車輛路徑動(dòng)態(tài)導(dǎo)航算法研究.pdf

1、目前，基于浮動(dòng)車的實(shí)時(shí)路況發(fā)布系統(tǒng)已基本覆蓋國(guó)內(nèi)一線二線城市，利用實(shí)時(shí)路況信息的動(dòng)態(tài)導(dǎo)航不僅緩解了日常交通擁塞，而且在交通突發(fā)事件下，尤其是交通事故，對(duì)車輛的誘導(dǎo)作用阻止了擁塞的擴(kuò)大化。然而常規(guī)導(dǎo)航路徑的規(guī)劃一般是提供距離最短路徑和時(shí)間最短路徑，較少?gòu)娜祟愓J(rèn)知角度考慮路徑復(fù)雜性的影響。大量人類認(rèn)知研究表明，路徑復(fù)雜性的重要性不亞于路徑長(zhǎng)度和用時(shí)。相對(duì)于最短路徑，人們更愿意選擇導(dǎo)航路徑較為簡(jiǎn)單的路徑，因?yàn)楹?jiǎn)單路徑產(chǎn)生更少的認(rèn)知障礙，即使其

2、長(zhǎng)度略大于前者。因此，在動(dòng)態(tài)交通信息背景下，考慮導(dǎo)航路徑的復(fù)雜性因素，探索車輛路徑動(dòng)態(tài)導(dǎo)航策略具有實(shí)際意義。
　　論文通過(guò)拐彎數(shù)目量化路徑復(fù)雜性，提出了一種基于廣度優(yōu)先搜索的拐彎最少路徑算法,以獲取低復(fù)雜性的路徑。以多個(gè)城市的OpenStreetMap靜態(tài)路網(wǎng)和基于浮動(dòng)車GPS數(shù)據(jù)的南京市動(dòng)態(tài)路網(wǎng)為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，分別在靜態(tài)路網(wǎng)以及動(dòng)態(tài)路網(wǎng)下進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了兼顧路徑復(fù)雜性的導(dǎo)航路徑策略的適用性。論文的主要研究工作和成果包括：

3、>　?。?）針對(duì)OpenStreetMap開源地理數(shù)據(jù)的矢量模型特點(diǎn)，研究了適用于地圖匹配與拐彎最少路徑搜索的城市路網(wǎng)提取及組織的方法。通過(guò)非道路網(wǎng)絡(luò)要素的濾除、路段分割與路段的道路標(biāo)識(shí)分配，獲取與重組了城市路網(wǎng)。
　　（2）針對(duì)面臨交通擁塞或等待紅綠燈時(shí)浮動(dòng)車GPS設(shè)備產(chǎn)生的“偽泊車點(diǎn)”噪聲問(wèn)題，提出了一種基于行車模式的泊車點(diǎn)過(guò)濾方法。該方法通過(guò)相鄰采樣點(diǎn)的最大間距 rp、最短持續(xù)時(shí)間ΔTp、最大移動(dòng)半徑Rp三個(gè)參數(shù)定義泊車模式

4、，能有效地辨別泊車點(diǎn)的真?zhèn)巍?br>　　（3）針對(duì)OpenStreetMap開源城市路網(wǎng)數(shù)據(jù)缺失道路限速信息的問(wèn)題，采用了顧及幾何信息與拓?fù)湫畔⒌牡貓D匹配方法，并構(gòu)建了適用于OpenStreetMap道路網(wǎng)絡(luò)的浮動(dòng)車GPS數(shù)據(jù)預(yù)處理以及城市路況獲取的技術(shù)流程，并給出了相關(guān)參數(shù)的確定方法。
　?。?）提出了一種基于廣度優(yōu)先搜索的拐彎最少路徑算法。在四個(gè)城市的靜態(tài)路網(wǎng)下以及南京市動(dòng)態(tài)路網(wǎng)下，使用路徑長(zhǎng)度/行程時(shí)間比值和拐彎數(shù)比值比較了