智能交通中單車輛最優(yōu)動態(tài)路徑規(guī)劃策略研究

 在智能交通道路網(wǎng)中，一方面當(dāng)交通實時周圍信息不能得到有效的反饋時，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)域研究的熱點問題。車輛行駛的動態(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、實時性及準(zhǔn)確性[1]。
1 單車動態(tài)路徑規(guī)劃數(shù)學(xué)模型
對于最優(yōu)道路路徑規(guī)劃策略的研究上來說，道路口節(jié)點和路徑就可以對智能交通網(wǎng)進(jìn)行數(shù)學(xué)邏輯上的描述，這一個基本的數(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)點的集合，ni為表示道路路網(wǎng)的任意一個節(jié)點，xi，yi為該任意節(jié)點的橫和縱坐標(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為兩個道路口節(jié)點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的基本誤差值；②智能交通網(wǎng)中的動態(tài)交通路況信息更新時間T，符合道路交通信息變化和動態(tài)路徑規(guī)劃時間需求；③智能交通網(wǎng)的實時交通信息流，能實時上傳到交通網(wǎng)中心路徑規(guī)劃平臺和車載路徑規(guī)劃端。
1.2 建立數(shù)學(xué)模型 ①智能交通路網(wǎng)動態(tài)實時信息的R（G，t）周期時間T內(nèi)，認(rèn)為動態(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為周期時間數(shù)值為i×T時刻的交通網(wǎng)狀態(tài)信息。在周期時間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)中的動態(tài)道路阻抗函數(shù)確實。假設(shè)車輛行駛路段的實時交通平均車流速度，由安裝與城市出租車上的GPS近似估算。取動態(tài)道路阻抗為車輛行駛路段的平均動態(tài)行駛時間為：tij=■（2）
式中dj為道路路徑的長度；vij為GPS計算獲得的第i個周期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)劃的價值函數(shù)。在車輛的動態(tài)最優(yōu)路徑規(guī)劃中，不能同靜態(tài)路徑規(guī)劃的價值函數(shù)一致，即目標(biāo)函數(shù)上不能選取動態(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，動態(tài)路徑規(guī)劃的價值目標(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，實時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，計車輛的動態(tài)路徑規(guī)劃為N+1。每一次動態(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)點的均值路段數(shù)，d為始末節(jié)點的查詢深度指標(biāo)。算法的計算量較大，但是平均分配在車輛行駛過程中的每一個階段，則計算量將減少。同時N可以根據(jù)具體的時間交通道路信息，進(jìn)行必要的調(diào)整。基于周期的單車動態(tài)路徑規(guī)劃算法流程圖如圖1所示。
3 實驗研究
將智能交通道路的交通狀況分為1，2，3，4四個等級，等級越高，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，下三角形為車輛行駛過程中的末點。黑線為車輛的行駛過程中的交通堵塞路徑。實驗的過程是，在車輛行駛的路徑過程中，設(shè)置交通狀態(tài)管制信息，對于實時的當(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，對該交通堵塞道路口節(jié)點，進(jìn)行了繞行，最終車輛到達(dá)了行駛者設(shè)定的末點。
4 結(jié)論
基于周期的單車動態(tài)路徑規(guī)劃算法，有效實時的規(guī)劃車輛行駛道路路徑，可以對交通實時增加的交通堵塞，進(jìn)行繞行，能夠降低對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，不會出現(xiàn)計算、處理上的不可控，并能夠有利于中心的處理器進(jìn)行有效的計算。該算法的優(yōu)勢就是在于能夠充分使用系統(tǒng)的計算資源。根據(jù)申請導(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時性要求，同時能夠產(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車輛行駛過程中，對交通道路的影響進(jìn)行考慮。