智能交通中单车辆最优动态路径规划策略探究

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1、智能交通中单车辆最优动态路径规划策略探究  摘要:目前的交通现状,使人们无时无刻不在感受着交通拥挤、事故频发、尾气过度排放、能源供给失衡等问题,这些问题已经成为经济可持续发展中不可回避的障碍。智能交通方案是解决交通问题的一场信息化革命,动态最优路径规划策略作为智能交通出行者信息管理系统的重要问题,非常有必要值得研究。本文首先建立单车辆动态数学模型,采用基于周期的自主车辆规划算法,有效的避免拥挤的交通路段,使车辆出行代价降低,提高了车辆路径规划的实时效果和准确度。Abstract:Thecurrenttrafficsituationmakespeoplefeeltheexcess

2、ivecongestion,frequentaccidents,exhaustemissions,energysupplyimbalanceandotherissues,whichhasbecomeaninevitableobstacleineconomicsustainabledevelopment.Intelligenttransportationisainformationrevolutionofsolvingtheproblemoftraffic.theoptimaldynamicpathplanningstrategyasanimportantissueinintel

3、ligenttrafficnetworkinformationmanagementsystem,isworthyof6study.Thispaperestablishedthedynamicmathematicalmodelofsinglevehicle,usedvehicleplanningalgorithmbasedonperiod,effectivelyavoidedthetrafficroad,reducevehicletravelcost,improvethereal-timeeffectandaccuracyofthevehiclepathplanning.关键词:

4、智能交通;动态路径规划;A*算法Keywords:intelligenttransportation;dynamicpathplanning;A*algorithm中图分类号:U495文献标识码:A文章编号:1006-4311(2013)33-0182-020引言在智能交通道路网中,一方面当交通实时周围信息不能得到有效的反馈时,车辆的路径规划只能依据车载交通路网的电子地图进行道路静态路径规划;另一方面,在能够采集道路交通信息,并能够对正确的道路交通周围情况进行信息反馈,可采用车辆的动态最优路径规划,这也是智能交通工程科研领域研究的热点问题。车辆行驶的动态路径规划比静态路径规划更

5、能够体现车辆行驶过程中状态的可信性、实时性及准确性[1]。1单车动态路径规划数学模型6对于最优道路路径规划策略的研究上来说,道路口节点和路径就可以对智能交通网进行数学逻辑上的描述,这一个基本的数字路网模型图可以表示为:G=(N,R,f)N={n1,n2,n3,…}ni=(xi,yi)R={r1,r2,r3,…}f:f(ri)=f(nj,nk)(1)式中:G为智能交通道路的基本电子路网模型;N为道路网络路口节点的集合,ni为表示道路路网的任意一个节点,xi,yi为该任意节点的横和纵坐标;R为道路路网层路径的ri集合,为道路路网任意一段路径,f为两个道路口节点之间或任意一条道路径的

6、权重值。依据智能交通原始电子地图,创建交通路网的空间拓扑结构相图G,以此为基础建立动态路径规划数学模型,模型具体描述如下:1.1模型建立的假设条件:①忽略交通网交通状况传感器检测的基本误差值;②智能交通网中的动态交通路况信息更新时间T,符合道路交通信息变化和动态路径规划时间需求;③智能交通网的实时交通信息流,能实时上传到交通网中心路径规划平台和车载路径规划端。1.2建立数学模型6①智能交通路网动态实时信息的R(G,t)周期时间T内,认为动态交通信息没有改变。R(G,t)可采用离散数学方式进行描述,R(G,wi),式中wi为周期时间数值为i×T时刻的交通网状态信息。在周期时间T内

7、,由于当前的交通路况信息不变及道路阻抗不变,可应用车辆的静态路径规划算法。②智能交通网中的动态道路阻抗函数确实。假设车辆行驶路段的实时交通平均车流速度,由安装与城市出租车上的GPS近似估算。取动态道路阻抗为车辆行驶路段的平均动态行驶时间为:tij=■(2)式中dj为道路路径的长度;vij为GPS计算获得的第i个周期T的行驶车辆行驶在j道路路径上的车流量平均速度。③车辆道路路径规划的价值函数。在车辆的动态最优路径规划中,不能同静态路径规划的价值函数一致,即目标函数上不能选取动态交通信息中的最短

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