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申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明公开了一种考虑实时事故风险的导航路径优化方法，包括：1、建立模型应用的基本场景；2、通过GPS接收器，统计一周期内各种类型的风险行为所对应的车辆数；3、构建本周期内道路事故风险量化模型；4、构建动态路径优化模型；5、进入下一周期，并重复前述步骤。本发明能够通过实时收集的相应的数据，实时更新道路事故风险指数与拥堵指数，从而更新各路段通行权重，并更新路径优化模型，导航系统根据更新模型，减少拥堵路段的行驶距离，保证车辆行驶的安全性，并能优化车辆行驶路径。

主权项：1.一种考虑实时事故风险的导航路径优化方法，其特征在于，是应用于包含网联车和人驾车的道路混合行驶环境中，并按如下步骤进行；步骤1、建立基本场景；步骤1.1、构建路网G＝V,L，其中，V表示交叉口节点集合，且V＝{V1,V2,…,Vi,…,Vj,…,Vn}，Vi表示第i个交叉口节点，Vj表示第j个交叉口节点，n表示交叉口节点的总数，L表示交叉口之间的道路集合，且L＝{lij|i,j＝1,2,…,n；i≠j}，lij表示Vi与Vj之间的道路，若Vi与Vj之间有道路，则令lij＝1；若Vi与Vj之间没有道路，则令lij＝0；步骤1.2、以路网G＝V,L的外接矩形的任一顶点为原点，以经过原点的一条直角边为X轴，以经过原点的另一条直角边为Y轴，从而构建XOY坐标系；步骤2、定义危险驾驶行为类型包括：风险车速、急变道、三种等级的急变速、危险跟驰、混合风险并依次进行编号；其中，任意一种危险驾驶行为类型记为第n种风险类型；混合风险是指具有风险车速、急变道、急变速、危险跟驰中两种及以上的危险驾驶行为；令t时刻道路lij上第n种风险类型的车辆数为步骤2.1、根据式1计算t时刻道路lij上所有车辆速度的标准偏差σijt； 式1中，表示t时刻道路lij上第k辆车的速度，表示t时刻道路lij上所有车辆的平均速度，nijt表示t时刻道路lij上的所有车辆数；步骤2.2、根据式2计算t时刻道路lij上风险车速类型的车辆数 步骤2.3、通过式3计算t时刻道路lij上急变道类型的车辆数 式3中，表示t时刻道路lij上第k辆车的变道转向角，θγ表示风险转向角阈值；步骤2.4、利用式4计算t时刻道路lij上第k辆车与其前车处于跟驰状态时发生碰撞所需时间 式4中，表示t时刻道路lij上第k辆车的前车车头位置，表示t时刻道路lij上第k辆车的车头位置，E′k表示t时刻道路lij上第k辆车的前车车身长度，表示t时刻道路lij上第k辆车前车的速度；步骤2.5、通过式5计算t时刻道路lij上危险跟驰类型的车辆数 式5中，Td为危险碰撞时间阈值；步骤3、构建t时刻道路lij的事故风险量化模型；步骤3.1、根据式6计算t时刻道路lij的车流密度ρijt； 式5中，dij表示道路lij的长度；步骤3.2、根据式7计算t时刻道路lij的风险量化指数Fijt； 式7中，βn表示第n种风险类型的权重系数，qij表示道路lij的道路质量系数；步骤4、构建动态路径优化模型：步骤4.1、通过式8确定t时刻道路lij的拥堵系数rijt； 步骤4.2、通过式9计算t时刻道路lij的决策权重系数ωijt； 步骤4.3、通过式10计算t时刻道路lij的动态通行权重Wijt；Wijt＝1+Fijtωijt10步骤4.4、通过式11构建动态路径优化模型的目标函数： 式11表示导航车辆经过所有路段的事故风险最小化，其中，xij表示导航车辆是否经过道路lij，当xij＝1时，表示导航车辆经过道路lij，当xij＝0时，表示导航车辆不经过道路lij；步骤4.5、通过式12-式16构建动态路径优化模型的约束条件： 式12-式16中，xsj表示导航车辆是否经过从起点交叉口Vs到其任意相邻的第j个交叉口Vj的道路，xjt表示导航车辆是否经过任意第j个交叉口节点Vj到其终点交叉口Vt的道路，xji表示导航车辆是否经过从任意第i个交叉口节点Vi到其任意相邻的第j个交叉口节点Vj的路段；步骤5、利用求解器对导航车辆的动态路径优化模型进行求解，使导航车辆从起点交叉口Vs到终点交叉口Vt经过的所有道路的动态通行权重之和最小，从而得到最优全局路径并反馈给导航车辆，以实现导航路径的优化。

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百度查询： 合肥工业大学 一种考虑实时事故风险的导航路径优化方法