本發明涉及路徑規劃與優化，且更為具體地，涉及一種基于gps車載定位的路徑實時優化方法。
背景技術：
1、隨著全球物流運輸行業的快速發展，危險品運輸作為其中的重要組成部分，受到了廣泛關注。危險品運輸車輛在運輸過程中涉及高風險因素，其運輸安全直接關系到人民生命財產安全及生態環境保護。當前，基于gps（global?positioning?system，全球定位系統）的車輛定位技術已經成為物流運輸領域中不可或缺的一部分，通過實時獲取車輛位置數據，可以為運輸過程的監控及優化提供基礎。然而，在危險品運輸領域，單純的gps定位數據難以滿足復雜運輸環境下的安全需求。傳統路徑規劃方法通常基于固定的路網模型進行計算，未能充分考慮危險品運輸的特殊性，如載重、危險品類型以及道路限行等約束條件。此外，現有路徑規劃技術對實時路況的響應能力較弱，缺乏對路徑動態調整的支持，無法靈活應對突發事件或臨時管制等情況。
2、現有技術中，部分研究已嘗試將車輛載重、危險品類型等因素納入路徑規劃過程。例如，通過危險品種類的特性分析，避免運輸車輛經過人口密集區或生態敏感區，以降低潛在風險。然而，這類方法往往以靜態路徑規劃為主，缺乏對實時路況及動態管制的綜合考量。同時，針對路徑選取及優化的評估指標較為單一，通常只考慮距離或時間等單一因素，未能從綜合風險角度對路徑進行優先級排序。這些不足導致現有技術在危險品運輸中的應用效果受限，特別是當運輸車輛需要快速應對外界動態變化時，現有路徑規劃方法無法提供高效、安全的解決方案。
技術實現思路
1、為了解決上述技術問題，提出了本發明。本發明提供了一種基于gps車載定位的路徑實時優化方法。
2、根據本發明的一個方面，提供了一種基于gps車載定位的路徑實時優化方法，其包括：
3、獲取危險品運輸車輛的gps定位數據、車輛載重數據、危險品類型數據以及道路限行數據；
4、根據所述gps定位數據確定危險品運輸車輛當前位置與目的地之間的多條候選路徑；
5、將所述車輛載重數據與所述危險品類型數據作為約束條件，對所述候選路徑進行可行性評估，篩選出滿足所述約束條件的合規路徑集合；
6、對所述合規路徑集合中的路徑進行實時風險評估，計算綜合風險值，并結合實時路況數據，對路徑進行優先級排序，當檢測到所述敏感區域發生臨時管制時，重新確定候選路徑。
7、進一步地，確定所述多條候選路徑采用分層路網搜索算法，將電子地圖路網數據劃分為高速公路層、國省道層和城市道路層，在每個層級中建立路段節點連接關系；
8、以當前地理坐標點與目標地理坐標點的距離劃分主干路段，并判斷重復率，得到符合要求的多條候選路徑。
9、進一步地，所述分層路網搜索算法可采用下式所示：
10、
11、其中，為路徑p的搜索函數，為起點x_s到終點x_e的直線距離，為高速公路層第k段路段的權重，為高速公路層第k段路段的實際長度，為國省道和城市道路層第k段路段的通行速度限制，為國省道和城市道路層第k段路段的等級系數，為國省道和城市道路層第k段路段的擁堵指數，為高速公路層的路段總數，為國省道和城市道路層的路段總數。
12、進一步地，當所述主干路段為高速公路時，通過dijkstra算法計算多條不同的高速公路組合路徑，并根據距離判定是否劃分子區間分別搜索，再將此區間路徑連接形成完整路徑；
13、當搜索節點超過預設數量時，采用雙向dijkstra算法，同時從起點和終點開始搜索，當兩個搜索方向的頂點集合出現交集時完成搜索。
14、進一步地，所述dijkstra算法包括以下步驟：
15、將起點到除自身外的所有頂點的距離初始化為無窮大，起點到自身的距離初始化為零；
16、建立優先隊列，當所述優先隊列非空時，執行以下操作：
17、取出所述優先隊列的隊首元素作為當前處理頂點；
18、獲取所述當前處理頂點的所有相鄰頂點；
19、計算從起點經過所述當前處理頂點到達各所述相鄰頂點的新距離；
20、當所述新距離小于相應相鄰頂點當前記錄的距離時，將該相鄰頂點的距離值更新為所述新距離，并將該相鄰頂點加入所述優先隊列；
21、記錄更新距離時對應的前驅頂點；
22、當目標頂點處理完成后，從所述目標頂點開始，通過所述前驅頂點進行逆向還原，得到最短路徑。
23、進一步地，所述兩個搜索方向的頂點集合出現交集的判定通過維護起終點訪問集合，當同一頂點在兩個集合中都出現時，計算并更新通過該頂點的最短總距離，并在滿足閾值條件時提前終止搜索。
24、進一步地，所述約束條件包括硬性約束條件和軟性約束條件；
25、所述硬性約束條件包括車輛載重約束、危險品類型約束和時間約束
26、所述軟性約束條件采用模糊評估方式，通過設定權重系數計算路徑的綜合得分。
27、進一步地，所述軟性約束評估得分的計算如下式所示：
28、
29、其中，為路徑評估得分，為第i段路段的道路等級系數，為第i段路段的長度，為路徑總長度，為理想通行時間，為實際預計通行時間，為起終點直線距離，為擁堵影響系數，為路徑平均擁堵指數，為基準擁堵指數，為路徑包含的路段數量。
30、進一步地，對所有通過硬性約束評估的候選路徑按照軟性約束評估得分從高到低排序，選取得分最高的三條路徑作為合規路徑集合。
31、進一步地，計算所述綜合風險值通過將路徑劃分為多個評估單元后，分別計算每個單元的基礎風險值和動態風險值，將兩者加權得到單元風險值，累加所有單元的風險值并根據相鄰評估單元的風險值差異計算過渡風險值，將單元風險值總和與過渡風險值相加得到，得到路徑的綜合風險值。
32、與現有技術相比，本發明提供的基于gps車載定位的路徑實時優化方法，其通過獲取危險品運輸車輛的gps定位數據、車輛載重數據、危險品類型數據以及道路限行數據，結合對候選路徑的可行性評估與實時風險評估，實現了對路徑的動態優化和優先級排序。當檢測到敏感區域發生臨時管制時，可迅速重新規劃路徑。從而可以顯著提高危險品運輸路徑規劃的安全性和靈活性，有效降低運輸過程中的潛在風險，確保運輸效率的同時進一步提升運輸安全性。
1.一種基于gps車載定位的路徑實時優化方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于gps車載定位的路徑實時優化方法，其特征在于，確定所述多條候選路徑采用分層路網搜索算法，將電子地圖路網數據劃分為高速公路層、國省道層和城市道路層，在每個層級中建立路段節點連接關系；
3.根據權利要求2所述的基于gps車載定位的路徑實時優化方法，其特征在于，所述分層路網搜索算法可采用下式所示：
4.根據權利要求3所述的基于gps車載定位的路徑實時優化方法，其特征在于，當所述主干路段為高速公路時，通過dijkstra算法計算多條不同的高速公路組合路徑，并根據距離判定是否劃分子區間分別搜索，再將此區間路徑連接形成完整路徑；
5.根據權利要求4所述的基于gps車載定位的路徑實時優化方法，其特征在于，所述dijkstra算法包括以下步驟：
6.根據權利要求4所述的基于gps車載定位的路徑實時優化方法，其特征在于，所述兩個搜索方向的頂點集合出現交集的判定通過維護起終點訪問集合，當同一頂點在兩個集合中都出現時，計算并更新通過該頂點的最短總距離，并在滿足閾值條件時提前終止搜索。
7.根據權利要求1所述的基于gps車載定位的路徑實時優化方法，其特征在于，所述約束條件包括硬性約束條件和軟性約束條件；
8.根據權利要求7所述的基于gps車載定位的路徑實時優化方法，其特征在于，所述軟性約束評估得分的計算如下式所示：
9.根據權利要求8所述的基于gps車載定位的路徑實時優化方法，其特征在于，對所有通過硬性約束評估的候選路徑按照軟性約束評估得分從高到低排序，選取得分最高的三條路徑作為合規路徑集合。
10.根據權利要求1所述的基于gps車載定位的路徑實時優化方法，其特征在于，計算所述綜合風險值通過將路徑劃分為多個評估單元后，分別計算每個單元的基礎風險值和動態風險值，將兩者加權得到單元風險值，累加所有單元的風險值并根據相鄰評估單元的風險值差異計算過渡風險值，將單元風險值總和與過渡風險值相加得到，得到路徑的綜合風險值。