具有时空约束的无人车集群构型变换方法

针对具有时空约束的无人车集群构型变换问题,采用图论方法描述集群协同关系,将集群构型变换问题分解为最小变换单元的队形变换问题. 为满足队形变换的空间约束,运用基于模型的轨迹预测方法为无人车规划提供满足起点和目标点约束的行驶路径,运用曲线插值方法规划平滑且满足时间约束的速度曲线,根据碰撞检测结果提出速度规划的边界条件. 仿真和实车实验证明了构型变换方法的有效性.     

基于BDS和改进鱼群算法的无人救生船航迹规划

为了进一步缩短无人救生船搜索和救援的时间,鉴于目前现有路径规划模型的局限性,提出了一种基于BDS和一种改进鱼群算法的无人救生船路径规划系统.该系统由北斗卫星与基于时间优化的改进鱼群算法配合进行实时的全天候路径规划,利用云平台建立模型对各参数影响因素分析,进一步实现自主躲避移动障碍的目的 .并在厦门市集关区附近海域进行仿真实验验证,该系统对于无人救生船的航行安全性具有重要意义.     

空车配货VRP问题的路径匹配算法

针对现有VRP（Vehicle routing problem）问题的精确解法和启发式算法应用于空车配货信息检索时的局限,引入图的概念,提出了一个基于交通路网的路径匹配算法,给出了算法复杂度分析。该算法利用交通路网中各结点之间的距离关系,检索给定起讫点间及起讫点与各自邻近结点群之间存在的配货信息,同时规划出收益费用比最优的行驶路径,并能根据配货行驶路径的特点对检索出的所信息进行分析、评价和优选,以方便空车配货组织。最后用一个仿真实例验证算法的有效性。     

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作为智能交通的重要组成部分,智能车辆旨在辅助或取代驾驶员进行车辆驾驶,以减少交通事故,提高交通系统效率. 本文针对半结构化道路下基于视觉导航智能车辆的路径规划和车辆控制问题进行了研究试验. 首先采用局部逆透视变换方法将存在无穷视野的智能车辆成像系统转换为真实世界坐标表示;然后利用深度优先搜索算法搜索当前道路环境下所有可行路径,依据无碰撞约束条件设定行驶轨迹;以预设轨迹的行驶时间和视觉图像信息作为输入,设计分级模糊控制器进行车辆横向控制;最后给出场地试验结果. 试验表明,本文路径规划和车辆控制算法有效稳定,实现了校园环境下障碍物躲避、路径规划和车辆自主行驶的设计功能.     

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出租车驾驶员对城市道路交通状况较为熟悉,他们选择的路径具有代表性,因此将出租车驾驶员路径选择经验融合到路径规划算法中,对提高出行效率具有重要的意义.本文提出一种融合出租车驾驶经验的层次路径规划方法,主要包括三部分：首先,从出租车GPS数据中提取出出租车载客行驶轨迹;然后,根据各路段出租车行驶频率高低对路网进行分层,构建基于出租车经验路径的分层路网;在此基础上,使用Dijkstra算法实现层次路径规划.最后,本文以广州市为研究区域,将该方法得到的规划路径与经典路径规划算法的结果进行比较.结果表明,融合出租车驾驶经验的路径规划方法所得路径在行程时间上占有一定的优势.     

一种新的线性规划中原始对偶内点算法的核函数

针对线性规划中原始对偶内点法给出了一种新的核函数,并且给出了基于这个新的核函数的原始对偶内点算法.在算法的理论分析中,首先利用该核函数导数的反函数估计出该函数本身的上界;其次利用相关定理给出了最优的迭代步长的下界;最后证明基于牛顿迭代步的原始对偶方法的大步迭代和小步迭代的迭代上界,并通过对不同规模的线性规划问题进行数值计算来说明这个算法的有效性.     

基于时空相似度聚类的热点载客路径挖掘

出租车的载客轨迹直接体现了车辆的行驶状态和居民的出行规律,热点载客路径的挖掘为交通管理与规划,居民行为模式发现及出租车载客推荐等具有重要价值. 本文以兰州市3 000 辆出租车载客轨迹为研究对象,提出了基于时空相似性聚类的热点载客路径挖掘算法. 首先,根据出租车的GPS轨迹数据提取出载客轨迹及其核心轨迹;然后,根据提出的相似性度量算法计算核心轨迹的空间相似性、时间相似性及时空相似性,并结合DBSCAN聚类算法对载客轨迹进行聚类;最后,根据聚类结果获取城市热点载客路径的空间分布,并分析了其在工作日和非工作日的差异. 实验结果表明,本文提出的挖掘算法能有效、快速地发现城市热点载客路径的分布.     

基于时空相似度聚类的热点载客路径挖掘

出租车的载客轨迹直接体现了车辆的行驶状态和居民的出行规律,热点载客路径的挖掘为交通管理与规划,居民行为模式发现及出租车载客推荐等具有重要价值. 本文以兰州市3 000 辆出租车载客轨迹为研究对象,提出了基于时空相似性聚类的热点载客路径挖掘算法. 首先,根据出租车的GPS轨迹数据提取出载客轨迹及其核心轨迹;然后,根据提出的相似性度量算法计算核心轨迹的空间相似性、时间相似性及时空相似性,并结合DBSCAN聚类算法对载客轨迹进行聚类;最后,根据聚类结果获取城市热点载客路径的空间分布,并分析了其在工作日和非工作日的差异. 实验结果表明,本文提出的挖掘算法能有效、快速地发现城市热点载客路径的分布.     

智能电动车弯曲道路场景中的避障路径规划

为研究智能电动车在弯曲道路场景下进行避障规划的有效性, 提出了一种将笛卡尔坐标系转换为曲线坐标系的方法, 利用5次贝塞尔曲线对弯曲道路场景中的车道线进行逼近得到参考路径, 通过对参考路径进行弧长参数化, 以弧长为横坐标, 横向偏移为纵坐标的方法建立曲线坐标系, 根据车辆和子目标点在曲线坐标系中的位置关系, 采用3次多项式实时生成候选路径, 利用序列二次规划算法对候选路径进行优化; 为验证所提算法的有效性, 以某智能电动车为平台, 利用单目相机、64线激光雷达、工控机等设备搭建试验车, 通过Apollo平台对车辆在弯曲道路场景中的避障算法进行在线仿真, 在园区实车试验中对避障算法进行了GPS位置误差和航向角累计误差分析。研究结果表明: 在曲线坐标系中进行车辆弯曲道路场景下的避障路径规划, 能有效地描述规划路径曲率半径、车辆中心位置偏移车道线距离等信息, 容易确定自身车辆的可行驶区域、前方障碍物位置信息, 从而生成最优路径; 在园区场景的避障过程中, GPS位置误差发生在初始点、转弯点以及避障点, 最大误差为0.15 m, 航向角累计误差为12°, 突然增大的弯道位置误差主要由车辆姿态瞬时改变及障碍物匹配过程引起, 但是误差都能够很好地控制在一定范围之内, 利用曲线坐标系解决弯曲道路场景中的避障路径规划是可行的。      

基于几何尺寸的车辆自主导航路径规划算法

路径规划是车辆自主导航的一项关键技术，它的品质关系到整个自主导航系统的性能。为此，本文提出了一个在目标和障碍物都是动态的情况下快速产生行驶轨线的局部路径规划算法。该算法利用对象的几何尺寸建立环境模型，从而可以利用算术表达式快速计算出从起始点避开障碍物顺利到达目标点的行驶路线。此方法考虑了移动对象邻近周围障碍物的分布信息，提高了局部路径规划的可靠性。通过在程序上实验，表明该方法能够获得较为满意的效果。该方法的特点是计算速度快、实时性强。另外，本文提出对象轮廓的特征提取将对整个行驶过程中的航向调整有着直接的影响，这一点也将是本文未来算法的一个改进点。     

集卡动态调度路径优化算法

从整体调度的角度出发,分析了整个码头作业面的动态调度方案,提出了一种新的集装箱卡车(集卡)动态调度路径的自适应蚁群算法。运用码头GPRS系统,以集卡速度、流量、位置等相关数据建立了感知链。通过判断阻塞状况和调整可行点集,确定了信息素浓度更新策略与转移概率计算方法。针对码头路网的复杂性和蚁群算法的实时计算效率,设计了蚁群算法的步骤。将信息熵引入到蚁群算法中,运用MATLAB软件,对集卡的动态调度方案进行了仿真计算。计算结果表明:当初始集卡速度分别为50、75km.h-1,初始集卡流量分别为800、1 000veh.h-1时,集卡行驶的最短路径为4.3km,行驶时间为0.057h;集卡行驶的最优路径为8.3km,行驶时间为0.111h。可见,该算法能有效缓解码头阻塞问题,提高集卡利用率和码头作业效率。     

基于典型经验路径库的路径规划算法

出租车驾驶员对城市道路交通状况较为熟悉,他们选择的路径具有代表性。为了挖掘出租 车驾驶员的路径选择经验,最大程度地保留经验选择并融合到路径规划算法中,建立了基于典型 经验路径库的路径规划算法。首先,通过对出租车GPS数据进行预处理、地图匹配、载客轨迹信 息提取,建立出租车历史载客轨迹集;然后,基于网格划分建立不同时段、不同网格之间的经验 路径库;最后,提出了基于典型经验路径库的路径规划算法,并以广州市交通网络和浮动车为实 验数据。实验结果表明,该算法得到的路径其行程时间较少,平均速度较高,能够保持道路等级 的连贯性,且能适应不同时段的交通情况,更符合个人认知。     

基于粒子群算法的平行泊车轨迹规划

泊车规划主要解决泊车过程中的路径规划,为自动泊车提供泊车轨迹。以反正切函数作为轨迹的基函数,对道路和车辆进行参数约束,将泊车过程模型化;以最终车位角作为目标函数,建立多约束非线性方程,采用粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)对方程优化求解,进而得到较优的轨迹方程。仿真结果表明,该轨迹函数符合车身运动学要求,同时也不会触碰到其他车辆,能达到安全泊车的目的。     

站内有车影响下的公交车自主停靠轨迹规划方法

针对公共交通环境下公交车的自动安全停靠问题,考虑与站台几何结构拟合度、站台内有车影响以及行驶连续性等安全约束条件,采用非线性约束优化函数计算连续曲率的进站轨迹,构建了公交车自主停靠轨迹规划模型,分别利用Sigmoid函数、三次样条插值、反正切函数及改进的反正切函数对公交车受前车制约下的停靠轨迹进行仿真分析.?实验结果显...     

考虑轨迹相似度的综合客运枢纽出租车合乘方法研究

针对综合客运枢纽出租车停靠点乘客滞留问题,提出一种考虑轨迹相似度的枢纽出租车合乘模型. 以车辆数最小与总里程最短为目标,基于包围面积的轨迹相似度指标在形态上约束合乘后车辆的行驶轨迹. 设计两阶段算法求解此NP-hard 问题,第1 阶段利用kmedoids 方法对乘客需求聚类,第2 阶段设计蚁群算法求解得到乘客匹配方案及合乘行驶路径. 实测数据实验证明：该方法能较好优化车辆数和总里程,减少乘客等待时间;轨迹相似性度量约束能有效提高合乘后路径的JAC值,满足乘客希望合乘路径与原始路径差异最小化的心理.     

基于智能路况信息下城市道路阻抗函数模型

为探讨车辆在城市道路上实际行驶时间，合理规划道路交通流，提出一种改进的城市道路阻抗函数模型。城市道路阻抗分为路段延误和交叉口延误，其中路段延误采用王素欣改进的道路阻抗函数模型对SPIESS路阻函数进行修正，利用城市道路交通流三参数速度、交通量、密度的关系推导出交通饱和度与交通密度的关系式。在交叉口节点延误中对Webster模型进行改进，并对整个道路阻抗函数模型进行相关道路影响因素(交叉口间距、行人自行车干扰、道路宽度)的修正，最后利用百度地图的智能实时路况查询服务来获取道路数据。通过对改进的城市道路阻抗函数模型得出的实验结果进行验证对比与独立样本T检验，结果表明改进的道路阻抗函数更贴近实际行驶时间，对路径规划和智能交通平台有参考意义。     

基于多目标优化的高速超车轨迹规划

为保障高速超车规划过程中的安全,同时提升轨迹的舒适性,笔者提出一种基于多目标的高速超车轨迹规划算法。该算法在可行凸空间的基础上求解出高速超车边界条件,再通过安全超车策略对超车行为的可行性进行分析,随后根据建立的超车轨迹规划目标函数和舒适性优化函数对轨迹的平顺性和乘坐的舒适性等目标进行优化,并且算法实时规划轨迹直至超车行为完成。为验证该算法的有效性,利用Prescan和MATLAB/Simulink构建联合仿真平台,对所设计的两种常见超车场景进行验证分析。仿真结果表明：在匀速超车以及加速超车场景下,相较于单目标优化,经多目标优化的超车轨迹的横向位移峰值、横向加速度峰值、横摆角速度峰值、曲率峰值,以及车速峰值的优化效果都获得了提升,有效的提高了所规划超车轨迹的舒适性和安全性。     

POMDP基于点的值迭代算法中一种信念选择方法

部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）是描述不确定环境下进行决策的数学模型．基于点的值迭代算法是求解POMDP问题的一类近似解法．针对基于点的算法中信念选择这一关键问题,提出了一种基于熵的信念选择方法（EBBS）．EBBS算法通过计算可以转移到的信念点的不确定性,选择熵较小且到当前信念点集距离大于一定阈值的信念点扩充信念点集合．实验结果表明,通过熵选择信念点的值迭代算法只需要在较少数量的信念点上进行值迭代操作就能得到预期的折扣报酬．     

战术飞行路径规划算法

为了找出在某些约束条件下的最优飞行路径,提出了一种基于Voronoi图的战术飞行路径规划算法,建立了威胁代价函数,采用分解策略,首先生成一条由若干直线段连接的参考航路,然后利用B样条函数对规划的参考航路进行动态修正,用Matlab进行了仿真验证。仿真结果表明了路径规则算法是有效的,修正后的路径避免了带有尖角的不可飞路径,满足最小飞行半径与动力约束。     

基于改进的函数映射理论的三维模型间对应关系

针对不同姿态下三维等距模型间的对应关系,提出一种基于函数映射理论的改进算法.首先对由Laplace-Beltrami算子分解出的特征描述符添加对角描述符约束,并将该约束添加到函数映射框架中对其进行改进,利用改进后的函数映射建立模型间的初始对应关系;其次,采用迭代最近点算法与K近邻算法优化初始对应关系;最后,结合优化后的函数映射关系和迪杰斯特拉-最远点采样算法构建点到点的对应关系.仿真实验结果表明,与已有算法相比,改进的函数映射理论可以计算出更加准确的映射关系矩阵,进而减小了由该矩阵构建的点到点对应关系的等距误差.