申请/专利权人：海南大学

申请日：2021-12-30

公开（公告）日：2023-05-26

公开（公告）号：CN114295144B

主分类号：G01C21/34

分类号：G01C21/34

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.05.26#授权;2022.04.26#实质审查的生效;2022.04.08#公开

摘要：本发明提供一种基于DIKW的车辆路径规划方法，具体步骤包括：获取驾驶者的类型化资源，根据类型化资源构建驾驶者DIKW模型；根据起点以及终点进行路径规划，获得多条初始路径；获取初始路径道路信息，构建初始路径DIKW模型；初始路径DIKW模型根据驾驶者DIKW模型的意图对初始路径进行筛选，获得最优路径，通过对驾驶者的类型化资源进行收集，并提取其中包含有的意图，在进行路径规划时，根据驾驶者的意图来对规划的初始路径进行筛选，以获得最优路径，所获得的最优路径可以满足于驾驶者的需求，与传统的路径规划仅考虑红绿灯数量、拥堵程度、里程等因素相比，更加的人性化，可以满足驾驶者多层次的驾驶需求。

主权项：1.基于DIKW的车辆路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取驾驶者的类型化资源，根据类型化资源构建驾驶者DIKW模型；步骤S2、根据起点以及终点进行路径规划，获得多条初始路径；步骤S3、获取初始路径道路信息，构建初始路径DIKW模型；步骤S4、初始路径DIKW模型根据驾驶者DIKW模型的意图对初始路径进行筛选，获得最优路径；所述步骤S1的具体步骤包括：步骤S11、获取驾驶者在互联网中进行的信息录入、浏览记录、历史车辆规划路径以及兴趣偏好，并组成类型化资源，所述类型化资源包括数据资源、信息资源以及知识资源；步骤S12、提取驾驶者主动发起的请求作为明显意图，根据数据资源、信息资源以及知识资源结合以及转换得到潜在意图；步骤S13、根据类型化资源、明显意图以及潜在意图构建驾驶者DIKW模型；所述步骤S3的具体步骤为：获取路侧采集终端、交通灯系统、无人驾驶汽车组网系统传输的道路信息，并映射为类型化资源，所述类型化资源包括数据资源、信息资源以及知识资源，对每条初始路径根据类型化资源构建初始路径DIKW模型；所述步骤S4的具体步骤包括：步骤S41、提取驾驶者DIKW模型中的明显意图或潜在意图，所述明显意图的优先级大于潜在意图的优先级；步骤S42、根据明显意图或潜在意图进行转换得到与意图相关的数据、信息以及知识；步骤S43、初始路径DIKW模型查找与意图相关的数据、信息以及知识相对应内容的初始路径；步骤S44、将查找到的初始路径作为最优路径输出。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 海南大学 基于DIKW的车辆路径规划方法

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