CN106382939A - 一种基于历史数据的导航路径行驶时间预测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于历史数据的导航路径行驶时间预测系统及方法，其系统包括：规划导航路径模块、读取每段路道信息并计算整条路径长度模块、判断机动车预计到达某段道路时间段模块、查询并预测某段道路某时间段车流速度模块、预测某段道路行驶时间模块、预测导航路径行驶时间模块。本发明依托现有导航系统的道路地图和GPS定位及其他辅助定位功能，根据每段道路的不同时期相同时间段的历史车流速度数据来提供一种更为准确的导航路径行驶时间预测。

Description

一种基于历史数据的导航路径行驶时间预测系统及方法

技术领域

本发明属于智能驾驶领域，特别涉及一种基于历史数据的导航路径行驶时间预测系统及方法。

背景技术

导航系统在规划导航路径时预测行驶时间，这为人们的出行带来了方便。目前的导航路径行驶时间预测算法是在规划行驶道路后，依据规划行驶道路时检测出的每段道路行驶速度，累计各段道路所需行驶时间，从而得到整个导航路径所需行驶时间。由于是依据规划行驶道路时每段道路行驶速度，该预测算法的缺点是没有考虑道路行驶速度随时间的变化。为此，本发明设计一种基于历史数据的导航路径行驶时间预测系统及方法。

发明内容

本发明的理论基础是相同道路上不同时期相同时间段的车流行驶速度具有历史相似性。本发明的目的在于提供一种基于历史数据的导航路径行驶时间预测系统及方法。依托现有导航系统的道路地图和GPS定位及其他辅助定位功能，根据每段道路的不同时期相同时间段的历史车流速度数据来提供一种更为准确的导航路径行驶时间预测。

本发明的技术方案可以通过软件方式（例如微信、APP软件以及其他应用软件）实现。

本发明提出的一种基于历史数据的导航路径行驶时间预测系统，其包括规划导航路径模块、读取每段路道信息并计算整条路径长度模块、判断机动车预计到达某段道路时间段模块、查询并预测某段道路某时间段车流速度模块、预测某段道路行驶时间模块、预测导航路径行驶时间模块。

1、规划导航路径模块：用于规划从出发地至目的地的导航行驶路径。该模块在接收到出发地和目的地信息时（时刻为T₀）按照接收到的出发地和目的地信息，依据预先收集的道路地图信息，采用最短道路算法选择一条行驶路径作为导航路径并计算出该导航路径包含道路的总段数N。

2、读取每段路道信息并计算整条路径长度模块：用于读取导航路径中每段道路的长度并将这些道路长度依次相加得到导航路径的长度。该模块按顺序读取每段道路的名称R_i和长度L_i（1≤i≤N）并将这些道路的长度相加得到整条路径长度L。

3、判断机动车预计到某段道路时间段模块：用于预测机动车到达某段道路的时刻并判断该时刻属于哪一时间段。该模块从第一段道路R₁开始依次计算机动车预计到达道路R_i的时刻t_i=T₀+∆t₀+∆t₁+···+∆t_i-1（∆t₀为导航规划与开始导航之间的时间差，∆t₀值可根据实际情况设置，∆t_i为在R_i上的行驶时间，初始化i=1），并判断时刻t_i所属的时间段B_i。

4、查询并预测某段道路某时间段车流速度模块：用于查询并预测某段道路在某一时间段的车流速度。该模块查询系统数据库记录的某条道路历年历月历周历日相同时间段的历史车流速度信息，通过加权算法（可采用常用的加权算法）得出道路R_i在时间段B_i的预测车流速度V_i。

5、预测某段道路行驶时间模块：用于预测机动车在某段道路上的行驶时间。该模块预测机动车在时刻t_i到达道路R_i时，在该段道路上行驶的时间∆t_i=L_i/V_i。判断i值是否小于道路总数N，如果i小于N，令i=i+1，然后调用判断机动车预计到某段道路时间段模块；否则调用预测导航路径行驶时间模块。

6、预测导航路径行驶时间模块：用于预测机动车在导航路径上的预计行驶时间。该模块通过累加各段道路的行驶时间∆t_i得到从出发地到达目的地的预计行驶时间t=∆t₁+∆t₂+···+∆t_N，并将结果t发送到用户软件。

本发明提出的一种基于历史数据的导航路径行驶时间预测系统，如图1所示。

本发明的实现依托现有导航系统的道路地图和GPS定位及其他辅助定位功能，使用的基于历史数据的导航路径行驶时间预测系统服务器（简称系统服务器）预先收集并维护各条道路年月周日时的历史车流速度信息。用户（机动车驾驶员）在其移动终端设备上安装基于历史数据的导航路径行驶时间预测系统（简称用户软件）。

本发明提出的一种基于历史数据的导航路径行驶时间预测方法，其按如下步骤。

步骤1、接收出发地和目的地信息后规划导航路径并计算导航路径包含道路的总段数。

用户软件在T₀时刻接收到出发地和目的地信息并上传到系统服务器中，系统按照接收到的出发地和目的地信息，依据预先收集的道路地图信息，采用最短道路算法选择一条行驶路径作为导航路径并计算该导航路径包含道路的总段数N。

步骤2、读取每段路道信息并计算整条路径的长度。

系统按顺序读取导航路径中每段道路的名称R_i和长度L_i（1≤i≤N）并将这些道路的长度相加得到整条路径长度L。

步骤3、判断是否完成所有道路行驶时间预测。

从第一段道路R₁开始依次预测到达导航路径中各道路的行驶时间。初始化i=1。比较i值与N值的大小，判断是否完成所有道路行驶时间的预测。如果i≤N，则未完成所有道路行驶时间的预测，进入步骤4；否则进入步骤7。

步骤4、判断机动车预计到某段道路时间段。

系统预测机动车到达道路R_i的时刻并判断该时刻属于哪一时间段。计算机动车预计到达道路R_i的时刻为t_i=T₀+∆t₀+∆t₁+···+∆t_i-1（∆t₀为导航规划与开始导航之间的时间差，∆t₀值可根据实际情况设置，∆t_i为在R_i上的行驶时间，初始化i=1），并判断时刻t_i所属的时间段B_i。

步骤5、查询并预测某段道路某时间段车流速度。

系统查询数据库记录的道路R_i在时间段B_i的相关历史车流速度信息，通过加权算法（可采用常用的加权算法）得出道路R_i在时间段B_i的预测车流速度V_i。

步骤6、预测机动车在某段道路行驶时间。

系统预测机动车在时刻t_i到达道路R_i后，计算在该段道路上行驶的时间∆t_i=L_i/V_i并各更新i=i+1，回到步骤3。

步骤7、预测机动车在导航路径上的行驶时间。

所有道路行驶时间的预测完成后，系统通过累加各段道路的行驶时间∆t_i得到从出发地到达目的地的预计行驶时间t=∆t₁+∆t₂+···+∆t_N，并将结果t发送到用户软件。

本专利提出的一种基于历史数据的导航路径行驶时间预测方法，其流程图如图2所示。

本发明具有的优点是考虑了道路车流速度随时间的动态变化，基于某段道路车流速度历史数据通过加权算法得到某段道路某时间段的预测车流速度，较传统的预测导航路径行驶时间算法更准确。

附图说明

图1是本发明的系统框图。

图2是本发明的方法流程图。

图3 是实施例导航路径示意图。

图4 是实施例预计行驶时间预测结果图。

具体实施方式

下面对本发明优选实施例作详细说明。

本实例的场景是用户A在2015年12月17日周四早上07:05时刻准备从甲地导航前往乙地。

本发明提出的一种基于历史数据的导航路径行驶时间预测方法，其实施例按如下步骤。

步骤1、接收出发地和目的地信息后规划导航路径并计算导航路径包含道路的总段数。

用户软件在2015年12月17日周四早上07:05时刻（T₀时刻）接收到用户A输入的出发地甲地和目的地乙地信息，并上传到系统服务器中，系统按照接收到的出发地和目的地信息，依据预先收集的道路地图信息，采用最短道路算法选择一条行驶路径作为导航路径并计算出该导航路径包含道路的总段数N=4。

步骤2、读取每段路道信息并计算整条路径的长度。

系统按顺序读取导航路径中每段道路的名称R_i和长度L_i（1≤i≤N）并将这些道路的长度相加得到整条路径长度L。系统读取道路R₁的长度L₁为5km，读取道路R₂的长度L₂为20km，读取道路R₃的长度L₃为8km，读取道路R₄的长度L₄为3km，如图3，依次累加每段道路长度得到导航路径长度L为36km。

步骤3、判断是否完成所有道路行驶时间预测。

从第一段道路R₁开始依次预测到达导航路径中各道路的行驶时间。初始化i=1。比较i值与N值的大小，判断是否完成所有道路行驶时间的预测。如果i≤N，则未完成所有道路行驶时间的预测，进入步骤4；否则进入步骤7。

依次循环执行步骤3、步骤4、步骤5、步骤6，结果如图4所示。直至i值等于5，进入步骤7。

步骤4、判断机动车预计到某段道路时间段。

系统预测机动车到达道路R_i的时刻并判断该时刻属于哪一时间段。系统计算机动车预计到达道路R_i的时刻为t_i=T₀+∆t₀+∆t₁+···+∆t_i-1（∆t_i为在R_i上的行驶时间，∆t₀=0），并判断时刻t_i所属的时间段B_i。系统预测机动车到达道路R₁的时刻t₁为在2015年12月17日周四早上07:05时刻，判断t₁所属的时间段B₁为周四的07:00-07:10时间段。

步骤5、查询并预测某段道路某时间段车流速度。

系统查询数据库记录的道路R_i在时间段B_i的相关历史车流速度信息，通过加权算法（可采用常用的加权算法）得出道路R_i在时间段B_i的预测车流速度V_i。系统查询数据库得道路R₁的相关历史车流速度信息系，通过加权算法计算得道路R₁在时间段B₁的历史车流速度V₁=40km/h。

步骤6、预测机动车在某段道路行驶时间。

系统预测机动车在时刻t_i到达道路R_i后，计算在该段道路上行驶的时间∆t_i=L_i/V_i并更新i=i+1，回到步骤3。系统预测机动车在R₁上行驶时间∆t₁为7.5分钟，然后更新i=2，回到步骤3。

步骤7、预测机动车在导航路径上的行驶时间。

所有道路行驶时间的预测完成后，系统通过累加各段道路的行驶时间∆t_i得到从出发地到达目的地的预计行驶时间t=∆t₁+∆t₂+···+∆t_N，并将结果t发送到用户软件。系统累加4段道路的行驶时间得到机动车在导航路径上的行驶时间t=41.1分钟（∆t₁+∆t₂+∆t₃+∆t₄=41.1分钟）。

至此，整个基于历史数据的导航路径行驶时间预测方法结束。

本发明的基于历史数据的导航路径行驶时间预测系统，在实例中采用与方法实例中相同的场景。具体应用如下。

1、规划导航路径模块：规划从出发地至目的地的导航行驶路径。该模块在接收到出发地和目的地信息时（时刻为T₀）按照接收到的出发地和目的地信息，依据预先收集的道路地图信息，采用最短道路算法选择一条行驶路径作为导航路径并计算该导航路径包含道路的总段数N。此例中，该模块在2015年12月17日周四早上07:05时刻接收到用户A输入的出发地甲地和目的地乙地的信息，并规划了一条导航路径如图3所示，计算出导航路径包含道路的总段数N=4。

2、读取每段路道信息并计算整条路径长度模块：读取导航路径中每段道路的长度并将这些道路长度依次相加得到导航路径的长度。该模块按顺序读取每段道路的名称R_i和长度L_i（1≤i≤N）并将这些道路的长度相加得到整条路径长度L。此例中，该模块读取每段道路R_i信息，并读取道路R₁长度L₁为5km，读取道路R₂长度L₂为20km，读取道路R₃长度L₃为8km，读取道路R₄长度L₄为3km，累加每段道路长度得到导航路径长度L为36km。

3、判断机动车预计到某段道路时间段模块：预测机动车到达某段道路的时刻并判断该时刻属于哪一时间段。该模块从第一段道路R₁开始依次计算机动车预计到达道路R_i的时刻t_i=T₀+∆t₀+∆t₁+···+∆t_i-1（∆t_i为在R_i上的行驶时间，初始化i=1、∆t₀=0），并判断时刻t_i所属的时间段B_i。此例中，该模块计算机动车到达道路R₁的时刻t₁为周四07:05时刻，该时刻所属时间段B₁为周四07:00-07:10时间段，机动车到达其余3段道路的时刻及所属时间段如图4所示。

4、查询并预测某段道路某时间段车流速度模块：查询并预测某段道路在某一时间段的车流速度。该模块查询系统数据库记录的某条道路历年历月历周历日相同时间段的历史车流速度信息，通过加权算法（可采用常用的加权算法）得出道路R_i在时间段B_i的预测车流速度V_i。此例中，该模块查询道路R₁在B₁时间段的历史车流速度并通过加权算法得出道路R₁在B₁时间段的预测车流速度V₁为40km/h，其余3段道路相应时间段的预测车流速度如图4所示。

5、预测某段道路行驶时间模块：预测机动车在某段道路上的行驶时间。该模块预测机动车在时刻t_i到达道路R_i后，在该段道路上行驶的时间∆t_i=L_i/V_i。判断i值是否小于道路总数N，如果i小于N，令i=i+1，然后调用判断机动车预计到某段道路时间段模块；否则调用预测导航路径行驶时间模块。此例中，该模块预测机动车在道路R₁上的行驶时间为7.5分钟，其余3段道路的行驶时间如图4所示。当i<5时，调用判断机动车预计到某段道路时间段模块；否则调用预测导航路径行驶时间模块。

6、预测导航路径行驶时间模块：预测机动车在导航路径上的预计行驶时间。该模块通过累加各段道路的行驶时间∆t_i得到从出发地到达目的地的预计行驶时间t=∆t₁+∆t₂···+∆t_N，并将结果t发送到用户软件。此例中，该模块累加4段道路的行驶时间得到预计行驶时间t=41.1分钟（∆t₁+∆t₂+∆t₃+∆t₄=41.1分钟），将该信息发送到用户软件。

当然，本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上实施例仅是用来说明本发明的，而并非作为对本发明的限定，只要在本发明的范围内，对以上实施例的变化、变型都将落入本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于历史数据的导航路径行驶时间预测系统，其特征包括规划导航路径模块、读取每段路道信息并计算整条路径长度模块、判断机动车预计到达某段道路时间段模块、查询并预测某段道路某时间段车流速度模块、预测某段道路行驶时间模块、预测导航路径行驶时间模块；

规划导航路径模块：用于规划从出发地至目的地的导航行驶路径；该模块在接收到出发地和目的地信息时（时刻为T₀）按照接收到的出发地和目的地信息，依据预先收集的道路地图信息，采用最短道路算法选择一条行驶路径作为导航路径并计算该导航路径包含道路的总段数N；

读取每段路道信息并计算整条路径长度模块：用于读取导航路径中每段道路的长度并将这些道路长度依次相加得到导航路径的长度；该模块按顺序读取每段道路的名称R_i和长度L_i（1≤i≤N）并将这些道路的长度相加得到整条路径长度L；

判断机动车预计到某段道路时间段模块：用于预测机动车到达某段道路的时刻并判断该时刻属于哪一时间段；该模块从第一段道路R₁开始依次计算机动车预计到达道路R_i的时刻t_i=T₀+∆t₀+∆t₁+···+∆t_i-1（∆t₀为导航规划与开始导航之间的时间差，∆t₀值可根据实际情况设置，∆t_i为在R_i上的行驶时间，初始化i=1），并判断时刻t_i所属的时间段B_i；

查询并预测某段道路某时间段车流速度模块：用于查询并预测某段道路在某一时间段的车流速度；该模块查询系统数据库记录的某条道路历年历月历周历日相同时间段的历史车流速度信息，通过加权算法（可采用常用的加权算法）得出道路R_i在时间段B_i的预测车流速度V_i；

预测某段道路行驶时间模块：用于预测机动车在某段道路上的行驶时间；该模块预测机动车在时刻t_i到达道路R_i后，在该段道路上行驶的时间∆t_i=L_i/V_i；判断i值是否小于道路总数N，如果i小于N，令i=i+1，然后调用判断机动车预计到某段道路时间段模块；否则调用预测导航路径行驶时间模块；

预测导航路径行驶时间模块：用于预测机动车在导航路径上的预计行驶时间；该模块通过累加各段道路的行驶时间∆t_i得到从出发地到达目的地的预计行驶时间t=∆t₁+∆t₂+···+∆t_N，并将结果t发送到用户软件。

2.一种基于历史数据的导航路径行驶时间预测方法，其按照如下步骤；

步骤1、接收出发地和目的地信息后规划导航路径并计算导航路径包含道路的总段数；

步骤2、读取每段路道信息并计算整条路径的长度；

步骤3、判断是否完成所有道路行驶时间预测；

步骤4、判断机动车预计到某段道路时间段；

步骤5、查询并预测某段道路某时间段车流速度；

步骤6、预测机动车在某段道路行驶时间；

步骤7、预测机动车在导航路径上的行驶时间。

3.如权利要求2所述的一种基于历史数据的导航路径行驶时间预测方法，其特征在于：步骤1、用户软件在T₀时刻接收到出发地和目的地信息并上传到系统服务器中，系统按照接收到的出发地和目的地信息，依据预先收集的道路地图信息，采用最短道路算法选择一条行驶路径作为导航路径并计算该导航路径包含道路的总段数N。

4.如权利要求2所述的一种基于历史数据的导航路径行驶时间预测方法，其特征在于：步骤2、系统按顺序读取导航路径中每段道路的名称R_i和长度L_i（1≤i≤N）并将这些道路的长度相加得到整条路径长度L。

5.如权利要求2所述的一种基于历史数据的导航路径行驶时间预测方法，其特征在于：步骤3、从第一段道路R₁开始依次预测到达导航路径中各道路的行驶时间，初始化i=1；系统比较i值与N值的大小，判断是否完成所有道路行驶时间的预测；如果i≤N，则未完成所有道路行驶时间的预测，进入步骤4；否则进入步骤7。

6.如权利要求2所述的一种基于历史数据的导航路径行驶时间预测方法，其特征在于：步骤4、系统预测机动车到达道路R_i的时刻并判断该时刻属于哪一时间段；系统计算机动车预计到达道路R_i的时刻为t_i=T₀+∆t₀+∆t₁+···+∆t_i-1（∆t₀为导航规划与开始导航之间的时间差，∆t₀值可根据实际情况设置，∆t_i为在R_i上的行驶时间），并判断时刻t_i所属的时间段B_i。

7.如权利要求2所述的一种基于历史数据的导航路径行驶时间预测方法，其特征在于：步骤5、系统查询数据库记录的道路R_i在时间段B_i的相关历史车流速度信息，通过加权算法得出道路R_i在时间段B_i的预测车流速度V_i。

8.如权利要求2所述的一种基于历史数据的导航路径行驶时间预测方法，其特征在于：步骤6、系统预测机动车在时刻t_i到达道路R_i后，计算在该段道路上行驶的时间∆t_i=L_i/V_i并各更新i=i+1，回到步骤3。

9.如权利要求2所述的一种基于历史数据的导航路径行驶时间预测方法，其特征在于：步骤7、所有道路行驶时间的预测完成后，系统通过累加各段道路的行驶时间∆t_i得到从出发地到达目的地的预计行驶时间t=∆t₁+∆t₂+···+∆t_N，并将结果t发送到用户软件。