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摘要
本文通过分析室内实时路径规划中,以人的行走状态与习惯导致相邻两次路径规划结果在短时间内具有的相关性,分析了现有最短路径缓存查询方法在该情景下应用的缺陷,建立了路径相关性缓存代价模型,并提出了一种面向室内路网中实时路径规划的最短路径缓存构建的LPR算法,通过动态更新缓存结构,提高该情景下的最短路径缓存查询效率。实验证明,本文提出的方法较现有方法具有更高的命中率和时间节约效率。
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本文通过分析室内实时路径规划中,以人的行走状态与习惯导致相邻两次路径规划结果在短时间内具有的相关性,分析了现有最短路径缓存查询方法在该情景下应用的缺陷,建立了路径相关性缓存代价模型,并提出了一种面向室内路网中实时路径规划的最短路径缓存构建的LPR算法,通过动态更新缓存结构,提高该情景下的最短路径缓存查询效率。实验证明,本文提出的方法较现有方法具有更高的命中率和时间节约效率。
