[發明專利]一種基于Hadoop的車輛擁擠度獲取方法

有效

• 申請號: 201310688009.1
• 申請日: 2013-12-16
• 公開（公告）號: CN103646541B
• 公開（公告）日: 2017-05-24
• 發明（設計）人: 廖丹;卜思桐;孫罡;陸川;虞紅芳;許都
• 申請（專利權）人: 電子科技大學;電子科技大學廣東電子信息工程研究院
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G06F19/00
• 代理公司: 成都行之專利代理事務所(普通合伙)51220
• 代理人: 溫利平

技術領域

本發明屬于車聯網通信技術領域，更為具體地講，涉及一種基于Hadoop的車輛擁擠度獲取方法。

背景技術

對于許多智能城市應用來說，識別城市區域的移動車輛的熱點是必不可少的，而車輛的熱點可以被描述為車輛擁擠度高的區域，極高擁擠度的熱點通常是交通擁塞的位置。

直觀地說，一個點的擁擠度反映了一個點是有多擁擠，當車輛集的分布式未知的時候測量擁擠度變得困難，為了量化一個地方未知對象集的擁擠度，我們提出了移動集群算法。

我們假設有一組N個車輛部署在一個二維城市平面A，在這些N個車輛中，一個小的子集是我們有完全認知的傳感器組。然而，對于其余部分我們是沒有認知的，我們的任務是使用N_S的報告來推斷其余部N/N_S對象的狀態，特別是他們的空間屬性。

假設城市A是一個給定的區域，傳感器對象N_S任意移動,它們的移動性無意地提供了一種感應A附近的擁擠的狀況，這些傳感器以異步的方式每5秒定期報告它們的當前狀態。

該報告是一個6元組的形式φ＝(m,x,y,v,β,t)，m∈N是一個對象識別符唯一的識別發送報告的傳感器，(x,y)∈A是m的當前位置，N代表m的瞬時速度，β是一個二進制值表示車輛是否空載，t為發送報告的時間,因為報告每5秒被發送回來，平均每秒我們能得到五分之一的傳感器報告,這些報告稱為傳感報告,為了增加我們樣本數據集的粒度，除了這些真正的傳感報告，在沒有報告的時間內，我們運用線性插值方法估計車輛狀態,我們表示所有報告集

表1列出了用于這項工作的常用符號。

表1 為常用符號及描述

接下來我們定義用來量化地點擁擠度的擁擠度函數，一個簡單的方法來量化一個點的擁擠度是應用瞬時這個點的速度、最大和最小速度的一個線性函數。

定義1：給定義一物理位置(x,y)和報告集Φ，速度譜是報告集Φ中在位置ι時間t所有報告的車輛速度集，即，

所有時間的速度譜可以寫成因為時間是離散，Φ包含有限數量的報告，這樣速度譜也是有限的。

定義2：地點速度定義為位置ι時間t速度譜的平均。

定義3：給定地點ι的線性擁擠度定義為速度譜的順世俗的的互補的比較相對數的指數移動平均。

v_max(ι)是ι的最大速度，v_min(ι)是ι的最小速度，α_ι和τ_ι是獲取位置ι動態性的兩個參數。

擁擠的線性函數是基于一個隱含的假設,即車輛的速度是均勻分布在速度譜,它是在實踐中不一定準確。

定義4：給定地點ι＝(x,y)的統計擁擠度定義為速度譜的瞬時速度的互補累計分布函數的指數移動平均，即，

P(v≤v^(t)(ι)),v∈V_Φ(ι)代表位置ι小于等于瞬時平均速度速度的概率。

一般的實現方式是通過對算法順序執行來做的。

然而，移動集群算法是串行的實現方式，首先通過MapReduce（）函數對統計的GPS信息進行時間和區域化處理，將同一時刻t內的GPS信息劃分成若干個區域，再分別計算各個區域內的擁擠度，在計算完一個區域的統計擁擠度和線性擁擠度后再計算下一個區域，直到計算完t時刻內的全部區域，然后計算時間t+1的統計擁擠度和線性擁擠度，按時間增長順序依次進行計算，這種利用傳感器對象技術，動態獲取車輛標識、位置、瞬時速度、前進方向、即時時間等信息，隨著交通數據獲取源的增加，實時的交通信息數量龐大，這會導致計算所花費的時間長、效率低，不適合用來在實際環境中分析交通狀況。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種基于Hadoop的車輛擁擠度獲取方法，通過多個MapReduce任務并行處理統計的GPS消息，從而節約計算時間，同時具有可擴展、高效率以及高容錯性的性能。

為實現上述發明目的，本發明一種基于Hadoop的車輛擁擠度獲取方法，其特征在于，包括以下步驟：

（1）、通過MapReduce編程模型處理統計數據；