CN106683468A - 一种基于实时路况大数据的最优车速智能推荐设备 - Google Patents

Abstract

一种基于实时路况大数据的最优车速智能推荐设备，包括信息获取装置、信息处理装置、路况评价装置和车载导航装置，所述路况评价装置包括路口拥堵分析单元、路网拥堵分析单元、用户分析单元和综合分析单元，信息获取装置与信息处理装置电连接，信息处理装置与路况评价装置电连接，路况评价装置与车载导航装置电连接。本发明的有益效果为：能够为用户提供最优的行车速度，最大程度减少道路拥堵问题。

Description

一种基于实时路况大数据的最优车速智能推荐设备

技术领域

本发明创造涉及智能车领域，具体涉及一种基于实时路况大数据的最优车速智能推荐设备。

背景技术

中国作为全球第一大汽车拥有国，随之带来的交通拥堵已成为政府、市民高度关注的民生问题。然而，造成交通拥堵的原因较多，但最为常见的是：由于城市交通中的整体车速过慢，从而导致道路通行量未能达到预期设计的单位时间吞吐量，导致交通拥堵严重，尽管现有技术的车载导航装置功能较为完善，但是仍不能实现基于实时路况信息而提供最优车速提示功能，从而最大程度减少道路拥堵。

发明内容

针对上述问题，本发明旨在提供一种基于实时路况大数据的最优车速智能推荐设备。

本发明创造的目的通过以下技术方案实现：

一种基于实时路况大数据的最优车速智能推荐设备，包括信息获取装置、信息处理装置、路况评价装置和车载导航装置，所述路况评价装置包括路口拥堵分析单元、路网拥堵分析单元、用户分析单元和综合分析单元，信息获取装置与信息处理装置电连接，信息处理装置与路况评价装置电连接，路况评价装置与车载导航装置电连接。

本发明的有益效果为：能够为用户提供最优的行车速度，最大程度减少道路拥堵问题。

附图说明

利用附图对发明创造作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明创造的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1是本发明结构示意图。

附图标记：

信息获取装置1、信息处理装置2、路况评价装置3、车载导航装置4。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

参见图1，本实施例的一种基于实时路况大数据的最优车速智能推荐设备，包括信息获取装置1、信息处理装置2、路况评价装置3和车载导航装置4，所述路况评价装置3包括路口拥堵分析单元、路网拥堵分析单元、用户分析单元和综合分析单元，信息获取装置1与信息处理装置2电连接，信息处理装置2与路况评价装置3电连接，路况评价装置3与车载导航装置4电连接。

本实施例的最优车速智能推荐设备能够基于路况为用户推荐最优的行车速度，最大程度为用户节约时间。

优选地，信息获取装置1包括第一信息接收装置，第一信息接收装置与交通大数据中心网络连接，从交通大数据中心获取数据。

本优选实施例便于信息获取装置1获取数据。

优选地，信息处理装置2包括第二信息接收装置，第二信息接收装置与信息获取装置1电连接，接收信息获取装置1获取的信息。

本优选实施例便于信息处理装置2获取数据。

优选地，路口拥堵分析单元，根据路口排队长度、延误时间以及平均停车率对路口拥堵进行综合分析；

所述路口排队长度采用如下方式计算：

式中，P为排队长度，d为单位时间内平均到达路口的车辆数，E为两辆车之间的平均距离，r为红灯时间，t为单位时间内路口允许通过的最大车辆数，Z为上一周期平均滞留车辆数，当d≤t时，上一周期滞留车辆数为0，T表示交通信号灯的周期；

P值越大，表示路口拥堵程度越大，P值越小，表示路口拥堵程度越小。

本优选实施例中，最优车速智能推荐设备能够获取更为准确路口排队信息，并根据排队长度推荐最优车速。

优选地，延误的时间采用具体采用如下式计算：

式中，YW_i为交叉口信号相位i的平均延误时间，YW为交叉口的每辆车的平均延误时间，T为交通信号灯的周期，g_i为信号相位i的有效绿灯时间，l_ij为第i个信号相位第j个进口道的交通流量，为第j个进口道的交通流量的权重，s为交叉口饱和流量，e为交叉口共有e个信号相位，k为第i个信号相位共有k个进口道，Q_i为第i个信号相位的交通流流量，z_ij为第i个信号相位第j个进口道的饱和度，为第i个信号相位各进口道的平均饱和度，β_j为第j个进口道的饱和度的权重。

所述平均停车率具体采用如下的公式进行计算：

式中，LG_i为交叉口信号相位i的平均停车率，LG为交叉口平均停车率，T为交通信号灯的周期，d为车辆平均到达率，g_i为信号相位i的有效绿灯时间，l_ij为第i个信号相位第j个进口道的交通流量，为第j个进口道的交通流量的权重，s为交叉口饱和流量，e为交叉口共有e个信号相位，k为第i个信号相位共有k个进口道，z_ij为第i个信号相位第j个进口道的饱和度，为第i个信号相位各进口道的平均饱和度，β_j为第j个进口道的饱和度的权重。

设立路口拥堵分析指标M，所述路口拥堵分析指标M的计算公式为：

M＝εy+δL+γP

式中，ε，δ，γ分别为延误时间、停车率和排队长度对路口拥堵的影响系数；M值越大，表示路口越拥堵，M值越小，表示路口越通畅。

本实施例最优车速智能推荐设备能够全面获取路口状况，与现有技术相比，其结合改进算法后对求得的路口延误时间、平均停车率以及排队长度这三个指标进行综合分析，提高了最优车速智能推荐设备在车速推荐过程中对路口情况判断的准确率。

优选地，路网拥堵分析单元，通过建立路网分析指标对路网拥堵情况进行分析，分析指标为拥堵指数：

式中，EM表示整个路网的拥堵指数，m表示路网中道路等级数，n表示某等级道路中路段数，EM_li表示路段EM_li的拥堵指数，A_i和B_j分别表示路段i在所属等级道路和第j等级道路在路网中的重要性权重，EM_li通过以下方式确定：若则EM_li＝5，若则EM_li＝4，若则EM_li＝3，若则EM_li＝1，表示路段EM_li车辆平均速度。

本优选实施例最优车速智能推荐设备能够全面获取路网状况，与现有技术相比，最优车速智能推荐设备通过建立路网分析指标，将路网内某时刻所有的路段、某个等级道路和整体路网的拥堵强度进行了量化，最优车速智能推荐设备从量化数据来判断该路网的拥堵程度，获取更为准确的车速推荐。

优选地，对于用户分析单元，通过测算用户时间成本对道路成本进行分析，当道路进入堵塞状态时，多个用户在道路上单位距离增加的费用为：

式中，V_y为拥堵状态下车辆的平均速度，V₀为正常状态下车辆平均速度，ρ表示该道路车流密度，C表示该道路长度；

ΔF越大，用户的道路成本越高，ΔF越小，用户的道路成本越低。

本优选实施例最优车速智能推荐设备能够全面获取用户状况，与现有技术相比，最优车速智能推荐设备能够结合用户状况，通过比较在路网中实际耗费时间与理想条件下耗费时间来对路网效率进行分析，提高了车速推荐的科学性，用户能够获取更加个性化的车速推荐服务。

优选地，综合分析单元，根据路口分析指标、路网分析指标和道路效率对交通网络效率进行综合分析，建立交通网络综合分析指标S：

式中，M表示路口拥堵指数，表示路网中各道路平均费用增加，DL表示路网拥堵指数；S的值越小，交通网络效率越高，S的值越大，交通网络的效率就越低。

本优选实施例最优车速智能推荐设备能够全面获取交通状况，与现有技术相比，最优车速智能推荐设备通过综合分析单元，能够系统、全面的对交通网络进行分析，避免片面的根据某一因素推荐车速，获得更为科学的最优车速。

通过对20位用户使用本发明最优车速智能推荐设备后的车辆行驶数据进行统计，发现用户通过使用本发明，能够产生如下表所示的技术效果：

拥堵时间平均减少	车速平均提高	拥堵路段平均减少
			30％	20％	35％

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (4)

1.一种基于实时路况大数据的最优车速智能推荐设备，其特征是，包括信息获取装置、信息处理装置、路况评价装置和车载导航装置，所述路况评价装置包括路口拥堵分析单元、路网拥堵分析单元、用户分析单元和综合分析单元，信息获取装置与信息处理装置电连接，信息处理装置与路况评价装置电连接，路况评价装置与车载导航装置电连接。

2.根据权利要求1所述的一种基于实时路况大数据的最优车速智能推荐设备，其特征是，信息获取装置包括第一信息接收装置，第一信息接收装置与交通大数据中心网络连接，从交通大数据中心获取数据。

3.根据权利要求2所述的一种基于实时路况大数据的最优车速智能推荐设备，其特征是，信息处理装置包括第二信息接收装置，第二信息接收装置与信息获取装置电连接，接收信息获取装置获取的信息。

4.根据权利要求3所述的一种基于实时路况大数据的最优车速智能推荐设备，其特征是，路口拥堵分析单元，根据路口排队长度、延误时间以及平均停车率对路口拥堵进行综合分析；

所述路口排队长度采用如下方式计算：

$P=\left\{\begin{array}{c}E\×(d\×r),d\≤t\\ E\×\left(\frac{t\×T}{4}\right(\frac{d}{t}-1)+\sqrt{{\left(\frac{d}{t}-1\right)}^2+\frac{4}{t\×T}\×\frac{d}{t}}+t\×r),d>t\end{array}\right.$

式中，P为排队长度，d为单位时间内平均到达路口的车辆数，E为两辆车之间的平均距离，r为红灯时间，t为单位时间内路口允许通过的最大车辆数，Z为上一周期平均滞留车辆数，当d≤t时，上一周期滞留车辆数为0，T表示交通信号灯的周期；

P值越大，表示路口拥堵程度越大，P值越小，表示路口拥堵程度越小。