[发明专利]一种车载控制系统及路径速度确定方法

说明书

本发明以各路段拥堵的正态分布模型为基础，挖掘利用以往2个月约60天的交通数据，用统计方法估算出各路段的通行时间，进而得到由所取路径驾车由出发地到目的地的时间。车辆可以实现一定程度的自动驾驶。本发明取的数据不多，所以数据的采集通讯以及处理都非常迅速，数据处理方式简单高效，且结果反馈极快，可以实现瞬时处理，成本极低，易于在车载控制系统中推广。

技术领域

本发明涉及考虑路径信息的控制策略技术领域，特别是涉及一种车载控制系统及路径速度确定方法。

背景技术

目前，人们对出行的要求越来越高，希望尽快到达目的地，希望车辆能够自动驾驶或者“傻瓜式”驾驶，而城市尤其是特大型城市如上海、北京越来越大，路越来越多，中心城区各种堵，路况越来越复杂。

对于车载控制系统的路径选择，现有的技术基本流于静态处理或者各种导航的简单的实时选择，结果常常与实际相差太多，数据处理极端粗略，准确率非常低，没有能够很好的发掘以往交通数据，无法在最短时间内到达目的地。本人的申请号为2017111930629为的申请提出了一种解决方案，本发明对该方案继续进行优化推广。

很多随机现象可以用正态分布来描述或者近似描述，在观测值足够多时，大量随机现象用正态分布来描述可以做出可靠的预测。

正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ²的高斯分布，记为

X∼N(μ,σ²),

其概率密度函数为

正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。

正态分布有些极好的统计性质:

（1）其密度函数关于均值对称，

（2）其数据高度集中于均值μ附近，P（-σ<x-μ<σ）=68%,也即近70%的数据分布于区间（μ-σ，μ+σ）。

发明内容

本发明的目的是提供一种车载控制系统及路径速度确定方法，发掘利用以往交通数据，给出不同路段的不同道路通行速度，找出从出发地到目的地用时最短的路径以及速度，保证用户在最短的时间内到达目的地。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种路径速度确定方法，包括步骤：

（1）获取地理位置信息及时间信息，即获取出发地、目的地的地理位置信息以及出发时间的时间信息；

（2）获取所有可能路径，即根据地理数据库、出发地和目的地的地理位置信息，找出由出发地到目的地所有可能通行路径:路径1, 路径2,…, 路径n；

（4）确定每一路径的具体路段，即确定路径1的具体路段，路径2的具体路段,…,路径n的具体路段；

（5）确定每一路段用时t_ij，即利用路段拥堵的正态分布模型，计算所有可能通行路径的每一路段所用时间，t_ij表示路径i的第j路段所用时间，i取值范围为1,…,n, j取值范围为1,…,m；

（6）确定每一路径用时T₁，T₂，…,T_n，即将每一路径i的各路段所用时间之和算出即：T_i=t_i1+t_i2+…+t_im；