一种用于公路养护车的路径规划方法及系统与流程

本发明涉及人工智能，特别是一种用于公路养护车的路径规划方法及系统。

背景技术：

1、公路养护的智能化转型是现代交通管理的核心议题，近年来，随着物联网i ot技术和5g通讯的迅猛发展，多模态数据采集与分析已成为可能，为公路养护车的高效运行提供了数据基础，5g网络的低延迟和高带宽特性，确保了实时数据传输的可靠性，而多模态传感器的应用，如高清摄像头、li dar、gps、i mu以及各类环境监测传感器，全面捕捉了路况、交通流、车辆状态等多元信息，为精细化管理奠定了坚实基石，数据融合技术的进步，使得来自不同传感器的数据能够被有效集成，形成统一的态势感知，进一步推动了智能决策系统的完善。

2、然而，尽管现有技术在数据采集与传输层面取得了显著进展，但路径规划算法的局限性仍然制约着公路养护效率的全面提升，传统路径规划算法，如di jkstra和ai算法，虽在静态环境下表现良好，却难以应对复杂的动态路况和多变的养护需求，它们往往忽视了数据的多模态特性，导致路径规划不够精准，无法充分利用实时信息调整最优路径，此外，缺乏高效的实时路径调整机制，使得养护车在面对突发状况时反应迟缓，影响了作业的连贯性和安全性，因此，亟需一种能够快速处理多模态数据、具备实时优化能力和高度适应性的新型路径规划方法，以显著提升公路养护的智能化水平和作业效率。

技术实现思路

1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明提供了一种用于公路养护车的路径规划方法及系统解决公路养护车路径规划中的数据融合、动态优化和智能化决策问题。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

4、第一方面，本发明实施例提供了一种用于公路养护车的路径规划方法，其包括，通过传感器和5g网络收集公路养护车的多模态数据并上传云端数据中心，进行多模态数据融合；基于融合后的多模态数据，利用量子优化算法，快速计算出最优路径集合；在计算出最优路径的基础上，利用cadpoa算法进行实时路径预测和调整并利用5g网络上传至云端数据中心；公路养护车根据云端数据中心下发的最优路径指令，自行规划行驶路线，执行维护任务；对于在路上执行任务的公路养护车，云端数据中心将持续接收反馈数据；完成任务后，云端数据中心将汇总公路养护车作业数据并进行深入分析。

5、作为本发明所述用于公路养护车的路径规划方法的一种优选方案，其中：所述通过传感器和5g网络收集公路养护车的多模态数据并上传云端数据中心，进行多模态数据融合，具体步骤为，

6、公路养护车通过多模态传感器实时收集多模态数据；

7、将多模态数据进行预处理；

8、把预处理后的多模态数据通过5g网络实时上传至云端数据中心；

9、采用ebffa算法对预处理后的数据集进行融合。

10、作为本发明所述用于公路养护车的路径规划方法的一种优选方案，其中：所述，基于融合后的多模态数据，利用量子优化算法，快速计算出最优路径集合，具体步骤为，

11、基于融合后的多模态数据，运用qemooa算法，在时间t下计算最优路径。作为本发明所述用于公路养护车的路径规划方法的一种优选方案，其中：所述，在计算出最优路径的基础上，利用cadpoa算法进行实时路径预测和调整并利用5g网络上传至云端数据中心，具体步骤为，

12、基于最优路径，使用cadpoa算法进行实时路径调整和预测；

13、将调整和预测后的实时路径通过5g网络上传至云端数据中心。

14、作为本发明所述用于公路养护车的路径规划方法的一种优选方案，其中：所述，公路养护车根据云端数据中心下发的最优路径指令，自行规划行驶路线，执行维护任务，具体步骤为，

15、公路养护车接收到云端数据中心下发的最优路径指令后，先解析指令，包括养护车需要执行的维护任务详情、预计的行驶路线、沿途的维护需求点、预计的到达时间，以及安全提示和预警信息；

16、基于解析的指令，公路养护车的车载导航将自动规划行驶路线；

17、并生成一个详细的行驶计划，包括出发时间、预计到达时间、转弯点、减速区、加速区和维护点的停留时间；

18、养护车根据规划好的路线执行维护任务，车载软件监控车辆的实时状态。

19、作为本发明所述用于公路养护车的路径规划方法的一种优选方案，其中：所述，对于在路上执行任务的公路养护车，云端数据中心将持续接收反馈数据，具体步骤为，

20、云端数据中心实时分析在路上执行任务的公路养护车上传的数据；

21、动态调整路径规划并对其性能做出评估，包括行程时间、燃料效率、安全性指标、路径偏离度、任务完成率；

22、当实际行程时间超过预期时间的10％，触发路径重规划；

23、当燃料效率低于每升汽油行驶12公里时，调整速度；

24、当安全性指标恶化时，应采取预防措施。

25、作为本发明所述用于公路养护车的路径规划方法的一种优选方案，其中：所述，完成任务后，云端数据中心将汇总公路养护车作业数据并进行深入分析，具体步骤为，

26、公路养护车任务完成后，云端数据中心汇总所有公路养护车的作业数据，包括车辆状态、作业效率、环境因素、路况信息、作业路径、安全指标、任务完成率；

27、将汇总的数据进行预处理；

28、构建分析框架，针对不同的性能指标进行深度分析；

29、利用时间序列模型识别不同时间段的效率，并通过方差分析检验不同作业类型之间平均效率；

30、计算单位成本带来的收益，比较不同作业类型和车辆的成本效益；

31、使用地理信息g i s工具比较实际与规划路径的地理坐标，并通过交叉引用实时路况数据，分析交通状况、天气变化；

32、利用决策树模型，预测未来路况下的最佳路径，和使用移动平均，识别安全指标随时间变化的趋势；

33、通过统计测试识别异常的安全事件，最后使用kap l an-me i er生存曲线估计维护效果的持续时间。

34、第二方面，本发明提供了一种用于公路养护车的路径规划系统，包括，数据采集模块、融合模块、路径计算模块、预测调整模块、执行反馈模块、分析优化模块；所述数据采集模块用于通过传感器和5g网络收集公路养护车的多模态数据并上传云端数据中心，进行多模态数据融合；所述融合模块用于基于融合后的多模态数据，利用量子优化算法，快速计算出最优路径集合；所述路径计算模块用于在计算出最优路径的基础上，利用cadpoa算法进行实时路径预测和调整并利用5g网络上传至云端数据中心；所述预测调整模块用于公路养护车根据云端数据中心下发的最优路径指令，自行规划行驶路线，执行维护任务；所述执行反馈模块用于对于在路上执行任务的公路养护车，云端数据中心将持续接收反馈数据；所述分析优化模块用于完成任务后，云端数据中心将汇总公路养护车作业数据并进行深入分析。

35、第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的用于公路养护车的路径规划方法的任一步骤。

36、第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的用于公路养护车的路径规划方法的任一步骤。

37、本发明有益效果为：本发明通过集成多模态传感器与5g网络，实现了养护车周围环境的全方位实时监测，为路径规划提供了详实数据，利用量子优化算法，该方法能在多目标约束下快速计算出最优路径集合，显著减少了养护作业的行驶时间和燃料消耗，同时提升了安全性，借助cadpoa算法，路径规划具备了实时调整与预测的能力，确保养护车面对突发状况时仍能保持高效作业，养护车根据云端数据中心下发的最优路径指令，自动化执行维护任务，提升了作业的标准化与安全性，整个系统通过持续接收反馈数据，动态调整路径规划，保证了养护工作的连续性和高质量。