基于路网识别的城市虚拟交通系统基础数据研究文献综述

文献综述（或调研报告）：

城市虚拟交通系统是一个基于计算机技术、大数据技术及虚拟现实技术，建立在网络空间中的，与现实交通系统存在对应映射关系的系统^[1]。城市虚拟交通系统是智能交通发展的大背景下，互联网 交通的产物，它将多种来源的交通数据集中于一个系统中，采用科学的数据分析方法，将复杂的交通现象再现于虚拟平台之上，并对这些现象进行解释、分析,找出导致城市道路交通拥挤问题的症结,并进一步预见各种对策和外部因素变化对系统的影响^[2]，为交通运行预测、交通策略制定提供可靠的参考依据。虚拟交通系统可以为当下城市交通面临的困境提供全新的解决途径。

城市虚拟交通系统是在独立的、分割的互联网和交通之间搭建桥梁，形成有机整体。城市虚拟交通系统主要由四部分组成——数据、模型、软件、平台。Jianjun Shi等认为交通模型的理论研究是系统的核心、系统应面向应用程序和计算^[1]。交通学界对于模型的研究历时多年，成果丰硕；国外对于交通软件开发已形成成熟的体系，而国内尚缺乏自主且被广泛认同的交通专业软件；而系统平台的搭建目前仅在深圳等极个别城市有所实践。

数据是构建城市虚拟交通系统的重要基础，完整而成熟的系统应当包括基础数据库、模型数据库、指标数据库等多种数据库。包渊秋等具体解释了数据库的内涵，基础数据库包括GIS数据库及交通数据库；模型数据库包括道路交通系统模型、交通行为模型、交通信息模型等；指标数据库包括实时指标、统计指标等^[3]。基础数据库为模型数据库提供时效性、自动建模等保障，也为指标数据库提供原始材料，实现检测路网运行状况、应对突发事件、形成统计数据等功能。

基础数据库中的交通数据得益于智能运输系统的建设，在数据体量及精确度上产生了质的飞跃，也是研究的热点。交通数据包括交通需求数据、交通运行数据、交通供给数据等^[4]，传统上对三种数据的获取依赖人工调查。智能运输系统的背景下，交通运行数据通过检测器被源源不断地采集和汇总，交通需求数据也可以通过车辆的GPS轨迹直接获得各小区的OD数据。交通数据可以按采集技术分为不同来源，对其研究也早有进行，蒋佳对环形线圈检测系统、压电检测器、磁力检测器、视频检测系统、微波雷达检测系统、超声波检测系统的优缺点及布置方式进行了深入的研究^[5]优化了各种检测器的布置原则，提高了检测精度，增强了数据的可信度。

路网数据是交通数据的基础和框架，当前多种电子地图可为使用者提供真实可靠的路网数据。根据路网数据的不同来源，可将其分为两类。一类是自发地理信息（Volunteered Geographic Information，VGI），由自愿者自发性地提供，使用者可自由获取，其中比较成功的案例是OpenStreetMap。到目前为止，OSM 的注册用户超过 3 百万，创建的节点和道路要素达到了上亿级别。根据国内外专家和学者的研究，发现 OSM 具有开源性、丰富性、时效性等优势，但是 OSM 数据是由非专业用户提供，其数据必然存在无序性、不规范性、非系统性位移误差等质量问题^[6]。另一类是GIS专业测绘数据，这些数据由专业人员测绘而得，由专业电子地图公司运营，使用者无法获得路网数据，这一类的代表是百度、高德、谷歌等电子地图。GIS专业测绘数据数据是由专业人员以外业测绘的形式采集，经过数据的内业加工，数据的标准化处理，形成权威性高，质量可靠的数据^[6]。

路网数据在数据库中的存储方式对系统的计算效率、存储空间利用率有较大的影响，因此采用高效的数据类型及数据结构至关重要，也是建立路网数据库的重要研究点。罗路长研究了OSM的数据文件及组织，提出OSM 采用基于 XML（Extensible Markup Language）结构化的文件（后缀名为 xml 或 osm）格式，基于 XML 结构化的 OSM 数据通过经纬坐标描述了地理要素空间数据，通过非结构化的 Tag 标签描述了地理要素的属性数据，并且还提供了每个要素的元数据信息^[6]。王俊在对智能交通的路径规划相关技术研究时提出，使用带有权重的有向图来表示城市路网模型；使用邻接表作为路网模型的存储结构；采用四叉树作为路网空间数据的空间索引机制^[7]。陆晓燕在基于公交车大数据挖掘的城市路网自动生成与实施更新算法研究中，比较了矢量数据模型和栅格数据模型等两种空间路网数据结构的优缺点，也比较了2D模型及图模型等两种空间路网模型的表示方式的不同^[8]。李宣锐等在建立江西省路网数据初始库的工程实践中，提出了以30个属性字段来存储路网实体数据的新的数据存储类型^[9]。杨晓毅等针对目前交通仿真路网模型存在的不足,提出一种基于地理信息系统(GIS)建立微观仿真路网模型的方法,并根据模型设计和实现三个层次的微观仿真路网数据结构，确定了不同层次路网的属性字段^[10]。

路网匹配的含义是，将人或物体在移动过程中产生的GPS点与电子地图建立关联关系的过程。路网匹配是因GPS设备的广泛应用而兴起的对GPS数据挖掘处理的数据分析方法，通过多种方法将GPS点匹配至电子地图上，可以深度发掘数据的信息价值，在交通规划、用户行为预测等实践中发挥了价值。高文超等人利用数学语言对路网匹配问题进行了描述，并对现有的路网匹配方法进行了总结；蒋宗礼、李娟等使用几何匹配法，以点到线的距离为依据，将车辆轨迹中的GPS点匹配至周边道路，对车辆轨迹有明显的修正效果；张云菲等人着重研究非刚性偏差较大的路网数据，利用概率松弛法，明显提高了该类数据的匹配精度^[10]；吴涛等人通过对隐马尔可夫法匹配过程中的中断问题的进行分析，识别了路网数据中存在的问题，并对问题数据进行了修正^[11]

综上所述，基础数据库是城市虚拟交通系统的重要基础，而路网数据是基础数据库的重要组成部分，因此采用合理的数据类型表述路网以及在存储过程中建立高效的数据结构对于建立城市虚拟交通系统及保障其准确、高效运行具有重要意义。

参考文献