基于車聯(lián)網(wǎng)的實(shí)時(shí)路況估計(jì)方法研究.pdf

1、我國(guó)汽車保有量的急速增加導(dǎo)致城市交通頻繁發(fā)生擁堵現(xiàn)象，但傳統(tǒng)的增修道路和控制車輛數(shù)目增加的方法并不能從長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的角度解決此問(wèn)題。利用先進(jìn)技術(shù)對(duì)原有道路交通狀態(tài)進(jìn)行分析，向社會(huì)公眾提供最優(yōu)的實(shí)時(shí)路況信息，從而達(dá)到疏導(dǎo)交通的目的。在此基礎(chǔ)上提出了一種基于車聯(lián)網(wǎng)的實(shí)時(shí)路況估計(jì)架構(gòu)，并開(kāi)發(fā)了路況顯示系統(tǒng)。
　　本研究以武漢市運(yùn)行的各種類型車輛為研究對(duì)象，對(duì)車輛數(shù)據(jù)采集、實(shí)時(shí)路況估計(jì)和路況估計(jì)結(jié)果應(yīng)用三個(gè)方面的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究，并通過(guò)真實(shí)

2、車輛數(shù)據(jù)對(duì)研究成果進(jìn)行了驗(yàn)證，主要工作成果如下：
　?。?）車輛數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)分移動(dòng)式車機(jī)平臺(tái)和搭載式車機(jī)平臺(tái)。移動(dòng)式車機(jī)平臺(tái)是指智能手機(jī)、平板電腦等移動(dòng)終端通過(guò)一種車輛通信接口設(shè)備與車載網(wǎng)絡(luò)通信采集車輛數(shù)據(jù)；搭載式車機(jī)平臺(tái)是指車載電腦通過(guò)OBD-II接口直接與車載網(wǎng)絡(luò)通信，實(shí)時(shí)采集車速等信息，并將車輛數(shù)據(jù)發(fā)送至服務(wù)器端。
　　（2）實(shí)時(shí)路況估計(jì)的算法效率是影響此類數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要因素。本研究對(duì)服務(wù)器接收的實(shí)時(shí)車速等數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處

3、理；由于不同狀況下，路段行程速度與單一車輛的速度間的關(guān)系較復(fù)雜，故引入RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)SVM，以目標(biāo)路段內(nèi)同類型車輛平均速度和不同類型車輛占車輛總數(shù)的比重作為輸入變量估算路段行程速度；采用均方誤差MSE與平均絕對(duì)百分比誤差MAPE指標(biāo)評(píng)價(jià)算法的擬合能力，通過(guò)兩種算法估計(jì)結(jié)果對(duì)比，SVM估計(jì)的MSE為2.1493，MAPE為6.9475％，均比RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)小，表明SVM比RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估計(jì)效果更可靠和準(zhǔn)確，因此，本研究以SV

4、M的結(jié)果作為目標(biāo)路段真實(shí)的路段行程速度。
　　（3）將SVM估算的路段行程速度服務(wù)于社會(huì)公眾?；诮K端平臺(tái)和百度地圖，開(kāi)發(fā)了實(shí)時(shí)路況顯示系統(tǒng)。將市區(qū)道路交通狀況分為暢通、緩行和擁堵三個(gè)等級(jí)，可以向社會(huì)公眾提供簡(jiǎn)單直觀的全市及熱點(diǎn)路段的交通狀況；同時(shí)利用GPS技術(shù)，該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了車輛實(shí)時(shí)定位和歷史行程回放等功能。
　　本研究開(kāi)發(fā)了集車輛數(shù)據(jù)采集、服務(wù)器數(shù)據(jù)管理及實(shí)時(shí)路況顯示于一體的實(shí)時(shí)路況估計(jì)平臺(tái)，對(duì)實(shí)時(shí)路況估計(jì)研究具有一定的應(yīng)