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针对传统路径规划方法在复杂大场景环境下的搜索空间大、效率低、避障安全性差等问题,本文提出了一种基于BIM的室内拓扑-栅格分层路径规划方法。首先,建立复杂室内环境的BIM模型,提取模型中结构、障碍物和通道的语义、几何及其关联信息,通过栅格抽象映射得到基础导航地图,并结合层次图思想,开展地图空间分层,获取拓扑-栅格分层地图;然后,利用细化算法,生成拓扑层中各子区域之间的离线先验路网,联合Dijkstra算法选取其中的最优路径,并基于自主改进的A*算法,快速高效搜索栅格层的最优路径,通过组合拼接拓扑层与栅格层的局部最优路径,构建完整的全局最优路径;最后,将本文方法与标准A*算法及蚁群算法作对比,在保证计算效率的同时,不仅缩小了路径搜索空间,还确保了最优路径的安全性,综合验证了所提路径规划方法的优越性。 相似文献
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A~*启发算法是最优路径规划问题中最有效的算法之一,在路径规划问题中得到广泛应用。针对多值栅格环境下的最优路径规划的效率问题,对A~*算法在搜索策略上做了如下改进:一是提出了两种新的启发函数;二是提出了新的A~*双向搜索算法。实验表明改进算法求得的路径为最优路径,搜索效率比传统的Dijkstra算法有显著提升,双向A~*算法比单向A~*算法效率有明显提高。 相似文献
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针对现有视障行人出行辅助方法缺乏对环境感知和路径动态优化的有效结合，视障导航缺乏有效动态避障手段的问题，该文提出一种场景语义感知的视障行人导航路径优化方法。该方法根据双目视觉感知周边障碍物的位置及特征，结合场景语义信息和三维坐标建立视障人群与环境的局部感知地图模型，利用改进的人工势场算法动态规划视障行人安全路径。实验结果表明，该文构建的感知地图模型在10 m内的平均坐标误差为2.49%。相比A*算法，改进人工势场算法的路径盲道利用率从7.85%提高到58.39%,最高路径碰撞系数从0.55降低到了0.24,具有更高的安全性和导航辅助能力。该方法能够有效增加视障行人导航方法的场景语义感知能力，提高视障导航路径规划的安全性。 相似文献
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为方便公众优化出行路径，规避或减少空气污染暴露损害，提出一种基于低空气污染暴露的健康出行路径动态搜索算法（dynamic healthy-route search algorithm，DHRSA），并设计开发了相应健康出行路线规划系统。该算法通过融合土地利用回归制图、暴露风险权重估算和Dijkstra最短路径搜索算法，基于实时空气污染情景动态规划健康出行路径。以长沙主城区为例进行随机车辆出行方式测试实验，通过比较DHRSA算法规划的健康出行路径与传统最短出行路径、最快出行路径的出行暴露风险，验证了该算法的可靠性与系统的实用价值。 相似文献
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针对传统蚁群算法在进行无人机三维环境路径规划时存在规划速度慢、容易陷入局部最优等问题,本文提出了用引导函数改变状态转移规则、初始信息素先验分配、时变信息素更新方式3个改进策略,充分挖掘路径规划先验信息。通过增加引导函数进行路径增强,增大最优路径的选择概率;同时根据与先验路径的距离赋予信息素不同的初始浓度,使算法在搜索初期具有明确的方向性,基于优胜劣汰的思想进行信息素更新,并将信息素挥发因子设定为服从Laplace分布的波动因子,避免搜索过程陷入局部最优,最大化提升路径搜索效率,实现三维环境下的无人机路径规划。仿真试验结果表明,改进后的蚁群算法在规划最优路径长度和最优路径搜索效率上明显优于传统蚁群算法。 相似文献
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建筑物屋顶面点云分割结果的好坏对建筑物三维模型重建起着重要的作用。针对传统RANSAC算法建筑物屋顶面点云的分割问题,提出了一种基于局部约束的建筑物点云平面分割方法。利用点云局部曲面法向约束构建法向准则,利用半径约束的点云空间聚类的方法对共面屋顶面点云进行分解,从而抑制"伪屋顶面"的产生;利用局部抽样策略降低算法的迭代次数,减少运算量。实验表明该方法能够获得稳定可靠的建筑物屋顶点云分割结果,将有利于后续的建筑物三维模型重建。 相似文献
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最短时间路径规划是一种典型的最小代价路径规划,也是GIS领域中非常重要的一项研究.传统算法较少研究包括气象、光照、电磁等随时间连续变化环境下的全局规划问题.针对这个问题,建立动态时空环境影响模型,对动态环境在时间和空间上的变化进行统一栅格化表达,并以此为基础进行全局最优的最小代价路径规划.实验证明,在环境预测准确的情况下,该算法规划结果能够体现动态环境变化带来的影响,其规划路线的真实时间消耗总是小于或等于传统静态规划算法,且计算量与传统算法相当. 相似文献
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针对三维激光点云配准中随机采样一致性(RANSAC)算法存在采样次数多、准确度低的缺点,该文提出了一种结合几何刚性和法向量一致性的点云配准算法。该算法通过改进采样策略降低采样次数并提升匹配精度,首先将点云的法向量信息加入采样集,使得每次的采样点从三对减少为两对;接着以两对采样点的刚性和法向量一致性计算置信度来确定当前采样是否置信;最后以迭代运算选取采样内点数最高的样本来估算变换矩阵实现点云精确配准。对激光三维点云进行配准试验,结果表明,本文方法在匹配效率及匹配性能上均优于传统RANSAC算法,且配准精度更高。 相似文献
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动态水深环境下的无人艇路径规划 总被引：1，自引：0，他引：1
针对D* Lite算法存在路径转折点多、难以进行轨迹跟踪控制、没有顾及动态水深变化等不足,该文引入水深危险度,进行安全路径的选优,以提高所规划路径的安全性,并采用视线检查算法和懒惰更新改进D*Lite算法进行路径规划,提出了LT-D* Lite算法.该文采用电子海图水深叠加潮汐水位构建动态水深模型,同时建立水深危险度代价函数对最优安全节点进行选择,平衡路径的安全性.算法在拓展节点过程引入视线检查算法,将节点拓展方式从八邻域拓展为任意角度方式并使路径平滑,通过动态水深调整后的浅水区域进行路径调整.仿真实验表明,该文所提出的算法具有规划路径短且路径平滑的特点,同时可引导无人艇避开浅水深区域,显著降低路径危险度. 相似文献
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《测绘科学》2020,(7)
针对现有的路径规划算法在应对突发事件人员车辆疏散过程中没有考虑实时交通拥堵路况反馈因素,降低了疏散路径方案的有效性问题,该文提出了一种引入实时路况的动态疏散路径规划算法。首先将动态路网中的实时路况信息建模和量化,构建实时动态的旅行时间矩阵,然后利用交通预测模型改进的动态蚁群算法求解全局疏散时间最小化、道路网利用率最大化的最优路径。采用改进的动态蚁群算法构建的动态路径规划方法,能在交通拥堵区和动态路网阻抗变化后快速更新路线,较好地平衡了疏散过程中的全局疏散时间与局部拥堵间的矛盾。实验结果表明,当交通拥堵级别增加时,相比现有的路径规划算法,本文的方法分别减少18%的平均疏散时间和11%的总旅行时间,增加26%的路网利用率。 相似文献
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针对障碍环境中路径规划存在的运算效率低、最短路径遗失问题,根据凸包边界在构建空间网络模型过程中具有快速高效的特点,结合路径与障碍物的相对位置关系,提出了一种基于双侧凸包扩张模型的路径快速规划算法。该算法在对凸包边界算法进行改进的基础上,提取左右侧关联障碍物的凸包边界作为网络模型,利用最短路径算法搜寻目标路径,并在ArcGIS Engine环境对密集不规则障碍物进行了仿真实验。实验结果表明,与凸包边界算法和航路二叉树算法相比,所提出的算法具有构建空间网络模型效率高、实际最短路径不丢失等优点。 相似文献
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基于位置服务技术的迅猛发展,产生了巨量车辆轨迹数据。为了有效压缩并查询大规模车辆轨迹数据,本文提出一种面向压缩车辆轨迹的路径空间查询算法。本文算法基于Stroke道路层次结构压缩轨迹空间数据,提取关键变速点压缩轨迹时间数据,并构建了一种用于建立轨迹空间和时间数据之间联系的哈希编码,从而实现车辆轨迹的时空数据集成压缩。利用后缀数组对车辆轨迹的基于Stroke路段的压缩编码构建空间索引结构,再以此为基础,设计了车辆轨迹所对应路径的点信息查询算法、相同子路径查询算法和相似路径查询算法。试验结果表明,针对原始轨迹点空间数据,本文的压缩编码方法压缩比可以达到97∶1,与常规的基于路段编码方式相比,本文压缩编码在车辆轨迹的点信息路径查询方面,查询效率可以提升约2倍;在车辆轨迹的相同子路径查询方面,查询效率可以提升约8倍;在车辆轨迹的相似路径查询方面,查询耗时增长率减少了50%。本文算法对于大规模车辆轨迹的数据管理具有十分重要的基础性作用。 相似文献
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由于存在多约束和多个优化目标,物流配送决策非常困难。针对城市多仓库物流配送问题,提出基于网络Voronoi图的空间启发式优化方法。从空间角度,将多仓库物流配送优化分解为区域分割和路径优化两个空间子问题。基于网络Voronoi覆盖进行服务区域初始划分,顾及仓库容量差异,进行区域边界修正,并创建初始解。路径优化将局部搜索范围限定在网络K近邻内,只搜索最有可能的空间邻域,迭代改进解的质量。该算法最小化路径数量和路径长度。利用深圳市的大规模多仓库物流配送问题测试算法性能。试验结果表明：本文方法能够在15min内求解6400个客户点的大规模物流配送问题,解的质量优于ArcGIS约10.8%,计算时间约为其21.2%。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2018,(5)
新形势下陆军由传统防卫型向全域机动型转变,摩托化机动的地位和作用日益突显。提出一种改进的A~*算法解决摩托化机动路径规划问题,针对机动中需顾及油料保障、难行点(路段)和道路转弯半径等要求,算法综合考虑油料消耗与保障点地理位置后,对道路网进行分层处理,并给出了分层搜索策略;改进A~*算法估价函数,计算难行点(路段)的通行时间和转弯半径;并利用向量夹角余弦值作为启发函数提高搜索效率;对比实验结果表明所提算法的可行性和有效性。 相似文献
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无序多视影像的三维重建对噪声非常敏感,错误的匹配关系会影响重建的精度,甚至直接导致重建失败。提出了一种稳健的批处理重建算法,首先利用回路闭合约束剔除可能存在误匹配的三视匹配元,然后以三视匹配元中的三焦张量约束代替传统算法的核线约束来计算所有影像旋转矩阵和相机中心位置的全局最优解。重建过程中引入高效的并查集算法来提取多视匹配点,并利用迭代线性三角形算法计算空间点的三维坐标。实验结果表明,所提算法在重建效率和计算精度方面都能取得较好的结果。 相似文献
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基于随机森林算法的城市不透水面信息提取——以长春市为例 总被引：1，自引：0，他引：1
为了快速、准确地掌握不透水面的空间分布及满足动态变化信息现实需求，本文基于多分类器集成学习的思想，引入随机森林算法，以Landsat8影像为数据源，长春市为实验区，选取光谱特征、纹理测度、空间变换后的独立分量等25个特征变量进行分类研究，根据OOB误差进行重要性分析并试验得出最优的分类模型，实现高精度不透水面信息的提取，最后与传统参数分类法进行比较。结果表明：随机森林算法的总体精度可以达到94%，高出最大似然分类法5.9%，支持向量机算法0.77%，Kappa系数为0.914 3，均方根误差为0.104 3，不透水面的提取精度达95.54%，可以精确地得出所需信息，为城市建设与规划提供有效的专题数据。 相似文献
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提出了一种基于空间小面元模型(space-patch model,SPM)的序列影像密集点云重构方法。顾及SPM灰度一致性约束和空间几何约束,通过种子点的获取、扩散和滤波,生成密集SPM以逼近物体表面。该方法突破了传统核线影像密集匹配条件苛刻的限制。利用狮子影像数据,进行了密集点云模型的重构实验,验证了该算法的有效性。设计了几类对比试验,分析了扩散迭代次数和滤波对模型点云质量的影响。结果表明,对高分辨率影像多次扩散迭代并进行滤波,能够恢复出二维影像所包含的大量三维点云信息。 相似文献