一种基于公交GPS轨迹的虚拟路网缺失路段自动识别方法与流程

本发明涉及一种缺失路段自动识别方法，尤其涉及一种基于公交gps轨迹的虚拟路网缺失路段自动识别方法。

背景技术

信息技术的快速发展为城市交通问题的分析提供了电子化的可能，大数据技术更是提供了实时的道路交通数据资料，构建基于大数据的城市虚拟交通系统平台是当前分析城市交通问题的一个有效方法。城市虚拟交通系统平台可以将多源交通数据集中于一个系统中，将复杂的交通现象再现于虚拟平台之上，分析者可以根据不同的研究目标进行各种操作，及时解决问题。

城市交通问题的分析离不开城市路网的构建，作为城市交通系统的骨架和基础，道路网络基础数据的完整性为后续的交通分析的可靠性提供了保证。然而，目前对城市交通问题的进一步研究仍存在一定的障碍。一方面，由于信息更新的滞后性和时效性，城市道路网络电子地图往往存在局部缺失的问题。另一方面，有些交通分析过程对于道路网络精度的要求比较高，现有的路网精度很难保证，目前解决这一问题主要靠人工观测，通过前期交通调查获取政府部门的相关材料，去完善和补充缺失道路，而这一方法不仅消耗大量的人力、物力、财力，更依赖于工作人员的个人判断，导致分析结果较差。

经研究发现，地面公共交通线路的gps轨迹点数据具有更新及时、位置精度相对较高的优点，这为通过公交线路gps轨迹点数据来匹配城市道路数据，从而识别出缺失路段提供了可能。

技术实现要素：

发明目的：针对上述实际问题和现有技术的不足，本发明提出一种自动识别虚拟网络缺失路段的方法，该方法利用计算机自动化识别技术，根据路网道路缺失的识别结果，优化路网数据，配合已有交通模型等组成完整的城市虚拟交通系统，为应对现代城市交通拥堵难题提供新的解决方案。

技术方案：为实现上述发明目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于gps轨迹的虚拟路网缺失路段自动识别方法，包括以下步骤：

(1)将公交车每间隔一定时间所记录下来的gps数据记为公交gps轨迹点，时间间隔通常为30s，将公交gps轨迹点与路网一起载入城市虚拟交通系统平台，该平台可以显示城市道路网络、城市公交线路并分析城市交通需求；

(2)自公交始发起，沿行驶方向，将线路上测得的gps轨迹点依次记为检测点b1,b2,…,bn，从而构成检测点集b，其中n为该公交线上最后一次检测时的次数；

(3)对于检测点集b中的所有检测点bi，i＝1,...,n，从b1开始，以b1为圆心、以自定义距离l为半径画圆，将该圆形区域包围的所有路网拓扑点视为候选点，从而构成候选点集r，其中l可以根据实际需要设置，通常为100m；

(4)若步骤(3)中无候选点，则进入步骤(8)，否则进入步骤(5)；

(5)以城市虚拟交通系统平台中的综合交通网络拓扑连接表为依据，以每一条路段为单位，按顺序存储该路段所包含的候选点，包括路网节点和拐点，判断候选点集r中任意两候选点是否为相邻，若相邻，则存在连接关系，反之不存在，遍历r中所有候选点，选取具有连接关系的拓扑点对，构成检测点b1周边路段集d；

(6)分别计算检测点b1到集合d中各路段的距离d，公式如下所示：

其中，r为计算指标，m、n为集合d中某路段的两个端点，p为b1到mn的垂点；选取其中最小的距离dmin，将之与作为判断指标的最大容许偏差d0比较，d0可以根据实际需要设置，通常可取15m，若dmin＜d0，则表明检测点b1在该路段上，并将其从检测点集b中移出；若dmin＞d0，则表明检测点b1周边不存在道路，并将其保留在检测点集b中；

(7)若步骤(6)中检测点b1已从检测点集b移出，则进入步骤(9)，否则进入步骤(8)；

(8)给l增加一个固定的半径增加迭代值δl，并重新记为l，判断l是否超过给定上限llimit，若没有，则重复步骤(3)和步骤(4)；若超过给定上限llimit，则在检测点集b中保留b1，其中δl和llimit可以根据实际需要设置，δl通常为100m，llimit通常为1000m；

(9)依次以b2,b3,…,bn为圆心，重复步骤(3)至步骤(8)，直至遍历公交线路上的所有gps轨迹点；

(10)输出b中剩余检测点，则可判定这些检测点对应的路段为缺失路段，所述缺失路段包括：

(a)道路中间路段缺失：可分为两种情况，第一种情况是在道路前进方向，位于两个道路节点之间的某段道路缺失，这种情况主要出现于支路网密集的街区或新建成的开发区，产生这种情况的原因主要是新路建成；第二种情况是在道路前进方向，道路出现局部改线，改线后的道路缺失，这种情况主要出现在地铁沿线道路，为方便地铁施工而做出的临时性措施；

(b)道路的末端路段缺失：公交线路的终点或起点可能设置在位置相对偏远的支路上，一些支路由于仅与一条道路连通而在路网数据中被遗漏；

(c)交叉口右转专用道缺失：这种情况通常出现在大型交叉口，由于交叉口改造等原因，增设的右转专用道没有及时在路网中更新。

有益效果：与现有技术相比，本发明具有以下优点：用计算机自动化识别代替传统的人工识别虚拟路网缺失路段的过程，节省了人力、物力、财力，规避了人工识别中经验主义的弊端，提高了路网识别的精度。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2(a)(b)(c)是检测点与路段的三种位置关系示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步的说明。

如图1所示，本发明所述的一种基于公交gps轨迹的虚拟路网缺失路段自动识别方法，包括步骤：

(1)将公交车每间隔30s所记录下来的gps数据记为公交gps轨迹点，并与路网一起载入城市虚拟交通系统平台。

本实施例选取武汉市41条公交线路gps轨迹点和城市道路网络数据作为实验数据，公交线路名称和各线路gps轨迹点数量，即检测点数量，如下表1所示。

表1

(2)以公交201号线为例，自公交始发起，沿行驶方向，将线路上测得的324个gps轨迹点，依次记为b1,b2,…,b324，构成检测点集b。

(3)对于检测点集b中的所有检测点bi，i＝1,...,324，从b1开始，以b1为圆心、以距离100m为半径画圆，将该圆形区域包围的所有路网拓扑点视为候选点，从而构成候选点集r。

(4)若步骤(3)中无候选点，则进入步骤(8)，否则进入步骤(5)；

(5)对于候选点集r，判断其中任意两候选点之间的连接关系，遍历r中所有候选点，选取具有连接关系的拓扑点对，构成检测点b1周边路段集d；

判断任意两候选点之间的连接关系依据为：城市虚拟交通系统平台中的综合交通网络拓扑连接表。该表以每一条路段为单位，按顺序存储该路段所包含拓扑点，包括路网节点和拐点，而相邻的两个拓扑点之间存在连接关系，不相邻的两个拓扑点之间不具有连接关系。检测点b1周边路段集d的综合交通网络拓扑连接表见表2。

表2

可以看出d中存在编号0～5共6个道路拓扑点，共组成20条路段。

(6)分别计算检测点b1到集合d中各路段的距离，选取其中最小的距离dmin，将之与最大容许偏差d0比较，若dmin＜d0，则表明检测点b1在该路段上，并将其从检测点集b中移出；若dmin＞d0，则表明检测点b1周边不存在道路，并将其保留在检测点集b中；

计算检测点b1到集合d中各路段的距离的方法为：以检测点b1和集合d中路段mn为例：b1到mn的垂点记为点p，b1与mn之间的位置关系分三种情况：

(a)b1的投影在线段mn内，如图2(a)所示；

(b)b1的投影在线段mn点n外侧，如图2(b)所示；

(c)b1的投影在线段mn点m外侧，如图2(c)所示。

考虑到路段mn的方向性，引入计算指标r，如下公式所示：

则b1到线段mn的距离d为：

本实施例中将最大容许偏差d0取为15m，通过计算发现最小的距离dmin＝15.8m，表明检测点b1周边不存在道路，并将其保留在检测点集b中。

(7)若步骤(6)中检测点b1已从检测点集b移出，则进入步骤(9)，否则进入步骤(8)；

(8)对初始的候选点选取区域半径100m，每次增加半径100m重复迭代，判断迭代后的半径大小是否超过给定半径上限1000m，若没有，则重复步骤(3)和步骤(4)；若超过给定上限，则在检测点集b中保留b1。

本实施例中，半径为300m时，r中存在候选点，进入步骤(5)。

(9)依次以b2,b3,…,b324为圆心，重复步骤(3)至步骤(8)，直至遍历公交线路上的所有gps轨迹点；

(10)输出b中剩余检测点，则可判定这些检测点对应的路段为缺失路段，所述缺失路段包括：

(a)道路中间路段缺失：可分为两种情况，第一种情况是在道路前进方向，位于两个道路节点之间的某段道路缺失，这种情况主要出现于支路网密集的街区或新建成的开发区，产生这种情况的原因主要是新路建成；第二种情况是在道路前进方向，道路出现局部改线，改线后的道路缺失，这种情况主要出现在地铁沿线道路，为方便地铁施工而做出的临时性措施；

(b)道路的末端路段缺失：公交线路的终点或起点可能设置在位置相对偏远的支路上，一些支路由于仅与一条道路连通而在路网数据中被遗漏；

(c)交叉口右转专用道缺失：这种情况通常出现在大型交叉口，由于交叉口改造等原因，增设的右转专用道没有及时在路网中更新。

本次实施例中，b中剩余检测点共8个，分别为b1,b63,b67,b106,b177,b191,b245,b307，这些检测点对应的路段为缺失路段，对比地图进一步发现路段缺失类型为新建道路缺失。

以上所述，仅为一条公交线路及相邻道路，其他线路的缺失路段识别方法与此类似。