● 摘要
浮动车（Float Car Data）技术，也被称作“探测车（Probe car）”，是近年来国际智能交通系统（ITS）中所采用的获取道路交通信息的先进技术手段之一。其基本原理是：根据装备车载全球定位系统的浮动车在其行驶过程中定期记录的车辆位置，方向和速度信息，应用地图匹配、路径推测等相关的计算模型和算法进行处理，使浮动车位置数据和城市道路在时间和空间上关联起来，最终得到浮动车所经过道路的车辆行驶速度以及道路的行车旅行时间等交通拥堵信息。现今大城市庞大复杂的道路网络为路径推测造成了很大困难，另外，浮动车数据具有数据规模大、实时性强和离散分布等特点也增加了路径推测的难度，影响了动态交通信息的准确率。针对这些问题，本文在原有系统的基础上研究并设计实现了面向复杂道路的路网结构和基于复杂道路路网的路径推测算法，提高了浮动车交通信息系统的准确率。本文的研究成果主要包括以下几个方面：设计了一种面向复杂道路的路网结构，通过对复杂道路的抽象描述，简化了路径推测算法处理的路网的结构，为面向复杂道路的路径推测算法提供支持；在面向复杂道路的路网结构基础上，提出适应复杂道路的路径推测算法，通过简化复杂道路区域的路径推测，提高了路径推测的准确性；研究并分析了浮动车的行为特征，并根据这些行为特征设计了一种异常数据过滤方法，通过对原始浮动车数据进行特征提取，并进行分类处理的方法排除影响浮动车交通信息准确率的浮动车数据，进一步提高了浮动车信息系统的准确率。本文利用上述的路网数据结构和算法，为现有的动态交通信息服务系统设计并实现了提高系统准确率的方法。通过一系列的准确性测试以及准确性的对比实验，验证了本文设计的面向复杂道路的路径推测方法的正确性。