CN109029483B - 一种基于云计算的导航系统 - Google Patents

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    • G01C21/3492Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments employing speed data or traffic data, e.g. real-time or historical

Abstract

本发明提供了一种基于云计算的导航系统,包括管控平台、云服务器和车辆终端,所述管控平台用于确定道路拥堵状况,并将道路拥堵状况上传至云服务器,所述云服务器通过互联网与管控平台和车辆终端连接,将道路拥堵状况发送至车辆终端,所述车辆终端根据道路拥堵状况选择拥堵状况最小的道路进行导航。本发明的有益效果为:提供了一种基于云计算的导航系统,通过管控实时获取道路拥堵状况,提升了导航系统的导航效率和用户体验。

Description

一种基于云计算的导航系统
技术领域
本发明涉及导航技术领域,具体涉及一种基于云计算的导航系统。
背景技术
现有的导航系统获取道路拥堵状况不准确、导航效率低,用户体验不佳。不利于缓解交通拥堵。
发明内容
针对上述问题,本发明旨在提供一种基于云计算的导航系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现:
提供了一种基于云计算的导航系统,包括管控平台、云服务器和车辆终端,所述管控平台用于确定道路拥堵状况,并将道路拥堵状况上传至云服务器,所述云服务器通过互联网与管控平台和车辆终端连接,将道路拥堵状况发送至车辆终端,所述车辆终端根据道路拥堵状况选择拥堵状况最小的道路进行导航。
本发明的有益效果为:提供了一种基于云计算的导航系统,通过管控实时获取道路拥堵状况,提升了导航系统的导航效率和用户体验。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制,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是本发明的结构示意图;
附图标记:
管控平台1、云服务器2、车辆终端3。
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云计算的导航系统,包括管控平台1、云服务器2和车辆终端3,所述管控平台1用于确定道路拥堵状况,并将道路拥堵状况上传至云服务器2,所述云服务器2通过互联网与管控平台1和车辆终端3连接,将道路拥堵状况发送至车辆终端3,所述车辆终3端根据道路拥堵状况选择拥堵状况最小的道路进行导航。
本实施例提供了一种基于云计算的导航系统,通过管控实时获取道路拥堵状况,提升了导航系统的导航效率和用户体验。
优选的,所述管控平台1包括交通数据采集模块、拥堵建模模块、第一拥堵系数计算模块、第二拥堵系数计算模块和拥堵因子确定模块,所述交通数据采集模块用于采集道路交通实时数据,所述拥堵建模模块用于根据道路交通实时数据建立道路拥堵模型,所述第一拥堵系数计算模块用于根据道路拥堵模型确定道路的第一拥堵系数,所述第二拥堵系数计算模块用于根据道路拥堵模型确定道路的第二拥堵系数,所述拥堵因子确定模块用于根据第一拥堵系数和第二拥堵系数确定道路的拥堵因子。
本优选实施例通过建立拥堵模型,计算第一拥堵系数和第二拥堵系数,实现了对拥堵道路的规避,有助于缓解交通拥堵。
优选的,所述拥堵建模模块用于根据道路交通实时数据建立道路拥堵模型,具体为:
将道路交通实时数据发送至拥堵建模模块,若任意两辆或者两辆以上相连的车辆之间距离小于S,S介于两米到四米之间,则相连的车辆构成一个拥堵单元,道路上所有的拥堵单元构成该条道路的拥堵模型。
本优选实施例根据道路交通实时数据定义拥堵单元,实现了道路拥堵模型建模,为后续第一拥堵系数和第二拥堵系数的计算奠定了基础,该模型符合道路的拥堵情况,即当车辆之间的距离不足以行驶另一车辆时,车辆处于拥堵状态。
优选的,所述第一拥堵系数计算模块用于根据道路拥堵模型确定道路的第一拥堵系数,具体为:
采用下式计算道路的第一拥堵系数:
Figure BDA0001738011920000021
式中,E1表示道路的第一拥堵系数,p表示道路上拥堵单元的个数,ni代表第i个拥堵单元中的车辆,L表示道路长度,车辆在道路中的位置为从车辆到车道入口距离,如果第i个拥堵单元中车辆数为奇数,则yi表示中间车的在道路的位置,如果第i个拥堵单元中车辆数为偶数,则yi表示第
Figure BDA0001738011920000022
辆车在道路的位置;
同样长度的拥堵单元在道路不同位置所起的作用不同,本优选实施例根据拥堵单元的位置确定第一拥堵系数,实现了道路拥堵情况的准确描述。
优选的,所述第二拥堵系数计算模块用于根据道路拥堵模型确定道路的第二拥堵系数,具体为:
在道路的入口设置一个高度G1的探测器,一个高度为G2的探测器,计算道路上每个拥堵单元的首车和末车与高度G1的探测器连线构成的夹角以及道路上每个拥堵单元的首车和末车与高度G2的探测器连线构成的夹角;
采用下式计算道路的第二拥堵系数:
Figure BDA0001738011920000031
式中,E2表示道路的第二拥堵系数,p表示道路上拥堵单元的个数,
Figure BDA0001738011920000032
表示第i个拥堵单元的首车的位置,
Figure BDA0001738011920000033
表示第i个拥堵单元的末车的位置;
本优选实施利用拥堵单元的角度来描述第二拥堵系数,且采用不同高度的探测器来计算第二拥堵系数,能够更加准确表达道路拥堵情况。
优选的,所述拥堵因子确定模块用于根据第一拥堵系数和第二拥堵系数确定道路的拥堵因子,具体为:
根据道路第一拥堵系数和第二拥堵系数计算道路的拥堵因子:
E=log[(E1+E2)2+1]+(E1+E2)2
式中,E表示道路的拥堵因子。
所述车辆终端根据道路拥堵状况选择拥堵状况最小的道路进行导航,具体为:计算每条道路上的拥堵因子,将每条道路的拥堵因子在车辆终端3显示,选择拥堵因子最小的道路作为行驶道路。
本优选实施例根根据道路的第一拥堵系数和第二拥堵系数确定道路的拥堵因子,综合考虑了拥堵单元在道路的位置和与探测器构成的角度,提升了拥堵描述的准确性,为后续道路的准确选择,缓解交通拥堵奠定了基础。
通过以上的实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解应当理解,可以以硬件、软件、固件、中间件、代码或其任何恰当组合来实现这里描述的实施例。对于硬件实现,处理器可以在一个或多个下列单元中实现:专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、设计用于实现这里所描述功能的其他电子单元或其组合。对于软件实现,实施例的部分或全部流程可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。实现时,可以将上述程序存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质,其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。计算机可读介质可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。
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,本领域的普通技术监控区域应当理解,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 (1)

1.一种基于云计算的导航系统,其特征在于,包括管控平台、云服务器和车辆终端,所述管控平台用于确定道路拥堵状况,并将道路拥堵状况上传至云服务器,所述云服务器通过互联网与管控平台和车辆终端连接,将道路拥堵状况发送至车辆终端,所述车辆终端根据道路拥堵状况选择拥堵状况最小的道路进行导航;
所述管控平台包括交通数据采集模块、拥堵建模模块、第一拥堵系数计算模块、第二拥堵系数计算模块和拥堵因子确定模块,所述交通数据采集模块用于采集道路交通实时数据,所述拥堵建模模块用于根据道路交通实时数据建立道路拥堵模型,所述第一拥堵系数计算模块用于根据道路拥堵模型确定道路的第一拥堵系数,所述第二拥堵系数计算模块用于根据道路拥堵模型确定道路的第二拥堵系数,所述拥堵因子确定模块用于根据第一拥堵系数和第二拥堵系数确定道路的拥堵因子;
所述拥堵建模模块用于根据道路交通实时数据建立道路拥堵模型,具体为:
将道路交通实时数据发送至拥堵建模模块,若任意两辆或者超过 两辆相连的车辆之间距离小于S,S介于两米到四米之间,则相连的车辆构成一个拥堵单元,道路上所有的拥堵单元构成该条道路的拥堵模型;
所述第一拥堵系数计算模块用于根据道路拥堵模型确定道路的第一拥堵系数,具体为:
采用下式计算道路的第一拥堵系数:
Figure FDA0003479258010000011
式中,E1表示道路的第一拥堵系数,p表示道路上拥堵单元的个数,ni代表第i个拥堵单元中的车辆,L表示道路长度,车辆在道路中的位置为从车辆到车道入口距离,如果第i个拥堵单元中车辆数为奇数,则yi表示中间车的在道路的位置,如果第i个拥堵单元中车辆数为偶数,则yi表示第
Figure FDA0003479258010000012
辆车在道路的位置;
所述第二拥堵系数计算模块用于根据道路拥堵模型确定道路的第二拥堵系数,具体为:
在道路的入口设置一个高度G1的探测器,一个高度为G2的探测器,计算道路上每个拥堵单元的首车和末车与高度G1的探测器连线构成的夹角以及道路上每个拥堵单元的首车和末车与高度G2的探测器连线构成的夹角;
采用下式计算道路的第二拥堵系数:
Figure FDA0003479258010000021
式中,E2表示道路的第二拥堵系数,p表示道路上拥堵单元的个数,
Figure FDA0003479258010000022
表示第i个拥堵单元的首车的位置,
Figure FDA0003479258010000023
表示第i个拥堵单元的末车的位置;
所述拥堵因子确定模块用于根据第一拥堵系数和第二拥堵系数确定道路的拥堵因子,具体为:
根据道路第一拥堵系数和第二拥堵系数计算道路的拥堵因子:
E=log[(E1+E2)2+1]+(E1+E2)2
式中,E表示道路的拥堵因子;
所述车辆终端根据道路拥堵状况选择拥堵状况最小的道路进行导航,具体为:计算每条道路上的拥堵因子,将每条道路的拥堵因子在车辆终端显示,选择拥堵因子最小的道路作为行驶道路。
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