UUV自主航行路径规划方法
(完整word版)城市道路与交通规划复习资料整理版
城市道路与交通规划复习资料（上册） 1、交通的定义： 一般：人与动物的流动，采用一定的方式，在一定的设施条件下，完成一定的运输任务。 广义：人、物、信息的流动，以一定目标方式通过一定空间。 2、按照道路在道路网中的地位，公路可分为干线和支线，其中干线公路可分为几类：（1）国道（2）省道（3）县道（4）乡道。根据公路的使用任务、功能和适应交通量分为高速公路、一级公路、二级公路、三级公路、四级公路五个等级。 3、按照道路在交通功能、对沿线建筑物服务功能的地位，可分为（1）快速路（2）主干路（3）次干路（4）支路。 4、行人静态空间：主要是指行人身体在静止状态下所占用的空间范围。 满足行人通行的道路最小净空高度为2.5m。 5、汽车的最小转弯半径（R min）：是指汽车前外轮中心的转弯半径。 车辆的转弯半径可作为停车场、回车场、公交车站通道设计的依据。 6、交通量（Q）：在某一时间内实际通过的车辆（或行人数）。 7、通行能力：是度量道路在单位时间内可能通过车辆或行人的能力。 交通量一般总是小于通行能力的。 8、道路横断面：沿道路宽度方向，垂直于道路中心线所作的竖向剖面称为道路 横断面。 9、城市道路横断面由车行道、人行道、绿带、道路附属设施等用地组成。 10、路幅宽度：城市道路横断面的总宽度。（规划道路的路幅边线常用红线绘 制，是道路交通用地、道路绿化用地与其他城市用地的分界 线）。 11、路侧带：在道路车行道两边到道路红线之间的用地为路测带。 12、路肩：在城市郊区的道路上采用边沟排水时，在车行道路面外侧至路基边 缘所保留的带状用地称路肩。路肩分为硬路肩（包括路缘带）和保 护性路肩。 设计行车速度大于或等于4km/h时，应设硬路肩。其铺装应具有承受车辆荷载的能力。硬路肩中路缘带的路面结构与机动车车行道相同，其余部分可适当减
自动驾驶核心技术之三：环境感知
自动驾驶核心技术之三：环境感知 自动驾驶四大核心技术，分别是环境感知、精确定位、路径规划、线控执行。环境感知是其中被研究最多的部分，不过基于视觉的环境感知是无法满足无人驾驶要求的。环境感知主要包括三个方面，路面、静态物体和动态物体。对于动态物体，不仅要检测还要对其轨迹进行追踪，并根据追踪结果，预测该物体下一步的轨迹（位置）。这在市区，尤其中国市区必不可少，最典型场景就是北京五道口：如果你见到行人就停，那你就永远无法通过五道口，行人几乎是从不停歇地从车前走过。人类驾驶员会根据行人的移动轨迹大概评估其下一步的位置，然后根据车速，计算出安全空间（路径规划），公交司机最擅长此道。无人车同样要能做到。要注意这是多个移动物体的轨迹的追踪与预测，难度比单一物体要高得多。这就是MODAT(Moving Object Detection and Tracking)。也是无人车最具难度的技术。图：无人车环境感知框架 这是基于激光雷达的环境感知模型，搞视觉环境感知模型研究的人远多于激光雷达。不过很遗憾地讲，在无人车这件事上，视觉不够靠谱。让我们来看计算机视觉的发展历程，神经网络的历史可追述到上世纪四十年代，曾经在八九十年代流行。神经网络试图通过模拟大脑认知的机理，解决各种
机器学习的问题。1986 年Rumelhart，Hinton 和Williams 在《自然》发表了著名的反向传播算法用于训练神经网络，直到今天仍被广泛应用。不过深度学习自80年代后沉寂了许久。神经网络有大量的参数，经常发生过拟合问题，即往往在训练集上准确率很高，而在测试集上效果差。这部分归因于当时的训练数据集规模都较小，而且计算资源有限，即便是训练一个较小的网络也需要很长的时间。神经网络与其它模型相比并未在识别的准确率上体现出明显的优势，而且难于训练。因此更多的学者开始采用诸如支持向量机（SVM）、Boosting、最近邻等分类器。这些分类器可以用具有一个或两个隐含层的神经网络模拟，因此被称作浅层机器学习模型。它们不再模拟大脑的认知机理；相反，针对不同的任务设计不同的系统，并采用不同的手工设计的特征。例如语音识别采用高斯混合模型和隐马尔可夫模型，物体识别采用SIFT 特征，人脸识别采用LBP 特征，行人检测采用HOG 特征。2006年以后，得益于电脑游戏爱好者对性能的追求，GPU性能飞速增长。同时，互联网很容易获得海量训练数据。两者结合，深度学习或者说神经网络焕发了第二春。2012 年，Hinton 的研究小组采用深度学习赢得了ImageNet 图像分类的比赛。从此深度学习开始席卷全球，到今天，你不说深度学习都不好出街了。深度学习与传统模式识别方法的最大不同在于它是从大数据中自动学习特征，而非采用手工设
清扫机器人路径规划方法研究
清扫机器人路径规划方法研究 摘要：近年来,智能清扫机器人系统的研究和开发已具备了坚实的基础和良好的 发展前景。现在的智能清扫机器人通过软硬件的合理设计，使其能够自动避开障 碍物，实现一般家居环境及特定户外环境的自主清扫工作。本文简单介绍了清扫 机器人基于无环境模型的路径规划的具体办法。 关键词：清扫机器人、无环境模型、路径规划 一、绪论 机器人的研究在日本和欧美的一些发达国家的研究相对比较深入，同时也取 得了很多显著的成果。国内关于清扫机器人的研究也取得了极大的进展。我国继 清华大学于1994年通过智能清扫机器人鉴定之后，陆续有中国科学院沈阳自动 化所研制了全方位移动式机器人视觉导航系统；2001年香港城市大学完整地研究了地面清扫机器人的导航、控制及整个硬件系统；2009年哈尔滨工业大学与香港中文大学合作，联合研制开发出一种全方位地面清扫机器人。总而言之，清洁机 器人的研究正在快速发展，并且也越来越深入，但是还有需要完善和改进的地方，例如清洁机器人的避障问题，路径规划等等，所以针对清扫机器人进行一系列的 技术研究探讨是相当有意义的。 二、基于无环境模型的路径规划 清洁机器人的路径规划是根据机器人所感知到的工作环境信息，按照某种优 化指标，在起始点和目标点规划出一条与环境障碍无碰撞的路径，并且实现所需 清扫区域的合理完全路径覆盖，同时实现封闭区域内机器人行走路径对工作区域 的最大覆盖率和最小重复率。目前全区域覆盖路径规划有两种，一种是无环境模 型的路径规划，另一种是基于环境模型的路径规划。本文主要着重介绍无环境规 划的整个过程。 无环境模型的路径规划不需要建立环境模型，有随机遍历路径规划和全区域 覆盖路径规划两种模式。机器人在清扫的时候比较自由，一般都是采用递进的方式，清扫完这个直线再偏移一段距离，掉头清扫另外一条直线，以达到全区域清扫，本文也着重介绍无环境模型的路径规划。基于无环境模型的依据边界的路径 规划方法 三、基于无环境模型的路径规划具体方法 （一）建立房间边界 首次在未知空间内行驶时，小车所能记录的信息为两种，一种是小车两个驱 动轮行驶路程L1与L2，另一种是各传感器被触发的状态。下图是小车在某转角 处的路线图，根据以上特点及为后续数据处理提供依据，我们可以建立如下规则。轨迹计算原理，数据处理规则。 (1)小车转角计算 若小车沿某一物体边缘转过θ角，则可以通过如下公式求算θ角 规定为行走时小车的拐角，规定连续经过多个拐角时，为各自拐角的和。 (2)小车行程的计算 小车行程的计算可以按照两驱动轮轨迹线的中心线即可代表小车行驶时的轨迹，小车行 车记录为： (3)机器人沿着边界行驶 机器人选择任意一方向寻找边界，找到边界后，小车沿边界方向前进直到遇到拐角。行 进过程中根据传感器状态确定内外侧路径，确定完内外侧后，小车前进过程中所记录的拐角
基于人工智能的路径查找优化算法【精品毕业设计】(完整版)
毕业设计[论文] 题目：基于人工智能的路径查找优化算法 学生姓名： Weston 学号：090171021XXX 学部（系）：信息科学与技术学部 专业年级：计算机应用技术 指导教师：XXX 职称或学位： XX 2012 年 5 月 18 日
目录 摘要............................................................... II ABSTRACT ........................................................... III KEY WORDS .......................................................... III 1.前言 (1) 2.概述 (2) 2.1遗传算法优缺点 (2) 2.2遗传算法应用领域 (3) 2.3遗传算法基本流程 (3) 3.传统遗传算法解决旅行商问题 (5) 3.1常用概念 (5) 3.2基本过程 (5) 3.3关键步骤 (5) 3.4总结 (8) 4.改进后的遗传算法 (9) 4.1编码、设计遗传算子 (9) 4.2种群初始化 (9) 4.3评价 (10) 4.4选择复制 (10) 4.5交叉 (11) 4.6变异 (12) 4.7终结 (13) 5.系统设计与实现 (14) 5.1系统设计 (14) 5.2系统实现 (17) 5.3结果分析 (20) 6.总结 (21) 参考文献 (22) 致谢 (23)
基于人工智能的路径查找优化算法 摘要 旅行商是一个古老且有趣的问题它可以描述为：给定n个城市以及它们之间的距离（城市i到城市j的距离），求解从其中一个城市出发对每个城市访问，且仅访问一d ij 次，最后回到出发的城市，应当选取怎样的路线才能使其访问完所有的城市后回到初始的城市且走过的路程最短。 旅行商问题已被证明是属优化组合领域的NP难题，而且在现实中的许多问题都可以转化为旅行商问题来加以解决。解决旅行商问题最一般的方法就是枚举出所有可能的路线然后对每一条进行评估最后选取出路程最短的一条即为所求解。 解决旅行商问题的各种优化算法都是通过牺牲解的精确性来换取较少的耗时，其他一些启发式的搜索算法则依赖于特定的问题域，缺乏通用性，相比较而言遗传算法是一种通用性很好的全局搜索算法。 遗传算法GA( genetic algorithm) 最早由美国密歇根大学的John Holland 提出。具有自组织、自适应、自学习和群体进化功能有很强的解决问题的能，在许多领域都得到了应用。 遗传算法以其广泛的适应性渗透到研究与工程的各个领域，已有专门的遗传算法国际会议，每两年召开一次，如今已开了数次，发表了数千篇论文，对其基本的理论、方法和技巧做了充分的研究。今天，遗传算法的研究已成为国际学术界跨学科的热门话题之一。 关键词：人工智能；遗传算法；TSP；旅行商问题
多机器人路径规划研究方法
多机器人路径规划研究方法 张亚鸣雷小宇杨胜跃樊晓平瞿志华贾占朝 摘要：在查阅大量文献的基础上对多机器人路径规划的主要研究内容和研究现状进行了分析和总结，讨论了多机器人路径规划方法的评判标准，并阐述了研究遇到的瓶颈问题，展望了多机器人路径规划方法的发展趋势。 关键词：多机器人；路径规划；强化学习；评判准则 Abstract:This paper analyzed and concluded the main method and current research of the path planning research for multi robot.Then discussed the criterion of path planning research for multi robot based large of literature.Meanwhile,it expounded the bottleneck of the path planning research for multi robot，forecasted the future development of multi robot path planning. Key words:multi robot；path planning;reinforcement learning;evaluating criteria 近年来，分布式人工智能(DAI)成为人工智能研究的一个重要分支。DAI研究大致可以分为DPS（distributed problem solving）和MAS（multi agent system）两个方面。一些从事机器人学的研究人员受多智能体系统研究的启发，将智能体概念应用于多机器人系统的研究中，将单个机器人视做一个能独立执行特定任务的智能体，并把这种多机器人系统称为多智能体机器人系统（MARS）。因此，本文中多机器人系统等同于多智能体机器人系统。目前，多机器人系统已经成为学术界研究的热点,而路径规划研究又是其核心部分。 机器人路径规划问题可以建模为一个带约束的优化问题，其包括地理环境信息建模、路径规划、定位和避障等任务，它是移动机器人导航与控制的基础。单个移动机器人路径规划研究一直是机器人研究的重点，且已经有许多成果[1~3]，例如在静态环境中常见的有连接图法、可视图法、切线图法、Voronoi图法、自由空间法、栅格法、拓扑法、链接图法、Dempster Shafer 证据理论建图等；动态环境中常见的有粒子群算法、免疫算法、遗传算法、神经网络、蚁群算法、模拟退火算法、人工势场法等。然而，多机器人路径规划
《重庆市城市道路交通规划及路线设计规范》(送审稿)
基本符号 一、交通 ADT：年平均日交通量 DHV：设计小时交通量 K：DHV与ADT之比值 D：交通量方向分配 N基本：一条机动车道理论通过能力 N可能：一条机动车道考虑各种修正系数后通过能力 N设计：多车道考虑影响和道路分类后，设计建议通过能力取值 r1：通行能力车道宽度修正系数 r2：通行能力平交口间距修正系数 r3：通行能力平曲线修正系数 r4：通行能力道路纵坡修正系数 r5：通行能力沿途条件修正系数 l1：交叉口间距 λ1：交叉口有效通行时间 v/c：理想条件下，最大服务交通量与基本通行能力之比值 二、建筑限界 Wc：机动车车行道宽度或机动车与非机动车混合行驶车行道宽度（m）Wmc：机动车路缘带宽度（m） Wa：路侧带宽度（m） Wb：非机动车车行道宽度（m） Wbm：非机动车路缘带宽度（m） Wp——人行道宽度（m） Wg——绿化带宽度（m） Wf——设施带宽度（m） Wl——侧向净宽（m） Wsc——机动车行安全带宽度（m） Wdm——中间分隔带宽度（m） Wsm——中间分车带宽度（m） e——建筑限界顶角宽度e=w1 j——隧道内检修道宽度（m）最小值0.75m r——隧道内人行道宽度（m）最小值1.0m hc：机动车车行道最小净高（m） hb：非机动车车行道最小净高（m） hp：行人最小净高（m） Wr：道路红线宽度（m） Ws：路肩宽度（m）
Wsh：硬路肩宽度（m） Wsp：保护性路肩宽度 i（%）：路拱设计坡度 三、平面与纵断面设计 V：设计车速 i：道路中心线纵坡度（%） r：道路中心线转角（O） S：停车视距、会车视距或道路侧向视距 R：机动车道中线圆曲线半径 Lc：超高缓和段长度（m） b：超高施转轴至路面边缘的宽度 ε——超高渐变率 △i——超高横坡度与路拱坡度的代数差 μ——横向力系数 △W：车道曲线加宽值 Wc：平曲线段车道宽 Wn：直线段车道宽 N：车道数 Uc：弯道上车体几何宽 Cc：弯道车侧净距 ic：弯道富裕量 iH：合成纵坡 ih：横向超高坡度或路面横坡 iz：纵向坡度 四、平、立交设计 S1、S2、S3：导游岛端部偏移距 Q1、Q2：导流岛内移距 R0、R1、R2：导流岛端部半径 Wa、Wb、Wc：导流岛宽度 La、Lb、Lc：导流岛长度 Vd：转向弯道设计车速 Lw：交织长度 re：进口道缘石半径 reg：出口道缘石半径 A：回旋线参数 Ls：回旋线长度 NC：分流前或合流后主线车道数 NF：分流后或合流前主线车道数 NE：匝道车道数
浅析自动驾驶核心技术的路径规划
浅析自动驾驶核心技术的路径规划 无人车的技术路线实际早已确定，那就是轮式机器人的技术路线。这已经从 2007年的DARPA大赛到谷歌福特百度的无人车，超过十年的验证，轮式机器人技术完全适用于无人车。目前所有无人车基础算法的研究都源自机器人技术。 首先来说明三个概念，路径规划、避障规划、轨迹规划。 路径规划通常指全局的路径规划，也可以叫全局导航规划，从出发点到目标点之间的纯几何路径规划，无关时间序列，无关车辆动力学。 避障规划又叫局部路径规划，又可叫动态路径规划，也可以叫即时导航规划。主要是探测障碍物，并对障碍物的移动轨迹跟踪（ Moving Object Detection and Tracking ，一般缩写为MODAT）做出下一步可能位置的推算，最终绘制出一幅包含现存碰撞风险和潜在碰撞风险的障碍物地图，这个潜在的风险提示是100毫秒级，未来需要进一步提高，这对传感器、算法的效率和处理器的运算能力都是极大的挑战，避障规划不仅考虑空间还考虑时间序列，在复杂的市区运算量惊人，可能超过30TFLOPS，这是无人车难度最高的环节。未来还要加入V2X地图，避障规划会更复杂，加入V2X地图，基本可确保无人车不会发生任何形式的主动碰撞。 轨迹规划则源自机器人研究，通常是说机械臂的路径规划。在无人车领域，轨迹规划的定义感觉不统一。有人将避障规划与轨迹规划混淆了。轨迹规划应该是在路径规划和避障规划的基础上，考虑时间序列和车辆动力学对车辆运行轨迹的规划，主要是车纵向加速度和车横向角速度的设定。将设定交给执行系统，转向、油门、刹车。如果有主动悬挂，那么轨迹规划可能还要考虑地形因素。 三大规划是无人车最复杂的部分，算法多不胜数，让人眼花缭乱，这也是百度、谷歌和苹果科技巨头要切入无人车领域的主要原因，这些科技巨头最擅长的就是算法的优化整合。当然传统车厂如福特和丰田，拥有对车辆动力学的绝对优势，在此领域实力并不比科技巨头要差，尤其是丰田，从开源 SLAM到KITTI，软件实力丝毫不次于谷歌。 全局型路径规划不算复杂，前提是有拓扑级地图，这对地图厂家来说很容易的。对于非地
路径规划 API
路径规划API 1.概述: Autonavi路径规划API可以规划自驾，公交及步行三种路径。一条路径（Route）由多个路段组成。如自驾路径的可能像这样，从出发点沿路A直行（路段1），在路口左转进入路B( 路段2 )，再向左转进入路C（路段3）。公交路径也一样，如从出发点走到车站A（路段1），坐X站（路段2）, 走100米换乘地铁（路段3），坐Y站下车（路段4），走200米到达目的地（路段5）。可以看出，3种路径规划，均可抽象为路径加路段的概念。除了基本的路径规划外，本API还提供了把路径作为Overlay加入到地图的功能。 2.Route.FromAndTo class： 2.1 概述： Route.FromAndTo是类Route的内部类。它定义了路径计算时的起始点。该类为构造路径时的帮助类。此类中定义的起点和终点，可能与路径计算结果的起点终点不一样。原因有二，一是可能要求了坐标偏转，二是对于自驾路径，导航引擎会将远离道路的起点终点移至较近的道路上。 2.2 构造函数 public FromAndTo(GeoPoint from, GeoPoint to, int trans) 构造函数。参数from定义了路径的起点，参数to定义了终点，参数trans决定了坐标偏转的设定。见2.3常量说明。 public FromAndTo(GeoPoint from, GeoPoint to) 构造函数。参数from定义了路径的起点，参数to定义了终点，且起点终点坐标不做偏转。见2.3常量说明。 2.3 常量定义： public static final int NoTrans; 不做偏转。 public static final int TransFromPoint = 1; 仅对起点做偏转 public static final int TransToPoint = 2; 仅对终点做偏转 public static final int TransBothPoint = 3; 对起点和终点做偏转 3.Route class 3.1概述： Route类定义了一条路径。此类不可以直接构造，只能通过类的静态（static）函数得到其实例。一条路径，可以是公交路径，步行路径，或者自驾路径。根据构建时的参数，可以得到不同的路径。 3.2成员变量： protected String mStartPlace： 路径起始点的描述 protected String mTargetPlace： 路径目的地的描述 protected List
路径规划论文：路径识别与路径规划方法的研究
路径规划论文：路径识别与路径规划方法的研究 【中文摘要】随着科学技术的发展,各种各样的机器人陆续出现,机器人越来越受到人们的重视,而中国大学生机器人大赛暨Robocup 公开赛更是吸引了很多爱好者。机器人游中国可看成迷你的旅游,这跟目前假期短,如何能够合理安排,多参观几个景点的问题相吻合,故也大大引起大家的兴趣。本文以游中国机器人为研究对象,研究路径规划和路径识别的方法。基本思想是:首先根据比赛要求,建立大赛的基本界面平台,对图像进行数据存储,为遍历做准备。然后根据经典的遍历方法,通过改进来实现景点的遍历,比较得到一条较理想的旅游 路线。另一方面机器人在前进时要根据看到的路况来控制速度,因此对道路情况进行提取,并通过一系列方法去由环境等引起除噪声及冗余信息,得到较好的道路目标。然后对前方路况的几种情况进行提取分析,利用角点检测的方法来确定分支数,使机器人能够更好的选择 路线。具体实现过程如下:1.地图的存储。首先建立大赛涉及的基本界面平台,分析比较了几种常用的图存储方法的优劣。2.遍历算法。首先介绍了人工智能中常用的几种遍历算法,并对各个算法的复杂性和适用情况进行分析比较。根据该项目中的需要加以改进,得到不同的遍历路线。再... 【英文摘要】With the development of science and technology, a variety of robots showed up, that’s the reason that more and more people pay attention to the robot. However, Robot
《城市道路交通规划设计规范》.doc
关于发布国家标准《城市道路交通规划设计规范》的通知 建标［１９９４］８０８号 根据国家计委计综（１９８６）２５０号文的要求，由建设部会同有关部门共同制订的《城市道路交通规划设计规范》已经有关部门会审，现批准《城市道路交通规划设计规范》ＧＢ５０２２０—９５为强制性国家标准，自一九九五年九月一日起施行。 本标准由建设部负责管理，具体解释等工作由上海同济大学负责，出版发行由建设部标准定额研究所负责组织。 中华人民共和国建设部 一九九五年一月十四日 １总则 １．０．１为了科学、合理地进行城市道路交通规划设计，优化城市用地布局，提高城市的运转效能，提供安全、高效、经济、舒适和低公害的交通条件，制定本规范。 １．０．２本规范适用于全国各类城市的城市道路交通规划设计。 １．０．３城市道路交通规划应以市区内的交通规划为主，处理好市际交通与市内交通的衔接、市域范围内的城镇与中心城市的交通联系。 １．０．４城市道路交通规划必须以城市总体规划为基础，满足土地使用对交通运输的需求，发挥城市道路交通对土地开发强度的促进和制约作用。 １．０．５城市道路交通规划应包括城市道路交通发展战略规划和城市道路交通综合网络规划两个组成部分。 １．０．６城市道路交通发展战略规划应包括下列内容： １．０．６．１确定交通发展目标和水平；
１．０．６．２确定城市交通方式和交通结构； １．０．６．３确定城市道路交通综合网络布局、城市对外交通和市内的客货运设施的选址和用地规模； １．０．６．４提出实施城市道路交通规划过程中的重要技术经济对策； １．０．６．５提出有关交通发展政策和交通需求管理政策的建议。 １．０．７城市道路交通综合网络规划应包括下列内容： １．０．７．１确定城市公共交通系统、各种交通的衔接方式、大型公共换乘枢纽和公共交通场站设施的分布和用地范围； １．０．７．２确定各级城市道路红线宽度、横断面形式、主要交叉口的形式和用地范围，以及广场、公共停车场、桥梁、渡口的位置和用地范围； １．０．７．３平衡各种交通方式的运输能力和运量； １．０．７．４对网络规划方案作技术经济评估； １．０．７．５提出分期建设与交通建设项目排序的建议。 １．０．８城市客运交通应按照市场经济的规律，结合城市社会经济发展水平，优先发展公共交通，组成公共交通、个体交通优势互补的多种方式客运网络，减少市民出行时耗。 １．０．９城市货运交通宜向社会化、专业化、集装化的联合运输方式发展。 １．０．１０城市道路交通规划设计除应执行本规范的规定外，尚应符合国家现行的有关标准、规范的规定。 １总则 １．０．１为了科学、合理地进行城市道路交通规划设计，优化城市用地布局，提高城市的运转效能，提供安全、高效、经济、舒适和低公害的交通条件，制定本规范。 １．０．２本规范适用于全国各类城市的城市道路交通规划设计。
不确定条件下的交通网络最优路径搜索算法及其应用
不确定条件下的交通网络最优路径搜索算法及其应用 最优路径搜索问题是算法研究领域长期关注的问题,其在交通、通信以及地理信息系统中有着广泛的应用。从不确定性的角度研究最优路径搜索问题,是近年来新的热点研究问题。 本文基于考虑交通网络中通行时间相关性的最优路径搜索算法,重点探讨了在不确定条件下,如何考虑车辆在路口的等待时间模型、不同路网中的电动汽车能耗模型、交通配流模型以及基于车牌识别技术的OD(Origin-Destination)均值和协方差的估计模型。具体如下:第一章绪论部分主要介绍了不确定条件下的可靠路径搜索问题、电动汽车能源消耗问题、交通配流问题以及OD均值和协方差估计问题的研究背景和意义,并且探讨了不确定条件下的可靠路径搜索算法的一些研究历史与现状,论述了部分经典的路径搜索算法和交通配流模型。 第二章研究了在不确定条件下,同时考虑路段的随机通行时间、路段通行时间相关性和路口等待时间三个因素的可靠路径搜索问题,现有的研究中很少有算法能够同时考虑这三个因素。由于本章中所提出的新的有效通行时间模型具有不可加性,因此传统的路径搜索算法并不适用。 据此,本章提出了一个新的基于不等式放缩技巧的算法,通过给出有效通行时间模型的上界和下界,并以最小的有效通行时间的上界为阈值,通过阈值,可以直接判断某条路径是否有可能成为最优的可靠路径,节约了计算量。给出的数值结果表明,若忽略不同路段之间的通行时间相关性或信号交叉口的随机延迟会导致寻找可靠最短路径的结果存在偏差。 最后,我们证明了所得到的可靠最短路径可以避免由于网络不确定性和信号交叉口延迟而导致的意外延迟,从而为通行者提供更好的行程规划支持。第三章
自动驾驶高速路上的路径规划算法
如何安全有效的规划行驶路线，是自动驾驶汽车需解决的最大的难题之一。 事实上，路径规划技术，现阶段是一个非常活跃的研究领域。路径规划之所以如此复杂，是因为其涵盖了自动驾驶的所有技术领域，从最基础的制动器，到感知周围环境的传感器，再到定位及预测模型等等。准确的路径规划，要求汽车要理解我们所处的位置以及周边的物体（其他车辆、行人、动物等）会在接下来的几秒钟内采取什么样的行为。另一项关键技术是轨迹生成器（trajectory generator），其产生输入路径规划算法的参考轨迹。 本期重点介绍一种基于C++开发的高速公路路径规划算法。该算法利用jerk minimisation技术，可在模拟器中生成安全且高效的行驶路径。 ·本算法的一些假设如下： ·任何情况下，不会与其他车辆发生事故 ·最大行驶速度为80KMH ·最大加速度为10m/s2 ·最大jerk为10m/s3 ·车辆在不同车道之间不超过3s ·车辆不能超出高速的3条车道 ·车辆不能逆向行驶 本算法的开发难度非常之大 1.自动驾驶汽车的功能层 首先，我们来详细的研究下自动驾驶汽车的功能层（Functional laxxxxyers）。
路径规划需要自动驾驶汽车不同功能层之间的合作、协调。上图给出了一个自动驾驶系统的功能层的配置形式： ·动作控制层：负责控制汽车，使其尽可能的按照“设定的”轨迹形式。该层需要最快的反应速度； ·传感器融合层：负责合并个传感器的输出（如雷达和激光雷达） ·定位层：负责尽可能准确的在地图上定位车辆的位置，并计算其他物体相对于车辆的位置·预测层：负责识别传感器检测到的物体的性质(又名感知)，并根据汽车当前的轨迹、其他车辆的轨迹和场景中的各种元素(如交通灯)预测场景中近未来的变化。这个层的一个重要任务是预测冲突。 ·行为层：该层的主要作用是协调。根据底层的输入信息来决定如何调整行车轨迹 ·轨迹层：负责计算既定条件（速度、距离、车道、jerk等等）下的行车轨迹 生成行车轨迹的方法很多，这里我们采用了Frenet Coordiante System方法。 2.传感器融合层的意义 我们在模拟器中为车辆设置了一系列传感器，它们的输出融合在一起以产生更精确的测量结果。大多数在Level4上的自动驾驶汽车公司在他们的传感器套件中使用雷达、激光雷达和照相机。拥有多种不同类型的传感器至关重要，因为每种传感器都有各自的优缺点。此外，对于同种传感器进行冗余设计，可以减轻传感器故障带来的影响。 在本算法中，模拟器可以提供以下传感器融合功能： ·车辆的位置、速度和方向 ·其他车辆的位置和速度 ·上次提交的车辆行驶轨迹 通过以上信息，我们可以计算车辆与其他车辆的准确距离，并通过行车轨迹来预测与其他车辆的碰撞可能性。 下面我们详细介绍轨迹生成器（Trajectory Generation）。
导航仪路径规划技巧
经常有朋友抱怨说GPS导航指的路线不正确，也经常有朋友问如何去进行GPS软件内的路径选择设置。其实为了满足不同驾驶行程需要，GPS提供了多种导航模式，使我们可以用最短的时间和最便捷的路径到达目的地。下面介绍各种路径的用法。 一般的GPS都有以下几种路径规划模式可以选择：系统推荐模式——此种模式会自动进行时间、费用、路程的优化。初次使用GPS 的最适合此种模式。最短路径一此种模式为从出发地到目的地理论上的最短距离，在市内行驶时可能会因为单方面追求最短距离而违反交通规则。比较适用于跑长途节省油费。最快路径一此种模式为了追求最快到达目的地，会尽量走城市主干道和高速公路，因此会产生绕路或有交高速公路费的情况。不走高速——此种模式可在长途行驶时节省高速公路的缴费。悦昇导航仪也可以提供多种到达方式供用户选择在日常使用中，设置好目的地后应先大概看一遍电脑规划出的路线是否合理，心里有数再上路。目前电子地图中无法集成实时的交通状况信息，所以仅仅能够通过电子地图内记录的道路速度或级别去计算一条符合条件的线路。同时在GPS路径规划中有时会出现违反当地实际交通规则的情况，这是因为地图的采集整理以及报送国家测绘局进行检验认证需要3～6个月的时间，因此在下次地图更新前的这段时间内，当地交通部门所更改的单行路等路况信息或新近通车或已取消的道路将无法在地图中体现出来。所以在根据导航进行行驶过程中还要按当地交通规则实际情况进行适当调整。 使用时通常先选择“最快线路”，规划好路径后浏览是否合理，
并在行驶过程中根据实际状况改变行车路线，让GPS根据你的实际行车路线改变路线计算。在实际导航行车过程中，一定要注意观察，多动脑子，GPS设备可以提供路线指导，其实最关键的是自己的车所在地理位置的参考。如果道路有路标，根据路标行进是比较准确的，不过在城市外，很多地方路标不明显，甚至没有，这时候要根据自车位置、地图上的位置及车头方向判断自己的行进方向。在使用导航设备计划路线的时候，还要注意，由于交通状况、道路维修、路线改造等情况不可能非常及时反应在电子地图上，所以电脑计算出的路线可能是“最短”“最快”“最省钱”，但在加入了实际条件因素后，可能并不一定是最佳路线。 以上这些方法技巧主要是针对初次使用车载GPS用户．如有了这些心理准备，就不会觉得卫星导航不好用了。只要能到达目的地，卫星导航对你来说就是很好用的东西了，至于是不是省时、路程是不是较短，都别要求太高，只要能顺利到该地就好，也许路程中会有一些啼笑皆非的规划而多走一些路，但是久而久之，你会了解现行卫星导航的特性，用起来也就不会那么不顺手了。 导航大致算是一个指南针的作用吧，的确不认路只有靠它作向导了，识路就没必要用它，只要你要到东方某一地点，它不把你带到北方就是一个整体不会错，在天桥下没信号时只有看路标最可靠了！其实导航仪和地图是用来折腾的！！
城市道路交通规划及路线设计规范(doc 104页)
城市道路交通规划及路线设计规范 (doc 104页) 部门： xxx 时间： xxx 整理范文，仅供参考，可下载自行编辑
1 总则 1.0.1 为了更好地反映重庆城市道路交通规划和设计特点，适应城市用地布局，提高山地城市交通效率，并使山地城市道路规划设计达到技术先进、经济合理、安全适用、结合实际，特制定本规范。 1.0.2本规范适用于重庆市行政辖区内的新建城市道路交通规划及道路设计。新建道路应按本规范进行设计。在既有城市道路改建设计中，参照执行。 1.0.3城市道路交通规划及设计必须以城市总体规划为基础，满足土地使用对交通需求，体现城市道路交通对土地开发强度的促进和制约作用 1.0.4 城市道路交通发展战略规划应确定交通发展目标和水平、城市交通方式和交通结构、城市道路交通综合网络布局、城市对外交通和市内的客货运设施的选址和用地规模；提出实施城市道路交通规划过程中的重要技术经济对策；提出有关交通发展政策和交通需求管理政策的建议。 1.0.5城市道路交通综合网络规划应确定城市公共交通系统、各种交通的衔接方式、大型公共汽车换乘枢纽和公共交通场站设施的分布和用地范围；确定各级城市道路红线宽度、横断面形式、主要交叉口的形式和用地范围，以及广场、公共停车场、桥梁、渡口的位置和用地范围；平衡各种交通方式的运输能力和运量；提出分期建设与交通建设项目排序的建议。 1.0.6城市道路设计应符合下列要求： 1、应按照城市总体规划确定的道路类别、级别、红线宽度等进行道路设计。 2、应按交通量、交通特性进行道路设计，并应符合环境保护的要求。 3、在道路设计中应处理好近期与远期、新建与改建、局部与整体的关系，重视经济效益、社会效益与环境效益。 4、在道路设计中应妥善处理管线问题，避免反复开挖。道路平面、纵断面、横断面应相互协调。
城市道路交通规划设计规范
城市道路交通规划设计规范 Code for transport planning on urban road GB 50220-95 3.1.4 城市公共汽车和电车的规划拥有量，大城市应每800-1000人一辆标准车，中、小城市应每1200-1500人一辆标准车。 3.1.5 城市出租汽车规划拥有量根据实际情况确定，大城市每千人不宜少于2辆；小城市每千人不宜少于辆；中等城市可在其间取值。 3.1.7 选择公共交通方式时，应使其客运能力与线路上的客流量相适应。常用的公共交通方式单向客运能力宜符合表的规定。 公共交通方式单向客运能力表 3.2.1 城市公共交通线路网应综合规划。市区线、近郊线和远郊线应紧密衔接。各线的客运能力应与客流量相协调。线路的走向应与客流的主流向一致；主要客流的集散点应设置不同交通方式的换乘枢纽，方便乘客停车与换乘。 3.2.2 在市中心区规划的公共交通线路网的密度，应达到3-4km/km2；在城市边缘地区应达到km2。 3.2.3 大城市乘客平均换乘系数不应大于；中、小城市不应大于。 3.2.4 公共交通线路非直线系数不应大于。 3.2.5 市区公共汽车与电车主要线路的长度宜为8-12km；快速轨道交通的线路长度不宜大于40min的行程。
3.3.1 公共交通的站距应符合表的规定。 公共交通站距表 3.3.2 公共交通车站服务面积,以300m半径计算，不得小于城市用地面积的50%；以500m 半径计算，不得小于90%。 3.3.4 公共交通车站的设置应符合下列规定： 在路段上，同向换乘距离不应大于50m，异向换乘距离不应大于100m；对置设站，应在车辆前进方向迎面错开30m； 在道路平面交叉口和立体交叉口上设置的车站，换乘距离不宜大于150m，并不得大于200m； 长途客运汽车站、火车站、客运码头主要出入口50m范围内应设公共交通车站； 公共交通车站应与快速轨道交通车站换乘。 3.3.6 快速路和主干路及郊区的双车道公路，公共交通停靠站不应占用车行道。停靠站应采用港湾式布置，市区的港湾式停靠站长度。应至少有两个停车位。 3.3.7 公共汽车和电车的首末站应设置在城市道路以外的用地上，每处用地面积可按1000~1400m2计算。有自行车存车换乘的，应另外附加面积。 4.1.3 在城市居民出行总量中，使用自行车与公共交通的比值，应控制在表规定的范围内。 不同规模城市的居民使用自行车与公共交通出行量的比值表 4.3.1 自行车道路路面宽度应按车道数的倍数计算,车道数应按自行车高峰小时交通量确定。自行车道路每条车道宽度宜为1m，靠路边的和靠分隔带的一条车道侧向净空宽度
城市道路与交通课程设计
城市道路与交通工程课程设计 专业：土木道桥 班级： 学号： 姓名： 时间：2013.12.30 对交叉口拥堵的优化对策
摘要：当前我国很多一线、二线城市的交通规划管理工作面临着交通拥堵、秩序混乱等问题，而城市道路中出现的大部分问题存在于道路交叉口。本文通过回顾巴黎，北京，上海，杭州等国内外城市交通布局的原则与策略，并结合合肥实际交通道路建设，来分析和阐述交通道路在城市设计建设中得问题，辩证地予以比较，总结其各自的优缺点，从而得出一套因地制宜、安全合理的城市道路规划方法。 关键词：交叉口、城市道路、安全、设计方法 0引言 对于城市而言，作为一个相对独立的系统，道路是城市赖以生存和运行的基础。截止2011年底，中国公路总里程突破400万公里，向500万里的目标跃进，比新中国成立之初的8万公里增长了45倍，但道路的增长速度远远跟不上城市的发展速度。目前，我国很多大中城市面临着由于道路建设滞后于城市人口和车辆增长带来的交通拥挤问题，交通供需矛盾制约着城市的发展进程。 平面交叉口为城市道路交通网络的重要枢纽，其中的交通组成、特性十分复杂，亦是交通事故的多发地点。据交通机构的数据统计，美国平面交叉口事故数占总交通事故的36%；欧洲国家德国交通事故的60%～80%发生在道理交叉口；亚洲国家日本发生在交叉口及附近的事故数占总事故数的43%；在我国城市中，政府机构的统计资料表明，大约30%事故发生在道路的交叉口。 综上所述，平面交叉路口对于整个城市的道路发展有着十分重要
的影响。因此，建立和完善城市道路交叉口的规划设计方法，对于合理分配交通资源，提高道路的整体安全性和快速通行能力，保证城市的交通通畅都有重要的意义和价值。 1 城市道路交通的主要问题 传统道路交叉口的概念是两条或者两条以上的道路相交处，是车辆与行人汇集、转向、疏散的必经之地，是交通的咽喉。城市道路交通平面交叉路口汇集了来自多个方向的车流和人流，是道路使用人群转换行驶路线的枢纽，在城中道路网中处于核心的位置。交叉口作为城市道路的枢纽，城市的其他路段相比，更容易收到来自车流、人流、交通环境的影响。据国家交通主管部门统计，大中城市中，机动车行驶的1/3时间用在平面交叉路面上，64%的交通事故发生在交叉路口上，在与非交叉路口对比，汽车的通行人流在交叉口处下降46%，我过城市在几何构造、导流、交通控制方面存在许多不足之处。 1.1 几何构造 由于我国历史上对于道路规划的重视程度较低，在许多城市的建设中，尤其是在一些城市的老城区中，道路交叉口存在许多弊端，如多岔路交叉口、不规则交叉口大量存在。在新道路的建设中，在建设时期，建设者对建成后城市交通量的预测不准确、不充分，设计过程中对交叉口的几何设计不合理，如进出口车道设计不合理、交叉口面积过大、驾驶视距不足等，使得交叉口的交通通行能力大大下降，造成了城市的道路拥堵状况。
交通网络有效路径的一种搜索算法
交通网络有效路径的一种搜索算法 摘要：基于图论中Dijkstra算法的思想，建立了一种搜索交通网络OD对间所有有效路径的方法。当不考虑有效路径的限制时，该方法可按路径长度递增的顺序依次搜索出有向图中的所有通路。针对具有24个节点、77条路段的某交通网络，我们进行了大量仿真，结果表明该算法是十分有效的。本文提出的方法可用于简化交通网络OD估计中监测点定位的算法。 关键词：OD矩阵；路径搜索；仿真 A Search Algorithm for Effective Paths in Traffic Networks LIN Yong, CAI YuanLi, HUANG YongXuan ( School of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049,China ) Abstract:Based on the Dijkstra methodology in graph theory, an algorithm to search all the effective paths between OD pairs in traffic networks is proposed. This algorithm is also generalized to determine all the paths in a directional graph in the ascending order of paths length. A lot of simulations have been conducted on a traffic network with 24 nodes and 77 links. It is shown that the search algorithm is effective and efficient. The algorithm can be applied to simplify the surveillance points positioning in the OD matrix estimate of traffic networks. Keywords: OD matrix; path search; simulation 1 引言 OD矩阵，或称OD表，是交通网络中所有起点（Origin）与终点（Destination）之间出行交换数量的表格，其中的每个元素反映了特定OD对间在一定时间段内的出行量。它是交通网络规划和交通管理的重要依据。历史上，OD矩阵是作大量的交通调查得到的，代价十分高昂。1978年，Vdnzuylon 和Wllumsen通过交通网络中一定数量的路段流量观测值来估计OD矩阵，使OD估计的研究有了一个突破口[1]。之后，经过国内外学者的不断努力，建立了各种OD估计模型[2]。然而，几乎所有的OD估计模型均未讨论如何设置交通量观测点，使得任意OD 对间的出行量均能被某个观测点检测到。文献[3~5]对此进行了专门研究，提出观测点设置应当满足的4个规则，并建立0-1整数规划模型进行求解。但上述方法需已知各OD 对间的有效出行路径。文献[6]为避免列举这些有效路径，根据检测点应当满足的规则，建立了关于其分布的非线性规划模型。在已知极点间转移概率的前提下，将检测点的分布问题描述成一个平均报酬Markov决策过程，并通过转化为一个等价的整数线性规划问题求解。为此，本文运用仿真的思想来搜索OD对间的所有有效路径，以简化上述的OD量观测点定位算法。 2 有效路径的搜索算法 2.1 有效路段与有效路径[7] 有效路段) ,(j i定义为路段终点j比路段起点i更靠近出行目的地s的路段，即沿该路段前进能更接近出行终点。因此，有效路段的判别条件为：对于路段) ,(j i，若 ) ,( ) , ( mi n mi n s i L s j L ，则为有效路段。