基于卡爾曼濾波法的城市道路與交叉口評(píng)價(jià)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及基于浮動(dòng)車數(shù)據(jù)采集、處理的城市道路與交叉口評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域，尤其 是涉及一種基于卡爾曼濾波法的城市道路與交叉口評(píng)價(jià)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 當(dāng)前交叉口停車次數(shù)的計(jì)算多借助于線圈數(shù)據(jù)，利用傳統(tǒng)方法，憑靠流量、周期、 綠性比來(lái)估算停車次數(shù)。但是，這種方法假設(shè)車輛均勻到達(dá)，與實(shí)際情況不符，容易造成比 較大的誤差。
[0003] 現(xiàn)如今，越來(lái)越多的城市機(jī)動(dòng)車裝上了全球定位系統(tǒng)，成為浮動(dòng)車，能夠?qū)崟r(shí)反饋 出車輛所處位置、所處時(shí)刻以及速度等各種行駛信息。當(dāng)浮動(dòng)車足夠多時(shí)，這些實(shí)時(shí)信息能 夠直接用來(lái)評(píng)價(jià)城市道路和交叉口，用以識(shí)別城市道路與交叉口的好壞。而在浮動(dòng)車流量 不夠多的當(dāng)下，如何利用浮動(dòng)車數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)價(jià)交叉口的實(shí)時(shí)狀況對(duì)于更好地管理城市道路、 促進(jìn)城市發(fā)展，有著一定積極意義與作用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的就是為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷而提供一種準(zhǔn)確性高、高效 實(shí)時(shí)的基于卡爾曼濾波法的城市道路與交叉口評(píng)價(jià)方法。
[0005] 本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)：
[0006] 一種基于卡爾曼濾波法的城市道路與交叉口評(píng)價(jià)方法，包括以下步驟：
[0007] 1)獲取浮動(dòng)車反饋的實(shí)時(shí)狀態(tài)信息，計(jì)算浮動(dòng)車平均停車次數(shù)；
[0008] 2)根據(jù)道路信息及浮動(dòng)車平均停車次數(shù)建立卡爾曼濾波器的狀態(tài)方程與測(cè)量方 程；
[0009] 3)采用步驟2)的卡爾曼濾波器進(jìn)行迭代計(jì)算，獲得穩(wěn)定的最優(yōu)值，即所有車平均 停車次數(shù)的估算值；
[0010] 4)根據(jù)所有車平均停車次數(shù)的估算值評(píng)價(jià)城市道路與交叉口。
[0011] 所述步驟1)中，實(shí)時(shí)狀態(tài)信息包括浮動(dòng)車行駛位置、時(shí)間和速度信息。
[0012] 所述步驟1)中，計(jì)算浮動(dòng)車平均停車次數(shù)具體為：
[0013] 101)通過以下公式計(jì)算浮動(dòng)車的距離臨界值L:
[0014] L=L^L2+ 1I5
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于卡爾曼濾波法的城市道路與交叉口評(píng)價(jià)方法，其特征在于，包括以下步 驟： 1) 獲取浮動(dòng)車反饋的實(shí)時(shí)狀態(tài)信息，計(jì)算浮動(dòng)車平均停車次數(shù)； 2) 根據(jù)道路信息及浮動(dòng)車平均停車次數(shù)建立卡爾曼濾波器的狀態(tài)方程與測(cè)量方程； 3) 采用步驟2)的卡爾曼濾波器進(jìn)行迭代計(jì)算，獲得穩(wěn)定的最優(yōu)值，即所有車平均停車 次數(shù)的估算值； 4) 根據(jù)所有車平均停車次數(shù)的估算值評(píng)價(jià)城市道路與交叉口。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于卡爾曼濾波法的城市道路與交叉口評(píng)價(jià)方法，其特征在 于，所述步驟1)中，實(shí)時(shí)狀態(tài)信息包括浮動(dòng)車行駛位置、時(shí)間和速度信息。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于卡爾曼濾波法的城市道路與交叉口評(píng)價(jià)方法，其特征在 于，所述步驟1)中，計(jì)算浮動(dòng)車平均停車次數(shù)具體為： 101) 通過以下公式計(jì)算
浮動(dòng)車的距離臨界值L : 其中，Φ表示為誤差調(diào)整值，aa、ad分別表示浮動(dòng)車加速度與減速度，tpt2分別表示車 輛剛好停車便啟動(dòng)時(shí)的減速時(shí)間與加速時(shí)間，t'表示連續(xù)兩個(gè)時(shí)刻的時(shí)間差。 102) 根據(jù)距離臨界值判斷浮動(dòng)車是否停車，從而獲得浮動(dòng)車平均停車次數(shù)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于卡爾曼濾波法的城市道路與交叉口評(píng)價(jià)方法，其特征在 于，所述根據(jù)距離臨界值判斷浮動(dòng)車是否停車具體為： 判斷某連續(xù)兩個(gè)時(shí)刻行駛的距離小于距離臨界值，若是，則浮動(dòng)車有停車行為，若否， 則無(wú)停車行為。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于卡爾曼濾波法的城市道路與交叉口評(píng)價(jià)方法，其特征在 于，所述道路信息包括進(jìn)口道流量、車道數(shù)、浮動(dòng)車到達(dá)量和浮動(dòng)車比例。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于卡爾曼濾波法的城市道路與交叉口評(píng)價(jià)方法，其特征在 于，所述步驟2)具體為： 201) 計(jì)算卡爾曼濾波器測(cè)量方程的初始方差值：
其中，qf表示浮動(dòng)車到達(dá)量； 202) 計(jì)算卡爾曼濾波器狀態(tài)方程： Sijk= a · s · qi；k_! · P ^wk 其中，a表示狀態(tài)轉(zhuǎn)移系數(shù)，b表示流量系數(shù)，表示卡爾曼濾波第k_l次迭代時(shí)i 進(jìn)口道流量，Si^Sn1分別表示第k、k_l次迭代時(shí)i進(jìn)口道的所有車平均停車次數(shù)，P 1表 示i進(jìn)口道的浮動(dòng)車比例，Wk表示第k次迭代時(shí)的狀態(tài)方程誤差； 203) 計(jì)算卡爾曼濾波器測(cè)量方程： Zi,k= S i,k+Vk 其中，Ziik表示第k次迭代i進(jìn)口道的浮動(dòng)車平均停車次數(shù)，V k為第k次迭代時(shí)的測(cè)量 方程誤差，Vk= R。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于卡爾曼濾波法的城市道路與交叉口評(píng)價(jià)方法，包括以下步驟：1)獲取浮動(dòng)車反饋的實(shí)時(shí)狀態(tài)信息，計(jì)算浮動(dòng)車平均停車次數(shù)；2)根據(jù)道路信息及浮動(dòng)車平均停車次數(shù)建立卡爾曼濾波器的狀態(tài)方程與測(cè)量方程；3)采用步驟2)的卡爾曼濾波器進(jìn)行迭代計(jì)算，獲得穩(wěn)定的最優(yōu)值，即所有車平均停車次數(shù)的估算值；4)根據(jù)所有車平均停車次數(shù)的估算值評(píng)價(jià)城市道路與交叉口。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有準(zhǔn)確性高、高效實(shí)時(shí)等優(yōu)點(diǎn)。
【IPC分類】G06F19-00
【公開號(hào)】CN104679984
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201410850810
【發(fā)明人】馬萬(wàn)經(jīng), 吳明敏
【申請(qǐng)人】同濟(jì)大學(xué)
【公開日】2015年6月3日
【申請(qǐng)日】2014年12月30日