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基于霧計算的路網(wǎng)- 野區(qū)路徑規(guī)劃研究

2021-08-06 06:24岳東峰劉嚴(yán)巖畢竹清
火力與指揮控制 2021年6期
關(guān)鍵詞:柵格預(yù)處理道路

王 礫,岳東峰,劉嚴(yán)巖,畢竹清

(北方信息控制研究院集團(tuán)有限公司,南京 211153)

0 引言

隨著智能設(shè)備的普及、可穿戴計算設(shè)備的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)發(fā)展呈現(xiàn)出兩種明顯的趨勢:基于云計算的架構(gòu)普及以及持續(xù)激增的移動智能設(shè)備。智能設(shè)備的小型化、輕量化與高性能之間存在一定的矛盾,為了解決這類矛盾,云計算框架的快速發(fā)展,已經(jīng)成為現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施之一。并且隨著智能手表、智能眼鏡的逐步普及,移動智能設(shè)備的需求會進(jìn)一步激增,對云計算的負(fù)載能力、實時響應(yīng)能力和安全保密能力提出了更高的要求[1-2]。為了應(yīng)對該類挑戰(zhàn),霧計算技術(shù)近些年發(fā)展較為迅猛,霧計算是分布式部署于網(wǎng)絡(luò)邊緣的小型云計算系統(tǒng),能夠?qū)壿嬌相徑囊苿釉O(shè)備提供有效的云服務(wù),同時降低了大型云端的負(fù)載壓力,霧計算結(jié)合了移動互聯(lián)網(wǎng)與云計算技術(shù),同時具有網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膹椥钥s放能力與云平臺的分布計算能力。能夠根據(jù)用戶需求的變化,實時調(diào)整網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的接入策略,通過虛擬化技術(shù),整合不同硬件平臺的計算、存儲等資源,合理分配網(wǎng)絡(luò)資源。

路徑規(guī)劃技術(shù)是目前日常生活中較為普及的技術(shù)之一,除了能夠提供快速、實時的路徑規(guī)劃功能以外,現(xiàn)有移動端應(yīng)用程序已經(jīng)能夠提供較為全面的地理信息服務(wù),包括周圍商業(yè)設(shè)施的搜索、擁堵區(qū)域提示等信息?,F(xiàn)有路徑規(guī)劃技術(shù)的核心分為兩部分:第1 部分是對地圖的處理,將矢量地圖進(jìn)行預(yù)處理,形成可用于路徑規(guī)劃拓?fù)鋱D;第2 部分是路徑尋優(yōu)算法,根據(jù)起始點、關(guān)鍵點、終止點的信息,規(guī)劃出合理的路線。根據(jù)獲取的地圖信息范圍,可以將路徑規(guī)劃方法分為:基于先驗全地圖信息的全局路徑規(guī)劃,以及基于實時地圖信息的局部路徑規(guī)劃。局部路徑規(guī)劃算法有人工勢場法、遺傳類算法等。全局路徑規(guī)劃常見的路徑尋優(yōu)算法有:適用于柵格路徑尋優(yōu)的Dijkstra 算法[3-4]、A*算法[5-6]與適用于可視圖的Voronoi 圖法[7]等。

本文提出了基于霧計算框架的野區(qū)路徑規(guī)劃服務(wù)設(shè)計方法。在霧計算平臺提供的計算、存儲等資源的基礎(chǔ)上,綜合考慮野區(qū)的地質(zhì)信息、水域信息、建筑群信息、道路信息以及高程信息等,結(jié)合霧計算平臺收集的實時信息,包括橋梁被毀、道路堵塞等,并以柵格類算法中的A*算法作為野區(qū)環(huán)境下的路徑尋優(yōu)方法,構(gòu)建適用于野區(qū)的路徑規(guī)劃服務(wù),提出實時的道路-野地?zé)o縫連接的路徑規(guī)劃方法。

1 云計算與霧計算介紹

1.1 云計算介紹

軍用增強(qiáng)現(xiàn)實電子沙盤以高精度三維地形數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)?,F(xiàn)在較為廣泛接受的云計算定義是美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院(NIST)提出的,定位為:云計算是一種按使用量付費(fèi)的模式,這種模式提供可用、便捷、按需的網(wǎng)絡(luò)訪問,提供可配置的計算資源共享池(資源包括網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲設(shè)備、應(yīng)用軟件、服務(wù)等),這些資源能夠被快速提供、只需要很少的管理工作,或與服務(wù)供應(yīng)商進(jìn)行很少的交互[8]。

云計算的定義中,強(qiáng)調(diào)了云計算是根據(jù)用戶的需求提供計算服務(wù),能夠聚合網(wǎng)絡(luò)帶寬、數(shù)據(jù)儲存、應(yīng)用服務(wù)等資源,對外提供整合后的虛擬化資源池,并且該資源池能夠根據(jù)應(yīng)用場景的需求進(jìn)行配置,即提供資源的彈性擴(kuò)展能力。同時采用統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)訪問方式,提供標(biāo)準(zhǔn)的、與平臺無關(guān)的服務(wù)訪問接口,屏蔽了“云”內(nèi)部結(jié)構(gòu)的差異。

1.2 霧計算介紹

霧計算是云計算的延伸概念,能夠?qū)⒃品?wù)擴(kuò)展至網(wǎng)絡(luò)邊緣。霧計算是地理上分布式計算架構(gòu),由大量泛在的、相互連接的、異構(gòu)的設(shè)備共同組成資源池。霧計算與云計算可以相互協(xié)作,但不依賴云計算,為用戶群提供彈性的計算、存儲、通信與服務(wù)等資源[9-10]。

霧計算的特點[11]包括:1)霧計算與網(wǎng)絡(luò)邊緣的用戶組距離較近,從而在網(wǎng)絡(luò)邊緣提供對時延敏感的服務(wù);2)霧計算提供區(qū)域感知能力,在地理上分布的各個霧節(jié)點(網(wǎng)絡(luò)邊緣的服務(wù)器)能夠推斷出自身的位置,并跟蹤用戶組的運(yùn)動狀態(tài),從而提供更加切合當(dāng)前環(huán)境的計算服務(wù);3)在大數(shù)據(jù)的時代,霧計算可以支持邊緣分析與流數(shù)據(jù)挖掘,在數(shù)據(jù)收集的早期階段對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,從而降低數(shù)據(jù)延遲與節(jié)省帶寬消耗。

1.3 云計算與霧計算的關(guān)系

霧計算與云計算是相輔相成的關(guān)系,霧計算是云計算在網(wǎng)絡(luò)邊緣的延伸,更加貼近各類移動終端,霧計算與云計算的關(guān)系如圖1 所示。

圖1 霧計算與云計算的關(guān)系圖

通過云計算,聚合各類服務(wù)器群的計算能力、存儲能力以及相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)資源,并將各類資源虛擬化后形成資源池,對各類服務(wù)的運(yùn)行提供基礎(chǔ)支撐。霧計算通過整合不同霧節(jié)點的資源,形成局部的資源池,并對所屬的各類用戶群提供服務(wù)支撐。云計算可以為霧計算提供更多的計算能力、存儲能力以及更多的服務(wù)類型。對于用戶而言,無需知道服務(wù)所處的實際位置,只需要采用統(tǒng)一的訪問接口,即可向“霧”/“云”請求服務(wù)。

2 霧計算平臺上的野區(qū)路徑規(guī)劃應(yīng)用場景分析

2.1 野區(qū)路徑規(guī)劃功能介紹

野區(qū)路徑服務(wù)能夠結(jié)合具體的道路信息、河流信息、湖泊信息、居民區(qū)信息等,自動識別出可通行的野地范圍,并在路徑規(guī)劃過程中,無縫銜接道路,在有道路的情況下,優(yōu)先選擇道路,在道路繞遠(yuǎn)或無道路情況下,生成合適的野地路徑規(guī)劃方案。

野區(qū)路徑規(guī)劃分為預(yù)處理模塊與路徑規(guī)劃模塊兩部分,預(yù)處理模塊是將矢量類型的地圖信息柵格化,提取每個柵格中的地理信息并保持至相應(yīng)的矩陣中,并分析柵格本身的屬性,包括是否可通行、是否代表河流等信息以及柵格與柵格之間的關(guān)系,包括下一個柵格是否某障礙區(qū)域的邊界等。執(zhí)行預(yù)處理模塊的耗時長、內(nèi)存占用大、計算結(jié)果占用磁盤空間多。路徑規(guī)劃模塊是在預(yù)處理模塊的基礎(chǔ)上,根據(jù)預(yù)處理生成的結(jié)果,采用合適的尋路方法,如A*算法、蟻群算法等方式,選擇合適的路線。

2.2 野區(qū)路徑規(guī)劃應(yīng)用場景分析

根據(jù)上節(jié)介紹的野區(qū)路徑規(guī)劃模塊描述,野區(qū)路徑規(guī)劃在“霧”計算平臺上的應(yīng)用場景如圖2所示。

圖2 野區(qū)路徑規(guī)劃應(yīng)用場景

根據(jù)云平臺提供的計算以及存儲能力,針對大范圍、多類型車輛進(jìn)行預(yù)處理操作,提取出基礎(chǔ)的地理信息,包括道路、河流、湖泊、草地等信息,并根據(jù)不同型號車輛的通行能力,包括野地通行速度、涉水深等,結(jié)合矢量地圖與車輛通行參數(shù),生成柵格數(shù)據(jù),柵格數(shù)據(jù)中每個柵格點保存了該點及其周圍區(qū)域的地理信息,如該柵格區(qū)域內(nèi)是否為道路、河流或者湖泊,以及該類型車輛是否可以通過該柵格等。將不同區(qū)域、不同車輛的柵格信息持久化保存在云端存儲器中,當(dāng)某霧平臺需要對外提供野區(qū)路徑規(guī)劃能力時,從云端將指定區(qū)域的柵格數(shù)據(jù)信息下載到特定的霧平臺中,霧平臺采集各個車輛、平板電腦等設(shè)備的實時狀態(tài)信息,結(jié)合具體的用戶需求與“云”端預(yù)處理結(jié)果,進(jìn)行實時的路徑推送功能。霧平臺可將搜集的地理變化信息,整理后反饋至“云端”,優(yōu)化生成的柵格數(shù)據(jù)。

2.3 基于霧計算平臺的路徑規(guī)劃服務(wù)優(yōu)點分析

基于霧計算平臺的路徑規(guī)劃服務(wù)能夠為用戶提供實時、準(zhǔn)確的路徑建議,主要優(yōu)點如下:

1)基于霧計算平臺的路徑規(guī)劃服務(wù)能夠根據(jù)當(dāng)前道路與野區(qū)的狀況提供低時延的服務(wù);

2)能夠提供靈敏的斷線重連服務(wù),當(dāng)車輛由于環(huán)境變化出現(xiàn)通信中斷并重新連接后,能夠繼續(xù)提供相關(guān)服務(wù);

3)能夠有效降低終端的計算壓力,能夠提供多種類型的訪問方式,為異構(gòu)的終端提供統(tǒng)一的路徑規(guī)劃服務(wù);

4)能夠有效降低云計算平臺的訪問量,針對某特定位置,推送地區(qū)相關(guān)性服務(wù),包括油料補(bǔ)給點、臨時休整區(qū)域等;

5)能夠搜集特定地區(qū)的天氣、水位等信息,實時修改路徑方案;

6)能夠?qū)⒙窂揭?guī)劃的衍生及相關(guān)的信息,如預(yù)計到達(dá)時間、前方雷雨等信息,實時推送至用戶;

7)能夠采集匯總路況、野地、水紋、居民區(qū)的變化信息,整理并融合后將變化內(nèi)容上傳至云計算平臺,優(yōu)化地形預(yù)處理結(jié)果。

3 野區(qū)路徑規(guī)劃算法

3.1 單類型車輛野區(qū)路徑規(guī)劃介紹

利用“云”環(huán)境下的計算能力,針對不同類型的車輛,分別對需要進(jìn)行路徑規(guī)劃的區(qū)域進(jìn)行地圖預(yù)處理操作。

單類型車輛路網(wǎng)-野區(qū)路徑規(guī)劃問題主要包括兩個部分:1)地圖預(yù)處理;2)針對單一車輛類型的路徑尋優(yōu)。本文假設(shè)已獲取初始地理環(huán)境信息,包括道路橋梁信息、建筑群信息、水域信息、高程信息等。對于突發(fā)的地圖信息,包括橋梁斷裂、新建臨時橋梁等,在霧計算平臺上采用動態(tài)地圖調(diào)整的方式進(jìn)行路徑調(diào)整。

3.2 地圖預(yù)處理

通過預(yù)先獲取的地理信息,對指定地域的地圖進(jìn)行柵格化。單個柵格中包含的信息為:道路信息與可通行/不可通行信息,道路信息的優(yōu)先級最高,當(dāng)該柵格同時有道路和不可通行區(qū)域,如代表橋梁穿過湖泊的柵格,認(rèn)為該柵格代表道路。不可通行信息包括建筑物或建筑物群信息、湖泊信息、河流信息、高程障礙信息等,同一標(biāo)示為不可通行區(qū)域。地圖預(yù)處理流程,如圖3 所示。

圖3 地圖預(yù)處理流程圖

3.3 地圖動態(tài)調(diào)整

隨著道路與野區(qū)的環(huán)境發(fā)生變化,初始化的柵格信息無法滿足后續(xù)路徑尋優(yōu)的需求,此時需要設(shè)立動態(tài)地圖調(diào)整圖層,根據(jù)該圖層中的信息進(jìn)行柵格矩陣的二次調(diào)整。動態(tài)地圖調(diào)整圖層中包括:1)臨時可通行區(qū)域;2)動態(tài)障礙區(qū)域。

臨時可通行區(qū)域:當(dāng)開拓出新路、新建臨時橋梁等情況下,在動態(tài)圖層中設(shè)置臨時可通行圖元,將對應(yīng)區(qū)域的柵格設(shè)置為可通行區(qū)域。臨時可通行區(qū)域信息優(yōu)先級高于湖泊、河流等初始障礙信息。

動態(tài)障礙區(qū)域:臨時設(shè)置禁入?yún)^(qū)域、道路堵塞等情況下,在動態(tài)圖層中設(shè)置動態(tài)障礙區(qū)域,將對應(yīng)區(qū)域的柵格設(shè)置為障礙區(qū)域,動態(tài)障礙區(qū)域的優(yōu)先級高于原始道路信息。

3.4 野區(qū)路網(wǎng)路徑尋優(yōu)

將地圖映射為柵格矩陣的基礎(chǔ)上,采用A*算法作路徑尋優(yōu)方法。A*算法是一種啟發(fā)式路徑搜索算法,具有較高的搜索效率。A*算法的核心為啟發(fā)函數(shù),如式(1)所示。

其中,f(n)為第n 個柵格點的啟發(fā)函數(shù)值,g(n)為從起始柵格點到當(dāng)前柵格點的累計消耗,h(n)為從當(dāng)前柵格點到終止柵格點的預(yù)計消耗。

野區(qū)路網(wǎng)環(huán)境下需要提供不同的規(guī)劃模式,包括:1)路徑最短模式;2)道路優(yōu)先。路徑最短模式情況下,采用傳統(tǒng)的A*算法的啟發(fā)函數(shù);時間最短模式下,采用優(yōu)先道路的原則。本節(jié)在結(jié)合地圖預(yù)處理的基礎(chǔ)上,根據(jù)柵格中保存的道路相關(guān)屬性,創(chuàng)新性地提出含有道路損耗的啟發(fā)函數(shù),在靠近道路的情況下,優(yōu)先使用道路機(jī)動,當(dāng)?shù)缆防@遠(yuǎn)時,采取抄近路的方式,進(jìn)入野地機(jī)動,野區(qū)路網(wǎng)的啟發(fā)函數(shù)如式(2)所示。

其中,gi,j為從起始柵格到第i 行、第j 列柵格的累計損耗,hi,j為從第i 行、第j 列柵格到終點柵格的預(yù)計損耗,μLast表示上一柵格點至該柵格點的道路損耗,計算公式如式(3)所示。

其中,r 為接近道路率,r 越大,道路損耗的變化率越快,K 為道路因子的上限值,K 越大遠(yuǎn)離道路的消耗越高。θcurr為當(dāng)前柵格點的道路距離,θLast為上一柵格點的道路距離,θgap為相鄰兩個柵格間最大的道路距離差,在初始化矩陣的過程中,通過式(4)計算得到。

其中,Lot(1,1)表示第1 行、第1 列的經(jīng)度值,Lot(3,3)為第3 行、第3 列的經(jīng)度值,Lat(1,1)表示第1 行、第1 列的緯度值,Lat(3,3)表示第3 行、第3列的緯度值,Lj表示該地區(qū)單位經(jīng)度的實際距離(m),Lw表示該地區(qū)單位緯度的實際距離(m)。

A*算法收斂的充要條件是:對于任意節(jié)點n,都有h(n)≤h'(n),h'(n)是n 到目標(biāo)的實際最短距離。此時也稱h(n)是可采納的。本文中采用Moore型柵格,路徑尋優(yōu)時,只能向上、下、左、右、左斜上、左斜下、右斜上、右斜下這8 個方向移動,所以,第i行、第j 列的預(yù)計消耗函數(shù)h(i,j)如式(5)所示。

其中,Endi、Endj 是終點的柵格坐標(biāo)信息,i,j 是當(dāng)前路徑點的柵格坐標(biāo)。根據(jù)野區(qū)路網(wǎng)啟發(fā)函數(shù),結(jié)合A*算法的常見步驟,實現(xiàn)野區(qū)路網(wǎng)的路徑規(guī)劃功能。

4 基于霧計算平臺的路徑規(guī)劃結(jié)果

本次仿真中,首先試驗了路網(wǎng)-野區(qū)的路徑規(guī)劃結(jié)果,預(yù)處理區(qū)域分別涵蓋了居民區(qū)、河流、道路、橋梁、溝渠等常見矢量地理信息,預(yù)處理結(jié)果如圖4 所示。

圖4 路網(wǎng)-野區(qū)預(yù)處理結(jié)果

其中,圖4(a)表示原始地圖情況,圖4(b)表示預(yù)處理后的結(jié)果,其中標(biāo)號①標(biāo)簽表示識別該區(qū)域為居民區(qū)障礙;②號標(biāo)簽表示識別該區(qū)域為面狀湖泊障礙;③號標(biāo)簽表示識別出河流障礙;④號標(biāo)簽表示識別該區(qū)域為道路。其余未標(biāo)示為可通行野地區(qū)域。

圖4(c)與(d)分別表示當(dāng)預(yù)處理的車輛爬坡度為30°與45°時,識別出該區(qū)域的坡度障礙,紅色區(qū)域表示高程障礙區(qū)域。爬坡度為45°相比于車輛爬坡度為30°的情況,高程障礙明顯減少,只有零星區(qū)域為高程障礙。

在完成地圖柵格化的基礎(chǔ)上,考慮了時間最短模式與路徑最短模式,在時間最短模式中,設(shè)置優(yōu)先接近道路,假設(shè)車輛在道路上的行駛速度是野地上行駛速度的一倍,兩種路徑尋優(yōu)結(jié)果如圖5所示。

圖5 靜態(tài)雙模式路徑尋優(yōu)結(jié)果

圖5 中,標(biāo)號①表示時間最短模式,標(biāo)號②表示路徑最短模式,在時間最短模式中,從起始點出發(fā)后,優(yōu)先考慮在道路上行駛,當(dāng)靠近終點時,脫離道路進(jìn)入野地行駛,在路徑最短模式中,以快速接近終點為最優(yōu)目標(biāo),在靠近重點的過程中,通過道路跨越水系障礙物。

通過模擬器向霧計算平臺發(fā)送橋梁被毀以及新建臨時橋梁的模擬數(shù)據(jù),并執(zhí)行動態(tài)路徑調(diào)整功能,仿真結(jié)果如圖6 所示。

圖6 地圖動態(tài)調(diào)整路徑規(guī)劃仿真

圖6 中①號標(biāo)簽指向地圖為動態(tài)調(diào)整之前規(guī)劃的路徑;②號標(biāo)簽指向地圖動態(tài)調(diào)整之后規(guī)劃的路徑;③號標(biāo)簽指向障礙信息,該障礙區(qū)域覆蓋在原圖層中跨越河流的橋梁上;④號標(biāo)簽指向臨時可通行區(qū)域,表示在該區(qū)域建立一座新的橋梁,提供跨越水系的通行能力。仿真的順序為:1)先設(shè)定起始點與終止點并進(jìn)行路徑規(guī)劃,生成①號標(biāo)簽指向的路徑;2)模擬器向霧計算平臺發(fā)送橋梁被毀信息,如③號標(biāo)簽所示,此時進(jìn)行路徑規(guī)劃,顯示為“未找到合適路徑”;3)模擬器向霧計算平臺發(fā)送新建橋梁信息,如④號標(biāo)簽所示;4)重新進(jìn)行路徑規(guī)劃,生成動態(tài)調(diào)整后的路徑,如②號標(biāo)簽所示。

選取高層區(qū)域,設(shè)定車輛的爬坡度為30°,并進(jìn)行預(yù)處理,通過模擬器向霧計算平臺發(fā)送高程變化數(shù)據(jù),并執(zhí)行動態(tài)路徑調(diào)整功能,仿真結(jié)果如圖7所示。

圖7 高程變化動態(tài)仿真

圖7 中,(a)圖表示針對爬坡度為30°的車輛,進(jìn)行預(yù)處理后,霧計算平臺的路徑規(guī)劃服務(wù)識別出的不可通信區(qū)域,如①號標(biāo)簽指向的紅色區(qū)域;(b)圖表示高程變化后的動態(tài)路徑規(guī)劃效果,③號標(biāo)簽指向高程平滑區(qū)域,如通過炸裂山體等方式將坡度過高的地方移除后,重新進(jìn)行路徑規(guī)劃,規(guī)劃結(jié)果如④號標(biāo)簽所示,霧計算平臺的路徑規(guī)劃服務(wù)識別出新的可通信區(qū)域,并采用新開辟出的通路作為規(guī)劃結(jié)果。

5 結(jié)論

本文提出了基于霧計算環(huán)境下的道路- 野區(qū)路網(wǎng)的路徑規(guī)劃的方法,分別闡述了路徑規(guī)劃服務(wù)在霧計算平臺下的應(yīng)用模式。并從地圖預(yù)處理、地圖動態(tài)調(diào)整、路徑尋優(yōu)這3 個方面,闡述了單類型車輛的路徑規(guī)劃方法。今后的研究過程中,在路徑規(guī)劃時要考慮更多的約束信息,如某通道的流量約束,并將單類型車輛的路徑規(guī)劃擴(kuò)展至包含不同類型車輛隊伍的聯(lián)合路徑規(guī)劃。

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