CN109816271A - 基于共享单车轨迹数据的自行车道服务水平评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于共享单车轨迹数据的自行车道服务水平评价方法，包括共享单车轨迹数据和道路数据预处理方法；共享单车轨迹与指定道路匹配方法；自行车道服务水平判定方法。本发明方法能够准确快速的得到指定道路自行车的服务水平，为城市慢行交通系统的规划、建设和管控提供数据支撑，同时合理利用交通大数据资源，降低工作量，提高效率。

Description

基于共享单车轨迹数据的自行车道服务水平评价方法

技术领域

本发明涉及城市道路交通规划与管理领域，特别是涉及基于共享单车轨迹数据的自行车道服务水平评价方法。

背景技术

随着我国经济持续快速发展，人民生活水平不断提高，机动车数量激增造成的环境污染、交通拥堵等问题逐渐引起重视。近年来，交通部门倡导居民在日常生活中采用低碳交通出行，绿色环保的自行车交通模式逐渐受到青睐。然而我国以往的城市交通设施多秉持“以车为本”的理念，缺乏对慢行交通系统的足够重视，致使城市自行车道的规划、建设和管理水平有待提高。这其中，对自行车道的服务水平进行评价是一项重要的基础工作。

交通数据是进行交通系统分析工作的基石，传统的交通数据采集任务多依靠人工采集，存在准确性、时效性和全面性方面的不足，而且工作效率有限，采集成本较高。随着信息通讯技术、电子技术等的快速发展和应用，“互联网+交通”模式逐渐对传统交通系统产生越来越重要的影响，同时以低成本高频率提供了大样本、多维度、细颗粒度的城市出行数据。作为“互联网+交通”模式的重要创新探索，共享单车出行近年来获得了迅猛发展，即扫即走、GPS定位等技术支持下的“无桩”模式极大地解放了居民使用单车的束缚，为短距离出行提供更多便利。同时共享单车累积了海量的出行数据，为交通系统的优化提升提供了数据支撑。

目前，评价自行车道服务水平多采用人工观测或视频监测的方法。但是人工观测法工作量大，时效性差，而视频监测法对设备成本有一定要求，且计算时需要处理视频文件，计算效率不高。应用共享单车轨迹数据进行自行车道分析，可以快速准确的得到指定车道的服务水平，减小工作量，降低成本，合理利用交通大数据的优势。

发明内容

为了解决以上问题，本发明提供基于共享单车轨迹数据的自行车道服务水平评价方法，为城市慢行交通系统的规划、建设和管控提供数据支撑，同时合理利用交通大数据资源，降低工作量，提高效率，为达此目的，本发明提供基于共享单车轨迹数据的自行车道服务水平评价方法，包括以下步骤：

(1)共享单车轨迹数据和道路数据预处理方法；

(2)共享单车轨迹与指定道路匹配方法；

(3)自行车道服务水平判定方法。

本发明的进一步改进，步骤(1)中共享单车轨迹数据包含字段有订单id、用户id、车辆id、轨迹点编号、与轨迹点对应的时间、经度、纬度，选定研究路段所在城市的共享单车轨迹数据，只保留订单id、轨迹点编号、与轨迹点对应的时间、经度、纬度这五个字段，将得到的轨迹集记为G1，记G1的样本量为Φ，城市道路自行车道作为一条完整的城市道路的组成部分，一般修建于机动车道的右侧，通过开源地图或者城市道路规划文件获取城市道路位置信息后，可以将一条道路表示为通过若干个拓扑点的折线，拓扑点位于道路中心上，是具有给定的经纬度的点，相邻两拓扑点之间的路段为直线，从而使得道路的具体线形可以表示出来，将指定道路上经过的拓扑点数目记为m，则此道路可以记为依次从起点经过各拓扑点到达终点的m+1个路段，设定研究时段为[T1，T2]。

本发明的进一步改进，步骤(2)中包括以下子步骤：

(21)起终点条件判定；

遍历G1中的每一条共享单车轨迹。对于第i条共享单车轨迹，遍历轨迹中的每一个轨迹点，将与指定道路起点间距离最短的轨迹点记为Node_Begin，将其与道路起点间距离记为Distance_Begin；再遍历轨迹中的每一个轨迹点，将与指定道路终点间距离最短的轨迹点记为Node_End，将其与道路终点间距离记为Distance_End，设置距离判别阈值L，当Distance_Begin<L且Distance_End<L时，判定轨迹i满足起终点条件，若轨迹i满足起终点条件，则继续进行本步骤后续条件判断；若轨迹i不满足起终点条件，则结束本条轨迹的匹配，转向下一条轨迹的计算；

(22)方向条件判定；

记Node_Begin的编号为b，Node_End的编号为e，若满足条件e>b，判定轨迹i满足方向条件，若轨迹i满足方向条件，则继续进行本步骤后续条件判断；若轨迹i不满足方向条件，则结束本条轨迹的匹配，转向下一条轨迹的计算；

(23)走向条件判定；

提取第i条轨迹的第b到e个轨迹点信息，遍历这b-e+1个轨迹点，对于任意轨迹点j，计算其到指定道路的每一个路段的距离，将这m+1个距离中的最小值记为Distance_j，如果Distance_j大于阈值L，则说明轨迹点j不在指定道路上，对于第i条轨迹中的第b到e个轨迹点，若存在任一轨迹点不在指定道路上，则该条轨迹可能与道路走向存在偏差，该轨迹不能作为指定道路的正常出行行为，判定轨迹i不满足走向条件。若轨迹i满足走向条件，则继续进行本步骤后续条件判断；若轨迹i不满足走向条件，则结束本条轨迹的匹配，转向下一条轨迹的计算；

(24)时间条件判定；

当共享单车轨迹i可以匹配到指定路段上后，查询起终点时间。记第b个轨迹点的时间是Time_Begin，第e个轨迹点的时间是Time_End，如果T1<Time_Begin<Time_End<T2，那么可以认为该条轨迹是在时间[T1，T2]间通过指定道路的出行轨迹，判定轨迹i满足时间条件。若轨迹i满足时间条件，则对轨迹i进行标记；若轨迹i不满足走向条件，则结束本条轨迹的匹配，转向下一条轨迹的计算；

(25)得到已匹配轨迹集；

当i＝Φ时，完成了对轨迹集G1中所有轨迹的匹配。将已标记的轨迹提取出来构建轨迹集G2，G2为在研究时段内通过指定路段的参考轨迹集。

本步骤中：

Node_Begin：第i条轨迹中与道路起点间距离最短的轨迹点

Node_End：第i条轨迹中与道路终点间距离最短的轨迹点

Distance_Begin：第i条轨迹的轨迹点中与道路起点间的最短距离

Distance_End：第i条轨迹的轨迹点中与道路终点间的最短距离

Distance_j：轨迹点j与道路路段间的最短距离

Time_Begin：Node_Begin对应的轨迹点的时间

Time_End：Node_End对应的轨迹点的时间

本发明的进一步改进，步骤(3)中第i条轨迹对应的共享单车在时段[T1，T2]内通过指定路段时的速度可以通过公式计算：

其中:

v：第i条轨迹在指定道路上通过时的平均速度

Time_Begin：第b个轨迹点对应的时间

Time_End：第e个轨迹点对应的时间

D_(j，j+1)：第j个轨迹点到第j+1个轨迹点间的距离

遍历轨迹集G2，得到其中所有的轨迹在指定道路上的平均速度，将这组速度集记为V1，在共享单车实际运行中，可能存在骑行者因主观原因停止前行、原始轨迹存在误差等原因造成速度异常偏低或偏高，此类速度会使得评价结果失真，故设置最小正常骑行速度V_low和最大正常骑行速度V_up，舍弃速度集V1中小于V_low或大于V_up的值，将筛选后的速度集记为V2，若V2的样本量不大于最小容许样本量Ω，则可能由于样本量太小而存在偶然误差，造成判断错误，故采取人工识别的方法；若V2的样本量大于Ω，计算V2的平均值，记为根据并按照规范推荐的取值确定指定路段的服务水平。

本发明基于共享单车轨迹数据的自行车道服务水平评价方法，与现有人工观测技术相比，本方法可以降低工作量，并且时效性高；与现有视频监测技术相比，本方法不需要专门设置视频采集设备，并且计算效率有提高。

附图说明

图1为本发明方法的总体流程图。

具体实施方式

下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述：

本发明提供基于共享单车轨迹数据的自行车道服务水平评价方法，为城市慢行交通系统的规划、建设和管控提供数据支撑，同时合理利用交通大数据资源，降低工作量，提高效率。

如图1所示，本发明的一种基于共享单车轨迹数据的自行车道服务水平评价方法，包括以下步骤：

(1)共享单车轨迹数据和道路数据预处理方法

共享单车轨迹数据包含字段有订单id、用户id、车辆id、轨迹点编号、与轨迹点对应的时间、经度、纬度等，数据范例如表2所示。选定南京市的共享单车轨迹数据，只保留订单id、轨迹点编号、与轨迹点对应的时间、经度、纬度这五个字段，将得到的轨迹集记为G1，记G1的样本量为Φ。通过开源地图获得南京市江宁区的电子地图数据，选定研究道路为南京市双龙大道，得到指定道路上经过的拓扑点数目为4，则此道路可以记为依次从起点经过各拓扑点到达终点的5个路段。设定研究时段为[8:00，9:00]。

表2共享单车轨迹数据范例

(2)共享单车轨迹与指定道路匹配方法

(21)起终点条件判定

遍历G1中的每一条共享单车轨迹。对于第i条共享单车轨迹，遍历轨迹中的每一个轨迹点，将与指定道路起点间距离最短的轨迹点记为Node_Begin，将其与道路起点间距离记为Distance_Begin；再遍历轨迹中的每一个轨迹点，将与指定道路终点间距离最短的轨迹点记为Node_End，将其与道路终点间距离记为Distance_End。设置距离判别阈值L＝50m，当Distance_Begin<L且Distance_End<L时，判定轨迹i满足起终点条件。若轨迹i满足起终点条件，则继续进行本步骤后续条件判断；若轨迹i不满足起终点条件，则结束本条轨迹的匹配，转向下一条轨迹的计算。

(22)方向条件判定

记Node_Begin的编号为b，Node_End的编号为e，若满足条件e>b，判定轨迹i满足方向条件。若轨迹i满足方向条件，则继续进行本步骤后续条件判断；若轨迹i不满足方向条件，则结束本条轨迹的匹配，转向下一条轨迹的计算。

(23)走向条件判定

提取第i条轨迹的第b到e个轨迹点信息，遍历这b-e+1个轨迹点。对于任意轨迹点j，计算其到指定道路的每一个路段的距离，将这m+1个距离中的最小值记为Distance_j。如果Distance_j大于阈值L，则说明轨迹点j不在指定道路上。对于第i条轨迹中的第b到e个轨迹点，若存在任一轨迹点不在指定道路上，则该条轨迹可能与道路走向存在偏差，该轨迹不能作为指定道路的正常出行行为，判定轨迹i不满足走向条件。若轨迹i满足走向条件，则继续进行本步骤后续条件判断；若轨迹i不满足走向条件，则结束本条轨迹的匹配，转向下一条轨迹的计算。

(24)时间条件判定

当共享单车轨迹i可以匹配到指定路段上后，查询起终点时间。记第b个轨迹点的时间是Time_Begin，第e个轨迹点的时间是Time_End。如果8:00<Time_Begin<Time_End<9:00，那么可以认为该条轨迹是在时间[8:00，9:00]间通过指定道路的出行轨迹，判定轨迹i满足时间条件。若轨迹i满足时间条件，则对轨迹i进行标记；若轨迹i不满足走向条件，则结束本条轨迹的匹配，转向下一条轨迹的计算。

(25)得到已匹配轨迹集

当i＝Φ时，完成了对轨迹集G1中所有轨迹的匹配。将已标记的轨迹提取出来构建轨迹集G2，G2为在研究时段内通过指定路段的参考轨迹集。

(3)自行车道服务水平判定方法

根据速度计算公式，遍历轨迹集G2，得到其中所有的轨迹在指定道路上的平均速度，将这组速度集记为V1。舍弃速度集V1中小于V_low或大于V_up的值，将筛选后的速度集记为V2。得V2的样本量为148，大于最小容许样本量Ω＝100，可进行判别。计算V2的平均值得根据按照《城市道路工程设计规范(2016年版)》(CJJ37-2016)推荐的取值确定指定路段的服务水平，确定双龙大道在[8:00，9:00]内得服务水平为三级。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作任何其他形式的限制，而依据本发明的技术实质所作的任何修改或等同变化，仍属于本发明所要求保护的范围。

Claims (4)

1.基于共享单车轨迹数据的自行车道服务水平评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)共享单车轨迹数据和道路数据预处理方法；

(2)共享单车轨迹与指定道路匹配方法；

(3)自行车道服务水平判定方法。

2.根据权利要求1所述的基于共享单车轨迹数据的自行车道服务水平评价方法，其特征在于：步骤(1)中共享单车轨迹数据包含字段有订单id、用户id、车辆id、轨迹点编号、与轨迹点对应的时间、经度、纬度，选定研究路段所在城市的共享单车轨迹数据，只保留订单id、轨迹点编号、与轨迹点对应的时间、经度、纬度这五个字段，将得到的轨迹集记为G1，记G1的样本量为Φ，城市道路自行车道作为一条完整的城市道路的组成部分，一般修建于机动车道的右侧，通过开源地图或者城市道路规划文件获取城市道路位置信息后，可以将一条道路表示为通过若干个拓扑点的折线，拓扑点位于道路中心上，是具有给定的经纬度的点，相邻两拓扑点之间的路段为直线，从而使得道路的具体线形可以表示出来，将指定道路上经过的拓扑点数目记为m，则此道路可以记为依次从起点经过各拓扑点到达终点的m+1个路段，设定研究时段为[T1，T2]。

3.根据权利要求1所述的基于共享单车轨迹数据的自行车道服务水平评价方法，其特征在于：步骤(2)中包括以下子步骤：

(21)起终点条件判定；

遍历G1中的每一条共享单车轨迹。对于第i条共享单车轨迹，遍历轨迹中的每一个轨迹点，将与指定道路起点间距离最短的轨迹点记为Node_Begin，将其与道路起点间距离记为Distance_Begin；再遍历轨迹中的每一个轨迹点，将与指定道路终点间距离最短的轨迹点记为Node_End，将其与道路终点间距离记为Distance_End，设置距离判别阈值L，当Distance_Begin<L且Distance_End<L时，判定轨迹i满足起终点条件，若轨迹i满足起终点条件，则继续进行本步骤后续条件判断；若轨迹i不满足起终点条件，则结束本条轨迹的匹配，转向下一条轨迹的计算；

(22)方向条件判定；

记Node_Begin的编号为b，Node_End的编号为e，若满足条件e>b，判定轨迹i满足方向条件，若轨迹i满足方向条件，则继续进行本步骤后续条件判断；若轨迹i不满足方向条件，则结束本条轨迹的匹配，转向下一条轨迹的计算；

(23)走向条件判定；

提取第i条轨迹的第b到e个轨迹点信息，遍历这b-e+1个轨迹点，对于任意轨迹点j，计算其到指定道路的每一个路段的距离，将这m+1个距离中的最小值记为Distance_j，如果Distance_j大于阈值L，则说明轨迹点j不在指定道路上，对于第i条轨迹中的第b到e个轨迹点，若存在任一轨迹点不在指定道路上，则该条轨迹可能与道路走向存在偏差，该轨迹不能作为指定道路的正常出行行为，判定轨迹i不满足走向条件。若轨迹i满足走向条件，则继续进行本步骤后续条件判断；若轨迹i不满足走向条件，则结束本条轨迹的匹配，转向下一条轨迹的计算；

(24)时间条件判定；

当共享单车轨迹i可以匹配到指定路段上后，查询起终点时间。记第b个轨迹点的时间是Time_Begin，第e个轨迹点的时间是Time_End，如果T1<Time_Begin<Time_End<T2，那么可以认为该条轨迹是在时间[T1，T2]间通过指定道路的出行轨迹，判定轨迹i满足时间条件。若轨迹i满足时间条件，则对轨迹i进行标记；若轨迹i不满足走向条件，则结束本条轨迹的匹配，转向下一条轨迹的计算；

(25)得到已匹配轨迹集；

当i＝Φ时，完成了对轨迹集G1中所有轨迹的匹配。将已标记的轨迹提取出来构建轨迹集G2，G2为在研究时段内通过指定路段的参考轨迹集。

本步骤中：

Node_Begin：第i条轨迹中与道路起点间距离最短的轨迹点

Node_End：第i条轨迹中与道路终点间距离最短的轨迹点

Distance_Begin：第i条轨迹的轨迹点中与道路起点间的最短距离

Distance_End：第i条轨迹的轨迹点中与道路终点间的最短距离

Distance_j：轨迹点j与道路路段间的最短距离

Time_Begin：Node_Begin对应的轨迹点的时间

Time_End：Node_End对应的轨迹点的时间

4.根据权利要求1所述的基于共享单车轨迹数据的自行车道服务水平评价方法，其特征在于：步骤(3)中第i条轨迹对应的共享单车在时段[T1，T2]内通过指定路段时的速度可以通过公式计算：

其中:

v：第i条轨迹在指定道路上通过时的平均速度

Time_Begin：第b个轨迹点对应的时间

Time_End：第e个轨迹点对应的时间

D_(j，j+1)：第j个轨迹点到第j+1个轨迹点间的距离

遍历轨迹集G2，得到其中所有的轨迹在指定道路上的平均速度，将这组速度集记为V1，在共享单车实际运行中，可能存在骑行者因主观原因停止前行、原始轨迹存在误差等原因造成速度异常偏低或偏高，此类速度会使得评价结果失真，故设置最小正常骑行速度V_low和最大正常骑行速度V_up，舍弃速度集V1中小于V_low或大于V_up的值，将筛选后的速度集记为V2，若V2的样本量不大于最小容许样本量Ω，则可能由于样本量太小而存在偶然误差，造成判断错误，故采取人工识别的方法；若V2的样本量大于Ω，计算V2的平均值，记为根据并按照规范推荐的取值确定指定路段的服务水平。