[发明专利]急救系统的病情处理路径规划方法

说明书

本发明以各路段路段用时模型为基础，挖掘利用以往60天交通数据，由P（x<=t₀）=0.9由正态分布计算模块计算得到t₀，得到机动车行完某路段所需时间。具体到特定时刻，特定路段，根据以往的一个月的交通数据，用统计方法估算出各路段的通行时间，进而得到急救人员由所取路径驾救护车到病情发生地再到目的急救服务站的时间，在极度拥堵的情况下，救护车行车时间仍然可控，并且达到最优。

技术领域

本发明涉及急救路径规划技术领域，特别是涉及急救系统的病情处理路径规划方法。

背景技术

目前，人们对病情应急反应速度的要求越来越高，而城市尤其是特大型城市如上海、北京的中心城区拥堵极为严重。对于病情的处理，现有急救系统大多是在城市的某些区域内设置多个急救服务站（医院），当病情发生时，都是距离最近的急救工作站响应，前往病情发生地处置病情。而在中心城区的急救服务站到病情发生地以及返回时，往往一半路段是拥堵的，以往的由急救服务站到病情发生地的通行路径以及返回时的路径，都由急救人员个人依据个人经验快速得出，由于急救人员的经验不同以及判断决策水平不一，因此病情的处理效率会受急救人员的个人因素大幅影响。常常发生救护车堵在路上的情形，出行时间大幅提高数倍甚至数十倍的情况，给百姓的生命财产安全造成极大的隐患。

近来虽然也出现一些路径控制的策略，但都是静态的，往往不考虑拥堵，仅仅寻找到病情发生点最近急救服务站，而后找出最近急救服务站到病情发生点间最短路径，将此最短路径定为最终急救车行车路径；即便考虑拥堵，也简单以拥堵不拥堵来划分路况，而对拥堵路况简单化，给出统一的车辆通行速度，显然不够合理。

另外从病情发生点到目的急救服务站之间的路径没有路径控制的策略，简单以返回代之，实际上起点急救服务站和目的急救服务站并不一定同一，而应该以病人最快到医院也即目的急救服务站为最终目标。

以往的策略考量没有能够很好的发掘以往交通数据，在交通拥堵常态化的大城市的中心城区亟待改进这种处理病情方式。

本人的申请号为2017111517284的申请提出了一种解决方案，本发明对该方案继续进行优化推广。

很多随机现象可以用正态分布来描述或者近似描述，在观测值足够多时，大量随机现象用正态分布来描述可以非常好的体现现象本身的发生规律，做出准确的预测。

正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ²的高斯分布，记为

X∼N(μ,σ²),

其概率密度函数为

正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。

正态分布有些极好的统计性质:

（1）其密度函数关于均值对称，

（2）其数据高度集中于均值μ附近，P（-σ&lt;x-μ&lt;σ）=68%,也即近70%的数据分布于区间（μ-σ，μ+σ）。

发明内容

本发明的目的是提供一种急救车的处理病情的路径控制策略，发掘利用以往交通数据，给出不同拥堵路段的不同道路通行速度，找出从急救服务站到病情发生点再到目的急救服务站的用时最短的相应路径，保证急救病人在最短的时间内到达目的急救服务站，病人及时得到救护。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

急救系统的病情处理路径规划方法，包括步骤：