一种基于最佳油耗的车载导航方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于最佳油耗的车载导航方法，属于智能交通技术领域。在该方法中采用了后台数据中心、车载导航仪以及路侧设备；所述车载导航仪通过实时地与后台数据中心进行通信为用户提供导航信息；所述后台数据中心包含有整个路网的静态信息，并能够与路侧系统进行通信，获取动态路网信息；该方法包括：节能路径规划，节能驾驶辅助，历史数据分析；所述的节能路径规划是指根据用户的出行目的地自动检索出所有可行的路线，并通过相应的算法结合交通环境找到其中油耗最少的路线；所述的节能驾驶辅助是指通过对当前交通状况的分析，为用户提供实时驾驶建议。本发明提供的方法能够为用户提供包括耗油量最少路径在内的多种导航方法，为用户提供实时驾驶建议，同时还能够通过分析历史数据整合路网油耗信息，为交管部门提供建议。
【专利说明】
一种基于最佳油耗的车载导航方法
技术领域
[0001] 本发明属于智能交通技术领域，涉及一种基于最佳油耗的车载导航方法。
【背景技术】
[0002] 随着全球汽车数量的不断增长，公路交通呈现出车流密集化和驾驶员非职业化的 特点，如何有效引导交通，为驾驶人员提供合理经济的驾驶路线具有很重要的意义，而通过 对当前应用比较广泛的一些导航系统调研发现，它们大多是基于最短路径的方法为用户提 供导航服务，这种导航系统操作简单，能够快速的为用户选择行程路线，具有较强的实用 性，但随着交通环境的越来越复杂，往往最短的路径并非最经济的路径。
【发明内容】
[0003] 有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于最佳油耗的车载导航方法，能够为用 户提供包括耗油量最少路径在内的多种导航方法，为用户提供实时驾驶建议，同时还能够 通过分析历史数据整合路网油耗信息，为交管部门提供建议。
[0004] 为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
[0005] -种基于最佳油耗的车载导航方法，在该方法中采用了后台数据中心、车载导航 仪以及路侧设备;所述车载导航仪通过实时地与后台数据中心进行通信为用户提供导航信 息;所述后台数据中心包含有整个路网的静态信息，如路段距离、道路等级等，并能够与路 侧系统进行通?目，获取动态路网?目息；
[0006] 该方法包括:节能路径规划，节能驾驶辅助，历史数据分析;所述的节能路径规划 是指根据用户的出行目的地自动检索出所有可行的路线，并通过相应的算法结合交通环境 找到其中油耗最少的路线;所述的节能驾驶辅助是指通过对当前交通状况的分析，为用户 提供实时驾驶建议;所述历史数据分析能够整合路网油耗信息，为交管部门提供建议。
[0007] 进一步，本方法在为用户提供节能路径规划的同时，还包括为用户提供常规的时 间最短、距离最短等路径，用户在使用此功能服务时，需要提供自己的出行出发地、目的地 等信息，后台数据中心根据用户的出行信息结合交通环境信息，通过计算分析为用户提供 出行路线，包括油耗最少、时间最短以及路径最短三条路径，用户根据自己的需求进行选 择;所述的最佳油耗、最短时间以及最短路径二条路线是米用IP路由算法得到的。
[0008] 进一步，在该方法中，后台数据中心根据以下方法进行路径规划:将整个路网分成 若干个路段，每条路段可以由两个相邻结点唯一确定;其中对于任意两点之间的最佳油耗 的获取是先构建静态路网油耗模型，即只考虑道路等级、路段距离等静态信息结合每类车 型的理论油耗，求出每类车型在各个路段行驶的理论油耗，并以路段油耗作为"代价"，通过 洪泛法使每个结点都能获取全路网的油耗信息，当两结点间的动态信息发生改变导致路段 油耗变化时，只需局部更新与这两个结点相邻结点的油耗信息表，当确定用户的车型、出发 地和目的地后，即可为用户提供所有可行路线的预测油耗，并选取油耗最少的路线作为最 佳油耗路线；同理，最少时间路线是以时间作为"代价"，构造全路网的时间信息，通过计算 所有可行路线的总行程时间，选取最短时间路线；最短距离是以距离作为"代价"构造全路 网的距离信息，通过计算所有可行路线的总距离，选取最短距离路线。
[0009] 进一步，所述节能驾驶辅助包括节能驾驶建议和节能驾驶评分两部分，其中节能 驾驶建议主要是通过对当前车辆所处的交通环境进行分析，为用户提供节能的驾驶建议， 包括在当前车流量以及道路等级下经济车速应为多少等;节能驾驶评分是通过对同特征导 航用户的节能进行评分，对于节能得分高的用户给予一点的奖励，以此来激励用户;具体包 括:用户当前所处的位置可以由GPS定位得到，通过监测该位置所在路段的道路等级和行车 的平均速度结合天气状况，计算出最经济的驾驶速度，并依据驾驶速度得到合适的档位通 过车载导航仪反馈给用户;所述的最经济的驾驶速度是在考虑外界交通环境的情况下所能 接受的油耗最少的速度，当用户的行车速度在此范围内，车载导航仪会显示相应的图标，当 车速超出该范围，则提醒用户；当用户的行程结束后，系统会根据历史导航数据为用户进行 打分并进行排名，依据排名情况对用户给予一定的虚拟奖励;所述的历史导航数据，是指出 行特征相同的历史行车数据。
[0010] 进一步，所述历史数据分析用于实现为交管部门服务;通过对路网历史油耗数据 进行分析，主要分为横向对比分析以及纵向对比分析，使交通部门能够及时了解路网油耗 的整体分布;所述的横向对比分析是比较不同路段的油耗水平，对于一些油耗特别大的路 段，交管部门在今后的交通建设方面需要加大投资，比如道路整修、新增缓解路线等;而纵 向对比分析是对同一路段不同时间段的油耗水平进行分析，通过这种分析，交管部门就可 以实时的发布交通广播，建议用户的出行时间，避免高耗能行车。
[0011] 本发明的有益效果在于:本发明提供的方法能够为用户提供包括耗油量最少路径 在内的多种导航方法，为用户提供实时驾驶建议，同时还能够通过分析历史数据整合路网 油耗信息，为交管部门提供建议。
【附图说明】
[0012] 为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行 说明：
[0013] 图1为本发明的系统结构框图；
[0014] 图2为洪泛法示意图；
[0015] 图3为静态路网油耗分布示意图；
[0016] 图4为更新后的路网油耗分布示意图；
[0017]图5为节能驾驶建议反馈流程图；
[0018]图6为路网油耗水平等级示意图。
【具体实施方式】
[0019]下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。
[0020]图1为本发明的系统结构框图，本发明系统主要包括后台数据中心，车载导航仪以 及路侧设备；所述的车载导航仪是通过不断与后台数据中心进行通信为用户提供导航信 息;所述的后台数据中心包含有整个路网的静态信息，如路段距离、道路等级;此外，后台数 据中心还可以与路侧系统进行通信，获取动态路网信息，如车流量、天气状况等。该系统具 有三项主要功能:节能路径规划，节能驾驶辅助，历史数据分析;所述的节能路径导航功能 能够根据用户的出行目的地自动检索出所有可行的路线，并通过相应的算法结合交通环境 找到其中路径最短、时间最短以及油耗最少的三条路线，用户根据自己的需求进行选择;所 述的节能驾驶辅助功能可以通过对当前交通状况的分析，为用户提供实时驾驶建议;所述 的历史数据分析，能够整合路网油耗信息，为交管部门提供建议。
[0021 ]在本实施例中，本发明的技术方案具体包括：
[0022] 1、节能路径规划
[0023]节能路径规划是针对用户的功能，考虑到用户需求并不完全一样，本发明在为用 户提供节能路径规划的同时，也为用户提供常规的时间最短、距离最短等路径，用户在使用 此功能服务时，需要提供自己的出行出发地、目的地等信息，后台数据中心根据用户的出行 信息结合交通环境信息，通过计算分析为用户提供出行路线，包括油耗最少、时间最短以及 路径最短三条路径;所述的最佳油耗、最短时间以及最短路径三条路线是采用IP路由算法 得到的。具体的分析思路是:将整个路网分成若干个路段，每条路段可以由两个相邻结点唯 一确定。其中对于任意两点之间的最佳油耗的获取是先构建静态路网油耗模型，即只考虑 道路等级、路段距离等静态信息结合每类车型的理论油耗，求出每类车型在各个路段行驶 的理论油耗，并以路段油耗作为"代价"，通过洪泛法使每个结点都能获取全路网的油耗信 息，当两结点间的动态信息发生改变导致路段油耗变化时，只需局部更新与这两个结点相 邻结点的油耗信息表，当确定用户的车型、出发地和目的地后，即可为用户提供所有可行路 线的预测油耗，并选取油耗最少的路线作为最佳油耗路线；同理，最少时间路线是以时间作 为"代价"，构造全路网的时间信息，通过计算所有可行路线的总行程时间，选取最短时间路 线；最短距离是以距离作为"代价"构造全路网的距离信息，通过计算所有可行路线的总距 离，选取最短距离路线。
[0024] 在本实施例中，以油耗最佳路径规划为例对模型进行说明：
[0025] 1)车型分类
[0026]不同品牌型号的车辆，相互之间油耗水平存在很大的差异，为了更加客观、合理的 为用户提供导航服务，应当区分对待不同型号的车辆，考虑到现有的汽车型号较多，本发明 采用的是K-means聚类法，综合考虑车辆的整备质量、风阻系数以及理论油耗量进行分类： [0027]所有车辆都可以以点的形式反映在一个三维空间内，这三个维度分别代表车辆的 整备质量、风阻系数以及理论油耗量，即每辆车都有唯一的坐标点与之对应，从这些代表车 辆类型的点中随机选取k个点作为初始聚类质心点，分别记为 μL，μ2. . .ykER3，k是事先给定 的车辆类型数，对于每一辆车所代表的特征点，利用式（1)，计算其与初始聚类质心点的欧 式距离来判断它应该属于的车辆类型。
[0029]当判断一个车辆所属的类别后，对于每种车辆类型j，需要利用式(2)，重新计算质 心。
[0031]其中，c(i)代表i车特征点与k个车辆类型中距离最近的那个类，c(i)的值是1到k中 的一个。质心μ」代表对属于同一个类型车辆特征中心点的猜测。
[0032] 2)路网信息处理
[0033] 2-1)路段距离
[0034] 整个城市的交通道路构成了一个路网，路网中有若干节点，对于节点的设置需要 满足:两节点之间的道路距离尽可能减少，这样使得后续算法更加精确，但若节点过多也会 导致算法的复杂度增加，故本发明是将岔路口设置为节点。所述的路段距离指的是相邻两 个节点之间的距离。
[0035] 2-2)道路等级
[0036] 对于道路等级的划分，本发明是根据国家《城市规划定额指标暂行规定》的有关说 明，将道路划分为四级，如表1所示：
[0037] 表1:道路四级划分表
[0039] 2-3)交通流量
[0040]交通流量是指在选定时间段内通过道路某一地点、某一断面或某一车道的交通实 体数，从车流量的大小可以判定交通的拥挤状况，但考虑到城市交通道路等级差异很大，为 了更加客观的反映当前交通的通畅程度，本发明是通过计算当前每个路段上所有车辆的平 均速度来评估的。
[0041 ] 3)构造静态路网油耗信息路由表(以类型k车辆为例）
[0042]所述的静态路网油耗信息路由表是在理想环境下各路段车辆行驶油耗，即在不出 现一些突发的交通情况和自然灾害，车辆按设计车速行驶时的百公里油耗。通过构建静态 路网油耗信息路由表，可以使路网中每一个节点都包含有整个路网的油耗路由信息。本发 明采用的是计算机网络中常用的路由选择算法一一洪泛法。
[0043]洪泛法的基本思路：由源节点将数据发送给所有的相邻节点，相邻节点接收到数 据后继续转发给相邻节点，直到所有节点都接收到这个数据位置。为了限制分组传播次数， 需要附加两个规则：
[0044] a.若节点B收至ijA的数据，则B将不再把数据传给A。
[0045] b.每个节点只转发一次相同的数据给相邻节点。
[0046] 具体实现方法:源节点发送的每个数据都有一个ID序号，初始值为0,每次转发之 后序号加1，中转节点存储这些序号。例如BWC收到A发出的数据，且转发了3次，则它的记录 以下信息:C A 3;若B从Η节点收到A的数据且只转发了两次，则更新路由表:D A 2,如图2所 不。
[0047] 根据洪泛法的基本思路，在一个城市中，选取适当的地点作为网络拓扑图的节点 (可以是公交站点、岔路口等），将序号ID改为每条路段的权值也即理论百公里油耗。路由表 也相应的变为:上一个节点起始节点道路等级系数总油耗。所述的各路段理论油耗是由各 类型车辆的理论百公里油耗信息结合路段距离以及道路等级计算得到的。
[0048]所述的车辆理论百公里油耗是指k种类型的车辆在不同等级的道路上行驶的理论 百公里油耗，可以通过统计同类型的车辆在每种道路等级设计速度范围内的理论油耗得 到，如表2所示：
[0049] 表2:k种类型车辆在不同等级道路上车辆的理论百公里油耗(L/100km)表
[00511其中Xk4表示的是类型k的车辆在四级道路上行驶的理论百公里油耗。
[0052] oilk = xkiXL (i = l，2,3,4) (3)
[0053] 表示路段距离(/100km)，Xki表示类型k的车辆在i级道路上行驶的理论百公里油耗 (L/100km)〇
[0054] 以图3作为简单模型进行叙述，其中阿拉伯数字代表各路段理论油耗，汉字数字代 表各路段的道路等级。从A点到Η点，中间有若干个节点，节点之间边表示路径，路径上的权 值表示类型1车辆经过该路径的油耗，权值越大，油耗越高。要找出Α点到Η点的最佳油耗路 径也就是找出权值之和最小的路径，具体过程如下：
[0055] 从Α点出发，与Α直连的节点有三个:Β，C，D，根据洪泛发的思想，Α会向所有与之相 连的节点发送信息，于是，三个节点B、C和D都会收到来自A点的信息，于是这三个节点都会 记录来自A的信息：
[0056] Α->Β((Α，Β)，2·0);
[0057] A->C((A，C)，1.0);
[0058] A_>D((A，D)，1.6)
[0059] 同时，在洪泛的方式下，B会把来自A的信息发送给C，C会把来自A的信息发送给B和 D，D会把来自Α的信息发送给C，于是B、C、D又会记录以下信息：
[0060] A->B((A，C，B)，1.4);
[0061] A->B((A，D，C，B)，3.0);
[0062] A->C((A，B，C)，2.4);
[0063] A->C((A，D，C)，2.4);
[0064] A->D((A，C，D)，1.8);
[0065] A->D((A，B，C，D)，3.2);
[0066] 同理，与B直连的有E，与C直连的有F，与D直连的有G，所以E会收到来自B的信息，F 会收到来自C的信息，G会收到来自D的信息，于是从源点A出发到E、F、G的路径信息为：
[0067] A_>E((A，C，B，E)，2.6)
[0068] A_>F((A，C，F)，2.8)
[0069] A_>G((A，D，G)，3.2)
[0070] 根据权值比较，选择最佳油耗路径即权值最小的路径为：
[0071] A->E((A，C，B，E)，2.6);
[0072] A->F((A，C，F)，2.8);
[0073] A_>G((A，D，G，3.2)
[0074] 最后，E、F、G都直连到目的地H，所以到Η的路径分别为：
[0075] A->H((A，C，B，E，H)，3.9);
[0076] A->H((A，C，F，H)，4.0);
[0077] A_>H((A，D，G，H)，4.0)
[0078] 由于不同等级的道路，在道路宽度、平整度以及红绿灯数量方面都有很大的差异， 这些差异最终也会对车辆行驶的油耗产生影响，故在油耗相差不大的情况下优先考虑道路 等级系数比较小的路线，所述的道路等级系数是综合考虑距离以及道路等级得到的，具体 计算如下：
[0079]道路等级系数R= Σ路段道路等级权重qi X路段距离U
[0080] 所述的道路等级权重为:一级道路一一1，二级道路一一2，三级道路一一3，四级道 路--4〇
[0081] 当几条路线的油耗的差异在5%范围内，优先选择道路等级系数较高的路线，A到Η 的三条路线的油耗差异均在5%范围内，三者的道路等级系数分别为28、20以及30,由此选 择路线2经济性更好，即4->!1((4，^，!〇,4.0);同理，亦可构造其他节点到!1点的油耗信息 路由，最终得到Η点的油耗路由表，如表3所示：
[0082]表3:Η点的路网油耗路由表
[0085] 4)路网油耗信息路由表动态更新
[0086] 通过对各路段理论油耗的分析，利用洪泛法得到静态的路网油耗信息表，但交通 环境不可能只是静止不变的，在此基础上，本发明通过监测交通环境的改变，实时更新路网 油耗信息，从而为用户提供更加准确的导航服务。其中，所述的路网油耗信息路由表动态更 新是指在动态交通环境下各路段油耗信息自适应修改，包括添加新的结点和修改两点之间 路线。所述的动态交通环境包括交通流量、天气等因素，而这些因素最终影响的都是车辆的 行驶速度，进而影响车辆的油耗。因此在综合考虑了这些因素的情况下，本发明以车速作为 路网油耗计算的依据，具体如下：
[0087] 41)当路段上有足够多(m> = 10)的与用户驾驶车辆同类型的车辆时，则通过统计 这些车辆的实时油耗信息来更新当前路网的油耗信息，假设有m辆k类型的车辆在时间T内 平均百公里油耗分别如表4:
[0088] 表4:m辆k类型的车辆在时间T内平均百公里油耗表
[0090]由此可以计算当前k类型车行驶在此路段上的平均百公里油耗f:
[0092] 42)当路段上与用户驾驶车辆同类型的车辆不够多(m〈10)时，则通过监测当前路 段的平均行车速度，然后计算这种类型车辆在此速度范围内的理论百公里油耗作为新的油 耗信息，假设当前某一路段有η辆车正在行驶，这η辆车在时间T内的平均速度如表5:
[0093] 表5 :η辆车在时间Τ内的平均速度表
[0095]由此可以计算当前该路段车辆行驶的平均速度V:
[0097]而通过查询类型k车辆在不同车速下的油耗值表可以得到当前类型k车辆行驶在 此路段上的平均油耗，所述的类型k车辆在不同车速下的百公里油耗值表是依据对类型k车 辆的历史数据统计计算得到的：
[0098] 表6 :k种类型车在不同车速下的油耗值表
[0100] 通过上述两种方法更新路网油耗信息后的交通示意图如图4所示，其中A点与B点 之间由于交通事故停止通车;E-H、F-H、F-G、以及C-D路段当前的路段油耗均发生了改变，改 变后的值为红色标注;I为新增的节点。
[0101] 重复洪泛法的步骤，得到更新后的Η点路网油耗信息路由表，如表7所示，其中一共 6条记录发生变化，例如类型k车辆从Α点到Η点的路线由先前的(A，C，F，H)变成(A，C，B，E， Η)，油耗由4.0L变为减少3.8L。同理，其它点的路网油耗信息路由表也发生相应的改变，这 种改变是以一个固定的时间间隔进行的。同时，考虑到交通环境是实时改变的，用户得到的 最初的路线也不是一直不变的，当车辆到达一个节点会重新计算选择新的路线。这种自适 应调整能够使得所提供的导航服务实时性和准确性大大提高。
[0102] 表7:更新后的Η点路网油耗路由表
[0104] 2、节能驾驶辅助
[0105] 节能驾驶辅助也是针对用户的功能，主要包括节能驾驶建议和节能驾驶评分两个 子功能，其中节能驾驶建议子功能主要是通过对当前车辆所处的交通环境进行分析，为用 户提供一些节能的驾驶建议，如在当前车流量以及道路等级下经济车速应为多少等;节能 驾驶评分子功能则是通过对同特征导航用户的节能进行评分，对于节能得分高的用户给予 一点的奖励，以此来激励用户。
[0106] 具体的分析思路是：用户当前所处的位置可以由GPS定位得到，通过监测该位置所 在路段的道路等级和行车的平均速度结合天气状况，计算出最经济的驾驶速度，并依据驾 驶速度得到合适的档位通过车载导航仪反馈给用户;所述的最经济的驾驶速度是在考虑外 界交通环境的情况下所能接受的油耗最少的速度，当用户的行车速度在此范围内，车载导 航仪会显示相应的图标，当车速超出该范围，则提醒用户。当用户的行程结束后，系统会根 据历史导航数据为用户进行打分并进行排名，依据排名情况对用户给予一定的虚拟奖励； 所述的历史导航数据，是指出行特征相同的历史行车数据。具体的分析模型如下：
[0107] 节能驾驶建议反馈模型：
[0108] 所述的最经济驾驶速度是在外界交通环境允许的情况下，车辆行驶油耗最少的车 速。众所周知，在城市道路上行车最易遇到的便是交通拥堵，这种拥堵主要是由车辆流量过 大，而道路的容纳量又是一定的，这就会导致道路上的车辆速度降低，这种拥堵最重要的特 点就是具有一定的延迟性，也即前方道路拥挤，后面车辆的驾驶员可能过了很长的时间才 感知到，等到达拥堵区时车辆会长时间处于怠速状态，这会造成车辆油耗大幅提升。本发明 通过对整个路网车速的分析为用户提供当前较为经济的车速使得用户整个行程的油耗消 耗最少，以k类型车辆为例进行说明：
[0109] 车辆通过的下一个路段在时间段T内的路段平均车速历史数据库表示为：
[0111] VKphVdphVWp)，. . .Vr(p)分别为历史数据库V(T)中的第1组、第2组、第3 组、…、第r组连续9个子时间段的路段平均速度历史记录，可以用式(7)表示：
[01 12] Vr(P) = [Vr6(p)，Vr5(P)，Vr4(p)，Vr3(P)，Vr2(P)，Vrl(p)，Vr01(P)，Vr02(P)，Vr03(P) ] (7)
[0113] 其中vr6(p)到vrl(p)表示T时间段前5个子时间段的路段平均车速， VrQ1(p)，Vr02 (P)，VrQ3(P)表示T时间段后3个子时间段的路段平均车速。通过对过去5个子时间段的路段 平均车速进行相似性分析，即可预测该路段未来3个子时间段的路段平均车速的车速情况。 记预测路段的车速为：
[0114] X(P) = [X6(P)，X5(P)，X4(P)，X3(P)，X2(P)，xi(p)，X01(P)，X02(P)X03(P)] (8)
[0115] 从路段平均速度的历史数据库中V(T)找到一组与当前路段平均速度X(p)变化特 性最为相似的历史相似序列Vr(p)，取其后3个子时间段的路段平均车速作为要预测的平均 车速XQ1(P)，XQ2(P)XQ3(P)。本发明采用的是欧式距离作为相似度度量指标，即计算当前速度 时间序列x(p)与历史数据库V(T)中前6个时刻的路段平均车速序V rj(p)的距离：
[0117]通过计算相似度，预测下一个路段的未来3个子时间段车速XQ1(p)，X() 2(p)，
[0118] XQ3(p)，得到此数据后，系统会根据用户当前的车速做出为用户建议经济车速，具 体流程如图5所示。
[0119] 节能驾驶评分机制模型：
[0120]所述的节能驾驶评分机制是为用户每次行程的节能打分，若用户的出行特征相 似，那理应油耗相差不大，若由用户的油耗异常，则表明用户的车辆或操作存在不当，需要 及时提醒，以此来激励用户保养车辆以及改善自己的驾驶习惯，所述的用户的出行特征主 要包括路线距离，路线道路等级系数以及用户的车辆类型，而对于用户出行特征的分类还 是参照车辆类型的分类方法，利用K-means聚类，具体过程不再赘述。
[0121] 对于相同出行特征的用户，在每一次导航结束后会自动统计所有同特征用户的油 耗水平，即百公里油耗值。假设有q个同特征用户，这些用户车辆的百公里油耗值按从小到 大排序分别为 yi，y2,. ..，yn，除去前10%和后10%计算剩下的〇%~25%区间内的平均值 ci，25%~50%区间的平均值C2，50%~75%区间的平均值C3以及75%~100%区间的平均 值C4。由此，可以利用模糊评价来打分，如下：
[0122] 表8:模糊评价打分表
[0124] 3、历史数据分析
[0125] 历史数据分析是为交管部门服务的功能，对于城市交通管理者来说，他们比较关 心的是如何利用有限的交通资源完成对交通的诱导，达到减少路网整体油耗的目的，本发 明通过对路网历史油耗数据进行分析，主要分为横向对比分析以及纵向对比分析，使交通 部门能够及时了解路网油耗的整体分布。所述的横向对比分析是比较不同路段的油耗水 平，对于一些油耗特别大的路段，交管部门在今后的交通建设方面需要加大投资，比如道路 整修、新增缓解路线等;而纵向对比分析是对同一路段不同时间段的油耗水平进行分析，通 过这种分析，交管部门就可以实时的发布交通广播，建议用户的出行时间，避免高耗能行 车。具体的分析建模如下：
[0126] 纵向对比分析：
[0127] 纵向对比分析是对每个路段在不同时间段的油耗水平进行分析，将一天分为η个 时间段，表示为[T^T〗]，[Τ2~Τ 3]，…，[Τη-!~!"]。以路段1为例进行说明，按照上述的车辆 类型分类，共有k类车，假设某一时间段内通过路段1的车辆有R辆，若其中前η辆车属于类 型1车辆，实际油耗大小分别为接下来的r 2辆车属于类型2车辆，实际油耗大小分 别为以此类推最后rk辆车属于类型k车辆，实际油耗大小分别为其中 缈由此可以计算该时间段下每种类型的车在路段1上行驶的实际油耗水平，如下：
[0129]而依据该时间段的路段平均速度可以计算出各类型车在路段1行驶的理论油耗水 平，由此可以列出下表：
[0130]表9:某一时间段各类型车在路段1行驶的理论油耗与实际油耗表
[0132]为了消除车辆类型的差异，本发明采用相对油耗水平来评价路网油耗水平，具体 的公式如下：
[0134] 由式（11)可以得到一个路段在η个时间段的油耗水平，交通部门可以依据Slj的大 小，发布出行建议，告诉出行用户哪个时间段通过路段1的油耗比较小，出行成本低。
[0135] 横向对比分析：
[0136] 横向对比分析是对整个路网的各个路段油耗进行分析，由纵向对比分析可以得到 每个路段在不同时间段的油耗水平，假设共有个路段，则每个路段的综合油耗水平值计算 如下式：
[0138] 当81<21表示该路段的油耗水平低，当Sl的值在[Z1， Z2]内表示该路段的油耗水平 正常，当Zl的值在[Z2，Z3]内表示该路段的油耗水平较高，当 Sl>Z4表示该路段的油耗水平非 常高，其中（Z1<Z2<Z3<Z4)。为了更直观的表示，本发明采用地图标注的方式表示，其中 低 4颗星，正常 3颗星，$父尚 2颗星，非常尚 1颗星。图6为路网油耗水平等级 示意图。
[0139] 最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通 过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在 形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。
【主权项】
1. 一种基于最佳油耗的车载导航方法，其特征在于:在该方法中采用了后台数据中心、 车载导航仪以及路侧设备;所述车载导航仪通过实时地与后台数据中心进行通信为用户提 供导航信息;所述后台数据中心包含有整个路网的静态信息，并能够与路侧系统进行通信， 获取动态路网?目息； 该方法包括:节能路径规划，节能驾驶辅助，历史数据分析;所述的节能路径规划是指 根据用户的出行目的地自动检索出所有可行的路线，并通过相应的算法结合交通环境找到 其中油耗最少的路线;所述的节能驾驶辅助是指通过对当前交通状况的分析，为用户提供 实时驾驶建议;所述历史数据分析能够整合路网油耗信息，为交管部门提供建议。2. 根据权利要求1所述的一种基于最佳油耗的车载导航方法，其特征在于:本方法在为 用户提供节能路径规划的同时，还包括为用户提供常规的时间最短、距离最短等路径，用户 在使用此功能服务时，需要提供自己的出行出发地、目的地等信息，后台数据中心根据用户 的出行信息结合交通环境信息，通过计算分析为用户提供出行路线，包括油耗最少、时间最 短以及路径最短三条路径，用户根据自己的需求进行选择;所述的最佳油耗、最短时间以及 最短路径三条路线是采用IP路由算法得到的。3. 根据权利要求2所述的一种基于最佳油耗的车载导航方法，其特征在于：在该方法 中，后台数据中心根据以下方法进行路径规划:将整个路网分成若干个路段，每条路段可以 由两个相邻结点唯一确定;其中对于任意两点之间的最佳油耗的获取是先构建静态路网油 耗模型，即只考虑道路等级、路段距离等静态信息结合每类车型的理论油耗，求出每类车型 在各个路段行驶的理论油耗，并以路段油耗作为"代价"，通过洪泛法使每个结点都能获取 全路网的油耗信息，当两结点间的动态信息发生改变导致路段油耗变化时，只需局部更新 与这两个结点相邻结点的油耗信息表，当确定用户的车型、出发地和目的地后，即可为用户 提供所有可行路线的预测油耗，并选取油耗最少的路线作为最佳油耗路线；同理，最少时间 路线是以时间作为"代价"，构造全路网的时间信息，通过计算所有可行路线的总行程时间， 选取最短时间路线;最短距离是以距离作为"代价"构造全路网的距离信息，通过计算所有 可行路线的总距离，选取最短距离路线。4. 根据权利要求3所述的一种基于最佳油耗的车载导航方法，其特征在于:所述节能驾 驶辅助包括节能驾驶建议和节能驾驶评分两部分，其中节能驾驶建议主要是通过对当前车 辆所处的交通环境进行分析，为用户提供节能的驾驶建议，包括在当前车流量以及道路等 级下经济车速应为多少等;节能驾驶评分是通过对同特征导航用户的节能进行评分，对于 节能得分高的用户给予一点的奖励，以此来激励用户;具体包括:用户当前所处的位置可以 由GPS定位得到，通过监测该位置所在路段的道路等级和行车的平均速度结合天气状况，计 算出最经济的驾驶速度，并依据驾驶速度得到合适的档位通过车载导航仪反馈给用户；所 述的最经济的驾驶速度是在考虑外界交通环境的情况下所能接受的油耗最少的速度，当用 户的行车速度在此范围内，车载导航仪会显示相应的图标，当车速超出该范围，则提醒用 户；当用户的行程结束后，系统会根据历史导航数据为用户进行打分并进行排名，依据排名 情况对用户给予一定的虚拟奖励;所述的历史导航数据，是指出行特征相同的历史行车数 据。5. 根据权利要求4所述的一种基于最佳油耗的车载导航方法，其特征在于:所述历史数 据分析用于实现为交管部门服务;通过对路网历史油耗数据进行分析，主要分为横向对比 分析以及纵向对比分析，使交通部门能够及时了解路网油耗的整体分布;所述的横向对比 分析是比较不同路段的油耗水平，对于一些油耗特别大的路段，交管部门在今后的交通建 设方面需要加大投资；而纵向对比分析是对同一路段不同时间段的油耗水平进行分析，通 过这种分析，交管部门就可以实时的发布交通广播，建议用户的出行时间，避免高耗能行 车。
【文档编号】G01C21/34GK105865472SQ201610212578
【公开日】2016年8月17日
【申请日】2016年4月6日
【发明人】刘琳, 华新泽, 冯辉宗, 岑明, 陈彦虎, 韩利夫
【申请人】重庆邮电大学