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1、公路交通技術(shù)2015年2月第1期TechnologyofHighwayandTransportFeb．2015No．1DOI：10．13607／j．cnki．gljt．2015．01．026智能交通系統(tǒng)中動態(tài)路徑誘導(dǎo)算法分析王勇，于文震(南京電子技術(shù)研究所，南京210013)摘要：對智能交通中動態(tài)路徑誘導(dǎo)算法進(jìn)行較為系統(tǒng)的綜述。首先，從微觀和宏觀角度對動態(tài)誘導(dǎo)系統(tǒng)中需要用到的交通參數(shù)模型進(jìn)行分析和比較，并列舉幾種交通參數(shù)模型；然后，對一些經(jīng)典路網(wǎng)尋優(yōu)算法進(jìn)行分析，并引用一些專家學(xué)者的研究成果；最后，對動態(tài)路徑誘導(dǎo)算法的未來發(fā)展方向進(jìn)行探討。關(guān)鍵詞：
2、智能交通系統(tǒng)；動態(tài)路徑誘導(dǎo)；交通參數(shù)模型；路徑尋優(yōu)文章編號：1009—6477(2015)01—0126—05中圖分類號：U491．2文獻(xiàn)標(biāo)識碼：AAnalysisofDynamicRouteGuidanceAlgorithminIntelligentTrafficSystemWANGYong．YUWenzhenAbstract：Thispapersystematicallysummarizesthedynamicrouteguidancealgorithminintelligenttrafficsystem．Firstthepaperanalyz
3、esandcomparestrafficparametermodelsthoseshouldbeusedindynamicguidancesystemfrommicroandmacroviewpointsandlistsseveraltraficparametermodels；second，thepaperanalyzessomeclassicroadnetworkoptimizationalgorithmsandreferstoresearchachievementsofsomeexpertsandscholars；andfinallythepa
4、perprobesintothefuturedevelopmentdirectionofthedynamicrouteguidancealgorithm．Keywords：intelligenttrafficsystem；dynamicrouteguidance；traficparametermodel；routeoptimizationITS是綜合信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通信技術(shù)、控制技術(shù)動態(tài)路徑誘導(dǎo)算法是交通誘導(dǎo)的核心，基本思及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立的一種大范圍、全方位、實(shí)時、準(zhǔn)確、想是結(jié)合動態(tài)、實(shí)時的路網(wǎng)信息，得到最優(yōu)行駛路高效的智能交通運(yùn)輸管理系統(tǒng)。動態(tài)路徑誘
5、導(dǎo)系統(tǒng)線，因此，動態(tài)路徑誘導(dǎo)算法通常需考慮交通狀況的(DRGS)是ITS的一個重要組成部分，該系統(tǒng)利用計(jì)多個方面，尤其是交通參數(shù)模型和路徑尋優(yōu)算法。算機(jī)、通信等現(xiàn)代技術(shù)，并根據(jù)出行者的起訖點(diǎn)和用本文對動態(tài)路徑誘導(dǎo)算法中的2大核心部分，即交戶具體要求，向用戶提供實(shí)時交通信息和最優(yōu)路徑通參數(shù)模型和路徑尋優(yōu)分別進(jìn)行分析，并結(jié)合部分引導(dǎo)指令J。通過系統(tǒng)誘導(dǎo)來優(yōu)化用戶的出行決理論成果提出動態(tài)路徑算法的未來研究方向和策，合理分配交通路網(wǎng)的交通流，改善交通狀況。方法。根據(jù)交通信息性質(zhì)，路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)可分為靜態(tài)路徑引導(dǎo)系統(tǒng)和動態(tài)路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)。前者依據(jù)的是1交通參數(shù)模
6、型靜態(tài)交通路網(wǎng)信息，后者是在前者基礎(chǔ)上，利用現(xiàn)代交通參數(shù)模型是動態(tài)路徑誘導(dǎo)算法的基礎(chǔ)，它技術(shù)獲得實(shí)時、動態(tài)的路網(wǎng)信息。動態(tài)路徑誘導(dǎo)系能提供交通網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)變化，從而為動態(tài)誘導(dǎo)算法統(tǒng)通常由控制中心、通信系統(tǒng)和車載終端3部分組提供必要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。本文將從微觀和宏觀2成，其中信息處理主要在控制中心完成。根據(jù)不同個層次介紹交通參數(shù)模型。的計(jì)算方式，動態(tài)路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)可分為中心決定式1．1微觀方面和分布式2大類，其中分布式動態(tài)路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)通在動態(tài)路徑誘導(dǎo)算法中，交通參數(shù)模型從微觀常是將實(shí)時計(jì)算任務(wù)分配給不同的車載單元，從而方面需要解決以下幾個問題：各進(jìn)口道流
7、量、路口平實(shí)現(xiàn)更快捷的動態(tài)路徑誘導(dǎo)。均延誤、路口服務(wù)水平、路段車輛數(shù)、路口飽和度、路基金項(xiàng)目：江蘇省物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用示范_[程項(xiàng)目(GRS2010—10)收稿日期：2014—05—06作者簡介：王勇(1989一)，男，山東省濟(jì)寧市人，碩士研究生2015年第1期王勇，等：智能交通系統(tǒng)中動態(tài)路徑誘導(dǎo)算法分析127段交通飽和度]。限于篇幅，本文僅介紹路口的平均延誤和路段交通飽和度。1．1．1路口平均延誤某一檢測時段內(nèi)，各個方向路段延誤加權(quán)值。經(jīng)典的路口平均延誤有穩(wěn)態(tài)延誤模型、定數(shù)延誤模型、過度函數(shù)延誤模型。常見的路口平均延誤模型根據(jù)路口飽和度的不同狀態(tài)采用不同
8、的延誤模型：d：一DCrQo(7)d一qt：一2一q++一一【／J低飽和狀態(tài)下采用穩(wěn)態(tài)模型；過飽和狀態(tài)下采用定q數(shù)模型；過
