為提高配送路徑規(guī)劃算法的有效性,提出一種基于柵格環(huán)境Morphin搜索樹的配送局部路徑規(guī)劃算法。首先,根據(jù)配送城市路況復(fù)雜性,利用動力學(xué)軌跡模型對配送路徑進(jìn)行建模,模擬配送過程的車輛行駛狀態(tài),并給出車輛運行飽和時間指標(biāo)判別方法;其次,引入Morphin搜索樹算法對配送路徑的動力學(xué)軌跡模型進(jìn)行優(yōu)化搜索,同時為提高模型優(yōu)化精度,提出一種基于柵格環(huán)境的Morphin搜索樹改進(jìn)方法,有助于降低路徑規(guī)劃中障礙物碰撞問題;最后,通過在SUMO和OMNET平臺上仿真實驗,顯示所提路徑規(guī)劃算法具有更佳的車輛滯留控制和更低的碳排放效果,驗證了算法的有效性。

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

圖1車輛通過道路的動力學(xué)軌跡

這里參照相關(guān)文獻(xiàn)做法，基于車輛動力學(xué)模型構(gòu)建車輛運行狀態(tài)抽象模型，并對車輛動力學(xué)過程進(jìn)行模擬，模擬過程，如圖1所示[14,15]。圖1給出了運輸車動力學(xué)過程模擬模型，圖中及后續(xù)文章中所涉及到的變量定義，見表1。

圖2評價示意圖

假定運輸車路徑規(guī)劃過程中，生成的Morphin搜索樹的弧線長度是Larc，從實現(xiàn)對前方情況預(yù)判的角度分析，該參數(shù)取值要求大于參數(shù)de才可。如果前方車輛或者障礙物位于設(shè)定的搜索樹的弧線區(qū)間內(nèi)，則會發(fā)出預(yù)警信號。Morphin搜索樹路徑搜索角度參數(shù)的偏轉(zhuǎn)與Morphin算法搜索路徑之....

圖3算法流程

算法流程圖，如圖3所示。4實驗分析

圖4運輸車行駛速率

實驗場景選取國內(nèi)某城市周邊區(qū)域進(jìn)行仿真模型的構(gòu)造，實驗?zāi)Ｐ椭幸还埠邢嗷ソ徊娴牡缆?2條，可連接城市主干道的道路8條，運輸車通過速率變化情況，如圖4所示。在實驗的過程前500s，運輸車的通過速率是4000輛/h。其后通過速率不斷增長，在1700s左右時升至通過率峰值，并一....

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