[发明专利]一种计算最优行车路径的方法

说明书

技术领域

本发明属于道路交通导航领域，具体涉及一种在车载系统上自动计算最优行车路径的方法。

背景技术

随着社会汽车购买力与居民出行乘车需求的与日俱增，都市交通路况面临日益严峻的挑战；同一固定路段在全天不同时间承载车辆的吞吐率会有很大区别，尤其在城市上下班高峰时期，依靠单一的行程长短进行路径选择已经不能满足大众对行车效率、出行体验的需求，而老式路程计算方法，已不适用当前的用户需求。

中国发明专利“基于车联网的车辆最优路径导航方法”(公开号102708698A)，通过设置动态联络矩阵用以标明路网连接状况，交通监控中心根据OD信息和动态联络矩阵通过改进的蚁群算法求解车辆在路网中行驶的最优路径，使车辆能实时响应突发状况，达到提高导航精确程度和提高车辆运行效率的目的。此发明围绕互联网作为数据计算的后台，并依托互联网实时上传下载进行工作，以最短行驶路程作为判断选择的唯一条件，然而在出现路径拥堵状况时，需要实时联网下载路况拥堵情况才可避开拥堵高峰，而不能自行在车流高峰时段判断、规避拥堵路段，但是实时联网不仅存在信号干扰，网络流量、流速等问题，而且在网上所下载路况拥堵情况存在一定滞后性，不能保证前一秒的路况实时体现在下载路况中，并非做到真正的实时。

中国发明专利“城市最佳路径导航的人工智能算法”(公开号103134504A)，是将城市中道路按远近距离和交通通畅情况分成不同的权重，然后根据用户的选择是远近优先还是交通通畅优先进行综合考虑后为用户提供最佳的路径导航方案；同时为了避免由于相似的导航方案导致新的道路堵塞，对每条选择的道路进行记录，在形成导航路径时优先考虑没有被记录过的道路或使用次数少的道路。该算法依照“导航道路远近距离”、“交通通畅情况”两个因素，组合成为二维函数，进行路径优选。原文中有一段“驾车者从出发地X到目的地Y有四条导航路径A、B、C、D可选，其中路径A、B、D的道路未使用过，权重是1，路径C的道路已经被使用过了”可以理解成两种含义：

1.连接网络，获取到A、B、D的道路未使用过，C使用过的信息；

2.根据自身以往行车数据记录查询到，以前新的道路A、B、D未使用过，C是惯常行驶的道路；

按照思路1理解分析为：每次使用都需要连接网络，获取路径记录，而互联网数据具有时效性，不能保证同一段路程在行驶一定时间后与最初互联网搜索路况一致，故容易造成导航结果不是最优的；

按照思路2则可能由于未使用的道路并不一定符合最优行车路径，导致计算路径不精确。

综上，目前的导航技术存在严重依赖互联网数据，缺乏自主导航能力，算法存在局限性导致路径选择不精确，且用户对于行驶时间没有选择，比如当客户准备按时赴约时，并不要求尽快到达目的地，而是希望准时到达，目前的导航系统没有实现这种个性化定制功能，所以，现有的导航市场迫切需要一种能对行驶时间、行驶距离进行有效搭配，能更加合理计算出行路线，实现更低油耗的新车载导航计算方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种计算最优行车路径的方法，该方法以内部自采集、自计算行车路径数据为主，互联网上传数据为辅；以行驶时间作为最优选择，行驶路程作为辅选项，实现行车路径的最优选。

本发明所述的一种计算最优行车路径的方法，其包括以下步骤：

一种计算最优行车路径的方法，其特征在于包括以下步骤：

1)导航信息系统的信息中心收集各车载智能终端在日常使用中记录的行程起点A至终点B的数据，其中将一天中24小时的每个出行时段定义为α；根据不同行车路线而确定的行驶路程β，筛选出特定起点到终点的路段行驶时间，反复多天采集，并汇总求得不同出行时段的平均行驶时间γ；

2)将步骤1)一天24小时中的出行时段α、行驶路程β、平均行驶时间γ排列成为一个三维矩阵M＝[α，β，γ]；

①M＝M[α，β，γ]＝M[α，(β，γ)]

其中α代表了1天24小时中的时段，而β、γ由于其自身的含义，还可以构成另一个二维矩阵N，并表示如下：

于是结合公式②，可以推导出如下关系式：

③M＝M[α，β，γ]＝M[α,N(β,γ)]

通过无线或有线方式将上述矩阵M及其代表的后台数据输入各车载智能终端的内部数据库；