標題: 有GPS資訊提供下之車輛旅行時間預估模式之研究
The Study of Vehicle Travel Time Estimation using GPS Information
作者: 吳佳峰
Chia-Feng Wu
王晉元
Jin-Yuan Wang
運輸與物流管理學系
關鍵字: 旅行時間預估;Travel Time Estimation
公開日期: 2000
摘要:   旅行時間預估,在智慧型運輸系統(Intelligent Transportation System, ITS)中扮演著其中一項重要的腳色。在智慧型運輸系統中之先進大眾運輸系統(Advanced Traveler Information System, ATIS),車輛旅行時間預估除了可提供使用者有用的行前、行進間旅行資訊。在車隊管理方面,車輛旅行時間預估可提供精準之資料以供大眾運輸業者更快速、準確地對車輛以及車隊管理,並及早對延誤班次作調度的工作。 近年來車輛運用全球定位系統(Global Positioning System, GPS)以達車輛自動定位漸漸普及,此外受到國內道路路側偵測器尚有不足之處,因此本研究考慮透過GPS之定位資訊來預估車輛之旅行時間。 本研究主要透過車輛歷史旅行資料預估車輛旅行時間,為了能夠正確預估車輛旅行時間,本研究設定了車輛運行路線分段以及車輛歷史旅行資料劃分時段之準則。而為使模式能夠同時適用於城際間長途旅次以及市區內旅次,模式將預估車輛旅行時間分隔為車輛運行時間以及車輛停等時間。同時為了補強運用車輛歷史旅行資料預估無法有效反應車輛實際遭遇非預期性運行狀況之改變,模式將運用車輛實際運行時所傳之GPS定位訊號。模式從車輛實際之平均運行速度、前車經過前方路段所傳之該路段最近旅行時間資訊,調整預估車輛運行時間;另外模式從車輛實際停等時間,判斷預估車輛停等時間是否有超估或低估之現象,並調整之。 為了測試預估模式之適用性,本研究以實際國內客運業者車輛旅行資料對預估模式作實例之測試。從測試結果發現模式在未遭遇非重現性之壅塞時,預估旅行時間有著相當不錯之準度,而當遭遇壅塞時,模式之預估旅行時間誤差亦能透過模式預估旅行時間之調整機制而控制在可接受之誤差範圍內。
  Travel time estimation plays an important role in the Intelligent Transportation Systems u(ITS). Estimated travel time provides travelers useful pre-trip and en-route information. Also, it could provide accurate information for public transportation operators to manage vehicle fleet more efficiently and effectively. Using Global Positioning System (GPS) for automatic vehicle locationing becomes more and more popular in recent years. The purpose of this research is using these data to estimate the travel time. We propose a estimation model that could be used both on the urban roads u(with traffic lights impacts) and highways. The vehicle travel time is consisted of two parts: vehicle running time and vehicle delay time (due to traffic lights). We use the GPS information, including vehicle average running speed and former vehicle travel time to adjust the vehicle running time estimation. Also, we use the vehicle stopping behavior to adjust the vehicle delay time estimation. In order to evaluate the performance of the travel time estimation module, we use the domestic public transportation operators’ vehicle running data to test the estimation module. The testing results demonstrate our proposed estimation model is a sound one.
URI: http://140.113.39.130/cdrfb3/record/nctu/#NT890423016
http://hdl.handle.net/11536/67063
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