技术特征：
1.一种多车智能组队方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：初始化道路、地图、车辆；步骤二：对车辆进行路线的全局规划设计及实现，在全局规划中应用maxq算法，从而求得最优路径；步骤三：对车辆进行编队控制的设计及实现，使得具有重复路径，并具有适合编队的车辆进行编队；步骤四：利用本方法进行算法的实现及模拟，对所设计的算法进行图形化的演示及分析。2.根据权利要求1所述的多车智能组队方法，其特征在于，步骤一中的初始化道路由函数road* initializationroad()完成，返回road型数组指针；初始化map函数设定为map * initializationmap()，函数以图的邻接表结构生成了实验的地图模型；车辆初始化由函数car* initializationcar(road* pr,map *pm,carlist *pc)完成，返回函数中动态生成的car类型指针。3.根据权利要求1所述的多车智能组队方法，其特征在于，步骤二中的行车路线的全局规划中，全局优化搜索通过maxq算法查找最优路线，maxq函数原型为int getq(road* pr,map *pm,int start,int end,int path[],const int pathmax,int cur=0)函数输入变量中的start表示车辆将要到达的下一端点，end为车的终点，函数根据指针pm所指向的地图的逻辑关系，进行最优路线的推导，执行一次getq函数，仅将最优路线中继start之后的第一个结点保存在数组path[1]中,数组path[1]以后保存的点没有意义，在接下来的getpath函数中，通过循环将path[1]赋值给start并调用getqq函数，直到start与end值相同，从而求导出整条最优路径。4.根据权利要求1所述的多车智能组队方法，其特征在于，步骤三中的车辆编队控制中，编队函数如下：取得重复路径函数getnumoverlapping：函数原型为int getnumoverlapping(car* pc1,car* pc2)，函数计算车pc1,pc2从roadpoint2起的，直到终点endpoint的重叠结点数，函数返回重叠节点数；ifsameroad：函数原型为bool ifsameroad(car *pc1,car* pc2)，判断两车是否同路且同向；计算距离 getdistance：计算两车距离，单位为两相邻像素点的距离；getmergercar：函数原型int getmergercar(carlist* pcl,int carnum)，函数取得最合适的组队的车的编号，最合适的车理解为：与pc1同路且同向，在pc1前方，足够近且最近，将来从raodpoint2起有重复路径；合并车辆 mergercar：函数原型void mergercar(carlist* pcl,int ncar1,int ncar2)函数功能为将车队ncar1并入车队ncar2的尾；组队makegroup：函数原型void makegroup(carlist* pcl)，主函数中循环调用，查找可组队的车辆；离队leavegroup：函数原型void leavegroup(carlist* pcl)，主函数中循环调用，查找可离队的车辆并使其离队；
坐标更新函数updatexy：函数原型void updatexy(road* pr,map *pm,car *pc)，在主函数中循环调用，更新所有车的位置信息。5.根据权利要求1所述的多车智能组队方法，其特征在于，步骤四中的图形化演示，通过建立窗口并循环画出地图和车，首先初始化窗口，各项信息进行标准化定义；然后同过对地图的邻接表进遍历化地图，通过车的坐标信息进行画点，实现循环画地图和车。
技术总结
本发明公开了一种多车智能组队方法，包括如下步骤：步骤一：初始化道路、地图、车辆；步骤二：对车辆进行路线的全局规划设计及实现，在全局规划中应用MAXQ算法，从而求得最优路径；步骤三：对车辆进行编队控制的设计及实现，使得具有重复路径，并具有适合编队的车辆进行编队；步骤四：利用本方法进行了算法的实现及模拟，对所设计的算法进行图形化的演示及分析。本发明算法实验系统包括如下模块：地图模块、车辆模块、智能多车组队算法模块和画图模块。本发明对智能多车组队算法进行设计，模拟城市交通，通过对通行的小车运用智能多车组队算法，使其在期望的算法下行进、组队，从而通过模拟的车辆运行的情况来了解算法设计的效果。拟的车辆运行的情况来了解算法设计的效果。
技术研发人员：鲁晓帆 张晋东
受保护的技术使用者：吉林建筑科技学院
技术研发日：2021.06.18
技术公布日：2021/9/9