最近在忙一個科研項目，是關于城市交通控制效能可視化的新嘗試，繼去年設計了一個多交叉口實際測量版的時空圖后，我們課題組又開始探索下一步將移動軌跡數據融合進來的可視化。這個自動生成的時空圖里基本上沒有用到任何的假設，都是實際測量出來的，所以可以作為"ground truth"來評價一個交通控制系統的效果。軌跡數據樣本比率是整體車流的3%~5%，數據源是某品牌車的車載系統的GPS。數據量比較大，但數據庫優化后查詢速度可以接受。

      這個任務最難的就是不同數據源時間的匹配問題。主要是很多數據廠商是手機收集的軌跡數據，位置信息上來后，在打時間戳的時候有時候用GPS，有的是手機網絡，有的用手機本地時鐘。這些時鐘有快有慢，總有幾秒的誤差。但我們在日常甚至在freeway上用是感覺不到這個差別的。但時鐘問題在信號控制的時空網立刻暴露出來了，從過去的文獻看，很多研究最后都顯示很多車闖紅燈（實際上不是），這個很難用過集體調時鐘的辦法解決，因為有的軌跡時鐘快有的軌跡時鐘慢無法協調。在處理這個數據源的時候我也一直提心吊膽，因為真實世界里的數據遠沒那么好，教科書一樣的理想圖基本上看不到。更要命的是，交通信號控制系統時鐘還不一定準呢！所以這里坑不少。幸運的是，我們的實驗結果顯示，軌跡數據時鐘是準的，交通控制系統的時鐘恰好也是準的。而且匹配的非常好。看到闖紅燈的數據其實都是右轉進來或退出的車輛，這個是允許的。下一步就要設計一些基于移動估計的城市交通評價的新參數，希望能從本地開始，逐漸把交通控制評價體系從固定點數據源進化到新一代的基于移動數據的評價體系。Please stay tuned. 備注，本顯示系統為我們課題組自己開發的交通信號評價系統。因為用的是不同的技術所以無法和常用的UDOT的來源系統合并，但目前已經可以從UDOT系統數據路里提取實時數據了，所以從一年前的的軟硬件一體方案現在變成了一個純軟件方案。爭取先鋪出去一些，把實踐中出現的坑都填一下，增加一下穩定性。還有幾個有趣想法明年再說吧。