[发明专利]基于卡尔曼滤波法的城市道路与交叉口评价方法

说明书

技术领域

本发明涉及基于浮动车数据采集、处理的城市道路与交叉口评价技术领域，尤其是涉及一种基于卡尔曼滤波法的城市道路与交叉口评价方法。

背景技术

当前交叉口停车次数的计算多借助于线圈数据，利用传统方法，凭靠流量、周期、绿性比来估算停车次数。但是，这种方法假设车辆均匀到达，与实际情况不符，容易造成比较大的误差。

现如今，越来越多的城市机动车装上了全球定位系统，成为浮动车，能够实时反馈出车辆所处位置、所处时刻以及速度等各种行驶信息。当浮动车足够多时，这些实时信息能够直接用来评价城市道路和交叉口，用以识别城市道路与交叉口的好坏。而在浮动车流量不够多的当下，如何利用浮动车数据来评价交叉口的实时状况对于更好地管理城市道路、促进城市发展，有着一定积极意义与作用。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种准确性高、高效实时的基于卡尔曼滤波法的城市道路与交叉口评价方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于卡尔曼滤波法的城市道路与交叉口评价方法，包括以下步骤：

1)获取浮动车反馈的实时状态信息，计算浮动车平均停车次数；

2)根据道路信息及浮动车平均停车次数建立卡尔曼滤波器的状态方程与测量方程；

3)采用步骤2)的卡尔曼滤波器进行迭代计算，获得稳定的最优值，即所有车平均停车次数的估算值；

4)根据所有车平均停车次数的估算值评价城市道路与交叉口。

所述步骤1)中，实时状态信息包括浮动车行驶位置、时间和速度信息。

所述步骤1)中，计算浮动车平均停车次数具体为：

101)通过以下公式计算浮动车的距离临界值L：

L＝L₁+L₂+ψ

L1=0.5×aa×t12+0.5×ad×t22]]>

L2=(t′-t2-t1)×v‾,t′>t1+t20,t′≤t1+t2]]>