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一种融合出租车驾驶经验并以时间为度量的路径规划
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2017-11-30
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针对传统的路径规划算法并不一定能计算得到现实中最优路径的问题，提出一种融合了出租车驾驶经验并以时间为度量的路径规划算法。该算法的实现是将路径规划这个以计算为中心的技术变为以数据为中心的数据驱动挖掘技术。首先，从大量的出租车轨迹数据中提取真实的载人轨迹数据，并将载人轨迹数据匹配到路网数据中；然后，根据地图匹配结果计算路段的访问频次，选取前Top-k个路段作为热点路段；其次，计算热点路段间行车轨迹的相似度，对轨迹进行聚类分析，在路网的基础上构建该后个路段的热点路段图；最后，使用一种改进的A*算法实现路径规划。实验结果表明，与传统的最短路径规划算法和基于驾驶经验路网分层的路径规划算法相比，所提出的基于热点路段图的路径规划方法有效地缩短规划路径的长度及路径行驶时间，提高路径规划的用时效率。
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