一种货车导航道路辅助信息的更新方法与流程

本发明涉及导航技术领域，具体涉及一种货车导航道路辅助信息的更新方法。

背景技术：

随着物流行业的飞速发展，获得准确、实时的货运导航信息变得尤为重要。由于货车体积大、载重大，对通行道路(包括桥梁、隧道等)有额外的要求。目前导航电子地图道路通行限制信息有以下几点问题：1.信息获取方式单一，主要依靠外业采集；2.外业团队人手有限，数据更新发布频率比较低；3.道路通行限制信息属于导航电子地图数据的一部分，耦合度较高，更新不方便。由于上述问题的存在，已经严重影响到货车司机的出行。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明提供一种货车导航道路辅助信息的更新方法，能够有效地提高导航准确性。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

提供了一种货车导航道路辅助信息的更新方法，包括：

通过车载终端将车辆信息、运单信息和位置信息上传至数据库，所述车辆信息、运单信息和位置信息与数据库中存储的实时更新的事件信息和历史道路通行辅助信息共同形成原始数据集；

加载路网数据，将车载终端的位置轨迹点与加载好的路网数据进行道路匹配；

若道路匹配成功，对该原始数据集进行分析处理，根据位置轨迹点对应的车辆信息和运单信息创建或更新所匹配道路的道路通行辅助信息，若不匹配，上报异常记录，所述道路通行辅助信息包括道路ID、限高、限宽、限长、限制质量、限制轴重、限速、禁行时段、通行性；

根据货车自身情况和道路通行辅助信息，查询实时加载的导航路径是否满足通行要求，输出附带道路限制信息的导航路径。

优选地，所述实时更新的事件信息包括交通事故、交通管制、违章罚款信息。

优选地，采用聚类分析法获取道路通行辅助信息的禁行时段，具体为：

(1)筛选待分析道路的过去30天的货车通行次数数据作为原始样本，以15分钟作为时间段，将原始样本中属于同一时间段的货车通行次数采样值归为一组数据，则总共形成96组数据，其中每组数据包含30个货车通行次数采样值；

(2)对每组数据进行去噪处理，将30个货车通行次数采样值按从小到大进行排序，去掉数列两端各5个货车通行次数采样值，将剩余的20个货车通行次数采样值求平均值，将获得的平均值作为该时间段的货车通行次数样本，总共获得96个货车通行次数样本；

(3)按照下列规则计算96个货车通行次数样本中相邻货车通行次数样本之间的距离：

假设相邻货车通行次数样本为数据点B与数据点C，则相邻货车通行次数样本之间的距离为：

如果数据点B与数据点C已经合并为数据集合BC，数据集合BC作为新的类，那么与数据集合BC相邻的数据点A与数据集合BC间距离为：

如果数据点A先与其相邻的数据点F合并成数据集合AF，那么数据集合AF与相邻的数据集合BC间距离为：

更多的数据点组成的数据集合距离计算公式以此类推；

(4)合并归类，即将距离最近的两个货车通行次数样本合并为一个样本；

(5)设定一天只有一个时间段禁行，重复(2)和(3)，直至剩下两个货车通行次数样本，若所述两个货车通行次数样本的平均通行次数的差值符合设定的阈值要求，则表示存在禁行，否则表示不存在禁行。

优选地，所述阈值要求为：如果禁行时间段发生在白天，要求夜间对应货车通行次数样本的均值比白天对应货车通行次数样本的均值高30％；如果禁行时间段发生在夜间，要求白天对应货车通行次数样本的均值比夜间对应货车通行次数样本的均值高70％。

优选地，本发明采用缓存存储最新的道路通行辅助信息，采用分布式文档存储数据库存储历史道路通行辅助信息。

本发明的有益效果为：

1、提供了一种根据多方面信息创建或更新道路通行辅助信息的方法，能够获取较为全面、准确的道路通行辅助信息，更新频率高，实时性好；

2、定义了道路通行辅助信息的存储方式；

3、在道路禁行时段的分析处理时采用改进的聚类分析方法，能够获得更加准确的道路禁行信息；

4、将道路通行辅助信息用于货车导航，能够获得准确、实时的货运导航信息。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1是本发明一个实施例的货车导航道路辅助信息的更新方法的流程示意图；

图2是本发明一个实施例的道路通行辅助信息数据结构示意图；

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

实施例1

参见图1，本实施例提供了一种货车导航道路辅助信息的更新方法，包括：

通过车载终端将车辆信息、运单信息和位置信息上传至数据库，所述车辆信息、运单信息和位置信息与数据库中存储的实时更新的事件信息和历史道路通行辅助信息共同形成原始数据集；

加载路网数据，将车载终端的位置轨迹点与加载好的路网数据进行道路匹配；

若道路匹配成功，对该原始数据集进行分析处理，根据位置轨迹点对应的车辆信息和运单信息创建或更新所匹配道路的道路通行辅助信息，若不匹配，上报异常记录，参见图2，所述道路通行辅助信息包括道路ID、限高、限宽、限长、限制质量、限制轴重、限速、禁行时段、通行性；

根据货车自身情况和道路通行辅助信息，查询实时加载的导航路径是否满足通行要求，输出附带道路限制信息的导航路径。

本实施例中，车载终端安装于货车上，运单信息上传的频率较低，一般在“装车”和“卸货”时上传至数据库，而位置信息上传频率较高，每隔一段时间/距离上传一次位置点。

其中，所述的车辆信息存储于MySQL数据库表，其中车长、车宽、车高字段可用于更新过往道路(桥梁、隧道、弯道、匝道等)通行辅助限制信息。

本实施例的运单信息也存储于MySQL数据库表，其中运单信息中的货物净重和车身皮重构成货车毛重，用于更新过往道路限重信息。

由于位置信息上传频率较高，将位置信息存储于扩展性更强的MongoDB(分布式文档存储数据库)。

本实施例采用缓存存储最新的道路通行辅助信息，方便导航服务随时查询，采用分布式文档存储数据库存储历史道路通行辅助信息，以方便统计分析。图2所示为缓存中存放的某一条道路通行辅助信息数据结构。每一类道路都有它们特有的通行限制属性，比如：桥梁有限重属性，隧道有限宽、限高属性，城区主要道路有限时禁行属性。

本实施例根据货车自身情况和道路通行辅助信息来查询实时加载的导航路径是否满足通行要求。例如：某段桥梁建成之初只有限制质量46吨的信息，不过，最近出现采石场，为了不破坏桥梁，搭建了限高3m、限宽2.2m的杆子；通过货车上传的信息，本实施例能分析出这些限制信息，虽然存在一定的延时；通过本实施例的方法，货车导航引擎就能得知虽然该段桥梁之前大型牵引车可以通过，不过最近出现了新的通行限制属性，建议大型货车绕道而行。

实施例2

本实施例在实施例1的基础上对道路通行辅助信息的道路禁行属性进行分析。首先要提到的是交通事件，可信度比较高，直接更新缓存并入数据库。比如“某某道路10月1号到10月7交通管制，禁止所有车辆通行”，缓存中将该道路对应“禁行时段”改为上述时间段，数据库中插入一条道路禁行记录。

道路禁行状态每天更新一次，低等级道路、样本数不够的道路和存在交通管制、道路施工等交通事件的道路不参与计算。

根据时间段分布，道路禁行主要有3种：白天禁行、夜间禁行和分段禁行。本实施例采用层次聚类分析法获取道路通行辅助信息的禁行时段，具体为：

(1)筛选待分析道路的过去30天的货车通行次数数据作为原始样本，以15分钟作为时间段，将原始样本中属于同一时间段的货车通行次数采样值归为一组数据，则总共形成96组数据，其中每组数据包含30个货车通行次数采样值；

(2)对每组数据进行去噪处理，将30个货车通行次数采样值按从小到大进行排序，去掉数列两端各5个货车通行次数采样值，将剩余的20个货车通行次数采样值求平均值，将获得的平均值作为该时间段的货车通行次数样本，总共获得96个货车通行次数样本；

(3)层次聚类处理过程中一般会出现3种距离：数据点与数据点，数据点与数据集合，数据集合与数据集合。数据点表示单个数据构成的类，数据集合表示多个数据合并组成的新类；本实施例按照下列规则计算96个货车通行次数样本中相邻货车通行次数样本之间的距离：

假设相邻货车通行次数样本为数据点B与数据点C，则相邻货车通行次数样本之间的距离为：

如果数据点B与数据点C已经合并为数据集合BC，数据集合BC作为新的类，那么与数据集合BC相邻的数据点A与数据集合BC间距离为：

如果数据点A先与其相邻的数据点F合并成数据集合AF，那么数据集合AF与相邻的数据集合BC间距离为：

更多的数据点组成的数据集合距离计算公式以此类推；

(4)合并归类，即将距离最近的两个货车通行次数样本合并为一个样本；

(5)设定一天只有一个时间段禁行，重复(2)和(3)，直至剩下两个货车通行次数样本，若所述两个货车通行次数样本的平均通行次数的差值符合设定的阈值要求，则表示存在禁行，否则表示不存在禁行。

其中，所述阈值要求为：如果禁行时间段发生在白天，要求夜间对应货车通行次数样本的均值比白天对应货车通行次数样本的均值高30％；如果禁行时间段发生在夜间，要求白天对应货车通行次数样本的均值比夜间对应货车通行次数样本的均值高70％。

经过聚类后的两个货车通行次数样本的时间点还得需要调整，毕竟保证不了整点。本实施例采用禁行时段扩充方式，假如经过聚类后得到的原始禁行时段为6:15到21：45，那么经过修正后变为6:00到22:00。

实施例3

本实施例在实施例1的基础上对道路通行辅助信息的限高、限宽、限长、限制质量、限制轴重、限速属性进行分析。

(1)限速属性：

这里所说的限速，不是准确意义上的限速，只是过去一段时间内过往货车速度经过分析得出的推荐速度值。假如存在电子眼、超速罚款等，这个数值就是确切限速值。

限速属性每天更新一次，样本数不够的道路和存在交通管制、道路施工等交通事件的道路不参与计算。过去7天数据作为样本，经过过滤平均后得到限速属性。

(2)限宽、限高、限长属性

当有货车通过某段道路，如果该道路之前限宽、限高、限长等属性小于当前车辆尺寸，立刻更新缓存中道路属性并入库。

限宽、限高、限长属性每天检查一遍，如果属性值对应最后更新时间超过7天，就表明已过期，需要用到过去7天数据，取货车尺寸最大的记录作为限制属性值。

(3)限重属性

限重属性包含两种：限制质量和限制轴重。如果桥梁比较长，车辆通过时整体都会压在桥上，需要限制质量属性。如果桥梁比较短，车身不能全部都在桥上，此刻需要限制轴重属性。

处理限重信息需要用到车辆信息和运单信息。车载终端上传位置信息时同时携带车辆ID和车载终端ID属性，通过车辆ID可以查询车辆信息，通过终端ID可以获得运单信息。车身皮重加货物重量得到货车毛重，用于限制质量属性。通过货车毛重和车轴数获得轴重信息，用于限制轴重属性。

货车通过桥梁时，如果当前桥梁限制质量或限制轴重属性值小于当前货车分量，立刻更新该桥梁缓存属性值并入库。桥梁限重信息每天更新一次，如果属性值对应最后更新时间超过30天，就表明已过期，查询该桥梁过去30天货车通行信息，获取最大限制质量和限制轴重，并更新道路属性缓存。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。