CN106781592A - 一种基于大数据的交通导航系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据的交通导航系统及方法,系统包括车流量信息采集模块、车流量分析模块、导航路径规划模块和导航终端;车流量信息采集模块采集车流量信息并传输给车流量分析模块,车流量分析模块分析实时车流量数据,生成全路网实时拥堵状况信息,分析历史车流量数据和车辆出行计划,生成预测未来拥堵状况信息;导航路径规划模块接收导航终端上传的车辆出行计划和车辆信息,并将车辆出行计划传输到车流量分析模块;导航路径规划模块获取车流量分析模块生成的全路网实时拥堵状况信息和未来拥堵状况信息,并结合车辆信息为出行车辆规划出行路径;导航终端将规划的出行路径展示给用户选择,根据用户选择的路径进行语音导航。
Description
技术领域
本发明涉及大数据分析领域,特别是一种基于大数据的交通导航系统及方法。
背景技术
大数据(big data,mega data)指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”是以多元形式,自许多来源搜集而来的庞大数据组,往往具有实时性。从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/或虚拟化技术。
随着城市的发展,城市建设越来越现代化,城市覆盖面积越来越大,城市的道路也纵横交错越来越复杂。去到一个陌生城市,很久以前的旧方法是通过向当地人询问来找到正确的方向,到达目的地,但是由于地域不同,语言存在差异,“抵拢倒拐”等并不熟悉的方言往往为找到目的地增加了困难,要找准地方也需要花费大量的时间,因而导航应运而生。
目前常用的导航方法是基于最短时间或最短路线在静态路网中进行路线搜索,提供导航路线。但有时沿着导航路线行驶会遇到道路维修封闭、交通管制或交通事故等突发事件,给出行带来极大的不便。最优的行驶路线与实时路况关系密切,获取道路交通信息的传统方法是收听广播,这种方法实时性差、覆盖范围小且不直观。随着相关技术的发展,目前人们可以通过相关软件查询实时路况,从而规划路线。这种方法可以有效规避像出现道路维修封闭、交通管制或交通事故这类问题的道路,但对于道路拥堵问题效果不是很好,因为有时查询时不拥堵,但经过一段时间后可能变得非常拥堵,同样影响了导航效率。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种基于大数据的交通导航系统及方法,该方法能够根据历史及实时道路车辆数据,为用户规划多种出行路径。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:一种基于大数据的交通导航系统,它包括车流量信息采集模块、车流量分析模块、导航路径规划模块和导航终端;
车流量信息采集模块采集车流量信息并传输给车流量分析模块,车流量分析模块分析实时车流量数据,生成全路网实时拥堵状况信息,分析历史车流量数据和导航路径规划模块发送到车流量分析模块的车辆出行计划,生成预测未来拥堵状况信息;
导航路径规划模块接收导航终端上传的车辆出行计划和车辆信息,并将车辆出行计划传输到车流量分析模块;同时,导航路径规划模块获取车流量分析模块生成的全路网实时拥堵状况信息和未来拥堵状况信息,并结合车辆信息为出行车辆规划出行路径;
导航终端将导航路径规划模块规划的出行路径展示给用户选择,并根据用户选择的路径进行语音导航,给用户语音提示。
所述的车流量分析模块包括分析模块、预测模块和存储模块,分析模块对实时车流量数据进行分析,生成全路网实时拥堵状况信息,预测模块对分析历史车流量数据和导航路径规划模块发送到车流量分析模块的车辆出行计划,生成预测未来拥堵状况信息,存储模块对车流量信息采集模块采集的车流量信息进行存储。
所述的车流量分析模块还包括用户管理模块,用户管理模块对用户的账号、操作权限进行管理。
所述的导航路径规划模块包括通信单元、线路规划计算单元、拥堵状况信息请求单元和停车场信息模块,所述的线路规划计算单元根据车流量分析模块生成的全路网实时拥堵状况信息和未来拥堵状况信息以及车辆信息为出行车辆规划出行路径,拥堵状况信息请求单元向车流量分析模块发起全路网实时拥堵状况信息和未来拥堵状况信息的需求请求,通信单元实现拥堵状况信息请求单元与车流量分析模块的通信,同时实现线路规划计算单元与导航终端的通信;停车场信息模块采集各停车场的车位信息,并统计各停车场空闲车位数。
所述的导航路径规划模块还包括存储模块,存储模块对每个导航终端的历史导航请求及路径规划进行记录,存储有各种型号的车辆在不同路况下的平均油耗。
所述的车流量采集模块为天网或航拍无人机系统;
所述的航拍无人机系统包括数码相机、记载处理器、GPS定位装置和无线收发装置,数码相机安装在无人机上用于拍摄路面图像信息,并将拍摄的图像信息传输到机载处理器,机载处理器接收数码相机发送的路面图相信息和GPS定位装置发送的无人机位置信息,根据无人机位置信息和路面图像信息提取出路面的车辆信息,并将路面车辆的信息发送至无线收发装置,GPS定位装置用于无人机导航,使无人机在规定的路线上进行飞行,对无人机进行定位;并将无人机的位置信息发送至机载处理器;无线收发装置用于接收机载处理器发送的路面的车辆信息。
一种基于大数据的交通导航系统的导航方法,所述的方法包括如下子步骤:
S1:导航终端将车辆的预计出行计划上传到导航路径规划模块;
S2:导航路径规划模块将车辆预计出行计划传输到车流量分析模块;
S3:车流量信息采集模块采集各路口各车道上的车流量信息并传输到车流量分析模块;
S4:车流量分析模块根据实时车流量信息,生成全路网实时拥堵状况信息,车流量分析模块根据历史车流量信息和车辆的预计出行计划生成预测未来拥堵状况信息;
S5:用户通过导航终端向导航路径规划模块发送导航请求;
S6:导航路径规划模块根据用户的导航请求,向车流量分析模块发送获取实时拥堵状况信息和未来拥堵状况信息的请求;
S7:车流量分析模块根据导航路径规划模块的请求向导航路径规划模块发送实时拥堵状况信息和未来拥堵状况信息;
S8:导航路径规划模块根据实时拥堵状况信息、未来拥堵状况信息以及车辆型号信息为用户规划包括最短行程路径、最短时耗路径、最佳油耗路径和预测拥挤度最低路径的多条路径,并传输到导航终端,供用户选择;
S9:用户选择路径后,导航终端根据选择的路径开始导航;
S10:重复步骤S3-S8,实时规划路径,并在用户选择的路径的最优方案有所变化时,提示用户进行重新选择;
S11:导航完成,为用户推荐最近的有车位的停车场。
所述的未来拥挤度通过神经网络预测模型计算,所述神经网络预测模型的输入层为历史车流量信息和车辆出行计划,输出层为未来一个时间段的拥挤度,具体包括:
为当前位置到终点位置的每个路段建立对应的初始神经网络预测模型;
根据历史车流量信息训练出各个路段的神经网络预测模型;
将每个路段的实时交通信息输入对应路段的预测模型,得到该路段在未来一个时间段的预测拥挤度;
根据车辆出行计划对该路段在未来一个时间段的预测拥挤度进行修正;
将各路段的预测拥挤度整合成全路段预测未来拥堵状况信息。
所述的神经网络预测模型的输出y=f(x+θ),其中x为历史车流量信息,θ为车辆出行计划。
本发明的有益效果是:本发明提供了一种基于大数据的交通导航系统及方法,该方法能够根据历史及实时道路车辆数据,为用户规划包括最短行程路径、最短时耗路径、最佳油耗路径和预测拥挤度最低路径的多种出行路径,方便用户根据自身需要进行选择,同时实时进行路线修正,为用户体耿实时最优路径。
附图说明
图1为分析导航系统结构框图;
图2为分析导航方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案,但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示,一种基于大数据的交通导航系统,它包括车流量信息采集模块、车流量分析模块、导航路径规划模块和导航终端;
车流量信息采集模块采集车流量信息并传输给车流量分析模块,车流量分析模块分析实时车流量数据,生成全路网实时拥堵状况信息,分析历史车流量数据和导航路径规划模块发送到车流量分析模块的车辆出行计划,生成预测未来拥堵状况信息;
导航路径规划模块接收导航终端上传的车辆出行计划和车辆信息,并将车辆出行计划传输到车流量分析模块;同时,导航路径规划模块获取车流量分析模块生成的全路网实时拥堵状况信息和未来拥堵状况信息,并结合车辆信息为出行车辆规划出行路径;
导航终端将导航路径规划模块规划的出行路径展示给用户选择,并根据用户选择的路径进行语音导航,给用户语音提示。
所述的车流量分析模块包括分析模块、预测模块和存储模块,分析模块对实时车流量数据进行分析,生成全路网实时拥堵状况信息,预测模块对分析历史车流量数据和导航路径规划模块发送到车流量分析模块的车辆出行计划,生成预测未来拥堵状况信息,存储模块对车流量信息采集模块采集的车流量信息进行存储。
所述的车流量分析模块还包括用户管理模块,用户管理模块对用户的账号、操作权限进行管理。
所述的导航路径规划模块包括通信单元、线路规划计算单元、拥堵状况信息请求单元和停车场信息模块,所述的线路规划计算单元根据车流量分析模块生成的全路网实时拥堵状况信息和未来拥堵状况信息以及车辆信息为出行车辆规划出行路径,拥堵状况信息请求单元向车流量分析模块发起全路网实时拥堵状况信息和未来拥堵状况信息的需求请求,通信单元实现拥堵状况信息请求单元与车流量分析模块的通信,同时实现线路规划计算单元与导航终端的通信;停车场信息模块采集各停车场的车位信息,并统计各停车场空闲车位数。
所述的导航路径规划模块还包括存储模块,存储模块对每个导航终端的历史导航请求及路径规划进行记录,存储有各种型号的车辆在不同路况下的平均油耗。
所述的车流量采集模块为天网或航拍无人机系统;
所述的航拍无人机系统包括数码相机、记载处理器、GPS定位装置和无线收发装置,数码相机安装在无人机上用于拍摄路面图像信息,并将拍摄的图像信息传输到机载处理器,机载处理器接收数码相机发送的路面图相信息和GPS定位装置发送的无人机位置信息,根据无人机位置信息和路面图像信息提取出路面的车辆信息,并将路面车辆的信息发送至无线收发装置,GPS定位装置用于无人机导航,使无人机在规定的路线上进行飞行,对无人机进行定位;并将无人机的位置信息发送至机载处理器;无线收发装置用于接收机载处理器发送的路面的车辆信息。
如图2所示,一种基于大数据的交通导航系统的导航方法,所述的方法包括如下子步骤:
S1:各导航终端将车辆的预计出行计划上传到导航路径规划模块;
S2:导航路径规划模块将车辆预计出行计划传输到车流量分析模块;
S3:车流量信息采集模块采集各路口各车道上的车流量信息并传输到车流量分析模块;
S4:车流量分析模块根据实时车流量信息,生成全路网实时拥堵状况信息,车流量分析模块根据历史车流量信息和车辆的预计出行计划生成预测未来拥堵状况信息;
S5:用户通过导航终端向导航路径规划模块发送导航请求;
S6:导航路径规划模块根据用户的导航请求,向车流量分析模块发送获取实时拥堵状况信息和未来拥堵状况信息的请求;
S7:车流量分析模块根据导航路径规划模块的请求向导航路径规划模块发送实时拥堵状况信息和未来拥堵状况信息;
S8:导航路径规划模块根据实时拥堵状况信息、未来拥堵状况信息以及车辆型号信息为用户规划包括最短行程路径、最短时耗路径、最佳油耗路径和预测拥挤度最低路径的多条路径,并传输到导航终端,供用户选择;
S9:用户选择路径后,导航终端根据选择的路径开始导航;
S10:重复步骤S3-S8,实时规划路径,并在用户选择的路径的最优方案有所变化时,提示用户进行重新选择;
S11:导航完成,为用户推荐最近的有车位的停车场。
所述的未来拥挤度通过神经网络预测模型计算,所述神经网络预测模型的输入层为历史车流量信息和车辆出行计划,输出层为未来一个时间段的拥挤度,具体包括:
为当前位置到终点位置的每个路段建立对应的初始神经网络预测模型;
根据历史车流量信息训练出各个路段的神经网络预测模型;
将每个路段的实时交通信息输入对应路段的预测模型,得到该路段在未来一个时间段的预测拥挤度;
根据车辆出行计划对该路段在未来一个时间段的预测拥挤度进行修正;
将各路段的预测拥挤度整合成全路段预测未来拥堵状况信息。
所述的神经网络预测模型的输出y=f(x+θ),其中x为历史车流量信息,θ为车辆出行计划。
本发明的交通导航系统,为用户提供实时导航,所有导航终端均将车辆的预计出行计划上传到导航路径规划模块;导航路径规划模块将汇总车辆预计出行计划传输到车流量分析模块;车流量信息采集模块采集各路口各车道上的车流量信息并传输到车流量分析模块;车流量分析模块根据实时车流量信息,生成全路网实时拥堵状况信息,车流量分析模块根据历史车流量信息和车辆的预计出行计划生成预测未来拥堵状况信息;用户通过导航终端向导航路径规划模块发送导航请求;导航路径规划模块根据用户的导航请求,向车流量分析模块发送获取实时拥堵状况信息和未来拥堵状况信息的请求;车流量分析模块根据导航路径规划模块的请求向导航路径规划模块发送实时拥堵状况信息和未来拥堵状况信息;导航路径规划模块根据实时拥堵状况信息、未来拥堵状况信息以及车辆型号信息为用户规划包括最短行程路径、最短时耗路径、最佳油耗路径和预测拥挤度最低路径的多条路径,并传输到导航终端,供用户选择;用户选择路径后,导航终端根据选择的路径开始导航;导航路径规划模块根据车流量分析模块的实时拥堵状况信息,实时规划路径,并在用户选择的路径的最优方案有所变化时,提示用户进行重新选择;导航完成,为用户推荐最近的有车位的停车场。
Claims (9)
1.一种基于大数据的交通导航系统,其特征在于:它包括车流量信息采集模块、车流量分析模块、导航路径规划模块和导航终端;
车流量信息采集模块采集车流量信息并传输给车流量分析模块,车流量分析模块分析实时车流量数据,生成全路网实时拥堵状况信息,分析历史车流量数据和导航路径规划模块发送到车流量分析模块的车辆出行计划,生成预测未来拥堵状况信息;
导航路径规划模块接收导航终端上传的车辆出行计划和车辆信息,并将车辆出行计划传输到车流量分析模块;同时,导航路径规划模块获取车流量分析模块生成的全路网实时拥堵状况信息和未来拥堵状况信息,并结合车辆信息为出行车辆规划出行路径;
导航终端将导航路径规划模块规划的出行路径展示给用户选择,并根据用户选择的路径进行语音导航,给用户语音提示。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的交通导航系统,其特征在于:所述的车流量分析模块包括分析模块、预测模块和存储模块,分析模块对实时车流量数据进行分析,生成全路网实时拥堵状况信息,预测模块对分析历史车流量数据和导航路径规划模块发送到车流量分析模块的车辆出行计划,生成预测未来拥堵状况信息,存储模块对车流量信息采集模块采集的车流量信息进行存储。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的交通导航系统,其特征在于:所述的车流量分析模块还包括用户管理模块,用户管理模块对用户的账号、操作权限进行管理。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的交通导航系统,其特征在于:所述的导航路径规划模块包括通信单元、线路规划计算单元、拥堵状况信息请求单元和停车场信息模块,所述的线路规划计算单元根据车流量分析模块生成的全路网实时拥堵状况信息和未来拥堵状况信息以及车辆信息为出行车辆规划出行路径,拥堵状况信息请求单元向车流量分析模块发起全路网实时拥堵状况信息和未来拥堵状况信息的需求请求,通信单元实现拥堵状况信息请求单元与车流量分析模块的通信,同时实现线路规划计算单元与导航终端的通信;停车场信息模块采集各停车场的车位信息,并统计各停车场空闲车位数。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的交通导航系统,其特征在于:所述的导航路径规划模块还包括存储模块,存储模块对每个导航终端的历史导航请求及路径规划进行记录,存储有各种型号的车辆在不同路况下的平均油耗。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的交通导航系统,其特征在于:所述的车流量采集模块为天网或航拍无人机系统;
所述的航拍无人机系统包括数码相机、记载处理器、GPS定位装置和无线收发装置,数码相机安装在无人机上用于拍摄路面图像信息,并将拍摄的图像信息传输到机载处理器,机载处理器接收数码相机发送的路面图相信息和GPS定位装置发送的无人机位置信息,根据无人机位置信息和路面图像信息提取出路面的车辆信息,并将路面车辆的信息发送至无线收发装置,GPS定位装置用于无人机导航,使无人机在规定的路线上进行飞行,对无人机进行定位;并将无人机的位置信息发送至机载处理器;无线收发装置用于接收机载处理器发送的路面的车辆信息。
7.如权利要求1-6中任意一项所述的一种基于大数据的交通导航系统的导航方法,其特征在于:所述的方法包括如下子步骤:
S1:导航终端将车辆的预计出行计划上传到导航路径规划模块;
S2:导航路径规划模块将车辆预计出行计划传输到车流量分析模块;
S3:车流量信息采集模块采集各路口各车道上的车流量信息并传输到车流量分析模块;
S4:车流量分析模块根据实时车流量信息,生成全路网实时拥堵状况信息,车流量分析模块根据历史车流量信息和车辆的预计出行计划生成预测未来拥堵状况信息;
S5:用户通过导航终端向导航路径规划模块发送导航请求;
S6:导航路径规划模块根据用户的导航请求,向车流量分析模块发送获取实时拥堵状况信息和未来拥堵状况信息的请求;
S7:车流量分析模块根据导航路径规划模块的请求向导航路径规划模块发送实时拥堵状况信息和未来拥堵状况信息;
S8:导航路径规划模块根据实时拥堵状况信息、未来拥堵状况信息以及车辆型号信息为用户规划包括最短行程路径、最短时耗路径、最佳油耗路径和预测拥挤度最低路径的多条路径,并传输到导航终端,供用户选择;
S9:用户选择路径后,导航终端根据选择的路径开始导航;
S10:重复步骤S3-S8,实时规划路径,并在用户选择的路径的最优方案有所变化时,提示用户进行重新选择;
S11:导航完成,为用户推荐最近的有车位的停车场。
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的交通导航方法,其特征在于:所述的未来拥挤度通过神经网络预测模型计算,所述神经网络预测模型的输入层为历史车流量信息和车辆出行计划,输出层为未来一个时间段的拥挤度,具体包括:
为当前位置到终点位置的每个路段建立对应的初始神经网络预测模型;
根据历史车流量信息训练出各个路段的神经网络预测模型;
将每个路段的实时交通信息输入对应路段的预测模型,得到该路段在未来一个时间段的预测拥挤度;
根据车辆出行计划对该路段在未来一个时间段的预测拥挤度进行修正;
将各路段的预测拥挤度整合成全路段预测未来拥堵状况信息。
9.根据权利要求8所述的一种基于大数据的交通导航方法,其特征在于:所述的神经网络预测模型的输出y=f(x+θ),其中x为历史车流量信息,θ为车辆出行计划。
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