基于GPS数据的道路交通状态判别方法研究

论文摘要

近年来,交通问题已成为受社会广泛关注,制约我国经济可持续发展的主要问题之一,严重的影响了人们的工作和生活。在道路交通等基础设施建设滞后于机动车保有量增幅的当前背景下,如何有效的利用现有道路资源对于在一定程度上缓解目前的交通拥堵有积极意义。本文利用GPS浮动车采集实时路况数据,通过GIS-T系统进行地图匹配定位等操作,对浮动车所处路段交通状态进行判别。为出行者提供出行辅助信息,也为交管部门提供辅助决策依据。通过对浮动车技术概念和国内外发展现状的了解和阐述,提出了交通信息采集的一般方法,并通过对出租车、公交车及部分特种车辆的行驶特征分析,提出采用上述车辆做为浮动车。浮动车采集的原始数据经过无效数据的识别（如停车、进站等）、滤波等预处理后,与GIS电子地图匹配,确定浮动车所处路段。依照路段划分的基本原则,从系统数据的准确性和运行经济性两方面因素综合考虑,确定子路段划分依据。通过曲线拟合模型,得到浮动车在所处子路段的平均速度。从国内外现状可知,交通状态的确定并没有统一的量化标准,本文提出通过一维模糊判别法进行子路段交通状态的判断。最后,通过实验进行验证,初步确定上述方法对于交通状态的判别有一定可行性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景及意义
• 1.2 交通参数采集技术
• 1.2.1 固定型采集技术
• 1.2.2 移动型采集技术
• 1.3 浮动车技术
• 1.3.1 浮动车概念
• 1.3.2 国内外发展现状
• 1.4 本论文的研究内容
• 第二章 GPS浮动车交通信息采集系统的理论基础
• 2.1 GPS浮动车交通信息采集系统组成架构
• 2.2 全球卫星定位系统（GPS）相关介绍
• 2.2.1 全球卫星定位系统概述
• 2.2.2 全球卫星定位系统定位原理
• 2.3 地理信息系统
• 2.3.1 地理信息系统概述
• 2.3.2 交通地理信息系统概述
• 2.4 本章小结
• 第三章 系统参数的采集及处理
• 3.1 交通信息数据的采集流程
• 3.2 采用服务型车辆和部分特种车辆作为GPS浮动车
• 3.3 GPS浮动车系统采集车辆信息的参数设置
• 3.3.1 GPS数据采样时间间隔的确定方法
• 3.3.2 系统内浮动车样本量的确定
• 3.4 动态交通数据的预处理
• 3.4.1 丢失数据、错误数据的识别
• 3.4.2 对出租车/公交车停车状态的识别
• 3.4.3 动态交通数据故障修复
• 3.4.4 动态交通数据滤波
• 3.5 地图匹配
• 3.5.1 GPS定位误差分析
• 3.5.2 坐标系参数的转换
• 3.5.3 电子地图数据库误差分析
• 3.6 实验路段划分方法
• 3.6.1 等长分段法
• 3.6.2 动态分段法
• 3.7 基于GPS浮动车的路段行程时间和路段平均速度估计
• 3.7.1 多元回归模型
• 3.7.2 模糊推理模型
• 3.7.3 速度积分模型
• 3.7.4 曲线拟合模型
• 3.8 本章小结
• 第四章 城市道路交通状态判别方法研究
• 4.1 交通流相关概念及参数
• 4.1.1 交通流的概念
• 4.1.2 交通流的参数
• 4.2 交通拥挤的判别
• 4.3 常规交通状态判别算法
• 4.3.1 基于路段行程时间的交通拥挤自动判别算法
• 4.3.2 基于车辆瞬时速度的交通拥挤自动判别算法
• 4.4 一维模糊判别算法
• 4.5 本章小结
• 第五章 实验采样和结果分析
• 5.1 实验概况
• 5.2 GPS模块技术参数介绍
• 5.2.1 一般规格
• 5.2.2 接收器精确度
• 5.2.5 通讯协议
• 5.2.6 使用条件限制
• 5.2.7 电源
• 5.2.8 处理核心
• 5.2.9 物理参数
• 5.3 实验数据
• 5.4 实验结果分析
• 5.5 本章小结
• 总结与展望
• 参考文献
• 致谢