[發明專利]一種基于車聯網的車輛軌跡預測方法

在審

• 申請號: 201610101436.9
• 申請日: 2016-02-24
• 公開（公告）號: CN105760958A
• 公開（公告）日: 2016-07-13
• 發明（設計）人: 張可;陳思靜;李慧
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G01S19/42
• 代理公司: 電子科技大學專利中心 51203
• 代理人: 張楊

1.一種基于車聯網的車輛軌跡預測方法,該方法方法包括：

步驟1：獲取該車輛的歷史軌跡記錄，建立歷史軌跡數據庫。

該數據庫中，通過地圖信息提取街道數據，將被觀測的街道總區域劃分為N段，并編號，每個街道段長度不超過3公里；將進行觀測的時間段劃分為L個小段，觀測記錄每個時間小段時該車輛位置主要處于哪一街道段上；

步驟2：獲取該車輛的當前位置信息，結合歷史軌跡數據庫，預測該車輛下一時刻的位置信息；

步驟2.1：當車輛該車輛出現在觀測區域的s1位置(街道段)時，通過步驟1獲取的歷史軌跡數據庫采用公式u_s1,s2/(L-1)計算該車輛當前時刻處于s1位置時下一個時刻出現在其他所有可能街道位置的概率，s2表示其他所有可能位置中的一種情況，其中u_s1,s2表示歷史軌跡數據庫中連續兩個時刻該車輛位置分別位于s1、s2的次數；

步驟2.2：從其他所有可能位置中找出概率最大的位置，判定為下一時刻會出現在該位置，若出現概率相同的位置遵循下列步驟選擇出預測位置：

2.2.1：通過馬爾科夫鏈狀態轉移矩陣判斷,選出預測位置，若依然出現概率相同位置則轉入步驟2.2.2；

2.2.2：先來后到原則：考慮各個位置狀態出現的先后順序，選擇搜索時最早出現的狀態，視為預測結果；

步驟3：預測出下一結果后，再結合預測的位置，與步驟1中的歷史軌跡數據庫，采用步驟2的方法進行下下步的預測；

步驟4：采用步驟3的方式進行后續預測，獲得完整的車輛預測移動軌跡。

2.如權利要求1所述的一種基于車聯網的車輛軌跡預測方法,其特征在于所述步驟3還可以采用u_s1,s2,s3/(L-2)來計算該車輛連續經過s1，s2位置時下一個時刻出現在其他所有可能街道位置的概率，s3表示其他所有可能位置中的一種情況，其中u_s1,s2,s3表示歷史軌跡數據庫中連續三個時刻該車輛位置分別位于s1、s2、s3的次數；

所述步驟4采用u_s1,s2,s3,s4/(L-3)來計算該車輛連續經過s1，s2，s3位置時下一個時刻出現在其他所有可能街道位置的概率，s4表示其他所有可能位置中的一種情況，其中u_s1,s2,s3,s4表示歷史軌跡數據庫中連續三個時刻該車輛位置分別位于s1、s2、s3、s4的次數；

按照步驟2、步驟3、步驟4的方法進行類推，依次獲取后續車輛預測位置；當預測過程中連續時刻個數達到m個后，個數不再增加，m的大小根據街道環境設定。

3.如權利要求1所述的一種基于車聯網的車輛軌跡預測方法,其特征在于所述步驟2.1中還可以采用公式來計算該車輛當前時刻處于s1位置時下一個時刻出現在其他所有可能街道位置的概率，其中車輛在移動過程中經過位置狀態s₁的次數為N(s₁)，在經過了位置狀態s₁以后，下一狀態為s₂的次數為N(s₂,s₁)。

4.如權利要求3所述的一種基于車聯網的車輛軌跡預測方法,其特征在于所述步驟3還可以采用公式來計算該車輛連續經過位置s₁，s₂時下一個時刻出現在其他所有可能街道位置的概率，歷史軌跡數據庫中車輛經過位置狀態s₁，s₂的次數為N(_s2,s₁)，在經過了位置狀態s₁，s₂以后，下一狀態為s₃的次數為N(s₃,s₂,s₁)；

其中所述步驟4采用公式來計算該車輛連續經過位置s₁，s₂，s₃時下一個時刻出現在其他所有可能街道位置的概率，歷史軌跡數據庫中車輛經過位置狀態s₁，s₂，s₃的次數為N(s₃,s₂,s₁)，在經過了位置狀態s₁，s₂，s₃以后，下一狀態為s₄的次數為N(s₄,s₃,s₂,s₁)；

按照步驟2、步驟3、步驟4的方法進行類推，依次獲取后續車輛預測位置；當預測過程中連續時刻個數達到m個后，個數不再增加，m的大小根據街道環境設定。