[发明专利]一种启发式搜索的高速路网约束寻路算法

说明书

本发明公布了一种基于启发式搜索的高速路网约束寻路算法，以指定路网、指定路网中的道路起点、道路终点和驶经的收费路段集合为输入数据，通过启发式搜索，生成连接道路起点与道路终点之间的多条路径，并从多条路径中选择一条与输入的收费路段重合度最高的路径，作为输出路径。采用本发明技术方案，通过可复用的路网结构与记录的起点、终点和收费路段集合来进行路径解析，能够节省大量路径储存空间；可以得到该行驶记录中用户的行驶路径是从起点到终点的第几短路，也可以得到该路径在集合中覆盖到了几个有效收费路段；且算法速度快，效率高，具有比较好的可调节性。

技术领域

本发明属于智能交通技术领域，涉及路网寻路方法，尤其涉及一种启发式的高速路网约束寻路算法，实现在给定路径提示的约束下在高速路网上的两点间的寻路。

背景技术

高速出行已经是我国的骨干交通方式之一，高速路网的运行状况将与民生直接相关。为了使其长久平稳地运行，车辆在路网上的行驶信息需要被记录在数据库中。但每日路网上行驶的车次数目巨大，车辆的行驶路径也很多变。将每条行驶路径直接记录在数据库中是不现实的，它所需的存储代价过大；另一方面，直接保存行驶路径也要求车辆在经过交汇口时能被准确追踪，这也是不现实的。

在一种对高速路网的建模方式中，结点通常指代收费站、交叉口等实体，而原子路段则是连接这些实体之间的基本单元。路网上的收费站可以被划分成多个不相交的集合以便管理，并且每个集合都有一个唯一编号。类似的，路网上的每个结点和原子路段也都有一个唯一编号。在数据库中记录车辆驶过的不同收费站集合的编号来间接保存行驶路径，是一种对原始的行驶路径的压缩。这种方式虽然会使行驶路径有一定的精确性损失，但其在存储和管理上带来的好处是巨大的。不过，在后续利用以这种方式存储的行驶记录时，必须先从记录中的各个收费站集合解析出车辆的行驶路径，才能进行下一步的统计研究。

车辆行驶在原子路段上，因此上述以收费站集合为单元的表示方式与这个情景并不直接相容。以每个收费站为起点，以遇到其他收费站为截止条件，使用搜索算法对路网上的原子路段染色，可以取得一个收费站控制的原子路段集合。将一个收费站集合中所有收费站控制的原子路段集合取并集，可以实现从收费站集合到原子路段集合的转换。因此在这里引入“收费路段”的概念，它与“收费站集合”一一对应，收费路段包含的原子路段列表，就是对应的收费站集合通过上述方式求得的原子路段集合。

现有技术中，一种用于从收费路段的集合解析出行驶路径的算法需要对路网进行预处理，算法先枚举路网上所有不同收费站的二元组，然后对每个二元组计算得到连接它们的最短的N条路径，最后将这些路径保存在某张表中该二元组对应的表项内。该算法解析路径时，首先依据记录中的起点和终点，在上述表中找到保存的N条路径的表项，再遍历这些路径，以确定与记录中收费路段的集合最为匹配的一条。

但是，上述方法存在很大的局限性。首先，当路网规模固定时，路径解析的准确性将与预处理环节中保存的路径数量N有关。N从小到大时，准确性增加的速度将会放缓，而保存的路径总数也会增大，运行时处理每一条记录需要比对的路径数量也会随之增大。其次，由于保存的路径总数量与路网中收费站数量的平方呈正比关系，当路网规模增大、收费站数量增加时，存储这些预处理路径的代价将迅速增大。因此，这种解析路径算法的局限性比较大。

启发式搜索是一种利用提示条件来寻找目标最优解(或较优解)的有效算法。这种方法的应用范围很大，算法使用的启发函数可以任意配置，在使用上非常灵活。另外，启发函数可以使算法在效率和精确性之间取得平衡，而在处理海量的高速公路行驶记录时，效率和精确性都是重要的因素。启发式搜索是一种重要的寻路算法，但目前在解析路径的过程中还没有使用启发式搜索的高速路网约束寻路算法。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明提供一种基于启发式搜索的高速路网约束寻路算法，在真实路网的大小规模下可以高效地解析行驶路径，能够满足实际应用需求。