CN105427592A - 基于浮动车的导航电子地图转向代价计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于浮动车的导航电子地图转向代价计算方法，它包括：提取城市区域内浮动车时空数据；对浮动车时空数据进行坐标系校准预处理；将浮动车行驶轨迹与电子地图进行配准和路径重建；提取路段平均行驶速度和通行时间；计算转向代价提供导航信息。本发明能对城市大规模出租车或公交车实时GPS数据和海量历史数据进行快速准确地处理，实现城市道路速度较准确估计，提取相关的交通参数，分析城市路网结构的合理性与关联性，为大城市交通诱导、交通管理、交通规划服务，加强和促进地理信息***在交通领域的服务与应用。

Description

基于浮动车的导航电子地图转向代价计算方法

技术领域

本发明涉及一种基于浮动车的导航电子地图转向代价计算方法，属于智能交通应用领域。

背景技术

浮动车是指载有全球定位卫星***(GlobalNavigationSatelliteSystem，GNSS)(如GPS和北斗)，并能通过无线通讯网络***将车辆编号和GNSS数据发送出去的车辆，发送出去的这种数据称为浮动车数据，它含有车辆的编号、位置、速度、航向、采集时间、载客状态等数据。低频浮动车数据一般指采样时间间隔大于30秒的浮动车数据，这种数据采集方式可以节省无线通讯费用和数据存储空间，适合于大规模的浮动车数据采集。

浮动车数据是一种典型的时空数据，它反映出车辆的位置和运行状态，通过与路网地理信息***数据的结合能够获取道路的交通状态。浮动车数据与传统的线圈、微波、视频等交通信息采集方式相比具有能全天时、全天候、全数字进行信息采集以及不破坏或改装道路基础设施的优点，此外对于以城市出租车作为浮动车的交通信息采集手段还可以实现城市全路网快速、持续覆盖，数据易于实现快速自动化处理。

目前，在很多大城市中为了管理和安全的需要在出租车上普遍安装了GNSS定位模块和无线网络通讯模块，每台出租车定时采集GNSS数据，并实时发送回出租车管理中心，这些数据含有车辆的编号、位置、瞬时速度以及行驶方向等信息，不仅能监控每台出租车的状态，而且通过处理还能够反映出车辆所处道路的交通状态。但由于出租车数量大，行驶状态不确定(载客、空载、等候等)，以GNSS中的一种GPS定位为例，GPS数据采集时间间隔长(40秒-120秒)等因素，这些海量浮动车数据还没有很好地利用起来。对这种数据的研究仅限于地图匹配和基于平均瞬时速度计算的道路行驶速度提取方面，缺乏更准确、更深入的研究和分析。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，从而提供一种基于浮动车的导航电子地图转向代价计算方法。该方法充分利用浮动车数据的实时性和可靠性，将浮动车行驶轨迹与地图快速匹配，实时求解城市路网速度时空分布规律，能对城市大规模出租车实时GNSS数据和海量历史数据的进行快速准确地处理，实现城市道路速度的准确估计，及时提供道路流量等交通参数，为大城市实时交通疏导和交通状况信息发布等应用服务。

本发明的目的是通过下面的技术方案来实现的：一种基于浮动车的导航电子地图转向代价计算方法，它包括以下步骤：

步骤1：提取城市区域内浮动车时空数据

采集安装了车载GPS定位装置并行驶在城市主干道上的公交汽车或出租车的浮动车时空数据，包括时间、地点和行驶速度；

步骤2：对浮动车时空数据进行坐标系校准预处理

将浮动车行径道路建立具有一定宽度的带状缓冲区，将道路的带状缓冲区宽度视为浮动车数据的误差区域，将缓冲区外的浮动车数据剔除掉，只保留缓冲区内的浮动车数据；

步骤3：将浮动车行驶轨迹与电子地图进行配准和路径重建

1)利用导航电子地图几何和属性数据，采用路网地图栅格化算法与浮动车数据进行浮动车数据粗匹配，确定浮动车可能的匹配路段；

2)利用浮动车数据粗匹配结果，再结合导航电子地图拓扑数据和同一辆车前一个数据的粗匹配结果进行两点间路径搜索；

3)利用两点间路径搜索结果和同一辆车先前待选路径重建计算结果计算行驶代价，形成新的候选路径；

4)如果该路径是唯一路径，那么就作为当前浮动车行驶路径和行驶代价，并将该结果作为同车后续路径的起点；如果该路径不是唯一路径，那么再重新获取浮动车数据；

步骤4：提取路段平均行驶速度和通行时间

计算方法如下所示：

$\stackrel{\‾}{V_i}\left(t\right)=\frac{\underset{j=1}{\overset{m}{\Σ}}\underset{k=1}{\overset{n_{(i,j)}}{\Σ}}{V}_{(i,j)}^k}{n_i\left(t\right)}\·f\left(t\right)$

$\stackrel{\‾}{T_i}\left(t\right)=\frac{L_i}{\stackrel{\‾}{V_i}\left(t\right)}$

其中，k表示浮动车辆个数，表示浮动车j在路段i上第k个采样点的瞬时行车速度，为浮动车j在路段i上采样点的个数，n_i(t)表示路段i在时间区间t内所有浮动车采样点数总和；

$n_i\left(t\right)=\underset{j=1}{\overset{m}{\Σ}}{n}_j^i;$

f(t)表示是关于时间t的函数，当浮动车采集的数据在目标时间区间内，f(t)的值为1，否则为0；

步骤5：计算转向代价提供导航信息

1)在导航路网数据的数据结构中加入交通信号灯信息；

2)对导航路网的拓扑关系进行重新组织，相邻路段除了连接关系外，增加相应的转向信息；

3)根据浮动车行驶路径以及路段平均行驶速度提取算法计算出在交通信号灯交叉路口处同一路段带不同转向信息的路段行驶时间。

本发明的有益效果是：能对城市大规模出租车或公交车实时GPS数据和海量历史数据进行快速准确地处理，实现城市道路速度较准确估计，提取相关的交通参数，分析城市路网结构的合理性与关联性，为大城市交通诱导、交通管理、交通规划服务，加强和促进地理信息***在交通领域的服务与应用。可以直接用于城市交通管理，交通诱导，交通规划，缓解城市道路拥堵；能给出精确的专题时空数据分析模型，对公众出行，位置服务等提供技术和数据支持。

说明书附图

图1是本发明专利所涉及到浮动车电子地图匹配与路径重建实时流程图。

具体实施方式

下面给出具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。

一种基于浮动车的导航电子地图转向代价计算方法，它包括以下步骤：

步骤1：提取城市区域内浮动车时空数据

采集安装了车载GPS定位装置并行驶在城市主干道上的公交汽车或出租车的浮动车时空数据，包括时间、地点和行驶速度。

步骤2：对浮动车时空数据进行坐标系校准预处理

由于浮动车发送来的GPS定位数据存在着GPS定位误差和各种干扰造成部分浮动车数据定位点的位置出现漂移，所以需要进行坐标校准预处理。其中，预处理的方法是，将浮动车行径道路建立具有一定宽度的带状缓冲区，将道路的带状缓冲区宽度视为浮动车数据的误差区域，将缓冲区外的浮动车数据剔除掉，只保留缓冲区内的浮动车数据。

步骤3：将浮动车行驶轨迹与电子地图进行配准和路径重建，如图1所示：

1)利用导航电子地图几何和属性数据，采用路网地图栅格化算法与浮动车数据进行浮动车数据粗匹配，确定浮动车可能的匹配路段；

此步骤为GPS数据地图粗匹配，确定浮动车数据可能的匹配路段。由于普通GPS数据存在二十米左右的定位误差，因此在复杂道路区域不能确定准确的匹配路段。如果粗匹配条件宽松，虽然可以保证不遗漏正确的匹配路段，但候选路段多，增加后续算法的复杂度和计算实际；如果参数过分严格，粗匹配路段的数量会减少，但又有可能漏掉正确的匹配路段。所以需要分析浮动车数据的特点，进行合适的浮动车数据匹配度计算模型及参数设置，确定浮动车数据所有可能的匹配路段，并尽量剔除浮动车数据不可能的匹配路段，完成浮动车数据的粗匹配。

2)利用浮动车数据粗匹配结果，再结合导航电子地图拓扑数据和同一辆车前一个数据的粗匹配结果，采用路径搜索法进行两点间路径搜索；

3)利用两点间路径搜索结果和同一辆车先前待选路径重建计算结果计算行驶代价，形成新的候选路径；

4)如果该路径是唯一路径，那么就作为当前浮动车行驶路径和行驶代价，并将该结果作为同车后续路径的起点；如果该路径不是唯一路径，那么再重新获取浮动车数据；

多路径问题是由低频浮动车数据采样位置误差引起的，是偶发的，对于某一辆浮动车出现的多路径问题，对其它浮动车往往就不存在，因此可以与附近其它浮动车在同一时刻确定的路径的行驶代价进行比较，找出行驶代价相似性最大的路径作为实际的行驶路径。

本步骤中，先通过浮动车数据的粗匹配来估计浮动车可能的行驶路径，再通过路径的可行性和合理性计算和分析确定行驶路径，确保了地图匹配结果的可靠性。

步骤4：提取路段平均行驶速度和通行时间

计算方法如下所示：

$\stackrel{\‾}{V_i}\left(t\right)=\frac{\underset{j=1}{\overset{m}{\Σ}}\underset{k=1}{\overset{n_{(i,j)}}{\Σ}}{V}_{(i,j)}^k}{n_i\left(t\right)}\·f\left(t\right)$

$\stackrel{\‾}{T_i}\left(t\right)=\frac{L_i}{\stackrel{\‾}{V_i}\left(t\right)}$

其中，k表示浮动车辆个数，表示浮动车j在路段i上第k个采样点的瞬时行车速度，为浮动车j在路段i上采样点的个数，n_i(t)表示路段i在时间区间t内所有浮动车采样点数总和；

$n_i\left(t\right)=\underset{j=1}{\overset{m}{\Σ}}{n}_j^i;$

f(t)表示是关于时间t的函数，当浮动车采集的数据在目标时间区间内，f(t)的值为1，否则为0；

步骤5：计算转向代价提供导航信息

1)在导航路网数据的数据结构中加入交通信号灯信息；

2)对导航路网的拓扑关系进行重新组织，相邻路段除了连接关系外，增加相应的转向信息；

3)根据浮动车行驶路径以及路段平均行驶速度提取算法计算出在交通信号灯交叉路口处同一路段带不同转向信息的路段行驶时间。

在路径重建算法中最耗时的算法是浮动车数据粗匹配以及两点间路径计算，本发明方法从这两个方面提高整个算法的速度：

一是提高低频浮动车粗匹配的速度，本发明方法利用路网地图栅格化算法能够实现GPS数据快速粗匹配，在不影响计算速度的基础上，减小内存资源的消耗。

二是提高两个连续浮动车数据点间路径计算的速度。在保证路径计算的可靠性基础上研究快速确定最小搜索区域和区域中的节点的算法，通过减少搜索节点的数量来提高路径计算的速度。两点间椭圆型区域是一种经典的路径行驶范围，但在实际计算过程中确定椭圆形区域中的节点及拓扑关系所需要的计算量较大，影响了计算速度。本发明发明拟构建一个全路网路段拓扑的格网数据结构，根据两个起止点的位置快速确定路径搜索算法所需的节点及拓扑关系。

最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制；尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换；而不脱离本发明技术方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。

Claims (1)

1.一种基于浮动车的导航电子地图转向代价计算方法，其特征在于：它包括以下步骤：

步骤1：提取城市区域内浮动车时空数据

采集安装了车载GPS定位装置并行驶在城市主干道上的公交汽车或出租车的浮动车时空数据，包括时间、地点和行驶速度；

步骤2：对浮动车时空数据进行坐标系校准预处理

将浮动车行径道路建立具有一定宽度的带状缓冲区，将道路的带状缓冲区宽度视为浮动车数据的误差区域，将缓冲区外的浮动车数据剔除掉，只保留缓冲区内的浮动车数据；

步骤3：将浮动车行驶轨迹与电子地图进行配准和路径重建

1)利用导航电子地图几何和属性数据，采用路网地图栅格化算法与浮动车数据进行浮动车数据粗匹配，确定浮动车可能的匹配路段；

2)利用浮动车数据粗匹配结果，再结合导航电子地图拓扑数据和同一辆车前一个数据的粗匹配结果进行两点间路径搜索；

3)利用两点间路径搜索结果和同一辆车先前待选路径重建计算结果计算行驶代价，形成新的候选路径；

4)如果该路径是唯一路径，那么就作为当前浮动车行驶路径和行驶代价，并将该结果作为同车后续路径的起点；如果该路径不是唯一路径，那么再重新获取浮动车数据；

步骤4：提取路段平均行驶速度和通行时间

计算方法如下所示：

$\stackrel{\‾}{V_i}\left(t\right)=\frac{\underset{j=1}{\overset{m}{\Σ}}\underset{k=1}{\overset{n_{\left(i,j\right)}}{\Σ}}{V}_{(i,j)}^k}{n_i\left(t\right)}\·f\left(t\right)$

$\stackrel{\‾}{T_i}\left(t\right)=\frac{L_i}{\stackrel{\‾}{V_i}\left(t\right)}$

其中，k表示浮动车辆个数，表示浮动车j在路段i上第k个采样点的瞬时行车速度，为浮动车j在路段i上采样点的个数，n_i(t)表示路段i在时间区间t内所有浮动车采样点数总和；

$n_i\left(t\right)=\underset{j=1}{\overset{m}{\Σ}}{n}_j^i;$

f(t)表示是关于时间t的函数，当浮动车采集的数据在目标时间区间内，f(t)的值为1，否则为0；

步骤5：计算转向代价提供导航信息

1)在导航路网数据的数据结构中加入交通信号灯信息；

2)对导航路网的拓扑关系进行重新组织，相邻路段除了连接关系外，增加相应的转向信息；

3)根据浮动车行驶路径以及路段平均行驶速度提取算法计算出在交通信号灯交叉路口处同一路段带不同转向信息的路段行驶时间。