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

1、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Research on Characteris tics of Taxi Traffic 胡小文等Based on GPS Data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Vi sual Bas i c和Ar cVi ew的组件

2、MapObj ect 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 : This paper carries out by tracking taxi routeand determining the locations of pick-up and drop-off passengersafter preprocessing the data collected by taxi equippedwith GPS and map-matching. Therefore, relative

3、data about taxi traffic characteristics have been attainedwhich can provide scientific basis for taxi traffic managementand urban transportation management. This researchbased on case study in Shenzhen. The characteristics oftaxi traffic are obtainedspatial distribution of taxi tripdemand, distribut

4、ion of trip distance and distribution oftrip time. The whole process is carried out by the programthrough the combination between Visual Basic andMapObject.关键词: 出租汽车; GPS; 地图匹配; Vi sual Bas i c;MapObj ectKeywords: taxi; GPS; map-matching; Visual Basic;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,

5、 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: 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

6、地图范围的数据; 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)HU Xiaowen, and FENG Junjia(School of Transportation Engineering, Tongji University, Shanghai 200092, 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

7、输计划与管理, 交通信息工程。城市交通Urban Transport of China 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Research on Characteris tics of Taxi Traffic Based on GPS Data91城市交通Urban Transport of China 第5 卷第2 期和GPS 定位误差12。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

8、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6 s 到近5 min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

9、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,

10、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25 s 。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 , (

11、2)0=v1+a1t1 , (3)v2=a2t2 , (4)D1=v1t1+ 12a 1 t 12 , (5)D2= 12a 2 t 22 , (6)联立求解上述方程组, 可得:D1=v1v2(t- k)- 2D2(v2- v1), (v1v2 )D2=v22D- v1(t- k)2(v2- v1), (v1v2 )当v1=v2时, 则D1=D2= 12D。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 Data format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150236H664112006-04-0515:02:36车辆的唯一标识出

12、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,a1 t2,D2,a2t, D图1 状态转换区间示用意 Diagram of status transformation interval92基于GPS 数据收集的出租汽车交通运行特点研究Research on Characteris tics of Taxi Traffic 胡小文等Based on GPS Data路段下客次数图例10 至88 (21)6 至10 (61)1 至6 (1266)0 至1 (352

13、8)图3 路段下客次数散布 Distribution of frequency of drop-off passengers in links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 Distribution of frequency of pick-up passengers in links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 Distribution of frequency of pick-up and drop-offpassengers in zones表2 出行距离散布 Di

14、stribution of trip distance服务距离/km50频次4966529464232161065735152217百分率/%累计频次4961 1482 0942 5172 7332 8392 8962 9312 9462 9682 985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2 985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,

15、 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

16、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) 3 km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3 km, 起步价后单价为元/km);2) 利用出租汽车出行最多的是510 km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Urban Transport of China 第5 卷第2 期图5 出

17、行距离散布图 Distribution of trip distance3 0002 5002 0001 5001 0005000累计频次100累计百分率/%80604020050出行距离/km累计频次累计百分率表3 出行时长散布 Distribution of travel time出行时长/min60频次1 550701336168984324169432百分率/%累计频次1 5502 2512 5872 7552 8532 8962 9202 9362 9452 9492 985累计百分率/%5560 4 2 953 3 0002 5002 0001 5001 0005000累计频次10

18、0累计百分率/%80604020060出行时长/min累计频次累计百分率5560图6 出行时长散布图 Distribution of travel time距离恰好位于该区间内;3) 10 km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30 km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

19、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761 s , 大约13 min。从表3、图6能够看出:1) 出行时长小于10 min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20 min的出租汽车出行占出租汽车总出行的%, 说明20 min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30 min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Visual Bas ic 和ArcView

20、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Research on Characteris t

21、ics of Taxi Traffic 胡小文等Based on GPS Data图7 地图匹配结果 Results of map-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

22、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, 20042 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,

23、3 (3): 38433 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, 20064 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 .cn5 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): 9295图8 车辆路径跟踪 Tracking of vehicle route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_