本發(fā)明屬于智能交通技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于實(shí)時(shí)公交車GPS數(shù)據(jù)的公交路鏈速度計(jì)算方法。

背景技術(shù)：

隨著城市現(xiàn)代化程度不斷加深，機(jī)動(dòng)車保有量快速增長(zhǎng)，市民出行需求呈現(xiàn)多樣化、個(gè)性化的特征，城市交通壓力日益增大。國內(nèi)外大城市發(fā)展經(jīng)驗(yàn)表明，要解決城市交通問題，尤其是特大型國際城市的交通問題，必須充分發(fā)揮公共交通的重要作用。事實(shí)證明，智能交通系統(tǒng)是緩解城市交通擁堵、解決大城市交通困境的有效手段。目前智能交通系統(tǒng)的研究熱點(diǎn)如實(shí)時(shí)路況和實(shí)時(shí)公交到站時(shí)間預(yù)測(cè)等服務(wù)中，都需要公交路鏈速度的實(shí)時(shí)計(jì)算結(jié)果，以支撐上述功能服務(wù)。然而，交通情況存在復(fù)雜多變且不穩(wěn)定的特點(diǎn)，如何實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地獲取公交路網(wǎng)路鏈的行車速度成為了智能公交系統(tǒng)的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。目前國內(nèi)外在道路計(jì)算方面開展了許多研究，主要有多元回歸估計(jì)法、時(shí)間序列模型、卡爾曼濾波法和基于歷史數(shù)據(jù)相似性模型等。

多元回歸估計(jì)法是通過分析事物之間的因果關(guān)系和影響程度進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法，如分析道路速度與線路結(jié)構(gòu)、經(jīng)過紅綠燈路口數(shù)量、中間站點(diǎn)的個(gè)數(shù)、天氣等因素的相關(guān)性，構(gòu)建回歸方程，根據(jù)這些自變量在預(yù)測(cè)時(shí)段的變化對(duì)因變量公交車運(yùn)行時(shí)間進(jìn)行預(yù)測(cè)。該方法要求這些影響因素是獨(dú)立的，這嚴(yán)格限制了回歸分析法的應(yīng)用。

時(shí)間序列預(yù)測(cè)是通過發(fā)現(xiàn)研究對(duì)象過去的變化規(guī)律來推斷其未來取值的方法，其預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性取決于所預(yù)測(cè)的行程時(shí)間變化規(guī)律與歷史規(guī)律的匹配度，具有一定的局限性。

卡爾曼濾波是一種高效率的遞歸濾波器，能夠從一組包含噪聲的對(duì)物體位置的觀察序列中，對(duì)當(dāng)前位置和將來位置進(jìn)行估計(jì)?？柭鼮V波是預(yù)測(cè)短時(shí)交通流量的一種方法，具有較好的魯棒性，可對(duì)外部環(huán)境做出有效的反應(yīng)。但是，它僅僅在預(yù)測(cè)未來一兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)的運(yùn)行時(shí)間是有效的，當(dāng)預(yù)測(cè)路程或者時(shí)間整體很長(zhǎng)的時(shí)候，預(yù)測(cè)精度較低。

基于歷史數(shù)據(jù)相似性模型的預(yù)測(cè)方法是建立在交通運(yùn)行具有循環(huán)變化的規(guī)律性的前提下，通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以歷史相同時(shí)期相同路鏈的速度預(yù)測(cè)當(dāng)前公交路網(wǎng)的路鏈速度。在此基礎(chǔ)上，也有研究進(jìn)一步提出基于路況相似性的道路速度預(yù)測(cè)機(jī)制，提出了路況信息多元組，以及路況信息多元組相似性計(jì)算方法，根據(jù)相似的歷史路況進(jìn)行預(yù)測(cè)。這種方法完全基于歷史數(shù)據(jù)，沒有考慮到實(shí)時(shí)變化的交通信息，實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性較差。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的技術(shù)解決問題：克服站點(diǎn)延誤對(duì)速度計(jì)算的影響，解決不同速度樣本數(shù)量下路鏈覆蓋率不足的問題，提供一種基于實(shí)時(shí)公交車GPS數(shù)據(jù)的公交路鏈速度計(jì)算方法，解決公交路鏈速度計(jì)算的實(shí)時(shí)性需求，提升路鏈的覆蓋率和準(zhǔn)確率，為公交到站預(yù)報(bào)和公交路網(wǎng)實(shí)時(shí)路況表達(dá)提供數(shù)據(jù)支撐，具有魯棒性和普適性。

本發(fā)明對(duì)實(shí)時(shí)采集的并匹配到公交線路采樣點(diǎn)的實(shí)時(shí)公交車GPS點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后按車輛分類并維護(hù)GPS采樣點(diǎn)隊(duì)列，提取關(guān)鍵點(diǎn)計(jì)算出消除站點(diǎn)影響的速度樣本；采用動(dòng)態(tài)窗口機(jī)制維護(hù)路鏈速度樣本，最后將速度樣本合成為路鏈速度并表達(dá)。

本發(fā)明提供的基于實(shí)時(shí)公交車GPS數(shù)據(jù)的公交路鏈速度計(jì)算方法在速度樣本獲取階段為每輛車建立一個(gè)GPS采樣點(diǎn)隊(duì)列，存儲(chǔ)匹配后的GPS采樣點(diǎn)，使用時(shí)間閾值控制隊(duì)列的存儲(chǔ)窗口大小，然后以站點(diǎn)為中心建立地理圍欄，根據(jù)隊(duì)列中排好序的采樣點(diǎn)信息以及地理圍欄的坐標(biāo)范圍確定用于計(jì)算速度樣本的關(guān)鍵點(diǎn)，進(jìn)而提取每輛公交車的關(guān)鍵點(diǎn)序列，計(jì)算出速度樣本；在路鏈速度合成階段為每個(gè)路鏈維護(hù)其速度隊(duì)列，把上一階段計(jì)算得到的速度樣本加入該車所覆蓋到的路鏈的速度隊(duì)列中，根據(jù)隊(duì)列樣本數(shù)量動(dòng)態(tài)合成路鏈速度，最后將位置相鄰的多個(gè)短路鏈速度平均化后作為每個(gè)路鏈的最終速度。

本發(fā)明具體包括速度樣本獲取和路鏈速度合成步驟；所述速度樣本獲取步驟包括維護(hù)GPS采樣點(diǎn)隊(duì)列，生成關(guān)鍵采樣點(diǎn)序列，進(jìn)而得到速度樣本；所述路鏈速度合成步驟包括維護(hù)路鏈的速度樣本隊(duì)列，確定用于計(jì)算的速度樣本量，進(jìn)而合成得到路鏈速度。

所述維護(hù)GPS采樣點(diǎn)隊(duì)列包括：

為每輛公交車建立一個(gè)GPS采樣點(diǎn)隊(duì)列，每插入一個(gè)最新的GPS點(diǎn)，判斷該GPS點(diǎn)的時(shí)間戳是否為最新，若不為最新，則不予操作，若為最新，則觸發(fā)更新隊(duì)列信息；然后判斷隊(duì)頭和隊(duì)尾的GPS點(diǎn)時(shí)間戳差值是否滿足小于時(shí)間閾值的要求，循環(huán)判斷直到滿足條件；最后更新隊(duì)頭采樣點(diǎn)信息。

所述生成關(guān)鍵采樣點(diǎn)序列包括：

計(jì)算路鏈速度的線程每經(jīng)過t₀時(shí)間周期觸發(fā)一次，首先以每個(gè)站點(diǎn)的GPS坐標(biāo)為中心，劃定地理圍欄；遍歷隊(duì)列中的GPS采樣點(diǎn)，選擇在站點(diǎn)地理圍欄范圍外的第一個(gè)采樣點(diǎn)，作為用于計(jì)算公交車行駛速度的關(guān)鍵采樣點(diǎn)；最后判斷隊(duì)頭和隊(duì)尾的采樣點(diǎn)，如果在站點(diǎn)的地理圍欄范圍外就認(rèn)為采樣點(diǎn)是關(guān)鍵采樣點(diǎn)，進(jìn)而將每個(gè)t₀周期內(nèi)一個(gè)車輛的關(guān)鍵采樣點(diǎn)生成關(guān)鍵采樣點(diǎn)序列。

所述速度樣本包括：

遍歷關(guān)鍵采樣點(diǎn)序列，每?jī)蓚€(gè)采樣點(diǎn)作為一對(duì)進(jìn)行計(jì)算，由關(guān)鍵采樣點(diǎn)的信息計(jì)算出采樣點(diǎn)間的距離和時(shí)間差，進(jìn)而應(yīng)用速度公式得到每?jī)蓚€(gè)關(guān)鍵采樣點(diǎn)間的速度，作為速度樣本加入到該條路鏈的速度樣本隊(duì)列中。

所述維護(hù)路鏈的速度樣本隊(duì)列步驟包括：

為每個(gè)路鏈維護(hù)一個(gè)速度樣本隊(duì)列，每插入一個(gè)新的速度樣本即更新隊(duì)列信息，循環(huán)判斷隊(duì)列中每個(gè)速度樣本的時(shí)間戳信息，距當(dāng)前時(shí)間超過所設(shè)時(shí)間閾值的樣本數(shù)據(jù)將從隊(duì)列中移除。

所述基于k近鄰加權(quán)的速度樣本融合包括：

對(duì)于非高速路段，比較時(shí)間段[0,T₁]、[T₁,T₂]、[T₂,T^*]的速度樣本集合中的速度樣本數(shù)量與所設(shè)閾值N₁和N₂的大小，其中T₁和T₂為劃分速度樣本集合的兩個(gè)時(shí)間參數(shù)，且T₁＜T₂，T^*為所取速度樣本集合距當(dāng)前時(shí)刻的時(shí)間跨度(可參考圖3)；通過比較關(guān)系確定使用兩種基于k近鄰加權(quán)的速度樣本融合方法中的一種，用于計(jì)算的速度樣本集合表示為：

{V₁,...,V_i,...,V_k}

第一種加權(quán)方案為距離實(shí)時(shí)時(shí)間越近的速度樣本所具有的權(quán)值越大的方案，t_i表示第i樣本時(shí)間距離當(dāng)前時(shí)間的差值絕對(duì)值，權(quán)值公式如下：

$p_i=\frac{1}{t_i},i=1...k_1$

速度樣本融合公式如下：

$v^{*}=\frac{\underset{i=1}{\overset{k_1}{\Σ}}{p}_i{V}_i}{\underset{i=1}{\overset{k_1}{\Σ}}{p}_i}$

另外，不同的時(shí)間鄰近程度分為兩個(gè)不同的速度樣本集合，集合內(nèi)采用等權(quán)值的平均方法，集合間遵循時(shí)間越近權(quán)值越大的方案，即第二種加權(quán)方案，集合內(nèi)的速度樣本個(gè)數(shù)分別為k₁、k₂，權(quán)值公式如下：

$p_1=\frac{1}{T_1},p_2=\frac{1}{T_2}$

速度樣本融合公式如下：

$v^{*}=\frac{\underset{i=1}{\overset{k_1}{\Σ}}{p}_1{V}_i+\underset{j=k_1+1}{\overset{k_2}{\Σ}}{p}_2{V}_j}{k_1{p}_1+k_2{p}_2}$

對(duì)于高速路段，采用第一種加權(quán)方案。

所述路鏈速度合成包括：

對(duì)于同一性質(zhì)的多條相連接路鏈，如果連接各路鏈的不是紅綠燈路口、收費(fèi)站、岔路口一類具有延緩車輛行駛作用的連接，并且路鏈方向的角度變化α滿足|α|≤α₀,α₀＞0，其中α₀為角度閾值(角度閾值取30度)，則把這些相連接的路鏈看作一條合成路鏈，如果這條合成路鏈由n個(gè)路鏈組成，且其中m個(gè)路鏈有路鏈速度結(jié)果，分別用{V₁,...,V_i,...,V_m}表示，V_junc表示合成路鏈的速度，則合成路鏈的路鏈速度為：

$V_{junc}=\frac{1}{m}\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{V}_i$

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點(diǎn)在于：本發(fā)明提供的公交路鏈速度計(jì)算方法，通過生成關(guān)鍵采樣點(diǎn)序列再進(jìn)而計(jì)算速度樣本的方式，消除了站點(diǎn)范圍內(nèi)公交車?？空緦?duì)路鏈速度計(jì)算的影響，提高了公交路鏈速度的準(zhǔn)確度。本發(fā)明根據(jù)速度樣本隊(duì)列的狀態(tài)動(dòng)態(tài)確定用于計(jì)算的樣本量，并根據(jù)實(shí)時(shí)變化的交通情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)計(jì)算，具有較好的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的基于實(shí)時(shí)公交車GPS數(shù)據(jù)的公交運(yùn)營路鏈速度計(jì)算方法流程圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例中生成關(guān)鍵采樣點(diǎn)序列的原理示意圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例中速度樣本集合按時(shí)間梯度管理的原理示意圖。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)描述。

本發(fā)明提供的基于實(shí)時(shí)公交車GPS數(shù)據(jù)的公交路鏈速度計(jì)算方法在速度樣本獲取階段為每輛車建立一個(gè)GPS采樣點(diǎn)隊(duì)列，存儲(chǔ)匹配后的GPS采樣點(diǎn)，使用時(shí)間閾值控制隊(duì)列的存儲(chǔ)窗口大小，然后以站點(diǎn)為中心建立地理圍欄，根據(jù)隊(duì)列中排好序的采樣點(diǎn)信息以及地理圍欄的坐標(biāo)范圍確定用于計(jì)算速度樣本的關(guān)鍵點(diǎn)，進(jìn)而提取每輛公交車的關(guān)鍵點(diǎn)序列，計(jì)算出速度樣本；在路鏈速度合成階段為每個(gè)路鏈維護(hù)其速度隊(duì)列，把上一階段計(jì)算得到的速度樣本加入該車所覆蓋到的路鏈的速度隊(duì)列中，根據(jù)隊(duì)列樣本數(shù)量動(dòng)態(tài)確定用于計(jì)算的速度樣本量，并根據(jù)速度樣本在不同時(shí)間范圍的數(shù)量分布情況確定合適的速度融合方案，進(jìn)而得到該路鏈的合成速度，最后將位置相鄰的多個(gè)短路鏈速度平均化合成表達(dá)后，賦給每個(gè)路鏈作為其最終速度。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的基于實(shí)時(shí)公交車GPS數(shù)據(jù)的公交路鏈速度計(jì)算方法流程圖，包括以下步驟：

步驟101、速度樣本獲取。

步驟1011、維護(hù)GPS采樣點(diǎn)隊(duì)列。

為每輛公交車建立一個(gè)GPS采樣點(diǎn)隊(duì)列，存儲(chǔ)T時(shí)間內(nèi)該車匹配并篩選后的GPS采樣點(diǎn)。每插入一個(gè)最新的GPS點(diǎn)，判斷其時(shí)間戳是否為最新，若不為最新，則不予操作，若為最新，則觸發(fā)更新隊(duì)列信息，包括隊(duì)列中采樣點(diǎn)數(shù)量，隊(duì)尾采樣點(diǎn)信息，隊(duì)列更新時(shí)間等；然后判斷隊(duì)頭和隊(duì)尾的GPS點(diǎn)時(shí)間戳差值是否滿足小于時(shí)間閾值T的要求，若不滿足(即時(shí)間差大于閾值T，依據(jù)發(fā)車間隔時(shí)間，并考慮公交車輛較少的路段，T取15分鐘)，則剔除隊(duì)頭的GPS采樣點(diǎn)，循環(huán)判斷直到滿足條件，最后更新隊(duì)列的隊(duì)頭采樣點(diǎn)信息。

步驟1012、生成關(guān)鍵采樣點(diǎn)序列。

計(jì)算路鏈速度的線程每經(jīng)過t₀時(shí)間觸發(fā)一次。為消除?？空緦?duì)公交車整體行駛速度的影響，本發(fā)明對(duì)GPS采樣點(diǎn)隊(duì)列進(jìn)行切分，進(jìn)而提取關(guān)鍵點(diǎn)序列，用于計(jì)算兩點(diǎn)間公交車輛的行駛速度。

圖2為提取關(guān)鍵采樣點(diǎn)序列的示意圖。首先以每個(gè)站點(diǎn)的GPS坐標(biāo)為中心，劃定半徑為R的地理圍欄。遍歷隊(duì)列中按時(shí)間順序存儲(chǔ)的GPS采樣點(diǎn)，選擇在站點(diǎn)地理圍欄范圍外的第一個(gè)采樣點(diǎn)(認(rèn)為是進(jìn)站前和出站后的第一個(gè)采樣點(diǎn))，作為用于計(jì)算公交車行駛速度的關(guān)鍵采樣點(diǎn)；對(duì)隊(duì)頭和隊(duì)尾的采樣點(diǎn)進(jìn)行判斷，如果隊(duì)頭或隊(duì)尾的采樣點(diǎn)在站點(diǎn)的地理圍欄范圍內(nèi)就不作為關(guān)鍵采樣點(diǎn)，如果在站點(diǎn)的地理圍欄范圍外就認(rèn)為其是關(guān)鍵采樣點(diǎn)。

對(duì)于從T時(shí)間范圍內(nèi)的公交車B的采樣點(diǎn)隊(duì)列生成關(guān)鍵采樣點(diǎn)序列的步驟，可以得到如下公式：

{Δs₁,Δs₂,...,Δs_n|T,B}＝sp(Δs|T,B)；

{Δt₁,Δt₂,...,Δt_n|T,B}＝sp(Δt|T,B)；

其中Δs與Δt為采樣點(diǎn)所攜帶信息計(jì)算得到的距離和時(shí)間差值，sp函數(shù)的功能是用站點(diǎn)對(duì)采樣點(diǎn)隊(duì)列進(jìn)行切割，進(jìn)而得到一系列關(guān)鍵采樣點(diǎn)之間的距離和時(shí)間差信息。生成的關(guān)鍵采樣點(diǎn)序列用于計(jì)算每個(gè)車輛在該行駛范圍內(nèi)的速度樣本，并應(yīng)用到各相應(yīng)路鏈。步驟1013、計(jì)算速度樣本。用成對(duì)的關(guān)鍵點(diǎn)計(jì)算兩點(diǎn)間公交車輛的行駛速度。

遍歷關(guān)鍵采樣點(diǎn)序列，每?jī)蓚€(gè)采樣點(diǎn)作為一對(duì)進(jìn)行計(jì)算。由關(guān)鍵采樣點(diǎn)的GPS信息計(jì)算出采樣點(diǎn)間的距離，由關(guān)鍵采樣點(diǎn)的時(shí)間戳信息計(jì)算出采樣點(diǎn)間的時(shí)間差，進(jìn)而應(yīng)用速度公式得到每?jī)蓚€(gè)關(guān)鍵采樣點(diǎn)間的速度v_i。

$v_i=\frac{{\mathrm{\Δs}}_i}{{\mathrm{\Δt}}_i},i=1...n;$

將計(jì)算得到的關(guān)鍵采樣點(diǎn)間的行車速度加入到兩采樣點(diǎn)間經(jīng)過的所有路鏈的速度樣本隊(duì)列中。每個(gè)速度樣本會(huì)被多個(gè)路鏈所應(yīng)用，用于預(yù)測(cè)路鏈速度。

步驟102、路鏈速度合成。

步驟1021、維護(hù)路鏈的速度樣本隊(duì)列。

為每個(gè)路鏈維護(hù)其速度樣本隊(duì)列，把上一階段計(jì)算得到的速度樣本加入該車所覆蓋到的路鏈的速度隊(duì)列中，每插入一個(gè)新的速度樣本即更新隊(duì)列信息，由于接收到各公交車輛的實(shí)時(shí)GPS有時(shí)間上的差異，所以不對(duì)隊(duì)列中的速度樣本排序。路鏈速度樣本隊(duì)列的時(shí)間窗口大小為T^*，每個(gè)相隔t₀的計(jì)算周期中，循環(huán)判斷隊(duì)列中每個(gè)速度樣本的時(shí)間戳信息，距當(dāng)前時(shí)間超過T^*的樣本數(shù)據(jù)將從隊(duì)列中移除。

步驟1022、確定用于計(jì)算的樣本量。

對(duì)于不同性質(zhì)的路段，獲得用于計(jì)算的樣本量的方案有所不同。對(duì)于非高速路段，按照以下規(guī)則選取樣本量。

圖3為速度樣本集合按時(shí)間梯度管理的原理示意圖。

速度樣本隊(duì)列中存儲(chǔ)了T^*時(shí)間內(nèi)的速度樣本，將速度樣本隊(duì)列按時(shí)間閾值劃分為3個(gè)梯度，分別為距離當(dāng)前時(shí)間[0,T₁]、[T₁,T₂]、[T₂,T^*]的速度樣本集合，其中T₁和T₂為劃分速度樣本集合的兩個(gè)時(shí)間閾值，且T₁＜T₂，T^*為所取速度樣本集合距當(dāng)前時(shí)刻的時(shí)間跨度，其所包含的樣本數(shù)量分別為n₁、n₂、n₃，設(shè)定樣本數(shù)量的兩個(gè)閾值為N₁和N₂，其中N₁＜N₂，需要確定用于計(jì)算的速度樣本數(shù)k₁和k₂。

首先判斷[0，T₁]內(nèi)速度樣本數(shù)量n₁，若n₁≥N₁，說明該路段為車輛密集路段，選取0-T₁內(nèi)n₁個(gè)速度樣本用于計(jì)算，選取第二種加權(quán)方案，令k₁＝n₁，繼續(xù)步驟1023；

若n₁＜N₁，說明短時(shí)間內(nèi)速度樣本較少，不具有代表性，考慮擴(kuò)大速度樣本集合；判斷[0,T₂]內(nèi)速度樣本數(shù)量n₁+n₂，若n₁+n₂＞N₂，則選取[0，T₂]內(nèi)n₁+n₂個(gè)速度樣本用于計(jì)算，選取第二種加權(quán)方案，令k₁＝n₁，k₂＝n₂，繼續(xù)步驟1023；

若N₁＜n₁+n₂＜N₂，選取第一種加權(quán)方案，令k₁＝n₁+n₂，繼續(xù)步驟1023；

若n₁+n₂＜N₁，且n₁+n₂+n₃＞N₁，選取第一種加權(quán)方案，令k₁＝n₁+n₂+n₃，繼續(xù)步驟1023；

若n₁+n₂+n₃＜N₁，不對(duì)該路鏈進(jìn)行計(jì)算。

對(duì)于高速路段，其有停車站少，公交車輛不密集，公交車速度相對(duì)穩(wěn)定等特性，所以本發(fā)明實(shí)施例選取T₂時(shí)間內(nèi)的n個(gè)速度樣本用于計(jì)算，選取第一種加權(quán)方案，令k₁＝n，繼續(xù)步驟1023。

步驟1023、基于k近鄰加權(quán)的速度樣本融合。

由步驟1022得到的k個(gè)樣本與預(yù)測(cè)路鏈的速度已經(jīng)是空間上鄰近的了，所以從時(shí)間鄰近上考慮權(quán)值的分配，因選取的樣本量不同而采取不同的k鄰近加權(quán)方案，用于計(jì)算的速度樣本集合表示為：

{V₁,...,V_i,...,V_k}

第一種加權(quán)方案中距離實(shí)時(shí)時(shí)間越近的速度樣本所具有的權(quán)值越大，權(quán)值與樣本時(shí)間距當(dāng)前的時(shí)間差值成反比，t_i表示第i樣本時(shí)間距離當(dāng)前時(shí)間的差值絕對(duì)值，權(quán)值公式如下：

$p_i=\frac{1}{t_i},i=1...k_1$

速度樣本融合公式如下：

$v^{*}=\frac{\underset{i=1}{\overset{k_1}{\Σ}}{p}_i{V}_i}{\underset{i=1}{\overset{k_1}{\Σ}}{p}_i}$

第二種加權(quán)方案中將速度樣本按不同的時(shí)間鄰近程度分為不同的速度樣本集合，集合內(nèi)采用等權(quán)值的平均方法，集合間遵循時(shí)間越近權(quán)值越大的原則。用于計(jì)算的速度樣本集合表示為：

{V₁,...,V_i,...,V_k1}

{V_k1+1,...,V_j,...,V_k2}

該方案權(quán)值公式如下：

$p_1=\frac{1}{T_1},p_2=\frac{1}{T_2}$

速度樣本融合公式如下：

$v^{*}=\frac{\underset{i=1}{\overset{k_1}{\Σ}}{p}_1{V}_i+\underset{j=k_1+1}{\overset{k_2}{\Σ}}{p}_2{V}_j}{k_1{p}_1+k_2{p}_2}$

步驟1024、相鄰路鏈的速度合成。

為了滿足公交路鏈速度的實(shí)時(shí)計(jì)算需求和結(jié)果的完整性，本發(fā)明提出一種相鄰路鏈的速度合成方法來解決該問題。對(duì)于同一性質(zhì)的多條相連接路鏈，如果連接各路鏈的不是紅綠燈路口、收費(fèi)站以及岔路口一類具有延緩車輛行駛作用的連接，并且路鏈方向的角度變化α滿足|α|≤α₀(α₀＞0)，其中α₀為角度閾值，則把這些相連接的路鏈看做一條合成路鏈，如果該合成路鏈由n個(gè)路鏈組成，且其中m個(gè)路鏈有路鏈速度結(jié)果，分別用{V₁,...,V_i,...,V_m}表示，V_junc表示合成路鏈的速度，則合成路鏈的路鏈速度為：

$V_{junc}=\frac{1}{m}\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{V}_i$

總之，本發(fā)明提供的公交路鏈速度計(jì)算方法，通過生成關(guān)鍵采樣點(diǎn)序列再進(jìn)而計(jì)算速度樣本的方式，消除了站點(diǎn)范圍內(nèi)公交車?？空緦?duì)路鏈速度計(jì)算的影響，提高了公交路鏈速度的準(zhǔn)確度。本發(fā)明根據(jù)速度樣本隊(duì)列的狀態(tài)動(dòng)態(tài)確定用于計(jì)算的樣本量，并根據(jù)實(shí)時(shí)變化的交通情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)計(jì)算，具有較好的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。

提供以上實(shí)施例僅僅是為了描述本發(fā)明的目的，而并非要限制本發(fā)明的范圍。本發(fā)明的范圍由所附權(quán)利要求限定。不脫離本發(fā)明的精神和原理而做出的各種等同替換和修改，均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的范圍之內(nèi)。