基于移动自适应聚类的城市道路状况自动感知方法
【专利摘要】本发明公开一种基于移动自适应聚类的城市道路交通状况自动感知判断方法，主要解决现有技术需要收集和处理的数据量大，难以对城市道路交通状况进行实时判断的问题。其实现步骤是：1.利用地图信息初始化城市道路网络图；2.利用短距离无线通信技术与周围车辆进行通信，进行局部的移动自适应聚类并计算聚类内车辆的平均移动速度；3.通过子聚类间的合并计算道路段内车辆的平均移动速度；4.根据道路段内车辆的平均移动速度和道路拥堵阈值对道路段的交通状况进行自动感知判断。本发明能在没有远程服务器和互联网的支持环境下对道路状况进行自动感知判断，具有简单易行、实时性强的优点，可用于缓解城市道路的拥堵问题。
【专利说明】
基于移动自适应聚类的城市道路状况自动感知方法
技术领域
[0001 ]本发明属于移动传感网络技术领域，特别设及一种城市道路状况自动感知方法， 可用于移动终端。
[0002] 主要利用短距离无线通信技术(蓝牙)在城市道路中行驶的车辆之间组建移动自 组网络。通过车辆间的信息传播，根据车辆的位置、移动方向和平均移动速度对道路的拥堵 状况进行自动感知判断。然后，利用车辆的移动性将结果在道路网络上进行传播。
【背景技术】
[0003] 随着社会的不断进步和汽车产业的迅猛发展，作为日常生活中的主要交通工具， 道路上行驶的汽车的数量正在飞速增长，运使我们面临着越来越严重的城市道路交通问 题。由于科技的进步，当前的很多车辆和移动设备都装置有GPS位置识别、蓝牙通信W及具 有一定的数据处理功能的智能系统等。如果对运些设备和功能进行合理地利用，在一些软 件系统的支持下可W使运些移动终端变成具有道路交通感知功能的传感器节点，从而缓解 道路的交通拥堵问题。例如:道路上行驶的车辆可W借助GPS装置获取自己移动速度数据， 然后通过蓝牙通信功能与周围车辆之间相互共享移动速度数据共同计算出车辆的平均移 动速度，从而自动感知出车辆所在道路的交通状况并把运个信息传递给要驶入运个路段的 车辆，运样车辆如果在行驶的过程中获得前方道路拥堵的时候可W选择通过其它非拥堵的 道路到达自己的目的地。简而言之，就是将道路中移动行驶的车辆看作是一个个移动的传 感器节点，然后利用短距离通信功能来构建移动传感网络，通过运些传感器节点的共同协 作来完成单个用户节点难W实现的复杂的道路交通状况感知任务。
[0004] 现有的道路状况计算方法主要采用集中式的数据处理方式，通过对历史交通数据 进行收集，然后采用基于密度的聚类算法DBSCAN或者K均值聚类算法K-Means对车辆的轨迹 数据进行聚类计算，获取道路的拥堵区域。但是，运些传统的方法会导致数据传输量大，计 算时间复杂度高，结果的实时性差等问题，另外对网络和硬件条件要求也比较高，很难满足 现实环境的需求。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出一种基于移动自适应聚类的城 市道路状况自动感知方法，使道路中行驶的车辆在没有远端服务器和互联网进行支持的情 况下对道路状况进行自动感知计算，获取道路的拥堵区域信息，满足广大用户的行车需求。
[0006] 实现本发明的技术思路是:移动车辆通过GI^装置获取位置、移动速度和移动方向 等数据;车辆之间通过短距离无线通信构建自适应聚类并对聚类内车辆的平均移动速度进 行计算;利用聚类扩张的方式计算道路段上行驶的车辆的平均速度并向周围传播;车辆根 据交通拥堵指数实现交通状况的自动感知判断，其实现步骤包括如下：
[0007] (A)初始化道路网络图：
[000引（A1)根据地图信息对所在城市中的道路进行分割和标记，得到道路网络图；
[0009] (A2)道路中的移动车辆通过所携带的GI^装置周期性地获取自己所处的当前位置 P、移动速度V、和移动方向D，并将该位置P和移动方向D与道路网络图进行匹配，获取所在道 路段R的信息；
[0010] (B)计算所在道路段R的车辆平均移动速度：
[0011] Bi)道路段R中的车辆〇1通过短距离无线通信与周围的车辆进行通信，将自己的当 前位置、移动速度和移动方向W数据包的形式传递给周围的车辆；
[0012] B2)周围的车辆0败到道路段R中的车辆〇1发送的数据包后，判断〇1的移动速度和 移动方向，如果化和化的移动方向相同且最长可通信时间MT大于设定的通信周期阀值T，则 化把自己的当前数据信息反馈给化，〇1根据收到的信息形成临时局部子聚类，并对聚类内车 辆的平均移动速度进行计算；
[0013] B3)临时局部子聚类通过边界上的车辆与周围其它子聚类进行通信，计算子聚类 间的车辆平均移动速度；
[0014] B4)重复步骤B2)和步骤B3)，使聚类不断进行扩张，直到扩张到道路段R的边界为 止，计算道路段R的车辆平均移动速度AV;
[0015] (C)根据步骤(B)，道路段R中的车辆把该路段的平均移动速度AV向周围行驶的车 辆进行传播；
[0016] (D)周围的车辆在收到道路段R的车辆平均移动速度AV后，把AV与设置的道路拥堵 阀值TV进行比较，如果AV<TV，则道路段R被自动感知为拥堵状态，反之，道路段R被感知为正 常状态。
[0017] 本发明与现有技术相比，具有如下优点：
[0018] (1)成本低廉、灵活性高
[0019] 本发明采用移动自适应道路状况感知方法不需要远程服务器和互联网的支持，道 路中的车辆通过与周围车辆进行通信计算出平均移动速度并对所在道路段的交通状况进 行自动感知，因此，与现有技术相比其成本低廉、适用性强、灵活性高。
[0020] (2)计算复杂度低、实时性强
[0021] 传统的方法通常需要收集海量的历史交通数据采用批量处理的方式进行计算，运 样计算复杂度高，很难满足实时的道路状况判断。本发明采用普适计算的方式不但降低了 所要处理的数据量，而且也增强了对道路状况的实时感知。
【附图说明】
[0022] 图1是本发明的实现总流程图；
[0023] 图2是本发明中计算道路段内车辆平均移动速度的子流程图；
[0024] 图3是本发明中道路段内的移动车辆示意图；
[0025] 图4是本发明对奥尔登堡市道路网络的交通状况进行自动感知的结果示意图。
【具体实施方式】
[0026] 下面结合附图和具体实施实例对本发明做进一步说明：
[0027] 本发明中所设及到的移动群感知系统主要是将道路中行驶的车辆看作是移动的 传感器，利用软件和无线通信技术将他们组织起来形成一个移动传感网络，协作完成道路 交通状况的感知任务。如果某段道路内的车辆平均移动速度低于设定的道路拥堵阔值TV， 则被判定为拥堵状态。
[00%]参照图1，本发明的实现如下：
[0029] 步骤1，初始化道路网络图。
[0030] 对每台车辆初始化道路网络图，根据地图信息对道路进行适当的分割得到分布相 对均匀的道路段，道路网络图可W看作由很多道路段作为边所构成的网络图结构。车辆通 过位置数据和道路网络图匹配获取所在道路段信息，其初始化道路网络图的步骤如下：
[0031] (1.1)根据地图信息对城市中的道路进行分割得到道路段阳1<1，口3，^化，0]，由运 些道路段作为边，道路段的交叉点作为顶点构成道路网络图，其中Rid表示道路段R的标记 名，Ps表示道路段的起始位置，Pe表示道路段的终止位置，L表示道路段的长度，D表示道路 段的方向；
[0032] (1.2)道路网络图中的车辆〇1通过所携带的GPS装置周期性地获取自己所处的当 前位置P、移动速度V、和移动方向D，并将该位置P和移动方向D与道路网络图上的道路段 阳13，口3，^口6,0]进行匹配，即道路网络图中的车辆根据自己的当前位置口和移动方向0与道 路网络图上的道路段阳1<1，口3，^口6,0]进行比对，得出道路网络图中车辆所在的道路段尺。
[0033] W德国奥尔登堡城市道路网络为例，所生成的城市道路网络图如图4中所示的灰 色网络图。
[0034] 步骤2,计算道路段内车辆的平均移动速度。
[0035] 道路段中的车辆通过无线通信与周围车辆进行通信，从而进行车辆间移动自适应 聚类和聚类内车辆的平均移动速度计算。
[0036] 参照图2,本步骤的具体实现如下：
[0037] (2.1)道路段中的车辆化通过蓝牙与周围的车辆进行通信，即道路段中的车辆化将 自己的当前位置P、移动速度V、移动方向D，w数据包msgIR[0id，P，Rid，Cid，V，D，AV(0[i])，t] 的形式传递给周围车辆，其中Old表示车辆标记名，P表示车辆位置，Rid表示车辆所在道路 段，Cid表示聚类名，V表示车辆的移动速度，AV(0[i])表示车辆集合0[i]的平均移动速度，D 表示移动方向，t表示当前时间。
[003引如图3所示，W道路段Ri冲的车辆U为例，通信半径r = 10m，则与车辆U可通信的车 辆包括[01，02,03,04,05,06]运始周围车辆；
[0039] (2.2)计算道路段中的车辆化与周围的车辆化之间的最长可通信时间MT:
[0040]
[0041 ]其中Vi代表道路网络图中车辆化的移动速度，Vj代表周围车辆化的移动速度，Pi代 表道路网络图中车辆化在道路段上的位置，門代表周围车辆化在道路段上的位置，|Pi-門I表 示位置Pi和門之间的距离，r表示短距离无线通信的最大通信半径，公式中，如果Pi<門且vi< vj，则取r-|PrPi|，如果Pi<Pj且vi〉vj，则取r+|PrPi|，如果Pi〉Pj且vi<vj，则取r+|PrPi|，如 果Pi〉Pj且vi〉vj，则取Η Pj-Pi I ;
[0042] (2.3)周围的车辆化收到道路段中的车辆化发送的数据包msgIR后，判断化的移动 速度和移动方向，如果化和化的移动方向相同且最长可通信时间MT大于设定的通信周期阀 值T = 30s，则周围的车辆化把自己的当前数据信息反馈给道路段中的车辆化；
[0043] (2.4)道路段中的车辆〇1根据周围车辆的移动方向和通信周期阀值进行判断，形 成临时局部子聚类:如果移动方向D相同且最长可通信时间MT大于设定的通信周期阀值T， 则运些车辆属于同一个分组，反之不属于同一个分组；
[0044] (2.5)计算临时局部子聚类内车辆的平均移动速度AVo:
[0045]
[0046] 其中VOx表示临时局部子聚类内车辆Ox的移动速度，1 <x含n，n表示临时局部子聚 类内车辆的台数；
[0047] 如图3所示，周围车辆[01，02,03,04,05,06]在收到车辆11发送的数据包后，与自己的 移动方向和移动速度进行计算比较，〇1，化，〇3和化的移动方向与车辆U的方向相同且可通信 时间大于设定的通信周期阀值T = 30s，则形成一个W车辆U为中屯、的群组Cu= [U，01，化，03， 04]，其中化和〇6的移动方向与U相反，则不包括在群组Cu内，Cu内车辆的平均移动速度avgCu =22.6km/h，同样，W〇8为中屯、的群组C〇8内的车辆平均移动速度avgC〇8 = 22km/h;
[004引（2.6)计算子聚类间的车辆平均移动速度AVc:
[0049]临时局部子聚类通过边界上的车辆与周围其它子聚类进行通信，如图3中车辆U根 据位置从群组Cu中选出边界车辆化与相邻的W〇8为中屯、的群组Cos进行通信，其聚类间的车 辆平均移动速度AVc为：
[(K)加]
[0051 ] 其中Cy表示临时局部子聚类，VCy表示Cy内的车辆平均移动速度，1 <y^m，m表示子 聚类的个数；
[0化2] 计算出图3中Cu与C〇8运两个群组间的平均移动速度avgCu+〇8 = 22.3km/h;
[0053] (2.7)重复步骤2.6)，使聚类不断进行扩张，直到扩张到道路段R的边界为止，计算 出路段R的车辆平均移动速度avgR。如图3所示，道路段Ri+的车辆平均移动速度avgRi+ = 22.3km/h。
[0054] 步骤3,道路段R中的车辆利用步骤2得出的结果，把该路段的车辆平均移动速度 av曲向周围的车辆进行传播。
[0055] 步骤4，周围的车辆收到道路段R的车辆平均移动速度av排后，与设置的道路拥堵 阀值TV进行比较，如果av曲<TV，则道路段R被感知为拥堵状态，反之，道路段R被感知为正常 状态。
[0化6] 如图3所示，道路拥堵阀值TV = 20km/h，道路段Ri+的车辆平均移动速度avgRi+ = 22.3km/h，由于22.3km/h>20km/h，道路段Ri+被感知为正常状态，即非拥堵状态。
[0057]通过W上步骤完成了在德国奥尔登堡城市道路网络中，对模拟的车辆交通数据所 进行的道路交通状况的自动感知判断，如图4中的灰色网络图表示道路段，其中红色的道路 段表示拥堵状态，蓝色的道路段表示正常状态。
【主权项】
1. 基于移动自适应聚类的城市道路状况自动感知方法，包括： (A) 初始化道路网络图： (A1)根据地图信息对所在城市中的道路进行分割和标记，得到道路网络图； (A2)道路中的移动车辆通过所携带的GPS装置周期性地获取自己所处的当前位置P、移 动速度V、和移动方向D，并将该位置P和移动方向D与道路网络图进行匹配，获取所在道路段 R的信息； (B) 计算所在道路段R的车辆平均移动速度： B0道路段R中的车辆⑴通过短距离无线通信与周围的车辆进行通信，将自己的当前位 置、移动速度和移动方向以数据包的形式传递给周围的车辆； B2)周围的车辆0』收到道路段R中的车辆⑴发送的数据包后，判断⑴的移动速度和移动方 向，如果〇i和〇j的移动方向相同且最长可通信时间MT大于设定的通信周期阀值T，则Oj把自 己的当前数据信息反馈给(^，(^根据收到的信息形成临时局部子聚类，并对聚类内车辆的平 均移动速度进行计算； B3)临时局部子聚类通过边界上的车辆与周围其它子聚类进行通信，计算子聚类间的车 辆平均移动速度； B4)重复步骤B2)和步骤B3)，使聚类不断进行扩张，直到扩张到道路段R的边界为止，计 算道路段R的车辆平均移动速度AV; (C) 根据步骤(B)，道路段R中的车辆把该路段的平均移动速度AV向周围行驶的车辆进 行传播； (D) 周围的车辆在收到道路段R的车辆平均移动速度AV后，把AV与设置的道路拥堵阀值 TV进行比较，如果AV〈TV，则道路段R被自动感知为拥堵状态，反之，道路段R被感知为正常状 ??τ 〇2. 根据权利要求1所述的方法，其中步骤(Α1)中的道路网络图，是由道路段作为边，道 路段的交叉点作为顶点所构成的图结构，根据地图信息对城市中的道路进行分割得到道路 段[Rid，Ps，L，Pe，D]，其中Rid表示道路段R的标记名，Ps表示道路段的起始位置，Pe表示道路 段的终止位置，L表示道路段的长度，D表示道路段的方向。3. 根据权利要求1所述的方法，其中步骤(A2)中将道路中车辆所处的当前位置P和移动 方向D与道路网络图的匹配，是指道路网络图中的车辆根据自己的当前位置P和移动方向D 与道路网络图上的道路段[R ld，Ps，L，Pe，D]进行比对，得出道路网络图中车辆所在的道路段 R〇4. 根据权利要求1所述的方法，其中步骤(B1)中的短距离无线通信，是指通信半径在0-100M之间的无线蓝牙通信。5. 根据权利要求1所述的方法，其中步骤(B2)中的道路段R中的车辆⑴根据收到的信息 形成临时局部子聚类，是指道路段R中的车辆之间在通过传播数据包msgIR[0 id，P，Rid，Cid， V，D，AV(0[i])，t]进行信息交换的过程中，对其周围车俩的移动方向和通信周期阀值进行 判断：如果移动方向D相同且最长可通信时间MT大于设定的通信周期阀值T，则这些车辆属 于同一个分组，反之不属于同一个分组，其中〇 ld表示车辆标记名，P表示车辆位置，Rld表示 车辆所在道路段，Cid表示聚类名，V表示车辆的移动速度，AV(0[ i ])表示车辆集合0[ i ]的平 均移动速度，D表示移动方向，t表示当前时间。6. 根据权利要求1所述的方法，其中步骤(B2)中对聚类内车辆的平均移动速度进行计 算，是通过如下公式计算：其中AVo是聚类内车辆平均移动速度，V0X表示聚类内车辆Ox的移动速度，1 < X < η，η表 示聚类内车辆的台数。7. 根据权利要求1所述的方法，其中步骤(Β3)中计算子聚类间的车辆平均移动速度，通 过如下公式计算：其中AVC是聚类间的车辆平均移动速度，VCy表示子聚类Cy的车辆平均移动速度，1 < y < m，m表示子聚类的个数。8. 根据权利要求1所述的方法，其中步骤(B2)中道路段R中的车辆⑴与周围的车辆Oj之 间的最长可通信时间MT，通过如下公式计算：其中vi代表道路段R中车辆Oi的移动速度，Vj代表周围车辆0」的移动速度，Pi代表道路段 R中车辆⑴在道路网络图上的位置，P」代表周围车辆〇」在道路网络图上的位置，|PrPd表示 位置^和匕之间的距离，r表示短距离无线通信的最大通信半径，公式中，如果? 1〈匕且^〈^， 则取r-| PrPi I，如果Pi〈Pj且vi>vj，则取r+1 PrPi I，如果Pi>Pj且vi〈vj，则取r+| Pj-Pi |，如果Pi >Pj且vi>vj，则取r-|PrPi| 〇
【文档编号】H04W4/00GK105872959SQ201610311813
【公开日】2016年8月17日
【申请日】2016年5月12日
【发明人】李贺, 黄健斌, 谢峰, 赵智强, 戴广, 陈学飞
【申请人】西安电子科技大学