【摘 要】
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随着经济的发展,车辆得到了普及。一方面,车辆能够满足人们的出行需求,另一方面,车辆的增加给城市的管理带来了困难。路径规划对于缓解交通拥堵具有良好的效果,而交通预测对
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随着经济的发展,车辆得到了普及。一方面,车辆能够满足人们的出行需求,另一方面,车辆的增加给城市的管理带来了困难。路径规划对于缓解交通拥堵具有良好的效果,而交通预测对于路径规划有重要的作用。车辆轨迹预测的研究对缓解交通拥堵具有重要意义。本文在对现有车辆位置预测算法分析的基础上,提出了一种基于道路标点的车辆稀疏轨迹数据预测算法(RBLS, Road Based Location Sign),设计并实现了一种车联网车辆运动轨迹追踪系统。本文所做的主要工作如下:(1)针对车辆轨迹稀疏数据难以预测的问题提出了一种基于道路标点的车辆轨迹预测算法。该算法中利用固定点对城市重要节点与道路进行标记,使得固定点代替车辆原始轨迹点,用转化后的轨迹进行车辆位置预测,并使用了预测准确率、预测时间、预测覆盖率三个指标对提出的车辆位置预测算法进行了验证。结果表明本算法相对于SIGP(Spatial Iterative Grid Partition)算法在预测准确度上提高了 3%,在覆盖率上提高了 2%,平均预测时间减少了 30ms。(2)设计并实现了一种基于RBLS算法的车联网车辆运动轨迹追踪系统。采用模块化的设计方案,将系统分为客户端和服务器两个部分。其中,客户端完成了位置信息采集和信息提示功能;服务器端完成了位置信息接收与解析、提示信息提取与发送、当前路径与历史路径查看、车辆位置预测、系统管理功能。(3)为车辆轨迹追踪系统设计了部署和测试方案,并对系统的功能进行了测试。结果表明各功能模块能够完成所需功能,达到了预期的效果。
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