【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多智能体协同，特别是涉及一种轨道交通网络的连续时间多智能体路径规划方法及系统。
技术介绍
1、路径规划在轨道交通运营中发挥着关键作用，通过优化车辆行驶路径、减少拥堵和延误，提供实时导航和信息，改善乘客体验和安全性，提高运输效率和服务质量。随着城市化进程的推进和人口增长，列车运输需求不断增加，导致列车调度面临更大的挑战，需要更高效的调度算法和系统来满足日益增长的运输需求。
2、多智能体路径规划(multi-agent pathfinding，mapf)是一种研究多个智能体在共享环境中规划路径的技术。mapf技术在多智能体系统中具有协调性、高效性、灵活性、可扩展性和实时性等优势。该技术可以应用于机器人协作、无人系统、物流和交通调度等领域。目前，只有离散化的mapf方法(离散时间的多智能体路径规划)应用在轨道交通路径规划，但离散化的方法不可避免的会产生一些缺陷，比如，离散化的mapf方法通常将环境和智能体的状态离散化为格点或抽象的状态空间。这种离散化可能会导致信息的丢失和精度的降低；离散化的mapf方法可能引入离散化误差。由于状态和动作的离散表示，可能存在某些情况下无法准确表示或模拟的问题；离散化的mapf方法对环境和问题的适应性可能有一定限制。某些复杂的环境或问题可能无法通过简单的离散化表示来准确建模。
3、综上，轨道交通网络的离散时间多智能体路径规划无法实现准确、有效率的行车路径规划。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种轨道交通网络的连
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、一种轨道交通网络的连续时间多智能体路径规划方法，所述方法包括：
4、对轨道交通网络进行地图建模，得到无向图；所述无向图包括多个节点和多个边；
5、对轨道交通网络中的列车进行智能体建模，得到智能体；所述智能体包括智能体的状态；
6、对所述智能体和所述无向图进行适配，得到适配结果；
7、根据所述适配结果，采用在连续时间上基于冲突的搜索解决列车之间的冲突，生成连续的时间约束，使用安全区间路径规划根据约束生成安全区间，并对列车进行连续时间的行车路径规划；在连续时间上基于冲突的搜索是在基于冲突的搜索基础上，将顶层ct树中处理冲突的方法修改为基于连续时间的冲突避免方法，并在底层使用了安全区间路径规划在连续时间上进行路径规划。
8、可选地，所述对轨道交通网络进行地图建模，得到无向图，具体包括：
9、将轨道交通网络的关键位置抽象为无向图的节点，两个节点之间的连接为无向图的边；每个节点代表一个关键位置；图的边代表列车在一段时间内从一个关键位置到达另一个关键位置；所述关键位置包括道岔口和站点。
10、可选地，所述对轨道交通网络中的列车进行智能体建模，得到智能体，具体包括：
11、采用三元组(e，a，b)来描述列车在轨道交通网络中的位置，得到智能体的状态；列车在轨道交通网络中的位置对应智能体在无向图中的位置；其中，e表示所述无向图中连接两个节点的一条边，a表示列车的前端距离边e起点的位置，b表示列车的后端距离边e起点的位置，b-a表示列车的长度。
12、可选地，对所述智能体和所述无向图进行适配，得到适配结果，具体包括：
13、将所述智能体的状态与所述无向图的边进行匹配，得到适配结果。
14、可选地，所述基于连续时间的冲突避免方法具体包括：
15、当冲突为边冲突时，获取两个智能体中任一智能体等待至两智能体之间不会发生碰撞的最短时间后再出发所需的时间成本，利用时间成本较小的节点进行新的路径规划；所述边冲突是由于两个智能体同时尝试从不同节点前往同一节点时，两个智能体都必须经过共同的边所产生的；
16、当冲突为相向冲突时，令两个智能体中的一个智能体在另一个智能体最终到达的节点之外的节点等待，先让另一个智能体通过冲突路段；所述相向冲突是由于两个智能体同时尝试从不同节点相向而行，两个智能体都必须经过共同的节点所产生的；
17、当冲突为跟随冲突时，根据两个智能体中尝试从另一个智能体最终到达的节点同向而行的智能体的车长，计算出另一个智能体出发前所需等待的最小等待时间；所述最小等待时间为尝试从另一个智能体最终到达的节点同向而行的智能体的车尾通过另一个智能体最终到达的节点的最短时间；所述跟随冲突是由于两个智能体中的一个智能体尝试从另一个智能体最终到达的节点同向而行所产生的。
18、本专利技术还提供了如下方案：
19、一种轨道交通网络的连续时间多智能体路径规划系统，所述系统包括：
20、地图建模模块，用于对轨道交通网络进行地图建模，得到无向图；所述无向图包括多个节点和多个边；
21、智能体建模模块，用于对轨道交通网络中的列车进行智能体建模，得到智能体；所述智能体包括智能体的状态；
22、适配模块，用于对所述智能体和所述无向图进行适配，得到适配结果；
23、行车路径规划模块，用于根据所述适配结果，采用在连续时间上基于冲突的搜索解决列车之间的冲突，生成连续的时间约束，使用安全区间路径规划根据约束生成安全区间，并对列车进行连续时间的行车路径规划；在连续时间上基于冲突的搜索是在基于冲突的搜索基础上，将顶层ct树中处理冲突的方法修改为基于连续时间的冲突避免方法，并在底层使用了安全区间路径规划在连续时间上进行路径规划。
24、可选地，所述地图建模模块具体包括：
25、地图建模单元，用于将轨道交通网络的关键位置抽象为无向图的节点，两个节点之间的连接为无向图的边；每个节点代表一个关键位置；图的边代表列车在一段时间内从一个关键位置到达另一个关键位置；所述关键位置包括道岔口和站点。
26、可选地，所述智能体建模模块具体包括：
27、智能体建模单元，用于采用三元组(e，a，b)来描述列车在轨道交通网络中的位置，得到智能体的状态；列车在轨道交通网络中的位置对应智能体在无向图中的位置；其中，e表示所述无向图中连接两个节点的一条边，a表示列车的前端距离边e起点的位置，b表示列车的后端距离边e起点的位置，b-a表示列车的长度。
28、可选地，所述适配模块具体包括：
29、适配单元，用于将所述智能体的状态与所述无向图的边进行匹配，得到适配结果。
30、可选地，所述基于连续时间的冲突避免方法具体包括：
31、当冲突为边冲突时，获取两个智能体中任一智能体等待至两智能体之间不会发生碰撞的最短时间后再出发所需的时间成本，利用时间成本较小的节点进行新的路径规划；所述边冲突是由于两个智能体同时尝试从不同节点前往同一节点时，两个智能体都必须经过共同的边所产生的；
32、当冲突为相向冲突时，令两个智能体中的一个智能体在另一个智能体最终到达的节点之外本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种轨道交通网络的连续时间多智能体路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的轨道交通网络的连续时间多智能体路径规划方法，其特征在于，所述对轨道交通网络进行地图建模，得到无向图，具体包括：
3.根据权利要求2所述的轨道交通网络的连续时间多智能体路径规划方法，其特征在于，所述对轨道交通网络中的列车进行智能体建模，得到智能体，具体包括：
4.根据权利要求3所述的轨道交通网络的连续时间多智能体路径规划方法，其特征在于，对所述智能体和所述无向图进行适配，得到适配结果，具体包括：
5.根据权利要求4所述的轨道交通网络的连续时间多智能体路径规划方法，其特征在于，所述基于连续时间的冲突避免方法具体包括：
6.一种轨道交通网络的连续时间多智能体路径规划系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的轨道交通网络的连续时间多智能体路径规划系统，其特征在于，所述地图建模模块具体包括：
8.根据权利要求7所述的轨道交通网络的连续时间多智能体路径规划方法，其特征在于，所述智能体建模模块
9.根据权利要求8所述的轨道交通网络的连续时间多智能体路径规划方法，其特征在于，所述适配模块具体包括：
10.根据权利要求9所述的轨道交通网络的连续时间多智能体路径规划方法，其特征在于，所述基于连续时间的冲突避免方法具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种轨道交通网络的连续时间多智能体路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的轨道交通网络的连续时间多智能体路径规划方法，其特征在于，所述对轨道交通网络进行地图建模，得到无向图，具体包括：
3.根据权利要求2所述的轨道交通网络的连续时间多智能体路径规划方法，其特征在于，所述对轨道交通网络中的列车进行智能体建模，得到智能体，具体包括：
4.根据权利要求3所述的轨道交通网络的连续时间多智能体路径规划方法，其特征在于，对所述智能体和所述无向图进行适配，得到适配结果，具体包括：
5.根据权利要求4所述的轨道交通网络的连续时间多智能体路径规划方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：张世钒，陈祖希，梅萌，张宏扬，周长利，朱永华，郑黎晓，
申请(专利权)人：华侨大学，
类型：发明
国别省市：
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