专利名称：中心控制式车载导航系统两阶段多路径优化方法
技术领域：
本发明涉及车载导航系统路线优化领域，基于畅通可靠度分析，设计和实现了一种用于中心控制式车载导航系统的阻塞风险规避及群聚风险规避的两阶段动态路线寻优的有效算法。
背景技术：
车载导航系统(VIS)作为智能交通系统ITS的应用之一，它不仅给用户提供更好的路径信息服务，还可以帮助减少交通堵塞，缩短行驶时间和节省能源。因此近年来得到了广泛的应用。最佳路线优选是车辆自动导航系统中一个重要的关键技术。我国在这方面的研究尚处于起步阶段。根据路线优化所基于的信息来源，车辆自动导航系统又可分为动态导航及静态导航，动态导航依据动态实时信息进行路线优选，静态导航根据历史静态信息进行路线优选。另外根据路径计算的执行单元不同又可将车辆自动导航系统分为中心控制式及分散控制式车载导航系统。中心控制式路径计算由信息中心的计算机完成，计算能力较强，而且有利于诱导系统整体优化目标的实现。分散控制式路径计算由车载计算机完成，计算能力有局限。本发明针对中心控制式的动态车载导航系统进行路线优化设计。
目前车载导航系统多是以用户最优为目标的进行单路径计算与发布。随着路网中导航车辆的逐步增加与普及，这种用户最优的单路径的诱导在高峰时段很容易产生被诱导车辆群聚于同一路径而造成因诱导形成的拥堵。这不仅不利于路网系统的功能发挥，导航用户效益最终也得不到保障。而通常采用的同时兼顾用户最优与系统最优的路径寻优算法如固定点法(fix point)因需大量迭代而耗时过长，难以用于实时导航。多路径诱导信息发布可有效避免诱导群聚现象，而且用户可根据自己喜好，从中选择满意的路径，从而达到用户最优与系统最优的协调。因此，多路径诱导将成为未来动态车载导航的主流技术。
但在目前的动态多路径优选中，存在以下几方面的问题1)高精度实时信息的获取问题。目前国内外实时信息预测技术还未成熟，预测精度有待提高。2)路径计算实时性问题。采用传统路径算法如Dijkstra法及A*算法进行路径计算，其计算时间随路网规模的增大而呈指数或非线性增加。尽管中心控制计算机的计算能力强大，但随着路网中导航车辆的普及，在高峰时刻当大量车辆同时发出导航要求时，仍会因计算量过大而导致计算延时。而多路径计算更加重了路径实时计算实现的难度。3)有约束多路径计算问题。多路径规划虽然可有效避免群聚现象，但若绕行过远也会使用户失去对导航信息的信任而不听从中心诱导，从而降低中心诱导的系统效益。因此多路径计算涉及有约束的路径寻优问题。研究其高效算法是实现动态实时导航的关键。
鉴于以上问题，如何在不过分依赖动态信息条件下，提供高效准确，符合用户喜好要求，并兼顾路网系统优化目标的有约束多路径优化算法及实施技术是中心控制式车载导航系统亟需解决的问题。
发明内容
基于以上分析，本发明设计了离线(offline)准动态备选路线集建立与存储，及在线(online)实时路径筛选与多路径发布的两阶段中心控制车载导航机制及算法。(见附图1)借助可靠性分析，通过对历史信息进行提炼，建立了以平均通行时间及畅通可靠度为双参数的准动态道路属性文件；基于该准动态道路属性文件，利用启发式加权的方法发明了部分重叠的备选路径集建立方法，该路集满足用户喜好约束及共同失效约束；根据在线动态信息，可从这些备选路径中实时筛选出多条可行路径用于诱导信息发布。该发明由于考虑了道路阻塞发生的可能性及备选路径共同失效(阻塞)的可能性，提高了基于历史信息的备选路径的合理性及在线有效性。同时通过离线备选路集计算，减少了在线路径搜索的工作量。本算法的特点是不必过多依赖动态信息，实时反应速度快，计算时间与路网规模及诱导车辆数呈线性关系。该发明不仅可减少出行延误风险，而且可减少群聚风险，有利于实现系统最优与用户最优的协调。
本发明的技术思路特征为1.双参数的道路单元准动态属性文件的建立。
2.考虑路径合理性约束及共同失效约束，利用启发式加权的方法离线建立备选路径集合。
3.改善A*的启发式函数提高备选路集建立的效率。
4.离线备选路集编码式存储及在线回溯。
5.在线动态路径筛选、补充搜索及多路径发布。
以下为本发明的技术思路特征及具体方案的详细说明。
1.第一阶段离线阶段(1)标定双参数的道路单元属性文件将一天划分为t个典型时段，t＞＝3；下面的操作是针对其中任何一个典型时段进行的，其它时段的操作方法相同；历史信息被处理与提炼成两种参数形式服务于导航算法一是各典型时段的道路单元平均通行时间，一是各典型时段道路单元的畅通可靠度。
道路单元一般包括路段和交叉口。利用现有技术将路网转化为弧权网络，即将路口各转向用虚拟路段表示，各转向延误时间即虚拟路段的通行时间。在交叉口拥挤不严重的路网，也可不考虑交叉口的延误，仅考虑路段通行时间。从而路网道路单元可仅指路段单元。
对每个道路单元进行各典型时段平均通行时间及畅通可靠度双参数的标定，其中建立道路单元平均通行时间，采用以下方法对于具有一个月以上交通流历史数据的道路单元，用统计方法计算道路单元i正常条件下(无事故、灾害等特殊事件发生)在某一时段内的平均通行时间，这个平均通行时间就是道路单元i的权重Wi；对于没有一个月以上的交通流历史数据的路段，可以路段长度除以路段设计速度作为道路单元i的权重Wi。
其中确定道路单元畅通可靠度要经过两个过程a.对道路单元做二元状态假设即将道路单元的状态分为两种畅通和阻塞；区分路段畅通和阻塞的界限是提前设定的路段单元行驶速度阈值，大于这个值则视为畅通，小于这个值则视为阻塞；而区分交叉口各转向畅通和阻塞的界限则是提前设定的交叉口延误阈值；小于这个值则视为畅通，大于这个值则视为阻塞，以上阈值可根据《公安部关于实施全国城市道路交通管理“畅通工程”意见》进行畅通标准的制定；b.确定道路单元的畅通可靠度，道路单元的畅通可靠度可以定义为在规定的时间段内道路单元畅通或不发生阻塞的概率；其确定方法如下
对道路单元采集3个月以上的交通流数据，采用下式计算道路单元i畅通可靠度ri的近似值 道路单元双参数标定的过程见附图2。
(2)搜索备选路径集理论上可将任意点对间所有的可选路径枚举出来，比较其通行时间、路径可靠度并比较各种可能路径组合的路集可靠度，从而确定最佳的方案。然而这种枚举法无疑计算量巨大。
事实上，根据系统可靠度理论，避免备选路径经过畅通可靠度较小的单元及避免在诸备选路径中出现重叠单元，尤其是可靠度较小的重叠单元，均可有效提高备选路径及备选路径集合的可靠度。因为重叠单元一旦阻塞，所有共用这个单元的路径都将阻塞。尽管当所有的备选路径没有相重叠的道路单元时，该备选路集的可靠度较大，但因绕行时间的限制，难以在一个起讫点对间找到足够条完全不相重叠的合理路径，为此，需建立部分单元重叠的备选路集。
为解决枚举法建立备选路集计算量过大的难题，本发明提出了一种有约束的多路径启发式算法，算法思路基于以下事实在最短路算法中，如果路段i具有较大的通行时间权重Wi，则它将有较大可能性不被包括在某起讫点对n的最短路径Pn，0中，如果设定Wi＝∞，那么路段i将永远不会出现在Pn，0中。
在本算法中，正常条件下平均通行时间最短路将作为第一条备选路径，进而将出现在第一条备选路径上的道路单元及路网内其它高风险单元加权，其中单元可靠度越低，加权幅度越大。加权后重新计算最短路，从而已在第一条备选路径中出现的道路单元尤其是畅通可靠度较低(高阻塞风险)的单元将有较大可能不再出现在第二条备选路径上。在算法中，加权过程主要是为了尽可能避免各备选路径在高阻塞风险单元上重叠，从而减少共同失效的可能性。若所得第二条路径满足合理路径约束，则作为备选路径保留，否则减小加权幅度，重新计算备选路径。重复类似加权及合理路径约束检验过程，并不断检验备选路集的可靠度及条数直到所得备选路集的可靠度或条数满足在线可选要求。
算法如下1)令Q为整个路网的总起讫点对数，对所有起讫点对，初始化其备选路集Sn＝φ，n表示Q中的第n个起讫点对，n＝1，2，3……Q；以各道路单元正常条件下的通行时间为路权，对所有点对用传统Dijkstra算法计算最短路Pn，1，进而计算其权重和为Ln，1，即为路径Pn，1的通行时间；将Pn，1存入第n个起讫点对的备选路集Sn，作为第一条备选路径；初始化所有起讫点对的备选路径条数Kn＝1；令n＝1，即对第一个起讫点对进行计算；2)对第n个起讫对，初始化迭代数m＝0；3)对路网上可靠度较低的道路单元(建议ri＜0.5-0.9的单元为可靠度较低的道路单元，日常较为拥挤的城市取下限，日常较为畅通的城市取上限)和Sn中已有路径上的每个道路单元增加权重Δwi，令新一轮道路单元权重Wi’为Wi’＝Wi+ΔWi＝Wi+ αm(1-ri)qW0(2)式中，Wi为单元平均通行时间路权，当m＝0时，q＝0，否则q＝1；α为松弛因子，0＜α＜1，α越大该道路单元被包括在新路径里的可能性越小，相反α越小该单元被包括在新路径里的可能性越大；W0为一较大正数，建议取W0＝1.5Ln，1～3Ln，1；4)令新一轮备选路径数Kn′＝Kn+1，新一轮迭代次数m′＝m+1，m＝m′，以Wi’为路权，用现有A*算法计算最短路Pn，Kn，Kn＝K’n，将路权恢复为Wi，重新计算Ln，Kn，Ln，Kn为Pn，Kn上的路权Wi之和；5)如果Pn，Kn违反了合理路径约束条件Ln，Kn＜βLn，1则Kn′＝Kn-1，转到3)；β为允许系数，一般与用户自身的意愿有关，β越大新路径用户绕行越长，相反β越小用户绕行越短，建议取1.0-1.5；否则将Pn，Kn存入Sn；6)如果N’＜Kn＜N，N为最大的备选路径数，N’为最小的备选路径条数，则返回3)；7)如果整个路网的起讫点对全部计算完则结束，否则返回步骤2)计算第n+1个起讫点对，直到所有Q个起讫点对都计算完结束；该算法首先对正常条件下的最短路上及路网其他高风险道路单元的权重加一很大的正值，进而计算新的最短路，当所得新的最短路路长超过绕行约束时，逐步减少增加的权重，从而在绕行约束条件下，有效的搜索到尽可能与已得到的备选路径中较高延误风险(低可靠度)单元重叠较少的可靠路径。同时尽量避开路网中其它高风险单元。在上述步骤中，函数αm(1-ri)qW0一方面可保证增加希望回避的单元的权重，从而减少了这些单元在新的备选路径中出现的可能性，另一方面，可确保随着迭代次数的增加，权重增加量减少，由此可保证部分原本希望回避的单元被备选路径所经过以满足绕行约束。该算法属于启发式算法，虽不一定得到最优解，可是它却可以更快地得到可接受的结果。
(3)编码存储备选路集尽管根据备选路径进行在线动态筛选实时反应性很好，但存储路网中所有点对的备选路径集合无疑需要巨大的存储空间，为此本发明利用现有路径编码技术进行备选路径存储。其中对于最短路，本发明对每个起讫点对间的最短路，假设起点为s，终点为t，中间节点为m1，m2，…mn，采用如下编码记录该条路<终点编号t，紧邻起点的下一节点编号m1，最短路长>
对于非最短路的其他备选路径，则不能用此编码形式，可采用现有技术进行路径全信息存储。但因日常交通量较大的起讫点对才更有可能出现群聚现象及导致高峰计算延时。为此，可仅对日常交通量较大的重要起讫点对进行备选路径计算及存储。在现实也仅对日常交通量较大的重要起讫点对进行多路径信息发布。而对其它起讫点对仅需进行单路径信息发布。
2.第二阶段在线阶段(1)备选路径在线回溯利用现有路径回溯方法对路径进行在线回溯，对于备选路径中的最短路，根据用户的需求，先找到起终点对，即先找到起点s，然后在所有该起点的编码表中找到终点t，随后由该编码找到紧邻起点的下一节点m1，进而将m1作为新的起点，在m1的编码表中找到终点t的编码，然后找到紧邻新起点m1的第二个下一个节点m2，再以m2为新的起点，依次类推，直到下一个节点为终点停止，将这些节点依次记录便得到了最短路；对于备选路径中的非最短路，则按储存的所有节点编号按从起点到终点的顺序回溯。
(2)在线动态路径筛选、补充搜索及多路径发布在线时可根据动态交通信息进行路径筛选，即删去备选路径中发生阻塞延误的路径，进而将剩余备选路径对各导航车辆进行随机路径发布，当在线没有可用的备选路径或没有足够数量的可用备选路径用于避免群聚现象时，可根据实时交通信息重新利用建立备选路径集算法重新搜寻路径在线发布，算法结束。
图1算法总体流程2标定双参数道路属性文件流程3建立备选路径算法流程4无绕行约束条件下的备选路径图5有绕行约束但不考虑单元可靠度条件下的备选路径图6有绕行约束同时考虑单元可靠度条件下的备选路径图7利用欧几里德距离除以路网最大速度作为A*启发式函数估计值的路径搜索范围图8利用正常条件下最短通行时间作为A*启发式函数估计值的路径搜索范围图9搜索时间与结点数关系图具体实施方式
本部分只对算法的第一阶段进行了实施，实施方法是在虚拟的网络和条件下进行了试验，首先，对一个有36个结点和60个路段的小网络在三种条件下进行在出行起点的有绕行约束的可靠路径搜索，利用该实验结果可显示发明的合理性，进而利用有2800个结点的大路网的试验结果显示该算法的搜索效率。结点用圆圈代表，结点号标于圈内。
小网络如附图4到附图6所示，分别表示1)没考虑绕行约束；2)考虑绕行约束，但没有考虑单元可靠度；3)同时考虑绕行约束及单元可靠度三种情况。实施步骤如下步骤一，标定道路双参数属性文件由于实施过程在虚拟的路网下进行，所以对道路双参数属性文件的标定中采用随机赋值的方法对道路单元的双参数进行赋值；具体方法为对道路单元在速度范围30-60之间随机的分配速度，然后根据坐标计算道路单元长度，用长度除以随机分配的速度得到道路单元的平均通行时间；最后对道路单元的可靠度在0.7-0.99的范围内随机分配道路单元的可靠度，用来分析算法的有效性；步骤二，搜索备选路径集利用上述建立备选路径集算法对路网进行备选路径搜索，其中为松弛因子α取值0.5，允许系数β取值1.2，较大正数W0＝1.5Ln，1，最大的备选路径数N和最小的备选路径条数N’分别取5和3，这里将ri＜0.9视为高风险道路单元，具体实施方法见上述算法描述；步骤三，各选路集的编码存储按照上述编码存储方法对备选路径进行编码存储，并在图中标示出来，见附图4-6；算法实施后结果说明最终算法第一阶段实施后的效果见附图4-8，正常条件下的平均速度(公里/小时)和可靠度标在相关路段的旁边。
起点和终点用黑色的矩形表示，起点号码为24，终点号码为35。第一条备选路径(平均通行时间最短路)用黑色表示，第二条备选路径用绿色表示，第三条备选路径用红色表示。
在路段之间失效后相互独立的假设下，路径的可靠度就是所有该路径中的路段的可靠度之积，该积可以用于评价一个路径的可靠程度。表1为三种情况下的备选路集属性信息。
由附图可以看出，尽管图6中备选路集中重叠单元比图4及图5多，但其备选路集可靠度却高于图4及图5，原因在于其在构建备选路集时有效地规避了高阻塞风险的单元。
为检验改善A*算法启发式函数后的备选路径计算算法有效性，在2800个节点的路网上进行了试验，在用Dijkstra算法计算出所有点对间正常条件下通行时间最短路后，随机抽取一点对进行第二条备选线路的计算。附图7及附图8分别是利用欧几里德距离除以路网最大速度与利用正常条件下最短通行时间作为A*启发式函数估计值的路径搜索范围情况，图中黑圈表现的是搜索过程中扩展的点，前者扩展点数612，后者扩展点数81，由此可见，利用正常条件下最短通行时间作为A*启发式函数估计值搜索效率大大提高。
根据对不同规模方格路网在内存为64M，CPU800M的笔记本上分别进行1000次的随机计算分析，第二条备选路径平均通过1～2次迭代可以得到，第三条备选路径平均通过3～4次迭代可以得到。总离线计算时间相比基于欧几里德距离估计的有约束A*算法总计算时间缩短平均缩短66％。在线计算时间则仅与单位时间内的请求导航车辆数及路网规模呈线性增长关系。附图9为不同规模路网下两阶段动态多路径寻优策略在线计算时间与完全在线动态A*算法路径寻优的效率比较。
表1三种情况下的备选路集属性信息
权利要求
1.一种中心控制式车载导航系统两阶段多路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤第一阶段离线阶段(1)标定双参数的道路单元属性文件将一天划分为t个典型时段，t＞＝3；下面的操作是针对其中任何一个典型时段进行的，其它时段的操作方法相同；历史信息被处理与提炼成两种参数形式服务于导航算法一是各典型时段的道路单元平均通行时间，一是各典型时段道路单元的畅通可靠度；道路单元一般包括路段和交叉口；利用现有技术将路网转化为弧权网络，即将路口各转向用虚拟路段表示，各转向延误时间即虚拟路段的通行时间；在交叉口拥挤不严重的路网，也可不考虑交叉口的延误，仅考虑路段通行时间；从而路网道路单元可仅指路段单元；对每个道路单元进行各典型时段平均通行时间及畅通可靠度双参数的标定，其中建立道路单元平均通行时间，采用以下方法对于具有一个月以上交通流历史数据的道路单元，用统计方法计算道路单元i在畅通条件下某一时段内的平均通行时间，这个平均通行时间就是道路单元i的权重wi；对于没有一个月以上的交通流历史数据的路段，可以路段长度除以路段设计速度作为道路单元i的权重wi；其中确定道路单元畅通可靠度要经过两个过程a.对道路单元做二元状态假设即将道路单元的状态分为两种畅通和阻塞；区分路段畅通和阻塞的界限是提前设定的路段单元行驶速度阈值，大于这个值则视为畅通，小于这个值则视为阻塞；而区分交叉口各转向畅通和阻塞的界限则是提前设定的交叉口延误阈值；小于这个值则视为畅通，大于这个值则视为阻塞；以上阈值可根据交通部畅通工程标准制定；b.确定道路单元的畅通可靠度，道路单元的畅通可靠度可以定义为在规定的时间段内道路单元畅通或不发生阻塞的概率；其确定方法如下对道路单元采集3个月以上的交通流数据，采用下式计算道路单元i畅通可靠度ri的近似值 (2)建立备选路径集1)令Q为整个路网的总起讫点对数，对所有起讫点对，初始化其备选路集Sn＝φ，n表示Q中的第n个起讫点对，n＝1，2，3……Q；以各道路单元正常条件下的通行时间为路权，对所有点对用传统Dijkstra算法计算最短路Pn，1，进而计算其权重和为Ln，1，即为路径Pn，1的通行时间；将Pn，1存入第n个起讫点对的备选路集Sn，作为第一条备选路径；初始化所有起讫点对的备选路径条数Kn＝1；令n＝1，即对第一个起讫点对进行计算；2)对第n个起讫对，初始化迭代数m＝0；3)对路网上可靠度较低的道路单元，建议取ri＜0.5-0.9，和Sn中已有路径上的每个道路单元增加权重Δwi，令新一轮道路单元权重wi’为wi’＝wi+Δwi＝wi+αm(1-ri)qW0(2)式中，wi为单元平均通行时间路权，当m＝0时，q＝0，否则q＝1；α为松弛因子，0＜α＜1，α越大该道路单元被包括在新路径里的可能性越小，相反α越小该单元被包括在新路径里的可能性越大；W0为一较大正数，建议取W0＝1.5Ln，1～3Ln，1；4)令新一轮备选路径数Kn′＝Kn+1，新一轮迭代次数m′＝m+1，m＝m′，以wi’为路权，用现有A*算法计算最短路Pn，Kn，Kn＝K’n，将路权恢复为wi，重新计算Ln，Kn，Ln，Kn为Pn，Kn上的路权wi之和；5)如果Pn，Kn违反了合理路径约束条件Ln，Kn＜βLn，1则Kn′＝Kn-1，转到3)；β为允许系数，一般与用户自身的意愿有关，β越大新路径用户绕行越长，相反β越小用户绕行越短，建议取1.0-1.5；否则将Pn，Kn存入Sn；6)如果N’＜Kn＜N，N为最大的备选路径数，N’为最小的备选路径条数，则返回3)；7)如果整个路网的起讫点对全部计算完则结束，否则返回步骤2)计算第n+1个起讫点对，直到所有Q个起讫点对都计算完结束；(3)离线编码存储备选路集其中对于备选路集中的最短路，本发明对每个起讫点对间的最短路，假设起点为s，终点为t，中间节点为m1，m2，…mn，采用如下编码记录该条路<终点编号t，紧邻起点的下一节点编号m1，最短路长>对于非最短路的其他备选路径，则不能用此编码形式，可采用现有技术进行路径全信息存储；第二阶段在线阶段(2.1)备选路径在线回溯利用现有路径回溯方法对路径进行在线回溯，对于备选路径中的最短路，根据用户的需求，先找到起终点对，即先找到起点s，然后在所有该起点的编码表中找到终点t，随后由该编码找到紧邻起点的下一节点m1，进而将m1作为新的起点，在m1的编码表中找到终点t的编码，然后找到紧邻新起点m1的第二个下一个节点m2，再以m2为新的起点，依次类推，直到下一个节点为终点停止，将这些节点依次记录便得到了最短路；对于备选路径中的非最短路，则按储存的所有节点编号按从起点到终点的顺序回溯；(2.2)在线动态路径筛选、补充搜索及多路径发布在线时可根据动态交通信息进行路径筛选，即删去备选路径中发生阻塞延误的路径，进而将剩余备选路径对各导航车辆进行随机路径发布，当在线没有可用的备选路径或没有足够数量的可用备选路径用于避免群聚现象时，可根据实时交通信息重新利用建立备选路径集算法重新搜寻路径在线发布，算法结束。
2.根据权利要求1所述的中心控制式车载导航系统两阶段多路径优化方法，其特征在于在第一阶段离线阶段中标定双参数的道路单元属性文件中确定道路单元的畅通可靠度，当不具有3个月以上的交通流数据时，采用以下的函数形式近似估算道路单元的畅通可靠度 式中，ri——道路单元i的畅通可靠度；vi/ci——定义为道路单元i的饱和度，其中vi为通过道路单元i的流量，可通过短期内交通流数据得到，ci为单元i的通行能力，根据道路类型和等级不同而不同，是一个定值，可通过文献查得； β，γ——回归待定系数；c——常数项。
全文摘要
本发明属载导航系统路线优化领域。目前动态多路径优选存在高精度实时信息的获取、路径计算实时性、有约束多路径计算问题。本发明包括以下步骤建立双参数的道路单元准动态属性文件；考虑路径合理性约束及共同失效约束，利用启发式加权的方法离线建立备选路径集合；改善A＊的启发式函数提高备选路集建立的效率，该路集满足用户喜好约束及共同失效约束；离线备选路集编码式存储及在线回溯；在线动态路径筛选、补充搜索及多路径发布。该发明提高了基于历史信息的备选路径的合理性及在线有效性，减少了在线路径搜索的工作量，有利于实现系统最优与用户最优的协调。
文档编号G01C21/34GK1734238SQ200510102498
公开日2006年2月15日 申请日期2005年9月15日 优先权日2005年9月15日
发明者陈艳艳 申请人:北京工业大学