基于GPS浮動車數(shù)據(jù)采集與融合的交通流誘導(dǎo)方法研究.pdf

1、隨著我國大中城市路網(wǎng)的逐步成熟和道路交通需求量進一步的增加，城市常發(fā)性交通擁擠越來越嚴(yán)重。而實際上，路網(wǎng)并不是在全部時間和空間上都是滿負荷運轉(zhuǎn)的，若能夠及時獲得路網(wǎng)上的動態(tài)交通信息，充分利用交通系統(tǒng)的資源，則可在不增加道路設(shè)置的情況下，通過提高路網(wǎng)的使用效率和安全性來滿足不斷增長的運輸需求。所以路網(wǎng)中交通流信息的采集技術(shù)已成為智能交通系統(tǒng)中的重要技術(shù)之一。 論文在綜合分析研究了目前常用交通流采集技術(shù)和基于GPS浮動車采集技術(shù)優(yōu)缺

2、點基礎(chǔ)上，提出了以地感線圈采集技術(shù)和基于GPS浮動車采集技術(shù)相融合的算法。通過地感線圈所采集車輛瞬時速度和浮動車所采集空間車速，來折算出空間車速校準(zhǔn)比，從中選擇合適的參數(shù)校準(zhǔn)浮動車所獲得的空間車速，以此得到精度較高的路段平均車速。該算法彌補了地感線圈采集裝置安裝位置受限以及浮動車車型受限等缺點，融合后的數(shù)據(jù)幾乎接近實際數(shù)據(jù)。并采用迪杰克拉斯算法對路網(wǎng)中的車流量按照優(yōu)化后的路網(wǎng)權(quán)值進行最優(yōu)路徑的普通車輛誘導(dǎo)和公交車輛誘導(dǎo)。在以上理論算法分