基于蚁群算法的车辆导航自适应路径规划算法研究

摘要

智能交通系统能够更加有效合理地分配交通流量，从而缓解交通拥挤、减少交通事故、减轻环境污染、节省出行费用，为日益严重的交通问题提供完整的解决方案。车辆导航系统是智能交通系统的重要组成部分，融合了全球定位系统技术、地理信息系统技术、通信技术及计算机技术等各种高新技术，能为驾驶员提供车辆定位、行驶路径规划和路径引导等重要功能。路径规划技术是车辆导航系统的关键技术之一，是准确实施导航功能的基础。
　　 本文以智能交通系统为研究背景，研究基于蚁群算法的车辆导航系统路径自适应规划，主要完成了以下研究工作：
　　 首先，总体介绍了车辆导航系统路径规划的核心技术和相关算法，重点分析了路径规划重要性以及目前研究的不足之处，为论文的研究工作奠定了基础。
　　 其次，研究交通路网模型及路网模型的存储结构，建立基于赋权有向图的路网模型并采用邻接表结构存储。在建立路网模型的过程中，针对当前道路权重的标定方法，考虑动态数据测量的不确定性和不成熟性，提出以道路等级划分为基础的路段权值计算方法，并将结果加入路网模型中，以提高路径规划的有效性。
　　 再次，为了克服基本蚁群算法存在的缺陷，基于改进的带精英策略的蚁群算法结合交通规则约束进行车辆导航全局路径规划，得出较为有效的最优行驶路线。在全局路径规划结果的基础上，针对突发的交通状况，采用A*算法对局部行驶路径进行重规划，通过仿真实验验证算法的有效性。
　　 最后，分析当前WebGIS的发展现状，利用国内提供地图服务的MapABC网站提供的Ajax技术在电子地图中显示路径规划结果。