基于车辆在路线上的判断方法
专利名称：基于车辆在路线上的判断方法
技术领域：
本发明涉及一种利用计算机中点判断车辆在路线上的方法，尤其是可以运用到 GIS上的道路查找。
背景技术：
近几年来，随着计算机网络技术的迅速发展，GPS功能的应用已越来越普及，为解决企业的智能车辆调度、车辆位置的分析已越来越迫在眉急，以GPS、结合GIS的形式为企业提供高效的解决方案已日益重要，如何快速高效的根据GPS的位置信息，查找对应车辆所在的详细位置，从海量的数据中进行分析并快速查找出GIS的详细位置，已成为非常重要并必须要解决的问题。传统的mapinfo本身提供相关的控件供第三方使用，但其未对地图数据作加密， 若直接发布到客户电脑上使用，将无法对地图数据作保护，这就要求对地图数据根据企业需求作数据加密，这样，基于地图数据的搜索功能的方法需要重新设计。此外，现有地图数据的处理方法，基于大容量内存下全部载入比较，受硬件条件影响，不能提供灵活的、可扩展的查找。如内存因素，硬件设备中内存容量不大。
发明内容
本发明为解决现有技术在使用中存在的问题，提供一种效率高、精确度高、可靠性高的基于车辆位置点在路线上的判断方法。本发明解决现有问题的技术方案是一种基于车辆在路线上的判断方法，作为本发明的改进，包括以下步骤第一步根据现有的地图数据，构建区块索引表，具体包括，1)构建省级区块索引表M= IK1......Kn}，K为每个省级区域的信息，包括省的区
域范围、省的名称、文件偏移量等；2)根据步骤1)中K再构建对应的市区块索引表K= (G1......( }，G为每个市区
域的信息，包括市区域范围、市名称、文件偏移等；3)对步骤2)中G区块进行再划分小区块S，并建立路线区块索引表f(R，S)，其中 R为路线集，S存放所有区块的范围大小，每区块S1有所属的路线索引，系统通过查找索引表f (R，S)快速判断当前位置点所在的区块；第二步用户车辆提交位置坐标p(x，y)，系统根据文件偏移量，可快速搜索其下的市区块索引表；系统载入M、K索引信息至内存中判断过滤，在省级区块索引表M中搜索当前车辆所在的省级区域K，根据搜索的省级区域结果K，查找相应下的市级区块索引表G，然后在市级区块G中根据路线区块索引表f(R，S)，来查当前坐标所属的区块Si,并匹配相应的路线Ri ；第三步系统根据区块Si的范围大小，快速过滤不符合的路线，并匹配所有可能的路线集，筛选出基本符合条件的路线集R，系统在可能的路线集R中进一步判断位置车辆是否在上路线P1P2上，并判断车辆P在路线P1P2的位置方向，区分车辆P与路线P1P2的位置关系；第四步遍历路线的所有点P1......Pn以及所有路线L1......Ln,系统确定车辆所
在的相关路线。现有的地图数据包括需要构建区块的各地地理信息，或反应地理信息的各种载体，如GIS地图数据。作为本发明的进一步改进，所述的第三步中步骤为，1)系统根据公式 ；=丨《ι^Μ判断车辆P在路线P1P2的位置方向，区分车辆P 与路线P1P2的位置关系；2)若车辆位置点P在延长线外，系统根据公式D{Px{xx,yx), p2(x2,y2)) = ,I(Xl-Xl)2+(y2-y\)2，计算车辆P与路线P1P2的距离Dis ；3)将2)中Dis结果与道路宽度W对比，若Dis小于等于道路的宽度W则得出结论车辆在路线上，否则根据海伦公式C = (a+b+c) /2、S面^ =^C(C-a)(C-b)(C-c)、Sbw = (m底边*h)/2继续判断计算车辆P与路线相应点汜或己)的距离Dis。本发明方法根据车辆实时上传的车辆数据(包括速度、方向、经纬度等)，通过经纬度，在省级区块索引表M中搜索当前车辆所在的省级区域K，根据搜索的省级区域结果K， 查找相应下的市级区块索引表G，然后在市级区块G中根据线路区块索引表f(R，Q及以上相关方法，快速匹配对应的道路信息。本发明与现有技术相比较，其有益效果是，考虑了快速查找道路算法的灵活性和任意性，及在不同平台上使用时的移植性。有效的提高了查找道路的灵活性和任意性；在不同平台上使用，不会因硬件条件而受到关键性影响；进一步的采用数学向量积为判断方法， 极大提高查找的效率。
图1是本发明方法的流程示意图。
具体实施例方式参见图1，本实施案例方法包括第一步根据现有的GIS地图数据，构建区块索引表，具体包括，1)构建省级区块索引表
权利要求
1.基于车辆在路线上的判断方法，其特征在于包括以下步骤第一步根据现有的地图数据，构建区块索引表，具体包括1)构建省级区块索引表M=IK1......Kn}，K为每个省级区域的信息，包括省的区域范围、省的名称、文件偏移量等；2)根据步骤1)中K再构建对应的市区块索引表K=(G1......( }，G为每个市区域的信息，包括市区域范围、市名称、文件偏移等；3)对步骤2)中G区块进行再划分小区块S，并建立路线区块索引表f(R，S)，其中R为路线集，S存放所有区块的范围大小，每区块S1有所属的路线索引，系统通过查找索引表f(R， S)快速判断当前位置点所在的区块；第二步用户车辆提交位置坐标P (X，y)，系统根据文件偏移量，可快速搜索其下的市区块索引表；系统载入M、K索引信息至内存中判断过滤，在省级区块索引表M中搜索当前车辆所在的省级区域K，根据搜索的省级区域结果K，查找相应下的市级区块索引表G，然后在市级区块G中根据路线区块索引表f(R，S)，来查当前坐标所属的区块Si,并匹配相应的路线Ri;第三步系统根据区块Si的范围大小，快速过滤不符合的路线，并匹配所有可能的路线集，筛选出基本符合条件的路线集R，系统在可能的路线集R中进一步判断位置车辆是否在上路线P1P2上，并判断车辆P在路线P1P2的位置方向，区分车辆P与路线P1P2的位置关系；第四步遍历路线的所有点P1......Pn以及所有路线L1......Ln,系统确定车辆所在的相关路线。
2.如权利要求1所述的基于点在路线上的判断方法，其特征在于所述的第三步中步骤为，1)系统根据公式《’.A=丨《 Ι ^ ^判断车辆P在路线P1P2的位置方向，区分车辆P与路线P1P2的位置关系；2)若车辆位置点P在延长线夕卜，系统根据公式D^Oq，Yl),P2(X2^2))= ^(x2-xl)2+(y2-yl)2，计算车辆P与路线P1P2的距离Dis ；3)将2)中Dis结果与道路宽度W对比，若Dis小于等于道路的宽度W则得出结论车辆在路线上，否则根据海伦公式 C= (a+b+c)/2,S _ =VC(C-a)(C-Z>)(C-c) >SBi/D= (m底边*h)/2继续判断计算车辆P与路线相应点汜或己)的距离Dis。
全文摘要
本发明公开了一种基于车辆在路线上的判断方法，根据车辆实时上传的车辆数据(包括速度、方向、经纬度等)，通过经纬度，在省级区块索引表M中搜索当前车辆所在的省级区域K，根据搜索的省级区域结果K，查找相应下的市级区块索引表G，然后在市级区块G中根据线路区块索引表f(R，S)及以上相关方法，快速匹配对应的道路信息。本发明考虑了快速查找道路算法的灵活性和任意性，及在不同平台上使用时的移植性。有效的提高了查找道路的灵活性和任意性；在不同平台上使用，不会因硬件条件而受到关键性影响；进一步的采用数学向量积为判断方法，极大提高查找的效率。
文档编号G09B29/00GK102214409SQ20111016463
公开日2011年10月12日 申请日期2011年6月16日 优先权日2011年6月16日
发明者徐夏法, 杨剑 申请人:杭州星软科技有限公司
技术领域：
本发明涉及一种利用计算机中点判断车辆在路线上的方法，尤其是可以运用到 GIS上的道路查找。
背景技术：
近几年来，随着计算机网络技术的迅速发展，GPS功能的应用已越来越普及，为解决企业的智能车辆调度、车辆位置的分析已越来越迫在眉急，以GPS、结合GIS的形式为企业提供高效的解决方案已日益重要，如何快速高效的根据GPS的位置信息，查找对应车辆所在的详细位置，从海量的数据中进行分析并快速查找出GIS的详细位置，已成为非常重要并必须要解决的问题。传统的mapinfo本身提供相关的控件供第三方使用，但其未对地图数据作加密， 若直接发布到客户电脑上使用，将无法对地图数据作保护，这就要求对地图数据根据企业需求作数据加密，这样，基于地图数据的搜索功能的方法需要重新设计。此外，现有地图数据的处理方法，基于大容量内存下全部载入比较，受硬件条件影响，不能提供灵活的、可扩展的查找。如内存因素，硬件设备中内存容量不大。
发明内容
本发明为解决现有技术在使用中存在的问题，提供一种效率高、精确度高、可靠性高的基于车辆位置点在路线上的判断方法。本发明解决现有问题的技术方案是一种基于车辆在路线上的判断方法，作为本发明的改进，包括以下步骤第一步根据现有的地图数据，构建区块索引表，具体包括，1)构建省级区块索引表M= IK1......Kn}，K为每个省级区域的信息，包括省的区
域范围、省的名称、文件偏移量等；2)根据步骤1)中K再构建对应的市区块索引表K= (G1......( }，G为每个市区
域的信息，包括市区域范围、市名称、文件偏移等；3)对步骤2)中G区块进行再划分小区块S，并建立路线区块索引表f(R，S)，其中 R为路线集，S存放所有区块的范围大小，每区块S1有所属的路线索引，系统通过查找索引表f (R，S)快速判断当前位置点所在的区块；第二步用户车辆提交位置坐标p(x，y)，系统根据文件偏移量，可快速搜索其下的市区块索引表；系统载入M、K索引信息至内存中判断过滤，在省级区块索引表M中搜索当前车辆所在的省级区域K，根据搜索的省级区域结果K，查找相应下的市级区块索引表G，然后在市级区块G中根据路线区块索引表f(R，S)，来查当前坐标所属的区块Si,并匹配相应的路线Ri ；第三步系统根据区块Si的范围大小，快速过滤不符合的路线，并匹配所有可能的路线集，筛选出基本符合条件的路线集R，系统在可能的路线集R中进一步判断位置车辆是否在上路线P1P2上，并判断车辆P在路线P1P2的位置方向，区分车辆P与路线P1P2的位置关系；第四步遍历路线的所有点P1......Pn以及所有路线L1......Ln,系统确定车辆所
在的相关路线。现有的地图数据包括需要构建区块的各地地理信息，或反应地理信息的各种载体，如GIS地图数据。作为本发明的进一步改进，所述的第三步中步骤为，1)系统根据公式 ；=丨《ι^Μ判断车辆P在路线P1P2的位置方向，区分车辆P 与路线P1P2的位置关系；2)若车辆位置点P在延长线外，系统根据公式D{Px{xx,yx), p2(x2,y2)) = ,I(Xl-Xl)2+(y2-y\)2，计算车辆P与路线P1P2的距离Dis ；3)将2)中Dis结果与道路宽度W对比，若Dis小于等于道路的宽度W则得出结论车辆在路线上，否则根据海伦公式C = (a+b+c) /2、S面^ =^C(C-a)(C-b)(C-c)、Sbw = (m底边*h)/2继续判断计算车辆P与路线相应点汜或己)的距离Dis。本发明方法根据车辆实时上传的车辆数据(包括速度、方向、经纬度等)，通过经纬度，在省级区块索引表M中搜索当前车辆所在的省级区域K，根据搜索的省级区域结果K， 查找相应下的市级区块索引表G，然后在市级区块G中根据线路区块索引表f(R，Q及以上相关方法，快速匹配对应的道路信息。本发明与现有技术相比较，其有益效果是，考虑了快速查找道路算法的灵活性和任意性，及在不同平台上使用时的移植性。有效的提高了查找道路的灵活性和任意性；在不同平台上使用，不会因硬件条件而受到关键性影响；进一步的采用数学向量积为判断方法， 极大提高查找的效率。
图1是本发明方法的流程示意图。
具体实施例方式参见图1，本实施案例方法包括第一步根据现有的GIS地图数据，构建区块索引表，具体包括，1)构建省级区块索引表
权利要求
1.基于车辆在路线上的判断方法，其特征在于包括以下步骤第一步根据现有的地图数据，构建区块索引表，具体包括1)构建省级区块索引表M=IK1......Kn}，K为每个省级区域的信息，包括省的区域范围、省的名称、文件偏移量等；2)根据步骤1)中K再构建对应的市区块索引表K=(G1......( }，G为每个市区域的信息，包括市区域范围、市名称、文件偏移等；3)对步骤2)中G区块进行再划分小区块S，并建立路线区块索引表f(R，S)，其中R为路线集，S存放所有区块的范围大小，每区块S1有所属的路线索引，系统通过查找索引表f(R， S)快速判断当前位置点所在的区块；第二步用户车辆提交位置坐标P (X，y)，系统根据文件偏移量，可快速搜索其下的市区块索引表；系统载入M、K索引信息至内存中判断过滤，在省级区块索引表M中搜索当前车辆所在的省级区域K，根据搜索的省级区域结果K，查找相应下的市级区块索引表G，然后在市级区块G中根据路线区块索引表f(R，S)，来查当前坐标所属的区块Si,并匹配相应的路线Ri;第三步系统根据区块Si的范围大小，快速过滤不符合的路线，并匹配所有可能的路线集，筛选出基本符合条件的路线集R，系统在可能的路线集R中进一步判断位置车辆是否在上路线P1P2上，并判断车辆P在路线P1P2的位置方向，区分车辆P与路线P1P2的位置关系；第四步遍历路线的所有点P1......Pn以及所有路线L1......Ln,系统确定车辆所在的相关路线。
2.如权利要求1所述的基于点在路线上的判断方法，其特征在于所述的第三步中步骤为，1)系统根据公式《’.A=丨《 Ι ^ ^判断车辆P在路线P1P2的位置方向，区分车辆P与路线P1P2的位置关系；2)若车辆位置点P在延长线夕卜，系统根据公式D^Oq，Yl),P2(X2^2))= ^(x2-xl)2+(y2-yl)2，计算车辆P与路线P1P2的距离Dis ；3)将2)中Dis结果与道路宽度W对比，若Dis小于等于道路的宽度W则得出结论车辆在路线上，否则根据海伦公式 C= (a+b+c)/2,S _ =VC(C-a)(C-Z>)(C-c) >SBi/D= (m底边*h)/2继续判断计算车辆P与路线相应点汜或己)的距离Dis。
全文摘要
本发明公开了一种基于车辆在路线上的判断方法，根据车辆实时上传的车辆数据(包括速度、方向、经纬度等)，通过经纬度，在省级区块索引表M中搜索当前车辆所在的省级区域K，根据搜索的省级区域结果K，查找相应下的市级区块索引表G，然后在市级区块G中根据线路区块索引表f(R，S)及以上相关方法，快速匹配对应的道路信息。本发明考虑了快速查找道路算法的灵活性和任意性，及在不同平台上使用时的移植性。有效的提高了查找道路的灵活性和任意性；在不同平台上使用，不会因硬件条件而受到关键性影响；进一步的采用数学向量积为判断方法，极大提高查找的效率。
文档编号G09B29/00GK102214409SQ20111016463
公开日2011年10月12日 申请日期2011年6月16日 优先权日2011年6月16日
发明者徐夏法, 杨剑 申请人:杭州星软科技有限公司
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