2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、目前,基于浮動(dòng)車的實(shí)時(shí)路況發(fā)布系統(tǒng)已基本覆蓋國(guó)內(nèi)一線二線城市,利用實(shí)時(shí)路況信息的動(dòng)態(tài)導(dǎo)航不僅緩解了日常交通擁塞,而且在交通突發(fā)事件下,尤其是交通事故,對(duì)車輛的誘導(dǎo)作用阻止了擁塞的擴(kuò)大化。然而常規(guī)導(dǎo)航路徑的規(guī)劃一般是提供距離最短路徑和時(shí)間最短路徑,較少?gòu)娜祟愓J(rèn)知角度考慮路徑復(fù)雜性的影響。大量人類認(rèn)知研究表明,路徑復(fù)雜性的重要性不亞于路徑長(zhǎng)度和用時(shí)。相對(duì)于最短路徑,人們更愿意選擇導(dǎo)航路徑較為簡(jiǎn)單的路徑,因?yàn)楹?jiǎn)單路徑產(chǎn)生更少的認(rèn)知障礙,即使其

2、長(zhǎng)度略大于前者。因此,在動(dòng)態(tài)交通信息背景下,考慮導(dǎo)航路徑的復(fù)雜性因素,探索車輛路徑動(dòng)態(tài)導(dǎo)航策略具有實(shí)際意義。
  論文通過拐彎數(shù)目量化路徑復(fù)雜性,提出了一種基于廣度優(yōu)先搜索的拐彎最少路徑算法,以獲取低復(fù)雜性的路徑。以多個(gè)城市的OpenStreetMap靜態(tài)路網(wǎng)和基于浮動(dòng)車GPS數(shù)據(jù)的南京市動(dòng)態(tài)路網(wǎng)為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),分別在靜態(tài)路網(wǎng)以及動(dòng)態(tài)路網(wǎng)下進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了兼顧路徑復(fù)雜性的導(dǎo)航路徑策略的適用性。論文的主要研究工作和成果包括:

3、> ?。?)針對(duì)OpenStreetMap開源地理數(shù)據(jù)的矢量模型特點(diǎn),研究了適用于地圖匹配與拐彎最少路徑搜索的城市路網(wǎng)提取及組織的方法。通過非道路網(wǎng)絡(luò)要素的濾除、路段分割與路段的道路標(biāo)識(shí)分配,獲取與重組了城市路網(wǎng)。
 ?。?)針對(duì)面臨交通擁塞或等待紅綠燈時(shí)浮動(dòng)車GPS設(shè)備產(chǎn)生的“偽泊車點(diǎn)”噪聲問題,提出了一種基于行車模式的泊車點(diǎn)過濾方法。該方法通過相鄰采樣點(diǎn)的最大間距 rp、最短持續(xù)時(shí)間ΔTp、最大移動(dòng)半徑Rp三個(gè)參數(shù)定義泊車模式

4、,能有效地辨別泊車點(diǎn)的真?zhèn)巍?br> ?。?)針對(duì)OpenStreetMap開源城市路網(wǎng)數(shù)據(jù)缺失道路限速信息的問題,采用了顧及幾何信息與拓?fù)湫畔⒌牡貓D匹配方法,并構(gòu)建了適用于OpenStreetMap道路網(wǎng)絡(luò)的浮動(dòng)車GPS數(shù)據(jù)預(yù)處理以及城市路況獲取的技術(shù)流程,并給出了相關(guān)參數(shù)的確定方法。
 ?。?)提出了一種基于廣度優(yōu)先搜索的拐彎最少路徑算法。在四個(gè)城市的靜態(tài)路網(wǎng)下以及南京市動(dòng)態(tài)路網(wǎng)下,使用路徑長(zhǎng)度/行程時(shí)間比值和拐彎數(shù)比值比較了

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