基于ＧＰＳ浮动车的交通数据故障识别与修复方法技术

一种基于ＧＰＳ浮动车的交通数据故障识别与修复方法，涉及交通信息处理方法，通过实时进行浮动车停车状态识别，得到车辆停车持续时间，然后结合交叉口控制信号配时数据进行单车路段行程速度数据的有效性识别，通过计算机处理器实时判断进行单车路段行程速度数据的离散性识别及突变性识别，进行缺失数据的修复，得到单车路段行程速度数据的正确性识别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能交通领域中的交通信息采集与处理技术，具体是一种服务于交通 诱导系统与交通状态识别系统的基于GPS浮动车的交通数据故障识别与修复方法。
技术介绍
行程速度作为反映道路拥挤程度最为直观的交通参数，历来受到交通管理与控制 部门的高度重视。行程速度数据的精确度、时效性与完整性，直接影响动态交通管理措施的 应用效果。因此，获得准确、实时、充足的行程速度数据是交通信息采集技术研究的重要目 的之一。 GPS浮动车作为行程速度采集的主要手段，以其具有建设周期短、覆盖范围广等优 点，同时便于和车辆调度、监控系统共享基础数据及系统框架，自其问世以来，迅速获得世 界各国的关注。 目前，有关GPS浮动车交通信息采集技术的研究主要分为单车路段行程速度 (Individual Link Speed, ILS)估计与路段平均行程速度(Average Link Speed, ALS)估 计两个内容。ILS估计方法大多只是考虑如何利用GPS和GIS数据重现车辆的运行过程，从 而得到车辆经过路段的平均速度或者消耗的全部时间，并将这些ILS数据直接用于ALS实 测数据的计算，而忽略了单车运行过程的个体特征对数据质量的影响。ALS估计方法大多只 是判断实测数据是否缺失，并且依据判断结果选择输出实测数据，还是历史趋势数据，而忽 略了交通环境相关的随机因素对数据质量的影响。
技术实现思路
本专利技术利用基于GPS浮动车的单车路段行程速度采集系统获取的单车路段行程 速度数据，研究基于GPS浮动车的交通数据故障识别与修复方法。 本专利技术具体包括单车路段行程速度数据故障识别与修复方法和路段平均行程速 度数据故障识别与修复方法单车路段行程速度数据故障识别与修复过程主要考虑数据的 有效性与离散性两个方面；路段平均行程速度数据故障识别与修复过程主要考虑数据的缺 失性、突变性与正确性三个方面。 本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是 1)通过实时进行浮动车停车状态识别，得到车辆停车持续时间，然后结合交叉口 控制信号配时数据进行单车路段行程速度数据的有效性识别，从而消除浮动车长期异常停 车对路段平均行程速度数据质量的影响。 2)通过实时判断同一数据分析时间间隔内的单车路段行程速度样本数据的标准 离差率是否超过阈值，进行单车路段行程速度数据的离散性识别，从而消除离散程度较大 的单车路段行程速度数据对路段平均行程速度数据质量的影响。 3)通过实时检测路段平均行程速度实测数据偏离历史趋势数据的幅度是否超过 阈值，进行路段平均行程速度实测数据的突变性识别，以便明确实测数据能否反映真实的道路拥挤程度。 4)根据当前数据分析时间间隔前一间隔的路段平均行程速度实测数据是否发生 突变，选择采用路段平均行程速度的历史趋势数据还是相邻数据分析时间间隔的输出数据 进行缺失数据的修复。 5)选择适当数量的路段平均行程速度历史趋势数据，采用o原则设置正常数据 的上限和下限，进行单车路段行程速度数据的正确性识别，从而剔除随机波动较大的路段 平均行程速度实测数据。 本专利技术的显著效果在于本专利技术提供的基于GPS浮动车的交通数据故障识别与修 复方法克服了已有GPS浮动车交通数据采集系统直接输出实测数据，不考虑其精度高低的 问题，使得输出交通数据的质量显著提高，输出交通数据的数量显著增加，从而可为交通状 态识别系统和车辆动态导航系统提供更加可靠的决策支持，以便帮助出行者选择更加便捷 的出行路线。附图说明 图1是ILS离散数据修复流程图示； 图2是ALS实测数据故障识别与修复流程图示。具体实施例方式1)交通数据的故障识别指标是一种反映交通数据质量好坏程度的度量，确定合理 的识别指标是进行交通数据故障识别与修复的前提条件。针对任意数据分析时间间隔(相 邻两次计算ALS实测数据的时间间隔)内的每个ILS数据的特点以及所有ILS数据之间的 关系，本专利技术选择有效性和离散性作为ILS数据的故障识别指标，即对ILS数据分别进行有 效性识别和离散性识别。通过浮动车的GPS系统，得到车辆停车持续时间，结合交叉口控制 信号器的配时数据获得车辆的速度和行车距离数据，经过信号传输装置送至交通指挥中心 的计算机处理器，进行单车路段行程速度数据的有效性识别。 (1)有效性。依据导致车辆停车的原因不同，可将车辆的停车分为正常停车和异 常停车。正常停车是指车辆受到交通控制手段、整体交通状态等因素的影响而停驶；异常停 车是指个别车辆由于某种特殊原因而停驶，例如车辆抛锚、停靠待客等。正常停车可以反映 真实的道路拥挤程度，所以不会影响所得交通数据的质量，然而，异常停车往往属于个体行 为，不能准确反映真实的道路拥挤程度，特别是停车时间过长的情况。为了消除长期异常停 车对交通数据质量的影响，需要进行ILS数据的有效性识别。 (2)离散性。对于某一数据分析时间间隔，车流的运行状态并不平稳，特别是城市 道路受到交通控制措施的影响，这种波动更加明显。例如，相比跟随饱和车流通过信号交叉 口的车辆，自由通过信号交叉口的车辆的行驶速度较大。显然，数量仅占交通流量少数的 GPS浮动车的运行状态不能完全代替车流的整体运行状态。因此，对于ILS数据离散程度较 大的情况，不应采用所有ILS数据的均值作为ALS实测数据。为了能够选出可以准确反映 车流整体运行状态的ILS数据用于ALS实测数据的计算，需要进行ILS数据的离散性识别。 依据前文确定的ILS数据故障识别指标，本专利技术将ILS数据故障识别过程分为有 效性识别和离散性识别两个方面。 (1)有效性识别 GPS接收设备采集的车辆空间状态数据主要包括位置坐标、瞬时速度、航向。对于 车辆停车状态，GPS序列通常表现为位置坐标集中分布，或者瞬时速度持续偏低，或者航向 变化幅度较大。因此，可以依据GPS序列的位置坐标、瞬时速度以及航向分别设计GPS浮动 车停车状态识别方法。同时，如果经过实验证明，GPS位置坐标、瞬时速度以及航向数据中 不止一项比较准确，此时不同方法可以融合使用。 停车状态识别的直接目的是确定GPS浮动车的停车持续时间，进而结合控制信号 配时数据进行长期异常停车的识别，从而消除其对所得交通数据质量的影响。具体的讲，如 果停车持续时间大于最大红灯时长，则可以认为本次停车为长期异常停车，即其对应的ILS 数据无效。 (2)离散性识别 对于ILS数据样本数量n = 0、1的情况，显然无法进行数据的离散性识别。对于n > 1的情况，本专利技术采用公式(1)进行ILS数据的离散性识别，如果公式所示条件成立，则 可以认为ILS数据离散。 面。 cv > cv'式中CV——CV's—(1) ILS样本数据标准离差率；—ILS样本数据标准离差率的阈值；(2) ILS样本标准差；f——ILS样本均值。同理，本专利技术将ILS数据故障修复过程分为无效数据修复和离散数据修复两个方(1)无效数据修复由于无效的ILS数据源于GPS浮动车的个体特殊行为，不能反映真实的道路拥挤 程度，因此应该将其剔除，即不参与ALS数据的计算。 (2)离散数据修复 根据离散状态的复杂程度不同，可将ILS离散数据的修复分为两种情况 第一，当n = 2时，因为难以断定较小的ILS数据是由真实的交通状态所本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于ＧＰＳ浮动车的交通数据故障识别与修复方法，其装置包括ＧＰＳ系统、交叉口控制信号器、信号传输装置和计算机处理器，其特征在于交通数据故障识别与修复包括如下步骤：１）通过实时进行浮动车停车状态识别，通过ＧＰＳ系统得到车辆停车持续时间，然后结合交叉口控制信号配时数据进行单车路段行程速度数据的有效性识别；２）通过计算机处理器实时判断同一数据分析时间间隔内的单车路段行程速度样本数据的标准离差率是否超过阈值，进行单车路段行程速度数据的离散性识别；３）通过实时检测路段平均行程速度实测数据偏离历史趋势数据的幅度是否超过阈值，进行路段平均行程速度实测数据的突变性识别；４）根据当前数据分析时间间隔前一间隔的路段平均行程速度实测数据是否发生突变，选择采用路段平均行程速度的历史趋势数据还是相邻数据分析时间间隔的输出数据进行缺失数据的修复；５）选择适当数量的路段平均行程速度历史趋势数据，采用σ原则设置正常数据的上限和下限，进行单车路段行程速度数据的正确性识别。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：姜桂艳，常安德，李琦，牛世峰，吴正言，杨兆升，张玮，李继伟，张伟，李明涛，李红伟，姜卉，张春勤，孟志强，唐勇勇，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：82[中国|长春]