动态交通分析技术
动态交通流分配
动态交通流分配浅析摘要：实现交通分配理论的交通分配模型可分为两大类：静态交通分配模型和动态交通分配模型，它们都有各自的优缺点。
静态交通分配模型假设交通需求和路段行程时间为常数或仅依赖于本路段上的交通流量，这对于交通量比较平稳、路段行驶时间受交通负荷影响较小的城市间长距离非拥挤的城市交通特性分析和路网规划是比较可行的。
而对于存在拥挤现象的城市交通网络,交通需求在一天之中变化甚大。
使得网络交通流的时空分布规律具有时变特性，从而导致路段行驶时间大大依赖于交通负荷的变化。
因此，在城市交通控制与管理中更需要考察路网中，交通流状态随空间与时间的演化过程，针对可能出现的拥挤和阻塞及时采取有效措施．确保城市交通系统平稳、高效地运行。
动态交通分配考虑了交通需求随时间变化和出行费用随交通负荷变化的特性，能够给出瞬间的交通流分布状态。
关键词：动态交通流分配定义现状意义存在问题The shallow analysis of Dynamic Traffic Assignment Abstract: the traffic assignment model of Traffic assignment theory can be divided into two categories: static and dynamic traffic assignment model for traffic assignment models, both of which have their own advantages and disadvantages. Static traffic assignment models assuming that traffic demand and link travel time is constant or only dependent on the traffic flow on this road, which is relatively stable for the traffic, roads and the traffic load less affected by the time the inter-city long distance non-urban traffic congestion characterization and network planning is more feasible. However, for there is congestion in the urban transport network., changes in traffic demand in the day are great, which makes the network traffic flow varies with time-varying spatial and temporal distribution of properties, resulting in roads and the time relied heavily on the traffic load changes. Thus, in urban traffic control and management of road, it is more significant to examine how traffic flow varies with space and tempo while studying the road network, and thus timely and effective measures can be taking for the congestion and obstruction., and that ensure that urban transport system operate smoothly and effectively. Dynamic traffic assignment included traffic demand changes over time and travel costs with the changing nature of traffic load, moreover, it can givean instant flow of traffic distribution.Key words: dynamic traffic assignment, definition, status quo, meaning, problems·0引言动态交通分配的这种功能使其在城市交通流诱导系统及智能运输系统的研究中具有举足轻重的作用。
道路实时动态交通流信息采集、处理与分析、发布系统
通管 理者 （ 交管 部 门 以及 车辆单 位等 ）与交通 参 与者 （ 驾
驶 员 以及 普通 市 民等 ）之 间搭建 起交 通信 息 的 自由传 输通 道 。车载终 端通 过定 时信 息接 收，动 态更新本 地数据 ，使
道 路 实 时 动 态 交通 流 信 息 采 集 ◆处 理 与分 析 ◆发 布 系统
项 目简 介 ：该 系 统 利用 先 进 通 讯 、计 算 机 、 自动控 全 市各 个支队 以及公安机关特勤部 门。 制、视频 监控技术 ，按 照系统工 程 的原理进行 系 统集成 ，
使 得交通工 程规 划、交通信 号控 制 、交通检 测 、交通 电视
其交通流信 息处理分析模块正在 申请专利过统有机 地结合起来，通过计算机 网络系统，实 现对交通的实时控制与指挥管理 。道路
实 时动态交通流信 息采 集、处理 、分析
与发布系统另一特征是信 息高速集 中与
快速 信 息处 理 ， 由于运用 了世界 先进 的Ｃ Ｒ Ａ Ｏ Ｂ 技术 ，获 取信 息快速 、实 时准
超图导 航 平 台Ｓ 移 动 智 能导 航 系统 Ｅ Ｎ
项 目简介 ：该 项 目 用 成 熟 、先 进 、 实用 的移 动 网 利 络平 台整 合 北京路 况信 息资源 ，利用 移动 网络运 营，借 助 ＧＳ Ｐ 车载终端 ，为驾驶员提供城 市实况语 音 图 导航 、黄页 像
查询、动态交通诱导等便捷的、实用信息服务等个性化交
确 ，提高 了控制的实时性 ，道路 实时动
态交通流信 息采集、处理 、分析 与发布
系统 的应用使 交通管理 系统中交 通参 与
者与道路 以及 车辆 之间的关系变得更加 和谐 ，缩短 了旅行 时间，使道路 的交通
动态交通信息的分类和采集方式分析
析， 最后探讨 了动 态交通信 息各种 通信 息 ； 测 方 式 ； 合 应 用 Ｉ 动 ＴＳ 检 组
引言。 智能交通系统（ 自 Ｉ 僦 和直 ） 用在国 磁频采集技术。当有机动车辆通过检测区域 的获取车辆的行驶速度、 旅行时间等交通信息， 由 内已 经有很大的 进展 ， 它将交通工程技术与先进 时，在电磁感应的作用下交通检测区域内的电流 于浮动车技术具有数据采集量大 、 无需通讯成本、 升 的信息技术 、 通讯技术、 动控制技术和计算机技 会跳跃式 匕 。当该电路超过指定阅值时会触发 无需基础设施建设成本、容易向其它城市转移技 自 实现对车辆数及通过时间的检测。 使用磁 术等优点， 该技术已经得到世界各国的普遍承认。 术相结合， 是综合的交通运输系统。 对于 ＩＳ Ｔ 技术 记录仪， 的发展来说 ， 其中最重要的—个技术是如何应用 频技术采集动态交通信息的设备主要有环型感应 ３动态交通信 息检测技术 的组合分析和采 磁力检测器等 ， 其中环形感应线圈检 集方案设计 各种方式最大限度的采集、 处理和利用交通信息。 线圈检测器 ， 动态交通信息采集技术的组合应用是多样 目 前，人们已经越来越关注交通信息尤其是动态 测器的应用最为广泛。 交通信息采集技术的应用和发展 ， 这也构成了 ＩＳ Ｔ 波频采集技术。 波频采集技术有两种工作方 化的，主要是固定型检测器与移动型检测器不同 其—是交通检测器向检测区域发射具有一定 的组合方式， 如交叉口应用环型线圈检测器 ， 路段 技术的基础。本文详细介绍了各种动态交通信息 式 ， 当有机动车辆穿越检测区域时， 应用浮动车移动检测技术。而影响这种组合的因 采集技术的特点， 并将各种采集技术进行了 比 波长的能量波束 ， 对 分析 ， 提出了交通信息采集技术组合分析的 原则 该波束经车辆反射后被检测器接受，然后经过处 素主要有 ： 城市的功能、 规模； 城市道路 的 等级、 设 和步骤。 理分析获得所需要的交通检测参数。这种类型的 计参数、 交通功能； 道路路段和交叉 口的物理特点 当地气候条件 ； 检测技术所服务的交 １ 动态交通信息的分类 设备主要有微波检测器， 超声波检测器和主动红 和交通功能； 城市交通信 息分为静态交通信息和动态交 外线检测器等。波频采集技术的另一种工作方式 通 系统的特点以及 系统对交通信息的需求 内容 通信息ｍ ， 静态交通信息主要是指表示交通系 中 是检测器对通过检测区域的机动车辆本身发射的 等。动态交通信息采集技术的组合原则主要通过 统 经过分析处 各种交通检测技术的组合来满足系统对信息采集 如高速公路、 城市道路 、 公路设施 、 停车场分布等 具有—定波长的能量波束进行接收， 常规组成部分的性能、 特征和指标的信息 ； 动态交 理后获得所需的交通参数。这种类型的设备主要 的需求 ， 在此基础上再根据系 统的规模、 系统的远 通信息不仅包括公路和城市道路 Ｅ 有移动物体 有被动红外线检测器， 所 被动声学检测器等。 波频采 景规划并考虑各种检测器的性能特点等因素对检 所具有的特定信息， 诸如车速、 车型、 车流量、 道路 集两种工作方式的差别主要在于所依据的波束来 测器进行选择与组合。 路 口状态 、 非机动车和行人的状态、 突发事件等 ， 源不同， 前者由检测器发射并接收， 后者由车辆发 ３ 动态交通信息检测技术组合分析的原则 ． １ ３１ 适应不同用户对交通信息的采集要求 ．１ ． 也包括这些信窟与历史数据的对 比 分析，从而判 射， 由检测器接收。 断它的趋势变化。由于静态交通信息是相对固定 视频采集技术。 是—种将视频图象和电脑化 智能交通 系统的很 多功能都离不开交通信 的， 在一定时期内具有—定的稳定性 ， 而动态交通 模式判别技术相结合应用于交通领域的新采集技 息的支持 ，交通检测技术必须向交通系统提供实 它通过视频摄像机功能， 将连续的漠拟图像转 时、 准确、 全面的交通信息 ， 而不同的系统对交通 信息采集具有数据量大、 采集方式多样化 、 信息类 术。 型复杂 、 信息的准确性要求高等特点， 因此全面可 换成离散的数字图像后， 然后通过计算机软件进 信息的需求也不—样，作为 Ｉ 最低层的交通检 Ｔ Ｓ 靠的 检测动态交通信息成为智能交通系统中的一 行分析处理。这种方式分为被动式采集和主动式 测技术，必须通过各种检测方式的组合满足不同 项关键技术。 从智能交通系统 中的先进的交通管 采集两种工作方式 ， 前者可以 提供交通流量 ， 平均 用户、 不同系统对交通信息的要求。 如先进的交通 理系统（ Ｓ 的角度分析， ６ ） 动态交通信息按数据 速度， 车头时距 ， 车辆分类 和车辆占有率等数据 ， 管理系统（ Ｔ Ｓ主要是给交通管理者使用的， ＡＭ） 它 来源可以分为以下 几 类 后者除了提供上述参数以 外还可以提供车辆的跟 将对道路系统 中的交通状况、 交通事故、 气象状况 和交通环境进行实时的监视。 根据收集到的信息， 按信息采集时间 ： 历史数据和实时动态数 踪 功能 。 据； ２ 移动型交通信 窟 ． ２ 采集方式 如流量、 有率、 占 地 车速等对交通进行控制。同 Ａ Ｍ 中的交通事件 自 动检 测系统和先进 的 按信息特点： 定性数据 、 定量数据和图像数 所谓移动型采集技术是指运用安装有特定 时 ，Ｔ Ｓ 设备的移动车辆检测道路上的固定标识物来采集 交通信息服务系统（ ｒＳ 中的交通流诱导系统、 Ａｒ ） Ｉ 据等； 按信息采集系统 的不同： 交通流检测系统数 交通参数数据的方法总称。目前主要有基于汽车 出行者信息发布系统还必须对行程车速、行程时 这些就要依靠移动 据、 电视监视系统数据 、 视频检测 系统数据 、 浮动 牌照自 动判别的动态交通数据采集技术和基于浮 间等动态交通信息进行检测， 动车 （ｌ ｔ ｇ ． ｅ ｃ ｏ ）的动态交通采集技 检测技术如浮动车测速法来实现。 Ｆ ａｎ ， ｔ ｔｎ ｏ ｉ ｅｒ ｅ ｉ ８ｄ 因此， 动态交通 信息的采集方案必须根据系统的功能 ， 对固定检 按信息类别： 流量数据、 车速数据、 有率数 术。 占 据等： 基于汽车牌照 自动判别 的动态交通数据采 测 器和移动检测器不同的采集方案进行组合分 尽可能的满足系统对交通信息的采集要求。 另 按信息采集的方式 ： 固定检测器数据 、 移动 集技术是计算机模式判别技术在 Ｉ Ｔ Ｓ中的应 用， 析 ， 检测器数据。 它使计算机能像人—样识别汽车牌照 ， 包括汽车 外 同种类型的检测器， 对同一交通信息的检测精 牌照的数字， 英文字母 ， 中文汉字及颜色。基于汽 度也不一样， 如环形线圈检测器对地点车速的检 ２动态交通信息的采集方式 测就没有雷达检测器精度高 ， 而不同的用户对交 动态交通信息可以利用固定检测技术和移 车牌照 自动判别技术 因此动态信息 动检测技术获取 ，固定检测技术分为磁频采集技 过在两个相邻的检测点对同一辆车的车牌进行判 通信息采集的精度要求也不—样 ， 术、 波频采集技术和视频采集技术 ； 移动采集技术 别分析 ， 可以获得车辆的行程时间 ， 行程速度等参 采集方案还应该考虑不同检测器采集同一交通信 若在给定的时间段内有多辆车经过特定路段 ， 息的精度标准，同时还要兼顾不同用户对交通信 主要是浮动车采集技术和汽车牌照 自 动识别技 数。 还可以得到该路段的平均行程时间和平均行程速 息采集的精度要求。 术。 ３ ２适应道路路段和交叉口的物理特点 ． １ 度。 ２ 固定型 １ 交通信 息 采集方式啊 ’ 动态交通信息的采集方案要适应道路路段 所谓固定型检测器是指运用安装在固定地 基于浮动车的动态交通信息采集技术这几 。路段和交叉口的 物理特点 利用浮动车技 和交叉 口的物理耗 点的交通检测设备对行驶 的车辆进行监视，从而 年正成为交通工程届��
64、道路实时动态交通流信息采集、处理与分析、发布
64、道路实时动态交通流信息采集、处理与分析、发布系统（一）科技奥运技术、产品、服务的名称及所属单位1、项目名称：道路实时动态交通流信息采集、处理与分析、发布系统2、所属单位：北京市公安局公安交通管理局（二）科技奥运技术、产品、服务在奥运筹备建设中的应用情况、专利保护情况、技术水平情况等1.应用情况：本系统上线运行三年来，成功应用于北京市交管局指挥中心、科信处、全市各个支队以及公安机关特勤部门。
在北京两会，十七大，中非友好论坛以及“北京好运”奥运测试赛等重大事件、活动中，系统运行稳定，为北京交通管理提供了有力技术保障。
已成为北京交通管理、决策的重要工具。
2.专利保护情况：其交通流信息处理分析模块正在申请专利过程中。
3.技术水平情况：道路实时动态交通流信息采集、处理/分析与发布系统，是ITS智能交通系统中一个基本应用领域。
道路实时动态交通流信息采集、处理/分析与发布系统最主要的特征就是系统的高度集成化。
它利用先进的通讯、计算机、自动控制、视频监控技术，按照系统工程的原理进行系统集成，使得交通工程规划、交通信号控制、交通检测、交通电视监控、交通事故的救援及信息系统有机地结合起来，通过计算机网络系统，实现对交通的实时控制与指挥管理。
道路实时动态交通流信息采集、处理/分析与发布系统另一特征是信息高速集中与快速信息处理，由于运用了世界先进的CORBA技术，获取信息快速、实时准确，提高了控制的实时性，道路实时动态交通流信息采集、处理/分析与发布系统的应用使交通管理系统中交通参与者与道路以及车辆之间的关系变得（三）科技奥运技术、产品、服务的社会需求情况、推广应用前景、推广应用方式等目前各大中型城市对交通流实时动态信息采集、处理/分析和发布系统、以及在其基础上建设的交通信息服务系统有着迫切的需求。
建设交通流实时动态信息采集、处理/分析和发布系统与服务系统，是城市交通现代化的需要；是交通管理部门智能交通建设发展的需要；是可以充分利用现有的交通信息资源，为交通管理各相关部门的科学管理和决策提供依据的需要；是协调各相关部门，整合现有交通资源，使其发挥最大效率的需要；是提高市民出行质量，使其享受到更高层次交通服务的需要；是提高交通设施利用效率，有效缓解道路交通拥堵状况的需要。
城市动态交通信息采集技术
城市动态交通信息采集技术摘要：智能交通系统的发展离不开交通采集信息的支持，交通信息采集技术的不断成熟与革新为交通信息处理和服务提供了丰富的交通数据资源。
本文总结目前动态交通采集信息流行的采集技术及方法；并分析总结多种采集技术的组合应用方案，对于面向交通信息利用的交通信息采集、预处理技术方法提供参考的操作规范。
关键词：动态交通信息；采集；移动通信1、动态交通信息动态交通信息主要是指道路上所有移动物体所具有的特定信息，这些信息根据实际的交通状况时刻变化，主要包括交通流信息和交通事件信息。
交通流信息包括交通量、平均车速、占有率和车型等；事件信息包括事件或拥堵的类型和位置等。
动态交通信息采集有历史数据和实时数据之分。
历史数据主要是离线应用，用于对历史交通状况的统计分析；实时数据时在线应用，用于实时交通状况的分析与控制，绝大多数的交通管理的功能都是依靠实时数据。
2、基于浮动车的交通信息获取目前，GPS车载设备和GPS指挥调度系统已被成功地应用于我国的城市公交交通、商务车运营、危险品运输、物流管理和防盗报警等多个行业。
因此，基于浮动车的交通信息获取在我国具有应用基础。
基于浮动车的交通信息采集技术的主要步骤和关键技术包括：（1）海量浮动车数据预处理与质量控制剔除错误数据和不可用数据，对缺失数据进行修补，对数据精度作以评价等，旨在得到干净、高质量的交通数据。
（2）海量浮动车数据地图匹配地图匹配是浮动车数据用于交通状态估计的关键步骤之一。
对于海量浮动车数据而言，既要保证匹配精度，也应考虑匹配效率（单位时间内完成地图匹配的浮动车数量）。
（3）最小样本量和置信区间浮动车定位的精度已知，数量越多则对道路交通流参数估计的精度越高，但是也会增加通信、存储成本和数据处理量。
最小样本量和置信区间就是研究不同浮动车样本量条件下交通流参数（平均速度等）的置信度，并且找到样本量增加但估计精度不显著增加的“拐点”，寻求全局最优解。
3、基于低空平台的动态交通信息获取基于低空遥感平台的大范围交通信息搞精度快速获取是以无人机/飞艇等低空飞行器为载体，由差分GPS/INS集成定位系统、CCD、激光扫描仪与无线传输设备等多传感器集成的低空遥感平台，实现大范围异常交通信息的快速获取、多源交通数据的融合与处理，以及非常态条件下实时路网信息与交通流信息一体化联动分析与交通状综合评价等。
高速公路交通流动态模拟与优化分析
高速公路交通流动态模拟与优化分析摘要：本文旨在通过对高速公路交通流动态模拟与优化分析的研究和评估，探讨如何通过模拟技术提高高速公路交通的效率和安全性。
首先，我们介绍了交通流模型及其在交通规划中的重要性。
然后，我们探讨了高速公路交通流动态模拟的基本原理和方法。
接着，我们对高速公路交通流动态模拟的优化策略进行了分析和讨论。
最后，通过实例研究验证了本文所提出的模拟和优化策略的可行性。
1. 引言高速公路是现代交通系统的重要组成部分，对社会经济的发展和人们的日常生活起着至关重要的作用。
然而，高速公路上的交通拥堵问题成为制约其发展的重要因素之一。
如何解决高速公路交通拥堵问题，提高交通效率和安全性，成为了当前研究的热点问题。
在这个背景下，交通流动态模拟与优化分析成为了一种重要的手段。
2. 交通流模型及其在交通规划中的重要性交通流模型是对交通流动态变化的总体规律进行定量描述的数学模型。
通过交通流模型，我们可以更好地理解交通流动态变化的机理，预测未来的交通流量和速度，以及评估交通系统的性能。
因此，交通流模型在交通规划和管理中具有重要的作用。
3. 高速公路交通流动态模拟的基本原理和方法高速公路交通流动态模拟是指通过计算机仿真模拟高速公路上的交通流动态变化过程。
它基于交通流理论和微观交通流模型，利用计算机技术对车辆的行为进行建模和仿真，以模拟真实交通场景中的交通流动态变化。
常用的高速公路交通流动态模拟方法包括基于细胞自动机的模拟方法、基于宏观模型的仿真方法等。
4. 高速公路交通流动态模拟的优化策略分析高速公路交通流动态模拟的优化策略是指通过对模拟结果的分析和评估，提出一系列针对高速公路交通流优化的策略和措施。
这些策略包括交通信号优化、路网改进、交通管制措施等。
通过优化策略的实施，可以有效提高高速公路交通的效率和安全性。
5. 实例研究本文通过对某高速公路特定路段的交通流动态模拟与优化分析，验证了本文所提出的模拟和优化策略的可行性。
城市动态交通流分配模型概述及展望
城市动态交通流分配模型概述及展望摘要：自该动态交通分配问题问题提出以来．研究者们给出了各种分配模型来描述它。
并且在城市交通控制与管理中也需要根据交通流状态随空间与时间的演化过程，针对可能出现的拥挤和阻塞及时采取有效措施．确保城市交通系统平稳、高效地运行。
动态交通分配考虑了交通需求随时间变化和出行费用随交通负荷变化的特性，能够给出瞬间的交通流分布状态。
关键词：动态交通流；分配；模型随着城市不断的发展，交通需求量也日益增加，单方面依靠增建交通设施以无法有效的解决城市交通的需求。
本文主要研究目标为建立实用的城市动态网络交通流分配模型，为缓解交通拥堵提供可靠的理论依据，为驾驶员提供可靠的动态道路交通信息。
1 动态交通流分配模型概述1.1动态交通流分配模型的定义及特征动态交通流分配即在交通供给状况以及交通需求状况均已知的条件下,分析其最优的交通流量分布模式,从而为交通控制与管理、动态路径诱导等提供依据[2]。
与静态交通流分配研究相比,动态交通分配模型在构造上有如下特征:1) 动态交通流分配可以对在时间、空间上都具有非定常特性的交通流作出描述。
2) 路段上交通状态量的时间变特性将通过交通量守恒准则或连续平衡方程式来描述。
1.2动态交通流分配（DTA)的分类静态交通分配模型以交通网络规划为目标,而动态交通分配模型则以道路网交通流为对象,以交通控制管理为目标。
动态系统最优原则是从道路交通管理者的意愿出发，根据不同的道路交通控制目的，有着不同的配流模式：1) 总出行时间最短；2) 总出行费用最少；3) 总出行距离最短；4) 总交通延误时间最短；5) 平均道路交通拥挤度最小等。
动态用户最优则根据出行者本身的意愿将现有道路交通状态下的动态交通需求分配到道路网中的交通流量分配原则：1)每个出行者出行时间最短；2)每个出行者出行费用最少；3)每个出行者出行行程最短；4)每个出行者交通延误时间最少；5) 每个出行者交通拥挤度最小等。
车载导航系统中动态交通信息提取与分析_车载导航系统
吉林大学硕士学位论文2.2 车载导航系统2.2.1核心功能车载导航软件系统是以车载信息处理平台为载体的，用于汽车的交通运输行为的一种软件。
用户对软件的基本需求是为交通运输过程提供行车路线，并在卫星导航系统和其他导航设备的支持下给予全程道路引导。
行车路线与汽车的原始位置、预期的目的地位置、中途可能出现的位置变更有关；也与选择最短路径的策略和动态交通路况对路线的即时影响有关。
行车路线的起止位置和中途位置往往通过POI（兴趣点）、道路交叉口等地理信息的查询操作获取。
行车路线是以导航道路网络为数据基础，运用最短路径算法所生成的。
初始行车路线总是要受到动态交通路况，或者汽车偏离路线等情况的影响而实时进行调整。
对汽车实施沿行车路线的全程引导是车载导航软件的核心功能。
支撑道路引导功能的主要因素有：(1) 实时采集的定位信息。
(2) 道路交通网络信息。
(3) 交通路况发布信息。
(4) 预设的行车路线。
道路引导功能使用的物理设备包括：导航定位采集设备（GPS、DR 等），图形显示设备（LCD），移动通讯设备（GSM、GPRS等）。
为了支持对基本需求的实现、维护和功能扩展，对车载导航软件系统还提出了更广泛的要求。
这些新的要求项目主要有：8第二章中心式车辆导航系统(1) 人工浏览地图的要求。
(2) 自动记录航迹，并可回放航迹的要求。
(3) 预览行车路线的要求。
(4) 建立和管理地址簿的要求。
(5) 管理系统配置的要求。
(6) 与交通信息发布系统和导航服务运营中心进行通讯的要求。
(7) 与交通信息发布系统和导航服务运营中心进行通讯的需求，以及由此产生的交通路况参与最短路径计算过程的实现将在下面的章节中介绍。
2.2.2VC++开发GIS仿真系统实际上，目前比较流行的一些车辆导航系统都是通过VC++来开发完成的，在短时间内，我们用有限的开发力量和资金，很难开发出像专业GIS开发工具那样的软件系统，但是应用VC++开发以信息管理，决策服务及设计为主的实用GIS系统时，具有良好的应用前景[10，11，12]。
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离线动态OD矩阵估计—滑动窗法
优化向量： 分配矩阵： 优化公式：
Χ h = [x T h
A h = [a h h
x T −1 … x T − p′ ]T h h
a h −1 h a h − p′ ] h
ˆ X h = arg min[( X h − X a ) T W h− 1 ( X h − X a ) + h h ( y h − A h X h ) T R −1 ( y h − A h X h )] h
– – – – 生成并向出行者提供实时交通预告信息 交通事件管理方案的生成与评价 为交通管理中心提供信息支撑 针对紧急情况产生交通疏导方案
–评价随时间、地点、路况而变化的拥挤收费方案
交通预报将像天气预报一样为日常生活关注！
TrEPS为ITS基础信息平台
(Traffic Estimation and Prediction System)
仿真过程
• 离散时间 • 每个仿真周期包括
– 一个更新阶段 • 容量 • 密度值 • 速度 – 几个前进阶段 • 车辆沿着节段连续 移动 • 队列连续更新
Simulation interval T Time Advance Phase Interval Δtadvance Update Phase Interval Δtupdate i = 0; j = 0
– 只能运用仿真法得到近似解 – 问题的规模很大 – 复合映射具有随机性
解决方案
• 交通预测融入
– 将来的OD流量 – 驾驶员对信息的响应
• 一致性信息 • 结果
– 克服对交通诱导的“过度响应” – 维持系统的可信度
TrEPS框架
• 需求
– OD流量 – 微观出行选择仿 真器
ATIS ATMS
• 供给
TrEPS是FHWA的重要项目
• 95年立项，经费超过1500万美元 • FHWA的TrEPS项目中两套系统
– DynaSmart-X & P (Hani Mahmassani, UT Austin, Maryland Univ.) – DynaMIT-R & P (Moshe Ben-Akiva, MIT)
动态交通分析技术
林 勇 博士 中山大学智能交通研究中心 山东省科学院自动化研究所
2008. 05. 27
主要内容
• • • • • • • • 相关背景 交通估计与预测系统(TrEPS)概况 交通估计与预测系统理论框架 需求建模与仿真 供给建模与仿真 路径处理 滚动预测技术 系统参数标定 演示
交通拥堵问题
网络表示
• 节点与连接线 • 节段
– 运动部分 – 排队部分 • 车道组 – 车道
网络表示（续1）
• 网络表示的“多态”
– 正常交通状况下：节段
– 队列情况下：车道
流量表示
• 车辆加载 • 车辆聚集
–包
交通动力学
• • • • 速度模型 (运动部分) 容量模型 排队模型 车辆运动算法
速度模型（续1）
信息产生
信息发布
主要内容
• 相关背景 • 交通估计与预测系统(TrEPS)概况 • 交通估计与预测系统理论框架 需求建模与仿真 • 供给建模与仿真 • 路径处理 • 滚动预测技术 • 系统参数标定 • 演示
需求结构
历史 信息 检测设备
今天的交通需求
D = DHistory+DInfo+ Dfluct +ε
• 确定性队列模型
输
出
• 每条连接线、每个方向时变的旅行时间 • 密度 • 流量
– 在检测器与任意指定的位置处
• 速度
– 在检测器与任意指定的位置处
• 队列
Inputs Guidance
Inputs List of drivers Control Incidents
供给 仿真器
Mesoscopic Simulator En-route Demand Simulation Speed density realtionships Individual vehicles Congestion Queues Spillbacks Network Conditions Flows Queues Travel Times Speeds Densities Assignment Matrix etc.
position
speed
vB 2 For vehicles going to 2
vA
position
容量模型
• 起点与终点
– 加载器容量
• 节段
– 输出容量(车道组) – 接纳容量
• 最小时头距
– 当前的交通特征
• 交叉口
– 在不同的细节层次上为感应式信号建模
容量估计
• 预定时 • 感应式/自适应 • 进口道容量
∂q ∂k + =0 ∂x ∂t
应
用
• 在DTA中用于网络状态估计、预测 • 信号控制系统性能指标实时在线评估 • 灵活的网络表示、运行时间和建模精度 间的折中 • 较大规模网络的实时仿真
– 交通网络的动态特征
• 队列的形成与消散 • 拥堵、回流
建模元素
• 网络表示 严重的交通拥挤
• 高速公路
–交通拥挤时有发生
北京市 北京市
上海市
广州市 广州市
南京市
杭州市
交通拥堵的原因
• 城市交通需求与交通供给失衡——根本原因
– 道路交通流大面积、持续的高负荷运行，使道路交 通流处于弱稳定状态。
• 城市道路交通流运行状态失稳——诱发原因
– 运行中的交通流由于受到某种干扰而失去稳定，造 成局部路段的交通阻塞。
实时动态OD矩阵估计算法
• 状态变量定义
H δx h = x h − x h
• 状态方程
δx h +1 =
• 量测方程
p = h +1− q'
f hp+1δx p + w h +1 ∑
h
δy h =
p = h − p'
p a h δx p + v h ∑
h
δy h = y h − y
H h
= yh −
– 解析DTA理论
• 深挖复杂网络交通流运行机理，为实际应用提供理 论指导并发现新的解决实际问题的途径
– 实际应用采取仿真DTA途径
• 可生成交通诱导系统所需的估计与预测信息，更实 际地评价各种交通规划和管理方案的性能
主要内容
• 相关背景 交通估计与预测系统(TrEPS)概况 • 交通估计与预测系统理论框架 • 需求建模与仿真 • 供给建模与仿真 • 路径处理 • 滚动预测技术 • 系统参数标定 • 演示
• 建模途径
– 速度与车辆在节段中的位置有关
k k
B
A
sp e ed
v
A
v (x ) v
B
0
x
L
a
p o s itio n
a c c/de c z o ne , L
速度计算
• 速度由速度—密度函数关系计算得到
⎧ β ⎛ ⎛ ⎪ ⎜ ⎜ max (k A − k min ,0 ) ⎞ ⎪ ⎟ v A = max ⎨vmin , vmax ⎜1 − ⎟ k jam ⎜ ⎜ ⎪ ⎠ ⎝ ⎝ ⎪ ⎩
(g/c)a 进口道a 的有效绿信比 (g/c)a 近似的, 有赖于控制信 号类型 sa 进口道a的 饱和流率
4 5 2
7 1 3
6
8
队列模型
• 队列产生是由于
– 有限的输出容量 – 下游节段的有限接收容量(交通回流)
• 车道相关的队列
M o vin g p a rt Q u e u in g p a rt
– 中观交通仿真器
Demand Simulator
Supply Simulator
• 需求-供给交互
State Estimation And Prediction
数据库 网络描述 历史信息
实时输入 交通检测设备 交通控制设备
状态估计 需求仿真 供给仿真
TrEPS理论 框架
基于预测信息的交通诱导 需求仿真 供给仿真
– DynaSmart-X
• Houston路网，结合RHODES, CLAIRE进行动态交通管理
• DynaSmart-P商业软件
– 美国数个城市实际应用 – 北京公安交通管理局，利用该软件针对北京市开发有 效的交通疏导方案
主要内容
• 相关背景 • 交通估计与预测系统(TrEPS)概况 交通估计与预测系统理论框架 • 需求建模与仿真 • 供给建模与仿真 • 路径处理 • 滚动预测技术 • 系统参数标定 • 演示
SPEED Vmax
⎞ ⎟ ⎟ ⎟ ⎠
α⎫
⎪ ⎪ ⎬ ⎪ ⎪ ⎭
Vmin Kmin DENSITY
速度计算（续1）
• 上游速度使用节 段的密度 • 下游速度要么基 于相连接节段上 游端点的速度、 要么基于出口容 量计算
2 A B 1
speed
vA vB 1
For vehicles going to 1
p = h − p'
∑a
h
p h
xH p
出行前选择树—Logit模型族
历史OD矩阵
离线离散化
历史的驾驶员 群体
在线集合化
更新的驾驶员群 体（出行时间、 方式、路径）
出行前行为 模型
需求仿真
更新的OD矩阵
信息
OD估计和 预测模块
估计和预测的 OD矩阵
在线离散化
检测系统： 交通流量
实际的出行者列 表
交通估计与预测系统特点