基于摄像头的路径识别智能车控制系统设计

介绍一种基于CCD摄像头的路径识别的智能车控制系统,设计了硬件结构与方案,提出了转向机构的控制策略,该智能车能准确实现自主寻迹,具备抗干扰性极强,稳态误差小等特点。     

基于有效路径的多路径交通流分配

交通流分配就是将OD表中的交通量分配到路网的有效路径上。针对有效路径的不同定义,进行相应的交通流分配．可以验证本文所定义的有效路径是合理有效的。     

蚁群算法在西餐连锁店配送路径中应用

西餐连锁店的路径优化是各连锁店食品配送路线的优化,要求满足各连锁店时间窗的约束,可抽象为带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）.文中采用启发式算法对VRPTW求解.为正确衡量信息素和期望值浓度在进化的不同阶段对算法的贡献,引入了一种自适应转移策略来提高算法的求解效率,并通过综合考虑全局和局部信息的更新策略——蚁权策略进行信息素更新,加快算法的收敛速度.最后,通过11个经典VRPTW对该算法的性能进行了检验.并以大连市西餐连锁店为研究对象,运用本文所提出的蚁群算法求解大连市西餐连锁店的配送路线.     

动态交通系统最优控制的路径选择模型

在分析各种影响动态交通系统最优控制约束的基础上,依据相关原理,采用数学建模的方法建立了态交通系统最优控制模型,最后给出该模型的主要算法.智能交通运输系统的核心部分为动态交通流分配模型与算法,其基础则为动态交通系统最优控制模型,因此建立用于诱导路径选择的动态交通系统最优控制模型将有助于改善城市日益恶化的交通环境,提升人们的生活质量,同时也为城市规划与管理以及各种交通政策的制定提供理论依据.     

带软时间窗车辆路径问题及禁忌搜索算法

考虑不同容量和运输成本的多车型车辆,建立容量限制和软时间约束,并以最小化车辆在路段上的运输量和该路段的长度乘积为目标的数学模型,给出求解该问题的禁忌搜索算法。在算法中考虑使用车辆最少的插入算法生成初始解。最后,通过仿真算例,检验模型和算法的有效性。     

Compound Method of Solving Logistics Routes Allocation

The logistics routes allocation discusses optimal routing from origin to destination through distribution center(DC) on condition that both transport and distribution cost should be taken into account.The problem can be solved by the iterative non-linear programming(INLP),in which the transport cost and distribution cost are assumed to be linear and non-linear,respectively.The method works well in most situations.However,when the distribution cost predominates in the total cost,the method fails,and the solu...     

论我国农业税费改革之政治启动与经济治理

我国农村的税费改革启动于政治动因,在因废除农业税而获得9亿农民的政治支持之后,进入后农业税时期的经济治理阶段,其政治逻辑和经济治理之间存在的内在矛盾日益凸现.据此文章细致分析了农村经济治理的必要性,运用新制度经济学派的观点提出经济治理的路径选择是制度创新,并对如何进行制度创新提出了原创性的法律建议.     

物流配送中车辆调度优化决策机理分析

物流配送中车辆调度优化是一个多目标决策问题,决策目标可以是运输费用最少、运输风险最小、运行时间最短、出行车辆数最少、车辆空载率最小或需求满足情况最好等,并且在一般情况下,各个目标之间会发生冲突。为此,就需要对各种目标进行综合比较分析,在几种可行方案中,得出一种较为满意的方案。在对影响物流配送中车辆调度优化决策的主要因素进行分析之后,确定了优化目标并构建了优化决策框架。     

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。     

疫情期间社区商超物资配送路径优化研究

在抗击新型冠状病毒肺炎的战役中,采取商超+社区创新无接触配送模式对疫情影响下的社区进行物资配送,以保障居民生活物资供应。利用SOM神经网络算法与遗传算法求解车辆路径规划中的特例问题——TSP问题,以湖北省黄石港区社区物资配送路径为例,对两种算法的优化结果进行对比,发现遗传算法比SOM神经网络算法拥有更高的求解精度及效率。结果表明:优化后的路径距离为初始路径距离的37.2%,使用遗传算法可更快地搜寻到最佳的物资配送路径,得到较好的物资配送方案。