● 摘要
浮动车（Float Car Data）技术是近年来国际智能交通系统（ITS）领域中新出现的一种用来获取动态道路交通信息，以得到整个路网实时道路交通拥堵状况的先进技术手段。现有的浮动车系统可以实现道路交通信息的采集，处理和生成实时路况信息，并且能够在数字地图的基础上生成城市道路交通拥堵信息。但是，现阶段的浮动车系统还没有一个明确的数据标准定义，或是一个数据评价模型。因此对于浮动车系统最终处理结果的几项主要指标，即实时性、可靠性和准确性还只停留在理论分析上，缺乏一套行之有效的的评价机制。浮动车系统分成数据采集、地图匹配、路径规划和道路数据融合等多个子系统，各子系统的处理过程中涉及到大量数据和算法，如：进行数据实时采集分析的数据过滤算法，用于大规模浮动车数据处理的地图匹配算法，基于向量识别的路径规划算法等等。这些算法有各自的特点，有的着重于实时性的考虑，有的着重于准确性的考虑，因此需要建立适用于浮动车各子系统特点的评价机制。本文在对整个浮动车系统及其中各子系统进行分析的基础上，依据各子系统的特点设计浮动车数据评价模型，并以此为基础实现浮动车数据监测系统的开发工作。