嵌入式GIS中多尺度道路网路径规划方法的研究

论文摘要

随着社会经济的发展和城市化进程的加快,交通事业正以迅猛的速度发展。车辆导航系统作为智能交通系统的重要组成部分,越来越受到关注和重视。目前,大多数路径规划算法都局限于一定的区域范围内,对已建好的单一比例尺的数据库进行算法分析。对于一个较大区域的路径规划,算法计算的数据量巨大,超过一个几何网络所能处理的极限,特别是对于车载导航系统来说,嵌入式环境的数据处理能力非常有限,无法给出行者提供有效、准确的出行信息。因此,处理嵌入式环境下大区域范围的路径规划问题,为出行者提供快速、有效的行车路线,成为智能交通系统研究的主要任务之一。针对以上的问题,本文在分析现有路径规划及相关技术的基础上,提出了一种适用于导航系统的多尺度道路网路径规划算法。主要研究工作如下:1、探讨了多尺度道路网的数据模型,建立了一种适用于多尺度路径规划算法的金字塔似多级道路网数据模型。分析了现有多尺度空间数据库的几种组织体系和模型,提出了一种建立多尺度导航地理数据库的有效方法,并对空间数据的压缩存储、管理调度、内存管理等方面进行了深入的探讨。2、对路径规划技术中的几个关键问题进行了深入的探讨和研究,包括多尺度道路网拓扑结构的构建方法、复杂道路网的表示方法及其存储结构等,并提出了相应的解决方法。综合考虑多种道路静态和动态信息,定义道路网权重评定的方法。重点针对大区域多尺度的路径规划算法,提出了一种构建相邻尺度间道路拓扑的方法。3、介绍了几种经典的最优路径算法,并探讨其在大区域路径规划中存在的不足;讨论了适用于导航系统的路径规划算法应具备的特点;在金字塔似多级道路网数据模型的基础上,提出了一种适用于导航系统的多尺度道路网路径规划算法。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 问题的提出
• 1.2 国内外相关工作研究现状及存在问题
• 1.2.1 导航系统中路径规划技术的研究现状及存在问题
• 1.2.2 多尺度道路网数据模型的研究现状及存在问题
• 1.2.3 多尺度道路网空间数据库的研究现状及存在问题
• 1.2.4 多尺度道路网路径规划算法的研究现状及存在问题
• 1.3 主要研究内容
• 1.4 论文的组织
• 1.5 本章小结
• 第二章 多尺度导航地理数据库的组织
• 2.1 导航地理数据库的定义与技术特点
• 2.1.1 导航地理数据库的定义
• 2.1.2 导航地理数据库的技术特点
• 2.2 导航地理数据的多尺度表达
• 2.2.1 地理空间要素的多尺度表达
• 2.2.2 导航数据中道路网的多尺度表达
• 2.3 多尺度道路网的数据模型
• 2.4 多尺度导航地理数据库的组织体系
• 2.5 导航地理数据的组织结构及管理
• 2.5.1 道路网的数据组织及其属性定义
• 2.5.2 导航地理数据的组织结构
• 2.5.3 导航地理数据的存储压缩
• 2.5.4 嵌入式环境下导航地理数据的内存管理
• 2.6 本章小结
• 第三章 路径规划关键技术研究
• 3.1 多尺度道路网的拓扑结构
• 3.1.1 拓扑结构的定义
• 3.1.2 拓扑结构类型
• 3.1.3 多尺度道路网拓扑结构的构建
• 3.2 复杂道路网的表示方法
• 3.2.1 复杂道路网的现有表示方法分析
• 3.2.2 复杂道路网表示方法的实现
• 3.3 复杂道路网的存储结构
• 3.3.1 有向图的基本存储结构
• 3.3.2 复杂道路网的存储实现
• 3.4 基于ADO的拓扑数据库访问技术
• 3.4.1 基于 ADO的动态数据库访问技术概述
• 3.4.2 拓扑数据库管理的实例
• 3.5 本章小结
• 第四章 多尺度道路网最优路径算法的设计与实现
• 4.1 路径规划算法综述
• 4.1.1 经典的路径规划算法
• 4.1.2 基于启发式策略的A*算法
• 4.1.3 基于层次空间推理的路径规划算法
• 4.1.4 多尺度道路网路径规划算法的提出
• 4.1.5 适用于导航系统的路径规划算法应具备的特点
• 4.2 路径规划算法的数据准备
• 4.2.1 多尺度导航地理数据库的组织
• 4.2.2 道路网的属性信息定义及权重的评定
• 4.2.3 多尺度道路网拓扑数据的建立
• 4.3 路径规划算法的设计与实现
• 4.3.1 单一尺度下小区域路径规划算法
• 4.3.2 大区域的路径规划算法
• 4.4 本章小结
• 第五章 实例分析及系统应用
• 5.1 多尺度道路网路径规划算法的实验分析
• 5.1.1 实验开发平台
• 5.1.2 算法实现过程分析
• 5.1.3 算法效率及合理性分析
• 5.2 嵌入式导航监控系统的应用
• 5.2.1 导航监控系统的基本情况
• 5.2.2 导航监控子系统的简要介绍
• 5.3 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 下一步的研究工作
• 参考文献
• 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作
• 致谢