城市车辆行驶路径动态优化方法研究

发布时间：2017-09-05 02:22

  本文关键词：城市车辆行驶路径动态优化方法研究

  更多相关文章： 智能交通系统 路径优化 车流检测 时间路网 蚁群算法

【摘要】：随着城市车辆的不断增加,交通拥堵与道路安全问题变得日趋严重,已成为影响社会文明与经济发展的不利因素。智能交通系统(简称ITS)的应用可以在一定程度上缓解交通拥堵,有效改善城市道路交通环境。路径优化与导航是ITS应用领域中的一项关键技术。目前常用的商用导航系统大多采用基于几何最短路径或可通达路径的静态路径导航模式,只能为车辆驾驶者提供简单的导航信息,无法提供实时的动态导航优化路径。论文主要针对目前城市车辆导航技术中存在的问题,重点开展了基于动态路网模型、以行驶时间最短为优化目标的城市车辆行驶路径动态优化方法的研究。论文的主要研究工作包括:1、提出了一种基于视频图像的城市道路交通状态检测方法。采用改进的混合高斯背景模型对城市道路的背景信息进行提取和更新,实现了城市道路中的车流检测并对道路交通拥堵状态评估。设计了基于数字信号处理器(DSP)的高清视频监控实验平台。对所提出的方法在该硬件平台上进行了半物理仿真实验,验证了所提出方法的有效性。2、运用图论理论和方法,将城市路网抽象成物理连通和逻辑连通,确立了路网模型中节点,边及边的权重,建立了基本的静态路网模型。在静态路网模型的基础上构建了以路段行程时间作为路权、以时间最优为目标函数的城市交通动态路网模型。3、针对现有路径优化算法的不足与缺点,根据现有交通路况的特点提出了改进的蚁群算法,对蚁群算法、MMAS算法、改进的蚁群进行仿真实验对比分析,证实了所提出方法的优越性。4、综合利用嵌入式系统、北斗卫星定位系统(BDS)以及通用分组无线服务(GPRS)等技术,研制了具有无线通信功能的车载动态导航终端机,作为驾驶员与监控中心的交互设备,可实现车辆定位、监控信息接收、导航路径显示等多项功能。经过实验验证,终端机在功能和性能指标上可以满足城市车辆动态导航的实际需要。
【关键词】：智能交通系统 路径优化 车流检测 时间路网 蚁群算法
【学位授予单位】：沈阳大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 课题研究背景和意义11-12
• 1.2 路径动态优化方法研究现状12-16
• 1.2.1 路径动态优化方法概述12-13
• 1.2.2 国外研究现状13-15
• 1.2.3 国内研究现状15-16
• 1.3 本文主要研究内容16-19
• 第2章 基于视频图像的实时交通信息检测方法19-37
• 2.1 道路交通信息检测方法概述19-20
• 2.2 基于视频的交通信息检测方法20-27
• 2.2.1 交通信息检测设计思路20
• 2.2.2 基于视频图像的运动车辆检测方法研究20-23
• 2.2.3 Matlab仿真实验对比23-27
• 2.3 背景模型的建立27-32
• 2.3.1 背景模型构建方法28-31
• 2.3.2 Matlab仿真验证31-32
• 2.4 交通信息检测方法硬件平台验证32-35
• 2.5 本章小结35-37
• 第3章 时间路网模型的建立37-51
• 3.1 路网模型的概述37-39
• 3.2 静态路网模型的建立39-41
• 3.3 基于时间的动态路网模型41-49
• 3.3.1 时间路网模型方案42-44
• 3.3.2 路段行程时间的计算44-49
• 3.4 本章小结49-51
• 第4章 动态路径优化算法设计51-65
• 4.1 传统路径优化算法介绍51-54
• 4.2 改进蚁群算法的路径优化算法54-59
• 4.2.1 蚁群算法(ACO)54-56
• 4.2.2 改进的蚁群算法56-59
• 4.2.3 改进的AC的算法流程59
• 4.3 Matlab仿真对比实验59-64
• 4.3.1 蚁群算法仿真实验60-61
• 4.3.2 最大最小蚁群算法（MMAS）仿真实验61-62
• 4.3.3 改进的蚁群算法仿真实验62-63
• 4.3.4 实验结果分析63-64
• 4.4 本章小结64-65
• 第5章 车载导航终端设计65-89
• 5.1 车载导航终端机相关理论65-72
• 5.1.1 车载导航终端机概述65-66
• 5.1.2 车载导航终端机相关技术66-72
• 5.2 车载导航终端机电路图设计72-85
• 5.2.1 车载导航终端机硬件结构72-73
• 5.2.2 S5PV210处理器设计73-77
• 5.2.3 通信及定位模块设计77-82
• 5.2.4 其他外围模块设计82-85
• 5.3 车载终端PCB板图设计85-87
• 5.4 本章小结87-89
• 第6章 总结与展望89-91
• 6.1 本文总结89-90
• 6.2 本文不足与展望90-91
• 参考文献91-95
• 在学期间研究成果95-96
• 致谢96-97

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本文编号：795257