CN111292535A - 车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法 - Google Patents

车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111292535A
CN111292535A CN202010101074.XA CN202010101074A CN111292535A CN 111292535 A CN111292535 A CN 111292535A CN 202010101074 A CN202010101074 A CN 202010101074A CN 111292535 A CN111292535 A CN 111292535A
Authority
CN
China
Prior art keywords
road
unit
traffic
bus stop
passenger
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010101074.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN111292535B (zh
Inventor
李锐
薛鑫
王�华
王梦琪
郑长江
张欣
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hohai University HHU
Original Assignee
Hohai University HHU
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hohai University HHU filed Critical Hohai University HHU
Priority to CN202010101074.XA priority Critical patent/CN111292535B/zh
Publication of CN111292535A publication Critical patent/CN111292535A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111292535B publication Critical patent/CN111292535B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/07—Controlling traffic signals
    • G08G1/08—Controlling traffic signals according to detected number or speed of vehicles

Abstract

本发明公开了车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法，包括步骤：划分车路协同环境下路网交通单元并编号；构建车路协同环境下路网交通特征数据库；确定车路协同环境下面向乘客出行的路段交通饱和度、公交停靠站交通饱和度和交叉口交通饱和度；确定车路协同环境下面向乘客出行的路网交通饱和度，根据路网交通饱和度参数评价路网交通状态。本发明借助车路协同环境下各类交通信息的动态感知与可信交互特征，动态获取路网中的各类可信交通信息，确定面向乘客出行的路网交通状态评价方法，为制定高效的交通管理控制措施提供依据，对提高路网整体运行效率将具有十分重要的意义。

Description

车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法
技术领域
本发明涉及一种面向出行服务的路网交通状态评价方法，特别是涉及一种车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法，属于智能交通管理与控制系统技术领域。
背景技术
随着我国经济的快速发展，城市人口、机动车保有量持续增加，城市交通的供需矛盾越来越尖锐，以交通拥堵为代表的城市交通问题尤为突出，已成为制约城市发展的一大难题。事实上，道路网络并不是在所有时间和地点上都是满负荷运行的，如果能够及时获得路网的交通信息、准确地掌握路网的交通状态，为制定高效的交通管理控制措施提供依据，对提高路网整体运行效率将具有十分重要的意义。随着计算机技术和信息技术的飞速发展，车路协同技术的出现为缓解交通拥堵，提高交通效率，提供了新的技术手段，并引发了管理理念上的革命性变化。
然而，目前城市路网交通状态评价研究中大多只研究路段单元，忽略了交叉口以及公交停靠站单元对路网交通状态的影响。
发明内容
本发明的主要目的在于，克服现有技术中的不足，提供一种车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法，借助车路协同环境下各类交通信息的动态感知与可信交互特征，动态获取路网中的各类可信交通信息，确定面向乘客出行的路网交通状态评价方法，为制定高效的交通管理控制措施提供依据，能够提高路网整体运行效率，极具有产业利用价值。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：
车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法，包括以下步骤：
1)划分车路协同环境下路网交通单元并编号；
将车路协同环境下路网划分为路段、公交停靠站、交叉口三类交通单元，并分别编号；
2)构建车路协同环境下路网交通特征数据库；
实时采集车路协同环境下路网中车辆交通数据，构建车路协同环境下路网交通特征数据库，具体包括路段单元交通特征数据集、公交停靠站单元交通特征数据集、交叉口单元交通特征数据集；
3)确定车路协同环境下面向乘客出行的路段交通饱和度、公交停靠站交通饱和度和交叉口交通饱和度；
根据采集的路段小汽车速度数据计算路段单元小汽车平均车速，根据采集的路段小汽车载客量数据计算面向乘客出行的路段单元交通饱和度，进而确定车路协同环境下面向乘客出行的全路网路段交通饱和度；
根据采集的公交停靠站小汽车、公交车相关交通数据，分别计算面向乘客出行的公交停靠站单元小汽车、公交车交通饱和度；在此基础上，计算面向乘客出行的公交停靠站单元交通饱和度，进而确定车路协同环境下面向乘客出行的全路网公交停靠站交通饱和度；
根据采集的交叉口相关交通数据，计算面向乘客出行的交叉口单元交通饱和度，进而确定车路协同环境下面向乘客出行的全路网交叉口交通饱和度；
4)确定车路协同环境下面向乘客出行的路网交通饱和度；
根据已计算的面向乘客出行的路段、公交停靠站、交叉口交通饱和度，确定车路协同环境下面向乘客出行的路网交通饱和度，根据路网交通饱和度参数评价路网交通状态。
本发明进一步设置为：所述步骤1)中划分车路协同环境下路网交通单元并编号，具体为，
1-1)划分车路协同环境下路网交通单元
将路网划分为路段、公交停靠站、交叉口三类交通单元，路段单元为其他交通单元隔断的道路区段，公交停靠站单元为停靠站上游及下游设定范围构成的区间，交叉口单元为交叉口各进口道构成的区间；
1-2)对车路协同环境下路网交通单元编号
针对路网各类交通单元依次编号，路段单元编号L(j)，表示第j个路段交通单元；公交停靠站单元编号B(h)，表示第h个公交停靠站交通单元；交叉口单元编号I(k)，表示第k个交叉口交通单元。
本发明进一步设置为：所述步骤2)中构建车路协同环境下路网交通特征数据库，具体为，
2-1)构建路段单元交通特征数据集
路段单元交通特征数据集
Figure BDA0002386893100000031
其中，
Figure BDA0002386893100000032
为第j个路段单元的数据子集，
Figure BDA0002386893100000033
其中，
Figure BDA0002386893100000034
为路段单元L(j)的车辆最高限速，
Figure BDA0002386893100000035
分别为单位时间t内路段单元L(j)第q辆小汽车在路段起点、路段中间点、路段终点测速点的车速，p(L(j,q))为单位时间t内路段单元L(j)第q辆小汽车的载客人数；
2-2)构建公交停靠站单元交通特征数据集
公交停靠站单元交通特征数据集
Figure BDA0002386893100000041
其中，
Figure BDA0002386893100000042
为第h个公交停靠站单元的停站公交车数据子集，
Figure BDA0002386893100000043
为第h个公交停靠站单元的小汽车数据子集；
Figure BDA0002386893100000044
其中，
Figure BDA0002386893100000045
分别为单位时间t内公交停靠站单元B(h)第m辆公交车到站时刻、离站时刻、在站服务时间，
Figure BDA0002386893100000046
为单位时间t内公交停靠站单元B(h)被公交车占用的时间，
Figure BDA0002386893100000047
为公交停靠站单元B(h)第m辆公交车载客人数；
Figure BDA0002386893100000048
其中，
Figure BDA0002386893100000049
为公交停靠站单元B(h)车辆最高限速，
Figure BDA00023868931000000410
分别为单位时间t内公交停靠站单元B(h)第n辆小汽车在公交停靠站起点、公交停靠站中间点、公交停靠站终点测速点的车速，
Figure BDA00023868931000000411
为单位时间t内公交停靠站单元B(h)第n辆小汽车的载客人数；
2-3)构建交叉口单元交通特征数据集
交叉口单元交通特征数据集
Figure BDA00023868931000000412
其中，
Figure BDA00023868931000000413
为第k个交叉口单元的数据子集，
Figure BDA00023868931000000414
其中，
Figure BDA00023868931000000415
分别为单位时间t内交叉口单元I(k)第c个信号周期的有效绿灯时间和周期时长，p(I(k,c,f))为单位时间t内交叉口单元I(k)第c个信号周期中第f辆小汽车的载客人数。
本发明进一步设置为：所述步骤3)中确定车路协同环境下面向乘客出行的路段交通饱和度，具体为，
3-1a)确定路段单元小汽车平均车速
根据采集的单位时间t内路段单元L(j)第q辆小汽车在路段单元路段起点、路段中间点、路段终点测速点的车速
Figure BDA00023868931000000416
计算路段单元L(j)第q辆小汽车的平均车速：
Figure BDA00023868931000000417
3-2a)确定面向乘客出行的路段单元交通饱和度
根据采集的单位时间t内路段单元L(j)通过的全部Q辆小汽车的载客人数，计算面向乘客出行的路段单元L(j)的交通饱和度：
Figure BDA0002386893100000051
3-3a)确定面向乘客出行的全路网路段交通饱和度
根据计算的路段单元L(j)乘客出行交通饱和度S(L(j))，确定面向乘客出行的全路网J个路段交通饱和度：
Figure BDA0002386893100000052
其中p(L(j))为单位时间内t路段单元L(j)内全部Q辆小汽车总载客人数，即
Figure BDA0002386893100000053
本发明进一步设置为：所述步骤3)中确定车路协同环境下面向乘客出行的公交停靠站交通饱和度，具体为，
3-1b)确定面向乘客出行的公交停靠站单元小汽车交通饱和度
根据采集的单位时间t公交停靠站单元B(h)第n辆小汽车在公交停靠站起点、公交停靠站中间点、公交停靠站终点测速点的车速
Figure BDA0002386893100000054
计算公交停靠站单元B(h)第n辆小汽车平均车速：
Figure BDA0002386893100000055
根据采集的单位时间t内公交停靠站单元B(h)通过的全部N辆小汽车的载客人数，计算面向乘客出行的公交停靠站单元B(h)小汽车交通饱和度：
Figure BDA0002386893100000056
3-2b)确定面向乘客出行的公交停靠站单元公交车交通饱和度
根据采集的单位时间t内公交停靠站单元B(h)的第m辆公交车的到站时刻、离站时刻、在站服务时间
Figure BDA0002386893100000057
以及第m辆公交车的载客人数
Figure BDA0002386893100000058
计算单位时间t内公交停靠站单元B(h)中公交车进站排队溢出损失时间：
Figure BDA0002386893100000061
其中
Figure BDA0002386893100000062
为单位时间t内公交停靠站单元B(h)内停靠的全部M辆公交车的总载客人数：
Figure BDA0002386893100000063
并根据采集的单位时间t内公交停靠站单元B(h)被公交车占用的时间
Figure BDA0002386893100000064
计算面向乘客出行的公交停靠站单元B(h)公交车交通饱和度：
Figure BDA0002386893100000065
3-3b)确定面向乘客出行的公交停靠站单元交通饱和度
根据计算的面向乘客出行的公交停靠站单元小汽车和公交车交通饱和度，确定面向乘客出行的公交停靠站单元B(h)的交通饱和度：
Figure BDA0002386893100000066
其中
Figure BDA0002386893100000067
为单位时间t内公交停靠站单元B(h)内全部N辆小汽车的总载客人数：
Figure BDA0002386893100000068
3-4b)确定面向乘客出行的全路网公交停靠站交通饱和度
根据面向乘客出行的公交停靠站单元交通饱和度，确定面向乘客出行的全路网公交停靠站交通饱和度：
Figure BDA0002386893100000069
其中，H为全部公交停靠站数量，p(B(h))为单位时间t内公交停靠站单元B(h)内小汽车与公交车的总载客人数：
Figure BDA00023868931000000610
本发明进一步设置为：所述步骤3)中确定车路协同环境下面向乘客出行的交叉口交通饱和度，具体为，
3-1c)面向乘客出行的交叉口单元交通饱和度
根据采集的单位时间t内交叉口单元I(k)第c个信号周期的有效绿灯时间和周期时长
Figure BDA00023868931000000611
计算面向乘客出行的交叉口单元I(k)交通饱和度：
Figure BDA00023868931000000612
其中，C为交叉口单元I(k)全部信号周期总数量；p(I(k,c))为单位时间t内交叉口单元I(k)第c个信号周期中全部F辆小汽车的总载客人数：
Figure BDA0002386893100000071
3-2c)确定面向乘客出行的全路网交叉口交通饱和度
根据面向乘客出行的交叉口单元I(k)交通饱和度S(I(k))，确定面向乘客出行的全路网交叉口交通饱和度：
Figure BDA0002386893100000072
其中p(I(k))为单位时间t内交叉口单元I(k)内C个信号周期的所有小汽车总载客人数：
Figure BDA0002386893100000073
本发明进一步设置为：所述步骤4)中确定车路协同环境下面向乘客出行的路网交通饱和度，具体为，
根据面向乘客出行的路段交通饱和度S(L)、公交停靠站交通饱和度S(B)、交叉口交通饱和度S(I)，计算车路协同环境下面向乘客出行的路网交通饱和度：
Figure BDA0002386893100000074
其中p(L)为单位时间t内路网全部J个路段所有小汽车的总载客人数，p(B)为单位时间t内路网全部H个公交停靠站所有车辆的总载客人数，p(I)为单位时间t内路网全部K个交叉口所有小汽车的总载客人数。
本发明进一步设置为：所述步骤4)中确定车路协同环境下面向乘客出行的路网交通饱和度，具体为，
Figure BDA0002386893100000075
p(L(j))为单位时间t内路段单元L(j)内全部Q辆小汽车总载客人数；
Figure BDA0002386893100000076
p(B(h))为单位时间t内公交停靠站单元B(h)内小汽车与公交车的总载客人数；
Figure BDA0002386893100000077
p(I(k))为单位时间t内交叉口单元I(k)内全部C个信号周期的所有小汽车总载客人数。
本发明进一步设置为：所述步骤4)中确定车路协同环境下面向乘客出行的路网交通饱和度，具体为，
Figure BDA0002386893100000081
p(L(j))为单位时间t内路段单元L(j)内全部Q辆小汽车总载客人数；
Figure BDA0002386893100000082
为单位时间t内公交停靠站单元B(h)内全部N辆小汽车的总载客人数，
Figure BDA0002386893100000083
为单位时间t内公交停靠站单元B(h)内停靠的全部M辆公交车的总载客人数；
本发明进一步设置为：所述步骤4)中确定车路协同环境下面向乘客出行的路网交通饱和度，具体为，
Figure BDA0002386893100000084
为单位时间t内公交停靠站单元B(h)内第n辆小汽车的载客人数；
Figure BDA0002386893100000085
为单位时间t内公交停靠站单元B(h)内第m辆公交车的载客人数。
与现有技术相比，本发明具有的有益效果是：
本发明提供的车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法，将城市路网划分为路段、公交停靠站、交叉口等交通单元，借助车路协同环境下各类交通信息的动态感知与可信交互特征，动态获取路网中的各类可信交通信息，计算不同交通单元下面向乘客出行的交通饱和度，借助路网交通饱和度参数评价路网交通状态，对提高路网整体运行效率将具有十分重要的意义。
上述内容仅是本发明技术方案的概述，为了更清楚的了解本发明的技术手段，下面结合附图对本发明作进一步的描述。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是本发明步骤1)中路网交通单元划分示意图；
图3是本发明步骤2)中路段单元及公交停靠站单元车速观测点位置示意图；
图4是本发明步骤4)中公交停靠站单元公交车辆排队溢出情况示意图；
图5是本发明实施例的路段单元、公交停靠站单元以及交叉口单元布局示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图，对本发明作进一步的说明。
车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法，如图1所示，包括以下步骤：
1)划分车路协同环境下路网交通单元并编号；
将车路协同环境下路网划分为路段、公交停靠站、交叉口三类交通单元，并分别编号；
具体为，
1-1)划分车路协同环境下路网交通单元
将路网划分为路段、公交停靠站、交叉口三类交通单元，路段单元为其他交通单元隔断的道路区段，公交停靠站单元为停靠站上游及下游设定范围构成的区间，交叉口单元为交叉口各进口道构成的区间；
1-2)对车路协同环境下路网交通单元编号
针对路网各类交通单元依次编号，路段单元编号L(j)，表示第j个路段交通单元；公交停靠站单元编号B(h)，表示第h个公交停靠站交通单元；交叉口单元编号I(k)，表示第k个交叉口交通单元。
2)构建车路协同环境下路网交通特征数据库；
实时采集车路协同环境下路网中车辆交通数据，构建车路协同环境下路网交通特征数据库，具体包括路段单元交通特征数据集、公交停靠站单元交通特征数据集、交叉口单元交通特征数据集；
具体为，
2-1)构建路段单元交通特征数据集
路段单元交通特征数据集
Figure BDA0002386893100000101
其中，
Figure BDA0002386893100000102
为第j个路段单元的数据子集，
Figure BDA0002386893100000103
其中，
Figure BDA0002386893100000104
为路段单元L(j)的车辆最高限速，
Figure BDA0002386893100000105
分别为单位时间t内路段单元L(j)第q辆小汽车在路段起点、路段中间点、路段终点测速点的车速，p(L(j,q))为单位时间t内路段单元L(j)第q辆小汽车的载客人数；
2-2)构建公交停靠站单元交通特征数据集
公交停靠站单元交通特征数据集
Figure BDA0002386893100000106
其中，
Figure BDA0002386893100000107
为第h个公交停靠站单元的停站公交车数据子集，
Figure BDA0002386893100000108
为第h个公交停靠站单元的小汽车数据子集；
Figure BDA0002386893100000109
其中，
Figure BDA00023868931000001010
分别为单位时间t内公交停靠站单元B(h)第m辆公交车到站时刻、离站时刻、在站服务时间，
Figure BDA00023868931000001011
为单位时间t内公交停靠站单元B(h)被公交车占用的时间，
Figure BDA00023868931000001012
为公交停靠站单元B(h)第m辆公交车载客人数；
Figure BDA00023868931000001013
其中，
Figure BDA00023868931000001014
为公交停靠站单元B(h)车辆最高限速，
Figure BDA00023868931000001015
分别为单位时间t内公交停靠站单元B(h)第n辆小汽车在公交停靠站起点、公交停靠站中间点、公交停靠站终点测速点的车速，
Figure BDA00023868931000001016
为单位时间t内公交停靠站单元B(h)第n辆小汽车的载客人数；
2-3)构建交叉口单元交通特征数据集
交叉口单元交通特征数据集
Figure BDA0002386893100000111
其中，
Figure BDA0002386893100000112
为第k个交叉口单元的数据子集，
Figure BDA0002386893100000113
其中，
Figure BDA0002386893100000114
分别为单位时间t内交叉口单元I(k)第c个信号周期的有效绿灯时间和周期时长，p(I(k,c,f))为单位时间t内交叉口单元I(k)第c个信号周期中第f辆小汽车的载客人数。
3)确定车路协同环境下面向乘客出行的路段交通饱和度；
根据采集的路段小汽车速度数据计算路段单元小汽车平均车速，根据采集的路段小汽车载客量数据计算面向乘客出行的路段单元交通饱和度，进而确定车路协同环境下面向乘客出行的全路网路段交通饱和度；
具体为，
3-1)确定路段单元小汽车平均车速
根据采集的单位时间t内路段单元L(j)第q辆小汽车在路段单元路段起点、路段中间点、路段终点测速点的车速
Figure BDA0002386893100000115
计算路段单元L(j)第q辆小汽车的平均车速：
Figure BDA0002386893100000116
3-2)确定面向乘客出行的路段单元交通饱和度
根据采集的单位时间t内路段单元L(j)通过的全部Q辆小汽车的载客人数，计算面向乘客出行的路段单元L(j)的交通饱和度：
Figure BDA0002386893100000117
3-3)确定面向乘客出行的全路网路段交通饱和度
根据计算的路段单元L(j)乘客出行交通饱和度S(L(j))，确定面向乘客出行的全路网J个路段交通饱和度：
Figure BDA0002386893100000118
其中p(L(j))为单位时间内t路段单元L(j)内全部Q辆小汽车总载客人数，即
Figure BDA0002386893100000121
4)确定车路协同环境下面向乘客出行的公交停靠站交通饱和度；
根据采集的公交停靠站小汽车、公交车相关交通数据，分别计算面向乘客出行的公交停靠站单元小汽车、公交车交通饱和度；在此基础上，计算面向乘客出行的公交停靠站单元交通饱和度，进而确定车路协同环境下面向乘客出行的全路网公交停靠站交通饱和度；
具体为，
4-1)确定面向乘客出行的公交停靠站单元小汽车交通饱和度
根据采集的单位时间t公交停靠站单元B(h)第n辆小汽车在公交停靠站起点、公交停靠站中间点、公交停靠站终点测速点的车速
Figure BDA0002386893100000122
计算公交停靠站单元B(h)第n辆小汽车平均车速：
Figure BDA0002386893100000123
根据采集的单位时间t内公交停靠站单元B(h)通过的全部N辆小汽车的载客人数，计算面向乘客出行的公交停靠站单元B(h)小汽车交通饱和度：
Figure BDA0002386893100000124
4-2)确定面向乘客出行的公交停靠站单元公交车交通饱和度
根据采集的单位时间t内公交停靠站单元B(h)的第m辆公交车的到站时刻、离站时刻、在站服务时间
Figure BDA0002386893100000125
以及第m辆公交车的载客人数
Figure BDA0002386893100000126
计算单位时间t内公交停靠站单元B(h)中公交车进站排队溢出损失时间：
Figure BDA0002386893100000127
其中
Figure BDA0002386893100000128
为单位时间t内公交停靠站单元B(h)内停靠的全部M辆公交车的总载客人数：
Figure BDA0002386893100000129
并根据采集的单位时间t内公交停靠站单元B(h)被公交车占用的时间
Figure BDA00023868931000001210
计算面向乘客出行的公交停靠站单元B(h)公交车交通饱和度：
Figure BDA0002386893100000131
4-3)确定面向乘客出行的公交停靠站单元交通饱和度
根据计算的面向乘客出行的公交停靠站单元小汽车和公交车交通饱和度，确定面向乘客出行的公交停靠站单元B(h)的交通饱和度：
Figure BDA0002386893100000132
其中
Figure BDA0002386893100000133
为单位时间t内公交停靠站单元B(h)内全部N辆小汽车的总载客人数：
Figure BDA0002386893100000134
4-4)确定面向乘客出行的全路网公交停靠站交通饱和度
根据面向乘客出行的公交停靠站单元交通饱和度，确定面向乘客出行的全路网公交停靠站交通饱和度：
Figure BDA0002386893100000135
其中，H为全部公交停靠站数量，p(B(h))为单位时间t内公交停靠站单元B(h)内小汽车与公交车的总载客人数：
Figure BDA0002386893100000136
5)确定车路协同环境下面向乘客出行的交叉口交通饱和度
根据采集的交叉口相关交通数据，计算面向乘客出行的交叉口单元交通饱和度，进而确定车路协同环境下面向乘客出行的全路网交叉口交通饱和度；
具体为，
5-1)面向乘客出行的交叉口单元交通饱和度
根据采集的单位时间t内交叉口单元I(k)第c个信号周期的有效绿灯时间和周期时长
Figure BDA0002386893100000137
计算面向乘客出行的交叉口单元I(k)交通饱和度：
Figure BDA0002386893100000138
其中，C为交叉口单元I(k)全部信号周期总数量；p(I(k,c))为单位时间t内交叉口单元I(k)第c个信号周期中全部F辆小汽车的总载客人数：
Figure BDA0002386893100000139
5-2)确定面向乘客出行的全路网交叉口交通饱和度
根据面向乘客出行的交叉口单元I(k)交通饱和度S(I(k))，确定面向乘客出行的全路网交叉口交通饱和度：
Figure BDA0002386893100000141
其中p(I(k))为单位时间t内交叉口单元I(k)内C个信号周期的所有小汽车总载客人数：
Figure BDA0002386893100000142
6)确定车路协同环境下面向乘客出行的路网交通饱和度；
根据已计算的面向乘客出行的路段、公交停靠站、交叉口交通饱和度，确定车路协同环境下面向乘客出行的路网交通饱和度，借助路网交通饱和度参数评价路网交通状态；
具体为，
根据面向乘客出行的路段交通饱和度S(L)、公交停靠站交通饱和度S(B)、交叉口交通饱和度S(I)，计算车路协同环境下面向乘客出行的路网交通饱和度：
Figure BDA0002386893100000143
其中p(L)为单位时间t内路网全部J个路段所有小汽车的总载客人数，p(B)为单位时间t内路网全部H个公交停靠站所有车辆的总载客人数，p(I)为单位时间t内路网全部K个交叉口所有小汽车的总载客人数；
Figure BDA0002386893100000144
p(L(j))为单位时间t内路段单元L(j)内全部Q辆小汽车总载客人数；
Figure BDA0002386893100000145
p(B(h))为单位时间t内公交停靠站单元B(h)内小汽车与公交车的总载客人数；
Figure BDA0002386893100000146
p(I(k))为单位时间t内交叉口单元I(k)内全部C个信号周期的所有小汽车总载客人数；
Figure BDA0002386893100000151
p(L(j))为单位时间t内路段单元L(j)内全部Q辆小汽车总载客人数；
Figure BDA0002386893100000152
为单位时间t内公交停靠站单元B(h)内全部N辆小汽车的总载客人数，
Figure BDA0002386893100000153
为单位时间t内公交停靠站单元B(h)内停靠的全部M辆公交车的总载客人数；
Figure BDA0002386893100000154
为单位时间t内公交停靠站单元B(h)内第n辆小汽车的载客人数；
Figure BDA0002386893100000155
为单位时间t内公交停靠站单元B(h)内第m辆公交车的载客人数。
实施例：
通过一个实例对本发明车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法给出进一步说明，如图5所示为路网中路段单元、公交停靠站单元以及交叉口单元布局示意图。下面根据本发明车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法的具体步骤，计算车路协同环境下面向乘客出行的路网交通饱和度，借助路网交通饱和度参数评价路网交通状态。
S1：划分车路协同环境下路网交通单元并编号。
S11：将路网划分为18个路段单元、4个公交停靠站单元以及6个交叉口单元。路段单元为交叉口、停靠站等交通单元隔断的道路区段，公交停靠站单元取停靠站上游40米及下游15米构成的区间，交叉口单元为交叉口各进口道构成的区间，进口道范围取交叉口中心至上游车道拓宽起点。
S12：针对路网各类交通单元依次编号，路段单元编号L(1),L(2),…,L(18)；公交停靠站单元编号B(1),B(2),…,B(4)；交叉口单元编号I(1),I(2),…,I(6)。
S2：构建车路协同环境下路网交通特征数据库。
S21：借助调研数据，构建路段单元交通特征数据集，具体为，路段单元L(j)的车辆最高限速
Figure BDA0002386893100000161
单位时间(5min)内路段单元L(j)第q辆小汽车在1号(路段起点)、2号(路段中间点)、3号(路段终点)测速点的车速
Figure BDA0002386893100000162
单位时间(5min)内路段单元L(j)第q辆小汽车的载客人数p(L(j,q))，如表1所示(列举部分数据)。
Figure BDA0002386893100000163
表1
S22：借助调研数据，构建公交停靠站单元交通特征数据集，包括构建公交停靠站单元的停站公交车数据子集和公交停靠站单元的小汽车数据子集，具体为，单位时间(5min)内公交停靠站单元B(h)第m辆公交车到站时刻、离站时刻、在站服务时间
Figure BDA0002386893100000164
单位时间(5min)内公交停靠站单元B(h)被公交车占用的时间
Figure BDA0002386893100000165
公交停靠站单元B(h)第m辆公交车载客人数
Figure BDA0002386893100000166
如表2所示。
Figure BDA0002386893100000167
Figure BDA0002386893100000171
表2
构建公交停靠站单元的小汽车数据子集，具体为，公交停靠站单元B(h)车辆最高限速
Figure BDA0002386893100000172
单位时间(5min)内公交停靠站单元B(h)第n辆小汽车在1号(公交停靠站起点)、2号(公交停靠站中间点)、3号(公交停靠站终点)测速点的车速
Figure BDA0002386893100000173
公交停靠站单元B(h)第n辆小汽车的载客人数
Figure BDA0002386893100000174
如表3所示。
Figure BDA0002386893100000175
表3
S23：借助调研数据，构建交叉口单元交通特征数据集，具体为，单位时间(5min)内交叉口单元I(k)第c个信号周期的有效绿灯时间和周期时长
Figure BDA0002386893100000176
单位时间(5min)内交叉口单元I(k)第c个信号周期中第f辆小汽车的载客人数p(I(k,c,f))，如表4所示(列举部分数据)。
Figure BDA0002386893100000177
Figure BDA0002386893100000181
表4
S3：确定车路协同环境下面向乘客出行的路段交通饱和度。
S31：借助S21构建的路段单元小汽车车速交通特征数据集，计算路段单元小汽车平均车速
Figure BDA0002386893100000182
如表5所示(列举部分数据)。
Figure BDA0002386893100000183
Figure BDA0002386893100000191
表5
S32：借助S21构建的路段单元小汽车载客人数交通特征数据集，计算面向乘客出行的路段单元交通饱和度S(L(j))，如表6所示。
路段单元编号 交通饱和度 路段单元编号 交通饱和度
L<sup>(1)</sup> 0.67 L<sup>(10)</sup> 0.58
L<sup>(2)</sup> 0.66 L<sup>(11)</sup> 0.66
L<sup>(3)</sup> 0.59 L<sup>(12)</sup> 0.59
L<sup>(4)</sup> 0.65 L<sup>(13)</sup> 0.61
L<sup>(5)</sup> 0.63 L<sup>(14)</sup> 0.65
L<sup>(6)</sup> 0.66 L<sup>(15)</sup> 0.62
L<sup>(7)</sup> 0.67 L<sup>(16)</sup> 0.57
L<sup>(8)</sup> 0.59 L<sup>(17)</sup> 0.54
L<sup>(9)</sup> 0.60 L<sup>(18)</sup> 0.63
表6
S33：借助S21构建的路段单元小汽车载客人数交通特征数据集，计算单位时间(5min)内路段单元L(j)内Q辆小汽车总载客人数p(L(j))，如表7所示。
Figure BDA0002386893100000192
Figure BDA0002386893100000201
表7
借助S32计算的路段单元乘客出行交通饱和度S(L(j))，确定面向乘客出行的全路网路段交通饱和度：S(L)＝0.62。
S4：确定车路协同环境下面向乘客出行的公交停靠站交通饱和度。
S41：借助S22构建的公交停靠站单元小汽车车速交通特征数据集，计算停靠站单元小汽车平均车速
Figure BDA0002386893100000202
进而借助S22构建的公交停靠站单元小汽车载客人数交通特征数据集，计算面向乘客出行的公交停靠站单元交通饱和度
Figure BDA0002386893100000203
如表8所示。
Figure BDA0002386893100000204
表8
S42：借助S22构建的公交停靠站单元公交车辆交通特征数据集，计算单位时间(5min)内公交停靠站单元停靠的公交车的总载客人数
Figure BDA0002386893100000205
进而计算单位时间(5min)内公交停靠站单元B(h)中公交车进站排队溢出损失时间
Figure BDA0002386893100000206
借助S22构建的单位时间(5min)内公交停靠站单元被公交车占用的时间
Figure BDA0002386893100000207
计算面向乘客出行的公交停靠站单元公交车交通饱和度
Figure BDA0002386893100000208
如表9所示。
Figure BDA0002386893100000209
Figure BDA0002386893100000211
表9
S43：借助S22构建的公交停靠站单元小汽车交通特征数据集，计算单位时间(5min)内公交停靠站单元停靠的小汽车的总载客人数
Figure BDA0002386893100000212
进而借助计算得到的面向乘客出行的公交停靠站单元小汽车和公交车交通饱和度，计算面向乘客出行的公交停靠站单元的交通饱和度S(B(h))，如表10所示。
Figure BDA0002386893100000213
表10
S44：计算单位时间(5min)内公交停靠站单元内小汽车与公交车的总载客人数p(B(h))，如表11所示。
Figure BDA0002386893100000214
表11
进而借助面向乘客出行的公交停靠站单元交通饱和度，计算面向乘客出行的全路网公交停靠站交通饱和度：S(B)＝0.43。
S5：确定车路协同环境下面向乘客出行的交叉口交通饱和度。
S51：借助S23构建的交叉口单元小汽车交通特征数据集，计算单位时间(5min)内交叉口单元I(k)第c个信号周期中F辆小汽车的总载客人数p(I(k,c))；进而计算面向乘客出行的交叉口单元交通饱和度S(I(k))，如表12所示。
Figure BDA0002386893100000221
表12
S52：计算单位时间(5min)内交叉口单元I(k)内C个信号周期的所有小汽车总载客人数p(I(k))，如表13所示。
Figure BDA0002386893100000222
表13
进而借助面向乘客出行的交叉口单元交通饱和度S(I(k))，计算面向乘客出行的全路网交叉口交通饱和度：S(I)＝0.55。
S6：确定车路协同环境下面向乘客出行的路网交通饱和度。
借助S2构建的路段单元、公交停靠站单元以及交叉口单元车辆载客人数数据集，计算单位时间(5min)内路网全部J个路段所有小汽车的总载客人数：p(L)＝397，单位时间(5min)内路网全部H个公交停靠站所有车辆的总载客人数：p(B)＝154，单位时间(5min)内路网全部K个交叉口所有小汽车的总载客人数：p(I)＝229。
进而借助已计算的面向乘客出行的路段、公交停靠站、交叉口交通饱和度S(L)、S(B)、S(I)，计算车路协同环境下面向乘客出行的路网交通饱和度：S＝0.56。
根据S6计算的车路协同环境下面向乘客出行的路网交通饱和度S＝0.56，可以确定该实施例车路协同环境下面向乘客出行需求的路网交通状态比较良好。

Claims (10)

1.车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)划分车路协同环境下路网交通单元并编号；
将车路协同环境下路网划分为路段、公交停靠站、交叉口三类交通单元，并分别编号；
2)构建车路协同环境下路网交通特征数据库；
实时采集车路协同环境下路网中车辆交通数据，构建车路协同环境下路网交通特征数据库，具体包括路段单元交通特征数据集、公交停靠站单元交通特征数据集、交叉口单元交通特征数据集；
3)确定车路协同环境下面向乘客出行的路段交通饱和度、公交停靠站交通饱和度和交叉口交通饱和度；
根据采集的路段小汽车速度数据计算路段单元小汽车平均车速，根据采集的路段小汽车载客量数据计算面向乘客出行的路段单元交通饱和度，进而确定车路协同环境下面向乘客出行的全路网路段交通饱和度；
根据采集的公交停靠站小汽车、公交车相关交通数据，分别计算面向乘客出行的公交停靠站单元小汽车、公交车交通饱和度；在此基础上，计算面向乘客出行的公交停靠站单元交通饱和度，进而确定车路协同环境下面向乘客出行的全路网公交停靠站交通饱和度；
根据采集的交叉口相关交通数据，计算面向乘客出行的交叉口单元交通饱和度，进而确定车路协同环境下面向乘客出行的全路网交叉口交通饱和度；
4)确定车路协同环境下面向乘客出行的路网交通饱和度；
根据已计算的面向乘客出行的路段、公交停靠站、交叉口交通饱和度，确定车路协同环境下面向乘客出行的路网交通饱和度，根据路网交通饱和度参数评价路网交通状态。
2.根据权利要求1所述的车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法，其特征在于：所述步骤1)中划分车路协同环境下路网交通单元并编号，具体为，
1-1)划分车路协同环境下路网交通单元
将路网划分为路段、公交停靠站、交叉口三类交通单元，路段单元为其他交通单元隔断的道路区段，公交停靠站单元为停靠站上游及下游设定范围构成的区间，交叉口单元为交叉口各进口道构成的区间；
1-2)对车路协同环境下路网交通单元编号
针对路网各类交通单元依次编号，路段单元编号L(j)，表示第j个路段交通单元；公交停靠站单元编号B(h)，表示第h个公交停靠站交通单元；交叉口单元编号I(k)，表示第k个交叉口交通单元。
3.根据权利要求1所述的车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法，其特征在于：所述步骤2)中构建车路协同环境下路网交通特征数据库，具体为，
2-1)构建路段单元交通特征数据集
路段单元交通特征数据集
Figure FDA0002386893090000021
其中，
Figure FDA0002386893090000022
为第j个路段单元的数据子集，
Figure FDA0002386893090000023
其中，
Figure FDA0002386893090000024
为路段单元L(j)的车辆最高限速，
Figure FDA0002386893090000025
分别为单位时间t内路段单元L(j)第q辆小汽车在路段起点、路段中间点、路段终点测速点的车速，p(L(j,q))为单位时间t内路段单元L(j)第q辆小汽车的载客人数；
2-2)构建公交停靠站单元交通特征数据集
公交停靠站单元交通特征数据集
Figure FDA0002386893090000031
其中，
Figure FDA0002386893090000032
为第h个公交停靠站单元的停站公交车数据子集，
Figure FDA0002386893090000033
为第h个公交停靠站单元的小汽车数据子集；
Figure FDA0002386893090000034
其中，
Figure FDA0002386893090000035
分别为单位时间t内公交停靠站单元B(h)第m辆公交车到站时刻、离站时刻、在站服务时间，
Figure FDA0002386893090000036
为单位时间t内公交停靠站单元B(h)被公交车占用的时间，
Figure FDA0002386893090000037
为公交停靠站单元B(h)第m辆公交车载客人数；
Figure FDA0002386893090000038
其中，
Figure FDA0002386893090000039
为公交停靠站单元B(h)车辆最高限速，
Figure FDA00023868930900000310
分别为单位时间t内公交停靠站单元B(h)第n辆小汽车在公交停靠站起点、公交停靠站中间点、公交停靠站终点测速点的车速，
Figure FDA00023868930900000311
为单位时间t内公交停靠站单元B(h)第n辆小汽车的载客人数；
2-3)构建交叉口单元交通特征数据集
交叉口单元交通特征数据集
Figure FDA00023868930900000312
其中，
Figure FDA00023868930900000313
为第k个交叉口单元的数据子集，
Figure FDA00023868930900000314
其中，
Figure FDA00023868930900000315
分别为单位时间t内交叉口单元I(k)第c个信号周期的有效绿灯时间和周期时长，p(I(k,c,f))为单位时间t内交叉口单元I(k)第c个信号周期中第f辆小汽车的载客人数。
4.根据权利要求3所述的车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法，其特征在于：所述步骤3)中确定车路协同环境下面向乘客出行的路段交通饱和度，具体为，
3-1a)确定路段单元小汽车平均车速
根据采集的单位时间t内路段单元L(j)第q辆小汽车在路段单元路段起点、路段中间点、路段终点测速点的车速
Figure FDA0002386893090000041
计算路段单元L(j)第q辆小汽车的平均车速：
Figure FDA0002386893090000042
3-2a)确定面向乘客出行的路段单元交通饱和度
根据采集的单位时间t内路段单元L(j)通过的全部Q辆小汽车的载客人数，计算面向乘客出行的路段单元L(j)的交通饱和度：
Figure FDA0002386893090000043
3-3a)确定面向乘客出行的全路网路段交通饱和度
根据计算的路段单元L(j)乘客出行交通饱和度S(L(j))，确定面向乘客出行的全路网J个路段交通饱和度：
Figure FDA0002386893090000044
其中p(L(j))为单位时间内t路段单元L(j)内全部Q辆小汽车总载客人数，即
Figure FDA0002386893090000045
5.根据权利要求3所述的车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法，其特征在于：所述步骤3)中确定车路协同环境下面向乘客出行的公交停靠站交通饱和度，具体为，
3-1b)确定面向乘客出行的公交停靠站单元小汽车交通饱和度
根据采集的单位时间t公交停靠站单元B(h)第n辆小汽车在公交停靠站起点、公交停靠站中间点、公交停靠站终点测速点的车速
Figure FDA0002386893090000046
计算公交停靠站单元B(h)第n辆小汽车平均车速：
Figure FDA0002386893090000047
根据采集的单位时间t内公交停靠站单元B(h)通过的全部N辆小汽车的载客人数，计算面向乘客出行的公交停靠站单元B(h)小汽车交通饱和度：
Figure FDA0002386893090000051
3-2b)确定面向乘客出行的公交停靠站单元公交车交通饱和度
根据采集的单位时间t内公交停靠站单元B(h)的第m辆公交车的到站时刻、离站时刻、在站服务时间
Figure FDA0002386893090000052
以及第m辆公交车的载客人数
Figure FDA0002386893090000053
计算单位时间t内公交停靠站单元B(h)中公交车进站排队溢出损失时间：
Figure FDA0002386893090000054
其中
Figure FDA0002386893090000055
为单位时间t内公交停靠站单元B(h)内停靠的全部M辆公交车的总载客人数：
Figure FDA0002386893090000056
并根据采集的单位时间t内公交停靠站单元B(h)被公交车占用的时间
Figure FDA0002386893090000057
计算面向乘客出行的公交停靠站单元B(h)公交车交通饱和度：
Figure FDA0002386893090000058
3-3b)确定面向乘客出行的公交停靠站单元交通饱和度
根据计算的面向乘客出行的公交停靠站单元小汽车和公交车交通饱和度，确定面向乘客出行的公交停靠站单元B(h)的交通饱和度：
Figure FDA0002386893090000059
其中
Figure FDA00023868930900000510
为单位时间t内公交停靠站单元B(h)内全部N辆小汽车的总载客人数：
Figure FDA00023868930900000511
3-4b)确定面向乘客出行的全路网公交停靠站交通饱和度
根据面向乘客出行的公交停靠站单元交通饱和度，确定面向乘客出行的全路网公交停靠站交通饱和度：
Figure FDA00023868930900000512
其中，H为全部公交停靠站数量，p(B(h))为单位时间t内公交停靠站单元B(h)内小汽车与公交车的总载客人数：
Figure FDA00023868930900000513
6.根据权利要求3所述的车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法，其特征在于：所述步骤3)中确定车路协同环境下面向乘客出行的交叉口交通饱和度，具体为，
3-1c)面向乘客出行的交叉口单元交通饱和度
根据采集的单位时间t内交叉口单元I(k)第c个信号周期的有效绿灯时间和周期时长
Figure FDA0002386893090000061
计算面向乘客出行的交叉口单元I(k)交通饱和度：
Figure FDA0002386893090000062
其中，C为交叉口单元I(k)全部信号周期总数量；p(I(k,c))为单位时间t内交叉口单元I(k)第c个信号周期中全部F辆小汽车的总载客人数：
Figure FDA0002386893090000063
3-2c)确定面向乘客出行的全路网交叉口交通饱和度
根据面向乘客出行的交叉口单元I(k)交通饱和度S(I(k))，确定面向乘客出行的全路网交叉口交通饱和度：
Figure FDA0002386893090000064
其中p(I(k))为单位时间t内交叉口单元I(k)内C个信号周期的所有小汽车总载客人数：
Figure FDA0002386893090000065
7.根据权利要求1或3所述的车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法，其特征在于：所述步骤4)中确定车路协同环境下面向乘客出行的路网交通饱和度，具体为，
根据面向乘客出行的路段交通饱和度S(L)、公交停靠站交通饱和度S(B)、交叉口交通饱和度S(I)，计算车路协同环境下面向乘客出行的路网交通饱和度：
Figure FDA0002386893090000066
其中p(L)为单位时间t内路网全部J个路段所有小汽车的总载客人数，p(B)为单位时间t内路网全部H个公交停靠站所有车辆的总载客人数，p(I)为单位时间t内路网全部K个交叉口所有小汽车的总载客人数。
8.根据权利要求7所述的车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法，其特征在于：
Figure FDA0002386893090000071
p(L(j))为单位时间t内路段单元L(j)内全部Q辆小汽车总载客人数；
Figure FDA0002386893090000072
p(B(h))为单位时间t内公交停靠站单元B(h)内小汽车与公交车的总载客人数；
Figure FDA0002386893090000073
p(I(k))为单位时间t内交叉口单元I(k)内全部C个信号周期的所有小汽车总载客人数。
9.根据权利要求8所述的车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法，其特征在于：
Figure FDA0002386893090000074
p(L(j))为单位时间t内路段单元L(j)内全部Q辆小汽车总载客人数；
Figure FDA0002386893090000075
Figure FDA0002386893090000076
为单位时间t内公交停靠站单元B(h)内全部N辆小汽车的总载客人数，
Figure FDA0002386893090000077
为单位时间t内公交停靠站单元B(h)内停靠的全部M辆公交车的总载客人数。
10.根据权利要求9所述的车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法，其特征在于：
Figure FDA0002386893090000078
Figure FDA0002386893090000079
为单位时间t内公交停靠站单元B(h)内第n辆小汽车的载客人数；
Figure FDA00023868930900000710
Figure FDA00023868930900000711
为单位时间t内公交停靠站单元B(h)内第m辆公交车的载客人数。
CN202010101074.XA 2020-02-19 2020-02-19 车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法 Active CN111292535B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010101074.XA CN111292535B (zh) 2020-02-19 2020-02-19 车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010101074.XA CN111292535B (zh) 2020-02-19 2020-02-19 车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111292535A true CN111292535A (zh) 2020-06-16
CN111292535B CN111292535B (zh) 2020-09-22

Family

ID=71024485

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010101074.XA Active CN111292535B (zh) 2020-02-19 2020-02-19 车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111292535B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113066286A (zh) * 2021-03-18 2021-07-02 河海大学 一种车路协同路网车辆运行风险路段判定方法和装置
CN113808388A (zh) * 2021-08-03 2021-12-17 珠海市规划设计研究院 综合考虑小汽车和公共交通运行的交通拥堵分析方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101710449A (zh) * 2009-12-04 2010-05-19 吉林大学 基于公交车gps数据的交通流运行状态识别方法
CN101872544A (zh) * 2010-06-12 2010-10-27 江苏省交通科学研究院股份有限公司 简易的城市道路拥堵状态统计评估方法
DE102011113019A1 (de) * 2011-07-14 2012-05-10 Daimler Ag Verfahren zur Ermittlung und Bewertung von Gefahren einer Situation zwischen zumindest zwei Verkehrsteilnehmern in einem Straßenkreuzungsbereich und Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers beim Führen eines Fahrzeugs
CN103593535A (zh) * 2013-11-22 2014-02-19 南京洛普股份有限公司 基于多尺度融合的城市交通复杂自适应网络平行仿真系统及方法
CN106781506A (zh) * 2017-02-21 2017-05-31 济南全通信息科技有限公司 基于公交车gps数据的大范围城市公交线网实时运行水平评价方法
CN109544967A (zh) * 2018-11-27 2019-03-29 华东交通大学 一种基于低频avl数据的公交线网运行状态监控方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101710449A (zh) * 2009-12-04 2010-05-19 吉林大学 基于公交车gps数据的交通流运行状态识别方法
CN101872544A (zh) * 2010-06-12 2010-10-27 江苏省交通科学研究院股份有限公司 简易的城市道路拥堵状态统计评估方法
DE102011113019A1 (de) * 2011-07-14 2012-05-10 Daimler Ag Verfahren zur Ermittlung und Bewertung von Gefahren einer Situation zwischen zumindest zwei Verkehrsteilnehmern in einem Straßenkreuzungsbereich und Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers beim Führen eines Fahrzeugs
CN103593535A (zh) * 2013-11-22 2014-02-19 南京洛普股份有限公司 基于多尺度融合的城市交通复杂自适应网络平行仿真系统及方法
CN106781506A (zh) * 2017-02-21 2017-05-31 济南全通信息科技有限公司 基于公交车gps数据的大范围城市公交线网实时运行水平评价方法
CN109544967A (zh) * 2018-11-27 2019-03-29 华东交通大学 一种基于低频avl数据的公交线网运行状态监控方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113066286A (zh) * 2021-03-18 2021-07-02 河海大学 一种车路协同路网车辆运行风险路段判定方法和装置
CN113066286B (zh) * 2021-03-18 2022-05-20 河海大学 一种车路协同路网车辆运行风险路段判定方法和装置
CN113808388A (zh) * 2021-08-03 2021-12-17 珠海市规划设计研究院 综合考虑小汽车和公共交通运行的交通拥堵分析方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111292535B (zh) 2020-09-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109493620B (zh) 一种交通路况分析系统、方法以及装置
CN104064028B (zh) 基于多元信息数据的公交到站时间预测方法及系统
CN101751777B (zh) 基于空间聚类分析的城市路网交通小区动态划分方法
CN103310287B (zh) 基于svm预测乘客出行概率的轨道交通客流预测方法
CN102819955B (zh) 基于车辆行程数据的道路网运行评价方法
CN108198425A (zh) 一种电动汽车行驶工况的构建方法
CN111210612B (zh) 基于公交gps数据与站点信息提取公交线路轨迹的方法
CN101930670B (zh) 公交行驶路段社会车辆运行时间预测方法
CN109191849B (zh) 一种基于多源数据特征提取的交通拥堵持续时间预测方法
CN111292535B (zh) 车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法
CN103956042B (zh) 一种基于图论的公共自行车调度区域智能划分方法
CN103198645B (zh) 一种基于乘客出行分布的高峰期公交线路跳站运行方法
CN110288828B (zh) 上游港湾停靠站影响下交叉口进口道通行能力计算方法
CN106920402A (zh) 一种基于交通流量的时间序列划分方法与系统
CN105225473B (zh) 一种基于站点效率计算的公交快线设计方法
CN103745106A (zh) 一种短时交通流预测方法
CN104616076A (zh) 一种城市轨道交通多线协同运营方案的优化方法及系统
CN109544967B (zh) 一种基于低频avl数据的公交线网运行状态监控方法
CN107833459A (zh) 一种基于gps数据的城市公交运行状况评价方法
CN105206040A (zh) 一种基于ic卡数据的公交串车预测方法
CN104361543B (zh) 一种基于时空链模型的公交线路评价方法
CN115311858A (zh) 基于交通流韧性的城市路段分级管制方法
CN112562311B (zh) 基于gis大数据的工况权重因子获取方法及装置
CN106355541A (zh) 一种基于gps数据的出租车打车难易度识别方法
CN110867075A (zh) 一种评估雨天条件下道路测速仪对驾驶人员反应行为影响的方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant