重型货运车GPS数据处理与轨迹分析研究——以上海外环隧道通行车辆为例.pdf
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1、15 货运模型专题|FREIGHT MODEL作者简介黄盛(1996),男,江苏昆山人,硕士,主要从事智慧交通研究和交通数据分析工作。Email:摘要:上海货运交通量和运输量不断增长,使得货运交通尤其是重型货运交通管理日益成为城市综合治理领域的重点工作。该文基于重型货运车GPS数据,利用轨迹数据处理的多种技术对通过外环隧道的车辆轨迹进行识别、提取和停驻点判别。分析发现,隧道内上行(自东向西)方向货运车流量高峰集中在04:3007:00,下行(自西向东)方向集中在10:3013:30和14:3016:30;货运车在隧道内上行方向的拥堵强度和拥堵时长均高于下行方向;浦西停驻密集地区分布在宝山杨行、
2、淞南镇和高速公路省界出口处,浦东停驻密集地区分布在外高桥港区。研究结果对于优化隧道货运车管理及流量调控具有一定参考意义。关键词:上海外环隧道;GPS数据;重型货运车;轨迹识别;行驶特征Abstract:Abstract:The volume of freight transportation and traffic in Shanghai continues to increase,making the management of freight transportation,especially heavy-duty freight transportation,an increasingl
3、y important focus of urban comprehensive governance.This article is based on GPS data from heavy-duty freight vehicles,and uses various trajectory processing techniques to identify,extract,and discriminate stopping points for vehicles passing through the Outer Ring Tunnel.Analysis shows that the pea
4、k volume of upward(east to west)direction freight vehicles in the tunnel is concentrated between 4:30-7:00 in the morning,while the peak volume of downward(west to east)direction is concentrated between 10:30-13:30 and 14:30-16:30.The congestion intensity and duration of freight vehicles in the upwa
5、rd direction are higher than those in the downward direction.The densely populated areas where freight vehicles stop in Puxi are distributed on highways and provincial roads in Baoshan Yangxing,Songnan Town,and provincial boundaries.The densely populated areas where freight vehicles stop in Pudong a
6、re distributed in the Waigaoqiao area.The research results are of reference significance for optimizing tunnel freight vehicle management and traffic regulation.Keywords:Keywords:Shanghai outer ring tunnel;GPS data;Heavy freight vehicles;Trajectory recognition;Driving characteristics0引言随着全球化和市场经济的发展
7、,物流行业已成为支撑社会发展的重要基础产业。根据上海交通运行监测年报1,2021年上海市公路货物运输量52 899.1万t,同比增长14.9%;公路占全社会货运量比重 34.1%,同比上升3.3个百分点。重型货运车作为公路货运运输的重要载体,对城市经济社会发展起着重要的作用。因此,了解重型货运车的行驶特点和出行规律,能够为交通管重型货运车G P S 数据处理与轨迹分析研究以上海外环隧道通行车辆为例1黄盛,张祎上海市城乡建设和交通发展研究院Identification and Travel Pattern Analysis of Heavy Freight Vehicles in Shangha
8、i Outer Ring Tunnel Based on GPS Data1基金项目:上海市经信委“面向MaaS出行的核心算法集及典型场景应用示范”(2021-GZL-RGZN-01007);上海市科委“城市交通碳排放计算平台与服务系统构建关键技术研究”(22dz1207501)。16 货运模型专题|FREIGHT MODEL理部门合理制定货运车管理预案并有效应对紧急情况提供依据。随着城市对货运交通治理要求的不断提高,货运车辆的全过程位置数据监测逐渐普及,为货运车出行特征的研究提供了新的途径2。基于GPS轨迹数据的行驶特征分析已经成为数据挖掘和货运管理领域的一个热点问题3。目前国内外关于货运车
9、出行方面的研究,主要集中在对城市或工业园区范围内的货车货运特性进行研究。如丁晓青4基于货运GPS数据研究了厦门市货运出行的总体交通特征和主要产业园区的货运出行特征。肖作鹏5通过轨迹数据识别了深圳市主要的物流节点区域与货运通道等。货运出行特性研究的关键技术之一是通过识别停留点从而将轨迹切割为若干段,进而提取出行行程等信息。如Yang等6拟合了重型卡车停留时长的分段幂律分布曲线,发现大于26 min的停留行为才较可能与装卸活动相关,并结合兴趣点(POI)数据和路网数据筛选出有效停留位置。陈小鸿7基于可接受误差水平下的最小样本量来确定适当的时间阈值水平,发现重型货车出行切割的时间阈值整体在30 mi
10、n左右更合适。虽然国内外已有许多研究探讨了城市范围内的货车货运特性,但对于重要港口、货运通道和隧道等特定区域的研究仍然较少。现有的轨迹分析研究往往只是对轨迹进行简单的清洗和去噪处理,对于一些复杂场景,如GPS轨迹数据中断、数据冗余和漂移等噪音情况,处理效果并不理想。因此,本文基于上海市域重型货运车GPS轨迹数据,以外环隧道为研究对象,利用轨迹平滑、轨迹切割等处理技术,分析复杂场景下重型货运车辆的行驶特征,研究结果可为重型货运车的出行管理和运输调度提供数据参考。1外环隧道概况上海外环隧道是外环高速公路的重要组成部分,是连接浦西和浦东的过江咽喉(见图1),日流量为7万8万辆。外环隧道于2003年6
11、月21日建成通车,该隧道东西走向,西起宝山区泰和路同济路,向东穿越黄浦江后止于三岔港处,隧道全长2 880 m,双向8车道,共3个通道,中间通道可根据浦东和浦西的车辆情况调整车辆行驶方向,设计时速80 km。由于外环隧道在城市交通和物流运输行业的重要地位,它已成为上海市交通管理和物流运输领域的重要研究对象。图1 外环隧道区域概况图2数据处理与关键技术2.1数据概况重型货运车GPS数据来源于上海市交通信息中心。选取了2022年10月2428日(工作日)上海市域内重型货运车的GPS数据,约8.2万辆车,日GPS记录(见表1)数超过1亿条,采样间隔约30 s,数据能够反映出上海外环隧道重型货运车的行
12、驶特征。表1 货运GPS数据字段记录(示例)时间戳车辆ID(脱敏)经度/()纬度/()2022-10-24 00:00:4740 134 029 913121.661 13031.322 9062022-10-24 00:00:5340 860 247 659121.874 18430.881 2362022-10-24 00:00:4540 268 212 177121.837 17830.856 97417 货运模型专题|FREIGHT MODEL2.2技术路线为了分析穿过外环隧道重型货运车的行驶特征,需要先从所有车辆轨迹中识别经过外环隧道的货运车辆轨迹。然而,GPS信号在隧道中无法正常接
13、收,导致隧道主段会出现连续的GPS记录中断现象。因此,按图2所示流程对货运车轨迹数据进行处理和通行车辆识别。图2 技术流程图(1)数据预处理首先,进行数据清洗:对于数据跳跃或漂移,计算连续GPS点之间的平均速度,并与最高速度阈值(120 km/h)进行比较。如果平均速度超过阈值,则将其视为数据跳跃,并删除相应的GPS记录。此外,对于冗余记录,如连续n条记录除时间以外的信息完全相同,则只保留首尾两条记录,以确保不影响轨迹形态。然后,基于清洗后的数据生成每辆车一天的轨迹:先将GPS数据按照车辆的唯一标识进行分组,然后对每辆车一天的GPS数据按照时间先后顺序进行排列,并生成每辆车的轨迹几何图形。轨迹
14、被定义为一系列按时间顺序排列的几何图形,可以是基于点的,也可以是基于线的。以某日为例,基于8.2万辆重型货车的一天GPS轨迹记录生成约7.7万条轨迹(考虑到货运车辆的一次出行距离远超居民出行距离,对于该日行驶距离小于1 km的货运车进行了剔除8)。最后,对GPS轨迹进行路网匹配及平滑处理,以得到更精确的轨迹数据,提高后续分析的准确性和可信度:首先将车辆GPS点匹配至最近道路上,考虑道路宽度和GPS点本身偏差,匹配距离路网30 m以内的GPS点,最终匹配约70%的GPS点,然后使用卡尔曼滤波器9来平滑轨迹,减小轨迹的噪声和偏移。(2)轨迹切割由于单个货运车的行驶轨迹通常包含多个行程,需要将轨迹切
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