基于出租车轨迹数据的路径规划方法
发布时间:2017-08-13 08:03
本文关键词:基于出租车轨迹数据的路径规划方法
更多相关文章: 智能交通 路径规划 轨迹数据 贝叶斯分类器 分层路径规划算法
【摘要】:传统的路径规划算法很大程度上是依赖于改进的加权最短路径算法,在大规模路网中效率较低而且没有考虑实际交通中的各种因素,得到的是理想情况下的最优路径。针对这种情况,根据出租车的轨迹数据提出一种路径规划方法,主要包括三个部分:首先,利用出租车数据挖掘司机在路径选择上的经验,提取经验轨迹形成经验轨迹集;然后,根据出租车在各经验路段各时段的速度和频次利用贝叶斯分类器对路网进行分层,构建分层路网;最后,使用分层路径规划算法实现层次路径规划。以北京市GPS数据为研究对象,将该方法与经典路径规划算法的结果进行比较。结果表明,该方法得到的路径可以综合考虑各种因素,得到实际行驶中的较快路径。
【作者单位】: 沈阳航空航天大学计算机学院;
【关键词】: 智能交通 路径规划 轨迹数据 贝叶斯分类器 分层路径规划算法
【基金】:辽宁省高等学校优秀人才支持计划项目(LJQ2012011) 辽宁省自然科学基金项目(20102175,201102200)
【分类号】:U495;TP301.6
【正文快照】: 0引言近年来,随着民用GPS等定位设备在移动终端上的广泛使用以及基于位置服务和移动社交网络的发展和普及,大量的轨迹数据在日常生活中正在日益积累并为不同类型的应用所服务[1]。在路网中行驶的出租车可以看作是移动的传感器,一般情况下,出租车司机被称作是路径规划的“专家
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,本文编号:666212
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