[发明专利]一种车联网环境下不确定需求的协同拼车路线选择方法

说明书

技术领域

本发明涉及绿色智能交通领域，特别是涉及一种车联网环境下不确定需求的协同拼车路线选择方法。

背景技术

在私家车实时拼车过程中存在许多不确定的因素，如多个实时随机拼车用户、突发事故和道路堵塞以及重新选择路线等问题都会耗费车主和拼车用户的支付成本和行驶时间，从而降低拼车用户的满意度。为了更好的解决这些问题，将拼车平台融入车联网技术，在私家车行驶途中实时获得道路、车辆和其它交通信息的数据资源，方便拼车路线的筛选与重组。车联网可以将各项资讯进行收集、整合和运用变成一个完整性的服务，提供给用户准确、实时和全方位的动态出行资讯，为提高私家车拼车双方的成功性、实时性和过程动态优化性提供了平台和整体生态系统保障。

现有的私家车拼车主要为两人合乘，当超过两人合乘时就存在为了增加合乘人员而额外增加合乘时间和路程，由此会导致多人合乘路线不合理，甚至迂回。借助车联网环境下获取的交通信息，可以对不确定的拼车需求进行实时处理，并且能够与其他行驶车辆进行拼车信息的共享，从而实现多车辆间的协同拼车，在最大程度内实现多人合乘拼车时的路线费用成本最低，路程最短，时间最少。

发明内容

本发明的目的在于提供一种车联网环境下不确定需求的协同拼车路线选择方法，利用车联网技术获取拼车服务范围内各条路径的距离、车流量等数据，代入费用公式、路阻函数公式，计算出各条路径的行驶费用、行驶时间，然后运用距离矩阵法从各条路径中求出单一指标的最优路线。为了达到综合推荐最优路线的效果，引入样本权重系数概念，以实现将这三个指标结合来对协同路线进行综合推荐最优，并以实施例进行方法应用。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明提供了一种车联网环境下不确定需求的协同拼车路线选择方法，该方法包括：

步骤1：车联网环境下拼车范围内各条路径的距离、车流量数据的实时获取。

步骤2：车联网环境下不确定需求的协同拼车路线选择模型的构建。

步骤3：车联网环境下不确定需求的协同拼车路线推荐。

其中，步骤1中所述的路径的距离和车流量的数据通过车联网技术获得，即车联网环境下通过人-车-路三者的动态联系，将数据实时呈现出来。

其中，步骤2中所述车联网环境下不确定需求的协同拼车路线选择模型的构建，其步骤如下：

第一步：拼车协同路线费用计算方法

本方法中的实时拼车协同路线计费主要考虑油耗费用和拼车人数。关于这两部分的设计原则是：

(1)私家车拼车的油价为每公里0.8元。

(2)拼车人数对拼车用户的分摊费用有影响,每增加一位拼车用户，则多增加0.03元的油耗费用。

(3)路线费用可加原则，考虑协同路线拼车费用，则对路网的每条路径进行费用计算，最后可相加得到总的拼车费用。

在以上设计原则的基础上，建立每条路线的费用公式如式(1)所示：

C_i＝(0.8+0.03n)×d_i(1)

其中：C_i是第i条路线上的费用，n是拼车人数，d_i是第i条路线上的距离。

第二步：协同路线的时间计算方法

车联网环境下的拼车平台会综合考虑拼车路线的路阻状况，为车主重新推荐新的行车路线，以节省行驶时间。将拼车服务范围内每两个节点看作一对起止对(OD对)，每一OD对之间都有m条随机路径，每条路径都有其自己的路阻和通行能力。考虑到有可能在选择的路径中发生阻塞，这会导致路阻的变化，拥挤系数增大，通行能力降低，由此耗费大量的时间。构建路阻函数相关公式如式(2)：

其中：v_k是某一时刻汽车在路段上的行驶速度，v_f是自由流时的行车速度，k是某一时刻汽车在路段上的车流密度，k_max是堵车时的车流密度。

根据速度、流量、密度之间的公式关系即q_k＝v_k×k，其中q_k为流量，可以推导出式(3)：