本发明公开了一种应用于微观交通仿真引擎的启发式车辆路径规划方法，包括构造一路网道路权重模型；在路网中生成车辆，根据起点和终点对车辆规划初始路径，并预设仿真步长；车辆按初始路径行驶，并每当时间达到一仿真步长时进行一次动态路径规划，若需重新规划路径，采用启发式车辆路径规划方法。本发明提出了一种新的启发式再路由触发机制，结合OD矩阵、交叉口拥堵指数、道路拥堵指数、道路拥堵指数阈值、交叉口拥堵指数阈值等因素，用以解决在城市区域治理过程中车辆路径再规划的问题。提高了微观仿真过程中车辆的灵活性、真实性、有效性，提出了一种新的混合启发函数，提高了车辆在仿真过程中多源环境条件下路径规划的适配性。
📄 2024113690032
📂 G08G1_01
👤 电子科技大学
📅 2024-09-29
本发明公开了一种信息安全路径规划方法、系统、设备及可读存储介质，通过获取信息传递的地图信息，根据获取的地图信息建立赋值标签Petri网模型，采集信息传递的起始点和目的地信息，并根据起始点和目的地信息，在Petri网模型上建立对应的可达图，根据可达图得到不透明性路径，从而完成信息安全路径规划，本发明规划出一条从起始点到目的地的路径，能够让入侵者根据路径信息无法从起始点推断出目的地，即从起始点通过该路径信息推断出的目的地不具有唯一性，这样能够很好的隐藏目的地的信息，保证了路径的不透明性，从而保障了系统的安全性。
📄 2022101932154
📂 G05D1_02
👤 陕西科技大学
📅 2022-02-28
本发明申请提供了一种基于地形识别的路径规划方法及系统，通过构建有向图得到初始行驶路径，通过地形分布信息和影像数据进行分析，确定多种地形类型的分布，进而对初始行驶路径进行分段，并计算得到每个路径分段的通行时间，相比较现有技术方案，本申请基于地形类型确定通行时间用于路径分段的筛选，将多条基于有向图的初始行驶路径缩小到较小的范围内，有效提高了路径规划的精确性；此外，考虑目标区域的等高线信息，分析得到坡度信息，结合等高线的连续性分析异常分段，在剔除掉异常分段的情况下筛选出通行时间小于预设时间阈值的行驶路径，进而重新规划目标路径，可以进一步考虑到坡度、等高线异常等因素，进一步提高路径规划的精确性。
📄 2025111057340
📂 G01C21_20
👤 广东海洋大学
📅 2025-08-08
本发明公开一种垃圾车辆低碳动态路径规划方法及系统，所述动态路径规划方法包括以下步骤：读取实例的输入信息，给出优化目标的定义，并设定约束条件；将Q学习的超启发式粒子群算法参数初始化；生成初始候选种群，并且计算适应度，确定个体极值和全局极值；通过高层学习策略HLS为种群选择底层启发式搜索算子LLH，并产生新的种群,计算每个新个体的目标值，Eva值增加PS；在每次迭代中更新个体极值和全局极值；若Eva>Evamax，则终止迭代，输出适应度最优的个体，该个体为规划好的车辆调度方案，否则转步骤四。本发明规划方法采用一种Q学习超启发式粒子群算法，设计消除时间和容量约束的解码方式，使得解码后的解均为可行解，提高了算法的求解效率。
📄 2022113637741
📂 G06Q10_047
👤 南京信息工程大学
📅 2022-11-02
本发明公开基于多车场多车型的低成本的车辆调度和路径规划方法，它建立了整数规划模型；在蛙跳算法中混合了遗传算法与邻域搜索算法，充分发挥了遗传算法的全局寻优能力与邻域搜索算法的局部探索能力；利用聚类分析使求解速度更快，初始解更优；引入概率公式构造部分初始解，提高了初始解的优异性，保证了种群的多样性，使算法在提高收敛速度的同时又不易于陷入局部最优解；使用多车辆基因编码的方式，减少了算法的无效计算时间；同时在青蛙的族群中引入了子群的思想，使族群内部的交流更具多样性；利用邻域搜索算法对族群内最优个体进行引导性局部寻优，加快收敛速度，降低算法过早的陷入局部最优解的概率其，通用性强、求解规模大、求解精度高。
📄 2019105696568
📂 G06Q10_06
👤 浙江工业大学
📅 2019-06-27
一种基于ArcGIS的城市地铁路径规划方法，包括以下步骤：A1、获取矢量地图；A2、对高程数据进行坡度提取与处理生成坡度图；A3、对河流数据进行分析和处理生成河流分布图；A4、对人口密度进行处理生成人口密度图；A5、对河区图进行重分类；对坡度图进行重分类；对人口密度图进行重分类；A6、对高程图进行领域分析，然后对领域图进行重分类；A7、对生成的重分类坡度图，重分类河区图和重分类人口密度图进行合并，生成最终成本数据图；A8、在两个或多个输入区域之间生成成本最低的连通性网络；A9、生成最小成本路径。本发明结合GIS，基于实际地形、河道以及人口密度状况，提高地铁路径规划的准确性和决策的有效性。
📄 2017114457177
📂 G06F16_29
👤 浙江工业大学
📅 2017-12-27
一种带时间窗的电动汽车路径规划方法，包括：1)设定相关的参数变量，建立模型；2)设计编码方式并重新定义相关操作方式：3)种群初始化，并初始化中心位置和疫苗；4)对种群进行分组，一部分执行搜寻模式，转步骤5，一部分执行跟踪模式，转步骤6；5)执行搜寻模式；6)执行跟踪模式；7)更新种群个体的适应度；8)更新种群的中心位置；9)对种群最优解进行模拟退火搜索；10)一次迭代结束，更新迭代次数g＝g+1；11)判断是否满足终止条件，若满足，执行步骤12；否则，返回执行步骤4，进行新一轮迭代；12)对记录的最优解进行解码，输出最优方案。
📄 201911203002X
📂 G06Q10_04
👤 浙江工业大学
📅 2019-11-29
本发明提供了一种基于路径时间价值的ANPR车辆导行方案生成方法，包括如下步骤：1）建立城市出行标准出行点信息；2）利用步骤1）的城市出行标准出行点信息建立城市标准出行OD点对间路径表；3）利用步骤1）和步骤2）数据，描述车辆一次出行轨迹；4）利用步骤2）、3）的数据生成导行方案，通过改变路径通行费用与通行时间，引导出行量最大路径的部分车辆选择其他路径通行。本发明便于查询、统计、分析及数据挖掘等操作；能为城市出行做分析。
📄 2019104024760
📂 G01C21_34
👤 浙江工业大学之江学院
📅 2019-05-15
一种基于行程时间预测的实时路径规划方法，根据历史数据都具有相似的原则，采用道路车辆行程时间的历史数据对BP神经网络预测模型进行训练，得到误差相对较小的预测数据，以预测数据为路径导航规划的数据，采用Dijkstra最短路径算法进行实时动态路径规划，改进了现在很多导航系统都是依据车辆在道路的行驶速度，计算出的总的行驶时间，没有考虑车辆行驶过程中的一些其他因素的缺点。本发明基于历史数据相似性，采用BP神经网络算法对车辆行程时间进行预测，能相对准确的预测车辆出行时间花费，进行路径规划。
📄 2019104959585
📂 G01C21_34
👤 浙江工业大学
📅 2019-06-10
本发明请求保护一种具有安全性约束的智能车辆路径规划方法及系统，包括建模阶段和运行阶段。建模阶段首先提取智能车辆安全相关的环境因素，针对环境中每一目标，根据环境因素和目标特征构造静态威胁场，再考虑每一目标的运动学特征，构造目标动态威胁场并融合，最后根据安全性约束构造最短时间最优化目标函数来建立路径规划模型。运行阶段首先利用车载传感器实时采集环境因素与目标特性数据，计算融合的全局目标动态威胁场，然后根据设定的安全阈值分割全局目标动态威胁场，在安全区域内规划出最短时间路径。本发明能使得智能车辆在满足安全性要求的条件下行驶时间最短，可以同时兼顾规划出的路径的通行效率和安全性。
📄 2019112212051
📂 G01C21_34
👤 上海阿奇米德智能科技有限公司
📅 2019-12-03
本发明请求保护一种结构化环境下的智能车辆局部路径规划方法，包括以下步骤：定位及地图加载，障碍物信息处理，坐标系转化与分析，决策与重规划方法，速度规划及局部规划更新。首先利用高精度地图和自车定位信息加载对应的局部参考路径，然后检测障碍物信息，将局部参考路径与障碍物信息进行坐标系转化，并判断是否需要重规划，再通过决策与重规划方法得到局部最优路径，最后通过速度规划与更新局部规划结果实现安全、平稳的行驶。本发明集路径规划、变道决策与速度规划于一体，能在保证无人驾驶安全性的同时，提高结构化环境下的智能车辆局部路径规划方法的时间性能。
📄 2020111862036
📂 G01C21_34
👤 上海阿奇米德智能科技有限公司
📅 2020-10-30
本发明请求保护一种基于威胁估计的智能车辆路径规划方法，涉及智能车辆决策与控制技术领域。首先确定影响智能车辆威胁评估的多种因素如外部目标特性及环境参数等，建立基于贝叶斯网络的智能车辆威胁估计模型。在智能车辆运行过程中，采集威胁因素的实时数据，根据该模型计算外部环境中的各目标对智能车辆的威胁指数；基于各目标对智能车辆的威胁指数构造各目标对智能车辆的斥力势场模型，与智能车辆行驶的终点对智能车辆的引力势场模型融合，得到智能车辆的综合势场模型，求解后得到智能车辆的路径规划。本发明通过对影响智能车辆威胁评估的多种因素的考虑，形成对智能车辆驾驶环境的更充分的认知，以规划出更为合理、有效的行驶路径。
📄 2016100508802
📂 G01C21_34
👤 重庆邮电大学
📅 2016-01-25
柿子坊 · 知识产权运营
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