测绘与空间地理信息第36卷第8期2013年8月Vol．36，No．8Aug．，201智能实时路况系统的关键技术研究吴飞(福建省基础地理信息中心，福建福州350003)摘要:交通运输智能化是解决交通瓶颈问题的战略举措，从交通运输智能化出发首先介绍研究背景，提出本文的主要研究内容以及技术路线，重点阐述智能实时路况系统建设过程中的关键技术，最后介绍本文研究成果的应用前景。关键词:交通运输智能化;实时路况;GIS;GPS中图分类号:P208文献标识码:B文章编号:1672－5867(2013)08－0095－03StudyonKeyTechnologiesofIntelligentＲeal－TimeTrafficSystemWUFei(FujianGeomaticsCenter，Fuzhou350003，China)Abstract:Summary:Intelligenttrafficisthestrategicinitiativestoaddresstrafficbottleneckproblem．Firstly，thepaperintroducestheresearchbackground，themainresearchcontentandtechnologyroadmap，focusingonthekeytechnologyofintelligentreal－timetraf-ficsystemconstructionprocess，startingfromthetransportationintelligent．Finallytheprospectsfortheapplicationofresearchfindingsarepresented．Keywords:intelligenttrafficsystem;real－timetraffic;GIS;数据发布等阶段，具体技术路线如图1所示。0引言随着社会经济的快速发展，交通基础设施的“瓶颈”制约作用越来越明显，交通堵塞及由此衍生的安全、环境等问题愈发突出，掌握交通流的运行规律，使交通运输智能化，正成为解决交通瓶颈问题的战略举措。交通运输智能化能够提高道路使用效率，减少交通堵塞，提高运输效率与现有道路的通行能力，减少能源消费和环境污染等社会问题。因此，智能交通出行服务也受到各国政府的重视，已成为交通运输工程、系统科学与工程、车辆工程以及信息与智能科学等多学科交叉领域的研究图1技术路线Fig．1Technicalroute具体内容包括以下方面。1．1城市路网数据建设城市路网数据是动态交通数据处理的基准，为满足数据匹配的效率和精度，需要基于基础道路数据和导航数据进行改造。由于道路数据曲线的特征，首先需将道路预分割成为多条首尾连接的有向线段，使路段变成了若干线段的集合，从而提高后续地图匹配的速度和效率。为了缩小匹配路段的范围和针对性(方向)，还要对地图数据预处理，首先进行地理坐标系转换，使浮1研究内容动态交通数据是交通运输智能化的基础，是建设智能交通出行平台的基石，本文重点介绍的动态多源交通数据的采集存储、交通数据的融合处理、交通数据与GIS数据匹配、基于多应用终端的服务发布等关键技术结合GPS、GIS的先进技术，实现对城市道路实时路况的动态获取、发布和应用。技术路线包括数据采集、数据收稿日期:2013－04－28作者简介:吴飞(1981－)，男，安徽太湖人，高级工程师，硕士，2005年毕业于武汉大学地图学与地理信息系统专业，主要从事地理信息系统的应用开发工作。测绘与空间地理信息962013年据和道路数据空间参考一致。其次通过一定算法确定候选路段，常用的算法包括网格法、概率统计法、误差椭圆法、条带分割法等，本文采用网格法。通过GIS系统(如天地图·福建)，依托实时路况服务平台，通过发布平台向公众提供专业融合加工处理后的动态路况信息，包括管制、事故等交通事件信息以及接入实时路况视频信息等。2)发布于导航终端将实时路况相关处理结果，按指定的数据格式和方式下发给导航终端，除了用于基本的路况展现外，还可以用作导航路径规则的参考，在规划路径时，会根据实时的道路拥挤程度生成最佳路线，同时能预估出较为准确的1．2多源交通数据融合多源交通数据包括浮动车辆、动感线圈、视频、事故等数据［2］，数据融合主要负责采集多种异构数据并拟采用分布式预处理，然后对转化到统一参数描述及格式的多源交通数据进行融合，在数据一致时选出最优结果，在数据冲突时剔除无效数据，并最后形成交通状况文件，为后续服务提供数据支撑［3］。浮动车数据预处理从车辆调度中心获取实时的浮动车数据，对数据进行重复数据的过滤，清除格式不规范以及溢出的数据。浮动车原始定位数据将转换为基于城市路网数据的平均车辆行驶速度，并以路况文件的形式进行保存。...