基本信息
- 項目名稱：
- 基于大規(guī)模浮動車數(shù)據(jù)的城市路網(wǎng)交通狀態(tài)實時發(fā)布系統(tǒng)
- 小類：
- 信息技術(shù)
- 大類：
- 科技發(fā)明制作B類
- 簡介：
- 城市出租車GPS每天記錄著大量的出行信息，通過分析出租車的定位點、瞬時速度和行程時間估計城市路網(wǎng)的交通狀態(tài)。經(jīng)過一系列整合和處理，包括地圖匹配，速度估算和擁堵指標計算，以獲得城市路網(wǎng)的速度、擁堵指數(shù)等交通信息，并基于B/S架構(gòu)，采用Silverlight結(jié)合WebGis技術(shù)搭建一個網(wǎng)站式的交通信息發(fā)布平臺。
- 詳細介紹：
- 隨著人們對交通運輸安全性，高效性，舒適性要求的提高，智能交通成為一種在實際中得到廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)。結(jié)合智能交通技術(shù)的研究成果，本課題通過分析浮動車（全廣州市近20000輛出租車）GPS數(shù)據(jù)，從而獲得精確的城市道路交通狀況信息，為交通管理者提供一個城市實時交通信息的查看和分析平臺，為普通出行者提供出行決策支持。 出租車是城市浮動車中最主要的組成部分，其GPS數(shù)據(jù)每天記錄著大量的出行信息。本作品設(shè)計了一套移植性強的浮動車數(shù)據(jù)實時上傳接口，通過分析出租車GPS數(shù)據(jù)的定位點、瞬時速度和定位時間，提出了一種基于置信點與最大延時約束動態(tài)時間窗新型浮動車數(shù)據(jù)的實時地圖配算法，并采用動態(tài)規(guī)劃方法搜索最合理匹配路徑；設(shè)計了速度-時間積分模型、車輛跟蹤模型與直接估算模型計算路段區(qū)間平均行駛速度；建立了一個考慮時空累積量的路網(wǎng)運行指標評價體系，制定了擁堵性指標、運行效率指標、高峰穩(wěn)定性指標等三大類指標。同時，設(shè)計了一種分布式多進程協(xié)作機制，解決了大規(guī)模浮動車數(shù)據(jù)的實時處理問題?；贐/S架構(gòu)，采用Silverlight結(jié)合WebGIS技術(shù)搭建了網(wǎng)站式的交通信息發(fā)布平臺，以輔助交通管理者指揮調(diào)度和整治決策，并可向普通出行者發(fā)布實時交通信息。本作品已經(jīng)在廣州市交委投入試用，并在評價亞運前后禁行措施、發(fā)掘交通黑點等方面獲得好評。
作品圖片
作品專業(yè)信息
設(shè)計、發(fā)明的目的和基本思路、創(chuàng)新點、技術(shù)關(guān)鍵和主要技術(shù)指標
- 1，浮動車數(shù)據(jù)實時地圖匹配 作品引入了置信點和最大延時約束動態(tài)時間窗概念，綜合了權(quán)重匹配算法、道路拓撲信息、車輛的時間可達性以及最合理匹配路徑搜索算法，可以在設(shè)定的最大延時約束下，考慮最少的車輛歷史軌跡和最小的延時車輛信息，獲得最合理的匹配效果。 2，速度估算 由路段組合、速度估算、數(shù)據(jù)修復(fù)和數(shù)據(jù)平滑4部分組成。分別設(shè)計了速度-時間積分法、跟蹤法和直接法估算路段區(qū)間速度。修復(fù)和平滑部分利用歷史數(shù)據(jù)和結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Kalman濾波方法解決了出租車樣本量不足導(dǎo)致誤差偏大的問題。 3，路網(wǎng)交通狀態(tài)判別 根據(jù)速度計算得到的路段特征級交通信息（車輛平均速度，路段行程時間，路段有效浮動車數(shù)量等），采用機器學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練交通狀態(tài)判別器，用于交通狀態(tài)的判別。 4，路網(wǎng)運行狀況評價指標 本研究中將傳統(tǒng)的速度單因素評價指標轉(zhuǎn)換為多因素綜合評價指標，分為擁堵性指標、運行效率指標、高峰穩(wěn)定性指標三大類指標，以全面反映城市路網(wǎng)交通狀況。 5，基于共享協(xié)作表的分布式計算 該系統(tǒng)采用了基于共享任務(wù)協(xié)作表的數(shù)據(jù)協(xié)作處理方法，將應(yīng)用程序多模塊進程部署到不同的服務(wù)器上，以滿足系統(tǒng)巨大計算量和對實時性的需求。 6，基于GIS的交通信息發(fā)布平臺 交通信息發(fā)布平臺是基于B/S架構(gòu)，采用Silverlight與WebGIS相結(jié)合的技術(shù)實現(xiàn)的?？蛻舳藷o需安裝，有Web瀏覽器即可，可以直接放在廣域網(wǎng)上，交互性較強，B/S架構(gòu)無需升級多個客戶端，升級服務(wù)器即可。
科學(xué)性、先進性
- 1 該研究中所提地圖匹配算法中給出一個可以很好地適用于城市浮動車數(shù)據(jù)地圖匹配的框架，且實驗結(jié)果表明，該算法匹配精度高且穩(wěn)定性好。 2，速度估算綜合了多種情況，提出了多種適應(yīng)于不同道路特性的算法模型，通過實地的交通調(diào)查驗證了所提方法的估算精度較高。 3，完善的評價指標體系的提出， 本研究中將傳統(tǒng)的速度單因素評價指標轉(zhuǎn)換為多因素綜合評價指標，分為擁堵性指標、運行效率指標、高峰穩(wěn)定性指標三大類指標，以全面反映城市路網(wǎng)交通狀況。 4，分布式計算框架的設(shè)計，該系統(tǒng)采用了基于共享任務(wù)協(xié)作表的數(shù)據(jù)協(xié)作處理方法，將應(yīng)用程序多模塊進程部署到不同的服務(wù)器上，以滿足系統(tǒng)巨大計算量和對實時性的需求。
獲獎情況及鑒定結(jié)果
- 2011年4月30日獲得廣東省挑戰(zhàn)杯科技大賽2等將 發(fā)表論文： [1] She Xiwei, He Zhaocheng, Yang Wenchen etc. On-line Map-matching algorithm for Long Time Interval Floating Car Data. The 11th International Conference of Chinese Transportation Professionals, 2011. (Accepted , EI) [2] Zeng Weiliang, He Zhaocheng, She Xiwei. Real Time Data Repair Method for Urban Link Speed Estimation. The 11th International Conference of Chinese Transportation Professionals, 2011. (Accepted, EI) [2] 曾偉良，聶佩林，何兆成，佘錫偉. BP網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)融合在城市路段車速估計中的應(yīng)用.計算機應(yīng)用研究.(核心期刊，已錄用)
作品所處階段
- 在廣州交委公共交通數(shù)據(jù)管理中心部署使用，并在廣州亞運會期間單雙號限行對交通狀況的影響作出準確的分析
技術(shù)轉(zhuǎn)讓方式
- 可協(xié)商轉(zhuǎn)讓
作品可展示的形式
- 實物，錄像，圖片等形式
使用說明,技術(shù)特點和優(yōu)勢,適應(yīng)范圍,推廣前景的技術(shù)性說明,市場分析,經(jīng)濟效益預(yù)測
- 1技術(shù)特點和優(yōu)勢 第一，系統(tǒng)設(shè)計了一套移植性很強的浮動車數(shù)據(jù)實時上傳接口。 第二，在地圖匹配模塊中，提出了一種新型浮動車數(shù)據(jù)匹配算法。實驗結(jié)果表明該算法對整個路網(wǎng)具有較高的匹配精度和穩(wěn)定度。 第三，在速度估算模塊，分別設(shè)計了速度-時間積分法、跟蹤法和直接法估算路段區(qū)間速度。實驗結(jié)果表明本作品算法的估算結(jié)果相比要明顯優(yōu)于同類算法。 第四，在道路擁堵指標計算模塊，確定了擁堵性指標、運行效率指標、高峰穩(wěn)定性指標三大類指標，并制定一個合理的路網(wǎng)運行狀況評價體系. 第五，采用了基于共享任務(wù)協(xié)作表的數(shù)據(jù)協(xié)作處理方法，將應(yīng)用程序多模塊進程部署到不同的服務(wù)器上，滿足了系統(tǒng)巨大的計算量和實時性要求。 第六，基于B/S架構(gòu)，采用Silverlight 與 WebGIS 技術(shù)，擁有良好的可視化操作界面和交互性，并且方便后期的維護、升級。 2 適用范圍和推廣前景 第一，可作為公共出行的交通信息指引。 第二，可推廣到全國各大中城市的交通管理部門，作為其交通管理手段的決策依據(jù)。
同類課題研究水平概述
- 1 國內(nèi)外浮動車系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀 由于浮動車系統(tǒng)擁有的眾多優(yōu)點，近年來，基于浮動車的交通信息采集技術(shù)在世界范圍內(nèi)得到了積極的研究和推廣應(yīng)用[1]。 1.1 國外浮動車系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀 1.1.1 美國 美國的Transtar系統(tǒng)與ADVANCE項目是國際上研究較早的浮動車項目。其中，Transtar系統(tǒng)采用浮動車技術(shù)，研究利用浮動車進行旅行時間采集，ADVANCE項目利用GPS浮動車和感應(yīng)線圈數(shù)據(jù)的融合以檢測交通事故、預(yù)測旅行時間，最終達到路線導(dǎo)航的目的[2]。 1.1.2 德國 德國BMW的DDG項目提出了第二代浮動車的概念，能通過車輛行為特性自動濾除錯誤數(shù)據(jù)；通過雨刷、速度、ABS和車頭燈信號反應(yīng)出天氣情況和路面情況；通過計算車輛速度和加速度得到交通狀態(tài)。 1.1.3 日本 VICS（車輛信息和通訊系統(tǒng)）于1996年4月開始應(yīng)用，目前該系統(tǒng)已覆蓋日本全國80%的地區(qū)。系統(tǒng)能夠提供多種信息包括實時路況、旅行時間預(yù)測、停車場信息、交通事件和天氣狀況。 1.2 國內(nèi)浮動車系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀 我國浮動車技術(shù)發(fā)展比較晚，但是在浮動車技術(shù)用于車輛定位，出租車調(diào)度等方面有了一定的研究。目前國內(nèi)的科研機構(gòu)、高等院校也先后開始開展浮動車交通信息采集與處理技術(shù)的國際合作或自主研發(fā)工作。
