自主式交通系统功能架构优化密度峰值聚类算法

自主式交通系统(autonomous transportation system,ATS)是为应对主动式智慧交通发展趋势而提出的新一代交通系统.为科学合理地构建 ATS 功能架构,提出了一种面向多属性文本的优化密度峰值聚类算法(density peaks clustering,DPC).该算法结合交通系统功能架构的基本特征,通过改进的词频-逆向文档频率算法与文本向量空间模型,将多属性文本转化成空间维度坐标.再利用高斯函数和决策值优化DPC算法进行聚类,并结合轮廓系数对聚类结果进行评价.为了检验算法的合理性,在ATS道路自动驾驶场景下,基于道路载运工具运行服务域、交通基础设施管理服务域和交通安全管理服务域的功能数据集进行了算例分析,依据聚类结果绘制功能架构图.架构图由自主感知-自主学习-自主决策-自主响应4 层构成,验证了ATS应用场景中功能架构优化算法的可行性和合理性.算例结果表明:该算法的构建具有鲁棒性,算例轮廓系数整体均值为 0.84,与原算法相比解决了聚类过程中聚类中心难以划定的问题;与原智能交通系统中的各架构设计相比,该功能架构更具有层次性和逻辑性.该优化算法能够促进新一代交通系统功能架构的构建,推动自主式交通系统理论体系的发展.