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计算机应用研究 2013年第9期30卷 2715-2717页

作者：朱征宇刘琳郭崇霄崔明重庆大学计算机学院重庆400030 重庆大学软件工程重庆市重点实验室重庆400030

在城市实时路况监控中,因交叉路口延误时间的采集困难、计算模型复杂,导致路况判别失准。针对该问题,提出了一种基于简化路网模型的实时路况判别方法。该方法通过在道路通行数据采集时将各种类型的交叉口都抽象为一个节点,并将在交叉口... 详细信息

在城市实时路况监控中,因交叉路口延误时间的采集困难、计算模型复杂,导致路况判别失准。针对该问题,提出了一种基于简化路网模型的实时路况判别方法。该方法通过在道路通行数据采集时将各种类型的交叉口都抽象为一个节点,并将在交叉口的延误时间计入相连道路的通行时间,然后在监控时针对不同类型节点进行反推计算,获得普通道路、环道以及立交桥的路况状态,实现实时监控。最后通过对城市实时路况监控的仿真实验验证了方法的有效性。

关键词：路况监控简化路网模型环道立交桥

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基于简化路网模型的实时行程时间采集方法研究

基于简化路网模型的实时行程时间采集方法研究

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作者：崔明重庆大学

学位级别：硕士

当今社会，汽车是方便人们出行必不可少的元素。当大量车辆涌入道路，交通拥堵则不可避免。人们引入智能交通中路径规划来缓解日益严重的交通拥堵，然而现有的路径规划方法所依据的都是复杂路网模型，这些模型考虑过多道路通行信息，且... 详细信息

当今社会，汽车是方便人们出行必不可少的元素。当大量车辆涌入道路，交通拥堵则不可避免。人们引入智能交通中路径规划来缓解日益严重的交通拥堵，然而现有的路径规划方法所依据的都是复杂路网模型，这些模型考虑过多道路通行信息，且信息采集繁琐、精确度不高，规划的路径有可能使交通陷入“二次拥堵”，不能满足出行者要求。新近，有研究针对城市交通应用需求提出了一种简化路网模型，并完成了许多基于该模型的智能交通应用研究，该模型仅要求采集很少的道路通行信息，却能间接的反映（通过计算）道路转弯延时、通行速度、红绿灯和斑马线等复杂因素对车辆通行时间的影响，具有要求采集的道路数据少和简单实用的特点。道路行程时间采集是大力发展城市智能交通应用的重要基础。本文针对基于简化路网模型的道路行程时间采集新方法展开研究，主要研究工作如下： ①提出了一种基于GPS终端的实时路况信息采集方法，可为简化路网模型提供实时数据。首先，设计了类似浮动车的装置GPS终端，用于承担GPS信号采集、地图匹配及道路行程时间计算，并只将道路行程时间等道路信息传输到服务器端;其次，在服务器端接收这些信息，并通过设计的相关计算实现了定时更新路网信息。 ②提出了一种复杂度低、实时性好、匹配准确率高的综合地图匹配方法，为采集数据的有效性和精确性提供保证。该方法综合基于权重度量值和曲线拟合的地图匹配思想，并结合路网拓扑信息，提供实时准确的车辆位置信息，可应用于车辆监控、实时交通信息采集、车辆导航。还提出了车辆位置相关的弧投影算法和GPS信号无效时的航位推算算法。 ③针对上述提出方法，编写和开发了较完整的数据采集原型系统，并开展了反复试验，验证了上述提出方法的准确性、高效性和可用性。本文提出的实时行程时间采集方法，可基于简化路网模型为城市提供实时、准确、有效的道路通行时间数据，对研究城路况监控、车辆导航，以及为百姓提供智能交通信息服务等相关应用系统，具有很好的学术和应用参考价值。

关键词：简化路网模型信息采集 GPS终端行程时间地图匹配

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基于简化路网模型的行程时间预测及导航算法研究

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作者：李进燕重庆大学

学位级别：硕士

城市经济的飞速发展给智能交通带来了巨大压力，解决交通拥堵、缓解交通压力、降低由于交通拥堵所带来的负面影响是当前迫切需要解决的问题。智能交通的研究越来越受到重视，研究内容也逐渐丰富。智能交通领域的路况预测是其他智能交通... 详细信息

城市经济的飞速发展给智能交通带来了巨大压力，解决交通拥堵、缓解交通压力、降低由于交通拥堵所带来的负面影响是当前迫切需要解决的问题。智能交通的研究越来越受到重视，研究内容也逐渐丰富。智能交通领域的路况预测是其他智能交通系统的基础和关键，同时，路径导航算法又是城市交通流诱导、车载导航系统的核心技术。针对以上分析，本文就行程时间的预测、路径导航算法进行研究，做了如下的研究工作： ①在参考已有基于卡尔曼滤波进行交通参数预测的方法基础上，针对简化路网模型的特殊要求，提出了一种基于卡尔曼滤波的单步行程时间预测模型，设计了预测算法，并解决了卡尔曼滤波应用于行程时间预测的时滞性问题、以及所需历史平均数据的自动更新问题，使预测所得行程时间更加符合实际情况。 ②在上述单步行程时间预测模型基础上，建立了基于卡尔曼滤波的行程时间多步预测模型，并提出了多步预测算法，能够实现约20分钟内的多步预测（每5分钟为一步）。为解决行程时间多步预测中由于观测值未到来而无法进行多步预测的问题，还提出了HD（History Day）算法。 ③针对现有导航算法仅考虑单一数据的问题，基于上述多步预测算法，提出了一种能够综合利用实时数据、行程时间多步预测数据及历史数据的实时路径导航算法,能够解决仅采用实时数据得到的导航路径存在因路况信息变化过于频繁而造成车辆实际行走花费时间比最初预测花费时间明显更长的问题。 ④利用模拟数据对上述预测模型及算法进行了验证。实验表明：1)行程时间的单步、多步预测模型及预测算法能够有效地消除时滞性;2)多步预测模型及预测算法能够较好的预测未来20分钟内的路段行程时间;3)基于实时数据、多步预测数据及历史数据的导航算法所得路径的行程时间从整体上优于基于实时数据的导航算法所得路径的行程时间，路径变化较少。

关键词：智能交通行程时间预测多步预测算法路径导航算法简化路网模型

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城市动态路径诱导关键技术研究

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作者：张思俊东南大学

学位级别：硕士

城市动态路径诱导系统作为缓解城市内部交通拥堵的有效途径之一,通过诱导信息给予出行人路径诱导建议,宏观上可以均衡路网流量,使路网的通行能力达到最大;微观上可以缩短出行费用和时间,实现交通设施运行效率的最大化。路径诱导的核心... 详细信息

城市动态路径诱导系统作为缓解城市内部交通拥堵的有效途径之一,通过诱导信息给予出行人路径诱导建议,宏观上可以均衡路网流量,使路网的通行能力达到最大;微观上可以缩短出行费用和时间,实现交通设施运行效率的最大化。路径诱导的核心是最短路径的选择问题,不同的驾驶员对路径的选择有着各自的偏好,其中大部分驾驶员在出行中最关注的是行程时间。作为描述城市交通网络状态的重要参数——路段的行程时间即车辆通过某一路段所需的总时间,不仅能够客观地标明通行时长,还能直观地反映出道路的实际拥堵状态。基于上述分析,本文以路段行程时间为研究目标,对城市动态路径诱导系统的部分关键技术——路网模型抽象、行程时间短时预测、动态最短路径算法进行深入研究。论文的主要研究工作如下：1、首先,本文在满足实际导航需求的前提条件下,重点研究了如何降低路网模型的复杂度。研究提出了面向城市交通的简化路网系列模型,该系列模型仅要求采集相对较少的行程时间数据,却能间接地反映出城市交通的真实特性(交叉口内不同转向延误、路段通行速度、红绿灯和斑马线等复杂因素)对路段行程时间的影响,简单实用。2、继而,在上述简化路网系列模型的基础上,研究了基于车牌图像识别的行程时间采集方法,并对其关键技术——车牌识别算法进行了深入研究,对后期城市动态路径诱导系统的全面应用具有参考价值。同时研究了基于VISSIM微观仿真的行程时间采集方法,并依据真实路段信息进行建模,获取后续研究所需的路段行程时间等其它交通数据。3、其次,针对简化路网模型条件下行程时间的数据特点,研究了基于支持向量机回归的行程时间短时预测模型,并通过VISSIM仿真数据验证了预测模型的有效性和准确性。4、最后,提出了路段动态行程时间权值的计算公式,并对现有的静态最短路径算法进行了改进,提出了动态最短路径算法。该算法考虑了动态变化的交通信息对行程时间的影响,据此产生的诱导路径也更加符合实际需求。通过Visual Studio编译开发工具验证了算法的可行性和有效性。本文所研究的城市动态路径诱导部分关键理论与技术,对满足城市动态路径诱导的实际需求、缓解城市交通拥堵、提高出行效率具有一定的学术和应用参考价值。

关键词：智能交通简化路网模型行程时间短时预测动态最短路径算法

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基于GPS终端的实时路况信息采集方法研究

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计算机工程 2013年第7期39卷 21-25页

作者：朱征宇崔明刘琳重庆大学计算机学院重庆400030 软件工程重庆市重点实验室重庆400030

浮动车的实时路况信息采集存在采集内容复杂、信息不准确等问题。为此,提出一种基于GPS终端的实时路况信息采集方法。采用面向简化路网模型的采集方法,只考虑路段行程时间与路段中途停车时间,将GPS终端替代服务器负责采集内容和地图匹... 详细信息

浮动车的实时路况信息采集存在采集内容复杂、信息不准确等问题。为此,提出一种基于GPS终端的实时路况信息采集方法。采用面向简化路网模型的采集方法,只考虑路段行程时间与路段中途停车时间,将GPS终端替代服务器负责采集内容和地图匹配。实验结果表明,与传统的基于服务器端采集方法相比,该方法能使采集内容更简单,采集信息更准确,可减轻服务器端的高负荷,便于采集信息的传输。

关键词： GPS终端简化路网模型信息采集路段行程时间停车时间节点临界区

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