[发明专利]基于交通状态参数的交通状态判别系统和方法

说明书

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，尤其涉及交通状态判别技术领域，更具体地说，涉及基于交通状态参数的交通状态判别系统和方法。

背景技术

浮动车(Float Car)，也被称作“探测车(Probe car)”，是近年来国际智能交通系统(ITS)中所采用的获取道路交通信息的先进技术手段之一。其基本原理是：根据装备车载全球定位系统的浮动车在其行驶过程中定期记录的车辆位置，方向和速度信息，应用地图匹配、路径推测等相关的计算模型和算法进行处理，使浮动车位置数据和城市道路在时间和空间上关联起来，最终得到浮动车所经过道路的车辆行驶速度以及道路的行车旅行时间等交通拥堵信息。如果在城市中部署足够数量的浮动车，并将这些浮动车的位置数据通过无线通讯系统定期、实时地传输到一个信息处理中心，由信息中心综合处理，就可以获得整个城市动态、实时的交通拥堵信息。

浮动车数据采集技术(Floating Car Data，FCD)具有安装成本低、维护简易、高效、实时、自动化水平高、检测参数全面等优点，得到了大量推广应用。目前各大中城市都建立了ITS平台并配置了大量的基于出租车或公交车的浮动车设备，其采集到的交通信息数据可以应用于交通状态估计、预测等交通信息服务领域。

交通状态判别通常由浮动车交通信息采集、GPS原始数据预处理、GPS/GIS地图匹配、交通状态参数估计、交通状态判别几个步骤组成：

浮动车交通信息采集系统主要由车载GPS设备、无线通信网络和基于GIS的交通信息处理平台等组成。车载GPS设备接收卫星信号并通过无线通信网络将车辆坐标、速度等数据传送到交通信息中心。基于GIS的交通信息处理平台是指交通信息处理与分析软件系统、数据库及计算机设备等。

GPS原始数据预处理的目的是筛除其中的异常数据，例如，FCD数据中某些数据速度值异常高或小于0；某些数据经纬度信息在一段时间内保持不变，但速度不为0；某些数据方向角异常。对这些异常数据的处理直接影响着路段交通状态参数的准确性。

GPS/GIS地图匹配将浮动车发送的GPS数据与GIS道路信息数据进行比较，用特定的算法判断出浮动车在路网上最有可能的位置，并将此FCD数据匹配到这个路段，使每一条FCD数据属于唯一路段。

交通状态参数估计是利用特定的算法将各路段上的速度数据经过计算得出该路段的状态参数，此过程需考虑浮动车数据的数据量不足等诸多因素，以达到反映路段的真实交通状态的目的。

交通状态判别是根据交通状态参数确定路段的拥堵程度，此过程一般需要考虑判断的阈值设定以及判别结果的鲁棒性。

传统的系统和方法中，交通状态判别是采用一定的阈值设置，根据交通状态参数进行直接判别。此类方法在交通状态参数接近阈值时，判别出的交通状态稳定性差，导致准确度大幅下降。

发明内容

本发明为了克服现有技术存在的缺陷和不足，基于对浮动车数据特性的分析，考虑交通阻抗以及临界值判定，提供了一种精准度高、适用性强的交通状态判别系统和方法。

本发明所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现：

本发明的第一方面，基于交通状态参数的交通状态判别系统，其特征在于，包括：

交通状态参数获取模块，从数据库获取路段区间的交通状态参数；

交通状态预判别模块，根据从交通状态参数获取模块获得的路段区间本时段的交通状态参数，输出本时段的预判别交通状态；

第一修正模块，根据本时段交通状态参数相对上一时段交通状态参数的变化，判断是否需要修正本时段的预判别交通状态，输出本时段的第一修正交通状态；

第二修正模块，根据本时段第一修正交通状态相对上一时段交通状态的变化，判断是否需要修正本时段的第一修正交通状态，输出本时段的第二修正交通状态；

交通状态输出模块，根据本时段的第二修正交通状态，输出交通状态判别结果。

本发明中，进一步还包含交通状态参数阈值分析模块，其对交通状态参数(浮动车的平均车速)阈值区间进行合理划分，将浮动车平均车速根据速度快慢化为分多个不同的平均车速阈值区间。

每个平均车速的阈值区间对应一种交通状态，不同的交通状态与不同的交通状态值一一对应，交通状态值随阈值区间平均车速的增大逐渐增大或减小，即交通状态从阻塞变为畅通，交通状态值逐渐增大或者减小。

交通状态预判别模块根据本时段浮动车平均车速所属的平均车速阈值区间，以该平均车速阈值区间对应的交通状态值表示本时段预判别交通状态。