本发明属于路径优化领域，涉及大数据技术，具体是一种重卡汽车路的行驶路径优化系统。
背景技术：
1、随着物流业的迅猛发展，重型卡车作为公路运输的主要工具之一，在货物配送和长途运输中扮演着至关重要的角色；然而，由于重卡自身的特点如较大的车身、较高的载重能力和对道路条件的特殊要求，在实际运行中面临着一系列挑战，包括但不限于道路限重、限高、复杂多变的路况、天气条件以及日益增长的运输需求与成本控制之间的矛盾。
2、申请号为cn2020101726779的发明专利公开了一种道路检测车行驶路径规划系统及方法，该发明通过检测车辆位置与目标区域路网数据，根据目标区域路网数据添加道路规划计划，并设置道路节点进行连接，得到车辆的行驶最优路径；该发明在获取行驶路径时，没有考虑到天气对于驾驶的影响，对行驶路径进行优化，可能会导致车辆因恶劣天气继续进行行驶导致的驾驶安全问题发生。
3、本发明提供了一种重卡汽车路的行驶路径优化系统，以解决以上技术问题。
技术实现思路
1、本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了一种重卡汽车路的行驶路径优化系统，用于解决现有技术中没有考虑到天气对驾驶的影响，导致可能会发生驾驶安全问题的技术问题。
2、为实现上述目的，本发明的第一方面提供了一种重卡汽车路的行驶路径优化系统，包括：数据库、数据收集模块、路径选择模块和路径优化模块；
3、数据收集模块：用于收集重卡数据、道路数据和天气数据；
4、路径选择模块：用于根据重卡数据和道路数据筛选得到行驶路径；
5、路径优化模块：用于基于天气数据对行驶路径进行优化选择行驶时间。
6、优选的，所述根据重卡数据和道路数据筛选得到行驶路径，包括：
7、提取重卡数据与道路数据；所述重卡数据包括车辆重量、车辆高度、行驶速度、运输货物类型；所述道路数据包括道路长度、道路限高、道路限重、道路运输类型、限速路段、车流量；
8、判断车辆重量是否大于道路限重；是，则将对应道路的重量状态标记为异常状态；否，则将对应道路的重量状态标记为正常状态；
9、判断车辆高度是否大于道路限高；是，则将对应道路的高度状态标记为异常状态；否，则将对应道路的高度状态标记为正常状态；
10、判断道路运输类型是否包含运输货物类型；是，则将对应道路的货物状态标记为正常状态；否，则将对应道路的货物状态标记为异常状态；
11、将重量状态、高度状态和货物状态组合得到道路状态，将无异常状态的道路标记为预选道路；
12、基于车流量、行驶速度、道路长度、限制路段的限制速度和限制路段长度计算得到预选道路的预测行驶时间；将预选道路按照预测行驶时间的大小从小到大进行排序，将排序最高的预选道路标记为行驶路径。
13、优选的，所述基于车流量、行驶速度、道路长度、限制路段的限制速度和限制路段长度计算得到预选道路的预测行驶时间，包括：
14、提取车流量、行驶速度、限制速度、道路长度和限制路段长度；
15、将限制速度标记为zvp，限制路段长度标记为zlp，车辆的行驶速度标记为dv；判断行驶速度是否大于限速路段的限制速度；是，则车辆需在限速路段以限制速度行驶，通过公式xztp＝zlp/zvp计算得到编号为p限速路段的限速路段行驶时间xztp；否，则车辆无需减速通过限速路段，通过公式xztp＝zlp/dv计算得到编号为p限速路段的限速路段行驶时间xztp；其中，p表示预选道路中限速路段的编号，p＝1，2，3…n，n为正整数；
16、根据车辆行驶速度与到达拥堵路段的行驶长度计算得到预计到达时间；根据车流量与预计到达时间得到拥堵路段的预计通过时长；
17、将道路长度标记为dli，将预计通过时长标记为ytq，将拥堵路段长度标记为ylq；其中，q表示道路中拥堵路段的编号，q＝1，2，3…m，m为正整数；i表示道路的编号，i＝1，2，3…b，b为正整数；
18、通过公式计算得到编号为i道路的预测行驶时间ycti。
19、优选的，所述根据车辆行驶速度与到达拥堵路段的行驶长度计算得到预计到达时间，包括：
20、提取车辆行驶速度、到达拥堵路段的行驶长度与当前时间；
21、将到达拥堵路段的行驶长度标记为ydlq，将到达拥堵路段之间的拥堵路段的数量标记为x，限速路段的数量标记为y；
22、通过公式计算得到到达拥堵路段的到达时间yjtq；其中，0≤x≤q，0≤y≤p；
23、将当前时间与到达时间相加得到预计到达时间。
24、优选的，所述根据车流量与预计到达时间得到拥堵路段的预计通过时长，包括：
25、提取拥堵路段的车流量与预计到达时间；从数据库中提取拥堵路段的历史车流量和历史到达时间；
26、将拥堵路段的历史车流量、历史到达时间与对应的历史通过时长作为训练数据和检验数据，使用训练数据对神经网络模型进行训练，使用检验数据对训练完成后的神经网络模型进行检验，根据检验结果对神经网络模型进行参数调整，得到输入数据为到达时间、拥堵路段与车流量，输出数据为对应的通过时长的通过时间预测模型；
27、将道路中拥堵路段的车流量与对应时间输入通过时间预测模型，得到预计通过时长。
28、优选的，所述基于天气数据对行驶路径进行优化选择行驶时间，包括：
29、s1：提取天气数据；所述天气数据包括降雨预报、恶劣天气预报、温度、湿度和风速；
30、s2：将当前时间与预测行驶时间相加得到预测运输到达时间；判断当前时间与预测运输到达时间内是否有恶劣天气；是，则延缓运输；否，则跳转至s3；
31、s3：设置降雨量阈值；判断当前时间与预测运输到达时间内的降雨量是否大于降雨量阈值；是，则延缓运输；否，则跳转至s4；所述降雨量阈值根据车辆能够正常行驶时的降雨量设置；
32、s4：设置舒适天气范围；所述舒适天气范围包括舒适温度范围、舒适湿度范围和舒适风速范围；舒适天气范围根据正常行驶时的天气设置；
33、判断温度是否满足舒适温度范围；是，则将温度状态标记为舒适状态；否，则将温度状态标记为不适状态；
34、判断湿度是否满足舒适湿度范围；是，则将湿度状态标记为舒适状态；否，则将湿度状态标记为不适状态；
35、判断风速是否满足舒适风速范围；是，则将风速状态标记为舒适状态；否，则将风速状态标记为不适状态；
36、将温度状态、湿度状态和风速状态组合得到天气状态；
37、若当前时间与预测运输到达时间内的天气状态出现不适状态时，延缓运输，选择不包含不适状态的时间进行运输。
38、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
39、1.本发明通过收集重卡数据、道路数据和天气数据，根据道路数据和重卡数据对行驶路径进行筛选，将道路数据中的限重、限高与运输类型与重卡数据中对应的子数据进行比较，得到道路状态，根据道路状态对道路进行初步筛选，避免了超载或不适合的车辆进入不适宜的道路，减少事故风险，提高运输效率；基于道路数据中限速路段和拥堵路段的数据分别计算限速路段的通过时长和拥堵路段的通过时长，提前规划，避免在高风险时间段或路段行驶，提高运输安全性，避免不必要的等待和绕行，节省燃料，降低运营成本；通过结合限速路段的通过时长和拥堵路段的通过时长得到道路的预测行驶时间，根据预测行驶时间对道路进行筛选得到行驶路径，有助于驾驶员和物流公司做出更明智的决策，从而提高经济效益，保障行车安全；将运输期间的天气数据与预设的阈值范围进行比较，根据比较结果对出发的时间进行优化更改，可以显著降低因恶劣天气条件引发的交通事故风险，减少环境对车辆性能的影响，可以减少运输时间，提高物流效率，也能够保证司机的驾驶安全。
40、2.本发明通过对道路中限速路段与拥堵路段的预计通过时间进行预测，预知拥堵路段的预计通过时间可以让驾驶员做好心理准备，提高交通安全，根据预测得到的时间，可以选择最快或最经济的路线，避开严重的拥堵区域，节约时间与成本，避免不必要的拥堵可以减少车辆怠速运行的时间，从而降低燃料消耗和废气排放，对环境保护有积极影响。
1.一种重卡汽车路的行驶路径优化系统，其特征在于，包括：数据库、数据收集模块、路径选择模块和路径优化模块；
2.根据权利要求1所述的一种重卡汽车路的行驶路径优化系统，其特征在于，所述根据重卡数据和道路数据筛选得到行驶路径，包括：
3.根据权利要求2所述的一种重卡汽车路的行驶路径优化系统，其特征在于，所述基于车流量、行驶速度、道路长度、限制路段的限制速度和限制路段长度计算得到预选道路的预测行驶时间，包括：
4.根据权利要求3所述的一种重卡汽车路的行驶路径优化系统，其特征在于，所述根据车辆行驶速度与到达拥堵路段的行驶长度计算得到预计到达时间，包括：
5.根据权利要求3所述的一种重卡汽车路的行驶路径优化系统，其特征在于，所述根据车流量与预计到达时间得到拥堵路段的预计通过时长，包括：
6.根据权利要求1所述的一种重卡汽车路的行驶路径优化系统，其特征在于，所述基于天气数据对行驶路径进行优化选择行驶时间，包括：
