[发明专利]基于油耗与尾气排放的车辆三维导航方法

权利要求书

1.一种基于油耗与尾气排放的车辆三维导航方法，其特征在于，

步骤1设定车型信息，调用与之相对应的油耗与尾气排放模型参数库；同时通过差分定位DGPS定位车辆，获取车辆实时所在点i的经度L_ix、纬度L_iy、和海拔高度L_iz；

(1)启动导航系统后，需要首先确定车辆车型信息，所述车辆车型信息包括车型/代表车型和载重，车型/代表车型由汽车制造商在汽车出厂时确定，载重由车主在行驶前人工输入；然后导航系统基于车型信息调用对应油耗和尾气排放参数库，所述油耗和尾气排放参数库包括单位行程油耗、单位行程HC排放因子、单位行程CO排放因子、单位行程NO_X排放因子，

(2)定位模块采用差分定位DGPS，它的一个特点是定位精度高，能实现亚米级的定位精度，

(3)DGPS每隔1s自动获取车辆实时所在点i的位置信息，这样就在行驶过程中获得了一系列点且表示为i=1、2、3、4、5…的经度，纬度和海拔高度，其符号表示分别为L_ix，，L_iy，L_iz，

步骤2根据定位获得的一系列点i=1、2、3、4、5…的位置信息，推算每一点的坡度ε_i，然后调用坡度调用油耗与尾气排放模型参数库，得出坡度为ε_i时不同速度情况下对应油耗与尾气排放单位行程总指标，选取总指标最小的速度值作为优化速度值，由此得到速度优化结果，

步骤2.1依靠定位获得的经度L_ix、纬度L_iy和海拔高度L_iz，速度优化模块首先根据公式（1）、（2）计算在i点时海拔高度的变化Δh_i和水平行驶路径的变化Δs_i，然后根据公式（3）推算车辆实时所在点的坡度ε_i，

Δh_i＝L_iz-L_(i-1)z                   （1）

Δsi=(Lix-L(i-1)x)2+(Liy-L(i-1)y)2---(2)]]>

L_iz、L_ix、L_iy分别为点i的海拔高度、经度和纬度

L_(i-1)z、L_(i-1)x、L_(i-1)y分别为点i-1的海拔高度、经度和纬度

ϵi=tan-1(ΔhiΔsi)---(3)]]>

ε_i为车辆实时所在点i的坡度

Δh_i为车辆在垂直于路面方向上的海拔高度的变化

Δs_i为水平行驶路径的差值，

步骤2.2速度优化模块以车辆所在点的实时道路坡度ε_i为输入变量，根据模型参数库中对应车型和载重预设的速度、道路坡度与油耗和尾气排放单位行程总指标之间的量化关系，动态地给出该车辆保持最小油耗与尾气排放的实时行车速度建议值S_F，

1)道路坡度ε_i已知后，调用油耗与尾气排放参数库中与之对应的参数，就能得到此坡度下不同的速度和不同油耗和尾气排放单位行程总指标并由公式（4）计算得到的对应关系。

H_S＝γ_S0H_S0+γ_S1H_S1+γ_S2H_S2+γ_S3H_S3                      (4)

H_S是速度为S时对应的油耗和尾气排放单位行程总指标；

H_S0、H_S1、H_S2、H_S3分别指速度为S时对应的单位行程油耗指标、HC单位行程排放指标、CO单位行程排放指标和NO_X单位行程排放指标，

γ_S0、γ_S1、γ_S2、γ_S3为对应指标H_S0、H_S1、H_S2、H_S3的参数，表示不同指标在油耗与尾气排放总指标中的权重，可根据不同地域的燃料价格、环境状况、限制政策等进行标定或修正，

2)得到速度S及其对应油耗与尾气排放单位行程总指标H_S后，用“冒泡排序法”求出使得总指标H_S最小的对应速度S_F，S_F即为车速优化的结果，

模型参数库中，速度为一系列的离散值，采用冒泡排序法求出油耗与尾气排放最小总指标，此总指标对应的速度即为车速优化结果，“冒泡排序法”的基本原理是：依次比较相邻的两个数，将小数放在前面，大数放在后面，

步骤如下：

第一趟：首先比较第1个和第2个数，将小数放前，大数放后，然后比较第2个数和第3个数，将小数放前，大数放后，如此继续，直至比较最后两个数，将小数放前，大数放后。至此第一趟结束，将最大的数放到了最后；第二趟：仍从第一对数开始比较；，将小数放前，大数放后，一直比较到倒数第二个数；第二趟结束，在倒数第二的位置上得到一个新的最大数，如此下去，重复以上过程，直至最终完成排序，就将最小的数放到了最前面，

步骤2.3每隔10s,将车速优化的结果作S_F为信息发布模块的输入，以合成语音和文字显示方式提示用户应保持的优化车速，以便减少油耗和尾气的排放；

步骤3根据定位信息，通过地图匹配获取车辆所在路网信息，进而推算路网上每一路段的平均速度S_k，依据平均速度和电子地图上的路段坡度调用相应的油耗与尾气排放参数，计算得到路网上每一路段的油耗与尾气排放量，然后将油耗与尾气排放量作为交通阻抗的影响要素，对原交通阻抗进行修正，得到路网上每一条路段的新的交通阻抗，最后，基于新的交通阻抗网络对车辆进行最小路径规划，

步骤3.1依照定位模块给出的位置信息，将车辆位置匹配在电子地图上，数据接收和储存模块从交通信息中心接收路网上的交通信息，包括路网中的路段总数m，每条路段的交通流量V_k，每条路段的零流通行时间t_k0、实际通行能力C_k、长度L_k、坡度等信息，

1)在导航过程中，定位模块以DGPS定位数据为标准，针对当前行驶的位置来确定车辆行驶在哪条路段上，并将位置匹配在电子地图上，

2)数据采集和存储模块依据车辆在电子地图上的位置，通过GPRS无线通讯技术从城市交通信息中心获取当前路网信息，包括静态交通数据和动态交通数据，静态交通数据主要包括道路总数m、路网结构、交叉口、道路等级、交通标志标线等，动态交通数据主要包括每条路段的实时交通流量V_k、交通事故，

3)为了进行各路段的油耗预测，需要道路网络中各路段的通行时间、长度和坡度，必须首先从城市道路设计的有关部门获取路网上每条路段零流通行时间t_k0即交通流量为0时路段k行驶时间，由设计通行时间考虑车道宽度、自行车影响等的修正后得到、实际通行能力C_k、长度L_k和坡度信息，并预先存入电子地图的数据库，需要使用时对号提取，

步骤3.2路径优化模块首先以路段的长度L_k、交通流量V_k为输入变量，预测路网上每条路段的行驶时间t_k，继而预测路网上所有路段的平均行驶时间每条路段上车辆的平均速度S_k，

采用道路交通阻抗分析方法计算路网上所有路段的预测行驶时间：

tk=tk0[1+αk(Vk/Ck)βk]---(5)]]>

t_k，为路段k的预测行驶时间；

t_k0，是路段k的零流通行时间，是常量；

V_k，是路段k的交通量，辆/小时；

C_k，是路段k的实际通行能力，是常量，辆/小时；

α_k、β_k，是参数，根据历史数据回归确定，无历史数据时分别取0.15，0.4，

然后计算路网上所有路段的平均行驶时间：其中，∑t_k为路网中路段预测行驶时间的总和，m为路网中路段总数目，

最后根据平均速度的计算公式：其中L_k为路段k的总长度，t_k为路段k的预测行驶时间，S_k为路段k的预测平均速度，这样，路网上所有路段的实时平均速度都可以计算出来，

步骤3.3路径诱导模块然后以每条路段坡度路段预测平均速度S_k为输入变量，在模型参数库中调用相应的油耗和尾气排放参数，计算得到路网中各路段上预测油耗总量Q_k0、HC排放总量Q_k1、CO排放总量Q_k2和NOX排放Q_k3，

步骤3.3.1以路段坡度路段预测速度S_k为输入变量，在模型参数库中调用相应的油耗和尾气排放参数；

步骤3.3.2将不同长度的坡度段的油耗和尾气排放量相加，按公式（6）、（7）、（8）、（9）、（10）、（11）、（12）、（13）计算得到预测的每一条路段的油耗总量和尾气各指标的排放总量，

Qk0=Σj=1n(Lkj*Hkj0)---(6)]]>

Q0‾=ΣQk0m---(7)]]>

Qk1=Σj=1n(Lkj*Hkj1)---(8)]]>

Q1‾=ΣQk1m---(9)]]>

Qk2=Σj=1n(Lkj*Hkj2)---(10)]]>

Q2‾=ΣQk2m---(11)]]>

Qk3=Σj=1n(Lkj*Hkj3)---(12)]]>

Q3‾=ΣQk3m---(13)]]>

其中，Q_k0、Q_k1、Q_k2、Q_k3分别表示第k条路段的预测油耗排放总量、HC排放总量、CO排放总量和NO_X排放总量；

m为路网中的路段总数；

∑Q_k0、∑Q_k1、∑Q_k2、∑Q_k3分别表示路网中所有路段的预测油耗排放总量、HC排放总量、CO排放总量和NO_X排放总量；分别表示路网中所有路段的预测油耗平均排放量、HC平均排放总量、CO平均排放总量和NO_X平均排放总量；

L_kj表示路段k上坡度为θ_kj的坡度段的长度；

H_kj0、H_kj1、H_kj2、H_kj3表示路段k上坡度为θ_kj的坡度段速度为S_k时的油耗、HC排放、CO排放和NO_X单位行程排放指标，

步骤3.4将预测的路段油耗量与各种尾气排放量Q_k0、Q_k1、Q_k2、Q_k3作为影响交通阻抗的要素，对路网上各路段的原有交通阻抗t_k进行修正，然后路径诱导模块最后以考虑油耗和尾气排放后的广义交通阻抗t_kc为基础进行路径规划，

步骤3.4.1修正交通阻抗：根据预测的油耗和尾气值修正原有道路的交通阻抗，原有的交通阻抗即为根据交通流量预测的路段通行时间t_k，根据公式(14)计算得到修正后的交通阻抗t_kc，

tkc=δktkt‾+δ0Qk0Q0‾+δ1Qk1Q1‾+δ2Qk2Q2‾+δ3Qk3Q3‾---(14)]]>

其中t_kc是路段k考虑油耗和尾气排放后的广义交通阻抗；

t_k是路段k的原有交通阻抗；

是路网中所有路段不考虑油耗与尾气排放的路网上所有路段的平均交通阻抗；

Q_k0、Q_k1、Q_k2、Q_k3分别表示第k条路段的预测油耗排放总量、HC排放总量、CO排放总量和NOX排放总量；

分别表示路网中所有路段的预测油耗平均排放量、HC平均排放总量、CO平均排放总量和NOX平均排放总量；

δ_k、δ₀、δ₁、δ₂、δ₃是参数，表示广义阻抗中不同成分的权重，

δ_k+δ₀+δ₁+δ₂+δ₃=1，具体数值根据不同地域的燃料价格、环境状况、限制政策等进行标定或修正，

步骤3.4.2路径诱导模块以考虑油耗和尾气排放后的广义交通阻抗为基础，在路网上计算最短路径，

步骤3.5将路径诱导的结果作为信息发布模块的输入，以声音、文字、电子地图的形式对车辆进行路径诱导，

1)声音诱导方式：通过合成语音提示当前的车辆所在道路，并根据路径诱导的结果提示通往目的地的下一步节点道路名称和交叉口转向方向。

2)文字诱导方式：在车载导航系统的显示屏上以文字的形式显示所在道路，以及下一步节点道路名称和交叉口转向方向。

3)电子地图诱导方式：在电子地图上完整显示通往目的地的路径，包含节点道路和交叉口转向。