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支持热力图等级偏好的路径规划算法OACSTPCD

Path Planning Algorithm Supporting Level Preference of Thermal Map

中文摘要英文摘要

热力图以颜色直观地反映人群密度、空间质量等特征的空间分布规律.现实应用中存在避开空气质量差或人群密度大等热力图等级偏好的路线需求,文中提出了支持热力图等级偏好的路径规划问题,规划出一条从起点到终点的路径,该路径花费的成本代价不超过给定的路径成本预算,且满足避开热力图等级偏好的路段(命名危险路段)长度最小化.首先提出一种两阶段的危险网格替换算法,第一阶段规划出一条从起点到终点的最短路径,第二阶段对最短路径中不支持热力图等级偏好的危险网格进行替换.为简化路径搜索过程,提出一种基于危险区域规避图路径查询算法,将热力图中的危险区域近似成矩形结构,生成危险区域规避图,在图上进行路径查询.最后,在真实的数据集上进行充分的测试,验证了所提出算法的有效性.

The thermal map intuitively reflects the spatial distribution pattern of population density,air quality,and other characteristics through color.In practical applications,there is a need to avoid route preferences such as poor air quality or high crowd density in thermal maps.This paper proposes a path planning problem that supports thermal map level preferences,planning a path from the starting point to the end point.The cost of this path does not exceed the given path cost budget,and the length of the road section(named dangerous road section)that satisfies the preference for avoiding thermal map level preferences is minimized.Firstly,a two-stage dangerous grid replacement algorithm is proposed.In the first stage,a shortest path from the starting point to the endpoint is planned,and in the second stage,dangerous grids in the shortest path that do not support thermal map level prefer-ence are replaced.To simplify the path search process,a path query algorithm based on the danger zone avoidance graph is pro-posed,which approximates the danger zone in the thermal diagram into a rectangular structure,generates a danger zone avoidance graph,and performs path queries on the graph.Finally,sufficient testing is conducted on real datasets to verify the effectiveness of the proposed algorithm.

孙焕良;马晓慧;王亚星;刘俊岭

沈阳建筑大学计算机科学与工程学院 沈阳 110168||辽宁省城市建设大数据管理与分析重点实验室 沈阳 110168||国家特种计算机工程技术研究中心沈阳分中心 沈阳 110168沈阳建筑大学计算机科学与工程学院 沈阳 110168||辽宁省城市建设大数据管理与分析重点实验室 沈阳 110168

计算机与自动化

路径规划热力图等级偏好路径成本预算危险区域

path planningthermal map level preferencepath cost budgetdanger zone

《计算机与数字工程》 2024 (001)

机器人化单分子病毒可控侵染细胞及原位定量表征方法研究

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国家自然科学基金项目(编号:62073227);国家重点研发计划课题(编号:2021YFF0306303);辽宁省自然科学基金项目(编号:2019-MS-264);辽宁省教育厅项目(编号:LJZ2021008);中国学位与研究生教育学会课题(编号:2020MSA40)资助.

10.3969/j.issn.1672-9722.2024.01.002

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