从大规模车辆轨迹数据构建交通流基本图
物理与社会
2025-07-23 v2
摘要
数十年来，研究者和实践者通常通过时间或空间切片来测量宏观交通流变量，即密度、流量和速度，然后构建交通流基本图。随着大规模车辆轨迹数据集的出现，这些数据集往往捕获 100% 的车辆动力学，Edie 的广义定义逐渐被广泛认可为测量这些变量的最合适框架。然而，尽管 Edie 的公式明确要求测量区域内的交通状态既稳定又均匀，但关于如何系统性地识别此类合格区域并构建相应基本图几乎没有指导方针。为此，本文提出一种基于 Edie 定义的方法，通过自动识别使用平行四边形形状聚合区域来测量交通变量并构建交通流基本图。开发了开源工具，供研究者和实践者使用。从此，一个可直接从任何大规模车辆轨迹时间-空间图中生成基本图的自动化工具即可用于实际收集的数据或仿真(如测试车跟模型)生成的数据。
引用
@article{arxiv.2507.09648,
title = {Constructing the fundamental diagrams of traffic flow from large-scale vehicle trajectory data},
author = {Zhengbing He and Cathy Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.09648},
year = {2025}
}