[发明专利]基于探测车技术的实时动态交通信息处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及智能交通领域基于探测车技术的实时动态交通信息处理的方法。

背景技术

随着城市交通需求的不断增长，对城市交通基础设施、交通规划技术以及交通管理手段提出了更高的要求。以智能交通系统(Intelligent Transportation System，ITS)为平台的智能运输系统已成为交通规划和管理者研究的主要课题，随着ITS技术的发展和应用，传统的人工调查方法和以感应线圈为代表的交通信息采集方法造价高、覆盖范围有限、采集周期长，已不能满足ITS对交通数据的需求，基于车载GPS技术的探测车(Probe Vehicle，PV)技术已经成为交通数据获取的研究和发展方向。

探测车交通信息采集技术在获取实时动态交通信息方面有着不可替代的优势,与地理信息系统(Geographic Information System，GIS)技术结合，可以使获得的交通信息的准确度、覆盖范围、即时性等关键指标有较大程度的提升，从而使基于ITS的交通指挥管理和公众出行的交通信息服务变得更加有效。

探测车作为一种新型的城市交通信息采集手`得到了国内外ITS专家和企业的一致重视，并取得了一定的理论成果。探测车数据包括数据产生时间、车牌号、经度、纬度、瞬时速度、瞬时行驶方向、数据是否有效标志、探测车状态(包含车辆是否点火、是否载客)等大量信息。然而现有的探测车数据处理技术大都停留在理论或试验阶段，应用到实际的信息处理当中仍然存在很多问题：

首先，大规模探测车数据处理的特点是数据量大、车辆定位的车辆位置信息间隔大，不利于连续快速定位，因此要求算法的执行效率非常高。

其次，探测车数据中的瞬时速度波动较大，特别是在拥堵的路段瞬时速度可能是车流流动单个车辆的最大速度，也可能是车流完全停止的速度，不能准确地反映实际的路况信息。

再次，短时间内交通流的状态变化趋势具有一定的连续性和相关性，是进行探测车实时动态交通信息处理需要考虑的一个重要因素，但现有的处理算法较少考虑到这一点。

综上所述，现有的技术仍有很多具体的技术问题无法解决，准确性、实时性差，无法满足用户对实时路况信息的要求。

发明内容

基于上述，为了克服现有技术不足之处，本发明的主要目的旨在提供一种探测车技术的实时动态交通信息处理的方法，该方法能够处理海量探测车数据，而且效率高、准确。

本发明采用以下技术解决方案：

一种基于探测车技术的实时动态交通信息处理方法，包括以下步骤：

1)建立基于网格分割法的道路索引结构

将整个城市道路划分成网格，将每一条实际的道路用若干条线段首尾相连来近似，其中的线段称为道路形状线段，将每条道路的形状线段与其所属的道路相关联，在每个网格内记录该网格包含的或与该网格相交的所有道路形状线段的编号，对网格进行存储；

2)识别探测车行驶的道路和推算探测车行车轨迹

将一个周期T内的探测车数据集按每一辆探测车进行分组并按时间排序，获得不同探测车的数据序列，依次处理数据序列中的每一个数据，依据数据中的GPS位置和方向信息确定车辆可能行驶到的道路集合R；

计算道路集合R中每条道路的道路识别置信度，进行道路识别，识别的结果包括：识别的道路、识别到的节点、识别到的道路集合，识别结果的集合构成了候选道路集R_S和识别位置集P_S；

候选路径集合{R_k^*}_k＝1^K是由多个候选道路集合R_S组成，将候选道路集合R_S依次加入{R_k^*}_k＝1^K，并进行搜索，可以确定若干条可以从起点GPS位置到终点GPS位置的路径，然后对这些路线进行道路识别置信度和长度的综合判别，最终得到探测车的行车轨迹；

3)基于探测车行驶轨迹推算实时动态路况信息，即平均时速

根据探测车从起点到终点行驶道路的长度以及行驶时间，综合考虑历史路况信息，计算探测车在经过每个路段时的平均时速。

进一步地，在所述步骤2)之前先对探测车数据集进行预处理，即：过滤数据集中的GPS静态漂移数据和奇异点数据等错误数据，为防止出现错误的道路识别现象，对于低速时的静态漂移数据、信号遮挡及其它干扰较大的情况下的数据不进行道路识别和行车轨迹推算处理。