大区域分布式多级道路网的最优路径算法与服务研究

随着城市规模的扩大和交通信息的发展,城市道路网越来越庞大。目前,大多数最优路径算法都局限于一定的区域范围内,对已经建立好的数据库进行算法分析,算法计算量大,计算时间长,对于一个足够大的区域,其数据量会超过一个几何网络所能够处理的极限,无法得到满意的结果,再加上对大区域路网数据库的建立维护需要花费大量人力、物力,而且难以表达实时变化的路面信息,无法满足出行者对信息及时性和准确性的要求。因此,处理大区域的最优路径分析问题是急需解决的一个重要问题,为行驶的车辆提供有效、快速、高时效的行车路线,成为智能交通系统的首要任务之一。 针对这一问题,本文提出了大区域分布式多级道路网的最优路径算法。在大数据量的情况下,采用分布式多级道路网数据构建金字塔似数据模型,分层次地进行最优路径分析可以减少计算量,缩短计算时间。在全局范围内使用整体粗略数据,在局部范围内使用细节详尽数据,这样不仅减少了大量的冗余数据信息,而且不会因数据量的减少而影响分析结果。另外,多级道路网本身是分级的,车辆行走是按不同等级变换路径,算法优先考虑主干道网进行计算分析,符合驾驶者宁愿选择主干道路,避开交通不便的次要道路的愿望,使得路径选择更为合理。 Web服务技术的出现和Internet网络技术的发展,为分布式多级道路网的数据集成和金字塔似多级道路网数据模型的构建创造了必要条件。从国际上成立了开放地理信息系统联盟OGC和国际标准化组织成立地理信息标准化工作组ISO/TC211以来,两个组织为空间信息共享和互操作进行了大量研究,解决了一系列技术问题,制定了一系列标准,使得空间信息共享和互操作技术达到了实用水平。通过Internet可以集成来自不同数据源、不同区域、不同尺度、不同GIS平台的分布式道路网数据,从而为动态构建金字塔似多级道路网数据模型提供了良好的技术支持。然而,目前国际标准化组织主要制订了数据共享和互操作的标准,尚未制定功能互操作的一系列标准,因此,研究基于Internet的大区域多级道路网的最优路径功能服务,实现真正实用的数据与功能共享服务是有待解决的问题。 研究大区域分布式多级道路网的最优路径分析问题涉及到分布式多级道路网的数据集成和数据模型的构建,多级道路网的逻辑一致性和拓扑一致性研究,多级道路网的最优路径算法,多级道路网的最优路径功能服务接口定义和服务集成等一系列问题。本文针对上述问题进行了探讨,主要研究工作如下: 1) 研究大区域多级道路网的数据模型及其关键技术。首先,分析了道路网数据的特点,研究了道路网的元数据信息、空间要素表达和属性信息,为多级道路网的数据组织奠定基础。然后,仔细讨论了目前大区域道路网分解、分级的数据模型,深入研究了两种数据模型的优点以及不足,提出了金字塔似多级道路网数据模型。该模型在道路属性信息不完备或是涉及区域大、图幅多时,采用多尺度信息作为分级标准;在道路属性信息完备且涉及图幅较少时,采用道路属性信息作为分级标准。最后,详细讨论了金字塔似多级道路网数据模型的几个关键技术问题:a、多级道路网的数据选取。分析了不同比例尺