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1、基于 GPS 浮动车的高速公路实时路况系统的研究 基于 GPS 浮动车(Floating Car)技术是通过采集分布在路网交通流中行驶的 车辆的定位信息，并结合 GIS(Geographic Information System)地理信息和相关算 法来确定车辆所在路段的实时路况信息。与传统的路况检测方法相比具有在花费 较少的情况下比较灵敏的采集各个路段的路况信息的优点，该技术是智能交通系 统ITS的一个新的开展方向和重要组成局部。为了缓解目前日益严重的交通拥堵问题，更好地推动智能交通技术的开展，本文着力研究了基于 GPS 浮动车技术原理及其算法实现，并结合高速公路地图 制定相关算法，研发出了一
2、套高速公路实时路况系统。论文主要完成了以下工作：1系统地总结和分析了国内外基于 GPS 浮动车技术的背景及开展趋势，阐 述了基于 GPS 浮动车技术的根本原理，介绍了 GPS 浮动车技术的利弊及其应用 开展趋势。2根据 GPS 浮动车技术的理论，随机选取局部在高速公路上的车辆运行数 据进展分析，论证了基于 GPS 浮动车技术的高速公路路况系统的可行性，探究 出一种道路匹配算法和道路拥堵判断的算法。在算法理论的根底上，开发出相关 程序，通过实际测试，验证了理论与算法的可行性。3在对高速公路实时路况系统进展需求分析、功能分解和概念设计的根底 上，提出了一种适用于基于 GPS 浮动车技术的高速公路实
3、时路况系统的解决方 案。该方案全面地考虑了系统的性能、稳定性和经济效益等相关方面的问题。4在现有的全国电子地图的根底上，抽取所相关的图层，也就是高速公路 局部的相关图层。利用切图软件完成地图的切图功能，从而实现了全国高速公路 6-14 级的切图。5开发出一套基于 GPS 浮动车技术的全国高速路路况系统B/S 系统，实 现高速公路路况 5 分钟实时刷新，并且实现了路况预报功能。同时对外提供二次 开发接口，方便其他地图开发商进展二次开发。随着信息社会的开展特别是智能交通的开展，世界各地都在建立信息化的交 通管理系统，对交通车辆进展科学合理的管理和疏导，以进步对道路的使用效率。然而实时道路交通状态的
4、获取是各个工作开展的前提，而道路交通状态检测的方 法主要分为固定检测方法和浮动车动态检测法。基于 GPS 浮动车的动态检测方法 随着全球卫星定位系统GPS、北斗、格罗纳斯等和智能交通的开展，车载 定位监控和导航系统成了智能交通系统的一个重要热点，越来越多的车辆安装了 GPS 车载终端。采用浮动车检测分析方法，对安装了车载终端的车辆实现全天候、全地域获取车辆的实时定位信息包括经纬度、速度、时间、方向等信息。这些 车辆实时定位数据具有地域分布范围广、数据量大、精度高等特点，是获取道路 实时交通状况的非常有效的数据来源。采用 GPS 浮动车动态获取路况信息也存在一些缺陷，因高大建筑、隧道、树 木等对
5、卫星定位信号的遮挡，会在局部区域造成 GPS 检测盲区，影响检测效果。同时各个厂家的车载终端标准不统一，各个运营商监控软件标准不一致，定位信 息传输的干扰和定位信息本身误差干扰等都会对路况分析结果产生影响 68。浮动车Floating Car Data技术，是上世纪 90 年代开展起来的交通参数检测 技术，这种类型的检测技术是通过分析安装在行驶的车辆上的 GPS 车载终端发送 过来的实时定位数据进展相关处理和分析得出所在路段的交通信息状态的新技 术。随着 GPS 卫星定位技术的开展与普及，越来越多的车辆安装了 GPS 车载终端，这种车辆不仅可以提供准确及时的交通信息，而且无需投入大量的费用，因
6、此是 一种比较理想的动态数据采集分析手段 20。伴随着浮动车技术的开展，国际交通领域采用很多方法对浮动车技术理论进 行广泛的研究，并获得了一定的研究成果。系统设计技术道路 系统总体设计要求是：从全国高速路存在的问题出发，考虑到现有的 ITS 技 术手段以及工程背景解决工程需求。首先面向的范围是全国，要顾及的范围很广，系统性能是要考虑的一个重要方面；其次面向的对象是高速公路路况信息，对象 是比较明确，所以我们的研究主要是关注高速公路的特点；工程技术背景是基于 GPS 浮动车技术获取路况信息，在本系统中将要用到很多最新的技术理论研究结 果并根据我们的实际情况进展相关改进；工程数据来源是全国重点营运
7、车辆联网 联控系统，数据来源已经确定但是数据比较复杂，需要进展相关处理。综合系统实际情况，我们将系统分为四个大的流程，包括信息采集、信息传 输、信息处理和信息发布四局部34。信息采集内容包括 GPS 定位数据、GIS 根底 信息、车辆运政信息等数据，这些信息通过内网分别从联网联控系统、GIS 地图和 数据库获取。信息传输主要包括 GPS 定位数据的传输，模块与模块之间数据的传 输，客户端与发布效劳器之间的数据传输等。信息处理主要是定位数据的过滤、地图匹配相关算法的实现，数据存储与共享等。信息发布是在系统效劳平台将实 时的高速公路路况信息提供给用户查询与调用。4.2 系统功能 整个系统主要需要实
8、现的功能有：1实时高速路路况系统通过 GPS 浮动车技术来实现，做到数据采集、分析、发布自动化并且实现数据实时更新。2实时路况信息提供对外接口，提供给 B/S 和 C/S 平台客户端调用。3在 GIS 地图上可以显示高速路实时路况通过红、褐、黄、绿分别代表 拥堵、缓慢、一般、畅通，支持拖动与缩放，客户端展示可以自动刷新路况信息 五分钟自动刷新。基于 GPS 浮动车获取道路实时车速的方法研究 GPS 浮动车是获取道路实时车速便捷有效的方法,作为研究主体,本文首先对国内外 GPS 浮动车的研究现状进展梳理,明确了研究的主要方向:使用出租车作为浮动车,整合了重庆主城近 5000 余辆出租车 GPS
9、数据,保了样本量的充足。并针对 GPS 浮动车处理的相关根底理论进展了研究,选择利用 GIS 地理 信息系统作为研究载体。其次,主要对 GPS 浮动车数据的地图匹配原理以及地图匹配方法进展了研究。在对根底路网进展多种多样预处理(包括路网拓扑处理、路网校正点处理、路网网格化处理等)的根底上,利用多种地图匹配方法相结合的方式,保证了 GPS 数据的匹配速度与匹配精度。再次,在地图匹配的根底上,展了最短途径算法研究。在对各种最短途径算法进展深化研究的根底上,结合道路路网构造特征,利用带转向延误的 A*算法,对 GPS 最短途径实现了准确寻找。并采用处径匹配检验的方式,保证了每条途径的合理性与准确性。
10、此外,以运算所获取的浮动车行程车速为根底,研究路段车速的计算方法。实现了将浮动车行程车速与路段车速的聚合。最后,木文针对 GPS 浮动车车速的覆盖率、准确率信息进展了评估。结合 电子地图,对车速的空间分布和时间分布情况进展了评估;利用手持 GPS 仪,用车辆路测的方式,对 GPS 浮动车计算车速进展了比照评估。确定了算法的合理性和准确性。通过理论证明,本文的研究成果可以较为准确地反映城市道路的实时状态,对实时交通状况的采集具有重要意义,并己经成功地运用于实际应用当中。GPS 系统(Global Position System)也称为全球卫星定位系统,最初是美国军方为满足军队的陆地、海上、空中的
11、高准确度导航而建立的定位系统。后来经过开展才逐步应用到生活当中,从 20 世纪 80 年代 始,GPS 引入到交通运输领域,由于 GPS 的便捷性,汽车的运行效率得到了显著进步,对社会经济的开展起到了推动作用。GPS 系统主要由三大局部组成:空间星座局部GPS 星座(主要由 24 颗卫星组成,其中 21颗为工作卫星,3 颗是备份卫星);地面监控局部地面监控系统;用户设备局部GPS 信号接收机8 基于浮动车数据动态路网途径规划研究 本文首先阐释基于浮动车技术的动态途径规划技术在物流配送问题中的技术道路 以及解决的物流配送线路问题所具有的意义。其次通过延时地图匹配算法将本来存在 GPS 误差的浮动
12、车数据匹配到城市道路中，同时研究不同的地图匹配策略对地图匹配准 确性的影响；再次，本文研究基于 GPS 交通数据的动态路网提取，首先分析了车辆道 路覆盖数及道路车辆覆盖数的特点，提出基于线性判别法车型分类算法，提取出自由流 车辆，通过基于固定轨迹的固定道路挖掘算法提取出固定线路车辆，使用基于线性判别 法的热门道路提取算法提取出热门道路；使用符号聚集近似法提取出拥堵道路，通过基 于修正策略的改进二阶段聚类算法获得基于热门道路的动态路网。最后在以上工作根底 上，使用基于动态路网改进 A*算法途径规划算法进展途径规划，并在珠海城市路网进 行算法测试，对动态路网及途径规划算法的不同策略进展测试，同时与
13、 T-driver 算法进 行比照测试，证明算法的可用性。通过上述研究，可规划出快速、节能的物流配送道路，进而降低物流配送本钱，节 约物流配送时间，已到达进步物流效劳质量。动态途径规划技术是指结合交通状况及静态路网，对给定的两点，迅速规划出一条 符合最速、费用最低或最为节能的要求的途径技术。这种技术在军事、物流等方面都具 有很大应用前景。将动态途径规划算法应用到物流配送上，那么可使得配送时间缩短，配 送本钱下降，同时节省配送时间，进步物流效劳程度。基于几何特征的匹配算法无法解决轨迹漂移问题。为理解决这个问题，基于拓扑的 线到线的地图匹配方法4渐渐地被重视起来，这类算法又被称为全局匹配算法4，根
14、据 样本的密度，文献6将其分为高密度匹配算法和低密度匹配算法，目前在高样本密度的 情况下，大多数高密度轨迹识别的算法都能到达一个很好的匹配效果，如7,8，其中文 献7,8通过判断在数据的上下速形式，和在转弯形式下的轨迹变化来判断车辆行驶模 式，在数据密度大的情况下匹配效果较好，文献7,8采用转弯点识别及轨迹缓冲区来进 行地图匹配，所以当数据密集是，能构造出良好的缓冲区，到达良好的匹配。而低密度算法有 ST 算法、HMM 算法等，大多基于 Frchet 间隔 9，Frchet 间隔 的 根本形式定义两条直线的线间隔 或线间隔 函数，并对 GPS 轨迹的所有可能道路进展计 算，取权值和最小者为最优
15、匹配道路。根据不同的研究，评估函数也不尽一样，最简单 的评估就是欧式间隔，假设使用欧式间隔，那么这样就是原始的基于 Frchet 间隔 9的地图 匹配算法。研究到这里的时候，点间的互相影响已经成为了匹配必须考虑的因素之一，但是大多算法只利用了这种影响的一局部效果，而没有讨论点间影响与该点经历的关系。考虑点间影响的匹配中，5,6,10表现较好，其中于隐马尔科夫链的地图匹配算法10 认为 GPS 点的瞬时经历即点经历与挪动经历点间转移经历是有关系的，所 以 HMM 算法除了计算间隔 外，同时证明 GPS 点间的间隔 位移差成指数分布，并将之 作为评价指标，形成 HMM 模型；ST 算法5考虑道路的
16、速度变化与轨迹速度变化的关系，使得轨迹匹配更贴近于真实路网环境；IVMM 算法 6在 ST 的根底上，利用投票机制强 化了点间间隔 的影响，使得匹配效果提升；但是同时这类算法对点间的信息利用并不完 全，导致在低密度下匹配的表现不好。但是这类算法仍然存在着缺陷，这类算法是通过利用多点信息来进展匹配的，算法的设计使得匹配的质量与信息量亲密相关，gps 的密度越大，gps 轨迹信息的时间跨度越大，匹配效果越好；这导致这类算法无法做到实时匹配，仅能使用在历史匹配的场合；同时这类算法的容错才能非常差，也就是当出现了一个匹配错误的点的时候，往往会使一整条线都匹配错误；这类算法需要大量的轨迹经历才能完成正确匹配，这意味着当经历稀疏或者分布不均时，将使算法效率大大下降；最后，这类算法没有合理利用局部的经历，对信息造成了浪费。