特征在于：所述城市路网栅格化道路车流密度预测方法及栅格化精细路径规划方法包括以下步骤：
步骤1：基于城市的路网图，将城市划分为M×N(M、N均为30-200)的网格区域，在城市的路网中，将某一时刻的所有车辆的GPS或北斗数据根据经纬度和方向分配到所属的网格内，得到城市路网图的向不同方向的密度图；
步骤2：将得到的路网的某一时刻的密度图作为神经网络的输入，利用前30±15分钟的路网密度数据预测未来10±5分钟的神经网络；
步骤3：根据预测前某一时刻的道路周围网格区域的车流密度以及道路车流密度和平均速度的关系，计算得到预测后各道路的车辆平均行驶速度；
步骤4：根据某车辆当前所在位置划分一个栅格区域，并根据预测的未来10±5分钟的道路车辆密度和平均行驶速度信息，选择车辆在某一栅格区域内的道路；
步骤5：若某车辆的行驶终点不在栅格区域内，在车辆即将完成该10±5分钟内规划的路程时重复步骤4，直到终点位于某栅格区域内。


2.如权利要求1所述的城市路网栅格化道路车流密度预测方法及栅格化精细路径规划方法，其特征在于：利用神经网络来对城市级别区域范围内的车辆密度预测，可以有效预测未来一定时间的道路流量变化情况。


3.如权利要求1所述的城市路网栅格化道路车流密度预测方法及栅格化精细路径规划方法，其特征在于：所述的城市路网图进行网格划分，且根据车辆的行驶方向分成东南西北四个方向区间，因此可以根据网格与具体道路进行匹配，将城市区域级的交通预测精细化到每一条道路上。


4.如权利要求1所述的城市路网栅格化道路车流密度预测方法及栅格化精细路径规划方法，其特征在于：车辆进行路径规划同时考虑栅格区域内利用车辆密度预测信息计算的最短即最短时间路径以及栅格区域边缘点距离终点的估算距离，保证车辆在前往终点的有效道路上。


5.如权利要求1所述的城市路网栅格化道路车流密度预测方法及栅格化精细路径规划方法，其特征在于：道路的车流密度与道路平均速度有密切关系，利用道路的车流密度计算每个道路的平均速度并用于路径规划；
车辆利用预测的车流密度交通信息来进行路径规划，避免选择未来将会变得拥堵的路段，长期还具备交通诱导、均衡城市道路车流量。


6.如权利要求1所述的城市路网栅格化道路车流密度预测方法及栅格化精细路径规划方法，其特征在于：车辆每次只对10分钟区域内路径进行规划，有效减少交通预测随着时间变长，预测准确度指数下降的问题，同时可以减少道路突发事故带来的拥堵。


7.如权利要求5或6所述的城市路网栅格化道路车流密度预测方法及栅格化精细路径规划方法，其特征在于：
以交通大数据中心作为收集交通信息，进行交通预测并为车辆提供路径规划的中心控制管理机制实现步骤如下：当一辆车辆需要从起点到终点进行路径规划时，划分以起点为原点，半径为10分钟路程的扇形区域内的道路作为栅格区域，向交通管理器发送进入时刻以及起点终点；交通大数据中心不断根据城市交通收集的信息预测未来的交通信息，在收到车辆的路径需求信息后根据栅格内的预测信息以及栅格边缘点到终点的估算距离为车辆进行栅格内路径的规划；
城市路网典型的划分为100乘100的网格区域并将车辆的行驶方向划分成东南西北四个方向区域，然后以10分钟为一个时间区间将车辆的GPS数据根据经纬度和行驶方向分配到所属的网格内，得到城市路网中车辆往各个方向行驶的密度图：
采用卷积神经网络和残差神经结构来进行交通预测，将实时收集的车流密度图(前30...

【专利技术属性】
技术研发人员：周海波，伍汉霖，许云霆，赵纪伟，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32