[发明专利]一种并行路网结构下的浮动车信息处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及智能交通系统(Intelligent Transportation System，ITS)领域基于浮动车(Float Car Data，FCD)动态交通信息服务系统，特别是一种并行路网结构下的浮动车信息处理方法。

背景技术

鉴于基于浮动车的动态交通信息服务系统在理念和技术上的先进性，国内科研机构适时开展了基于浮动车技术的科研实践活动，并取得了一系列具有自主知识产权的科研成果。中国专利申请号200610112433.1，发明名称为“一种基于小网格路网组织结构的快速地图匹配方法”提出了一种用于复杂道路路网组织和管理的快速地图匹配方法，通过将路网机构网格化，在地图匹配时可以先定位车辆所在的网格，再对网格内的所有道路进行匹配，从而提高了地图匹配的效率。中国专利申请号200610112606.X，发明名称为“用于处理大规模浮动车数据的启发式路径推测方法”提出了一种启发式的路径浮动车路径推测算法，在地图匹配的基础上，结合路网拓扑结构推测车辆可能的行驶轨迹，并将平均车速标记到车辆途径的道路上，作为判断该道路路况信息的依据。当浮动车数量达到一定的规模，同一时间段内一条道路上可能有多辆浮动车经过，而不同车辆提供的路况信息可能并不完全一致。为此，专利申请号：200610168271，名称为“一种交通信息融合处理方法和系统”提出了一种交通信息融合处理方法，根据车辆提供的其独自行驶路线中某一段道路的交通路况信息，融合出整条道路的全面路况信息。

在普通路网结构下，通过上述地图匹配、路径推测和路况信息融合三个步骤，可以较好地完成浮动车原始数据到实时路况信息的映射。但对于主辅路和立交桥等复杂的路网结构，现有浮动车系统在信息处理准确性方面的颓势便渐渐显露出来。以北京市为例，环路和主干线大都采用主辅路并行路网结构，主辅路之间的间隔远小于浮动车GPS采样点的误差限，上文提到的快速地图匹配算法只能根据采样点到道路的垂线距离，以及车辆行驶方向与道路方向的夹角的取值范围来简单地判断采样点与道路的匹配关系，故很难将采样点准确定位到主路或是辅路上。在这种情况下，车辆在一段时间内往往存在多条可能的候选行驶路径，而现有的路径推测算法却无法将车辆的真实行驶轨迹从中区分出来。目前的路况信息融合算法并不对车辆提供的路况信息的准确性进行判断，故在并行路网结构下很难保证路况信息融合处理的准确性。鉴于环路和主干线在城市路网中的重要作用，需要设计一种针对主辅路并行路网结构的新的浮动车信息处理模型，同时该模型能够实现普通路网结构浮动车数据的兼容处理。

发明内容

本发明解决的技术问题为：克服现有技术的不足，提供一种并行路网结构下的浮动车信息处理方法，在现有浮动车数据质量保持不变的基础上，实现并行路网结构下实时动态交通信息的获取。

本发明的技术解决方案：并行路网结构下的浮动车信息处理模型，通过以下步骤实现：

第一步，采用SVM分类器来判定采样点与道路之间的匹配关系，进行地图匹配，并将地图匹配结果提交给后续的启发式路径推测算法；

第二步，根据地图匹配信息，采用启发式路径推测算法来推测车辆可能的行驶路径，根据路径中所包含路链的路链属性判断车辆是否行驶在并行路网结构中，分情况选择输出最短行驶轨迹或主辅路两条行驶轨迹，并对车辆提供的平均行驶速度信息进行可信度的评估；

第三步，采用基于分类的D-S证据推理理论，对当前周期内经过某一路链的所有浮动车提供的路况信息进行融合，并在融合的过程中考虑这些路况信息的可信度，以获取当前周期内通过该路链的平均速度和旅行时间的数学期望。

所述第一步中，采用SVM分类器来精确判定采样点与道路之间的匹配关系，进行地图匹配的过程如下：

(1)定位车辆所在的网格，并获取该网格内的所有路段；

(2)对每一条路段，首先计算采样点到该路段的距离distance以及采样点方向与路段方向的夹角angle，如果distance≤30米并且angle≤30度，则将给路段添加到采样点的候选匹配路段集中；