CN105427647A - 一种区别车辆转向的路径分配方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种区别车辆转向的路径分配方法及装置，包括：在抽象路网拓扑图中确定起始节点以及终止节点；针对所述抽象路网拓扑图中的任意一个由两个相邻节点构成的有向弧段，将所述有向弧段的代价因子与所述有向弧段的预测行程时间之和确定为所述有向弧段的动态阻抗；其中，所述有向弧段的代价因子由所述有向弧段的一级节点与所述终止节点之间的距离以及速度阈值确定；所述有向弧段的预测行程时间为根据前M天采集到的所述有向弧段的行程时间以及当天采集到的所述有向弧段的行程时间确定的；将所述起始节点至所述终止节点的所有可能的路径中路径阻抗最小的路径确定为所述起始节点至所述终止节点之间的最优路径。

Description

一种区别车辆转向的路径分配方法及装置

技术领域

本发明涉及智能交通控制技术领域，尤其涉及一种区别车辆转向的路径分配方法及装置。

背景技术

过度增长的交通需求使得交通拥堵不断加剧，交通行驶状况越加复杂，传统依赖经验出行的方法已无法为驾驶者带来便捷，这种情况下，路径分配技术应运而生。路径分配技术可以根据驾驶员提供的起始点信息及终点信息为驾驶员输出参考路径，以协助驾驶员避开拥堵路段，顺畅出行。

现有技术中，在进行路径分配时，主要是将从起点到终点距离较近的一条或若干条路径作为行车路线，从而完成路径分配。这种路径分配方法没有考虑路段阻抗随行程时间变化而具有的动态性，本质上属于静态路径分配算法。除此之外，因受信号控制方案及行车条件的影响，不同转向路段的阻抗通常不同，甚至差别很大。因此，实际应用中，已有路径分配方法普遍存在路径分配结果实际应用效果不佳，出行者对路径分配结果的满意度偏低等问题。

发明内容

本发明实施例提供一种区别车辆转向的路径分配方法及装置，用以提供一种区别车辆转向的动态路径分配方法。

本发明实施例提供一种区别车辆转向的路径分配方法，包括：

在抽象路网拓扑图中确定起始节点以及终止节点；

针对所述抽象路网拓扑图中的任意一个由两个相邻节点构成的有向弧段，将所述有向弧段的代价因子与所述有向弧段的预测行程时间之和确定为所述有向弧段的动态阻抗；其中，所述有向弧段的代价因子由所述有向弧段的一级节点与所述终止节点之间的距离以及速度阈值确定；所述有向弧段的预测行程时间为根据前M天采集到的所述有向弧段的行程时间以及当天采集到的所述有向弧段的行程时间确定的；

将所述起始节点至所述终止节点的所有可能的路径中路径阻抗最小的路径确定为所述起始节点至所述终止节点之间的最优路径，针对任意一个路径，该路径的路径阻抗为该路径的起始节点至该路径终止节点的前一节点的所有有向弧段的预测行程时间之和与由该路径终止节点的前一节点以及该路径的终止节点构成的有向弧段的动态阻抗之和。

可选的，所述有向弧段的代价因子由所述有向弧段的一级节点与所述终止节点之间的距离以及速度阈值确定，包括：

将所述有向弧段的一级节点与所述终止节点之间的距离除以所述速度阈值后的值确定为所述代价因子。

可选的，根据前M天采集到的所述有向弧段的行程时间以及当天采集到的所述有向弧段的行程时间确定所述有向弧段的预测行程时间之前，还包括：

确定预测时延大于预设时间阈值；

其中，根据以下方式确定所述预测时延：

确定所述起始节点至所述有向弧段的前向节点的最短路径，并将所述最短路径中每条有向弧段的预测行程时间之和作为预测时延；

所述有向弧段的预测行程时间为根据前M天采集到的所述有向弧段的行程时间确定的，包括：

将目标位于所述起始节点的时刻作为当前时刻，并将距离所述当前时刻之后且距离为所述预测时延的时刻确定为预测时刻；根据采集间隔和所述当前时刻确定当天内已采集的行程时间的数量N，N为正整数；

确定前M天中每一天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间与当天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间的相似度值，并将相似度值最高的一天确定为预测参考天；

根据所述预测参考天内采集到的所述有向弧段的行程时间确定所述预测行程时间。

可选的，若确定所述预测时延小于或等于所述预设时间阈值，则将所述当前时刻对应的采集间隔内确定出的所述有向弧段的行程时间作为所述有向弧段的预测行程时间。

可选的，所述确定前M天中每一天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间与当天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间的相似度值，包括：

针对所述前M天中的第i天，根据以下公式确定第i天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间与当天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间的相似度值S_i：

$S_i={\left(\underset{k=1}{\overset{N}{\Σ}}{\left(T_i^k-T_0^k\right)}^2\right)}^{-\frac{1}{2}}$

其中，T_i ^k为第i天在第k个采集间隔采集到的所述有向弧段的行程时间，T₀ ^k为所述当天在第k个采集间隔采集到的所述有向弧段的行程时间。

可选的，所述根据所述预测参考天内采集到的所述有向弧段的行程时间确定所述预测行程时间，包括：

根据以下公式确定预测行程时间差值

$\mathrm{\Δ}{\hat{T}}_t={\mathrm{\α\ΔT}}_N+(1-\mathrm{\α})\×\frac{\underset{j=1}{\overset{p}{\Σ}}{\mathrm{\ΔT}}_{N-j}}{P}$

其中，α为小于或等于1的非负数，△T_N为所述预测参考天内第N个采集间隔采集到的行程时间与所述当天第N个采集间隔采集到的行程时间的差值，△T_N-j为所述预测参考天内第N-j个采集间隔采集到的行程时间与所述当天第N-j个采集间隔采集到的行程时间的差值，P为大于或等于1的正整数；

将所述预测行程时间差值与所述预测参考天内所述预测时刻对应的采集间隔采集到的所述有向弧段的行程时间之和确定为所述预测行程时间。

可选的，所述将所述起始节点至所述终止节点的所有可能的路径中路径阻抗最小的路径确定为所述起始节点至所述终止节点之间的最优路径，包括：

将所述起始节点作为当前搜索节点；

通过以下公式确定从所述起始节点到所述当前搜索节点的邻节点的每条临时路径的临时路径阻抗：

$D\[V_{e_x\left(q\right)}\]=\hat{T}\[V_{e_x\left(q\right)}\]+W_t\left(e_x\right)$

其中，为从所述起始节点到该邻节点的临时路径阻抗，为从所述起始节点到所述当前搜索节点的最优预测行程时间，所述最优预测行程时间为从所述起始节点到所述当前搜索节点的所有路径中路径包括的所有有向弧段的预测行程时间之和最小的路径对应的预测行程时间，W_t(e_x)为从所述当前搜索节点到该邻节点的动态阻抗，即由该当前搜索节点与该邻节点构成的有向弧段的动态阻抗；

将已经确定出的所有临时路径中临时路径阻抗最小的临时路径确定为当前最优路径；

判断所述当前最优路径中的最后一个有向弧段的后向节点是否为所述终止节点，若否，则将所述最后一个有向弧段的后向节点作为当前搜索节点，并将所述最后一个有向弧段的一级节点作为当前搜索节点的邻节点，并返回通过以下公式确定从所述起始节点到所述当前搜索节点的邻节点的每条临时路径的临时路径阻抗的步骤；若所述当前最优路径的最后一个有向弧段的后向节点是所述终止节点，则将所述当前最优路径确定为所述起始节点与所述终止节点之间的最优路径。

本发明实施例提供一种区别车辆转向的路径分配装置，该装置包括：

获取单元，用于在抽象路网拓扑图中确定起始节点以及终止节点；

确定单元，用于针对所述抽象路网拓扑图中的任意一个由两个相邻节点构成的有向弧段，将所述有向弧段的代价因子与所述有向弧段的预测行程时间之和确定为所述有向弧段的动态阻抗；其中，所述有向弧段的代价因子由所述有向弧段的一级节点与所述终止节点之间的距离以及速度阈值确定；所述有向弧段的预测行程时间为根据前M天采集到的所述有向弧段的行程时间以及当天采集到的所述有向弧段的行程时间确定的；

分配单元，用于将所述起始节点至所述终止节点的所有可能的路径中路径阻抗最小的路径确定为所述起始节点至所述终止节点之间的最优路径，针对任意一个路径，该路径的路径阻抗为该路径的起始节点至该路径终止节点的前一节点的所有有向弧段的预测行程时间之和与由该路径终止节点的前一节点以及该路径的终止节点构成的有向弧段的动态阻抗之和。

可选的，所述确定单元具体用于：

将所述有向弧段的一级节点与所述终止节点之间的距离除以所述速度阈值后的值确定为所述代价因子。

可选的，所述确定单元具体用于：

确定预测时延大于预设时间阈值；

其中，根据以下方式确定所述预测时延：

确定所述起始节点至所述有向弧段的前向节点的最短路径，并将所述最短路径中每条有向弧段的预测行程时间之和作为预测时延；

所述有向弧段的预测行程时间为根据前M天采集到的所述有向弧段的行程时间确定的，包括：

将目标位于所述起始节点的时刻作为当前时刻，并将距离所述当前时刻之后且距离为所述预测时延的时刻确定为预测时刻；根据采集间隔和所述当前时刻确定当天内已采集的行程时间的数量N，N为正整数；

确定前M天中每一天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间与当天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间的相似度值，并将相似度值最高的一天确定为预测参考天；

根据所述预测参考天内采集到的所述有向弧段的行程时间确定所述预测行程时间。

可选的，所述确定单元还用于：

若确定所述预测时延小于或等于所述预设时间阈值，则将所述当前时刻对应的采集间隔内确定出的所述有向弧段的行程时间作为所述有向弧段的预测行程时间。

可选的，所述确定单元具体用于：

针对所述前M天中的第i天，根据以下公式确定第i天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间与当天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间的相似度值S_i：

$S_i={\left(\underset{k=1}{\overset{N}{\Σ}}{\left(T_i^k-T_0^k\right)}^2\right)}^{-\frac{1}{2}}$

其中，T_i ^k为第i天在第k个采集间隔采集到的所述有向弧段的行程时间，T₀ ^k为所述当天在第k个采集间隔采集到的所述有向弧段的行程时间。

可选的，所述确定单元具体用于：

根据以下公式确定预测行程时间差值

$\mathrm{\Δ}{\hat{T}}_t={\mathrm{\α\ΔT}}_N+(1-\mathrm{\α})\×\frac{\underset{j=1}{\overset{P}{\Σ}}{\mathrm{\ΔT}}_{N-j}}{P}$

其中，α为小于或等于1的非负数，△T_N为所述预测参考天内第N个采集间隔采集到的行程时间与所述当天第N个采集间隔采集到的行程时间的差值，△T_N-j为所述预测参考天内第N-j个采集间隔采集到的行程时间与所述当天第N-j个采集间隔采集到的行程时间的差值，P为大于或等于1的正整数；

将所述预测行程时间差值与所述预测参考天内所述预测时刻对应的采集间隔采集到的所述有向弧段的行程时间之和确定为所述预测行程时间。

可选的，所述分配单元具体用于：

将所述起始节点作为当前搜索节点；

通过以下公式确定从所述起始节点到所述当前搜索节点的邻节点的每条临时路径的临时路径阻抗：

$D\[V_{e_x\left(q\right)}\]=\hat{T}\[V_{e_x\left(q\right)}\]+W_t\left(e_x\right)$

其中，为从所述起始节点到该邻节点的临时路径阻抗，为从所述起始节点到所述当前搜索节点的最优预测行程时间，所述最优预测行程时间为从所述起始节点到所述当前搜索节点的所有路径中路径包括的所有有向弧段的预测行程时间之和最小的路径对应的预测行程时间，W_t(e_x)为从所述当前搜索节点到该邻节点的动态阻抗，即由该当前搜索节点与该邻节点构成的有向弧段的动态阻抗；

将已经确定出的所有临时路径中临时路径阻抗最小的临时路径确定为当前最优路径；

判断所述当前最优路径中的最后一个有向弧段的后向节点是否为所述终止节点，若否，则将所述最后一个有向弧段的后向节点作为当前搜索节点，并将所述最后一个有向弧段的一级节点作为当前搜索节点的邻节点，并返回通过以下公式确定从所述起始节点到所述当前搜索节点的邻节点的每条临时路径的临时路径阻抗的步骤；若所述当前最优路径的最后一个有向弧段的后向节点是所述终止节点，则将所述当前最优路径确定为所述起始节点与所述终止节点之间的最优路径。

根据本发明实施例提供的方法及装置，在路径分配过程中，充分考虑区别车辆转向的每个有向弧段的动态阻抗，从而实现根据每个路段的信号控制方案或行车条件造成的不同转向路段阻抗的差异性进行路径分配，使得路径分配的结果与实际行驶状态更加相符，从而为驾驶员提供更加合理、准确的参考路径，保障驾驶员尽可能地避开拥堵路段，顺畅出行，提高了用户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种车牌识别装置布设示意图；

图2为本发明实施例提供的一种抽象路网拓扑图示意图；

图3为本发明实施例提供一种区别车辆转向的路径分配方法流程示意图；

图4为本发明实施例提供一种区别车辆转向的路径分配装置结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例中，需要采集路段中的每个路段内车辆的行程时间，从而获得该路段的行程时间。

本发明实施例中，可以通过将车牌识别装置布设于每个交叉口各方向入口道，按不同车道实时输出通过每辆车的车牌号与通过该交叉口的时间，从而通过计算获得每个路段每个采集间隔输出的行程时间。其中，采集间隔可以为5分钟，也可以为其他值，可以根据具体情况设置。

如图1所示，为本发明实施例提供的一种车牌识别装置布设示意图。图1中，当车辆通过停车线时，车牌识别装置会对通过车辆的车牌号进行抓拍与识别，并记录车辆通过停车线的车辆通过时间。从而可以通过匹配上下游采集到的每辆车的车牌号与每辆车通过停车线的时间计算每个车道通过的车辆数、每辆车通过该路段的行程时间等交通流数据。针对任意一个转向路段，在每个采集间隔，确定出该转向路段中每个车道的车辆通过该车道的行程时间，再将每个车道的行程时间取平均值，即可得到该转向路段每个采集间隔内的行程时间。

举例来说，一个转向路段中包含4个车道，在一个采集间隔内，确定出每个车道的行程时间为10、11、11、12，则该路段在该采集间隔内行程时间为11。

由于车牌识别装置发生故障及非正常行驶车辆(指在路段因排队外的其他原因停驶，且停驶时间过长的车辆)的存在，提取到的行程时间中存在不合理数据，应当予以剔除。

具体的，在每个路段每个采集间隔内，先将路段内所包含车道中每辆车的行程时间数据按照大小进行排序；之后将行程时间最大的A％的行程时间剔除、将行程时间最小的A％的行程时间剔除，从而保留中间的行程时间。剔除异常数据后，对路段内所包含车道中每辆车的行程时间数据取平均值，即可得到路段的行程时间。

举例来说，A为7。在一个采集间隔内，一个路段内包含的车道中通过100辆车，其中有7辆车的行程时间为10，43辆车的行程时间为11，43辆车的行程时间为12，7辆车的行程时间为14。此时将该路段内该车道中每辆车的行程时间数据按照大小进行排序，将最大的7％的行程时间、最小的7％的行程时间剔除，即将行程时间为10的7辆车的行程时间剔除、将行程时间为14的7辆车的行程时间剔除，保留行程时间为11的43辆车的行程时间、行程时间为12的43辆车的行程时间。最后得到的该路段的行程时间为11.5。

本发明实施例中，进行动态路径分配前需要根据图论知识与实际路网情况，将交叉口表示成节点，同时需将交叉口间不同行车方向的路段均表示成有向弧段并标号，从而建立抽象路网拓扑图。抽象路网拓扑图表示为G＝(V，E),其中V为节点集合；E为各节点之间可行的有向弧段集合，有向弧段为相邻两个节点构成的带有方向的弧段。如图2所示，为本发明实施例提供的一种抽象路网拓扑图示意图。图2为包含4个交叉口的抽象路网拓扑图，其中节点集合为：V＝(v₁,v₂,v₃,v₄)，各节点之间可行的有向弧段集合为：E＝(e₁,e₂,...,e₁₈)。其中：e₁、e₂、e₃分别表示节点v₂到v₁的右转、直行及左转方向的有向弧段；e₄、e₅、e₆分别表示节点v₁到v₂的左转、直行及右转方向的有向弧段；其他有向弧段可以参照前面的描述，在此不再赘述。

为了方便下面的叙述，本发明实施例中将有向弧段e_i的起点定义为前向节点，表示为将有向弧段e_i的终点定义为后向节点，表示为并定义按照有向弧段e_i的方向所到达的后向节点的下一个节点为有向弧段的一级节点，表示为以图2中的有向弧段e₅、e₆为例：e₅的前向节点为节点v₁，后向节点为节点v₂，一级节点为节点v₃；e₆的前向节点为节点v₁，后向节点为节点v₂，一级节点为节点v₄。

基于上述描述，如图3所示，为本发明实施例提供一种区别车辆转向的路径分配方法流程示意图。

参见图3，该方法包括：

步骤301：在抽象路网拓扑图中确定起始节点以及终止节点；

步骤302：针对所述抽象路网拓扑图中的任意一个由两个相邻节点构成的有向弧段，将所述有向弧段的代价因子与所述有向弧段的预测行程时间之和确定为所述有向弧段的动态阻抗；其中，所述有向弧段的代价因子由所述有向弧段的一级节点与所述终止节点之间的距离以及速度阈值确定；所述有向弧段的预测行程时间为根据前M天采集到的所述有向弧段的行程时间以及当天采集到的所述有向弧段的行程时间确定的；

步骤303：将所述起始节点至所述终止节点的所有可能的路径中路径阻抗最小的路径确定为所述起始节点至所述终止节点之间的最优路径，针对任意一个路径，该路径的路径阻抗为该路径的起始节点至该路径终止节点的前一节点的所有有向弧段的预测行程时间之和与由该路径终止节点的前一节点以及该路径的终止节点构成的有向弧段的动态阻抗之和。

步骤301中，获取到的起始节点以及终止节点可以是抽象路网拓扑图中的任意两个节点。

步骤302中，针对所述所有可能的路径中的任意一个由两个相邻节点构成的有向弧段，需要确定每个有向弧段的动态阻抗。动态阻抗的准确计算是进行动态路径分配的关键基础，其表征了动态路径分配过程中，选择某条有向弧段的优劣性。为了防止路径搜索过程过于盲目，本发明实施例中有向弧段的动态阻抗由代价因子及预测行程时间确定。

本发明实施例中，可以将由有向弧段的一级节点与终止节点之间的距离除以速度阈值后的值确定为所述有向弧段的代价因子。其中，可以根据有向弧段的一级节点与终止节点的坐标计算得到它们之间的距离。速度阈值可以为抽象路网拓扑图中所有路段设计行车速度的速度最大值。

本发明实施例中，代价因子可以在一定程度上限制路径的搜索，避免路径搜索时从代价因子高的路径中搜索路径，从而提升搜索效率。

本发明实施例中可以通过以下方式确定有向弧段的预测行程时间：

步骤一、将目标位于起始节点的时刻作为当前时刻，当前时刻为t₀，该有向弧段在t₀时刻对应第N个采集间隔，第N个采集间隔内采集到的行程时间为T_N。其中，可以根据采集间隔和所述当前时刻确定当天内已采集的行程时间的数量N，具体的，将当前时刻除以采集间隔后的值向上取整，就可以获得N。

步骤二、确定计算有向弧段的预测行程时间的预测时刻t。

本申请实施例中，可以根据以下公式确定预测时刻t：

$t=t_0+\hat{T}\[v_{e_x\left(q\right)}\]\mathrm{...}\left(1\right)$

其中，为预测时延，预测时延为所述起始节点至所述有向弧段的前向节点的最短路径中每条有向弧段的预测行程时间之和。当起始节点为所述有向弧段的前向节点时，预测时延为0。

步骤三、判断所述预测时延是否大于预设时间阈值，若确定所述预测时延小于或等于所述预设时间阈值，则将所述当前时刻对应的采集间隔内确定出的所述有向弧段的行程时间作为所述有向弧段的预测行程时间。此时，将第N个采集间隔内采集到的行程时间T_N作为所述有向弧段的预测行程时间。

若确定预测时延大于预设时间阈值，则转至步骤四。

需要说明的是，本发明实施例中，预设时间阈值可以为采集间隔。举例来说，采集间隔为5分钟，则预设时间阈值为5分钟。

步骤四、确定前M天中每一天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间与当天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间的相似度值。其中N为计算有向弧段的预测行程时间的当前时刻对应的采集间隔的数量，即当前时刻对应第N个采集间隔。当天即当前时刻所处的天。

针对所述前M天中的第i天，根据以下公式确定第i天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间与当天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间的相似度值S_i：

$S_i={\left(\underset{k=1}{\overset{N}{\Σ}}{\left(T_i^k-T_0^k\right)}^2\right)}^{-\frac{1}{2}}\mathrm{...}\left(2\right)$

其中，T_i ^k为第i天在第k个采集间隔采集到的所述有向弧段的行程时间，T₀ ^k为当天在第k个采集间隔采集到的所述有向弧段的行程时间。

步骤五、将相似度值最高的一天确定为预测参考天。

步骤六、确定预测行程时间差值。

可以根据以下公式确定预测行程时间差值 $\mathrm{\Δ}{\hat{T}}_t:$

$\mathrm{\Δ}{\hat{T}}_t={\mathrm{\α\ΔT}}_N+(1-\mathrm{\α})\×\frac{\underset{j=1}{\overset{P}{\Σ}}{\mathrm{\ΔT}}_{N-j}}{P}\mathrm{...}\left(3\right)$

其中，α为小于或等于1的非负数，α为平滑系数，具体取值可以根据实际情况确定，其值越大表示对当前数据越重视，可以取0.7；△T_N为所述预测参考天内第N个采集间隔采集到的行程时间与所述当天第N个采集间隔采集到的行程时间的差值，△T_N-j为所述预测参考天内第N-j个采集间隔采集到的行程时间与所述当天第N-j个采集间隔采集到的行程时间的差值，P为大于或等于1的正整数。P的具体取值可以根据实际情况确定，一般可以取3。

步骤七、确定预测行程时间。

将所述预测行程时间差值与所述预测参考天内所述预测时刻对应的采集间隔采集到的所述有向弧段的行程时间之和为所述预测行程时间。

用公式表示如下：

${\hat{T}}_t\left(e_i\right)=T_t+\mathrm{\Δ}{\hat{T}}_t\mathrm{...}\left(4\right)$

其中，为有向弧段在预测时刻的预测行程时间；T_t为所述预测参考天内所述预测时刻t对应的采集间隔采集到的所述有向弧段的行程时间。

步骤八、确定有向弧段的预测行程时间。

将所述有向弧段的代价因子与所述有向弧段的预测行程时间之和确定为所述有向弧段的动态阻抗。

用公式表示如下：

$W_t\left(e_i\right)=H\left(e_i\right)+\hat{T}\left(e_i\right)\mathrm{...}\left(5\right)$

其中，W_t(e_i)为所述有向弧段的动态阻抗，H(e_i)为所述有向弧段的代价因子。

本发明实施例中，针对从起始节点到终止节点的所有可能的路径中的任意一个有向弧段，均可以采用上述方法确定该有效弧段的动态阻抗。

最后在步骤303中，根据每个有向弧段的动态阻抗确定从起始节点到终止节点之间的最优路径。

具体的，确定从起始节点到终止节点之间的最优路径可以有如下步骤：

步骤一、将所述起始节点作为当前搜索节点。

步骤二、确定当前搜索节点与当前搜索节点的邻节点间可行的有向弧段组成的有向弧段集合。

步骤三、计算有向弧段集合中每个有向弧段的动态阻抗。

有向弧段的动态阻抗如何计算具体可以参考前面的描述，在此不再赘述。

步骤四、确定从所述起始节点到所述当前搜索节点的邻节点的每条临时路径的临时路径阻抗。

针对当前搜索节点的任意一个邻节点，通过以下公式计算临时路径阻抗：

$D\[v_{e_x\left(q\right)}\]=\hat{T}\[v_{e_x\left(q\right)}\]+W_t\left(e_x\right)\mathrm{...}\left(6\right)$

其中，为从所述起始节点到该邻节点的临时路径阻抗，为从所述起始节点到所述当前搜索节点的最优预测行程时间，所述最优预测行程时间为从所述起始节点到所述当前搜索节点的所有路径中路径包括的所有有向弧段的预测行程时间之和最小的路径对应的预测行程时间，W_t(e_x)为从所述当前搜索节点到该邻节点的动态阻抗，即由该当前搜索节点与该邻节点构成的有向弧段的动态阻抗。

步骤五、将已经确定出的所有临时路径中临时路径阻抗最小的临时路径确定为当前最优路径，将其余已经确定出临时路径阻抗的临时路径作为已经确定出的临时路径。

步骤六、判断所述当前最优路径中的最后一个有向弧段的后向节点是否为所述终止节点，若否，则将所述当前最优路径中的最后一个有向弧段的后向节点作为当前搜索节点，将所述最后一个有向弧段的一级节点作为当前搜索节点的邻节点，并返回步骤二；若所述当前最优路径的最后一个有向弧段的后向节点是所述终止节点，则将所述当前最优路径确定为所述起始节点与所述终止节点之间的最优路径。

此时路径分配结束，可以将最优路径作为结果输出。

基于相同的技术构思，本发明实施例还提供一种区别车辆转向的路径分配装置，该路径分配装置可执行上述方法实施例。

如图4所示，本发明实施例提供一种区别车辆转向的路径分配装置结构示意图，包括：

获取单元401，用于在抽象路网拓扑图中确定起始节点以及终止节点；

确定单元402，用于针对所述抽象路网拓扑图中的任意一个由两个相邻节点构成的有向弧段，将所述有向弧段的代价因子与所述有向弧段的预测行程时间之和确定为所述有向弧段的动态阻抗；其中，所述有向弧段的代价因子由所述有向弧段的一级节点与所述终止节点之间的距离以及速度阈值确定；所述有向弧段的预测行程时间为根据前M天采集到的所述有向弧段的行程时间以及当天采集到的所述有向弧段的行程时间确定的；

分配单元403，用于将所述起始节点至所述终止节点的所有可能的路径中路径阻抗最小的路径确定为所述起始节点至所述终止节点之间的最优路径，针对任意一个路径，该路径的路径阻抗为该路径的起始节点至该路径终止节点的前一节点的所有有向弧段的预测行程时间之和与由该路径终止节点的前一节点以及该路径的终止节点构成的有向弧段的动态阻抗之和。

可选的，所述确定单元402具体用于：

将所述有向弧段的一级节点与所述终止节点之间的距离除以所述速度阈值后的值确定为所述代价因子。

可选的，所述确定单元402具体用于：

确定预测时延大于预设时间阈值；

其中，根据以下方式确定所述预测时延：

确定所述起始节点至所述有向弧段的前向节点的最短路径，并将所述最短路径中每条有向弧段的预测行程时间之和作为预测时延；

所述有向弧段的预测行程时间为根据前M天采集到的所述有向弧段的行程时间确定的，包括：

将目标位于所述起始节点的时刻作为当前时刻，并将距离所述当前时刻之后且距离为所述预测时延的时刻确定为预测时刻；根据采集间隔和所述当前时刻确定当天内已采集的行程时间的数量N，N为正整数；

确定前M天中每一天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间与当天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间的相似度值，并将相似度值最高的一天确定为预测参考天；

根据所述预测参考天内采集到的所述有向弧段的行程时间确定所述预测行程时间。

可选的，所述确定单元402还用于：

若确定所述预测时延小于或等于所述预设时间阈值，则将所述当前时刻对应的采集间隔内确定出的所述有向弧段的行程时间作为所述有向弧段的预测行程时间。

可选的，所述确定单元402具体用于：

针对所述前M天中的第i天，根据以下公式确定第i天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间与当天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间的相似度值S_i：

$S_i={\left(\underset{k=1}{\overset{N}{\Σ}}{\left(T_i^k-T_0^k\right)}^2\right)}^{-\frac{1}{2}}$

其中，T_i ^k为第i天在第k个采集间隔采集到的所述有向弧段的行程时间，T₀ ^k为所述当天在第k个采集间隔采集到的所述有向弧段的行程时间。

可选的，所述确定单元402具体用于：

根据以下公式确定预测行程时间差值

$\mathrm{\Δ}{\hat{T}}_t={\mathrm{\α\ΔT}}_N+(1-\mathrm{\α})\×\frac{\underset{j=1}{\overset{P}{\Σ}}{\mathrm{\ΔT}}_{N-j}}{P}$

其中，α为小于或等于1的非负数，△T_N为所述预测参考天内第N个采集间隔采集到的行程时间与所述当天第N个采集间隔采集到的行程时间的差值，△T_N-j为所述预测参考天内第N-j个采集间隔采集到的行程时间与所述当天第N-j个采集间隔采集到的行程时间的差值，P为大于或等于1的正整数；

将所述预测行程时间差值与所述预测参考天内所述预测时刻对应的采集间隔采集到的所述有向弧段的行程时间之和确定为所述预测行程时间。

可选的，所述分配单元403具体用于：

将所述起始节点作为当前搜索节点；

通过以下公式确定从所述起始节点到所述当前搜索节点的邻节点的每条临时路径的临时路径阻抗：

$D\[V_{e_x\left(q\right)}\]=\hat{T}\[V_{e_x\left(q\right)}\]+W_t\left(e_x\right)$

其中，为从所述起始节点到该邻节点的临时路径阻抗，为从所述起始节点到所述当前搜索节点的最优预测行程时间，所述最优预测行程时间为从所述起始节点到所述当前搜索节点的所有路径中路径包括的所有有向弧段的预测行程时间之和最小的路径对应的预测行程时间，W_t(e_x)为从所述当前搜索节点到该邻节点的动态阻抗，即由该当前搜索节点与该邻节点构成的有向弧段的动态阻抗；

将已经确定出的所有临时路径中临时路径阻抗最小的临时路径确定为当前最优路径；

判断所述当前最优路径中的最后一个有向弧段的后向节点是否为所述终止节点，若否，则将所述最后一个有向弧段的后向节点作为当前搜索节点，并将所述最后一个有向弧段的一级节点作为当前搜索节点的邻节点，并返回通过以下公式确定从所述起始节点到所述当前搜索节点的邻节点的每条临时路径的临时路径阻抗的步骤；若所述当前最优路径的最后一个有向弧段的后向节点是所述终止节点，则将所述当前最优路径确定为所述起始节点与所述终止节点之间的最优路径。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (14)

1.一种区别车辆转向的路径分配方法，其特征在于，该方法包括：

在抽象路网拓扑图中确定起始节点以及终止节点；

针对所述抽象路网拓扑图中的任意一个由两个相邻节点构成的有向弧段，将所述有向弧段的代价因子与所述有向弧段的预测行程时间之和确定为所述有向弧段的动态阻抗；其中，所述有向弧段的代价因子由所述有向弧段的一级节点与所述终止节点之间的距离以及速度阈值确定；所述有向弧段的预测行程时间为根据前M天采集到的所述有向弧段的行程时间以及当天采集到的所述有向弧段的行程时间确定的；

将所述起始节点至所述终止节点的所有可能的路径中路径阻抗最小的路径确定为所述起始节点至所述终止节点之间的最优路径，针对任意一个路径，该路径的路径阻抗为该路径的起始节点至该路径终止节点的前一节点的所有有向弧段的预测行程时间之和与由该路径终止节点的前一节点以及该路径的终止节点构成的有向弧段的动态阻抗之和。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述有向弧段的代价因子由所述有向弧段的一级节点与所述终止节点之间的距离以及速度阈值确定，包括：

将所述有向弧段的一级节点与所述终止节点之间的距离除以所述速度阈值后的值确定为所述代价因子。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据前M天采集到的所述有向弧段的行程时间以及当天采集到的所述有向弧段的行程时间确定所述有向弧段的预测行程时间之前，还包括：

确定预测时延大于预设时间阈值；

其中，根据以下方式确定所述预测时延：

确定所述起始节点至所述有向弧段的前向节点的最短路径，并将所述最短路径中每条有向弧段的预测行程时间之和作为预测时延；

所述有向弧段的预测行程时间为根据前M天采集到的所述有向弧段的行程时间确定的，包括：

将目标位于所述起始节点的时刻作为当前时刻，并将距离所述当前时刻之后且距离为所述预测时延的时刻确定为预测时刻；根据采集间隔和所述当前时刻确定当天内已采集的行程时间的数量N，N为正整数；

确定前M天中每一天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间与当天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间的相似度值，并将相似度值最高的一天确定为预测参考天；

根据所述预测参考天内采集到的所述有向弧段的行程时间确定所述预测行程时间。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，若确定所述预测时延小于或等于所述预设时间阈值，则将所述当前时刻对应的采集间隔内确定出的所述有向弧段的行程时间作为所述有向弧段的预测行程时间。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定前M天中每一天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间与当天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间的相似度值，包括：

针对所述前M天中的第i天，根据以下公式确定第i天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间与当天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间的相似度值S_i：

$S_i={\left(\underset{k=1}{\overset{N}{\Σ}}{\left(T_i^k-T_0^k\right)}^2\right)}^{-\frac{1}{2}}$

其中，为第i天在第k个采集间隔采集到的所述有向弧段的行程时间，为所述当天在第k个采集间隔采集到的所述有向弧段的行程时间。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测参考天内采集到的所述有向弧段的行程时间确定所述预测行程时间，包括：

根据以下公式确定预测行程时间差值

$\mathrm{\Δ}{\hat{T}}_t={\mathrm{\α\ΔT}}_N+(1-\mathrm{\α})\×\frac{\underset{j=1}{\overset{P}{\Σ}}{\mathrm{\ΔT}}_{N-j}}{P}$

其中，α为小于或等于1的非负数，△T_N为所述预测参考天内第N个采集间隔采集到的行程时间与所述当天第N个采集间隔采集到的行程时间的差值，△T_N-j为所述预测参考天内第N-j个采集间隔采集到的行程时间与所述当天第N-j个采集间隔采集到的行程时间的差值，P为大于或等于1的正整数；

将所述预测行程时间差值与所述预测参考天内所述预测时刻对应的采集间隔采集到的所述有向弧段的行程时间之和确定为所述预测行程时间。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述起始节点至所述终止节点的所有可能的路径中路径阻抗最小的路径确定为所述起始节点至所述终止节点之间的最优路径，包括：

将所述起始节点作为当前搜索节点；

通过以下公式确定从所述起始节点到所述当前搜索节点的邻节点的每条临时路径的临时路径阻抗：

$D\[v_{e_x\left(q\right)}\]=\hat{T}\[v_{e_x\left(q\right)}\]+W_t\left(e_x\right)$

其中，为从所述起始节点到该邻节点的临时路径阻抗，为从所述起始节点到所述当前搜索节点的最优预测行程时间，所述最优预测行程时间为从所述起始节点到所述当前搜索节点的所有路径中路径包括的所有有向弧段的预测行程时间之和最小的路径对应的预测行程时间，W_t(e_x)为从所述当前搜索节点到该邻节点的动态阻抗，即由该当前搜索节点与该邻节点构成的有向弧段的动态阻抗；

将已经确定出的所有临时路径中临时路径阻抗最小的临时路径确定为当前最优路径；

判断所述当前最优路径中的最后一个有向弧段的后向节点是否为所述终止节点，若否，则将所述最后一个有向弧段的后向节点作为当前搜索节点，并将所述最后一个有向弧段的一级节点作为当前搜索节点的邻节点，并返回通过以下公式确定从所述起始节点到所述当前搜索节点的邻节点的每条临时路径的临时路径阻抗的步骤；若所述当前最优路径的最后一个有向弧段的后向节点是所述终止节点，则将所述当前最优路径确定为所述起始节点与所述终止节点之间的最优路径。

8.一种区别车辆转向的路径分配装置，其特征在于，该装置包括：

获取单元，用于在抽象路网拓扑图中确定起始节点以及终止节点；

确定单元，用于针对所述抽象路网拓扑图中的任意一个由两个相邻节点构成的有向弧段，将所述有向弧段的代价因子与所述有向弧段的预测行程时间之和确定为所述有向弧段的动态阻抗；其中，所述有向弧段的代价因子由所述有向弧段的一级节点与所述终止节点之间的距离以及速度阈值确定；所述有向弧段的预测行程时间为根据前M天采集到的所述有向弧段的行程时间以及当天采集到的所述有向弧段的行程时间确定的；

分配单元，用于将所述起始节点至所述终止节点的所有可能的路径中路径阻抗最小的路径确定为所述起始节点至所述终止节点之间的最优路径，针对任意一个路径，该路径的路径阻抗为该路径的起始节点至该路径终止节点的前一节点的所有有向弧段的预测行程时间之和与由该路径终止节点的前一节点以及该路径的终止节点构成的有向弧段的动态阻抗之和。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述确定单元具体用于：

将所述有向弧段的一级节点与所述终止节点之间的距离除以所述速度阈值后的值确定为所述代价因子。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述确定单元具体用于：

确定预测时延大于预设时间阈值；

其中，根据以下方式确定所述预测时延：

确定所述起始节点至所述有向弧段的前向节点的最短路径，并将所述最短路径中每条有向弧段的预测行程时间之和作为预测时延；

所述有向弧段的预测行程时间为根据前M天采集到的所述有向弧段的行程时间确定的，包括：

将目标位于所述起始节点的时刻作为当前时刻，并将距离所述当前时刻之后且距离为所述预测时延的时刻确定为预测时刻；根据采集间隔和所述当前时刻确定当天内已采集的行程时间的数量N，N为正整数；

确定前M天中每一天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间与当天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间的相似度值，并将相似度值最高的一天确定为预测参考天；

根据所述预测参考天内采集到的所述有向弧段的行程时间确定所述预测行程时间。

11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述确定单元还用于：

若确定所述预测时延小于或等于所述预设时间阈值，则将所述当前时刻对应的采集间隔内确定出的所述有向弧段的行程时间作为所述有向弧段的预测行程时间。

12.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述确定单元具体用于：

针对所述前M天中的第i天，根据以下公式确定第i天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间与当天在前N个采集间隔内采集到的所述有向弧段的N个行程时间的相似度值S_i：

$S_i={\left(\underset{k=1}{\overset{N}{\Σ}}{\left(T_i^k-T_0^k\right)}^2\right)}^{-\frac{1}{2}}$

其中，为第i天在第k个采集间隔采集到的所述有向弧段的行程时间，为所述当天在第k个采集间隔采集到的所述有向弧段的行程时间。

13.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述确定单元具体用于：

根据以下公式确定预测行程时间差值

$\mathrm{\Δ}{\hat{T}}_t={\mathrm{\α\ΔT}}_N+(1-\mathrm{\α})\×\frac{\underset{j=1}{\overset{P}{\Σ}}{\mathrm{\ΔT}}_{N-j}}{P}$

其中，α为小于或等于1的非负数，△T_N为所述预测参考天内第N个采集间隔采集到的行程时间与所述当天第N个采集间隔采集到的行程时间的差值，△T_N-j为所述预测参考天内第N-j个采集间隔采集到的行程时间与所述当天第N-j个采集间隔采集到的行程时间的差值，P为大于或等于1的正整数；

将所述预测行程时间差值与所述预测参考天内所述预测时刻对应的采集间隔采集到的所述有向弧段的行程时间之和确定为所述预测行程时间。

14.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述分配单元具体用于：

将所述起始节点作为当前搜索节点；

通过以下公式确定从所述起始节点到所述当前搜索节点的邻节点的每条临时路径的临时路径阻抗：

$D\[v_{e_x\left(q\right)}\]=\hat{T}\[v_{e_x\left(q\right)}\]+W_t\left(e_x\right)$

其中，为从所述起始节点到该邻节点的临时路径阻抗，为从所述起始节点到所述当前搜索节点的最优预测行程时间，所述最优预测行程时间为从所述起始节点到所述当前搜索节点的所有路径中路径包括的所有有向弧段的预测行程时间之和最小的路径对应的预测行程时间，W_t(e_x)为从所述当前搜索节点到该邻节点的动态阻抗，即由该当前搜索节点与该邻节点构成的有向弧段的动态阻抗；

将已经确定出的所有临时路径中临时路径阻抗最小的临时路径确定为当前最优路径；

判断所述当前最优路径中的最后一个有向弧段的后向节点是否为所述终止节点，若否，则将所述最后一个有向弧段的后向节点作为当前搜索节点，并将所述最后一个有向弧段的一级节点作为当前搜索节点的邻节点，并返回通过以下公式确定从所述起始节点到所述当前搜索节点的邻节点的每条临时路径的临时路径阻抗的步骤；若所述当前最优路径的最后一个有向弧段的后向节点是所述终止节点，则将所述当前最优路径确定为所述起始节点与所述终止节点之间的最优路径。