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摘要
现有基于交通流预测的路径规划方法大多使用历史或实时交通流数据，预测时效性有待提升.针对上述问题，提出基于出行计划数据的路径规划方法（RPTP）.该方法能主动捕捉出行者的未来交通需求，为车辆提供更合理的出行路线.基于出行计划的思想，设计基于出行计划数据的路径规划整体框架；构建基于出行计划路线数据的未来时段路网密度估计算法；采用空间堆叠的方式融合未来多时段路网密度，以此为依据改进D*Lite算法的启发函数.采用SUMO平台仿真验证，与静态路径规划方法（SPP）和滚动路径规划方法（RPP）进行对比分析.结果显示，在相同环境下RPTP方法能提高车辆的通行效率，缓解路网拥堵，有效验证了RPTP方法的优越性.
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