基于交通大数据的车辆行驶路径规划综述.docx

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基于交通大数据的车辆行驶路径规划综述

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王迎赵建军李兴菊聂红梅

摘要:交通大数据的应用和发展为现代车辆路径规划带来了机遇和挑战。因此,了解交通大数据概念、路网匹配、路径规划算法、交通信息预测等方面的研究现状和研究特点,对明确未来路径规划研究方向和发展趋势显得尤为重要。首先介绍交通大数据概念及轨迹数据预处理方法,归纳总结国内外在路网匹配上的各种匹配算法及其优缺点;然后,阐述常用路径规划算法,其中包括传统经典算法与当下流行的智能算法;随后对交通信息预测研究方法和各种预测模型进行简要概括;最后指出车辆路径规划现阶段存在的问题,并展望未来研究方向。

关键词:智能交通;路径规划;交通大数据;行驶车辆;路网匹配;交通信息预测

DOI:10.11907/rjdk.201374

中图分类号:TP301文献标识码:A文章编号:1672-7800(2020)010-0050-05

Abstract:Theapplicationanddevelopmentoftrafficbigdatabringsnewopportunitiesandchallengestomodernvehiclerouteplanning.Therefore,itisparticularlyimportanttounderstandtheconceptoftrafficbigdata,theresearchstatusandcharacteristicsofroadnetworkmatching,routeplanningalgorithm,andtrafficinformationforecastingfortheresearchdirectionanddevelopmenttrendoffuturerouteplanning.Inthisregard,theconceptoftrafficbigdataandthepreprocessingoftrajectorydataareintroducedfirstly.Secondly,thevariousmatchingalgorithmsforroadnetworkmatchingathomeandabroadandtheadvantagesanddisadvantagesofeachalgorithmaresummarized.Then,thecommonrouteplanningalgorithmincludingtraditionalclassicalalgorithmsandcurrentpopularintelligentalgorithmsareelaborated.Thefollowingarebriefsummariesofresearchmethodsandvariouspredictivemodelsfortrafficinformationprediction.Finallyproblemsexistingatthecurrentstageofvehiclerouteplanningarepointedoutandtheprospectsforfutureresearcharepresented.

KeyWords:intelligenttransportation;routeplanning;trafficbigdata;drivingvehicles;roadnetworkmatching;trafficinformationforecast

0引言

近年來随着大数据、人工智能、物联网等技术的快速发展,智慧城市(SmartCity)和智慧交通(SmartTraffic)逐步走入大众视野,其中智能交通在智慧城市中扮演着重要角色。一方面车辆成为人们日常生活中不可或缺的重要交通工具,让公众出行变得便利;另一方面车辆需求变大,导致交通拥堵、交通事故频发,使公众人身和财产安全受到侵害。智能交通的出现为车辆行驶提供了安全、可靠、灵活的路径规划。在现阶段,全球定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)、电子计算机技术及大数据技术等系统技术的融合为车辆路径规划提供了重要支撑,从而一定程度上降低了交通拥堵、交通事故的发生率,为智慧城市的实现作出了重要贡献。

目前城市道路建设的速度无法匹配交通流增长速度,现有道路建设已不能满足公众出行畅通、交

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