一種利用粒子濾波的實(shí)時(shí)交通狀態(tài)估計(jì)方法.pdf

1、對(duì)道路交通狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確、及時(shí)的估計(jì)是構(gòu)建城市交通流誘導(dǎo)系統(tǒng)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù),也是智能交通系統(tǒng)中一個(gè)重要的研究領(lǐng)域,可以有效地防止城市路網(wǎng)中交通阻塞的發(fā)生,減少車輛在路網(wǎng)中的無效行駛和等待時(shí)間,最終從宏觀上實(shí)現(xiàn)交通流在路網(wǎng)中的合理分配。當(dāng)前的交通狀態(tài)估計(jì)方法都是利用擴(kuò)展卡爾曼濾波來對(duì)交通狀態(tài)進(jìn)行遞歸估計(jì)。這些方法的研究對(duì)象從早期孤立且較短的路段逐步擴(kuò)展到具有簡(jiǎn)單拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的道路網(wǎng)絡(luò),對(duì)交通情節(jié)的假設(shè)也越來越多樣化。研究結(jié)果表明,擴(kuò)展卡爾曼濾

2、波方法能夠有效地對(duì)交通狀態(tài)進(jìn)行估計(jì),而且運(yùn)算量很小。但是,由于交通狀態(tài)估計(jì)問題本質(zhì)上是一個(gè)非線性和非高斯問題,擴(kuò)展卡爾曼濾波方法存在較大的誤差。
　　 如果能夠找到一種對(duì)非線性和非高斯系統(tǒng)直接進(jìn)行估計(jì)的方法,就能避免擴(kuò)展卡爾曼濾波方法對(duì)模型線性化帶來的問題。粒子濾波器就是這樣一種非線性估計(jì)方法,它通過MonteCarlo方法對(duì)狀態(tài)的后驗(yàn)概率密度函數(shù)進(jìn)行采樣,并且賦予每一個(gè)采樣點(diǎn)相應(yīng)的權(quán)值。然后根據(jù)狀態(tài)方程和觀測(cè)方程對(duì)采樣點(diǎn)和權(quán)值

3、進(jìn)行遞歸更新,最后通過求這些采樣點(diǎn)的一階或二階矩得到狀態(tài)的估計(jì)值。本文的主要任務(wù)就是將粒子濾波理論和宏觀隨機(jī)交通流模型結(jié)合在一起,對(duì)道路的交通狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)估計(jì)。
　　 在本文所提出的方法中,道路被看作是由等距離的路段首尾相接而成的模型,交通傳感器通常設(shè)置在路段的交界處,而且數(shù)量遠(yuǎn)少于所需估計(jì)的交通狀態(tài)。本文采用壓縮狀態(tài)空間的形式,將交通流模型的參數(shù)也作為交通狀態(tài)而非常量進(jìn)行估計(jì)。本文還研究了不同的估計(jì)方法對(duì)算法性能的影響。計(jì)算機(jī)