基于GPS的个人出行数据采集与分析

摘 要：本文利用GPS采集的数据，分析个人交通出行的特点。在分析传统交通信息采集的基础上，运用GPS进行个人出行信息采集。本文分析GPS定位原理，建立GPS定位特征模型。结合模型分析1个个体，多个个体一日内出行特点。研究个人一日内的出行半径，以及在时间点上的运动、静止状态。对人们交通出行行为进行研究，为城市交通规划提供参考。

关键词：交通出行； GPS； 数据采集；出行行为

交通信息是智能交通系统运作的灵魂，而交通信息采集系统是ITS系统的重要组成部分之一，通过信息采集系统可以得到反映交通状况的实时信息，得到各类所需的对决策有用的信息。传统交通信息采集技术常常依靠人工调查员随机调查几个区域点的交通流信息，最后以记录报表的方式向交通规划者和政府职能部门汇报交通状况。调查数据方式一般回传速度慢，主观因素干扰大，数据精度不高，数据量有限。

随着科技的进步，城市道路交通信息采集的检测技术越来越多，目前主流的检测技术主要有：地感线圈检测、红外检测、超声波检测、雷达检测以及视频检测等。但随着ITS中的出行者信息系统对交通系统中实时动态交通信息需求的不断提高，目前饿交通信息采集方式也出现了很多不足，其不足主要表现在这几方面：

（1）传统的采集方式路网覆盖率比较低，采集的交通信息不能全面反映路网交通状态；

（2）不同采集方式具有不同的采集特点和环境适应性，信息源可靠性不高；

（3）传统的采集方式在安装和维护过程中需要破坏路面或影响正常的交通流，且每年对其的维护和保养都需要花费大量的人力和物力。

1 基于GPS定位进行交通数据采集

随着GPS接收机的体积越来越小，内存的容量越来越大，加之2000年后美国军方取消SA（selective availability）政策后，GPS测量精度提高到3～5倍，使得GPS设备的应用面更加广泛。本文讨论的主要数据来源是手持GPS （GPSmap 60csx） 和Leadtek9553D车载GPS模块通过随身携带所采集，采集数据通过该模块配套软件和Google earth 软件验证，具有可靠性。

GPS系统是一种采用距离交会法的卫星导航定位系统。全球定位系统由三部分构成：（1）地面控制部分，由主控站、地面天线、监测站和通讯辅助系统组成；（2）空间部分，由24颗卫星组成，分布在6个道平面上；（3）用户装置部分，主要由GPS接收机和卫星天线组成。24颗GPS卫星在离地面1万2千公里的高空上，以12小时的周期环绕地球运行，使得在任意时刻，在地面上的任意一点都可以同时观测到4颗以上的卫星。

由于卫星的位置精确可知，在GPS观测中，我们可得到卫星到接收机的距离，利用三维坐标中的距离公式，利用3颗卫星，就可以组成3个方程式，解出观测点的位置（X，Y，Z）。考虑到卫星的时钟与接收机时钟之间的误差，实际上有4个未知数，经度X、纬度Y、高程Z和时间T，因而需要引入第4颗卫星，形成4个方程式进行求解，从而得到观测点的经纬度和高程。

2 GPS 定位特征模型

设个体一天内的出行点为：O1，O2，…，Oi，…On，坐标为（Xi，yi ），则个体一天出现的期望坐标。为了得到个体一天内的位置变化及出行情况，将时间作为坐标纵轴，得到该个体在空间和时间组成的三维空间中的轨迹，随着时间在同一位置坐标点上累加的轨迹段出现在个体处于静止状

态的时间段内；相对的，随着时间的变化而在位置坐标上呈现出位移变化的点组成的轨迹则出现在个体处于移动状况的时间段内。这样静止与移动状态在时间上的交替变化则反映出了个体在某时间段内的位置变化情况。

通过GPS数据对具体某个个体的出行情况进行监测，然后使用有效的数据处理及图形仿真，理论上是可以清楚地掌握个体在随时间变化的地理空间位置及个体的移动情况，由此推广至N个个体，同样也可以从大量的数据中分析得到群体出行行为的相关规律及特征。

3 实例验证

3.1 1个个体的GPS数据特点

由针对个体出行的GPS数据采集方法，得到个人早上9點到晚上9点的出行GPS数据。从研究该个体一天出行情况的总轮廓出发，选取了GPS数据中的经度、纬度数据，得到出行的最大半径和聚集中心点。

一般情况下该个体一天出行的距离的最小包络圆直径为：2000 m。 为了得到个体一天内的位置变化及出行情况，将时间作为坐标纵轴，得到该个体在空间和时间组成的三维空间中的轨迹。

由空间时间曲线，可以清晰地观察到个体一天的出行情况。随着时间在同一位置坐标点上累加的轨迹段出现在个体处于静止状态的时间段内；相对的，随着时间的变化而在位置坐标上呈现出位移变化的点组成的轨迹则出现在个体处于移动状况的时间段内。这样静止与移动状态在时间上的交替变化则反映出了个体在某时间段内的位置变化情况。在速度为零时，个体停止在 点，在时间上的累积就形成的STOP竖直段；同理在移动的情况下，有MOVE的斜线段。

结语：

个体的出行行为有六个特性：出行目的、出行时间分布、城市出行的空间分布、选择所用的交通方式、交通安全以及出行成本。在有关交通系统的使用方面，个人出行行为的这六个特性，对于理解规划过程中的技术分析问题以及要考虑的分类形式具有重要意义。

当GPS系统和卫星影像与出行需求模型程序结合时，将使规划师不仅能预测路网中人的活动趋势，还可以估定这一活动趋势对于社会经济和环境的影响；使规划师在对重要环境和社区规划决策的时间和空间条件下，能够分析较远距离获取的数据。因此，城市交通运输分析过程产生的信息更加丰富。

参考文献：

[1] 高速公路交通量预测误差分析[J]. 《中国公路学会公路规划分会论文集》

[2] 于先文. GPS技术在交通工程应用中的若干问题研究[D].东南大学硕士学位论文 2005.03

[3] Yasuo Asakura，Eiji Hato. Tracking survey for individual travel behavior using mobile communication instruments. Transportation Research Part C 12（2004）

作者简介：

何林，女，汉族，1988年3月出生，西南交通大学硕士研究生，研究方向为交通运输、铁路车站作业智能化，四川交通职业技术学院教师。endprint