专利名称：利用浮动车定位数据计算城际道路旅行时间的方法
技术领域：
本发明涉及道路交通事件信息的应用领域，尤其涉及一种利用浮动车定位数据计算城际道路旅行时间的方法。
背景技术：
浮动车的定位数据是智能交通系统(Intelligent Transportation System, ITS) 数据的重要来源之一，利用浮动车采集的定位数据，计算出道路的旅行时间，供出行者、交通管理人员进行查询和各种决策。实时准确的道路旅行时间信息可以为先进的出行者信息系统(Advanced Technical InformationIntelligent System, ATIS)和先进的交通管理系统(Advanced Transportation Management System,ATMS)实现路径诱导提供有效信息，从而减少交通拥堵。现有的计算旅行时间的技术，是从出租车或公交车上采集全球定位系统(Global Positioning System, GPS)数据，并以此数据作为定位数据计算路链的旅行时间。在实现上述计算旅行时间的过程中，发明人发现现有技术主要针对城市中的路链进行旅行时间的计算，而没有针对城际间的路链进行旅行时间计算的方案，无法为出行者提供城际间道路的出行信息。
发明内容
本发明的实施例提供一种利用浮动车定位数据计算城际道路旅行时间的方法，能够为出行者提供城际间道路的出行信息。本发明提供了一种利用浮动车定位数据计算城际道路旅行时间的方法的方法，包括设置至少两个速度阈值，所述至少两个速度阈值将城际路链划分为至少三种路段类型；在每一个数据采集时刻采集所述浮动车的定位数据，所述定位数据包括行车速度和经纬度坐标；根据所述浮动车的定位数据与所述速度阈值对所述城际路链进行分段；根据所述浮动车的定位数据与所述速度阈值计算每种路段上的旅行时间。本发明实施例提供的利用浮动车定位数据计算城际道路旅行时间的方法，能够根据浮动车提供的定位数据以及速度阈值将城际路链进行分段，并根据浮动车提供的定位数据以及速度阈值计算出每个路段上的旅行时间。填补了现有技术中没有针对城际间路链进行分段及路段旅行时间计算的空白，为出行者提供了更加全面细致的出行信息。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图I为本发明实施例中利用浮动车定位数据计算城际道路旅行时间的方法的流程图；图2为本发明另一个实施例中利用浮动车定位数据计算城际道路旅行时间的方法的流程图；图3为本发明应用场景中计算路段长度的示意图。
具体实施例方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。本发明实施例提供了一种利用浮动车定位数据计算城际道路旅行时间的方法，如图I所示，所述方法包括如下步骤101、设置至少两个速度阈值。所述至少两个速度阈值将城际路链划分为至少三种路段类型。本发明实施例对所述速度阈值的个数以及大小不做限制。102、在每一个数据采集时刻采集浮动车的定位数据。所述在每一个数据采集时刻采集浮动车的定位数据包括由数据源提供方周期性采集浮动车上传的GPS数据，按照事先确定的传输协议接收数据源提供方发送的GPS数据， 所述定位数据中至少包括浮动车的行车速度和经纬度坐标。定位数据的内容以及数据采集的周期长短可以根据实际运营需要进行设置，本发明实施例对此不做限制。103、根据浮动车的定位数据与速度阈值对城际路链进行分段。以设定拥缓阈值和缓通阈值两个速度阈值为例，拥缓阈值为40公里/小时，缓通阈值80公里/小时，拥缓阈值和缓通阈值将城际路链划分为三种路段，浮动车由启动(速度为零)到行车速度达到40公里/小时行进位移所形成的路段、浮动车行车速度超过40公里/小时到行车速度达到80公里/小时行进位移所形成的路段以及浮动车行车速度超过 80公里/小时到行车速度再次下降到80公里/小时行进位移所形成的路段。例如，可以得到浮动车启动时刻上报的定位数据中的经纬度坐标、浮动车行车速度达到40公里/小时上报定位数据中的经纬度坐标、浮动车行车速度达到80公里/小时上报定位数据中的经纬度坐标以及浮动车行车速度再次下降到80公里/小时上报定位数据中的经纬度坐标。通过获取的两个经纬度坐标可以计算出浮动车由启动(速度为零)到行车速度达到40公里 /小时行进位移所形成的路段长度、浮动车由车速度达到40公里/小时到行车速度达到80 公里/小时行进位移所形成的路段长度、浮动车由车速度达到80公里/小时到行车速度再次下降到80公里/小时行进位移所形成的路段长度。需要说明的是，所述路段长度并非是根据城际路链的长度划分的，而是由浮动车是否达到速度阈值决定的。由于每台浮动车的驾驶员的驾驶习惯以及面对的路况不会完全一致，所以每台浮动车由启动到行车速度达到速度阈值所行进的位移不会严格相同，即每台浮动车所计算出的路段长度都不会严格相同，这也更加全面真实的反映出了路段上的行车情况。104、根据浮动车的定位数据与速度阈值计算每种路段上的旅行时间。计算浮动车在每个路段上行车时间，所述行车时间可以根据周期性接收到定位数据的时间差得到。例如，以浮动车行车速度达到40公里/小时时上报定位数据的时刻减去浮动车行车速度为零时上报定位数据的时刻即为该路段的行车时间。本发明实施例提供的利用浮动车定位数据计算城际道路旅行时间的方法，能够根据浮动车提供的定位数据以及速度阈值将城际路链进行分段，并根据浮动车提供的定位数据以及速度阈值计算出每个路段上的旅行时间。填补了现有技术中没有针对城际间路链进行分段及路段旅行时间计算的空白，为出行者提供了更加全面细致的出行信息。进一步的，本发明实施例还提供了一种利用浮动车定位数据计算城际道路旅行时间的方法，所述方法是对图I所示方法的扩展，如图2所示，所述方法包括如下步骤201、设置两个速度阈值。所述两个速度阈值将城际路链划分为三种路段类型。本发明实施例的一个应用场景为设置拥缓阈值和缓通阈值两个速度阈值，所述拥缓阈值为40公里/小时，所述缓通阈值为80公里/小时，所述两个速度阈值将城际路链划分为拥堵路段、缓行路段以及畅通路段三种路段类型。需要说明的是，所述两个速度阈值将城际路链划分为三种路段类型不表示所述城际路链只由这三个路段组成。由于实际道路行驶中，浮动车速度有增有减，有可能浮动车达到通畅路段的速度后速度又下降至缓通路段甚至拥堵路段的速度，而后又上升至缓通路段或者畅通路段的速度。速度的反复变化会将城际路链划分为多于三个路段，而这些路段的类型不会超出拥堵路段、缓行路段以及畅通路段这三种路段类型。202、周期性采集浮动车的定位数据。所述周期性采集浮动车的定位数据包括由数据源提供方周期性采集浮动车上传的GPS数据，按照事先确定的传输协议接收数据源提供方发送的GPS数据，所述定位数据中至少包括浮动车的行车速度。定位数据的内容以及数据采集的周期长短可以根据实际运营需要进行设置，本发明实施例对此不做限制。203、将定位数据与城际路链进行匹配。由于城际间路多为高速公路，同方向的路链数量较少且路链较长，所以现有技术的匹配算法能够较准确地将浮动车的位置信息匹配到正确的城际路链上，此处不再赘述。204、根据定位数据与速度阈值确定每个路段的路段长度。以设定拥缓阈值和缓通阈值两个速度阈值，且所述拥缓阈值为40公里/小时所述缓通阈值为80公里/小时为例拥缓阈值和缓通阈值将城际路链划分为至少三个路段，浮动车由启动(速度为零)到行车速度达到40公里/小时时行进位移所形成的拥堵路段，浮动车行车速度达到40公里/小时到行车速度达到80公里/小时时行进位移所形成的缓通路段，浮动车行车速度达到80公里/小时后到浮动车行车速度再度下降至80公里/小时时行进位移所形成的畅通路段。以计算拥堵路段长度为例，可以得到浮动车启动时刻上报的定位数据中的位置信息以及浮动车行车速度达到40公里/小时上报定位数据中的位置信息，通过获取的两个位置信息可以计算出浮动车由启动(速度为零)到行车速度达到40公里/小时时行进位移所形成路段的路段长度。所述位置信息包括但不仅限于经纬度坐标定位信息，本发明实施例对此不做限制。需要说明的是，由于实际道路行驶中，浮动车速度反复增减，所以所述缓通路段还包括浮动车行车速度达到80公里/小时到行车速度下降到40公里/小时时行进位移所形成的路段，所述拥堵路段还包括浮动车行车速度达到40公里/小时后到行车速度下降为零时行进位移所形成的路段。由于城际路链较长并且岔路较少，再加之以速度阈值划分的路段相对于整条城际路链而言很短，所以可以由两次上报的位置信息所计算出的直线距离近似代表路段的线性长度。此外还须说明的是，所述路段长度并非是根据城际路链的长度划分的，而是由浮动车是否达到速度阈值决定的。以计算拥堵路段长度为例，由于每台浮动车的驾驶员的驾驶习惯以及面对的路况不会完全一致，所以每台浮动车由启动到行车速度达到40公里/ 小时所行进的位移不严格相同，即每台浮动车所计算出的路段长度都不会严格相同。可以根据多台浮动车的定位数据计算多个拥堵路段长度，然后对多个拥堵路段长度数据进行统计，以便得到更加全面真实的拥堵路段长度。此外，还可以采用丢弃个别极端拥堵路段长度数据或扩大样本空间的方式保证统计出的拥堵路段长度真实全面，对此本发明实施例不做限制。进一步需要说明的是，浮动车的定位数据是按照周期采集的，实际应用中会出现数据采集时刻的速度值并不严格等于速度阈值的情况，例如，采集周期为60秒，浮动车在上午10:00采集某台浮动车的速度为35公里/小时，此时为浮动车速度未达到拥缓阈值， 所以不进行拥堵路段长度的计算。在下一采集周期即上午10:01采集该浮动车的速度为42 公里/小时，此速度达到拥缓阈值，需要计算拥堵路段长度。此外，可以通过缩短采集周期或扩大样本空间的方式来尽量保证数据采集时刻的速度值等于速度阈值的情况发生的或然率。对此本发明实施例不做限制。205、统计每个路段上的旅行时间。计算浮动车在每个路段上行车时间，所述行车时间可以根据周期性接收到定位数据的时间差得到。例如，以浮动车行车速度达到40公里/小时时上报定位数据的时刻减去浮动车行车速度为零时上报定位数据的时刻即为该路段的行车时间。如步骤204所述，由于根据每台浮动车所计算出的路段长度不会严格相同，所以每台浮动车在同一路段上的行车时间也不会严格相同，这就需要对多台浮动车的行车数据进行聚类统计，以获得在该路段上客观全面的旅行时间。在进行聚类统计时同样可以采取步骤204中所述的扩大样本空间或丢弃个别极端数据的方式保证旅行时间数据的客观全面。206、将每个路段上的旅行时间分别在每个路段的路段长度上显示出来。可选的，本发明实施例中所述的城际路链为不属于任一市级行政区划的城际间道路。由于现有技术中可以计算城区路链旅行时间，所以本发明实施例弥补了计算城际路链旅行时间的空白，并且将城际路链与行政区划内路链区分开还可以避免对同一条路链上旅行时间的重复计算。优选的，本发明实施例中所述的浮动车优选采用城际间行驶的物流车。由于物流车在城际间行驶的频率较高且稳定，所以优选从物流车上采集定位数据可以为计算城际路链旅行时间提供丰富而稳定的数据来源。在本发明实施例的另一个应用场景中，可以将所述城际路链的起始位置和终止位置的经纬度坐标点分别作为所述城际路链的起始点和终止点。或者，将浮动车进入城际路链后第一次采集的经纬度坐标点作为起始点，将浮动车驶出所述城际路链之前最后一次采集的经纬度坐标点作为终止点。在计算某个路段长度时，可以将浮动车在该路段上每相邻两个经纬度坐标点之间的距离进行累加，由此得出该路段的路段长度。具体的如图3所示， 浮动车在第N次数据采集时刻的行车速度超过了拥缓阈值，进入缓行路段；在第N+5次数据采集时刻的行车速度超过了缓通阈值，进入畅通路段。在计算缓行路段长度时，将第N和 N+1两次获得的经纬度坐标点的距离之差作为子路段长度1，将第N+1和N+2两次获得的经纬度坐标点的距离之差作为子路段长度2，以此类推，计算出5个子路段长度。然后将这5 个子路段长度值累加，得出缓行路段的长度。由于城际路链不是严格线性的，所以本应用场景中计算路段长度的实现方式可以更加精确计算出非线性路段的长度。可以想见，缩短定位数据采集周期可以增加经纬度坐标点，经纬度坐标点越多计算非线性路段的长度就越准确，在极端条件下如果连续采集经纬度坐标点，则所有经纬度坐标点将形成一条平滑曲线， 该曲线即为路段长度。进一步的，在本发明实施例的另一个应用场景中，在根据多台浮动车的定位数据计算统计路段长度及统计旅行时间时，可以采用聚类统计的方式，具体的将多台浮动车的路段划分点的经纬度坐标点进行聚类统计，得出统计路段划分点的经纬度坐标。每相邻两个统计路段划分点的经纬度坐标点之差为该两个统计路段划分点的经纬度坐标点形成的路段的长度。然后将多台浮动车在同一路段上的旅行时间进行聚类统计，得出该路段的统计旅行时间。此外，在计算统计路段长度时，还可以将多台浮动车的每个子路段长度分别进行聚类统计，然后将聚类统计后的字路段长度累加，得出统计后的路段长度。在聚类统计时，可以将样本空间的极端数据剔除。具体判断极端值的实现方式可以是由管理员预先设置极端值阈值，所有大于该极端值阈值的样本数据都被视为极端值剔除出样本空间。目前已经采用的利用出租车或公交车上传的GPS数据作为定位数据来源的方法， 受浮动车运行范围的限制较多，即一般情况下，出租车和公交车能够较好的覆盖城市区内的路链，但是进行城际间的运营较少，且运营频率不稳定。本发明实施例提供的利用浮动车定位数据计算城际道路旅行时间的方法，能够根据浮动车提供的定位数据将相对较长的城际路链分段，将多台浮动车的分别在每个路段上的行车时间进行统计，得出每个路段上的旅行时间。填补了现有技术中没有针对城际间路链进行旅行时间计算的空白，为出行者提供了更加全面的出行信息。此外，本发明实施例提供的利用浮动车定位数据计算城际道路旅行时间的方法， 还能够将相对较长的城际路链进行分段，并将城际路链的旅行时间分段表示，为出行者提供了更加细化出行信息服务。最后，本发明实施例提供的利用浮动车定位数据计算城际道路旅行时间的方法， 针对城际路链的特点以城际间物流车做为定位数据的采集源，为城际路链旅行时间的计算提供了更加稳定的数据基础，保证了城际旅行时间的准确。
通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在可读取的存储介质中，如计算机的软盘，硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机， 服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。以上所述，仅为本发明的具体实施方式
，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
权利要求
1.一种利用浮动车定位数据计算城际道路旅行时间的方法，其特征在于，包括设置至少两个速度阈值，所述至少两个速度阈值将城际路链划分为至少三种路段类型；在每一个数据采集时刻采集所述浮动车的定位数据，所述定位数据包括行车速度和经纬度坐标；根据所述浮动车的定位数据与所述速度阈值对所述城际路链进行分段；根据所述浮动车的定位数据与所述速度阈值计算每种路段上的旅行时间。
2.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述设定至少两个速度阈值，包括设定拥缓阈值和缓通阈值，所述拥缓阈值小于所述缓通阈值，所述拥缓阈值和所述缓通阈值将所述城际路链划分为拥堵、缓行以及畅通三种路段类型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括将所述定位数据与所述城际路链进行匹配。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在每一个数据采集时刻采集所述浮动车的定位数据，包括按照预设的数据采集周期采集所述浮动车的定位数据，所述数据采集时刻为数据采集周期的到期时刻。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述浮动车的定位数据与所述速度阈值对所述城际路链进行分段，包括将所述浮动车在每一数据采集时刻上的行车速度与速度阈值进行比较，当某一数据采集时刻上的行车速度首次超过所述速度阈值时，将该行车速度对应的数据采集时刻上的经纬度坐标点作为路段划分点，与至少两个速度阈值比较得出的至少两个路段划分点将所述城际路链至少划分为三种路段；将两路段划分点之间相邻两两经纬度坐标点的距离累加，得出路段的路段长度。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述城际路链的起始位置作为起始点， 以便与所述路段划分点计算路段长度；将所述城际路链的终止位置作为终止点，以便与所述路段划分点计算路段长度；或者， 将所述浮动车进入所述城际路链之后第一次采集的经纬度坐标作为起始点，以便与所述路段划分点计算路段长度；将所述浮动车出离所述城际路链之前最后一次采集的经纬度坐标作为终止点，以便与所述路段划分点计算路段长度。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述浮动车的定位数据与所述速度阈值计算每种路段上的旅行时间，包括将每一路段对应的两个路段划分点的数据采集时刻之差作为该路段上的旅行时间。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述浮动车在每一数据采集时刻上的行车速度与速度阈值进行比较，包括将至少两台浮动车的至少两个对应于同一速度阈值的路段划分点进行聚类统计，得出对应于该速度阈值的统计路段划分点；所述将两路段划分点之间相邻两两经纬度坐标点的距离累加，得出路段的路段长度， 包括将每两个相邻的统计路段划分点的经纬度坐标点的距离作为每种路段的路段长度； 所述根据所述浮动车的定位数据与所述速度阈值计算每种路段上的旅行时间，包括 将至少两台浮动车在同一路段上的旅行时间进行聚类统计，得出该路段的统计旅行时间。
9.根据权利要求I至8中任意一项所述的方法，其特征在于，所述浮动车包括城际路链上行驶的的物流车。
全文摘要
本发明公开了一种利用浮动车定位数据计算城际道路旅行时间的方法，涉及道路交通事件信息的应用领域，为计算城际间道路的旅行时间而发明。所述方法包括设置至少两个速度阈值，所述至少两个速度阈值将城际路链划分为至少三种路段类型；在每一个数据采集时刻采集所述浮动车的定位数据，所述定位数据包括行车速度和经纬度坐标；根据所述浮动车的定位数据与所述速度阈值对所述城际路链进行分段；根据所述浮动车的定位数据与所述速度阈值计算每种路段上的旅行时间。本发明主要应用于道路信息采集和发布。
文档编号G08G1/00GK102592446SQ201210065688
公开日2012年7月18日 申请日期2012年3月13日 优先权日2012年3月13日
发明者李建军, 王晓瑄 申请人:北京世纪高通科技有限公司