针对现有起重机路径规划效率低的问题,提出一种基于改进快速探索随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)的起重机路径规划算法。将广义距离替代经典RRT中欧氏距离,解决多自由度(degree of freedom,DOF)下RRT中距离的定义不明确的问...针对现有起重机路径规划效率低的问题,提出一种基于改进快速探索随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)的起重机路径规划算法。将广义距离替代经典RRT中欧氏距离,解决多自由度(degree of freedom,DOF)下RRT中距离的定义不明确的问题。基于降维概念的胞元法,将C构型空间(configuration space,C空间)划分为大小相等的单元格,解决经典RRT中最近邻搜索(nearest neighbor search,NNS)在计算时间和资源方面效率低的问题。实验结果表明:在相同实验条件下,改进的RRT算法比双向RRT算法计算时间减少89.5%,能提高计算时间效率和提升搜寻路径质量,具有一定的参考价值。展开更多
为提升高速公路合流区交通运行效率及驾乘人员舒适性,在保障安全的前提下,面向人工驾驶车辆(Human Driven Vehicles,HDV)和智能网联车辆(Connected and Autonomous Vehicles,CAV)混行的异质交通流环境,提出高速公路CAV合流次序优化与轨...为提升高速公路合流区交通运行效率及驾乘人员舒适性,在保障安全的前提下,面向人工驾驶车辆(Human Driven Vehicles,HDV)和智能网联车辆(Connected and Autonomous Vehicles,CAV)混行的异质交通流环境,提出高速公路CAV合流次序优化与轨迹规划方法.首先,以车辆通行时间和延误作为合流区交通运行效率表征指标,建立合流次序优化函数,采用并调整蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)算法,获得最优合流次序;其次,依据合流次序,建立最小化加速度和急动度的CAV合流轨迹规划(Minimize Acceleration and Jerk Trajectory Planning,MAJTP)函数,运用最优控制理论,求解车辆纵向最优轨迹解析解,进而形成高速公路合流区CAV协同控制方法;最后,联合运用SUMO软件和PYTHON库,对本文所提方法进行交通仿真验证.仿真结果表明:在CAV渗透率分别为0.2、0.4、0.6和0.8时,相较于先进先出(First In First Out,FIFO)算法,基于MCTS算法的合流次序优化方法累积延误分别降低5.75%、8.84%、12.24%和11.06%;相较于最小化加速度的车辆轨迹规划(Minimize Acceleration Trajectory Planning,MATP)方法,MAJTP方法平均急动度更趋近于零,驾乘人员舒适性有所提升,验证了方法的有效性.研究成果可为高速公路合流区交通运行管控研究提供理论支持.展开更多
文摘针对现有起重机路径规划效率低的问题,提出一种基于改进快速探索随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)的起重机路径规划算法。将广义距离替代经典RRT中欧氏距离,解决多自由度(degree of freedom,DOF)下RRT中距离的定义不明确的问题。基于降维概念的胞元法,将C构型空间(configuration space,C空间)划分为大小相等的单元格,解决经典RRT中最近邻搜索(nearest neighbor search,NNS)在计算时间和资源方面效率低的问题。实验结果表明:在相同实验条件下,改进的RRT算法比双向RRT算法计算时间减少89.5%,能提高计算时间效率和提升搜寻路径质量,具有一定的参考价值。
文摘为提升高速公路合流区交通运行效率及驾乘人员舒适性,在保障安全的前提下,面向人工驾驶车辆(Human Driven Vehicles,HDV)和智能网联车辆(Connected and Autonomous Vehicles,CAV)混行的异质交通流环境,提出高速公路CAV合流次序优化与轨迹规划方法.首先,以车辆通行时间和延误作为合流区交通运行效率表征指标,建立合流次序优化函数,采用并调整蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)算法,获得最优合流次序;其次,依据合流次序,建立最小化加速度和急动度的CAV合流轨迹规划(Minimize Acceleration and Jerk Trajectory Planning,MAJTP)函数,运用最优控制理论,求解车辆纵向最优轨迹解析解,进而形成高速公路合流区CAV协同控制方法;最后,联合运用SUMO软件和PYTHON库,对本文所提方法进行交通仿真验证.仿真结果表明:在CAV渗透率分别为0.2、0.4、0.6和0.8时,相较于先进先出(First In First Out,FIFO)算法,基于MCTS算法的合流次序优化方法累积延误分别降低5.75%、8.84%、12.24%和11.06%;相较于最小化加速度的车辆轨迹规划(Minimize Acceleration Trajectory Planning,MATP)方法,MAJTP方法平均急动度更趋近于零,驾乘人员舒适性有所提升,验证了方法的有效性.研究成果可为高速公路合流区交通运行管控研究提供理论支持.
