[发明专利]一种基于RFID数据的路径行程时间预测方法

说明书

技术领域

本发明属于智能交通技术领域，尤其涉及交通流诱导和管理领域中的路径行程时间预测，更具体地说，涉及一种基于RFID数据的路径行程时间预测方法。

背景技术

准确的路径行程时间预测值是交通诱导系统中的一个重要决策参数，它有助于系统寻求最优路径（时间最短路径），帮助驾驶员调整行驶路线使得路网交通流分配达到所希望的状态，实现路网交通流的均衡分配，可以在很大程度上改善交通拥挤。

传统的路径行程时间是指在预测间隔内通过诱导路径全体有效车辆的算术平均值。然而传统路径诱导的服务对象是单辆车，而不是全体车辆，因此传统意义上的路径行程时间无法准确描述诱导车辆（单辆车）通过诱导路径的行驶状态。本发明提出一种基于诱导车辆的路径行程时间，该行程时间是指：给定起始（出发）时间的诱导车辆（单辆车）通过诱导路径所需要的行程时间。

引起交通流周期性间断的固定元素包括交通信号、停车标志和其他类型的管制设备。不管有多少交通量存在，这些设备都会引起交通周期性停止（或显著减慢）。因此，间断流（Interrupted Flow）是指道路上因这些外界固定因素（如道路交叉口、标志或信号等）而停驶中断的交通流。一般来说，城市地面道路上的交通流为间断流。

连续流（Uninterrupted Flow）表示交通设施的特性，没有导致延误或间断交通流外部的确定性因素，如高速公路，无信号交叉口的多车道与双车道乡村公路上。一般来说，连续流指行驶在快速路和高速路上的车流，其中，快速路和高速路行程时间预测是目前连续流行程时间预测的重点。

移动型检测技术是运用移动的车辆检测固定的标识物来确定交通参数的方法，主要有探测车检测和电子卷标检测等工作方式，它可能提供车辆的瞬时速度、经纬度、车辆编号、采集时间、车道编号、车牌号等数据。

探测车（Probe car），也被称作“浮动车（Floating Car）”，是近年来国际智能交通系统（ITS）中采用的获取道路交通信息的移动型检测技术手段之一。浮动车数据采集技术具有安装成本低、维护简易、高效、实时、自动化水平高、检测参数全面等优点，得到大量推广应用，是目前我国大中城市在间断流行程时间估计和预测方面应用最广泛的一种移动型检测数据。目前各大城市都建立了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行程时间估计与预测。然而探测车检测技术存在如下缺点：

（1）、探测车的样本量很小（样本量小于总体车辆数的5%）；

（2）、检测数据通信易受电磁干扰，且探测车的定位精度不高（15-20米）；

（3）、实际中探测车数据采样间隔较大（20-30s左右）；

（4）、检测到的数据属于“点数据”，无法对道路网络的交通状态进行大范围、准确和全面的描述；

（5）、探测车具有很大的时空分布不均匀性；

（6）、在处理浮动车数据点时，由于电子地图也存在一定的误差，因此基于浮动车数据

的行程时间估计与预测准确度不高。

无线射频识别技术（RFID）(Radio Frequency Identification)是电子卷标检测技术中最重要的一种，是一种非接触的自动识别技术，其基本原理是利用射频信号和空间耦合（电感或电磁耦合）或雷达反射的传输特性，实现对被识别物体的自动识别，它通过射频信号自动识别目标并获取相关数据（如图4所示）。

作为一种移动型检测技术，RFID检测技术具有别的移动型检测技术（比如探测车检测技术）无法比拟的优势。它的优点如下:

（1）、可检测到所有装有RFID电子标签的车辆车牌号，很少出现无法识别的情况，因此无效数据很少，数据质量很高；

（2）、可以直接利用车辆通过前后RFID设备的时间差来估计行程时间，算法简便；

（3）、可对车辆进行精确定位，估计得到的行程时间很精确；

（4）、装有RFID电子标签的车辆数比较大，样本量足；

（5）、检测到的RFID数据属于“过程”数据，可以对道路网络的交通状态进行大范围、准确和全面的描述；

然而，即使在我国大中城市，RFID设备的安装率还比较低，并且不是所有车辆都安装有RFID电子标签，因此基于RFID数据的行程时间估计与预测准确度受到一定的影响。

发明内容