CN102354452B - 基于简化路网模型的实时路况监控方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于简化路网模型的实时路况监控方法，属于路口监控领域。该方法首先建立简化路网模型，将普通交叉路口、红绿灯交叉路口、立交桥和环道均抽象为节点，两节点之间的单行路段抽象成一条有向弧，两节点之间的双行路段抽象成两条有向弧，在每条有向弧上加权有至少一个时间花费权值，其次周期地采集车辆进入起始节点y和终止节点z的时间以及车辆当前所处的位置信息和驶入方向信息，接着判断道路的类型，通过不同的步骤分别获得普通道路、环路和立交桥道路的路况状态。通过本发明，简单且准确地获得普通路径、环道和立交桥道路的路况状态，且将路况状态绘制于地图上，从而实现路况的实时监控。

Description

基于简化路网模型的实时路况监控方法

技术领域

本发明涉及一种路况监控方法，尤其是一种基于简化路网模型的实时路况监控方法。

背景技术

城市道路交通运行状况信息（路况信息）一直是智能交通运输系统（ITS）中的关键信息，它的准确、实时的获取和处理是交通诱导、交通控制等应用的基础。实时交通监控服务则通过获得的交通状况信息，科学地将这些信息以广播、短信、路边电子显示牌等方式向出行者（上班簇，私车、出租车、救护车等）提供道路实时信息，帮助出行者在选择交通时能够避开这些路段，快捷到达目的地，并可为交警查找道路阻塞路段和安排人力排堵提供帮助。

实时交通监控服务不仅要求数据采集的精确性，如何根据采集的数据再现城市道路当前通行状况，包括当前拥堵区域、拥堵路段、拥堵程度等也是一个难题。

目前，智能交通监控方法有智能视频监控、基于计算机视觉的智能交通监控、基于ROI的智能交通等。这些方法主要是用视频采集的方法，利用视频图像处理、模式识别、人工智能等领域的先进技术，对摄像机拍摄的图形序列进行自动分析，实现对交通场景中的车辆、行人等目标的检测、分类和跟踪，并在此基础上对被监控目标的行为进行描述和判别，从而完成日常管理的同时能对交通事件作出及时的反应。它们的共同特点是数据采集成本高，硬件设备要求严格，涉及到的技术较复杂。

浮动车技术是近年来先进交通信息系统中获取实时路况信息的先进技术手段之一。其基本原理是通过装备车载全球定位系统GPS和无线通信系统的浮动车，一般使用大量的出租车或公交车作为浮动车，在其行驶过程中发送车辆的位置、方向和速度等信息，在处理中心应用地图匹配、路径推测和信息融合等算法，最终获得浮动车所经道路的交通拥堵信息。

最基本的方法是利用路段的平均行驶速度来表示拥堵信息。通过采集到多台车辆在相同时间段上相同路段上的瞬时速度，计算出该时间段内车辆的平均行驶速度，再作出本条道路是否拥堵的判断。但是由于这些车辆的数据分布在一定时间段内，而且具有瞬时特性，据此计算某一个时间段内车辆的平均行驶速度可能导致重大偏差，致使可靠性不强。

另一种方法则是通过路段的平均通行时间来表示道路的拥堵信息。由于车载终端设备不会总是在路口处发送位置信息，需要用部分路段的通过时间来计算整个路段的通过时间，这涉及到使用Logit模型，计算方法较复杂且存在一定的误差。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于简化路网模型的实时路况监控方法，其可以简单且准确地获得普通路径，即起始节点为红绿灯交叉口或者普通交叉口的路径的路况状态，并且根据车辆提供的位置信息和驶入方向信息，将路况状态绘制于地图上，从而实现路况的实时监控。

为了实现上述目的，本发明提供了一种基于简化路网模型的实时路况监控方法，其包括以下步骤：

（01）建立简化路网模型，将普通交叉路口、红绿灯交叉路口、立交桥和环道均抽象为节点，两节点之间的单行路段抽象成一条有向弧，两节点之间的双行路段抽象成两条有向弧，在每条有向弧上加权有至少一个时间花费权值t_xyz，其中t_xyz表示从x方向驶来的车辆经过起始节点y到达所述终止节点z所花费的实际通行时间，即为从x方向驶来的车辆经过所述起始节点y所花费的节点通行时间t_y与经过路段<y，z>所花费的路段通行时间t_yz的总和；

（02）根据路况的堵塞程度高低将路况分为拥堵状态、微堵状态、缓行状态和畅通状态，且设定用于表征路况的三个临界值a1、a2和a3，路径的畅通通行时间为T_xyz，其中a1＜a2＜a3，根据城市的不同情况进行设定，当实际通行时间＜a1*T_xyz时表示处于畅通状态，a1*T_xyz＜实际通行时间≤a2*T_xyz时表示处于缓行状态，a2*T_xyz＜实际通行时间≤a3*T_xyz时表示处于微堵状态，实际通行时间＞a3*T_xyz时表示处于拥堵状态；

（03）周期地采集车辆进入起始节点y和终止节点z的时间以及车辆当前所处的位置信息和驶入方向信息，起始节点y与终止节点z的时间差即为加权至有向弧<y，z>的通行时间，如果在该周期内同一有向弧采集到的多个车辆的通行时间，则取所有通行时间的平均值作为所述有向弧<y，z>的时间花费权值t_xyz，以此方法采集所述简化路网模型中各有向弧的时间花费权值t_xyz，且与位置信息和驶入方向信息一起存储于道路信息表中；

（04）判断道路的类型：如果判定道路的起始节点为普通交叉路口或者红绿灯交叉路口，即为普通道路，则将各时间花费权值t_xyz中的最小时间花费权值Min（t_xyz）与a1*T_xyz进行比较：

如果Min（t_xyz）＜a1*T_xyz，则判断其他时间花费权值中是否存在大于a2*T_xyz的时间花费权值，存在则表示路径的起始节点处于堵塞状态，不存在则表示路段和起始节点均处于畅通状态；

如果Min（t_xyz）≥a1*T_xyz，则判断Min（t_xyz）是否小于a3*T_xyz，小于则表示所述路径处于微堵状态，否则表示所述路径处于拥堵状态；

（05）继续执行步骤（04），直至得出所述道路信息表中所有路径的路况状态；

（06）根据车辆提供的位置信息和驶入方向信息，将道路的路况状态绘制于地图上。

在所述步骤（04）中如果判定道路为环道，则将加权至有向弧的各时间花费权值两两相减，获得所述环道上各弧段的实际通行时间，将各弧段的实际通行时间t_arc与畅通通行时间T_arc进行比较：t_arc＜a1*T_arc，表示所述弧段处于畅通状态；a1*T_arc＜t_arc≤a2*T_arc，表示所述弧段处于缓行状态；a2*T_arc＜t_arc≤a3*T_arc，表示所述弧段处于微堵状态；t_arc＞a3*T_arc，表示所述弧段处于拥堵状态；

如果一条弧段比较得出不同的路况状态，则判定所述弧段处于堵塞程度较低的路况状态。

在所述步骤（04）中如果判定道路的起始节点为立交桥，即为立交桥道路，则设定加权至有向弧上的时间花费权值的最小时间花费权值Min（t_xyz）中，从x方向驶来的车辆经过路径的起始节点y所花费的节点通行时间t_y为0，即在立交桥上所花费的通行时间为0，则最小时间花费权值Min（t_xyz）仅表示车辆经过路段<y，z>所花费的路段通行时间t_yz；

有向弧上各时间花费权值t_xyz与所述最小时间花费权值Min（t_xyz）相减，得到经过所述立交桥中各路径所花费的实际通行时间t_arc；

将各路径的实际通行时间t_arc与畅通通行时间T_arc进行比较，t_arc＜a1*T_arc，表示所述路径处于畅通状态；a1*T_arc＜t_arc≤a2*T_arc，表示所述路径处于缓行状态；a2*T_arc＜t_arc≤a3*T_arc，表示所述路径处于微堵状态；t_arc＞a3*T_arc，表示所述路径处于拥堵状态；

判定立交桥上弧段的状态为其所在路径的状态；

如果一条弧段存在于多条路径上，计算得出了不同的路况状态，则判定所述弧段处于堵塞程度较低的路况状态。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

1、传统的路况监控方法中采用的路网模型有的直接忽略交叉口延时或者简单将其设为一个常数，使得交叉口延时时间的采集不准确；有的则仅将普通交叉口、红绿灯交叉口抽象成一个节点，将环道、立交桥单独抽象为一个交叉口模型，针对单独的交叉口模型需要考虑道路的等级、状况、车道数量、容量和流量等复杂因素，使得环道、立交桥的延时计算比较复杂；本发明则采用简化路网模型，将普通交叉口、红绿灯交叉口、环道和立交桥均抽象为节点，计算环道、立交桥的延时过程中只需要采集车辆进入起始节点和终止节点的时间，两者的时间差即为路径上的时间花费权值，在完全考虑上述因素的基础上还能够简单且精确地计算出环道和立交桥的延迟时间；

2、传统的路况监控方法中通常采用摄像机等进行数据采集，采集设备成本高，采集数据量较大，本发明则只需要利用通常车辆中均装载的GPS设备采集车辆进入起始节点和终止节点的时间，降低了采集设备成本，减少了采集数据量，且不仅浮动车、公交车和出租车等交通工具可以提供数据来源，任何具备GPS定位功能的车载设备或者司机的个人手机均能够提供数据源，使得数据的来源更加广泛；

3、以平均速度来表示拥堵信息的传统路况监控方法，在车辆完成定位后，根据多台车辆在相同时间段相同路段上的瞬时速度，作出本条道路是否拥堵的基本判断，可能存在重大偏差，另外，以平均通行时间来表示拥堵信息的传统路况监控方法，涉及到Logit模型，计算方法较复杂且存在一定的误差，本发明的监控方法则只需要通过比较从不同前驱驶入路段的平均通行时间和将平均通行时间与畅通时的通行时间比较，即可反算得出路径的堵塞状态，从而实现在电子地图上再现当前城市的实时交通状况，此方法更加简单且更加准确地反映了路况的拥堵信息；

4、传统的路况监控方法中由于环道、立交桥等类型的道路节点分布密集、节点间距离较短，使得数据采集时交叉口的定位较困难和采集延时导致的误差影响更加明显，容易出现偏移或失准，本发明则不必采集环道和立交桥内部的各弧段的实际通行时间，只需要通过简单计算即可得出实际通行时间，再将该实际通行时间与畅通时的通行时间进行比较，便可简单且准确地获得环道和立交桥内部各弧段的路况信息。

附图说明

本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：

图1是本发明的第一实施例中小型简化路网模型的抽象示意图；

图2是用于存储一条有向弧对应的各时间花费权值的单链表的结构示意图；

图3是图2中所示的多个单链表构成的邻接表的结构示意图；

图4是环道的结构示意图；

图5是经简化路网模型抽象后的环道的结构示意图；

图6是立交桥道路的结构示意图；

图7是经简化路网模型抽象后的立交桥道路的结构示意图；

图8是该实时监控方法的流程图。

具体实施方式

本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。

本说明书（包括任何附加权利要求、摘要和附图）中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。

本发明采用简化路网模型作为实时路况监控的基础。如图1 所示，在该小型的简化路网模型中具有5个节点p、q、x、i和j，其中这5个节点可以是普通交叉路口、红绿灯交叉口，也可以是立交桥和环道。节点p与q、p与j、i与j、q与i之间为双行道，故相互之间分别具有两条方向相反的有向弧。当两个节点之间存在禁止转弯的情况时，通过该节点的延迟时间可以设置为无穷大∞，诸节点x与节点i之间存在禁止转弯的情况。另外，禁止转弯的情况下，节点的延迟时间也可以在该模型中不予以标示。加权于有向弧上的时间花费权值的含义，如图1所示，针对有向弧<p，q>上加权的时间花费权值t_jpq和t_qpq，t_jpq表示从j方向驶来的车辆经过起始节点p到达终止节点q所花费的时间，t_qpq表示从q方向驶来的车辆经过起始节点p到达终止节点q所花费的时间。

该路网模型采用四元组RN=(V，E，T，D)的形式来描述，其中V表示交通路网中所有节点的集合，即各种交叉口的集合，E表示交通路网中各有向弧的集合，即各单行道或者双行道的集合，T表示交通路网中车辆通过各起始节点处交叉口的延迟时间与在各有向弧上行驶时间的总和的集合，即从起始节点至终止节点的时间花费权值的集合，D表示交通路网中相邻节点之间路段距离的集合。具体地，T集合中元素的表现形式为t_xyz，其中x、y、z是交通路网中的抽象节点。t_xyz表示从x方向行驶而来的车辆通过节点y到达节点z，加权至有向弧<y，z>上的时间花费权值，其是两个时间花费权值之和：通过节点y处交叉口的延迟时间(其可以在交叉口处的堵塞时间、红绿灯时间或者车辆排队等待红绿灯时间与车辆正常通过该交叉口时间的总和)及从节点y行驶至节点z的行驶时间(其是堵塞时间与车辆正常通过该道路的时间的总和)，其中t下标中的第一顶点x表示车辆驶来的方向，第二顶点y和第三节点z分别表示车辆经过的初始节点和终止节点。

以四元组的形式来描述该交通路网为：V={p,q,x,i,j} （节点集合）；

E={<p,q>,<p,i>,<p,j>,<q,p>,<q,i>,<q,x>,<x,i>,<i,q>,<i,j>,<j,i>,<j,p>}（有向弧集合）；

T={ t_jpq,t_qpq,t_qpi,t_jpi,t_jpj,t_qpj,t_pqp,t_iqp,t_iqi,t_pqi,,t_pqx,t_iqx,t_qxi,t_qiq,t_jiq,t_piq,t_xiq,t_pij,t_qij,t_jij,t_pji,t_iji,t_ijp,t_pjp }（时间花费权值集合）；

D={d<p,q>,d<p,i>,d<p,j>,d<q,p>,d<q,i>,d<q,x>,d<x,i>,d<i,q>,d<i,j>,d<j,i>,d<j,p>}（路段长度集合）。

简化路网模型中有向弧上加权的时间花费权值以图2所示的单链表结构来存储。SID 表示该条道路的起始结点的编号，EID 表示该条道路的终点结点的编号，next指针指向带有三个域(preID ,weight和next)的中间结点。preID是道路起始结点SID的一个邻接前驱结点的编号， weight是从preID方向驶来的车辆通过SID的时间与行驶至EID的时间之和，next为指向下一个此类型的中间结点的指针。以下是单链表的表头节点、中间节点定义分别为：

单链表的表头节点定义：

struct RoadInfo                                                                           

{

Long RID；                                 

Long SID;                                      

Long EID;

Double weight;                                     

PreNodeInfo * next;       

}

单链表的中间节点定义：

struct PreNodeInfo

{

Long  preID;

Double weight;

PreNodeInfo * next;

}

图2所示的各单链表的首指针均统一存储于图3所示的邻接表结构中，邻接表的定义为：

RoadInfo Road[N];   // N 是图中有向弧的数目。

本发明中基于简化路网模型的实时监控方法的流程图如图8所示，按照以下步骤进行。

步骤一：建立简化路网模型，将普通交叉路口、红绿灯交叉路口、立交桥和环道均抽象为节点，两节点之间的单行路段抽象为一条有向弧，两节点之间的双向路段抽象为两条有向弧，在每条有向弧上加权有至少一个时间花费权值t_xyz，其中t_xyz表示从x方向驶来的车辆经过起始节点y到达所述终止节点z所花费的实际通行时间，即为从x方向驶来的车辆经过所述起始节点y所花费的节点通行时间t_y与经过路段<y，z>所花费的路段通行时间t_yz的总和。

步骤二：根据路况的堵塞程度高低将路况分为拥堵状态、微堵状态、缓行状态和畅通状态，且设定用于表征路况的三个临界值a1、a2和a3，路径的畅通通行时间为T_xyz，其中a1＜a2＜a3，根据城市的不同情况进行调整，当实际通行时间＜a1*T_xyz时表示处于畅通状态，a1*T_xyz＜实际通行时间≤a2*T_xyz时表示处于缓行状态，a2*T_xyz＜实际通行时间≤a3*T_xyz时表示处于微堵状态，实际通行时间＞a3*T_xyz时表示处于拥堵状态。

假设取a1=1.5，a2=2.4，a3=3.2，如果某一路段在畅通情况下通行时间weight为5分钟，而测的实际通行时间为8分钟，即实际通行时间介于a1*weight到a2*weight之间,说明该路段行驶速度缓慢，处于缓行状态；以此类推，若测的实际通行时间为13分钟,介于a2*weight与a3*weight之间，说明该路段处于微堵状态；若测得通行时间大于a3*weight,则说明该路段处于拥堵状态。

步骤三：周期性地采集车辆进入起始节点起始节点y和终止节点z的时间以及车辆当前所处的位置信息和驶入方向信息，起始节点y与终止节点z的时间差即为加权至有向弧<y，z>的通行时间，如果在该周期内同一有向弧采集到多个车辆的通行时间，则取所有通行时间的平均值作为有向弧<y，z>的时间花费权值t_xyz，以此方法采集所述简化路网模型中各有向弧的时间花费权值t_xyz，且与位置信息和驶入方向信息一起存储于道路信息表中。

步骤四：判断道路的类型：如果判定道路的起始节点为普通交叉路口或者红绿灯交叉路口，即为普通道路，则将道路上时间花费权值t_xyz中的最小时间花费权值Min（t_xyz）与a1*T_xyz进行比较：

如果Min（t_xyz）＜a1*T_xyz，则判断其他时间花费权值中是否存在大于a2*T_xyz的时间花费权值，存在则表示路径的起始节点处于堵塞状态，不存在则表示路段和起始节点均处于畅通状态；

如果Min（t_xyz）≥a1*T_xyz，则判断Min（t_xyz）是否小于a3*T_xyz，小于则表示所述路径处于微堵状态，否则表示所述路径处于拥堵状态。

如图1所示，诸如针对普通道路<i，q>加权有四个时间花费权值t_piq、t_xiq、t_jiq和t_qiq，求得四个时间花费权值的最小值Min（t_piq，t_xiq，t_jiq，t_qiq）且将其与a1*T_xyz进行比较，其中T_xyz表示畅通情况下的畅通通行时间：如果Min（t_piq，t_xiq，t_jiq，t_qiq）＜a1*T_xyz，则判断其他时间花费权值中是否存在大于a2*T_xyz的时间花费权值，存在则表示路径的起始节点处于堵塞状态，不存在则表示路段<i，q>本身和起始节点均处于畅通状态。

如果判定道路为环道，则将路径中的各时间花费权值两两相减，获得环道上各弧段的实际通行时间，将各弧段的实际通行时间t_arc与畅通通行时间T_arc进行比较：t_arc＜a1*T_arc，表示该弧段处于畅通状态；a1*T_arc＜t_arc≤a2*T_arc，表示该弧段处于缓行状态；a2*T_arc＜t_arc≤a3*T_arc，表示该弧段处于微堵状态；t_arc＞a3*T_arc，表示该弧段处于拥堵状态；

如果一条弧段比较得出不同的路况状态，则判定所述弧段处于堵塞程度较低的路况状态。

如图4～5所示，根据驶入方向将环道Vr分成四个弧段：从节点V2至节点V1的弧段R2，从节点V1至节点V4的弧段R5，从节点V4至节点V3的弧段R4，从节点V3至节点V2的弧段R3。有向弧<Vr，V5>加权有时间花费权值t_6r5、t_7r5和t_8r5，时间花费权值两两相减：t_8r5－t_7r5＝t_R4，t_8r5－t_6r5＝t_R3，即分别得到弧段R4和弧段R3的实际通行时间。本实施例比较简单，在比较复杂的环道结构中，可能存在一条弧段比较得出不同路况状态的情况，诸如弧段既处于拥堵状态，又处于缓行状态，则判定该弧段处于缓行状态。

如果判定所述路径中起始节点为立交桥，即为立交桥道路，则设定加权至同一有向弧上的时间花费权值的最小时间花费权值Min（t_xyz），从x方向驶来的车辆经过路径的起始节点y所花费的节点通行时间t_y为0，则最小时间花费权值Min（t_xyz）仅表示车辆经过路段<y，z>所花费的路段通行时间t_yz；

有向弧上各时间花费权值t_xyz与所述最小时间花费权值Min（t_xyz）相减，得到经过所述立交桥中各路径所花费的实际通行时间t_arc；

将各路径的实际通行时间t_arc与畅通通行时间T_arc进行比较，t_arc＜a1*T_arc，表示所述路径处于畅通状态；a1*T_arc＜t_arc≤a2*T_arc，表示所述路径处于缓行状态；a2*T_arc＜t_arc≤a3*T_arc，表示所述路径处于微堵状态；t_arc＞a3*T_arc，表示所述路径处于拥堵状态；

判定立交桥上弧段的状态为其所在路径的状态；

如果一条弧段存在于多条路径上，且比较得出多种路况状态，则判定所述弧段处于堵塞程度较低的路况状态。

如图6～7所示，除进出立交桥的弧段R1、R2、R3、R4外，其余弧段都为立交桥内部弧段。加权至有向弧<Vr，V3>的时间花费权值有t_1r3、t_2r3和t_4r3，设定其中最小的时间花费权值Min（t_1r3，t_2r3，t_4r3）中经过节点Vr的时间为零，即经过立交桥的通行时间为0，则最小时间花费权值Min（t_1r3，t_2r3，t_4r3）仅表示车辆经过路段<Vr，V3>所花费的路段通行时间（即路段R4的通行时间），有向弧上各时间花费权值分别与Min（t_1r3，t_2r3，t_4r3）相减，即得到立交桥上各路径的实际通行时间。立交桥上弧段的状态即为其所在路径的状态。

与环道相同，如果一条弧段比较得出不同路况状态的情况，诸如弧段既处于拥堵状态，又处于缓行状态，则判定该弧段处于缓行状态。

本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。

Claims (1)

1.一种基于简化路网模型的实时路况监控方法，其特征在于包括以下步骤： 

（01）建立简化路网模型，将普通交叉路口、红绿灯交叉路口、立交桥和环道均抽象为节点，两节点之间的单行路段抽象成一条有向弧，两节点之间的双行路段抽象成两条有向弧，在每条有向弧上加权有至少一个时间花费权值t_xyz，其中t_xyz表示从x方向驶来的车辆经过起始节点y到达终止节点z所花费的实际通行时间，即为从x方向驶来的车辆经过所述起始节点y所花费的节点通行时间t_y与经过路段<y，z>所花费的路段通行时间t_yz的总和； 

其中，该路网模型采用四元组RN=(V，E，T，D)的形式来描述，其中V表示交通路网中所有节点的集合，即各种交叉口的集合，E表示交通路网中各有向弧的集合，即各单行道或者双行道的集合，T表示交通路网中车辆通过各起始节点处交叉口的延迟时间与在各有向弧上行驶时间的总和的集合，即从起始节点至终止节点的时间花费权值的集合，D表示交通路网中相邻节点之间路段距离的集合；具体地，T集合中元素的表现形式为t_xyz，其中x、y、z是交通路网中的抽象节点；t_xyz表示从x方向行驶而来的车辆通过节点y到达节点z，加权至有向弧<y，z>上的时间花费权值，其是两个时间花费权值之和：通过节点y处交叉口的延迟时间及从节点y行驶至节点z的行驶时间，其中，通过节点y处交叉口的延迟时间为交叉口处的堵塞时间、红绿灯时间或者车辆排队等待红绿灯时间与车辆正常通过该交叉口时间的总和；从节点y行驶至节点z的行驶时间为堵塞时间与车辆正常通过该道路的时间的总和；t下标中的第一节点x表示车辆驶来的方向，第二节点y和第三节点z分别表示车辆经过的起始节点和终止节点； 

以四元组的形式来描述该交通路网为：V={p,q,x,i,j}； 

E={<p,q>,<p,i>,<p,j>,<q,p>,<q,i>,<q,x>,<x,i>,<i,q>,<i,j>,<j,i>,<j,p>}； 

T={t_jpq,t_qpq,t_qpi,t_jpi,t_jpj,t_qpj,t_pqp,t_iqp,t_iqi,t_pqi,t_pqx,t_iqx,t_qxi,t_qiq,t_jiq,t_piq,t_xiq,t_pij,t_qij,t_jij,t_pji,t_iji,t_ijp,t_pjp}； 

D={d<p,q>,d<p,i>,d<p,j>,d<q,p>,d<q,i>,d<q,x>,d<x,i>,d<i,q>,d<i,j>,d<j,i>,d<j,p>}； 

简化路网模型中有向弧上加权的时间花费权值以单链表结构来存储，SID表示道路的起始节点的编号，EID表示该条道路的终止节点的编号，next指针指向带有preID,weight和next的中间节点，preID是道路起始节点SID的一个邻接前驱节点的编号，weight是从preID方向驶来的车辆通过SID的时间与行驶至EID的时间之和，next为指向下一个此类型的中间节点的指针，以下是单链表的表头节点、中间节点定义分别为： 

单链表的表头节点定义： 

单链表的中间节点定义： 

邻接表的定义为： 

RoadInfo Road[N];//N是有向弧的数目； 

（02）根据路况的堵塞程度高低将路况分为拥堵状态、微堵状态、缓行状态和畅通状态，且设定用于表征路况的三个临界值a1、a2和a3，路径的畅通通行时间为T_xyz，其中a1＜a2＜a3，根据城市的不同情况进行设定，当实际通行时间＜a1*T_xyz时表示处于畅通状态，a1*T_xyz＜实际通行时间≤a2*T_xyz时表示处于缓行状态，a2*T_xyz＜实际通行时间≤a3*T_xyz时表示处于微堵状态，实际通行时间＞a3*T_xyz时表示处于拥堵状态； 

（03）周期地采集车辆进入起始节点y和终止节点z的时间以及车辆当前所处的位置信息和驶入方向信息，起始节点y与终止节点z的时间差即为加权至有向弧<y，z>的通行时间，如果在该周期内同一有向弧采集到的多个车辆的通行时间，则取所有通行时间的平均值作为所述有向弧<y，z>的时间花费权值t_xyz，以此方法采集所述简化路网模型中各有向弧的时间花费权值t_xyz，且与位置信息和驶入方向信息一起存储于道路信息表中； 

（04）判断道路的类型：如果判定道路的起始节点为普通交叉路口或者红绿灯交叉路口，即为普通道路，则将各时间花费权值t_xyz中的最小时间花费权值Min（t_xyz）与a1*T_xyz进行比较： 

如果Min（t_xyz）＜a1*T_xyz，则判断其他时间花费权值中是否存在大于a2*T_xyz的时间花费权值，存在则表示路径的起始节点处于堵塞状态，不存在则表示路段和起始节点均处于畅通状态； 

如果Min（t_xyz）≥a1*T_xyz，则判断Min（t_xyz）是否小于a3*T_xyz，小于则表示所述路径处于微堵状态，否则表示所述路径处于拥堵状态； 

如果判定道路为环道，则将加权至有向弧的各时间花费权值两两相减，获得所述环道上各弧段的实际通行时间，将各弧段的实际通行时间t_arc与畅通通行时间T_arc进行比较：t_arc＜a1*T_arc，表示所述弧段处于畅通状态；a1*T_arc＜t_arc≤a2*T_arc，表示所述弧段处于缓行状态；a2*T_arc＜t_arc≤a3*T_arc，表示所述弧段处于微堵状态；t_arc＞a3*T_arc，表示所述弧段处于拥堵状态； 

如果一条弧段比较得出不同的路况状态，则判定所述弧段处于堵塞程度较低的路况状态； 

如果判定道路的起始节点为立交桥，即为立交桥道路，则设定加权至有向弧上的时间花费权值的最小时间花费权值Min（t_xyz）中，从x方向驶来的车辆经过路径的起始节点y所花费的节点通行时间t_y为0，即在立交桥上所花费的通行时间为0，则最小时间花费权值Min（t_xyz）仅表示车辆经过路段<y，z>所花费的路段通行时间t_yz； 

有向弧上各时间花费权值t_xyz与所述最小时间花费权值Min（t_xyz）相减，得到经过所述立交桥中各路径所花费的实际通行时间t_arc； 

将各路径的实际通行时间t_arc与畅通通行时间T_arc进行比较，t_arc＜a1*T_arc，表示所述路径处于畅通状态；a1*T_arc＜t_arc≤a2*T_arc，表示所述路径处于缓行状态；a2*T_arc＜t_arc≤a3*T_arc，表示所述路径处于微堵状态；t_arc＞a3*T_arc，表示所述路径处于拥堵状态； 

判定立交桥上弧段的状态为其所在路径的状态； 

如果一条弧段存在于多条路径上，计算得出了不同的路况状态，则判定所述弧段处于堵塞程度较低的路况状态； 

（05）继续执行步骤（04），直至得出所述道路信息表中所有道路的路况状态； 

（06）根据车辆提供的位置信息和驶入方向信息，将道路的路况状态绘制于地图上。 

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