基于浮動車數據的實時交通狀態(tài)估計.pdf

1、交通狀態(tài)信息是現代交通信息服務系統的基礎,城市道路實時交通信息是實現交通管理及控制、動態(tài)誘導,改善道路通行條件的基礎,對市民出行、公交調度、城市規(guī)劃等具有重要參考價值。
　　 傳統的交通信息檢測設備如線圈檢測器、微波檢測器、雷達檢測器等在道路交通流檢測中發(fā)揮著重要的作用。但是固定檢測器許多弊端,無法直接檢測車輛平均車速、路段旅行時間,覆蓋范圍有限,維修安裝費用高昂等。近年來浮動車技術被更廣泛的應用在交通信息的采集上,尤其是基于全

2、球衛(wèi)星定位系統(GPS)車載設備被安裝在了眾多的公交車、出租車和物流車輛。大量的浮動車分布于道路的各個路段上,通過GPS實時定位,動態(tài)獲取時間、位置、速度等車輛定位數據,具有精度高,數據量大,道路覆蓋范圍廣泛,經濟方便等優(yōu)勢。
　　 國內外學者關于浮動車的研究多數是利用單類型浮動車,單一車輛類型不能代表整個道路交通流構成;另外這些研究多數是基于長周期、大樣本量、高采樣頻率的假設,但是應用在實際交通狀態(tài)計算時,交通狀態(tài)參數估計的精

3、度不高。
　　 本文提出利用城市交通服務性車輛(公交車、出租車)和物流車作為探測車采集位置、速度和其他車輛信息,由于GPS定位準確性受多種因素影響,因此源數據需要預處理后,利用地圖匹配算法將車輛匹配到道路上;考慮到GPS浮動車數量以及車輛在城市路網中的分布,每個路段上車輛數量很難滿足最小樣本量的要求,同時路段交通狀態(tài)受路段長度影響較大,本文結合浮動車技術應用提出了合理的路段劃分方法和路段動態(tài)整合的思想,解決了信號燈延誤和公交車站

4、點延誤對路段旅行時間的影響以及估計間隔內路段浮動車數據不足的缺陷;通過Vissim仿真發(fā)現,估計間隔內同一路段浮動車平均速度同小汽車平均速度隨時間變化趨勢一致,因此本文利用最小二乘法擬合浮動車速度為小汽車速度,然后將擬合速度按照浮動車數量占比加權平均求取路段平均速度。利用Vissim作三次仿真,以第一次仿真的浮動車速度和小汽車速度數據作為最小二乘擬合曲線的歷史數據,第二次和第三次仿真數據驗證模型精度。
　　 通過以上兩次仿真數據