共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
2.
针对高采样率GNSS轨迹数据在复杂城市路网中的匹配问题,本文提出一种基于路径增量的匹配方法。该方法分为组合过滤及增量匹配两个部分,首先通过组合过滤进行路网简化,然后以路径为增量进行匹配计算,在路口点处的匹配中采用综合距离因子与弯曲度的相似度评价方案。为验证其有效性,选取多条复杂程度各异的高采样率轨迹数据进行试验,并与曲率积分约束的地图匹配算法和隐马尔科夫模型两种现有匹配方法进行对比。结果表明,本文算法在高采样率匹配试验中的匹配准确率和效率均表现最优,且能够较好地处理各类复杂路段的匹配,能够满足在复杂城市路网中的高采样率轨迹匹配的需求。 相似文献
3.
4.
5.
基于GPS轨迹数据的地图匹配算法 总被引:6,自引:0,他引:6
针对GPS浮动车轨迹数据具有整体运动趋势的特点,结合城市路网行车限制的约束,提出一种GPS轨迹数据的全局地图匹配方法,综合考虑轨迹曲线与路网路径的曲线相似性、实际行车的路段几何拓扑和交通管制约束下的连通性,实现较好的地图匹配效果,并通过实验进行验证,为GPS浮动车数据的进一步分析应用打下基础。 相似文献
6.
着眼于低频浮动车轨迹数据,对地图匹配问题进行了抽象,并分析了影响匹配结果的几何约束与拓扑约束。针对GPS采样的低频性和城市路网的复杂性,提出了一种路网拓扑约束下的增量型地图匹配算法(topology-constrained incremental matching algorithm,TIM)。选取北京市浮动车的GPS样例轨迹数据进行匹配,结果表明,该匹配算法在不同复杂程度的城市路网下均表现较好。 相似文献
7.
高效率实现城市路网信息的完备向量化表征,是嵌入各类深度学习模型以智能化解决下游交通任务的重要数据工程。现有表示学习方法难以有效耦合城市路网固有的拓扑结构信息与承载的转移模式信息,无法精确匹配下游交通任务的特征需求,且在面对大规模城市路网时,存在算法资源占用较高的现实问题。针对该问题,本文发展了一种多视图游走的路段表征向量学习方法,以车辆移动模式为核心,融合拓扑结构进行异质游走,实现大规模路网完备、高效的信息表达;以深圳市为试验区域,通过全量城市路网与实际车辆行程数据验证了该方法的有效性与先进性。 相似文献
8.
韩聪 《测绘与空间地理信息》2012,(Z1):9-10
研究了车辆定位系统中道路匹配问题,提出基于权重参考车辆历史轨迹的匹配算法。结合车辆行驶状态,引入位置信息和方向信息的可靠性参数,有效融合两者信息。仿真实验表明,该算法能够获得较高的匹配精度。 相似文献
9.
基于GPS浮动车采集交通信息的路段划分方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前GPS浮动车采集交通信息的路段划分方法大多忽略交叉口不同行驶方向车流运行条件的差别,且假设路段不同位置的交通状态均衡,从而导致交通信息质量偏低,无法有效满足交通状态判别和车辆动态导航系统数据需求的问题,设计了能够区分车流不同行驶方向统计交通数据的方向路段划分方法与区分路段不同位置统计交通数据的子路段划分方法,以便从路网空间数据结构方面改善交通状态判别和车辆动态导航系统的信息基础。 相似文献
10.
浮动车地图匹配算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
针对现有浮动车地图匹配算法应用于城市复杂路网时面临的关键技术难点,本文基于浮动车数据,在 SuperMap GIS 平台下实现了城市交通路网的构建,并研究了一种浮动车地图匹配的新算法:基于网格的候选路段确定,基于距离、航向、可达性权重的定位点匹配及基于最短路径的行驶轨迹选择。算法能够满足浮动车地图匹配准确性与实时性的要求,为获取城市道路的交通拥堵状况信息提供可靠依据。 相似文献
11.
针对导航地图中现有的匹配算法在复杂路段的匹配效果一般较差的问题,本文提出一种改进的匹配算法。首先,引入分块思想,提出将路网中的每个路段按规则分为简单路段块和复杂路段块,不同路段块采取不同的匹配算法;其次,充分利用车辆行驶的连续性,综合考虑了车辆行驶方向、车速与交叉口距离等多种因素对匹配结果的影响,在选取正确的匹配路段时合理利用了历史数据信息。实验表明,该算法不但对能够改善复杂路段的匹配效果,而且还能够对匹配点沿路段方向上的误差进行实时校正。 相似文献
12.
13.
车联网中基于D-S证据理论的地图匹配算法,通常考察定位点到候选道路的投影距离和车辆行驶方向与候选道路的角度差这两种证据。目前城市交通网络结构日趋复杂,此算法得到的匹配结果有一定的局限性,匹配精度也无法满足车联网技术的需求。随着GPS等定位设备的不断发展与改进,车辆的行驶速度与定位时间间隔等数据已可以准确获取,在此基础上,本文对车辆的可达性信息进行考察,作为新的证据与传统证据融合后得到的结果进行D-S证据的二次融合。除此之外,本文针对城市环境中不同道路拓扑结构,对传统算法中的位置信息和车辆行驶方向信息的可靠性参数进行仿真训练,得出更为精确的可靠性参数值以供改进的算法使用。通过仿真实验表明,改进后的算法的匹配精度和稳定性得到了极大的提高,可以更好地适用于城市复杂路网中地图匹配的问题。 相似文献
14.
实时地图匹配技术在智能交通、自动驾驶等领域起着关键作用.现有实时地图匹配算法在高架、立交道路等复杂场景受到平行道路的干扰,匹配正确率较低.针对这一问题,本文提出了一种利用与车辆轨迹同步采集的图像对行驶场景进行分类,从而辅助城市复杂道路环境下地图匹配的方法.该方法在车辆靠近高架区域时利用图像对车辆行驶场景进行分类,结合车辆行驶方向、轨迹点与路段的距离、匹配路段邻接性等指标,对当前轨迹点进行实时匹配.以上海市三段高频采集的轨迹数据为例进行试验,使用匹配率、召回率、精确率等指标对结果进行精度评价.结果表明,本文方法的平均匹配率、召回率和精确率达到96.86%、97.17%、93.46%,优于传统实时匹配方法;对原始轨迹进行降采样后,匹配率、召回率、精确率等指标保持稳定.比较高架道路、立交等复杂场景的匹配效果,以及对比单点匹配耗时、延时和内存占用情况,本文方法均能保持较好的匹配结果. 相似文献
15.
针对高度城市化地区存在的复杂道路网络环境下,如何高效地进行车辆轨迹数据的地图匹配问题,该文提出了一种针对复杂道路网络的车辆轨迹数据地图匹配算法。该算法以车辆轨迹序列为匹配对象,通过环形轨迹的识别把车辆轨迹序列划分为无环路轨迹段,并用道路拓扑关系来计算轨迹序列的最优匹配路线,实现在复杂道路网络中的车辆轨迹数据地图匹配。为了验证本算法的性能,以上海市道路网络为实验区,以约1.3万辆出租车在2015年4月的轨迹数据为数据源,进行实证研究。实验结果显示,该文提出的地图匹配算法在复杂的道路网络中有较高的匹配成功率和匹配效率。 相似文献
16.
17.
18.
19.
20.
针对复杂环境下传统INS-EKF-ZUPT (IEZ)方法中存在位置及航向误差累积导致定位精度差的问题,本文提出一种能与RTK一同融入IEZ中的磁转向启发式航向约束(MTHDE)算法,并结合该算法设计了一种适用于四正交主方向场景的RTK+IEZ+MTHDE行人定位方法。在具有开阔地带、林荫道、林荫道及建筑半遮挡、室内等场景的约800 m矩形试验轨迹中,对该方法进行了验证。结果表明,RTK及MTHDE算法对IEZ的位置及航向进行了有效的修正,在12个参考点的试验轨迹中,该方法的平均平面定位误差为1.35 m,优于传统RTK+IEZ方法。 相似文献