基于3g網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)智能導(dǎo)航方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于3G網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)智能導(dǎo)航方法，其技術(shù)特點(diǎn)是：導(dǎo)航路徑規(guī)劃處理模塊接收3G導(dǎo)航模塊發(fā)來(lái)的3G導(dǎo)航信息并建立多級(jí)遞階的層次結(jié)構(gòu)模型；確定標(biāo)度并對(duì)標(biāo)度進(jìn)行描述；構(gòu)建判斷矩陣；計(jì)算各判斷矩陣的特征向量、特征值及一致性檢驗(yàn)指標(biāo)并進(jìn)行一致性校驗(yàn)；計(jì)算綜合權(quán)重并按照最大權(quán)重原則，確定最優(yōu)路線。本發(fā)明根據(jù)3G導(dǎo)航模塊的流通量、距離長(zhǎng)短、紅綠燈個(gè)數(shù)的導(dǎo)航信息并采用層次分析法對(duì)各條路線進(jìn)行分析，選擇出最優(yōu)路線，通過(guò)比較準(zhǔn)確地選擇出既節(jié)省時(shí)間、又不擁堵的路線，為駕駛?cè)藥?lái)方便，解決了現(xiàn)有技術(shù)不能實(shí)時(shí)準(zhǔn)確感知路況的缺點(diǎn)。
【專利說(shuō)明】基于3G網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)智能導(dǎo)航方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于車載導(dǎo)航【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其是一種基于3G網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)智能導(dǎo)航方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著中國(guó)三大網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商的3G網(wǎng)絡(luò)在全國(guó)范圍內(nèi)的廣泛覆蓋，人們能夠越來(lái)越便利的感受高速互聯(lián)網(wǎng)給我們生活帶來(lái)的變化。以中國(guó)聯(lián)通為例，其在全國(guó)范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)了帶寬7.2M的3G網(wǎng)絡(luò)覆蓋，在絕大多數(shù)城市地區(qū)實(shí)現(xiàn)了帶寬21M的3G網(wǎng)絡(luò)覆蓋，在珠三角地區(qū)實(shí)現(xiàn)了帶寬42M的3G網(wǎng)絡(luò)覆蓋。但是，汽車導(dǎo)航仍然停留在依靠導(dǎo)航儀內(nèi)固化好的軟件和交通無(wú)線廣播的層面去感知路況，這樣得到的信息不夠精確，也不能利用算法準(zhǔn)確判斷出最優(yōu)路線。目前，車載導(dǎo)航系統(tǒng)主要是依靠?jī)?nèi)置地圖的導(dǎo)航儀或者衛(wèi)星定位實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航功能，例如，CN201120176429.8公開了一種車載導(dǎo)航儀，該導(dǎo)航儀是利用外部存儲(chǔ)裝置移動(dòng)硬盤對(duì)地圖進(jìn)行存儲(chǔ)之后使用，不能準(zhǔn)確感知路況；CN201210072538.4公開了一種基于北斗衛(wèi)星導(dǎo)航的車載導(dǎo)航儀，此類裝置雖能利用衛(wèi)星定位，但是無(wú)法運(yùn)用算法智能推薦最優(yōu)路線；CN201110307835.8公開了一種支持多模3G網(wǎng)絡(luò)的車載導(dǎo)航儀裝置的撥號(hào)方法，此專利公開的是一種撥號(hào)方法，無(wú)法實(shí)時(shí)導(dǎo)航，確定最佳路線；另外，目前的導(dǎo)航系統(tǒng)在選擇路線過(guò)程中，均采用事先規(guī)劃路徑的方法并按照該規(guī)劃路徑進(jìn)行導(dǎo)航，不能根據(jù)實(shí)時(shí)路況自動(dòng)規(guī)劃路徑并實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航功能。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于3G網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)智能導(dǎo)航方法，解決現(xiàn)有車載導(dǎo)航系統(tǒng)不能根據(jù)實(shí)時(shí)路況信息自動(dòng)規(guī)劃路徑進(jìn)行導(dǎo)航的問(wèn)題。
[0004]本發(fā)明解決現(xiàn)有的技術(shù)問(wèn)題是采取以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的:
[0005]一種基于3G網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)智能導(dǎo)航方法，包括以下步驟:
[0006]步驟1:導(dǎo)航路徑規(guī)劃處理模塊接收3G導(dǎo)航模塊發(fā)來(lái)的3G導(dǎo)航信息并建立多級(jí)遞階的層次結(jié)構(gòu)模型；
[0007]步驟2:確定標(biāo)度并對(duì)標(biāo)度進(jìn)行描述；
[0008]步驟3:構(gòu)建判斷矩陣；
[0009]步驟4:計(jì)算各判斷矩陣的特征向量、特征值及一致性檢驗(yàn)指標(biāo)并進(jìn)行一致性校驗(yàn);
[0010]步驟5:計(jì)算綜合權(quán)重并按照最大權(quán)重原則，確定最優(yōu)路線。
[0011]而且，所述步驟I的3G導(dǎo)航信息包括流通量B1、距離長(zhǎng)短B2、紅路燈個(gè)數(shù)B3。
[0012]而且，所述多級(jí)遞階的層次結(jié)構(gòu)模型包括目標(biāo)層、判斷層和方案層，該目標(biāo)層為選擇最優(yōu)路線A，該判斷層為影響最優(yōu)路線的如下三個(gè)因素:流通量B1、距離長(zhǎng)短B2、紅路燈個(gè)數(shù)B3，該方案層為3G導(dǎo)航模塊所能檢測(cè)出的路線。
[0013]而且，所述步驟2的標(biāo)度包括同樣重要、稍微重要、比較重要、強(qiáng)烈重要和絕對(duì)重要，其標(biāo)度值分別用數(shù)字1、3、5、7、9來(lái)表示，并用2、4、6、8表示兩個(gè)相鄰判斷因素的中間值。
[0014]而且，所述步驟3判斷矩陣采用層次分析方法構(gòu)建，對(duì)同一層次的各要素以上一級(jí)的要素為準(zhǔn)則進(jìn)行兩兩比較，根據(jù)評(píng)價(jià)尺度確定其相對(duì)重要度，包括以下判斷矩陣:
[0015](I)相對(duì)于系統(tǒng)總目標(biāo)的判斷矩陣A— B，用于判斷層各因素相對(duì)重要性比較；
[0016](2)相對(duì)于流通量的判斷矩陣BI—C，用于各方案的相對(duì)重要性比較；
[0017](3)相對(duì)于距離長(zhǎng)短的判斷矩陣B2 — C，用于各方案的相對(duì)重要性比較；
[0018](4)相對(duì)于紅綠燈個(gè)數(shù)的判斷矩陣B3 — C，用于各方案的相對(duì)重要性比較。
[0019]而且，所述步驟4計(jì)算各判斷矩陣A的特征向量的方法為:
[0020]①將判斷矩陣A按列歸一化，即列元素之和為1:bu = BijZSaij ;其中，au表示要素i與要素j相對(duì)重要度之比，比值越大，則i的重要度就越高；
[0021]②將歸一化的矩陣按行求和:? = SbijQ = I, 2，3……n)；
[0022]③將Ci 歸一化:得到特征向量 W = (W1, W2,......, wn)，Wi = Ci/ 2 Ci。
[0023]而且，所述步驟4計(jì)算最大特征值入max的公式為:
【權(quán)利要求】
1.一種基于3G網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)智能導(dǎo)航方法，其特征在于:。 步驟1:導(dǎo)航路徑規(guī)劃處理模塊接收3G導(dǎo)航模塊發(fā)來(lái)的3G導(dǎo)航信息并建立多級(jí)遞階的層次結(jié)構(gòu)模型； 步驟2:確定標(biāo)度并對(duì)標(biāo)度進(jìn)行描述； 步驟3:構(gòu)建判斷矩陣； 步驟4:計(jì)算各判斷矩陣的特征向量、特征值及一致性檢驗(yàn)指標(biāo)并進(jìn)行一致性校驗(yàn)； 步驟5:計(jì)算綜合權(quán)重并按照最大權(quán)重原則，確定最優(yōu)路線。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于3G網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)智能導(dǎo)航方法，其特征在于:所述步驟I的3G導(dǎo)航信息包括流通量B1、距離長(zhǎng)短B2、紅路燈個(gè)數(shù)B3。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于3G網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)智能導(dǎo)航方法，其特征在于:所述多級(jí)遞階的層次結(jié)構(gòu)模型包括目標(biāo)層、判斷層和方案層，該目標(biāo)層為選擇最優(yōu)路線A，該判斷層為影響最優(yōu)路線的如下三個(gè)因素:流通量B1、距離長(zhǎng)短B2、紅路燈個(gè)數(shù)B3，該方案層為3G導(dǎo)航模塊所能檢測(cè)出的路線。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于3G網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)智能導(dǎo)航方法，其特征在于:所述步驟2的標(biāo)度包括同樣重要、稍微重要、比較重要、強(qiáng)烈重要和絕對(duì)重要，其標(biāo)度值分別用數(shù)字1、3、5、7、9來(lái)表示，并用2、4、6、8表示兩個(gè)相鄰判斷因素的中間值。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于3G網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)智能導(dǎo)航方法，其特征在于:所述步驟3判斷矩陣采用層次分析方法構(gòu)建，對(duì)同一層次的各要素以上一級(jí)的要素為準(zhǔn)則進(jìn)行兩兩比較，根據(jù)評(píng)價(jià)尺度確定其相對(duì)重要度，包括以下判斷矩陣:` (1)相對(duì)于系統(tǒng)總目標(biāo)的判斷矩陣A—B，用于判斷層各因素相對(duì)重要性比較； (2)相對(duì)于流通量的判斷矩陣BI—C，用于各方案的相對(duì)重要性比較； (3)相對(duì)于距離長(zhǎng)短的判斷矩陣B2— C，用于各方案的相對(duì)重要性比較； (4)相對(duì)于紅綠燈個(gè)數(shù)的判斷矩陣B3— C，用于各方案的相對(duì)重要性比較。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于3G網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)智能導(dǎo)航方法，其特征在于:所述步驟4計(jì)算各判斷矩陣A的特征向量的方法為: ①將判斷矩陣A按列歸一化，即列元素之和為1:bu = BijZSaij ;其中，％表示要素i與要素j相對(duì)重要度之比，比值越大，則i的重要度就越高； ②將歸一化的矩陣按行求和:?= SbijQ = 1,2,3……n)； ③將Ci歸一化:得到特征向量W= (w1； W2,......, wn), Wi = Ci/2 Ci。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于3G網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)智能導(dǎo)航方法，其特征在于:所述步驟4計(jì)算最大特征值Xmax的公式為:
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于3G網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)智能導(dǎo)航方法，其特征在于:所述步驟4計(jì)算一致性指標(biāo)Cl的公式為:
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于3G網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)智能導(dǎo)航方法，其特征在于:所述步驟4一致性校驗(yàn)的方法為:根據(jù)層次分析法原理，利用判斷矩陣的理論最大特征值X max與n之差檢驗(yàn)一致性。
【文檔編號(hào)】G01C21/34GK103674048SQ201310631134
【公開日】2014年3月26日 申請(qǐng)日期:2013年11月29日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月29日
【發(fā)明者】李玲玲, 王國(guó)玲, 梁言, 孫訓(xùn)俊, 李宗禮, 謝實(shí)平, 鮑麗光 申請(qǐng)人:河北工業(yè)大學(xué)