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1、14交通与计算机 2007年第3期 第25卷 总136期3固定检测器和移动检测器的交通信息融合方法张存保 严新平(武汉理工大学 武汉430063)摘 要 固定检测器和移动检测器在检测参数、数据精度、覆盖范围、采集成本等方面存在较大差异,具有很强的互补性。分析了固定检测器与移动检测器进行信息融合的必要性,提出了交通信息融合的总体框架。在分别阐述了基于固定检测器和基于移动检测器的区间平均速度估计方法基础上,采用BP神经网络对区间平均速度进行信息融合。以上海市南北高架道路为对象,利用Vissim仿真软件对基于BP神经网络的交通信息融合方法进行了实例分析,结果表明,该方法可以明显
2、提高区间平均速度的精度。关键词 交通信息;固定检测器;移动检测器;浮动车;信息融合;神经网络中图法分类号:U491文献标识码:A的优点,弥补单一检测方式的不足。0 引 言信息融合(数据融合)是指:利用计算机技术目前常用的交通信息采集方式(固定检测器)对按时序获得的若干传感器的观测信息在一定准通常存在安装和维护成本高、覆盖范围小、仅能检则下加以分析、综合,以完成决策和预测工作而进[6]测固定位置数据等不足。受人力、资金等因素制行的数据处理过程。它强调发挥群体优势,多途约,交通管理部门仅在关键路段和主要交叉口安装径解决问题,以较低的成本获得较高的系统可靠了固定检测器,其数量还
3、不到所需的1ö10,导致城性、灵活性和生存能力,提高信息的精度,降低不市道路网上存在大量的信息“真空”地带。利用车确定性。载GPS和无线通信设备的浮动车(又称移动检测将固定检测器和移动检测器的信息进行融器)采集交通信息,已成为一种新的信息采集方式。合,可达到以下目的:①增加信息种类:不同检测从20世纪80年代初,美国、日本、德国、荷兰器采集的信息种类不同,通过信息融合得到更加等国家相继开展了针对浮动车采集方式的研究和全面的交通信息;②提高信息准确度:多检测器[122]观测一个目标,可以使获得的数据更准确;③扩应用。近年来我国学者也开始了对浮动车技术[325]大系统覆盖范围
4、:固定检测器和移动检测器在空的理论研究和实践工作。笔者在参与上海市基于浮动车的交通信息采间上具有互补性,通过信息融合,其覆盖范围大于集系统建设中,对固定检测器和移动检测器的信单一检测方式的覆盖范围;④提高系统性价比:息融合方法进行了研究,本文将对研究结果进行各种检测器的成本和性能不同,通过检测器的优阐述。化组合,实现高性能、低成本的检测系统,提高性价比;⑤增强系统可靠度:在部分检测器或某种1 交通信息融合的必要性分析检测器无法正常工作时,其它检测器的数据可维固定检测器和移动检测器在检测参数、数据持系统正常运行,从而提高系统的可靠度。精度、覆盖范围、采集成本等方面存在较大差
5、异,2 交通信息融合的总体框架各有其优点和不足,两者之间存在很强的互补关系。因此,要全面、准确、可靠地获得动态交通信信息融合的基本功能主要有校准、相关、估计息,必须充分发挥固定检测方式和移动检测方式和判别,其中校准和相关是为估计和判别做准备[7]的,信息融合主要在估计和判别中进行。对于道[8]路交通信息,其信息融合可分为3个层次:数据收稿日期:20072042013国家973计划项目(批准号:2006CB700505);武汉市级融合、特征级融合和决策级融合。数据级融合是科技攻关计划项目(批准号:200710321090)资助指直接对采集到的原始数据进行融合,是最低层固定检
6、测器和移动检测器的交通信息融合方法——张存保 严新平15n次的融合;特征级融合是指对各种检测器的原始1vlf=∑vlj(2)数据进行特征提取,然后对提取的特征信息进行nj=1式中:vlf为移动检测器区间平均速度估计值;vlj为综合分析和处理;决策级融合是一种高层次的信浮动车j的区间平均速度;n为区间上有采样数据息融合,从具体决策问题出发,充分利用特征级融的浮动车数量。合的结果,针对具体目标进行决策,其结果为控由数理统计可知,当路段上浮动车数量较多制、指挥等提供依据。时,式(2)的计算结果与实际区间平均速度之间的文献[9]对交通信息融合的总体框架进行了误差较小,但当浮动车数
7、量较少时,其计算结果的阐述,本文在其基础上做了适当修改,得到的结果误差较大。如图1所示。通常情况下,道路上车辆区间平均速度近似2服从正态分布,记为N(va,R)。根据数理统计中的抽样定理,n台浮动车的区间平均速度vlf服从正22态分布N(va,Rön),且:vlf-va～N(0,Rön)。设n台浮动车的区间平均速度vlf与实际区间平均速度va的误差小于最大允许误差E的概率不低于1-A,即EnP(ûvlf-vaû
