基于浮动车的交通信息采集系统研究

阐述了基于浮动车数据的实时交通参数如平均速度、行程时间、OD矩阵等的估计方法，并利用Vissim仿真软件进行了验证。实验结果表明，笔者提出的交通参数估计方法具有较高的精度。     

基于GPS浮动车的自然路段行程时间估计方法

针对目前基于GPS浮动车交通信息采集技术的研究大多只是涉及宏观方案,细节研究较少,导致产生所得交通信息质量不高的问题,考虑数据用户需求以及路网空间数据的特点设计了自然路段划分方法,同时结合动态GPS数据与路网空问数据的特点提出了路段行程时间估计算法.利用编程语言完成了算法实现,并且利用实测数据进行了算法验证.结果表明,自然路段行程时间估计算法不仅运行高效、稳定,同时获取的路段行程时间数据精度较高.     

基于GPS的实时交通信息采集方法的研究

对基于GPS的实时交通信息采集方法开展研究,分别提出了利用GPS返回的经纬度数据和速度数据的两种路段平均速度估计算法。前者通过高斯投影,将WGS-84坐标系的GPS经纬度数据转换为平面直角坐标系的数据,从而计算平均速度。后者从GPS单点测速机理的研究入手,通过速度定积分计算距离得到平均速度。通过现场试验对算法和技术流程进行了验证,并利用实测数据对比了两种算法的计算结果,表明基于GPS的实时交通信息采集技术在实践中是可行和有效的。     

基于仿真试验的GPS浮动车最佳样本容量确定方法研究

GPS 浮动车作为一种新型的交通信息采集工具已经成为智能交通领域的研究热点.基于经典概率论理论,并考虑了部分交通流特性的GPS浮动车最佳样本数计算方法,提出了基于仿真实验的最佳样本容量确定方法,并采用 Vissim 仿真软件进行实验,验证了该方法的可行性.     

基于仿真试验的 GPS 浮动车最佳样本容量确定方法研究

GPS 浮动车作为一种新型的交通信息采集工具已经成为智能交通领域的研究热点.基于经典概率论理论,并考虑了部分交通流特性的GPS浮动车最佳样本数计算方法,提出了基于仿真实验的最佳样本容量确定方法,并采用 Vissim 仿真软件进行实验,验证了该方法的可行性.     

基于浮动车数据的交通事件参数特性研究

利用微观交通仿真软件Vissim搭建交通事件环境,对在不同堵塞程度和不同交通流量的交通事件情况下,浮动车采集的浮动车速、行程时间、浮动车位置等移动检测交通参数变化特性进行了分析比较,总结出交通事件情况下的浮动车移动检测各交通参数变化规律,并以此为基础对模式识别法、统计预测法、时间序列和智能算法等4种基于浮动车数据的交通事件检测算法进行了探讨,具有覆盖面广、成本低等特点。     

基于浮动车定位数据的高速公路区间平均速度估计

通过对浮动车定位数据情况的分析,可知大部分速度估计算法仅适用于采样时间间隔不大于行程时间的情况,为在相同浮动车比例以及采样时间间隔的条件下,提高数据利用率,以提高速度估计结果的路网覆盖率,提出两种速度估计算法:车辆跟踪法、速度-距离积分法,并给出路段区间平均速度自适应估计模型.使用真实交通流OD 数据进行仿真,结果表明...     

基于浮动车数据的高速公路拥堵检测方法

针对基于固定检测设备的高速公路拥堵检测方法在检测时间和检测范围方面的不足,提出了基于浮动车GPS数据的检测方法.提出了完整的拥堵检测流程,包括高速公路的区间划分、GPS匹配、区间状态判定和拥堵状态仿真等环节.通过检测案例分析说明了方法效果.在拥堵检测的快速性、准确性和全面性方面较之传统方法有明显优势,同时分析了此方法的具体应用条件.     

基于大样本浮动车数据的武汉市车辆行驶速度获取与分析

采用基于浮动车行进方向与道路方向约束的道路匹配算法,将浮动车数据准确地匹配到城市道路上;在此基础上分析了大样本浮动车平均瞬时速度与路段平均行驶速度的关系,提出了用大样本浮动车的平均瞬时速度快速评估道路行驶速度.最后利用武汉市约1万辆出租车的GPS数据,对武汉市道路车辆行驶速度情况进行了计算和分析.     

基于决策融合的城市道路交通事件自动检测算法研究

为了提高城市道路交通事件自动检测算法的性能,引入算法性能可靠度概念对基于浮动车数据和感应线圈数据的事件自动检测算法检测结果进行决策融合。决策融合算法包括3个模块：①感应线圈数据算法模块：选择流量、占有率、路段长度、前一个检测周期的检测参数作为输入参数,训练BP网络进行事件判别;②浮动车数据算法模块：使用误差分析理论确定满足数据精度要求的最小浮动车样本量,选择路段行程时间、行程速度作为BP网络输入参数,进行事件判别;③决策融合模块。引入算法性能可靠度概念,计算模块一和模块二判别结果的权重值,使用加权平均法进行决策融合。通过Vissim仿真获得数据,在Matlab中编程实现算法的计算,仿真结果表明决策融合算法的性能优于单数据源事件自动检测算法。     

基于FCD和DAB交通信息采集与服务系统研究

城市交通问题日趋严重,交通信息化服务成为了智能交通领域又一热点。基于浮动车（floating car data FCD）和DAB（digital audio broadcasting）的交通信息采集与服务系统,对交通信息数据源、数据处理及信息解码分发至终端等方面进行了研究,阐述了系统总体结构、关键技术、核心算法。该系统通过采集处理、多源数据信息融合、信息发布和信息终端软件开发,采用TPEG（transportprotocol experts group）信息编码技术,编码成二进制码流文件,并传输给DAB数字服务器进行信息分发,进而将交通信息实时传输到移动终端,为出行者提供可靠的、科学的交通信息服务。     

基于浮动车车速数据的交通状态实时判别系统和方法

提出一种交通状态判别方法,使之符合交通状态变化连续性。基于浮动车数据特性分析,考虑交通阻抗及临界跳变现象的影响,通过预判别及二次修正,优化了交通状态判别结果。该方法能有效滤除交通状态参数在阈值附近频繁变化产生的交通状态非正常跳变,同时可以修正异常数据导致的交通状态阶跃,从而优化了交通状态判别结果。构建并实现了基于该方法的实证系统,通过多种指标的验证,表明该方法提高了交通状态发布的准确度。     

面向实时交通状态参数估计的浮动车车速置信优化算法

针对浮动车数据稳定性问题,在浮动车及其数据特性分析的基础上,设计了考虑车速置信权重的交通状态参数算法。以车速、样本数和时间为衡量基准得到置信权重,据此计算交通状态参数。在出现异常数据时进行去噪处理;在数据量不足或数据连续性不好的情况下融合历史数据及临近时段数据,以反映真实交通状态。通过编程仿真和实地实验,对优化算法进行数值分析和测试,证明该算法可有效消除异常数据波动和数据量不足的影响,对交通状态参数估计具有较高的准确度和平稳性。     

基于浮动车数据的交叉口范围动态划分方法

目前路网分析与行程时间计算的误差很大程度受路段和交叉口划分位置的影响。通过分析车流在交叉口的受阻交通过程,提出了基于浮动车数据的密度法和减速点法对平面交叉口范围进行动态划分的方法,并利用南京市浮动车数据对其进行了实证和延误对比分析,结果表明这2种方法能反应交叉口交通流的时变规律,准确地对交叉口范围进行动态划分,相对于交叉口静态范围划分,在交叉口延误计算等方面具有弹性优势。     

基于无线定位技术的交通信息获取方法研究

基于无线定位技术的交通信息获取方法是一种应用前景良好的交通信息获取方法。在考虑该方法所涉及各方面问题的基础上，给出了一种适合我国混合交通状况的应用无线定位技术获取交通信息的方法。首先阐述了应用无线定位技术获取交通信息的工作原理及系统框架，进而通过实测获取处于通话状态的移动台在越区切换过程中的切换点数据，并分析切换点的分布特征。在该特征的基础上，应用PARAMICS软件构建仿真环境，设计仿真方案，进行仿真试验，以评价该方法的有效性和实用性。仿真试验的结果表明，基于无线定位技术的交通信息获取方法能够获取相当精度的交通信息。     

浮动车采集系统中城市道路分段方法研究

介绍了浮动车数据采集和数据处理方法;结合出行者对实时动态交通信息精度的要求,在已有固定分段的基础上提出了合并路段的方法;利用中环路浮动车采集数据对合并方法进行实证,表明该分段方法能提高发布信息的精度.     

道路交通事故信息采集技术及应用

随着社会经济的发展,当前我国购买和使用汽车的人数不断上升,而在有限的道路交通资源的情况下,交通拥堵以及交通事故发生的频率大大上升,而一旦发生交通事故,则需要对交通事故车辆及周围环境进行信息采集,对事故现场进行重建,进而还原事故产生的原因,进而对事故车辆的责任进行鉴定。近年来,为了更好地重建事故现场,分析相关事故产生的原因,对事故车辆进行责任鉴定以及采取措施减少事故发生的概率,如今在大部分地区已经使用了信息技术、监控技术以及人工智能技术等对交通事故信息进行采集。本文主要介绍了当前在交通事故信息采集过程中主要应用的三种技术类型,包括:基于摄影测量的技术、基于视频解算及分析的技术以及基于电子智能的技术。并分析了这些技术在交通事故信息数据库、交通事故分析重建、道路交通安全状况改善过程中的应用。     

基于大规模浮动车数据的城市道路网复杂度分析

针对现有浮动车技术应用研究中缺乏道路网络复杂度的定量分析,引入置信点的概念,提出了一种基于大规模浮动车数据的城市路网复杂度分析方法.利用该方法统计了路网中各路段的置信点分布情况和置信点的平均匹配距离,建立了城市路网复杂度模型.结合浮动车数据的预处理,提出了城市路网复杂度的分析流程.以广州市为例,分析了广州市全局路网和4类典型城市道路代表路段的复杂度.对于地图匹配算法实证研究中的指定路径,具体分析了其各组成路段的复杂度及其主要影响因素.     

基于样本容量的浮动车数据路网覆盖能力研究

以出租车作为浮动车数据采集探测车,针对探测车在路网上行驶的不确定性,提出浮动车数据路网覆盖能力的概念,研究覆盖能力与探测车样本量之间的关系.以覆盖强度和覆盖率为指标,采用简单随机抽样方法,研究了在10种样本条件下浮动车数据路网覆盖能力的变化情况,并进行回归分析.结果表明:在不同样本容量下,浮动车数据对各等级路网的覆盖强度和覆盖率均具有相似的时变特征;各等级路网的平均覆盖强度随样本容量线性增长,增长率随道路等级下降而迅速减小,高等级道路具有更高的覆盖强度;各等级路网的覆盖率随样本容量增大呈非线性增长,高等级道路能够更快达到稳定值;用浮动车数据判别高等级道路的交通状态,可适当降低样本容量.