非線性濾波和智能優(yōu)化算法在車輛定位與調(diào)度中的應用研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展和信息化時代的到來,作為城市交通系統(tǒng)的發(fā)展方向,智能交通系統(tǒng)(ITS-Intelligent Transportation System)對城市交通發(fā)展、港口和旅游業(yè)的發(fā)展,乃至整個城市的經(jīng)濟發(fā)展都有著重要的意義。智能交通系統(tǒng)是將先進的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術(shù)、電子傳感技術(shù)、控制技術(shù)及計算機技術(shù)等有效地集成運用于整個地面交通管理系統(tǒng)而建立的一種在大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的,實時、準確、高效的綜合交通運輸管理系統(tǒng)。IT

2、S的功能包括了通過車載導航系統(tǒng)對車輛的精確定位,對公交系統(tǒng)和物流系統(tǒng)車輛進行調(diào)度等多個方面。這些功能將有效地利用現(xiàn)有交通設(shè)施、減少交通負荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運輸效率,從而促進社會經(jīng)濟發(fā)展、提高人民生活質(zhì)量。本文主要是研究非線性濾波和智能優(yōu)化算法在車輛定位與調(diào)度中的應用,目的是為了提高車輛的定位精度和車輛調(diào)度效率。 本文首先研究了非線性濾波在車輛定位中的應用。針對車載組合導航系統(tǒng)數(shù)學模型的非線性情況,即車輛運動狀態(tài)方

3、程和/或系統(tǒng)量測方程的非線性情況,提出采用粒子濾波技術(shù)--一種新型的更有效的非線性濾波方法對車載導航系統(tǒng)的定位信息進行處理,以提高定位精度。車輛的正確定位是一個成功車載導航系統(tǒng)的基礎(chǔ),精確定位才能得到正確的交通信息,并為智能交通系統(tǒng)的其它功能提供保障。車輛定位一般采用單一導航系統(tǒng)或組合導航系統(tǒng),并進行地圖匹配,最終在電子電圖上顯示車輛位置。對于車載組合導航系統(tǒng)模型的非線性情況,一般采用擴展卡爾曼濾波(EKF-Extended Kalma

4、n Filter)進行定位信息處理.擴展卡爾曼濾波是采用一階泰勒級數(shù)展開的線性化方法來對非線性的系統(tǒng)方程和量測方程線性化,這種方法的缺點在于線性過程中雅可比(Jacobian)矩陣的計算比較麻煩,而且在線性化過程中如果時間間隔不足夠小的話,會在后驗概率密度平均值和方差中帶來很多誤差,不能實現(xiàn)最優(yōu)性能,甚至在濾波中產(chǎn)生發(fā)散現(xiàn)象。針對這種情況,本文提出了采用粒子濾波來進行車載組合導航系統(tǒng)的濾波解算,并將其應用于全球定位系統(tǒng)(GPS-Glob

5、al Positioning system)和航跡推算(DR-Dead Reckoning)的車載組合導航系統(tǒng)模型中.論文采用了仿真實驗和實驗小車的試驗數(shù)據(jù)處理,并與傳統(tǒng)的擴展卡爾曼濾波處理結(jié)果相比較,驗證了粒子濾波算法在車載組合導航系統(tǒng)中應用的可行性和優(yōu)越性。 針對采用GPS定位的車載導航系統(tǒng),在不使用差分定位,或者當差分信號丟失,定位精度降低的情況,本文考慮采用多模型估計的方法來提高車輛的定位精度。從系統(tǒng)的復雜性和成本考慮

6、,許多車載導航系統(tǒng)只采用單GPS車載導航系統(tǒng),如若采用差分定位,其定位精度比較高,但不采用差分或者差分信號丟失的時候,定位精度降低,將影響系統(tǒng)的正常工作。運用多模型估計可以根據(jù)運動中的多個狀態(tài)建立不同的模型,對各個模型的估計進行信息融合來得到更精確的信息.根據(jù)對多模型估計的研究,確定了采用交互式多模型估計,并且根據(jù)運動模型的非線性特性,提出了一種新的交互式多模型粒子濾波算法.仿真試驗表明,所提出的算法明顯地提高了定位精度；對實驗小車采集

7、的無差分信號的GPS數(shù)據(jù)進行處理,結(jié)果表明定位精度也得到了一定的提高。 針對已有的確定性方法和傳統(tǒng)啟發(fā)式算法對于車輛調(diào)度問題的求解都存在解的質(zhì)量差的情況,本文最后研究了智能優(yōu)化算法在車輛調(diào)度問題中的應用。在對一些智能優(yōu)化算法的原理和性能進行研究分析的基礎(chǔ)上,根據(jù)分散搜索策略和集中搜索策略的思想,將遺傳算法和禁忌算法進行融合,采用遺傳算法中的交叉算子作為分散搜索策略,優(yōu)解選擇法作為集中搜索策略,提出了一種新的交叉禁忌搜索算法.根據(jù)

8、旅行商問題和車輛調(diào)度問題的相似性,首先采用蟻群算法和交叉禁忌算法求解旅行商問題,通過對一些著名的旅行商問題的求解來驗證交叉禁忌算法性能,然后確定了采用交叉禁忌算法來解決車輛調(diào)度問題,最后應用交叉禁忌算法對一些著名的車輛調(diào)度問題進行了求解,結(jié)果證明該算法提高了搜索性能,并具有一定的實用性。 本文從提高車載導航系統(tǒng)定位精度和改善智能交通系統(tǒng)中的車輛調(diào)度效率出發(fā),研究了非線性濾波和智能優(yōu)化算法理論,并進行了實驗研究,得到了有益的研究成