吉林大学学报(工学版) ›› 2010, Vol. 40 ›› Issue (04): 965-0970.

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基于GPS数据及车辆运行特性分析的单车路段行程时间估计

于德新,高学英,杨兆升   

  1. 吉林大学 交通学院|长春 130022
  • 收稿日期:2009-05-09 出版日期:2010-07-01 发布日期:2010-07-01
  • 通讯作者: 高学英(1983-),男,博士研究生.研究方向:智能运输系统.E-mail:gaoxy07@mails.jlu.edu.cn E-mail:gaoxy07@mails.jlu.edu.cn
  • 作者简介:于德新(1972-)|男|副教授.研究方向:智能运输系统.E-mail:yudx@jlu.edu.cn
  • 基金资助:

    “863”国家高技术研究发展计划项目(2007AA12Z242,2007AA11Z218,2007AA11Z245)

Individual vehicle travel-time estimation based on GPS data and analysis of vehicle running characteristics

YU De-xin,GAO Xue-ying,YANG Zhao-sheng   

  1. College of Transportation, Jilin University,Changchun 130022,China
  • Received:2009-05-09 Online:2010-07-01 Published:2010-07-01

摘要:

针对现有的基于浮动车单车路段行程时间估计方法的不足,提出了一种基于GPS数据及车辆运行特性分析的单车路段行程时间估计方法。该方法主要进行了3个方面的改进:①对地图匹配模块中节点附近GPS点采用了相邻点联合匹配的方法,提高了匹配的效率;②针对不同情况下车辆在边界点前后运行特性的不同,对车辆通过边界点时间进行相应处理,提高了车辆通过路段边界点时间的估计精度;③对车辆个体在运行中因受到干扰而停车现象进行了分析,并对干扰停车予以有效剔除,降低了估计中车辆个体行为对估计结果准确性的影响。最后用出租车GPS实验数据进行了验证,结果证明了本文方法的有效性。

关键词: 交通运输系统工程, 单车路段行程时间, 全球定位系统, 地图匹配, 路段边界点

Abstract:

Aiming at the shortcoming of the current methods of estimation of individual floating vehicle travel-time on roadsection, a new method based on the global positioning system(GPS) data and analysis of vehicle running characteristics was proposed. The vehicle travel-time estimation was improved in three respects. In the map matching module, the GPS point near the mode was matched jointly by the adjacent point GPS data to improve the map matching efficiency. Aiming at the different running characteristics of the floating vehicle across the road-section boundary point under different situations the time of vehicle passing the boundary point was processed correspondingly to raise the estimation accuracy of the boundary point passing time. The phenomenon of individual vehicle temporary stop by interference was analyzed and the interferential stop was removed effectively, and the effect of the individual vehicle behavior on the accuracy of estimation result was reduced. The method was verified by the experimental taxi GPS data and the result was encouraging.

Key words: engineering of communications and transportation system, individual vehicle travel-time on road-section, global positioning system(GPS), map matching, road-section boundary point

中图分类号: 

  • U491
[1] 陈永恒,刘芳宏,曹宁博. 信控交叉口行人与提前右转机动车冲突影响因素[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1669-1676.
[2] 常山,宋瑞,何世伟,黎浩东,殷玮川. 共享单车故障车辆回收模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1677-1684.
[3] 曲大义,杨晶茹,邴其春,王五林,周警春. 基于干线车流排队特性的相位差优化模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1685-1693.
[4] 宗芳, 齐厚成, 唐明, 吕建宇, 于萍. 基于GPS数据的日出行模式-出行目的识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1374-1379.
[5] 刘翔宇, 杨庆芳, 隗海林. 基于随机游走算法的交通诱导小区划分方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1380-1386.
[6] 钟伟, 隽志才, 孙宝凤. 不完全网络的城乡公交一体化枢纽层级选址模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1387-1397.
[7] 刘兆惠, 王超, 吕文红, 管欣. 基于非线性动力学分析的车辆运行状态参数数据特征辨识[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1405-1410.
[8] 宗芳, 路峰瑞, 唐明, 吕建宇, 吴挺. 习惯和路况对小汽车出行路径选择的影响[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1023-1028.
[9] 栾鑫, 邓卫, 程琳, 陈新元. 特大城市居民出行方式选择行为的混合Logit模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1029-1036.
[10] 陈永恒, 刘鑫山, 熊帅, 汪昆维, 谌垚, 杨少辉. 冰雪条件下快速路汇流区可变限速控制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 677-687.
[11] 王占中, 卢月, 刘晓峰, 赵利英. 基于改进和声搜索算法的越库车辆排序[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 688-693.
[12] 李志慧, 胡永利, 赵永华, 马佳磊, 李海涛, 钟涛, 杨少辉. 基于车载的运动行人区域估计方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 694-703.
[13] 陈松, 李显生, 任园园. 公交车钩形转弯交叉口自适应信号控制方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 423-429.
[14] 苏书杰, 何露. 步行交通规划交叉路口行人瞬时动态拥塞疏散模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 440-447.
[15] 孟品超, 李学源, 贾洪飞, 李延忠. 基于滑动平均法的轨道交通短时客流实时预测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 448-453.
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