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申请/专利权人：华侨大学

摘要：本发明公开了一种基于离散速度连续时间的多智能体轨道交通路径规划方法，涉及路径规划技术领域，包括以下步骤：地图建模和智能体建模，生成地图模型智能体模型，表示为状态st：（Tr，t，v，speed），其中，Tr为列车唯一标识符，t、v和speed分别表示列车Tr在时间t时位于位置v且速度为speed，其中，位置v通过地图中的节点或边来表示；采用基于冲突的连续搜索算法实现多智能体轨道交通路径规划，所述多智能体轨道交通路径规划表示为所有智能体在地图上的状态变化。本发明在提高铁路运输效率的同时，增强了列车运行的安全性，为实际应用场景中的复杂情况提供了更为有效的解决方案。

主权项：1.一种基于离散速度连续时间的多智能体轨道交通路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：地图建模，将实际轨道交通网络建模为地图模型，采用节点表示道岔口和站点，每个节点都有唯一标识符；连接两个节点的边表示实际轨道，每条边都有唯一标识符；智能体建模，采用四元组将列车建模为智能体模型，表示为状态st：Tr，t，v，speed，其中，Tr为列车唯一标识符，t、v和speed分别表示列车Tr在时间t时位于位置v且速度为speed；位置v通过地图中的节点或边来表示；采用基于冲突的连续搜索算法实现多智能体轨道交通路径规划，包括根据智能体之间的冲突生成对应的约束，根据约束、智能体的不同速度以及不同智能体之间的安全距离规划路径，所述多智能体轨道交通路径规划表示为所有智能体在地图上的状态变化；所述采用基于冲突的连续搜索算法实现多智能体轨道交通路径规划，包括以下步骤：S1，接收地图模型和智能体模型；S2，初始化CT树的根节点并加入OPEN列表；S3，为每个智能体分别单独规划单列车路径并将规划方案存入CT树的根节点；S4，判断OPEN列表是否为空，是则进入S5，否则进入S6；S5，返回当前节点的路径规划作为多智能体轨道交通路径规划方案，结束路径规划；S6，提取成本最小的CT节点，检查其中是否存在冲突，若无冲突则进入S5，否则进入S7；S7，选择一个冲突进行约束，创建一个带有相应约束的CT子节点并加入OPEN列表，返回S4；所述选择一个冲突进行约束，包括对于发生冲突的两个列车，选择其中一个列车生成约束，将生成约束的列车表示为tr1，另一个列车表示为tr2；生成约束的过程包括以下步骤：S71，计算时间差delta＝t2-t1，t2表示列车tr2运动结束时间，t1表示列车tr1运动开始时间；S72，判断delta是否小于预设精度值，是则停止循环，否则进入S73；S73，判断两列车运动存在冲突，是则进入S74，否则进入S75；S74，列车tr1的运动开始时间延后delta；S75，列车tr1的运动开始时间提前delta；S76，令delta＝delta2；S77，判断此时列车tr1的运动开始时间是否晚于列车tr2的运动结束时间，是则进入S78，否则返回S72；S78，根据此时列车tr1的运动开始时间生成约束。

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