[发明专利]基于实时交通信息的最短时间路径规划方法

说明书

技术领域

本发明属于导航领域的最短路径计算方法，尤其适用于动态导航。

背景技术

最短路径是GIS领域的主要问题之一，其关键是将一个物理网络结构抽象为一个数学网络结构，再利用数学方法进行求解。在数学和计算机领域网络被抽象为图，再利用图论的方法计算最短路径。

最短路径算法按节点运动状态可分为静态最短路径算法和动态实时最短路径算法。静态最短路径是外界条件不变，计算起点到终点的最短路径，主要有Dijkstra算法和A*算法。而动态最短路径是外界环境不断发生变化，无法计算预测路径的情况下求最短路，典型的有D*算法，在机器人探路中常应用D*算法。GIS导航领域的最短路径算法属于静态最短路径的问题，本发明采用Dijkstra算法实现了基于实时交通信息的最短时间路径规划方法。

发明内容

本发明要解决的问题是在考虑实时交通信息的条件下，建立道路网的网络拓扑结构，对海量空间数据进行有效的存储、管理，提供高效的空间索引和查询。在此基础上，为用户提供高效的最短时间路径规划服务。

本发明提出一种基于实时交通信息的最短时间路径规划方法，步骤如下：

(1)信息接收，中心服务器从数据源处获取实时交通信息，通过TCP/IP协议，基于socket通信传输到导航中心服务器；

(2)信息解码，导航中心服务器可对接收模块所接收到的实时交通信息依预定的协议进行解析；

(3)提交请求，装有电子地图的手持端(客户端)在地图上选择出发点和目的地，以坐标形式向中心服务器提交路径规划请求；

(4)路径规划，中心服务器根据解析过的实时交通信息和客户端提交的请求，进行最短时间的路径规划；

(5)应答回传，中心服务器将规划好的路径传回手持端。

具体实施方式

对于动态交通信息，可以作为路段的一个权重加入到路段对应的数据表中，通过最短路径分析的方法得到结合动态交通信息的路径规划结果。但是，动态交通信息是实时更新的，并且在更新的同时系统还要执行大量的查询和分析任务，因此数据存储和组织的形式是动态交通路径规划所要考虑的一个问题。

(1)网络拓扑关系。

要想用计算机程序实现Dijkstra算法，关键技术是用什么样的方式抽象出网络拓扑结构，及节点与节点的连通关系，并对网络拓扑结构进行高效能访问。

a.拓扑关系的获取

GIS中的数据(如道路、管网、水系等)要进行最短路径的计算，就必须首先将其按结点和边的关系抽象为图的结构，这在GIS中称为构建网络的拓扑关系。只有建立了拓扑关系，我们才能进行网络路径分析。GIS数据通常是图形数据和属性数据的有机集合。在ARC/INFO下利用命令CLEAN对道路网数据构建网络拓扑，我们可以看到属性表，其属性数据中包括_Fnode(起点)和_Tnode(终点)两个属性项。该属性表中包含了一个完备的网络拓扑关系，即记录了该图拥有多少个节点，又记录了节点与节点的连通关系，不同的_Fnode、_Tnode标号代表不同的节点，及一条线的起始节点和终止节点，拥有相同节点的线相连，从该表大家应该很清楚的看出道路网的拓扑结构。

b.网络拓扑关系的高效访问

利用上面的属性表我们可以有效地解读出一个网络拓扑关系，在按标记法实现Dijkstra算法的过程中，核心步骤就是从未标记的点中选择一个权值最小的弧段。这是一个循环比较的过程，如果不采用任何技巧，要选择一个权值最小的弧段就必须对属性表进行多次扫描，在大数据量的情况下，这无疑是一个制约计算速度的瓶颈。下面主要就如何从含拓扑关系的属性表中解析一个简洁高效的网络拓扑存储结构进行讨论。

在数学和计算机领域中网络拓扑被抽象为图，所以其基础是图的存储表示。一般而言，无向图可以用邻接矩阵和邻接多重表来表示，而有向图则可以用邻接表和十字链表表示。

(2)海量空间数据组织、存储与查询

空间数据的范围非常广泛，任何同空间位置相关的数据皆可称为空间数据。随着探测手段和能力的发展，空间数据正在迅速增长，应用范围也益加广泛，因此如何有效地存储、管理、查询和交换空间数据也成为日益突出的问题。

目前以数据库为中心的海量空间数据管理已经逐渐取代了传统的文件方式，其中典型的代表是Oracle。这些数据库系统通常在原有的关系型数据库之上增加空间数据库层，应用系统必须通过该层访问库中的空间数据。所有的空间领域知识都封装在该层中。