[发明专利]基于网格原理的道路拥堵优化算法

说明书

技术领域

本发明提出一种采用网格原理进行道路拥堵分析的优化算法，特别适用于城市道路路口的拥堵分析。

背景技术

目前，在现有技术中已经存在多种道路拥堵算法。

例如，交通指数算法：是对分布在城市大街小巷的动态车辆位置信息（简称浮动车数据）进行深入加工处理获得的，通过全市出租车上的车载GPS回传动态数据给数据处理中心。首先对车辆位置数据处理，得到不同功能等级道路的运行速度，然后根据道路功能不同以及流量数据计算该道路在全网中所占权重，最后通过人对拥堵的感知判断，换算到0-10的指数指标值。 

再如，模式识别的理论和方法：任江涛和张毅等人对城市交通网络和高速公路网络中的模式进行研究，得出了交通状态可化为重复出现、数量有限且不同类型的模式的结果；郭伟和姚丹亚等人提取出路口交通流运行状况的特征向量并通过路口数据相似性建立交通状况的评估模型。这些研究工作都取得了不错的效果，为交通状态识别技术的研究提供了很好的参考。

这些专利方法的共同特点是提取道路车辆数据，进行数据分析，换算成交通指数或拟合到交通状态模型，具有较高的复杂度。

发明内容

本发明的一个目的在于提供一种将浮动车辆数据定位于城市道路网格中进行拥堵计算的优化方法，该方法首先将城市区域网格化，城市道路被网格分隔成细小的路段，分别位于相应的网格中，并建立网格和路段一一对应关系。然后将浮动车辆数据根据其所属的网格进行分类，最后每一个网格中的车辆数就对应到相应的路段上，从而得出路段拥堵的计算方法。

所述方法包括如下步骤：

1、首先计算出城市的最大经纬度跨度，按照指定的分隔方法，即精度和纬度的分割单位均为千分之一度，将城市区域分割成最小的网格单元，网格单元是等大小的阵列排布的均匀网格。

2、其次在电子地图上，将城市道路用这些网格单元进行分割，形成细小的道路路段，每个网格内就有一个或多个小路段，并记录这些路段和网格单元的一一对应关系。

3、随后，通过GPS管理中心提取浮动车辆数据，因为每个浮动车定位点总是在某一个网格单元中。将这些浮动车辆数据依据其所在的经纬度，分别归类到相应的网格单元中。拥堵值的初值为0，网格单元每增加一个车辆数据，其拥堵值增加1，该网格单元所对应的路段的颜色值最初为白色即R=255，B=255，G=255。拥堵值每增加1时红色分量R=255不变，蓝色分量B和绿色分量G分别减去1，直至为0。

4、最后，将所有超过拥堵阈值的网格单元按其拥堵值降序排列，在电子地图上按其颜色值直接显示其对应路段。

本发明通过引入电子地图的网格单元，建立网格单元和路段的对应关系，通过落在网格单元内的浮动车辆点数，直接映射到相应的路段，从而避免了大量的地图矢量运算，数据读入结束，计算就随之结束，大大的提高了拥堵计算的效率，为实时路况展示提供一个高效快捷的计算方法。

附图说明

图1是地图基础数据准备流程图；

图2是实时拥堵分析流程图；

图3是地图网格分割图；

图4是路段网格分割图；

图5是路段路口和网格的对应关系图。

具体实施方式

本发明的网格化拥堵算法主要用于提高道路拥堵的计算效率，特别是对拥堵实时性要求高的大中型城市，该方法能够更快速的计算出拥堵的路段和路口，方便了人们出行。

为了实现该网格处理优化方法，首先需要将城市区域网格化，网格化的起点值和间隔值要固定，然后根据网格将道路分割好并建立网格和路段路口的对应关系，这些都是最初的准备工作，只需要准备一次，保存到数据库即可，如图1所示。最后根据实时的浮动车辆位置数据，结合网格化起点值和间隔值，得出该位置所属的网格单元，从而归属相应的路段或路口。数据读入结束，拥堵计算也随之结束，如图2所示。

具体流程如下：

1.在步骤101中，获取城市区域的经纬度的最大跨度。

P左下角  = （Xmin,Ymin）; Xmin：最小的经度；Ymin：最小的纬度。

P右上角  = （Xmax,Ymax）; Xmax：最大的经度；Ymax：最大的纬度。

2. 在步骤102中，选取固定的分割起点和间距，精确到千分之一度，见图3。

P分割起点 = (Px分割起点,Py分割起点)=(Floor(Xmin *1000)/1000, Floor(Ymin *1000)/1000);