专利交易市场

一种考虑二次配送和平衡用时的多车型车辆路径规划方法，针对物流配送问题进行数学建模，将其视为单运输中心，包含二次配送的衍生VRP问题，以车辆所花成本最小和均衡车辆工作时长为优化目标，利用维诺图的特点对客户点进行初始化集群，设计“借进借出”思想进行路线间客户点的再分配，同时利用启发式算法增强路线内最优配送顺序的搜索能力。最后通过算例进行验证，并能通过调节给定参数，得到不同的路径结果，以供管理者作出决策。本发明得到较为合理的路径分配结果；能够考虑二次配送的情况，能够对每条路线的工作时间进行均衡分配，能够在多种车型中选择较为合适的车型进行配送任务，能够在结果符合配送限制条件的前提下使总配送成本偏小。

本发明属于汽车领域，涉及一种基于势能场和隐马尔可夫模型的车辆路径规划方法及系统；所述方法包括自主车辆进行环境感知采集障碍车辆信息和道路信息，并建立出道路势场模型和障碍车辆势场模型；根据障碍车辆的运动状态，利用隐马尔科夫模型进行识别观测，预测得到自主车辆在下一时刻的动作，并作出安全决策或避障决策；确定出障碍车辆横向的最小势场力点，结合换道决策进行路径规划；确定出障碍车辆纵向的最小势场力点，结合跟驰决策进行路径规划；本发明能够有效解决在考虑道路环境和自主车辆特性条件下的避撞问题和路径规划问题，通过HMM模型可使车辆规划出合理路径使车辆安全避障，有助于提高车辆避障效率与稳定性。

本发明公开了一种基于多目标进化算法的时间窗约束车辆路径规划方法，包括平衡分离控制机制以及承载该机制的康波二阶段策略模型；采用随机遍历插入初始化方法得到初始种群，通过建立的康波二阶段策略模型自适应地调节搜索倾向；通过契合搜索倾向特点的阶段型交配选择操作产生交配池，采用有序交叉和倒换突变算子，产生候选子代集合；通过契合搜索倾向特点的阶段型环境选择操作筛选出下一代种群；进化产生的最优解集合能够获取效用性能极高的运输方案，可以有效解决复杂背景下的目标间冲突导致的决策方案失效的问题。

本发明公开了一种带时间窗的电动物流车调度方法和系统，其中，方法包括：获取电动物流车的配送参数，根据配送参数建立混合整数规划模型；获取电动物流车的规划约束参数，根据规划约束参数确定混合整数规划模型的规划约束条件；规划约束条件包括规划需求约束条件和充电约束条件；利用自适应邻域搜索算法和模拟退火算法，结合规划需求约束条件和充电约束条件对混合整数规划模型进行优化计算，得到配送路径信息；根据配送路径信息完成电动物流车调度的优化。本发明能够合理安排电动物流车的配送路径完成调度，提高借助电动物流车货物配送服务的效率，节约电能从而进一步减少对环境的污染。

本发明公开了一种采用混合势场—蚁群算法的车辆路径规划方法，步骤1：获取车辆自身与环境信息；步骤2：通过分析车辆自身与环境信息，得到车辆当前所受虚拟势场力，建立改进后的车辆虚拟势场力模型；步骤3：初始化蚁群算法的相关参数；步骤4：路径规划初期，在蚁群算法中引入改进后的虚拟势场合力作为启发信息函数；引入权重系数；改进蚁群算法的转移概率函数；步骤5：随着避障路径规划的深入，信息素浓度和距离启发共同发挥作用；逐渐降低改进势场合力的作用，使用改进的蚁群算法进行路径规划；步骤6：按照步骤4和5所规划的路径由电子控制单元控制车速以及转向盘转角。本发明有效避免路径搜索过程的停滞，提高路径搜索效率。

本发明请求保护一种基于控制采样的智能车辆路径规划系统及方法，该系统由环境地图模块、车辆状态计算模块、路径搜索模块组成。环境地图模块存储车载传感器检测到的环境信息和车辆状态信息，并构造实时环境地图用于路径规划。车辆状态计算模块基于环境模型和车辆状态扩展模型，提供车辆状态扩展、车辆状态评价以及对状态的碰撞检查功能。路径搜索模块执行初步路径搜索算法得到初步路径，再利用带切向约束的二次B样条插值初步路径，得到连续的最终路径。本发明所述路径规划系统及方法具有良好的实时性、收敛性，规划的路径符合车辆运动学约束，可执行性佳。