蘇紫乾 周麗晨

內(nèi)蒙古有色地質(zhì)礦業(yè)（集團）七隊有限責任公司 內(nèi)蒙古 烏蘭浩特 137400

隨著社會經(jīng)濟的飛速發(fā)展，對導航衛(wèi)星系統(tǒng)的性能和精度提出了更為嚴格的要求，從而推動了交通導航技術(shù)的不斷創(chuàng)新和發(fā)展。全球范圍內(nèi)，GNSS作為一種衛(wèi)星定位和導航系統(tǒng)，扮演著重要角色。首先GNSS在獲取車輛實時位置信息后，通過定位信息和其他位置信息的比較，可以迅速計算出車輛的實時速度、時間和坐標等定位信息，并將這些數(shù)據(jù)迅速地傳遞到相關(guān)的數(shù)據(jù)接口，并在相應的數(shù)據(jù)接口上進行轉(zhuǎn)換。例如：將車輛位置信息與位置傳感器采集到的數(shù)據(jù)進行比較，確定其對應的是車輛自身的位置還是其它位置。這樣就可以把車輛定位信息儲存到交通信息數(shù)據(jù)庫中。最后，在具有GIS查詢功能的電子地圖上，將車輛的具體位置實時地顯示出來，以此來確認位置，并制定出最優(yōu)的路徑。

1 城市交通狀況分析

通過對交通狀況模型進行理論研究，智能交通系統(tǒng)將信息技術(shù)、通信技術(shù)、自動控制技術(shù)等應用于交通運輸系統(tǒng)，從而構(gòu)建了一個實時、準確、高效的交通管理運輸系統(tǒng)，該系統(tǒng)在廣泛范圍內(nèi)發(fā)揮作用。它可以有效地緩解或消除由于人口增長而引起的交通擁堵現(xiàn)象。

智能交通系統(tǒng)的目標在于緩解道路擁堵，提高道路利用效率，從而優(yōu)化城市交通秩序。在發(fā)達國家，隨著汽車數(shù)量的不斷增長和車輛行駛速度的加快，交通擁堵已成為困擾世界各國發(fā)展經(jīng)濟、影響社會穩(wěn)定的一大難題。近年來，越來越多的人開始認識到，它已成為解決交通瓶頸問題的一種有效途徑。隨著信息技術(shù)在交通運輸業(yè)中應用程度的不斷加深，信息已逐漸從單純的“數(shù)據(jù)”變成了一種重要的資源，而交通地理信息系統(tǒng)作為實現(xiàn)這一目標的有效手段也得到迅速發(fā)展。因此，對信息化技術(shù)手段在城市交通信息系統(tǒng)建設中的應用進行了深入探討，以積極推動城市交通管理與服務水平的提升，從而提高城市交通系統(tǒng)的運行效率，這對于解決我國城市日益嚴重的車路矛盾，具有十分重要的現(xiàn)實意義。

城市交通管理系統(tǒng)的遠景目標在于構(gòu)建一套智能車輛道路系統(tǒng)，該系統(tǒng)的主導思想是交通導向，并配有計算機信息采集，處理，評價和分析系統(tǒng)，以實現(xiàn)更高效的交通管理。要實現(xiàn)這個目標必須進行科學有效的管理和決策。為了實現(xiàn)路線導向、交通信息服務和智能指揮協(xié)調(diào)等多種功能，必須建立一個綜合了通訊、計算機、現(xiàn)代控制和交通工程的控制網(wǎng)絡。通過對城市道路網(wǎng)結(jié)構(gòu)和交通流特征進行系統(tǒng)分析和研究，提出了“點-線-面”相結(jié)合的綜合規(guī)劃方案。通過運用先進的科技手段，對交通需求的增速進行有效的控制，對相對密集的交通量進行削減、分解和轉(zhuǎn)移，使道路交通基礎(chǔ)設施的供給最大化。城市交通系統(tǒng)是一個龐大而又復雜的系統(tǒng)，它是每個城市發(fā)展和規(guī)劃中都要面臨的一個問題，GNSS 技術(shù)已在國內(nèi)導航、定位、科學研究領(lǐng)域得到廣泛應用[1]。只有通過科學的城市交通系統(tǒng)規(guī)劃、優(yōu)化建設和管理，才能最大限度地利用全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)的導航軌跡數(shù)據(jù)來探測城市交通狀況的變化，從而緩解交通壓力。

2 GNSS系統(tǒng)及工作流程

GNSS是一種能夠?qū)崟r提供位置、速度和時間信息的連續(xù)系統(tǒng)。通過衛(wèi)星接收系統(tǒng)獲得高精度定位解算服務，可為國家建設管理部門及相關(guān)行業(yè)提供情報支持，提高政府決策水平。數(shù)字城市基礎(chǔ)項目廣泛采用數(shù)據(jù)采集技術(shù)，其高效、靈活、快速的特點備受青睞。通過對我國目前常用的幾種定位方式進行分析比較，得出了不同定位方式各自優(yōu)缺點。通過對觀測技術(shù)和數(shù)據(jù)處理方法的持續(xù)改進，GNSS全球定位系統(tǒng)在距離大于1000km的范圍內(nèi)，具有0.01ppm的相對定位精度，其測量精度令人吃驚。同時，它還具備全天候工作能力，因此在許多領(lǐng)域都有廣泛的應用前景。全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)作為一種高精度導航與授時系統(tǒng)，廣泛應用于軍事測繪、交通控制、海洋勘測等領(lǐng)域。GNSS系統(tǒng)的構(gòu)成要素包括空間星座、地面監(jiān)控以及用戶設備，這三個要素共同構(gòu)成了該系統(tǒng)的基礎(chǔ)架構(gòu)。在這些系統(tǒng)中，用戶接收器是最主要的部分。它的基本原理就是對GNSS衛(wèi)星和用戶之間的距離進行測量，再通過衛(wèi)星的瞬間坐標來判斷用戶接收到的相應位置。要保證準確的位置，最重要的是要測量用戶接收到的天線和GNSS衛(wèi)星的距離，這是不可或缺的。

GNSS定位方法可以按照待定點位的運動狀態(tài)來進行分類，它可以分為兩種類型，一種是靜態(tài)的，一種是動態(tài)的。動態(tài)定位包括衛(wèi)星信號傳輸、差分技術(shù)等多種技術(shù)手段。在進行定位時，接收天線的位置是相對于周圍的地面點固定的，這種高精度的定位方法通過大量重復觀測來提高精度。其作業(yè)流程：用兩臺或多臺接收機同步接收相同的GNSS衛(wèi)星信號，以確定多條空間基線向量，在一個端點坐標已知的情況下，可以用基線向量推求另一待定點的坐標[2]。

3 GPS在交通系統(tǒng)中的應用

自20世紀70年代起，美國國防部開始開發(fā)全球定位系統(tǒng)，該系統(tǒng)以衛(wèi)星導航為基礎(chǔ)，實現(xiàn)了定位和計時的功能。GPS是指衛(wèi)星導航與定位系統(tǒng)，并非特指美國的全球定位系統(tǒng)。衛(wèi)星導航定位指利用衛(wèi)星導航系統(tǒng)提供的位置、速度及時間信息對各種目標進行定位、導航及監(jiān)管[3]。

GPS車輛應用系統(tǒng)通常被劃分為兩大類：一類是用于跟蹤車輛的系統(tǒng)，另一類則是用于導航車輛的系統(tǒng)。其中車輛跟蹤系統(tǒng)主要用于車輛導航定位，而車輛導航系統(tǒng)則廣泛應用于各種交通工程領(lǐng)域。這一系列研究表明，GPS技術(shù)在多平臺（特別是車載）在智能導航系統(tǒng)中的應用，不僅展提供有力的技術(shù)支撐，而且也預示著其在智能交通領(lǐng)域發(fā)展的巨大潛力。為90年代全球經(jīng)濟增長注入了新的活力和動力。

4 GNSS關(guān)鍵技術(shù)

GNSS在應用過程中所面臨的主要挑戰(zhàn)在于其數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，同時其計算效率也存在一定的瓶頸。為了解決上述難題，國內(nèi)外學者開展了大量相關(guān)工作。在算法方面，一些學者運用改進后的迪杰斯特拉算法，在對不同坐標系統(tǒng)坐標轉(zhuǎn)換以及同一坐標體系中大地坐標和空間直角坐標之間的轉(zhuǎn)換進行分析的基礎(chǔ)上，成功地實現(xiàn)了GNSS數(shù)據(jù)的顯示和更新，同時還對地圖匹配算法進行了研究，并對路徑規(guī)劃算法進行了深入探討。由于道路網(wǎng)絡存在拓撲結(jié)構(gòu)復雜性，導致現(xiàn)有方法不能滿足實時交通信息發(fā)布需求?；谶@一點，沈方方等人進一步研究了ITS車輛導航中的最優(yōu)路徑算法，以行車時間作為參考，改進了動態(tài)計算方法，明確了道路狀態(tài)的阻塞、空閑和繁忙，并優(yōu)化了已搜索和待搜索的節(jié)點集的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并簡化了關(guān)鍵的判斷條件，從而提高了數(shù)據(jù)的處理效率。同時，提出一種適用于城市路網(wǎng)環(huán)境下的實時交通路況分析方法——道路擁堵指數(shù)法。部分學者運用GPS與GIS技術(shù)相結(jié)合，利用基于最小堆等直線優(yōu)化 Dijkstra算法，成功地實現(xiàn)了對城市交通問題的最短路徑分析，從而有效地緩解了該問題的日益突出。

要想高性能地接收、解析智能交通應用中產(chǎn)生的海量GNSS數(shù)據(jù)，主要面對以下幾個問題：海量數(shù)據(jù)環(huán)境下網(wǎng)絡連接容易出現(xiàn)不穩(wěn)定的狀況，傳輸過程中需面對客戶端故障、傳輸安全等問題，接收的數(shù)據(jù)完整性難以保障；海量終端接入的高并發(fā)性能問題；有限內(nèi)存空間的管理，車載終端的連接基本都是基于GPRS的無線連接，運動目標在野外高速運動，使得請求信號容易發(fā)生不穩(wěn)定的情況，會不斷有大量連接請求傳給服務器，若服務器在應對過程中無法合理分配內(nèi)存，會產(chǎn)生內(nèi)存占用不斷升高的問題[4]。

5 交通流動態(tài)分析的核心算法

在數(shù)字地圖平臺，以及GIS和GPS的坐標轉(zhuǎn)換等系統(tǒng)組件的基礎(chǔ)上，我們可以逐步建立一個實時的、基于GPS的動態(tài)交通流分析系統(tǒng)。實時性是指在指定的時間間隔中,系統(tǒng)能夠根據(jù)傳送來的數(shù)據(jù)準確地分析出當前的交通狀態(tài)[3]。

5.1 交通流量分析

當車載GPS接收機收到GPS信號后，它的局部終端就會對當前的位置，速度，時間等信息進行運算，然后把這些信息傳送給交通信息中心。該中心對接收到的信息進行分類存儲并根據(jù)不同類型信息，分別提供了對應的服務。該中心經(jīng)由網(wǎng)路傳送，將數(shù)據(jù)傳送到安裝在車流分析系統(tǒng)上的服務器，以便進行后續(xù)處理?？蛻舳藙t利用服務器發(fā)送來的交通狀況，結(jié)合電子地圖及相關(guān)算法生成實時路況圖并提供給用戶使用。GPS探測車返回的數(shù)據(jù)，會被服務器接收，并對其進行處理和分析，從而得到實時的交通情況，動態(tài)地顯示在電子地圖上。

5.2 道路匹配算法

地圖匹配指的是一種通過一定的算法，將 GPS定位數(shù)據(jù)和 GIS中的道路數(shù)據(jù)之間的精確匹配，以降低或消除各種誤差產(chǎn)生的方法，進而實現(xiàn)目標點在道路層上的高精度定位。地圖匹配技術(shù)廣泛應用于軍事偵察、城市監(jiān)控以及交通管理等領(lǐng)域。可以為車輛跟蹤與監(jiān)測、動態(tài)導航、路網(wǎng)交通狀態(tài)動態(tài)分析等領(lǐng)域提供準確的數(shù)據(jù)支持。目前地圖匹配技術(shù)已成為智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域一個非常重要而又具有挑戰(zhàn)性的研究方向之一。常見的地圖匹配算法有：半確定性算法，概率統(tǒng)計算法，模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡，這些算法在地圖匹配領(lǐng)域具有廣泛的應用。本文采用了模糊邏輯的思想對這幾種傳統(tǒng)的地圖匹配算法進行改進，并通過實驗驗證其可行性。GPS數(shù)據(jù)的誤差一般可用 GPS差分等方式來修正，但差分操作后，其誤差幅度一般為5～15m。其主要思路是利用推演與定位技術(shù)，將某一車輛作為參照點，計算出其所處的位置。如果車輛行駛過程中出現(xiàn)偏差或移動方向發(fā)生改變，則將其重新推算出該位置的實際值。在計算出一輛車在地圖上的某個位置時，可以將車的位置調(diào)整到地圖上的一個絕對位置，然后將此位置的座標作為新的參考點，從而使車的匹配過程得以繼續(xù)。如果該相對位置與參考坐標系之間存在一定程度的偏差，則需要對其修正或重新建立導航模型。采用此種方法，能夠有效地消除誤差的累積效應。

6 交通狀況變化的探測方法

6.1 區(qū)域的確定

為了降低數(shù)據(jù)冗余度，提高數(shù)據(jù)分析的效率，在收集到原始數(shù)據(jù)后，根據(jù)區(qū)域所在的經(jīng)緯度對原始數(shù)據(jù)進行初步剔除和篩選：首先在地圖上確定研究城市各個方向最遠端的經(jīng)緯度；然后根據(jù)經(jīng)緯度和城市形狀設定多邊形區(qū)域；最后將軌跡數(shù)據(jù)的經(jīng)緯度與多邊形區(qū)域進行比較，當移動軌跡超出研究區(qū)域時，該條軌跡在研究區(qū)域之外的數(shù)據(jù)將被剔除[5]。

6.2 軌跡數(shù)據(jù)的處理

在確定了地區(qū)之后，還需要進一步簡化需要的資料，如：用戶 ID，經(jīng)緯度，日期，時間等。為了減少不必要的重復操作，需要刪除大量無用或與路徑相關(guān)的原始數(shù)據(jù)，以保證后續(xù)算法的可靠性。經(jīng)過初步篩選，我們發(fā)現(xiàn)一些軌跡數(shù)據(jù)缺乏規(guī)律性，存在明顯的點位漂移現(xiàn)象，導致其漂移至對向車道，這不但影響了交通狀態(tài)的檢測，而且還會消耗數(shù)據(jù)的存儲空間，降低了計算的效率。另外還有一些軌跡具有重復運動特征，也會影響交通狀態(tài)判斷結(jié)果。因此，必須對每條導航軌跡數(shù)據(jù)的導航開始、導航階段和導航結(jié)束三個階段的數(shù)據(jù)進行分析，以識別并剔除無效數(shù)據(jù)，從而獲得可靠的軌跡數(shù)據(jù)，以確保導航的有效性。

6.3 區(qū)域軌跡數(shù)據(jù)的處理

我們需要對一條道路進行一定程度上的觀測，并獲取到它的軌跡數(shù)據(jù)。然后，通過對這些軌跡數(shù)據(jù)進行處理和分析，能夠得出道路交通狀況的變化情況。必須將軌跡數(shù)據(jù)與相關(guān)道路進行精準匹配。提出了一種基于深度學習技術(shù)的軌跡點提取及路徑規(guī)劃方法。首先采用路段分割技術(shù)，在此基礎(chǔ)上，通過隱馬爾可夫模型、Viterbi算法等方法，在顧及GNSS誤差的前提下，尋求路徑與航跡點一致的最大概率，以達到軌跡點與路徑之間的最佳匹配[6]。

7 結(jié)論

全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)（GNSS）以其自動化程度高、定位精度高等優(yōu)勢，在全球范圍內(nèi)引起了眾多學者的關(guān)注，而全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)（GNSS）在全球范圍內(nèi)的廣泛應用為全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)（GNSS）提供了一種新的解決方案。全球?qū)Ш叫l(wèi)星導航系統(tǒng)以其高度自動化、全天候、全天候、實時、高精度等優(yōu)勢，在全球范圍內(nèi)掀起了一場新的革命。城市交通狀況預測已成為城市智能化發(fā)展的重要一環(huán)，實現(xiàn)更加有效的城市交通狀況預測對于構(gòu)建城市智能交通系統(tǒng)具有積極的促進作用。GNSS技術(shù)在數(shù)字城市建設空間信息獲取中的應用價值，作為一種可以探測城市交通狀況變化的方法，相信在以后的實際生產(chǎn)中，在數(shù)字城市建設的過程中將得到更好的體現(xiàn)，為我們的城市帶來更加便捷、高效的服務。