一種利用GNSS數據進行城市交通狀況變化探測的方法

蘇紫乾 周麗晨

內蒙古有色地質礦業（集團）七隊有限責任公司 內蒙古 烏蘭浩特 137400

隨著社會經濟的飛速發展，對導航衛星系統的性能和精度提出了更為嚴格的要求，從而推動了交通導航技術的不斷創新和發展。全球范圍內，GNSS作為一種衛星定位和導航系統，扮演著重要角色。首先GNSS在獲取車輛實時位置信息后，通過定位信息和其他位置信息的比較，可以迅速計算出車輛的實時速度、時間和坐標等定位信息，并將這些數據迅速地傳遞到相關的數據接口，并在相應的數據接口上進行轉換。例如：將車輛位置信息與位置傳感器采集到的數據進行比較，確定其對應的是車輛自身的位置還是其它位置。這樣就可以把車輛定位信息儲存到交通信息數據庫中。最后，在具有GIS查詢功能的電子地圖上，將車輛的具體位置實時地顯示出來，以此來確認位置，并制定出最優的路徑。

1 城市交通狀況分析

通過對交通狀況模型進行理論研究，智能交通系統將信息技術、通信技術、自動控制技術等應用于交通運輸系統，從而構建了一個實時、準確、高效的交通管理運輸系統，該系統在廣泛范圍內發揮作用。它可以有效地緩解或消除由于人口增長而引起的交通擁堵現象。

智能交通系統的目標在于緩解道路擁堵，提高道路利用效率，從而優化城市交通秩序。在發達國家，隨著汽車數量的不斷增長和車輛行駛速度的加快，交通擁堵已成為困擾世界各國發展經濟、影響社會穩定的一大難題。近年來，越來越多的人開始認識到，它已成為解決交通瓶頸問題的一種有效途徑。隨著信息技術在交通運輸業中應用程度的不斷加深，信息已逐漸從單純的“數據”變成了一種重要的資源，而交通地理信息系統作為實現這一目標的有效手段也得到迅速發展。因此，對信息化技術手段在城市交通信息系統建設中的應用進行了深入探討，以積極推動城市交通管理與服務水平的提升，從而提高城市交通系統的運行效率，這對于解決我國城市日益嚴重的車路矛盾，具有十分重要的現實意義。

城市交通管理系統的遠景目標在于構建一套智能車輛道路系統，該系統的主導思想是交通導向，并配有計算機信息采集，處理，評價和分析系統，以實現更高效的交通管理。要實現這個目標必須進行科學有效的管理和決策。為了實現路線導向、交通信息服務和智能指揮協調等多種功能，必須建立一個綜合了通訊、計算機、現代控制和交通工程的控制網絡。通過對城市道路網結構和交通流特征進行系統分析和研究，提出了“點-線-面”相結合的綜合規劃方案。通過運用先進的科技手段，對交通需求的增速進行有效的控制，對相對密集的交通量進行削減、分解和轉移，使道路交通基礎設施的供給最大化。城市交通系統是一個龐大而又復雜的系統，它是每個城市發展和規劃中都要面臨的一個問題，GNSS 技術已在國內導航、定位、科學研究領域得到廣泛應用[1]。只有通過科學的城市交通系統規劃、優化建設和管理，才能最大限度地利用全球導航衛星系統的導航軌跡數據來探測城市交通狀況的變化，從而緩解交通壓力。

2 GNSS系統及工作流程

GNSS是一種能夠實時提供位置、速度和時間信息的連續系統。通過衛星接收系統獲得高精度定位解算服務，可為國家建設管理部門及相關行業提供情報支持，提高政府決策水平。數字城市基礎項目廣泛采用數據采集技術，其高效、靈活、快速的特點備受青睞。通過對我國目前常用的幾種定位方式進行分析比較，得出了不同定位方式各自優缺點。通過對觀測技術和數據處理方法的持續改進，GNSS全球定位系統在距離大于1000km的范圍內，具有0.01ppm的相對定位精度，其測量精度令人吃驚。同時，它還具備全天候工作能力，因此在許多領域都有廣泛的應用前景。全球衛星導航系統作為一種高精度導航與授時系統，廣泛應用于軍事測繪、交通控制、海洋勘測等領域。GNSS系統的構成要素包括空間星座、地面監控以及用戶設備，這三個要素共同構成了該系統的基礎架構。在這些系統中，用戶接收器是最主要的部分。它的基本原理就是對GNSS衛星和用戶之間的距離進行測量，再通過衛星的瞬間坐標來判斷用戶接收到的相應位置。要保證準確的位置，最重要的是要測量用戶接收到的天線和GNSS衛星的距離，這是不可或缺的。

GNSS定位方法可以按照待定點位的運動狀態來進行分類，它可以分為兩種類型，一種是靜態的，一種是動態的。動態定位包括衛星信號傳輸、差分技術等多種技術手段。在進行定位時，接收天線的位置是相對于周圍的地面點固定的，這種高精度的定位方法通過大量重復觀測來提高精度。其作業流程：用兩臺或多臺接收機同步接收相同的GNSS衛星信號，以確定多條空間基線向量，在一個端點坐標已知的情況下，可以用基線向量推求另一待定點的坐標[2]。

3 GPS在交通系統中的應用

自20世紀70年代起，美國國防部開始開發全球定位系統，該系統以衛星導航為基礎，實現了定位和計時的功能。GPS是指衛星導航與定位系統，并非特指美國的全球定位系統。衛星導航定位指利用衛星導航系統提供的位置、速度及時間信息對各種目標進行定位、導航及監管[3]。

GPS車輛應用系統通常被劃分為兩大類：一類是用于跟蹤車輛的系統，另一類則是用于導航車輛的系統。其中車輛跟蹤系統主要用于車輛導航定位，而車輛導航系統則廣泛應用于各種交通工程領域。這一系列研究表明，GPS技術在多平臺（特別是車載）在智能導航系統中的應用，不僅展提供有力的技術支撐，而且也預示著其在智能交通領域發展的巨大潛力。為90年代全球經濟增長注入了新的活力和動力。

4 GNSS關鍵技術

GNSS在應用過程中所面臨的主要挑戰在于其數據規模巨大，同時其計算效率也存在一定的瓶頸。為了解決上述難題，國內外學者開展了大量相關工作。在算法方面，一些學者運用改進后的迪杰斯特拉算法，在對不同坐標系統坐標轉換以及同一坐標體系中大地坐標和空間直角坐標之間的轉換進行分析的基礎上，成功地實現了GNSS數據的顯示和更新，同時還對地圖匹配算法進行了研究，并對路徑規劃算法進行了深入探討。由于道路網絡存在拓撲結構復雜性，導致現有方法不能滿足實時交通信息發布需求?；谶@一點，沈方方等人進一步研究了ITS車輛導航中的最優路徑算法，以行車時間作為參考，改進了動態計算方法，明確了道路狀態的阻塞、空閑和繁忙，并優化了已搜索和待搜索的節點集的數據結構，并簡化了關鍵的判斷條件，從而提高了數據的處理效率。同時，提出一種適用于城市路網環境下的實時交通路況分析方法——道路擁堵指數法。部分學者運用GPS與GIS技術相結合，利用基于最小堆等直線優化 Dijkstra算法，成功地實現了對城市交通問題的最短路徑分析，從而有效地緩解了該問題的日益突出。

要想高性能地接收、解析智能交通應用中產生的海量GNSS數據，主要面對以下幾個問題：海量數據環境下網絡連接容易出現不穩定的狀況，傳輸過程中需面對客戶端故障、傳輸安全等問題，接收的數據完整性難以保障；海量終端接入的高并發性能問題；有限內存空間的管理，車載終端的連接基本都是基于GPRS的無線連接，運動目標在野外高速運動，使得請求信號容易發生不穩定的情況，會不斷有大量連接請求傳給服務器，若服務器在應對過程中無法合理分配內存，會產生內存占用不斷升高的問題[4]。

5 交通流動態分析的核心算法

在數字地圖平臺，以及GIS和GPS的坐標轉換等系統組件的基礎上，我們可以逐步建立一個實時的、基于GPS的動態交通流分析系統。實時性是指在指定的時間間隔中,系統能夠根據傳送來的數據準確地分析出當前的交通狀態[3]。

5.1 交通流量分析

當車載GPS接收機收到GPS信號后，它的局部終端就會對當前的位置，速度，時間等信息進行運算，然后把這些信息傳送給交通信息中心。該中心對接收到的信息進行分類存儲并根據不同類型信息，分別提供了對應的服務。該中心經由網路傳送，將數據傳送到安裝在車流分析系統上的服務器，以便進行后續處理?？蛻舳藙t利用服務器發送來的交通狀況，結合電子地圖及相關算法生成實時路況圖并提供給用戶使用。GPS探測車返回的數據，會被服務器接收，并對其進行處理和分析，從而得到實時的交通情況，動態地顯示在電子地圖上。

5.2 道路匹配算法

地圖匹配指的是一種通過一定的算法，將 GPS定位數據和 GIS中的道路數據之間的精確匹配，以降低或消除各種誤差產生的方法，進而實現目標點在道路層上的高精度定位。地圖匹配技術廣泛應用于軍事偵察、城市監控以及交通管理等領域?？梢詾檐囕v跟蹤與監測、動態導航、路網交通狀態動態分析等領域提供準確的數據支持。目前地圖匹配技術已成為智能交通系統領域一個非常重要而又具有挑戰性的研究方向之一。常見的地圖匹配算法有：半確定性算法，概率統計算法，模糊邏輯和神經網絡，這些算法在地圖匹配領域具有廣泛的應用。本文采用了模糊邏輯的思想對這幾種傳統的地圖匹配算法進行改進，并通過實驗驗證其可行性。GPS數據的誤差一般可用 GPS差分等方式來修正，但差分操作后，其誤差幅度一般為5～15m。其主要思路是利用推演與定位技術，將某一車輛作為參照點，計算出其所處的位置。如果車輛行駛過程中出現偏差或移動方向發生改變，則將其重新推算出該位置的實際值。在計算出一輛車在地圖上的某個位置時，可以將車的位置調整到地圖上的一個絕對位置，然后將此位置的座標作為新的參考點，從而使車的匹配過程得以繼續。如果該相對位置與參考坐標系之間存在一定程度的偏差，則需要對其修正或重新建立導航模型。采用此種方法，能夠有效地消除誤差的累積效應。

6 交通狀況變化的探測方法

6.1 區域的確定

為了降低數據冗余度，提高數據分析的效率，在收集到原始數據后，根據區域所在的經緯度對原始數據進行初步剔除和篩選：首先在地圖上確定研究城市各個方向最遠端的經緯度；然后根據經緯度和城市形狀設定多邊形區域；最后將軌跡數據的經緯度與多邊形區域進行比較，當移動軌跡超出研究區域時，該條軌跡在研究區域之外的數據將被剔除[5]。

6.2 軌跡數據的處理

在確定了地區之后，還需要進一步簡化需要的資料，如：用戶 ID，經緯度，日期，時間等。為了減少不必要的重復操作，需要刪除大量無用或與路徑相關的原始數據，以保證后續算法的可靠性。經過初步篩選，我們發現一些軌跡數據缺乏規律性，存在明顯的點位漂移現象，導致其漂移至對向車道，這不但影響了交通狀態的檢測，而且還會消耗數據的存儲空間，降低了計算的效率。另外還有一些軌跡具有重復運動特征，也會影響交通狀態判斷結果。因此，必須對每條導航軌跡數據的導航開始、導航階段和導航結束三個階段的數據進行分析，以識別并剔除無效數據，從而獲得可靠的軌跡數據，以確保導航的有效性。

6.3 區域軌跡數據的處理

我們需要對一條道路進行一定程度上的觀測，并獲取到它的軌跡數據。然后，通過對這些軌跡數據進行處理和分析，能夠得出道路交通狀況的變化情況。必須將軌跡數據與相關道路進行精準匹配。提出了一種基于深度學習技術的軌跡點提取及路徑規劃方法。首先采用路段分割技術，在此基礎上，通過隱馬爾可夫模型、Viterbi算法等方法，在顧及GNSS誤差的前提下，尋求路徑與航跡點一致的最大概率，以達到軌跡點與路徑之間的最佳匹配[6]。

7 結論

全球衛星導航系統（GNSS）以其自動化程度高、定位精度高等優勢，在全球范圍內引起了眾多學者的關注，而全球衛星導航系統（GNSS）在全球范圍內的廣泛應用為全球衛星導航系統（GNSS）提供了一種新的解決方案。全球導航衛星導航系統以其高度自動化、全天候、全天候、實時、高精度等優勢，在全球范圍內掀起了一場新的革命。城市交通狀況預測已成為城市智能化發展的重要一環，實現更加有效的城市交通狀況預測對于構建城市智能交通系統具有積極的促進作用。GNSS技術在數字城市建設空間信息獲取中的應用價值，作為一種可以探測城市交通狀況變化的方法，相信在以后的實際生產中，在數字城市建設的過程中將得到更好的體現，為我們的城市帶來更加便捷、高效的服務。