CN113178068A - 一种基于浮动车的道路拥堵指数计算方法及*** - Google Patents
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Abstract
一种基于浮动车的道路拥堵指数计算方法及***,该***由浮动车数据模块、中央处理模块、交通指数预处理模块、交通指数确定模块、可视化显示***组成。***以浮动车数据为基础,将路段分为快速路、主干路、次干路、支路四类,通过路段平均车速对其交通指数分别进行标定,同时算法考虑了路段缺失浮动车时的速度计算,更加符合路段实际运行情况,本发明算法精度高,可以准确识别道路交通运行状况,为交通规划和管理者提供科学的决策依据。
Description
技术领域
本发明属于交通状态识别领域,尤其涉及一种基于浮动车的道路拥堵指数计算方法及***。
背景技术
随着社会经济的快速发展,汽车保有量近年来保持快速增长,交通出行不断增加,出行者对路段交通状态愈发关注,因此,对路段交通状态识别是近年来交通领域的热点研究问题。传统交通管理者为了对路段交通状态进行定性化分析,引入了道路拥堵指数(也称交通指数)的概念,用于描述道路交通运行状态,但无法进行直接计算,因此,其实际应用价值不大。在实际应用中,如何利用交通参数对路段交通指数进行计算和分析是本发明的重点内容,同时,城市道路不同类型路段的交通运行状态需进行考虑。
发明内容
本发明的主要目的是,旨在提供一种依据路段车速进行道路拥堵指数的计算算法,同时考虑不同类型路段的差异性,以提升出行者对路段运行情况的认知。
该***由浮动车数据模块、中央处理模块、拥堵指数预处理模块、拥堵指数计算模块、可视化显示模块组成;所述浮动车数据模块由浮动车、GPS定位***、数据传输***组成,浮动车为安装GPS定位***的出租车和网约车车辆,GPS定位***实时收集车辆经纬度坐标、时间、车型、上下客状态、公司代码、方向角信息,通过数据传输***将信号传送到中央处理模块,数据传输***由信号发射器、接收天线组成。
所述中央处理模块由CPU、存储器组成,CPU接收浮动车数据模块的信息数据,并对数据进行计算和处理,存储器由硬盘组成,对数据进行存储,同时存储器包含路段基础数据信息、子片区范围信息,包括路段ID,路段长度,路段类型(分为快速路、主干路、次干路、支路)及路段经纬度坐标;CPU将浮动车数据***的信息数据与路段经纬度坐标进行匹配,对车辆所在路段进行识别和判断,并将匹配信息传送到拥堵指数预处理模块、拥堵指数计算模块。
所述拥堵指数预处理模块负责计算路段平均车速,其算法如下:
当计算时间段为第T个计算周期且路段存在行驶车辆时,则第T计算周期内的路段平均车速为
当计算时间段为第T个计算周期且路段不存在行驶车辆时,则T时段内的路段平均车速为
所述拥堵指数确定模块根据所求路段平均车速及道路等级确定路段及子片区拥堵指数,路段拥堵指数(RCI)计算方法如下,当路段为快速路时:
当路段为主干路时:
当路段为次干路及支路时:
式中,CI为路段拥堵指数,V为路段平均速度,当所计算区域为子片区时,子片区拥堵指数(DCI)计算方法为:
式中,DCI为子片区拥堵指数,为第i段快速路路段拥堵指数,为第j段快主干路段拥堵指数,为第k段次干路和支路路段拥堵指数,、、分别为参数,当快速路里程占总里程小于等于5%时,参数数值分别为0.38、0.34、0.28,当快速路里程占总里程大于5%小于等于10%时,参数数值分别为0.45、0.36、0.19,当快速路里程占总里程大于15%时,参数数值分别为0.50、0.32、0.18,拥堵等级根据拥堵指数共分为5个等级,包括:畅通[0-2)、基本畅通[2-4)、轻度拥堵[4-6)、中度拥堵[6-8)、严重拥堵[8-10)。
所述可视化显示***由显示器、鼠标、键盘组成,可由键盘输入路段ID对路段和子片区拥堵指数进行查询,显示器包含所查询路段ID、道路名称、运行车速、路段拥堵指数、子片区拥堵指数及拥堵等级。
附图说明
图1为本发明提供的一种基于浮动车的道路拥堵指数计算方法及***的***框图。
具体实施方式
本发明的主要目的是,旨在提供一种依据路段车速进行道路拥堵指数的计算算法,同时考虑不同类型路段的差异性,以提升出行者对路段运行情况的认知。
该***由浮动车数据模块、中央处理模块、拥堵指数预处理模块、拥堵指数计算模块、可视化显示模块组成;所述浮动车数据模块由浮动车、GPS定位***、数据传输***组成,浮动车为安装GPS定位***的出租车和网约车车辆,GPS定位***实时收集车辆经纬度坐标、时间、车型、上下客状态、公司代码、方向角信息,通过数据传输***将信号传送到中央处理模块,数据传输***由信号发射器、接收天线组成。
所述中央处理模块由CPU、存储器组成,CPU接收浮动车数据模块的信息数据,并对数据进行计算和处理,存储器由硬盘组成,对数据进行存储,同时存储器包含路段基础数据信息、子片区范围信息,包括路段ID,路段长度,路段类型(分为快速路、主干路、次干路、支路)及路段经纬度坐标;CPU将浮动车数据***的信息数据与路段经纬度坐标进行匹配,对车辆所在路段进行识别和判断,并将匹配信息传送到拥堵指数预处理模块、拥堵指数计算模块。
所述拥堵指数预处理模块负责计算路段平均车速,其算法如下:
当计算时间段为第T个计算周期且路段存在行驶车辆时,则第T计算周期内的路段平均车速为
当计算时间段为第T个计算周期且路段不存在行驶车辆时,则T时段内的路段平均车速为
所述拥堵指数确定模块根据所求路段平均车速及道路等级确定路段及子片区拥堵指数,路段拥堵指数(RCI)计算方法如下,当路段为快速路时:
当路段为主干路时:
当路段为次干路及支路时:
式中,CI为路段拥堵指数,V为路段平均速度,当所计算区域为子片区时,子片区拥堵指数(DCI)计算方法为:
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所述可视化显示***由显示器、鼠标、键盘组成,可由键盘输入路段ID对路段和子片区拥堵指数进行查询,显示器包含所查询路段ID、道路名称、运行车速、路段拥堵指数、子片区拥堵指数及拥堵等级。
车辆行驶在路段上时,浮动车数据模块实时收集车辆地理位置、行驶时间信息,通过数据传输***将信号传送到中央处理模块。中央处理模块根据平均速度计算公式计算路段的平均速度,同时自动查询路段类型,若路段为快速路,则根据快速路拥堵指数算法进行计算,若为主干路,则根据主干路拥堵指数算法进行计算,若为次干路或支路,则根据次干路、支路拥堵指数算法进行计算,同时根据拥堵指数确定该路段的路段拥堵等级,若为子片区则根据子片区拥堵指数计算子片区拥堵指数,***支持输入设备如键盘在线查询,输入设备可输入路段ID,***通过输入ID与路段ID匹配后进行查询,显示器显示所查询路段ID、道路名称、运行车速、路段拥堵指数、子片区拥堵指数及拥堵等级。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (5)
1.根据权利要求1所述的一种基于浮动车的道路拥堵指数计算方法及***,其特征在于,该***由浮动车数据模块、中央处理模块、拥堵指数预处理模块、拥堵指数计算模块、可视化显示模块组成;所述浮动车数据模块由浮动车、GPS定位***、数据传输***组成,浮动车为安装GPS定位***的出租车和网约车车辆,GPS定位***实时收集车辆经纬度坐标、时间、车型、上下客状态、公司代码、方向角信息,通过数据传输***将信号传送到中央处理模块,数据传输***由信号发射器、接收天线组成。
2.根据权利要求1所述的一种基于浮动车的道路拥堵指数计算方法及***,其特征在于,所述中央处理模块由CPU、存储器组成,CPU接收浮动车数据模块的信息数据,并对数据进行计算和处理,存储器由硬盘组成,对数据进行存储,同时存储器包含路段基础数据信息、子片区范围信息,包括路段ID,路段长度,路段类型(分为快速路、主干路、次干路、支路)及路段经纬度坐标;CPU将浮动车数据***的信息数据与路段经纬度坐标进行匹配,对车辆所在路段进行识别和判断,并将匹配信息传送到拥堵指数预处理模块、拥堵指数计算模块。
3.根据权利要求1所述的一种基于浮动车的道路拥堵指数计算方法及***,其特征在于,所述拥堵指数预处理模块负责计算路段平均车速,其算法如下:
当计算时间段为第T个计算周期且路段存在行驶车辆时,则第T计算周期内的路段平均车速为
当计算时间段为第T个计算周期且路段不存在行驶车辆时,则T时段内的路段平均车速为
4.根据权利要求1所述的一种基于浮动车的道路拥堵指数计算方法及***,其特征在于,所述拥堵指数确定模块根据所求路段平均车速及道路等级确定路段及子片区拥堵指数,路段拥堵指数(RCI)计算方法如下,当路段为快速路时:
当路段为主干路时:
当路段为次干路及支路时:
式中,CI为路段拥堵指数,V为路段平均速度,当所计算区域为子片区时,子片区拥堵指数(DCI)计算方法为:
5.根据权利要求1所述的一种基于浮动车的道路拥堵指数计算方法及***,其特征在于:所述可视化显示***由显示器、鼠标、键盘组成,可由键盘输入路段ID对路段和子片区拥堵指数进行查询,显示器包含所查询路段ID、道路名称、运行车速、路段拥堵指数、子片区拥堵指数及拥堵等级。
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