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第
53
卷第
3
期电子科技大学学报
Vol.
53No.
3
2024年5月Journal
of
University
of
Electronic
Science
and
Technology
of
China
May
2024
基于拥堵预测的路径规划算法研究
*
杨海芬，张
辉，蒋贤皓，林水生
（电子科技大学
信息与通信工程学院，成都
611731）
摘要随着城市出行车辆数的急剧增加，城市交通路网拥堵日益严重，因此研究路网通行效率最大化、个人通行时间和
路径最优化具有重要意义。目前智慧交通大多采用周期性监测拥堵并重新规划路径的方法，这类方法得到的最优路径往往导
致下次重规划的绕行，不利于全局的最优化。该文提出一种基于拥堵预测的路径规划算法，通过分析大量历史交通流数据的
时空相关性预测未来时刻的交通流参数，再通过熵权法和模糊综合判定得出拥堵状态分级，之后综合考虑当前时刻和未来时
刻拥堵状况从而规划出更加合理的路径。仿真结果表明，与基于重规划的动态路径规划算法相比，该算法在行驶时间上减
少5.35%，在行驶距离上减少11.72%。
关键词智慧交通；拥堵预测；路径规划；时空相关；模糊判定
中图分类号TN919
文献标志码A
DOI10.12178/1001-0548.2022333
Research
on
Route
Planning
Based
on
Congestion
Prediction
*
YANG
Haifen,
ZHANG
Hui,
JIANG
Xianhao,
and
LIN
Shuisheng
(School
of
Information
and
Communication
Engineering,
University
of
Electronic
Science
and
Technology
of
China,
Chengdu
611731,
China)
AbstractWith
the
rapid
increase
of
vehicles,
the
road
network
has
become
increasingly
congested.
It
is
of
great
significance
to
study
the
maximization
of
road
network
traffic
efficiency,
personal
traffic
time
and
path
optimization.
The
existing
methods
periodically
monitor
congestion
and
replan
paths.
The
previous
path
obtained
by
this
kind
of
algorithm
often
leads
to
the
detour
of
the
next
replanning,
which
is
not
conducive
to
the
global
optimization.
This
paper
proposes
a
path
planning
algorithm
based
on
congestion
prediction.
By
analyzing
the
temporal
and
spatial
correlation
in
a
large
number
of
historical
traffic
flow
data,
the
traffic
flow
parameters
at
the
future
ti
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