利用低频时空GPS轨迹进行交叉口通行时间探测

交叉口是城市交通网络中各向交通流汇聚和转向的核心部位,往往形成城市交通的"瓶颈"和"堵点",其通行时间具有很大的不确定性。利用低频时空GPS轨迹数据,本文分析了交叉口的不同通行模式,动态确定不同通行模式下的交叉口范围,建立了交叉口通行时间的模糊回归模型,实现了交叉口通行时间的准确探测。以武汉市路网和GPS轨迹数据为例进行了实验验证,结果表明本文方法能够有效探测交叉口通行时间。     

利用轨迹大数据进行城市道路交叉口识别及结构提取

交叉口是城市交通路网生成、更新的重要组成部分。本文基于车辆时空轨迹大数据,提出了一种城市交叉口自动识别方法。该方法首先通过轨迹跟踪识别轨迹数据中包含的车辆转向点对;然后基于距离和角度的生长聚类方法进行转向点对的空间聚类,并采用基于局部点连通性的聚类方法识别交叉口;最后利用交叉口范围圆和转向点对提取城市各级别路网下的交叉口结构。以武汉市出租车轨迹大数据为例,对武汉市城区内189个交叉口进行了探测。试验结果表明,本文所提方法可以准确地从轨迹大数据中识别出城市交叉口及其结构。     

网络空间中线要素的核密度估计方法

核密度估计(KDE)方法是分析点要素或线要素空间分布模式的一种重要方法,但目前线要素核密度方法只能分析线要素在二维均质平面空间的密度分布,不能正确分析交通拥堵、交叉口排队、出租车载客等线事件在一维非均质道路网络空间中的密度分布。本文提出了一种网络空间中线要素的核密度估计方法(网络线要素KDE方法),首先确定每个线要素在网络空间上的密度分布,然后根据网络空间距离和拓扑关系确定网络空间的线要素核密度与时空分布。以出租车GPS轨迹数据中提取的"上客"线事件为例,分析出租车"上客"线事件在网络空间中的密度分布,通过与现有方法比较的试验结果表明,本文提出的方法更能准确反映路网空间中线事件的分布特征。     

出租车GPS轨迹集聚和精细化路网提取

针对利用GPS数据提取双向路网和交叉路口转向信息精度低的不足,本文提出一种顾及位置与行驶方向的轨迹集聚和精细化路网提取方法,实现了精细化路网提取。为提高交叉路口路网的提取精度,首先剔除原始轨迹中的离散和异常轨迹点,并按一定的步长对轨迹段进行加密;然后引入行驶方向角来表达车辆在轨迹点处的行驶方向,顾及位置和行驶方向获取每个轨迹点的相似轨迹点集合;接着依次计算每个轨迹点的偏移距离,通过对轨迹点的迭代偏移完成轨迹集聚;最后剔除未成功集聚的轨迹点,将完成集聚的轨迹点连成轨迹线并作缓冲区,运用栅格数据数字化方法提取得到能够反映道路精细转向关系的道路网。以福州市出租车GPS数据进行轨迹集聚和路网提取试验,结果表明:本文方法能有效地将GPS轨迹按车辆行驶方向分别进行集聚,提取的道路网为双向道路并且能反映交叉路口处道路的精细转向关系。     

利用GPS轨迹二次聚类方法进行道路拥堵精细化识别

针对当前在精细识别道路拥堵时空范围方面研究的不足,提出一种利用GPS轨迹的二次聚类方法,通过快速识别大批量在时间、空间上差异较小且速度相近的轨迹段,反映出道路交通状态及时空变化趋势,并根据速度阈值确定拥堵状态及精细时空范围。首先将轨迹按采样间隔划分成若干条子轨迹,针对子轨迹段提出相似队列的概念,并设计了基于密度的空间聚类的相似队列提取方法,通过初次聚类合并相似子轨迹段,再利用改进的欧氏空间相似度度量函数计算相似队列间的时空距离,最后以相似队列为基本单元,基于模糊C均值聚类的方法进行二次聚类,根据聚类的结果进行交通流状态的识别和划分。以广州市主干路真实出租车GPS轨迹数据为例,对该方法进行验证。实验结果表明,该二次聚类方法能够较为精细地反映城市道路的拥堵时空范围,便于管理者精准疏散城市道路拥堵,相比直接聚类方法可以有效提升大批量轨迹数据的计算效率。     

基于介数中心性的交通拥堵指数计算

本文以北京城市交通为例,选取北京城市路网数据,计算城市路网介数中心性,以反映城市各道路路段的通达情况;并利用北京出租车GPS定点数据,计算实际的交通轨迹。传统的路网介数中心性主要依据各路段最短路径的比重评价理论上的道路通达性,而本文以网络介数中心性为基础,提出动态介数的方法,从城市各路段交通量比重的角度评价各道路实际拥堵情况。利用两个介数的对比能够全面客观地反映交通拥堵状况,提高交通拥堵指数的参考价值,并为城市建设规划决策及道路改建等方案提供依据,有利于缓解城市道路交通拥堵现状。     

基于低频GNSS轨迹的转向级城市交通信息精细预测

利用浮动车GNSS轨迹数据可以实时获取和预测城市交通状态,且覆盖范围广、部署成本低,对自动驾驶路线决策、交通拥堵治理具有重要的支撑作用.现阶段,利用浮动车GNSS轨迹数据预测的信息仅包含路段上的交通速度、状态,而忽略了交叉口内不同行驶方向上的交通流差异;且交通信息准确性受到GNSS采样频率的限制.本文提出一种基于图卷积网络和低频GNSS轨迹数据的转向级交通预测方法:首先,顾及轨迹点间车辆运动模式提出一种排队起始点估计模型;然后,基于对偶图理论构建转向连通关系的图结构;最后,基于图卷积网络提出一种顾及转向时空模式的交通预测模型.试验结果显示,本文方法能准确地获取和预测转向级交通速度、排队长度信息,交通预测准确性全面优于基准方法.     

基于GPS时空轨迹的路网拓扑自动变化检测

充分利用出租车GPS时空轨迹数据分布广和时效性强的特点,提出一种基于车载GPS轨迹数据的路网拓扑自动变化检测新方法。该方法首先利用向量相似性度量模型,度量GPS轨迹向量与路网局部拓扑向量之间的相似性,检测疑似道路拓扑变化点,然后通过比较疑似道路拓扑变化点与路网拓扑关系,完成新增、废弃、改建等道路变化,实现基于车载GPS轨迹的路网拓扑自动变化检测。实验结果表明,该方法不仅有效地检测出道路新增、道路废弃与道路改扩建等变化,而且能利用出租车实时和大范围分布特点来实现城市路网大范围实时变化检测。     

利用出租车轨迹数据估计城市道路拥堵状况

交通拥堵是当代各大城市普遍面临的问题,如何通过各种技术手段发现城市交通的易拥堵路段并予以改善是城市交通相关部门以及学者关心的一个问题。通过各种GPS设备产生的历史轨迹数据对城市的研究逐渐受到重视,且取得一定的进展。文中总结运行车辆的4种通行状态:正常行驶、停靠/停泊、信号灯等待以及拥堵,分析这4种状态下运行车辆的速度特征,定义轨迹段平均速度和轨迹段速度方差两个数字特征用来描述运行车辆轨迹段的速度特征以及描述路段拥堵程度的拥堵指数,提出一种基于轨迹分段的拥堵检测的可视化方法,通过实验验证发现其可以较好地估计城市交通拥堵状况。     

符合认知规律的时空轨迹融合与路网生成方法

以行驶在城市大街小巷的出租车GPS时空轨迹数据为研究对象,研究了符合"感知—认知—经验"认知规律3层次的轨迹融合与路网生成方法,提出了基于Delaunay三角网的时空轨迹融合模型,实现了从GPS时空轨迹中对符合认知规律需求的路网信息的获取,并以武汉市出租车GPS轨迹为试验,实现了对武汉市出租车时空轨迹的融合与武汉市路网数据的生成,证明了该方法的有效性。     

基于出租车GPS数据的城市居民出行时空分布研究

随着城市的快速发展,道路拥堵、打车难等问题越来越突出,严重影响了居民的出行效率和生活质量。出租车GPS数据,在一定程度上包含了部分居民出行行为的丰富信息。考虑到出租车载客事件发生于一维道路网络空间,本文提出对出租车上下客事件所在路段进行分析,得到不同时段居民出行的热门路段和区域,分析居民出行时空分布特征,有助于了解交通现状和居民出行需求,提高城市对居民出行活动的服务水平。     

Transaction‐Based Intelligent Transportation System (TBITS) Using Stochastic User Utility Model

The problem of transportation management has many variables but its solution must be guided by societal needs based on expected benefits and ways of achieving them. Thus transport management can be immensely enhanced and simplified by the use of a geospatial information system. Lagos, the commercial center of Nigeria, has been suffering from traffic congestion for decades. The loss suffered as a result of this congestion cannot be easily quantified economically and socially. This article presents empirical solutions to transportation problems in the Lagos Metropolis using the “Bottom–Top” approach, from “Transaction‐Based” at local government level to “Multimodal” at the metropolitan level. The Stochastic User Utility Model was adopted to estimate the appropriate representation of human heterogeneity, flexibility and variability on mode choice relative to route travel times. The use of Assisted GPS Cameras provides some level of intelligence on the transportation routes. Results obtained include a travel demand survey (household‐based) within a Traffic Zone and Sampled Trip Production/Trip Attraction Analysis based on Modes of Transportation. Geospatial Analysis carried out included Proposed Multimodal Transportation Routes with Transfer Points (TPs) and Incident Facility Management analysis. The synergy of Multimodal and Intelligent Transportation System (MITS) to obtain an integrated Multimodal Transaction‐Based Intelligent Transportation System (MTBITS) will enhance efficient transportation systems for the Lagos Metropolis.     

基于GPS浮动车采集交通信息的路段划分方法

针对目前GPS浮动车采集交通信息的路段划分方法大多忽略交叉口不同行驶方向车流运行条件的差别,且假设路段不同位置的交通状态均衡,从而导致交通信息质量偏低,无法有效满足交通状态判别和车辆动态导航系统数据需求的问题,设计了能够区分车流不同行驶方向统计交通数据的方向路段划分方法与区分路段不同位置统计交通数据的子路段划分方法,以便从路网空间数据结构方面改善交通状态判别和车辆动态导航系统的信息基础。     

A Service Oriented Geoprocessing System for Real‐Time Road Traffic Monitoring

The emergence of the Sensor Web has paved the way for a new set of innovative software applications that exploit the enhanced availability of real‐time information. This article describes one such application built from Sensor Web components that aggregates GPS track data from a fleet of vehicles to provide an overview of road traffic congestion at the city scale. The application embodies a Service Oriented Architecture; web service components are used to archive and pre‐process incoming sensor observations, to encapsulate a horizontally partitioned spatial database that performs geoprocessing, and to disseminate results to client applications. Our results confirm that floating car data can provide an accurate depiction of current road traffic conditions. The presented solution uses Open Geospatial Consortium web services where possible and serves to highlight the difficulties inherent in achieving horizontal database scalability in sensor based geoprocessing systems.     

利用CART分类树分类检测交通拥堵点

交通拥堵检测是城市交通管理工作的重点和难点之一,现有的拥堵检测以路段为单位,不利于拥堵时空演变规律信息的提取,且检测内容大多只涉及拥堵程度,缺少对拥堵类型的识别。基于CART（classification and regression tree）分类树算法,提出一种以路段点为检测单元的拥堵点分类检测方法,该方法可根据路段平均行驶速度实时检测拥堵点及其类型。首先,将路段等距离划分后映射为路段点,根据时空维路况异常规则和异常模式,以路段点为单元分析了4种拥堵类型的时空演变模式;其次,在路段路况检测的基础上,提取路段点路况时空序列,根据不同类型的拥堵模式对路况时空序列进行分类标记;然后,选取4种速度指标作为样本属性集合,按照属性集合提取各路段点在各时段的速度,以此作为决策树学习的数据集;最后,基于CART分类树算法,采用交叉验证的方式训练出最优模型,使其达到最佳的泛化能力。与支持向量机（support vector machine, SVM）分类模型进行比较,实验结果表明,该方法在分类检测交通拥堵点时具有较高的正确率和召回率,且分类检测时效性较好。     

轨迹分割与图层融合的车辆轨迹线构建道路地图方法

传统道路地图构建方法将轨迹点（线）同等对待提取道路数据,忽略车辆轨迹的空间差异性,制约其结果精度与应用范围。为此,本文根据轨迹速度将轨迹线集分割滤选为3个轨迹线子集,将轨迹方向与Delaunay三角网模型集成探测路网拓扑结构;顾及轨迹线子集的特征差异选取不同参数值和约束条件并分层提取道路几何、交通语义数据,分别构建3个道路图层;运用缓冲区方法并根据道路几何、语义特征将多个道路图层融合为单个完整道路地图。运用出租车轨迹数据进行试验分析,结果表明：该方法顾及轨迹分布差异性,能将道路几何、交通语义信息融合提取,更适于处理复杂道路结构下的轨迹线。     

Travel time estimation at intersections based on low-frequency spatial-temporal GPS trajectory big data

ABSTRACT

Intersections are the critical parts where different traffic flows converge and change directions, forming “bottlenecks” and “clog points” in urban traffic. Intersection travel time is an important parameter for public route planning, traffic management, and engineering optimization. Based on low-frequency spatial-temporal Global Positioning System (GPS) trace data, this article presents a novel method for estimating intersection travel time. The proposed method first analyzes the different travel patterns of vehicles through an intersection, then determines the range of an intersection dynamically and reasonably, and obtains traffic flow speed and delay at the intersection under different travel patterns using a fuzzy fitting approach. Finally, the average intersection travel time is estimated from traffic flow speed and delay and intersection range in different travel patterns. Wuhan road network data and GPS trace data from taxicabs were tested in the experiments and the results show that the proposed method can improve the accuracy of travel time estimation at city intersections.     

New Perspectives on the Use of GPS and GIS to Support a Highway Performance Study

In recent decades, rapid growth of travel volume has resulted in a significant increase in traffic congestion, accidents, environmental pollution and energy consumption. Accurate traffic data are drastically needed for effective evaluation of traffic systems in order to alleviate the impacts of increasing travel volume of the quality of life and economic development of urban areas. This article provides a discussion on a data acquisition methodology for highway traffic pattern recognition and congestion analysis by integrating data from the global positioning system (GPS) with a geographic information system (GIS). The GPS technology is a powerful tool in capturing continuous positioning and timing information, whereas the GIS is capable of storing, managing, manipulating, analyzing and displaying the acquired spatial information. Compared to previous studies, the effective integration of the two technologies allows for traffic analysis to be conducted at a finer resolution. The proposed method is illustrated with a case study on multiple major highway segments in Columbus, Ohio.