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.     

基于交通流模型的道路权重计算方法研究

提出了一种基于交通流模型的计算道路权重方法。实施定点道路截面雷达试验并采集交通流信息,标定生成交通流速度-密度模型。通过此模型,利用出租车行驶数据库中各条道路车速数据计算各道路车流密度,根据各道路长度和密度推算道路权重。     

基于蚁群优化算法与出租车GPS数据的公众出行路径优化

以出租车GPS采集的浮动车数据为依据,研究出租车驾驶员路径选择的认知及类蚂蚁的行为特征。根据城市道路功能等级与出租车的通行频率等信息素,建立出租车驾驶员路径选择信息素等级路网,并以此作为路网初始信息素,综合考虑路径通行时间、通行距离、路径信息素等级等多个因素,提出了基于蚁群优化算法的公众出行路径规划优化算法。以武汉市路网和浮动车为试验数据,将模型规划的道路与浮动车数据库中的轨迹进行了比较。结果表明:基于蚁群优化算法与出租车GPS数据的公众出行路径同出租车驾驶员选择的出行路径相似度很高,能为公众出行提供出租车驾驶员选择的行车路径。     

基于浮动车停车点数据交叉口车辆排队长度计算方法

浮动车数据中存在许多行驶速度为零的停车点数据记录,它们和交叉口车辆排队长度存在一定的空间关系.针对此提出一种新的基于浮动车停车点数据计算交叉口前车辆排队长度的方法.首先根据车辆停车点地理位置和正常行驶点的连续关系及和路段的相对位置进行地图匹配,提取出路段上交叉口前正常排队停车点数据;然后从正常排队停车点数据中计算出相对交叉口的浮动车数据相对位置关系,根据对浮动车停止点距离交叉口的位置密度分布变化进行2次统计计算,推算出交叉口前车辆排队长度.最后通过实际浮动车数据计算实例对本方法进行了说明和验证.     

基于矢量道路栅格化的海量浮动车数据快速处理

针对海量浮动车数据特点和快速处理要求,提出了一种基于矢量道路地图栅格化的海量浮动车数据方法,该算法的关键是矢量道路栅格化过程中包括了道路缓冲区和属性信息。道路缓冲区的宽度由一个与浮动车数据位置误差和道路宽度相关的置信区域决定;矢量道路缓冲区转换成栅格图后,栅格图中像素的位置对应着实际地理坐标,而像素值的灰度值表示道路的等级、名称、编号等属性或方向等信息;然后将海量浮动车数据与栅格道路地图进行叠加处理。这种方法不仅可以精确地计算出城市道路地图坐标系与浮动车数据坐标系之间的变换参数,而且还能够快速地获取区域路网以及特定道路的行驶速度。最后,通过超过一千万个真实的武汉市浮动车数据,并与经典的浮动车数据处理算法进行比较,验证了矢量道路栅格化方法处理海量浮动车数据的可行性和有效性。     

1种基于浮动车数据的多车车速融合算法

在浮动车处理技术中,多浮动车样本车速的融合是整个计算的最后1个环节,算法的好坏直接影响到动态交通信息的准确性。从多权重系数和多种路况状态的角度构建了1种新的基于浮动车数据的多车车速融合算法,该算法从浮动车行驶特征等角度,综合考量在表征实时路况时浮动车多车样本间的共性与个性差异去融合多车车速,提高了实时路况的准确性,并且可根据实际交通环境快速调整相关参数。最后通过实证分析对其准确性进行了评估验证,结果表明能有效提高动态交通信息的准确性,具有良好的实用性。     

一种动态抑制驱动电机转速波动的控制系统

根据驱动电机系统在纯电动轿车中的应用特性,在复杂工况下,对整车行驶过程中的转矩需求值、速度变化值等参数进行分析,基于模糊控制算法思想,模拟道路路况和驾驶员意愿,线性化调节扭矩补偿值,有效抑制车辆的低速抖动,提高车辆的行驶平稳性。     

不利天气下路况识别现状研究与展望

不利天气导致交通条件及路面状况恶化是引发道路交通事故的重要原因。扩展浮动车技术能利用车载传感器实时采集全程路况信息,并通过车载无线通信网络,将采集到的路况信息传递给其他受到影响的附近车辆,同时通过信息中心将信息传达给更广泛的受众,对保障不利天气下道路行车安全具有重要作用。文中分析了利用扩展浮动车技术识别不利天气下路况的研究现状,构建了基于扩展浮动车技术的信息采集和路况识别系统,提出了实现不利天气下路况识别的扩展浮动车关键技术。     

基于出租车GPS定位技术的ITS共用信息平台实时路况信息采集及处理方法

以广州市ITS共用信息平台的建设为背景,提出基于出租车GPS定位技术的ITS共用信息平台实时路况信息采集及处理方法。针对ITS共用信息平台信息采集范围大、准确性和实时性要求高的需求特点,具体研究队列方式的道路拓扑存储方法,利用出租车计费器进行奇异数据剔除的方法,分区搜索和边界矩形相结合的GPS地图匹配方法和循环队列与A*算法相结合的路况计算方法等一整套基于出租车GPS定位数据的实时路况信息采集和处理的方法,并提出了基于J2EE架构的平台数据处理服务器的实现方案。广州市ITS共用信息平台示范工程的实际应用表明,该方法具有良好的效果和广泛的应用前景。     

基于路径搜索的交通拥堵判别研究

由于出租车上多数使用GPS设备,从而产生了结构复杂、海量丰富的浮动车数据.本文基于实测GPS数据,在已有交通拥堵时空特性研究基础上,引进差异聚合系数,该系数由Pearson和Kendall相关系数组成,并搜索区域道路网络中的高相关路径.构造时空莫兰指数及莫兰象限,在时间-空间关联分析的基础上,用高相关路径搜索路网对拥堵区域进行判别.采用海口市长滨4路的实际浮动车数据进行案例分析,验证了该判别方法的可靠性.     

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...     

考虑信号交叉口延时的最优车辆路径规划算法

本文中提出了一种考虑信号交叉口等待时间的车辆最优路径规划算法。通过GPS采集的浮动车数据与电子地图进行匹配,实时计算出各路段的车辆平均行驶速度和通行时间。基于马尔科夫链构建信号交叉口红绿灯的概率模型,通过车路协同技术预先获取各路段交叉口信号灯的位置和相位配时信息,并在车辆接近交叉口时对车辆速度进行优化,将车辆加速通过交叉口视为绿灯时间的延长,并以此构建车辆快速通过交叉口的等待时间模型。在此基础上,结合A*算法,提出一种考虑快速通过信号交叉口的改进A*算法。最后选取长沙市区某路网为算例进行仿真分析,结果表明改进A*算法所得路径的通行时间明显短于传统A*算法。     

基于Wi-Fi Direct的道路交通状态信息采集方法

针对传统交通状态信息采集中采用的环形线圈车辆检测器存在布设和维护难度较大等问题,提出了一种基于Wi-Fi Direct的道路交通状态信息采集方法,以实现对基本的道路交通流状态参数进行采集估计。该方法利用车-路通讯设备实现车辆与路侧设备的通信;以车载通讯设备的Wi-Fi芯片MAC地址完成车辆个体识别;通过车载通讯设备中的北斗定位装置向路侧设备提供车辆实时位置及时间信息,进而实现道路区段内交通流基本状态信息估计。实验测试表明,该方法能够有效完成路段平均速度、交通流量及车流密度等交通状态信息的采集和估计。     

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.     

基于浮动车数据的城市隧道实时路况多元线性回归模拟

给出了Floating Car Data(FCD)技术在实时路况仿真模拟中的应用模式,采用GPS技术获得的流动车数据可用以确定车辆在某一时段内所属的路段、通行距离、时间间隔,计算平均车速.并通过多个车辆的平均车速模拟出地面道路实时通行速度.由于车辆在隧道中接收不到GPS信号,故无法采用地面道路的算法模拟隧道中的通行速度,进而提出了采用多元线性回归模型模拟隧道通行速度的方法,利用与隧道进出口连通的相关路段已知通行速度,推估隧道内的通行速度.此外,车辆路测数据验证了该方法能满足实际应用的精度要求,可以合理、有效地模拟隧道内的实时路况.     

隧道与互通出口小净距路段换道可靠性研究

为分析高速公路隧道与互通出口小净距路段在不同交通流状况下的车辆驶出概率,提出了基于交通仿真的安全换道概率模型。首先,采用VISSIM标定仿真模型并进行正交试验,获取小净距路段在不同净距长度、交通量、驶出比例、大型车比例下的交通数据,在此基础上确定瞬时交通流密度及相应车流平均速度的计算方法,构建相应的分布模型,通过K均值聚类算法研究不同速度下的瞬时交通流密度大小和出现概率;同时引入可靠度方法并利用微分法来构建车辆安全换道概率模型,综合考虑车速、车流密度、目标车道临界可插入间隙等因素的不确定性,应用蒙特卡罗仿真法搭建求解概率模型的算法,并通过MATLAB对模型进行求解;针对分流车初始位置的不同,分别得到了不同交通量、大型车比例、净距长度下的换道驶出成功率,进而研究不同交通流状况组合下的净距长度。结果表明：交通量、大型车比例、净距长度对净距路段内侧车道车辆换道驶出成功率有显著性影响,研究结果可为规范的进一步完善提供参考。     

基于支持向量机的跟车模型优化

利用毫米波雷达、车辆总线设备及GPS等设备搭建实车数据采集平台,采集真实交通环境下车辆跟车行驶时前车运动状态表征参数,以两车间相对速度、相对距离、自车速度和横摆角速度为输入参数,基于支持向量机理论,利用粒子群算法对支持向量机参数进行优化,建立跟车行驶时前车运动状态预测模型。结果表明,该模型能有效预测前车加速、减速及稳速状态,时间窗口宽度为3s时,直线道路上的预测准确率为89%;时间窗口宽度为3.5s时,曲线道路上的预测准确率为87%。     

基于大数据的出租车与普通小汽车行驶速度差异研究

利用出租车车载GPS数据分析城市道路交通运行情况已被北京、广州、深圳等城市广泛采用,但是出租车能否代表普通小汽车的运行特征是必须回答的问题。利用大数据技术,通过分析重庆市主城区出租车和一定数量普通小汽车连续一个月的车载GPS数据,研究重庆主城区出租汽车和普通小汽车在同样道路交通环境下的行驶速度差异性,并拟合出不同速度等级下两者的偏差曲线。研究表明,直接利用出租车行驶速度来表征城市道路交通运行情况存在一定的误差,但可以通过速度偏差曲线进行校正,从而使评估分析的结果更能代表道路使用主体的交通运行特征,提高实时信息系统的准确性和可信度。     

基于近邻车型的交通流模型及仿真研究

双倍视距交通流模型大多未考虑本车与近邻车型的影响.而实际道路交通一般是由不同类型的车辆构成的,为了准确地模拟实际车流之间的相互作用,在分析道路中车辆类型和驾驶员视距关系的基础上,提出基于近邻车型的元胞自动机交通流模型,设计了相应的跟车规则,并对该模型加以实现以分析车辆的行驶特性.模拟结果表明,与只考虑同一种车型的双倍视距元胞自动机交通流模型相比,当道路中不同车辆类型的车辆、数目比较接近时,本文所提出的模型在一定程度上提高了车流的运行速度,提高了通行能力,同时也提高了驾驶的安全系数.     

基于人均行驶速度的路段交通拥堵指数算法

综合考虑公交及小汽车两种出行方式,提出以人均行驶速度为核心的路段交通拥堵指数算法。给出利用浮动车、公交GPS及IC卡数据提取平均车速参数及公交站点上下客人数参数的计算方法。案例研究表明,提出的算法具有可行性及较高的准确性,且比传统算法更加符合出行者对交通拥堵程度的整体感受。