【摘 要】
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车辆轨迹重构对完整刻画道路交通流状态,助力相关部门评估交通运行水平至关重要,也是对路网交通流进行精准控制的关键前提。然而,由于实时估计交通流基本图参数具有较大的困难,大多数方法使用固定的标定值作为轨迹重构的输入,这大大限制了重构结果的准确性以及不同交通条件的可移植性。本文基于Newell简化运动波模型,考虑驾驶员的超车行为,首先采用数据融合技术获得包含162辆浮动车轨迹,以及3042辆汽车的卡口记
【出 处】
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第十七届中国智能交通年会科技论文集
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车辆轨迹重构对完整刻画道路交通流状态,助力相关部门评估交通运行水平至关重要,也是对路网交通流进行精准控制的关键前提。然而,由于实时估计交通流基本图参数具有较大的困难,大多数方法使用固定的标定值作为轨迹重构的输入,这大大限制了重构结果的准确性以及不同交通条件的可移植性。本文基于Newell简化运动波模型,考虑驾驶员的超车行为,首先采用数据融合技术获得包含162辆浮动车轨迹,以及3042辆汽车的卡口记录的数据集,通过分析提出了一种利用浮动车数据实时估计自由流速度、冲击波波速和阻塞密度的方法,为全时空车辆轨迹的重构提供数据支撑。最后,以深圳市机场南路部分路段进行实证分析,结果表明,重构轨迹与观测结果的平均相对误差RE为7.10%,低于传统方法将近3%,验证了本文提出的轨迹重构算法的有效性。
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