本發(fā)明屬于智能交通領(lǐng)域，具體涉及一種基于DSRC數(shù)據(jù)與點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)融合方法。

背景技術(shù)：

實(shí)時(shí)的交通狀態(tài)估計(jì)與預(yù)測(cè)是交通管理者進(jìn)行決策管理的依據(jù)，同時(shí)，也是交通誘導(dǎo)和出行信息服務(wù)的先決條件。隨著高速公路小汽車(chē)出行量的日益增多，擁堵已經(jīng)成為出行常態(tài)，為了提供良好的道路環(huán)境和出行體驗(yàn)，及時(shí)、準(zhǔn)確地把握實(shí)時(shí)及未來(lái)道路的交通狀況非常關(guān)鍵。我國(guó)高速公路電子不停車(chē)收費(fèi)系統(tǒng)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“ETC”）經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，在建設(shè)規(guī)模、跨區(qū)域聯(lián)網(wǎng)以及產(chǎn)業(yè)化發(fā)展等方面均取得較好成效，并且于2015年實(shí)現(xiàn)全國(guó)聯(lián)網(wǎng)，主線(xiàn)公路收費(fèi)站ETC覆蓋率達(dá)到100%,截止2016年8月，全國(guó)ETC用戶(hù)數(shù)量已突破3800萬(wàn)。作為ETC系統(tǒng)的擴(kuò)展應(yīng)用之一，DSRC檢測(cè)器通過(guò)采集ETC車(chē)輛的OBU_ID信息及其經(jīng)過(guò)路側(cè)天線(xiàn)的時(shí)間，成為一種新的高速公路信息采集方式。

根據(jù)檢測(cè)器獲取數(shù)據(jù)的類(lèi)型，檢測(cè)器可分為三類(lèi)：點(diǎn)檢測(cè)器、點(diǎn)到點(diǎn)檢測(cè)器以及移動(dòng)檢測(cè)器。點(diǎn)檢測(cè)器通常稱(chēng)為斷面檢測(cè)器，采集的是固定地點(diǎn)的時(shí)間平均速度、流量和占有率等數(shù)據(jù)，如微波檢測(cè)器、線(xiàn)圈檢測(cè)器、超聲波檢測(cè)器等。點(diǎn)到點(diǎn)檢測(cè)器，也稱(chēng)為自動(dòng)車(chē)輛識(shí)別（Automatic Vehicle Identifier recorder，AVI）傳感器，能通過(guò)安裝的應(yīng)答器標(biāo)簽、車(chē)牌號(hào)碼、移動(dòng)電話(huà)的藍(lán)牙信號(hào)追蹤車(chē)輛的身份，從而獲取點(diǎn)到點(diǎn)之間路段的速度、旅行時(shí)間及流量等信息。

當(dāng)前多數(shù)研究集中于A(yíng)VI數(shù)據(jù)、浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)、微波數(shù)據(jù)、線(xiàn)圈數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)的融合，采用的方法主要有加權(quán)平均模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、貝葉斯理論方法及卡爾曼濾波等方法。由于卡爾曼濾波方法在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，前期所需數(shù)據(jù)較少，求解時(shí)不需要貯存大量的觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)，且當(dāng)?shù)玫叫碌挠^(guān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)，可實(shí)時(shí)處理，快速算得新的參數(shù)濾波值，在動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理過(guò)程中應(yīng)用廣泛，目前，卡爾曼濾波已在航天技術(shù)、通信工程、工業(yè)控制等領(lǐng)域中得到比較廣泛的應(yīng)用。

現(xiàn)有的DSRC數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性及運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估的準(zhǔn)確性較低，無(wú)法為交通管理者出行信息服務(wù)提供技術(shù)及數(shù)據(jù)支撐。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明目的是提供一種以當(dāng)前基于ETC系統(tǒng)擴(kuò)展應(yīng)用的DSRC檢測(cè)器和點(diǎn)檢測(cè)器為基礎(chǔ)，對(duì)DSRC數(shù)據(jù)和點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)融合，以提升DSRC數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性及運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估的準(zhǔn)確性，為交通管理者出行信息服務(wù)提供技術(shù)及數(shù)據(jù)支撐的基于DSRC數(shù)據(jù)與點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)融合方法。

為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明的技術(shù)方案是：

一種基于DSRC數(shù)據(jù)與點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)融合方法，包括以下步驟：

1）對(duì)DSRC數(shù)據(jù)預(yù)處理

第一步，針對(duì)DSRC數(shù)據(jù)及點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)的特征，通過(guò)時(shí)空?qǐng)D的形式，分析兩類(lèi)數(shù)據(jù)對(duì)實(shí)時(shí)交通狀態(tài)表達(dá)的優(yōu)缺點(diǎn)；

第二步，DSRC數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括相鄰DSRC檢測(cè)器之間距離的確定，異常數(shù)據(jù)剔除，數(shù)據(jù)匹配方法確定；

2）基于卡爾曼濾波的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)融合模型

第一步，結(jié)合DSRC數(shù)據(jù)及點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)特征，進(jìn)行路段劃分；

第二步，根據(jù)DSRC檢測(cè)器的測(cè)量值，考慮卡爾曼濾波方法計(jì)算過(guò)程中，矩陣乘積的累加特點(diǎn)，將點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為行程時(shí)間數(shù)據(jù)；

第三步，根據(jù)路段劃分結(jié)果，結(jié)合DSRC檢測(cè)器和點(diǎn)檢測(cè)器的布設(shè)位置分布，確定檢測(cè)器與路段的匹配矩陣；通過(guò)對(duì)檢測(cè)器數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，確定兩類(lèi)檢測(cè)器的測(cè)量誤差的方差矩陣，及初始的行程時(shí)間方差矩陣；最后基于卡爾曼濾波方法對(duì)DSRC數(shù)據(jù)和點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)融合處理。

進(jìn)一步的，相鄰DSRC檢測(cè)器之間距離的確定的方法為：1）當(dāng)相鄰檢測(cè)器位于同一條高速公路時(shí)，可直接由兩檢測(cè)器所在樁號(hào)的差值得到；2）當(dāng)相鄰監(jiān)測(cè)器位于不同高速公路時(shí)，首先確定高速公路相交的互通分別在兩高速公路中的里程樁號(hào)，并分別計(jì)算兩檢測(cè)器與互通的距離，然后將兩者相加得到。

進(jìn)一步的，異常數(shù)據(jù)剔除的方法為：假設(shè)DSRC檢測(cè)器是時(shí)鐘同步的，若單車(chē)行程時(shí)間為負(fù)值，則該車(chē)輛數(shù)據(jù)為異常數(shù)據(jù)，予以剔除。

進(jìn)一步的，數(shù)據(jù)匹配方法確定的方法為，按車(chē)流方向以下游檢測(cè)器的時(shí)間為準(zhǔn)，截取時(shí)間周期T內(nèi)到達(dá)下游檢測(cè)器的車(chē)輛數(shù)據(jù)，進(jìn)而根據(jù)車(chē)輛的OBU_ID匹配得到車(chē)輛分別經(jīng)過(guò)上游檢測(cè)器和下游檢測(cè)器的時(shí)間，最后計(jì)算得到空間的平均行程時(shí)間及平均速度。

進(jìn)一步的，路段劃分的方法為：以相鄰DSRC檢測(cè)器之間的路段作為數(shù)據(jù)融合處理的對(duì)象，即路段的起點(diǎn)和終點(diǎn)分別布設(shè)了DSRC檢測(cè)器，1）當(dāng)路段上有多于1個(gè)點(diǎn)檢測(cè)器時(shí)，以相鄰點(diǎn)檢測(cè)器之間路段的中點(diǎn)為節(jié)點(diǎn)將相鄰DSRC檢測(cè)器之間的路段劃分為多個(gè)子路段；2）當(dāng)路段上有且只有1個(gè)點(diǎn)檢測(cè)器時(shí)，若點(diǎn)檢測(cè)器位于路段中間則以點(diǎn)檢測(cè)器位置為節(jié)點(diǎn)，將路段劃分成兩個(gè)子路段，若點(diǎn)檢測(cè)器位于路段的端點(diǎn)時(shí)，則不對(duì)路段進(jìn)行劃分。

進(jìn)一步的，點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為行程時(shí)間數(shù)據(jù)的方法為，將點(diǎn)檢測(cè)器的時(shí)間平均速度轉(zhuǎn)化為空間平均速度，具體計(jì)算方法如下：

其中，表示空間平均速度，表示時(shí)間平均速度，表示時(shí)間平均速度的方差，得到空間平均速度后，結(jié)合路段的長(zhǎng)度，通過(guò)計(jì)算路段長(zhǎng)度與空間平均速度的比值得到該路段該時(shí)間周期的行程時(shí)間數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步的，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)融合模型的方法為：

令表示相鄰DSRC檢測(cè)器之間的路段包含的子路段數(shù)量（由路段劃分結(jié)果確定），通過(guò)點(diǎn)檢測(cè)器獲得的子路段行程時(shí)間估計(jì)值為，實(shí)測(cè)值為，二者均為的列向量。根據(jù)子路段的劃分原則，每個(gè)子路段有且只有1個(gè)點(diǎn)檢測(cè)器，則點(diǎn)檢測(cè)器與子路段的匹配矩陣為 的單位矩陣，記作；點(diǎn)檢測(cè)器檢測(cè)到的各子路段的行程時(shí)間的方差組成的矩陣為， 為維矩陣（初始值可假設(shè)為對(duì)角矩陣）；點(diǎn)檢測(cè)器的測(cè)量誤差的方差矩陣為，為維對(duì)角矩陣，將DSRC的測(cè)量值記作，測(cè)量誤差的方差為，DSRC測(cè)量值與子路段的匹配矩陣為的全1行向量，記作。

進(jìn)一步的，數(shù)據(jù)融合的具體步驟如下：

步驟1：計(jì)算點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)的增益因子

通過(guò)公式計(jì)算得到，其中為點(diǎn)檢測(cè)器的匹配矩陣；

步驟2：更新點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)的估計(jì)值

通過(guò)公式計(jì)算得到， 為點(diǎn)檢測(cè)器的實(shí)測(cè)值；

步驟3：更新點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)的行程時(shí)間估計(jì)的方差矩陣

通過(guò)公式計(jì)算得到；

步驟4：計(jì)算DSRC檢測(cè)器的增益因子

通過(guò)公式計(jì)算得到，為的列向量；

步驟5：計(jì)算DSRC與點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)融合后的估計(jì)值

步驟6：計(jì)算 時(shí)刻的行程時(shí)間預(yù)測(cè)值

步驟7：獲取下一時(shí)間周期的DSRC數(shù)據(jù)和點(diǎn)檢測(cè)器的測(cè)量值，轉(zhuǎn)步驟1。

本發(fā)明技術(shù)效果主要體現(xiàn)在以下方面：采用卡爾曼濾波方法對(duì)高速公路的DSRC數(shù)據(jù)和點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)融合，以提升單獨(dú)使用一種數(shù)據(jù)進(jìn)行高速公路運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估的準(zhǔn)確性；針對(duì)DSRC數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性較差，點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)難以表達(dá)空間交通狀態(tài)的缺點(diǎn)，創(chuàng)新性的采用穩(wěn)定性高，實(shí)時(shí)處理速度快的卡爾曼濾波方法，實(shí)現(xiàn)DSRC數(shù)據(jù)與點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)融合，可以滿(mǎn)足交通管理者對(duì)出行信息服務(wù)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性需求。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明的DSRC檢測(cè)器和點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)采集示意圖；

圖2為原始路段示意圖；

圖3為本發(fā)明的兩個(gè)點(diǎn)檢測(cè)器場(chǎng)景示意圖；

圖4為本發(fā)明的一個(gè)點(diǎn)檢測(cè)器場(chǎng)景示意圖；

圖5為本發(fā)明的基于卡爾曼濾波的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)融合流程圖。

具體實(shí)施方式

以下結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式作進(jìn)一步詳述，以使本發(fā)明技術(shù)方案更易于理解和掌握。

實(shí)施例

參閱圖1-5，一種基于DSRC數(shù)據(jù)與點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)融合方法，具體包括兩部分內(nèi)容：一是，DSRC數(shù)據(jù)的預(yù)處理；二是，基于卡爾曼濾波的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)融合模型。

（1）DSRC數(shù)據(jù)的預(yù)處理

原始的DSRC數(shù)據(jù)主要包括三部分：檢測(cè)器的位置信息（即檢測(cè)器所在高速公路的樁號(hào)），ETC車(chē)輛的OUB_ID及經(jīng)過(guò)該檢測(cè)器的時(shí)間戳。

在DSRC檢測(cè)器布設(shè)密度較低的情況下，單獨(dú)使用DSRC數(shù)據(jù)進(jìn)行交通運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)評(píng)估有一定的局限性，評(píng)估結(jié)果時(shí)間延遲偏大。如圖1所示，當(dāng)檢測(cè)器間距較大時(shí)，在下游（DSRC 2）當(dāng)前時(shí)間周期（第5個(gè)時(shí)間周期）內(nèi)，匹配得到的數(shù)據(jù)可能是前幾個(gè)時(shí)間周期（第3,4個(gè)時(shí)間周期）從上游（DSRC 1）出發(fā)的車(chē)輛數(shù)據(jù)。用這些數(shù)據(jù)來(lái)表達(dá)DSRC 1-DSRC 2之間路段的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)有些滯后性，而且圖1陰影區(qū)域中的交通運(yùn)行信息是無(wú)法獲取的，這是由于在當(dāng)前周期（第5個(gè)時(shí)間周期）上游出發(fā)的車(chē)輛還未到達(dá)DSRC2的位置，無(wú)法檢測(cè)車(chē)輛位置及車(chē)輛的運(yùn)行速度等信息。如圖1所示，DSRC 1與DSRC 2之間有一點(diǎn)檢測(cè)器，檢測(cè)數(shù)據(jù)可代表部分陰影區(qū)域交通狀態(tài)，這恰與DSRC數(shù)據(jù)相互補(bǔ)，因此，將點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)與DSRC數(shù)據(jù)融合后可提升DSRC 1-DSRC 2路段的交通狀態(tài)表達(dá)的實(shí)時(shí)性及準(zhǔn)確性。

在進(jìn)行數(shù)據(jù)融合之前，需要確定相鄰DSRC檢測(cè)器之間的距離，剔除異常數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配，為數(shù)據(jù)融合奠定基礎(chǔ)。

1）相鄰DSRC檢測(cè)器之間距離確定

在高速公路網(wǎng)中，檢測(cè)器的位置信息只記錄檢測(cè)器所在高速公路的樁號(hào)，當(dāng)相鄰檢測(cè)器位于不同的高速公路時(shí)，無(wú)法通過(guò)檢測(cè)器的樁號(hào)直接得到兩者之間的距離，因此，相鄰檢測(cè)器之間的計(jì)算方法需要確定。

在高速公路網(wǎng)中，相鄰DSRC檢測(cè)器之間路段距離的計(jì)算分為以下兩種情況：1）當(dāng)相鄰檢測(cè)器位于同一條高速公路時(shí)，可直接由兩檢測(cè)器所在樁號(hào)的差值得到；2）當(dāng)相鄰監(jiān)測(cè)器位于不同高速公路時(shí)，首先確定高速公路相交的互通分別在兩高速公路中的里程樁號(hào)，并分別計(jì)算兩檢測(cè)器與互通的距離，然后將兩者相加得到。

2）異常數(shù)據(jù)剔除

DSRC檢測(cè)器的異常數(shù)據(jù)主要包括兩類(lèi)：重復(fù)記錄的數(shù)據(jù)和相鄰DSRC檢測(cè)器之間單車(chē)行程時(shí)間為負(fù)值的數(shù)據(jù)。

假設(shè)DSRC檢測(cè)器是時(shí)鐘同步的，若單車(chē)行程時(shí)間為負(fù)值，則該車(chē)輛數(shù)據(jù)為異常數(shù)據(jù)，予以剔除。這是由于受設(shè)備的安裝位置及輻射范圍影響，檢測(cè)器有可能檢測(cè)到對(duì)向的ETC車(chē)輛，這樣使得上游檢測(cè)器記錄的時(shí)間戳晚于下游檢測(cè)器記錄的時(shí)間戳，因此得到的單車(chē)行程時(shí)間小于0。

3）數(shù)據(jù)匹配方法選擇

DSRC數(shù)據(jù)用于實(shí)時(shí)交通運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估時(shí)，應(yīng)按車(chē)流方向以下游檢測(cè)器的時(shí)間為準(zhǔn)，截取時(shí)間周期T內(nèi)到達(dá)下游檢測(cè)器的車(chē)輛數(shù)據(jù)，進(jìn)而根據(jù)車(chē)輛的OBU_ID匹配得到車(chē)輛分別經(jīng)過(guò)上游檢測(cè)器和下游檢測(cè)器的時(shí)間，最后計(jì)算得到空間的平均行程時(shí)間及平均速度。

4）數(shù)據(jù)匹配區(qū)間長(zhǎng)度的確定

部分近城區(qū)高速公路路段，一些車(chē)輛單日經(jīng)過(guò)多次，如果不確定上游檢測(cè)器數(shù)據(jù)的時(shí)間段，選擇對(duì)相鄰上游檢測(cè)器所有的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，則可能導(dǎo)致前一次的進(jìn)入時(shí)間與后一次出行的離開(kāi)時(shí)間相匹配，使得得到的車(chē)輛行程時(shí)間遠(yuǎn)遠(yuǎn)高出車(chē)輛實(shí)際的行程時(shí)間，產(chǎn)生異常數(shù)據(jù)。因此，對(duì)相鄰DSRC檢測(cè)器數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配時(shí)需要確定選擇多長(zhǎng)時(shí)間段內(nèi)的上游檢測(cè)器數(shù)據(jù)。通常情況下，匹配數(shù)據(jù)時(shí)間區(qū)間的長(zhǎng)度與相鄰監(jiān)測(cè)器的間距及交通運(yùn)行狀態(tài)有關(guān)，檢測(cè)器間距越長(zhǎng)，交通運(yùn)行狀態(tài)越差，則匹配時(shí)間區(qū)間的長(zhǎng)度越大，反之，匹配時(shí)間區(qū)間長(zhǎng)度越小。

（2）基于卡爾曼濾波的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)融合模型

首先根據(jù)兩類(lèi)檢測(cè)器的位置信息進(jìn)行路段劃分，然后基于卡爾曼濾波方法進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)融合。

1）路段劃分方法

以相鄰DSRC檢測(cè)器之間的路段作為數(shù)據(jù)融合處理的對(duì)象，即路段的起點(diǎn)和終點(diǎn)分別布設(shè)了DSRC檢測(cè)器。路段劃分原則為：（1）當(dāng)路段上有多于1個(gè)點(diǎn)檢測(cè)器時(shí)，以相鄰點(diǎn)檢測(cè)器之間路段的中點(diǎn)為節(jié)點(diǎn)將相鄰DSRC檢測(cè)器之間的路段劃分為多個(gè)子路段；（2）當(dāng)路段上有且只有1個(gè)點(diǎn)檢測(cè)器時(shí)，若點(diǎn)檢測(cè)器位于路段中間則以點(diǎn)檢測(cè)器位置為節(jié)點(diǎn)，將路段劃分成兩個(gè)子路段，若點(diǎn)檢測(cè)器位于路段的端點(diǎn)時(shí)，則不對(duì)路段進(jìn)行劃分。

如圖2所示，節(jié)點(diǎn)1和節(jié)點(diǎn)5布設(shè)有DSRC檢測(cè)器，節(jié)點(diǎn)1，2,3,4，5為可布設(shè)點(diǎn)檢測(cè)器的位置，圖2分別展示了布設(shè)1個(gè)，2個(gè)點(diǎn)檢測(cè)器的路段劃分示意圖，圓圈表示點(diǎn)檢測(cè)器的布設(shè)位置。為了便于表述，假設(shè)圖3（1）中相鄰節(jié)點(diǎn)之間的距離相等，即假設(shè)5個(gè)節(jié)點(diǎn)將路段等分成4段。

當(dāng)該路段上分別布設(shè)1個(gè)點(diǎn)檢測(cè)，2個(gè)點(diǎn)檢測(cè)器時(shí)，若布設(shè)位置示意圖如圖3中場(chǎng)景1至場(chǎng)景5所示，則各場(chǎng)景中路段的劃分結(jié)果如表1。

表1 路段劃分結(jié)果

當(dāng)相鄰DSRC檢測(cè)器之間路段上布設(shè)2個(gè)點(diǎn)檢測(cè)器時(shí)，無(wú)論點(diǎn)檢測(cè)器如何布設(shè)，均將路段劃分成兩個(gè)子路段；若相鄰DSRC檢測(cè)器之間路段上只有1個(gè)點(diǎn)檢測(cè)器，當(dāng)點(diǎn)檢測(cè)器位于路段之間的位置上（如圖3，（3）場(chǎng)景3），則將路段劃分成兩個(gè)子路段；當(dāng)點(diǎn)檢測(cè)器或者位于路段起點(diǎn)或者位于路段終點(diǎn)時(shí)（如圖3，（3）場(chǎng)景4,5），則將路段劃分成一個(gè)子路段，即不對(duì)相鄰DSRC檢測(cè)器之間的路段進(jìn)行劃分。

2）基于卡爾曼濾波的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)融合模型

①點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為行程時(shí)間數(shù)據(jù)

DSRC檢測(cè)器可獲取路段的行程時(shí)間值，考慮行程時(shí)間的可累加特性，本專(zhuān)利統(tǒng)一將各點(diǎn)檢測(cè)器測(cè)量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為行程時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理。

依據(jù)上述的路段劃分原則，劃分后形成的每個(gè)子路段中均布設(shè)有且只有1個(gè)點(diǎn)檢測(cè)器，而且可以得到各子路段的距離，因此，可以將點(diǎn)檢測(cè)器的時(shí)間平均速度轉(zhuǎn)化為空間平均速度，具體計(jì)算方法如下：

其中，表示空間平均速度，表示時(shí)間平均速度，表示時(shí)間平均速度的方差。

得到空間平均速度后，結(jié)合路段的長(zhǎng)度，通過(guò)計(jì)算路段長(zhǎng)度與空間平均速度的比值得到該路段該時(shí)間周期的行程時(shí)間數(shù)據(jù)。

②實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)融合模型

基于卡爾曼濾波的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)融合流程如圖3。

首先給出一些初始的參數(shù)設(shè)置。令表示相鄰DSRC檢測(cè)器之間的路段包含的子路段數(shù)量（由路段劃分結(jié)果確定），通過(guò)點(diǎn)檢測(cè)器獲得的子路段行程時(shí)間估計(jì)值為，實(shí)測(cè)值為，二者均為的列向量。根據(jù)子路段的劃分原則，每個(gè)子路段有且只有1個(gè)點(diǎn)檢測(cè)器，則點(diǎn)檢測(cè)器與子路段的匹配矩陣為 的單位矩陣，記作；點(diǎn)檢測(cè)器檢測(cè)到的各子路段的行程時(shí)間的方差組成的矩陣為， 為維矩陣（初始值可假設(shè)為對(duì)角矩陣）；點(diǎn)檢測(cè)器的測(cè)量誤差的方差矩陣為，為維對(duì)角矩陣。將DSRC的測(cè)量值記作測(cè)量誤差的方差為，DSRC測(cè)量值與子路段的匹配矩陣為的全1行向量，記作。

數(shù)據(jù)融合的具體步驟如下：

步驟1：計(jì)算點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)的增益因子

通過(guò)公式計(jì)算得到，其中為點(diǎn)檢測(cè)器的匹配矩陣。

步驟2：更新點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)的估計(jì)值

通過(guò)公式計(jì)算得到， 為點(diǎn)檢測(cè)器的實(shí)測(cè)值。

步驟3：更新點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)的行程時(shí)間估計(jì)的方差矩陣

通過(guò)公式計(jì)算得到。

步驟4：計(jì)算DSRC檢測(cè)器的增益因子

通過(guò)公式計(jì)算得到， 為的列向量。

步驟5：計(jì)算DSRC與點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)融合后的估計(jì)值

步驟6：計(jì)算時(shí)刻的行程時(shí)間預(yù)測(cè)值

步驟7：獲取下一時(shí)間周期的DSRC數(shù)據(jù)和點(diǎn)檢測(cè)器的測(cè)量值，轉(zhuǎn)步驟1。

通過(guò)上述融合過(guò)程后，得到各子路段的當(dāng)前時(shí)間周期的行程時(shí)間，結(jié)合各路段的長(zhǎng)度進(jìn)而轉(zhuǎn)化為各路段的平均速度，形成為交通管理者及出行者提供的更實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的交通運(yùn)行狀態(tài)信息。

本發(fā)明技術(shù)效果主要體現(xiàn)在以下方面：采用卡爾曼濾波方法對(duì)高速公路的DSRC數(shù)據(jù)和點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)融合，以提升單獨(dú)使用一種數(shù)據(jù)進(jìn)行高速公路運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估的準(zhǔn)確性；針對(duì)DSRC數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性較差，點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)難以表達(dá)空間交通狀態(tài)的缺點(diǎn)，創(chuàng)新性的采用穩(wěn)定性高，實(shí)時(shí)處理速度快的卡爾曼濾波方法，實(shí)現(xiàn)DSRC數(shù)據(jù)與點(diǎn)檢測(cè)器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)融合，可以滿(mǎn)足交通管理者對(duì)出行信息服務(wù)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性需求。

當(dāng)然，以上只是本發(fā)明的典型實(shí)例，除此之外，本發(fā)明還可以有其它多種具體實(shí)施方式，凡采用等同替換或等效變換形成的技術(shù)方案，均落在本發(fā)明要求保護(hù)的范圍之內(nèi)。