Tiền xử lý nâng cao dữ liệu GNSS cho phân tích giao thông bằng hampel filter, mô hình nội suy kết hợp và kalman filter
Email:
manhdv@utc.edu.vn
Từ khóa:
ITS, GIS, GNSS, Hampel filter, Kalman filter, Giao thông đô thị.
Tóm tắt
Dữ liệu GNSS gắn trên phương tiện đang trở thành nguồn thông tin quan trọng trong nghiên cứu và quản lý giao thông đô thị nhờ khả năng ghi nhận liên tục vị trí, vận tốc và quỹ đạo theo thời gian thực, qua đó hỗ trợ ước lượng mật độ phương tiện, tốc độ trung bình, thời gian hành trình, phát hiện ùn tắc và phân tích hành vi di chuyển. Tuy nhiên, trong môi trường đô thị, độ chính xác của GNSS bị suy giảm do đa đường dẫn, che khuất vệ tinh và hạn chế thiết bị, dẫn đến nhiễu vận tốc, giá trị ngoại lai và thiếu dữ liệu, gây sai lệch nếu sử dụng trực tiếp dữ liệu thô. Nghiên cứu đề xuất quy trình tiền xử lý ba bước gồm: (i) sử dụng bộ lọc Hampel để phát hiện và thay thế các giá trị ngoại lai dựa trên trung vị; (ii) tái tạo dữ liệu thiếu bằng nội suy tuyến tính có điều kiện cho các đoạn ngắn, kết hợp phương pháp lan truyền giá trị lân cận (LOCF, NOCB) cho các đoạn đầu và cuối; (iii) áp dụng bộ lọc Kalman để làm mượt chuỗi vận tốc và loại bỏ các giá trị gần 0 do nhiễu. Kết quả cho thấy phương pháp giúp tái tạo chuỗi dữ liệu liên tục, giảm nhiễu và nâng cao độ tin cậy cho phân tích giao thông đô thị.Tài liệu tham khảo
[1]. Đỗ Văn Mạnh, Trần Quang Học, Lê Khánh Giang, Vương Xuân Cần, Vũ Văn Trường, Enhanced Deep Neural Networks for Traffic Speed Forecasting Regarding Sustainable Traffic Management Using Probe Data from Registered Transport Vehicles on Multilane Roads, Sustainability, 16 (2024) 2453. https://doi.org/10.3390/su16062453.
[2]. Đỗ Văn Mạnh, Đinh Tuấn Hải, Development of a Sustainable National Traffic Information Notification System: A GNSS-Based with Enhanced-LSTM for Urban Road Traffic Speed Forecasting, International Journal of Intelligent Transportation Systems Research, 23 (2025) 489-502. https://doi.org/10.1007/s13177-025-00463-2
[3]. Asakura Y, Hato E, Tracking survey for individual travel behaviour using mobile communication instruments, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 12 (2004) 273-91. https://doi.org/10.1016/j.trc.2004.07.010
[4]. D'Andrea, E. and F.J.E.S.w.A. Marcelloni, Detection of traffic congestion and incidents from GPS trace analysis, Expert Systems with Applications, 73 (2017) 43-56. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.12.018
[5]. Ruwisch, F. and S.J.I.T.o.I.T.S. Schön, Feature Map Aided Robust High Precision GNSS Positioning in Harsh Urban Environments, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 26 (2025) 13721 - 13733. https://doi.org/10.1109/TITS.2025.3569975
[6]. Ochieng, W. and K. Sauer, Urban road transport navigation: performance of the global positioning system after selective availability, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 10 (2022) 171-187. https://doi.org/10.1016/S0968-090X(02)00008-6
[7]. Juan C. Herrera, Danie B. Work, Ryan Herring, Xuegang (Jeff) Ban, Quinn Jacobson, Alexandre M. Bayen, Evaluation of traffic data obtained via GPS-enabled mobile phones: The Mobile Century field experiment, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 18 (2010) 568-583. https://doi.org/10.1016/j.trc.2009.10.006
[8]. Davies, L. and U.J.J.o.t.A.S.A. Gather, The identification of multiple outliers,
Journal of the American Statistical Association, 88 (1993) 782-792. https://doi.org/10.1080/01621459.1993.10476339
[9]. Hampel, F.R.J.J.o.t.a.s.a., The influence curve and its role in robust estimation,
Journal of the American Statistical Association, 69 (1974) 383-393. https://doi.org/10.1080/01621459.1974.10482962
[10]. Hyndman, R.J. and G. Athanasopoulos, Forecasting: principles and practice, OTexts, ISBN 978-0-9875071-1-2. http://OTexts.com/fpp2/, 2018, May- 8.
[11]. Barrios, C., Y.J.I.T.o.I. Motai, and Measurement, Improving estimation of vehicle's trajectory using the latest global positioning system with Kalman filtering, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 60 (2011) 3747-3755. https://doi.org/10.1109/TIM.2011.2147670
[12]. Kalman, R.E., A new approach to linear filtering and prediction problems, Journal of Fluids Engineering, 82 (1960) 35-45. https://doi.org/10.1115/1.3662552
[2]. Đỗ Văn Mạnh, Đinh Tuấn Hải, Development of a Sustainable National Traffic Information Notification System: A GNSS-Based with Enhanced-LSTM for Urban Road Traffic Speed Forecasting, International Journal of Intelligent Transportation Systems Research, 23 (2025) 489-502. https://doi.org/10.1007/s13177-025-00463-2
[3]. Asakura Y, Hato E, Tracking survey for individual travel behaviour using mobile communication instruments, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 12 (2004) 273-91. https://doi.org/10.1016/j.trc.2004.07.010
[4]. D'Andrea, E. and F.J.E.S.w.A. Marcelloni, Detection of traffic congestion and incidents from GPS trace analysis, Expert Systems with Applications, 73 (2017) 43-56. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.12.018
[5]. Ruwisch, F. and S.J.I.T.o.I.T.S. Schön, Feature Map Aided Robust High Precision GNSS Positioning in Harsh Urban Environments, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 26 (2025) 13721 - 13733. https://doi.org/10.1109/TITS.2025.3569975
[6]. Ochieng, W. and K. Sauer, Urban road transport navigation: performance of the global positioning system after selective availability, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 10 (2022) 171-187. https://doi.org/10.1016/S0968-090X(02)00008-6
[7]. Juan C. Herrera, Danie B. Work, Ryan Herring, Xuegang (Jeff) Ban, Quinn Jacobson, Alexandre M. Bayen, Evaluation of traffic data obtained via GPS-enabled mobile phones: The Mobile Century field experiment, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 18 (2010) 568-583. https://doi.org/10.1016/j.trc.2009.10.006
[8]. Davies, L. and U.J.J.o.t.A.S.A. Gather, The identification of multiple outliers,
Journal of the American Statistical Association, 88 (1993) 782-792. https://doi.org/10.1080/01621459.1993.10476339
[9]. Hampel, F.R.J.J.o.t.a.s.a., The influence curve and its role in robust estimation,
Journal of the American Statistical Association, 69 (1974) 383-393. https://doi.org/10.1080/01621459.1974.10482962
[10]. Hyndman, R.J. and G. Athanasopoulos, Forecasting: principles and practice, OTexts, ISBN 978-0-9875071-1-2. http://OTexts.com/fpp2/, 2018, May- 8.
[11]. Barrios, C., Y.J.I.T.o.I. Motai, and Measurement, Improving estimation of vehicle's trajectory using the latest global positioning system with Kalman filtering, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 60 (2011) 3747-3755. https://doi.org/10.1109/TIM.2011.2147670
[12]. Kalman, R.E., A new approach to linear filtering and prediction problems, Journal of Fluids Engineering, 82 (1960) 35-45. https://doi.org/10.1115/1.3662552
Tải xuống
Chưa có dữ liệu thống kê
Nhận bài
04/01/2026
Nhận bài sửa
25/02/2026
Chấp nhận đăng
05/03/2026
Xuất bản
15/04/2026
Chuyên mục
Công trình khoa học
Kiểu trích dẫn
Đỗ Văn, M. (1776186000). Tiền xử lý nâng cao dữ liệu GNSS cho phân tích giao thông bằng hampel filter, mô hình nội suy kết hợp và kalman filter. Tạp Chí Khoa Học Giao Thông Vận Tải, 77(3), 328-341. https://doi.org/10.47869/tcsj.77.3.8
