[发明专利]一种基于卷积策略的车辆调度评价方法

说明书

本发明公开一种基于卷积策略的车辆调度评价方法。为了量化城市交通中车辆调度的效果，提供了一种基于卷积策略的评价方法。该方法先将地图进行网格化处理，然后生成一张新地图；若t时刻不进行调度，经过时间T后，将该区域所有车辆的位置映射到新地图，然后构造一个拥挤矩阵，再通过卷积运算得到正常拥挤度；若t时刻进行车辆调度，经过时间T后，按照同样的方式计算出调度拥挤度；最后通过拥挤度变化的百分比来分析该调度方案的效果。本发明所提出的车辆调度评价方法，一方面可以用来量化城市交通的整体拥挤程度，另一方面可以用来评价不同调度方案的效果，从中挑选出较好的全局调度方案，从全局上缓解交通压力，提高车辆调度的效果。

技术领域

本发明涉及量化城市交通的拥挤程度和评价车辆调度的效果，属于车联网领域。

背景技术

随着城市车辆的不断增加，交通压力越来越大，如何在原有的基础设施上，缓解交通压力，一直是一个非常重要的问题。随着智慧城市、智慧交通等概念的提出，车辆调度成为了解决交通拥挤问题最有效的方法之一，通过集中式决策，设计全局调度方案，可以有效的降低城市交通压力。

要想评价某个车辆调度方案的效果，就需要对比正常情况下和采用该调度方案之后的拥挤程度。传统表示道路拥挤程度的热力图，一般是将车辆的密集程度通过颜色的深浅来描述，优点是比较直观，缺点是没有量化，不能将整个交通网络的整体拥挤程度表示出来。

要想量化整个区域的整体拥挤程度，就需要提取车辆之间的位置关系。对于位置关系的提取，卷积神经网络(CNN)具有很大的优势，它采用带有卷积核的层通过滑动窗口来提取局部特征，并且可以对城市范围内的空间依赖性进行建模。

受此启发，本发明专利通过分析车辆之间的位置关系，构造了一个表示拥挤程度的矩阵，然后利用卷积核与拥挤矩阵进行卷积运算，再通过求和操作提取出当前该区域车辆的整体拥挤程度，将拥挤程度数值化，这样可以更加方便地监控整个交通网络，及时进行预警。

通过量化交通网络的整体拥挤程度，便可以评价不同调度方案的全局效果，然后挑选出较好的全局调度方案，提高车辆调度的效果。

发明内容

众所周知，评价一条道路的拥挤情况，常见的方式是根据该道路的平均行驶速度，然后划分相应的拥挤等级，然而这种局部性的描述方式，并不能很好体现整个交通网络的整体拥挤程度。与此同时，很多车辆调度方案没有考虑到全局，只能缓解局部区域的拥挤，不能有效地降低整个交通网络的压力。

因此，本发明专利提出了一种基于卷积策略的车辆调度评价方法，一方面，它通过卷积运算来提取车辆的分布信息，可以有效的量化整个交通网络的拥挤程度；另一方面，它可以用来评价不同调度方案的效果，然后从这些调度方案中挑选出较好的全局调度方案，从而有效地提高车辆调度的效果，从全局上改善整个交通网络的拥挤情况，提出的整体流程图如图1所示。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于卷积策略的车辆调度评价方法，包括以下步骤：

(1)将地图进行网格化处理，然后生成一张新地图；再构造一个道路矩阵，用来保存交通网络的拓扑结构；最后构造一个方向矩阵，用来保存每一条道路的方向。

(1a)提取网络结构。

根据原地图的交通网络结构，按比例提取主要的路线，如图2所示，为了减少卷积的计算量，边界需要尽量紧凑；同时需要选择一个较好的角度，尽可能让更多的道路处于水平或者垂直的方向，方便后面进行网格化处理。

(1b)对地图进行网格化处理。

首先需要确定网格的大小，网格的大小需要考虑不同的交通场景，如果是市区这种，小汽车比较常见，如果是一些工业密集区，大卡车比较常见，所以需要综合考虑。最有效的方法是统计一下该区域的车辆流动情况，计算出车辆的平均长度L，而网格的大小取车辆平均长度的两倍，即2L。