基于人眼模拟视觉的小区域车辆路径选择仿真

摘要

研究小区域内车辆路径的选择对车辆智能化发展有着重要的意义.小区域路况选择与大区域明显不同,其面临更为复杂的环境.在大区域中可以忽略的约束条件在小区域选择中往往十分重要.传统的小区域内路况选择需要预设大量根据经验总结的前提条件,计算量巨大,经常出现矛盾选择,无法对路况进行实时的最优计算.提出一种基于人眼模拟视觉的小区域车辆路径选择模型.结合计算机视觉,模拟人眼识别与人脑决策功能.根据图像采集区域内的车辆流量、拥堵、路障等监测信息,对上述路径信息进行编码,并进行选择、交叉、变异操作,模拟人脑选取通畅道路中的最优路径,实现小区域内车载终端路径的最优选择.实验结果表明,利用改进算法进行车载终端路径最优选择,能够极大的提高选择路径的准确性.