耦合被动式GPS与网络调查的居民出行调查

减轻受访者负担是提高居民出行调查回应率和精准度的关键,而基于传统问卷调查的改进对此难有突破.本文设计和实验一种耦合GPS技术和网络调查技术的居民出行调查方案,以期获得实质性改善.方案使用GPS模块进行被动式跟踪确定出行路径,同时利用网络调查收集受访者个人/家庭信息和行程目的.设计利用GPS对出行时空轨迹具有高精准定义的特点,降低对行程信息调查表的填写要求,并且通过互联网调查允许受访者自行选择时间填写,把对行程回忆的不良影响减到最小.方案实验使用了华东师范大学教职工群体做驾车出行调查,并与传统问卷调查做了比较.试验的初步结果表明,新方案能够显著提高出行数据收集的精度和效率,明显降低受访者负担和调查费用,有望发展成为下一代交通调查的主要手段.

基于货运车辆GPS数据的交通调查技术研究

基于GPS轨迹点与道路网络拓扑数据,利用GIS技术进行OD点和交通通道的调查研究。利用货运车辆GPS轨迹数据,分析轨迹点的时间、速度及其空间分布特征,实验并确定合理的阈值过滤出点簇,生成OD点;用轨迹点捕获含有拓扑关系的临近路段,通过最短路径算法生成货运车辆沿道路的线型轨迹,最终获得完整的货运车辆出行通道调查数据。与传统交通调查方法相比,该方法的组织实施环节大大减少,调查数据和成果更加客观可靠,是一种通过信息技术进行交通调查研究的全新尝试。

基于手机GPS数据的个体出行链提取方法研究

针对现状出行数据存在的人工获取成本高、时空信息不准确及出行链接不完整等问题,开发智能手机居民出行调查系统,研究基于手机GPS数据的全时段、多交通方式且完整链接的个体出行链提取方法。首先,应用时空密度聚类方法,识别个体轨迹中的停驻点,构建随机森林模型,从停驻点中区分出行端点;其次,以空间邻近匹配方法识别居家与工作活动,利用家庭和个人属性、活动时空与活动链等特征,以XGBoost模型推断非家非工作类型的出行目的;最后,采用轨迹微分方法,提取运动特征、出行特征与GIS特征,运用XGBoost模型推断出行方式。利用出行调查系统采集的实验数据,验证出行链提取方法。结果表明:停驻点识别查准率和查全率分别为96.7%和96.4%,出行端点查准率为97.6%,公交换乘点查准率为91.8%;出行目的推断上,“居家/回家”准确率为100%,“上班/上学”准确率为89.8%,非家非工作出行目的综合准确率为87.6%;出行方式推断上,各交通方式准确率均达到90%以上,综合准确率为95.0%。本文提供一种手机GPS轨迹数据的出行链挖掘方法,能够为智能手机居民出行调查现实应用提供支撑。

基于差分GPS定位的跟驰数据调查研究

应用Trimble R8GPS对试验车辆实现差分定位,对定位数据在运动和静止状态下进行误差分析,并在起动加速、减速停止和常态行驶3种行驶状态对GM跟驰模型参数进行标定。误差分析和标定结果表明,差分定位数据精度能满足跟驰行为分析的要求,而且能应用于不同驾驶员在不同驾驶环境中的驾驶特性研究。

可用于被动式交通调查的GPS接收仪器评估

交通出行调查是交通规划和模拟不可或缺的数据收集手段,GPS能提高交通信息获取的效率和精度,因此利用GPS交通调查技术辅助或替代传统交通调查成为发展和应用的重要趋势。本文评述了这种趋势的必要性,总结了国外GPS技术在交通调查中运用的经验和局限,结合对国内商业化GPS仪器以及国外交通调查专用GPS仪器的调研和评比,为如何选择GPS仪器进行交通调查提出一些评估指标和建议。

GPS系统在交通领域中的应用及展望

GPS定位导航系统在普通车辆中已日益普及 ,广泛应用于车辆的管理与监控 ,然而GPS系统在交通规划中的应用还很少见到。随着GPS在民用车辆中的日益普及 ,GPS导航定位系统在交通规划领域中的开发和应用正在酝酿着重大的突破。主要介绍了GPS系统的定位原理和主要功能及在交通应用方面的现状 ,对GPS在交通规划领域中的应用做了展望 。

利用被动式GPS数据的交通行为信息提取方法:发展现状及趋势

被动式GPS技术能最大程度地减轻受访者的负担,因而成为收集个体交通行为信息的理想方法。但是被动式GPS技术仅能提供交通行为的时空、移动速度等信息,而无法直接获取个人出行和活动的详细信息,如出行的起始时间、出行目的、交通方式、活动起始时间、时长、同伴等。如何从GPS轨迹数据中准确获取这些关键的交通行为信息成为被动式GPS应用于个体时空间行为数据采集的难点所在。对该研究领域的发展现状和趋势进行了总体回顾和分析。首先,追溯了交通行为数据收集方法的发展历程,并重点概述近年来基于GPS原始数据的后续处理方法的发展现状。然后逐一分析和讨论了现有的基于被动式GPS数据的交通行为信息提取方法的优缺点和存在的问题。最后,对该领域的前景和潜在的研究问题以及对运用现代信息与通信技术(ICT)收集交通行为信息方法的发展方向提出了相关建议。

基于GPS数据的城市居民多日出行活跃度分析

通过提出居民出行活跃度的概念和测度方法,分析居民多日出行行为的活跃程度,丰富多日出行行为分析的理论体系,为城市空间优化和交通政策引导提供参考。居民出行的活跃程度是出行频率、出行距离、出行时长、出行方式和出行目的等出行要素的综合体现。基于上海市2014—2015年智能手机GPS辅助的居民一周活动-出行调查,通过分析居民的出行频率、出行距离、出行时长、出行方式和出行目的等多个出行活跃度指标,运用K-均值聚类的方法定义四种出行活跃度类型——多方式、多目的、长距离三种活跃出行者类型和较不活跃出行者类型。数据显示,不同活跃度类型人群在平日、工作日及周末拥有的出行特征具有明显差异,同时通过多项Logistic回归模型分析得出居民的个人及家庭社会经济属性对活跃度类型的显著影响。出行活跃度概念和测度方法的提出有助于分析城市居民出行行为的复杂性,便于对居民出行的活跃程度形成综合全面的考量,有助于分析居民出行需求对城市空间与交通政策的反馈作用。

美政府问责局关注GPS服务中断的风险评估和应对措施

美国政府问责局（GAO）于2013年11月6日发布了一份关于“GPS中断”问题的调查报告，指出美国交通部（DoT）和国土安全部（DHS）对于该问题的风险评估以及缓解措施工作仍显不足，未来需要进一步加大工作力度。一、报告的主要结论 GAO报告指小，美国交通部和国土安全部未能满足2004年美国颁布的《国家安全总统指令第39号指令》（NSPD-39）要求。

行人交通的数据采集方法研究

以行人作为研究对象,讨论了行人交通的数据采集方法,从数据的特殊性、多样性和连续性3个角度对多种采集方法进行了适用性讨论,并详细介绍了人工观测法、视频采集法和GPS采集法,对研究行人交通具有重要的意义．

基于智能手机调查数据的居民出行活动特征分析

城市居民出行活动信息是城市规划、交通管理和居民行为研究的重要参考依据。采用传统的基于入户访问和纸质问卷的居民出行调查方式存在受访者负担重、调查精度低、调查成本高等问题,设计并实现了一种基于嵌入GPS(Global Positioning System)模块的智能手机的居民出行调查系统。通过高频的手机GPS定位获取居民出行轨迹,设计基于规则的轨迹数据处理算法,自动提取出行信息。以上海市杨浦区同济新村为例,对比传统问卷调查和基于手机的调查所得的出行数据。利用调查结果对基于智能手机调查的出行生成模型进行系数修正,并对传统调查方式的误差进行分析。发现传统调查的总体误差在33%左右,其中非基家出行的误差更是达到近159%。最后,基于手机调查的数据,对区域内居民活动特征进行分析。

基于定位技术的居民出行调查方法

居民出行调查是把握城市居民交通需求的基本工具,是交通规划和交通政策制定的重要数据基础。然而受访者负担大和调查精度低两大问题长期困扰着调查者,定位技术为解决这些问题提供了可能。适于广域定位的技术包括GPS和GSM,在比较这两种技术优缺点的基础上,分析了用户参与程度不同的主动式和被动式两种调查形式,指出主动式和被动式相结合或被动式调查加地图复核在当前具有可操作性。鉴于被动式方法在降低受访者负担方面的明显优势,下一步发展的关键在于实现从定位数据到出行语义信息的自动提取。这些研究可为出行调查方法的革新提供参考。

手机APP出行调查系统开发及其模型应用研究

出行调查是出行需求预测模型的重要的数据来源,而国内外近几年使用的调查方法费时费力、数据量不大且很多处于理论阶段无法应用到实际中。为了解决当前调查方法中存在的问题,设计了一套基于手机APP的出行调查系统,同时还探讨了将收集到的出行数据运用到交通规划模型中的问题。该系统在注册填写个人信息以及收集轨迹数据的基础上,利用当前定位技术无法准确获知居民室内位置的特点,以达到收集居民出行数据的目的。具体方法是计算一定时间内轨迹数据的定位精度和速度来判断该段时间居民是否停留,然后将识别出的停留点根据距离进行合并,居民出行结束后在合并后的停留点位置填写相应的出行信息。从在上海青浦区的居民调查中可知,此系统使用的停留点识别方法其识别精度达到96%,因此利用该方法能够客观地收集居民出行过程中活动的空间位置和时间信息,对提升出行预测模型的精度具有重要意义。

交通事故责任认定书能否被撤销？

2012年2月的一个周末，我与家人外出旅游后以正常车速驾车回家，在行使至案发路段时，董某突然自北向南横穿公路，造成我在采取紧急措施后，仍致董某受伤的道路交通安全事故。区公安局交通管理警察大队在没有进行调查取证的情况下就认定：由于我驾驶机动车操作不当且未保持安全车速，由我负事故全部责任，董某无责任。我认为，交通事故发生的主要原因是董某突然加速横穿公路的行为违反了行人正常通行规则造成的，这是事故发生的根本原因，且车辆GPS卫星定位系统测算当时我并没有超速。请问我应当如何维护自己的权利？

基于多源数据的精确公交出行时间自动计算

提出基于基站定位轨迹、公交线网、公交车GPS轨迹的多源数据精确公交出行时间自动计算方法:第一,利用智能手机采集基站定位轨迹;第二,使用基于滑动时间窗的算法,清除基站定位轨迹中因基站切换"乒乓效应"造成的扰动数据;第三,将基站定位轨迹与公交线网进行空间关联匹配,获得乘客上下车地点;最后,将基站定位轨迹与公交车GPS轨迹进行序列对比,获得乘客公交出行时间。在佛山市南海区进行的公交出行实验表明,该方法获得的公交出行时间误差在1 min以内,能满足公交线网调整与优化的精度要求。

利用车载GPS数据提高城市道路车速分析水平

城市交通规划和建设是百年大计，需要有前瞻的战略眼光和审慎的科学态度，交通调查数据是科学决策的重要基础。传统的大规模人工抽样调查方式，不仅需要花费大量的人力、物力和财力，调查的可重复性和结果数据的实时性均较差，而且效率和可靠性也不够理想。为了更准确高效地进行交通数据的采集工作，需要利用新技术手段和思路。

国内瞭望

全球最著名地铁排名出炉北京．香港上榜，台湾首条高铁正式上路，北京将禁止公交车在非专用道上行驶，上海公交国内首创智能调度平台500多辆公交车装上GPS，北京交通综合调查 乘公交比开车多费24．3min，广州将实现轨道交通客运一体化，

动态无线红外双模式智能交通车辆监管系统

编号：0506135动态无线红外双模式智能交通车辆监管系统是一个具有完整自主知识产权、独创的交通车辆综合监管系统。它能提供一种对交通、车辆、治安及收费的全面的综合管理，是一个完全针对我国具体国情的完整且优化的综合解决方案，是未来智能交通系统不可缺少的组成部分。它克服了其他解决方案的缺点和应用局限性，如地感线圈、被动式RFID、光学图像识别、GPS加GPRS、单纯无线或红外方式等，具有更广泛的推广前景和应用价值。