[发明专利]基于GIS数据库的道路匹配及路径规划算法

摘要

基于GIS数据库的道路匹配及路径规划算法，基于RBF神经网络的路段通行时间预测模型，并通过实际跑车实验获取实验数据，完成RBF神经网络的训练和测试，仿真结果证明该模型可以精确地预测各路段通行时间；随后针对RBF预测模型长期预测精度不高的问题，在贝叶斯理论更新思想的基础上，提出了路段通行时间的更新方法；该方法利用无人车每次出行时获得的各路段实际通行时间，不断地更新这些路段的预测通行时间，以提高路段通行时间的预测精度；最短时间路径规划算法在搜索权重和搜索区域两方面改进了经典Dijkstra算法，通过不同时间下的仿真实验表明，该算法可以为无人车找到耗时最短的行驶路径。

主权项

1.本发明的算法首先对GPS定位数据进行处理，包括剔除异常数据以及坐标转换；接着确定误差区域，并根据图形学中判断线段与多边形相交的算法确定候选路段集合，减小之后的匹配运算量；最后计算各候选路段的匹配度，选择匹配度值最小的路段作为最佳匹配路段，并将无人车在匹配路段上的投影点作为无人车当前的行驶位置；基于概率意义的路径选择方法是根据人们的日常出行目的而设计，仿真实验结果表明，该方法适用于准时到达目的地和最佳时间段到达目的地的路径选择，结合最短时间路径规划算法，可以使无人车根据不同的行驶任务灵活地选择不同的出行路径。