论文总字数：27540字

摘 要

随着我国的经济高速发展，城市机动车保有量与日俱增，管理、疏导、侦测车流变得越来越繁琐，因此需要实时准确的定位、侦测到行车车速。城市快速路行程车速是城市机动车交通状态识别、行程时间估计、交通时间侦测以及交通控制的基础数据，可以为后期规划、疏导、管理与控制提供依据。面向城市快速路动态交通信息提取的GPS数据处理方法研究，可以丰富城市快速路调查技术，为决策者和交通参与者提供高质量的行程车速信息。

本文就是基于此点出发，在分析GPS浮动车数据的特点基础上，构建适应城市快速路几何特性的地图匹配算法，结合动态交通流理论构建扩样模型，最后应用标准卡尔曼方法进行数据的实现。在文章的最后，为了完善方法进行了行程车速质量方法检验，对所属理论进行完善补充。期间还穿插有介绍当今国内外概况，丰富润色了论文研究的范畴。

关键词：现状；匹配；数据模型；扩样；实现；质量评价

ABSTRACT

With China"s rapid economic development, urban vehicle population growing, management, counseling, detect traffic becomes more complicated, requiring real-time accurate positioning, to detect the speed of vehicles. Urban freeway travel speed urban vehicle traffic state identification, estimated travel time, travel time detection and control of the underlying data traffic, can provide the basis for the later planning, counseling, management and control. GPS data processing method for the study of urban freeway dynamic traffic information extraction, can enrich urban expressway investigative techniques, providing high-quality information for decision-makers and travel speed traffic participants.

    This article is based on this point of view, the analysis of the characteristics of GPS floating car data, based on Constructing urban freeway geometry map-matching algorithm to construct expanded sample model incorporates dynamic traffic flow theory and then apply the standard methods for data of Kalman . At the end, in order to improve methods of travel speed quality inspection method for perfect complement to your theory. During the presentation also interspersed with today"s domestic profile, rich polish the scope thesis.

Keywords:The status ; match; data model; Sampling Expansion; to achieve; Quality Evaluation

目录

摘要 I

ABSTRACT II

1背景概况 1

1.1城市快速路动态交通信息重要性 1

1.2GPS数据处理方法综述 2

1.3GPS数据处理方法应用于城市快速路动态交通信息提取 3

2国内外动态交通研究现状 3

2.1国内外智能交通系统（ITS）发展历史简介 3

2.2交通信息采集技术研究现状^[3] 4

2.3地图匹配技术研究现状^[2] 6

2.4行程车速研究现状^[4] 7

2.5浮动车移动检测技术研究现状^[2] 8

3城市快速路GPS数据处理方法研究^[5] 9

3.1道路网络空间数据模型 9

3.1.1Oracle Spatial空间数据模型 9

3.1.2道路网络空间数据准备 10

3.2 GPS数据预处理 11

3.2.1数据准备 11

3.2.2数据清洗 12

3.3城市快速路地图匹配模型 12

3.2.1匹配 13

3.2.2扩样 17

3.2.3实现 18

3.4最短径路算法^[6] 19

3.4.1Dijkstra算法 20

3.4.2最短径路辨识 22

4行程车速数据质量评价方法 22

4.1基本数据采集方法简介 22

4.2浮动车速度校准 24

4.2.1校准前GPS数据处理 24

4.2.2速度的校准 25

5研究展望 25

致谢 28

第一章 背景概况

1.1城市快速路动态交通信息重要性

不同于高速公路，城市道路有自己的规划模式，首先可以预见的是，城市道路大体可以分为四类，快速路、主干路、次干路、支路，还有一说可以加分一项为街坊路。城市快速路的特点众所周知，特别是其具有较高车速，用途也十分明显，经常用于长距离运输而非短途的点到点运输，要说功能，它与其他类型的道路一样，非常齐全，例如：联系主要近郊区、各城市独有的卫星城镇，也可以说主要是对外交通。除此之外，它有自己与众不同的几点：

1.机动车车道的中间会设有绿化带，专业术语称作中央分隔带，它的功能不言而喻，防止非机动车驶入城市快速车道；

2.城市快速路可以略微限制出入口之间的距以及出入口的几种设置方式，目的就是可以形成交通连续性，保证机动车连续通行；

3.考虑到城市快速路会与高速公路、快速路、主干道相交较为繁琐，会产生一系列的不便，给交通参与者造成不变的同时还对交通规划者产生一定的困难，因此，相交多采用立体的交叉，也就是空间分离车流，相反，由于次干路的交通量非常小，两者相交可以采用平面交叉的形式，虽然会产生一定量的交通拥堵，但是我们可以通过设置天桥或着通过建造过街地道的方式解决问题；

4.对于交通规划者来说，城市快速路的机动车行驶速度一般在60km/h-120km/h；

以上是城市快速路的基本信息，由此可见，它完全不同于其他道路的规划，有着自己的规划方法。下面我们要着重讨论一下城市快速路的动态交通信息采集的重要性，这在一方面使得交通管理部门采集的实时有效的交通信息能够高效率地服务于交通出行者，这种服务不仅仅局限于服务机动车出行者，并且使非机动车出行者大大受益，如住在偏远近郊的居民行人等，另一方面它的重要性也不言而喻，那就是为相关的管理部门、决策部门提供了一定的理论应用方面的依据，试想一个没有技术要求方面的道路是何以为交通出行者服务。过去的理论主要是针对静态交通，信息变化不大，但是这并不能满足时变得交通信息，对行程车速、区域位置等信息往往失效，不能满足有效的数据采集，因此要进行实时的数据采集，必须要对道路的动态交通信息进行处理，也就是借助于高科技手段，比如本文研究的GPS数据处理方法，获得实时、有效的信息。问题中通常考虑常发性交通拥堵和偶发性交通拥堵两种情形，将初始路径安排与实时路线调整相结合的求解策略。所谓偶发性交通拥堵就是指因交通事故、车辆抛锚、车辆货物洒落、突发的恶略天气或道路养护维修等临时性封闭车道而引起的路面的通行能力的暂时降低。常发性交通拥堵则不然，是指交通需求超过通行能力和本身的几何特征的限制所发生的拥堵，一般的对策是控制交通需求量，控制匝道入口接受过多其他车道的车辆，另外可以通过一些政策性措施，从源头上减少交通量的发生，譬如增加车道数、扩宽道路、合理设计交织长度及坡度等措施。在车辆行驶过程中,针对偶发性交通拥堵环境下的突发事故情形,本文引入一种在关键点更新路线的新机制，也就是针对动态交通信息的最短路径的寻找方法。

1.2GPS数据处理方法综述

所谓的GPS定位系统，还有其他叫法，如：全球定位系统，它是一种能够无线电导航系统，精度相当高、相当精确,毫不保留的说，GPS的原始精度会令很多用户搞到头疼，认为它并不能满足需要，性能还是很低,十分希望能够获得进一步提高的性能，但无可否认它是一种精确度非常高的手段。依靠GPS传输数据信息是目前被广泛采用的一种技术手段，一般说来，GPS数据的基本的处理方法可以分为两种形式:一种是单单依靠一个GPS接收机来进行数据的输出。另一种恰恰相反，是基于两或者以上的GPS接收机的数据分析处理的一种差分校正处理，多被称作DGPS。后者只能消除部分误差，例如基本的选择可用性误差还有电离层时延公共误差等等,这些都很基本，对于多径干扰误差根本无能为力。目前看来，这种多径误差业已成为近距差分的主要误差来源。那么如何处理抗多径误差,《提高GPS定位精度的数据处理技术》^[1]一文中引进介绍了两种先进的GPS数据处理的方法，利用空间、时间方面来进行多径误差处理，其他还有一些提高GPS研究方法的先进手段这里不再赘述,有兴趣可以研究下。

这里还值得一提的是，为什么城市道路动态信息的采集偏好采用GPS理论方法的研究，是因为看重了GPS研究的前景，主要是以下几个方面：

1.非线性数据的处理技术。一般说来，GPS的输出很随机，它总的来说很是不稳定，至于相似一致性，也很是不一致并且存在多余度的多维的形式，那么可以说明什么？例如非线性卡尔曼等非线性处理方法获得的估计结果更准确，那么我们当然就更愿意采取这种方法，精准的GPS研究方法。

1. 与其他传感器的数据融合的处理技术。GPS研究并非完美无瑕，在某些方面是存在缺陷，大家也可以清晰地预见到，例如：自我式的定位方面，高强度的防止干扰方面等等项目都存在有致命的缺点，这就很是让人头疼，必须与其它设备进行衔接，像惯导啊、计算机视觉导航等等项目进行密切的衔接，之后完成高等级的复杂任务就不再是难题了。

3.比较先进的说法，应用于时空方面的处理和多维度自适应处理方法在GPS中的应用。现今的社会，信号度数、维数都一步一步的提高，硬件方面的发展必在GPS数据处理方面得到应用。

4.完好性、可靠性和抗干扰的数据处理技术。GPS的缺陷已经一步一步逐渐暴露，正像前文所述，比较易于受到人为的干扰，那么随之而来的一点就不得不考虑到了，抗干扰性以及哪一方面呢？就是数据的完好性，这就是系统准确与否、有用与否的关键所在，因此GPS在这方面具有很强的吸引力。

图1.1 GPS研究前景图

1.3GPS数据处理方法应用于城市快速路

对于交通规划者来说，基本数据信息的采集是重中之重，一般来说，我们会很熟悉的一些设备，比如雷达、线圈、视频摄像等，当然我们会将类设备分配安装在隐蔽的位置，主干道等要塞，所以不足随之而来，道路观察区域覆盖不到，导致照射不到的盲点，甚至由于检测器的故障导致大量的交通信息的缺失，同时，此种静态测量也会有部分数据失真的嫌疑，不能获取及时有效地数据，我们要获取准确、全面的信息。国家北京交通大学的贾献博老师在《基于GPS浮动车技术的大规模全覆盖城市道路交通状态获取方法研究》^[2]一文中提到过这种基于GPS浮动车技术的城市道路交通信息获取方法，本文亦是参照此种流程方法，用匹配算法。在GIS地图上进行准确匹配，同时通过oracle数据库存储，matlab 精确计算与ArcGIS软件的大量的数据整合提取等方法，准确的把抽象数据转化为路段上的点，通过特殊抽样而得的点进行扩样，可以较方便的获取路段基本信息、基本交通状态，这就很完美的解决了因检测故障和缺失的盲点的交通信息的获取的问题，做到了交通信息的全覆盖获取。

1.4技术路线图

图1.2 文章技术路线图

第二章 国内外动态交通研究现状

2.1国内外智能交通系统（ITS）发展历史简介

ITS，也被称作智能交通，在智能交通方面美国起步非常早，之前说过我国在上世纪60年代还处于温饱状态的时候，美国就开始了智能交通的研发，当然那个时候并未完善，称之为电子路径诱导Electronic Route Guidance System，智能交通时代是一个逐步发展的过程，之后大概过了20年，美国又马不停蹄的开始了智能化车辆道路系统Intelligent Vehicle－Highway System方面的研究，这项工程大概在即将进入21世纪的时候正式完善，更名为ITS America。基本处于同一时间，美国开始研发ITS体系结构。

说到交通的发展就不得不提到日本，虽然不愿意承认，但是日本的交通发展真的无可厚非，日本的人口密度与我国非常相似，国内交通环境与我国可谓同出一撤，但是交通状况却较我国领先，它的轨道交通相当完善，需要我国不断学习，下面来看一下它的发展简史。日本的交通发展也相当的早，起步只略晚于美国，大概比美国晚10年，知己知彼，我们可以看到，目前日本关于ITS方面的研究主要围绕三个方面进行，分别是：汽车信息和通信系统、不停车收费系统、先进的道路支援系统。之所以成功，必有过人之处，我们要去粗取精，日本就是这样，它不单单是进行ITS的单独研发，他相当重视这方面的商品化发展，就像自动导驶系统，目前在日本的很多地区发挥功效、做出贡献，日本就会很重视它的商品化发展模式，他现在已经开发出了配以数字地图和红外 Beacon双向短程通信的道路交通情报通信系统（VICS），当然，它是以现有交通管理系统作为基础。与此同时，日本的许多大公司在90年代初期就开始了进一步的研究，例如自动电子收费系统（ETC）的开发，更加可以看出日本重视ETC发展的一点是，在1995年建设省正式立项，政府在95-96年度一度投入款项达70亿日元，为了对ETC进行开发，下了血本，同时政府制定了 ETC的统一标准，光有标准远远不够，必须要根据自己的体系结构找到适合自己的方式，日本就是这样他，根据上文所述的基本标准组织国内大公司、大型研究所找到适合自己生存的道路，当然这些是在基于统一的标准下进行的。据相关资料显示，第11次中日公路会议上日本建设省的大体的初步预计，整个 ITS 未来将在日本形成 50 万亿日元的市场，可以看到即使在97年，日本就已经投入了很大的精力在这一方面，十分重视ITS的发展。

欧洲国家也不甘示弱，在80年代就联合计划并开始执行了旨在完善道路设施提高服务水平的全欧车辆安全专用道路基础设施Dedicated Road Infrastructure for Vehicle Safety in Europe研究计划，我们深入具体的看一下，这项研究内容囊括需求管理、城市间综合交通管理、公共交通管理等等。那么最终结果，我们可以发现，他的研究成果与上文所述美国与日本基本一样，研究领域与系统功能同出一撤。进步很快，在目前这个阶段，已经开始了Telematic的全面应用开发工作，欧洲有自己的想法，最近正在计划建立专门的交通，这项交通当然是以道路为主，剩下的基本实现操作都是依靠Telematic和全欧无线数据通信网来实现，例如基本的无线数据通信网还有一些其他的ITS的主要功能如交通管理、导驶和电子收费等方面，当今世界，关于ITS的研究主要在三个区域，那就是美国、日本和欧洲，也就是通常所述的三大ITS研究阵营，其他国家也在马不停蹄的紧跟。综上所述，我们可以看出来，智能交通是交通运输领域研究的风向标，它可以更好、更快的发挥交通基础设施的功效，减缓交通拥堵，平衡交通压力，提高服务质量，从而使社会获得巨大的社会经济效益。

纵观他国ITS发展的历史最终是要归靠到我们自己的国家来，解决我们本国的交通问题，下面我们就来来看看我国的情况，我国ITS起步较晚，大约在90年代，越来越拥堵的交通已经伴随着我国经济飞速发展，也已经成为困扰我国经济发展的因素之一。在北上广等一线大城市也早已经开始了交通信号信号控制技术的研究。80年代后期，我国就开始了ITS基础性的研发工作，与此同时，积极筹备开始建造交通指挥控制中心。可以看出我国的ITS研发起步较晚，但是发展还是很快的，他一旦开始发展就立刻得到了国家和社会的全面认可，得到了国内很多院校机构的青睐，在政府的支持下，国内很多院校、研究机构和公司在投入大量人力和财力进行研究，在加上国际交流的不断进行，广泛的国际交流和合作，ITS领域深入的理论研究、产品研究开发和应用示范，取得了想的可观的成果效应。不得不提及的一点，还有，在近几年来，交通部组织了多次关于智能交通系统学术交流会和产品展示会等活动，这一切的一切也极大地推动了我国ITS的研究与开发。

2.2交通信息采集技术研究现状^[3]

交通采集，换句话说，就是可以连续提供某地点交通流状态信息，或者说是某一段、某一区域的啊基本交通状态信息的一种技术手段，纵观来看，我们可以将他们分为两种方式手段，自动方式和非自动方式。什么叫非自动方式呢？仔细思考我们就可以清楚，顾名思义，就是需要人工介入，并不是单单依靠自动设备就可以解决的采集手段，正向众所周知的人工计数法、试验车移动法、浮动车调查法等等。那么全自动化设备又是怎样呢，自动采集技术主要核心是依靠先进的采集设备进行作业，实现对交通信息的采集，例如：机械计数法、录像法、航拍法等。一般说来，动态交通流信息自动采集技术是新时代的风向标，优点不言而喻。

仔细划分来看，动态交通流信息自动采集技术又可以划分为划分为固定型采集技术和移动型采集技术这基本的两类，这又是怎么划分的呢，当然与一般的划分不同的是，这是根据交通检测器的工作地点得不同来进行划分，安全有效。固定型采集技术，一种可提供地点交通流参数数据的调查手段，具体介绍如下：

前面已经提到过，所谓固定型采集技术，具体操作流程如下，利用安装在固定地点的交通检测器来对行进中的车辆进行监视、检测，目前主要包括三方面手段：磁频、波频和视频三种类型手段。

1.磁频采集技术，首先当之无愧的是介绍.磁频采集技术，因为它应用的最多，大概占到了总数的一半，具体原理是这样的，一旦有小汽车驶过预先规定的检测区域时，埋设的交通检测器就会发生功效，电流便会上升，达到固定阀值时便会触发记录仪，实现检测。基本的检测设备主要有环型感应线圈检测器、磁力检测器等等，其中环形感应线圈检测器的应用最为广泛。

2.波频采集技术，说道波频采集技术，不得不提到他的独特的工作方式，有两种形式，其一是交通检测器发射检测波束，经过车辆反射后被检测器接收，处理后就可以得到所需要的交通参数等基本交通数据，这种类型的设备主要有微波检测器、超声波检测器和主动红外线检测器等几类。除此之外，还有另一种工作方式波频采集技术的另一种工作方式是检测器对通过检测区域的机动车辆本身发射具有一定波长的能量波束进行接收，同样经过分析处理后获得所需的交通参数。这种类型的设备主要有被动红外线检测器、被动声学检测器。波频采集两种工作方式的差别主要在于所依据的波束的来源不同，前者由检测器发射并接收波束，而后者是由车辆发出，遂由检测器接收波束，差别不大，但着实不同。

3.视频采集技术，与前两者不同，这是一种将视频、图像和电脑化模式识别技术相结合并应用于交通领域的一种新型采集技术。它通过视频摄像机和计算机的模仿人眼的功能，将连续的图像转换成一幅幅的离散的数字图像后，在成熟的物理模型和数字模型的基础上编制软件进行分析。这种技术同样分为两种模式，被动式采集和主动式采集两种工作方式。前者是基于虚拟的线圈的采集方式，可以提供交通流量、平均速度、车头时距、车型分类和车道占有率等一系列数据，更甚，后者除了提供上述参数以外还可以提供车辆的跟踪功能等等。

还有一些比较先进的设备，以下做一简单介绍：

1.环型感应线圈检测器

环型感应线圈检测器是一种根据电磁感应原理而制成的的车辆采集技术，与其他设备大体相同，它的检测设备是一个埋在地下并通过一定工作电流的环型线圈。当交通检测对象通过线圈或停在线圈上时，车辆则会引起线圈回路电感量的变化，检测器检测出变化量从而检测出车辆的存在，从而达到交通流信息采集的目的。

2.磁力检测器

磁力传感器是一种被动接收设备，在这里我要普及一下，当铁质体通过地球磁场时，会引起地磁场的扰动，即称作磁场强度异常。磁力传感器通过检测磁场强度的变化的异常来确定车辆出现与否，也就是说当车辆进入或者通过磁力传感器的探测区域时，传感器探测到车辆所造成一定的地磁场磁力异常。具体变化情况也就是，当车辆靠近磁力传感器的探测区域时，探测区域的磁力线受到部分挤压，当车辆即将通过探测区域时，磁感线沿中心幅合，当车辆通过探测区域时，磁感线沿中心幅散。

1. 视频检测器

视频检测器是在微机显示器上设置虚拟的“车辆检测器”完成动态的交通参数的采集。虚拟的“车辆的检测器”可以是一条线甚至一个矩形区域。系统只要设置了这些虚拟的检测区域，视频交通检测器就将会对所检测区域的背景图像的灰度值进行一定的统计，根据检测目的来设定预定阈值。检测器运行后，实时采集到的视频图像经过图像处理后得到当前图像的灰度阈值，与预先设定的阈值相比较，再结合计数器、时钟等计时设备获得所需的交通量、车速、占有率等所需要的参数。

1. 超声波检测器

超声波检测器是一种多应用在高速公路上的采集设备，它主要利用车辆形状对超声波的影响来实现交通信息的采集及处理。超声波检测器的探头同时具有发射和接收信号的功能，设置在道路上方，向路面发射波能，并接收车辆的反射波。

1. 红外检测器

根据光学原理的车辆检测器用得比较多的就是红外检测器，红外检测器一般来说有主动和被动两种类型，这里就不具体介绍了。

2.3地图匹配技术研究现状^[2]

1. 国外研究现状

地图匹配技术较为先进，最近今年才兴起，但是它的起源就很早了，可以追溯到上世纪，并不是单打独斗，英国和美国的研究小组发明了路径匹配算法，此种路径匹配算法只是初具规模，与下文所述大同小异，在后文会有提及，这种方法现今已经成为一种概率统计的推理方法，但是此种算法缺点也很明显，在判断车辆归属的精度方面不慎精准，有待进一步提高。并非偶然，模糊逻辑路径的匹配算法随之诞生，进一步提高了道路匹配的精准度。

之后产生了一种方法，模式识别方法，通俗的说，路径匹配在原理上就可以说是一种模式识别方法，因而我们可以尝试，换一种理论，利用神经网络的启迪，在地图计算时，将不同几何特征的道路标示为不同颜色，这样我们就可以轻松将车辆定位到合适的道路。

法国的两位学者利用GPS技术和航位的推算系统的结合算法，提出了一种新型的车辆定位的方法，这种算法可以应用到城市环境中去，大致介绍一下，此算法是一种基于椭圆算法并且根据建立在点集合搜索的基础上测量定位的方法。

最后值得一提的就是，DGPS系统，由美国加利福尼亚大学的两位学者提出，这个系统有什么优越之处呢，首先我们可以看到，最大的优势就是DGPS系统可以对街道进行准确定位，可以更好地获取街道交通信息、更方便精确地管理车辆。芝加哥的HuabdY"m和Wolfson,O.学者别出新意，提出了一种依据权重的地图匹配方法，简单地说，该算法模式把一个交通对象在3D时空中的运动轨迹，也就是一个标有(x，Y，t)序列匹配到地图中的道路上去。并通过实验展示了此种算法在离线的情况下，根据GPS取样的时间的间隔，平均能达到94％准确性。缅因州大学的Chawathe和Sudarshan 两位学者对判断车辆在已知的矢量地图上路径的确定、车辆定位的问题提出了自己的见解，这些见解是靠他们研究了单个车载GPS数据，最后，一步一步，提出了分段追踪路段的匹配到地图的方法。这可是重大发现，将此方法应用到大部分现有的地图匹配算法中，使地图匹配技术推进了一大步。

1. 国内研究现状

中国科学技术大学、GPS实验室的刘艳、鲍远律、左峻疆研究了对路口的针对性的处理的地图匹配算法，该算法在已有的GPS定位精度和矢量地图精度的基础之上提高了地图匹配的准确精度。

毕军等学者采用D．S证据推理的理论，在GPS/DR导航系统中根据不同车辆行驶情况，设计了一种准确反映当前车辆位置信息和方向信息的概率分布函数，与此同时在该设计中引入了位置信息和方向信息的部分可靠性参数，用来实现匹配道路选择的设计方案。

彭飞等学者设计并应用GPS/DR组合导航系统中的地图匹配算法，该算法给出了基于代价函数和概率统计准则的新型算法，通过对代价函数的定义有效地消除了基于匹配路段挑选过程中产生的模糊性问题。

赵凯等学者提出了一种基于位置点匹配的地图匹配算法模式，并且在GPS/DR组合导航系统中综合考虑到了网络的拓扑结构、车辆的航向和速度信息和各种可能产生的各种误差，并且使用了相应的判决阀值。

王仁礼等学者对影响地图匹配精确度的因素，如GPS定位精度和GIS地图的精度等问题进行准确分析的基础上，利用最短距离法、概率统计法、基于网络拓扑等基本地图匹配方法，提出了基于GPS实时接收的数据算法和基于GIS数据进行匹配的智能型地图匹配综合的算法。

周颖等学者从选择等待匹配候选路段的角度，提出了根据曲线拟合的地图匹配的算法。该算法通过对5个GPS观测点进行单独的曲线拟合，将拟合后的直线和待选路段进行比较，取夹角最小的路段也即称为作为最佳路段。但是该算法考虑简单，复杂路段不适用，同时，并没有考虑路段的连通性等基本因素。

陈佳瑜等人在文章中精确分析了地图匹配的误差来源，提出了一种基于权重的地图匹配算法。该算法将GPS定位的抽象数据转换成路网上实实在在的弧的权重，然后根据弧的权重大小来确定车辆当前行驶的道路。该算法有效地利用了GPS点的当前数据和历史数据，并且在很大程度上提高了定位的准确度。然而，该算法的重点是距离和方向因素，没有考虑到交叉口处方向变化，有一定的局限性。

2.4行程车速研究现状^[4]

那么行程车速的定义又是怎么样的呢，行程车速又被又称为区间车速，顾名思义，内在意思显而易见，换句话说我们可以这么来说明，行程车速就是车辆行驶过得总路程和通过该路程所用到的全部时间的比值，这里要说明的一点就是，全部实践是包括车辆停止时间的，也就是总时间=区间行驶时间 停止时间。行程车速的测量调查是一项综合性的调查，它的用处十分巨大，可以用来测试道路的整体通畅程度，这点对于道路是很重要的评价指标，一说服务能力，它还可以预估评价车辆的行驶延误情况，归根结底的一句话，如何提高车辆的运输能力、运输效率呢？那就是要提高车辆的行程车速，这是很关键的一点，大家要搞清楚。

利用GPS的车速调查方法，主要应用于以下两个方面：

1. 时间平均车速调查

进行时间平均车速调查时，首先要求在需要测量的道路上，利用先进的GPS系统，换句话说首先需要将所有的n辆浮动车装上GPS系统，之后就可以开始让试验车在道路上进行来回行驶，计算机会收到GPS反馈回来的信号，准确了解到每辆试验车的运行状态、基本交通信息，根据这些基本信息：车辆位置、车辆通过某一段路程所需要时间等等就可以精确算出车辆的运行速度，获取调查信息。设单个车辆的平均速度为V_i（i=1,2,3.....n）则根据数学公式我们可以算出所有车辆总平均速度为：

（2-1）

为了提高准确度，可以对GPS获取的基本数据速度进行进一步的拟合分析，之后较为繁琐的一点就是要对函数进一步积分，在之后就可以求得每一辆试验车辆的平均行驶车速V_i，将V_i代入上式（2-1）即可求得时间平均车速V_i总。

1. 区间平均车速调查

区间平均车速的调查与时间平均车速的调查有所不同，若想求得区间平均车速，则需要预先了解一些基本信息，如：必须了解所要侦测的路段的道路的长度，测量的路口的准确位置、准确的经纬度信息这样才可以通过传回来的数据进行分析等等预先需要做的基本工作。这里值得一提的是，调查要引进GIS系统，那么何为GIS？GIS非常先进，是一种关于信息分析处理与管理的系统，当你得到了GPS传输的信息就可以依靠GIS来储存道路信息。通过软件的搭配链接，GPS系统还可以与GIS进行密切结合，发挥最大功效。前面也提到过，我们可以将那些预先测量了解到的基本信息（经纬度、长度等）储存在GIS系统中，此时我们依靠GPS回馈显示回来的经纬度信息，就可以准确知道试验车在不同的时刻所在的不同位置。同样，与时间平均车速一样，我们也对区间平均车速进行公式化的定义，首先我们可以设了解到的基本信息，区间总长为s，那么顺理成章，第i辆车的行程时间就可以定义为Ti（i=1,2,3....n）则车辆的区间平均车速为

（2-2）

2.5浮动车移动检测技术研究现状^[2]

读者会很好奇，何为浮动车技术？从何时开始发展开来，下面我就来进行一下科普，浮动车技术亦称作移动式车辆检测技术，他是发展于上世纪90年代末期的检测技术，可以想象我们还是基本的温饱状态，所以是由当时的世界大国美国率先提出，又称为交通参数检测技术，这种方法会将检测器分配在流动的车辆上，一种方法必然有它由于其他方法的优越性，那么移动信息采集方法的优点又是什么呢，方便快捷，我们可以瞬时间获取路网的任意路段的交通数据，还有，就是可以立马获取路段的点位置的交通流的数据信息。科技发展真是迅速，越来越多的车辆已经试配备了GPS定位系统，这样，车辆就可以提供准确及时的交通状态信息，并且无需过多的投入，非常高效。

一个技术的强大并不是因为本身的特点独到，是因为他可以与其他技术相结合，会发挥出更大的能力，浮动车采集技术亦是如此，他融合了GPS、GIS以及计算机网络通信等技术，那么根据车辆上的浮动车终端系统及时传回车辆基本交通信息，我们可以精确获得交通流数据，采集到时间、经纬坐标、车辆速度、基本交通状态等信息尽收眼底，因为由浮动车采集而成，故又称做浮动车运行数据。这种技术高效准确，只需要更少的投入和运行费用，覆盖的范围面非常之广，及时有效。

以上说的只是国内研究状况，那么我们可以将眼光放远，看看国外，与国内前景不一样，更为超前，较为典型的有日本的Vehicle Information and Communication System系统，这里具体解释说明一下，这是一种基于红外检测器双向浮动车诱导系统。此外，还有英国的Floating Vehicle Data System系统，荷兰的PRELUDE试验项目等等。

近些年来，国内研究也崭露头角，例如：北京交通大学，东南大学，北京航空航天大学，长安大学等高校，已经开展了浮动车系统的相关理论研究。虽然我国对浮动车系统的研究分析工作起步较晚，但是在国外有大量的实时系统和资料的前车之鉴的基础上，国内基础条件逐渐成熟的前提条件下，浮动车系统的快速发展已经是大势所趋。

第三章 城市快速路GPS数据处理方法研究^[5]

3.1道路网络空间数据模型

3.1.1Oracle Spatial空间数据模型

3.1.1.1空间数据模型

首先要解释清楚的是，Oracle Spatial是用来存储、管理、查询空间数据的Oracle的核心。它提供了一套 SQL 方案和函数，用来存储、检索、更新和查询数据库中的空间要素集合，它主要由几何数据类型，空间索引机制，操作函数，管理工具组成。oracle空间数据模型可以用自己定义的一种数据模式，或者可以说，oracle空间数据模型定义自己的对象类型有自己的一套定义，他可以利用数组的方式，一种结构体来进行基本函数的构造，依靠构建好的各种不同用途的功能区别函数。这又有什么好处呢，各种独特的功能都有它的优点，依照此建立的对象类型，也就是oracle空间数据模型创建的对象类型可以用于属性列，不但如此，它还可以用来创建新的对象表格。何为Oracle Spatial数据库模型，相信大家也已经心里有数了，他可以通过三大手段来建立模型并同时管理分析、查询分类空间数据，这三大手段又是何物呢，我下面来介绍一下，那就是：元数据表、空间数据字段和空间索引。简而所述，Oracle Spatial数据库模型就是一种存储大规模数据的模型，类似于Excel，但是Excel的存储能力有限，并不能满足用于交通一个一个的点的信息的存储，试想把成几亿的数据存储进表格，内存条可是装不下，但是Oracle Spatial数据库模型就不同，它可以轻松储存这些数据，可以说是为交通信息存储量身定做。下面值得说明的是，Oracle Spatial数据模型该如何进行数据的储存呢，这着实让人头痛，不过没关系，我们可以进一步了解Oracle Spatial数据模型，这会发现空间数据的储存只要使用SDO GEOMETRY就可以大大免去不必要的麻烦，这是一种空间字段，辅助存储数据。与此同时，正像前文所述，基本的元数据表的功能就不言而喻了，它可以对已经存储过得、具有SDO GEOMETRY字段标记的数据表进行管理分析，完善索引，还有就是会采取一些基本的方法来提高查询分析的效率，例如：基本的R树索引和四叉树索引的技术，这不单单在交通领域会用到，任何语言程序中都有涉猎，可以大大提高搜寻中不必要的麻烦。

1. 基本的元数据表

Oracle Spatial数据模型存储数据必须依靠元数据表才可以存储管理基本信息，例如常见的数据表名称、数据空间字段、基本经纬坐标以及坐标系的基本信息，例如维数、范围等等信息都有记载。元数据表必不可少，只有通过它才能知道Oracle中是否有完整的空间数据信息，并通过元数据视图访问元数据表。

1. 空间数据字段

所谓空间数据字段，这里戊需做赘余解释，正如前文所述，空间字段SDO GEOMETRY的使用大大方便了Oracle Spatial的空间数据的存储问题，这也成为Oracle Spatial使用的一大亮点。

1. 数据库的空间索引

承接上文所述，Oracle Spatial数据库模型会采用R数索引和四叉树索引的方法来进行数据的基本查询与分析，这点就会大大提高效率。当然并非万全之策，仍有美中不足之笔，那就是用户必须在一开始根据具体不同类型的空间数据信息来定义创造不同类别的索引。这就引来了另外一点麻烦之处，用户必须要考虑到十分复杂巨大的空间数据类型，自己选择的索引稍有不慎，就会使Oracle Spatial要处理的数据异常庞大，这样，不用说也很清楚的可以看到这项基本的创建索引的过程就会异常的慢，甚至导致电脑死机卡带。

3.1.1.2道路网络数据模型

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