[发明专利]一种基于车联网的车辆轨迹预测方法

摘要

该发明公开了一种基于车联网的车辆轨迹预测方法,该方法属于轨迹预测领域,特别是车辆轨迹的预测。通过利用车辆GPS设备采集的轨迹记录构建历史轨迹数据库，根据用户当前已知的状态信息在历史轨迹数据库中进行对比检索，而后求出其可能出现的所有状态的概率，其中概率最大的状态就是预测的下一状态，即为预测位置。再将预测到的位置作为当前的状态带入轨迹数据库中迭代计算，最终得到车辆未来的连续轨迹，即为所求。本发明的优点在于能够准确地对车辆移动的规律性进行分析，对车辆未来时刻可能到达的目的地以及连续的移动轨迹做出准确的预测。

主权项

一种基于车联网的车辆轨迹预测方法,该方法方法包括：步骤1：获取该车辆的历史轨迹记录，建立历史轨迹数据库。该数据库中，通过地图信息提取街道数据，将被观测的街道总区域划分为N段，并编号，每个街道段长度不超过3公里；将进行观测的时间段划分为L个小段，观测记录每个时间小段时该车辆位置主要处于哪一街道段上；步骤2：获取该车辆的当前位置信息，结合历史轨迹数据库，预测该车辆下一时刻的位置信息；步骤2.1：当车辆该车辆出现在观测区域的s1位置(街道段)时，通过步骤1获取的历史轨迹数据库采用公式u_s1,s2/(L‑1)计算该车辆当前时刻处于s1位置时下一个时刻出现在其他所有可能街道位置的概率，s2表示其他所有可能位置中的一种情况，其中u_s1,s2表示历史轨迹数据库中连续两个时刻该车辆位置分别位于s1、s2的次数；步骤2.2：从其他所有可能位置中找出概率最大的位置，判定为下一时刻会出现在该位置，若出现概率相同的位置遵循下列步骤选择出预测位置：2.2.1：通过马尔科夫链状态转移矩阵判断,选出预测位置，若依然出现概率相同位置则转入步骤2.2.2；2.2.2：先来后到原则：考虑各个位置状态出现的先后顺序，选择搜索时最早出现的状态，视为预测结果；步骤3：预测出下一结果后，再结合预测的位置，与步骤1中的历史轨迹数据库，采用步骤2的方法进行下下步的预测；步骤4：采用步骤3的方式进行后续预测，获得完整的车辆预测移动轨迹。