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基于低频采样GPS数据的路段行程时间估计

马超锋  
【摘要】:路段行程时间作为表征交通拥挤程度的关键参数,越来越受到交通管理者和研究者的重视。近年来,基于GPS浮动车数据进行路段行程时间估计的研究有很多,但在低频采样GPS数据条件下很多算法的估计误差都较高,且往往没有考虑交叉口延误对估计结果的重要影响。所以,本文考虑交叉口延误、针对低频采样GPS数据对行程时间估计算法进行深入研究,提高数据准确度为交管部门提供高质量的数据支持。 本算法主要包含三个部分:第一是GIS与GPS数据预处理及低频地图匹配算法,首先进行方向路段划分、转向弧段划分和交叉口影响区域划分的GIS预处理过程,以及GPS数据滤波处理和异常停车状态判断的GPS预处理过程;并采用基于车辆方向角的地图匹配算法和实例验证。第二是考虑交叉口信号控制的低频浮动车路径估计,重点针对相邻GPS匹配点跨越一个微型路网的情况建立低频浮动车路径估计模型,针对路段行驶阻抗建立层次分析评价指标体系,并结合模糊综合评价方法计算各路段的阻抗评价因子;然后,用路段阻抗因子代替路段长度寻找最“短”路径,即为浮动车最可能的行驶路径。第三是考虑交叉口延误的低频路段行程时间估计,首先划分交叉口影响区域边界和路段行程时间,然后依据低频GPS点在路段边界的四种分布类型,计算交义口影响域的延误时间并改进插值法计算路段行程时间,最后通过实例验证了本文算法的准确性。 本算法在低频采样GPS数据源下相对于传统方法有更高的估计精度,而且在交叉口延误较大的路段对比更加明显,能够为浮动车采集技术提供了更广泛的应用途径。


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