2021年度  第3期


标题:基于Schatten p范数的城市快速路异常交通状态估计
作者:王志建 郑启晨 金晨辉
作者单位:北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室,北京 100144
关键字:浮动车数据;城市快速路;交通状态;数据恢复
摘要:道路车辆速度是交通状态判别中最为重要的评价指标。对于一些GPS数据量稀疏的快速路路段,车辆临时停车、走应急车道等行为会出现浮动车数据反映的交通速度与实际路段车速不符的情况,从而无法对路段交通状态进行准确的判断。针对这类数据稀疏路段,为了能够准确地判断路段交通状态,以出租车数据为研究对象,提出了一个基于浮动车数据的判别异常交通状态算法。该算法利用GPS轨迹数据,基于地图匹配技术,将车辆运动轨迹与道路几何特征相结合,生成时空速度矩阵。使用Schatten p范数矩阵解决数据的局限性,在数据可用率较低的情况下减小速度估计误差。最后以北京市中关村地区出租车GPS数据为研究对象进行方法验证。通过与均值法、奇异值分解算法进行对比分析,结果表明,该算法在连续数据缺少的情况下仍有良好的性能,提高路网交通状态识别精度。