基于GPS数据的信号交叉口实时排队长度估算

实时估算交叉口排队长度一直以来都是一个挑战性的问题.当信号交叉口没有配备固定交通流检测器时,问题将变得更加复杂.本文中,我们研究利用车辆GPS数据估算交叉口实时排队长度的关键技术,建立了基于交通波理论的信号交叉口实时排队长度估算模型,并首次引入了'消散延误'的概念.利用实时排队长度估算模型与车辆的'消散延误'数据,可以实现交叉口每一个信号周期的排队长度的实时估算.本文对模型和算法进行了实地测试,测试结果表明,本文建立的模型和算法可以较为准确地估算信号交叉口的实时排队长度.

车辆轨迹数据驱动的道路交叉口排队长度探测

以车辆轨迹数据为研究对象,构建无需信号配时、车辆到达分布的信号交叉口实时排队长度估算方法。首先运用密度聚类方法识别车辆运动状态,结合运动学公式,研究不同运动状态下车辆加入、离开排队过程的轨迹点。其次,根据排队集结过程的分段特性,提出利用分段线性函数对拐点进行拟合,预估排队集结波。最后基于交通波理论推算出信号交叉口排队长度。为验证所提出方法,利用微观交通模拟器SUMO建立不同浮动车渗透率下的实验场景,计算实际排队长度与预估排队长度的MAPE(平均绝对百分比误差)误差。研究结果表明:渗透率为10%时,MAPE值为12.58%,当浮动车渗透率达到30%时,MAPE值仅为3.03%。可见,所提出的模型在低渗透率下依旧具有较高准确性,且随着渗透率的提高,误差逐渐降低。