李梅红_基于GPS浮动车的城市主干道交通服务水平实时评估模型

交通运输工程与信息学报第6卷第1期2008年3月JournalofTransportationEngineeringandInformationNo.1Vo1.6Mar.2008收稿日期：2006-12-27.基金项目：重庆市科技攻关项目资助（项目编号：CSTC，2005AC6037）。作者简介：李梅红（1983-），女，汉族，江西鹰潭人，重庆大学硕士研究生，主要研究方向为知能交通系统。73基基于于GGPPSS浮浮动动车车的的城城市市主主干干道道交交通通服服务务水水平平实实时时评评估估模模型型李梅红孙棣华涂平重庆大学，自动化学院，重庆400044摘要：提出城市主干道道路交通服务水平及其实时评估的概念，建立了基于模糊综合评判的城市主干道交通服务水平实时评估模型。模型以实时的GPS浮动车检测数据为基础，将获得的路段平均速度、速度变化系数和低速行程时间比等作为特性参数，建立了特性参数和各级服务水平下交通状态模式之间的关系，采用模糊综合评判方法，实现了道路交通服务水平的实时评估。分析了评价周期对模型实时性和有效性的影响，并运用实例进行了验证。关键词：道路交通服务水平；实时评估；GPS浮动车；模糊综合评判；城市主干道中图分类号：U491文献标识码：A文章编号：1672-4747(2008)01-0073-06Real-timeRoadTrafficServiceLevelModel(SLM)forUrbanArteriesBasedonGPSEquippedFloatingVehiclesLIMei-hongSUNDi-huaTUPingCollegeofAutomation，ChongqingUniversity，Chongqing，400044Abstract：Thispaperpresentedaconceptofreal-timeroadtrafficservicelevelinurbanarteriesandbuiltareal-timeevaluationmodelforurbanarteriesbasedonfuzzycomprehensiveevaluation.ThemodeladoptedthedataoftheequippedGPSfloatingvehicles.inwhichtheaveragesectionspeed,variationcoefficientofspeed,lowtraveltimeratioaredefinedascharacteristicparameters,andtherelationsbetweentheseparametersandtrafficmodeswereproposed.Bythemodel,thereal-timeservicelevelcouldbeautomatically交通运输工程与信息学报2008年第1期74determinewithfuzzycomprehensiveevaluation.Theinfluenceofevaluationperiodonthereal-timecharacterandavailabilityofthemodelwasanalyzedandtestedwithacaseresults.Keywords：RoadtrafficSL，real-timeevaluation，equippedGPSfloatingvehicle，fuzzycomprehensiveevaluation，urbanarteries0服务水平实时评估概念的提出在交通工程手册[1]中，公路服务水平定义为交通流中车辆运行的以及驾驶员和乘客所感受的质量量度，亦即公路在某种交通条件下所提供运行服务的质量水平。它以通行能力评价为出发点，通过饱和度这个参数进行离线的运行质量分析和道路规划设计。随着城市的发展，道路建设日趋完善，从城市交通系统管理和交通信息服务的角度来研究道路服务水平实时评价体系的必要性已日益突出。目前对城市主干道道路交通服务水平的概念尚无明确定义，本文认为，其内涵可以概括为：能够体现道路实时的交通状况，同时能够更加符合驾驶员对这种实时的交通状况的感受。基于城市主干道道路交通服务水平的概念，必须结合新型的实时交通检测手段，才能实现对道路的交通状况的连续实时在线评估。研究城市主干道的道路交通服务水平及其实时评估方法和体系，一方面，从城市道路交通管理的角度，可以从总体上掌握道路交通状况及其变化规律，为及时采取有效的交通控制措施实现交通管理和诱导提供基础，有效发挥道路交通系统服务能力，防止和减轻城市交通拥堵；另一方面，可以为交通参与者提供丰富的实时动态交通信息，促进出行方式和路径的优化抉择，减少出行过程中的焦躁。同时，城市道路主干道实时交通服务水平结果，也将为城市规划、交通体系及道路设计等提供决策依据。本文在给出城市主干道道路交通服务水平概念的基础上，提出一种实时评估方法。它建立在GPS浮动车数据采集方式基础上，以城市主干道基本路段为应用对象，基于三个主要的特征参数实现对城市主干道道路交通服务水平的实时评估。1相关研究工作目前城市道路服务水平的研究主要以道路静态通行能力为出发点，应用于道路规划与设计，尚存在的问题主要表现在两方面：一方面，从评估参数的角度，在许多研究[2][3][4][5]中参数选取的合理性有待改进，参数的获取尚有困难。如李相勇、高晗等人所选的指标过于宏观，没有映射到具体道路的交通参数上来，如方便性、快捷性、准点性、通畅性、舒适性、经济性、安全性等参数；刘清等人的模糊综合评判中所选的交通参数通过现有的交通参数检测手段很难获取，如行车密度、交通混杂程度以及实际交通量与最大可能交通量等参数。另一方面，现有的评估都是离线的静态评估，不能够动态连续反映道路运行状况，上述例子无一例外。值得一提的是，这种静态评估和动态评估的差别决定了选取数据采集方式的差异。上述例子中，有不少都是通过人工交通抽样调查获取数据，这种传统的数据采集方式不能满足动态评估的要求。在国外尤其是美国，大多关于道路服务水平的研究都是在HCM（HighwayCapacityManual）[6]的基础上展开的，它们的共同点在于均将服务水平划分为六级。在动态评估方面，CheolOh等人提出实时评估高速公路的服务水平[7]，采用中值速度作为参数，通过聚类的方法，通过车辆识别技术采集数据。这种聚类方法建立在大量的采集数据基础上，目前我国的检测设施还不能满足这种条件。2基于GPS的道路交通服务水平实时评估模型要实现城市主干道的道路交通服务水平的实时基于GPS浮动车的城市主干道交通服务水平实时评估模型李梅红等75评估，必须具备两方面的条件：一是实时交通信息的获取；二是在获取的实时交通数据的基础上，建立实时评估模型。不同数据采集途径所获得数据的类型是有差异的，这会导致实时评估模型的差异。目前的交通信息采集基本上是通过固定检测装置，它检测的覆盖面小，仅采集其邻近地段的交通数据，适合于对固定点、某一交叉路口或特定路段进行交通控制，而要实现对整个道路路网的交通状态检测，意味着在路网各处都需要加装检测设备，安装和维护费用极高。GPS浮动车技术是一种新型道路交通检测技术，具有不受天气条件影响、采集的范围可达整个城市路网、投资少、环境破坏小、检测效率高等特点。带有GPS定位装置的浮动车可以获得其随车流行驶的动态信息，包括：经度、纬度、定位时刻的瞬时速度等，这些数据包含车辆位置分布和速度变化信息。根据美国ADVANCE系统研究表明，在对交通参数进行估计时，采用GPS浮动车技术可提供比环形线圈更精确的行程时间估计，在50000个检测报告中，99.4％是可靠的[8]。本文提出的模型建立在将城市道路主干道进行路段连续划分和时段连续划分的基础上。依据浮动车的运行规律，提取浮动车的运行特性参数，将这些特性参数与各级服务水平下交通状态的关系进行模糊化，进而获得各浮动车的不同运行特性参数对各级服务水平下交通状态的隶属度，然后建立反映因素重要性的权重集，并对所有GPS浮动车的运行状态进行模糊综合评判，确定服务水平等级。2.1特性参数的选取服务水平通常由速度、交通密度、行驶自由度、交通中断状况、舒适和便利程度等来描述和衡量。由于以上诸因素相互间有不同程度的联系，以及有些参数的获取具有很大的难度，因此，不能同时用上述诸因素来衡量服务水平和划分服务水平等级，而改为选择具有代表性且最能反映真实路况的参数。本模型选取参数的原则有以下三点：（1）能正确反映道路的交通状况；（2）易获取选取的参数应能够通过GPS浮动车来获取；（3）实时性选取的参数应能够反映道路交通状况实时的变化情况。在上述原则下，统计各辆浮动车的iV、Ci、Li作为特性参数。tLiVΔ=（1）式中：iV为第i辆车的路段平均速度；L为车辆在某路段上的行驶距离；Δt为对应的时间长。有研究表明[9]，iV是反映交通拥挤的最敏感的参数，人们对交通状况的感知随速度变化，在速度持续不断的减小过程中，人们对交通状况的评价迅速下降。也就是说，该值越大，说明车辆在路段上的运行自由度越大，运行时间越短，道路的交通状况越好；相反则运行时间越长，交通状况越差。iiiVSC=（2）2112)(1⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡−=∑=njiijiVVnS（3）式中：Ci为某路段上第i辆车的速度变化系数；Si为其速度标准差；Vij为该辆车的瞬时速度序列；si衡量车辆运行的稳定状态；Ci综合反映速度和速度标准差之间的对比，该值越大，车辆受干扰越大，交通状况不好；否则，车辆在路段上的运行速度非常大，而受干扰相当小，说明交通状况好。tddLniiiiΔ−=∑−=+111)(（4）式中：Li为第i辆车的低速行程时间比；di，di+1为车辆在该路段上速度小于10km/h的相邻的采样时间点；Δt为车辆在该路段的行驶时间。Li一方面可以反映交通流的状态是否稳定；另一方面可以反应车辆受车站、交通信号灯等的干扰程度。通常服务水平越低，iV越小，Ci和Li越大；相反，服务水平越低，iV越大，Ci和Li越小。故定义交通运输工程与信息学报2008年第1期76因素集U={u1，u2，u3}={iV，Ci，Li}为ID号为i的浮动车的因素子集。2.2建立评价集为与我国道路的服务水平等级划分相一致，本文将城市道路主干道基本路段的服务水平等级划分为4级。即V={Ⅰ级，Ⅱ级，Ⅲ级、Ⅳ级}。其各级状态描述见表1。2.3确定隶属函数及交通状态模式车辆处于不同服务水平等级状态下的车辆运行参数没有明显的界限，因此将这些特性参数与交通流状态的关系进行模糊处理。对于每一个特征，均采用包含三个语言变量的模糊子集来描述：{小，中，大}。表1城市主干道交通服务水平Tab.1TafficSLinurbanarteries服务水平/级状态描述Ⅰ服务水平最佳。车辆能够自由顺畅的行驶，使用者不受或基本不受交通流中其他车辆的影响，驾驶自由度大；Ⅱ服务水平次之。车辆行驶比较自由顺畅，开始易受其他车辆的影响，驾驶自由度有所下降；Ⅲ车辆行驶不顺畅，速度受到其他车辆的影响；Ⅳ车辆不能自由行驶，常以低速行驶，经常发生堵车事件，车辆经常排成长队。模糊化后的变量路段平均速度、速度变化系数、低速行程时间比的隶属函数见图1。1小中大1小中大01小中大)(iμ)(iμ图1路段平均速度、速度变化系数、低速行程时间比的隶属函数曲线Fig.1SubjectionfunctioncurvesofiV，Ci，Li对应图1，当道路类型不同、车辆类型不同时，a1～a4，b1～b4，c1～c4需作相应调整。经过统计分析，得到如表2所示的交通状态模式。表2各级服务水平下交通运行状态模式与特性参数的关系Tab.2Relationbetweenthetrafficmodesandcharacteristicparameters服务水平/级iVCiLiⅠ大小小Ⅱ中中小Ⅲ中大中Ⅳ小大大2.4建立因素权重矩阵运用AHP（层次分析法）及专家分析法相结合对因素集中的各因素的重要程度进行分析计算，得权重集()()35.