DLCSS：动态最长公共子序列
机器人学
2023-01-04 v2
摘要
自动驾驶是迈向更光明、更可持续未来的关键技术。为实现这样的未来，有必要在共享出行模型中利用自动驾驶车辆。然而，若通过重新路径规划来评估两个或多个出行请求是否具有共享乘车潜力，是一项计算密集的任务。本工作中，我们提出动态最长公共子序列（DLCSS）算法，用于快速且低成本地比较两条路线是否兼容，动态且仅纳入适合共享行程的路线部分。基于此，还可估算满足本地出行需求所需的自动驾驶车辆数量。这可帮助出行服务商估算所需车队规模、帮助政策制定者更好地理解出行模式，并帮助城市规划必要基础设施的体量。
引用
@article{arxiv.2207.06061,
title = {DLCSS: Dynamic Longest Common Subsequences},
author = {Daniel Bogdoll and Jonas Rauch and J. Marius Zöllner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.06061},
year = {2023}
}
备注
Accepted for publication at ICECCME 2022