智能車輛系統(tǒng)誘導算法研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟和現(xiàn)代化城市的發(fā)展，尤其在大中城市，人們對交通工具的需求量明顯增加，機動車數(shù)量急劇增長，不僅產(chǎn)生了一系列的交通問題，如交通擁擠、交通堵塞、交通事故等，而且出現(xiàn)了能源浪費、環(huán)境污染等問題。為了滿足交通運輸?shù)男枰?，目前國?nèi)外從依靠修路來擴大路網(wǎng)規(guī)模轉移到依靠高新技術來改善現(xiàn)有道路系統(tǒng)和管理體系，即實施智能交通系統(tǒng)。智能車輛系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)的一個重要的研究分支，已經(jīng)成為一個研究熱點。
　　 首先在研究Agent和多Agen

2、t系統(tǒng)的理論基礎上，利用多Agent系統(tǒng)的優(yōu)點，將多Agent系統(tǒng)應用到智能車輛中，提出了基于多Agent的智能車輛系統(tǒng)的框架結構；其次進一步對系統(tǒng)的組成部分——指揮中心Agent和車輛Agent的結構和功能進行分析，研究了駕駛員在系統(tǒng)中對駕駛行為的影響，完成了對整個系統(tǒng)的總體設計；對路徑誘導模塊的Dijkstra 算法進行了分析，并針對傳統(tǒng)Dijkstra 算法的不足進行優(yōu)化與改進，采用鄰接鏈表替代鄰接矩陣來存儲道路網(wǎng)，并通過起點和終

3、點的啟發(fā)信息進行路徑的分層搜索；最后以洛陽市城市交通網(wǎng)絡為例，利用Mapinfo對系統(tǒng)所需的原始信息數(shù)據(jù)進行處理，生成了相對應的電子地圖，在其基礎上進行優(yōu)化算法的仿真實驗；實驗結果表明，優(yōu)化后的Dijkstra算法在一定程度上彌補了傳統(tǒng)Dijkstra 算法的不足，縮小了搜索范圍，縮短了搜索時間，提高了效率。
　　 將多Agent系統(tǒng)加入到智能車輛系統(tǒng)以后，滿足了系統(tǒng)對分布性和實時性的要求，為駕駛員提供安全、快捷的行車路線，使駕