CN117079468B - 一种实现交通数字孪生的车流轨迹位置方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种实现交通数字孪生的车流轨迹位置方法，属于车流轨迹位置实现技术领域。包括以下步骤：S1.设计接收车辆实时数据结构用于解析接收数据的信息，设计车辆实时数据缓存结构用于存储车辆信息；S2.仿真开始，接收车辆实时数据，对车辆实时数据进行解析，并更新车辆信息；S3.给定仿真起始时间，计算所有车辆给定时刻的位置，并行遍历车辆列表中的每辆车辆，根据车辆的位置数组对车辆在给定时刻的位置进行插值计算，获得车辆的位置。解决了现有技术中存在的无法高效的保证实现车辆轨迹位置的连续性和流场性技术问题，可以为交通管理和驾驶员提供准确的车辆位置信息，帮助优化交通流量，减少拥堵，提高交通安全性。
Description
技术领域
本申请涉及实现车流轨迹位置方法，尤其涉及一种实现交通数字孪生的车流轨迹位置方法，属于车流轨迹位置实现技术领域。
背景技术
实时车辆位置展示可以帮助交通管理人员及时了解道路拥堵情况、车辆流量分布等信息，并根据这些信息做出相应的治理决策，例如调整信号灯时间、路线引导、限行措施等。如果展示方法不够准确或者不够实时，就很难及时发现和处理交通状况，造成交通拥堵、事故等问题。因此，发明一种准确、实时、易用的车辆位置计算方法是非常重要的。
目前对实时车流轨迹进行展示，有两种常用的技术方案，第一种技术方案是在每次接收到实时车流数据后，对所有车辆的位置进行更新，更新后车的位置不动，直到下一次收到新的数据；第二种技术方案是每次收到新数据时，更新每辆车的位置，并为车辆设置一个速度（包括大小和方向），在收到下一次数据的间隙，根据速度来对车辆的位置进行更新。
但是上述两种技术方案仍存在问题，第一种技术方案存在的问题是，车辆的位置不是连续变化的，车辆会从一个位置瞬间跳到另一个位置，要想在视觉上看不出这种跳跃感，就需要提高数据更新的频率，当数据量大的时候会对数据传输和数据处理都会造成很大的压力。第二种方案存在的问题是，能保证位置的连续性，但如果数据中车辆的速度不准确，或者在两次数据传输的间隙车辆的速度发生了变化，都会造成预测的位置与实际车辆的位置不匹配，还需要对车辆的位置进行一定的修正，计算起来复杂。
发明内容
在下文中给出了关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。
鉴于此，为解决现有技术中存在的无法高效的保证实现车辆轨迹位置的连续性和流场性技术问题，本发明提供一种实现交通数字孪生的车流轨迹位置方法，本发明使用特定的数据结构和缓存方式，增加初始延时，列表内插值调优等方式，实现了高流量车流数据的实时处理，在可以容忍的延迟下，实现车流孪生播放的连贯性和流畅性。
方案一、一种实现交通数字孪生的车流轨迹位置方法，包括以下步骤：
S1.设计接收车辆实时数据结构用于解析接收数据的信息，设计车辆实时数据缓存结构用于存储车辆信息；
S2.仿真开始，接收车辆实时数据，对车辆实时数据进行解析，并更新车辆信息；
S3.给定仿真起始时间，计算所有车辆给定时刻的位置，并行遍历车辆列表中的每辆车辆，根据车辆的位置对车辆在给定时刻的位置进行插值计算，获得车辆的位置；
S31.设要计算车辆在目标时刻t时的位置，获取车辆的位置，对数组按照时间顺序排序；
S32.遍历车辆位置数组中，找到目标时刻t相邻两个已知位置点，位置点P1和位置点P2，位置点P1和位置点P2的时间值分别小于和大于等于目标时刻，即t1<t≤t2；
S33.从车辆的位置数据中获取的两个位置点为P1=(t1,X1)和P2=(t2,X2)，其中t1<t2，X1和X2分别为对应时刻的车辆位置，目标时刻为t，t1<t<t2；
S34.使用线性插值算法，计算目标时刻的位置X，X=X1+(X2-X1)*(t-t1)/(t2-t1)；根据时间差和位置差的比例推断目标时刻的位置X，其中，(X2-X1)表示位置差，(t-t1)表示时间差(t2-t1)表示时间间隔，将目标时刻t带入公式，计算出车辆在目标时刻的位置X；
S35.根据S34插值得出的车辆位置为X，X=(x,y),x为车辆沿道路方向距离道路起点的距离，y为车辆偏离道路中心线的距离，左侧为负，右侧为正；获取到车辆在t时刻的位置X后，再将X坐标经过坐标转换，转到仿真模型坐标系下的坐标X',用X'来更新车辆的位置。
优选的，设计接收车辆实时数据结构方法是：车辆实时数据结构包括数据时间和车辆的位置信息，解析后的信息存储在对应的数据结构内；
数据时间为：当前数据包产生的时刻，如果接收到的数据没有时间信息，则以接收到数据的时间作为该数据的时间；
车辆的位置信息：在数据时间下的车辆的位置；
车辆的位置信息包括车辆id、车辆所在的道路信息和车辆的坐标；
设计车辆实时数据缓存结构方法是：
设置车辆列表保存车辆id，并以车辆id为key，每辆车生成一个以时间顺序的队列来保存车辆视区范围内的时序数据。
优选的，仿真开始，接收车辆实时数据，对车辆实时数据进行解析，并更新车辆信息的方法是：
S21.遍历数据中的所有车辆信息，判断车辆是否存在于车辆列表中，如果车辆存在，则将位置和时间信息添加到车辆相应的位置数组中，并对数组按时间进行排序；如果车辆不存在，则将该车辆的id添加到车辆列表，并创建新的位置数组记录车的位置，同时添加车辆位置和数据产生的时间信息；
S22.遍历车辆列表中的车辆，新数据中没有出现的车辆从车辆列表中移除，并删除相应的位置数组。
优选的，给定仿真起始时间的方法是：在收到的第一个数据包中的数据时间加至少一个周期的延迟，作为位置仿真起始时间。
方案二、一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，所述的处理器执行所述计算机程序时实现方案一所述的一种实现交通数字孪生的车流轨迹位置方法的步骤。
方案三、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现方案一所述的一种实现交通数字孪生的车流轨迹位置方法。
本发明的有益效果如下：
1. 实时性与准确性：本发明可以满足实时性与准确性的要求，最低延迟可达一个数据周期，即两次数据接收之间的时间间隔。通过插值计算，准确还原车辆的位置。
2. 车辆轨迹连续：本发明的算法通过插值算法，保证了车辆轨迹计算的连续性，可计算出车辆在数据时间范围内任意时间的位置。
3. 效率高：本发明包括了数据结构和算法轮询，效率高，对web端资源需求小。而且对于车辆位置的计算可根据需要灵活选取各类插值算法，如最简单的线性插值，通过并行处理批量计算车辆的位置，可以提高计算效率，降低由计算过程造成的时间延迟。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为一种实现交通数字孪生的车流轨迹位置方法流程示意图；
图2为车辆实时数据缓存结构示意图；
图3为更新车辆信息流程示意图。
具体实施方式
为了使本申请实施例中的技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图对本申请的示例性实施例进行进一步详细的说明，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是所有实施例的穷举。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例1、参照图1-图3说明本实施方式，一种交通数字孪生的车流轨迹位置预测方法，包括以下步骤：
S1.设计接收车辆实时数据结构用于解析接收数据的信息，设计车辆实时数据缓存结构用于存储车辆信息；
设计接收车辆实时数据结构方法是：车辆实时数据结构包括数据时间和车辆的位置信息，解析后的信息存储在对应的数据结构内；
数据时间为：当前数据包产生的时刻，如果接收到的数据没有时间信息，则以接收到数据的时间作为该数据的时间；
车辆的位置信息：在数据时间下的车辆的位置；
车辆的位置信息包括车辆id、车辆所在的道路信息和车辆的坐标；
设计车辆实时数据缓存结构方法是：
设置车辆列表保存车辆id，并以车辆id为key，每辆车生成一个以时间顺序的队列来保存车辆视区范围内的时序数据。
S2.仿真开始，接收车辆实时数据，对车辆实时数据进行解析，并更新车辆信息；
具体的，仿真开始时，初始化列表为空；
S21.遍历数据中的所有车辆信息，判断车辆是否存在于车辆列表中，如果车辆存在，则将位置和时间信息添加到车辆相应的位置数组中，并对数组按时间进行排序；如果车辆不存在，则将该车辆的id添加到车辆列表，并创建新的位置数组记录车的位置，同时添加车辆位置和数据产生的时间信息；
S22.遍历车辆列表中的车辆，新数据中没有出现的车辆从车辆列表中移除，并删除相应的位置数组。
S3.设定仿真起始时间，计算所有车辆给定时刻的位置，并行遍历车辆列表中的每辆车辆，根据车辆的位置对车辆在给定时刻的位置进行插值计算，获得车辆的位置；
具体的，S2和S3独立运行，S2等待实时数据的传入，收到数据后会对数据进行解析并更新车辆信息。S3在需要进行车辆位置计算时进行调用，遍历车辆信息模块中的车辆，并行地对每辆车的位置进行插值计算，在一般可视化系统中，每次渲染一帧画面时，都需要对车辆的位置进行计算，因此会调用S3获取车辆的位置信息。
具体的，在进行实时车辆位置计算时，为了确保车辆轨迹的连续性，通过插值的方式计算车辆的位置，至少需要两个数据包，仿真系统所展示的车辆位置，都是当前世界时间之前某一刻的位置，仿真系统本身有自己的时间轴，该时间轴与世界时间轴存在一个延迟△t。
设定仿真起始时间，方法是：在收到的第一个数据包中的数据时间加至少一个周期的延迟，作为位置仿真起始时间；
在不考虑时间修正的情况下，相对于世界时间的延迟是稳定不变的。因此在计算车辆位置时，仿真时间通过世界时间减去当前的时间延迟得到。
具体的，为了有足够的数据进行插值计算，需要确保接收到的数据包中的数据时间大于仿真时间。同时为了保证实时性，尽量减少延迟。最小的延迟即设置为一个数据接收周期，即相邻两次数据接收的时间间隔。考虑到网络传输的不稳定性，因此，将延迟时间的设置的稍大一些，如数据接收周期的1.5倍。例如，对于4Hz的数据，相邻两帧的数据间隔为0.25秒（数据接收周期）。那么设置位置计算系统的时间延迟为1.5倍数据周期，即0.375秒，在这里，仿真时间的开始时间计算方法为收到第一个数据包的数据时间减去0.375秒。就能保证较低的数据延迟和数据插值的成功。数据接收的频率越高，数据设置的延迟时间也就越低。针对每辆车辆，在其位置数组中存储了车辆在不同时刻的位置信息，则可以利用插值算法计算出车辆在已收到的数据时间范围内的任意时刻的位置。
在实时车辆展示系统中，系统画面是逐帧渲染出来的。在每帧图像进行渲染时，都根据计算系统的当前时间，使用插值算法（例如线性插值算法）计算出当前时间点的车辆位置。遍历所有车辆，可通过并行计算来完成。这样，利用每秒内离散的、较少的位置数据，近似模拟出车辆位置连续变化，从而实现的实时车流展示效果。
获得车辆的位置具体包括以下步骤：
S31.设要计算车辆在目标时刻t时的位置，获取车辆的位置，对数组按照时间顺序排序；
32.遍历车辆位置数组中，找到目标时刻t相邻两个已知位置点，位置点P1和位置点P2，位置点P1和位置点P2的时间值分别小于和大于等于目标时刻，即t1<t≤t2；
S33.从车辆的位置数据中获取的两个位置点为P1=(t1,X1)和P2=(t2,X2)，其中t1<t2，X1和X2分别为对应时刻的车辆位置，目标时刻为t，t1<t<t2；
S34.使用线性插值算法，计算目标时刻的位置X，X=X1+(X2-X1)*(t-t1)/(t2-t1)；根据时间差和位置差的比例推断目标时刻的位置X，其中，(X2-X1)表示位置差，(t-t1)表示时间差(t2-t1)表示时间间隔，将目标时刻t带入公式，计算出车辆在目标时刻的位置X；
S35.根据S34插值得出的车辆位置为X，X=(x,y),x为车辆沿道路方向距离道路起点的距离，y为车辆偏离道路中心线的距离，左侧为负，右侧为正；获取到车辆在t时刻的位置X后，再将X坐标经过坐标转换，转到仿真模型坐标系下的坐标X',用X'来更新车辆的位置。
本发明缩略语和关键术语的定义：
ID：ID是指标识符（Identifier），用于唯一标识程序中的各种概念，如变量、函数、对象等。
线性插值（Linear Interpolation）：是一种最基本的数值插值方法，也被称为拉格朗日一次插值。
Hz：是赫兹（Hertz）的符号，是国际单位制中用来表示频率的单位。赫兹定义为每秒钟发生一个周期的事件或波形的次数。
世界时间：是现实世界中的时间，UTC。
数据时间：指数据的打包的标记时间，数据包中的一个属性字段，数据时间戳。
仿真时间：车流仿真系统仿真的时间，要延迟于世界时间。
数据延迟：理论上，如果数据发送模块与数据接收模块的时间是完全同步的，那么数据在接收端接收的这一时刻的时间减去数据包中解析出来的数据时间就是数据传输的延迟时间。
实施例3、本发明的计算机装置可以是包括有处理器以及存储器等装置，例如包含中央处理器的单片机等。并且，处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现上述的一种实现交通数字孪生的车流轨迹位置方法的步骤。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（比如声音播放功能、图像播放功能等）等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据（比如音频数据、电话本等）等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
实施例4、计算机可读存储介质实施例。
本发明的计算机可读存储介质可以是被计算机装置的处理器所读取的任何形式的存储介质，包括但不限于非易失性存储器、易失性存储器、铁电存储器等，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当计算机装置的处理器读取并执行存储器中所存储的计算机程序时，可以实现上述的一种实现交通数字孪生的车流轨迹位置方法的步骤。
所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
尽管根据有限数量的实施例描述了本发明，但是受益于上面的描述，本技术领域内的技术人员明白，在由此描述的本发明的范围内，可以设想其它实施例。此外，应当注意，本说明书中使用的语言主要是为了可读性和教导的目的而选择的，而不是为了解释或者限定本发明的主题而选择的。因此，在不偏离所附权利要求书的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。对于本发明的范围，对本发明所做的公开是说明性的，而非限制性的，本发明的范围由所附权利要求书限定。
Claims (3)
1.一种实现交通数字孪生的车流轨迹位置方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.设计接收车辆实时数据结构用于解析接收数据的信息，设计车辆实时数据缓存结构用于存储车辆信息，方法是：车辆实时数据结构包括数据时间和车辆的位置信息，解析后的信息存储在对应的数据结构内；
数据时间为：当前数据包产生的时刻，如果接收到的数据没有时间信息，则以接收到数据的时间作为该数据的时间；
车辆的位置信息：在数据时间下的车辆的位置；
车辆的位置信息包括车辆id、车辆所在的道路信息和车辆的坐标；
设计车辆实时数据缓存结构方法是：
设置车辆列表保存车辆id，并以车辆id为key，每辆车生成一个以时间顺序的队列来保存车辆视区范围内的时序数据；
S2.仿真开始，接收车辆实时数据，对车辆实时数据进行解析，并更新车辆信息，方法是：
S21.遍历数据中的所有车辆信息，判断车辆是否存在于车辆列表中，如果车辆存在，则将位置和时间信息添加到车辆相应的位置数组中，并对数组按时间进行排序；如果车辆不存在，则将该车辆的id添加到车辆列表，并创建新的位置数组记录车的位置，同时添加车辆位置和数据产生的时间信息；
S22.遍历车辆列表中的车辆，新数据中没有出现的车辆从车辆列表中移除，并删除相应的位置数组；
S3.给定仿真起始时间，计算所有车辆给定时刻的位置，并行遍历车辆列表中的每辆车辆，根据车辆的位置对车辆在给定时刻的位置进行插值计算，获得车辆的位置；
给定仿真起始时间的方法是：在收到的第一个数据包中的数据时间加至少一个周期的延迟，作为位置仿真起始时间；
S31.设要计算车辆在目标时刻t时的位置，获取车辆的位置，对数组按照时间顺序排序；
S32.遍历车辆位置数组中，找到目标时刻t相邻两个已知位置点，位置点P1和位置点P2，位置点P1和位置点P2的时间值分别小于和大于等于目标时刻，即t1<t≤t2；
S33.从车辆的位置数据中获取的两个位置点为P1=(t1,X)和P2=(t2,X2)，其中t1<t2，X1和X2分别为对应时刻的车辆位置，目标时刻为t，t1<t<t2；
S34.使用线性插值算法，计算目标时刻的位置X，X=X1+(X2-X1)*(t-t1)/(t2-t1)；根据时间差和位置差的比例推断目标时刻的位置X，其中，(X2-X1)表示位置差，(t-t1)表示时间差(t2-t1)表示时间间隔，将目标时刻t带入公式，计算出车辆在目标时刻的位置X；
S35.根据S34插值得出的车辆位置为X，X=(x,y),x为车辆沿道路方向距离道路起点的距离，y为车辆偏离道路中心线的距离，左侧为负，右侧为正；获取到车辆在t时刻的位置X后，再将X坐标经过坐标转换，转到仿真模型坐标系下的坐标X',用X'来更新车辆的位置。
2.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，所述的处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1所述的一种实现交通数字孪生的车流轨迹位置方法的步骤。
3.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1所述的一种实现交通数字孪生的车流轨迹位置方法。
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| Publication number | Publication date |
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| CN117079468A (zh) | 2023-11-17 |
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