[发明专利]基于网络受限移动对象数据库的交通流数据采集与分析

说明书

技术领域

本发明涉及现代交通技术领域中一种网络动态交通流数据的采集以及交通参数的分析方法。

背景技术

为了更好地解决交通运输系统所面临的挑战，自20世纪90年代以来，信息技术越来越多地应用于交通运输部门，其中交通流的分析技术也得到了广泛的研究与应用。为了准确地获得实时的交通状况信息，人们采取了一系列的技术手段来采集交通数据并获取交通状况信息，包括使用位置固定的交通流检测设备(如线圈式、微波、光学检测器等)、高空监视设备，以及浮动车设备等。

上述技术手段有着各自的优缺点。其中位置固定的交通流检测设备能够获得交通流量、平均速度、甚至交通阻塞等信息，但在通常情况下，只能获取设备设置点周围区域的数据。为了对整个交通网络进行监控，需要设置大量的设备，从而增加了系统的费用。高空监视设备(如使用直升飞机、卫星等)能够获取交通网络中关于车辆密度、交通拥堵、平均车流速度等涉及大范围的信息，但同样也存在着费用高昂的缺陷。

为了解决上述问题，近年来，越来越多的应用转向了通过浮动车设备来获取交通流数据，即在整个城市交通网络中，一些车辆上安装了全球定位系统(GPS)，并通过无线通讯接口和一定的数据采集协议，不断地向中心服务器报告自己的位置、速度、行驶方向等原始信息；服务器对收集到的信息进行分析，得到交通网络的交通状态信息，例如各道路段的平均通行时间、平均车速、交通阻塞状况等，从而为交通控制与导航服务。这种方法不受区域和天气条件的限制，并具有经济、灵活的优点，因此得到了人们日益广泛的重视。然而，现有的基于浮动车法的交通流统计分析技术仍然存在着以下缺陷：(1)由于浮动车系统在进行数据采集时，通常采用的是固定时间间隔或者固定空间距离的方法，当间隔阀值设得太小时，系统将需要进行频繁的数据通讯，从而带来高昂的通讯代价；反之，当间隔阀值设得过大时，将造成系统精度的下降。事实上，由于在浮动车系统中，表示和采集FCD时采用的是直接基于Euclidean空间的方法，没有考虑浮动车与交通路网之间的交互作用关系，上述矛盾是难以克服的；(2)浮动车系统在进行数据分析时，需要周期性地对过去某一段时间(如5分钟)之内所采集的浮动车数据进行离线处理，造成了一定程度的系统延迟，不能实时地得到交通参数；(3)浮动车数据所构成的是X×Y×T空间中大量离散、无序的点，在与地图进行匹配时，很难精确地还原浮动车的时空轨迹。例如，浮动车在进行相邻的两次数据采集时，有可能会跨越复杂的道路网络，仅根据两个数据点，系统无法得到其具体的行驶路线，因此影响了处理的精度。

发明内容

针对上述现有的三类交通流数据采集与分析方法所存在的问题与不足，本发明使用网络受限移动对象数据库技术进行交通流数据的采集与分析，目的是提出一种高效、高精度、实时的交通流数据的采集与分析方法。

为实现上述目的，本发明所采用的技术方案是通过网络受限移动对象数据库技术采集和存储移动对象的时空轨迹；然后通过时空统计技术，以原子行驶路段为单位，对移动对象在运行中所提交的数据进行联机统计，实时地获得交通网络的各项交通参数(如道路网络中各路段的平均速度、交通流量、交通堵塞状况等)，并保存一段时间周期内交通参数变化的时态历史数据。

为此，需要在每个需要跟踪其位置的移动对象上安装GPS定位设备、实际的交通网络数据、以及无线通讯设备。其中，上述交通网络数据类似于一张电子地图，可以通过对GIS地图进行数据转换处理而得到，它包含交通网络中每条道路的信息和每个交叉路口的信息。其中道路的信息包括：道路标识、道路的地理几何形状、道路的长度、道路所含原子行驶路段的集合；交叉路口的信息包括：路口的标识、路口的地理位置、路口的区域范围、路口所连接的道路、路口中交通流的转接关系。

道路的标识即道路ID，通常用字母、数字、或者字母与数字的组合来表示，如图1所示的道路交通网络中共有7条道路，对应的道路ID分别为r1、r2、r3、r4、r5、r6、r7。每条道路的地理几何形状用一条折线表示，即每条道路都由若干个点来描述，将这些点依次连接形成的折线即刻画了道路的形状。