改进Dijkstra算法在停车场车辆泊车路径搜索中的应用

发布时间：2021-02-08 11:54

　　针对地下停车场车辆多以及管理不足造成的停车难、停车位引导效率低等问题,提出了一种在搜索方向和搜索范围上,对地下停车场路网模型中的空车位进行最短路径规划的双向扇形搜索方法。该方法通过改进Dijkstra算法将场内的路网特征进行标识分类,以驾驶员停车和到达电梯的路程最优作为基本的原则,采用"车辆交错引导,车位分区自选"的策略进行路径搜索。实验仿真表明:改进的Dijkstra算法相比于经典算法提升了目标节点的搜索效率。 

【文章来源】：传感器与微系统. 2020,39(06)

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

地下停车场平面示意

根据地下停车场内部路网的情况进行数学建模，将道路间交叉处、停车位、地下停车场出入口、电梯简化为节点建立直角坐标系，于是停车场整体的网络结构就转换为无向带权图[8]，如图2所示为建立了地下停车场某时刻路网模型图。路网模型中某一时刻各个节点之间的权值是固定的，本模型中权值暂定为静态距离，从停车场建设完成就已经确定不变。该图表示出了泊车位布局结构，其中黑色圆圈表示被占用的停车位;白色圆圈表示未被占用的停车位，其中R表示停车场入口，O表示停车场的出口，道路岔口处定义为道路节点Di,Wi(i=1,2,3，…)表示电梯节点。在该路网模型中共有24个节点，其中道路节点11个，电梯节点2个，出入口2个，有效车位节点9个。

3)将当前时刻车主进入停车场时的各区分布车位图呈现到显示屏上，如图3所示。可以看出，地下停车场按照车位区域划分方法将停车场划分成了12个小型的区域，当驾驶员驾车进入停车场入口时系统检测模块采集车辆信息进行分类，进行分配空车位并引导车主停车。2 地下停车场最优停车位到达路径规划算法

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于欧氏距离与多种搜索策略的人工蜂群算法[J]. 佘合一,吴锡生.  传感器与微系统. 2018(09)
[2]基于A*优化算法的停车场动态泊车研究[J]. 郭海锋,晁会勇,徐东伟.  计算机测量与控制. 2018(07)
[3]基于蚁群算法的智能停车场引导系统[J]. 张晶晶,薛伟.  计算机系统应用. 2018(07)
[4]基于改进Dijkstra算法的泊车系统路径规划研究[J]. 陈亚琳,庄丽阳,朱龙彪,邵小江,王恒.  现代制造工程. 2017(08)
[5]基于ZigBee技术的停车场区域导引系统设计[J]. 史永帅,李艳萍,胡涛,鞠明远.  智能城市. 2017(04)
[6]用于二维源搜索的梯度自适应极值搜索算法[J]. 满艳鹏,孟庆浩,王佳瑛,罗冰,曾明.  传感器与微系统. 2016(06)
[7]Dijkstra优化算法在停车场车位引导系统中的应用[J]. 张玉杰,田硕.  计算机测量与控制. 2014(01)

硕士论文
[1]基于ZigBee无线网络的停车诱导系统研究[D]. 王劲枫.贵州师范大学 2018
[2]大型停车场空闲车位短时预测及其路径诱导研究[D]. 佘飞.兰州交通大学 2018



本文编号：3023880