嵌入式环境中分层路径规划算法的改进

针对分层路径规划算法对上下层道路的对应关系存储耗费大量存储空间的问题,提出一种适合嵌入式环境的改进分层算法。通过在各个层次内部引入道路等级信息提高计算速度,在运算过程中动态切换搜索层次和等级达到减少分层数和数据量的目的。对比实验表明,改进算法在扩展节点数和路径规划时间方面均优于其他3种算法,且能满足嵌入式环境中高效路径规划的需求。

基于出租车轨迹数据的路径规划方法

传统的路径规划算法很大程度上是依赖于改进的加权最短路径算法,在大规模路网中效率较低而且没有考虑实际交通中的各种因素,得到的是理想情况下的最优路径。针对这种情况,根据出租车的轨迹数据提出一种路径规划方法,主要包括三个部分:首先,利用出租车数据挖掘司机在路径选择上的经验,提取经验轨迹形成经验轨迹集;然后,根据出租车在各经验路段各时段的速度和频次利用贝叶斯分类器对路网进行分层,构建分层路网;最后,使用分层路径规划算法实现层次路径规划。以北京市GPS数据为研究对象,将该方法与经典路径规划算法的结果进行比较。结果表明,该方法得到的路径可以综合考虑各种因素,得到实际行驶中的较快路径。