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时间限制下动态路网路径规划算法的研究与实现

程思敏  
【摘要】:静态路网无法实时地对交通状态进行表达,传统的路径规划算法也多是基于静态信息进行路径规划,没有利用到实时的交通信息。但是随着信息采集技术的发展,能够很容易获得到实时的交通路况信息,所以在当代导航设备中,更适合使用基于实时交通信息的动态路径规划算法进行导航。另外,由于路网的不断变化,在某些场景下,可用的求解时间非常少,用户对动态路径规划算法有着非常高的实时性要求。算法如何在有限的求解时间内,尽可能地提高求得的路径的质量,是一个很值得研究的问题。 本文的主要工作有: 1,改进的动态路网模型的研究 本文结合以下事实对传统实时路网模型进行改进。1).用户在一次出行过程中,交叉口的等待时延占总时间20%-40%,不可忽略。2).传统的路网模型笼统地用一个权值来表示经过一个路段的行驶时间,不便实时信息的收集和计算,且无法直观表现出路段的拥堵程度。本文针对上述两点改进,引入交叉口时延和路阻系数,对动态路网进行更为准确地表达,方便后续的算法研究。 2,对已有的动态路径规划算法进行分析,提出WD*算法 文中对已有的D*Lite、AD*算法进行分析研究,指出它们的算法思想,并结合它们的性质提出WD*算法。并用实验比较它们的导航结果,分析指出,AD*算法会将较多的节点放入下一轮进行搜索,总体上反而增加了求出最优路径的计算量,在实时性要求较高的场景中,WD*算法的导航效果反而总体表现较好。 3,利用WD*算法的性质,提出APWD*算法 WD*算法可以通过改变影响因子ε调整求解时间和路径质量,多核导航设备具有并行计算的能力。结合以上因素,文中提出的APWD*算法并行运行多个影响因子ε不同的WD*算法实例,在限制时间内返回已得路径集合中的最优解,能有效保证每轮搜索的路径质量。实验表明,由于各个算法实例运行时间和返回的路径质量都不同,通过合理地设计各个实例影响因子,算法能很好地适应各种不同实时性要求的导航场景。


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