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基于出行计划数据的最优路径规划方法
被引量：
3
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作者
徐维祥
康楠
徐婷
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期1542-1552,共11页
现有基于交通流预测的路径规划方法大多使用历史或实时交通流数据,预测时效性有待提升.针对上述问题,提出基于出行计划数据的路径规划方法(RPTP).该方法能主动捕捉出行者的未来交通需求,为车辆提供更合理的出行路线.基于出行计划的思想...
现有基于交通流预测的路径规划方法大多使用历史或实时交通流数据,预测时效性有待提升.针对上述问题,提出基于出行计划数据的路径规划方法(RPTP).该方法能主动捕捉出行者的未来交通需求,为车辆提供更合理的出行路线.基于出行计划的思想,设计基于出行计划数据的路径规划整体框架;构建基于出行计划路线数据的未来时段路网密度估计算法;采用空间堆叠的方式融合未来多时段路网密度,以此为依据改进D*Lite算法的启发函数.采用SUMO平台仿真验证,与静态路径规划方法(SPP)和滚动路径规划方法(RPP)进行对比分析.结果显示,在相同环境下RPTP方法能提高车辆的通行效率,缓解路网拥堵,有效验证了RPTP方法的优越性.
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关键词
智能交通
最优路径规划
D*Lite算法
出行计划数据
时变路网
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职称材料
题名
基于出行计划数据的最优路径规划方法
被引量：
3
1
作者
徐维祥
康楠
徐婷
机构
北京交通大学交通运输学院
清华大学人文学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期1542-1552,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(61672002)
国家铁路智能运输系统工程技术研究工程中心(中国铁道科学研究院集团有限公司)开放课题基金资助项目(RITS2021KF07)。
文摘
现有基于交通流预测的路径规划方法大多使用历史或实时交通流数据,预测时效性有待提升.针对上述问题,提出基于出行计划数据的路径规划方法(RPTP).该方法能主动捕捉出行者的未来交通需求,为车辆提供更合理的出行路线.基于出行计划的思想,设计基于出行计划数据的路径规划整体框架;构建基于出行计划路线数据的未来时段路网密度估计算法;采用空间堆叠的方式融合未来多时段路网密度,以此为依据改进D*Lite算法的启发函数.采用SUMO平台仿真验证,与静态路径规划方法(SPP)和滚动路径规划方法(RPP)进行对比分析.结果显示,在相同环境下RPTP方法能提高车辆的通行效率,缓解路网拥堵,有效验证了RPTP方法的优越性.
关键词
智能交通
最优路径规划
D*Lite算法
出行计划数据
时变路网
Keywords
intelligent transportation
optimal path planning
D*Lite algorithm
travel plan data
time varying road network
分类号
U492.4 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于出行计划数据的最优路径规划方法
徐维祥
康楠
徐婷
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
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