2.2　新型交通流实时采集技术与方法

2.2　新型交通流实时采集技术与方法

2.2.1　基于浮动车数据的交通流实时采集技术

FCD（Floating Car Data）意为「浮动车数据」，是一种交通流信息的来源。FCD 交通流检测技术就是将机动车作为移动检测器，依靠车上安装的 GPS 模块和通信模块，定期向信息中心发送车辆位置、速度、时间或状态信息，通过对这些信息的分析和处理获取交通流信息。

2.2.1.1　FCD 交通流检测技术

（1）基本结构

FCD 交通流检测系统主要由车载设备、无线通信网络、FCD 数据中心和 FCD 数据接收或显示终端等组成，如图 2-1 所示。

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图 2-1　FCD 交通流检测系统结构

车载设备主要包括 GPS 数据接收器和无线通信终端，其中 GPS 数据接收器负责接收 GPS 卫星信号，并收集 GPS 卫星定位状态、GPS 坐标信息、地表运动方向与速度、GPS 时间和日期；无线通信终端负责与数据中心进行通信并将上述信息传输给数据中心，同时还接收数据中心发送的命令。

无线通信网络主要是指无线通信 ASP 提供的通信服务和通信设备，如 GPRS、SMS 服务和通信基站、通信交换机、通信终端等。

FCD 数据中心主要由 FCD 数据分析处理服务器和 FCD 数据提供服务器组成，FCD 数据分析处理服务器主要负责将 GPS 原始数据转换为 FCD 交通流数据并进行存储，FCD 数据提供服务器负责读取 FCD 交通流数据并向外发布数据，发布的方式为 Intranet、Internet 和 GPRS/GSM 等。

FCD 数据接收或显示终端主要包括 PC 终端、车载导航设备、手机或移动设备等，这些设备负责接收 FCD 交通流信息并进行显示，FCD 数据还可进一步处理，最终可以实现交通状态检测、路径诱导、信息预测等更加重要的功能。

（2）检测过程

FCD 交通流检测的一般过程包括 FCD 数据采集、FCD 地图匹配和 FCD 交通流分析等过程，如图 2-2 所示。

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图 2-2　FCD 交通流检测过程

①FCD 数据采集。FCD 数据采集是通过安装在车辆上面的 GPS 装置收集以下参数：车辆 ID、时间、经度、纬度、速度、方位角、车辆状态（停驶、运行等）。采集频率一般为每 30s 采集一次，上传中心的频率通常为每 60s 上传一次。

②FCD 地图匹配。通过 FCD 数据采集可以获得原始坐标信息，然而要进行交通流分析就必须将这些坐标信息定位在道路路段上，FCD 地图匹配就是将 GPS 数据关联到道路路段的过程。GPS 数据本身存在一定的误差，主要是由卫星测量误差和几何位置造成的误差所组成，引起该误差的主要原因有卫星时钟误差、电离层或对流层的附加延时误差、多路径误差、接收机本身噪声等。地图匹配是一种将获取的 GPS 定位数据与 GIS-T 中的道路数据以一定的算法进行匹配，达到减少或消除各种误差产生的目的，使目标点精确定位在道路层上的方法。

③FCD 交通流分析。浮动车在道路上的覆盖率达不到百分之百，浮动车数据并不能直接换算为交通流参数，因此在获取了浮动车数据和地图匹配数据以后，需根据这些数据进行建模，利用模型对整条道路上的交通流参数进行估计，这就是 FCD 交通流分析。FCD 交通流分析包括路段平均速度分析、行程时间分析和交通流量估计。

（3）地图匹配技术

FCD 地图匹配技术就是运用一定的算法将 GPS 数据和 GIS 数据进行匹配，以减少或消除 GPS 误差为目的，使浮动车 GPS 数据能够精确定位在道路上，为后面进行的交通流分析作准备。

目前常用的地图匹配算法有点到点匹配法、点到曲线匹配法、结合 GPS 航向的点到曲线匹配法、曲线到曲线匹配法、改进的点到曲线匹配法、改进的曲线到曲线匹配法、概率统计法、类似权重系统的匹配法等，各种算法的原理和缺点如表 2-1 所示。

表 2-1　各种地图匹配算法比较

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这些算法都具有比较成熟的理论，在 GPS 定位和导航中的应用也非常广泛，但是由于各种算法都存在一定的缺陷。Mohammed A.Quddus 等人提出了一种新的地图匹配算法——基于要素加权的地图匹配算法，这种算法经过验证，其匹配效果较好，本书对该算法进行了修正。

① 基于要素加权的地图匹配算法。要得到正确的地图匹配就必须充分利用几何信息、历史信息、方向信息以及道路拓扑信息。要素加权法就是充分利用这些信息综合考虑，从而得到正确的匹配。使用要素加权法进行地图匹配的过程如图 2-3 所示。

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图 2-3　基于要素加权的地图匹配过程

a.从候选路段中选择匹配路段。地图匹配最关键的一步是选择正确的行驶路段，影响路段选择的因素有很多，主要归纳为四个因素，即 GPS 航向与路段方向的相似性、GPS 点到路段的接近程度、GPS 点轨迹与路段的接近程度、GPS 点与路段的相对位置关系。对这四个因素分别赋予一定的权重，然后进行加权，选择权重最大的路段为匹配路段。各个权重计算方法如下。

■GPS 航向与路段方向相似性的权重采用以下公式

WS H = A H ·cosΔ β′ （2-1）

其中

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式中， WS H 表示 GPS 航向与路段方向的相似性权重；Δ β 表示 GPS 航向与路段方向的角度差，如图 2-4 所示； A H 表示 GPS 航向与路段方向的相似性权重系数。

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图 2-4　GPS 航向与路段方向的角度差

■GPS 点到路段的接近程度的权重采用以下公式

WS PD = A P / D （2-2）

式中， WS PD 表示 GPS 点到路段的接近程度权重； A P 表示 GPS 点到路段的接近程度的权重系数； D 表示 GPS 点到路段的距离，如图 2-5 所示。

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图 2-5　GPS 点到路段距离

■GPS 点轨迹与路段的接近程度的权重采用以下公式

WS PI = A P ·cos θ （2-3）

式中， WS PI 表示连续两个 GPS 点轨迹与路段的接近程度权重； θ 表示 GPS 点轨迹与路段的夹角，如图 2-6 所示。

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图 2-6　GPS 轨迹与路段夹角

■GPS 点与路段的相对位置关系权重计算公式

WS RP = A RP ·cos α （2-4）

式中， WS RP 表示 GPS 点与路段的相对位置权重； A RP 表示 GPS 点与路段的相对位置权重系数； α （≤180）表示 GPS 点与最近一个节点的连线与路段的夹角，如图 2-7 所示。

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图 2-7　GPS 点与最近点连线和路段夹角

总的权重计算公式

TWS = WS H +（ WS PD + WS PI ）+ W RP （2-5）