[發(fā)明專利]一種基于云計算和大數(shù)據(jù)的導航方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201610150671.5 | 申請日: | 2016-03-16 |
| 公開(公告)號: | CN105716620B | 公開(公告)日: | 2018-03-23 |
| 發(fā)明(設計)人: | 賴其才 | 申請(專利權)人: | 沈陽建筑大學 |
| 主分類號: | G01C21/34 | 分類號: | G01C21/34 |
| 代理公司: | 沈陽優(yōu)普達知識產(chǎn)權代理事務所(特殊普通合伙)21234 | 代理人: | 呂敏 |
| 地址: | 110168 遼*** | 國省代碼: | 遼寧;21 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 計算 數(shù)據(jù) 導航 方法 | ||
1.一種基于云計算和大數(shù)據(jù)的導航方法,其特征在于:包括如下步驟:
第一步:全城的車輛實時上傳行駛數(shù)據(jù)信息;
第二步:服務器終端存儲并進行算法模擬,得出全城路徑和車輛的相關信息:
第三步:在導航終端輸入目的地后,服務器終端接收信息并計算出所有由當前位置到目的地的導航路徑,采集在導航路徑上且采用了導航系統(tǒng)的車輛信息,和對由平時的監(jiān)控得出的可能在導航路徑上的車輛的大概率行駛路徑信息,由此作出交通的初步預測;
第四步:以初步預測為基礎反向預測實時的交通狀態(tài),得出反向交通歸一化新息平方;
第五步:將歷史中在同一時刻同一路徑交通狀況的交通歸一化新息平方與反向交通歸一化新息平方作比值λ,設定閥值L,預測的時間段內(nèi)滿足條件λ<L的時刻數(shù)所占全部時刻數(shù)的比例大于50%,直接輸出這一時段的初步交通預測,計算比較后選擇最優(yōu)路徑;
若在預測的交通狀況的時間段內(nèi),預測的交通信息與實時交通信息相比相差較大,相差較大是指預測的車流量和車的平均速度大于或小于實時的車流量和車的平均速度的數(shù)值超過6以上,進行第三步;
第六步:若第一次預測的時間段內(nèi)滿足條件λ<L的時刻數(shù)所占全部時刻數(shù)的比例小于50%,則根據(jù)實時交通狀態(tài),采用校準后的交通狀態(tài)預設值,以標準卡爾曼濾波算法計算得出未來一段時間的交通狀態(tài)預測,返回第五步;自第二次開始得出的預測的時間段內(nèi)滿足條件λ<L的時刻數(shù)所占全部時刻數(shù)的比例小于50%,則通過調(diào)整k+1時刻新息協(xié)方差來進行對未來設定時間內(nèi)的交通狀態(tài)預測,返回第五步;
當達到設定時間后,則重新進行上述第一步~第六步;當設定時間內(nèi)的預測結(jié)果不準確時,則進行第三步重新預測。
2.按權利要求1所述的基于云計算和大數(shù)據(jù)的導航方法,其特征在于:所述全城路徑和車輛的相關信息,包括:
A1:導航終端收集全城每條路徑的歷史交通狀態(tài)值,根據(jù)統(tǒng)計直接得出路徑暢通情況下的車容納量;
A2:根據(jù)歷史交通狀態(tài)值計算得出每條路徑的交通狀態(tài)預示值,即校準后的交通狀態(tài)預設值;
A3:根據(jù)所得到的歷史交通狀態(tài)值計算得出每條路徑上的每時刻的交通歸一化新息平方并存儲;
A4:根據(jù)頻繁模式樹算法得出車輛日常大概率行駛的路徑并存儲。
3.按權利要求2所述的基于云計算和大數(shù)據(jù)的導航方法,其特征在于:所述歷史交通狀態(tài)值是指車流量和車的平均速度。
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