基于浮动车的实时路况分析算法(4)

第三章 GPS浮动车数据采集及预处理

3.1 GPS浮动车采集车辆参数配置

在基于GPS浮动车的交通信息采集技术中，某些参数配置对交通状态判别的实时性和可靠性具有重要影响，主要包括数据采样时间间隔、以及浮动车样本量确定。

3.1.1 数据采样时间间隔的确定

GPS数据采样时间间隔是指GPS接收机连续两次接收定位信息之间的时间间隔。从理论上讲，采样时间间隔越短，就越可以全面的描述一辆车在道路上的整个运行过程，但采样时间间隔太小时，大量的数据传输、处理不仅会加重通信网络和信息处理系统的负担，而且会增加数据采集成本。同时，若采集间隔太小，车辆的运行位置及状态只有微小的改变，对于车辆行程时间和行驶速度的采集及道路交通状态的监控也没有太大的意义。若GPS数据采样时间间隔增大，虽然可以降低采集成本，但同时也将漏掉许多重要的数据，这会降低对GPS浮动车及其行驶路径的跟踪精度，影响道路交通运行状态的监控效果。因此设置合理的采样时间间隔非常有必要。

采样时间间隔的大小直接影响算法是否可行，这里先对采样时间间隔进行分析。采样时间间隔，即对浮动车进行定位的时间间隔。在实际中，浮动车定位数据的采样时间间隔受信号传输等的影响，采样时间间隔不一，采样时间间隔最短可达到 1 s，最长的有十几分钟。

数据采样时间间隔越小，路径匹配的正确率就越高，但同时数据采集费用也越高；数据采样时间间隔越小，行程时间估计平均误差率就越低，但同时数据采集费用也越高。日本车辆信息与通信系统(Vehicle Informationand Communication System，VICS)对行程时间估计误差的要求在10％---25％之间，据此确定该系统的最佳浮动车采样时间间隔为20～60s。对车辆行驶速度的采集与行程时间的采集是一个道理，采样时间越小，路径匹配的正确率及车辆平均速度估计的精度就越高。 3.1.2 浮动车样本容量的确定

理论上，当道路网络中所有的车辆均为浮动车时，采集的信息能够完全真实地反映道路交通的整个运行状态。实际上，由于设备成本、信息共享等相关问题的存在，仅有部分车辆能成为浮动车。当GPS浮动车在路网中的比例达到一定限值，就能获得城市道路交通网络的真实运行状态。继续增加浮动车的数量，并不能明显提高采集数据的精度。因此，确定合适的浮动车样本容量，不仅可以保证采集数据

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的精度，还能最大限度地降低浮动车采集数据的成本。国内外很多学者对浮动车采集数据的样本容量值的确定进行了研究。

Srinivasan，K．和Jovanis，P．的仿真研究表明10分钟的采样间隔内为使80%的路段上保持至少3辆浮动车，至少需要将所有车辆总体的5%装配成浮动车。XiaowenDai，MartinA．Ferman和Robert Eroesser的研究表明在城市道路条件下应超过5％。Ruey Long Cheu等人以INTERGATION仿真软件的研究结果表明：若路段平均速度的允许误差小于5Km/h，欲达到平均误差等于95%的估计准确率，则需满足两个条件：路网范围内浮动车比例需满足4%-5%；同一时刻路段上行驶的浮动车数量超过10辆。

为了获得道路交通网络的真实运行状态，路网中必须有足够多的浮动车才能满足交通信息采集的精度要求。理论上讲，当道路网络中所有的车辆都为浮动车时，采集所有路段上所有车辆的行程车速和行程时间，才能够完全真实地反映道路交通的运行状态。但是，由于设备成本、信息共享、驾驶员隐私等问题的存在，不可能让所有的车辆都成为浮动车。同时，当GPS浮动车的比例达到一定程度后继续增加浮动车的数量，并不会明显提高采集数据的精度。所以采用合适的浮动车数量，不仅可以保证采集数据的精度，还能最大限度地降低浮动车采集数据的成本。

3.2 GPS浮动车数据预处理

由于信号盲区、通信故障等原因，GPS浮动车采集的交通数据不可避免的存在一些故障，为了保证数据的可靠性，本节针对数据可能存在的问题，讨论了GPS数据的特点，GPS数据故障识别与修复方法，另外讨论了一下车辆方向判断方法。

GPS数据特点：

（1）数据量大。通常所有GPS数据时间跨度为全天24小时，采样间隔是1分钟，每天接收到的数据量为2400多万条，即每分钟实时系统就要处理1．67万条的数据。

（2）存在定位无效的数据。所谓定位无效是指，定位有效标志字段“LOCFLAG”的值为0。

（3）GPS距离误差大。有研究表明，在典型路段(北京市三环快速路)中，一天 内，距路段点距离误差在100米以内的点为301万，但是，距离在50米以内的点仅为90万。

（4）存在一定数量的异常数据，即这些数据表现出来的状态明显有悖于交通流的特性。

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异常数据主要有以下几种情况： （1）部分字段数据缺失

部分数据缺失是指在传回的数据中，出现车辆 ID 号、时间、经纬度、瞬时速度、方向角等字段中的一个或几个没有数据。对于这种情况，一般采用直接剔除 或修复的方式进行处理。

（2）重复数据

重复数据是指传回的数据与前面已传回的数据一模一样。对于这种情况，一 般采用直接剔除的方式进行处理。

（3）错误数据

错误数据是指由于受到外界较强信号的干扰，使得经纬度、瞬时速度数据与 真实值相差较大，导致出现错误数据，对于错误数据，采用直接剔除或修复的方 式进行处理。

3.2.1 丢失及错误数据识别

由于GPS信号盲区和通信延迟的影响，GPS浮动车采集和传输数据过程中会造成数据丢失故障。一般情况下，可以通过把在一定时间内得到的数据定义成某一时段的数据，可以实现对丢失数据的识别。

例如：如果将数据采集的时间间隔设置为一分钟，那么可以将19:30:00--19:31:00这一时段内的数据均看作是19:30:00这一时段内的数据，根据这一原则，对所有时段的数据进行扫描和判断，如果在某一时段内没有得到数据，或者得到的数据个数不对，则认为该时段的数据存在问题，需要进行修复和补充处理。

当GPS接收机或通信网络出现故障时，采集到的数据通常也是错误的，不能反映真实的交通状况，这种情况下，可以预先给出检测器参数的合理范围，然后检查所采集的数据是否在合理范围之内。 3.2.2 数据弥补及修复

根据所采集到的交通信息数据的具体情况以及处理数据要求，采用以下所述方法进行数据的弥补和修复。

采用历史趋势数据进行修复。当某一路段的某一时段采集的数据与相同路段同一时段的历史数据存在较大偏差时，可用历史趋势数据对该段数据进行修复。

采用历史数据与实测数据的加权估计值进行修复。具体的权值大小需要人工实验，如无同时段的数据，也可将相邻时段的数据进行平均得到所需的数据。 3.2.3 车辆行驶方向判断

由于双向车道两个方向的路段交通状态不一定相同，需要对每个路段两个方向

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的车辆进行判断。本文主要利用车辆行驶方向角和电子地图上路段本身方向角信息来判断车辆的行驶方向。判断方向的基本思想是：通过对车辆行驶方 …… 此处隐藏：1924字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……