本发明涉及智能城市公共交通信息技术领域,具体来说,涉及一种基于路网的公交路链提取与优化算法。
背景技术:
城市公共交通是城市社会正常运转的基础保障,是实现城市居住、憩息、工作和交通功能的重要元素,与每个市民的日常生活息息相关,优选的公交路链是提高交通资源利用效率,缓解交通拥堵的重要手段。
现阶段由于gps硬件设备本身的测量误差,例如gps漂移和建筑物遮挡等多种因素,对gps的位置精度产生较大的影响,公交车辆gps观测值在智能调度系统数字地图上进行实时动态路网匹配时会出现偏差,通常采用高gps采样频率的方式,直接将采样点投影到相近的路网,取投影距离最小的投影点作为匹配点,当某个gps点不在多个gps点形成的路径上时,直接剔除坏点的方式进行处理,由于公交企业车辆数量多,车辆gps轨迹存储时间长,为此数据存储需求量大。
技术实现要素:
针对相关技术中的上述技术问题,本发明提出一种基于路网的公交路链提取与优化算法,通过降低gps采样率,减少存储空间的条件下,保证公交车辆路链准确匹配,解决公交车辆gps轨迹数据存储量大的问题。
为实现上述技术目的,本发明的技术方案是这样实现的:一种基于路网的公交路链提取与优化算法,该算法包括以下步骤:
s1获取公交车辆gps定位设备回传的轨迹点,以任意轨迹点为圆心,获取目标轨迹点pi指定范围r内的所有道路;
s2计算目标轨迹点pi到每个候选道路的候选投影点的距离
s3计算候选投影点
s4计算相邻两个候选点的最短路径传递概率;
s5计算两个候选投影点间的概率;
s6构建所有候选投影点集合的有向图,获得任意相邻候选点的最短距离;
s7计算第一个候选投影点集合到第n个候选投影点集合的路链得分;
s8选取候选投影点集合中得分最高的路链。
进一步地,所述s1中进一步包括:
s1.1所述的gps任意轨迹点t=p1→p2→p3...→pn,选取
进一步地,所述s3中观测率进一步包含:
s3.1计算观测概率公式为:
其中,
进一步地,所述s4中传递概率进一步包含:
s4.1传递概率分子代表两个gps观测点之间的欧式距离,分母代表前后两个候选点之间最短路径的长度,具体公式:
进一步地,所述s5相邻候选投影点距离进一步包含:
s5.1计算
其中,
s5.2任意两个相邻的gps候选点,得到候选路径,每个候选路径分配一个空间测量值。
进一步地,所述s6构建有向图进一步包含:
s6.1构建一个有向图,其中,p′t是每个gps轨迹点对应的候选投影点集合,c′t是任意两个相邻候选投影点间的最短路径,p′ns代表pn的候选投影点。
进一步地,所述s7候选投影点集合的路链得分进一步包含:
s7.1计算
进一步地,所述s8选取候选投影点集合路链进一步包含:
s8.1获取候选投影点集合得分的最高路链,即
本发明的有益效果:鉴于现有技术中存在的不足,本申请优选的公交路网的路链具有如下有益效果:
1)通过较少的gps采集点,即可快速匹配出公交路链。
2)节省公交车辆gps数据传输带宽,提升其他数据传输效率;
3)节省存储资源,减少存储资源和能源浪费;
4)减少了路网系统的计算量,运算时间短;
5)提高路链匹配精准度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例所述的基于路网的公交路链提取与优化算法动态匹配流程图;
图2是根据本发明实施例所述的基于路网的公交路链提取与优化算法所述s1目标轨迹点示意图;
图3是根据本发明实施例所述的基于路网的公交路链提取与优化算法所述s2候选投影点集合示意图;
图4是根据本发明实施例所述的基于路网的公交路链提取与优化算法所述s3候选投影点观测概率示意图;
图5是根据本发明实施例所述的基于路网的公交路链提取与优化算法所述s6中基于3组候选投影点集合构建有向图的原理图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,根据本发明实施例所述的基于路网的公交路链提取与优化算法,该算法包括以下步骤:
步骤一,如图1所示,获取公交车辆gps定位设备回传的轨迹点,以任意轨迹点为圆心,所述的gps任意轨迹点t=p1→p2→p3...→pn,选取
步骤二,如图2所示,计算目标轨迹点pi到每个候选道路的候选投影点的距离
步骤三,如图3所示,计算候选投影点
计算观测概率公式为:
其中,
步骤四,计算相邻两个候选点的最短路径传递概率,传递概率分子代表两个gps观测点之间的欧式距离,分母代表前后两个候选点之间最短路径的长度,具体公式:
步骤五,计算
其中,
步骤六,构建所有候选投影点集合的有向图,获得任意相邻候选点的最短距离,其中,p′t是每个gps轨迹点对应的候选投影点集合,c′t是任意两个相邻候选投影点间的最短路径,p′ns代表pn的候选投影点;
步骤七,计算第一个候选投影点集合到第n个候选投影点集合
步骤八,选取候选投影点集合中得分最高的路链,即
还需要说明的是,在本说明书中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括要素的过程、方法、或者设备中还存在另外的相同要素。
为了方便理解本发明的上述技术方案,以下通过具体使用方式上对本发明的上述技术方案进行详细说明。
在具体使用时,根据本发明所述的基于路网的公交路链提取与优化算法,具体实施举例如下:
选取3个gps轨迹点对应的3组候选投影点集合,分析路径匹配的算法,构建一个有向图,如图4所示,其中,p′t是每个gps轨迹点对应的候选投影点集合,c′t是任意两个相邻候选投影点间的最短路径,p′ns代表pn的候选投影点,每个候选投影点的观测概率为:
传输概率和空间可达概率为:
使用f[]
然后,计算第2组候选投影点的得分情况,根据计算第2组中
以此类推,可求得:
由上得到,
由上可知,最后一组候选投影点中
本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请原理的前提下,还可以对本申请进行若干改进和修饰,这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
综上所述,借助于本发明的上述技术方案,通过较少的gps采集点,即可快速匹配出公交路链,节省公交车辆gps数据传输带宽,提升其他数据传输效率,节省存储资源,减少存储资源和能源浪费,减少了路网系统的计算量,运算时间短,提高路链匹配精准度。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。