基于交通路网权重学习的城市机动车多样化轨迹生成

作     者：王浩权 郑皎凌 乔少杰 帅俨殊 刘双侨 曾宇 Wang Haoquan;Zheng Jiaoling;Qiao Shaojie;Shuai Yanshu;Liu Shuangqiao;Zeng Yu

作者机构：成都信息工程大学软件工程学院成都610225 四川易方智慧科技有限公司成都610000 

基　　金：四川省自然科学基金面上项目(2025ZNSFSC0488) 香港中文大学(深圳)开放课题广东省大数据计算基础理论与方法重点实验室开放课题(B10120210117-OF02) 云南省智能系统与计算重点实验室开放课题(ISC22Y02) 四川省科技计划重点研发项目(2023YFG0027) 

出 版 物：《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)

年 卷 期：2025年第42卷第3期

页      码：870-879页

摘      要：基于GPS数据的轨迹生成方法因隐私保护与成本高的问题而难以应用,提出一种基于卡口数据生成车辆轨迹的方法。但其面临以下挑战:首先由于卡口覆盖率低导致拍摄的轨迹不连续,无法兼容现有模型,且未有工作研究如何有效填补缺失轨迹;其次现有模型忽略路网约束,生成轨迹无法进行仿真;最后现有模型无法生成多样化轨迹,导致可用性较差。为解决以上挑战,首先设计了TrajGAT-A模型,通过图神经网络构建包含实际交通信息的路网拓扑图,使用聚类算法构造出功能区网络并利用图注意力网络挖掘路网特征,生成路网权重图后执行A算法重构出连续轨迹。接着设计β-TrajVAE模型,通过聚类算法将路网划分为簇内外路段并执行分区采样,在损失函数中加入超参数以控制精度与散度之间的平衡,生成多个制导图后执行A搜索生成多样化轨迹。基于重庆数据进行实验验证,结果显示重构轨迹在precision、recall、F 1指标上均优于现有模型,生成轨迹在cross-entropy上优于现有生成模型,并通过仿真实验证实该方法可生成符合真实交通状况的轨迹。

主 题 词：轨迹生成 A算法 路径规划 VAE 

学科分类：08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19734/j.issn.1001-3695.2024.08.0311

馆 藏 号：203156347...