基于实时交通信息的最优路径规划算法的研究与实现

摘要

智能交通系统是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子控制技术及计算机处理技术等综合运用于整个交通系统中,通过对实时交通信息的采集、传输和不间断处理,借助各种高科技设备和手段,对各种交通情况进行协调和处理,建立起一种准确、高效、实时的综合运输管理体系,使交通设施得以充分利用,从而提高交通效率和交通安全,最终使交通运输服务和管理智能化,实现交通运输的集约式发展。而车辆导航系统是智能交通系统最重要的组成部分之一,它通过接收交通信息管理中心发布的实时交通信息,利用自身设备在城市道路网中寻找从出发地到目的地的最优路径行驶方案。最优路径规划技术是车辆导航系统的核心技术之一,是车辆导航功能得以实现的基础。
　　本文首先简要概述了智能交通系统和车辆导航系统的概念和构成,介绍了两者的国内外研究现状和相关方向的研究进展;接着分析和讨论了Dijkstra最短路径算法的原理及其步骤。然后在Dijkstra算法的基础上,根据实时交通信息提出一种改进的Dijkstra算法,主要考虑以下三方面的因素:考虑道路交通拥堵情况,把行驶时间作为权值;考虑交叉口延误时间,把交叉口延误时间作为节点的权值,而传统的Dijkstra算法中节点是没有权值的;考虑实际路网中单行线的存在。把以上三方面作为改进的Dijkstra算法中考虑的因素。最后以Windows7为开发平台,以Microsoft Visual Studio2005为开发工具,搭建实验仿真平台,开发了路径引导系统模块,通过简易的仿真实验,可知通过本文的改进算法规划出来的最优路径比较贴近实际,具有较大的应用价值。

目录

摘要

ABSTRACT

目录

第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究目的和意义

1.3 本文主要内容和章节安排

第二章 车辆导航系统

2.1 智能交通系统

2.1.1 智能交通系统的基本概念和作用

2.1.2 智能交通系统在国内外的发展现状

2.2 车辆导航系统

2.2.1 车辆导航系统简介

2.2.2 车辆导航系统的组成

2.2.3 车辆导航系统的国内外研究现状

2.3 车辆导航系统中的最优路径规划问题

2.3.1 问题简介

2.3.2 最优路径规划问题的分类

2.4 本章小结

第三章 最优路径规划算法的研究

3.1 路径规划原理

3.1.1 图论及其相关概念

3.1.2 最短路径问题的描述

3.2 Dijkstra算法

3.2.1 Dijkstra算法原理

3.2.2 Dijkstra算法的步骤与实现

3.3 影响最优路径规划的交通因素分析

3.3.1 交通拥堵的度量标准

3.3.2 交叉口红绿灯的延误时间

3.3.3 单行线对路径规划的影响

3.4 面向最短时间路径规划的算法设计

3.4.1 含有实时交通信息的城市道路网的数学模型

3.4.2 算法的改进思想和编程实现过程

3.4.3 算法代码模块及分析

3.4.4 算法说明和复杂度分析

3.5 本章小结

第四章 基于实时交通信息的最优路径规划的仿真和系统实现

4.1 改进后的算法仿真实现

4.2 系统开发平台和幵发工具简介

4.3 软件系统的设计与制作

4.4 系统效果显示

4.5 实例应用

4.6 路径优化标

4.7 路径分析

4.8 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 论文总结

5.2 展望与改进

参考文献

硕士攻读期间的科研成果

致谢