CN109000676B - 一种vanet环境下结合预测信息的路径规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种VANET环境下结合预测信息的路径规划方法，包括以下步骤：车辆通过车载自组织网络获取整个路网的实时信息，并规划出一个从起点到终点的基于行驶时间的备选路径集合；然后按行驶时间从少到多的顺序从中选取一条路径，逐段获取该路径上的路段历史信息，并结合实时信息进行未来交通状态的预测；直至选取出一条在设定的预测时间阈值范围内无拥塞的路径；车辆行驶完选取路径中无拥塞的路段后，更新起点，重复上述步骤至到达目的路段。本发明能够实现车辆在行驶过程中提前发现拥塞，并进行路径调整，减少旅行花费的时间。

Description

一种VANET环境下结合预测信息的路径规划方法

技术领域

本发明涉及车辆路径规划技术领域，特别是涉及一种VANET环境下结合预测信息的路径规划方法。

背景技术

随着社会经济的发展和汽车拥有量的增加，城市交通拥堵问题日益严重，而路径规划作为智能交通系统中的重要内容之一，越来越受到人们的重视。传统的动态路径规划方法主要是通过不断的获取当前路网交通状态以及路网拓扑结构进行路径规划和调整，然而由于城市路网的复杂性，很容易导致当前规划好的路径在下一时刻就发生拥塞，进而增加旅客的出行时间，影响旅行体验。因此，如何选取一条无拥塞的路径，减少驾驶时间，已成为车辆路径导航系统的重点内容。

短时交通流的预测能够为出行者提供更为及时、可靠和有预见性的决策依据。传统的短时交通流预测方法有很多，如从预测方法的角度出发，通过改进或者融合算法进行更加准确的预测有在线学习加权支持向量回归模型、卡尔曼滤波模型、人工神经网络等。

车载自组织网络是以车辆上安装了智能计算机系统、无线通信设备以及车辆传感器和全球定位系统(GPS)等设备为基础构建的无线车辆通信网络，是未来智能交通系统的重要组成部分。在车载自组网中，车辆本身是网络的移动节点，既可以作为路由器转发数据也可以作为终端节点发出各种终端请求或终端消息。在一定通信范围内的车辆可以实现信息共享，并自动地建立连接组成一个移动的网络。数据信息在这个网络中可以通过一跳或者多跳的方式进行传递。同时车辆节点可以和RSU(Road Side Unite,RSU)进行通信，信息根据传输距离选择一跳或者多跳的方式进行。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种VANET环境下结合预测信息的路径规划方法，能够有效地帮助驾驶员避开存在拥塞可能的路段，以保证行车的流畅性。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种VANET环境下结合预测信息的路径规划方法，包括以下步骤：

(1)车辆通过向RSU发出请求获取整个路网的实时交通信息，RSU接受车辆的请求消息并响应；

(2)车辆通过获取到的实时交通信息规划出从起点到终点的一个基于行驶时间的备选路径集合；

(3)从备选路径集合中选取一条路径；

(4)获取选择路径中的下一路段的历史信息，并结合实时信息预测该路段的未来交通量；

(5)结合预测结果判断是否会发生拥塞，若是则返回步骤(3)，若否则进入下一步；

(6)判断该路段是否为终点路段，若是则选取该路径，行驶完所预测的路段，然后结束，若否则进入下一步；

(7)结合预测结果，计算车辆到达该路段后在其上的行驶时间以及车辆从起点到行驶完该路段所花费的总行驶时间，并将总行驶时间与设置的阈值进行比较，若未超过阈值，则返回步骤(4)，否则进入下一步；

(8)选取该路径，行驶完所预测的路段，并更新起点，重复上述步骤，直至到达终点路段。

所述步骤(3)中选取路径时是按行驶时间从少到多的顺序依次进行的，其中，一条路径不能被重复选取。

所述步骤(4)中的预测该路段的未来交通量是指通过获取到的路段历史信息和实时信息通过基于多维时间序列的模式匹配预测算法预测出来的信息，其具体步骤如下：通过获取到的路段历史信息和实时信息，构建不同信号灯下目标路段上、下游各方向的平均交通流时间序列；选取合适的窗口长度创建目标窗口，并与滑动窗口进行比较；选取与目标窗口相似度最大的滑动窗口的后续数据作为目标路段上、下游各方向的平均交通流预测值；将路段的交通流输入量与输出量作差，完成对目标路段上的交通流量预测。

所述的步骤(4)中路段的历史信息是从路段两端路口处的RSU存储装置中获取的，其内容为该路段在不同信号灯期间的上下游各方向的平均交通流量；所述路段的历史信息获取是一个迭代过程，能获取下一路段的历史信息的前提是上一路段经过预测无拥塞，且车辆从起点到行驶完上一路段所花费的总行驶时间不超过所设定的时间阈值。

所述的步骤(7)中具体为：车辆到达该路段后在其上的行驶时间

是由进入该路段的时刻以及该路段在这时刻后的交通状态决定的；车辆从起点到行驶完该路段所花费的总行驶时间

通过设定时间阈值TTE_MAX来防止路段无拥塞时车辆对未来路段不断进行的历史信息获取与预测，其中阈值的选取是结合预测模型而定的，其中

表示车辆在路口x到路口y方向路段上的行驶时间，w_z表示车辆在该路口z选择前行的状态，w_z∈{[1 0 0],[0 1 0],[0 0 1]}，b＝[I_left,I_straight,I_right]^T，其中I_left表示车辆在路口左转花费的时间，I_straight表示车辆在路口直行花费的时间，I_right表示车辆在路口右转花费的时间。

有益效果

由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本发明运用车载自组织网络技术，实现对整体路网实时信息的获取，同时结合RSU中存储的历史信息对路段的未来状态进行预测，并动态选取预测的路段数。本发明能够实现车辆在行驶过程中提前发现拥塞，并进行路径调整，减少旅行花费的时间。

附图说明

图1是本发明的流程图。

具体实施方式

下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。

本发明的实施方式涉及一种基于VANET环境下结合预测信息的路径规划方法，如图1所示，包含以下步骤：

(1)车辆通过向RSU发出请求获取整个路网的实时交通信息，RSU接受车辆的请求消息并响应；

本步骤中，每一辆车都配备车载单元(OBU)，其能够通过V2V和V2R的方式实现用于传递实时车辆信息(例如，车辆数量，位置，和交通流)的通信。部署在路口处的RSU能够通过VANET中的V2R通信获取移动节点所处路段的实时交通信息以及不同信号灯下该路口不同方向的交通流信息并存储下来。RSU之间是有线连接的。车辆在向RSU发出请求信息时，由于各自的通信半径不同，因此在不同的道路交通状况下，信息传输方式是不一样的。当道路车辆较多时，可以通过V2V进行多跳传输直至中继车辆能够与RSU实现通信，当路段中的车辆较少时，车辆将携带实时交通信息并继续在路段上行驶，一旦源车辆找到合适的中继节点，则将数据转发出去，交通数据沿着路段共享，通过转发和携带转发，直到中继车辆在道路交叉口进入RSU的通信范围。

(2)车辆通过获取到的实时信息规划出从起点到终点的一个基于行驶时间的备选路径集合；备选路径集合是通过实时获取到的路网信息和路段长度等固定信息规划出来的路径。路径规划方法可选用Dijkstra等算法。

(3)从备选路径集合中选取一条路径；

本步骤中，路径的选取时是按行驶时间从少到多的顺序依次进行的，一条路径不能被重复选取。

(4)获取选择路径中的下一路段的历史信息，并结合实时信息预测该路段的未来交通量；

本步骤中，路段历史信息是从路段两端路口处的RSU存储装置中获取的，其内容为该路段在不同信号灯期间的上下游各方向的平均交通流量。路段的历史信息获取是一个迭代过程，能获取下一路段的历史信息的前提是上一路段经过预测无拥塞，且车辆从起点到行驶完上一路段所会费的总行驶时间不超过所设定的时间阈值。

预测该路段的未来交通量是指通过获取到的路段历史信息和实时信息通过基于多维时间序列的模式匹配预测算法预测出来的信息，其具体方法如下：通过获取到的路段历史信息和实时信息，构建不同信号灯下目标路段上、下游各方向的平均交通流时间序列；选取合适的窗口长度创建目标窗口，并与滑动窗口进行比较；选取与目标窗口相似度最大的滑动窗口的后续数据作为目标路段上、下游各方向的平均交通流预测值；将路段的交通流输入量与输出量作差，完成对目标路段上的交通流量预测。

(5)结合预测结果判断是否会发生拥塞，若是则返回步骤(3)，若否则继续；

(6)判断该路段是否为终点路段，若是则选取该路径，行驶完所预测的路段，然后结束，若否则继续；

(7)结合预测结果，计算车辆到达该路段后在其上的行驶时间以及车辆从起点到行驶完该路段所花费的总行驶时间，并将总行驶时间与设置的阈值进行比较，若未超过阈值，则返回步骤(4)，否则执行步骤(8)；

本步骤中，以路口x到路口y方向路段为例，车辆到达该路段后在其上的行驶时间

是由进入该路段的时刻以及该路段在这时刻后的交通状态决定的。车辆从起点到行驶完该路段所花费的总行驶时间

通过设定时间阈值TTE_MAX来防止路段无拥塞时车辆对未来路段不断进行的历史信息获取与预测，其中阈值的选取是结合预测模型而定的，式中

表示车辆在路口x到路口y方向路段上的行驶时间，w_z表示车辆在该路口z选择前行的状态，w_z∈{[1 0 0],[0 1 0],[0 0 1]}，b＝[I_left,I_straight,I_right]^T，其中I_left表示车辆在路口左转花费的时间，I_straight表示车辆在路口直行花费的时间，I_right表示车辆在路口右转花费的时间。

(8)选取该路径，行驶完所预测的路段，并更新起点，重复上述步骤，直至到达终点路段。本步骤中车辆选取的是一条在接下若干路段中无拥塞的路径，当车辆行驶完该路径的若干段无拥塞路段后，更新起点。

不难发现，本发明运用车载自组织网络技术，实现对整体路网实时信息的获取，同时结合RSU中存储的历史信息对路段的未来状态进行预测，并动态选取预测的路段数。本发明能够实现车辆在行驶过程中提前发现拥塞，并进行路径调整，减少旅行花费的时间。

Claims (4)

1.一种VANET环境下结合预测信息的路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)车辆通过向RSU发出请求获取整个路网的实时交通信息，RSU接受车辆的请求消息并响应；

(2)车辆通过获取到的实时交通信息规划出从起点到终点的一个基于行驶时间的备选路径集合；

(3)从备选路径集合中选取一条路径；

(4)获取选择路径中的下一路段的历史信息，并结合实时信息预测该路段的未来交通量；其中，预测该路段的未来交通量是指通过获取到的路段历史信息和实时信息通过基于多维时间序列的模式匹配预测算法预测出来的信息，其具体步骤如下：通过获取到的路段历史信息和实时信息，构建不同信号灯下目标路段上、下游各方向的平均交通流时间序列；选取合适的窗口长度创建目标窗口，并与滑动窗口进行比较；选取与目标窗口相似度最大的滑动窗口的后续数据作为目标路段上、下游各方向的平均交通流预测值；将路段的交通流输入量与输出量作差，完成对目标路段上的交通流量预测；

(5)结合预测结果判断是否会发生拥塞，若是则返回步骤(3)，若否则进入下一步；

(6)判断该路段是否为终点路段，若是则选取该路径，行驶完所预测的路段，然后结束，若否则进入下一步；

(7)结合预测结果，计算车辆到达该路段后在其上的行驶时间以及车辆从起点到行驶完该路段所花费的总行驶时间，并将总行驶时间与设置的阈值进行比较，若未超过阈值，则返回步骤(4)，否则进入下一步；

(8)选取该路径，行驶完所预测的路段，并更新起点，重复上述步骤，直至到达终点路段。

2.根据权利要求1所述的VANET环境下结合预测信息的路径规划方法，其特征在于，所述步骤(3)中选取路径时是按行驶时间从少到多的顺序依次进行的，其中，一条路径不能被重复选取。

3.根据权利要求1所述的VANET环境下结合预测信息的路径规划方法，其特征在于，所述的步骤(4)中路段的历史信息是从路段两端路口处的RSU存储装置中获取的，其内容为该路段在不同信号灯期间的上下游各方向的平均交通流量；所述路段的历史信息获取是一个迭代过程，能获取下一路段的历史信息的前提是上一路段经过预测无拥塞，且车辆从起点到行驶完上一路段所花费的总行驶时间不超过所设定的时间阈值。

4.根据权利要求1所述的VANET环境下结合预测信息的路径规划方法，其特征在于，所述的步骤(7)中具体为：车辆到达该路段后在其上的行驶时间

是由进入该路段的时刻以及该路段在这时刻后的交通状态决定的；车辆从起点到行驶完该路段所花费的总行驶时间

通过设定时间阈值TTE_MAX来防止路段无拥塞时车辆对未来路段不断进行的历史信息获取与预测，其中阈值的选取是结合预测模型而定的，其中

表示车辆在路口x到路口y方向路段上的行驶时间，w_z表示车辆在路口z选择前行的状态，w_z∈{[1 00],[0 1 0],[0 0 1]}，b＝[I_left,I_straight,I_right]^T，其中I_left表示车辆在路口左转花费的时间，I_straight表示车辆在路口直行花费的时间，I_right表示车辆在路口右转花费的时间。

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