【摘要】：針對傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃算法并不一定能計算得到現(xiàn)實中最優(yōu)路徑的問題,提出一種融合了出租車駕駛經(jīng)驗并以時間為度量的路徑規(guī)劃算法。該算法的實現(xiàn)是將路徑規(guī)劃這個以計算為中心的技術(shù)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為中心的數(shù)據(jù)驅(qū)動挖掘技術(shù)。首先,從大量的出租車軌跡數(shù)據(jù)中提取真實的載人軌跡數(shù)據(jù),并將載人軌跡數(shù)據(jù)匹配到路網(wǎng)數(shù)據(jù)中;然后,根據(jù)地圖匹配結(jié)果計算路段的訪問頻次,選取前Top-k個路段作為熱點路段;其次,計算熱點路段間行車軌跡的相似度,對軌跡進行聚類分析,在路網(wǎng)的基礎(chǔ)上構(gòu)建該k個路段的熱點路段圖;最后,使用一種改進的A~*算法實現(xiàn)路徑規(guī)劃。實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的最短路徑規(guī)劃算法和基于駕駛經(jīng)驗路網(wǎng)分層的路徑規(guī)劃算法相比,所提出的基于熱點路段圖的路徑規(guī)劃方法有效地縮短規(guī)劃路徑的長度及路徑行駛時間,提高路徑規(guī)劃的用時效率。
[Abstract]:In order to solve the problem that the traditional path planning algorithm can not always calculate the optimal path in reality, a path planning algorithm is proposed, which combines taxi driving experience and takes time as the metric. The implementation of the algorithm is to change the path planning, a computation-centric technology, into a data-centric data-driven mining technology. Firstly, the real human trajectory data are extracted from a large number of taxi track data, and the manned trajectory data are matched to the road network data. Then, according to the map matching results, the access frequency of the road section is calculated. Select the former Top-k section as the hot section; secondly, calculate the similarity between the hot road sections, cluster analysis of the trajectory, on the basis of the road network, build the hot road map of the k sections; finally, An improved Awe * algorithm is used to implement path planning. The experimental results show that compared with the traditional shortest path planning algorithm and the path planning algorithm based on driving experience road network stratification, The proposed route planning method based on hot spot road map can effectively shorten the length and travel time of the planning path and improve the time efficiency of the path planning.
【作者單位】： 武漢理工大學計算機科學與技術(shù)學院;武漢理工大學航運學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51579202) 中國博士后基金資助項目(2015T80848)~~
【分類號】：U495

【參考文獻】

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本文編號：2193984