（系统工程专业论文）基于GPS浮动车技术的大规模全覆盖城市道路交通状态获取方法研究.pdf

学位论文作者签名：爱肃谤 导师签名 签字日期：纱o 年莎月f ；日 签字日期：加t o 年l f l 月f 了日 中图分类号：u 4 9 5 u d c ：x x x x 学校代码：1 0 0 0 4 密级：公开 北京交通大学 硕士学位论文 基于g p s 浮动车技术的大规模全覆盖城市道 路交通状态获取方法研究 t h er e s e a r c ho f l a r g e - s c a l ea n dc o m p l e t ec o v e r a g e u r b a nr o a dt r a f f i cs t a t u sc o l l e c t i o nb a s e do ng p s e q u i p p e df l o a t i n g c a r t e c h n o l o g y 作者姓名：贾献博 导师姓名：秦勇 学位类别：工学 学号：0 8 1 2 1 2 6 1 职称：教授 学位级别：硕士 学科专业：系统工程 研究方向：智能交通系统 北京交通大学 2 0 1 0 年6 月 致谢 本论文的工作是在我的导师秦勇教授和董宏辉老师的悉心指导下完成的，两 位老师严谨的治学态度和科学的工作方法给了我极大的帮助和影响。在此衷心感 谢两年来秦勇老师和董宏辉老师对我的关心和指导。 秦勇教授和董宏辉老师悉心指导我们完成了实验室的科研工作，在学习上和 生活上都给予了我很大的关心和帮助，在此向两位老师表示衷心的谢意。 李科峰工程师对于我的科研工作和论文都提出了许多的宝贵意见，在此表示 衷心的感谢。 在实验室工作及撰写论文期间，李晨曦、孙晓亮、徐东伟、李海舰、吕玉强、 孙智源等同学对我论文中的研究工作给予了热情帮助，在此向他们表达我的感激 之情。 另外需要感谢我的室友李杰同学，他在生活上和学习上给了我很多的帮助， 在此表示衷心的谢意。 感谢我实习公司的赵世雄老师，他让我学到了很多东西，使我在写论文的过 程中和生活中受益匪浅，在此表示衷心的感谢。 另外也感谢我的家人，他们的理解和支持使我能够在学校专心完成我的学业。 主要部署在关键路段和主干道路口。由于这种检测器有限范围的布局，导致了城 市道路上存在大量的信息盲点和“真空”地带，并且在固定检测器分布的地方，也会 因检测器故障导致交通信息缺失。如何全面准确地获取实时的城市道路的全路交 通信息这个问题亟待解决。 本文依托国家科技支撑计划课题“奥运电动汽车示范运行与技术保障”项目，用 出租车作为浮动车，采用2 8 万辆出租车的大规模g p s 历史数据，通过快速地图 匹配算法，对g p s 数据在g i s 地图上做了准确匹配。根据匹配的结果，结合路段 的实际情况，以g p s 数据为主，其他检测器数据为辅助，可以方便准确地获取到 北京市路网任何一条路段上的交通状态。解决了因检测器故障和无检测器分布的 一 路段交通信息获取的问题，做到了交通信息的全覆盖获取。 本文的主要工作有： ( 1 ) 采用了g i s 地图预处理技术。使用了栅格化地图和给地图坐标点添加方 向的方法。提高了了查询的速度和匹配过程中判断方向的速度。 ( 2 ) 采用了基于g i s 地图预处理技术的快速地图匹配算法，与一般算法相比， 该算法添加了快速路上区分主路和辅路的功能。 ( 3 ) 在匹配结果中，参照快速路上的微波数据，对g p s 数据做了校准，获得 。了校准系数。 ( 4 ) 以校准过的g p s 数据为主，对道路上具有代表性的三种路段做了交通状 态的获取。 关键词：浮动车；地图匹配；g p s , 交通状态 分类号：u 4 9 5 a b s t r a c t a b s t r a c t ：i nt h ec u r r e n tt r a f f i cc o n t r o ls y s t e m ，t h ea c q u i s i t i o no ft r a f f i c c o n d i t i o nd a t ai st a k e nm o r ea n dm o r es e r i o u s l y c u r r e n t l y , t h em e a n st oa c q u i r et h e s t a t eo ft r a n s p o r t a t i o nm a i n l yc o n t a i nm i c r o w a v er a d a r , i n d u c t i o nc o i l s ，v i d e oc a m e r a a n ds oo n t h e s ed e t e c t o r sa r em a i n l yd e p l o y e di nk e ys e c t i o n sa n dm a i nr o a d i n t e r s e c t i o n s d u et ot h el i m i t e ds c o p eo ft h el a y o u to ft h ed e t e c t o r s ，t h e r ea r ep l e n t yo fb l i n d s p o t so fi n f o r m a t i o na n d ”v a c u u m ”z o n eo nt h ec i t yr o a d b e s i d e s i nt h ep l a c e s d i s t r i b u t e dw i t hf i x e dd e t e c t o r s ，t h e r ei sa l s ot r a f f i ci n f o r m a t i o nl o s sb e c a u s eo ft h e f a i l u r eo ft h ed e t e c t o r t 1 1 ep r o b l e mo fh o wt oo b t a i nr e a l t i m et r a f f i ci n f o r m a t i o no ft h e w h o l ec i t yr o a da c c u r a t e l ya n dt o t a l l yd e m a n d sp r o m p ts o l u t i o n b a s e do nt h en a t i o n a ls c i e n c ea n dt e c h n o l o g ys u p p o r tp r o g r a ms u b j e c t - - - o l y m p i c e l e c t r i cv e h i c l ed e m o n s t r a t i o na n dt e c h n i c a ls u p p o r t , t h i sp a p e ru s e st a x i sa sf l o a t i n g c a r sa n dm a k e su s eo ft h eh i s t o r i c a lg p sd a t ao f2 8t h o u s a n dt a x i s ，m a t c h e st h eg p s d a t af a s to ng i sm a pb yu s i n gm a pm a t c h i n ga l g o r i t h m a c c o r d i n gt ot h er e s u l t s ， m a t c h i n gw i t ht h ea c t u a ls i t u a t i o no f t h em a ds e c t i o n , t a k i n gm a i n l yt h eg p sd a t aa n d o t h e rd e t e c t o rd a t af o ra u x i l i a r y , w ec a no b t a i nr e a l - t i m et r a f f i cc o n d i t i o no fa n yr o a di n t h en e t w o r ko fb e i j i n gr o a d sa c c u r a t e l ya n de a s i l y s ot h a tw ec a l ls o l v et h et r a f f i c i n f o r m a t i o no b t a i n i n gp r o b l e m sc a u s e db yt h ef a u l to ft h ed e t e c t o r sa sw e l la st h er o a d w i t h o u td i s t r i b u t i o no fd e t e c t o r s 砥sp a p e rm a i n l yi n c l u d e s ：( 1 ) u s i n gt h eg i sm a pp r e p r o c e s s i n gt e c h n o l o g i e s u s eo ft h eg r i do fm a pa n dt h em e t h o d so fa d d i n gd i r e c t i o no nt h em a pc o o r d i n a t e s i m p r o v i n gt h es p e e do fi n q u i r ya n dd i r e c t i o nj u d g m e n td u r i n gt h em a t c h i n gp r o c e s s ( 2 ) u s i n gt h ef a s tm a pm a t c h i n ga l g o r i t h mb a s e d o ng i sm a pp r e t r e a t m e n t t e c h n i q u e s c o m p a r e dw i t hc o m m o na l g o r i t h mt h i sa l g o r i t h ma d d sf u n c t i o n st od i s t i n c t m a i nr o a da n ds u p p l e m e n t a r yr o a do nf a s tr o a d ( 3 ) i nt h em a t c h i n gr e s u l t s ，w i mr e f e r e n c et ot h em i c r o w a v ed a t ao nf a s tr o a d ，t h i s p a p e rc a l i b r a t e st h eg p sd a t aa n do b t a i n st h ec a l i b r a t i o nf a c t o r ( 4 ) w i t hc a l i b r a t e dg p sd a t a , t h i sp a p e ra c q u i r e st h et r a f f i cs t a t eo ft h et h r e e r e p r e s e n t a t i v er o a ds e c t i o n s 1 皿y w o r d s ：f l o a t i n gc a r s ；m 印m a t c h i n g ；g p s ；1 r a 伍cc o n d i t i o n c l a s s n o ：i j 4 9 5 a b s t r a c t i v 1 绪论1 1 1依托课题1 1 2问题的提出1 1 3国内外研究现状2 1 3 1 地图匹配技术研究现状2 1 3 2 浮动车移动检测技术研究现状4 1 4论文的内容结构7 2g p s 数据分析9 2 1g p s g i s 技术。9 2 1 1g p s 定位原理9 2 1 2g i s 地理信息系统。1 0 2 2g p s 数据特点1 1 2 3异常数据过滤1 3 2 4d 、结1 4 3g p s 数据地图匹配1 5 3 1地图匹配原理1 5 3 2地图匹配方法及分类1 6 3 2 1 地图匹配方法1 6 3 2 2 地图匹配方法分类1 9 3 3地图匹配算法2 0 3 3 1 数据库设计一2 1 3 3 2 栅格化g i s 地图2 3 3 3 3g i s 地图添加路段方向2 5 3 3 4 主辅路的识别2 7 3 3 5 基于历史信息的位置判断2 8 3 3 6 算法步骤2 9 3 4地图匹配评价3 1 3 4 1 算法优劣的评价3 l 3 4 2 匹配效果评价3 2 v 、 3 4 3 系统运行速度评价。3 3 3 5本章小结3 4 4浮动车速度校准3 5 4 1校准前g p s 数据处理3 5 4 2基于微波数据的速度校准3 6 4 2 1 微波检测技术3 6 4 2 2 误差源的定位和处理3 7 4 2 3 速度的校准3 9 4 3本章小结4 1 5基于g p s 数据城市交通状态全覆盖获取方法。4 2 5 1交通流参数4 2 5 2北京市交通流检测器分布4 2 5 2 1 按照检测器的种类划分4 3 5 2 2 按照道路的等级划分4 3 5 3北京城市全路交通状态获取4 3 5 3 1 无检测器路段的车速获取4 4 5 3 2 检测器异常路段的车速获取4 5 5 3 3 检测器正常路段的车速获取4 6 5 4北京市交通状态全覆盖获取方法实现5 0 5 5本章小结5 3 6总结与展望5 4 6 1本论文的主要成果5 4 6 2研究工作展望5 5 参考文献5 7 附勇乏a 5 9 附录b 。6 1 作者简历。6 5 独创性声明6 6 学位论文数据集6 7 至 1 绪论 1 1 依托课题 本论文依托的课题为国家科技支撑计划课题“奥运电动汽车示范运行与技术 保障”子课题“奥运用新能源车辆示范运营运行组织与实施”分项目电动汽车 奥运示范运营数据采集加工与统计分析项目。 1 2 问题的提出 近年来，随着经济和社会的发展，在世界范围内，道路拥挤等交通问题日显 突出，而由于人力、物力、资源等的限制，无法使用道路的大规模建设这方法来 解决拥挤。要调节车和路的矛盾，就需要建立信息化的交通管理系统，对道路上 的车流进行科学的管理，提高对道路的使用效率。而实时的交通状态的获取便成 了所有工作的基础。 目前，较为普及的交通流检测手段主要有感应线圈、微波雷达测速、视频摄 像头等。而这些检测手段都固定的工作方式，因此存在以下问题。 ( 1 ) 固定检测器的铺设就会受人力、资金、环境等条件的约束，交管部门只 在关键路段和主要路口进行了部署，其数量远不及需求量。特别是在三级道路以 下的支路上，很少有检测器铺设，属于检测的盲区。 ( 2 ) 有些检测手段需要特殊的环境，比如线圈检测器，需要铺设在地下，这 对路面本身也造成了一定的破坏，并且还容易受到雨雪天气的干扰，从而使该类 检测器的铺设范围得到限制，并且在非正常的天气状况下极容易出现故障。 ( 3 ) 固定检测器有一个致命的缺点，就是只能检测路段上某一断面或某一区 域的交通状态。这些检测结果对交通流的状态的代表性非常有限。 随着全球卫星定位系统( g p s ) 的出现，越来越多的车辆如公交车、警车、出 租车开始装备该系统。采用这些浮动车的数据检测方法，可以对移动车辆进行实 时的监控，可以全天候，全地域的动态获取车辆的位置、速度、时间等信息。这 些定位数据具有数据量大，地域覆盖范围广，精度高等优点，是获取全路网实时 的交通状态获取的非常有效的信息来源。 但是，g p s 数据也存在一定的缺陷，比如，由于传播途径中的干扰，导致的 时间、速度、位置等误差。这些误差都需要在数据处理过程中一一纠正。 本文在地图匹配之前，对g p s 数据坐了大量的数据预处理。并且对匹配结果 做了校准。然后g p s 数据为基础，结合其他检测器，估计了不同路段的交通状态 参数。 1 3 国内外研究现状 1 3 1 地图匹配技术研究现状 ( 1 ) 国外研究现状 对于地图匹配的研究可以追溯到上世纪7 0 年代，由美国和英国的研究小组分 别独立发明了常规路径匹配算法，由于复杂的道路环境和多方面误差的存在，这 种算法对于判断车辆归属最佳匹配路段的精确度还有待大幅提高，而这种算法经 过发展，已经成为今天的一种概率统计推理方法。后来人们提出了基于模糊逻辑 的路径匹配算法，这种算法进而提出了一些规则来提高道路匹配的精确性，这种 以模糊逻辑为基础的算法具有许多优点，现在正处于迅速发展之中【。 以日本为代表的一些国家提出了模式识别方法，路径匹配在原理上可以说是一种 模式识别，因而可以将神经网络的有关理论应用到算法中；也有学者采用地图识 别和图形识别的方法来研究地图匹配，因为在地图上，不同的几何特征由不同的 颜色来标示，研究的目标是将车辆定位到最佳的白色道路上【2 】【3 1 。 韩国s e o u ln a t 大学的w u kk i m 、g y u i nj e e 和j a n g g y ul e e 针对由偏倚误差 和白噪声干扰的位置而造成定位的精确性较低和交叉路口处道路选择模糊问题， 提出了一种新的高效算法，将重大偏倚作为主要误差用以校正车辆位置，这种算 法由一种偏倚误差模型和k a l m a n 滤波组成，并已经应用到了c d m a 定位和g p s 导航中【4 1 。韩国高级科学技术研究所的s i i mk i m 和 o n g - h w a nk i m 提出了一种新 颖的基于自适应模糊网络的c - m e a s u r e 算法，旨在解决由于未知的g p s 噪声，导 致g p s 估算的汽车位置较大误差的问题，利用此算法可以准确定位移动的车辆， 这种c m e a s u r e 算法计算简单，计算时间也不会因交叉口的增加而呈几何级数增长 【5 】 o 法国的r e n a u l t , s 和m e i z e l 。n 此方法利用了g p s 和航位推算系统，结合了扩 展的g a l m a n 滤波和地理信息系统提供的电子地图。提出了种在城市环境中的车 辆定位的方法。这种匹配方法采用了椭圆算法并建立在点集合搜索的基础上【6 l 。 在美国，加利福尼亚大学的d u , j 、m a s t e r s ，j 和b a r t h , m 提出了种基于改 进的地图匹配算法的实时d g p s 系统，这个系统能够对当前道路进行街道确定， 为更好的利用探测车辆进行基于街道的交通测量、进行车队管理以及街道级别的 2 导航等新增应用提供了基础【7 】。芝加哥的h u a b dy m 和w o l f s o n , o ( 2 0 0 4 ) 提出了一 种基于权重的地图匹配方法，该算法把一个移动对象在3 d 时空中的运动轨迹即一 个( x ，y ，t ) 序列匹配到地图中的道路。并通过实验展示了此算法在离线情况下， 根据g p s 取样的时i 日j 间隔，平均能达到9 4 的正确率【s 乞缅因州大学的c h a w a t h e 和s u d a r s h a ns ( 2 0 0 7 ) 研究了根据车载g p s 数据，判断车辆在已知矢量地图上路径 确定问题，提出了追踪路段分段匹配到地图的方法。此方法可以被应用于大部分 现有的地图匹配算法中一j 。 w h i t ece 等就地图匹配的搜索问题和统计推断问题等一些基本理论进行了研 究。同时分别对了车辆航向、网络拓扑信息和曲线到曲线匹配的地图匹配算法进 行了研究，并对各个算法的性能进行了比划m 】。 ( 2 ) 国内研究现状 中国科学技术大学，g p s 实验室的刘艳、鲍远律、左峻疆研究了对路口做针 对性处理的地图匹配方法，该算法在现有的g p s 定位精度和矢量地图精度的基础 上提高了地图匹配的准确度。其具体做法为：( 1 ) 车辆在道路上行驶时，以道路为 约束条件对车辆轨迹做卡尔曼滤波处理，从而把车辆轨迹位置匹配到地图道路上。 ( 2 ) 车辆在十字路口时，对车辆轨迹进行了平滑处理，以消除误差【l 。 毕军等采用d s 证据推理理论，在g p s d r 组合导航系统中结合车辆行驶情 况，设计了一种反映当前车辆位置信息和方向信息的基本概率分布函数，同时在 该设计中引入了位置信息和方向信息的可靠性参数，实现了匹配道路选择的设计 方案【1 2 1 。 彭飞等设计了应用于g p s d r 组合导航系统的地图匹配算法，算法给出了基 于代价函数和概率统计准则，通过对代价函数的合理地定义有效地消除了存在于 匹配路段挑选过程中的模糊性问题【1 3 1 。 赵凯等【1 4 1 提出了一种基于位置点匹配的地图匹配算法，并且在g p s d r 组合 导航系统中综合考虑了网络的拓扑结构、车辆的航向和速度信息和各种可能存在 的误差，并在各个部分使用了相应的判决阀值。 王仁礼等【1 5 】对影响地图匹配精度的因素如g p s 定位精度和g i s 地图的精度等 进行分析的基础上，利用最短距离法、概率统计法、基于网络拓扑等地图匹配方 法，提出了依据g p s 实时接收的数据和g i s 数据进行匹配的智能型地图匹配综合 算法。 周颖等f 1 6 】从选择待匹配候选路段的角度出发，提出了基于曲线拟合的地图匹 配算法。该算法通过对5 个g p s 观测点进行曲线拟合，将拟合后的直线和候选路 段进行比较，选取夹角最小的路段作为最佳路段。但是该算法考虑过于简单，在 复杂路段不能适用，并且没有考虑路段的连通性等因素。 3 陈佳瑜【1 7 】等在文章中分析了地图匹配的误差来源，提出基于权重的地图匹配 算法。该算法将g p s 定位数据转换成路网上的弧的权重，然后根据弧的权重大小 来近似确定车辆当前行驶的道路。该算法有效地利用了g p s 点的当前信息和历史 信息，并且能够在很大程度上提高了定位的精度。该算法考虑的重点是距离和方 向因素，没有考虑到交叉口处方向变化这个因素。有一定的局限性。 付梦印等【1 8 】分析了影响地图匹配算法实时性、鲁棒性及匹配精度因素，然后 依据车辆运动的连续性，引入路网的分块思想，并综合了车辆的位置和方向信息 及路网的拓扑特性，提出一种时间复杂度为o ( c ) 的快速地图匹配算法。该算法侧 重于一种计算简单的算法的研究。 杨易等 1 9 1 从城市路网日益复杂的实际出发，提出基于概率方法的地图匹配算 法。并且基于d s 证据理论的多规则数据融合技术，建立了车辆位置信息和航向 信息判决规则，引入p i g n i s t i c 概率理论，利用现有信息扩大各匹配道路之间的信 度差异，提高了匹配算法的鲁棒性。但算法复杂度比较大。 1 3 2 浮动车移动检测技术研究现状 移动式车辆检测技术是上2 0 世纪9 0 年代，发展起来的交通参数检测技术， 这种类型的检测器在道路网络中并不是固定的，而是安装在移动的车辆上。移动 信息采集方法的最大的特点是“线检测”，可以获得整个道路网上任意路段的交通流 数据，也可以获取瞬时的点位置的交通流状况，被认为是实时交通流信息采集的 主要手段之一。交通领域作为先进科学技术的重要应用领域之一，越来越多的车 辆配备了无线数据通信系统的g p s ( 全球卫星定位系统) 。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，因此是一种理想的动态数据采 集手段【2 0 1 。 浮动车交通数据采集是融合了全球卫星定位技术( g p s ) ，地理信息技术 ( g i s ) ，计算机网络通信，无线通信技术与数据处理技术，利用安装在运行车辆 上的配备了g p s 定位模块和内置无线通信装置的浮动车终端，实时回传车辆的位 置和时间信息。从而获得行驶路段的路网纵断面的交通流数据，采集到的信息可 以为交通信息服务系统提供实时的动态路网交通信息，一般包括时间戳、位置坐 标、瞬时速度、行驶方向、运行状态等内容( 以下简称浮动车运行数据) 。与固定 型检测器相比，浮动车检测系统需要较少的投入和运行费用，而且实时性较强， 覆盖面较广。 国外对浮动车数据采集系统的研究也有很多，典型的系统由德国的( f l o a t i n g c a rd a t a ) f c d 浮动车系统，美国的a d v a n c e ( a d v a n c ed r i v e ra n dv e h i c l ev d v i s o r y 4 n a v i g a t i o n ) 系统，日本的v i c s ( v e h i c l ei n f o r m a t i o na n dc o m m u n i c a t i o ns y s t e m ) 系统，该系统是基于红外检测器双向浮动车诱导系统。英国的( f l o a t i n gv e h i c l ed a t a s y s t e m ) f v d s 系统，日本p d r g s ( p r o b e - d y n a m i cr o u t eg u i d a n c es y s t e m ) 动 态路径诱导系统和荷兰的p r e l u d e 试验项目等【2 1 1 。 国内的一些高校和研究机构也都开展了浮动车系统的相关理论研究如北京交 通大学，北京工业大学，北京航空航天大学，吉林大学等。其中，北京工业大学 交通研究中心建设了基于1 0 秒采样间隔的浮动车试验系统，对动态交通信息的数 据分析和数据挖掘做了深入的研究，并将研究的结果应用到交通信息的实时发布。 从国内外对浮动车研究的情况可以看出，作为一种新型的交通信息采集技术， 浮动车系统受到了国内外的普遍关注。浮动车的研究工作在国外的起步较早，并 形成了一定的商业模式和较为成熟的应用系统。为我国的浮动车系统的研究工作 提供了大量的经验和参考资料。虽然我国对浮动车系统的研究工作起步较晚，但 是在国外有大量的实时系统和资料，且国内基础条件逐渐成熟的条件下，浮动车 系统的快速发展已经势不可挡。 从2 0 0 4 年开始，北京市已经逐步在部分公交车、警车、出租车上安装了g p s ， 并且随着出租车的更新换代，越来越多的出租车开始装备g p s ，金银建等一些大 的出租车公司已经建立了基于g p s 的出租车调度系统，实现了对出租车运营管理 监控。北京市的出租车大约有6 7 万辆，虽然在数量上与小汽车比重并不高，但是 出租车的出行率非常高，出行时间长，因此在北京市路网交通流中占有相当大的 比例，据统计，北京市的出租车在交通流中的比例已达到了3 0 以上。出租车调 度系统安装的g p s 设备已经综合了浮动车系统的部分功能，能够实现大规模的路 网实时交通信息采集。 从以上列举的国外的浮动车采集系统来看，其共同的特点和主要功能都是实 现了动态交通信息的采集和处理，只是在系统架构和运行组织、规模等方面有所 差异。这些系统的主要应用包括以下三方面： ( 1 ) 利用实时的g p s 数据为路网动态信息提供预测的数据基础，或者作为某 条道路交通状态的实时测量手段。 ( 2 ) 利用浮动车系统采集到的实时数据，探测车辆排队情况或者检测交通事 故的发生。 ( 3 ) 把浮动车采集的实时数据，将其作为道路交通状态分析与评价的数据基 础，实现路段上某些参数的预测。 国外关于浮动车的研究覆盖了其大规模运营所碰到的相关问题以及基于实时 数据的交通参数分析等内容，主要集中在旅行时间的计算，系统运行测试以及数 据的验证等方面。 r i l l i n g s 和k r a g e 在1 9 9 1 年在f l o r d at r a v t e k 项目中，组织了1 0 0 辆出租车组成的 车队运行了l o 个月，并做了运行测试。一 b o y c e 在1 9 9 5 年估算出了在交通的高峰时段，检测路段行程时间需要的浮动 车数量。s e na n d b e r k a1 9 9 7 年在a d v a n c e 项目中，测算了单位时间计算平均速 度所需的浮动车的数量。h o l d e n e ra n dt u r n e r 则在1 9 9 6 年测算出了要获取比较理 想的行程速度和行程时问所需要的浮动车的数量。r a k h aa n dv a na e r d e 于1 9 9 5 年 在美国的佛罗里达州通过交通小区的测试估计了浮动车系统的精度。 胡明伟、史其信于2 0 0 3 年利用采集到的浮动车数据和感应线圈数据，做了数 据融合，用来估计行程时间和检测道路的突发事故。由于在研究的交通流中浮动 车占的比重太低，得出由浮动车数据估算得到的车流密度误差比较大。 a y y u b ，m c c u e n 和m o o d 指出，对于浮动车的分布来说，若单位时间内通过 某一断面的交通流量为q ，则时间k 内通过该截面的车辆总数为n _ q 屹。对于n 中的每辆车，p 为该车是浮动车的概率，则该车流的车辆组成构成了一个伯努利试 验，因此浮动车的数目服从二项式分布。 f e r m a n 等利用数理统计的思想对交通流中浮动车的样本数量进行了分析。分 析结果为：在高速公路上，要想获得较为准确的交通信息，车流中浮动车的数量 占车流中车辆数的比重不应低于3 ，在一般道路上，这个比重为5 。r u e y 等采 用仿真的方法对道路上浮动车的数量于平均速度估计精度之间的关系进行了研 究。在试验中，通过改变车流中浮动车的比例，分析浮动车速度与车流平均速度 之间的关系。实验结果表明，如果要实现速度估计误差小于5 k r n h ，浮动车在车流 中的比例应为4 * 0 - 5 ，或者计算周期内，该路段上浮动车的数量不少于l o 辆。 s r i n i v a s a n 和j o n a v i s 为了消除浮动车数据在估计行程时间时产生的误差，研 究了道路上行程时间估计精度与车流中浮动车数量的关系，设计了一个车流中浮 动车的比率模型来试图消除这类误差，研究结果表明：要测行程时间这一指标， 道路上车流中需要浮动车的比例要大的多，而对于高速公路或者符合较重、车流 速度较高的道路比较适用。 m i c h a e l 和j e r e m y 等【2 2 】，在澳大利亚南部的阿德莱德将g p s 与g i s 技术结合， 综合f c d 得到的关于路口延误、旅行时间等数据对路网的各个路段的拥挤程度做 了研究，研究表明，这种方法用在道路拥挤的判断上是可行的。r l c h e u 等【2 3 】把 g p s 数据和线圈数据进行融合，从而获得路段上的车辆行驶速度。b s k e r n e r 掣冽 采用f c d 估计交通状态，并且设置了阀值，对交通拥挤程度做了判断。 交通信息采集中通常采用浮动车g p s 数据中瞬时速度为基础，计算路段车速， 6 得出的结果误差相对较大。应用g p s 数据在路段平均行程时间的估计方面所进行 的研究比较多，但计算方法分类繁多复杂，通用性差，难以满足实际的应用。k e l i a n g d i n g 运用公交车固定路线的回传数据进行分析，将路段行程时间划分为两部分： 交叉口延误时间和行驶时间，计算了弧度速度和行驶时间等值。t o n gx i a o h u a 等人 建立的模型，运用型矩阵转换来计算路段的行程时间，并采用计算机模拟技术进 行了验证，但模型参数标定比较困难。 1 4 论文的内容结构 本文各章节的内容介绍如下： 第一章：依据现实情况，提出了本文需要解决的问题，然后对解决该问题的 国内外研究现状做了了解。 第二章：介绍了g p s g i s 技术及g p s 数据的特点，然后针对g p s 数据特点， 做了匹配前的g p s 数据预处理。 第三章：介绍了地图匹配的原理、方法分类。然后对g i s 地图做了栅格化处 理、为地图上的路段添加方向的预处理，之后对基于g i s 地图预处理的算法做了 详细的介绍，与以往的算法相比，该算法还添加了快速路上主辅路区分的功能。 最后，对本算法做了评价。 第四章：在第三章匹配结果的基础上，采用快速路上的微波数据，对g p s 的 速度做了校准，根据得到的校准系数，可以用来校准路网上的g p s 车速。 第五章：基于校准的g p s 速度，结合各路段的现实情况。分别获得到了无检 测器的路段、检测器故障路段和检测器正常路段的交通状态。 第六章：总结了本文工作的成果，并对研究工作做了展望。 论文的技术路线如下图所示： 7 问题的提出理论研究 j g p s 原数据预 处理 g i s 电子地图琐【 柚圜盯r 嗣 椿f 处理7 i 飓剐匹匪 f _ 眵 i 匹配结果校准匹配结果分析i l 各路段g p s 速l 度 i ， ，i 无检测器路段i 检测器故障路检测器正常路 段段 i，r g p s 速度代替两类速度融合i 一 禹一 总结与展望 图1 - 1 论文结构图 f i g 1 - 1t h e s t r u c t u r eo fe s s a y 8 第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 2g p s 数据分析 g p s 数据带有速度、方向和坐标等信息，需要借助g i s 电子地图模板，才能 将其自身的信息更直观的表达出来，从而给各种路网控制系统提供支持。但是， 由于g p s 数据自身的特点，容易受到传输过程中各种因素的干扰，使其数值存在 这各种的误差。因此需要在做地图匹配之前，将误差数据过滤剔除，提高匹配算 法的精度和速度。 2 1g p s g i s 技术 2 1 1g p s 定位原理 全球卫星定位系统( g l o b a lp o s i t i o ns y s t e m ，简称g p s ) 主要有三大组成部分， 即空间星座部分、地面监控部分和用户接收设备部分。它的空间星座部分由2 4 颗 卫星组成，这些g p s 卫星均匀分布在6 个轨道平面内，在离地面2 万k m 的高空 上，以1 2h 的周期环绕地球运行，使得在任意时刻，在地面上的任意一点都可以 同时观测到4 颗以上的卫星。g p s 的地面监控部分负责卫星的监控和卫星星历的 计算，它包括1 个主控站、3 个注入站和5 个监测站。监测站收集卫星及当地气象 资料送给主控站，主控站据此计算出卫星轨道等导航参数，然后由注入站发送给 卫星，以便卫星向用户播发导航信息。g p s 的用户设备主要由接收机硬件和处理 软件组成。接收机由天线单元和接收单元两部分组成，g p s 接收机对捕捉到的位 置和三维速度，根卫星信号，进行变换、放大和解码，将调制在载波上的信息去 掉后，测出g p s 信号从卫星到接收天线的距离以及接收机的三维数据这些数据， 最终实现利用g p s 信号进行导航和定位的目的【2 5 1 。 因此g p s 具有全球性、全天候、连续、实时地提供高精度的三维位置、三维 速度和时间信息等一系列优点。 文献【2 6 1 介绍了g p s 的基本定位原理：以高速运动的卫星瞬间位置作为已知的 起算数据，卫星不问断地发送自身的星历参数和时间信息，用户接收到这些信息 后，采用空间距离后方交会的方法，计算求出接收机的三维位置、三维方向以及 运动速度和时间信息。对于需定位的每一点来说都包含有4 个未知数：该点三维 地心坐标和卫星接收机的时钟差，故g p s 定位至少需要4 颗卫星的观测来进行计 算。如图1 所示，可以确定以下4 个方程式，解出x ，y ，z ，t 即可完成定位。 9 - p _ 暴_ 1 卫星2卫星3 卫星4 图2 - 1g p s 定位原理 f i g 2 - lg p so r i e n t a t i o np r i n c i p l e ( 一力2 + ( y l j ，) 2 + ( y l y ) 2 + c 2 o t 0 1 ) = d 1 2 ( x 2 一x ) 2 + ( y 2 一j ，) 2 + ( y 2 一y ) 2 + c 2 ( t - t 0 2 ) = d 2 2 ( x 3 一对2 + ( y 3 一y ) 2 + ( y 3 一y ) 2 + c 2 ( t - t 0 3 ) = d 3 2 ( 工4 一力2 + ( y 4 一j ，) 2 + ( y 4 一y ) 2 + c 2 o t 0 4 ) = d 4 2 2 1 2g i s 地理信息系统 ( 2 - 1 ) ( 2 2 ) ( 2 3 ) ( 2 - 4 ) 地理信息系统( g e o g r a p h yi n f o r m a t i o ns y s t e m ，简称o s ) ，或称为地学信息系 统、资源与环境信息系统。是在计算机硬件、软件系统的支持下，对整个或部分 地球表层( 包括大气层) 空间中的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、运算、 分析、显示和描述以及辅助决策的技术系统【2 7 】【2 8 】。 它是以地理空间数据库为基础，在计算机硬、软件环境的支持下，对空间相 关数据进行采集、管理、操作、分析、模拟和显示，并采用地理模型分析方法， 适时提供多种空间和动态的地理信息，为地理研究、综合评价、管理、定量分析 和决策服务建立起来的一类计算机应用系统。简而言这，地理信息系统是以计算 机为工具，具有地理图形和空间定位功能的空间型数据管理系统，它是一种特殊 的而又十分重要的信息系统【2 9 1 。 通过上述的分析和定义可提出g i s 的如下基本概念： ( 1 ) g i s 的物理基础是计算机技术系统，它由若干个彼此相互关联的子系统 构成，如数据管理子系统、数据采集子系统、数据分析和处理子系统、图像处理 1 0 地理坐标进行编码，实现对其定位、定性和定量的描述。这也是其技术难点所在。 ( 3 ) g i s 的技术优势在于它的数据综合、模拟与分析评价能力，可以得到常 规方法或普通信息系统难以得到的重要信息，实现地理空间过程演化的模拟和预 测。 地理信息系统的发展历程如下： 2 0 世纪6 0 年代初期，地理信息系统处于萌芽和开拓期，注重空间数据的地学 处理。这段时期内，g i s 发展的动力来自于新技术的应用、大量空间数据处理的生 产需求等方面，专家兴趣和政府推动也起到了积极的推动作用。进入7 0 年代，地 理信息系统进入巩固发展时期，注重于空间地理信息的管理。资源开发，利用乃 至环境保护问题成为首要解决之疑难，需要有效分析、处理空间信息，随着计算 机技术的迅速发展，数据处理速度加快，为地理信息系统软件的实现提供了必要 条件。8 0 年代是地理信息系统的大发展时期，注重于空间决策支持分析。地理信 息系统应用领域迅速扩大，涉及到许多的学科和领域，此时地理信息系统发展最 显著的特点是商业化实用系统进入市场。9 0 年代是地理信息系统的用户化时代， 地理信息系统已经成为许多机构必备的工作系，社会对地理信息系统的认识普遍 提高，需求大幅度增加，从而使得地理信息系统应用领域扩大化，深入化，地理 信息系统向现代化社会最基本的服务系统发展。g i s 应用向更深层次发展的趋势 为：1 、网络g i s ( w e b g i s ) 。2 、组件式g i s ( c o m g i s ) 。3 、虚拟现实g i s ( v r g i s ) 。 4 、时态g i