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智能交通中單車輛最優(yōu)動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃策略研究
作者:宿建樂來源:原創(chuàng)日期:2013-12-26人氣:1026
在智能交通道路網(wǎng)中,一方面當(dāng)交通實(shí)時(shí)周圍信息不能得到有效的反饋時(shí),車輛的路徑規(guī)劃只能依據(jù)車載交通路網(wǎng)的電子地圖進(jìn)行道路靜態(tài)路徑規(guī)劃;另一方面,在能夠采集道路交通信息,并能夠?qū)φ_的道路交通周圍情況進(jìn)行信息反饋,可采用車輛的動(dòng)態(tài)最優(yōu)路徑規(guī)劃,這也是智能交通工程科研領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題。車輛行駛的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃比靜態(tài)路徑規(guī)劃更能夠體現(xiàn)車輛行駛過程中狀態(tài)的可信性、實(shí)時(shí)性及準(zhǔn)確性[1]。
1 單車動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃數(shù)學(xué)模型
對(duì)于最優(yōu)道路路徑規(guī)劃策略的研究上來說,道路口節(jié)點(diǎn)和路徑就可以對(duì)智能交通網(wǎng)進(jìn)行數(shù)學(xué)邏輯上的描述,這一個(gè)基本的數(shù)字路網(wǎng)模型圖可以表示為:
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為智能交通道路的基本電子路網(wǎng)模型;N為道路網(wǎng)絡(luò)路口節(jié)點(diǎn)的集合,ni為表示道路路網(wǎng)的任意一個(gè)節(jié)點(diǎn),xi,yi為該任意節(jié)點(diǎn)的橫和縱坐標(biāo);R為道路路網(wǎng)層路徑的ri集合,為道路路網(wǎng)任意一段路徑,f為兩個(gè)道路口節(jié)點(diǎn)之間或任意一條道路徑的權(quán)重值。
依據(jù)智能交通原始電子地圖,創(chuàng)建交通路網(wǎng)的空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相圖G,以此為基礎(chǔ)建立動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃數(shù)學(xué)模型,模型具體描述如下:
1.1 模型建立的假設(shè)條件:①忽略交通網(wǎng)交通狀況傳感器檢測(cè)的基本誤差值;②智能交通網(wǎng)中的動(dòng)態(tài)交通路況信息更新時(shí)間T,符合道路交通信息變化和動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃時(shí)間需求;③智能交通網(wǎng)的實(shí)時(shí)交通信息流,能實(shí)時(shí)上傳到交通網(wǎng)中心路徑規(guī)劃平臺(tái)和車載路徑規(guī)劃端。
1.2 建立數(shù)學(xué)模型 ①智能交通路網(wǎng)動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)信息的R(G,t)周期時(shí)間T內(nèi),認(rèn)為動(dòng)態(tài)交通信息沒有改變。R(G,t)可采用離散數(shù)學(xué)方式進(jìn)行描述,R(G,wi),式中wi為周期時(shí)間數(shù)值為i×T時(shí)刻的交通網(wǎng)狀態(tài)信息。在周期時(shí)間T內(nèi),由于當(dāng)前的交通路況信息不變及道路阻抗不變,可應(yīng)用車輛的靜態(tài)路徑規(guī)劃算法。
②智能交通網(wǎng)中的動(dòng)態(tài)道路阻抗函數(shù)確實(shí)。假設(shè)車輛行駛路段的實(shí)時(shí)交通平均車流速度,由安裝與城市出租車上的GPS近似估算。取動(dòng)態(tài)道路阻抗為車輛行駛路段的平均動(dòng)態(tài)行駛時(shí)間為:tij=■(2)
式中dj為道路路徑的長度;vij為GPS計(jì)算獲得的第i個(gè)周期T的行駛車輛行駛在j道路路徑上的車流量平均速度。
③車輛道路路徑規(guī)劃的價(jià)值函數(shù)。在車輛的動(dòng)態(tài)最優(yōu)路徑規(guī)劃中,不能同靜態(tài)路徑規(guī)劃的價(jià)值函數(shù)一致,即目標(biāo)函數(shù)上不能選取動(dòng)態(tài)交通信息中的最短路徑。通常選擇車輛行駛的最短路徑時(shí)間為目標(biāo)函數(shù),根據(jù)智能交通網(wǎng)的道路交通方式不同,動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃的價(jià)值目標(biāo)函數(shù)即不同。
2 基于周期的單車輛規(guī)劃算法
該算法的難度系數(shù)與車輛行駛工程中,實(shí)時(shí)交通信息的更新頻率有關(guān)。設(shè)經(jīng)過N次交通信息的更新,計(jì)車輛的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃為N+1。每一次動(dòng)態(tài)道路路徑的規(guī)劃,應(yīng)用A*算法,則算法的難度系數(shù)計(jì)算累加公式為:
(N+1)O(bx)=O((N+1)bx)(3)
式中b為道路口節(jié)點(diǎn)的均值路段數(shù),d為始末節(jié)點(diǎn)的查詢深度指標(biāo)。算法的計(jì)算量較大,但是平均分配在車輛行駛過程中的每一個(gè)階段,則計(jì)算量將減少。同時(shí)N可以根據(jù)具體的時(shí)間交通道路信息,進(jìn)行必要的調(diào)整?;谥芷诘膯诬噭?dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法流程圖如圖1所示。
3 實(shí)驗(yàn)研究
將智能交通道路的交通狀況分為1,2,3,4四個(gè)等級(jí),等級(jí)越高,表示擁擠現(xiàn)象越嚴(yán)重。圖中黑色標(biāo)記的上三角形為車輛行駛過程中的起點(diǎn),下三角形為車輛行駛過程中的末點(diǎn)。黑線為車輛的行駛過程中的交通堵塞路徑。實(shí)驗(yàn)的過程是,在車輛行駛的路徑過程中,設(shè)置交通狀態(tài)管制信息,對(duì)于實(shí)時(shí)的當(dāng)前交通信息,進(jìn)行新的路徑規(guī)劃。圖2車輛行駛過程中,改變當(dāng)前的交通信息,設(shè)置黑線為交通堵塞路徑,重新進(jìn)行的路徑規(guī)劃,圖3是車輛行駛過程中,設(shè)置的道路擁擠的情況,新的最優(yōu)路徑規(guī)劃,對(duì)該交通堵塞道路口節(jié)點(diǎn),進(jìn)行了繞行,最終車輛到達(dá)了行駛者設(shè)定的末點(diǎn)。
4 結(jié)論
基于周期的單車動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法,有效實(shí)時(shí)的規(guī)劃車輛行駛道路路徑,可以對(duì)交通實(shí)時(shí)增加的交通堵塞,進(jìn)行繞行,能夠降低對(duì)車輛行駛者的出行成本,由于是基于一定周期的自主車輛規(guī)劃算法,在基于交通路徑規(guī)劃的中心式處理系統(tǒng)中,不會(huì)出現(xiàn)計(jì)算、處理上的不可控,并能夠有利于中心的處理器進(jìn)行有效的計(jì)算。該算法的優(yōu)勢(shì)就是在于能夠充分使用系統(tǒng)的計(jì)算資源。根據(jù)申請(qǐng)導(dǎo)航的車輛數(shù)量,進(jìn)行算法的有效更變頻率,滿足了車輛行駛過程中的實(shí)時(shí)性要求,同時(shí)能夠產(chǎn)生相應(yīng)控制的系統(tǒng)自適應(yīng)性及魯棒性。算法的不足之處就是未對(duì)車輛行駛過程中,對(duì)交通道路的影響進(jìn)行考慮。
1 單車動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃數(shù)學(xué)模型
對(duì)于最優(yōu)道路路徑規(guī)劃策略的研究上來說,道路口節(jié)點(diǎn)和路徑就可以對(duì)智能交通網(wǎng)進(jìn)行數(shù)學(xué)邏輯上的描述,這一個(gè)基本的數(shù)字路網(wǎng)模型圖可以表示為:
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為智能交通道路的基本電子路網(wǎng)模型;N為道路網(wǎng)絡(luò)路口節(jié)點(diǎn)的集合,ni為表示道路路網(wǎng)的任意一個(gè)節(jié)點(diǎn),xi,yi為該任意節(jié)點(diǎn)的橫和縱坐標(biāo);R為道路路網(wǎng)層路徑的ri集合,為道路路網(wǎng)任意一段路徑,f為兩個(gè)道路口節(jié)點(diǎn)之間或任意一條道路徑的權(quán)重值。
依據(jù)智能交通原始電子地圖,創(chuàng)建交通路網(wǎng)的空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相圖G,以此為基礎(chǔ)建立動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃數(shù)學(xué)模型,模型具體描述如下:
1.1 模型建立的假設(shè)條件:①忽略交通網(wǎng)交通狀況傳感器檢測(cè)的基本誤差值;②智能交通網(wǎng)中的動(dòng)態(tài)交通路況信息更新時(shí)間T,符合道路交通信息變化和動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃時(shí)間需求;③智能交通網(wǎng)的實(shí)時(shí)交通信息流,能實(shí)時(shí)上傳到交通網(wǎng)中心路徑規(guī)劃平臺(tái)和車載路徑規(guī)劃端。
1.2 建立數(shù)學(xué)模型 ①智能交通路網(wǎng)動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)信息的R(G,t)周期時(shí)間T內(nèi),認(rèn)為動(dòng)態(tài)交通信息沒有改變。R(G,t)可采用離散數(shù)學(xué)方式進(jìn)行描述,R(G,wi),式中wi為周期時(shí)間數(shù)值為i×T時(shí)刻的交通網(wǎng)狀態(tài)信息。在周期時(shí)間T內(nèi),由于當(dāng)前的交通路況信息不變及道路阻抗不變,可應(yīng)用車輛的靜態(tài)路徑規(guī)劃算法。
②智能交通網(wǎng)中的動(dòng)態(tài)道路阻抗函數(shù)確實(shí)。假設(shè)車輛行駛路段的實(shí)時(shí)交通平均車流速度,由安裝與城市出租車上的GPS近似估算。取動(dòng)態(tài)道路阻抗為車輛行駛路段的平均動(dòng)態(tài)行駛時(shí)間為:tij=■(2)
式中dj為道路路徑的長度;vij為GPS計(jì)算獲得的第i個(gè)周期T的行駛車輛行駛在j道路路徑上的車流量平均速度。
③車輛道路路徑規(guī)劃的價(jià)值函數(shù)。在車輛的動(dòng)態(tài)最優(yōu)路徑規(guī)劃中,不能同靜態(tài)路徑規(guī)劃的價(jià)值函數(shù)一致,即目標(biāo)函數(shù)上不能選取動(dòng)態(tài)交通信息中的最短路徑。通常選擇車輛行駛的最短路徑時(shí)間為目標(biāo)函數(shù),根據(jù)智能交通網(wǎng)的道路交通方式不同,動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃的價(jià)值目標(biāo)函數(shù)即不同。
2 基于周期的單車輛規(guī)劃算法
該算法的難度系數(shù)與車輛行駛工程中,實(shí)時(shí)交通信息的更新頻率有關(guān)。設(shè)經(jīng)過N次交通信息的更新,計(jì)車輛的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃為N+1。每一次動(dòng)態(tài)道路路徑的規(guī)劃,應(yīng)用A*算法,則算法的難度系數(shù)計(jì)算累加公式為:
(N+1)O(bx)=O((N+1)bx)(3)
式中b為道路口節(jié)點(diǎn)的均值路段數(shù),d為始末節(jié)點(diǎn)的查詢深度指標(biāo)。算法的計(jì)算量較大,但是平均分配在車輛行駛過程中的每一個(gè)階段,則計(jì)算量將減少。同時(shí)N可以根據(jù)具體的時(shí)間交通道路信息,進(jìn)行必要的調(diào)整?;谥芷诘膯诬噭?dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法流程圖如圖1所示。
3 實(shí)驗(yàn)研究
將智能交通道路的交通狀況分為1,2,3,4四個(gè)等級(jí),等級(jí)越高,表示擁擠現(xiàn)象越嚴(yán)重。圖中黑色標(biāo)記的上三角形為車輛行駛過程中的起點(diǎn),下三角形為車輛行駛過程中的末點(diǎn)。黑線為車輛的行駛過程中的交通堵塞路徑。實(shí)驗(yàn)的過程是,在車輛行駛的路徑過程中,設(shè)置交通狀態(tài)管制信息,對(duì)于實(shí)時(shí)的當(dāng)前交通信息,進(jìn)行新的路徑規(guī)劃。圖2車輛行駛過程中,改變當(dāng)前的交通信息,設(shè)置黑線為交通堵塞路徑,重新進(jìn)行的路徑規(guī)劃,圖3是車輛行駛過程中,設(shè)置的道路擁擠的情況,新的最優(yōu)路徑規(guī)劃,對(duì)該交通堵塞道路口節(jié)點(diǎn),進(jìn)行了繞行,最終車輛到達(dá)了行駛者設(shè)定的末點(diǎn)。
4 結(jié)論
基于周期的單車動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法,有效實(shí)時(shí)的規(guī)劃車輛行駛道路路徑,可以對(duì)交通實(shí)時(shí)增加的交通堵塞,進(jìn)行繞行,能夠降低對(duì)車輛行駛者的出行成本,由于是基于一定周期的自主車輛規(guī)劃算法,在基于交通路徑規(guī)劃的中心式處理系統(tǒng)中,不會(huì)出現(xiàn)計(jì)算、處理上的不可控,并能夠有利于中心的處理器進(jìn)行有效的計(jì)算。該算法的優(yōu)勢(shì)就是在于能夠充分使用系統(tǒng)的計(jì)算資源。根據(jù)申請(qǐng)導(dǎo)航的車輛數(shù)量,進(jìn)行算法的有效更變頻率,滿足了車輛行駛過程中的實(shí)時(shí)性要求,同時(shí)能夠產(chǎn)生相應(yīng)控制的系統(tǒng)自適應(yīng)性及魯棒性。算法的不足之處就是未對(duì)車輛行駛過程中,對(duì)交通道路的影響進(jìn)行考慮。
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