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行车时间估计和最优路径选择是智能交通系统中的研究热点,特别是对于车辆导航系统更具有深远的意义.首先以传统的交通流理论为基础,采用间接模型和动力学模型进行行车时间估计,通过仿真实验比较了两模型的优劣,并使用实测数据分析得到的车流量信息对动力学模型进行改进.然后使用Dijkstra算法寻找出静态状态下的最优路径,再结合前面建立的时间估计模型,给出了适用于动态随机状态下的路径寻优算法,用于解决路段行车时间期望随出发时刻动态变化的问题.最后指出了交通实时信息对解决动态随机最优路线问题的重要性,并结合卡尔曼滤波算法对路段相关的情况作了进一步讨论. 相似文献
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