基于图搜索和几何曲线的自主代客泊车路径规划

针对自主代客泊车系统的路径规划问题,提出了一种基于有向图搜索和几何曲线的自主泊车路径规划算法。提出了一种基于广义维诺图的有向混合A~*全局路径规划算法,准确有效地生成一条从停车场入口到达泊车起始点的无碰撞路径。采用改进的C型垂直停车路径规划算法生成局部泊车路径。通过Matlab和CarSim联合仿真及实车试验证明了该算法的有效性和实用性。试验结果表明：与Hybrid A~*算法相比,提出的全局路径规划算法在生成可行路径时,所需时间更短,避障性更好。该自主代客泊车路径规划算法,路径跟踪效果较好,能够有效可靠地实现自主泊车目标。     

取档机器人路径规划的改进Dijkstra算法

档案库取档机器人在使用传统Dijkstra算法进行路径规划时,存在无法筛选出拐弯数最少、经过节点数最少的最短路径等缺 点,提出了一种改进型的Dijkstra算法。首先针对档案库平面布局建立基于拓扑法的电子地图;然后根据任务需求,建立最短路径搜索数学模型;采用Dijkstra算法 并结合深度优先遍历算法筛选出任意2个节点间的所有最短路径,并找出花费代价最小的路径。最后对改进的算法进行仿真实验,结果表明,改进后的Dijkstra算法 可以有效地提高取档机器人的运行效率,可以用最小的行驶代价到达目标点。     

基于改进蚁群算法的汽车避障路径规划

为在不同工况下为汽车规划出一条安全且合理的局部避障路径,利用MAKLINK图论法建立带有障碍物的二维环境模型,通过Dijkstra算法规划初始次优避障路径,考虑车辆运动学等约束改进蚁群算法,从而搜索出一条最优避障路径。在Simulink中搭建车辆-驾驶员闭环系统模型,将最优避障路径输入到该模型中进行路径跟随;根据汽车主动安全评价指标对路径跟随效果及车辆横向稳定状态进行评价。结果表明:改进蚁群算法规划出的避障路径具有较好的跟随效果,且符合车辆横向稳定性要求。说明改进后的蚁群算法进行汽车局部路径规划具备一定可行性。     

我在澳洲被盗还要交罚款

正一次,我驾着车去悉尼最大华人区的一家商场购物。我将汽车停放在附近的一个停车场,后径直进了商场。我用十几分钟购齐了所需物品,高兴地回到停车场取车。当我看见车子时,一下子惊呆了:汽车门完全敞开着,副驾驶位上的那台笔记本电脑已经不翼而飞。这可是我才买的一款新电脑,几乎花去了半年的积蓄,还未使用过就没了。"遭贼了!",我惊叫了一声,恍惚间才记起停车时忘了     

低碳排放约束下城市停车换乘设施规划研究

停车换乘出行模式可以有效缓解城市交通拥堵,间接降低交通排放。研究了满足一定低碳排放指标约束下,停车换乘设施规划问题。建立了同时考虑停车设施运营者和出行者的双层规划模型。上层为运营者在CO2排放指标约束条件下以停车运营收益最大为目标的优化模型,下层是在停车换乘交通出行网络弹性需求条件下用户均衡分配模型。根据模型特点,设计了MSA算法与遗传算法相结合的求解算法。算例路网测试结果表明:模型可在一定程度上反映出行者路径选择行为,停车换乘模式可以减少人均交通排放,达到了所设定的低碳排放指标,同时达到运营收益最大的目标,为停车换乘设施建设提供了思路,具有一定的科学性和实用性。     

改进蚁群算法在灭火机器人路径规划中的应用

提出了一种改进的蚁群算法应用于灭火机器人路径规划。该算法利用自适应更新的策略设计出最佳避障路径,建立了简洁明了的蚁群优化算法,从而对灭火机器人行走路径进行了优化处理。该方法不仅使灭火机器人在未知环境寻找火源过程中能够有效避开障碍物,而且能使机器人行走路径最短,所用时间最少。经仿真和实物机器人实验证明了该算法的可靠性和有效性。     

基于改进Stanley算法的目标假车路径跟踪控制

为了满足智能汽车封闭场地测试的需求,开发了一种智能车场地测试用软目标车,能够有效地提高场地测试的安全性和效率。在封闭场地功能场景的测试中,软目标车应能够按照预设的GPS轨迹高精度行驶。为了提高目标车的路径跟踪精度,设计了基于偏差的比例、积分、微分和Stanley控制算法的横纵向控制器,基于遗传算法得到Stanley控制算法参数的最优知识库,利用模糊控制算法实现Stanley控制算法参数的自适应调节,基于Carsim和Matlab/Simulink联合建立了软目标车仿真模型,最后在封闭场地中进行实车验证。结果表明：提出的控制方法能够满足智能汽车封闭场地测试要求。     

新能源汽车路噪主动控制优化研究

针对新能源汽车路噪主动噪声控制(road noise active noise control, RANC)系统由于车身结构与路面粗糙度的相互影响而导致稳定性差、控制效果较差等问题,提出了新能源汽车RANC系统的优化方法。该优化方法首先提出了利用工况传递路径分析方法(operational transfer path analysis, OTPA)对车内噪声进行传递路径识别和声源贡献量分析,其次对适用于有源噪声控制中的FXLMS(filter-X least mean square, FXLMS)算法进行优化改进。通过Matlab/Simulink对新能源汽车RANC系统进行仿真分析,并与实车试验进行对比。验证结果表明,对控制系统的优化改进,有效提高了新能源汽车RANC系统的控制效果,为后续汽车主动噪声控制领域奠定了基础。     

基于社会力模型的老旧小区停车场地及出口规划与仿真

为解决老旧小区停车场地及路网改造难题和老旧小区停车问题,提高小区内早高峰道路通行效率,在对老旧小区开展实地调查的基础上,基于社会力模型的相关理论,应用Anylogic软件建立了老旧小区停车场地及路网改造方案模型并进行仿真模拟,归纳了现存问题并进行仿真优化,以期为后续老旧小区改造实践提供参考。     

基于GIS的物流配送路径优化算法

在单点到多点的配送中,一般的路径选择算法通常仅把＂时间最短＂作为约束条件来进行路径选择,这通常会导致参与配送点的数量过多。探讨了基于地理信息系统技术的物流配送路径优化算法,提出了基于模糊数学理论,以＂参与配送点最少＂为约束条件并同时考虑配送时间的＂模糊权衡算法＂。实验表明,模糊权衡算法可以在时间耗费和参与点的数量之间达到一个相对较优解。     

基于改进模拟退火算法的立体车库车位分配优化

车位分配是立体车库运行的重要环节,决定着立体车库的运行效率,而现有立体车库车位分配研究中考虑的指标多为服务时间和能耗,缺乏相关指标间关系和立体车库顾客损失的分析。为此,以顾客平均服务时间、平均等待时间、平均能耗等作为效率评价指标,分析比较了带有顾客损失制的不同排队模型下立体车库运行效率指标的关系及对车库的影响。在此基础上使用模拟退火算法优化立体车库车位分配,并针对立体车库特征对传统模拟退火算法进行改进。通过对实际车库进行仿真,比较立体车库在就近车位分配方式、分区车位分配方式、传统模拟退火算法车位分配方式和改进模拟退火算法优化下的车位分配方式运行效率指标,验证了基于改进模拟退火算法的优化车位分配方式在降低能耗和提高车库运营利润方面的有效性。     

电商订单拣选与配送的联合调度优化——基于考虑货箱卸货顺序约束的改进模拟退火算法

在电商物流环境下货箱在送货车辆中的堆码方式会影响订单拣选与配送的整体服务效率,文章综合考虑了配送过程中的卸货顺序约束,分析了不同堆码方式对卸货效率、拣选顺序和分批方案的影响。以拣选时间和卸货时间最短为目标,构建了考虑货箱卸载顺序约束的订单拣选与配送联合调度模型(IOPDS-BUS),并设计了改进的模拟退火算法(ISA)以获得更高效的堆码方式、分批方案与拣选顺序。结果表明,ISA算法能够解决IOPDS-BUS问题,且优于传统算法;IOPDS-BUS可以提高物流中心的整体配送效率。同时,在物流配送实践中,很难同时优化拣选时间和卸货时间,但可以拣选时间为代价优化卸货时间,从而降低物流成本,提高整体配送效率。     

政府设施不应拿群众当“外人”

正某市政府明文规定:"鼓励机关事业单位和公益、公用单位配套停车场在非工作时间向社会错时开放。"这种不把群众当"外人"的规定,将"富裕"的停车资源最大程度地方便群众,不仅保障了停车资源的充分利用,为市民群众节约了停车成本、提高了办事效率,也体现出了政府的亲民意识。然而,政府自己的停车场大门外却写着"谢绝外来车辆停放",这样的拒绝让人感到遗憾。政府鼓励倡导但自己先"爽约",没有做出表率,其他部门单位也自然会将群众的车辆拒之门外,久而久     

基于UWB的智能召车导航定位系统研究

为提高智能召车系统导航定位的准确性,保障停车场取车效率,提出了一种基于超宽带定位技术(UWB)的智能召车导航定位系统。建立了基于UWB的智能召车定位模型和运动学模型,采用双向测距方法进行车辆与车主之间的测距,针对标准三边测量法定位不确定的问题,提出了改进的三边测量法,对定位点进行加权优化,提高了定位的可信度。分析了导航定位系统的误差,提出采用无迹卡尔曼滤波进行定位数据的优化,在保证精度的同时提高计算效率。最后对导航定位系统进行智能召车静态和动态导航定位试验,结果表明:该系统定位精确,运行稳定,能够满足智能召车导航定位系统的需求。     

基于RRT改进的路径规划算法

针对快速随机扩展树(RRT)的路径规划算法效率低且采样具有随机性等问题,提出了一种偏向目标点的新节点扩展方法。该方法将目标点引力、障碍物斥力以及随机点引力三力合一,并且添加了与障碍物距离相关的自适应函数,可自适应调节随机点引力与目标点引力在新节点扩展过程中的占比,与障碍物斥力共同使随机树避开障碍物更快地朝目标点扩展;同时针对规划路径过长的问题,提出了剪枝优化方法,进一步优化路径长度。在仿真实验中分别与传统RRT算法、基于P概率算法以及另两种已有改进方法比较,结果表明:所提方法在时间、路径长度以及路径节点个数均有明显优化。     

基于遗传算法的无线传感器网络路径优化

提出使用遗传算法对无线传感器网络进行路径优化,考虑节点能耗和路由恢复时间等实际因素的影响,将这些影响作为路径优化问题的约束条件来处理;考虑各种约束条件和多种目标按照重要性的优先次序,使WSN有更长的寿命;对算法的各个环节进行了细致的分析,包括染色体的表示和编码、适应度函数的设计、遗传操作算子的设计及算法参数的分析和选取。大量的仿真实验证明,使用GA能找到WSN有效的优化路由。     

基于改进AWA~*算法的智能车辆全局路径规划研究

针对目前智能车辆中AWA~*算法规划在较短时间内无法提高路径质量的问题,提出了一种可在较短时间内快速提高路径精度的优化AWA~*算法。在原有AWA~*算法的估价函数下引入了动态优化因子ε~*,建立了新型的估价函数,设计了新的启发式能耗预估代价,证明了所提出的启发式预估代价满足可采纳性和一致性,确保了优化AWA~*算法可在较短时间内获得更优路径。同时进行了路径规划耗时误差仿真实验,验证了优化AWA~*算法在面对复杂环境地图时搜索耗时误差具有一定局限性,在此基础上进行了低百分比和高百分比障碍物环境地图普适性仿真实验,对比分析了优化AWA~*算法与传统AWA~*算法的扩展节点数目、耗时情况和路径精度。仿真实验结果表明:在全局工况下,相比于AWA~*算法,优化AWA~*算法可在更短时间内提高规划的路径质量,尤其是在低百分比障碍物地图下,效果更为明显。     

交叉口信号配时的人工蚂蚁优化

针对我国城市道路交叉口的实际情况，在改进信号配时模型的基础上，采用一种新型随机搜索思想——人工蚂蚁优化算法来解决交叉口的信号配时问题．仿真试验表明，所得结果优于经典方法，在相同的信号周期内，降低了交叉口的总延误时间和停车次数，提高了通行能力．     

基于改进的蚁群算法的复杂制造系统物流配送路径优化

为了对复杂系统中物流网络进行规划,在分析复杂制造系统物流网络特点的基础上,用多级有向图来对物流配 送问题进行建模。针对物流路径的流量和时间限制,以寻找满足约束条件的最小成本的路径为目标,利用改进的蚁群算 法对配送路径进行规划,最后运用MATLAB语言编程仿真。改进后的蚁群算法克服了一般蚁群算法的不足,提高了算 法的性能,可以解决复杂制造系统的物流网络配送路径优化问题。     

公交网络最优路径的一种改进求解算法

通过对多种公交网络中求解最优路径算法的分析,提出了一种考虑公交线路票价变化,并以总行程时间最短与换乘次数最少相结合为原则的公交路径寻优新算法.同时对公交换乘中换乘点的选择、步行时间及等车时间作了较详细的分析.以一个算例对新算法的有效性进行了验证.