[发明专利]基于电警和定点检测器数据融合的干道车辆轨迹重构方法

说明书

一种基于电警和定点检测器数据融合的干道车辆轨迹重构方法，将一定数量的车辆在指定时间、指定路段或路口输入到控制系统中；根据实际交通运行模式和交通波相关理论引入约束，从大量可能轨迹中筛选出少量的合理轨迹；参考实际交通运行情况，以反映实际交通运行状况的相关参数为标准从少量合理轨迹中筛选出最接近现实的最佳轨迹，从而完成轨迹重构；所述的约束包括定点检测器处排队溢出识别；时空区域自由流车速获取；上游相序及集计时段切分；上游输入流量获取；基于电警数据的车辆变道行为划分。本发明主就去根据反映实际交通运行情况的交通量参数对重构轨迹进行调整，得到更符合现实的最终重构轨迹，提高轨迹重构准确性。

技术领域

本发明属于交通信息领域，具体涉及一种基于定点检测器、信号配时数据以及电警数据融合的干道车辆轨迹重构方法。

背景技术

在交通工程领域，对于车辆运行轨迹重构的认知和理解存在两个层次：第一层次是车辆的行驶路径，指的是车辆的起讫点以及连接起讫点之间的路段和节点，常用于路网OD(Origin Destination)矩阵的估计；第二层次是车辆的运行轨迹，指的是车辆在行驶过程中的完整物理轨迹，可以体现车辆速度随时间和空间的变化规律。本发明针对是是第二层次的车辆运行轨迹的重构，车辆运行轨迹是对交通流运行状态的最全面和完整的表达形式，不仅可以体现车辆在道路上的行驶路径，而且可以反映车辆运行速度随时间和空间的变化规律，蕴含非常丰富的交通流信息。交通信息化水平的不断提高使得城市路网大范围、连续、自动的定点和移动检测数据的采集成为现实，进而使得车辆运行轨迹的获取成为可能。其中，定点检测设备(如，线圈、地磁、微波雷达等)可以直接获取特定地点和时间间隔的速度、流量、占有率等路段和交叉口的交通流特征参数；移动检测设备(例如浮动车、车辆自动识别(Automatic Vehicle Identification，AVI)设备等)可以直接估计部分车辆的起讫点、时空连续的行驶路径、点到点的行程时间等单个车辆的运行信息。

重构车辆运行轨迹可以全面、准确地再现城市路网交通状态的时空分布以及交通流的演化规律，从而提高交通状态参数(例如，行程速度、行程时间、排队长度、延误等)估计和预测的精度以及交通信号控制的效率。同时，结合车辆排放和能源消耗模型，车辆运行轨迹信息还可以用于路网机动车交通产生的尾气和能源消耗的评估。因此，车辆运行轨迹的重构对于探索和开发交通信息化环境下的精细化交通控制与管理策略和系统，提升我国道路交通信息化、智能化水平，具有重要的现实意义。传统的轨迹重构方法主要基于变分理论(Variational Theory)、交通波理论和相对通行能力约束的路网交通流解析模型，通过融合出租车浮动车数据、AVI数据以及信号控制参数来进行道路车辆轨迹重构，结果表明当对象路段的出入口位置布设有AVI设施且浮动车比例达到5％以上时，就有可能比较准确地估计出城市道路路段上所有车辆的运行轨迹。

总结传统轨迹重构算法的研究，目前主要存在以下问题：

(1)只能针对单车道、少量进出干扰的情况

现有的轨迹重构方法可以在一定精度范围内实现理想交通环境下较少车道路段或单点交叉口的车辆轨迹重构，但是未能考虑城市道路沿线出入口的车辆流入流出和路段车辆的频繁变道行为等对车流运行的影响。算法精度取决于高质量的浮动车数据

(2)过分依赖浮动车数据，对定点检测器和电警数据关注不足

浮动车的占有率较高且上传频率较高时，重构轨迹质量较高。一旦浮动车质量降低，则算法精确度迅速降低。我国城市浮动车数据的上传频率低，占比也低，难以得到广泛的实际应用。不符合我国干道浮动车数据质量较低而定点检测器较普遍亦具有一定数量电警的交通检测数据条件。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种新的基于电警和定点检测器数据融合的干道车辆轨迹重构方法，该方法更符合我国典型城市干道路交通信息采集环境，且融合现有的定点检测器数据、交通信号数据、电警数据，依据数学方法和交通工程的分析方法，实现了交通仿真思想的融合。