基于哈密顿-雅可比方程的融合固定与移动传感器数据的路网交通状态估计
最优化与控制
2016-06-13 v1
摘要
现今，交通管理已成为城市地区面临的一项挑战，这些地区覆盖更大的地理空间并面临不同种类交通数据的生成。本文提出了一个鲁棒的交通估计框架，用于由Lighthill-Whitham-Richards方程系统建模的高速公路，能够同化可用的不同传感器数据。我们首先使用哈密顿-雅可比方程给出该问题的一个等价公式。然后，利用半解析公式，我们证明由哈密顿-雅可比方程产生的模型约束是线性约束。接着，我们将给定不完整和不准确交通数据下的交通密度估计问题表述为一个混合整数规划。然后我们将密度估计框架扩展到具有任何可用数据约束和建模路口的高速公路网络。最后，我们提出了一个针对小型网络的出行估计应用，使用在Mobile Century交通实验中获得的真实交通测量数据，并将结果与地面真实数据进行比较。
引用
@article{arxiv.1606.03332,
title = {Networked Traffic State Estimation Involving Mixed Fixed-mobile Sensor Data Using Hamilton-Jacobi equations},
author = {Edward S. Canepa and Christian G. Claudel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.03332},
year = {2016}
}