【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能交通系统领域，尤其涉及一种基于期望巡游里程的租赁交通工具巡游路径计算方法及系统。
技术介绍
1、在现代城市交通系统中，出租车作为一种重要的公共交通工具，扮演着至关重要的角色。然而，随着城市化进程的加快和人口的增加，出租车行业面临着一系列挑战，这些挑战不仅影响到运营效率和经济效益，也影响到乘客的出行体验和满意度。在出租车运营中，运力与需求的匹配问题是影响运营效率和乘客满意度的关键因素之一。在高峰时间段内，某些特定区域内的乘客需求激增，而其他区域可能出租车空载率较高，造成资源浪费和供需不平衡。这种情况导致高需求区域的乘客等待时间长，难以打到车，而低需求区域的出租车则面临空驶问题，增加了运营成本和司机的疲劳度。现有的出租车调度系统通常基于历史数据和经验进行调度，难以实时调整，无法有效应对突发变化和动态需求。由于缺乏对实时需求的精准预测和快速响应机制，出租车公司难以在高需求时间段内迅速调度足够的运力到需求集中的区域，同时也无法在需求低迷时有效减少空驶率。优化运力和需求的匹配，实时监控和评估各个道路段的供需情况，合理分配出租车资源，提升车辆利用率和乘客满意度，是当前出租车行业亟待解决的问题之一。出租车的路径规划问题同样不容忽视，传统的路径规划方法主要基于最短路径或最短时间原则，未能充分考虑到实时交通状况和乘客需求的动态变化。这种简单的路径规划方式，常常导致出租车在巡游过程中经历较长的空驶里程，降低了巡游效率。例如，司机在巡游时可能会选择一条交通拥堵的路径，导致长时间的低速行驶，浪费燃油和时间，增加运营成本。此外，未能合理
技术实现思路
1、本专利技术对上述现有技术存在的问题，提供一种基于期望巡游里程的租赁交通工具巡游路径计算方法，主要包括：
2、根据出租车的实时卫星定位数据获取出租车的初步轨迹，计算出租车轨迹点与道路段的距离和角度差，确定符合行驶路径的道路段并纠偏初步轨迹点，并获取对应道路段编号；
3、根据出租车轨迹点对应的道路段的出租车轨迹数据，确定不同道路段的出租车运力量和需求量；
4、根据不同道路段的历史出租车运力量和需求量数据，预测各道路段未来的出租车运力量和需求量，并基于道路段载客概率预测公式，预测各道路段载客概率；
5、根据出租车运力量和需求量的历史数据，评估各道路段运力量和需求量的时序周期规律程度，并基于时序周期规律程度对各道路段载客概率预测值进行修正；
6、根据所有道路段信息确定候选路径集，基于条件载客概率公式计算候选路径中各道路段的条件载客概率，并采用路径期望巡游里程计算公式计算每条候选路径的期望巡游里程，确定期望巡游里程最短的路径作为推荐路径；
7、根据出租车的实时位置信息，判断司机是否按推荐路径行驶，并更新道路段运力数据，基于更新后的道路段运力数据，重新确定期望巡游里程最短的路径作为推荐路径。
8、进一步地，所述根据出租车的实时卫星定位数据获取出租车的初步轨迹，计算出租车轨迹点与道路段的距离和角度差，确定符合行驶路径的道路段并纠偏初步轨迹点，并获取对应道路段编号，包括:
9、根据出租车的gps设备获取的实时卫星定位数据和时间戳，获取包含经度和纬度的定位点集合，得到出租车的初步轨迹；通过地图数据，获取出租车潜在的行驶道路段，包括道路段的坐标、方向和连通性信息；根据出租车初步轨迹点，计算每个轨迹点与潜在的行驶道路段之间的欧几里得距离，选择距离小于预设距离阈值的道路段作为候选道路段；根据相邻的出租车初步轨迹点的经纬度差值进行角度计算，确定出租车轨迹点的运动方向；将候选道路段的方向与出租车轨迹点的运动方向进行角度差计算，确定角度差小于预设角度差阈值的候选道路段；通过地图数据，根据角度差小于预设角度差阈值的候选道路段的连通性，确定符合实际行驶路径的道路段；根据符合实际行驶路径的道路段，调整出租车初步轨迹点的坐标，将存在偏移的出租车初步轨迹点的坐标纠偏到出租车实际行驶的道路道路段上，得到纠偏后的出租车轨迹点，并确定每个纠偏后的出租车轨迹点对应的道路段编号。
10、进一步地，所述根据出租车轨迹点对应的道路段的出租车轨迹数据，确定不同道路段的出租车运力量和需求量，包括:
11、根据出租车轨迹点对应的道路段，以t分钟为时间粒度，获取过去预设时间段内的出租车轨迹数据集合，出租车轨迹数据包括时间、道路段、车牌号和载客状态，载客状态包括空载和有客；通过过去预设时间段内的出租车轨迹数据集合，获取相同道路段的出租车车牌号，去重重复的车牌号，确定过去预设时间段内每t分钟各道路段的出租车运力量，出租车运力量为空载出租车数量；获取过去预设时间段内每t分钟内出租车车牌号对应的载客状态，判断载客状态从空载变为有客的时间点和道路段，得到每t分钟内各道路段上客的车牌号集合，确定每t分钟各道路段上的上客次数，作为出租车需求量。
12、进一步地，所述根据不同道路段的历史出租车运力量和需求量数据，预测各道路段未来的出租车运力量和需求量，并基于道路段载客概率预测公式，预测各道路段载客概率，包括:
13、获取各道路段历史出租车运力量和需求量数据，以t分钟为时间粒度，获取历史出租车运力量和需求量数据中每t分钟的出租车运力量和需求量数据，构建各道路段的时间序列数据；根据各道路段的时间序列数据，使用时空图卷积神经网络算法进行模型训练，构建出租车运力量和需求量预测模型；根据过去预设时间段内每t分钟各道路段的出租车运力量和需求量数据，使用出租车运力量和需求量预测模型，预测未来t分钟各道路段的运力量和需求量；根据道路段载客概率预测公式预测各道路段载客概率，其中，p表示道路段载客概率预测值，d为道路段需求量预测值、s为道路段运力量预测值。
14、进一步地，所述根据出租车运力量和需求量的历史数据，评估各道路段运力量和需求量的时序周期规律程度，并基于时序周期规律程度对各道路段载客概率预测值进行修正，包括:
15、获取各道路段出租车运力量和需求量的历史数据，得到完整的时间序列数据集；采用时序周期规律程度本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于期望巡游里程的租赁交通工具巡游路径计算方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据出租车的实时卫星定位数据获取出租车的初步轨迹，计算出租车轨迹点与道路段的距离和角度差，确定符合行驶路径的道路段并纠偏初步轨迹点，并获取对应道路段编号，包括:
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据出租车轨迹点对应的道路段的出租车轨迹数据，确定不同道路段的出租车运力量和需求量，包括:
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据不同道路段的历史出租车运力量和需求量数据，预测各道路段未来的出租车运力量和需求量，并基于道路段载客概率预测公式，预测各道路段载客概率，包括:
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据出租车运力量和需求量的历史数据，评估各道路段运力量和需求量的时序周期规律程度，并基于时序周期规律程度对各道路段载客概率预测值进行修正，包括:
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据所有道路段信息确定候选路径集，基于条件载客概率公式计算候选路径中各道路段的条件载客概率，并采用路径期
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据出租车的实时位置信息，判断司机是否按推荐路径行驶，并更新道路段运力数据，基于更新后的道路段运力数据，重新确定期望巡游里程最短的路径作为推荐路径，包括:
8.一种基于期望巡游里程的租赁交通工具巡游路径计算系统，其特征在于，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于期望巡游里程的租赁交通工具巡游路径计算方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据出租车的实时卫星定位数据获取出租车的初步轨迹，计算出租车轨迹点与道路段的距离和角度差，确定符合行驶路径的道路段并纠偏初步轨迹点，并获取对应道路段编号，包括:
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据出租车轨迹点对应的道路段的出租车轨迹数据，确定不同道路段的出租车运力量和需求量，包括:
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据不同道路段的历史出租车运力量和需求量数据，预测各道路段未来的出租车运力量和需求量，并基于道路段载客概率预测公式，预测各道路段载客概率，包括:
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据出...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄子敬，陈欢，罗建平，尹杰丽，杨森彬，赖炤宇，
申请(专利权)人：广州交信投科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。