[發明專利]一種公交車到站時間預測方法

在審

• 申請號: 201710137914.6
• 申請日: 2017-03-09
• 公開（公告）號: CN106710218A
• 公開（公告）日: 2017-05-24
• 發明（設計）人: 洪崇月;周里捷;王湘萍;劉松巖;姜志偉;馮曉東;張英偉;張達;李德峰;郝晶
• 申請（專利權）人: 北京公共交通控股（集團）有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G08G1/123
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司11227
• 代理人: 王寶筠

技術領域

本發明涉及智能交通技術領域，更具體的說，是涉及一種公交車到站時間預測方法。

背景技術

隨著國內智能交通系統研究的不斷深入，安裝有GPS設備的公交車在越來越多的城市中實現，這些配置了GPS設備的車輛能提供公交車輛的所有運行記錄，包括車輛位置、行程速度、開關門狀態、進出站狀態，甚至是上下客的信息等。而由于公交的行程時間受道路交通流、交叉口信號控制以及上下客流等因素的影響，站與站之間的行程時間是一個難以預測的不定值。

目前對于公交車到站時間的預測有靜態預測和動態預測兩種模式，靜態預測是通過公交車輛行程時間與站間長度及交叉口數目的回歸分析法老估計公交行程時間，從而根據公交發車時間推算各站的公交到站時間；動態預測是根據公交車輛的實時GPS數據通過多項式擬合的方法來估計路段的交通狀態，從而來預測公交的行程時間，并根據GPS確定車輛的位置，推算公交車輛的到站時間。但靜態預測方法很難適應復雜多變的道路交通狀態；而動態預測方法的缺陷是僅利用公交車輛的GPS的位置和速度信息來推算公交車輛行程時間及到站時間，并未根據公交車輛的到站情況實時調整車輛到下游車站的到站時間，預測的精度受GPS精度和發送間隔的影響很大，預測的準確度和實時性較差。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種公交車到站時間預測方法，以解決現有技術中靜態預測方法無法適應復雜路況的情況，以及動態預測方法未根據公交車輛的到站情況實時調整車輛到下游車站的到站時間，預測的準確度和實時性較差的問題。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

一種車輛到站時間預測方法，包括：

獲取車輛線路及站點基礎數據、車輛GPS數據以及車輛GPS實時數據；

根據所述車輛線路及站點基礎數據提取車輛線路軌跡；

將所述車輛GPS數據與所述車輛線路軌跡匹配所述車輛所在線路；

依據所述車輛GPS實時數據對所述車輛進行實時位置確定；

對車輛在線路上的行駛行為進行判斷，根據判斷結果進行所述車輛的到站時間預測，所述對車輛在線路上的行駛行為進行判斷具體包括：上下行判斷和折返判斷。

優選的，在所述獲取車輛線路及站點基礎數據、車輛GPS數據以及車輛GPS實時數據之前，還包括：

對車輛線路數據進行預處理。

其中，所述對車輛線路數據進行預處理步驟，具體包括：

在車輛系統接入的原始數據基礎上，依據現有道路地圖，結合車輛運行GPS歷史數據，根據GPS軌跡描繪或添加路鏈，所述路鏈根據路口劃分，所有路鏈組成了該條線路的運行軌跡，將所述路鏈的首尾端點設為采樣點；

根據GPS聚集點對站點位置進行校正，將站點位置修正到匹配所述GPS聚焦點。

其中，所述將所述車輛GPS數據與所述車輛線路軌跡匹配所述車輛所在線路，包括：

根據實時采集的車輛GPS點的線路號和線路上下行判斷，獲取所述路線所有采樣點按經度大小進行排序后的列表；

從所述列表中找出距離當前車輛GPS點經度前后預設距離的所有采樣點；

對獲取得到的所述采樣點進行點到點的距離計算，計算車輛GPS點到所述采樣點的距離，取出距離最近的采樣點為匹配采樣點；

根據車輛GPS點的投影距離，判斷車輛GPS點在所匹配的采樣點的位置。

其中，所述上下行判斷具體為：

預設T₂為當前公交車GPS點的時間戳，T₁為上一次接收到的同一輛車GPS點的時間戳，只有當T₂>T₁時，視為正常的GPS信息；

預設S_now為在上行線路中，根據當前GPS點匹配到的采樣點，S_pre為在上行線路中，根據上一次GPS點匹配到的采樣點；X_now為在下行線路中，根據當前公交車GPS點匹配到的采樣點，X_pre為在下行線路中，根據上一次GPS點匹配到的采樣點；

當滿足S_pre的序號小于S_now，并且X_pre的序號大于或等于X_now，則為上行；當滿足X_pre的序號小于X_now，并且S_pre的序號大于或等于S_now，則為下行。