基于卡尔曼滤波与大数据预测的路径规划研究

• 作者: 陈昊 黄翼虎
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 最短时间路径规划 预测模型 卡尔曼滤波理论 交通流大数据
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 6-10
• 页数: 5页
• 分类号: U491
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1903405

摘要

针对近年来严重的交通拥堵现象,提出了卡尔曼滤波和交通流大数据相结合的行程时间预测模型,Dijkstra算法规划最短时间路径方法.首先利用某时刻前3个时段的车辆平均速度数据进行卡尔曼滤波预测同一路段若干个时段后的路段行程时间.然后通过理论最短时间、大数据分析对卡尔曼滤波预测进行优化,得出最佳的预测行程时间.最后根据Dijkstra算法规划出最短时间路径.结果 表明设计方法各方面误差指标均优于原模型,交通流大数据与卡尔曼滤波预测相结合的预测方法更加精确有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄翼虎		4	9	2.0	3.0
2	陈昊		1	0	0.0	0.0