基于3G技術(shù)的浮動(dòng)車交通信息采集系統(tǒng)研究

2 基于3G技術(shù)的浮動(dòng)車信息采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)
根據(jù)以上浮動(dòng)車信息采集系統(tǒng)應(yīng)具備的功能分析，本文提出的基于3G移動(dòng)通信技術(shù)浮動(dòng)車信息采集系統(tǒng)由浮動(dòng)車數(shù)據(jù)采集、地圖匹配、交通流分析和3G無線互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)四個(gè)子系統(tǒng)組成，系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)總體方案如圖2所示。系統(tǒng)各子系統(tǒng)設(shè)計(jì)分別闡述如下。

2．1 數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)
數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)通過路網(wǎng)上行駛的安裝在浮動(dòng)車上的車載端GPS接收器采集車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)；通過車載端的無線通信終端設(shè)備采用3G通信技術(shù)將上述信息實(shí)時(shí)傳輸給數(shù)據(jù)控制中心，同時(shí)還接收數(shù)據(jù)中心發(fā)送的命令。該子系統(tǒng)主要完成以下數(shù)據(jù)采集：車輛交通流、時(shí)間、車輛位置經(jīng)度及緯度、速度、方向角和運(yùn)行狀態(tài)等，如圖3所示。

系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)主要考慮以下參數(shù)：浮動(dòng)車覆蓋率、計(jì)算時(shí)間間隔、采集時(shí)間間隔、測(cè)量時(shí)間等。通過仿真實(shí)驗(yàn)得出每個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)橫斷面浮動(dòng)車數(shù)量計(jì)算公式為：
Np=P?(Q?ta／60)
一般情況下，在高速公路上只要浮動(dòng)車覆蓋率為3％時(shí)即可，在城市道路上覆蓋率為5％即可達(dá)到滿意效果。采集時(shí)間間隔必須考慮覆蓋率。浮動(dòng)車覆蓋率低，采集間隔應(yīng)該縮小，反則增大?？梢栽诠ぷ髡具\(yùn)用一些更加精巧的估計(jì)算法來減小其對(duì)實(shí)時(shí)性的影響，一般取采集頻率為1 min，上傳中心頻率為5 min。當(dāng)數(shù)據(jù)的年齡超過10 min時(shí)，對(duì)實(shí)時(shí)速度數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單線性衰退處理基本能對(duì)實(shí)時(shí)的估計(jì)起到比較滿意的效果。
2．2 地圖匹配子系統(tǒng)
地圖匹配是實(shí)現(xiàn)整個(gè)浮動(dòng)車采集信息系統(tǒng)功能的關(guān)鍵，目的是減小GPS數(shù)據(jù)和GIS數(shù)據(jù)的匹配誤差。為此，要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并確定匹配路段。
2．2．1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
數(shù)據(jù)預(yù)處理包括對(duì)GIS數(shù)據(jù)和地圖數(shù)據(jù)預(yù)處理兩個(gè)方面。
由于GIS數(shù)據(jù)一般是以矢量格式存儲(chǔ)且所有路段都是以曲線形式表現(xiàn)的，為此，先將路段曲線預(yù)分割成為多條首尾連接的有向線段，從而使每條路段變成了一些線段的集合。這樣可以大大提高后續(xù)地圖匹配的速度和效率。
為了縮小匹配路段的范圍和針對(duì)性(方向)，還要對(duì)地圖數(shù)據(jù)預(yù)處理。首先進(jìn)行地理坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換，使浮動(dòng)車定位數(shù)據(jù)和地圖庫(kù)數(shù)據(jù)所采用的地理坐標(biāo)系一致。其次通過一定算法確定候選路段，常用的算法有：網(wǎng)格法、概率統(tǒng)計(jì)法、誤差橢圓法、條帶分割法等。本文采用網(wǎng)格法。該方法的原理是將電子地圖按照一定的網(wǎng)格進(jìn)行劃分，然后找到GPS點(diǎn)所在網(wǎng)格，該網(wǎng)格所包含的路段就是候選路段。
2．2．2 匹配路段確定
目前，車輛定位導(dǎo)航采用的算法有：GPS航跡匹配法、模糊邏輯法、A*、雙向搜索法等。這些方法在GPS定位和導(dǎo)航中都有非常廣泛應(yīng)用。但由于浮動(dòng)車數(shù)量大、匹配速度要求高，采用上述單一的傳統(tǒng)算法都難以滿足浮動(dòng)車地圖匹配要求。為此，本文提出分類模型算法的思想。它建立在一個(gè)道路網(wǎng)格拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)之上，如圖4所示。并且針對(duì)道路的實(shí)際情況設(shè)計(jì)了不同的道路匹配算法。

正常匹配模型是整個(gè)地圖匹配模型的入口，實(shí)現(xiàn)正常情況下待匹配道路的匹配，并對(duì)其進(jìn)行排序，檢查是否有道路符合道路匹配的條件，如果有，則匹配成功；否則進(jìn)入下一個(gè)匹配模型。
但由于各種誤差，如雙向車道的反方向車輛，若采用上述道路匹配模型得到的道路可能包含反方向的道路。這樣會(huì)給后續(xù)的延時(shí)匹配造成干擾。異常匹配道路模型就是解決以上問題的匹配模型。
對(duì)于大型城市的復(fù)雜道路，如主輔路、立交橋等，道路與道路之間的距離近，角度差小，有時(shí)投影到平面上幾乎是重合的。在這樣的路網(wǎng)環(huán)境下，通過單一GPS數(shù)據(jù)往往無法確定車輛的確切位置，這時(shí)就需要通過相同車輛的多個(gè)GPS數(shù)據(jù)來聯(lián)合判斷車輛的行駛軌跡，待定模型就是解決這類問題的一個(gè)迭代模型。在設(shè)計(jì)以上模型基礎(chǔ)上可以采用最小距離算法實(shí)現(xiàn)地圖匹配。原理是通過計(jì)算GPS點(diǎn)到各個(gè)候選路段的距離，選擇距離最小的那條路段作為匹配路段，GPS點(diǎn)到該路段的投影即為匹配點(diǎn)。
2．3 浮動(dòng)車交通流分析子系統(tǒng)
交通流分析首先篩選符合條件的浮動(dòng)車數(shù)據(jù)，建立動(dòng)態(tài)交通流數(shù)據(jù)模型，然后以此模型獲得浮動(dòng)車行程時(shí)間、平均速度、交通流量等交通信息。
2．3．1 建立交通流模型
由于采集的信息中包含大量車輛，可能會(huì)產(chǎn)生一些錯(cuò)誤和干擾信息，為了保證所采集的信息盡可能有效，必須對(duì)樣本進(jìn)行必要的篩選。本方案首先將這些數(shù)據(jù)按照車輛ID進(jìn)行區(qū)分，由于每個(gè)浮動(dòng)車的ID在系統(tǒng)中是惟一的，所以根據(jù)車輛ID將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類是有效的。其次，設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)路段上某車輛的GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)小于一定閾值時(shí)，例如速度高于閾值，就認(rèn)為是干擾數(shù)據(jù)，該車輛的數(shù)據(jù)將被剔除。最后，將符合條件篩選出的浮動(dòng)車輛的GPS數(shù)據(jù)作為交通流樣本模型，并以此樣本模型計(jì)算每輛獨(dú)立車輛的行程時(shí)間和平均速度。