路径规划算法
摘要：针对现有的路径规划算法在应对突发事件人员车辆疏散过程中没有考虑实时交通拥堵路况反馈因素，降低了疏散路径方案的有效性问题，提出了一种引入实时路况的动态疏散路径规划算法。首先将动态路网中的实时路况信息建模和量化，构建实时动态的旅行时间矩阵，然后利用交通预测模型改进的动态蚁群算法求解全局疏散时间最小化、道路网利用率最大化的最优路径。采用改进的动态蚁群算法构建的动态路径规划方法，能在交通拥堵区和动态路网阻抗变化后快速更新路线，较好地平衡了疏散过程中的全局疏散时间与局部拥堵间的矛盾。实验结果表明，当交通拥堵级别增加时，相比现有的路径规划算法，本文的方法分别减少18%的平均疏散时间和11%的总旅行时间，增加26%的路网利用率。
引用格式：王润泽，王亮，刘涛，等．考虑实时路况反馈的动态路径规划算法研究［Ｊ］．测绘科学，２０２０，４５(７)：１６３-１６９．
应急疏散一般由人员疏散和救援物资配置组成，而人员疏散是营救工作中最重要的一项任务。应急疏散规划是抢险救援工作中的重要组成部分[1]。好的疏散方案不仅可以减少疏散时间，而且可以避免疏散中不必要的拥挤和二次伤害。为此，疏散路径规划的优化设计拥有重要的现实意义[2]。
相关文献[3]根据灾害
三篇强化学习用于多智能体路径规划的论文
Multi-RobotPathPlanningMethodUsingReinforcementLearning期刊：appliedscienceMDPI总结：使用VGG进行特征提取，再使用DQN进行决策。论文质量较低，缺乏很多重要内容，如：环境搭建、数据集介绍、action和state的相关描述，还有很多typo；而且论文中并未体现出多机器人的思想。
论文模型图非常简单，画了跟没画似的。。。和常见的强化学习交互图一样。用到了CNN来处理像素信息（应该后续会作为state），但文中并未说明图像信息来源：reward设置：离目标近，reward+0.2；碰撞，reward-20；到达目标点，reward+100；算法流程：并未说清楚s,a是怎么来的；猜测action是停在原地以及上下左右移动五种情形强化学习算法：DQN模拟环境：webuiltasimulatorusingC++andPythoninaLinuxenvironment；障碍物的数量和位置是随机的；最终目标始终是右上角
Multi-agentnavigationbasedondeepreinforcementlearningandtraditionalpathfindingalgorithmarxiv2020
总结：将传统的Astar算法选择路径作为强化学习算法中的action（相当于用A*进行保底）action：state：作者在unity3D上的简要环境，一个机器人带有45方向个传感器，45个方向感知的东西，传感器的感知范围为d长度。reward：rnavigation+rscenario+rpenaltyr_{navigation}+r_{scenario}+r_{penalty}rnavigation+rscenario+rpenalty
rnavigationr_{navigation}rnavigation：如果action是a0a_0a0，即采用传统方法，则为正奖励，否则为0rscenarior_{scenario}rscenario：若发生碰撞，则为负奖励；若到达终点，则为正奖励rpenaltyr_{penalty}rpenalty：每走一步，都有一个负奖励RL算法：PPO
模拟环境：Unity3D+Tensorflow
PRIMAL:PathfindingviaReinforcementandImitationMulti-AgentLearning（经典）发表于2019RoboticsandAutomationLetters
总结：结合了强化学习和模仿学习，能用于多个智能体（1024）；分布式算法设计了expertcentralizedMAPFplanner，各个agent的决策都是有益于全体的；agent不需要显式通信，但可以在路径规划中表现出隐式协同。单agent的决策靠的是RL+模仿集中专家（有点类似于：集中式训练，分布式执行）
stateobservationspace是有限的，不知道全局地图；每个agent视野范围不一定有goal，但是知道goal方向。state：由四个channel组成（二值矩阵），障碍物、其他agent位置、agent的目标、其他可见的agent目标
action：action：上下左右或者不动存在无效action，规定只在有效action中采取行动（比给无效action一个负反馈，效果更好）。鼓励探索，禁止agent返回上一个位置，可以静止不动
reward：reward：发生碰撞就扣分，达到目的地就加分静止不动，惩罚更多
Netword：使用A3C来训练，policynetwork由CNN,LSTM,pooling组成：输入是四个channel和goalposition输出有三部分，policy和value相当于actor和critic（他们共享了参数），还多了一个blocking，代表是否阻碍了别的agent。使用A*算法估计路程，如果说去掉所有的agent后的路程变少了十步，那就视为blocking
Learning分布式策略，但是得互相合作。常用的协同策略：①sharedcritics，当FOV并非有限的时候是有用的②jointrewards本文的策略：
blockingpenalty：如果agent在goal待着不动，阻碍了别的agent到达，扣分。虽然别的agent可能有另外的路线，但当前路径可能是最短的combiningRLandIL：RL允许探索，IL能快速找到高质量区域；在线生成专家演示？（利用ODrM*optimalmultirobotpathplanninginlowdimensionalsearchspaces生成高质量路径）environmentsampling知乎解析模拟环境：YouTube视频，github代码（python搭的环境）
总结对比：paperstateactionreward补充Multi-RobotPathPlanningMethodUsingReinforcementLearningCNN分析环境的结果未说明，猜测是上下左右和停在原地离目标越近越好，碰撞会赋负值质量低Multi-agentnavigationbasedondeepreinforcementlearningandtraditionalpathfindingalgorithm45个方向的传感器结果，障碍物or合作智能体六种action，A*,stay,backward,forward,left,rightrnavigation+rscenario+rpenaltyr_{navigation}+r_{scenario}+r_{penalty}rnavigation+rscenario+rpenaltyA*作为保底PRIMAL:PathfindingviaReinforcementandImitationMulti-AgentLearning不同视野的四通道（障碍位置、当前agent位置、邻居位置、agent目标）东南西北移动、不移动靠近目标就加分，发生碰撞减分推出了PRIMAL2共享单车的核心技术原理
共享单车已经成为了中国新四大发明之一，被输往了世界上很多城市。
共享单车已经成为了中国新四大发明之一，被输往了世界上很多城市。在我看来，虽然共享单车的实现并不复杂，其实质是一个典型的“物联网+互联网”应用。应用的一边是车（物）、另一边是用户（人），通过云端的控制来向用户提供单车租赁服务。
一.共享单车的“云端应用”
1.云计算基础平台
共享单车的云端应用，是一个建立在云计算之上的大规模双向实时应用。云计算一方面能够保证共享单车应用的快速部署和高扩展性，另一方面能够应付大规模高并发场景，满足百万级数量的连接需要。（例如摩拜的云服务是建立在微软的Azure公有云服务平台之上）
2.数据资产
云端应用需要采集、存储并管理两类关键数据：
a.单车数据（物联网特性的资产数据：包括单车的通信连接状态、车锁状态、使用记录等），单车数据由智能锁通过通信模块和SIM卡，经过电信运营商的网络以及运营商的物联网平台，上传到共享单车的服务平台；
b.用户数据（互联网特性的用户数据：除了用户基本信息、消费记录、用户账户和征信信息等，还包括用户的行为数据：骑行的路径和位置信息）。正如此文开头所述，共享单车是“物联网+互联网”应用，所以企业资产（单车）和用户数据是共享单车企业的核心资产。
3.平台服务
由于共享单车一方面涉及海量的物联网数据、用户数据的管理，另一方面又要随时跟进用户需求而做功能开发和优化，所以应用之下会先构建平台服务（PaaS）。配备平台服务层，一方面能够使得应用承载百万量级的高并发数据流，另一方面又能做到资源和能力的动态调配、功能的灵活开发。
所以，摩拜不仅使用了微软的基础云服务（Azure），还使用了微软的平台服务（PaaS），包括物“Azure-Iot”平台服务、Dynamics、CRM、客户关系管理服务、以及基于机器学习的预测分析功能等。
二.共享单车的“智能锁”
从摩拜1代的短信解锁和OFO1代的手动机械解锁，到如今的蓝牙解锁、电子围栏、预约等新增的功能应用，智能锁关键、基础的功能已经逐渐确定下来，各家智能锁的差异已经不大了。目前，智能锁基本都是由控制、通信、感知、执行、供电等几大类模块组成。
主要的模块功能如下：
控制芯片(单片机)：智能锁系统的控制中枢，整体负责通信、车锁控制和状态信息收集。
移动通信芯片(Modem)：内置电信运营商的Sim卡，负责与云端应用后台进行通信。
蓝牙通信模块：主要是用于连接用户手机并实现解锁、也与电子围栏的应用实现有关。
GPS通信模块：物理定位功能
车锁的传感器：感知车锁的开、关状态，并将车锁状态信息向控制芯片上报。
车锁的执行器：控制芯片通过执行器对车锁进行开、关操作。
蜂鸣器：用于异常状态的发声告警
电源模块：电池、充电模块（芯片）、充电装置（太阳能电池板；电机和测速传感器等）
共享单车应用，其实就是通过“单车-云端-用户手机”之间的信息传递来完成的，其中最关键的是解闭智能锁的过程。目前，最新的“GPS定位+蓝牙”解锁和还车模式已经比较普遍。
蓝牙模式解锁流程：
1.手机先扫单车上二维码，而后向云端发起解锁请求（请求中会携带扫码单车的ID信息及用户个人账号信息）。云端对用户信息、单车信息进行核查，而后将授权信息发送给手机。（步骤1、2）
2.用户通过手机蓝牙接口将解锁指令和授权信息传递给单车的智能锁，智能锁核验授权信息后解锁，并将解锁成功的信息通知手机。（步骤3、4）
3.手机将解锁成功的信息回复给云端，云端开始给用户计费。（步骤5、6）
4.在用户骑行过程中，单车和手机APP会将各自的GPS定位信息上报云端应用。（步骤7）
蓝牙模式锁车、还车流程：
1.用户锁车后，由智能锁通过蓝牙通知手机：“还车成功”。（步骤1）
2.手机随即通知云端“还车成功”，云端将费用结算信息会送给手机和用户。（步骤2、3）
3.智能锁在用户还车后将位置信息的上报。（步骤4）
采用蓝牙的方式，实现手机对智能锁的解闭，能够减少智能锁的通信量（通信资费）和耗电量。不过采用蓝牙方式，稳定性和兼容性不能够完全保证。所以传统的、比较耗电的解锁方式（手动密码解锁、GSM短信或GPRS流量解锁）往往还是会被保留，作为备选。
短信或流量方式的解锁流程（具备GPS功能）：
1.手机先扫单车上二维码，而后向云端发起解锁请求。（步骤1）
2.云端完成对用户和单车的信息核查，并将解锁指令发送给单车智能锁，智能锁开启后向云端回复“解锁成功”。（备注：部分共享单车在解锁信息上报过程中，智能锁会把下一次解锁的密码或秘钥也一并上报给云端）（步骤2、3）
3.云端通知用户手机，并开始计费。（步骤4）
4.在用户骑行过程中，单车和手机APP会将各自的GPS定位信息上报云端应用。（步骤5）
短信或流量方式的锁车、还车流程：
1.用户锁车后，由智能锁通知云端：“还车成功”。（步骤1）
2.云端随即通知用户手机并进行费用结算。（步骤2）
3.智能锁在用户还车后将位置信息的上报。（步骤3）
三.共享单车迭代的步伐不止
从整体来看，共享单车“端-云-用户”三位一体的应用架构并不复杂，但从行业舆论对共享单车各方面的争论和点评来看，似乎共享单车的应用又要比纯正的互联网应用更复杂一些。其实，复杂就复杂在了对车的管理上。因为单车不再是属于用户的终端设备（例如手机、平板电脑）了，而是摩拜、OFO们的企业资产。
既然单车是最重要资产，就需要花心思去管理（在单车管理上，目前主要是关注：耗电、连接、零件故障、位置、使用频率）。对单车的有效管理和用户体验有极大的正相关关系，单车企业对其资产（车）管理的手段和技术必然会不断迭代和进步。
所以，如今的智能锁都会配备GPS定位的功能，以方便企业获取单车位置和移动路径；智能锁再带上蓝牙解锁的功能，减少运营商网络的通信流量和连接的不确定性，同时还能更省电；
单车企业跟进电信运营商推销的NB-Iot网络接入方案，一方面降低智能锁通信的耗电量，另一方面增加连接可靠性，更利于资产的状态跟踪；研发、测试、试运行各种电子围栏的解决方案，配合市政要求解决单车在公共场所乱停放的问题；此外，还有研发更高效稳定的供电方式、向用户提供故障反馈页面等等。
除了“玩车”外，单车企业还需要结合用户行为的大数据分析，来提升单车的使用频率。例如，工作日早晚发生的用户潮汐效应，即大量用户早上“涌灌”到工业园区，晚上下班“回流”到居民区所形成一种规律的“人口迁移”现象。
单车企业就需要考虑如何调度单车，以迎合用户集中的出行需求，以提高资产（单车）使用率。
未来智能实验室致力于研究互联网与人工智能未来发展趋势，观察评估人工智能发展水平，由互联网进化论作者，计算机博士刘锋与中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心石勇、刘颖教授创建。
未来智能实验室的主要工作包括：建立AI智能系统智商评测体系，开展世界人工智能智商评测；开展互联网（城市）云脑研究计划，构建互联网（城市）云脑技术和企业图谱，为提升企业，行业与城市的智能水平服务。
共享单车APP软件的出现彻底的解决了城市交通压力问题，给用户搭建一个绿色、安全的出行平台，大大的提高了用户的生活质量。有了它，用户可以随时随地骑车，再也无需担心会出现约会迟到、上班迟到的尴尬局面了。那么这一款手机应用端主要是有哪些功能呢?下面英唐众创小编来分析下共享单车APP的功能优势及开发的技术解决方案。
一、共享单车APP开发的功能
1、一键预约：当用户想要出行时，可以一键预约周边车辆;而平台会免费为用户预留15分钟。
2、扫码骑行：用户只需要打开手机端直接扫一扫二维码，即可快速的进行解锁，无需担心出现传统钥匙开锁的烦恼。
3、LBS定位：共享单车APP系统在每一辆单车中都设置了LBS定位功能，而用户可以直接打开快速的寻找到车辆。
4、手动关锁：当用户到达目的地后，可以停放在周边，并且手动关锁即可，让用户的骑行变得更加方便。
5、收费标准：这一款手机客户端与各大中小借贷平台合作，为每一位用户建立一套信用体系，它会实时记录下用户的骑行记录。而收费为半个小时0.5元，大大的节省了一笔出行费用。
6、优惠券福利：为了提高用户与平台的互动性，它会不定时的发送各种优惠券福利，而用户可以线上去抢购即可。
二、共享单车APP开发的主要优势
1、随骑随停：平台在各大区域中设置了停车网点，而用户可以直接把车辆停放在停车网点上，让停车生活变得更加方便。
2、智能化出行：共享单车APP开发的出现不仅解决了城市交通问题，也让用户的出行变得更加方便，同时也大大的提高了闲置单车资源使用率。让用户可以更加高效的出行。
三、共享单车APP开发的技术解决方案
1、寻车阶段
这是共享单车APP开发要经过的必然阶段，在城市里，用户需要打开共享单车APP基于LBS地理定位进行寻找周边的数量，通过GPS定位导航可以去沿路找寻自行车，但目前的市面上存在单车品牌，在GPS精准找车上都存在痛点，这也给了后入市场者机遇去突破。
2、开锁阶段
市面上，共享单车APP应用的智能锁有两种方式，一种是扫二维码进入，譬如：小强单车，通过数据传输到云端自动解锁，另一种则是像ofo那样的机械密码锁，通过扫码获悉密码手动进行开锁，比较繁琐，这种扫码的方式其实有利于中端水平的智能机打开。
3、关锁阶段
共享单车软件的开发需要记录用户的行车时间，从而去计算花费的金额，并且对骑行数据进行记录积累;用户在到达目的地后，点击结束用车付款上锁，关锁计费，完成使用，最后，是否要把车停在具体位置体验了这款软件的本意是方便用户还是有规则的使用。
四、共享单车APP开发的流程
1、开发前的讨论分析
共享单车APP开发主要是为了帮助用户解决短距离出行难问题，在开发共享单车app之前，需得对其可行性等进行讨论。
2、需求分析
开发流程的第二部就是整理需求文档，需求文档内容囊括了产品功能、需求方案、设计风格、产品模型、产品框架图等，使之成为整个开发工作的基础。内容包括对功能的规定对性能的规定等。
3、设计阶段
APP的设计关系着用户对产品的第一印象值，所以企业可根据用户的需求和产品的专业性来考虑设计风格。包括了程序系统的基本处理流程、程序系统的组织结构、模块划分、功能分配、接口设计。
4、技术开发
当一个app的大概脉络都摸清楚以后，便需要开发人员进行代码编写，APP的前端及后台功能模板都是通过技术实现的。
5、产品测试
在手机软件开发出来后，测试团队对共享单车APP进行线上测试，确保没有任何漏洞，如果有缺陷就及时修复调整。同时还需要维护人员对其进行维护，让用户能够有好的用户体验才行。
共享单车APP开发流程大致就是这几个步骤。英唐众创技术有限公司洞察共享经济市场、深谙网约出行技术，立志打造共享单车、打车、拼车、电子围栏与智能锁等整套方案，全面开启共享经济行业创新模式。