Georgia Institute of Technology utvärderar genomförbarheten och effektiviteten av kilometerbaserade prissättningsprogram som transport kontrollåtgärder. Incitament gavs för att studera deltagare som ändrar körbeteendet som svar på cent per kilometers prissättning (fast prissättning och prissättning som en funktion av trängselnivån). System för global positionering i fordon (GPS) användes för att uppskatta körsträcka och förarens beteende (t.ex. hastighets- och accelerationsprofiler). Noggrannheten i beräknade hastigheter för körsträckan vid vägklassificering och accelerationshastigheter som används i prissättningsalgoritmer är av största vikt. Olika data-smoothing tekniker applicerades på instrumenterade fordon GPS hastighetsdata, och prestanda av algoritmerna utvärderades i minimering av inverkan av GPS slumpmässiga fel på hastighet, acceleration och avstånd uppskattningar. Den konventionella diskreta Kalman filteralgoritmen ändrades för att förbättra dess förmåga att styra GPS slumpmässiga fel. Varje utjämningsmetod ger olika hastighets- och accelerationsprofiler (t-provning och χ 2-prov) med undantag för Kalman-filtren. Teknikerna gav olika uppskattningar av körsträckan, men det modifierade Kalman-filtret var det mest exakta jämfört med avståndsberäkningarna från den fordonsbaserade hastighetsmätaren. Det modifierade Kalman-filtret är den rekommenderade tekniken för utjämning av GPS-data för användning i prisstudier. Ytterligare utjämningsmetoder kommer att utvärderas när de identifieras.
REF testade utjämningsmetoder som bäst bevarar tillryggalagd sträcka, hastighet och acceleration.
Smoothing Methods to Minimize Impact of Global Positioning System Random Error on Travel Distance, Speed, and Acceleration Profile Estimates
{'venue': None, 'journal': 'Transportation Research Record', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}