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智能交通中车辆最优路径规划策略研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 论文研究背景及意义第11-13页
        1.1.1 论文研究背景第11-12页
        1.1.2 论文研究意义第12-13页
    1.2 国内外发展现状及存在的问题第13-16页
        1.2.1 道路交通系统的发展现状第13-14页
        1.2.2 路径规划策略研究现状第14-15页
        1.2.3 车辆最优路径规划策略研究现状第15页
        1.2.4 国内外研究存在的问题第15-16页
    1.3 本文主要内容及章节安排第16-19页
第2章 智能交通路网模型及数据结构第19-31页
    2.1 引言第19-20页
    2.2 智能交通路网数学模型建立第20-24页
        2.2.1 路网模型的基本方程第20-21页
        2.2.2 转向限制的路网模型第21-24页
    2.3 存储路网数据结构设计第24-28页
        2.3.1 图相邻矩阵数据存储第24-25页
        2.3.2 图相邻接表数据存储第25-28页
    2.4 交通道路层的数据存储第28-29页
    2.5 本章小结第29-31页
第3章 车辆静态最优路径规划策略设计第31-49页
    3.1 引言第31-32页
    3.2 车辆路径规划仿真平台第32-34页
        3.2.1 地理信息系统第32页
        3.2.2 仿真平台软件框架第32-33页
        3.2.3 简述平台基本功能第33-34页
    3.3 建立静态路径规划数学模型第34-35页
    3.4 静态路径规划算法设计第35-38页
        3.4.1 道路口节点对向查询第35-36页
        3.4.2 交通道路网分层查询第36-38页
    3.5 静态路径规划实验研究第38-48页
        3.5.1 单、双向 Dijkstra 算法第38-41页
        3.5.2 A~*算法与 Dijkstra 算法比较第41-46页
        3.5.3 A~*算法与 A~*分层算法比较第46-47页
        3.5.4 静态规划策略比较第47-48页
    3.6 本章小结第48-49页
第4章 车辆动态最优路径规划策略设计第49-75页
    4.1 引言第49-50页
    4.2 动态规划数学模型建立第50-54页
        4.2.1 自主车辆数学模型第50-51页
        4.2.2 协调车辆数学模型第51-54页
    4.3 动态路径规划算法设计第54-61页
        4.3.1 自主车辆规划算法第54-59页
        4.3.2 协调车辆规划算法第59-61页
    4.4 动态路径规划实验研究第61-72页
        4.4.1 基于节点的自主车辆实验第61-64页
        4.4.2 基于周期的自主车辆实验第64-66页
        4.4.3 基于交通事故的协调车辆实验第66-67页
        4.4.4 协调车辆算法与堵塞道路数关系第67-70页
        4.4.5 协调车辆算法与费用关系第70-71页
        4.4.6 协调车辆的自主和中心最优实验第71-72页
    4.5 本章小结第72-75页
第5章 总结和展望第75-79页
参考文献第79-83页
致谢第83页

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