车辆导航动态路径规划的研究进展概要
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关键词:交通工程;车辆导航;路径规划;交通路网模型;最短路径算法;交通流预测中图分类号:U 491文献标识码:A
Research P rogr ess on Dyna m i c Route P l a nni n g of Vehi c l e Nav i g ati o n
GE Yan , WANG Jian , MENG Youx i n , JI ANG Feng
w ere ana l y zed . Th ir d, the research prog ress o f tra ffic flo w pred icti v e m ethods w as intr oduced in deta i. l A t las, t t h e future study directi o n of vehic le nav igati o n dyna m ic path p lanning w as discussed .
[7]
[5]
[4]
于左转。针对这一问题,文献[10]和文献[11]在路网模型中添加了节点处的路阻。
[1]
。
汽车通过车载的导航仪器接收卫星数据,在电子地图上显示车辆的当前位置、行驶方向和离目的地的距离等信息,根据距离最短准则在当前已知路网范围内选择最优的行驶路线。
目前,投入市场应用的成熟车辆导航系统大多基于静态的路径规划,然而面对存在众多不稳定因素的交通现实,用户并不满足于现有的系统。尤其是发生交通事故和交通堵塞时,静态路径规划不能及时改变路线。因此,车辆导航动态路径规划就成
除交通信息智能预测以外,路网模型和路径规划算法也是基于实时交通信息的车辆动态路径规划系统的研究重点。通过构建路网模型可以将物理上的道路网络抽象成一个使计算机能够处理的数据模型,将道路上的各种因素都数据化。选取恰当的路径规划算法可以在路网模型上结合交通信息按照一定的最优目标规划最佳出行路线。当前国内外比较流行的算法如D ijkstra算法法
为新一代智能车辆导航系统的研究热点问题。车辆动态路径规划基于历史的、当前的交通信息数据对未来交Biblioteka Baidu流量进行预测,并用于及时调整和更新最佳行车路线,从而有效减少道路阻塞和交通事故。近几年,在国内外的车辆导航研究中,交通信息预测的重要性逐渐凸显出来,越来越多的研究学者们
[2][3]
应用卡尔曼滤波方法、时间序列方法、神经网络法等对交通信息预测进行了深入研究。
Key w ords :traffic eng i n eering ; vehic le nav i g ation ; route p lanning ; tra ffic net w or k m ode; l shortest path algorithm; traffic flo w prediction 0引言
第27卷第11期2010年11月
公路交通科技
Journal of H i gh w ay and T ranspo rtati on R esearch and D eve lop m ent
V o l 27 N o 11
N ov . 2010
文章编号:1002-0268(2010 11-0113-05
车辆导航动态路径规划的研究进展
葛艳,王健,孟友新,江峰
(青岛科技大学信息科学技术学院,山东青岛266061
摘要:针对车辆智能导航系统中的交通网络模型、路径规划算法以及交通流预测这三个主要方面的研究现状进行了较为详细的分析。首先着重描述了基于图论的交通路网模型的构建方法;其次分析了D ijkstra算法、F l oyd算法、A*算法等经典路径规划算法的性能及研究方向;然后详细介绍了交通流预测方法的研究进展;最后对车辆导航动态路径规划的未来研究方向做了展望。
(School o f In f o r m ati on Sc i ence and T echnology , Q i ngdao U niversity of Science and T echno logy ,
Q i ngdao Shandong 266061, Ch i na
Abstr ac:t The research actua lities of traffic net w ork m ode, l path p lann i n g algor ith m and traffic fl o w prediction for intelligent nav igati o n syste m w ere described i n deta i. l Firs, t the constr ucti n g m ethod o f traffic net w or k m odel based on the graph theory w as descri b ed . Second , the perfor m ance and the research d irection of c lassica l path p lann i n g algor ith m s , suc h as D ijkstra a l g orit h m, F l o yd algor ith m and A algorith m, etc .
随着科学技术的发展进步,汽车已成为人们日常生活中不可或缺的重要工具,而伴随着车辆普及率的快速提高,交通拥挤、交通堵塞、交通事故等交通问题频繁发生,给人们的正常生活带来极大的困扰,同时也造成了巨大的经济损失。面对这一系列问题,车辆导航系统(V ehic le Location Syste m VLS应运而生。车辆导航将全球定位系统技术、地理信息系统技术、电子技术及计算机技术等各种高
收稿日期:2009 09 22
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60802042;山东省自然科学基金资助项目(ZR2009GQ013;青岛市科技计划资助项目(07 2 3
3 jch;青岛科技大学科研启动基金资助项目(0022147
(,女, ,博士,副教授, ( com
*
新技术融合在一起,是现代智能交通的一个分支
Research P rogr ess on Dyna m i c Route P l a nni n g of Vehi c l e Nav i g ati o n
GE Yan , WANG Jian , MENG Youx i n , JI ANG Feng
w ere ana l y zed . Th ir d, the research prog ress o f tra ffic flo w pred icti v e m ethods w as intr oduced in deta i. l A t las, t t h e future study directi o n of vehic le nav igati o n dyna m ic path p lanning w as discussed .
[7]
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于左转。针对这一问题,文献[10]和文献[11]在路网模型中添加了节点处的路阻。
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汽车通过车载的导航仪器接收卫星数据,在电子地图上显示车辆的当前位置、行驶方向和离目的地的距离等信息,根据距离最短准则在当前已知路网范围内选择最优的行驶路线。
目前,投入市场应用的成熟车辆导航系统大多基于静态的路径规划,然而面对存在众多不稳定因素的交通现实,用户并不满足于现有的系统。尤其是发生交通事故和交通堵塞时,静态路径规划不能及时改变路线。因此,车辆导航动态路径规划就成
除交通信息智能预测以外,路网模型和路径规划算法也是基于实时交通信息的车辆动态路径规划系统的研究重点。通过构建路网模型可以将物理上的道路网络抽象成一个使计算机能够处理的数据模型,将道路上的各种因素都数据化。选取恰当的路径规划算法可以在路网模型上结合交通信息按照一定的最优目标规划最佳出行路线。当前国内外比较流行的算法如D ijkstra算法法
为新一代智能车辆导航系统的研究热点问题。车辆动态路径规划基于历史的、当前的交通信息数据对未来交Biblioteka Baidu流量进行预测,并用于及时调整和更新最佳行车路线,从而有效减少道路阻塞和交通事故。近几年,在国内外的车辆导航研究中,交通信息预测的重要性逐渐凸显出来,越来越多的研究学者们
[2][3]
应用卡尔曼滤波方法、时间序列方法、神经网络法等对交通信息预测进行了深入研究。
Key w ords :traffic eng i n eering ; vehic le nav i g ation ; route p lanning ; tra ffic net w or k m ode; l shortest path algorithm; traffic flo w prediction 0引言
第27卷第11期2010年11月
公路交通科技
Journal of H i gh w ay and T ranspo rtati on R esearch and D eve lop m ent
V o l 27 N o 11
N ov . 2010
文章编号:1002-0268(2010 11-0113-05
车辆导航动态路径规划的研究进展
葛艳,王健,孟友新,江峰
(青岛科技大学信息科学技术学院,山东青岛266061
摘要:针对车辆智能导航系统中的交通网络模型、路径规划算法以及交通流预测这三个主要方面的研究现状进行了较为详细的分析。首先着重描述了基于图论的交通路网模型的构建方法;其次分析了D ijkstra算法、F l oyd算法、A*算法等经典路径规划算法的性能及研究方向;然后详细介绍了交通流预测方法的研究进展;最后对车辆导航动态路径规划的未来研究方向做了展望。
(School o f In f o r m ati on Sc i ence and T echnology , Q i ngdao U niversity of Science and T echno logy ,
Q i ngdao Shandong 266061, Ch i na
Abstr ac:t The research actua lities of traffic net w ork m ode, l path p lann i n g algor ith m and traffic fl o w prediction for intelligent nav igati o n syste m w ere described i n deta i. l Firs, t the constr ucti n g m ethod o f traffic net w or k m odel based on the graph theory w as descri b ed . Second , the perfor m ance and the research d irection of c lassica l path p lann i n g algor ith m s , suc h as D ijkstra a l g orit h m, F l o yd algor ith m and A algorith m, etc .
随着科学技术的发展进步,汽车已成为人们日常生活中不可或缺的重要工具,而伴随着车辆普及率的快速提高,交通拥挤、交通堵塞、交通事故等交通问题频繁发生,给人们的正常生活带来极大的困扰,同时也造成了巨大的经济损失。面对这一系列问题,车辆导航系统(V ehic le Location Syste m VLS应运而生。车辆导航将全球定位系统技术、地理信息系统技术、电子技术及计算机技术等各种高
收稿日期:2009 09 22
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60802042;山东省自然科学基金资助项目(ZR2009GQ013;青岛市科技计划资助项目(07 2 3
3 jch;青岛科技大学科研启动基金资助项目(0022147
(,女, ,博士,副教授, ( com
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新技术融合在一起,是现代智能交通的一个分支