[发明专利]一种通过手机信息预测道路拥堵的方法

权利要求书

1.一种通过手机信息预测道路拥堵的方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步，判断数据库中是否存在目标区域的地图信息，若存在进行第四步，若不存在进行第二步、第三步；

第二步，在Openstreetmap上下载目标区域的地图信息，目标区域的地图信息分为两部分：第一部分得到各个点的ID和地理坐标信息，每一个点为一条或多条线段的端点；第二部分得到线段的相关信息，每一条线段的两个端点的信息由第一部分各个点的ID和地理坐标信息得到，一系列线段组成道路片段；所述的线段的相关信息包括线段的ID、线段的长度和线段两个端点的ID；

第三步，第二步中一个点为多条线段的端点时，对该点进行预处理，将以该点为端点的所有线段设为一个集合，记录在一个属性中；

第四步，将目标区域的地图信息和集合导入数据库中，得到表示线段信息和点信息的两个表；

第五步，得到车辆定位信息，并将车辆定位信息实时储存在数据库中，在数据库中获取地图数据；所述的地图数据表示一定时间内的车辆信息和车辆运动范围内的地图信息；

第六步，在Spark平台上并行执行Markov算法，计算一辆车在一定时间范围内的运动轨迹，得到该车辆所在道路的状态；

第七步，完成所有车辆的计算，对每条路段进行众投，得到最多投票的道路状态作为结果返回给用户。

2.根据权利要求1所述的一种通过手机信息预测道路拥堵的方法，其特征在于，所述的第五步中得到车辆定位信息的具体步骤为：

1)通过手机GPS获得定位的初始点(x₀,y₀)和一段时间内的GPS信息；

2)通过两个加速度传感器的数值和得到如公式(1)所示的初始点的方向向量

3)由方向向量得到方向向量上加速度传感器和磁力传感器的值，结合GPS的信息求出加速度误差因子ε和方向误差因子β；

4)通过加速度误差因子ε和方向误差因子β求出车辆在方向向量上的速度；车辆在t-1时的速度为V_t-1、加速度为a_t，则Δt时间后的速度V_t为：

V_t＝V_t-1+a_t·Δt+ε(2)

5)通过速度在时间上积分求出车辆的移动距离，公式为：

6)通过加速度传感器和磁力传感器求出手机偏移的相对角，通过相对角得到车辆是否转向；所述的相对角是手机自身转变的角度而绝对角是车辆行驶方向和正北方向的夹角；

7)通过加速度传感器和磁力传感器求出手机偏移的绝对角；所述的绝对角通过三个角度求出，三个角度分别为手机与正北方向的夹角η，手机X轴翘起的角度ψ和手机Y轴翘起的角度ρ；手机X轴是手机屏幕横向的方向，手机Y轴是手机屏幕纵向的方向；若加速度传感器求出的加速度值为(x_a,y_a,z_a)，则绝对角为：

(X_y,Y_y,Z_y)＝(sinη·sinψ·y_a,cos2η·y_a,sinη·cosρ·y_a)(4)

通过绝对角求出的角度为θ，则最终的绝对角θ^/为：θ^/＝θ+ε (5)

8)通过绝对角θ^/和移动距离s，求出车辆从坐标点(x₀,y₀)移动到新坐标点的坐标：

9)新坐标点的坐标和手机数据得到的车辆位置坐标通过权值的计算求出最终的车辆坐标点，得到车辆定位信息。

3.根据权利要求1或2所述的一种通过手机信息预测道路拥堵的方法，其特征在于，所述的第六步执行Markov算法具体步骤为：

1)通过手机获得一段时间内的信令数据和传感器数据；

2)通过一个信令数据，定位车辆位置x；通过一组信令数据得到一辆车的观测轨迹X＝(x_n|n＝1,…,N)；

3)搜索观测轨迹X＝(x_n|n＝1,…,N)运动范围的地图信息G＝{r_k|k＝1,...,K}；地图信息是一组表示道路片段的集合，道路片段代表M个点的折线，折线由一系列以经纬度表示的顶点v₁,...,v_m前后相互连接的线段组成，道路片段表示为s＝(s_m|m＝1,...,M)；

4)观测轨迹X＝(x_n|n＝1,…,N)上的每一个轨迹x在地图信息G＝{r_k|k＝1,...,K}上有一个或多个匹配点，给定一个位置x_i，计算得到s_j道路片段上匹配点其中，满足代表x_i和之间的最短距离；

5)每一个轨迹都有多个候选路径，给定一次位置信息，首先确定一组最有可能的候选路径；在Markov算法中，通过匹配点的集合对候选路径逐个计算并分析匹配的可能性；所述的Markov算法计算方法的具体步骤为：

5.1)由贝叶斯定理得到车辆匹配概率

其中，p表示车辆匹配概率，Z(s)表示候选路径，x_j表示当前车辆位置；

5.2)假设公式定位误差是一个均匀分布，则上式简化为：

p(s＝s_i|x＝x_j)＝p(x＝x_j|s＝s_i)(8)

5.3)计算每个车辆位置x到每个候选片段的车辆匹配概率

车辆位置x与实际位置的偏移定义为位置误差，将位置误差建模为高斯分布，因此车辆匹配概率：

其中，σ是高斯分布的标准差，σ值通过数据集获得；

5.4)计算每一个候选片段到下一个候选片段的转移概率

给定一个车辆的两个位置x_t-1、x_t，及其相应的匹配点由公式(4)得到从s_i到s_j的转换概率，转移概率τ表示车辆从一个片段移动到另一个的可能性：

其中，

5.5)给定一系列点x₁，x₂，…，x_N，和相关的轨迹s₁,s₂,...,s_N，车辆匹配概率和转移概率由公式(5)得到一系列概率矢量矩阵，在最后车辆位置的概率矢量矩阵中找到最大的概率并执行回溯算法得到最后的行驶路径；

(11)

其中，p(s_N→s_N+1)＝1；

6)由行驶路径根据公式(6)求得车辆在匹配段中t时间内的车辆速度；

其中，表示在时间t上车辆在匹配段上的位置；

7)通过该车辆速度对所在道路状态进行众投，得到该车辆所在道路的状态；速度高于v_hkm/h，道路状态为绿色；速度低于v_lkm/h，道路状态为红色；速度高于v_lkm/h低于v_hkm/h，道路状态为黄色。