[交通运输]ITS5.ppt

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1、2023/4/30,智能运输系统,1,第五讲 ITS的理论基础和模型（第三部分）,郑芳芳,2023/4/30,智能运输系统,2,课程回顾,1.动态交通分配理论（1）静态交通分配和动态交通分配（2）路径选择模型（3）网络加载模型2.出行时间选择（1）出行时间选择在动态交通分配中的位置（2）出行时间选择模型,静态交通分配和动态交通分配的区别？,2023/4/30,智能运输系统,3,思考题,动态交通分配主要由哪几个部分组成？这几个部分各自完成什么功能？（1）动态路径选择模型 路径选择模型将每一出行时刻动态OD矩阵中的每一对OD出行量分配到可用路径上。可根据动态用户平衡理论进行具体计算。（2）网络流量

2、加载模型 该模型主要完成流量在路网中的传播，并计算动态路段行程时间和动态路段流量。这一部分在实现时主要考虑五大限制（约束）条件：流量守恒、流量传播、先进先出、输入-输出、排队溢出。,2023/4/30,智能运输系统,4,思考题,交通监控理论（原始交通数据采集）-本地数据采集-空间数据采集 数据处理技术-数据处理的意义-数据失效的定义和分类-数据检查和校正技术,2023/4/30,智能运输系统,5,本讲课程内容概要,交通监控理论（原始交通数据采集）,2023/4/30,智能运输系统,6,2023/4/30,智能运输系统,7,知识（模型）,数据融合,交通状态估计（密度、速度、行程时间、排队长度等)

3、,数据采集（交通检测器）,数据采集（交通检测器）,交通数据采集,2023/4/30,智能运输系统,8,交通数据采集,横截面-车头时距（微观量）：同一车道上行驶的车辆队列中，两连续车辆车头端部通过某一断面的时间间隔。一般用ht表示 单位秒/量(s/veh)-流量（宏观量）：（单位：车辆/秒），其中 为平均车头时距,2023/4/30,智能运输系统,9,交通数据采集,路段-车头间距（微观量）：在同一车道上行驶的车辆队列中，前后相邻两车辆车头间瞬时的距离-密度（宏观量）：(单位：车辆/米）,其中 为平均车头间距,2023/4/30,智能运输系统,10,交通数据采集,理想的数据监控系统：100%的车辆

4、轨迹信息100%的浮动车数据（监控所有车辆）：速度密度流量行程时间OD矩阵路径选择对于ITS来说，需要继续：对于采集到交通数据信息再做估计。如：OD估计、路径选择、车头时距等。预测交通数据信息的变化,2023/4/30,智能运输系统,11,交通数据采集,2023/4/30,智能运输系统,12,理想的数据监控系统：100%的车辆轨迹信息100%的浮动车数据（监控所有车辆）：速度密度流量行程时间OD矩阵路径选择对于ITS来说，需要继续：对于采集到交通数据信息再做估计。如：OD估计、路径选择、车头时距等。预测交通数据信息的变化,交通数据采集,2023/4/30,智能运输系统,13,交通数据采集,20

5、23/4/30,智能运输系统,14,本地数据采集方式（Local sensors）,视频图像检测器 微波、雷达检测器 红外线检测器 超声波检测器 诱导线圈检测器,2023/4/30,智能运输系统,15,本地数据采集方式(Local sensors),第一轮:30 km/h第二轮:20 km/h第三轮:10 km/h,检测器,本地检测器:时间平均速度：utms=20 km/h!(18%空间平均)TT=3 min/km!(17%实际行程时间),平均行程时间 TT=3.6 min/km 因而空间平均速度:usms=L/TT=16.36 km/h,2023/4/30,智能运输系统,16,本地数据采集方

6、式,黑车:30 km/h黄车:20 km/h红车:10 km/h,检测器,1小时以后检测器读出的数据:utms=23 km/h!(17%空间平均速度)TT=2.6 min/km!(14%实际行程时间),1 小时以后:TT=3 min/km因而 usms=20 km/h!,时间平均速度空间平均速度行驶速度快的车辆通过检测器的频率要高，这就使得速度快的车辆在总体车辆数中占得比重要大用时间平均速度来计算其他交通参数（如：密度）时，就会导致有偏估计。例如：,2023/4/30,智能运输系统,17,本地数据采集方式,如何估算空间平均速度？调和平均速度-对于任何一个变量的空间平均可以表示为：其中：n 表示

7、分布均匀且其特征参数为zi的组数；,2023/4/30,智能运输系统,18,空间平均速度估算,2023/4/30,智能运输系统,19,如何估算空间平均速度？调和平均速度-将z 用速度v 来表示，则可得到：,2023/4/30,智能运输系统,19,空间平均速度估算,2023/4/30,智能运输系统,20,时间平均速度vs.调和平均速度,20,估计的行程时间(空间平均速度),估计的行程时间(调和平均速度),测量的行程时间,行程时间（min）,时间（min）,绝大多数ITS应用需要交通参数的空间平均值-用调和平均计算的无偏估计连续性关系：在计算交通密度k时，必须用空间平均速度（可用调和平均速度表示）

8、才能保证计算结果是无偏的。,2023/4/30,智能运输系统,21,调和平均在交通中的意义,自动车辆识别系统（AVI)主要应用射频识别技术，将车辆通过道路某一地点时的信息（如：车牌、通过该地点的时间等）记录下来，为特定的应用提供数据。,2023/4/30,智能运输系统,22,空间数据采集方式,ID,t1,ID,t2,L,2.浮动车系统（FCD）浮动车就是指安装有定位和无线通信装置的普通车辆(如出租车、公交车、警车等)，这种车辆能够与交通数据中心进行信息交换,例如，可以向信息中心发送车辆的位置、速度信息等。而浮动车系统是指通过交通流中一定比例的浮动车辆与交通数据中心实时交换数据的一种新型交通信息

9、采集系统。,2023/4/30,智能运输系统,23,空间数据采集方式,2.浮动车系统（FCD）（1）基于GPS的浮动车系统 主要利用GPS全球定位技术，在车辆内安装GPS接收器，接收GPS发送的有关车辆的信息，如：车辆的当前位置、地点速度等，再通过GSM网发送至交通信息监控中心，实现对车辆的实时监控。（2）基于手机定位的浮动车系统 该系统主要利用手机定位技术，以确定车辆的位置，计算车辆运行速度。只要车内放有打开的移动电话，该车辆就可以作为浮动车，提供车辆的运行信息。,2023/4/30,智能运输系统,24,空间数据采集方式,（3）车载导航系统该系统是由GPS全球定位系统结合其他导航系统（如：惯

10、性导航系统INS），提高了定位精度。目前，越来越多的车辆在出厂时就已安装有导航系统。因此，潜在的浮动车数量也不断增加。,2023/4/30,智能运输系统,25,空间数据采集方式,空间数据采集方式,自动车辆识别系统和浮动车系统（AVI 系统和FCD）,2023/4/30,智能运输系统,26,平均行程速度：uAB(tA,tB),车辆 i 从起点A到终点B 的行程时间：TTi(tA)=tB-tA车辆 i 从起点A到终点B 的平均行程速度：ui(tA,tB)=LAB/(tB-tA),时间,时刻tA,时刻tB,车辆 i,AB间的行程时间 TTi(tA),路段长度 LAB,空间,1.已经实现（或过去）的行

11、程时间（Realized travel time),2023/4/30,智能运输系统,27,行程时间,时间(s),空间(m),L=250 m,TTr(t),t-TTr,t,2023/4/30,智能运输系统,28,行程时间,1.已经实现（或过去）的行程时间（Realized travel time)-车辆从观测起点到终点的行程时间（如：红线所示的车辆），表示的是已近过去的行程时间-可以通过AVI系统、浮动车系统测得，或通过其他本地检测系统数据估算得到-车辆只有从起点到终点的整个过程完成以后，才能测得其行程时间,2.实际（或预测）行程时间,2023/4/30,智能运输系统,29,行程时间,t,TT

12、a(t),t+TTa,L=250 m,2023/4/30,智能运输系统,30,行程时间,2.实际（或预测）行程时间车辆将要经历的行程时间（见绿线）要估算实际（或预测）行程时间，需要预测未来交通状况,2023/4/30,智能运输系统,31,已经实现的行程时间,实际（预测）的行程时间,时间（小时）,行程时间（min）,实际的行程时间和过去的行程时间,实际的行程时间和过去的行程时间,过去的行程时间总是“滞后”于实际的行程时间 两者的关系可以用以下公式表示：或：,2023/4/30,智能运输系统,32,数据处理技术,2023/4/30,智能运输系统,33,数据处理技术,为什么要进行数据处理？从交通检测

13、器（本地检测器或空间检测器）获得的交通数据不同程度上存在数据噪音、数据出错、数据丢失等问题。例如：在荷兰高速公路监控系统中，12%的线圈检测器采集的交通数据存在问题（不准确或数据丢失）。,2023/4/30,智能运输系统,34,2023/4/30,智能运输系统,35,数据处理技术,相对误差（%）,频率,线圈检测器采集的数据,荷兰高速公路,1.数据失效或检测器失效的定义 从检测器获得的数据流中出现不可靠数据或数据丢失。数据失效的产生主要是由于检测器采集的数据不可靠或没有采集到数据导致的。,2023/4/30,智能运输系统,36,数据失效的定义和分类,2.数据失效的分类,2023/4/30,智能运

14、输系统,37,数据失效的定义和分类,空间,偶发性失效,结构性失效,时间,空间,时间,时间,空间,本质性失效,（1）偶发性失效 如：交通信息采集（监控）系统的电源或通信设备临时切断（2）结构性失效 如：检测器或通信设备发生物理故障（3）本质性失效 如：检测设备固有的检测噪音和偏差，或者是用时间平均来计算交通参数（例如：用时间平均速度来表示实际的空间平均速度会导致估计偏差）,2023/4/30,智能运输系统,38,数据失效的定义和分类,数据检查,交通数据反映了交通状况的时空分布，检查交通数据是否有效可以用以下3种方法：车辆守恒（或质量平衡）流入路段的车辆数-流出路段的车辆数=路段上的车辆数 当经过

15、很长一段时间后，可达到一个平衡：输入输出,2023/4/30,智能运输系统,39,2.检查数据的时空分布图交通是一个时空分布过程，也即交通状况（如：车队，交通拥堵）随着时空移动。一种有效的数据检查方式就是画出交通数据的时空分布图，从而可以快速有效地发现数据错误、数据丢失等数据失效现象。,2023/4/30,智能运输系统,40,数据检查,2023/4/30,智能运输系统,41,数据检查,交通流量（车辆/小时）,速度（公里/小时）,时间,时间,空间(m),空间(m),从数据时空图可以看出：自由流交通状态下：交通状态的移动方向跟车流行驶方向一致，移动速度约为最大限速的80%-85%拥挤状态下：交通状

16、态的移动方向与车流行驶方向相反（如高速公路的交通拥挤现象）。移动速度为负值（向上游路段移动），典型的交通拥堵向上游的移动速度为-15%和-20%之间。,2023/4/30,智能运输系统,42,数据检查,3.应用统计方法 可以滤除异常数据,2023/4/30,智能运输系统,43,数据检查,时间,行程时间（min),2006年3月29日,从视频检测器获取的行程时间数据,引起数据异常的原因：-车辆绕行-视频照相机之间发生车辆误匹配,3.应用统计方法,2023/4/30,智能运输系统,44,数据检查,时间,行程时间（min),2006年3月29日,从视频检测器获取的行程时间数据,简单的数据插值和回归先进的数据过滤技术（如：Treiber-Helbing 滤波）,2023/4/30,智能运输系统,45,数据校正,？,(1)插值空间插值时间插值,2023/4/30,智能运输系统,46,数据校正,取两者的最小值：,？,（2）回归或滤波(extrapolation),2023/4/30,智能运输系统,47,数据校正,2023/4/30,智能运输系统,48,数据校正,空间插值,丢失的数据,时间插值,思考题,比较各种交通数据采集方式的特点用空间平均的交通参数和时间平均的交通参数有何区别？在实际交通应用中如何应用这些参数？,2023/4/30,智能运输系统,49,