CN110132298A - 垃圾清运车的最短路径确定方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种垃圾清运车的最短路径确定方法，根据道路实际情况为垃圾清运车的固定区域巡航智能高效地生成相应的路径，能够克服现有导航技术中未对垃圾清运车巡航进行特别优化，同时也无法实现较好的动态导航的技术效果，不适用于现有垃圾清运车巡航的技术问题。

Description

垃圾清运车的最短路径确定方法

技术领域

本发明属于智能导航领域，具体涉及一种垃圾清运车的最短路径确定方法。

背景技术

伴随着人们生活水平的提高，越来越多的家庭选择了小汽车作为代步工具，使得汽车拥有量急剧增长，尤其是一二线城市内，早已步入汽车社会，尽管与之同时，道路设施大量兴建，然而伴随着车辆的增多，车辆拥挤、道路事故时有发生，道路拥堵情况也早已司空见惯。道路的容量严重不足，同时管理措施未能同步，甚至有些滞后，使得人们出现了有车开，无路走的状况。城市道路交通拥堵严重降低了行车速度和道路通行能力，导致了车辆燃油消耗的增加以及人们时间的巨大浪费，造成了巨大的社会成本和经济成本和环境成本的损失，已成为国内大中型城市难以摆脱的通病。

随着人们环境保护意识的提高，目前绝大多数城市的各种生活垃圾均采用垃圾收集车进行自动或半自动收集，定点处理，然而生活垃圾清运车通常是按照区域进行分管，一般是沿着固定的巡航路径进行垃圾的收集，遇到道路拥堵时一般是束手无策，效率低下。现有的垃圾收集车一般都没有配备或采用智能的交通路径预测装置算法进行道路避障、路况预测等，即使有，也只是采用现有导航软件或系统进行路况的判断或路径的规划，但现有的导航软件或系统其通常只能实现实时路况的显示以及相应的路径规划，无法实现道路的短时预测或分析，且垃圾清运车通常只是对其固定的区域进行巡航，且起点和终点通常都是相同的位置，均为相应的垃圾处理站或中转站，现有的导航软件或系统对途经点的设置也存在数量限制，通常也不会逐一设置巡航的途经点，现有的导航软件或系统也并未对垃圾清运车本身的巡航特点进行优化。也就是说，传统的静态导航已无法满足常规下城市垃圾清运车巡航的需求，更是无力应对道路交通突发事件频发的现状，且在现有的车载导航中，常规的路径规划一般是提供距离最短路径和时间最短路径，而没有从动态角度考虑路径复杂性的影响。

发明内容

鉴于以上分析，本发明的主要目的在于提供一种克服上述现有导航技术中未对垃圾清运车巡航进行特别优化，同时也无法实现较好的动态导航的技术效果，不适用于现有垃圾清运车巡航的技术问题。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的。

一种垃圾清运车的最短路径确定方法，用于对包括至少10个路口的巡航路径进行巡航以收取垃圾，其中该方法包括如下步骤：

(1)信号采集；

(2)道路预测和分析；

(3)生成巡航路径。

进一步地，信号采集具体包括：

利用GPS设备对GPS信号进行采集，并对采集到的信号作滤波处理；

记录垃圾清运车的平均速度并累计产生历史平均速度值。

进一步地，道路预测和分析包括如下步骤：

a、以垃圾清运车当前位置与目标位置之间的几何直线段为半径，确定一个圆形区域，令该区域为巡航区域；

b、在所述巡航区域内选择一条从垃圾清运车当前位置到目标位置之间的道路路径T，令该路径中各个路口所在的位置为定位点Pi，其中T＝P1->…->Pn，i＝1，…，n，n为大于1的自然数且表示路径T中的路口总数；利用与该路径T上的各个定位点按照路径T上的先后顺序每三个分成一组，计算每组定位点中位于路径T上的先后顺序中的首末两个定位点之间的几何直线距离作为预设半径值；利用所述每组3个定位点中的中间的定位点最近的垃圾桶所在的位置为圆心、所述预设半径值作为半径，对巡航区域内进行圆形网格划分从而将该巡航区域划分为多个巡航备选网格，各个巡航备选网格彼此之间存在交叉的点，令这些交叉的点为相交点，所述相交点构成相交点集合；通过如下迭代得到网格划分因子的计算值：

其中，Q定义为网格划分因子，d_ij表示由以相交点i为起点以相交点j为终点的路径权重，m表示整个路径网络中路径的权重之和，表示以相交点i为起点的所有路径的权重之和，表示以相交点j为终点的所有路径的权重之和，C_i表示相交点i被划分到的巡航备选网格，C_j表示相交点j被划分到的巡航备选网格，如果相交点i和相交点j被划分到同一个巡航备选网格，δ(C_i，C_j)的值取为1，否则δ(C_i，C_j)的值为0。

进一步地，所述步骤b之后，还包括：

c、若上述得到的网格划分因子的计算值大于(n/m)的比值的上整数，则沿着所述路径T向目标位置方向将步骤b中确定的各个巡航备选网格的圆心移动到距离原来的圆心距离次近的垃圾桶的位置，从而重新进行巡航备选网格的划分，再次经过步骤b的迭代，直到得到的网格划分因子的计算值小于或等于的比值的上整数；

d、根据各个巡航备选网格的面积的平均值与垃圾清运车的历史平均速度值得到垃圾清运车行驶的时间界限，如果某一相交点到起点的时间超过该时间界限，则从待搜索相交点集合中将该相交点删除；

e、重复步骤b、步骤c和步骤d，直到没有这种删除出现为止；

f、将各个巡航备选网格按照其对应于此时的相交点集合中的相交点数量从大到小的顺序进行排序，确定其能够覆盖从垃圾清运车当前位置到目标位置之间的、在上述排序中占有优先顺序的巡航备选网格，将在此确定的巡航备选网格作为理想巡航备选网格；

g、确定所述理想巡航备选网格中的定位点之间是否存在路径，如果存在则确定为巡航路径；

h、如果步骤g中不存在所述路径，则更改路径T并重复步骤b至步骤g，直到确定巡航路径为止。

本发明的技术方案具有以下优点：

利用现有降低对导航信号的依赖度，仅依靠自身设置的速度检测设备以及标注有垃圾桶位置的电子地图就能够实现路径规划。申请人创新地提出了针对垃圾清运车巡航实际特点的巡航方法，极大地降低了传统导航中依赖GPS信号或者其他导航系统信号的问题，同时能够兼顾到待清理垃圾桶的街道必须走到的问题，实现了现有技术中的导航方法无法针对多条特定路段进行选择性保留设置的弊端，增强了垃圾清运过程的自动化程度，到达了垃圾清运过程中智能化动态规划路径的效果。

附图说明

附图1为本发明垃圾清运车的最短路径确定方法的流程图。

具体实施方式

一种垃圾清运车的最短路径确定方法，用于对包括至少10个路口的巡航路径进行巡航以收取垃圾，其中该方法包括如下步骤：

(1)信号采集；

(2)道路预测和分析；

(3)生成巡航路径。

优选地，信号采集具体包括：

利用GPS设备对GPS信号进行采集，并对采集到的信号作滤波处理；

记录垃圾清运车的平均速度并累计产生历史平均速度值。

优选地，道路预测和分析包括如下步骤：

a、以垃圾清运车当前位置与目标位置之间的几何直线段为半径，确定一个圆形区域，令该区域为巡航区域；

b、在所述巡航区域内选择一条从垃圾清运车当前位置到目标位置之间的道路路径T，令该路径中各个路口所在的位置为定位点Pi，其中T＝P1->…->Pn，i＝1，…，n，n为大于1的自然数且表示路径T中的路口总数；利用与该路径T上的各个定位点按照路径T上的先后顺序每三个分成一组，计算每组定位点中位于路径T上的先后顺序中的首末两个定位点之间的几何直线距离作为预设半径值；利用所述每组3个定位点中的中间的定位点最近的垃圾桶所在的位置为圆心、所述预设半径值作为半径，对巡航区域内进行圆形网格划分从而将该巡航区域划分为多个巡航备选网格，各个巡航备选网格彼此之间存在交叉的点，令这些交叉的点为相交点，所述相交点构成相交点集合；通过如下迭代得到网格划分因子的计算值：

其中，Q定义为网格划分因子，d_ij表示由以相交点i为起点以相交点j为终点的路径权重，m表示整个路径网络中路径的权重之和，表示以相交点i为起点的所有路径的权重之和，表示以相交点j为终点的所有路径的权重之和，C_i表示相交点i被划分到的巡航备选网格，C_j表示相交点j被划分到的巡航备选网格，如果相交点i和相交点j被划分到同一个巡航备选网格，δ(C_i，C_j)的值取为1，否则δ(C_i，C_j)的值为0。

优选地，所述步骤b之后，还包括：

c、若上述得到的网格划分因子的计算值大于(n/m)的比值的上整数，则沿着所述路径T向目标位置方向将步骤b中确定的各个巡航备选网格的圆心移动到距离原来的圆心距离次近的垃圾桶的位置，从而重新进行巡航备选网格的划分，再次经过步骤b的迭代，直到得到的网格划分因子的计算值小于或等于的比值的上整数；

d、根据各个巡航备选网格的面积的平均值与垃圾清运车的历史平均速度值得到垃圾清运车行驶的时间界限，如果某一相交点到起点的时间超过该时间界限，则从待搜索相交点集合中将该相交点删除；

e、重复步骤b、步骤c和步骤d，直到没有这种删除出现为止；

f、将各个巡航备选网格按照其对应于此时的相交点集合中的相交点数量从大到小的顺序进行排序，确定其能够覆盖从垃圾清运车当前位置到目标位置之间的、在上述排序中占有优先顺序的巡航备选网格，将在此确定的巡航备选网格作为理想巡航备选网格；

g、确定所述理想巡航备选网格中的定位点之间是否存在路径，如果存在则确定为巡航路径；

h、如果步骤g中不存在所述路径，则更改路径T并重复步骤b至步骤g，直到确定巡航路径为止。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种垃圾清运车的最短路径确定方法，用于对包括至少10个路口的巡航路径进行巡航以收取垃圾，其中该方法包括如下步骤：

(1)信号采集；

(2)道路预测和分析；

(3)生成巡航路径。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，信号采集具体包括：

利用GPS设备对GPS信号进行采集，并对采集到的信号作滤波处理；

记录垃圾清运车的平均速度并累计产生历史平均速度值。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，道路预测和分析包括如下步骤：

a、以垃圾清运车当前位置与目标位置之间的几何直线段为半径，确定一个圆形区域，令该区域为巡航区域；

b、在所述巡航区域内选择一条从垃圾清运车当前位置到目标位置之间的道路路径T，令该路径中各个路口所在的位置为定位点Pi，其中T＝P1->…->Pn，i＝1，…，n，n为大于1的自然数且表示路径T中的路口总数；利用与该路径T上的各个定位点按照路径T上的先后顺序每三个分成一组，计算每组定位点中位于路径T上的先后顺序中的首末两个定位点之间的几何直线距离作为预设半径值；利用所述每组3个定位点中的中间的定位点最近的垃圾桶所在的位置为圆心、所述预设半径值作为半径，对巡航区域内进行圆形网格划分从而将该巡航区域划分为多个巡航备选网格，各个巡航备选网格彼此之间存在交叉的点，令这些交叉的点为相交点，所述相交点构成相交点集合；通过如下迭代得到网格划分因子的计算值：

其中，Q定义为网格划分因子，d_ij表示由以相交点i为起点以相交点j为终点的路径权重，m表示整个路径网络中路径的权重之和，表示以相交点i为起点的所有路径的权重之和，表示以相交点j为终点的所有路径的权重之和，C_i表示相交点i被划分到的巡航备选网格，C_j表示相交点j被划分到的巡航备选网格，如果相交点i和相交点j被划分到同一个巡航备选网格，δ(C_i，C_j)的值取为1，否则δ(C_i，C_j)的值为0。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤b之后，还包括：

c、若上述得到的网格划分因子的计算值大于(n/m)的比值的上整数，则沿着所述路径T向目标位置方向将步骤b中确定的各个巡航备选网格的圆心移动到距离原来的圆心距离次近的垃圾桶的位置，从而重新进行巡航备选网格的划分，再次经过步骤b的迭代，直到得到的网格划分因子的计算值小于或等于的比值的上整数；

d、根据各个巡航备选网格的面积的平均值与垃圾清运车的历史平均速度值得到垃圾清运车行驶的时间界限，如果某一相交点到起点的时间超过该时间界限，则从待搜索相交点集合中将该相交点删除；

e、重复步骤b、步骤c和步骤d，直到没有这种删除出现为止；

f、将各个巡航备选网格按照其对应于此时的相交点集合中的相交点数量从大到小的顺序进行排序，确定其能够覆盖从垃圾清运车当前位置到目标位置之间的、在上述排序中占有优先顺序的巡航备选网格，将在此确定的巡航备选网格作为理想巡航备选网格；

g、确定所述理想巡航备选网格中的定位点之间是否存在路径，如果存在则确定为巡航路径；

h、如果步骤g中不存在所述路径，则更改路径T并重复步骤b至步骤g，直到确定巡航路径为止。