一种基于HMM模型改进的地图匹配算法

针对轨迹数据在线地图匹配中难以同时保障算法的准确率和时间效率的问题, 提出一种基于隐马尔科夫模型(HMM)改进的在线地图匹配算法, 并提出综合距离因素和方向因素计算发射概率的方法。与其他全局或者局部算法的不同之处在于, 改进的在线地图匹配算法引入可靠点进行轨迹分割, 减少了转移概率的计算和匹配结果的输出延时。用西雅图市浮动车的轨迹数据进行算法的实验验证, 结果表明, 与传统的HMM地图匹配算法相比, 改进的算法在准确率和时间效率上更优, 能够满足在线地图匹配的需求。     

交通数据的地图匹配算法研究

城市智能交通引导系统为用户提供最准确的道路交通信息。在分析地图匹配问题产生原因的基础上,阐述了地图匹配算法解决车辆在地图上位置定位的基本思想和判断依据,设计了交通引导系统中便于实现的地图匹配算法,通过引入行驶方向和驾车轨迹,地图匹配算法改进后提高了车辆定位的准确性。系统实验证明,改进后的地图匹配算法能够很好的完成交通引导系统中车辆位置在地图显示中的定位匹配任务。     

角度和距离分段占优地图匹配算法

为了更好的实现车辆导航系统的实时性和精确性,研究了地图匹配算法的各要素。采用两级交错式网格划分,并结合全球定位系统实时水平估计误差实现对电子地图待匹配区域划分。利用车辆行驶位置、方向、道路几何拓扑关系和行驶角度变化率,提出了一种基于角度和距离分段占优的地图匹配算法。试验结果表明:本文建立的地图匹配算法能够准确、快速地实现车辆导航定位功能。     

路径诱导系统中综合地图匹配算法的研究

地图匹配算法对于车辆路径诱导和实时轨迹回放具有重要的应用,为了提供连续、精确和可靠的车辆行驶路段位置,利用定位传感器输出车辆运行位置信息,结合高精度空间道路网络数据,提出新的综合地图匹配算法.该算法不受地理环境的约束,能有效地修正传感器的定位误差,提高车辆定位精度.实际道路测试证明,该算法比现有地图算法更高准确度和实时性,尤其是在十字路口有更好匹配效果.     

一个基于位置点匹配的地图匹配算法

介绍了汽车多媒体系统中的车辆定位技术,着重叙述了地图匹配算法的原理·并给出了一个基于位置点匹配的地图匹配算法·该算法将车辆行驶时的匹配定位处理分成了５种状态,针对各状态的实际特点,对应不同的处理,从而改进了基于位置点匹配的地图匹配算法·经实验证明,该算法单位置点匹配运行时间为０１２ｓ·在ＧＰＳ信号ＰＤＯＰ＜６时,正确匹配率达到了８９５％·     

基于电子收费数据的车辆轨迹匹配

为充分利用ETC门架采集的数据对高速公路运营管理提供支撑,实现车辆轨迹地图匹配,本文结合图论理论,基于车辆ETC门架数据设计Floyd算法还原车辆行驶路径。首先,对路径匹配系统需求进行分析,介绍ETC联网收费系统的组成和功能、讨论ETC门架系统的组成、布局以及工作流程。其次,分析车辆行驶ETC门架数据,提取与研究相关的字段信息并进行数据预处理,从而将门架信息匹配到了实际路网地图上。第三,设计车辆路径匹配的算法,在路径信息不完整的情况下,根据Floyd算法得出的最短路径矩阵,使用matlab运行程序,得到拟合的车辆行驶全程路径。最后,开展多场景下的基于ETC数据的车辆轨迹匹配案例验证。分别按照车辆经过的门架信息数据完整、经过门架信息数据在高速公路互通处缺失、不在互通处缺失、数据大量缺失四种类型的场景下,使用算法得到车辆行驶的完整路径,完成了多场景下车辆轨迹的地图匹配,从而实现后续的车辆完整路径下的计费。     

基于Android移动终端的车辆导航地图匹配算法研究

基于Android移动终端设计了一种基于路网拓扑结构的地图匹配算法,将地图匹配分成定位数据预处理、确定车辆所在路段、确定车辆匹配位置和出错检测等4个相对独立的过程.算法在过滤掉异常定位数据后采用航位推算进行补偿,使用考虑距离和方向两种要素的加权评估模型确定匹配路段,在确定匹配位置时对常用的垂直投影进行改进,得到一种优化方法.结果表明,该算法具有较高的路段识别正确率,优化方法相对于垂直投影法在位置精度上有所提高,地图匹配效果好.     

基于WSN节点定位与道路方位信息的地图匹配改进算法

全球定位系统具有高精度、低成本、实时性好等优点,但由于市区卫星信号容易受遮挡,GPS无法有效发挥作用,因此结合无线传感网络节点定位技术,可以提高地图匹配算法的匹配精度.根据航向角、道路倾角以及定位点到候选路段的距离等信息,对车辆导航系统中的地图匹配算法进行分析研究,在已有权重算法的基础上,提出一种基于方位信息度地图匹配的改进算法,并利用MATLAB环境下进行仿真实现.     

车辆导航中带匹配度反馈的模糊地图匹配算法

连通性是车辆导航中车辆与地图匹配的一个重要因素,它利用历史匹配信息以改善匹配连续性,但同时也可能由于引入错误信息而使匹配结果恶化。该文在多因素综合的模糊地图匹配基础上计算匹配度,对匹配结果的可信程度进行评价。该匹配度通过反馈方式在下一次匹配的连通性因素中加以利用。实验表明带匹配度的反馈模糊地图匹配方法可以使连通性得到更加合理有效的使用,从而使地图匹配效果得到改善。     

一种适于车辆导航系统的快速地图匹配算法

在分析影响地图匹配算法实时性、鲁棒性及匹配精度因素的基础上,依据车辆运动的连续性,引入道路网络的分块思想,并利用车辆行驶的位置、方向信息及实际道路网络的拓扑特性,提出一种时间复杂度为O(c)的快速地图匹配算法.对实际跑车数据的仿真结果表明,该算法的匹配正确率不低于95%,单点匹配时间不超过0.01 ms.     

车辆导航中带匹配度反馈的模糊地图匹配算法

连通性是车辆导航中车辆与地图匹配的一个重要因素,它利用历史匹配信息以改善匹配连续性,但同时也可能由于引入错误信息而使匹配结果恶化。该文在多因素综合的模糊地图匹配基础上计算匹配度,对匹配结果的可信程度进行评价。该匹配度通过反馈方式在下一次匹配的连通性因素中加以利用。实验表明带匹配度的反馈模糊地图匹配方法可以使连通性得到更加合理有效的使用,从而使地图匹配效果得到改善。     

基于FCPA的智能精细化高精度地图生成与车道级路网构建

为了满足自动驾驶车辆的导航指引及道路信息动态反映需求,引入智能精细化高精度地图模型,解决智能交通领域中高精度地图的构建问题,进而为自动驾驶车辆提供精准、实时的导航指引。重点研究车道级路网的构建与智能精细化高精度地图生成方法之间的关系,并提出一种基于过滤侯选点算法(FCPA)的高精度地图生成方法,该方法包括车道图形计算、交叉口图形建立和其他车道轨迹计算等步骤,并通过试验验证所提方法的有效性。研究结果表明：与传统的地图生成算法相比,所提出的FCPA在精度和效率方面均表现出更优越的性能;该算法能够更准确地捕捉车道级路网的细节和特征,并在生成地图的过程中减少不必要的计算和冗余信息,降低了时间消耗,从而提高了地图生成的效率;该算法能够在保持生成地图精度要求的前提下,处理大规模地图数据,实现了精度和效率的平衡;所提出的FCPA具备动态更新地图的能力,可随交通环境的变化,进行地图信息数据的实时更新,以确保地图的准确性和实用性;该算法可为智能交通系统提供准确的道路信息和导航指引,提高系统的安全性和便捷性。     

基于模糊逻辑的综合地图匹配算法

车辆导航系统大都采用航位推算和GPS来估计车辆的位置,由于受GPS噪声的影响,实际测量的位置往往带有偏差。应用数字化道路图的地图匹配算法可以解决这一问题。提出基于模糊逻辑理论的综合地图匹配算法,充分考虑了道路几何特性以及GPS测量数据的偏差特性,实验证明该算法是有效和可用的。     

基于多属性融合策略的车载导航地图匹配算法

目前直接投影算法常用于嵌入式车载系统,但其时效性以及精确性不能满足日益复杂的城市道路网络.针对传统算法检索复杂道路耗时多等问题,提出了基于多属性融合策略的车载导航地图匹配算法,提高了嵌入式车载地图匹配算法的时效性,算法采用等步长分块策略,建立分块网格索引减少筛选候选区域时间,从而提高算法的时效性;通过引入车辆行驶速度和历史匹配程度改进基于权重的直接投影算法,使用多属性融合策略确定匹配算法权重因子,提高地图匹配的准确性.结果表明:该地图匹配算法能够快速、准确地匹配出行驶路径,单点匹配时间降低至15 ms,复杂道路下,匹配准确率达到90%以上,能较好地适应于城市复杂道路网.     

基于路网拓扑特性及先验知识的地图匹配算法

基于最大似然估计原理,提出了地图匹配的统一数学模型.将二维地图匹配算法的估计拓展到多维估计,利用道路网络的拓扑特性及先验知识修正前述算法.通过先验知识数字化,用代价函数将基于拓扑特性和先验知识的地图匹配算法纳入统一数学模型中.通过在香港大量的车辆定位实验,及参数修正和模型改进,对前述算法进行验证.实践表明,通过综合利用全球定位系统、航位推算以及数字地图道路网络等多种信息,该地图匹配算法在大规模复杂网络以及高楼环绕的场合可以达到很好的定位效果.     

地图匹配算法中的待配路段快速筛选方法

针对车辆导航定位系统地图匹配算法中传统的平面式网络划分结构,提出了一种基于两级交错式网络划分策略的待配路段快速筛选方法、详细分析了该算法的实现原理．并讨论了与之相关的网络路段信息的提取与存储技术．实验结果表明,采用该方法可有效减少空间数据检索表数据量,提高实时匹配时路网的搜索效率;解决了因网格疏密程度引发的数据存储量、索引时间与网格所包含的有效信息量之间的矛盾;使匹配计算的路段搜索过程与传统方法相比变得简单、方便、明了．     

基于D-S证据推理的车辆导航系统地图匹配算法

研究地图匹配算法中的匹配道路的选择问题,提出基于D-S证据推理理论的地图匹配算法.根据D-S证据推理的基本原理,结合车辆行驶情况,给出当前时刻车辆位置信息和方向信息的基本概率分布函数的设计方法.按照D-S合成公式,对位置和方向信息进行融合,并根据融合结果选择匹配道路.在设计方法中,引入位置信息和方向信息的可靠性参数.仿真结果表明,该方法是行之有效的,通过适当地调整可靠性参数的值,就能识别出车辆所在的道路.     

基于地图地理信息点的数据融合算法的改进

地图地理信息点的数据描写值滞留在数据的表面级上,数据间缺少必需的相关性和匹配性,从而直接影响用户访问信息的速度和效率,该文提出了一种基于地图地理信息点的数据融合算法(DFGI)。该算法在计算语义相似度的基础上,增加地理信息之间的经纬度距离,以判决地理信息数据之间的相融性,实现地理信息数据之间的目标匹配,提高了单纯相似度匹配不准确的问题。通过实验结果与实际值比较,证明了该算法的有效性,并且能提高地理信息的匹配效率,减少误差值。     

地图匹配算法综述

地图匹配是一种移动轨迹数据的误差修正技术,是将移动轨迹数据纠正到道路网络中,地图匹配技术现已广泛应用于GPS导航、交通流分析等领域。现有的地图匹配算法分为确定性地图匹配和不确定性地图匹配两大类。其分别具有各自的优势和适用范围。本文对地图匹配算法进行了综述性的介绍,对地图匹配的定义及现有算法加以系统阐述,并指明了现有算法的优势与缺陷。     

基于SuperMap GIS的车载导航系统的设计与实现

阐述了基于SuperMap GIS平台的车载导航定位系统的设计与实现过程,重点介绍了导航电子地图、实时定位显示、地图匹配、路径规划、车辆轨迹回放、信息查询等功能的实现。特别利用距离投影算法实现了电子地图的匹配,修正了车辆在电子地图中的位置。