基于百度地图API的救援线路选择应用研究

王建勋 方瑶 杜秋男 张美玲 王卓 郝永梅

摘 要： 针对传统地震救援隨机选取救援线路的问题，设计一套基于百度地图API的救援线路规划应用。应用利用百度地图API驾车线路规划技术，通过路径分析手段规划救援路线，使救援队伍能够以最快的速度完成所有受灾点的搜救工作，大幅提高救援效率。方案中用到的GIS路径分析技术还能够基于网络地图大数据，实时规避拥堵、管制和损毁路线，在实际应用中具有较强的实用性。

关键词： 百度地图API； GIS路径分析； 网络地图大数据； 救援路线

中图分类号：TP399 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2018）11-67-02

Abstract： Aiming at the problem of random selection of rescue route in traditional earthquake rescue， a rescue route planning application based on Baidu Map API is designed. Using the Baidu map API driving route planning technology， the rescue route is planned through the path analysis， so that the rescue team can complete the search and rescue work at all the disaster sites at the fastest speed， and greatly improve the rescue efficiency. The GIS path analysis technology used in the scheme can also avoid congestion， controlled and damaged route via large data of network map， and it has strong practicability in practical application.

Key words： Baidu map API； GIS path analysis； network map big data； rescue route

0 引言

灾害发生后，救援队伍到达受灾点所用时间直接影响救援工作质量。如何选择救援路线最快速的将所有受灾点联系起来，就显得尤为重要。传统救援工作中，受灾点顺序的确定通常是依靠在居民点分布图上观察，在结合指挥人员经验来选择，结果缺乏理论依据，主观性强[1-2]。实际救援过程中，地形、路况、交通管制以及道路损毁等情况，更是对救援顺序产生影响[3-5]，应该首先去哪个受灾点，成为了摆在决策者面前的一道难题[6]。本应用通过百度地图API提供的路线分析功能为决策者提供可信的数据支撑，并且以直观的表达方式将计算结果展示出来。

1 设计思路和产出

1.1 设计思路

GIS路径分析可以通过分析得出从地图一点到另一点最快速的解决方案，目前百度地图已经将GIS路径分析技术用于驾驶路线导航，并结合大数据技术，在计算过程中充分的考虑到了实时路况信息。这些路况信息包括拥堵、交通事故、坍塌等。在路径分析过程中可以更为科学的规划救援线路。

百度地图API为开发人员预留了路径分析接口。开发人员可以利用编程语言，依次算出救援点到各受灾点的时间成本和受灾点之间的时间成本，以此为数据基础，来生成“受灾点与救援队伍时间方位图”和“多受灾点连续救援时间成本树”，直观地表达各种可能的救援路线时间成本。

1.2 受灾点与救援队伍时间方位图

“受灾点与救援队伍时间方位图”是根据受灾点与救援队伍之间的空间位置关系，以时间成本为步长，综合表述受灾点与救援队伍之间的方位和时间成本关系。便于指挥长直观判断到达各受灾点的时间成本和方位。可用于从多个受灾点优先选取出一个受灾点的应用中。

1.3 受灾点救援时间成本树

“受灾点救援时间成本树”是将救援所有方案以时间成本为步长，按照树的形式罗列出来，用于表达连续救援时所需的时间成本。可用于多个受灾点连续救援顺序的判断。

2 实例应用

假设佳木斯双鸭山一带区域受到地震破坏，当地政府组织了人员安置，安置点分别是佳木斯市区，集贤县城和双鸭山岭东区，救援队伍目前所处位置为七台河市区，以上区域空间位置分布如图1所示。三个受灾点都属于人口密集区，且路况不同，距离救援队伍的距离各不相同，如何在三者之间排序，直观判断十分困难。

通过GIS路径分析给出的救援队伍与受灾点之间的时间和空间关系，汇总成表1。

根据表1中的时间成本数据和图1中的空间方位关系，绘制成“时间方位图”（见图2）。

由图2可以看出，救援队伍最易到达的受灾点为佳木斯，位于七台河的北偏西方向，其次是集贤县、岭东区，位于救援队伍的北偏东方向。如果需要救援队伍做出优先救援的话，选择佳木斯，救援效率最高。

通过整理表1数据，绘制“救援时间成本树”（见图3）。

从“时间成本树”上可以看到，救援队伍以不同顺序连续到达三个受灾点所需要的时间成本，可以看到七台河—佳木斯—集贤—岭东区的路线方案最为节省时间。如果需要救援队伍连续对三个受灾点进行救援的话，此方案最优。

3 结束语

通过实例，可以知道百度地图API能够通过路径分析技术，根据实时路况信息规划救援队伍到达各受灾点的最快路线。利用分析数据生成的“受灾点与救援队伍时间方位图”和“受灾点救援时间成本树”能够清晰的展示出各种救援方案的利弊，为救援指挥提供可靠的理论依据。本应用不仅能够用于地震救援，还可以用于其他灾害救援工作中。研究人员可以利用以上技术思路，将应用移植到腾讯、天地图等地图API上，这将大大增加应用的容灾能力，在灾害处置时使路况数据更为丰富、可靠。

参考文献（References）：

[1] 谈晓勇，林鹰.基于改进遗传蚁群算法的灾后救援路径规划[J].计算机工程与设计，2014.35（7）：2526-2530，2535

[2] 苏兵，张萌，姬浩.应急救援物资紧缺的配送车辆路径选择研究[J].运筹与管理，2013.22（6）：57-64

[3] 袁博，杨杨，赵建辉.考虑实际路况的应急救援路径优化算法[J].消防科学与技术，2012.31（2）：180-184，196

[4] 宋晓宇，夏杰夫，赵明.一种灾害救援最短路径动态算法[J].沈阳建筑大学学报（自然科学版），2011.27（5）：990-994

[5] 王艳萍，刘文堂，赵宜宾，牛永君，黄猛，赵永安.多发点情况下地震救援路径的优选算法[J].世界地震工程，2010.26（1）：121-124

[6]刘杨，云美萍，彭国雄.应急车辆出行前救援路径选择的多目标规划模型[J].公路交通科技.2009.26（8）：135-139