【技术实现步骤摘要】
基于头脑风暴优化的多模态个性化车辆路径导航方法
[0001]本专利技术属于车辆导航
,具体的涉及到多模态个性化车辆路径导航。
技术介绍
[0002]在导航技术的研究中,路径规划是其核心,是导航研究的一个重要环节和课题。所谓路径规划是指按照距离、时间、能源消耗等中搜索一条从起始状态到目标状态的最优或次优路径。路径规划主要涉及的问题包括:利用环境信息建立较为合理的模型,再寻找一条从起始状态到目标状态的最优或近似最优的路径;能够处理环境模型中的不确定因素和路径跟踪中出现的偏航;利用已知的所有信息来引导机器人的动作,从而得到相对更优的行为决策。
[0003]现有的路径规划系统,在导航时显示的信息往往局限于路径里程,红绿灯数量等有限信息,且路径之间差异较小。而用户对于某一路径的要求差别很大,除以上信息外,还包括经过某一处或几处特定地点,驾驶时间,驾驶舒适程度,以往驾驶习惯等信息,用户希望在驾驶途中平衡多个目标。目前大多数的研究针对最小化路径长度的规划需求,在满足约束条件的前提下同时规划出多条最短路径,这是一种单目标的优化问题。然而,单一目标通常难以满足人们的实际需求,车辆在行驶过程中,路况信息也可能发生变化如拥堵和临时性的事故,因此车辆导航也需要考虑路况的动态环境,考虑到路网环境的不确定性,用户希望可以同时获得多条路径以供选择,这些路径在行驶里程、堵塞路段数量等目标具有较好目标值、且差异性较大。不同的用户在驾驶时也存在着偏好,结合用户和其他使用者的导航数据,选择合适用户的偏好,给出个性化的导航规划。虽然已经有学者 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种基于头脑风暴优化的多模态个性化车辆路径导航方法,其特征在于由下述步骤组成:(1)量化用户目标的参数用户目标的参数G∈{1,2,3},用户目标为时间最短,G为1;用户目标为距离最短,G为2;用户目标为经过红绿灯数最少,G为3;(2)建模栅格地图根据用户终端选择的出发地路径点和目的地将实际路网地图中的道路特征建模成规则的栅格地图Gra,路径点的集合P为{1,2,
…
,n},n表示栅格地图Gra中总的路径点数,n是至少为2的有限正整数;(3)量化路径差异性目标参数路径差异性目标量化包括对距离S、行车速度V、红绿灯数R、间隔时间RT、行车时间T、堵塞程度时间C、堵塞路段E的数值量化如下:按下式确定任意两路径点之间的距离S:其中s
p,q
表示路径点p到路径点q的距离,p,q∈[2,n];按下式确定任意两路径点之间的行车平均速度V:其中v
a,b
表示路径点a到路径点b的行车平均速度,a,b∈[2,n];按下式确定任意两路径点之间的红绿灯数R:其中r
c,d
表示路径点c到路径点d的红绿灯数,c,d∈[2,n];按下式确定任意两路径点之间的红绿灯数之间的间隔时间RT:其中rt
u,g
表示路径点u到路径点g的红绿灯间隔时间,u,g∈[2,n];按下式确定任意两路径点之间距离所用的行车时间T:按下式确定任意两路径点之间距离所用的行车时间T:其中,t
e,k
表示路径点e到路径点k的行车时间,e,k∈[2,n];
按下式确定任意两路径点之间的堵塞时间C:其中,c
z,j
表示路径点z到路径点j的堵塞时间,z,j∈[2,n];按下式确定堵塞时间超过界限值ψ分钟的两路径点之间的堵塞路段E:按下式确定堵塞时间超过界限值ψ分钟的两路径点之间的堵塞路段E:其中,ψ表示交通堵塞时间界限,ψ∈[1,30],e
o,l
为1表示路径点o到路径点l的堵塞时间超过通堵塞时间界限值ψ分钟,o,l∈[2,n],e
o,l
为0表示路径点o到路径点l的堵塞时间c
o,l
未超过界限值ψ分钟;(4)初始化种群按式(10)初始化种群X
N
:X
N
=(x1,x2,
…
,x
N
)(10)其中,x
N
为起始点到目的点的第N条路径;(5)评估个体按式(11)
‑
(13)确定适应度函数f(x)的适应度值:(13)确定适应度函数f(x)的适应度值:(13)确定适应度函数f(x)的适应度值:其中,w1为最小化驾驶时间所占权重,w1∈[1,100],μ为道路堵塞时间所占权重,μ∈[0.0001,100],t
x(i
‑
1),x(i)
表示当前路线x的第i
‑
1路径点到i路径点的平均行驶时间,rt
x(i
‑
1),x(i)
表示当前路线x的第i
技术研发人员:程适,王雪萍,单俞源,刘悦,雷秀娟,
申请(专利权)人:陕西师范大学,
类型:发明
国别省市:
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。