[发明专利]用于为旅行时间数据库建立模型的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于为旅行时间数据库建立模型的方法，其中该模型给出在路线网的路线区段上相对旅行时间损耗的概率分布。

背景技术

提供交通信息数据的提供者可以在生成当前交通信息时不总是访问统计足够的当前数据的数据库。出于这个原因，根据交通特征建立的历史负荷曲线起到重要的作用。可以将交通特征理解为特征的状态参量，该状态参量对于在道路区段上经历的旅行时间具有决定性影响。这样的特征的状态参量例如是白天时间、日期、节假日以及其他相关的时间特征；以及存在的道路天气特征、已知的交通影响措施，例如交通影响设施的开关、施工、事故、大型活动以及其他特别情况。

然而为了建立用于生成交通信息的历史知识库，必要的是，记录每个道路区段的足够的统计数量的数据点。这点单独地借助于行驶是不可能的。然而可以利用自动发出的车辆数据，以便在后端中建立智能知识库。特别是可以通过交通数据、例如通过旅行时间或旅行速度更新旅行时间数据库的已经存在的知识，该旅行时间或旅行速度由车辆在驶过一个路线区段时在该路线区段上确定。该后端可以是车辆，在该车辆中存有旅行时间数据库，以便可以在需要时借助于车辆中的计算机对该旅行时间数据库进行访问。不过，用于旅行时间数据库的知识库也可以在服务提供商处建立。

发明内容

值得期望的是，提出一种用于为旅行时间数据库建立模型的方法，其中可以利用在车辆中在驶过路线区段时记录的交通数据用于为旅行时间数据库建立模型。

用于为旅行时间数据库建立模型的方法的一种实施形式包括以下步骤：

·提供路线网，该路线网具有在起始点与目标点之间的路线区段；

·确定在起始点与目标点之间的多个可能的路径，其中每个路径具有包括路线网的路线区段中至少一个的路线区段；

·确定在每个路径的每个路线区段上的相应交通特征的情况下用于每个路径的每个路线区段的相应的相对旅行时间损耗；

·将路径的路线区段的确定的相对旅行时间损耗配置给路线网的每个路线区段；

·确定在每个路径的每个路线区段上的相应交通特征的情况下用于每个路径的每个路线区段的相对旅行时间损耗的相应的权重；

·将路径的路线区段的确定的权重配置给路线网的每个路线区段；

·在配置给相应的路线区段的交通特征和配置给相应的路线区段的校准参数的情况下确定用于路线网的每个路线区段的相对旅行时间损耗的概率分布。

在提出的方法中，在每个起始点与目标点(以下也称为点对)之间评估多个可能的路径并且对这些进行随机加权。为了确定在起始点与目标点之间的路线的路线区段上的相对旅行时间损耗，例如可以将例如由数字地图已知的在路线区段的自由速度的已知的值用于划分车辆在预定路径上的旅行时间。在路线区段上确定的相对旅行时间损耗用作用于学习方法的输入数据，该学习方法在可能的实施形式中迭代地扩展用于已经存在的旅行时间数据库的知识库。由此可以利用在车辆中生成的数据，以便在后端中建立用于旅行时间的智能知识库。

自动在车辆中生成的点数据是代表性的并且适用于历史旅行时间数据库的建立。通过给定的方法可以评估在点对之间可能的未知的路径。此外，该方法学习：在保存旅行时间的情况下如何能够通过该模糊来使用知识。

具体实施方式

以下根据各实施例更详细地阐明本发明。

将旅行时间数据库理解为在形成点对的起始点与目标点之间的路径的路线区段上的旅行时间的知识库。在旅行时间数据库中存储的旅行时间知识库应该能实现，在需要时推断出概率分布F(u∣A,C；λ)，即车辆在路线区段A上以如下公式经历分配的延迟或相对旅行时间损耗u

u≡V_free(A)/V-1   (1)。

在给出的用于相对时间延迟的公式表达中，V_free(A)表示在路线区段A上的自由速度，而V表示在路线区段上由车辆实际经历的速度。如果路线区段的区段长度和在路线区段上的自由速度由数字地图假定为已知，那么以F(u∣A,C；λ)也确定旅行时间的概率分布。

在对于概率密度给出的表达F(u∣A,C；λ)中，参数C表示交通特征，该交通特征可以对于路线区段A提出并且概率密度同样可以与该交通特征有关。属于此的例如是白天时间、工作日以及节假日和其他相关的时间特征。同样地，通过交通特征C检测道路天气特征、交通影响措施、施工、事故、大型活动和其他特别情况。