Using GPS Data to Understand
Driving Behavior
Joe Grengs, Xiaoguang Wang, and Lidia Kostyniuk
T
RAVEL-DEMAND modeling is evolving away from
relying on crude data aggregated at large urban zones
toward using highly disaggregated approaches where
individual travelers are modeled by interacting with fine-grained
spatial settings represented by parcel data. And the conceptual
framework that supports travel-demand modeling is moving away
from understanding travel as a series of trips toward a view of
people interacting with their surroundings as a series of activities.
This evolution in travel-demand modeling has given rise to analysis that combines highly detailed travel data collected through
global positioning systems (GPS) with techniques in geographic
information systems (GIS). Collecting travel-behavior data by
GPS offers several important advantages over conventional trip
diary surveys: GPS data can be collected over much longer
periods of time than the typical two-day diary; they do not rely
on the memory and estimates of a survey respondent; and they
provide linkages among complex trips, tours, and daily travel patterns. The most important advantage of GPS data is that they allow
us to address the dynamic properties of travel behavior by capturing detailed spatial, temporal, and attribute conditions throughout
the full length of the traveling experience. Unlike conventional
travel diaries that provide no information between origins and destinations, GPS data offer insights into the traveler’s choices and
decisions while en route. However, despite these advantages,
GPS data present significant challenges that hinder their widespread adoption for travel behavior studies. The volume of data
is massive, and converting points of data into a meaningful
model of highly complex travel—with trip-chains of multiple
activities and purposes—makes for a cumbersome database
design.
This paper investigates driving behavior based on GPS data
collected by the University of Michigan Transportation Research
Institute (UMTRI). The database contains driving data for 78
drivers living in the Detroit metropolitan region in 2004, with
automobile use tracked on a day-to-day basis for four weeks,
with geographic positions captured every second by GPS. We
combine the GPS data with geocoded street addresses of business
establishments, land-use polygons, aerial photographs, census
data, and road attributes. The paper has two main objectives.
The first is to explain methodological challenges of converting
an enormous set of geocoded data points into a meaningful database that describes the complexity of trips and tours. The second
objective is to describe in a detailed manner the driving characteristics of a single driver over the course of a month of driving, to
illustrate the kinds of valuable lessons that transportation analysts
can learn from GPS data. We find that common travel patterns are
more complex than generally understood from traditional travel
surveys and that transportation engineers and planners can
benefit from GPS data used as a new technology for travel study.
Challenges in Using GPS Data
A GPS device, by collecting a continuous stream of data throughout travel, is capable of producing extremely large quantities of
data. A transportation analyst faces two main challenges in converting the massive quantity of data into useful information for
decision making. First, a simple table of GPS points—including
such data items as latitude, longitude, speed, time of day, and
heading—must be processed and translated into a trip-log format
that describes travel behavior in terms of a related set of origins,
destinations, trips, routes, and tours. Second, in order to construct
relationships between travel behavior and the surrounding built
environment, the trip-log items must be associated with spatial
features in GIS layers. We illustrate these challenges with
several examples.
The first illustration of converting tabular GPS data into
useful travel behavior information is the task of detecting trips
ends. The GPS data in this study contains indicators of engine
starts and shut-downs, which can be used to define points as the
โดยใช้ข้อมูลจีพีเอสที่จะเข้าใจพฤติกรรมการขับรถ
joe grengs, Xiaoguang วังและ lidia kostyniuk
T
คลายการสร้างแบบจำลองความต้องการในการพัฒนาห่างจาก
อาศัยข้อมูลดิบรวมที่เขตเมืองใหญ่
ไปใช้วิธีการ disaggregated สูงที่
เดินทางแต่ละ การสร้างแบบจำลองโดยการโต้ตอบกับการตั้งค่าความละเอียด
อวกาศแสดงโดยข้อมูลพัสดุ และแนวความคิด
กรอบการทำงานที่สนับสนุนการสร้างแบบจำลองการเดินทางความต้องการจะย้ายออกไป
จากการเดินทางความเข้าใจเป็นชุดของการเดินทางไปยังมุมมองของคน
มีปฏิสัมพันธ์กับสภาพแวดล้อมของพวกเขาเป็นชุดของกิจกรรม.
วิวัฒนาการในการสร้างแบบจำลองการเดินทางความต้องการนี้ได้ก่อให้เกิดการวิเคราะห์ที่รวม รายละเอียดสูงข้อมูลการเดินทางที่รวบรวมได้
ระบบตำแหน่งทั่วโลก (GPS) กับเทคนิคในทางภูมิศาสตร์
ระบบสารสนเทศ (GIS) การเก็บรวบรวมข้อมูลพฤติกรรมการเดินทางโดย
จีพีเอสมีข้อดีที่สำคัญหลายกว่าการเดินทางแบบธรรมดา
สำรวจไดอารี่: ข้อมูลจีพีเอสสามารถเก็บได้นานกว่าระยะเวลา
เวลากว่าไดอารี่สองวันโดยทั่วไปพวกเขาไม่พึ่งพา
ในหน่วยความจำและการประมาณการ ผู้ตอบการสำรวจ; และพวกเขา
ให้ความเชื่อมโยงระหว่างการเดินทางที่ซับซ้อนทัวร์และรูปแบบการเดินทางในชีวิตประจำวันข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุดของข้อมูล GPS ก็คือพวกเขาช่วยให้เรา
ที่อยู่สมบัติเชิงพลวัตของพฤติกรรมการเดินทางโดยจับเงื่อนไขอวกาศชั่วขณะและแอตทริบิวต์รายละเอียดตลอด
ชั่นเต็มรูปแบบของประสบการณ์การเดินทาง ซึ่งแตกต่างจากการชุมนุม
สมุดบันทึกการเดินทางที่ให้ข้อมูลระหว่างแหล่งกำเนิดและสถานที่ไม่มีข้อมูลจีพีเอสให้ข้อมูลเชิงลึกในการเลือกของนักท่องเที่ยวและ
การตัดสินใจในระหว่างการเดินทาง อย่างไรก็ตามแม้จะมีข้อดีเหล่านี้
ข้อมูลจีพีเอสนำเสนอความท้าทายที่สำคัญที่เป็นอุปสรรคต่อการยอมรับอย่างกว้างขวางของพวกเขาสำหรับการศึกษาพฤติกรรมการเดินทาง ปริมาณของข้อมูลที่
เป็นใหญ่และการแปลงจุดของข้อมูลในรูปแบบที่มีความหมาย
จากการเดินทางด้วยการเดินทางโซ่ของกิจกรรม
และหลายวัตถุประสงค์จะทำให้ฐานข้อมูลที่ยุ่งยากซับซ้อนมากการออกแบบ
.
กระดาษนี้สำรวจพฤติกรรมการขับรถบนพื้นฐานของข้อมูลจีพีเอส
ที่เก็บรวบรวมโดยมหาวิทยาลัยมิชิแกนขนส่ง
วิจัยสถาบัน (umtri) ฐานข้อมูลมีข้อมูลสำหรับการขับรถ 78 ไดรเวอร์
ที่อาศัยอยู่ในภูมิภาคดีทรอยต์เมโทรโพลิแทนในปี 2004 มีการใช้รถยนต์
ติดตามในแต่ละวันต่อวันสำหรับสี่สัปดาห์
ด้วยตำแหน่งทางภูมิศาสตร์จับทุกวินาทีโดยจีพีเอส เรา
รวมข้อมูลจีพีเอสที่มีที่อยู่ถนน geocoded ของธุรกิจของสถานประกอบการ
รูปหลายเหลี่ยมการใช้ที่ดิน, ภาพถ่ายทางอากาศ, ข้อมูลสำมะโนประชากร
, และคุณสมบัติถนน กระดาษที่มีสองวัตถุประสงค์หลัก.
แรกคือการอธิบายความท้าทายระเบียบวิธีการของการแปลง
ชุดมหาศาลของจุดข้อมูล geocoded ลงในฐานข้อมูลที่มีความหมายที่อธิบายถึงความซับซ้อนของการเดินทางและการท่องเที่ยว
ที่สองวัตถุประสงค์คือการอธิบายในลักษณะรายละเอียดลักษณะการขับขี่ของผู้ขับขี่เพียงคนเดียวในช่วงเดือนแรกของการขับรถเพื่อที่จะแสดงให้เห็นถึง
ทุกชนิดของบทเรียนที่มีคุณค่าที่นักวิเคราะห์การขนส่ง
สามารถเรียนรู้จากข้อมูล GPS เราพบว่ารูปแบบการเดินทางร่วมกัน
ซับซ้อนมากกว่าที่เข้าใจกันโดยทั่วไปจากการสำรวจแบบดั้งเดิมการเดินทาง
และที่วิศวกรและนักวางแผนการขนส่งสามารถ
ได้รับประโยชน์จากข้อมูลจีพีเอสมาใช้เป็นเทคโนโลยีใหม่สำหรับการศึกษาการเดินทาง.
ความท้าทายในการใช้ข้อมูลจีพีเอส
อุปกรณ์จีพีเอสโดยการเก็บรวบรวมกระแสอย่างต่อเนื่องของข้อมูลตลอดการเดินทางมีความสามารถในการผลิตปริมาณที่มีขนาดใหญ่มากของข้อมูล
นักวิเคราะห์การขนส่งใบหน้าสองความท้าทายหลักในการแปลงปริมาณมหาศาลของข้อมูลเป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับการตัดสินใจ
ครั้งแรก,ตารางที่เรียบง่ายของจีพีเอสจุดรวมทั้ง
รายการข้อมูลเช่นเส้นแวง, ความเร็ว, เวลาของวันและ
มุ่งหน้าจะต้องประมวลผลและแปลเป็นรูปแบบการเดินทางล็อก-
ที่อธิบายถึงพฤติกรรมการท่องเที่ยวในแง่ของการตั้งค่าที่เกี่ยวข้องของ ต้นกำเนิด, ปลายทาง
, ทริป, เส้นทาง, และทัวร์ ที่สองเพื่อสร้างความสัมพันธ์ระหว่างพฤติกรรมการ
การเดินทางและการสร้างสภาพแวดล้อม
รายการเดินทางเข้าสู่ระบบต้องเชื่อมโยงกับคุณลักษณะ
อวกาศในชั้น GIS เราแสดงให้เห็นถึงความท้าทายเหล่านี้มีหลายตัวอย่าง
.
ภาพประกอบเป็นครั้งแรกของการแปลงข้อมูล GPS แบบตารางเป็น
ข้อมูลพฤติกรรมการเดินทางเป็นงานที่มีประโยชน์ของการตรวจสอบปลาย
ทริป ข้อมูลจีพีเอสในการศึกษานี้มีตัวชี้วัดการเริ่มต้น
เครื่องยนต์และปิดดาวน์ซึ่งสามารถใช้ในการกำหนดจุดที่เป็น
การแปล กรุณารอสักครู่..
![](//thimg.ilovetranslation.com/pic/loading_3.gif?v=b9814dd30c1d7c59_8619)