基于GPS浮动车的城市道路交通事件检测技术研究
作者单位:长安大学
学位级别:硕士
导师姓名:苏诗琳
授予年度:2010年
主 题:交通事件检测 GPS浮动车 数据采集与预处理 模糊判别算法
摘 要:城市道路的交通事件会引起交通拥挤甚至交通堵塞,影响人们的日常生活和工作。快速准确地检测出道路上的交通事件,有利于道路管理者有效地疏导拥挤路段的交通,对城市道路管理者有着重要的意义。本文通过GPS浮动车技术采集道路的实时信息,利用速度为交通事件检测参数,使用模糊判别算法检测交通事件,可为交通管理者提供准确的信息。 首先,论文总结了浮动车技术在国内外的发展和应用现状,介绍了浮动车技术的特点和浮动车的覆盖率;通过与固定型采集技术对比,论证了浮动车技术在交通信息采集领域的地位,并归纳了浮动车采集技术的优点。 其次,论文分析了GPS浮动车的交通信息采集系统的构成,描述了系统各部分的功能,并对系统的关键技术进行了分析研究。重点研究了GPS浮动车定位技术、交通信息采集与处理技术。GPS浮动车的接收机把接收到定位信息与处理后的交通信息(经纬度、速度、时间等)存储在数据储存器中;然后通过无线通讯网络把交通信息传输到交通信息控制中心;交通信息控制中心把采集的数据进行分析、筛选、过滤后,通过地图匹配技术把采集的交通信息显示在电子地图上。 最后,本文选取GPS浮动车的速度为交通事件的检测参数,在深入分析了几种平均速度模型之后;采用曲线拟合技术,利用处理后的数据推导出路段的平均速度;再使用模糊判别算法检测出道路的交通事件。对于距离过长、交通状态变化太大的路段,本文提出了以交叉口作为路段的分界点,从而得到了路段的行驶平均速度,利用模糊算法的隶属函数,推断出道路上的交通事件。实验证明,本文的方法可以准确地检测出道路上的交通事件,具有很好的实用价值。