求解客户需求动态变化的车辆路径规划方法

对于集货过程中客户需求随时间变化的动态车辆路径规划问题, 按时间段划分为一系列车辆已驶离中心车场的静态车辆路径问题, 引入虚拟任务点与相关约束方法, 将其进一步等价转化为普通的静态车辆路径问题, 使用适用于静态问题的算法对其进行求解。应用此车辆路径规划方法, 以改进的节约法为静态算法, 对于客户数为20的动态路径规划问题进行求解, 得到重新优化路径所用的时间为0.49s, 说明这种规划方法可行。     

车路协同环境下群体车辆诱导与协同运行方法

为解决城市发展带来的交通拥堵问题,发掘道路交通的潜力,提高车路协同环境下车辆在路网中的行驶效率,面向群体车辆提出了一种诱导优化方法和协同控制策略;在车辆诱导分配方面,在起始点和目的地之间的可达路径中,以交通效率最优、车辆排放最小为目标,设计了基于道路饱和度、车辆行程时间和延误的群体车辆分配规则,建立了群体车辆诱导分配优化模型,并用多目标非支配排序遗传算法-Ⅱ(NSGA-Ⅱ)和多目标粒子群优化算法进行求解;在车辆协同运行控制策略方面,基于引力场思想建立了多车协同运行模型,并提出了多车协同加减速策略;通过仿真验证比较了不同网联自动驾驶车辆(CAV)渗透率下的车辆诱导优化结果,同时仿真了车辆协同加减速策略,并将诱导优化方法和协同控制策略进行了联合仿真。仿真结果表明：多目标诱导分配方法可以提升车辆速度和环境效益,且群体车辆平均速度与CAV渗透率正相关;在四车组队行驶环境中,车辆协同加减速策略能够将车辆在加速和减速时的初始平均加速度分别提高15.0%和8.2%,让车辆快速达到目标速度,保障行车安全;在联合仿真环境中,路网群体车辆的加速度平均提高了11.6%,速度平均提高了1.6%,碳氧化合物排放量减少约4.9%。由此可见,提出的方法能够提高路网通行效率,降低车辆能源消耗,减少对环境造成的不良影响。     

面向高速公路混合交通流的车辆协同合流策略

为提高高速公路匝道合流区的运行效率、减少交通事故的发生,面向网联自动驾驶车辆(Connected and Automated Vehicles, CAV)与人工驾驶车辆(Human Driven Vehicles, HDV)混行的交通场景,提出高速公路匝道分层协作合流框架,该框架集成合流序列调度算法和协作合流算法,并根据车辆类型与车辆状态进行实时调整。首先,提出一种基于启发式规则的高速公路合流序列实时调度算法,优化合流区车辆的合流顺序,解决了传统固定合流序列无法适应HDV驾驶行为随机扰动的问题。然后,根据合流序列调度算法及当前车辆位置,判断协作合流的车辆组及其车辆类型,分别建立CAV-CAV、CAV-HDV和HDV-HDV的协作合流控制算法。通过试验仿真发现：相较于无控制情况和“先进先出”策略,总延误分别降低了21.66%、39.88%;协作控制区长度对燃油经济性存在一定影响,能耗随着距离的增加而减小,并存在一个最小值,即300 m,到达该值后能耗将逐渐增大;车辆之间车头时距的增加,对减小车辆能耗存在一定的影响。其中,HDV之间车头时距的影响大于CAV之间车头时距的影响。     

新型混合交通交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法

新型混合交通环境下的交叉口交通控制可通过信号灯控制与自动驾驶车辆的轨迹控制协同实现,能够极大地优化道路通行资源利用效率。已有研究中,信号配时与车辆轨迹集中优化的控制策略难以应用于车辆自组织控制的现实场景,且往往计算复杂度较高。本文提出一种无中心框架下基于逻辑的交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法。基于协同理论中的快慢变量主动伺服控制原理,设计一种交叉口信号配时慢变量与车辆轨迹策略快变量协同框架,并分别提出基于逻辑的信号配时优化和网联自动驾驶车辆轨迹协同控制方法。协同控制方法可以在车辆自主控制的条件下,一方面,实现交叉口信号配时动态适应交通需求;另一方面,实现网联自动驾驶车辆主动优化驾驶速度,高效通过交叉口。而且网联自动驾驶车辆在进口道可引导混合车队高效通过交叉口,降低绿灯启动损失,提高交叉口通行效率。仿真实验表明,本文的协同控制方法相较于传统控制方法可显著降低交叉口车辆平均延误,同时,基于逻辑的决策模型可实现快速求解。通过对网联自动驾驶车辆控制策略关键参数的敏感性分析,进一步讨论新型混合交通流交叉口通行公平性,并比较在不同网联自动驾驶车辆渗透率下的控制效果。     

基于车路协同的车辆定位算法研究

为解决道路交叉口车辆由于定位信号缺失或者延迟引起的车辆定位偏差较大的问题,提出了基于车路协同的协同地图匹配算法（cooperative map-matching,CMM）. 首先利用扩展Kalman滤波（extended Kalman filter,EKF）融合GPS与车载航位推算系统（vehicular dead reckoning,DR）信息作为协同地图匹配的预先定位;然后基于短程通讯技术实现车辆信息的交换与共享,在电子地图的基础上,利用道路约束实现车辆进一步定位. 为了验证算法的有效性,搭建了模拟真实场景的仿真环境进行实验. 研究结果表明:采用EKF融合GPS/DR数据的交叉口车辆定位平均偏差为9.09 m,相比GPS 的14.31 m,定位偏差减小30.87%;采用CMM算法的交叉口车辆,当参与CMM车辆数为7时,平均位置偏差为4.5 m,参与CMM车辆数为10辆时,平均位置偏差为2.75 m,相比EKF定位偏差减小69.74%.      

时变条件下城市物流配送车辆路径优化

针对城市交通网络依时周期性变化的特点,建立了城市物流配送车辆路径优化问题的数学模型,并利用两阶段算法对该问题进行求解,第一阶段采用插入法,求解出初始路径;第二阶段通过减少路径数和邻域搜索改进初始配送路径。最后,给出一个应用算例,结果证明了模型和算法的有效性。     

应急车辆动态路径选择的两阶段优化模型

为研究突发事件情境下交通路网动态变化时的应急车辆路径选择问题,提出应急车辆动态路径选择的两阶段调度优化模型。通过结合路网动态状况和应急救援特征,建立基于最大路径可靠度和最短行程时间的两阶段优化模型;通过混沌搜索改进布谷鸟算法初始种群,并加入蛙跳算法改进局部搜索操作,设计混合布谷鸟算法,改善全局寻优能力;以某市某区部分区域路网为例,将该区域路网实时交通数据应用于模型和求解算法中。实验表明,利用两阶段优化模型和算法编码方案能成功获得出发点到救援点的动态可靠路径,相同行驶路径情况下模型与算法求解的最短行程时间与实地驾车获得的最短行程时间最大误差不超过8%,说明优化模型可行。3种不同算法求解K最短路径的结果发现,混合布谷鸟算法得到的最短行程时间比粒子群算法和经典布谷鸟算法得到的结果都要小,且计算时间最短,表明混合布谷鸟算法求解的结果最优,性能最好。     

基于无人机的仁新高速养护智能巡检系统设计

传统高速公路养护巡检主要采用人工巡检方式,巡检人员面对桥梁、高边坡等难以到达的区域时,巡检结果不能准确全面地反映项目真实情况.针对仁新高速公路工程项目特点属性,并从系统需求分析、总体架构设计、系统模块功能设计等方面设计开发了一套方便高效的智能化高速公路巡检养护管理系统.从而提高巡查效率、减少巡查盲区,及时发现异常,提升...     

系统工程理论与方法基于混合遗传算法的车辆路径问题

在详细分析遗传算法的局限性的基础上,构造了一种基于遗传算法和禁忌搜索算法相结合的、用于求解车辆路径问题的混合遗传算法. 这种混合遗传算法主要是将禁忌搜索算法嵌入到遗传算法中的变异操作与最优解判定之间,可以有效地避免遗传算法易出现"早熟"收敛的问题. 然后,分别用混合遗传算法和遗传算法对同一实例进行求解,并对求解结果进行对比分析. 结果表明该混合遗传算法的求解结果比遗传算法收敛速度快,更加接近最优解.     

大规模路网中分布式车辆群体协同决策方法

为解决车路协同环境下大规模路网中车辆群体协同决策问题,提出了分布式车辆群体协同决策方法;在深入分析交通控制特性的基础上,构建了路网分解模型,将大规模协同决策问题分解成若干个同质小规模子问题,每个子问题覆盖了上游路段、路口和下游路段这3类不同交通区域;基于虚拟车辆映射技术构建了车辆群体协同决策模型,将路口区域二维车辆群体协同决策问题转化为一维问题;与路段区域内车辆群体协同决策方式相同,在路口区域内通过控制虚拟车队中车辆的等效车头时距来完成车辆之间的交互和冲突消解,进而采用统一的协同决策参数来解决各子问题中不同区域内车辆群体的协同决策问题;基于不同区域内车辆群体协同决策参数的统一化,设计了上、下游区域之间的协作机制来保证上游车辆在充分考虑下游交通状态的基础上做出合适的驾驶决策。仿真结果表明：在不同的交通需求设置下,采用提出的方法后,车辆在通过冲突区的过程中均具有平滑的时空轨迹,避免了车辆时空轨迹出现剧烈波动;相对于纯分布式方法,提出的方法在给定的仿真条件下可使车辆燃油消耗最大降低14%;因此,在大规模路网中实施提出的分布式车辆群体协同决策方法可有效降低冲突区对车流连续性的影响,从而保证了车辆安全、平稳、环保地行驶。     

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引入无人飞机作为城市道路固定交通检测设备的辅助手段,部署无人飞机进行道路交通信息采集,提出了无人飞机的路径规划问题.考虑了无人飞机数量有限,不足以对所有目标进行侦察的情形,建立了以总巡航距离最短、巡航目标数量最多的多目标优化模型,提出了可行路径的重组方法,构造了求解该问题的非支配排序遗传算法.案例分析结果表明：构造的算法可以求出无人飞机路径规划的近似最优解,与最优初始可行解相比,总巡航距离减少了13.07%,巡航目标数量增加了41.67%.最后,讨论了无人飞机在道路交通信息采集中可能面临的问题.     

车路协同环境高速公路瓶颈车辆换道引导方法

高速公路由于交通事件的发生,常产生瓶颈区域致使车辆频繁换道.为提高高速公路瓶颈区车辆通行效率与安全性能,讨论车路协同环境的优越性,提出了车路协同环境下高速公路瓶颈车辆换道引导方法,通过建立离散选择模型的形式定义传统车辆与智能车辆的换道考虑因素,根据车辆所处位置定义自由换道与强制换道的效用函数,考虑宏观交通流不同渗透率下的速度密度关系,求解期望换道概率并将其引入考虑横向交通流的元胞传输模型以模拟宏观交通流换道行为,从而对瓶颈上游的智能车辆进行引导.利用车辆换道引导方法对宏观交通流进行数值仿真,并设置5组不同渗透率下的交通流.研究结果表明:车路协同环境下不同渗透率的交通流经过瓶颈区的总行程时间均有所减少,渗透率为1时对应的总行程时间最小,为296.21 s,渗透率为0.4变为0.6时总行程时间减小幅度最显著,为8.3％;渗透率为0.8变为1时总行程时间减小幅度最小,为2.7％,因此利用该引导方法对渗透率为0.6的交通流进行引导,其效果最显著.在使用引导方法后,各车道密度趋于均衡,能有效缓解瓶颈区向上游传播的堵塞波.     

基于车路信息交互的车辆卫星定位协同定权方法

为确保基于卫星导航系统的车辆定位性能满足特定交通应用需求,本文针对导航卫星观测量权重分配对复杂动态运行环境的跟踪适配问题,建立基于车路信息交互的车辆卫星定位协同定位增强总体框架;基于加权最小二乘定位解算模式,设计基于轻量级梯度提升机建模与多车信息综合决策的协同定权方法,提出面向学习建模通道的导航卫星伪距残差轻量级梯度提升机建模方案,面向定权计算通道设计了基于多车信息综合决策的导航卫星观测量权重决策策略。实验结果表明：运用轻量级梯度提升机构建伪距残差模型,相较于支持向量机、随机森林以及仅基于基础卫星观测特征的轻量级梯度提升机,均方根误差分别降低了62.1%,29.9%,60.4%;运用所建立的预测模型协同定权所得水平误差标准差,相对于等权和卫星仰角/信噪比组合定权策略分别降低了48.5%和47.6%。研究结果对于充分发挥车路协同系统模式下,信息交互机制的核心优势和优化车辆卫星定位性能具有重要意义。     

基于遗传算法的飞行器航迹规划研究

针对飞行器航迹规划问题展开研究,提出了一种基于遗传算法的飞行器航迹规划方法.该算法采用一种变长实值基因编码方式和一组重新设计的与之对应的进化算子.仿真实验结果表明,该算法能够快速有效地完成航迹规划任务,获得较为满意的航迹,同时也能满足在线实时规划的要求.     

面向动静态混合环境的智能车运动规划方法

针对存在动态和静态障碍物环境中的智能车运动规划问题,本文提出一种基于三维搜索的方法。该方法首先在笛卡尔坐标系中增加时间维度以建立时间-空间栅格,构建不同车速下的车辆运动基元;将智能车转化为多个圆心组成的线段,采用膨胀静态障碍物的方法进行不规则障碍物碰撞检测,运用时间间隔法将动态障碍物碰撞检测简化为线段交叉性检测;构建包含最大速度和加速度约束的速度启发式函数,用于引导搜索树在时空空间中快速到达目标位置和速度;最后基于启发式方法和局部运动规划方法在时空栅格中进行搜索,获取融合时间信息和“停止-等待”等决策信息的运动轨迹。实验结果表明：本文运动规划方法在动静态混合环境中能够引导智能车安全行驶,相比速度障碍方法,安全行驶的平均成功率提升23%;相比混合A*方法,平均成功率提升19%,行驶耗时缩短21%。     

车联网环境下自动驾驶车辆动态障碍物协作避让模型

车路协同和车联网的发展为车辆群体之间的协作控制提供了可能.本文关注的是在车联网环境下,自动驾驶车辆群体避让动态障碍物的问题,目标是实现在不损失车辆个体效益的同时,可以达到车辆群体系统最优.本文提出了一种基于深度强化学习算法(DQN)的自动驾驶车辆群体协作避让动态障碍物的模型.模型在学习过程中考虑了车辆的安全性、单个车辆和车辆群体的行驶效率,并加入了车辆的换道协作机制.仿真验证结果表明,与现有的非协作避障模型相比,该模型可以显著地提高整体交通效率,在非常拥堵、比较拥堵和自由流三种给定的不同交通流状态下,车辆行驶效率(车辆平均速度)分别提高5.26％、21.44％、10.38％,整体车流量分别提高8.22％、34.47％、0％.     

Research on a Task Planning Method for Multi-Ship Cooperative Driving

A new method for a cooperative multi-task allocation problem(CMTAP) is proposed in this paper,taking into account the multi-ship, multi-target, multi-task and multi-constraint characteristics in a multi-ship cooperative driving(MCD) system. On the basis of the general CMTAP model, an MCD task assignment model is established. Furthermore, a genetic ant colony hybrid algorithm(GACHA) is proposed for this model using constraints, including timing constraints, multi-ship collaboration constraints and ship capacity constraints. This algorithm uses a genetic algorithm(GA) based on a task sequence, while the crossover and mutation operators are based on similar tasks. In order to reduce the dependence of the GA on the initial population, an ant colony algorithm(ACA) is used to produce the initial population. In order to meet the environmental constraints of ship navigation, the results of the task allocation and path planning are combined to generate an MCD task planning scheme. The results of a simulated experiment using simulated data show that the proposed method can make the assignment more optimized on the basis of satisfying the task assignment constraints and the ship navigation environment constraints. Moreover, the experimental results using real data also indicate that the proposed method can find the optimal solution rapidly, and thus improve the task allocation efficiency.     

城市轨道交通接运公交最优长度与线路布设研究

本文首先考虑了土地性质、出行需求和公交运营成本等因素,建立公交运营效益最大的接驳范围单变量非线性单变量规划模型,经过参数标定与约束的简化后采用二分法求解。在模型的约束中使用站点聚集效应距离衰减函数建立需求与接驳距离的关系式,并通过单约束重力模型获得的距离与需求样本对其进行参数标定。然后,以接驳范围为约束指导新增线路布设和原有线路调整。前者以站点覆盖率、非直线系数、运营费用等为指标,整体客运系统运输效率最大为目标,使用启发式解法布设新增公交接驳线路;后者根据定性定量相结合的原则,依流程调整原有线路走向。本研究需要采集的数据并不复杂,可用于指导轨道站点公交接驳相关工程实践。     

Research on Route Planning Method Based on Active-Attack Strategy

Aimed at modern high-density,high overlapped and powerful antipersonnel stealthy penetration environment,route planning techniques on active-attack strategy were thoroughly and further studied,in order to get good probability of survival and perfect efficiency of task accomplishment.It provides a new thought for and a new solution to the application of route planning in new era.     

一种GIS环境下基于MAS的动态路径规划方法

MAS技术通过采用各Agent间的通讯，合作，协调来表达实际系统的结构，功能及行为特性，为各种实际问题提供了一种统一的框架，以城市道路网络的动态路径规划为研究对象，提出了一种GIS环境下基于部分全局规划协商机制的多Agent动态路径规划方法。