[发明专利]基于粒子群算法与区域可到达路径最小化的目标拦截方法

摘要

本发明涉及一种基于智能算法的机动车拦截路径规划方法。本发明将城市路网的拓扑结构和车辆运动轨迹抽象成多为矩阵，以所有车辆为核心的辐射圆在矩阵中形成泰森多边形，计算目标车辆所在泰森多边形区域内的目标可到达路径总长，以目标车辆的预测路径为终点，通过智能算法求在拦截车辆运动过程中使目标车辆泰森多边形区域内路径最短的路口位置，连接这些路口位置便得到最优拦截路径。本发明需要路网及车辆的轨迹信息，路网信息可直接通过地图获得，轨迹信息需要依靠城市路口监控，方法通过结合常用的路径寻优算法及简化面积计算的图形方法，为城市环境下的车辆拦截问题提供了新思路。

主权项

1.基于粒子群算法与区域可到达路径最小化的目标拦截方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)将城市交通路网依据拓扑结构抽象成矩阵，为区域内的车辆和后期计算路径总长提供坐标数据；(2)根据路网内车辆的位置生成辐射圆，边界的形状由从以车辆为中心扩散的圆，当遇到障碍物时发生的散射决定，边界是不规则的，辐射圆扩散的速度与车辆的行驶速度成正比；(3)根据已有的监控信息初步确定目标车辆的预测轨迹，由预测轨迹上某点距目标车辆的距离以及目标车辆到该点所经过的路口数量赋予该点权值；(4)用粒子群算法计算拦截车辆到预测轨迹上某点的最优路径，具体是：(4‑1)由于需要多个拦截车辆才能构成有效拦截，所以算法中一个粒子由两个及以上的拦截车辆所构成的矩阵表示，目标函数是目标车辆所在辐射圆与拦截车辆的辐射圆相切后形成的区域内可到达路径总长；(4‑2)粒子被分配在不同路口，粒子群算法开始时，每个粒子根据自己的速度向临近的路口运动，根据群体极值与个体极值更新运动方向与速度；由拦截车辆的位置计算出目标车辆所在区域内的路径总长，最终运动速度减小到零时，从而确定拦截车辆下一次出现的路口；(4‑3)所有车辆由新位置向下一时刻的位置运动，重复步骤(4‑2)，直到计算到目标车辆的预测轨迹或拦截到目标车辆，拦截车辆提前于目标车辆到达预测路径上的某个路口，则由该路口延伸到拦截车辆当前位置的轨迹为有效追踪路径；(4‑4)根据目标车辆到预测轨迹上某点所经过的路口数n，找出拦截车辆到预测轨迹上该点所经过的路口数小于或等于n的轨迹，粒子群算法多次计算中获得的最优解路口所组成了最优追踪路径。