[发明专利]一种优化型的道路拥塞状态发现方法

说明书

【技术领域】

本发明涉及一种优化型的道路拥塞状态发现方法。

【背景技术】

浮动车技术，也被称作“探测车”，已经被广泛使用，其基本原理是：根据装备车载全球定位系统的浮动车在其行驶过程中定期记录的车辆位置，方向和速度信息，应用地图匹配、路径推测等相关的计算模型和算法进行处理，使浮动车位置数据和城市道路在时间和空间上关联起来。哪些路段经常拥堵？在什么时间段经常拥堵？其拥堵程度如何？目前在公众出行等交通信息服务系统中，这些信息往往只能根据长期的统计资料以及出行者本人的经验，实现一定程度的交通堵塞点静态信息服务，尚没有有效的方法提供动态的交通堵塞点信息服务。这些方式只是长期的数据经验的累计，无法实现道路中交通堵塞点信息的动态更新。

在目前的公共出行等交通信息服务系统中，拥塞信息的发现往往都是通过长期的统计资料以及出行者本人的经验，提供的信息也主要是静态的交通拥塞点信息服务。随着浮动车技术越来越广泛的应用，本发明结合浮动车的特点提出了一种优化型的道路拥塞状态发现方法。由浮动车在行驶过程中定期采集车辆编号、位置、速度、时间和车辆类型等信息，数据中心对上述数据进行过滤后，利用位置信息进行地图匹配得到浮动车所在路段，并结合车辆类型及速度的权重，计算速度的加权平均值，得到速度异常信息，统计一预设时间内各路段速度异常信息出现的次数，若达到预设值，则该路段拥塞。与已有的同类方法相比，该方法结合车辆类型及速度的权重（其中不同的车辆类型权重不同，不同的速度权重不同），计算速度的加权平均值，得到速度异常信息，可以得到动态的、准确的交通拥塞点的信息。对于各类交通信息服务系统有着重要的意义。

【发明内容】

本发明要解决的技术问题，在于提供一种优化型的道路拥塞状态发现方法，是一种更为高效、可靠、动态的道路拥塞状态发现方法，可提高路段拥塞状态发现的准确度。

本发明是这样实现的：

一种优化型的道路拥塞状态发现方法，所述方法包括如下步骤：

步骤10、浮动车在行驶过程中根据采样周期τ定期采集车辆编号u、位置l、速度v、时间t和车辆类型h信息，得到浮动车行车数据序列x_i，x_i=<u_i,l_i,v_i,t_i,h_ci/h_di/h_ei/h_fi>，其中i为数据序列x的编号，所述下标c、d、e、f分别代表浮动车中的出租车、私家车、货车以及公交车，并通过移动蜂窝通信技术传送到数据中心；

步骤20、数据中心对各浮动车行车数据序列进行过滤，并根据位置l的信息与地理信息系统即GIS系统匹配得到浮动车所属路段，将浮动车行车数据序列存储到数据库中对应路段的路段行车信息集；

步骤30、数据中心再从数据库中抽取各路段的路段行车信息集，结合车辆类型及速度的权重后，计算速度的加权平均值，得到速度异常信息；

步骤40、统计路段行车信息集在一预设时间段内各路段速度异常信息出现的次数，若达到设定值，则该路段拥塞；从而实现交通拥塞点的识别。

进一步地，所述步骤20具体包括如下步骤：

步骤21、数据中心对上传的行车数据序列x_i，x_i=<u_i,l_i,v_i,t_i,h_ci/h_di/h_ei/h_fi>，提取x_i的速度信息v_i，对v_i进行数据过滤，即判断v_i是否小于等于v_M，所述v_M是系统预设的一速度即当速度v_i大于v_M时，道路不会发生拥堵状态；若v_i≤v_M，则进入下一步骤，若v_i＞v_M，则返回步骤21判断下一个行车数据；