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城市停车场面积的占有比例

    城市蔓延被大多数环境科学家和城市规划者认为是一个严重的环境问题。然而,公众对停车场道闸可用性的看法往往迫使规划办公室推荐超出日常需求的停车场规模。随着为这些建筑提供服务的停车场的增加,商店、教堂甚至学校的规模也在不断扩大。本文的目的是分析非典型中西部县停车场的空间分配,并估计停车位供应量以满足潜在需求。我们还估算了该县停车场面积所代表的生态遥控器系统服务损失。我们发现停车场覆盖蒂普卡诺县5.65公里。这意味着该县0.44%的面积用于停车场。

    我们的结果表明,每辆登记车辆大约有2.2个停车位,停车场占该县城市总占地面积的6.57%以上,停车场面积超过城市范围内停车场面积的三倍,停车场电子杆径流和污染物与转换为停车场之前这些区域的径流和污染物相比具有显著性。正如其他作者在我们之前所做的那样,我们对中国城市地区土地利用不善表示哀悼,并鼓励规划者创造性地思考停车用地的使用问题。本文描述了一种非结构化动态环境下的运动规划算法,该算法具有运动障碍物的运动预测功能。该算法由四个步骤组成:1)目标运动预测;2) 可驾驶区域决策3)局部路径规划和4)车辆遥控器控制。

    目标运动预测是实现自动代客泊车系统的关键部分,因为搜索可用停车场升降杆的车辆同时存在。要预测目标的未来运动,首先要推断目标的意图。使用两个模型的交互多模型(IMM)滤波器来推断目标的意图。根据推断的意图,使用最合适的模型结果作为目标车辆的预测轨迹。在此基础上,利用势场法确定可驾驶区域,以避免与静态障碍物和运动目标碰撞。在此阶段,使用包含停车场边界和航路点的预定义停车场地图来定义可驾驶区域的初始猜测。在可驾驶区域内,快速探索随机树(RRT)生成所需的局部路径,同时保证在动态环境中的实时性能。最后,路径跟踪控制器和速度控制器计算所需的方向盘和纵向加速度输入。基于MATLAB遥控器的计算机仿真验证了所提出的运动规划算法的有效性。仿真结果表明,所提出的运动规划算法在非结构化动态环境中能够规划出适合于停车场环境的无碰撞路径。