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活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）的一个新的发展方向和重要组成部分。 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发展， 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发展趋势，阐 述了基于 GPS 浮动车技术的基本原理，介绍了 GPS 浮动车技术的利弊及其应用 发展趋势。 2根据 GPS 浮动车技术的理论，随机选取部分在高速公路上的车辆运行数 据进行分析，论证了基于 GPS 浮动车技术的高速公路路况系统的可行性，探索 出一种道路匹配算法和道路拥堵判断的算法。在算法理论的基础上，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行需求分析、功能分解和概念设计的基础 上，提出了一种适用于基于 GPS 浮动车技术的高速公路实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基础上，抽取所相关的图层，也就是高速公路 部分的相关图层。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行二次开发。 随着信息社会的发展特别是智能交通的发展，世界各地都在建立信息化的交 通管理系统，对交通车辆进行科学合理的管理和疏导，以提高对道路的使用效率。 然而实时道路交通状态的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）和智能交通的发展，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 木等对卫星定位信号的遮挡，会在部分区域造成 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 年代发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行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 卫星定位技术的发展与普及，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发展，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。 系统设计技术路线 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 术手段以及项目背景解决项目需求。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；项目技术背景是基于 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行相关改进；项目数据来源是全国重点营运车辆联网 联控系统，数据来源已经确定但是数据比较复杂，需要进行相关处理。 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部分34。 信息采集内容包括 GPS 定位数据、GIS 基础 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，客户端与发布服务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。信息发布是在系统服务平台将实 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 地图上能够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，客户端展示能够自动刷新路况信息 （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行梳理,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 数据,保 了样本量的充足。并针对 GPS 浮动车处理的相关基础理论进行了研究,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 进行了研究。在对基础路网进行多种多样预处理(包括路网拓扑处理、路网校正点处理、路 网网格化处理等)的基础上,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,在地图匹配的基础上, 展了最短路径算法研究。在对各种最短路径算 法进行深入研究的基础上,结合道路路网结构特征,利用带转向延误的 A*算法,对 GPS 最短 路径实现了准确寻找。并采用路径匹配检验的方式,保证了每条路径的合理性与准确性。此 外,以运算所获取的浮动车行程车速为基础,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、准确率信息进行了评 估。结合 电子地图,对车速的空间分布和时间分布情况进行了评估;利用手持 GPS 仪,用车辆路测的方 式,对 GPS 浮动车计算车速进行了对比评估。确定了算法的合理性和准确性。通过实践证 明,本文的研究成果能够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、空中的高精确度导航而建立的定位系统。后来经过发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 了显著提高,对社会经济的发展起到了推动作用。 GPS 系统主要由三大部分组成:空间星座部分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);地面监控部分地面监控系统;用户设备部分GPS 信 号接收机8 基于浮动车数据动态路网路径规划研究 本文首先阐释基于浮动车技术的动态路径规划技术在物流配送问题中的技术路线 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原本存在 GPS 误差的浮动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路线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路线，通过基 于修正策略的改进二阶段聚类算法获得基于热门路线的动态路网。最后在以上工作基础 上，使用基于动态路网改进 A*算法路径规划算法进行路径规划，并在珠海城市路网进 行算法测试，对动态路网及路径规划算法的不同策略进行测试，同时与 T-driver 算法进 行对比测试，证明算法的可用性。 通过上述研究，可规划出快速、节能的物流配送路线，进而降低物流配送成本，节 约物流配送时间，已达到提高物流服务质量。 动态路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路径技术。这种技术在军事、物流等方面都具 有很大应用前景。将动态路径规划算法应用到物流配送上，则可使得配送时间缩短，配 送成本下降，同时节省配送时间，提高物流服务水平。 基于几何特征的匹配算法无法解决轨迹漂移问题。为了解决这个问题，基于拓扑的 线到线的地图匹配方法4慢慢地被重视起来，这类算法又被称为全局匹配算法 4，根据 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达到一个很好的匹配效果，如7, 8 ，其中文 献7, 8通过判断在数据的高低速模式，和在转弯模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，达到良好的匹配。 而低密度算法有 ST 算法、HMM 算法等，大多基于 Frchet 距离9，Frchet 距离的 基本模式定义两条直线的线距离或线距离函数，并对 GPS 轨迹的所有可能路线进行计 算，取权值和最小者为最优匹配路线。根据不同的研究，评估函数也不尽相同，最简单 的评估就是欧式距离，若使用欧式距离，则这样就是原始的基于 Frchet 距离9 的地图 匹配算法。 研究到这里的时候，点间的相互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部分效果，而没有探讨点间影响与该点经验的关系。 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 点的瞬时经验（即点经验）与移动经验（点间转移经验）是有关系的，所 以 HMM 算法除了计算距离外，同时证明 GPS 点间的距离位移差成指数分布，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 的基础上，利用投票机制强 化了点间距离的影响，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