本发明公开了一种多目标优化的个性化路径选择方法，其该方法包括：步骤1，判断出发点与目的地之间是否存在一条以上的潜在路径，若存在，则进入步骤2；步骤2，驾驶员输入各目标因素的倾向权重，计算各目标因素在路径选择中所占据的比重；步骤3，计算每一条备选路径对应的单目标因素累计值；步骤4，计算目标因素对应的一条备选路径的评分值：步骤5，计算每一条备选路径的综合期望加权得分；步骤6，从所有的备选路径中选择最高的备选路径，作为最终路径输出。本发明将行车安全性作为优化指标，同时能够根据用户需求综合考虑安全、能耗、时间三种目标因素对路径选择的影响，使得整体路径选择能够更好地满足驾驶员需求。
1.一种多目标优化的个性化路径选择方法，其特征在于，包括：步骤1，判断出发点与目的地之间是否存在一条以上的潜在路径，若存在，则进入步骤
步骤2，驾驶员输入各目标因素的倾向权重，计算各目标因素在路径选择中所占据的比重；
步骤3，根据步骤2确定的单目标因素在路径选择中所占据的比重，挑选出单目标因素对应的最优的Mitem条备选路径，并计算每一条备选路径对应的单目标因素累计值；
步骤6，从所有的备选路径中选择最高的备选路径，作为最终路径输出；
步骤2利用式(1)计算各目标因素item在路径选择中所占据的比重Witem：式(1)中，Witem表示目标因素item的在路径选择中所占据的比重，Titem表示驾驶员输入的目标因素item的倾向权重，∑all itemsTitem表示所有目标因素item的倾向权重之和；
步骤4采用式(6)计算目标因素item对应的第m条备选路径的评分值式(6)中， 表示目标因素item对应的单目标因素累计值的最小值，itemm表示目标因素item对应的第m条备选路径的单目标因素累计值；
步骤5利用式(11)计算第m条备选路径的综合期望加权得分
2.如权利要求1所述的多目标优化的个性化路径选择方法，其特征在于，第m条备选路代表Mitem条备选路径中的任意一条，每一条备选路径的出发点对应为一个节点，目的地对应为另一个节点，这两个节点之间的每一个路口对应为一个节点，第m条备选路径均由连接两个节点之间的路段串接而成，将节点i和与节点i相邻的节点i+1之间的路段定义为第n个单一路段，n为不小于2的自然数，m为不小于1的自然数；
时间目标因素time的累计值对应为通行预计总时间，第m条备选路径对应的通行预计总时间的计算方法包括：
利用式(2)计算每一条备选路径中的单一路段所需要的通行时间tn，并将该条备选路径中的所有单一路段的通行时间tn进行累加求和得到该条备选路径的通行预计总时间Timem：式(2)中，Sn代表第n个单一路段的长度，vn代表第n个单一路段的预期平均车速，tn代表第n个单一路段的预期时间。
3.如权利要求2所述的多目标优化的个性化路径选择方法，其特征在于，安全目标因素safe的累计值对应为路径总风险值，第m条备选路径的路径总风险值的计算方法包括：定义第n个单一路段的风险值Rn为其过去一年发生的总事故数，通过将第m条备选路径中所有单一路段的风险值Rn进行累加求和得到第m条的总安全风险值Riskm。
4.如权利要求3所述的多目标优化的个性化路径选择方法，其特征在于，Rn由发生在该单一路段的事故数量确定，若某事故发生在路段交界处，则该事故计入距离其最近的单一路段。
5.如权利要求2至4中任一项所述的多目标优化的个性化路径选择方法，其特征在于，能耗energy的累计值对应为通行预计总能耗，第m条备选路径的通行预计总能耗的计算方法具体包括如下步骤：
步骤31，对单一路段预测三种交通状况的出现概率分布，三种交通状况可以抽象为交通情况通畅状态、在路口等待红灯且前方道路情况通畅的状态和交通拥堵状态；
步骤32，根据v‑t曲线计算单一状态下的预期油耗，通过车辆动力学方程获得大致的总能耗：
式(3)中，Iveh是车辆的等效转动惯量， 是车轮的角加速度，Tveh是作用在车轮上的发动机主动力转矩，Tf是车辆受到的阻力矩；
车辆受到的阻力矩Tf是随着车速和行使环境变化的函数，可以用如下的方程(4)表示：式(4)中，mveh为整车的质量，θ为道路的坡度角，fr为路面摩擦系数，CD为空气阻力系数，A为有效迎风面积，rw为轮胎半径，vveh为车速；
计算得到Tveh后，结合v‑t曲线进行积分得到总能耗，三种交通状态的该路段总能耗记为
步骤33，计算第m条备选路径的加权总期望能耗值Energym，计算方式如式(5)：式(5)中， 表示第m条备选路径中第n个单一路段的处于第1种交通状态的概率， 表示第m条备选路径中第n个单一路段的处于第1种交通状态的能耗， 表示第m条备选路径中第n个单一路段的处于第2种交通状态的概率， 表示第m条备选路径中第n个单一路段的处于第2种交通状态的能耗， 表示第m条备选路径中第n个单一路段的处于第3种交通状态的概率， 表示第m条备选路径中第n个单一路段的处于第3种交通状态的能耗。
一种多目标优化的个性化路径选择方法
技术领域
[0001] 本发明涉及智能交通安全技术领域，特别是关于一种多目标优化的个性化路径选择方法。
背景技术
[0002] 近年来，无论是手机APP还是车载系统，都已具备较为成熟的路径规划算法，当系统获取电子地图且输入出发点、目的地后便可输出一条路径。然而，当前的路径规划存在以
下问题：1)没有考虑道路安全目标因素，对行车安全性保障不足。对于部分驾驶员，行车安
全性是一个重要的考量目标因素，受限于驾驶年限、经验等，部分驾驶员更加倾向在车况简
单、不易发生事故的道路行驶，然而当前的路径规划方法没有考虑行车安全性这一变量；2)
当前路径选择方法只有几种离散的选择模式(时间最少、路程最短等)，无法精准满足驾驶
员的个体差异与需求。很多驾驶员并非仅仅对单一的优化目标有需求，例如某些驾驶员既
希望行车时间短，还希望行车安全性尽可能高，且安全性与时间同等重要，则对于这些驾驶
员，当前没有一种能够考虑多种目标因素的路径选择方法。
[0003] 当前的主要路径规划方法主要基于Dijktra算法以及Bellman‑Ford算法，在此二者基础上进行一定的优化。但是目前的优化方法主要目的依旧集中在提高搜索效率，没有
考虑驾驶员对行车安全性的需求，且无法同时满足驾驶员对不同目标因素的个性化需求。
发明内容
[0004] 本发明的目的在于提供一种多目标优化的个性化路径选择方法来克服或至少减轻现有技术的上述缺陷中的至少一个。
[0005] 为实现上述目的，本发明提供一种多目标优化的个性化路径选择方法，其该方法包括：
[0006] 步骤1，判断出发点与目的地之间是否存在一条以上的潜在路径，若存在，则进入步骤2；若仅存在唯一路径，则输出该路径；
[0007] 步骤2，驾驶员输入各目标因素的倾向权重，计算各目标因素在路径选择中所占据的比重；
[0008] 步骤3，根据步骤2确定的单目标因素，挑选出单目标因素对应的最优的Mitem条备选路径，并计算每一条备选路径对应的单目标因素累计值；
[0009] 步骤4，计算目标因素对应的一条备选路径的评分值：
[0010] 步骤5，计算每一条备选路径的综合期望加权得分：
[0011] 步骤6，从所有的备选路径中选择最高的备选路径，作为最终路径输出。
[0012] 进一步地，第m条备选路代表Mitem条备选路径中的任意一条，每一条备选路径的出发点对应为一个节点，目的地对应为另一个节点，这两个节点之间的每一个路口对应为一
个节点，第m条备选路径均由连接两个节点之间的路段串接而成，下文将节点i和与节点i相
邻的节点i+1之间的路段定义为第n个单一路段，n为不小于2的自然数，m为不小于1的自然
数；
[0013] 时间目标因素time的累计值对应为通行预计总时间，第m条备选路径对应的通行预计总时间的计算方法包括：
[0014] 利用式(2)计算每一条备选路径中的单一路段所需要的通行时间tn，并将该条备选路径中的所有单一路段的通行时间tn进行累加求和得到该条备选路径的通行预计总时
间Timem：
[0015]
[0016] 式(2)中，Sn代表第n个单一路段的长度，vn代表第n个单一路段的预期平均车速，tn代表第n个单一路段的预期时间。
[0017] 进一步地，安全目标因素safe的累计值对应为路径总风险值，第m条备选路径的路径总风险值的计算方法包括：
[0018] 定义第n个单一路段的风险值Rn为其过去一年发生的总事故数，通过将第m条备选路径中所有单一路段的风险值Rn进行累加求和得到第m条的总安全风险值Riskm。
[0019] 进一步地，Rn由发生在该单一路段的事故数量确定，若某事故发生在路段交界处，则该事故计入距离其最近的单一路段。
[0020] 进一步地，能耗energy的累计值对应为通行预计总能耗，第m条备选路径的通行预计总能耗的计算方法具体包括如下步骤：
[0021] 步骤31，对单一路段预测三种交通状况的出现概率分布，三种交通状况可以抽象为交通情况通畅状态、在路口等待红灯且前方道路情况通畅的状态和交通拥堵状态；
[0022] 步骤32，根据v‑t曲线计算单一状态下的预期油耗，通过车辆动力学方程获得大致的总能耗：
[0023]
[0024] 式(3)中，Iveh是车辆的等效转动惯量， 是车轮的角加速度，Tveh是作用在车轮上的发动机主动力转矩，Tf是车辆受到的阻力矩；
[0025] 车辆受到的阻力矩Tf是随着车速和行使环境变化的函数，可以用如下的方程(4)表示：
[0026]
[0027] 式(4)中，mveh为整车的质量，fr为路面摩擦系数，CD为空气阻力系数，A为有效迎风面积，rw为轮胎半径，vveh为车速；
[0028] 计算得到Tveh后，即可结合v‑t曲线进行积分得到总能耗，三种交通状态的该路段总能耗记为
[0029] 步骤33，计算第m条备选路径的加权总期望能耗值Energym，计算方式如式(5)：
[0030]
[0031] 式(5)中， 表示第m条备选路径中第n个单一路段的处于第1种交通状态的概率，表示第m条备选路径中第n个单一路段的处于第1种交通状态的能耗， 表示第m条备选
路径中第n个单一路段的处于第2种交通状态的概率， 表示第m条备选路径中第n个单一
路段的处于第2种交通状态的能耗， 表示第m条备选路径中第n个单一路段的处于第3种
交通状态的概率， 表示第m条备选路径中第n个单一路段的处于第3种交通状态的能耗。
[0032] 进一步地，步骤4采用式(6)计算目标因素item对应的第m条备选路径的评分值
[0033]
[0034] 式(6)中， 表示目标因素item对应的单目标因素累计值的最小值，itemm表示目标因素item对应的第m条备选路径的单目标因素累计值。
[0035] 进一步地，步骤5利用式(11)计算第m条备选路径的综合期望加权得分
[0036]
[0037] 本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：
[0038] 本发明将行车安全性作为优化指标，同时能够根据用户需求综合考虑安全、能耗、时间三种目标因素对路径选择的影响，使得整体路径选择能够更好地满足驾驶员需求。
附图说明
[0039] 图1为本发明实施例提供的个性化路径选择方法的流程图。
[0040] 图2为三种交通状况对应的三种v‑t曲线示意图。
具体实施方式
[0041] 下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。
[0042] 如图1所示，本发明实施例提供的多目标优化的个性化路径选择方法包括：
[0043] 步骤1，判断出发点与目的地之间是否存在一条以上的潜在路径，若存在，则进入步骤2；若仅存在唯一路径，则输出该路径。
[0044] 其中，出发点与目的地可由用户输入。通过在路网文件中检测出发点与目的地之间的可通行节点，若存在数量不少于两个的路口节点，则判定为存在一条以上的潜在路径，
反之，则说明仅存在唯一路径。路网文件可由导航软件或过地图绘制得到的，其主要描述了
各个路口节点之间的道路连接情况等。
[0045] 步骤2，驾驶员输入各目标因素item的倾向权重Titem，并利用式(1)计算各目标因素item在路径选择中所占据的比重Witem。其中，目标因素item包括安全性目标因素safe、能
耗目标因素energy和时间目标因素time，分别对应的倾向权重表示为Tsafe、Tenergy和Ttime，其
具体数值设置为0‑10之间的整数：
[0046]
[0047] 式(1)中，Witem表示目标因素item的在路径选择中所占据的比重，Titem表示驾驶员输入的目标因素item的倾向权重，∑all itemsTitem表示所有目标因素item的倾向权重之和。
[0048] 例如：
[0049] 在一个实施例中，目标因素item在路径选择中所占据的比重Witem还可以采用如下方法获得：
[0050] 式(1)的加权方法为一次项加权，也可以采用其它方法，诸如二次项加权等，其它的任意n次方均可。
[0051] 通过该步骤，驾驶员可以根据驾驶员的需求，调整三目标因素各自的比重。
[0052] 步骤3，根据步骤2确定的单目标因素，利用Bellman‑Ford(BF)算法或者Dijkstra等方法挑选出单目标因素item对应的最优的Mitem条备选路径，并计算每一条备选路径对应
的单目标因素累计值。由此，该步骤需要获得总计(Mtime+Msafe+Menergy)条备选路径以及每一
条备选路径对应的单目标因素累计值。
[0053] 其中，第m条备选路代表Mitem条备选路径中的任意一条，每一条备选路径的出发点对应为一个节点，目的地对应为另一个节点，这两个节点之间的每一个路口对应为一个节
点，第m条备选路径均由连接两个节点之间的路段串接而成，下文将节点i和与节点i相邻的
节点i+1之间的路段定义为第n个单一路段，n为不小于2的自然数，m为不小于1的自然数。
[0054] 下面介绍每一条备选路径对应的单目标因素累计值计算方法。
[0055] (一)时间目标因素time的累计值对应为通行预计总时间，第m条备选路径对应的通行预计总时间的计算方法包括：
[0056] 利用式(2)计算每一条备选路径中的单一路段所需要的通行时间tn，并将该条备选路径中的所有单一路段的通行时间tn进行累加求和得到该条备选路径的通行预计总时
间Timem：
[0057]
[0058] 式(2)中，Sn代表第n个单一路段的长度，vn代表第n个单一路段的预期平均车速，tn代表第n个单一路段的预期时间。
[0059] vn的确定方式为：vn由道路限速、交通拥堵情况两者共同影响，当无拥堵情况发生时，vn取单一路段的道路限速；当发生拥堵情况时，取单一路段的当前车辆平均速度为ve，其
可以通过路侧设备检测前一段时间内N辆车的车辆平均速度。
[0060] (二)安全目标因素safe的累计值对应为路径总风险值，第m条备选路径的路径总风险值的计算方法包括：
[0061] 定义第n个单一路段的风险值Re为其过去一年发生的总事故数，若某事故发生在路段交界处，则该事故计入距离其最近的单一路段，通过将第m条备选路径中所有单一路段
的风险值Re进行累加求和得到第m条的总安全风险值Riskm。
[0062] 其中，Re由发生在该单一路段的事故数量确定，比如：一个事故对应的Re＝1，两个事故对应的Re＝2，该条备选路径的总安全风险值Riskm为该条备选路径上所有单一路段的
发生的事故总数。
[0063] 在一个实施例中，路径总风险值还可以采用计算车辆在这条路段中发生事故的比例的方法获得，例如选取过去一个月作为时间段，一个月内发生事故的车辆数量/一个月内
通过的总车流量即为事故率，再计算一条路径上所有道路的事故率之和即可。
[0064] (三)能耗energy的累计值对应为通行预计总能耗，第m条备选路径的通行预计总能耗的计算方法具体包括如下步骤：
[0065] 步骤31，对单一路段预测三种交通状况的出现概率分布，三种交通状况可以抽象为如图2中示出的三种v‑t曲线示意的三种交通状态：
[0066] 图2a示出的是该路段呈现为交通情况通畅状态，可以按照道路设计的时速稳定通过，因此整体v‑t曲线表现为水平直线。图2b示出的是该路段由于红绿灯信号影响，在进入
该道路前遇到红灯停车，但道路情况较为通畅，可以由较低车速匀加速至理想车速，因此，
图2b呈现的是在路口等待红灯且前方道路情况通畅的状态。图2c示出的该路段呈现为交通
拥堵状态，在行驶过程中会遇到停车排队等候的情况，因此曲线表现为先匀减速下降，在经
过一段时间静止后再匀加速上升。
[0067] 由于道路交通是一个持续变化的状态，因此在路径规划时无法确定在抵达该路段时的具体车况，故本实施例采用在预测能耗时以概率分布的形式进行加权预测。比如：记单
一路段n出现图2a中的交通情况通畅的概率为 出现图2b中的在路口等待红灯且前方道
路情况通畅的概率为 出现图2c中的交通情况拥堵的概率为 具体的概率计算由该路
段实时车况计算。还比如：选取过去5分钟作为考察时间序列，计算三种交通情况出现的时
间比例，将此比例作为三个概率的数值。
[0068] 在一个实施中，也可以通过大数据分析等方法，直接通过先前类似的车况交通场景下车辆所消耗的能耗，作为通行预计总能耗。
[0069] 步骤32，根据v‑t曲线计算单一状态下的预期油耗，通过车辆动力学方程获得大致的总能耗。一般地，有车辆整体的纵向动力学方程：
[0070]
[0071] 式(3)中，Iveh是车辆的等效转动惯量， 是车轮的角加速度，Tveh是作用在车轮上的发动机主动力转矩，Tf是车辆受到的阻力矩。
[0072] 车辆受到的阻力矩Tf是随着车速和行使环境变化的函数，可以用如下的方程(4)表示：
[0073]
[0074] 式(4)中，mveh为整车的质量，fr为路面摩擦系数，CD为空气阻力系数，A为有效迎风面积，rw为轮胎半径，vveh为车速。
[0075] 计算得到Tveh后，即可结合v‑t曲线进行积分得到总能耗，三种交通状态的该路段总能耗记为 其计算公式如式4.1所示。ti表示对应的交通状况i的曲线中行
驶完该路段时刻，而vi(t)则表示时刻t时在交通状况i下对应的车速。
[0076]
[0077] 步骤33，计算第m条备选路径的加权总期望能耗值Energym，计算方式如式(5)：
[0078]
[0079] 式(5)中， 表示第m条备选路径中第n个单一路段的处于第1种交通状态的概率，表示第m条备选路径中第n个单一路段的处于第1种交通状态的能耗， 表示第m条备选
路径中第n个单一路段的处于第2种交通状态的概率， 表示第m条备选路径中第n个单一
路段的处于第2种交通状态的能耗， 表示第m条备选路径中第n个单一路段的处于第3种
交通状态的概率， 表示第m条备选路径中第n个单一路段的处于第3种交通状态的能耗，
[0080] 步骤4，采用式(6)计算目标因素item对应的第m条备选路径的评分值
[0081]
[0082] 式(6)中， 表示目标因素item对应的单目标因素累计值的最小值，itemm表示目标因素item对应的第m条备选路径的单目标因素累计值。
[0083] 例如：以总计Mtime＝3备选路径为例，说明步骤4的实现方式。
[0084] 第m＝1条备选路径的item项的评分为式(7)：
[0085]
[0086] 通过式(7)计算得到的第m＝1条备选路径对应的通行预计总时间为1000秒。
[0087] 第m＝2条备选路径的item项的评分为式(8)：
[0088]
[0089] 通过式(8)计算得到的第m＝2条备选路径对应的通行预计总时间为90.9秒。
[0090] 第m＝3条备选路径的item项的评分为式(9)：
[0091]
[0092] 通过式(9)计算得到的第m＝3条备选路径对应的通行预计总时间为83.3秒。
[0093] 在一个实施例中，采用式(10)计算目标因素item对应的第m条备选路径的评分值
[0094]
[0095] 安全性目标因素safe以及能耗目标因素energy对应的若干备选路径的评分方法与上述举例相同，在此不再赘述。
[0096] 步骤5，利用式(11)计算第m条备选路径的综合期望加权得分
[0097]
[0098] 步骤6，从所有的(Mtime+Msafe+Menergy)条备选路径中选择 最高的备选路径，作为最终路径输出。
[0099] 最后需要指出的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制。本领域的普通技术人员应当理解：可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对
其中部分技术特征进行等同替换；这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本
发明各实施例技术方案的精神和范围。
