城市浮动车数据定位误差分布研究

提出了计算城市浮动车定位误差的方法,分析了定位误差数据的分布情况和特征,给出并验证浮动车定位误差的概率分布函数,给出不同等级道路的浮动车定位误差分布规律。通过出租车载客状态和地图匹配的路径来推导浮动车的参考位置并计算误差,然后分别运用多种误差分布密度函数进行拟合,发现最适合的定位误差概率密度函数。以广州市浮动车数据为例进行了验证,结果表明偏p-范分布最适合复杂城市路网的浮动车误差分布,可作为浮动车数据进一步应用的基础。     

大样本量地图匹配方法研究

为保证GPS浮动车交通信息采集与预测的精度,采用直接投影算法,即点到线地图匹配算法来进行大样本量的GPS浮动车数据的地图匹配.文章以唐山市为例,在MapInfo图层中绘制唐山电子路网图以及路网中的GPS点,利用MapX控件将图层插入到VB可视化语言环境下进行编程、运行,通过道路搜索、估算投影点坐标、判断投影点是否在选定道路上,最后利用VB中的循环语句来将唐山市电子地图中的大样本量GPS点完全匹配到电子线路中,实现点到线的完全匹配.     

基于拓扑判断的海量GPS数据延时地图匹配算法

由于浮动车数据采集中存在GPS数据周期过长、拓扑关联性较差、数据量大的特点,传统的车载端地图匹配算法难以直接应用,针对车辆无法初次匹配的情况,设计了一种可根据路网拓扑关联性进行判断的延时地图匹配算法.实际数据验证表明,该算法在保证数据完整性和有效性的基础上,可以实时、准确地进行地图匹配,尤其是车辆位于复杂交叉口及高架桥附近区域时车辆真实行驶道路的确定.      

基于长春市浮动车数据的城市交通运行状态分析

为了掌握长春市道路交通运行状态,通过提取出租车GPS信息作为长春市浮动车数据源,以长春市浮动车原始数据为基础,探讨浮动车数据采集与处理的方法,并与长春市现状道路模型进行地图匹配。通过拥堵感知数据分析和浮动车速度数据分析两种方法互相校验确定各等级道路阈值,对长春市路网速度进行时空特征分析。数据表明:除极端天气可能导致大面积、系统性拥堵外,长春市道路交通拥堵主要表现为局部时段和局部区域,并有扩散的趋势。此外,探讨了目前长春市浮动车数据的不足及下一步研究方向,为相关部门政策制定提供数据支撑和决策依据。     

一种基于WSN和GPS融合定位的 浮动车路况优化研究与验证

为解决浮动车数据在城市范围内存在的“信号漂移”和“信号盲区”问题,提高地图道路 适配准确率和路况信息准确率,研究应用WSN无线定位技术以及地图匹配技术,设计数据融合 框架,提出基于WSN和GPS的融合数据路况优化算法及计算流程,监测车辆在路网上的行驶状 况和各路段的拥堵程度。通过选取广州市800 个车载传感器节点、20 个路侧传感器节点以及3 个路段进行现场数据验证,结果显示在加入WSN定位数据并采用上述算法处理后,地图道路适配准确率提高约4%,路况信息准确率提高约5%,同时路况信息的处理速度也得以提高。可见,基于该优化算法,WSN和GPS融合定位数据能有效提高浮动车路况的准确性和有效性。     

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地图匹配问题是浮动车技术中必须解决的关键问题。由于浮动车数据自身的特点，传统的导航地图匹配算法难以直接适用于大规模的浮动车数据匹配。本文在分析基于浮动车数据的地图匹配与传统的导航地图匹配的异同点的基础上，提出了浮动车地图匹配模型族的解决方案和相应的道路网格拓扑结构，设计了包括道路初次匹配模型、平行方向道路识别模型、节点匹配模型、延时匹配模型在内的浮动车数据地图匹配算法体系，并对算法进行了评估和验证。本文提出的浮动车数据地图匹配算法模型已经在广州市ITS示范工程中得到了实际应用，应用结果表明该算法具有准确、高效和实用的特点。     

CORS在浮动车交通信息采集系统中的应用

针对目前GPS浮动车交通信息采集系统中GPS原始数据因精度产生的问题,在深入分析CORS系统的基础上,提出结合CORS系统,对浮动车采集数据进行实时差分改正的优化方案。CORS与GIS结合对综合信息进行输入,将能大幅度改善数据的准确性,提高数据的利用率,实现数据质量的优化。     

实时分布式地图匹配系统的设计与实现

在智能交通系统的基础上,设计实现了基于实时浮动车数据的分布式地图匹配系统.分布式架构的应用旨在提高系统数据接收和处理的实时性.同时提出了一种基于道路网格和最短路径的快速地图匹配算法,通过网格划分确定候选路段,根据二次网格划分、GPS角度和数量对候选路段权重进行修正,并利用最短路径算法寻求最符合路径,在保证处理效率的同时匹配的精度也有所提升.仿真实验选用三台匹配处理节点,经验证,完成大连市1000辆出租车约130万个GPS点的地图匹配用时为1分37秒,算法的平均正确匹配率为93.3％.实验结果满足实际智能交通系统的基本要求.     

使用浮动车检测路网可达性及交通管理策略的研究

合理的城市道路网结构以及相应的合理的交通管理策略，是缓解城市交通拥挤状况，促进城市健康发展的重要条件，合理、正确、有效地评价和分析道路网结构和现行交通管制方案，对城市道路改进和综合管理具有重要意义。本文在回顾以往评价路网性能的指标和方法的基础上，引入基于浮动车GPS/GIS数据的动态绕行效率的概念，提出了新的利用浮动车数据检测路网可达性、出行机动性，路网切换便捷度和交通管理策略合理性的方法，从浮动车数据的全新角度解释路网重要节点的连接方法和快速路封闭方法对出行的影响。最后利用西直门局部区域进行了示范，通过理论研究和实际应用，说明了利用浮动车GPS/GIS检测数据评估路网切换便捷度、交通管理合理性这一新方法是有效和具有发展前景的。     

浮动车数据在城市宏观交通特性研究中的应用

回顾和总结了国内外浮动车数据在交通信息服务和路网评价方面的研究及应用现状,提出浮动车数据的三阶段应用.重点阐述了面向城市宏观交通运行规律分析的第三阶段应用,提出基于历史交通流状态数据的数据分析流程.并以北京市浮动车系统采集的数据分析结果为例,分析了北京市路网运行速度的时空分布特性以及不同等级道路的里程利用情况.     

基于改进AOE网络的低频浮动车数据地图匹配算法

由于低频浮动车数据时间间隔较长,现有地图匹配方法难以满足低频浮动车数据地图匹配的要求.综合考虑浮动车数据轨迹点之间的整体特性,在局部和全局地图匹配算法的基础上,提出了一种基于改进AOE网络的低频浮动车数据地图匹配方法.首先,采用相交分析判断GPS点缓冲区和候选路段的关系,以获取候选路段和候选匹配点;其次,基于四叉树空间索引和Dijkstra算法,获取候选匹配点之间的最短路径;第三,设计了一种改进AOE网络,提出了基于改进AOE网络的最短可达路径算法,以获取最终的地图匹配点;最后,对改进AOE网络的地图匹配算法进行评价,并通过实验分析了算法的时间效率和正确率.实验结果表明:基于改进AOE网络的地图匹配算法正确率为95.3%,程序执行总时间为96.8 s. 其正确率分别比点到线的局部地图匹配方法和基于弱Frchet距离的全局地图匹配方法的正确率高13.6%和2.8%.      

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本文提出了基于J2EE技术的城市交通诱导Web-GIS三层模型系统实现方案。并以北京市为例，采用Struts+ Hibernate+ JDBC技术构建了B/S结构的实时交通信息发布与诱导系统，克服了已有的城市交通信息Web-GIS系统只面向交通管理层的局限。该Web-GIS采用MapXtreme Java作为地图管理构建的瘦客户机/服务器模式，通过将查询道路与GPS实时浮动车数据进行动态匹配，来获得路线实时的交通信息，并结合重要的道路消息，为出行者提供可靠参考。     

基于车路协同的车辆定位算法研究

为解决道路交叉口车辆由于定位信号缺失或者延迟引起的车辆定位偏差较大的问题,提出了基于车路协同的协同地图匹配算法（cooperative map-matching,CMM）. 首先利用扩展Kalman滤波（extended Kalman filter,EKF）融合GPS与车载航位推算系统（vehicular dead reckoning,DR）信息作为协同地图匹配的预先定位;然后基于短程通讯技术实现车辆信息的交换与共享,在电子地图的基础上,利用道路约束实现车辆进一步定位. 为了验证算法的有效性,搭建了模拟真实场景的仿真环境进行实验. 研究结果表明:采用EKF融合GPS/DR数据的交叉口车辆定位平均偏差为9.09 m,相比GPS 的14.31 m,定位偏差减小30.87%;采用CMM算法的交叉口车辆,当参与CMM车辆数为7时,平均位置偏差为4.5 m,参与CMM车辆数为10辆时,平均位置偏差为2.75 m,相比EKF定位偏差减小69.74%.      

浮动车GPS采集交通信息数据质量评估关键技术研究

从浮动车GPS采集交通信息基本技术原理出发,分析GPS原始数据和系统输出数据的质量评测要求,提出不同数据质量要素的质量评测方法,以指导浮动车采集交通信息评估。     

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现行出租车系统仅以对空载车辆在城市中的定位及可能性安排作为其主要调度方式,造成出租车营运效率低、空载率高、乘客等待时间长且满意度不高等诸多问题.本研究采用浮动车(FCD)数据和地理建模仿真平台,使用地理信息系统(GIS)技术来定量分析给定城市出租车系统的完备以及与需求的合适程度,总结出一套基于出租车运营的系统完备度评价体系,从而实现城市出租车系统的良好组织与管理.该体系主要从城市路网、乘客以及驾驶员等多维指标,来量化给定城市出租车系统的运营状态和效率,合理制定运营调度策略.系统基于深圳市实际出租车数据,在ArcGIS 10平台实现且可按预期功能对城市出租车系统从多方位进行评价,为进一步管控奠定良好的基础与指导意义.     

基于浮动车数据的随机路径选择模型参数估计

提出利用浮动车出行数据对城市路网多OD对logit 随机路径选择模型参数估计方法.首先采用相对阻抗,实现logit 模型参数无量纲化和单一化,将离散多项logit 模型转化为相对阻抗的连续概率模型;然后对多OD对的浮动车数据进行分区和权重处理,计算得到概率分布;最后在推导连续型概率密度和累积概率函数基础上,利用最小二乘法进行参数估计.以广州市浮动车数据对方法进行验证,结果拟合优度高,所得参数可有效反映实际路径选择行为.方法简单实用,特别适用于利用海量浮动车数据进行路径选择行为分析.     

基于GPS浮动车的高速公路路线诱导方法研究

随着我国高速公路建设的快速发展,高速公路路线诱导可以显著提高高速公路的通行能力。根据现代智能交通运输系统的实际需求．研究基于GPS浮动车数据的采集系统,并构建基于BP神经网络算法的旅行时间预测模型,可为驾驶者提供实时的路线诱导,同时有助于驾驶员避开拥塞和提高出行质量。