基于GPS的出租车巡游推荐路径的研究

 2022-01-17 11:01

论文总字数:18307字

目 录

摘要 1

Abstract 2

一.绪论 3

1.1研究背景及意义 3

1.1.1研究背景 3

1.1.2研究目的及意义 3

1.2国内外研究现状 4

1.2.1出租车调度系统的研究现状 4

1.2.2出租车寻客推荐策略方法研究 4

二.出租车GPS数据获取与预处理 5

2.1研究区概况及数据说明 5

2.2 GPS数据与处理 6

2.3. 距离的计算 7

2.4 GIS地图预处理 7

三. 出租车寻客模式及影响因素 8

3.1出租车常用的路线选择方式 8

3.2高效益寻客影响因素 9

3.3寻客时间 9

3.4网约车的影响 9

3.5出租车司机行为模式的影响 10

四.出租车客源时空分布分析 11

4.1客源时间分布特征 11

4.2客源空间分布特征 13

4.2.1空间集中趋势分析 13

4.2.2空间离散趋势分析 13

4.2.3点密度分析: 16

4.2.4重心点随时间的变化: 19

五.巡游路径推荐的研究 21

5.1载客热点区域划分 21

5.2 特征点的选取和路径生成 22

六.总结与展望 25

6.1 总结 25

6.2展望 25

参考文献 25

致 谢 28

基于GPS的出租车巡游推荐路径的研究

王智慧

,China

Abstract:

In recent years, as the level of urbanization in China and the increase in residents' income, people have paid more and more attention to the efficiency of travel. Because taxis are different from public transportation modes such as buses and subways, they do not have a fixed parking space, flexibility and comfort, and occupy more and more weight in the residents' travel mode.Taxi drivers generally rely on past passenger experience to passively wait for passengers in areas with high traffic. This can easily lead to the emergence of a large number of taxis in some places. In some places, it is difficult to obtain a single vehicle. At the same time, the information between passengers and drivers is not transparent and it is easy for passengers to feel insecure or even have disputes.How to plan a quick and efficient route in a crowded traffic environment, increase efficiency, and quickly send customers to their destinations is a concern for every taxi driver.

The transportation department has taken many measures to ease the traffic pressure. At the same time, some taxi drivers, drunk trucks, and drip trips have alleviated this problem to some extent. Based on the above analysis, this paper presents a GPS-based taxi tour recommended path research.

Based on the literature review, this article summarizes existing domestic and international research results from the aspects of taxi operation and management, taxi GPS data application, summing up and comparing existing research results, and proceeding from the actual characteristics of urban areas. Research on the Estimation and Prediction of City Taxi Travel Demand .

First of all, the taxi GPS data is pre-processed to get passengers' pick-up and drop-off information. Then according to the actual characteristics of Nanjing City, it analyzes the travel patterns of some residents, so as to find a suitable feature point, as the passenger recommendation point, and generate the best route.

Studying the taxi tour route will not only help reduce the vacancy rate of taxis, increase driver's income, but also relieve traffic pressure. It is of great research value.

Key words :Taxi,;data mining,;GPS,;Path planning

一.绪论

1.1研究背景及意义

1.1.1研究背景

随着社会的一直进步,各行各业都在不断发展,不断突破。GPS设备、无线通信等功能技术也在不断的发展,并且其被人们广泛应用到各行各业中,人们可以依据GPS技术追踪移动对象的各种运动行为,也可以跟着GPS导航去遍各种地方,并且还能收集移动对象的运用轨迹数据.城市中的出租车司机,毫无疑问,是最熟悉交通网络特性的,他们掌握着城市中各街道、区域中的路况及交通路网情况,所以他们也能够避开人少的区域,找到更合理、更有效的寻客路径,以便能够快速找到乘并带着乘客快速到达目的地。

智能交通系统[[1]],作为解决交通问题的重要手段,已经得到人们的认可和重视。一些出租车配备了GPS系统,可以作为该系统的一部分,其使用正在逐渐成为热门话题[[2]]。因此,对于出租车GPS数据应用的深入研究有重要的实用意义。[[3]]

配备GPS设备的出租车,能够按照一定的时间间隔,实时采集并上传各个方面的信息,包括车辆的编号,车辆的位置,载客状态以及方向等各个方面的信息。[[4]]

出租车在运行过程中及时的将信息发送给交通中心。交通控制中心从中可以得到出租车的各种信息,并在此基础上通过运算得到载客行程时间、巡游时间,路段平均车速以及在同一时间出现在一段路上的车辆总数等参数,进而对整个城市路网交通状态的进行估计和预测。[[5]]通过对出租车GPS轨迹的定位和跟踪,也可以分析驾驶员的路径选择行为并基于此实现车辆最优路径的优化和实时显示。不仅如此,出租车返回的大量GPS数据,还可以得到居民的出行大体情况和时空分布[[6]],从而开辟了交通规划中交通出行调查的新途径。最后,出租车GPS数据为交通管理人员提供了包括里程和距离在内的各种运营特征,帮助管理人员了解出租车市场的运营状况和市场规则的影响,帮助出租车市场完成由传统模式的管理转变为信息管理模式。

出租车GPS数据的数据量非常大,一天有几万辆出租车产生的上亿条记录,对于这般大规模的数据,传统的单节点计算机分析显得有些不现实,这时可以使用并行计算的方法。从出租车轨迹数据中提取出出租车服务策略,为城市交通管理部门的决策提供依据。

1.1.2研究目的及意义

本文的研究目的是提高出租车的平均载客率,在最短的时间内找到乘客,减少司机和乘客双方的等待时间,提高里程利用率,缓解燃料浪费的问题。

本文选题的意义在于结合地理信息系统和全球定位系统技术,将路径规划应用于出租车管理信息系统[[7]]中。在综合交错的道路中选择出适合巡游的路径,不仅能让出租车驾驶员在最短的时间内找到乘客,提高收益,还减少了乘客的等待时间,提高了效率,降低了成本,增加了双方的满意程度。

其中,利用GPS定位卫星,在全球范围内进行实时定位、导航的系统就是全球定位系统[[8]]。GPS的定位技术有以下几个优势:大范围持续覆盖;定位时间短,能做到实时定位;定位精度高:可提供三维坐标;操作简便。GPS主要由空间,地面控制系统以及地壳运动监测这三部分组成,目前已经成功应用于很多方面,比如工程变形监测,工程测量等领域。[[9]]

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