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基于分层A*算法的停车场诱导泊车系统的研究与应用
| 论文题名： | 基于分层A*算法的停车场诱导泊车系统的研究与应用 |
| 关键词： | 分层A*算法;时间消耗;停车场;诱导泊车系统 |
| 摘要： | 随着现代社会经济的快速发展，私人汽车数量的不断增多，智能交通中的“难停车”问题愈加凸显，而停车场诱导泊车系统作为智能交通的一个重要组成部分，系统中诱导泊车路径规划算法同时也取得了很大进展，为了有效提升智能城市中停车场的有效使用效率解决“停车难”的问题，本文提出基于分层A*算法的停车场诱导泊车系统，旨在为进入停车场的泊车者规划出一条能够快速完成泊车任务的行车路线。 本文在深入研究泊车位选择影响因素、路径规划算法和A*算法等相关理论的基础下，结合A*算法中选取最小估价函数值时OPEN表的存储排序问题，并综合考虑道路情况与属性（车辆速度与车辆时间消耗）和停车场的实际问题，提出了基于分层A*算法的停车场诱导泊车系统，来实现基于时间最优的最优路径规划，同时提升OPEN表的遍历速度提升了寻径效率。本文首先对大型停车场建立抽象的带权图模型，确定了以路径距离与道路通行质量因素来构建边权，然后根据抽象模型确定模型中所需的具体参数，然后对大型停车场中的车位信息和车辆信息进行采集存储，然后将采集到的车位信息进行分层处理，将路径搜索过程化进而对每个过程求解。车位节点和路径交叉节点作为第一层节点，应用传统A*算法得出最优路径RT1；将起点、交叉节点和出入口点作为第二层节点，应用改进A*算法，综合考虑改进的时间消耗评价指标和算法的搜索效率，在估价函数中引入一个变化的加权系数w，在路径搜索初期加大估价函数中第二项的权重，提高搜索速度，在后期搜索中减小估价函数第二项的权重，选取的估价函数为加权估价函数：f(i)=(1-w)*Ft(i)+w*FtE(i)，为了提高搜索精度，设置w的上下限值，以保证在搜索前期的搜索精度和搜索后期的搜索速度，在OPEN表的排序过程中应用二叉堆进行存储排序，提高遍历节点的速度，提升遍历的效率，求得针对大型停车场的第二层节点的最优泊车路径RT2，最后得出大型停车场的最优路径RT1+RT2模型。 至此，减少了寻径过程中遍历的顶点数和基于时间最短的泊车路径规划，得到了从入口S到某个停车位Pi的较优路径RT1和RT2，同理，采用相同的方法获得某个车位到出口的较优路径信息。 本文在Visual Studio2010开发平台上，使用C++语言实现了分层A*算法最优泊车路径规划，最后将系统最突出的自主选择停车位和系统选择停车位及对所选择停车位进行精确路径规划与引导功能进行详细演示，最后针对广州天河区珠江新城某小区地下停车场，建立停车场抽象模型，计算各路段的属性参数进行系统的应用与分析表明，本文所使用的分层A*算法达到了预期的效果，能有效地规划出不同情况下车位的最优路径信息。 |
| 作者： | 武俊娟 |
| 专业： | 计算机技术 |
| 导师： | 王勇;黄强亮 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 广东工业大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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