基本信息
- 项目名称：
- 基于大规模浮动车数据的城市路网交通状态实时发布系统
- 来源：
- 第十二届“挑战杯”省赛作品
- 小类：
- 信息技术
- 大类：
- 科技发明制作B类
- 简介：
- 城市出租车GPS每天记录着大量的出行信息，通过分析出租车的定位点、瞬时速度和行程时间估计城市路网的交通状态。经过一系列整合和处理，包括地图匹配，速度估算和拥堵指标计算，以获得城市路网的速度、拥堵指数等交通信息，并基于B/S架构，采用Silverlight结合WebGis技术搭建一个网站式的交通信息发布平台。
- 详细介绍：
- 随着人们对交通运输安全性，高效性，舒适性要求的提高，智能交通成为一种在实际中得到广泛应用的关键技术。结合智能交通技术的研究成果，本课题通过分析浮动车（全广州市近20000辆出租车）GPS数据，从而获得精确的城市道路交通状况信息，为交通管理者提供一个城市实时交通信息的查看和分析平台，为普通出行者提供出行决策支持。 出租车是城市浮动车中最主要的组成部分，其GPS数据每天记录着大量的出行信息。本作品设计了一套移植性强的浮动车数据实时上传接口，通过分析出租车GPS数据的定位点、瞬时速度和定位时间，提出了一种基于置信点与最大延时约束动态时间窗新型浮动车数据的实时地图配算法，并采用动态规划方法搜索最合理匹配路径；设计了速度-时间积分模型、车辆跟踪模型与直接估算模型计算路段区间平均行驶速度；建立了一个考虑时空累积量的路网运行指标评价体系，制定了拥堵性指标、运行效率指标、高峰稳定性指标等三大类指标。同时，设计了一种分布式多进程协作机制，解决了大规模浮动车数据的实时处理问题。基于B/S架构，采用Silverlight结合WebGIS技术搭建了网站式的交通信息发布平台，以辅助交通管理者指挥调度和整治决策，并可向普通出行者发布实时交通信息。本作品已经在广州市交委投入试用，并在评价亚运前后禁行措施、发掘交通黑点等方面获得好评。
作品图片
作品专业信息
设计、发明的目的和基本思路、创新点、技术关键和主要技术指标
- 1，浮动车数据实时地图匹配 作品引入了置信点和最大延时约束动态时间窗概念，综合了权重匹配算法、道路拓扑信息、车辆的时间可达性以及最合理匹配路径搜索算法，可以在设定的最大延时约束下，考虑最少的车辆历史轨迹和最小的延时车辆信息，获得最合理的匹配效果。 2，速度估算 由路段组合、速度估算、数据修复和数据平滑4部分组成。分别设计了速度-时间积分法、跟踪法和直接法估算路段区间速度。修复和平滑部分利用历史数据和结合神经网络的Kalman滤波方法解决了出租车样本量不足导致误差偏大的问题。 3，路网交通状态判别 根据速度计算得到的路段特征级交通信息（车辆平均速度，路段行程时间，路段有效浮动车数量等），采用机器学习方法训练交通状态判别器，用于交通状态的判别。 4，路网运行状况评价指标 本研究中将传统的速度单因素评价指标转换为多因素综合评价指标，分为拥堵性指标、运行效率指标、高峰稳定性指标三大类指标，以全面反映城市路网交通状况。 5，基于共享协作表的分布式计算 该系统采用了基于共享任务协作表的数据协作处理方法，将应用程序多模块进程部署到不同的服务器上，以满足系统巨大计算量和对实时性的需求。 6，基于GIS的交通信息发布平台 交通信息发布平台是基于B/S架构，采用Silverlight与WebGIS相结合的技术实现的。客户端无需安装，有Web浏览器即可，可以直接放在广域网上，交互性较强，B/S架构无需升级多个客户端，升级服务器即可。
科学性、先进性
- 1 该研究中所提地图匹配算法中给出一个可以很好地适用于城市浮动车数据地图匹配的框架，且实验结果表明，该算法匹配精度高且稳定性好。 2，速度估算综合了多种情况，提出了多种适应于不同道路特性的算法模型，通过实地的交通调查验证了所提方法的估算精度较高。 3，完善的评价指标体系的提出， 本研究中将传统的速度单因素评价指标转换为多因素综合评价指标，分为拥堵性指标、运行效率指标、高峰稳定性指标三大类指标，以全面反映城市路网交通状况。 4，分布式计算框架的设计，该系统采用了基于共享任务协作表的数据协作处理方法，将应用程序多模块进程部署到不同的服务器上，以满足系统巨大计算量和对实时性的需求。
获奖情况及鉴定结果
- 2011年4月30日获得广东省挑战杯科技大赛2等将 发表论文： [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] 曾伟良，聂佩林，何兆成，佘锡伟. BP网络和数据融合在城市路段车速估计中的应用.计算机应用研究.(核心期刊，已录用)
作品所处阶段
- 在广州交委公共交通数据管理中心部署使用，并在广州亚运会期间单双号限行对交通状况的影响作出准确的分析
技术转让方式
- 可协商转让
作品可展示的形式
- 实物，录像，图片等形式
使用说明,技术特点和优势,适应范围,推广前景的技术性说明,市场分析,经济效益预测
- 1技术特点和优势 第一，系统设计了一套移植性很强的浮动车数据实时上传接口。 第二，在地图匹配模块中，提出了一种新型浮动车数据匹配算法。实验结果表明该算法对整个路网具有较高的匹配精度和稳定度。 第三，在速度估算模块，分别设计了速度-时间积分法、跟踪法和直接法估算路段区间速度。实验结果表明本作品算法的估算结果相比要明显优于同类算法。 第四，在道路拥堵指标计算模块，确定了拥堵性指标、运行效率指标、高峰稳定性指标三大类指标，并制定一个合理的路网运行状况评价体系. 第五，采用了基于共享任务协作表的数据协作处理方法，将应用程序多模块进程部署到不同的服务器上，满足了系统巨大的计算量和实时性要求。 第六，基于B/S架构，采用Silverlight 与 WebGIS 技术，拥有良好的可视化操作界面和交互性，并且方便后期的维护、升级。 2 适用范围和推广前景 第一，可作为公共出行的交通信息指引。 第二，可推广到全国各大中城市的交通管理部门，作为其交通管理手段的决策依据。
同类课题研究水平概述
- 1 国内外浮动车系统发展现状 由于浮动车系统拥有的众多优点，近年来，基于浮动车的交通信息采集技术在世界范围内得到了积极的研究和推广应用[1]。 1.1 国外浮动车系统发展现状 1.1.1 美国 美国的Transtar系统与ADVANCE项目是国际上研究较早的浮动车项目。其中，Transtar系统采用浮动车技术，研究利用浮动车进行旅行时间采集，ADVANCE项目利用GPS浮动车和感应线圈数据的融合以检测交通事故、预测旅行时间，最终达到路线导航的目的[2]。 1.1.2 德国 德国BMW的DDG项目提出了第二代浮动车的概念，能通过车辆行为特性自动滤除错误数据；通过雨刷、速度、ABS和车头灯信号反应出天气情况和路面情况；通过计算车辆速度和加速度得到交通状态。 1.1.3 日本 VICS（车辆信息和通讯系统）于1996年4月开始应用，目前该系统已覆盖日本全国80%的地区。系统能够提供多种信息包括实时路况、旅行时间预测、停车场信息、交通事件和天气状况。 1.2 国内浮动车系统发展现状 我国浮动车技术发展比较晚，但是在浮动车技术用于车辆定位，出租车调度等方面有了一定的研究。目前国内的科研机构、高等院校也先后开始开展浮动车交通信息采集与处理技术的国际合作或自主研发工作。
