[發(fā)明專利]基于車輛自動(dòng)識(shí)別設(shè)備的動(dòng)態(tài)OD矩陣估計(jì)方法有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201110163206.2 | 申請(qǐng)日: | 2011-06-17 |
| 公開(公告)號(hào): | CN102289932A | 公開(公告)日: | 2011-12-21 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 孫劍;李克平;馮羽;倪穎;唐克雙 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 同濟(jì)大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G08G1/00 | 分類號(hào): | G08G1/00;G08G1/017 |
| 代理公司: | 上海正旦專利代理有限公司 31200 | 代理人: | 張磊 |
| 地址: | 200092 *** | 國(guó)省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 車輛 自動(dòng)識(shí)別 設(shè)備 動(dòng)態(tài) od 矩陣 估計(jì) 方法 | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于交通規(guī)劃與管理領(lǐng)域,具體涉及一種基于車輛自動(dòng)識(shí)別設(shè)備的動(dòng)態(tài)OD矩陣估計(jì)方法。
背景技術(shù)
車輛出行OD矩陣是交通系統(tǒng)規(guī)劃、設(shè)計(jì)及運(yùn)行管理的核心基礎(chǔ)信息。OD信息的精度直接影響城市交通管理者,交通規(guī)劃工程技術(shù)人員對(duì)于交通現(xiàn)狀以及未來交通可能出現(xiàn)情況的準(zhǔn)確判斷,并因此會(huì)直接影響交通管理措施的有效性、交通規(guī)劃的合理性。因此精確的OD矩陣無論對(duì)于城市交通管理人員以及城市交通規(guī)劃人員的最終決策與依據(jù)是至關(guān)重要的。
車輛出行OD矩陣是描述交通網(wǎng)絡(luò)中任意車輛從起點(diǎn)到達(dá)終點(diǎn)的一組數(shù)學(xué)矩陣,它直接反應(yīng)了不同小區(qū)之間出發(fā)車輛數(shù)與到達(dá)車輛數(shù)。然而OD矩陣的獲取一直以來都是交通管理與控制中的一個(gè)難點(diǎn)問題。傳統(tǒng)的OD矩陣的獲取方法通常是進(jìn)行大規(guī)模的車輛出行抽樣調(diào)查,然而這種方法存在調(diào)查技術(shù)困難、經(jīng)費(fèi)花費(fèi)巨大、耗費(fèi)時(shí)間長(zhǎng)等缺點(diǎn),并且獲得的交通數(shù)據(jù)存在后期處理繁瑣并且不能應(yīng)用于城市交通的動(dòng)態(tài)管理。因此為了避免傳統(tǒng)OD矩陣獲取方法中存在的問題,自1978年開始,Van?Zuylen?和Willumsen利用布設(shè)在道路中的檢測(cè)線圈獲得的車輛流量數(shù)據(jù)進(jìn)行OD矩陣估計(jì)方法的研究。截止目前為止,OD矩陣的估計(jì)方法主要包含了最小二乘法、狀態(tài)空間法、信息論模型等類型。然而這些方法受到檢測(cè)手段的制約與限制,僅僅利用了檢測(cè)器中的路段車輛流量數(shù)據(jù)作為研究的主要分析數(shù)據(jù),因此應(yīng)用傳統(tǒng)的“斷面型”檢測(cè)器進(jìn)行OD矩陣估計(jì)受到人為假設(shè)條件過多,檢測(cè)信息少,檢測(cè)設(shè)備精度低等條件的嚴(yán)重制約。
近年來,隨著車輛自動(dòng)識(shí)別(Automatic?Vehicle?Identification,AVI)技術(shù)及設(shè)備在我國(guó)一線城市的推廣與應(yīng)用,交通信息采集技術(shù)已經(jīng)迅速?gòu)膫鹘y(tǒng)的“斷面型”檢測(cè)技術(shù)轉(zhuǎn)向“廣域型”檢測(cè)技術(shù)。車輛自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的核心是可檢測(cè)車輛ID(車牌號(hào))、通過時(shí)間以及車輛位置信息。基于對(duì)現(xiàn)有的文獻(xiàn)資料進(jìn)行研究,目前基于車輛自動(dòng)識(shí)別技術(shù)進(jìn)行OD矩陣估計(jì)的方法都僅僅是傳統(tǒng)OD矩陣估計(jì)方法的一種改進(jìn)。
這些傳統(tǒng)方法存在如下的問題與挑戰(zhàn):
(1)對(duì)于AVI環(huán)境下的動(dòng)態(tài)OD估計(jì),目前的方法仍然是通過對(duì)經(jīng)典OD估計(jì)模型進(jìn)行改進(jìn),加入新的AVI檢測(cè)信息來提高OD估計(jì)精度。事實(shí)上,AVI檢測(cè)的路徑信息對(duì)OD估計(jì)的精度至關(guān)重要。
(2)OD估計(jì)不僅與網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌范瘟髁肯嚓P(guān),還與先驗(yàn)信息的精度有密切的關(guān)系,以往的研究通常都假設(shè)已獲得可靠的先驗(yàn)信息來推算OD,而實(shí)際中由于OD調(diào)查間隔長(zhǎng),先驗(yàn)OD信息往往精度不高。
(3)在基于AVI檢測(cè)信息的OD估計(jì)中,沒有考慮AVI檢測(cè)精度問題。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對(duì)傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)OD矩陣估計(jì)方法的研究與技術(shù)中存在的不足,特別是針對(duì)AVI信息挖掘深度不足,先驗(yàn)信息依賴性過強(qiáng)的問題,提出了一種新的基于車輛自動(dòng)識(shí)別設(shè)備的動(dòng)態(tài)OD矩陣估計(jì)方法。
本方法具有以下四個(gè)特點(diǎn):一、突破了傳統(tǒng)方法中僅依賴路段流量和行程時(shí)間作為OD估計(jì)的主要信息;二、提出檢測(cè)器的可測(cè)性判據(jù),特別適用于AVI檢測(cè)設(shè)施客觀存在的檢測(cè)精度問題;三、對(duì)于路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)沒有要求,可以適用于任何形式的開放式路網(wǎng);四、解決了傳統(tǒng)方法對(duì)先驗(yàn)信息的依賴,即可以在隨機(jī)的先驗(yàn)信息下推算出較高精度的OD。
為達(dá)到以上目標(biāo),本發(fā)明提出了基于車輛自動(dòng)識(shí)別設(shè)備的動(dòng)態(tài)OD矩陣估計(jì)方法。首先將每個(gè)估計(jì)時(shí)段內(nèi)的各個(gè)檢測(cè)設(shè)備中獲得的車輛牌照數(shù)據(jù),車輛到達(dá)時(shí)刻數(shù)據(jù),檢測(cè)器編號(hào)進(jìn)行提取;接著將提取獲得的數(shù)據(jù)以車輛牌照數(shù)據(jù)為依據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類,根據(jù)車輛牌照數(shù)據(jù)與檢測(cè)器編號(hào)轉(zhuǎn)換成車輛部分路徑信息,并根據(jù)車輛部分路徑信息的組成方式進(jìn)行數(shù)據(jù)分類;然后以先驗(yàn)OD信息為基礎(chǔ),同時(shí)根據(jù)檢測(cè)器的布設(shè)位置,基于檢測(cè)器可測(cè)性判據(jù)減少可選剩余路徑的范圍并對(duì)剩余路徑的選擇概率進(jìn)行修正;進(jìn)一步采用隨機(jī)仿真的方法模擬車輛的實(shí)際路徑選擇的過程,以獲得車輛的完整路徑;并對(duì)采集獲得的所有車輛的路徑修復(fù)完整后獲得初始的OD矩陣,最后結(jié)合AVI檢測(cè)獲得的路段流量進(jìn)行初始OD矩陣再修正。
上述方法提到的AVI可測(cè)性(Measurability)概念定義為:基于AVI檢測(cè)信息數(shù)據(jù)缺失的特點(diǎn)和已檢測(cè)車輛的動(dòng)態(tài)行程時(shí)間信息,分析判斷車輛經(jīng)過某一路徑的可能性。根據(jù)可測(cè)性判據(jù)的結(jié)果,可大大縮小車輛剩余路徑的選擇范圍,提高車輛剩余路徑判斷的可靠性進(jìn)而大幅提高動(dòng)態(tài)OD估計(jì)的精度。具體步驟如下:
(1)????AVI信息數(shù)據(jù)的提取與分類
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- 設(shè)備、主設(shè)備及從設(shè)備
- 設(shè)備向設(shè)備轉(zhuǎn)發(fā)





