广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2023, Vol. 41 ›› Issue (2): 49-57.doi: 10.16088/j.issn.1001-6600.2022032504

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城市快速路路段行程时间估计方法

张伟健1, 邴其春1*, 沈富鑫1, 胡嫣然1, 高鹏2   

  1. 1.青岛理工大学 机械与汽车工程学院,山东 青岛 266520;
    2.青岛市交通运输公共服务中心,山东 青岛 266100
  • 收稿日期:2022-03-25 修回日期:2022-04-29 出版日期:2023-03-25 发布日期:2023-04-25
  • 通讯作者: 邴其春(1989—),男,山东即墨人,青岛理工大学副教授,博士。E-mail:bingqichun@163.com
  • 基金资助:
    山东省重点研发计划项目(2019GGX101038);山东省自然科学基金(ZR2019MG012)

Travel Time Estimation Method of Urban Expressway Section

ZHANG Weijian1, BING Qichun1*, SHEN Fuxin1, HU Yanran1, GAO Peng2   

  1. 1. School of Mechanical and Automotive Engineering, Qingdao University of Technology, Qingdao Shandong 266520, China;
    2. Qingdao Transportation Public Service Center, Qingdao Shandong 266100, China
  • Received:2022-03-25 Revised:2022-04-29 Online:2023-03-25 Published:2023-04-25

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摘要： 为有效提高城市快速路路段行程时间估计精度,本文提出一种基于自适应滤波和网格虚拟车的行程时间估计方法。首先,利用自适应平滑滤波插值获得固定检测器之间的速度数据,实现固定检测器之间的时空速度场重构。然后将重构的速度场细分为若干网格单元,通过计算虚拟车在重构时空速度场的虚拟轨迹估计路段行程时间。最后,选取城市快速路感应线圈实测数据进行实例验证。实验结果表明,本文方法在自由流、平稳流和拥堵流3个运行时段下,均方根误差分别为0.15、0.35和1.06,平均相对误差均低于10%,具有较高的估计精度。

关键词: 交通工程, 行程时间估计, 自适应平滑滤波, 速度场重构, 网格虚拟车

Abstract: In order to effectively improve the travel time estimation accuracy of urban expressway sections, this paper presents a travel time estimation method based on adaptive filtering and grid virtual vehicle. The velocity data between fixed detectors are obtained by adaptive smoothing filter interpolation, and the spatiotemporal velocity field between fixed detectors is reconstructed. Then the reconstructed velocity field is subdivided into several grid elements. The road travel time is estimated by calculating the virtual trajectory of the virtual vehicle in the reconstructed space-time velocity field. Finally, the measured data of induction coil on urban expressway are selected for example verification.The experimental results show that the root mean square error of this method is 0.15, 0.35 and 1.06, respectively, and the average relative error is less than 10%, so it has high estimation accuracy.

Key words: traffic engineering, travel time estimation, adaptive smoothing filter, velocity field reconstruction, grid virtual car

中图分类号: 

  • U491
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