CN103927873A - 浮动车与路段匹配方法及并行获取实时路况的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供浮动车与路段匹配方法及并行获取实时路况的方法，所述的方法包含：步骤101)按照经纬将路网划分为不同的路段，并对路段进行编号；以设定的距离间隔将地图由左至右、从上到下进行均匀网格化分块，进而得到若干网格；根据经纬度关系将路段对应到网络化区域中，即将一个网格覆盖的经纬度范围内包含的所有路段划分至该网格并记录路段的编号，进而完成若干路段与地图上一个网格的对应；步骤102)根据浮动车传回的位置坐标确定该浮动车在地图上的网格区域；基于所述第一映射表获取浮动车所在的网格区域内的所有路段作为候选路段集合，并确定该浮动车与候选路段集合中的路段的匹配关系，进而确定浮动车当前所在的实际路段。

Description

浮动车与路段匹配方法及并行获取实时路况的方法

技术领域

本发明涉及一种利用并行计算技术通过浮动车数据(出租车运行数据)，对城市路网实时运行速度进行计算的技术，本发明还涉及地图匹配的方法，具体地说，本发明提供浮动车与路段匹配方法及并行获取实时路况的方法。

背景技术

技术浮动车(Floating Vehicles Equipped wkh GPS)也称GPS探测车(GlobalPosition System Probe Car),是近年来国际智能交通系统(ITS)中所采用的获取路段交通信息的先进技术手段之一，具有应用方便、经济、覆盖范围广的特点。

浮动车是由安装有车载GPS(全球定位系统)设备，自由行驶在实际路段上的车辆构成，浮动车按照一定的周期通过无线通信向后台回传数据，数据包括车辆GPS(全球定位系统)设备号、车辆位置坐标、瞬时速度、行驶方向角、回传时间等。当车辆处于停车状态时，浮动车传回的瞬时速度是零。

后台计算机处理中心将浮动车数据进行汇总，经过特定的模型和算法处理，生成反映实时路段情况的交通信息，如：路段平均速度、行程时间、拥堵状态等，为交通管理部门和公众提供动态、准确的交通控制和诱导信息。

对浮动车数据进行处理时，首先要进行地图匹配，且进行地图匹配的目标是确定浮动车所在的路段。由于浮动车回传的GPS坐标只能反映车辆的位置，而不能直接与路网路段相关联，因此，必须依赖地图匹配方法将采用GPS返回的车辆位置与路网弧段关联起来。

现有技术的地图匹配方法是通过投影距离、车辆行驶方向与路段矢量方向差值加权的方法来进行地图匹配，判断出车辆行驶的路段。这种方法需要用车辆行驶方向的方位角作为主要参数，因此当浮动车的瞬时速度不是0时，其回传的GPS方位角是准确的，可以采用现有的方法进行地图匹配，而当浮动车的瞬时速度是0时，其回传的GPS方位角是不准确的，因此也就不能用现有的方法进行地图匹配。

目前大部分浮动车是由正常运营的装有GPS设备的出租车构成。当出租车运营时停车状态较多，这主要是由上下客、路边待客和等待信号灯等原因引起。因此采集的浮动车数据存在大量瞬时速度为0的数据点，这些速度为0的车辆记录占整个车辆数据记录的一半左右，且由于这些速度为0的停车点传回的方位角不能正确反映车辆的行驶方向，因此不能用常规的地图匹配方法确定车辆所在的路段。如果简单抛弃所有速度为0的点，在特定时间内，将大大降低单个路段样本有效数量，进而影响地图匹配的效率。而采用轨迹曲线匹配方法，会导致算法复杂，计算量大，就不能满足实时性要求。

发明内容

本发明的技术目的在于，为克服上述问题，本发明提供浮动车与路段匹配方法及并行获取实时路况的方法。

为实现上述目的，本发明提供一种浮动车与路段匹配方法，所述的方法包含：

步骤101)

按照经纬度将路网划分为不同的路段，并对路段进行编号；

以设定的距离间隔将地图由左至右、从上到下进行均匀网格化分块，进而得到若干网格；

根据经纬度关系将路段对应到网络化区域中，即将一个网格覆盖的经纬度范围内包含的所有路段划分至该网格并记录路段的编号，进而完成若干路段与地图上一个网格的对应，并最终得到网格与路段对应关系的第一映射表；

步骤102)根据浮动车传回的位置坐标确定该浮动车在地图上的网格区域；

基于所述第一映射表获取浮动车所在的网格区域内的所有路段作为候选路段集合，并确定该浮动车与候选路段集合中的路段的匹配关系，进而确定浮动车当前所在的实际路段，具体处理为：

当浮动车回传速度为非零时：利用速度非零的点到路段的距离、行驶方向角与路段矢量方向差值的加权，将速度非零的点匹配到路段上；

当浮动车回传速度为零时：

计算回传速度为零的浮动车到各候选路段间的投影距离l_i；取投影距离“l_i<L”的所有路段作为第一筛选路段集合，获取第一筛选路段集合各个路段存储的所有浮动车回传的设备ID；将所有的浮动车回传的设备ID与回传速度为零的浮动车的设备ID进行逐一匹配，若有一个路段所记录的设备ID与回传速度为零的浮动车的设备ID相同，则该路段为浮动车当前所在的实际路段；若有多个路段存储的由浮动车回传的回传速度为零的设备ID相同时，则取投影距离l_i最小的路段作为回传速度为零的浮动车当前所在的实际路段，保存匹配结果；

其中，L为设定值。

可选的，上述的步骤101)进一步包含：

步骤101-1)将路网划分为若干路段，再将地图划分为“m*n”个网格，且每个网格标记为G(i,j)，且0≤i<m，0≤j<n；

其中，网格区域G(i,j)的范围表示为：“经度： $({\mathrm{lon}}_{\min }+i\&times;\frac{{\mathrm{lon}}_{\max }-{\mathrm{lon}}_{\min }}{m}\&le;{\mathrm{lon}}_i\&le;{\mathrm{lon}}_{\min }+(i+1)\&times;\frac{{\mathrm{lon}}_{\max }-{\mathrm{lon}}_{\min }}{m}),$ 纬度： ${\mathrm{lat}}_{\min }+j\&times;\frac{{\mathrm{lat}}_{\max }-{\mathrm{lat}}_{\min }}{\mathrm{mn}}\&le;{\mathrm{lon}}_i\&le;{\mathrm{lat}}_{\min }+(j+1)\&times;\frac{{\mathrm{lat}}_{\max }-{\mathrm{lat}}_{\min }}{\mathrm{mn}}$ ”；其中，lon_min和lon_max为整体路网覆盖全部区域经度的最小值和最大值，lat_min和lat_max整体路网覆盖全部区域纬度的最小值和最大值；

步骤101-2)根据经纬度关系将路段对应到网络化区域中，即将一个网格覆盖的经纬度范围内包含的所有路段划分至该网格并记录路段的编号，进而完成若干路段与地图上一个网格的对应，并最终得到网格与路段的对应关系的第一映射表；

步骤101-3)再将第一映射表中每个网格的各路段存储的路网数据记录在第二映射表中；

其中，各路段所存储的路网数据包含：在最近时间段内，各路段上的由浮动车回传的设备ID号，所述的时间段的长度基于设置得到。

可选的，上述的步骤102)进一步包含：

步骤102-1)第一浮动车回传的经纬度坐标点为(lon_k，lat_k)，依据该经纬度坐标确定第一浮动车在地图上对应的网格区域，具体计算方法如下：

$i_k=[\frac{{\mathrm{lon}}_k-{\mathrm{lon}}_{\min }}{{\mathrm{lon}}_{\max }-{\mathrm{lont}}_{\min }}\&times;m],j_k=[\frac{{\mathrm{lat}}_k-{\mathrm{lat}}_{\min }}{{\mathrm{lat}}_{\max }-{\mathrm{lat}}_{\min }}\&times;n],$

其中，“[]”表示取整；G(i_k，j_k)即为浮动车数据记录点所在的网格区域；

步骤102-2)基于第一浮动车所在的网格，完成第一浮动车与路段的匹配，具体为：

当第一浮动车回传的速度为非零时，具体匹配步骤如下：

步骤102-2-11)查找第一映射表获取第一浮动车所在网格内的所有路段作为候选路段集合，计算第一浮动车到候选路段集合中各路段间的投影距离l_i；

步骤102-2-12)计算第一浮动车回传的行驶方向角与候选集合包含的各路段矢量方向角之差

步骤102-2-13)计算匹配度距离其中，分别为投影距离和方位角差值的加权系数；

步骤102-2-14)取匹配度距离h_i最小的路段R_i，若第一浮动车到此路段的投影距离“l_i<L”，则第一浮动车当前所在的实际路段为路段R_i；否者该浮动车不存在匹配路段，其中，L为设定的阈值。

可选的，上述步骤102-2)还包含：当第一浮动车回传的速度为零时的匹配过程，具体为：

步骤102-2-21)查找第一映射表获取第一浮动车所在网格内的所有路段作为候选路段集合，计算第一浮动车到候选路段集合中各路段间的投影距离l_i；

步骤102-2-22)取投影距离“l_i<L”的所有路段R，查找第二映射表获取所有路段R上存储的由各浮动车回传的设备ID，并获得的所有设备ID号与第一浮动车的设备ID进行匹配，若有一个路段存储的设备ID号与第一浮动车的设备ID相同，则该路段为浮动车当前所在的实际路段；

若有多个路段所存储的设备ID号与第一浮动车的设备ID相同，则取投影距离l_i最小的路段作为第一浮动车当前所在的实际路段。

可选的，上述步骤102-2-14)或步骤102-2-24)之后还包含：

保存匹配结果，保存的数据格式为{roadID(道路编号)，v_i(该浮动车数据记录点的速度)}；并将浮动车数据记录点的设备ID记录到路段R_i的属性中，且记录的数据格式为{roadID，[设备ID₁，设备ID₂…设备ID_i…]}。

此外，本发明还提供一种并行的基于浮动车回传数据的实时路况获取方法，该方法采用上述记载的浮动车与路段的匹配方法确定浮动车当前所在路段的实际路段，所述的方法包含：

步骤101)将多台计算机组成一个计算集群，其中一台计算机作为计算集群控制主节点，其余计算机作为计算集群从节点，计算机之间由以太网连接；其中，所述计算集群控制主节点需部署FTP服务器；

步骤102)

数据客户端向计算集群控制主节点发起提交浮动车日志数据的请求；

计算集群控制主节点通知提交客户端向指定的计算集群从节点，并指定写入文件的文件名和写入文件的大小；

提交客户端直接将浮动车日志数据提交给指定的计算集群从节点，并告知文件名和文件的大小；

步骤103)向计算集群控制主节点中的FTP服务器提交路网结构数据；

步骤104)生成分布式实时路况计算任务方案，具体为：根据提交的浮动车日志数据和各计算集群从节点本地保存的浮动车日志数据文件的情况，为每个本地保存的浮动车日志数据生成的文件创建一个计算任务；

步骤105)分配分布式实时路况计算任务，计算集群控制主节点将依据生成的分布式实时路况计算任务，向各个计算集群从节点发布计算任务指令，指令中将指明计算任务所需的本地文件的文件名；

步骤106)启动和运行分布式实时路况计算任务，具体为：

首先，计算集群从节点将从指明的本地文件中读入浮动车日志数据；

然后，从计算集群主节点下载计算实时路况所需的路网结构数据，并载入内存；

再然后，读入一条浮动车记录，进行浮动车与路段的匹配，进而确定各浮动车当前所在的路段；

最后，判断是否有剩余浮动车记录没有完成匹配，如果有则重复上述匹配记录过程，否则将全部的匹配结果提交给计算集群控制主节点；

步骤106)汇总匹配后的浮动车数据，根据与路段匹配的浮动车数据计算路段的平均速度，完成实时路况计算的任务；

提交分布式实时路况计算任务结果，计算集群从节点将一次任务中产生的全部匹配结果上传至计算集群控制主节点的FTP服务器；

步骤107)计算集群控制主节点汇总分布式实时路况计算任务结果，将各个分布式实时路况计算任务的全部匹配结果进行汇总，按照匹配结果中的路段编号字段对全部匹配结果进行分组，且相同的路段编号分为一组，最后计算匹配结果中的速度的平均值，即为各路段编号对应的路段的速度。

综上所述，本发明提出了一种基于浮动车数据的实时路况并行计算方法，在方法中包括以下内容：(1)浮动车日志数据的提交，即获取浮动车回传的各数据；(2)路网结构数据的提交，即获取路网包含的所有路段及各路段的编号；(3)分布式实时路况计算任务方案的生成；(4)分布式实时路况计算任务的分配与启动；(5)分布式实时路况计算任务的运行；(6)分布式实时路况计算任务结果的提交；(7)分布式实时路况计算任务结果的最终汇总。

与现有技术相比，本发明的技术优势在于：

针对现有的利用浮动车数据处理计算城市道路交通实时路况的技术中，由于需要对浮动车记录逐条进行路段匹配，然而存在的道路匹配计算任务资源消耗量大，处理时间长这一技术难题。针对现有方法存在的问题，本发明提出了一种基于并行计算架构的计算方法，一方面继承原有方法中数据分析结果质量好，另一方面通过并行计算方式大幅度缩短了数据处理的时间。

附图说明

图1.本发明实施例提供的并行处理的总体流程图；

图2.本发明实施例提供的计算集群体系结构示意图；

图3.本发明实施例提供的提交浮动车数据流程图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

实施例

一、浮动车与地图匹配的过程

1.路网结构数据处理：

按照经纬度将路网划分为不同的路段，然后以一定的距离间隔将地图由左至右、从上到下进行均匀网格化分块。如将地图划分为m*n个网格，其中一个网格就可标记为G(i,j)中0≤i<m，0≤j<n，其范围可表示为经度 $({\mathrm{lon}}_{\min }+i\&times;\frac{{\mathrm{lon}}_{\max }-{\mathrm{lon}}_{\min }}{m}\&le;{\mathrm{lon}}_i\&le;{\mathrm{lon}}_{\min }+(i+1)\&times;\frac{{\mathrm{lon}}_{\max }-{\mathrm{lon}}_{\min }}{m}),$ 纬度 ${\mathrm{lat}}_{\min }+j\&times;\frac{{\mathrm{lat}}_{\max }-{\mathrm{lat}}_{\min }}{\mathrm{mn}}\&le;{\mathrm{lon}}_i\&le;{\mathrm{lat}}_{\min }+(j+1)\&times;\frac{{\mathrm{lat}}_{\max }-{\mathrm{lat}}_{\min }}{\mathrm{mn}}.$ 其中lon_min、lon_max为该地区经度的最小值和最大值，lat_min、lat_max该地区纬度的最小值和最大值。而后根据路网数据将不同路段对应到相应区域G_i,j，即获取该网格内所包含的所有路段及路段编号，形成第一映射表。

2.浮动车位置与的地图匹配

(1)根据当前浮动车回传的经纬度坐标点，确定浮动车在地图上的网格区域。

设浮动车回传的经纬度坐标点为(lon_k，lat_k)，具体计算方法如下：

$i_k=[\frac{{\mathrm{lon}}_k-{\mathrm{lon}}_{\min }}{{\mathrm{lon}}_{\max }-{\mathrm{lont}}_{\min }}\&times;m],j_k=[\frac{{\mathrm{lat}}_k-{\mathrm{lat}}_{\min }}{{\mathrm{lat}}_{\max }-{\mathrm{lat}}_{\min }}\&times;n],$ 其中[]表示取整，G(i_k，j_k)即为该记录点所在区域。

(2)将浮动车与浮动车所属网格的所有路段进行匹配，确定浮动车当前所在实际路段，即根据浮动车所在的网格确定匹配的候选路段集合。

浮动车回传的速度为非零和零，然后分别进行路段匹配。

1)速度非零的浮动车与地图匹配采用利用该点到路段的距离、行驶方向角与路段矢量方向差值加权的方法将该点匹配到路段上。具体步骤如下：

a、计算浮动车到候选路段集合中各路段间的投影距离l_i；

b、计算浮动车回传的行驶方向角与候选路段集合中各路段矢量方向角之差

c、计算匹配度距离其中分别为投影距离和方位角差值的加权系数；

d、取h_i最小的路段R_i，若浮动车到此路段的投影距离l_i<L，则浮动车当前所在的实际路段为R_i，否者该记录点匹配不再道路上。L为设定的阈值。

e、保存匹配结果，数据格式为{roadID(道路编号)，v_i(该记录点的速度)}，并将该点的设备ID记录到路段R_i的属性中，数据格式为{roadID，[设备ID₁，设备ID₂…设备ID_i…]}。

2)速度为零点的地图匹配

a、计算浮动车到候选集合中各路段间的投影距离l_i；

b、取投影距离l_i<L的所有路段R，遍历这些路段所存储的由各浮动车回传的设备ID号，将这些ID号与浮动车的设备ID号进行匹配，若设备号相同则该路段即为浮动车当前所在的实际路段。若有多个路段所记录的设备ID号与浮动车的设备ID相同，则取投影距离l_i最小的路段作为浮动车当前时刻所在的实际路段；否者不能确定浮动车当前时刻所在的实际路段。

c、保存匹配结果，数据格式为{roadID(道路编号)，v_i(该记录点的速度)}，并将该点的设备ID记录到路段R_i的属性中，数据格式为{roadID，[设备ID₁，设备ID₂…设备ID_i…]}。

(3)汇总匹配后的浮动车数据，根据各路段上的浮动车数据，计算该路段的实时路况(用平均速度表示)。

路段R的平均速度其中v_i为匹配到该路段上的记录点i的速度，N为匹配到该路段上的记录点的总数。

二、采用分布式式并行计算方法并基于浮动车数据获取实时路况

本发明在第一部分提及的算法，均在采用分布式并行计算方法实现，具体步骤如下(如图1所示)：

1)  分布式计算环境的构建；

2)  提交浮动车日志数据；

3)  提交的路网结构数据；

4)  生成分布式实时路况计算任务方案；

5)  分配分布式实时路况计算任务；

6)  启动和运行分布式实时路况计算任务；

7)  提交分布式实时路况计算任务结果；

8)  汇总分布式实时路况计算任务结果。

下面对各步骤进行详细的说明。

第一步，分布式计算环境的构建。分布式计算环境由多台计算机组成一个计算集群，其中一台计算机作为计算集群控制主节点(如图2所示)，其余计算机作为计算集群从节点，计算机之间由以太网连接，采用TCP/IP协议实现网络通信。计算集群控制主节点需要部署FTP服务器程序。计算集群控制主节点的作用有如下几点：

1)  向各个计算集群从节点分发进行分布计算时所需要的原始数据；

2)  产生分布式实时路况计算任务方案；

3)  向计算集群从节点分配计算任务；

4)  收集分布式实时路况计算任务结果

5)  对分布式实时路况计算任务结果进行汇总，得到最终的实时路况计算结果；

计算集群从节点的主要任务有如下几点：

1)  存储浮动车日志数据；

2)  从计算集群控制主节点获取计算所需的路网结构数据；

3)  根据计算集群控制主节点分配的计算任务，依据浮动车日志数据，计算实时路况；

4)  将实时路况的计算结果提交给计算集群控制主节点。

第二步，提交浮动车日志数据(如图3所示)。在提交浮动车数据的过程中步骤如下：浮动车日志数据是直接提交给从节点的，路网结果数据是传给控制主节点的。

1)  提交数据客户端首先向计算集群控制主节点发起提交数据请求；

2)  计算集群控制主节点通知提交数据客户端，指出提交数据客户端需要向哪一个计算集群从节点写入数据，同时也指出了写入文件的文件名和写入文件的大小；

3)  提交数据客户端直接将浮动车日志数据提交给计算集群从节点，并告知文件名和文件的大小；

4)  当计算集群从节点写满一个文件后，反馈信息给提交数据客户端，提交数据客户端如果依然有浮动车数据需要提交则重复第一步，否则结束提交过程；另一方面，提交数据客户端的数据已经不足以写满一个文件时，则将剩余数据全部写完，即可结束提交过程。

第三步，提交的路网结构数据。向计算集群控制主节点中的FTP服务器提交路网结构数据。

第四步，生成分布式实时路况计算任务方案实时路况计算任务由用户提交给主节点，主节点负责将任务下发给每个从节点，并监控各从节点任务的运行状态。，根据第二步中提交浮动车日志数据过程中，在计算集群从节点本地保存数据文件的情况，为每个本地保存的数据生成文件创建一个计算任务，这个计算任务仅处理与之对应的浮动车数据的本地文件。

第五步，分配分布式实时路况计算任务，计算集群控制主节点将依据第四步中生成的分布式实时路况计算任务方案，向各个计算集群从节点发布计算任务指令，指令中将指明计算任务所需的文件名。

第六步，启动和运行分布式实时路况计算任务，在这一步骤中：

1)  首先计算集群从节点将从第五步中所指明的本地文件中读入浮动车日志数据。

2)  从计算集群主节点下载计算实时路况所需的路网结构数据，并载入内存。

3)  读入一条浮动车记录，基于浮动车记录中回传的速度，经纬度等信息确定浮动车当前时刻所在的实际路段，并记录一条匹配结果，具体格式为{roadID(道路编号)，速度}，具体的当完成一次路段匹配后，例如匹配路段编号是roadid，浮动车速度是40km/h，则匹配结果为{roadid，40}。

4)  是否有剩余浮动车记录，如果有则重复继续3)，否则将全部匹配结果提交给计算集群控制主节点

第七步，提交分布式实时路况计算任务结果，计算集群从节点将一次任务中产生的全部匹配结果上传至计算集群控制主节点的FTP服务器。

第八步，汇总分布式实时路况计算任务结果，将各个分布式实时路况计算任务的全部匹配结果进行汇总，按照匹配结果中的roadID字段对全部结果进行分组，相同roadID的分为一组，随后将匹配结果中的速度计算其平均值，即为roadID对应路段的速度。其中，上述步骤(3)采用的具体方案为具体实施方式第一部分记载的技术方案。

最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (6)

1.一种浮动车与路段匹配方法，所述的方法包含：

步骤101)

按照经纬度将路网划分为不同的路段，并对路段进行编号；

以设定的距离间隔将地图由左至右、从上到下进行均匀网格化分块，进而得到若干网格；

根据经纬度关系将路段对应到网络化区域中，即将一个网格覆盖的经纬度范围内包含的所有路段划分至该网格并记录路段的编号，进而完成若干路段与地图上一个网格的对应，并最终得到网格与路段对应关系的第一映射表；

步骤102)根据浮动车传回的位置坐标确定该浮动车在地图上的网格区域；

基于所述第一映射表获取浮动车所在的网格区域内的所有路段作为候选路段集合，并确定该浮动车与候选路段集合中的路段的匹配关系，进而确定浮动车当前所在的实际路段，具体处理为：

当浮动车回传速度为非零时：利用速度非零的点到路段的距离、行驶方向角与路段矢量方向差值的加权，将速度非零的点匹配到路段上；

当浮动车回传速度为零时：

计算回传速度为零的浮动车到各候选路段间的投影距离l_i；取投影距离“l_i<L”的所有路段作为第一筛选路段集合，获取第一筛选路段集合各个路段存储的所有浮动车回传的设备ID；将所有的浮动车回传的设备ID与回传速度为零的浮动车的设备ID进行逐一匹配，若有一个路段所记录的设备ID与回传速度为零的浮动车的设备ID相同，则该路段为浮动车当前所在的实际路段；若有多个路段存储的由浮动车回传的回传速度为零的设备ID相同时，则取投影距离l_i最小的路段作为回传速度为零的浮动车当前所在的实际路段，保存匹配结果；

其中，L为设定值。

2.根据权利要求1所述的基于浮动车数据的路段匹配方法，其特征在于，所述的步骤101)进一步包含：

步骤101-1)将路网划分为若干路段，再将地图划分为“m*n”个网格，且每个网格标记为G(i,j)，且0≤i<m，0≤j<n；

其中，网格区域G(i,j)的范围表示为：“经度： $({\mathrm{lon}}_{\min }+i\&times;\frac{{\mathrm{lon}}_{\max }-{\mathrm{lon}}_{\min }}{m}\&le;{\mathrm{lon}}_i\&le;{\mathrm{lon}}_{\min }+(i+1)\&times;\frac{{\mathrm{lon}}_{\max }-{\mathrm{lon}}_{\min }}{m}),$ 纬度： ${\mathrm{lat}}_{\min }+j\&times;\frac{{\mathrm{lat}}_{\max }-{\mathrm{lat}}_{\min }}{\mathrm{mn}}\&le;{\mathrm{lon}}_i\&le;{\mathrm{lat}}_{\min }+(j+1)\&times;\frac{{\mathrm{lat}}_{\max }-{\mathrm{lat}}_{\min }}{\mathrm{mn}}$ ”；其中，lon_min和lon_max为整体路网覆盖全部区域经度的最小值和最大值，lat_min和lat_max整体路网覆盖全部区域纬度的最小值和最大值；

步骤101-2)根据经纬度关系将路段对应到网络化区域中，即将一个网格覆盖的经纬度范围内包含的所有路段划分至该网格并记录路段的编号，进而完成若干路段与地图上一个网格的对应，并最终得到网格与路段的对应关系的第一映射表；

步骤101-3)再将第一映射表中每个网格的各路段存储的路网数据记录在第二映射表中；

其中，各路段所存储的路网数据包含：在最近时间段内，各路段上的由浮动车回传的设备ID号，所述的时间段的长度基于设置得到。

3.根据权利要求1或2所述的基于浮动车数据的路段匹配方法，其特征在于，所述的步骤102)进一步包含：

步骤102-1)第一浮动车回传的经纬度坐标点为(lon_k，lat_k)，依据该经纬度坐标确定第一浮动车在地图上对应的网格区域，具体计算方法如下：

$i_k=[\frac{{\mathrm{lon}}_k-{\mathrm{lon}}_{\min }}{{\mathrm{lon}}_{\max }-{\mathrm{lont}}_{\min }}\&times;m],j_k=[\frac{{\mathrm{lat}}_k-{\mathrm{lat}}_{\min }}{{\mathrm{lat}}_{\max }-{\mathrm{lat}}_{\min }}\&times;n],$

其中，“[]”表示取整；G(i_k，j_k)即为浮动车数据记录点所在的网格区域；

步骤102-2)基于第一浮动车所在的网格，完成第一浮动车与路段的匹配，具体为：

当第一浮动车回传的速度为非零时，具体匹配步骤如下：

步骤102-2-11)查找第一映射表获取第一浮动车所在网格内的所有路段作为候选路段集合，计算第一浮动车到候选路段集合中各路段间的投影距离l_i；

步骤102-2-12)计算第一浮动车回传的行驶方向角与候选集合包含的各路段矢量方向角之差

步骤102-2-13)计算匹配度距离其中，分别为投影距离和方位角差值的加权系数；

步骤102-2-14)取匹配度距离h_i最小的路段R_i，若第一浮动车到此路段的投影距离“l_i<L”，则第一浮动车当前所在的实际路段为路段R_i；否者该浮动车不存在匹配路段，其中，L为设定的阈值。

4.根据权利要求3所述的基于浮动车数据的路段匹配方法，其特征在于，步骤102-2)还包含：当第一浮动车回传的速度为零时的匹配过程，具体为：

步骤102-2-21)查找第一映射表获取第一浮动车所在网格内的所有路段作为候选路段集合，计算第一浮动车到候选路段集合中各路段间的投影距离l_i；

步骤102-2-22)取投影距离“l_i<L”的所有路段R，查找第二映射表获取所有路段R上存储的由各浮动车回传的设备ID，并获得的所有设备ID号与第一浮动车的设备ID进行匹配，若有一个路段存储的设备ID号与第一浮动车的设备ID相同，则该路段为浮动车当前所在的实际路段；

若有多个路段所存储的设备ID号与第一浮动车的设备ID相同，则取投影距离l_i最小的路段作为第一浮动车当前所在的实际路段。

5.根据权利要求3或4所述的基于浮动车数据的路段匹配方法，其特征在于，所述步骤102-2-14)或步骤102-2-24)之后还包含：

保存匹配结果，保存的数据格式为{roadID(道路编号)，v_i(该浮动车数据记录点的速度)}；并将浮动车数据记录点的设备ID记录到路段R_i的属性中，且记录的数据格式为{roadID，[设备ID₁，设备ID₂…设备ID_i…]}。

6.一种并行的基于浮动车回传数据的实时路况获取方法，该方法采用权利要求1-5任意一条权利要求记载的方法确定浮动车当前所在的实际路段，所述的方法包含：

步骤101)将多台计算机组成一个计算集群，其中一台计算机作为计算集群控制主节点，其余计算机作为计算集群从节点，计算机之间由以太网连接；其中，所述计算集群控制主节点需部署FTP服务器；

步骤102)

数据客户端向计算集群控制主节点发起提交浮动车日志数据的请求；

计算集群控制主节点通知提交客户端向指定的计算集群从节点，并指定写入文件的文件名和写入文件的大小；

提交客户端直接将浮动车日志数据提交给指定的计算集群从节点，并告知文件名和文件的大小；

步骤103)向计算集群控制主节点中的FTP服务器提交路网结构数据；

步骤104)生成分布式实时路况计算任务方案，具体为：根据提交的浮动车日志数据和各计算集群从节点本地保存的浮动车日志数据文件的情况，为每个本地保存的浮动车日志数据生成的文件创建一个计算任务；

步骤105)分配分布式实时路况计算任务，计算集群控制主节点将依据生成的分布式实时路况计算任务，向各个计算集群从节点发布计算任务指令，指令中将指明计算任务所需的本地文件的文件名；

步骤106)启动和运行分布式实时路况计算任务，具体为：

首先，计算集群从节点将从指明的本地文件中读入浮动车日志数据；

然后，从计算集群主节点下载计算实时路况所需的路网结构数据，并载入内存；

再然后，读入一条浮动车记录，进行浮动车与路段的匹配，进而确定各浮动车当前所在的路段；

最后，判断是否有剩余浮动车记录没有完成匹配，如果有则重复上述匹配记录过程，否则将全部的匹配结果提交给计算集群控制主节点；

步骤106)汇总匹配后的浮动车数据，根据与路段匹配的浮动车数据计算路段的平均速度，完成实时路况计算的任务；

提交分布式实时路况计算任务结果，计算集群从节点将一次任务中产生的全部匹配结果上传至计算集群控制主节点的FTP服务器；

步骤107)计算集群控制主节点汇总分布式实时路况计算任务结果，将各个分布式实时路况计算任务的全部匹配结果进行汇总，按照匹配结果中的路段编号字段对全部匹配结果进行分组，且相同的路段编号分为一组，最后计算匹配结果中的速度的平均值，即为各路段编号对应的路段的速度。