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一种车联网环境下的城市车辆协同选路方法

发布时间:2018-01-24 05:47

  本文关键词: 车辆导航系统 智能交通系统 车辆选路问题 路径规划 车联网 出处:《计算机学报》2017年07期  论文类型:期刊论文


【摘要】:随着智能导航设备的不断普及,越来越多的驾驶员使用智能导航设备来选择自己的行驶路径.现有的选路方法往往采用城市道路地理信息、历史行驶信息以及交通信息中心提供的实时交通状态来进行路径的规划.而城市车辆数目增加使得车辆间的相互作用逐渐成为了影响车辆行驶时间的主要因素之一,现有的选路方法已经无法满足现今城市的导航需求.因此有必要设计一种能够考虑选路车辆间相互作用的新型选路算法来应对这种新的变化.该文首先对车辆运动过程中的相互作用进行了研究,并量化了车辆选路行为对其他车辆的影响,进而提出了一种车联网环境下的城市车辆协同选路方法(Collaborative Route Planning,CoRP).该方法通过收集并分析联网车辆的行驶规划信息,在为车辆提供更适用于实际交通情况的路径规划方案的同时减少车辆选路行为对其它车辆带来的负面影响.仿真实验表明,相较于现有的选路方法,该方法能够提升城市车辆选路的协同性,降低了18%~30%的道路最大滞留车辆数目,并减少了14%~29%的车辆整体行驶时间开销,在很大程度上改善了城市道路拥塞的情况.
[Abstract]:With the increasing popularity of intelligent navigation devices, more and more drivers use intelligent navigation devices to choose their own driving path. The existing route selection methods often use urban road geographic information. The historical driving information and the real-time traffic state provided by the traffic information center are used to plan the route. The increase in the number of vehicles in cities makes the interaction between vehicles become one of the main factors that influence the driving time of vehicles. One. The existing routing methods can no longer meet the navigation needs of today's cities. Therefore, it is necessary to design a new routing algorithm that can take into account the interaction between road pickers and vehicles to cope with this new change. The interaction in the dynamic process is studied. The influence of vehicle routing behavior on other vehicles is quantified. Furthermore, a collaborative Route Planning method for urban vehicle routing in networked environment is proposed. This method collects and analyzes the driving planning information of networked vehicles. At the same time, it can reduce the negative effect of the vehicle routing behavior on other vehicles. The simulation results show that compared with the existing routing methods. This method can improve the coordination of urban vehicle routing, reduce 18% of the maximum number of vehicles stranded on the road, and reduce the total travel time cost of 14% or 29% of the vehicle. To a large extent, the congestion of urban roads has been improved.
【作者单位】: 武汉大学软件工程国家重点实验室;武汉大学计算机学院;华中师范大学计算机学院;
【基金】:国家自然科学基金项目(61472287,61572370) 湖北省自然科学基金重点项目(2015CFA068) 武汉市科技计划项目(2016060101010047)资助~~
【分类号】:U495
【正文快照】: 项目(2015CFA068)、武汉市科技计划项目(2016060101010047)资助.吴黎兵,男,1972年生,博士,教授,中国计算机学会(CCF)会员,主要研究领域为无线传感器网络、网络管理、分布式计算等.E-mail:wu@whu.edu.cn.范静,男,1989年生,博士研究生,主要研究方向为车联网、分布式计算.聂雷,男

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本文编号:1459316


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