【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能网联驾驶应用领域，具体的说是一种基于雨量感知的混合驾驶车辆路径诱导方法。
技术介绍
1、动态车辆路径问题的研究主要集中在新增客户的动态问题，动态需求的车辆路径问题常常采用定期更新策略，将每个工作日划分为若干时间周期，按时间周期将动态需求问题转化成一系列静态需求问题从而将动态问题静态化。为了保证问题求解的高效性，通常已有采用遗传算法、粒子群算法启发式算法求解此类问题。
2、影响车辆导航路径规划的因素有很多，非高峰时段与高峰时段的道路交通量拥堵程度相差甚大，追尾、换道事故风险明显增加。车辆出行中大多是依靠驾驶人经验和导航完成路径规划，这样的路径规划方式未充分考虑天气信息。下雨天会降低轮胎与地面间的摩擦系数，车轮打滑导致事故风险上升。
3、综上所述，传统的综合指数模型无法准确描述因素时变特征对事故风险以及拥堵指数综合效益下的总体评价指标，导致依据该评价的实时导航路径优化不准确。
技术实现思路
1、本专利技术是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出一种基于雨量感知的混合驾驶车辆路径诱导方法，以期能通过计算车辆实时综合指数来优化车辆行驶路径，从而能提高下雨天车辆通行效率以及车辆行驶安全性。
2、本专利技术为达到上述专利技术目的，采用如下技术方案：
3、本专利技术一种基于雨量感知的混合驾驶车辆路径诱导方法的特点在于，是按如下步骤进行：
4、步骤1、构建加权路网图g＝(v,l)，其中，v表示交叉口集合，l表示路段集合
5、步骤2、通过智能雨刮传感器收集t时刻第k辆网联车cavk在路段lij上的实时降雨量从而得到路段lij上所有网联车辆的实时降雨量信息；其中，表示t时刻路段lij上的网联车数量；
6、步骤3、通过式(1)计算t时刻路段lij上所有网联车cav的渗透率
7、
8、式(1)中，nij(t)表示t时刻路段lij上的所有车辆总数；
9、步骤4、通过式(2)计算t时刻路段lij上的所有车流密度yij(t)；
10、
11、式(2)中，dij表示路段lij的道路长度；
12、步骤5、通过式(3)计算t时刻路段lij上网联车cav的车速标准差
13、
14、式(3)中，为t时刻在路段lij上所有行驶的网联车cav的平均车速；表示t时刻在路段lij上第k辆网联车cavk的速度；
15、步骤6、通过式(4)计算t时刻路段lij上网联车cav的车头时距
16、
17、式(4)中，表示t时刻在路段lij上第k辆网联车cavk的车头间距；
18、步骤7、实时更新t时刻在路段lij上第k辆网联车cavk对应的降雨量的权重系数
19、步骤7.1、初始化
20、步骤7.2、通过式(5)计算t时刻在路段lij上第k辆网联车cavk在未考虑降雨量影响因素的事故风险指数
21、
22、式(5)中，α0,α1,α2,α3,α4为5个权重系数；
23、步骤7.3、通过式(6)计算t时刻在路段lij上第k辆网联车cavk在降雨量因素所导致的事故风险概率和事故风险概率变化率
24、
25、步骤7.4、通过式(7)计算t时刻在路段lij上第k辆网联车cavk对应的降雨量更新后的权重系数
26、
27、式(7)中，为t时刻在路段lij上第k辆网联车cavk对应的实时降雨量的权重变化量，η为修正系数；
28、步骤7.5、将重新代入到式(5)中，得到t时刻在路段lij上第k辆网联车cavk在考虑实时降雨量因素的事故风险指数
29、步骤8、利用式(8)计算到t时刻路段lij的交通拥堵指数ciij(t)；
30、
31、步骤9、利用式(9)计算t时刻在路段lij上第k辆网联车cavk的综合指数
32、
33、式(9)中，β表示风险指数的权重系数；且0≤β≤1；
34、步骤10、根据计算第k辆网联车cavk从自身的出发交叉口点到目的交叉口点所经过的所有路段的综合指数之和最小的最优全局路径并返给反馈给第k辆网联车cavk，从而实现网联车车辆的路径诱导。
35、本专利技术一种电子设备，包括存储器以及处理器的特点在于，所述存储器用于存储支持处理器执行所述混合驾驶车辆路径诱导方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
36、本专利技术一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序的特点在于，所述计算机程序被处理器运行时执行所述混合驾驶车辆路径诱导方法的步骤。
37、与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：
38、1、本专利技术运用can总线的智能雨刮器进行雨量信息的收集，通过雨刮器对雨量的感知以及判断，不仅采集数据更加准确，而且更加方便有效的收集大量的路段下雨信息，从而加快导航路径规划速度，提高了路径规划的效率；
39、2、本专利技术通过将下雨路段的信息提示传输到车载导航上，由无人驾驶车辆系统自行做出路径诱导决策，比传统导航路径优化更加准确；
40、3、本专利技术方法结合logistic模型和最大似然函数，采用梯度上升法实时更新雨量权重系数，有效提高了预测事故准确性，从而提高了导航车辆的行驶安全性。
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1.一种基于雨量感知的混合驾驶车辆路径诱导方法，其特征在于，是按如下步骤进行：
2.一种电子设备，包括存储器以及处理器，其特征在于，所述存储器用于存储支持处理器执行权利要求1所述混合驾驶车辆路径诱导方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
3.一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行权利要求1所述混合驾驶车辆路径诱导方法的步骤。
【技术特征摘要】
1.一种基于雨量感知的混合驾驶车辆路径诱导方法，其特征在于，是按如下步骤进行：
2.一种电子设备，包括存储器以及处理器，其特征在于，所述存储器用于存储支持处理器执行权利要求1所述混合驾驶车辆路径诱导方法的程序，...
【专利技术属性】
技术研发人员：程泽阳，段奕阳，冯忠祥，张卫华，张雷，袁泉，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：
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