基于GPS终端的实时路况信息采集方法研究

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基金项目：科技部国家科技支撑计划基金资助重点项目(2011BAH25B041)
作者简介：朱征宇(1959－)，男，教授、博士、博士生导师、CCF会员，主研方向：Web 智能检索，智能交通，数据库技术；崔 明、
刘 琳，硕士
收稿日期：2012-08-29 修回日期：2012-09-27 E-mail：[img]mailto:zhu_zhengyu@cqu.edu.cn]zhu_zhengyu@cqu.edu.cn
基于GPS 终端的实时路况信息采集方法研究
朱征宇1,2，崔 明1,2，刘 琳1,2
(1. 重庆大学计算机学院，重庆 400030；2. 软件工程重庆市重点实验室，重庆 400030)
摘 要：浮动车的实时路况信息采集存在采集内容复杂、信息不准确等问题。为此，提出一种基于GPS 终端的实时路况信息采集
方法。采用面向简化路网模型的采集方法，只考虑路段行程时间与路段中途停车时间，将GPS 终端替代服务器负责采集内容和地
图匹配。实验结果表明，与传统的基于服务器端采集方法相比，该方法能使采集内容更简单，采集信息更准确，可减轻服务器端
的高负荷，便于采集信息的传输。
关键词：GPS终端；简化路网模型；信息采集；路段行程时间；停车时间；节点临界区
Research on Information Collection Method of Real-time
Road Condition Based on GPS Terminal
ZHU Zheng-yu1,2, CUI Ming1,2, LIU Lin1,2
(1. College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing 400030, China;
2. Software Engineering Chongqing Key Lab, Chongqing 400030, China)
【Abstract】The research on information collection of real-time rode traffic based on floating car is not perfect currently, with the problems
of the complexity of collection content, inaccuracy of collection information. This paper presents a method for information collection of
real-time road condition for the simplified road network model based on the GPS terminal, which includes information collection method
for simplified network model considering road segment travel time and stopping time on the road. GPS terminals are in charge of the
calculation of collection content and map matching rather than the server. Experimental results show that the method simplifies collection
content and makes collected information more accurate, which can not only reduce the high load of the server-side, but also provide
convenience for the transmission of collection information.
【Key words】GPS terminal; simplified road network model; information collection; road segment travel time; stopping time; node critical
region
DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.07.005
计 算 机 工 程
Computer Engineering
第39 卷 第7 期
Vol.39 No.7
2013 年7 月
July 2013
·专栏· 文章编号：1000—3428(2013)07—0021—05 文献标识码：A 中图分类号：TP18
1 概述
在智能交通领域，及时和准确的交通信息采集是交通
监控、车辆导航等交通决策的重要前提。与其他采集手段
相比，GPS 浮动车技术具有数据精度高、覆盖范围广、建
设周期短、运行成本低等优点，应用前景广阔[1]。目前，基
于GPS 浮动车的交通信息采集方法大多涉及GPS 数据预处
理、地图匹配以及路段行程时间(速度)估计三大部分[2]。普
遍性的思路是，GPS 浮动车将实时采集的GPS 数据经无线
通信网络传输到服务器，服务器端对GPS 数据进行预处理
及地图匹配等操作，以便更准确地估计路段行程时间(速
度)[1-5]，但是城市交通采集系统的服务器通常很难有效地处
理数据密集型、近实时的GPS 数据，文献[6]将大规模的数
据处理付诸于云计算。而云计算目前存在着网络中断或延
迟、安全性等问题，尚未广泛应用。
简化路网模型[7]仅要求采集很少的信息，却能间接地反
映路段转弯延时、通行速度、红绿灯和斑马线等复杂因素
对车辆通行时间的影响，具有简单实用的特点，但该模型
只用考虑交叉口延迟、交通限制等因素的路段行程时间描
述路网特征。该路段行程时间是指从路段前驱节点方向来
的车辆，经路段起始节点至路段终止节点的行驶时间，它
包含车辆在起始节点处的转弯延时，其特点是：从路段不
同前驱节点方向驶来的车辆，在起始节点处的延时不同；
同一路段的行程时间因路段的前驱节点不同而不同。该简
化路网模型可用于车辆导航、路况监控等领域[7-11]，又因为
只需采集路段行程时间，所以可用于简化的路况信息采集。
22 计 算 机 工 程 2013 年7 月15 日
本文提出一种基于GPS 终端的实时路况信息采集方
法，该方法面向简化路网模型，为实时路况信息采集中采
集内容复杂、服务器信息处理困难等问题提出解决方案。
2 基于 GPS 终端的采集系统
将GPS 终端采集的大量GPS 数据悉数传输到服务器，
服务器对GPS 数据进行有效性筛选、地图匹配、行程时间
计算等实时操作，很难保证信息采集的及时和准确。
如果将这些操作放在GPS 端，只需将计算得到的路段
行程时间作为采集内容发送到服务器，服务器只进行数据
的接收、汇总和更新操作，这样GPS 终端分担了服务器实
时正确处理庞大路网大量数据的高负荷，又便于GPS 数据
的筛选和信息的传输，而服务器能及时、准确地获得当前
路网的最新路况信息。随着当前GPS 终端性能的普遍提升，
能承担较复杂的运算，使得这一思路能够付诸实施。基于
“胖”GPS 终端的采集系统框架如图1 所示。
“胖”GPS终端
服务器
地图匹配
路段行程时间采集
采集内容传输
信息接收
信息汇总
路网更新
GPRS无线
通信网络
GPS数据获取
图1 基于“胖”GPS终端的采集系统框架
2.1 “胖”GPS 终端
“胖”GPS 终端用于实时获取车辆的GPS 数据，通过
地图匹配确定车辆位置，根据来自某路段不同的前驱节点
方向，分别判断并记录车辆行驶至该路段起始节点和终止
节点的时刻，并将此时刻差值作为该路段行程时间和对应
的前驱节点编号，通过通用分组无线服务(General Packet
Radio Service, GPRS)无线通信网络发送到服务器端。
该GPS 终端包括：GPS 数据获取模块，用于实时获取
车辆的GPS 定位数据；地图匹配模块，用于确定车辆在道
路上的实际位置；路段行程时间采集模块，用于判断车辆
距路段节点距离，估计车辆到达节点时刻，并计算该路段
的行程时间；采集内容传输模块，用于在获得某路段行程
时间后，将采集内容四元组传输到服务器。采集内容四元
组包括路段行程时间、对应的前驱节点编号、路段编号、
传输时刻。
这种“胖”GPS 终端，可基于具有最基本配置的手机
等移动设备开发实现，在城市共交车或出租车上进行配置，
实现对城市路况信息的实时采集。
2.2 服务器端
服务器(位于城市智能交通中心)主要用于周期性地(如
每5 min)汇总(从各个车载GPS 终端接收到)某路段上的路
段行程时间，并针对来自不同前驱节点方向的车辆，求取
周期内通过该路段的路段行程时间的平均值，更新该路段
的时间信息，进而更新路网的时间信息。
该服务器包括：信息接收模块，用于接收GPS 终端发
送的路段行程时间和对应前驱节点的编号等采集内容四元
组；信息汇总模块，用于周期性的汇总并计算各路段上不
同前驱节点对应的路段行程时间；路网更新模块，用于周
期性地更新路网的时间信息。
通过举例说明时间信息更新过程，针对具有3 个前驱
节点(p1, p2, p3)的路段R，其中，i、j 分别为路段R
的起始节点、终止节点。W(p1, i, j)、W(p2, i, j)和W(p3, i, j)
分别表示路段R 以p1、p2 和p3 为前驱节点的路段行程时
间。以W(p1, i, j)为例，设定路段R 以p1 为前驱节点的路
路段行程时间的在当前周期内采集信息有m 条，若m>0，
则对m 个路段行程时间W1(p1, i, j)取平均值为W2(p1, i, j)，
路段R 以p1 为前驱节点的新的路段行程时间取W2(p1, i, j)，
用W2(p1, i, j)替换W(p1, i, j)；若m=0，则路段R 以p1 为前
驱节点的新的路段行程时间仍取W(p1, i, j)。
GPS 终端实时获取GPS 定位数据，将GPS 定位数据处
理成对应路段的路段行程时间并发送给服务器；服务器仅
需要结合简化路网模型，针对来自不同前驱节点方向的车
辆，计算出周期内各路段的路段行程时间的平均值，即可
实现路网时间信息的更新。因此，基于GPS 终端的采集系
统数据采集量、传输量减少，降低了对服务器的性能要求，
并且采用简化路网模型可以有效地解决交叉口延时问题，
以行程时间最短为目标，向用户提供更加准确的路况监控
等服务。
3 路段行程时间采集
目前，路段行程时间的估计已有专门的技术方法，这
些方法只考虑路段上行驶时间而运算简单，但准确度低[1]，
或因考虑节点延时、设置复杂参数而使运算复杂[12-13]。本
文提出了面向简化路网模型的路段行程时间采集方法，考
虑路段节点处延时和路段中途停车时间，并给出基于节点
临界区的节点到达时间估计方法。
3.1 采集方法
GPS 终端实时获取车辆的GPS 数据，通过地图匹配确
定车辆准确位置。假设车辆正在路段R 上行驶，且R 上游
路段R’的起始节点为P，则P 为路段R 的前驱节点。在路
段R’的终止节点(即路段R 的起始节点)S 的临界区内估计并
记录到达节点S 的时刻TS；判断车辆在路段R 上是否有中
途停车，若有，则记录中途停车时间TT；在路段R 的终止
第39 卷 第7 期 23
朱征宇，崔 明，刘 琳：基于GPS 终端的实时路况信息采集方法研究
节点E 的临界区内估计并记录到达节点E 的时刻TE；计算
车辆行驶至路段R 终止节点与起始节点的时刻差值，并减
去中途停车时间，作为路段R 的行程时间，即T=TE?TS?TT；
将路段R 的行程时间和对应前驱节点P 的编号发送到服务
器端。采集方法流程如图2 所示。
图2 采集方法流程
该方法采集内容简单，与传统方法实时将GPS 终端获
取的大量GPS 数据传输到服务器端不同，只需在获得路段
R 的行程时间后，将其和对应的前驱节点P 的编号发送到
服务器，以便服务器依据路段R 和前驱节点P 对接收的采
集内容分类汇总，并计算出路段R 上来自前驱节点P 方向
的平均行程时间。
估计到达路段节点时刻需根据地图匹配判断GPS 点及
其在路段上的投影点与路段节点的位置关系。而本文的采
集方法对地图匹配要求只是准确判断车辆是否到达路段终
止节点，对路段其余位置匹配要求不苛刻。因此，本文的
地图匹配方法采用“路-点-路”的模式：判断当前行驶路段，
判断是否到达路段终止节点，车辆变换路段时重新判断行
驶路段。
3.2 中途停车时间
准确的路段行程时间，应扣除在路段中途车辆主动停
车延时。计算中途停车时间的关键是判断车辆是否处于停
车状态及区分中途停车是拥堵拥堵(不应扣除)所致的被动
停车还是主动停车(应扣除)。
车辆在该路段R 上的中途停车时间TT 的确定过程如
下：N、M 为大于零的整数，设定车辆停止行驶的速度阈值
为V；如果GPS 终端连续N 次以上获取的GPS 定位数据均
显示车辆实际速度vi 小于速度阈值V，则表示车辆可能处
于持续停车状态；在GPS 终端获取的GPS 定位数据显示车
辆实际速度vi 大于速度阈值V 之后，如果连续M 个以上
GPS 定位数据显示的实际速度vi 的平均值大于速度阈值V，
则确定在GPS 终端获取的GPS 定位数据显示车辆实际速度
vi 大于速度阈值V 之前，车辆处于持续停止状态，记录在
该持续停止状态下车辆的累计停车时间，作为中途停车时
间，否则视为可能因路段拥堵导致的车辆被动停车。
3.3 到达节点时刻估计
本文的采集方法关键是估计到达节点的时刻，只需在
靠近路段终止节点的区域进行估计即可。图3 为节点临界
区和节点域示意图，其中，节点临界区是以节点为圆心，
以临界区阈值V1(建议50 m)为半径的区域；节点域是以节
点为圆心，以阈值V2(建议10 m)为半径的区域。
GPS投影点
s
车辆行驶方向
临界区
节点域
节点
图3 节点临界区和节点域
当GPS 投影点在当前路段的终止节点临界区内时，计
算GPS 投影点到终止节点E 距离s，并估计到达终止节点
时刻TE；当GPS 投影点在终止节点域内时，则记录该时刻
值TE。估计到达节点时刻TE，是指在临界区内依次存储或
更新获取的GPS 速度信息vi、时刻信息ti 到队列Q(i≤3)，
并计算各GPS 投影点到节点距离di，根据vi 变化规律及di、
ti，估计到达节点时刻TE。
(1)如果vi(i=1,2,3)的速度基本相等或者大小顺序无规
律，采用匀速直线运动模型，估计速度取平均值，则到达
节点时刻TE 为：
3 3 ( 3) E i T = t +d / Σv /
(2)如果vi(i=1,2,3)满足v1>v2>v3 或者v1
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2014-10-1 07:22 上传

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