CN101971181A - 用于动态自适应道路网络分级结构和路线选择的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明描述用于计算道路网络上的路线选择的系统和方法。一个实施例包含：针对集成到分级结构中的一个或一个以上环境简档预先处理路线选择数据；响应于关于交通条件的实时数据将链接动态地添加到所述分级结构；以及基于实时交通数据进行群集路线选择以约计路线选择行程成本。又一实施例包括：a)基于实时数据将道路网络的一个或一个以上部分识别为比正常情况优选；b)将所述道路网络的所述一个或一个以上部分表达为构成唯一可识别路径的位置序列；c)使用构成唯一可识别路径的所述位置序列以将一个或一个以上链接添加到已经建构的分级道路网络；以及d)使得路径寻找算法能够根据所述实时数据进行调整。

Description

用于动态自适应道路网络分级结构和路线选择的方法和系统

技术领域

本发明涉及数字地图数据库和使用此类数字地图数据库的系统，包含地理信息系统(GIS)、导航系统(嵌入式、PDA、无线)、因特网应用等，且特定来说涉及用于优化针对道路网络上的最佳路径的搜索的技术。

发明内容

本发明的实施例包含用于计算道路网络上的路线选择的系统和方法。实施例包含：针对集成到分级结构中的一个或一个以上环境简档预先处理路线选择数据；响应于关于交通条件的实时数据将链接动态地添加到所述分级结构；以及基于实时交通数据进行群集路线选择以约计路线选择行程成本。

附图说明

将基于以下图式来详细描述本发明的实施例，图式中：

图1是展示从出发点到目的地的路径寻找的实例的说明。

图2是展示双向路径寻找的实例的说明。

图3是展示用于路径寻找的双向试探方法的实例的说明。

图4是展示节点之间的道路优先级的分级结构的说明。

图5是一个实施例的高级架构。

图6是展示用于一个实施例的方法的流程图。

图7是展示用于一个实施例的方法的流程图。

图8是展示用于一个实施例的方法的流程图。

图9是展示用于一个实施例的方法的流程图。

图10是展示用于一个实施例的方法的流程图。

图11是根据一个实施例的可用以实施一个或一个以上组件的实例计算机系统的硬件框图。

具体实施方式

电子地图常常以若干阶段来准备。从一个区到另一区的路径可预先计算。区之间的路径的预先计算在行进者需要快速响应时增加了响应时间。在此情形中，增加的响应时间意味着系统的响应性增加，且用以响应的时间进而减少。当路径所需的计算复杂且棘手时，预先计算尤其有帮助。

然而，在运行时仍响应于请求而执行某一量的计算。这导致其中路径寻找过程的一部分提前计算且并入到地图应用程序中的过程。稍后，行进者输入包含起源和目的地的信息，且路径寻找应用程序利用相关的预先计算的路线来确定路线。

路径算法的历史应包含迪科斯彻最短路径(Dijkstra′s shortest path)。电子地图可为定向图：节点和链接的集合，以及指派于每一链接的成本。起源与目的地之间的最低成本路径将使路线中的链接的成本的总和最小化。在定向图中，每个决策点可为节点。从一个节点到另一节点的每个转变是链接。对路径寻找过程的许多优化是可能的，以减少计算复杂性且增加响应时间。

迪科斯彻的原始方法是单向路径搜索，其中搜索以波状形状从出发点传播，直到目的地由波阵面覆盖为止。迪科斯彻的算法解决了单源最短路径问题，从而输出最短路径树。假定图1上覆于城市街道地图上，且寻求一路线以从出发点100到达目的地102。将迪科斯彻算法应用于最短路径问题，搜索将在所有方向上辐射。当路径寻找过程到达半径104时，路径寻找过程已在所有方向上探测，但仍未找到目的地102。当路径寻找过程到达半径106时，已找到目的地102。

双向搜索使搜索从出发点和目的地两者传播，直到波重叠为止。双向搜索将搜索面积和计算时间减少一半。两种搜索中的每一者均具有复杂性O(b^d/2)，且O(b^d/2+b^d/2)小于从出发点到目的地的一个搜索的运行时间(其将为O(b^d))。图2中展示应用双向搜索以从出发点200到达目的地202的实例。当从出发点200进行的搜索204与从目的地202进行的搜索206相交时，已找到最短路径。虽然200与202之间的距离同100与102之间的距离相当，但在双向搜索算法的情况下搜索的面积大小减半。

A*算法使搜索着重于有利于朝向目的地的探测，其进一步减少搜索面积和计算时间。A*是图表搜索算法，其找到从出发点节点到目的地节点的最低成本路径。A*使用试探函数来确定节点成本且因此确定搜索访问树中的节点的次序。图3中展示应用双向A*算法以从出发点300到达目的地302的实例。当从出发点300进行的搜索304与从目的地302进行的搜索306相交时，已找到最短路径。300与302之间的距离同100与102之间的距离相当，但使用双向A*算法已相当多地减少了搜索的面积。

分级模型可提供额外的优化。节点优先级阐释了节点的路线选择重要性及其在网络分级结构中的位置。路径寻找算法的目标是最小化成本。链接的成本可为时间、距离或涉及其它因素。链接基于优化准则而被指派有成本。成本分类系统可具有许多层级，从而允许其区别道路、公路、小路、行车道、斜坡、非斜坡、收费道路、渡口、边界等。成本可通过将距离乘以每距离成本来调整。链接可同时具有多个成本类别，例如其可在分级模型中分类为具有高优先级且还是受限接入的。一些成本类别(收费道路、渡口等)可具有额外控制。搜索随后由所探测的最小节点成本驱动而在节点间传播。

RDS TMC(无线电数据系统-交通消息信道)是全球公认标准，用于经由FM无线电上的RDS副载波广播交通数据。数据是根据TMC标准编码，且由测绘系统解码以提供与行进者的位置和/或路线相关的信息。

日本正在开发车辆信息与控制系统(VICS)。VICS是以解决道路/汽车通信系统(RACS)与高级移动交通信息和通信系统(AMTICS)之间的竞争且界定使用两者的最佳特征的共同系统为目标的计划。一种提议是数字微型蜂窝式无线电系统，用以提供双向道路-车辆通信和位置信息，其基本上组合了每一相应系统使用的工具。使用RACS类型1信标和经由驾驶员的FM汽车无线电向驾驶员广播信息的RACS-AMTICS系统(类似于无线电数据系统-交通消息信道(RDS-TMC))是另一选择。

国际标准化组织(ISO)已创建标准ISO 17572-3智能运输系统-对地理数据库的位置参考-部分3：动态位置参考，也称为AGORA-C。此标准经设计以支持针对尺寸效率和稳健的自主解码而优化的机器到机器位置描述。作为动态方法，AGORA-C预期在解码时地图版本之间的差异。AGORA-C标准经设计以允许开发增强型导航服务，包含TMC的替换。AGORA-C指定用于动态解码位置参考且无论厂商或版本如何均将其解码为任一地图而无需预定义位置代码或查找表的方法。位置参考是例如道路交叉点、出口斜坡和邮寄地址等地理对象的唯一识别。

为了考虑交通流，大多数商业系统依赖于预定义的位置代码集合，其经由作为在地图数据与应用程序提供者之间共享的政府或行业标准的位置识别符而参考道路实体。影响数据流的交通事件通常经由TMC格式(美国和欧洲)或VICS(日本)来描述。对预先指派的位置代码的需要自然地将此类系统限制于最重要相交点处的位置的相对小子集。大多数路线选择引擎能够应对少量的动态修改数据。一些路线选择引擎首先计算路径，随后检查以确定交通事件是否有理由进行通知或重新计算。

使有限位置表同步且维持有限位置表的成本变得日益没有吸引力，因为交通情况提供者详尽地收集能够针对网络对于给定工作日、日期和时间间隔的给定链接预测速度模式的历史探查数据和算法，而不是仅选择TMC片段。动态位置参考也已经取得进步，其中ISO核准了基于AGORA-C的位置参考标准的第一草案。

AGORA-C、VICS和RDS/TMC是动态位置参考标准的实例。预期其它标准。本发明的实施例利用由位置参考方法提供的动态数据。本发明的实施例不限于本文描述的位置参考标准。

实时交通数据可能大小增加且缩放到当前算法将无法在合理时间内有效地处理数据的点。在不远的将来，传感器将发射关于比以前更多数目的道路上的交通条件的数据。一般位置系统(GPS)和用于导航系统的增强型位置确定系统将不仅允许车辆确定其位置，而且在双向通信的帮助下允许交通数据提供者确定如此装备的车辆的位置，且确定影响其的当前交通条件。导航系统中可不仅仅存在GPS接收器(可包含INS、航位推算等)。除了GPS外还存在现在或不久将可用的其它全球导航卫星系统(GNSS)。

本发明的一些实施例使得路径寻找能够考虑实时数据，包含交通事故和例如抗议等事件，其也可对路线选择具有影响。在大的、小的和嵌入式平台上的路线选择算法将能够有效使用此海量的动态成本数据。本文描述的路线选择算法技术的一些实施例解决了使得快速路线选择成为可能的事物存在的问题：地图数据分级结构和双向聚焦搜索：由于巨大量的完全动态链接横穿成本而出现的问题。

链接成本对于路线选择算法很重要。共同目标是计算最短行程时间。当针对道路网络上的最短行程优化搜索时，可以在所述链接上行进时的横穿速度或横穿所述链接所需的时间来表达链接成本。将链接定义为两个决策点之间的道路段。节点是道路网络上的从特定链接到达的决策点。

道路网络形成自然分级结构，因为道路在重要性、通过量和限速(posted speed)方面不同。许多路线选择算法依赖于此隐式分级结构来在道路网络的行程距离和特殊之处的情形中维持适当的细节水平。自然道路分级结构常常对于路线选择是不完美的，因为有时具有较低重要性的道路有助于作为较重要道路之间的捷径用于计算行进某一距离的路径。高级路线选择数据库应用程序可针对运行时性能预先计算分级结构，使得仅一小部分图表需要经处理以计算路径。

用于经预先计算的路线选择分级结构的并行简档

当针对行程速度优化成本时，路线选择算法往往放弃具有较低重要性的道路，因为路线选择算法有利于逐渐较重要的道路而传播远离出发点和目的地，直到在路线选择算法看来所留下的仅有道路是高速公路为止。目的地越远，高速公路上的英里的百分比就越高。预先计算的分级结构方便地实现刚好正确的道路子集的检索。预先计算的分级结构假定行程速度随着道路重要性而增长。

举例来说，早晨的交通往返使得道路上的交通流暂停，而下午的交通往返允许最大速度的交通。类似地，导向或远离拥挤道路的道路可能在一个方向上受影响但在另一方向上不受影响。而且如果基于道路的最大速度限制而建立分级结构，那么结果将并不总是让人满意的。

当预先计算的数据存储在关系数据库管理系统(RDBMS)中时，表示道路网络的一小部分的公路可经更新而没有很大的性能影响。然而，由于众多数目的较低等级的道路的缘故，在运行时促进较低优先级道路即使对于大规模安装也可能证实具有挑战；性能影响对于系统将的确过大。

在恶劣的交通条件下，一些系统决定不使用树的上部层级，其不利地影响响应时间和每秒计算的路径的数目，而商业车队运营商可针对“常规”、“早晨”和“下午”交通往返而维持不同的路线选择数据库。

交通事件可产生巨大量的动态链接成本，地图应用程序的典型预先计算的分级结构将无法对其进行有效处置。本发明的一个实施例使用动态自适应分级结构的方法解决此问题。

第6,885,937号美国专利描述了捷径产生器，其以处于较高层级的额外链接来扩增数字地图，以便使分级路线选择算法能够更有效。图4中展示典型的分级路线选择算法实例。行车道400具有最高优先级且是允许最高级别速度的高速公路。行车道402、404和406具有中等优先级且准许中等速度。本地道路408、410、412、414、416和418是具有停止灯、停止标志和减少其合意性的其它难点的道路。在分级结构的较高层级处，由于具有较低优先级的道路退出，因此较高优先级节点之间的链接覆盖逐渐变长的距离。如果路线既定覆盖相当远的距离，那么路径寻找算法可通过考虑行车道400以及行车道402、404和406但不考虑本地道路408、410、412、414、416和418来进行优化。第6,885,937号美国专利中描述的捷径产生器允许在本地道路是具有较高优先级的两条道路之间的合意捷径的情况下出于路径寻找考虑而在优先级方面促进本地道路。举例来说，如果一本地道路连接两条高速公路，那么捷径产生器可促进本地道路由路径寻找算法考虑。

如同其它地图分级结构，关于静态道路分类的捷径产生器方法当在地图提供者假定的速度限制与在既定使用时给定链接的实际或预期速度之间存在不可预测的成本差时并不太好地起作用。存在这些不可预测的差的两个主要来源：

在计算路线时，链接成本(由于当前实际交通、历史交通模式或预测交通信息)可不同于在建立数据时链接成本被假定的情况。

已被给定高优先级的道路可能实际上禁止带有危险材料的卡车，因此包含禁止道路的路径将对于特定车辆不起作用。时间或车辆限制的另一实例可为HOV车道，其仅在一天中的特定时间针对特定车辆可用。

本发明的实施例提出对这些问题的解决方案。替代于运行捷径产生器仅一次(如上文提到的专利中描述)，本发明的实施例运行捷径产生器多次，每次具有不同的“简档”。第一简档是不具有成本修改的标准简档。在一个实施例中，环境简档基于动态参数、用户参数和/或环境参数。

对于历史交通，将具有无意义的改变速率的时间间隔压缩为较少的简档，随后依据需要多少简档而针对每一合理的时间段运行捷径产生器。在一个实例中，创建十个简档以涵盖早晨高峰时间交通、晚间高峰时间交通、非高峰时间工作日交通、周末交通以及其它典型简档。一个实施例在一周的每天期间针对每半小时时间周期创建一简档。随后基于相似性而比较简档，且将简档合并为较小的简档集合。环境简档的时隙可为任意的，其为周期性的(一小时、半小时、15分钟等)或非周期性的(午夜-6点、6-10点、10-3点、3-7点等)。

在替代实施例中，制作物流产品。在此实施例中，第一简档具有标准成本且无限制。第二简档是禁止或不允许卡车的所有道路。第三简档是禁止或不允许危险材料的所有道路。将创建与商业逻辑所需一样多的额外简档。

大体上，简档越多，算法产生的解决方案就越确切。不应花费十个以上简档来涵盖绝大多数情况。即使特定情形不确切地与简档匹配，分级结构的丰富性也可能提供良好替代。一个实施例可在单个分级结构中集成动态参数、用户参数和环境参数。

一旦捷径产生器建立单独的简档，下一步骤就是将所有简档合并为一个最终结果。此情况完成的方式是每个节点具有其在所有简档中具有的值的最大优先级，且如果复合链接(简单链接的聚合)存在于简档中的任一者中，那么复合链接也存在于最终结果中。复合链接可表示具有新优先级的一个或一个以上链接。这些复合链接表示由捷径产生器产生的捷径。由于许多简档实际上促进相同链接，因此既定结果是，即使未经由捷径产生器运行的简档也具有良好的在结果中良好表示的机会。

最终结果并不简单地是有效地存储全部10个情形(仍将用作10个不同情形)的方式，而且其是具有足够复杂性的一个数据库以使得有效的路线选择可在一天中的任一时间完成，因为无论交通条件的性质如何，网络均使所有捷径预先建立。因而系统仍具有合理地稀疏的网络(在上部层级处)但足够密集以包含“不良交通”选项所需的捷径。因而动态交通可实时(有效地)用作链接权重，而无需重新建构分级结构。

某些其它行业解决方案在交通事件使静态数据导出的分级结构的最高层级无效时停用对这些层级的促进，从而导致路线选择失败。这些替代方法将必须考虑的链接的数目放大到超过在本发明的实施例的方法下所必要的链接的数目。本发明的实施例提供双重改进：实施例将可用于较高层级处的路线选择考虑的较低层级链接的数目限制于仅可行的那些链接，同时还将较低层级链接聚合为对于分级结构的给定层级适当的较长伸展部(复合链接)。

在一个实施例中，应用同一算法以针对多个链接成本增强路线选择分级结构，原因是收费/渡口/边界交叉口避免、相对于行程限制的多个车辆简档，和/或此类动态参数、用户参数或环境参数的组合。

动态自适应分级结构

有时道路权威机构或动态条件可能建议在分级结构的适当层级处不存在的绕行(detour)。举例来说，交通可临时转向到本地道路作为绕过施工或紧急事件地点的路。路线选择系统的一个实施例以如下方式动态调整分级结构。

在一个实施例中，描述分级道路网络的信息存储在数据库中。数据提供者可识别分级道路网络的在特定时间可比正常情况下优选的部分，且可将其表达为构成唯一可识别路径的位置序列。分级道路网络的这些部分随后在运行时作为一链接或多个链接添加到分级道路网络。在一个实施例中，关于交通条件的实时数据由外部源供应(经由RDSTMC、AGORA-C、VICS或类似交通信息系统)。

在一个实施例中，动态自适应分级结构涉及在运行时将新链接添加到预先计算的分级结构。在建立时，网络建立者产生交叉参考表，其将由交通数据提供者使用的最终网络ID映射到由路线选择软件使用的道路网络ID(针对链接和节点两者)。在一个实施例中，此交叉参考数据存储在具有快速随机存取的数据库中。在运行时，当实时交通信息要求绕行时，此信息用以识别现存网络中的哪些节点需要修改。单个绕行可导致在分级结构的不同层级处添加多个链接，其具备适当优先级且如针对每一层级适当而复合。这些新链接以与已存在的链接确切相同的方式供应到路线选择算法，因此路线选择算法无需修改。

AGORA-C不具有网络id，而是依赖于某种程度的自由形式道路元素描述/参考。对于AGORA-C和类似的参考系统，交叉参考表无法创建。事实上，受影响的几何形状必须通过运行时解码过程来识别。

这些新链接基于动态数据而使得路径寻找算法能够根据需要绕行的实时交通事件来进行调整。同一方法允许以增量方式将一个或一个以上简档编译到分级结构的已存在的分支中，其在网络的较大部分已由于自然灾害或某个此类事件而修改横穿时间时可能是需要的。

双向聚焦路线选择

使用双向路线选择将传播面积(且因此节点数目和计算时间)大致减半。聚焦路线选择通过有利于朝向出发点或目的地传播而进一步减小搜索面积。在迪科斯彻最短路径算法中，波阵面上的最低成本节点具有其最佳路径已经找到的性质以及因此在优化行程时间时从波的出发点的到达时间。在聚焦A*中，波阵面上的节点的成本是从波的中心到节点的行程成本以及通常使用某种试探法计算的到相对的波阵面的中心的估计成本之和。在每个步骤上从最低成本节点的传播对找到最低成本路径很重要。

行程时间相依链接成本造成传播的问题：由于从出发点到目的地波阵面上的所述节点的最佳路径仍未找到，其成本且因此到达所述节点的时间未知，因此无法识别适当的链接成本。举例来说，如果规划一路线在下午3:30离开出发点，那么可基于历史数据来预测出发点附近的交通条件以计算离开出发点的波阵面。然而，由于路径寻找过程尚未完成，因此在计算从目的地扩展的波的成本时针对目的地附近的交通条件使用什么时间是未知的。

在成本值恒定的情况下对静态图表执行传统算法。传统算法曾较有效，因为其忽略了这些成本的动态性质。可能通过创建考虑时间相依成本值的较大的静态图表而修改A*算法以与时间相依链接成本一起起作用。然而，此经修改图表的体积将比原始静态图表大一或两个数量级。因此，用以计算路线的计算时间将以不可接受的方式相应增加。

解决问题的另一方式将是识别用以到达节点的最小-最大时间间隔，以及这些间隔的平均链接成本，这可能对于短路径起作用。不良交通条件中的较长路径可能具有不合理地大的间隔且需要更可靠的方法。

群集成本约计方法

与静态方法相反，一个实施例将动态路线选择辨识为约计的任务，同时尝试在不断改变的交通条件下合理快速地确切得到合理路径。

一个实施例通过将路线选择网络分割为逻辑群集而开始。对此论述来说为此使用何种方法并不重要。在一个实施例中，利用四叉树(quad tree)。为了简单起见，让我们假定具有随着每平方英里的道路密度、交通拥挤、行程频率或类似准则而变的细分准则的逻辑群集树。替代实施例使用在空间指数中典型的类似准则。每一群集具有空间范围，且存储到相邻群集的行程时间；行程时间是根据历史或预测性数据预先计算，且/或根据实时数据探查而动态维持的。这针对具有取决于行程时间的成本的群集到群集路线选择产生简化的图表。

在一个实施例中，导航系统可计算具有导航系统的车辆行进穿过道路要花费多长时间。网络由于运行时探查数据而知晓车辆横穿地图花费了多长时间。当地图经划分为群集时，可基于来自在群集间行进的多个车辆的运行时探查数据而估计从一个群集到达另一群集将花费多长时间。

路径出发点节点驻留于称为出发点群集的群集中，且路径目的地节点驻留于目的地群集中。在一些实施例中，由于此图表的极小大小，因此可使用单向迪科斯彻算法来计算此群集图表上的路径。由于道路网络图表中的每一节点均落在某个群集中，因此来自此计算的结果将给出在行程方向上节点的群集与相对的波阵面的中心所属的群集之间的近似时间。

在目的地波阵面中，此值用以代替到达一节点的时间估计，其又将实现适当链接成本值的选择。因而由在路线选择方向上从节点的群集到相对的波阵面的中心所属的群集的近似行程成本来代替用以估计从一节点到相对的波阵面的中心的成本的试探法。当来自相对的波阵面的节点进行连接时，目标波上的近似成本由来自出发点的实际路径的新计算的成本代替。

双向A*算法的其余部分将如通常那样继续进行。

在服务器上，在许多不同路径请求可具有相同的出发点和目的地群集的情况下，群集路线选择的结果(即，群集到群集成本)可重新使用，直到区中的一些群集之间的成本已改变为止。

图5展示一个实施例的高级架构。原始电子地图数据500在具有环境简档的分级结构502中经预先处理。在一个实施例中，路线选择分级结构由捷径产生器处理多次。在一个实施例中，创建十个简档以涵盖早晨高峰时间交通、晚间高峰时间交通、非高峰时间工作日交通、周末交通以及其它简档。随后将简档合并为最终结果，从而产生经扩增地图数据504。随后将经扩增地图数据递送到路径寻找系统510。实时交通数据506用以产生优选位置序列508以基于实时交通条件而确定修改道路网络中的哪些链接和节点。路径寻找系统510随后使用具有并行简档的经扩增地图数据和利用群集成本约计方法的动态更新链接来计算路线512。

图6展示用于一个实施例的流程图，其为用于计算道路网络上的路线选择的方法。所述方法包含针对集成到分级结构中的一个或一个以上环境简档预先处理路线选择数据的步骤600。所述方法包含响应于关于交通条件的实时数据而将链接动态地添加到分级结构的步骤602。所述方法包含基于实时交通数据而进行群集路线选择以约计路线选择行程成本的步骤604。

图7展示用于一个实施例的流程图，其为用于改进道路网络上的路线选择的计算的方法。所述方法包含针对集成到分级结构中的一个或一个以上环境简档预先处理路线选择数据的步骤700。所述方法包含针对所述一个或一个以上环境简档计算捷径的步骤702。所述方法包含将针对所述一个或一个以上环境简档的捷径合并到数据库中的步骤704，其中节点具有合并到数据库中的所述一个或一个以上环境简档间的节点的值的最大优先级。所述方法进一步提供704，当复合链接存在于一个或一个以上环境简档中时，所述复合链接也存在于数据库中。

图8展示用于一个实施例的流程图，其为用于将新链接动态地添加到已经建构的分级道路网络的方法。所述方法包含基于实时数据将道路网络的一个或一个以上部分识别为比正常情况优选的步骤800。所述方法包含将道路网络的所述一个或一个以上部分表达为构成唯一可识别路径的位置序列的步骤802。所述方法包含使用构成唯一可识别路径的位置序列以将一个或一个以上链接添加到已经建构的分级道路网络的步骤804。所述方法包含使得路径寻找算法能够根据实时数据来调整的步骤806。

图9展示用于一个实施例的流程图，其为用于改进道路网络上的车辆导航的计算的方法。所述方法包含将道路网络分割为逻辑群集树的步骤900。所述方法包含存储每一群集到相邻群集的行程时间的步骤902。所述方法包含由在路线选择方向上在节点的群集与相对的波的中心的群集之间的近似行程成本来代替用以估计从一节点到相对的波阵面的中心的成本的试探法的步骤904。所述方法包含根据基于目的地波阵面节点处的群集约计到达时间的时间间隔来计算正从所述节点传播的每一链接的成本的步骤906。所述方法包含当来自相对的波阵面的节点进行连接时由来自出发点的实际路径的新计算的成本来代替目标波上的近似成本的步骤908。

图10展示用于一个实施例的流程图，其为用于改进道路网络上的车辆导航的计算的方法。所述方法包含将道路网络分割为四叉树的步骤1000。所述方法包含存储每一四分叉(quad)到相邻四分叉的行程时间的步骤1002。所述方法包含由在路线选择方向上在节点的四分叉与相对的波的中心的四分叉之间的近似行程成本来代替用以估计从一节点到相对的波阵面的中心的成本的试探法的步骤1004。所述方法包含根据基于目的地波阵面节点处的四分叉约计到达时间的时间间隔来计算正从所述节点传播的每一链接的成本的步骤1006。所述方法包含当来自相对的波阵面的节点进行连接时由来自出发点的实际路径的新计算的成本来代替目标波上的近似成本的步骤1008。

图11说明示范性处理系统1100，其可包括图5的元素中的一者或一者以上。虽然可能利用其它替代方法，但除非另外指示，否则将假定图5的系统的组件通过与其一致的一个或一个以上计算系统以硬件、软件或某种组合来实施。

计算系统1100包括经由一个或一个以上通信信道(例如，总线1101)耦合的组件，包含一个或一个以上通用或专用处理器1102，例如

数字信号处理器(“DSP”)等等。系统1100组件根据特定应用还包含一个或一个以上输入装置1103(例如鼠标、键盘、麦克风、笔等等)，和一个或一个以上输出装置1104(例如合适的显示器、扬声器、致动器等等)。(将了解，输入或输出装置也可类似地包含适合于心智或肢体残障人士使用的较专用装置或硬件/软件装置增强。)

系统1100还包含计算机可读存储媒体读取器1105，其耦合到计算机可读存储媒体1106，例如存储/存储器装置或者硬存储/存储器媒体或可装卸式存储/存储器媒体；此类装置或媒体进一步单独指示为存储装置1108和存储器1109，其根据特定应用的要求可包含硬盘变体、软盘/紧密光盘变体、数字通用光盘(“DVD”)变体、智能卡、只读存储器、随机存取存储器、高速缓冲存储器等等。还可包含一个或一个以上合适的通信接口1107，例如调制解调器、DSL、红外线、RF或其它合适的收发器等等，用于直接或经由一个或一个以上合适的专用或公用网络或可包含(但不限于)已论述的那些组件的其它组件而提供装置间通信。

工作存储器1110进一步包含操作系统(“OS”)1111元件和其它程序1112，例如可能在使用期间存储或加载于其中的用于实施系统1100组件的应用程序、移动代码、数据等等中的一者或一者以上。特定OS可根据特定应用根据特定装置、特征或其它方面而变化(例如，

WindowsCE^TM、Mac^TM、Linux、Unix或Palm^TM OS变体、手机OS、专用OS、Symbian^TM等等)。也可根据特定应用的要求利用各种编程语言或其它工具，例如与C变体(例如，C++、C#)、Java^TM 2平台、企业版(“J2EE”)或其它编程语言兼容的那些编程语言或工具。其它程序1112可进一步例如包含以下各项中的一者或一者以上：活动系统、教育管理器、教育整合器、或接口、安全性、其它同步、其它浏览器或群件(groupware)代码等等，包含(但不限于)本文在其它地方论述的那些。

实施例可包含基于计算机的方法和系统，其可使用根据本发明的教示编程的常规通用计算机或专用数字计算机或微处理器来实施。适当的软件代码编写可容易由程序员基于本发明的教示来准备。

实施例可包含计算机可读媒体，例如计算机可读存储媒体。计算机可读存储媒体可具有所存储的指令，所述指令可用以对计算机编程以执行本文中存在的特征中的任一者。存储媒体可包含(但不限于)任一类型的磁盘(包含软盘)、光盘、DVD、CD-ROM、微驱动器和磁光盘、ROM、RAM、EPROM、EEPROM、DRAM、快闪存储器或适合于存储指令和/或数据的任一媒体或装置。本发明可包含用于控制例如通用/专用计算机或微处理器等计算机的硬件且用于使得其能够利用本发明的成果与人用户或其它机制交互的软件。此软件可包含(但不限于)装置驱动器、操作系统、执行环境/容器和用户应用程序。

实施例可包含提供用于实施过程的代码。所述提供可包含以任一方式向用户提供代码。举例来说，所述提供可包含向用户提供物理媒体上的代码；或使代码可用的任一其它方法。

实施例可包含用于发射可在计算机处执行以执行实施例的过程中的任一者的代码的计算机实施的方法。所述发射可包含经由例如因特网等网络的任一部分、经由电线或任一其它类型的发射来传送。所述发射可包含起始代码的发射，或致使代码从任一地区或国家传递到另一地区或国家中。向用户的发射可包含由任一地区或国家中的用户接收的任一发射，无论发送发射的位置如何。

已为了说明和描述的目的提供了上述对优选实施例的描述。其不希望为详尽的或将本发明限于所揭示的精确形式。相关领域的一般技术人员将明了许多修改和变化。举例来说，所揭示的本发明实施例中执行的步骤可以交替次序执行，某些步骤可省略，且可添加额外步骤。选择和描述所述实施例以便最佳地阐释本发明的原理及其实践应用，进而使得所属领域的其它技术人员能够针对各种实施例且以适于特定预期用途的各种修改来理解本发明。希望本发明的范围由权利要求书及其均等物界定。

Claims (41)

1.一种用于计算道路网络上的路线选择的方法，其包括：

针对集成到数据库中的道路分级结构中的一个或一个以上环境简档预先处理路线选择数据；

针对所述一个或一个以上环境简档计算捷径；

将针对所述一个或一个以上环境简档的所述捷径合并到所述数据库中；

基于实时数据将道路网络的一个或一个以上部分识别为比正常情况优选；

将所述道路网络的所述一个或一个以上部分表达为构成唯一可识别路径的位置序列；

将描述所述位置序列的链接动态地添加到所述数据库中的所述道路分级结构；以及

基于实时交通数据执行群集路线选择以约计路线选择行程成本。

2.根据权利要求1所述的方法，其中基于实时交通数据执行群集路线选择以约计路线选择行程成本包括：

将所述道路网络分割为逻辑群集树；

存储每一群集到相邻群集的行程时间；

由在路线选择方向上在节点的群集与相对的波的中心的群集之间的近似行程成本来代替用以估计从节点到相对的波阵面的中心的成本的试探法；

根据基于目的地波阵面节点处的群集约计到达时间的时间间隔来计算正从所述节点传播的每一链接的成本，以及

当来自相对的波阵面的节点进行连接时由来自出发点的实际路径的新计算的成本来代替目标波上的近似成本。

3.根据权利要求1所述的方法，其中将针对所述一个或一个以上简档的所述捷径合并到所述数据库中。

4.根据权利要求3所述的方法，其中节点具有合并到所述数据库中的所述一个或一个以上简档间的节点的值的最大优先级。

5.根据权利要求1所述的方法，其中将具有无意义的改变速率的时间间隔压缩为较少的环境简档。

6.根据权利要求5所述的方法，其中交叉参考表将由交通数据提供者使用的道路网络ID映射到由路线选择软件使用的道路网络ID中。

7.根据权利要求6所述的方法，其中使用所述交叉参考表来识别需要响应于实时数据而修改现存道路网络中的哪些节点和链接。

8.根据权利要求7所述的方法，其中所述经修改链接基于实时数据而使得路径寻找算法能够通过集成外部提供的绕行而根据实时交通条件进行调整。

9.根据权利要求2所述的方法，其中将所述道路网络分割为具有细分准则的群集树。

10.根据权利要求9所述的方法，其中所述细分准则随着每平方英里的道路密度、交通拥挤因素、行程频率或类似准则而变。

11.根据权利要求9所述的方法，其中存储从一群集到一个或一个以上相邻群集的行程时间。

12.根据权利要求11所述的方法，其中预先计算且/或根据实时数据探查而动态地维持群集到群集行程时间。

13.根据权利要求9所述的方法，其中由在所述路线选择方向上在节点的群集与所述相对的波阵面的所述中心所属的所述群集之间的所述近似行程成本来代替用以估计从所述节点到所述相对的波阵面的所述中心的成本的试探法。

14.根据权利要求13所述的方法，其中当来自相对的波阵面的节点进行连接时由来自出发点的实际路径的新计算的成本来代替所述目标波上的近似成本。

15.一种计算机可读存储媒体，其存储用于依据根据权利要求1到14所述的方法中的任一者计算道路网络上的路线选择的指令。

16.一种系统，其包括：

用于针对集成到分级结构中的一个或一个以上环境简档预先处理路线选择数据的模块；

用于响应于关于交通条件的实时数据将链接动态地添加到所述分级结构的模块；

以及

用于基于实时交通数据进行群集路线选择以约计路线选择行程成本的系统。

17.一种用于计算道路网络上的路线选择的方法，其包括：

a)基于实时数据将道路网络的一个或一个以上部分识别为比正常情况优选；

b)将所述道路网络的所述一个或一个以上部分表达为构成唯一可识别路径的位置序列；

c)使用构成唯一可识别路径的所述位置序列以将一个或一个以上链接添加到已经建构的分级道路网络；以及

d)使得路径寻找算法能够根据所述实时数据进行调整。

18.根据权利要求17所述的方法，其中所述实时数据包含交通条件。

19.根据权利要求17所述的方法，其中交叉参考表将由交通数据提供者使用的道路网络ID映射到由路线选择软件使用的道路网络ID中。

20.根据权利要求19所述的方法，其中使用所述交叉参考表来识别需要响应于实时数据而修改现存道路网络中的哪些节点和链接。

21.根据权利要求17所述的方法，其中由外部源供应关于交通条件的实时数据。

22.根据权利要求17所述的方法，其中道路的单个伸展部可导致在分级结构的不同层级处添加多个链接。

23.根据权利要求17所述的方法，其中以与现存链接相同的方式将新链接供应到所述路径寻找算法。

24.根据权利要求17所述的方法，其中所述实时数据包含集成外部提供的绕行。

25.根据权利要求17所述的方法，其中单个绕行可导致在分级结构的不同层级处添加多个链接，其具备适当优先级且如针对每一层级适当而复合。

26.根据权利要求17所述的方法，其进一步包括：当网络的较大部分已修改横穿时间时以增量方式将一个或一个以上简档编译到分级结构的已存在的分支中。

27.一种计算机可读存储媒体，其存储用于依据根据权利要求17到26中任一权利要求所述的方法计算道路网络上的路线选择的指令。

28.一种用于改进道路网络上的行程时间优化路线选择的计算的方法，其包括：

a)将所述道路网络分割为逻辑群集树；

b)存储每一群集到相邻群集的行程时间；

c)由在路线选择方向上在节点的群集与相对的波的中心的群集之间的近似行程成本来代替用以估计从节点到相对的波阵面的中心的成本的试探法；

d)根据基于目的地波阵面节点处的群集约计到达时间的时间间隔来计算正从所述节点传播的每一链接的成本，以及

e)当来自相对的波阵面的节点进行连接时由来自出发点的实际路径的新计算的成本来代替目标波上的近似成本。

29.根据权利要求28所述的方法，其进一步包括使用A*算法。

30.根据权利要求28所述的方法，其中历史的、实时的和预测性的交通信息使得驾驶员能够通过选择需要最少时间的路线来节省时间且增加行程时间准确性。

31.根据权利要求28所述的方法，其中关于交通条件的实时数据包括如RDS TMC、AGORA-C、VICS或另一位置参考方法所格式化的数据。

32.根据权利要求28所述的方法，其进一步包括将所述道路网络分割为具有细分准则的逻辑群集树。

33.根据权利要求28所述的方法，其中所述细分准则随着每平方英里的道路密度、交通拥挤、行程频率或类似准则而变。

34.根据权利要求28所述的方法，其中根据历史或预测性数据预先计算且/或根据实时数据探查而动态地维持群集到群集行程时间。

35.根据权利要求28所述的方法，其中使用运行时探查数据来计算车辆从一群集横穿到相邻群集或从节点的群集横穿到目标波群集要花费多长时间。

36.一种计算机可读存储媒体，其存储用于依据根据权利要求28到35所述的方法中的任一者改进道路网络上的时间优化路线选择的计算的指令。

37.一种用于改进道路网络上的行程时间优化路线选择的计算的方法，其包括：

a)将所述道路网络分割为四叉树；

b)存储每一四分叉到相邻四分叉的行程时间；

c)由在路线选择方向上在节点的四分叉与相对的波的中心的四分叉之间的近似行程成本来代替用以估计从节点到相对的波阵面的中心的成本的试探法；

d)根据基于目的地波阵面节点处的四分叉约计到达时间的时间间隔来计算正从所述节点传播的每一链接的成本，以及

e)当来自相对的波阵面的节点进行连接时由来自出发点的实际路径的新计算的成本来代替目标波上的近似成本。

38.根据权利要求37所述的方法，其进一步包括使用A*算法。

39.根据权利要求37所述的方法，其中关于交通条件的实时数据包括如RDS TMC、AGORA-C、VICS或另一位置参考方法所格式化的数据。

40.根据权利要求37所述的方法，其中根据历史或预测性数据预先计算且/或根据实时数据探查而动态地维持四分叉到四分叉行程时间。

41.根据权利要求37所述的方法，其进一步包括将所述道路网络分割为具有细分准则的逻辑群集树，所述细分准则随着每平方英里的道路密度、交通拥挤、行程频率或类似准则而变。

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