智能交通系統(tǒng)中車輛動態(tài)路徑誘導方法研究.pdf

1、隨著智能交通系統(tǒng)的不斷發(fā)展和交通采集技術(shù)的不斷提高，利用實時的交通數(shù)據(jù)進行車輛行駛時間和行駛路線的預(yù)測已經(jīng)成為了動態(tài)路徑誘導系統(tǒng)DRGS(DynamicRouteGuidanceSystem，DRGS)中的一個亟待解決的問題。
　　 DRGS中采用傳統(tǒng)的Dijkstra算法搜索路徑時基于最短物理距離，且搜索范圍大，效率低。本文結(jié)合城市道路交通的方向性及車輛在行駛過程中在交叉口前排隊造成的延誤，另外受交通條件的影響，車輛在通過交叉

2、口時會遇到一定的轉(zhuǎn)向延誤和限制。針對出行過程中車輛可能遇到的實際交通環(huán)境建立了相應(yīng)的路網(wǎng)模型。該模型利用交叉口、路段及路段的重要節(jié)點等基本構(gòu)成要素描述道路網(wǎng)絡(luò)。具體工作如下：
　　 首先，在動態(tài)交通分配問題研究中，提出了將時間作為路徑優(yōu)化的主要目標；采用交通荷載作為狀態(tài)變量的研究方法，基于車流集散波理論建立了車輛在交叉口前的排隊長度模型，并使用密度概念描述了動態(tài)路段出行時間；對于交叉口延誤，提出了按照不同前進方向分別求取交叉口延

3、誤的方法，并按照此方法建立了交叉口延誤模型，確定了動態(tài)交通流狀況下道路權(quán)重的方法。通過仿真驗證了算法的可行性，并對仿真結(jié)果做了詳細分析。
　　 接下來，對道路網(wǎng)絡(luò)模型、最優(yōu)路徑優(yōu)化算法等問題進行了研究。根據(jù)蘭州市路網(wǎng)特征對Dijkstra算法在搜索范圍和搜索效率上進行了優(yōu)化。通過矩形限制搜索范圍優(yōu)化Dijkstra算法，利用三個鄰接點的轉(zhuǎn)向關(guān)系描述路段特性。其次，建立了體現(xiàn)城市道路交通的方向性及交叉口延誤和限制的新城市路網(wǎng)模型。

4、該模型利用交叉口、路段等基本構(gòu)成要素描述道路網(wǎng)絡(luò)，利用節(jié)點--弧段聯(lián)合結(jié)構(gòu)描述路段特性，再用圖論中的有向圖思想將路網(wǎng)抽象成數(shù)學模型描述。
　　 最后，采用改進的Dijkstra算法求解帶有延誤和限制的最優(yōu)路徑問題。在上述理論的基礎(chǔ)上，實驗利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析庫，建立了城關(guān)區(qū)和七里河區(qū)的道路網(wǎng)絡(luò)模型。實現(xiàn)了路網(wǎng)圖的顯示、放大和縮小等功能，可以根據(jù)選定的起點和終點確定最優(yōu)路徑并顯示輸出。并進行了幾種不同目標選擇情況下所得路徑的對比分析實