本发明涉及一种用于将车辆聚类成车流的方法。
背景技术：
us2006/0161341a1示出一种为车辆提供导航服务的方法，该方法包括以下步骤：通过中介服务器构建一组两个或多个车辆，每个车辆包括与导航单元联接的通信单元，其中该组中的一个车辆被归类为领导该组的主车辆，并且该组中的其余车辆被归类为跟随主车辆的从车辆(slavevehicle)；存储通信地址，其被分配给为该组车辆指定的通信单元，并且通过中介服务器，将存储的通信地址通信至为该组车辆指定的导航单元；确定主车辆和从车辆的地理位置数据；将主车辆和从车辆的地理位置数据通信至一个或多个数据处理单元；基于接收的主车辆和各自从车辆的地理位置数据，根据主车辆行驶的路线，通过一个或多个数据处理单元为从车辆中的每一个计算路线指令；将各自的路线指令通信至每个从车辆的驾驶员。
此外，de102012212339a1示出一种用于将车辆分组的方法，该方法包括由单个车辆接收参与车辆分组的请求的步骤。车辆的计划行驶路线和规格被分配给请求，并且车辆的分组被确定，其中车辆的行驶路线对应于车辆的行驶路线。基于分组中车辆的功率消耗和规格，分组的最小功率消耗是可确定的。通过传输分组所需的数据，对请求的响应被发送至分组的车辆。车辆规格选自由以下组成的组：车辆类型、车辆比例、识别号码、空气阻力系数、卸载重量、装载重量、瞬时功率消耗、覆盖距离路线、覆盖时间间隔和/或车辆尺寸的距离的路线。
此外，从一般的现有技术可知，其使用线性时间-距离计算来运行例如交通管理系统或车辆的导航系统。例如，这种线性计算被用来确定车辆从起点行驶至预定到达点所需的行车时间。然而，已经表明，这种线性计算在大都市交通状况中有缺陷。
技术实现要素：
待解决的技术问题
因此，本发明的目的是提供一种使得实现更好的交通管理和/或更好的车辆导航的方法。该目的由具有专利权利要求1的特征的方法来解决。具有本发明的有利发展的有利实施例在其他专利权利要求中示出。
技术方案
本发明涉及一种通过至少一个粒子流计算模型将车辆聚类成，即分组成车流的方法，其中车辆被认为是形成粒子流的粒子，其中粒子流表示车流。该方法包括第一步骤，其中车辆中第一数量或第一子集的车辆被聚类或分组成第一个粒子流，第一数量或第一子集的车辆沿第一路线行驶。换句话说，属于第一粒子流的车辆沿第一路线行驶。该方法进一步包括第二步骤，其中车辆中第二数量或第二子集的车辆被聚类或分组成第二个粒子流，第二数量的车辆沿第二路线行驶，其中第二路线至少部分地与第一路线不同。
本发明背后的思想是使用粒子流聚类计算，即流体动力学，来代替线性时间-距离计算，由于车辆特别是机动车辆的运动，尤其在拥挤的交通中，被发现为至少基本上相似于流体流动的运动或在像流体特别是液体流动的流中运动的粒子的运动。因为与线性计算模型相比，车辆在交通中的运动可以被更真实地模拟，并且从而可以被更精确地计算，所以基于根据本发明的方法，可以提供更好的交通管理系统以及用于车辆的改进的导航可能性。例如，在例如流体动力学模型的粒子流计算模型中，交通密度可以由粒子流的密度或流体流动的密度来表示，其反过来可以由已知的流体动力学方程来表示。
在本发明的有利实施例中，以这样的方式将车辆聚类成，即分组成车流：车流的所有车辆相对于车辆的各自起点在相同的行车时间后到达它们各自的目的地。例如，250辆汽车以20km/h的速度沿第一路线行驶，50辆汽车以12km/h的速度沿第二路线行驶并且2000辆汽车以52km/h的速度沿第三路线行驶。优选地，将汽车以这样的方式聚类：每辆汽车在相同的行车时间后到达。因此，由于基础设施可以被充分利用，所以汽车可以使用的现有基础设施可以被特别有效地使用。该思想是为了实现所有车辆的至少基本上最佳的行车时间，特别是短的行车时间。
在本发明的进一步有利实施例中，模型包括流体动力学方程式。这些方程式可以表示模型中流体流动的各自速度和/或密度，并且从而表示模型中粒子流的各自速度和/或密度。已经表明，流体动力学方程式可以有利地用于描述或模拟车辆的运动，特别是在拥挤的交通中。
在本发明的进一步有利实施例中，基于该车流确定车辆中的一个将到达其预定到达位置的到达时间。例如，该方法可以用在车辆特别是客运车辆的导航系统中来计算行车时间，并且从而计算到达时间。已经表明，使用根据本发明的方法而不是线性模型来计算到达时间，使得更加精确地计算行车时间并且从而计算到达时间，即具有更加小的误差。
在本发明的进一步有利实施例中，基于车流来操作交通管理系统。换句话说，根据本发明的方法可用于操作交通管理系统，其用于将车辆聚类或分组成粒子流。通过基于根据本发明的方法操作交通管理系统，包括用于车辆的道路的基础设施可以被特别有效地和高效地使用，以便可以避免过多的交通堵塞和车辆的过多行驶时间。
本发明进一步涉及一种用于车辆的导航系统，导航系统被构造成执行根据本发明的方法。根据本发明的方法的优点和有利实施例被认为是根据本发明的导航系统的优点和有利实施例，反之亦然。
本发明的进一步优点、特征和细节来自于优选实施例的以下的描述以及来自附图。在不脱离本发明的范围的情况下，在说明书中先前提到的特征和特征组合以及在附图的以下描述中和/或仅在附图中示出的特征和特征组合不仅可以在各自指明的组合中使用，而且可以在任何其它组合中使用或单独地使用。
附图说明
图1示出了说明通过至少一个粒子流计算模型将车辆聚类成车流的方法的流程图。
具体实施方式
图1示出了说明用于将车辆，特别是机动车辆，聚类成车流的方法的流程图。利用包括流体动力学方程式的至少一个粒子流计算模型的帮助，车辆被聚类成，即被分组成车流。
在所述的模型中，车辆被认为是粒子，其形成表示车流的粒子流。例如，粒子流为可以由所述方程式表示的流体流或流体流动，特别是液体流或液体流动。所述方程式可以表示流体流动的密度，并且从而表示粒子流的密度，所述密度表示车流的密度，并且从而表示交通密度。而且，所述方程式可以表示粒子流的压力和/或速度，压力和/或速度表示车辆的各自速度，并且从而表示车流的速度。通过使用这种模型，并且从而通过使用流体动力学方程式，与线性计算相比，车辆在拥挤交通中的各自运动可以被更加精确地和真实地模拟。因此，例如，该方法可用于操作交通管理系统和/或计算至少一个车辆从起点行驶至到达点的行车时间。
在该方法的第一步骤s1中，将车辆中第一数量或第一子集的车辆聚类或分组成第一个粒子流，其中第一数量或第一子集的车辆沿第一路线行驶。在该方法的第二步骤s2中，将车辆中第二数量或第二子集的车辆聚类或分组成第二个粒子流，第二数量或第二子集的车辆沿第二路线行驶，其中第二路线至少部分地与第一路线不同。优选地，基于该方法以这样的方式来操作交通管理系统：车辆以车流的所有车辆相对于车辆的各自起点在相同的行车时间后到达它们各自的目的地的方式被聚类成车流或粒子流。从而，包括车辆可以在其上行驶的道路的基础设施可以充分地被利用，并且从而，可以特别有效地和高效地被使用。此外，因为可以避免单个车辆的各自行车时间之间的过度差异，所以可以实现所有车辆的至少基本上的最佳行车时间。因此，每个车辆具有相同的交通延误，这表示可以整体上将所有车辆的交通延误保持为最低。
例如，有关车辆和它们的移动信息可以由交通观察系统提供，基于此，可以计算粒子流的信息。
此外，因为可以实现所有车辆的最佳时间-距离计算，所以通过实现所有车辆的至少基本上的最佳行车时间，可以在车辆的驾驶员之间产生对于使用这种交通管理系统的认可。