CN103090878B - 一种车辆路径规划方法、系统及一种车载导航设备 - Google Patents
一种车辆路径规划方法、系统及一种车载导航设备 Download PDFInfo
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Abstract
本申请提供了一种车辆路径规划方法、系统及一种车载导航设备,以解决静态路径规划方法没有考虑实时交通路况的问题。所述方法包括:获取车辆的起点坐标和终点坐标;定时下载实时交通路况信息,所述实时交通路况信息包含交通拥堵信息和特定事件信息;依据所述起点坐标、终点坐标和实时交通路况信息规划路径;将当前下载的实时交通路况信息与上一次下载的实时交通路况信息进行比较,判断已规划路径上的实时交通路况是否发生变化,若是,则依据当前位置坐标、终点坐标和当前下载的实时交通路况信息重新规划路径。本申请可以动态规避交通拥堵路段,为车辆驾驶人员提供最快的行驶路线。
Description
技术领域
本申请涉及智能交通技术,特别是涉及一种车辆路径规划方法、系统及一种车载导航设备。
背景技术
随着全球定位系统、地理信息系统、电子技术、计算机技术的快速发展,车载导航系统正成为综合技术应用的热门领域之一,它可以最大限度地防止交通阻塞的发生,减少车辆在道路上的逗留时间,并最终实现交通流量在网络中各路段上的最优分配,使道路网络得到最合理、最有效地利用。
路径规划作为车载导航系统的核心部分,要求能够按照存储在其内部的电子地图的拓扑信息,帮助车辆驾驶人员在车辆出发地和目的地确定的情况下按照某种策略快速准确地规划出一条最优路径。因此,车载导航系统中路径规划方法的设计与研究显得尤为重要。
在经典的车辆路径规划问题中,道路的交通信息如行车距离、固定的交通管理信息等,在路径规划前是已知的,已载入车载导航系统中,这些信息不随时间的推移而变化,属于静态的路径规划。例如,基于Dijkstra算法的路径规划方案是一种经典的静态路径规划方法。
但是,在实际的车辆路径规划问题中,按照静态路径规划方法规划出的最优路径并不一定是最适合的,因为交通路况信息是实时变化的,如果按照静态规划出的路径行驶,很可能遇到堵车等意外情况而影响行驶时间。因此,静态路径规划方法在实际应用还有待改善。
发明内容
本申请的目的是,提供一种车辆路径规划方法、系统及一种车载导航设备,以解决静态路径规划方法没有考虑实时交通路况的问题。
为了解决上述问题,本申请公开了一种车辆路径规划方法,包括:
获取车辆的起点坐标和终点坐标;
定时下载实时交通路况信息,所述实时交通路况信息包含交通拥堵信息和特定事件信息;
依据所述起点坐标、终点坐标和实时交通路况信息规划路径;
将当前下载的实时交通路况信息与上一次下载的实时交通路况信息进行比较,判断已规划路径上的实时交通路况是否发生变化,若是,则依据当前位置坐标、终点坐标和当前下载的实时交通路况信息重新规划路径。
优选的,依据所述起点坐标、终点坐标和实时交通路况信息规划路径,包括:将起点坐标和终点坐标之间的道路长度以及实时交通路况信息作为最快路径计算权重,将对应的权重值带入下述公式中的估价函数h(n)中,计算出最快路径规划的线路信息;所述公式是:f(n)=g(n)+h(n);其中,f(n)表示从起点经由节点n到终点的估价函数,g(n)表示在状态空间中从起点到节点n的实际代价,h(n)表示从节点n到终点的最佳路径的估计代价。
优选的,依据所述起点坐标、终点坐标和实时交通路况信息规划路径,还包括:将节点n到终点的距离和夹角信息作为最快路径计算权重,将对应的权重值也带入所述公式中的估价函数h(n)中,计算出最快路径规划的线路信息;其中,所述夹角是指起点和终点的连线与起点和节点n所在位置的连线之间的夹角。
优选的,所述方法还包括:若选择最短路径规划,将起点坐标和终点坐标之间的道路长度作为最短路径计算权重,将对应的权重值带入所述公式中的估价函数h(n)中,计算出最短路径规划的线路信息。
优选的,所述方法还包括:若选择最经济路径规划,将起点坐标和终点坐标之间的道路长度以及收费信息,作为最经济路径计算权重,将对应的权重值带入所述公式中的估价函数h(n)中,计算出最经济路径规划的线路信息。
优选的,所述方法还包括:获取途经点坐标,每次规划路径时,判断路径规划的线路信息中是否包含所述途经点坐标;和/或,获取障碍点坐标,每次规划路径时,判断路径规划的线路信息中是否绕过所述障碍点坐标。
本申请还提供了一种车辆路径规划系统,包括:
起点和终点获取模块,用于获取车辆的起点坐标和终点坐标;
实时路况下载模块,用于定时下载实时交通路况信息,所述实时交通路况信息包含交通拥堵信息和特定事件信息;
路径规划模块,用于依据所述起点坐标、终点坐标和实时交通路况信息规划路径;还用于根据智能判断模块的触发,依据当前位置坐标、终点坐标和当前下载的实时交通路况信息重新规划路径;
智能判断模块,用于将当前下载的实时交通路况信息与上一次下载的实时交通路况信息进行比较,判断已规划路径上的实时交通路况是否发生变化,若是,则触发路径规划模块重新规划路径。
优选的,所述路径规划模块将起点坐标和终点坐标之间的道路长度以及实时交通路况信息作为最快路径计算权重,将对应的权重值带入下述公式中的估价函数h(n)中,计算出最快路径规划的线路信息;所述公式是:f(n)=g(n)+h(n);其中,f(n)表示从起点经由节点n到终点的估价函数,g(n)表示在状态空间中从起点到节点n的实际代价,h(n)表示从节点n到终点的最佳路径的估计代价。
优选的,若选择最短路径规划,则所述路径规划模块还用于将起点坐标和终点坐标之间的道路长度作为最短路径计算权重,将对应的权重值带入所述公式中的估价函数h(n)中,计算出最短路径规划的线路信息;和/或,若选择最经济路径规划,则所述路径规划模块还用于将起点坐标和终点坐标之间的道路长度以及收费信息,作为最经济路径计算权重,将对应的权重值带入所述公式中的估价函数h(n)中,计算出最经济路径规划的线路信息。
本申请还提供了一种车载导航设备,包括:如上所述的车辆路径规划系统。
与现有技术相比,本申请包括以下优点:
首先,本申请提出一种车辆的动态路径规划方法,通过定时从实时交通服务器下载实时交通路况信息,并智能判断已规划路径上的实时交通路况是否发生变化,当变化时重新规划路径,从而动态规避交通拥堵路段,为车辆驾驶人员提供最快的行驶路线。
其次,本申请在结合实时交通路况信息进行路径规划时,对A*算法进行了改进,增加了多维权重,例如将起点坐标和终点坐标之间的道路长度、实时交通路况信息、节点n到终点的距离以及节点n到终点的夹角信息,作为最快路径计算权重,将对应的权重值带入算法公式中的估价函数h(n)中,来计算出最快路径规划的线路信息。
再次,本申请计算最快行驶路线时还将节点n到终点的距离和夹角信息作为最快路径计算权重,提高了计算速度。
再次,本申请还可以设定途经点和障碍点,计算时智能判断路径规划的线路信息中是否包含所述途经点坐标,或者,智能判断路径规划的线路信息中是否绕过所述障碍点坐标。
再次,本申请通过修改上述多维权重的不同取值范围,不仅可结合市内小范围的实时交通信息进行动态路径规划,还可以结合城际大范围的实时交通信息,准确地动态规划出行驶路线。
当然,实施本申请的任一产品不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
图1是本申请实施例所述一种车辆路径规划方法的流程图;
图2是本申请另一实施例所述导航设备进行动态路径规划的流程图;
图3是本申请实施例所述一种车辆路径规划系统的结构图。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。
GIS(Geographic Information System,地理信息系统)动态路径规划,主要是基于实时交通路况信息动态的进行路径规划,主要用于导航仪器、PND(Portable Navigation Devices便携式自动导航系统)等设备进行动态导航。
本申请提出了一种动态路径规划方法,下面通过实施例对本申请所述方法的实现流程进行详细说明。
参照图1,是本申请实施例所述一种车辆路径规划方法的流程图。
步骤101,获取车辆的起点坐标和终点坐标;
用户可在导航设备上输入设定行驶的起点和终点,导航设备根据用户的设定可以获取到具体的起点坐标和终点坐标。
步骤102,定时下载实时交通路况信息,所述实时交通路况信息包含交通拥堵信息和特定事件信息;
所述交通拥堵信息是指表示道路通行状况的信息,按照道路的通行速度可设定为拥堵、行驶缓慢、行驶畅通等几个等级,所述交通拥堵信息具体可包括通行速度、路况等级等信息。所述特定事件信息是指表示道路是否发生车祸事故、是否交通管制限行等临时事件的信息。
实际应用中,可以从实时交通服务器上定时下载上述实时交通路况信息,所述实时交通服务器主要用于提供实时交通路况信息。
步骤103,依据所述起点坐标、终点坐标和实时交通路况信息规划路径;
步骤104,将当前下载的实时交通路况信息与上一次下载的实时交通路况信息进行比较,判断已规划路径上的实时交通路况是否发生变化,若是,则依据当前位置坐标、终点坐标和当前下载的实时交通路况信息重新规划路径。
其中,当前位置坐标是根据GIS系统获得的车辆当前所在位置的坐标。
智能判断时,每次都是将当前下载的与上一时刻下载的实时交通路况信息进行比较,本实施例中,主要依据道路的通行速度进行智能判断,如果通行速度变慢,则可能是由于车辆增多导致拥堵,也可能是由于特定事件导致,此时需要调整路径避开拥堵或事故路段。如果通行速度的变化在预置的范围之内,则认为交通路况没有发生变化,则无需再次进行路径规划。
本实施例中,步骤103和步骤104在结合实时交通路况信息进行路径规划时,是采用A*算法并对其进行改进来计算路径。
A*(A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的方法。
公式表示为:f(n)=g(n)+h(n),
其中f(n)是从初始点经由节点n到目标点的估价函数,
g(n)是在状态空间中从初始节点到节点n的实际代价,
h(n)是从节点n到目标节点最佳路径的估计代价。
保证找到最短路径(最优解的)条件,关键在于估价函数h(n)的选取:
如果估价值h(n)<=n到目标节点的距离实际值,这种情况下,搜索的点数多,搜索范围大,效率低,但能得到最优解。
如果估价值h(n)>n到目标节点的距离实际值,搜索的点数少,搜索范围小,效率高,但不能保证得到最优解。
例如,对于几何路网来说,可以取两节点间欧几理德距离(直线距离),即:f(n)=g(n)+sqrt((dx-nx)*(dx-nx)+(dy-ny)*(dy-ny))。这样,估价函数f在g值一定的情况下,会或多或少地受估价值h的制约,节点距目标点近,h值小,f值相对就小,能保证对短路的搜索向终点的方向进行。由此可知,A*算法明显由于Dijkstra算法的毫无方向的向四周搜素。举一个例子,广度优先算法就是A*算法的特例。
基于上述A*算法,本实施例需要结合实时交通路况信息计算出最快路径,具体如下:
1)步骤103,依据所述起点坐标、终点坐标和实时交通路况信息规划路径,具体包括:
将起点坐标和终点坐标之间的道路长度以及实时交通路况信息作为最快路径计算权重,将对应的权重值带入下述公式中的估价函数h(n)中,计算出最快路径规划的线路信息;
所述公式是:f(n)=g(n)+h(n);
其中,f(n)表示从起点经由节点n到终点的估价函数,g(n)表示在状态空间中从起点到节点n的实际代价,h(n)表示从节点n到终点的最佳路径的估计代价。
2)步骤104,依据当前位置坐标、终点坐标和当前下载的实时交通路况信息重新规划路径,具体包括:
将当前位置坐标和终点坐标之间的道路长度以及实时交通路况信息作为最快路径计算权重,将对应的权重值带入下述公式中的估价函数h(n)中,计算出最快路径规划的线路信息;
所述公式是:f(n)=g(n)+h(n);
其中,f(n)表示从当前位置坐标经由节点n到终点的估价函数,g(n)表示在状态空间中从当前位置坐标到节点n的实际代价,h(n)表示从节点n到终点的最佳路径的估计代价。
此外,优选的,为了提高计算速度,步骤103和步骤104在计算路径时,还可以将节点n到终点的距离和夹角信息作为最快路径计算权重,将对应的权重值也带入上述公式中的估价函数h(n)中,计算出最快路径规划的线路信息。其中,所述夹角是指起点(或重新规划时的当前位置坐标)和终点的连线与起点和节点n所在位置的连线之间的夹角。
这种将节点n到终点的距离以及节点n到终点的夹角作为权重能有效避免下一规划点偏离终点越来越远,这样节点寻找下一个可能节点时,能快速舍弃一些不合理的节点,避免回溯运算,减少运算量,提高计算速度。
例如,每次在规划下一个节点n时,h(n)有一个总的权重,该权重等于道路长度权重+实时交通路况信息权重+夹角权重+其他权重,其中其他权重是指A*算法本身设置的权重(如G值)以及根据实际应用新添加的权重。计算时,将该总的权重附加到对应的规划路段上,即可得到第n个节点。
基于上述内容,下面通过图2所示实施例进行说明。
参照图2,是本申请另一实施例所述导航设备进行动态路径规划的流程图。
在本实施例中,结合城际实时交通路况信息进行动态路径的规划。
导航设备启动后,首先要进行初始化,主要是初始化三层路网(国道、高速;省道;县乡道)信息、结点信息,并形成内存图。然后,执行以下步骤:
步骤201,用户在导航设备上设定出发地和目的地信息;
导航设备根据出发地和目的地可以获取到车辆在内存图中的起点坐标和终点坐标。
步骤202,用户在导航设备上选择需要哪种最优路径;
用户可以选择最短路径、最快路径和最经济路径。
步骤203,导航设备选取多维权重和相应的权重值;
如果选择最短路径规划,则将起点坐标和终点坐标之间的道路长度作为最短路径计算权重;
如果选择最快路径规划,则将起点坐标和终点坐标之间的道路长度,实时交通路况信息,节点n到终点的距离以及夹角信息,作为最快路径计算权重;其中所述夹角是指起点和终点的连线与起点和节点n所在位置的连线之间的夹角,所述实时交通路况信息是从实时交通服务器定时下载;
如果选择最经济路径规划,则将起点坐标和终点坐标之间的道路长度以及收费信息,作为最经济路径计算权重。
此外,上述三种选择还都将G值作为最优路径的计算权重,所述G值的计算为:
G=起点坐标到终点坐标的直线距离*1.4;
G值作为引导A*路径计算时的一个参照值,能更有效引导规划点向正确的方向前进。
步骤204,结合三层路网数据;
步骤205,将对应的权重值带入A*算法的估价函数h(n)中进行计算;
步骤206,将最优路径坐标串信息(RP)和路径引导信息(RG)输出;
如果选择最短路径规划,则将最短路径的坐标串信息(RP)和路径引导信息(RG)输出;
如果选择最快路径规划,则将最快路径的坐标串信息(RP)和路径引导信息(RG)输出;
如果选择最经济路径规划,则将最经济路径的坐标串信息(RP)和路径引导信息(RG)输出。
如果最优路径进行了动态调整,则重新结合三层路网数据进行路径计算,并将重新计算的最优路径结果输出。对于最快路径,如果已规划路径上的实时交通路况发生变化,则需要重新计算路径;对于最短路径和最经济路径,如果车辆在行驶过程中偏离了已规划路径,则导航设备也会根据车辆当前的位置重新计算路径。
此外,优选的,用户还可以在导航设备中设定途经点和/或障碍点。如果设定了途经点,导航设备每次规划路径时,判断路径规划的线路信息中是否包含所述途经点坐标,导航设备最终输出的最优路径需要包含途经点坐标。如果设定了障碍点,导航设备每次规划路径时,判断路径规划的线路信息中是否绕过所述障碍点坐标,导航设备最终输出的最优路径不能包含障碍点坐标。
综上所述,本申请实施例所述的动态路径规划方法具有以下优点:
1)通过定时从实时交通服务器下载实时交通路况信息,并智能判断已规划路径上的实时交通路况是否发生变化,当变化时重新规划路径,从而动态规避交通拥堵路段,为车辆驾驶人员提供最快的行驶路线。
2)在结合实时交通路况信息进行路径规划时,对A*算法进行了改进,增加了多维权重来计算最优路径规划的线路信息。
3)计算最快行驶路线时还将节点n到终点的距离和夹角信息作为最快路径计算权重,提高了计算速度。
4)还可以设定途经点和障碍点,计算时智能判断路径规划的线路信息中是否包含所述途经点坐标,或者,智能判断路径规划的线路信息中是否绕过所述障碍点坐标。
5)通过修改上述多维权重的不同取值范围,不仅可结合市内小范围的实时交通信息进行动态路径规划,还可以结合城际大范围的实时交通信息,准确地动态规划出行驶路线。
需要说明的是,对于前述的方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本申请并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本申请,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作并不一定是本申请所必需的。
基于上述方法实施例的说明,本申请还提供了相应的车辆路径规划系统实施例,来实现上述方法实施例所述的内容。
参照图3,是本申请实施例所述一种车辆路径规划系统的结构图。
所述车辆路径规划系统可以包括以下模块:
起点和终点获取模块10,用于获取车辆的起点坐标和终点坐标;
实时路况下载模块20,用于定时下载实时交通路况信息,所述实时交通路况信息包含交通拥堵信息和特定事件信息;
路径规划模块30,用于依据所述起点坐标、终点坐标和实时交通路况信息规划路径;还用于根据智能判断模块40的触发,依据当前位置坐标、终点坐标和当前下载的实时交通路况信息重新规划路径;
智能判断模块40,用于将当前下载的实时交通路况信息与上一次下载的实时交通路况信息进行比较,判断已规划路径上的实时交通路况是否发生变化,若是,则触发路径规划模块30重新规划路径。
具体的,对于最快路径计算,所述路径规划模块30可以将起点坐标和终点坐标之间的道路长度以及实时交通路况信息作为最快路径计算权重,将对应的权重值带入下述公式中的估价函数h(n)中,计算出最快路径规划的线路信息;
所述公式是:f(n)=g(n)+h(n);
其中,f(n)表示从起点经由节点n到终点的估价函数,g(n)表示在状态空间中从起点到节点n的实际代价,h(n)表示从节点n到终点的最佳路径的估计代价。
优选的,所述路径规划模块30还可以将节点n到终点的距离和夹角信息作为最快路径计算权重,将对应的权重值也带入所述公式中的估价函数h(n)中,计算出最快路径规划的线路信息;其中,所述夹角是指起点和终点的连线与起点和节点n所在位置的连线之间的夹角。
当然,所述路径规划模块30在重新规划路径时,也可以将起点坐标和终点坐标之间的道路长度,实时交通路况信息,节点n到终点的距离以及夹角信息,作为最快路径计算权重,将对应的权重值带入下述公式中的估价函数h(n)中,计算出最快路径规划的线路信息。
对于最短路径,所述路径规划模块30还可用于将起点坐标和终点坐标之间的道路长度作为最短路径计算权重,将对应的权重值带入所述公式中的估价函数h(n)中,计算出最短路径规划的线路信息。
对于最经济路径,所述路径规划模块30还可用于将起点坐标和终点坐标之间的道路长度以及收费信息,作为最经济路径计算权重,将对应的权重值带入所述公式中的估价函数h(n)中,计算出最经济路径规划的线路信息。
优选的,如果设定途经点,所述路径规划模块30还可用于每次规划路径时,判断路径规划的线路信息中是否包含所述途经点坐标;如果设定障碍点,所述路径规划模块30还可用于每次规划路径时,判断路径规划的线路信息中是否绕过所述障碍点坐标。
对于上述车辆路径规划系统实施例而言,由于其与方法实施例基本相似,所以描述的比较简单,相关之处参见图1和图2所示方法实施例的部分说明即可。
此外,本申请还提供了一种车载导航设备的实施例,在该实施例中,所述车载导航设备可以包含图3实施例所述的车辆路径规划系统。所述车载导航设备尤其适合于跨城市的导航。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
以上对本申请所提供的一种车辆路径规划方法、系统及一种车载导航设备,进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本申请的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (8)
1.一种车辆路径规划方法,其特征在于,包括:
获取车辆的起点坐标和终点坐标;
定时下载实时交通路况信息,所述实时交通路况信息包含交通拥堵信息和特定事件信息;
依据所述起点坐标、终点坐标和实时交通路况信息规划路径;
将当前下载的实时交通路况信息与上一次下载的实时交通路况信息进行比较,判断已规划路径上的实时交通路况是否发生变化,若是,则依据当前位置坐标、终点坐标和当前下载的实时交通路况信息重新规划路径;
其中,依据所述起点坐标、终点坐标和实时交通路况信息规划路径,包括:
将起点坐标和终点坐标之间的道路长度以及实时交通路况信息作为最快路径计算权重,将对应的权重值带入下述公式中的估价函数h(n)中,计算出最快路径规划的线路信息;
所述公式是:f(n)=g(n)+h(n);
其中,f(n)表示从起点经由节点n到终点的估价函数,g(n)表示在状态空间中从起点到节点n的实际代价,h(n)表示从节点n到终点的最佳路径的估计代价。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,依据所述起点坐标、终点坐标和实时交通路况信息规划路径,还包括:
将节点n到终点的距离和夹角信息作为最快路径计算权重,将对应的权重值也带入所述公式中的估价函数h(n)中,计算出最快路径规划的线路信息;
其中,所述夹角是指起点和终点的连线与起点和节点n所在位置的连线之间的夹角。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
若选择最短路径规划,将起点坐标和终点坐标之间的道路长度作为最短路径计算权重,将对应的权重值带入所述公式中的估价函数h(n)中,计算出最短路径规划的线路信息。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
若选择最经济路径规划,将起点坐标和终点坐标之间的道路长度以及收费信息,作为最经济路径计算权重,将对应的权重值带入所述公式中的估价函数h(n)中,计算出最经济路径规划的线路信息。
5.根据权利要求1至4任一所述的方法,其特征在于,还包括:
获取途经点坐标,每次规划路径时,判断路径规划的线路信息中是否包含所述途经点坐标;
和/或,获取障碍点坐标,每次规划路径时,判断路径规划的线路信息中是否绕过所述障碍点坐标。
6.一种车辆路径规划系统,其特征在于,包括:
起点和终点获取模块,用于获取车辆的起点坐标和终点坐标;
实时路况下载模块,用于定时下载实时交通路况信息,所述实时交通路况信息包含交通拥堵信息和特定事件信息;
路径规划模块,用于依据所述起点坐标、终点坐标和实时交通路况信息规划路径;还用于根据智能判断模块的触发,依据当前位置坐标、终点坐标和当前下载的实时交通路况信息重新规划路径;所述路径规划模块,具体用于将起点坐标和终点坐标之间的道路长度以及实时交通路况信息作为最快路径计算权重,将对应的权重值带入下述公式中的估价函数h(n)中,计算出最快路径规划的线路信息;所述公式是:f(n)=g(n)+h(n);其中,f(n)表示从起点经由节点n到终点的估价函数,g(n)表示在状态空间中从起点到节点n的实际代价,h(n)表示从节点n到终点的最佳路径的估计代价;
智能判断模块,用于将当前下载的实时交通路况信息与上一次下载的实时交通路况信息进行比较,判断已规划路径上的实时交通路况是否发生变化,若是,则触发路径规划模块重新规划路径。
7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于:
若选择最短路径规划,则所述路径规划模块还用于将起点坐标和终点坐标之间的道路长度作为最短路径计算权重,将对应的权重值带入所述公式中的估价函数h(n)中,计算出最短路径规划的线路信息;
和/或,若选择最经济路径规划,则所述路径规划模块还用于将起点坐标和终点坐标之间的道路长度以及收费信息,作为最经济路径计算权重,将对应的权重值带入所述公式中的估价函数h(n)中,计算出最经济路径规划的线路信息。
8.一种车载导航设备,其特征在于,包括:如上述权利要求6至7任一权利要求所述的车辆路径规划系统。
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Families Citing this family (38)
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CN105387866A (zh) * | 2015-10-22 | 2016-03-09 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种路线切换方法及用户终端 |
CN105651293A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-06-08 | 联动优势科技有限公司 | 一种路径规划的导航方法及装置 |
CN105651294A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-06-08 | 联动优势科技有限公司 | 一种路径规划的导航方法及装置 |
CN106052701B (zh) * | 2016-05-23 | 2018-08-14 | 山东大学 | 一种交通溢流状态下车辆路径选择的方法 |
CN106092111B (zh) * | 2016-06-03 | 2019-09-24 | 山东师范大学 | 一种车辆路径动态规划方法、服务器及导航系统 |
CN106225797B (zh) * | 2016-06-30 | 2019-08-20 | 银江股份有限公司 | 一种路径规划方法 |
CN106197446B (zh) * | 2016-06-30 | 2019-12-17 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 导航路线规划方法及装置 |
CN106408986A (zh) * | 2016-11-02 | 2017-02-15 | 宁波吉利汽车研究开发有限公司 | 一种行车避堵系统与方法 |
CN108627163B (zh) * | 2017-03-22 | 2020-11-03 | 阿里巴巴(中国)有限公司 | 权值表维护方法、装置及导航路线规划方法、装置 |
CN108627166B (zh) * | 2017-03-23 | 2020-12-29 | 阿里巴巴(中国)有限公司 | 一种导航路线确定方法及装置 |
CN107123295A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-09-01 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 拥堵路段预测方法、装置、服务器以及存储介质 |
CN112269358B (zh) * | 2017-10-09 | 2022-08-26 | 山东云途供应链管理有限公司 | 一种用于管式物流系统的安全控制方法 |
IT201700119911A1 (it) * | 2017-10-23 | 2019-04-23 | Telecom Italia Spa | Sistema per la gestione di veicoli automatici |
CN107862420A (zh) * | 2017-12-13 | 2018-03-30 | 广东机场白云信息科技有限公司 | 智能行程规划方法和系统 |
CN110715672B (zh) * | 2018-07-12 | 2024-08-20 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 一种导航路径的规划方法及装置 |
CN109341710A (zh) * | 2018-08-30 | 2019-02-15 | 上海大学 | 不确定环境的交通网上快速抵达目的地的动态规划法 |
CN111207763A (zh) * | 2018-11-21 | 2020-05-29 | 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 | 基于实时行程安排的路径规划方法、系统、终端及存储介质 |
CN109556610B (zh) * | 2018-11-27 | 2021-06-11 | 山东大学 | 一种路径规划方法、控制器及系统 |
CN113052350A (zh) * | 2019-12-26 | 2021-06-29 | 浙江吉利汽车研究院有限公司 | 一种路径规划方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111260143A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-09 | 北京建筑大学 | 路线的确定方法及装置、存储介质、终端 |
CN111442783B (zh) * | 2020-04-30 | 2023-06-30 | 福州吉诺网络科技有限公司 | 一种优化路径规划的方法及终端 |
CN111854782A (zh) * | 2020-06-22 | 2020-10-30 | 北京九曜智能科技有限公司 | 一种可实现自动脱挂钩脱挂的路径规划的方法 |
CN111966108A (zh) * | 2020-09-02 | 2020-11-20 | 成都信息工程大学 | 基于导航系统的极端天气无人驾驶控制系统 |
CN112437111B (zh) * | 2020-10-13 | 2022-08-26 | 上海京知信息科技有限公司 | 一种基于上下文感知的车路协同系统 |
CN113188551A (zh) * | 2021-03-31 | 2021-07-30 | 惠州华阳通用电子有限公司 | 一种导航路径规划方法 |
CN113029181A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-06-25 | 深圳市七曜智造科技有限公司 | 一种汽车导航方法、系统、智能终端及存储介质 |
CN114023093B (zh) * | 2021-08-29 | 2024-03-15 | 北京工业大学 | 一种短距离畅通驱动的多车辆动态疏散方法 |
CN113804213B (zh) * | 2021-10-14 | 2024-05-28 | 南京芯传汇电子科技有限公司 | 一种AStar快速路径规划改进算法 |
CN114064765A (zh) * | 2021-11-29 | 2022-02-18 | 高德软件有限公司 | 行进状态的确定方法、装置、计算机存储介质及程序 |
CN114047769B (zh) * | 2022-01-13 | 2022-04-12 | 江西丹巴赫机器人股份有限公司 | 无人驾驶搬运车的控制方法及装置 |
CN114882732A (zh) * | 2022-05-18 | 2022-08-09 | 合肥观佳智能科技有限公司 | 一种智慧城市的智能化停车管理系统 |
CN114783189A (zh) * | 2022-06-20 | 2022-07-22 | 安徽交欣科技股份有限公司 | 基于ai和gis的智慧预警及路径规划交通系统 |
CN116050690B (zh) * | 2023-04-03 | 2023-06-23 | 无锡芯运智能科技有限公司 | 一种oht小车路径规划方法、装置及终端 |
CN117173911A (zh) * | 2023-07-25 | 2023-12-05 | 太极计算机股份有限公司 | 适用于智能交通运行车路协同的交通流分配方法及系统 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1828226A (zh) * | 2005-09-28 | 2006-09-06 | 佛山市顺德区瑞图万方科技有限公司 | 实时路况信息系统及其导航方法 |
CN1963394A (zh) * | 2006-11-22 | 2007-05-16 | 深圳市赛格导航科技股份有限公司 | 一种动态智能导航的方法 |
CN101063616A (zh) * | 2006-04-28 | 2007-10-31 | 佛山市顺德区顺达电脑厂有限公司 | 行车路线规划系统及方法 |
JP2008046000A (ja) * | 2006-08-16 | 2008-02-28 | Honda Motor Co Ltd | ナビ装置、ナビサーバおよびナビシステム |
CN101349566A (zh) * | 2007-07-19 | 2009-01-21 | 康佳集团股份有限公司 | 一种车辆实时导航方法及系统 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100694678B1 (ko) * | 2004-08-20 | 2007-03-13 | 에스케이 주식회사 | 출발지 및 목적지 안내 정보 제공 시스템과 그 방법 |
-
2011
- 2011-10-28 CN CN201110333900.4A patent/CN103090878B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1828226A (zh) * | 2005-09-28 | 2006-09-06 | 佛山市顺德区瑞图万方科技有限公司 | 实时路况信息系统及其导航方法 |
CN101063616A (zh) * | 2006-04-28 | 2007-10-31 | 佛山市顺德区顺达电脑厂有限公司 | 行车路线规划系统及方法 |
JP2008046000A (ja) * | 2006-08-16 | 2008-02-28 | Honda Motor Co Ltd | ナビ装置、ナビサーバおよびナビシステム |
CN1963394A (zh) * | 2006-11-22 | 2007-05-16 | 深圳市赛格导航科技股份有限公司 | 一种动态智能导航的方法 |
CN101349566A (zh) * | 2007-07-19 | 2009-01-21 | 康佳集团股份有限公司 | 一种车辆实时导航方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN103090878A (zh) | 2013-05-08 |
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