CN112229410A - 基于贪婪算法的轮椅使用者路径规划方法 - Google Patents

基于贪婪算法的轮椅使用者路径规划方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112229410A
CN112229410A CN202011102115.3A CN202011102115A CN112229410A CN 112229410 A CN112229410 A CN 112229410A CN 202011102115 A CN202011102115 A CN 202011102115A CN 112229410 A CN112229410 A CN 112229410A
Authority
CN
China
Prior art keywords
point
points
supply
replenishment
road
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202011102115.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112229410B (zh
Inventor
周泳江
易磊
罗睿
杨诗霞
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xihua University
Original Assignee
Xihua University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xihua University filed Critical Xihua University
Priority to CN202011102115.3A priority Critical patent/CN112229410B/zh
Publication of CN112229410A publication Critical patent/CN112229410A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112229410B publication Critical patent/CN112229410B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20Instruments for performing navigational calculations

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于贪婪算法的轮椅使用者路径规划方法,包括以下步骤:步骤1,根据约束条件,对模型做出假设:步骤2,建立函数模型:步骤3,确定用户的起终点步骤4,根据起终点筛选路径上合适的补给点步骤5,在筛选的补给点构建邻接矩阵步骤6,从起点依次找出单位距离内友好度收益最大的补给点步骤7,将选取的补给点按自身编号进行排序;步骤8,在地图层上转化为路劲并绘制。本发明的优点是:增强轮椅使用者独立出行的能力。

Description

基于贪婪算法的轮椅使用者路径规划方法
技术领域
本发明涉及轮椅使用者导航技术领域,特别涉及一种基于贪婪算法的轮椅使用者路径规划方法。
背景技术
据统计,中国65岁以上老年人口有1.7亿人,残疾人口有8500多万,其中脊髓损伤下肢瘫痪的群体达130万人。中国轮椅使用者联合会发布的数据显示,目前我国轮椅使用者总数超过8500万,其中视力轮椅使用者数1200多万,肢体轮椅使用者数近2500万。然而残疾人的数量在持续增长,这是由于人口老龄化,老年人有较高的残疾风险以及全球与残疾有关的慢性健康状况增加。逐年增长的残疾人口和快速变化的社会结构,对完善残疾人福利保障和公共服务提出了迫切的要求。除此以外,孕妇、儿童、伤病人员、携带较重行李者,也都对无障碍出行提出了迫切需求。据初步估计,未来几年中我国轮椅使用者将超过1亿人次。在城市中,轮椅使用者等行动不便人群日常出行遭遇“残疾路”,面对的是复杂的路况以及楼梯台阶。
随着社会可持续发展理念和“以人为本”的社会价值观的提出,社会的全面发展已成为未来社会的发展主题。轮椅使用者对窗外世界的向往愈发强烈,现有的出行导航APP要针对的是能独立出行的人士,对于轮椅使用者有很大的局限性,没有针对轮椅使用者出行的优化和需求,无法较好地适应轮椅使用者的出行需求。
轮椅使用者出行路线的优化体现,要结合着使用者的出行需要、行程时间安排、体力状况等,来生成一条最适合使用者的最佳出行线路,而不仅仅只是根据物理位置的最短距离来生成最短的出行线路。
发明内容
本发明针对现有技术的缺陷,提供了一种基于贪婪算法的轮椅使用者路径规划方法,解决了现有技术中存在的缺陷。
为了实现以上发明目的,本发明采取的技术方案如下:
一种基于贪婪算法的轮椅使用者路径规划方法,包括以下步骤:
步骤1,将轮椅使用者的出行需求、身体状况、心理因素和安全性作为约束条件,根据约束条件,对模型做出以下假设:
1.起终点之间距离正常;
2.轮椅使用者在进行空间变换时必须使用无障碍设施;
3.每个补给点最多被使用一次;
4.各补给点间的位置距离可获取;
5.每个补给点根据道路及设施有一个等级评分。
步骤2,根据上述假设建立如下的函数模型:
Figure BDA0002725729280000021
Friendi=S×Iflatness+F×Ireasonability+P×Ireduction
Figure BDA0002725729280000022
Figure BDA0002725729280000023
Figure BDA0002725729280000024
Figure BDA0002725729280000025
Figure BDA0002725729280000031
Figure BDA0002725729280000032
在上述的数学模型中,包涵了目标函数和限定条件,每个参数的代表含义如下:ZMax:目标函数,即单位友好度收益最大化;
Friendi:第i个无障碍设施友好度;S:道路长度,单位千米(Km);
Iflatness:道路平整系数;F:无障碍设施评分;
Ireasonability:无障碍设施合理系数;P:道路剩余价值;
Ireduction:道路折减系数;
Figure BDA0002725729280000035
:单位道路的友好度收益。
Figure BDA0002725729280000033
代表以初始点V1作为起始点;
Figure BDA0002725729280000034
代表以Vn作为终止点。
步骤3,确定用户的起终点
步骤4,根据起终点筛选路径上合适的补给点
因为对于一个城市的路网建立,设无数个微小的控制区域连接,并为每个控制区域编号,控制区域的编号由0开始。选择控制区域的控制点,控制点为交叉路口交汇处和无障碍设施,根据控制点的情况进行人工实地考察,排除不合理的控制点,不合理的控制点指无障碍设施设计不合理,例如坡度过大、坡道入口处修建防撞桩等,剩下的控制点即为轮椅使用者出行的合适的补给点,补给点的标号由0开始。
步骤5,在筛选的补给点构建邻接矩阵
对每个控制区域的补给点用人工输入方式的进行数据整理,将前一补给点对应连通的后续补给点用邻接表的形式进行整理归纳表出,然后根据邻接表构建该区域的邻接矩阵。
步骤6,从起点依次找出单位距离内友好度收益最大的补给点
从起点找出后续与起点相连通的补给点集合里找出单位距离友好度收益
Figure BDA0002725729280000041
最大的补给点i,然后找出与i后续连通的补给点集合里单位距离友好度收益
Figure BDA0002725729280000042
最大的补给点j,直到最后一个补给点为目的地,此算法结束。
Friendi=S×Iflatness+F×Ireasonability+P×Ireduction
Figure BDA0002725729280000043
步骤7,将选取的补给点按自身编号进行排序
前面对每个控制区域的补给点进行了标号,根据每个控制区域的补给点的索引找出补给点的编号,排序顺序按照选取的先后顺序进行排序。
步骤8,在地图层上转化为路劲并绘制。
与现有技术相比,本发明的优点在于:
不再以距离、时间或者费用的最优为目标,而是综合考虑轮椅使用者的各方面情况:身体状况、安全需求、无障碍设施、出行舒适度、出行便捷性等等。将考虑因素作为部分约束条件,合理利用无障碍设施,选择一条适合轮椅使用者出行的最优路线。
增强轮椅使用者独立出行的能力,使他们更加积极且阳光地面对社会。将友好度作为导航路线选择标准,因此能够让轮椅使用者独立出行最优化。这能够让他们去欣赏世界的美好,而不再认为自己肢体的缺陷是一种累赘或者负担,大大改变他们的内心深处的想法和认知。具有专用导航软件,使其出行更加独立化、人性化、多样化。
附图说明
图1是本发明实施例轮椅使用者路径规划方法流程图;
图2是本发明实施例轮椅使用者路径规划系统结构框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下根据附图并列举实施例,对本发明做进一步详细说明。
(1)无障碍出行路径规划的数学模型建立
将轮椅使用者的出行需求、身体状况、心理因素和安全性作为约束条件,根据约束条件,对模型做出以下假设:
1.起终点之间距离正常;
2.轮椅使用者在进行空间变换时必须使用无障碍设施;
3.每个补给点最多被使用一次;
4.各补给点间的位置距离可获取;
5.每个补给点根据道路及设施有一个等级评分。
根据上述假设建立如下的函数模型:
Figure BDA0002725729280000051
Friendi=S×Iflatness+F×Ireasonability+P×Ireduction
Figure BDA0002725729280000052
Figure BDA0002725729280000053
Figure BDA0002725729280000061
Figure BDA0002725729280000062
Figure BDA0002725729280000063
Figure BDA0002725729280000064
在上述的数学模型中,包涵了目标函数和限定条件,每个参数的代表含义如下:ZMax:目标函数,即单位友好度收益最大化;
Friendi:第i个无障碍设施友好度;S:道路长度,单位千米(Km);
Iflatness:道路平整系数;F:无障碍设施评分;
Ireasonability:无障碍设施合理系数;P:道路剩余价值;
Ireduction:道路折减系数;
Figure BDA0002725729280000067
:单位道路的友好度收益。
Figure BDA0002725729280000065
代表以初始点V1作为起始点;
Figure BDA0002725729280000066
代表以Vn作为终止点。
(2)无障碍路径规划算法的设计
根据用户所需导航路线的起终点,筛选起终点之间合适的补给点,利用各个补给点的集合构建合适的邻接矩阵,从起点开始依次找出单位距离收益最大的补给点,按照先后的顺序进行排列,输出合适点集,在地图层显示并将路径绘制出来。具体的流程如下图1所示;
(3)无障碍路径规划算法的实现
无障碍路径设计采用JavaScript语言进行编写,可基于高德地图JS API在web端运行。将矩阵的建立和友好度数值的计算过程省略,只列出无障碍路径规划算法代码:
Figure BDA0002725729280000071
Figure BDA0002725729280000081
Figure BDA0002725729280000091
(4)本发明也可以单独应用在独立的一个APP轮椅使用者路径规划系统中。
如图2所示,轮椅使用者路径规划系统包括:无障碍设施信息模块、位置模块和导航模块
1、无障碍设施信息模块:对无障碍设施的类型进行简要说明
2、位置模块:定位用户的当前位置,临近无障碍设施播报,路线轨迹展示
3、导航模块:对其进行路线规划,实时导航、路线修正。
本领域的普通技术人员将会意识到,这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的实施方法,应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合,这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (1)

1.一种基于贪婪算法的轮椅使用者路径规划方法,包括以下步骤:
步骤1,将轮椅使用者的出行需求、身体状况、心理因素和安全性作为约束条件,根据约束条件,对模型做出以下假设:
1.起终点之间距离正常;
2.轮椅使用者在进行空间变换时必须使用无障碍设施;
3.每个补给点最多被使用一次;
4.各补给点间的位置距离可获取;
5.每个补给点根据道路及设施有一个等级评分;
步骤2,根据上述假设建立如下的函数模型:
Figure FDA0002725729270000011
Friendi=S×Iflatness+F×Ireasonability+P×Ireduction
Figure FDA0002725729270000012
Figure FDA0002725729270000013
Figure FDA0002725729270000014
Figure FDA0002725729270000015
Figure FDA0002725729270000016
Figure FDA0002725729270000017
在上述的数学模型中,包涵了目标函数和限定条件,每个参数的代表含义如下:ZMax:目标函数,即单位友好度收益最大化;
Friendi:第i个无障碍设施友好度;S:道路长度,单位千米(Km);
Iflatness:道路平整系数;F:无障碍设施评分;
Ireasonability:无障碍设施合理系数;P:道路剩余价值;
Ireduction:道路折减系数;
Figure FDA0002725729270000021
单位道路的友好度收益;
Figure FDA0002725729270000022
代表以初始点V1作为起始点;
Figure FDA0002725729270000023
代表以Vn作为终止点;
步骤3,确定用户的起终点
步骤4,根据起终点筛选路径上合适的补给点;
因为对于一个城市的路网建立,设无数个微小的控制区域连接,并为每个控制区域编号,控制区域的编号由0开始;选择控制区域的控制点,控制点为交叉路口交汇处和无障碍设施,根据控制点的情况进行人工实地考察,排除不合理的控制点,不合理的控制点指无障碍设施设计不合理,剩下的控制点即为轮椅使用者出行的合适的补给点,补给点的标号由0开始;
步骤5,在筛选的补给点构建邻接矩阵
对每个控制区域的补给点用人工输入方式的进行数据整理,将前一补给点对应连通的后续补给点用邻接表的形式进行整理归纳表出,然后根据邻接表构建该区域的邻接矩阵;
步骤6,从起点依次找出单位距离内友好度收益最大的补给点
从起点找出后续与起点相连通的补给点集合里找出单位距离友好度收益
Figure FDA0002725729270000031
最大的补给点i,然后找出与i后续连通的补给点集合里单位距离友好度收益
Figure FDA0002725729270000032
最大的补给点j,直到最后一个补给点为目的地,此算法结束;
Friendi=S×Iflatness+F×Ireasonability+P×Ireduction
Figure FDA0002725729270000033
步骤7,将选取的补给点按自身编号进行排序;
前面对每个控制区域的补给点进行了标号,根据每个控制区域的补给点的索引找出补给点的编号,排序顺序按照选取的先后顺序进行排序;
步骤8,在地图层上转化为路劲并绘制。
CN202011102115.3A 2020-10-15 2020-10-15 基于贪婪算法的轮椅使用者路径规划方法 Active CN112229410B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011102115.3A CN112229410B (zh) 2020-10-15 2020-10-15 基于贪婪算法的轮椅使用者路径规划方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011102115.3A CN112229410B (zh) 2020-10-15 2020-10-15 基于贪婪算法的轮椅使用者路径规划方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112229410A true CN112229410A (zh) 2021-01-15
CN112229410B CN112229410B (zh) 2022-08-05

Family

ID=74113136

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011102115.3A Active CN112229410B (zh) 2020-10-15 2020-10-15 基于贪婪算法的轮椅使用者路径规划方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112229410B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115307636A (zh) * 2022-07-13 2022-11-08 西北工业大学 一种智能轮椅自主导航方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060146719A1 (en) * 2004-11-08 2006-07-06 Sobek Adam D Web-based navigational system for the disabled community
CN103292825A (zh) * 2013-06-24 2013-09-11 安科智慧城市技术(中国)有限公司 一种基于区域定位的导航系统和方法
CN104063745A (zh) * 2014-04-21 2014-09-24 河海大学 基于改进粒子群算法的多路径规划方法
CN105606113A (zh) * 2016-01-28 2016-05-25 福州华鹰重工机械有限公司 快速规划最优路径方法及装置
CN109459031A (zh) * 2018-12-05 2019-03-12 智灵飞(北京)科技有限公司 一种基于贪心算法的无人机rrt路径优化方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060146719A1 (en) * 2004-11-08 2006-07-06 Sobek Adam D Web-based navigational system for the disabled community
CN103292825A (zh) * 2013-06-24 2013-09-11 安科智慧城市技术(中国)有限公司 一种基于区域定位的导航系统和方法
CN104063745A (zh) * 2014-04-21 2014-09-24 河海大学 基于改进粒子群算法的多路径规划方法
CN105606113A (zh) * 2016-01-28 2016-05-25 福州华鹰重工机械有限公司 快速规划最优路径方法及装置
CN109459031A (zh) * 2018-12-05 2019-03-12 智灵飞(北京)科技有限公司 一种基于贪心算法的无人机rrt路径优化方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张金星等: "地铁无障碍出行路径规划与路径选择研究", 《电脑知识与技术》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115307636A (zh) * 2022-07-13 2022-11-08 西北工业大学 一种智能轮椅自主导航方法
CN115307636B (zh) * 2022-07-13 2024-04-30 西北工业大学 一种智能轮椅自主导航方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112229410B (zh) 2022-08-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110009455B (zh) 一种基于网络表示学习的网约共享出行人员匹配方法
CN109753694B (zh) 基于全过程出行感知时间的中小城市公交线网设计方法
JP3697454B1 (ja) 個人の身体特性に応じた経路案内システム
CN112229410B (zh) 基于贪婪算法的轮椅使用者路径规划方法
CN107545730B (zh) 一种基于公交ic卡数据的站点上下车乘客数估计方法
Popiel Paving the way to accessible tourism on the example of Krakow
CN109615112A (zh) 一种响应型社区公交行车调度优化方法
Langlois et al. Poland: in-bound tourism from the UK
Luoma-Halkola et al. Aging well in the community: Understanding the complexities of older people's dial-a-ride bus journeys
Yoo et al. Revising bus routes to improve access for the transport disadvantaged: A reinforcement learning approach
KR20180017637A (ko) 사용자 특성과 제한조건을 고려한 경로 추천 시스템 및 그 방법
Hassan et al. Modeling transit user stop choice behavior: Do travelers strategize?
JP5824695B2 (ja) 経路算出方法及び経路算出装置
CN111105078A (zh) 一种定制公交网络优化方法
JP2008083236A (ja) 移動円滑化経路図
Agarwal et al. Universal Design to Ensure Equitable Society
CN111272164B (zh) 基于物联网的高安全性电动轮椅出行控制系统及方法
JP2003054407A (ja) 高齢者・障害者用鉄道網最適経路案内システムおよびそのためのプログラム
Pavlova et al. Information system for public places and institutions visualization with opportunities of inclusive access and optimal routing
Kong et al. Beyond Operational Improvement: A Qualitative Study on User Preferences for Public Transport in Singapore
Wondratschek et al. How does the public transportation of Copenhagen consider the rights for disabled persons and the declaration of Barcelona?
Gillam et al. Traveller information systems: What do end-users really want?
Kamarudin et al. TRANSPORTATION BARRIERS CONFRONTED BY MOBILITY-CHALLENGED TRAVELLERS IN KLANG VALLEY
Xiaojing et al. Experience and Implications of Foreign Countries Public Transportation under the Age-friendly Concept
Luo Shared tourism experience of individuals with disabilities and their caregivers

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant