[发明专利]一种车机多目标最优路径规划方法

说明书

本发明的一种车机多目标最优路径规划方法，包括：向LBS服务器发出查询信息，查询信息包括车辆当前位置、目标对象的数量和目标对象类型；服务器根据车辆位置确定车辆附近所有的节点，根据目标对象类型，将各个节点的位置信息发送到车辆主机；车辆主机接收到各个节点的位置信息后计算各个相邻的节点的距离；车辆主机根据各个相邻的节点的距离进行查询，确定当前位置的最近邻目标对象；以最近邻目标对象的位置作为当前位置，重复确定当前位置的最近邻目标对象，直到查询到所有目标对象，完成路径规划。该方法仅需较少的计算资源和存储空间，且能够提供精确的最优路径规划结果。本方法使较低配置的车机系统能够快速运行并及时响应用户查询。

技术领域

本发明属于路径规划技术领域，涉及一种车机多目标最优路径规划方法。

背景技术

路径规划问题指涉及在一个网络中，找到一条满足一系列约束的路线。路径选择时，通常考虑单个目标对象进行优化，而实际生活中这类问题是一个复杂的多目标对象的问题，确定性的单目标的路径优化已经不能满足实际需求，能提供的意义是有限的，多目标对象路径规划能够更好的贴近现实，具有重要的科研价值和实际意义。

现有的多目标路径规划方法包括：1)穷举法，对所有可能的排列方式进行穷举，选出其中最优的路径。穷举法需要的计算资源较多，在车机上运行时响应时间较长，造成用户体验较差。2)预先计算法，对多种有代表性的路径预先计算好，存储在车机或云端服务器中。预先计算法需要存储空间较大，而且查询对象变化后需要重新计算。3)代表性对象查询法，仅选取有代表性的各类对象，在这些对象基础上进行穷举。代表性对象查询法往往不能给出精确的路径规划结果。

发明内容

本发明的目的是提供一种车机多目标最优路径规划方法，该方法仅需较少的计算资源和存储空间，且能够提供精确的最优路径规划结果。

本发明提供一种车机多目标最优路径规划方法，包括如下步骤：

步骤1，车辆主机向LBS服务器发出查询信息，查询信息包括车辆当前位置、目标对象数量和目标对象类型；

步骤2，服务器接收查询信息，根据车辆位置确定车辆附近所有的节点；根据目标对象类型，确定节点中的目标对象和非目标对象，并将各个节点的位置信息发送到车辆主机；

步骤3：根据各个节点的位置信息计算各个相邻的节点的距离；

步骤4：车辆主机根据各个相邻的节点的距离进行查询，确定查询点q的最近邻目标对象；

步骤5：以最近邻目标对象的位置作为查询点q的当前位置，重复步骤4确定查询点q的最近邻目标对象，直到查询到所有目标对象，完成路径规划。

在本发明的车机多目标最优路径规划方法中，所述步骤2中各个节点的位置信息发送到车辆主机后，存储在空间索引R*树中，并建立排除点集E。

在本发明的车机多目标最优路径规划方法中，所述步骤3中根据下式计算相邻节点的距离：

其中，n₁和n₂分别表示两个相邻节点，r表示两个相邻节点间道路距离，t表示两个相邻节点间的拥堵权重值，l为两个相邻节点间的限速权重值，v表示相邻节点间的历史平均车速。

在本发明的车机多目标最优路径规划方法中，所述步骤4包括：

步骤4.1：根据各个相邻的节点的距离确定查询点q的第一邻近目标对象p_n1；

步骤4.2：确定第一邻近目标对象p_n1的最近目标对象p_n11；