用出组车GPS数据分析深圳道路交通情形出租汽车交通运行特点免费版.docx
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用出组车GPS数据分析深圳道路交通情形出租汽车交通运行特点免费版
基于GPS数据收集的出租汽车交通运行特点研究ResearchonCharacteristicsofTaxiTraffic胡小文等BasedonGPSData
摘要:
对装载GPS的出租汽车收集到的数据进行预处
理和地图匹配,实现了出租汽车路径的跟踪,肯定了出
租汽车上下客点的位置,据此可取得反映出租汽车交
通运行特点的相关数据,为出租汽车交通管理乃至城
市交通管理提供了科学依据。
以深圳市装载GPS的出租
汽车数据为例进行分析,通过必然的数据处置方式,利
用VisualBasic和ArcView的组件MapObject相结合进
行编程,取得了深圳市出租汽车交通运行的特点,如出
租汽车交通出行需求的空间散布、出租汽车出行距离
散布、出租汽车出行时长散布等。
Abstract:
Thispapercarriesoutbytrackingtaxiroute
anddeterminingthelocationsofpick-upanddrop-offpassengers
afterpreprocessingthedatacollectedbytaxiequipped
withGPSandmap-matching.Therefore,relative
dataabouttaxitrafficcharacteristicshavebeenattained
whichcanprovidescientificbasisfortaxitrafficmanagement
andurbantransportationmanagement.Thisresearch
basedoncasestudyinShenzhen.Thecharacteristicsof
taxitrafficareobtained—spatialdistributionoftaxitrip
demand,distributionoftripdistanceanddistributionof
triptime.Thewholeprocessiscarriedoutbytheprogram
throughthecombinationbetweenVisualBasicand
MapObject.
关键词:
出租汽车;GPS;地图匹配;VisualBasic;
MapObject
Keywords:
taxi;GPS;map-matching;VisualBasic;
MapObject
中图分类号:
U491文献标识码:
A
目前,我国正在提倡大力进展公共交通,出租汽车因其
便利的特点成为公共交通的重要补充。
但出租汽车的管理较
为混乱,对城市交通造成了不良的影响,专门是出租汽车作
为一种便利的交通方式,在城市道路上随意停泊上下客,不
但影响了道路通行能力,而且也带来了交通安全隐患。
因
此,有必要对出租汽车交通运行特点进行深切研究。
1数据的收集及预处置
数据的收集
GPS定位数据收集主要来自于装载GPS的出租汽车,它
以必然的时刻距离报告车辆的地理位置、运营状态、瞬时速
度、方位角和设备状态情形。
数据格式见表1。
数据的预处置
数据的预处置主要包括两个方面:
①排除设备异样状态下传回的数据,即表1中设备可用
性一栏的数据为0和错误的数据,如经纬度超出地图范围
的数据;
②坐标转换:
对反映车辆位置的经纬度进行转换,即把
经纬度转换成地方平面坐标系下的坐标,使之与路网坐标系
相一致。
2地图匹配
问题的产生
地图匹配主要用来纠正数字地图的误差、坐标转换误差
胡小文冯均佳
（同济大学交通运输工程学院,上海200092）
HUXiaowen,andFENGJunjia
（SchoolofTransportationEngineering,TongjiUniversity,Shanghai200092,China）
收稿日期:
2006-08-25
作者简介:
胡小文,男,同济大学交通运输工程学院博士
研究生,主要研究方向:
交通运输计划与管理,交通信
息工程。
城市交通UrbanTransportofChina
■文章编号:
1672-5328（2007）02-0091-05第5卷第2期2007年3月Mar.2007
基于GPS数据收集的出租汽车交通运行特点研究
ResearchonCharacteristicsofTaxiTrafficBasedonGPSData
91
城市交通UrbanTransportofChina第5卷第2期
和GPS定位误差[1~2]。
车辆在道路上行驶,由于这三个
方面的误差,使得车辆可能离开了路网,因此,需要
通过地图匹配,把车辆从头定位到路网上去。
地图匹配算法
在深圳市城市交通仿真系统[3]中,GPS的采样时
间距离犬牙交错,从6s到近5min不等。
这增加了地
图匹配和车辆路径跟踪的难度。
最主要的一个问题是:
车辆相邻两点位于不同的路段上,乃至大多数情形下,
相邻两点之间有一个或一个以上的路段存在。
依据以
往的地图匹配算法,不能够肯定中间跨越路段的车辆
实际的行驶路径。
因此,中间跨越路段车辆行驶路径
的肯定就成了关键问题。
假定车辆相邻两点间在跨越
路段沿最短路径行驶,这与出租汽车载客一般走最短
路的情形是相符的。
由此提出一种综合考虑了点到路
段的距离、车辆航向角、车辆速度信息、路网拓扑信
息、交叉口转向关系、交通管制信息和相邻两点间
最大行驶距离等的地图匹配算法来解决上述问题。
另
外,在肯定候选路段时利用了固定的半径取代传统的
误差椭圆方式,使得算法加倍实用,增强了可操作性。
3出租汽车上客点与下客点位置的肯定
按照装载GPS的出租汽车在传回数据中的运营状
态指标来判断出租汽车的载客情形,0表示空车,1表
示重车（载客）。
本地图匹配完成后,车辆的运动轨迹
就可以够清楚地在地图上显示出来。
上客表示相邻两点
出租汽车的状况从空车变成重车,即从0变成1,下客
表示相邻两点出租汽车的状况从重车变成空车,即从
1变成0。
从而能够肯定车辆运营状态的转换区间。
在找出转换区间以后,需要肯定上下客点的位置。
为此,利用物理学知识求解,具体进程如下:
相邻两点运营状态值为不同值（即0和1）,假定前
一个点P1（速度为v1）到停车点（上客或下客点）之间车
辆作匀减速运动,停车点P（速度为0）到后一个点P2（速
度v2）之间车辆作匀加速运动,加速度别离为a1,a2。
按照调查得知,一般情形下,上客和下客停车时刻为
一固定值,这里假定为k/s,在计算中取25s。
显然,
相邻两点之间的距离D、时刻t、瞬时速度v1和v2为已知
的。
只要求出之前一个点到停车点的距离D1或从停
车点到后一个点的距离D2,即可肯定上下客点的位置。
如图1所示。
按照物理学的知识,取得以下的方程组:
D=D1+D2,
（1）
t1+t2+k=t,
（2）
0=v1+a1t1,（3）
v2=a2t2,（4）
D1=v1t1+1
2
a1t1
2,（5）
D2=1
2
a2t2
2,（6）
联立求解上述方程组,可得:
D1=v1·
v2·（t-k）-2D
2·（v2-v1）
（v1≠v2）
D2=v2·
2D-v1·（t-k）
2·（v2-v1）
（v1≠v2）
当v1=v2时,则D1=D2=1
2
D。
按照上面的计算结果,能够取得较为准确的上下
表1数据格式
Dataformat
字段
日期
时刻
车辆编号
出租汽车公司
经度
纬度
速度/（km/h）
方位角
运营状态
设备可用性
150236
H
66
4
1
1
2006-04-05
15:
02:
36
车辆的唯一标识
出租汽车公司代码
该点车辆的瞬时速度
与地理北极方向的夹角
0代表空车,1代表重车（载客）
设备状况,0代表异样,1代表正常
示例备注
P1（v1）P（0,k）P2（v2）
t1,D1,a1t2,D2,a2
t,D
图1状态转换区间示用意
Diagramofstatustransformationinterval
92
基于GPS数据收集的出租汽车交通运行特点研究ResearchonCharacteristicsofTaxiTraffic胡小文等BasedonGPSData
路段下客次数图例
10至88（21）
6至10（61）
1至6（1266）
0至1（3528）
图3路段下客次数散布
Distributionoffrequencyofdrop-offpassengersinlinks
路段上客次数图例
10至47（22）
6至10（57）
1至6（1269）
0至1（3528）
图2路段上客次数散布
Distributionoffrequencyofpick-uppassengersinlinks
小区上下客次数图例
上客次数
下客次数
图4小区上下客次数散布
Distributionoffrequencyofpick-upanddrop-off
passengersinzones
表2出行距离散布
Distributionoftripdistance
服务距离
/km
<3
3~5
5~10
10~15
15~20
20~25
25~30
30~35
35~40
40~50
>50
频次
496
652
946
423
216
106
57
35
15
22
17
百分率
/%
累计频次
496
1148
2094
2517
2733
2839
2896
2931
2946
2968
2985
累计百分率
/%
客点的位置,从而能够得出上下客点所属的路段和小
区。
4出租汽车交通运行特点研究
本文随机抽取了2006年4月13日（礼拜四）全天100
辆出租汽车的数据进行分析,通进程序计算得出:
载
客总次数2985次,平均每辆车载客为次。
出租汽车交通出行需求的空间散布
4.1.1出租汽车交通出行需求的路段散布
依据前面找出上下客点的位置,在一按时刻段内
以路段为单位进行上客点和下客点的统计,就可以够得
到每一个路段的上下客次数,如图2、图3所示。
上客次
数较多的路段,下客次数也较多,说明这些路段对出
租汽车交通需求较其他路段多,也间接地反映了路段
周围的用地性质。
从图中能够看出,火车站周围的路
段、商务中心区的部份路段等上下客次数均较多。
4.1.2出租汽车交通出行需求的小区散布
以交通小区为单位统计其上客点的次数和下客点
的次数,取得各个交通小区的出租汽车交通出行发生
量和吸引量,见图4。
从统计结果来看,上客次数较多的小区,下客次
数也较多。
各小区的出租汽车交通出行发生和吸引量
说明了该小区的用地性质,一般来讲,出租汽车交通
发生和吸引量较多的小区人流量大,比如CBD和交通
枢纽等。
出租汽车交通出行距离散布
对出租汽车路径进行跟踪,找出每次出行的起点
和终点,即可取得每次出行的距离,对全天的数据进
行分析,就可以够取得出行距离散布。
深圳市出租汽车
交通出行的平均距离为km。
从表2、图5能够看出:
1）3km之内即起步价之内的出租汽车出行占出租
汽车出行总量的%（深圳市出租汽车起步价
元,距离为3km,起步价后单价为元/km）;
2）利用出租汽车出行最多的是5~10km的出行,
占出租汽车总出行的%;出租汽车交通平均出行
93
城市交通UrbanTransportofChina第5卷第2期
图5出行距离散布图
Distributionoftripdistance
3000
2500
2000
1500
1000
5000
累计频次
100
累计百分率/%
80
60
40
20
0
<3
3~5
5~10
10~15
15~20
20~25
25~30
30~35
35~40
40~50
>50
出行距离/km
累计频次累计百分率
表3出行时长散布
Distributionoftraveltime
出行时长
/min
<10
10~15
15~20
20~25
25~30
30~35
35~40
40~45
45~50
50~55
>60
频次
1550
701
336
168
98
43
24
16
9
4
32
百分率
/%
累计频次
1550
2251
2587
2755
2853
2896
2920
2936
2945
2949
2985
累计百分率
/%
55~6042953
3000
2500
2000
1500
1000
5000
累计频次
100
累计百分率/%
80
60
40
20
0
<10
10~15
15~20
20~25
25~30
30~35
35~40
40~45
45~50
50~55
>60
出行时长/min
累计频次累计百分率
55~60
图6出行时长散布图
Distributionoftraveltime
距离恰好位于该区间内;
3）10km之内的出租汽车出行占出租汽车出行总
量的%,这是出租汽车交通主要服务的对象,也
在人们能够经受的费用范围之内（30元之内）;由此可
见,出租汽车交通是面向中短距离出行的。
4）大于30km的出租汽车出行仅占出租汽车总出
行的%,该区段出行的出租汽车费用将超过75元,
超出人们能够经受的交通费用范围。
该区段出租汽车
出行一般是商务、工作等公费出行。
出租汽车交通出行时长散布
对出租汽车路径进行跟踪,找出出租汽车每次出
行的起点时刻和终点时刻,就可以够取得每次出行的时
长,对全天的数据进行分析,就可以够取得出行服务的
时长散布。
深圳市出租汽车交通出行的平均时长为
761s,大约13min。
从表3、图6能够看出:
1）出行时长小于10min的出租汽车出行占出租汽
车总出行的%,超过一半;
2）出行时长小于20min的出租汽车出行占出租汽
车总出行的%,说明20min之内的出行是出租汽
车交通的主要服务对象;
3）出行时长大于30min的出租汽车出行仅占出租
汽车总出行的%,这说明利用出租汽车交通出行
主要为中短时刻的出行。
5程序实现
本文选用VisualBasic和ArcView的组件
MapObject,进行程序开发。
特别在地图匹配算法实
现进程中,利用MapObject中的函数,方便读取地图
数据,大大减少了编程的工作量。
程序实现主要包括:
1）数据预处置:
对大量的原始数据进行排错与坐
标转换;
2）实现地图匹配算法:
包括把GPS点读取到地
图、调试算法和车辆路径跟踪,地图匹配结果见图7,
车辆路径跟踪见图8;
3）寻觅上下客点的位置:
在得出上下客点位置的
解以后,利用程序找出上下客点的位置,并肯定其所
属路段;
4）统计功能的实现:
实现出租汽车交通出行需求
94
基于GPS数据收集的出租汽车交通运行特点研究ResearchonCharacteristicsofTaxiTraffic胡小文等BasedonGPSData
图7地图匹配结果
Resultsofmap-matching
空间散布统计、出租汽车出行距离散布统计和出租汽
车出行服务时长散布统计等。
6结论
通过对装载GPS的出租汽车收集到的原始数据进
行分析和处置,找出了深圳市出租汽车交通运行的特
点,为出租汽车交通管理、城市交通管理提供了数据
支持。
本研究结果能够在以下几个方面取得应用:
1）出租汽车上下客的空间散布,能够从必然程度
上反映出租汽车交通出行的需求现状,为设置出租汽
车扬招点或临时停泊点提供了科学的依据[4];
2）取得了出租汽车出行距离散布和出行时长分
布,通过对出租汽车交通主要服务对象出行距离和出
行时长的了解,为出租汽车交通方式分担比例的预测
提供基础[5];
3）出租汽车定价应考虑到出租汽车出行距离的特
点,而且结合人们的经济经受能力。
特别在有起步价
的出租汽车定价机制中,充分考虑到起步价所能服务
出行距离的最大值。
若是起步价定得太高,则短距离
出行将会从出租汽车交通方式转向其他交通方式,反
之,若是起步价定得太低,则会有过量的出租汽车交
通出行。
参考文献
1姜桂艳.道路交通状态判别技术与应用[M].北京:
人
民交通出版社,2004
2杨东凯,寇艳红,吴今培,张其善.智能交通系统中的
地图匹配定位方式[J].交通运输系统工程与信息,
2003,3（3）:
38~43
3同济大学交通运输工程学院.深圳市城市交通仿真系统
[R].上海:
同济大学,2006
4南海网.海口首批出租汽车临时停泊点遇空白,年内增
至122个[EB/OL].[2005-05-12]..
cn
5陆建,王炜.城市出租汽车拥有量肯定方式[J].交通运
输工程学报,2004,4
（1）:
92~95
图8车辆路径跟踪
Trackingofvehicleroute
注:
红色代表载客路段,绿色代表空车路段,蓝色代表上客路
段（从空车变成重车段）,紫色代表下客路段（从重车变成空车
段）,红点代表该点状态为载客,绿点代表该点状态为空车。
本刊2007年第1期封底图片由宇恒可持续交通
研究中心金凡提供,特此更正。
《城市交通》编辑部
二○○七年三月二十五日
更正启事
95__
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