[發(fā)明專利]一種基于云計算的車輛道路引導(dǎo)疏散方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910266695.0
• 申請日: 2019-04-03
• 公開（公告）號: CN109859479B
• 公開（公告）日: 2022-03-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 楊杰;譚道軍;涂鳳嬌;劉小兵
• 申請（專利權(quán)）人: 湖南科技學(xué)院
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G08G1/08
• 代理公司: 深圳市遠方鼎立知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44702
• 代理人: 歐陽劍

本發(fā)明公開了一種基于云計算的車輛道路引導(dǎo)疏散方法，包括設(shè)置在車輛中的定位模塊、提醒模塊、通信模塊，設(shè)置在各個路口紅綠燈中的定時模塊、定位模塊、通信模塊，以及設(shè)置在云服務(wù)器中的處理模塊、通信模塊、用于存儲數(shù)據(jù)的存儲模塊，所述車輛和紅綠燈均與云服務(wù)器通信連接，所有運算集中在云服務(wù)器中，車輛無需進行任何計算，擴大適用車輛的范圍。能對車輛進行實時的位置監(jiān)控和路線監(jiān)控，可及時的掌握車輛的運行情況。能夠準確的判斷擁堵的位置和路段，并及時發(fā)出告知交警。通過控制紅綠燈及時控制擁堵的局勢，防止惡化，并在完全控制局勢后，對車輛進行有序準確的引導(dǎo)疏散。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種車輛疏散方法，具體涉及一種基于云計算的車輛道路引導(dǎo)疏散方法。

背景技術(shù)

所謂的交通擁堵是指在某一段時間內(nèi)，由于交通需求的增加，通過道路中的某條路段或交叉口的總的車流量大于道路的交通容量（路段或交叉口的通行能力）時，導(dǎo)致道路上的交通流無法暢行，超過部分交通流滯留在道路（路段或交叉口）上的交通現(xiàn)象。由于交通的不暢通，車輛在道路上行駛緩慢，最直接的影響是增加了居民的出行時間和成本。出行成本的增加，不僅浪費了時間，最主要是降低了辦事效率。

其中，偶發(fā)性擁堵多為交通事件的突然發(fā)生，導(dǎo)致道路的通行能力急劇下降，從而引起交通擁堵的現(xiàn)象。引發(fā)這種交通擁堵的交通事件主要有突發(fā)的交通事故、車輛拋錨、道路施工維護以及大型商業(yè)活動等。突發(fā)交通事件的發(fā)生時間、地點具有較大的隨機性，沒有規(guī)律，通常無法預(yù)測，屬于非周期性的擁堵。由于誘發(fā)交通事件的原因不同，擁堵的持續(xù)時間具有不確定性。繼發(fā)性擁堵通常由偶發(fā)性擁堵所引發(fā)，若不及時控制和疏導(dǎo)，將造成交通大面積的癱瘓。為避免城市交通狀態(tài)的惡化，要盡量避免繼發(fā)性交通擁堵的發(fā)生。

因此，對于交通控制和管理部門來講，及時發(fā)現(xiàn)原發(fā)性擁堵發(fā)生的時間、地點，并對擁堵的性質(zhì)和擁堵程度進行準確分析和判斷非常重要，是交通疏導(dǎo)和控制的重點。

現(xiàn)有的方法是通過交警趕往擁堵地點后，人工進行疏導(dǎo)，但此方法需要大量人力進行指揮，且效率不高，對擁堵路段的管理力度有限，同時后方車輛對前面路段的擁堵情況無法及時了解，一直涌向擁堵路段，導(dǎo)致?lián)矶虑闆r的惡化，造成繼發(fā)性擁堵。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述的技術(shù)問題，本發(fā)明的目的在于提供一種基于云計算的車輛道路引導(dǎo)疏散方法。

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題為：

（1）如何確定車輛的位置信息和行駛狀態(tài)；

（2）如何確定擁堵發(fā)生的位置；

（3）如何控制擁堵的情況；

（4）如何有序高效的對擁堵的車輛進行引導(dǎo)疏散。

本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：

一種基于云計算的車輛道路引導(dǎo)疏散方法，包括設(shè)置在車輛中的定位模塊、提醒模塊、通信模塊，設(shè)置在各個路口紅綠燈中的定時模塊、定位模塊、通信模塊，以及設(shè)置在云服務(wù)器中的處理模塊、通信模塊、用于存儲數(shù)據(jù)的存儲模塊，所述車輛和紅綠燈均與云服務(wù)器通信連接，所述方法包括如下步驟：

S1、道路的函數(shù)化：云服務(wù)器根據(jù)存儲模塊中的地圖信息在每段道路的兩端路口和兩端路口之間設(shè)置N個采集點，獲取這些采集點的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)，并將兩端路口的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)作為岔口坐標P，以x表示經(jīng)度，y表示緯度，北緯和東經(jīng)為正，南緯和西經(jīng)為負，通過轉(zhuǎn)換公式將經(jīng)緯度數(shù)據(jù)與十進制數(shù)據(jù)相互轉(zhuǎn)化，對采集點的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化后的十進制數(shù)據(jù)進行擬合，得到任意道路的離散函數(shù)R（x，y）；

S2、定位數(shù)據(jù)的采集：在行駛過程中，車輛中的定位模塊每隔2秒記錄一次該車輛的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)作為路線坐標A，并將存儲模塊中的車輛信息和路線坐標A上傳至云服務(wù)器中，將最新上傳的路線坐標A轉(zhuǎn)化為十進制數(shù)據(jù)，篩選出與之匹配的離散函數(shù)R（x，y），確定車輛行駛的道路；