[發明專利]一種VANET環境下結合預測信息的路徑規劃方法

有效

• 申請號: 201810652844.2
• 申請日: 2018-06-22
• 公開（公告）號: CN109000676B
• 公開（公告）日: 2021-11-09
• 發明（設計）人: 李德敏;王俊杰;張愛平;曹夢琦;徐夢然;廖書亞;張光林
• 申請（專利權）人: 東華大學
• 主分類號: G01C21/34
• 分類號: G01C21/34
• 代理公司: 上海泰能知識產權代理事務所(普通合伙) 31233
• 代理人: 宋纓;錢文斌

本發明涉及一種VANET環境下結合預測信息的路徑規劃方法，包括以下步驟：車輛通過車載自組織網絡獲取整個路網的實時信息，并規劃出一個從起點到終點的基于行駛時間的備選路徑集合；然后按行駛時間從少到多的順序從中選取一條路徑，逐段獲取該路徑上的路段歷史信息，并結合實時信息進行未來交通狀態的預測；直至選取出一條在設定的預測時間閾值范圍內無擁塞的路徑；車輛行駛完選取路徑中無擁塞的路段后，更新起點，重復上述步驟至到達目的路段。本發明能夠實現車輛在行駛過程中提前發現擁塞，并進行路徑調整，減少旅行花費的時間。

技術領域

本發明涉及車輛路徑規劃技術領域，特別是涉及一種VANET環境下結合預測信息的路徑規劃方法。

背景技術

隨著社會經濟的發展和汽車擁有量的增加，城市交通擁堵問題日益嚴重，而路徑規劃作為智能交通系統中的重要內容之一，越來越受到人們的重視。傳統的動態路徑規劃方法主要是通過不斷的獲取當前路網交通狀態以及路網拓撲結構進行路徑規劃和調整，然而由于城市路網的復雜性，很容易導致當前規劃好的路徑在下一時刻就發生擁塞，進而增加旅客的出行時間，影響旅行體驗。因此，如何選取一條無擁塞的路徑，減少駕駛時間，已成為車輛路徑導航系統的重點內容。

短時交通流的預測能夠為出行者提供更為及時、可靠和有預見性的決策依據。傳統的短時交通流預測方法有很多，如從預測方法的角度出發，通過改進或者融合算法進行更加準確的預測有在線學習加權支持向量回歸模型、卡爾曼濾波模型、人工神經網絡等。

車載自組織網絡是以車輛上安裝了智能計算機系統、無線通信設備以及車輛傳感器和全球定位系統(GPS)等設備為基礎構建的無線車輛通信網絡，是未來智能交通系統的重要組成部分。在車載自組網中，車輛本身是網絡的移動節點，既可以作為路由器轉發數據也可以作為終端節點發出各種終端請求或終端消息。在一定通信范圍內的車輛可以實現信息共享，并自動地建立連接組成一個移動的網絡。數據信息在這個網絡中可以通過一跳或者多跳的方式進行傳遞。同時車輛節點可以和RSU(Road Side Unite,RSU)進行通信，信息根據傳輸距離選擇一跳或者多跳的方式進行。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是提供一種VANET環境下結合預測信息的路徑規劃方法，能夠有效地幫助駕駛員避開存在擁塞可能的路段，以保證行車的流暢性。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：提供一種VANET環境下結合預測信息的路徑規劃方法，包括以下步驟：

(1)車輛通過向RSU發出請求獲取整個路網的實時交通信息，RSU接受車輛的請求消息并響應；

(2)車輛通過獲取到的實時交通信息規劃出從起點到終點的一個基于行駛時間的備選路徑集合；

(3)從備選路徑集合中選取一條路徑；

(4)獲取選擇路徑中的下一路段的歷史信息，并結合實時信息預測該路段的未來交通量；

(5)結合預測結果判斷是否會發生擁塞，若是則返回步驟(3)，若否則進入下一步；

(6)判斷該路段是否為終點路段，若是則選取該路徑，行駛完所預測的路段，然后結束，若否則進入下一步；

(7)結合預測結果，計算車輛到達該路段后在其上的行駛時間以及車輛從起點到行駛完該路段所花費的總行駛時間，并將總行駛時間與設置的閾值進行比較，若未超過閾值，則返回步驟(4)，否則進入下一步；

(8)選取該路徑，行駛完所預測的路段，并更新起點，重復上述步驟，直至到達終點路段。

所述步驟(3)中選取路徑時是按行駛時間從少到多的順序依次進行的，其中，一條路徑不能被重復選取。