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車載導(dǎo)航儀也稱為車載定位和導(dǎo)航系統(tǒng)(Vehicle Location and Navigation System。它的主要功能是利用全球定位系統(tǒng)(GPS)獲取定位信息并與電子地圖進(jìn)行匹配，以決定車輛的當(dāng)前位置并用圖形化方式顯示；按要求規(guī)劃從出發(fā)地到目的地的最優(yōu)駕駛路線；按照預(yù)先設(shè)定的路線，自動根據(jù)車輛的位置向駕駛員提供操作指令引導(dǎo)駕駛；提供與電子地圖相關(guān)的集成信息服務(wù)；提供無線通信服務(wù)等。車載導(dǎo)航儀把先進(jìn)的全球衛(wèi)星定位技術(shù)、地理信息技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、多媒體技術(shù)和現(xiàn)代通信技術(shù)綜合在一起?能夠?qū)崟r(shí)、高效地向駕駛員提供多種重要信息，具有很強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值和廣闊的市場前景。 路徑規(guī)劃是車載導(dǎo)航儀的重要功能模塊。在開發(fā)車載導(dǎo)航儀過程中，為了實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃模塊，對單車輛路徑規(guī)劃算法進(jìn)行了研究。 1 路徑規(guī)劃算法 所謂路徑規(guī)劃，就是在路網(wǎng)中找到任意給定兩點(diǎn)之間的最優(yōu)路徑。最優(yōu)的標(biāo)準(zhǔn)是旅行費(fèi)用最小或最大。旅行費(fèi)用可以是距離、時(shí)間或速度等因素。路徑規(guī)劃主要算法有：迪杰斯特拉(Dijkstra)算法及其改進(jìn)算法、啟發(fā)式搜索算法、雙向搜索算法和雙向啟發(fā)式搜索算法等。 迪杰斯特拉算法是解決兩點(diǎn)之間最短距離的有效算法。算法的思想是?從原節(jié)點(diǎn)開始，算法每前進(jìn)一步，都找到一個(gè)與原節(jié)點(diǎn)之間費(fèi)用（距離）最小的節(jié)點(diǎn)，直至找到所有節(jié)點(diǎn)離原節(jié)點(diǎn)的最小費(fèi)用。該算法的特點(diǎn)是?只要各段路徑的費(fèi)用非負(fù)，一定可以找到從原節(jié)點(diǎn)到各節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)解。缺點(diǎn)是需遍歷所有節(jié)點(diǎn)。算法的運(yùn)行時(shí)間為O slogn 1，其中n、s分別為路徑節(jié)點(diǎn)和路段的總數(shù)。單車導(dǎo)航?jīng)]有必要找到所有節(jié)點(diǎn)到原節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)路徑。改進(jìn)的迪杰斯特拉算法在找到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)路徑后，算法停止。其運(yùn)行時(shí)間為O bd，其中b是各節(jié)點(diǎn)的平均后繼節(jié)點(diǎn)數(shù)，d為算法的搜索深度，即遍歷樹的層數(shù)。 啟發(fā)式搜索算法引入啟發(fā)式估價(jià)函數(shù)f'n＝g n+h'n，其中g(shù)n表示從原節(jié)點(diǎn)到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)n的實(shí)際費(fèi)用，h'n為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)ｎ到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的估計(jì)費(fèi)用。啟發(fā)式搜索算法基本同于改進(jìn)的迪杰斯特拉算法，唯一不同的是前者的費(fèi)用是f'n，而后者為g n。估計(jì)費(fèi)用h' n能引導(dǎo)算法優(yōu)先搜索接近目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)，因此比改進(jìn)的迪杰斯特拉算法有更快的速度。其運(yùn)行時(shí)間為O bd。注意這里的d要比改進(jìn)的迪杰斯特拉算法中的d要小。若路網(wǎng)中任意兩點(diǎn)之間存在最優(yōu)路徑，而且估計(jì)費(fèi)用滿足可納性，即h' n小于從節(jié)點(diǎn)n到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的實(shí)際費(fèi)用，那么通過該算法一定可以找到一條最優(yōu)路徑。 前面兩種算法都是從原節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)沒單一方向進(jìn)行搜索的算法。雙向搜索算法的思想是：不僅進(jìn)行從原節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的前向搜索，而且進(jìn)行從目標(biāo)節(jié)點(diǎn)到原節(jié)點(diǎn)的后向搜索。在單CPU硬件平臺條件下，兩個(gè)方向的搜索交替進(jìn)行。成功實(shí)現(xiàn)雙向搜索有兩個(gè)條件，即合適的搜索停止條件和前向后向搜索切換標(biāo)準(zhǔn)。其算法時(shí)間為O bd/2。若雙向搜索算法中加入估計(jì)費(fèi)用函數(shù)，便是更快的雙向啟發(fā)式搜索算法１。 2 雙向啟發(fā)式搜索算法的改進(jìn)和實(shí)現(xiàn) 2.1 算法的優(yōu)化與改進(jìn) 通過對雙向啟發(fā)式搜索算法的仔細(xì)分析，發(fā)現(xiàn)算法主要圍繞兩個(gè)表進(jìn)行操作，即OPEN表和CLOSE表。前者用于存放已經(jīng)搜索但尚未確定最小費(fèi)用的節(jié)點(diǎn)，稱labbled節(jié)點(diǎn)；后者用于存放已經(jīng)搜索且最小費(fèi)用已知的節(jié)點(diǎn)，稱scanned節(jié)點(diǎn)。后者也用于存放路徑回朔指針等。對OPEN表的主要操作有插入一個(gè)i節(jié)點(diǎn)insert i，刪除費(fèi)用值最小的節(jié)點(diǎn)delete 和減小其中某個(gè)節(jié)點(diǎn)i的費(fèi)用decrease i。算法對OPEN表的操作極為頻繁。若用高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)該表及其操作，可以提高算法的效率和速度。最后用有高效算法的最小堆4實(shí)現(xiàn)了OPEN表及其操作，優(yōu)化了算法。具體實(shí)現(xiàn)的函數(shù)如下： void filter_down int START int ENDOFHEAP//由起點(diǎn)START從上而下排列堆； void decrease int NODE//更新減少堆中節(jié)點(diǎn)NODE的費(fèi)用f'值； void filter_up int START //由起點(diǎn)START從下而上排列堆； void heap_create int MAXSIZE //創(chuàng)建堆； void heap_destructor//析構(gòu)函數(shù)； int insert int NODE//把節(jié)點(diǎn)NODE插入堆； int remove_min int &iMinNode//刪除堆中最小費(fèi)用f'值的節(jié)點(diǎn)。 在實(shí)際的路網(wǎng)中，路段有不同的屬性，如高速公路、收費(fèi)路段、單行路段等。有些路段可能因修建或發(fā)生交通故障而暫時(shí)封閉。因此在進(jìn)行路徑規(guī)劃時(shí)，算法應(yīng)該考慮路網(wǎng)中路段的屬性，才能進(jìn)行符合實(shí)際的規(guī)劃，否則理論上規(guī)劃出來的最優(yōu)路徑可能是不通的。為此，對算法進(jìn)行了改進(jìn)。增加一個(gè)變量紀(jì)錄各路段的屬性，算法每搜索一新的路段，都要檢查該路段的屬性，若是限制的路段，算法不做任何處理。同時(shí)路徑規(guī)劃算法入口參數(shù)中應(yīng)說明限制的內(nèi)容。這樣就能根據(jù)用戶的意愿或?qū)崟r(shí)交通信息，避免走某些特定的路段。 2.2 搜索停止條件、搜索切換標(biāo)準(zhǔn)和估計(jì)費(fèi)用函數(shù) 前面提到，成功實(shí)現(xiàn)雙向搜索算法必須有合適的搜索停止條件和切換標(biāo)準(zhǔn)。兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)沒有現(xiàn)成的理論依據(jù)。經(jīng)過對車載導(dǎo)航儀實(shí)際應(yīng)用的分析和反復(fù)試驗(yàn)，終于找到可靠有效的標(biāo)準(zhǔn)。其中停止條件為：(1)搜索到這樣一個(gè)節(jié)點(diǎn)iNODEmin，它在前向后向搜索過程中均被標(biāo)為scanned節(jié)點(diǎn)；(2)gl iNODEmin +g2 iNODEmin確實(shí)是最小的，其中g(shù)l iNODEmin表示從原節(jié)點(diǎn)到iNODEmin的最小費(fèi)用，g2 iNODEmin表示從目標(biāo)節(jié)點(diǎn)到iNODEmin的最小費(fèi)用。如果只滿足第一個(gè)條件就停止搜索，找到的最優(yōu)路徑不一定是最優(yōu)的。只有加上第二個(gè)條件，才能確保找到最優(yōu)的路徑，但付出的代價(jià)是要多搜索幾十個(gè)點(diǎn)。具體的搜索停止條件如圖1所示。 此外，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，如前向搜索的步數(shù)和后向搜索的步數(shù)不同，則算法的總的搜索節(jié)點(diǎn)數(shù)增加。因此兩個(gè)方向上的搜索步數(shù)應(yīng)相同，然后切換。但搜索步距過小或過大，也會增加總搜索量。最后定下的切換標(biāo)準(zhǔn)是，每個(gè)方向搜索20步后切換方向。此外，前向搜索估計(jì)費(fèi)用函數(shù)hl'n定義為從當(dāng)前節(jié)點(diǎn)n到終點(diǎn)的歐氏距離，后向估計(jì)費(fèi)用函數(shù)h2' n定義為從n到原節(jié)點(diǎn)的歐氏距離。由于這兩個(gè)距離均小于從n到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)或原節(jié)點(diǎn)的路徑的實(shí)際距離，因此hl'n和h2'n滿足可納性。 2.3 算法流程 改進(jìn)的雙向啟發(fā)式搜索算法主要流程如下： (1)把原節(jié)點(diǎn)移入前向CLOSE表，即令flagl原節(jié)點(diǎn)＝scanned，其費(fèi)用gl原節(jié)點(diǎn)＝0，其它節(jié)點(diǎn)的費(fèi)用為無窮。 (2)對原節(jié)點(diǎn)所有后繼節(jié)點(diǎn)i進(jìn)行如下操作： ·判斷路徑(原節(jié)點(diǎn)，I)是否限制路段，是處理下一個(gè)后繼節(jié)點(diǎn)，否則繼續(xù)； ·計(jì)算i的費(fèi)用f1I ＝g1 I+hl'i； ·置i的搜索狀態(tài)flag1 i＝labbled； ·把i的后向指針指向原節(jié)點(diǎn)，即link1 i＝原節(jié)點(diǎn)； ·把i插入OPEN1表，即insert1 i。 (3)判斷OPEN1表是否為空，若為空提示出錯(cuò)，算法停止；否則從OPEN1表中移出費(fèi)用值f1最小的節(jié)點(diǎn)iNODEmin，令節(jié)點(diǎn)i的搜索狀態(tài)flag1 iNODEmin＝scanned，判斷iNODEmin是否滿足搜索終止條件。若滿足跳轉(zhuǎn)至(7)，否則對iNODEmin的所有后繼節(jié)點(diǎn)i進(jìn)行如下操作： ·判斷路徑(iNODEmin，I)是否限制路段，是處理下一節(jié)點(diǎn)，否則繼續(xù)； ·計(jì)算i的費(fèi)用f1 i＝g1 I+h1'i； ·若節(jié)點(diǎn)i的搜索狀態(tài)flag1 i＝unlabbled，則令其費(fèi)用f1 i＝g1 I+h1' i，link1i＝iNODEmin insert1 i； ·如果節(jié)點(diǎn)i的flag1 i＝labbled，計(jì)算節(jié)點(diǎn)i新的費(fèi)用g1'I ＝g1 iNODEmin+從iNODEmin到i的實(shí)際費(fèi)用，若g1' I ＜g1 i，令g1 i＝g1'I ，link1 i＝iNODEmin，decrease1 i；否則繼續(xù)。 ·若flag1 i＝scanned，計(jì)算g1'i ＝g1 iNODEmin+從iNODEmin到i的實(shí)際費(fèi)用，若g1' i＜g1 i，令g1 i＝g1' i，link1i＝iNODEmin，flag1 i＝labbled，inertl i； ·判斷前向搜索是否進(jìn)行了20步，是跳轉(zhuǎn)至(4)(第一次切換)或(6)(第二次以后的切換)，否則跳轉(zhuǎn)至(3)。 (4)同(1)，只是對CLOSE2操作； (5)同(2)，只是對OPEN2和CLOSE2操作； (6)同(3)，只是對OPEN2和CLOSE2操作，切換時(shí)跳轉(zhuǎn)至(3)； (7)計(jì)算最優(yōu)路徑的費(fèi)用，分別從搜索停止節(jié)點(diǎn)到原節(jié)點(diǎn)和從搜索停止節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)回朔，報(bào)告解路徑。上述流程中(1～3)步為前向搜索，(4～6)為后向搜索。 3 試驗(yàn)結(jié)果及結(jié)論 作者用C語言實(shí)現(xiàn)了雙向啟發(fā)式搜索算法和其它三種算法，并用約有10000個(gè)節(jié)點(diǎn)的美國紐約地圖進(jìn)行了大量路徑規(guī)劃試驗(yàn)。試驗(yàn)的部分?jǐn)?shù)據(jù)如表1所示。 表中的數(shù)據(jù)除起止節(jié)點(diǎn)外，為相關(guān)算法的搜索節(jié)點(diǎn)數(shù)，括弧中數(shù)據(jù)為一次測試中該算法的搜索點(diǎn)數(shù)少于改進(jìn)的迪杰斯特拉算法的搜索點(diǎn)數(shù)的百分比。大量試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)表明，啟發(fā)式搜索算法的搜索空間比改進(jìn)的迪杰斯特拉算法少1.5%，雙向搜索算法的搜索空間比改進(jìn)的迪杰斯特拉算法減少26.6%，雙向啟發(fā)式搜索算法的搜索空間比改進(jìn)的迪杰斯特拉算法少28.0%。算法運(yùn)算時(shí)間與搜索點(diǎn)數(shù)成正比。雙向搜索的效果較好，啟發(fā)式的效果較差。主要原因是試驗(yàn)地圖數(shù)據(jù)庫給出的節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)是經(jīng)緯度，估計(jì)費(fèi)用直接用兩點(diǎn)的經(jīng)緯度算出，其值很小，所以引導(dǎo)的效果不好。進(jìn)行坐標(biāo)變換后，啟發(fā)式的效果應(yīng)有比較大的改善，雙向啟發(fā)式搜索算法的速度會更快。 算法程序全部用C語言編寫，所用功能模塊均以函數(shù)的形式給出，以便移植到基于WindowCE的硬件平臺。總之改進(jìn)的雙向啟發(fā)式搜索算法快速高效，已經(jīng)成功用于正在開發(fā)的車載導(dǎo)航儀。 |
