半自动驾驶时代的车辆路径问题
最优化与控制
2025-02-07 v1 离散数学
摘要
我们正处于城市交通的半自动驾驶时代，各种形式的车辆自主性正在逐步引入。由于包括升级基础设施的预算限制和全面部署全自动驾驶汽车（AV）的技术障碍在内的多种挑战，一些人预计这一部分自主阶段将持续数十年。在本研究中，我们引入了半自动驾驶环境下的车辆路径问题（VRP-SA），其中道路网络并非完全支持 AV，即部分路段要么不适合 AV 行驶，要么需要实时额外资源（例如，远程控制）才能让 AV 通过。此外，此类资源通常是稀缺的，并受到预算约束。我们建立了一个精确的混合整数线性规划（MILP）模型，以最小化该环境下的总服务路径成本。我们提出了一种基于一系列可行性恢复子问题（FRP）的两阶段算法来高效求解 VRP-SA。通过在基准实例上添加分层网格道路网络，我们为 VRP-SA 定制了一组新实例，并在其上实现和测试了我们的算法。结果表明，如果车队积极利用环境中的 AV 支持道路，车辆路径成本最多可降低 37.5%。进一步分析揭示，预算越多、运营时间越长，成本降低幅度越大。
引用
@article{arxiv.2502.03655,
title = {Vehicle Routing Problems in the Age of Semi-Autonomous Driving},
author = {Hins Hu and Samitha Samaranayake},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.03655},
year = {2025}
}