城市交通最优路径规划仿真研究

研究城市交通最优路径规划问题,由于城市交通网复杂,增加了规划的难度,传统的最优路径规划算法没有考虑城市道路网络中的交通限制问题,更忽略了车辆在道路交叉口转向延误的时间,不符合城市交通的实际情况.为了解决上述问题.首先建立了一个城市路网交通模璎.然后运用线性规划方法建立最优路径规划问题的线性规划模型.最后采用桶排序算法对狄杰斯特拉算法进行优化,得到一个新的最优路径规划算法,对线性规划模型进行求解.仿真结果证明,利用算法搜索得到的最优路径更加符合实际的路网情况,为设计提供了理论依据.     

重庆市交通控制仿真系统的设计与实现

针对重庆市常见的交通控制措施,用VC设计和开发了一套可以模拟道路通断、道路通行方向、交叉口转向规则等交通控制措施并能分析它们对道路通畅状况影响的交通仿真系统。介绍了系统的需求分析、总体设计、消息平台搭建、道路和交叉口设计、车辆碰撞检测及处理、车辆在交叉口的路径决策算法、道路畅通状态评价指标算法等问题。     

基于机器视觉的交叉口特种车辆快速通行技术研究

交叉口是道路网络中重要的交通节点,容易产生交通堵塞问题,为了在保证通行安全的情况下提高特种车辆的通行效率,研究基于机器视觉的交叉口特种车辆快速通行技术。优化通行基础采用图像采集及预处理、检测识别和通行控制作为技术框架结构,利用机器视觉技术采集交叉口实时交通图像,通过图像滤波、图像增强等步骤,实现初始图像的预处理。利用Car-YOLO网络识别交叉口通行能力,规划快速通行路线,考虑前车行驶状态,求解特种车辆通行速度,针对车辆所占车道,通过绿灯早启、绿灯周期时间延长等方式控制交叉口信号灯,实现交叉口特种车辆快速通行。实验结果表明:在拥堵和正常通行场景下,优化设计技术的特种车辆通过时间的平均值分别为18.2s、10.1s,事故发生概率分别低于2%、1.4%,具有较好的应用效果。     

改进RRT的二阶段平滑搜索算法

在复杂的环境当中,智能车辆路径规划模块的职能是产生一条合适的路径让智能车路径跟踪模块进行跟踪。在路径规划模块中要考虑两个方面：第一个方面是算法能够快速地搜索出一条安全的路径;第二个方面是算法进行路径规划的同时能够考虑车辆自身模型的约束,即运动学约束限制。然而快速搜索随机树RRT算法进行大范围路径搜索的过程中存在收敛速度较慢、搜索路径曲折角度过大的问题,导致车辆跟随时转弯角度过大、转向不连续,不满足车辆运动学模型。二阶段RRT算法TSRRT（Two-Stage RRT）采用融合最大转向角度的三次Bezier曲线进行上边界曲率优化,使规划路径能够满足车辆运动的转向角度,让车辆在行驶过程中能够以不停车的方式进行连续平稳转向;同时为了加快算法的收敛速度,通过第一阶段的启发式函数采样搜索以及第二阶段Dubins曲线直接连接最终终点和第一阶段搜索终点,能够有效地提高算法的整体搜索效率。通过实验验证,改进的RRT算法TSRRT,相比于传统RRT算法搜索时间减少近43%,路径长度减少近25%,同时提高了路径的平滑性,使已搜索路径曲率能够满足连续,能够让车辆在不停止的情况下连续平稳转弯,以便车辆后续更好地进行路径跟踪。     

一种基于A*算法的动态多路径规划算法

车载导航系统中最重要的功能是路径规划,传统车载导航设备大多采用静态算法,没有采用实时交通信息规划出的路径可能不是最优路径。结合一种动态行程时间表对传统A*算法进行调整,可以有效利用路网实时交通数据规避拥堵路线,从而实现动态路径规划。另外,实际应用中,单一的优化路径往往不能满足需求,对此提出重复路径惩罚因子的概念,构造出了一种多路径规划算法,可以在路径相似度与路径通行代价之间取得平衡,避免了传统K最短路径(K Shortest Paths,KSP)算法路径相似度过高的缺点。     

基于交通流的车辆路径选择优化方法

针对交通流变化对车辆路径选择的影响, 寻找在交通流变化情况下对出行路线进行规划的方法。采用粒子群算法与动态规划相结合的方法对路径进行优化, 可得各车辆在交通流影响下的优秀路线。基于真实环境中的路网结构和交通数据进行模拟, 结果表明, 该方法可增加路径优化的真实性和动态性, 而且道路交通流及车辆出行时间都对车辆路径选择产生重要影响。     

D-star Lite算法及其动态路径规划实验研究

车辆导航系统的核心是路径规划算法,路径规划算法分静态路径规划(Static Path Planning,SPP)算法和动态路径规划(Dynamic Path Planning,DPP)算法,SPP的不足是不能对实时变化交通信息做出快速响应,而DPP则可以利用路网中实时更新的交通信息及时地为驾驶者提供更佳的导航路线。本文在研究了静态路径规划中用到的一些算法后,如A*算法,继而分析动态路径规划的一些思想,在此基础上分析D*Lite算法可以改进的地方,并给出优化后的算法程序。利用10×10、50×50、100×100三种规模的模拟路网做对比实验,实验表明优化后的D*Lite算法在速度上有了较大提高。     

交叉口入口路段车流量及车辆换道率检测研究

针对交叉口入口路段交通视频中存在车辆遮挡严重、频繁走停以及频繁换道插队等特点,提出了一种获取交叉口停车线后大视野范围内车流量以及车辆换道率的检测方法.首先采用多级虚拟特征线生成多级时空图,对车辆进行快速检测和分割,获得车辆候选区域;然后对车辆候选区域内局部特征点进行初步分组和跟踪,并根据相同组内特征点运动趋势相似性来修正分组,解决车辆遮挡问题,用于检测车辆换道率;最后将多级时空图与特征点跟踪相结合,进行相互反馈,实现对车辆准确分割和鲁棒跟踪,避免车辆行驶中走停的影响.实验结果表明,通过该方法能实时准确地获取大视野范围内交叉口入口路段车流量和车辆换道率的交通参数.     

车辆行驶最优路径优化算法设计

针对实际交通路网的特点,对道路网络模型、路网数据库的结构建设、最优路径优化算法等问题进行了研究.建立了体现城市道路交通的方向性及交叉口延误和限制的新城市路网模型,该模型利用交叉口、路段等基本构成要素描述道路网络,利用节点--弧段联合结构描述路段特性,再用图论中的有向图思想将路网抽象成数学模型描述;基于经典高效的狄杰斯特拉(Dijkstra)算法,设计了一种可应用于实际道路网络中的最优路径算法--改进的狄杰斯特拉算法,采用该算法可求解带有转向延误和限制的最优路径问题.     

基于Dijkstra算法和OpenCV的交通导航

最短路径是交通路线导航系统的关键问题,使用Dijkstra算法可以有效解决简单有向网络图中任意两个顶点之间的最短路径问题。应用开源计算机视觉库(OpenCV)开发了模拟城市交通导航系统,该导航系统给出了直观的人机交互图像界面,在图像上标记好起讫点后,即运用Dijkstra算法寻找两地间的最短路径和距离,并可用图标标记最短路径节点、线段指示线路,最后模拟小汽车沿着最短路径线路行驶。     

基于道路风险评估的城市路网实时路径选择

为了缓解城市交通拥堵、避免交通事故的发生,城市路网的路径选择一直以来是一个热门的研究课题.随着边缘计算和车辆智能终端技术的发展,城市路网中的行驶车辆从自组织网络朝着车联网(Internet of vehicles,IoV)范式过渡,这使得车辆路径选择问题从基于静态历史交通数据的计算向实时交通信息计算转变.在城市路网路径选择问题上,众多学者的研究主要聚焦如何提高出行效率,减少出行时间等.然而这些研究并没有考虑所选路径是否存在风险等问题.基于以上问题,首次构造了一个基于边缘计算技术的道路风险实时评估模型(real-time road risk assessment model based on edge computing, R³A-EC),并提出基于该模型的城市路网实时路径选择方法(real-time route selection method based on risk assessment, R²S-RA). R3A-EC模型利用边缘计算技术的低延迟,高可靠性等特点对城市道路进行实时风险评估,并利用最小风险贝叶斯决策验证道路是否存在风险问...     

动态交通网络中最优路径查找算法*

在真实交通网络中,可能出现某高速公路在某一时刻内通过的车辆过多,从而改变了该时刻道路的即时速度,这就需要对道路的交通流量进行监控。针对这一问题,通过建立交通网络的速度模式库,根据道路可达速度的变化更新速度模式。基于A*算法与速度模式库,提出针对动态交通网络的最短路径查询算法。采用真实数据集对算法进行测试,结果表明,应用该方法能够有效地解决在速度模式发生变化的情况下最优路径的查找,使交通网络中的最优路径查询更为准确有效。     

一类标准矩形网络节点间最短路径的求解方法

针对常见的交通道路最短路径问题, 提出标准矩形网络的概念, 分析其节点间最短路径的性质, 并在此基础上给出一种新颖的最短路径求解算法. 该算法利用标准矩形网络的几何性质, 简化了搜索方向和步长的判断, 同时指出常见的交通道路网络一般均可以整体或部分化为标准矩形网络. 与常见的求取最短路径的Dijkstra、Floyd、ACO、A* 等算法进行仿真实验比较, 实验结果表明, 对于大规模标准矩形道路网络, 所提出算法具有更好的寻优精度、稳定性和寻优速度.

     

一种基于公交路线的规划方法

提出一种用于公交路线规划的最优路径查询方法.利用最优位置选择思想,在给定源点和终点的路网中找到k最短路径中最优性值最大的路径,即客流量最大的路径,为进行公交路线规划提供参考.采用k最短路径算法找到长度满足条件的k最短路径,然后对这k最短路径上的一些特殊顶点(如路口)进行最优性查询,从而找到k最短路径中最优性值最大的路径.最后,通过实验验证该方法的有效性.     

基于数据库的城市道路中最短路径搜索

根据城市交通路网建设的实际 ,研究了描述城市交通网络图的城市道路数据库的组织结构 ,在此数据结构的基础上依靠 GIS技术的支持 ,采集了大量具体道路信息 ,采用 Dijkstra算法实现了快速最短路径搜索。根据城市的交通状况对交通网络图的边值赋予不同的权值可实现最优路径搜寻 ,给出了一个搜索实例——一个包含 6 1个交通路口的最短路径搜索结果的搜索时间约为 1.1s     

面向驾驶员特性的路径规划算法

合理的路径规划必须充分考虑驾驶员习惯和心理特征,交叉口延误和转弯类型(如左转、直行或右转)对驾驶员的心理感受有较大影响。为此,针对城市路网密度大、交叉口间距小的特点,对经典的A*算法进行两方面的改进：将交叉口延误引入代价函数中;引入交叉口转弯系数γ以表征驾驶员对转弯类型的心理感受,并将其加入代价函数中。算例结果表明,与原算法相比,改进后的A*算法在保证路径总时间最短的前提下能避开左转弯操作,与实际的驾驶员习惯更吻合。     

一种考虑交通限制信息的道路网络模型

随着城市交通网络的发展,实际道路中的交通限制信息使得道路网络中的最优路径规划变得更加复杂,针对这一问题,笔者讨论了一种考虑交通限制信息的道路网络模型,并详细阐述了该模型的存储方法及各种常见交通限制信息的解决方案,然后给出了利用此模型求解最优路径的改进的Diiktra算法描述。最后,笔者根据北京市道路数据建立道路网络,通过实际数据进行验证,实验结果表明,该模型及算法能满足实际道路网络的最优路径分析的需要,具有一定的应用价值。     

一种面向城市复杂路网最短路径提取的定向收敛算法*

为提高城市复杂路网最短路径提取的效率,针对路网数据量大、结构密集等特点,研究了路网节点之间最短路径的分布特征,通过引入收敛点方式,设计并实现了一种面向复杂路网最短路径快速提取的定向收敛算法。为检验该算法的有效性,利用某城市道路交通网络进行了实验和分析,并与Dijsktra算法、A*算法等比较,证实了该算法能够提高路径搜索效率,且随着城市路网规模的扩大定向收敛算法的高效性将愈加明显。     

公路交通中车辆路径A＊算法优化的研究

公路交通管理中,最短路径是进行车辆路径优化的基础.论文在简单分析了一些经典的最短路径算法和这些最短路径算法单独应用于车辆路径优化存在的局限性的基础上,提出了一种改进A＊算法的方法[1～2],并用它来解决城市间道路网中实时最短路径问题,并以实例加以阐述.     

一种基于道路网络层次拓扑结构的分层路径规划算法

鉴于平面最短路径算法应用于大规模网络规划中的效率不高,而分层算法引入"分而治之"策略,则能有效解决此难题。为了利用分层算法进行路径规划,首先研究了分层算法的数据基础——道路网络层次拓扑结构,其涉及基于道路等级的路网分层抽象、道路数据分区组织、以区域为单位的路网层次拓扑关系模型;接着提出了一种适用于LBS(基于位置的服务)的分层路径规划算法。该算法先通过距离值判断是否切换到上一层;然后利用启发式A*算法搜索入口和出口;最后使用双向策略搜索层内两点之间的最短路径。利用现实道路网络进行的实验分析结果表明,该算法能从本质上提高大规模网络中路径规划的效率。