[發明專利]智能化動態路線誘導系統

無效

• 申請號: 200910067720.9
• 申請日: 2009-01-16
• 公開（公告）號: CN101604477A
• 公開（公告）日: 2009-12-16
• 發明（設計）人: 鐘石泉;馬壽峰;劉建美;賈寧
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G08G1/00
• 分類號: G08G1/00
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所
• 代理人: 李素蘭

技術領域

本發明涉及一種電子化的交通誘導系統，特別是涉及一種交通誘導系統下的學習型 路線誘導系統。

背景技術

大城市中機動車擁有量急劇增加，交通系統的壓力越來越大。在現有的交通路網和 交通管理條件下，如果沒有有效的交通管理系統，則行車難、停車難這些各大城市普遍 存在的問題難以解決，也避免不了城市交通擁堵現象的發生。

因為交通參與的隨意性和無規律性，使交通管理者無法提前規劃，也因此加劇了城 市交通管理的壓力。交通誘導技術是更有效地管理現代交通、實現交通流優化的一種技 術。而現有計算機技術提供的強大的數據計算能力、以及信息處理能力使得借助計算機 系統實現智能化的交通誘導系統得以實現。交通誘導系統的作用主要體現在三個方面：

1.交通管理方面，通過信息發布系統，將各類交通信息發布到交通現場，使交通 參與者得到及時的提醒，降低發生交通堵塞事件的概率；

2.交通組織方面，采集的交通狀況信息，可使交通組織者及時全面地掌握實時交 通狀況，提前采取有關措施，最大限度保障通暢；

3.交通服務方面，根據掌握的交通狀況信息和信息發布渠道，向交通參與者提供 交通指導信息，減少盲目交通對路網造成的壓力，同時為出行者提供出發時間和選擇方 式，促使交通量在整個路網中的負載平衡。

現有技術中的交通誘導系統中的關鍵是路線誘導，雖然能夠通過電子化平臺實現路 線誘導的電子化處理，提高了交通管理的效率，但是，這種路線誘導系統尚未實現智 能化，不具備預測和學習能力，因此，不能充分地利用交通誘導系統中的已有的路線信 息進行學習，因而也就無法實現路線誘導中的路線信息的動態預測，從而導致現有技術 中交通誘導系統中的路線誘導功能效率較低。由此可見，如何提高路線誘導功能的效率， 成為了本發明的智能化動態路線誘導系統函待解決的問題。

發明內容

鑒于上述技術問題，本發明提出了一種智能化動態路線誘導系統，應用人工智 能中的機器學習與推理來處理交通流的短時預測與交通路線誘導問題。

本發明提出一種智能化動態路線誘導系統，該系統包括交通流過程、檢測單元、 辨識單元、預測學習單元、預測單元、誘導學習、單元決策單元、評價單元以及知 識庫，其特征在于：

檢測單元實測交通流過程中的路網交通狀態信息，該信息包括交通系統中有關 人、交通工具、交通網絡和各種交通信息，實測結果傳送到辨識單元作辨識處理、 傳送到預測單元為預測提供依據、傳送到預測學習單元為預測學習提供依據，以及 傳送到誘導學習單元為誘導學習提供依據；

預測學習單元學習誘導策略，并將學習到的誘導策略傳送到預測單元；

預測單元將預測的誘導單元狀態以及學習到的誘導策略提供給辨識單元；

誘導學習單元用于執行誘導策略的學習流程；

辨識單元接收預測策略與檢測結果，并對它們進行辨識處理，辨識的誘導單元 狀態輸出到決策單元；

決策單元一方面根據辨識的誘導單元狀態提供誘導策略，存入知識庫中，另一 方面，決策單元從誘導策略庫21獲取誘導策略，所獲取的誘導策略用于交通流過程 的交通路線誘導；

評價單元對誘導學習單元的輸出的學習完畢的誘導策略進行狀態最優誘導策略 判別條件的檢驗，當不滿足該條件時，確定下一步的搜索方向，重新進入學習流程， 對該誘導策略進行學習，誘導學習單元的輸出結果存入知識庫中的學習策略庫中， 以便作為該系統的策略儲備；

知識庫包括誘導策略庫、評價數據庫和學習策略庫，包含了所有誘導策略，評 價數據和誘導學習策略；

所述誘導策略的學習流程包括以下步驟：

初始化學習策略庫；實測誘導單元子區在誘導周期內的各路段飽和度之后，并 行執行以下兩個流程分支：

分支一：實時誘導流程

計算誘導單元子區在一個誘導周期內的路網飽和度；

判斷上述路網飽和度是否在需要進行誘導的最大/最小飽和度區域；

如否，則返回，則獲取下一誘導周期，并重新實測當前誘導單元子區該新的誘 導周期內的各路段飽和度；

如是，則對當前計算出的路網飽和度，以及上一路網飽和度進行加權，得到加 權后的路網飽和度；

對上述加權后的路網飽和度進行狀態辨識，得到標準化的誘導單元狀態；