[发明专利]一种基于线路轨迹的实时公交到站预测方法

说明书

本发明提供一种基于线路轨迹的实时公交到站预测方法，目的是通过结合线网数据、Gps实时数据，历史行驶速度等条件计算出公交车距离当前站点预测时间，解决电子站牌只显示距离站数，不显示距离时间的问题，提升大众的使用满意度。本发明主要包括N个步骤，首先根据公交线网数据生成一个轨迹序列集合；然后根据车辆历史运行Gps分类汇总后计算出车辆在不同线路的不同时间段的运行平均速度；加载实时Gps车载终端数据，以线路作为分类条件，得到线路下的所有车辆，根据当前线路的路网轨迹集合，车辆实时gps投影位置、线路各站点投影位置，线路预测运行时速等条件，计算车辆距离前后站点的到达时间和距离站数等。本发明适用于公交车辆到达时间的测算。

技术领域

本发明涉及公交信息数据处理技术领域，尤其涉及一种基于线路轨迹的实时公交到站预测方法。

背景技术

我国一些大城市交通管理人员已经意识到城市公共交通智能化调度系统的重要性，并开始逐步开发这样的系统。由于站点间运行时间单纯由距离和车辆运行速度比值求得，致使电子站牌上显示的下班车到达时间不准确，从而阻碍了智能公交系统在我国的推进步伐。

实时公交到站预测是智慧出行服务的重要组成部分，可靠的预测结果能够帮助乘客合理规划出行方案、减少等车时间。针对常见实时公交到站算法存在的所需数据类型多、模型复杂、应用场景单一、算法复杂度高等问题，本发明提出了一种基于线路轨迹的实时公交到站预测方法，为乘客提供时间、剩余站点数量和剩余距离的预测结果。

发明内容

本发明的目的在于解决现有电子站牌无法显示下班车时间，只显示下班车距本站数的不足。

通过融合公交GPS实时数据、线网轨迹、车辆区间运行时速等信息，计算得出车辆在运行过程中相距最近的N个前后站台距离和时间。当多辆车在同一路网上行驶时，单位时间内过滤车辆，只发送距离站点最近的报站车辆和对应到站时间等信息。

实现本发明的技术方案包括如下步骤：

S1：根据公交线网生成一个基于GPS数据的轨迹集。

S2：终端采集器实时收集GPS数据。

S3：根据车辆终端采集器收集的GPS数据和线网数据计算车辆在线路轨迹上的投影点，并将此投影点作为车辆当前位置。

S4：线路站台和线网轨迹数据进行计算得出每个站点距离起点站的距离。

S5：根据距离差异计算出当前车辆距离最近的N个站点和相距里程。

S6：根据过往历史车载GPS数据汇总分析后得出每一天不同线路在不同时间段的平均速度。

S7：根据车辆距离不同站点的距离和平均速度，计算出两个坐标点之间的距离和预计等待时间

作为本发明的优选方案，所述根据公交线网数据生成一个轨迹集，可以通过采集公交线网所经过的路线GPS数据构建一个由N个GPS经纬度坐标点组成的坐标集。将该坐标集中所有相邻的两个点连线，即可得到一个由N-1个向量组成的连续有向的路线集。

作为本发明的优选方案，根据车辆发回的实时GPS数据和轨迹序列数据计算出车辆在线路轨迹上的投影点。需要通过车辆当前GPS位置与路线集中每一个线段分别求最小距离与行驶方向，估算车辆当前位置。

作为本发明的优选方案，根据车辆历史GPS数据分类汇总得到在每周不同时间区间(一天24小时区间)不同的线路所拥有的车辆平均时速，作为后续计算距离站点时间的条件。在汇总平均时速的过程中需要进行过滤，去除异常数据，脏数据等对计算会产生大误差的数据，其中包括：数据清洗，轨迹匹配，到站时间插值与路段行程时间。