[发明专利]基于A*算法的定制公交可通行最短路径计算方法

说明书

本发明属于定制公交可通行最短路径计算方法技术领域，具体涉及一种基于分层算法和A*算法的定制公交可通行最短路径计算方法，主要针对城市道路网络进行计算起点和终点的最短路径。首先将道路网络进行分层，然后针对不同的起点和终点所在道路网络的不同层级进行灵活的选取经典A*算法和双向A*算法进行加速计算起点和终点之间的最短距离；计算出最短路径的时间要比单纯采用A*算法的时间要短，更为准确，大大加快了计算速度，可执行性高。

技术领域

本发明属于定制公交可通行最短路径计算方法技术领域，具体涉及一种基于A*算法的定制公交可通行最短路径计算方法。

背景技术

据专家估算，2020年全国的城市人口将要达到60％，这意味着将有9亿人口进城，传统的交通模式将面临挑战。目前自动驾驶、智能网联与非网联、无人驾驶、有人驾驶混合交通常态化的交通时代，车联和电动化、智能化和共享化的发展已经成为当前和未来的主要趋势，尤其是人、车、路、物这种互联互通共享移动的出行模式，已经成为当前汽车业智能网联研发创新的新领域。

定制公交和共享化的公交需求，导致公交司机需要熟悉常规线路以外的线路出行，这需要公交司机增加道路熟悉程度，以及计算机辅助的最短路径规划，道路是否具备公交通行能力，从场站出发到完成定制公交的共享化订单返回场站，亟需一整套公交可通行最短路径规划方案。

目前学者针对可通行最短路径进行规划主要可以采用蚁群算法、遗传算法、粒子群算法、人工势场法、量子粒子群算法等。安健等人在《快速公交路径优化设计模型及算法研究》一文中提出了BRT网络设计的双层规划模型，并且基于遗传算法和粒子群算法优化，设计了求解双层规划模型的混合启发式算法。蔡念等人在《一种公交网络最优路径新算法》一文中提出了一种公交网络最优路径新算法，并从出行者的实际情况出发，提出了步行愿望系数，综合考虑最小换乘次数、最短时间、以及最小费用等因素进行网络设计。邓连波等人在《基于换乘网络的城市轨道交通关联公交接驳线网优化》一文中以最小化乘客出行成本和常规公交运营者开行成本为优化目标，建立基于换乘网络的接驳线网优化模型并表明客流分布对接驳线网结构具有明显影响。

但是目前大部分有关于公交的路径规划仍属于数学建模方案，并没有考虑到公交企业的运营成本与乘客的等待成本的平衡。而且由于共享定制公交车(网约公交车)的路径规划，相较于一般式的公交车辆路径规划主要有以下两点不同：(1)服务于公众的公交车辆有既定路线，必须按照规划开设的公交线路进行行驶，在运行期间并不能随意更改线路，常规公交车辆对乘客的数量并不做具体要求，即使没有乘客公交也需按照既定路线进行行驶，而网约公交则需要先募集乘客，并且乘客数量到达最小接受数量才会进行行驶。(2)不同线路的常规公交车辆的起始点与终止点都有着明确且固定的位置，但是网约公交的起始点和终止点并不确定而是随着乘客的位置进行实时调整。由于定制公交的特殊性，需要快速的制定出起点到终点的最短可行路径。但是多数现存方案或者没有考虑到公交可通行的路线或者不具备快速制定起点到终点的最短可通行路径的能力，这一实际问题仍亟需解决。

发明内容

针对目前现存方案没有考虑到公交可通行的路线或者不具备快速制定起点到终点的最短可通行路径的能力的缺陷和问题，本发明提供一种基于A*算法的定制公交可通行最短路径计算方法。

本发明解决其技术问题所采用的方案是：一种基于A*算法的定制公交可通行最短路径计算方法，

首先，获取矢量道路网，将道路网抽象成不同细节程度的路网层，选择合适的路网层进行路径搜索；

然后，读取路网层信息，输入起点A和终点B，获取起点A所属路网层层级S_i和终点B所属路网层层级S_j，根据起点和终点的路网层级选择寻路算法类型，求出最短路径，选择方法为：

(1)若起点所属路网层级较低，采用经典A*算法搜索起点和终点的最短路径；

(2)若终点的路网层级较低采用经典A*算法搜索起点和终点的最短路径；