智能泊车系统的路径规划算法研究及实现

发布时间：2021-09-22 07:13

　　近年来,随着我国经济快速发展,汽车保有量迅速增长,人们出行需求大幅提高,由此导致城市交通问题日益严峻,道路拥堵、事故频发、停车困难等问题无一不影响着人们的出行。路径规划算法作为车辆导航系统的核心内容,可以为车辆规划路径,方便人们的出行需求,但是所规划路径存在复杂不易驾驶的情况,并且无法改变城市交通拥堵的现状,同时,也缺少在停车场等区域帮助人们快速寻找空车位的功能。此外,车辆的增多也导致停车场中经常出现寻车难、泊车分布不均、局部拥堵、管理困难等现象。针对以上问题,本文从路径规划算法研究和智能泊车系统实现两个方面展开。针对路径规划算法,本文主要工作如下:1)基于启发式策略,提出基于方向的最优路径规划算法,该算法结合方向代价与距离代价构造新的启发函数,实现了简单易驾驶的路径规划算法;2)针对停车场要求泊车快速不拥堵及车场内停车分布均匀等特点,借鉴蚁群算法中蚂蚁根据信息素浓度选择道路的思想,提出基于蚁群算法的智能泊车路径规划算法;3)基于城市整体道路交通状况,以行驶时间最短为目标,提出全局最优的路径规划算法,该算法为拓扑地图中路段设计时间对列表,通过车速与车密度的关系计算车辆行驶时间,采用以时... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

赛格国际微信寻车效果图

链深度的最优路径规划算法输出路径，蓝色路径为基于方向的最优路径规划算法输出路径，绿色节点表示起始节点，红色节点表示目标节点。图3.3 规划路径效果对比图由图 3.3 显然可见，基于方向的最优路径规划算法所规划路径的转弯次数和基于路链深度的最优路径规划算法所规划路径的转弯次数相同，同比 A*算法所规划路径的转弯次数有大幅度的减少。三个算法对比分析结果如表 3.1 所示：表3.1 基于路径简易程度的算法仿真数据表路径长度(m) 转弯次数 算法效率(ms)A*算法 3289.86 30 4基于路链深度的最优路径规划算法 3320.71 2 5基于方向的最优路径规划算法 3357.13 2 2

基于停车场的路径规划算法仿真图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于移动端的室内导航APP设计研究与实现[J]. 林富明,刘禹鑫,周源,张庆全.  测绘与空间地理信息. 2018(10)
[2]基于改进蚁群算法的泊车系统路径规划[J]. 王辉,王景良,朱龙彪,邵小江,王恒.  控制工程. 2018(02)
[3]基于人工势场算法的智能车辆路径规划仿真[J]. 安林芳,陈涛,成艾国,方威.  汽车工程. 2017(12)
[4]面向出行时间可靠性的最优路径规划[J]. 吴光周,杨家文.  公路. 2017(02)
[5]基于蓝牙通信的停车场诱导泊车系统[J]. 齐保良,赵飞,孙敏.  计算机工程与设计. 2017(02)
[6]基于粒子群遗传算法的泊车系统路径规划研究[J]. 王辉,朱龙彪,朱天成,陈红艳,邵小江,朱志慧.  工程设计学报. 2016(02)
[7]基于云网格集成调度的防拥堵车辆路径规划算法[J]. 薛明,许德刚.  计算机科学. 2015(07)
[8]基于改进人工势场法的无人驾驶车辆局部路径规划的研究[J]. 修彩靖,陈慧.  汽车工程. 2013(09)

硕士论文
[1]蚁群算法在复杂室内环境路径规划中的应用研究[D]. 王晨旸.哈尔滨商业大学 2018
[2]乘用车自动泊车系统路径规划与仿真分析[D]. 吴中伟.华南理工大学 2018
[3]基于路链的路径规划算法研究[D]. 宋一博.西安电子科技大学 2017
[4]基于车载自组织网络的泊车调度与自动泊车系统设计[D]. 霍厚彬.大连海事大学 2017
[5]基于蚁群算法的车辆路径规划问题的研究[D]. 李建军.西安电子科技大学 2015
[6]基于蚁群算法的车辆路径规划问题求解研究[D]. 辛颖.吉林大学 2015
[7]大型停车场智能泊车引导关键技术研究与系统开发[D]. 吴若伟.南京航空航天大学 2013



本文编号：3403362