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1、第３２卷第２期公路交通技術(shù)Ｖｏｌ．３２Ｎｏ２２０１６年４月ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＨｉｇｈｗａｙａｎｄＴｒａｎｓｐｏｒｔＡｐｒ２０１６ＤＯＩ：１０．１３６０７／ｊ．ｃｎｋｉ．ｇｌｊｔ．２０１６．０２．０２７浮動(dòng)車在城市智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用簡(jiǎn)述１，２１１２阮巍，付建勝，王川久，劉夢(mèng)依（１．重慶云途交通科技有限公司，重慶４０００６７；２．吉林大學(xué)交通學(xué)院，長(zhǎng)春１３００２２）摘要：以浮動(dòng)車數(shù)據(jù)處理，基于浮動(dòng)車的路段車速估計(jì)、行程時(shí)間估計(jì)以及交通狀態(tài)判別和動(dòng)態(tài)路網(wǎng)ＯＤ估計(jì)為序，對(duì)浮動(dòng)車技術(shù)在城市智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行遞進(jìn)式歸納和總結(jié)，并探討目前研究的不足且對(duì)未來(lái)研究進(jìn)行展望。關(guān)鍵詞：浮動(dòng)車；
2、城市智能交通系統(tǒng)；參數(shù)估計(jì)；狀態(tài)判別文章編號(hào)：１００９－６４７７（２０１６）０２－０１２１－０６中圖分類號(hào)：Ｕ４９１．２文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：ＡＰｒｏｆｉｌｅｏｆＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＦｌｏａｔｉｎｇＣａｒｓｉｎＵｒｂａｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＴｒａｆｆｉｃＳｙｓｔｅｍ１，２１１２ＲＵＡＮＷｅｉ，ＦＵＪｉａｎｓｈｅｎｇ，ＷＡＮＧＣｈｕａｎｊｉｕ，ＬＩＵＭｅｎｇｙｉＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｃｏｎｄｕｃｔｓｐｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎａｎｄｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎｆｏｒａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｆｌｏａｔｉｎｇｃａｒｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎｕｒｂａｎｉｎｔｅｌｌｉｇ
3、ｅｎｔｔｒａｆｆｉｃｓｙｓｔｅｍｉｎｔｈｅｓｅｑｕｅｎｃｅｏｆｆｌｏａｔｉｎｇｃａｒｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｆｌｏａｔｉｎｇｃａｒｂａｓｅｄｅｓｔｉｍａｔｅｏｆｓｅｃｔｉｏｎｓｐｅｅｄ，ｅｓｔｉｍａｔｅｏｆｔｒａｖｅｌｔｉｍｅ，ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｔｒａｆｆｉｃｓｔａｔｅｓａｎｄｅｓｔｉｍａｔｅｏｆｄｙｎａｍｉｃｒｏａｄｎｅｔｗｏｒｋＯＤ，ａｎｄｐｒｏｂｅｓｉｎｔｏｔｈｅｉｎｓｕｆｆｉｃｉｅｎｃｙｉｎｐｒｅｓｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄｏｕｔｌｏｏｋｓｔｈｅｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆｌｏａｔｉｎｇｃａｒ；ｕｒｂａｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｔｒａｆｆｉｃｓｙ
4、ｓｔｅｍ；ｐａｒａｍｅｔｅｒｅｓｔｉｍａｔｅ；ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ浮動(dòng)車是指安裝了ＧＰＳ模塊和無(wú)線通信模塊應(yīng)用決策提供可靠的技術(shù)支撐，如交通控制、智能導(dǎo)等終端設(shè)備的機(jī)動(dòng)車。其中，ＧＰＳ模塊負(fù)責(zé)接收衛(wèi)航、應(yīng)急決策以及動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃等。星定位信號(hào)并記錄車輛的經(jīng)緯度坐標(biāo)和瞬時(shí)車速等本文以浮動(dòng)車數(shù)據(jù)預(yù)處理，基于浮動(dòng)車的路浮動(dòng)車數(shù)據(jù)；無(wú)線通信模塊負(fù)責(zé)將車載終端ＩＤ、經(jīng)段車速估計(jì)、行程時(shí)間估計(jì)以及交通狀態(tài)判別和緯度坐標(biāo)、瞬時(shí)車速、時(shí)間戳等有關(guān)數(shù)據(jù)依照一定時(shí)動(dòng)態(tài)路網(wǎng)ＯＤ估計(jì)為序，對(duì)浮動(dòng)車技術(shù)在城市智能間間隔傳送給交通控制中心，同時(shí)負(fù)責(zé)接收交通控交通系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行遞進(jìn)式歸納和總結(jié)
5、，并基制中心下發(fā)的指令。于上述分析指出現(xiàn)狀研究的不足，且對(duì)后續(xù)研究［１］浮動(dòng)車的應(yīng)用始于２０世紀(jì)９０年代初，但直進(jìn)行展望。到２０００年美國(guó)取消了ＧＰＳ選擇可用性限制后，浮動(dòng)車技術(shù)才被廣泛應(yīng)用于交通領(lǐng)域。相較以往固定１浮動(dòng)車數(shù)據(jù)處理技術(shù)型交通信息采集設(shè)備，浮動(dòng)車具有覆蓋面廣、安裝簡(jiǎn)衛(wèi)星及通信系統(tǒng)誤差、復(fù)雜的駕駛行為、復(fù)雜的單、維護(hù)成本低且信息采集實(shí)時(shí)性強(qiáng)、精度高等優(yōu)天氣狀況及浮動(dòng)車的覆蓋率、采樣頻率偏低等都會(huì)勢(shì)。浮動(dòng)車系統(tǒng)的工作原理是對(duì)路網(wǎng)交通狀況進(jìn)行影響浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的可用性。有學(xué)者指出浮動(dòng)車的數(shù)實(shí)時(shí)抽樣并處理分析。如果浮動(dòng)車對(duì)路網(wǎng)的覆蓋率據(jù)質(zhì)量符合“８０／２０法則”，即路網(wǎng)中８０％的浮動(dòng)車及
6、采樣頻率均能達(dá)到要求，則其便能獲取足夠的交數(shù)據(jù)對(duì)于后續(xù)路段車速估計(jì)、行程時(shí)間估計(jì)及交通通信息并上傳給交通控制中心。交通控制中心結(jié)合狀態(tài)判別等都是不可靠的。為此，學(xué)者們從數(shù)據(jù)處ＧＩＳ對(duì)浮動(dòng)車系統(tǒng)中的海量信息進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，理（包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)融合）和地圖匹配２方面便可以實(shí)現(xiàn)對(duì)路網(wǎng)實(shí)時(shí)運(yùn)行狀況的感知，為其后續(xù)對(duì)浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的可用性進(jìn)行了改善。基金項(xiàng)目：重慶市“１５１”科技重大專項(xiàng)（ｃｓｔｃ２０１３ｊｃｓｆ－ｚｄｚｘｑｑＸ０００３）收稿日期：２０１５－０８－１７作者簡(jiǎn)介：阮?。ǎ保梗福梗?，河南省焦作市人，碩士研究生。１２２公路交通技術(shù)第３２卷１．１數(shù)據(jù)處理以及相應(yīng)的ＧＰＳ數(shù)據(jù)特征后，按照
7、二者數(shù)據(jù)的有效數(shù)據(jù)預(yù)處理主要針對(duì)故障數(shù)據(jù)，包括故障數(shù)據(jù)占比建立了出租車和公交車的混合浮動(dòng)車路段平均［９］識(shí)別、故障數(shù)據(jù)修復(fù)以及數(shù)據(jù)濾波；數(shù)據(jù)融合主要針?biāo)俣裙烙?jì)模型。Ｔｒｅｉｂｅｒ等基于一種改進(jìn)的自適對(duì)浮動(dòng)車數(shù)據(jù)樣本量小、采樣間隔大等問(wèn)題，整合多應(yīng)指數(shù)平滑法對(duì)浮動(dòng)車數(shù)據(jù)和ＳＤＤ進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)方數(shù)據(jù)源進(jìn)行的綜合應(yīng)用。比較而言，數(shù)據(jù)融合更了對(duì)高速公路交通流和速度的估計(jì)。復(fù)雜但也更具優(yōu)勢(shì)，是未來(lái)研究的趨勢(shì)。１．２地圖匹配數(shù)據(jù)預(yù)處
