地图误差对地图匹配质量的影响

高精度的数字地图是正确匹配车辆位置的基础。详细分析了地图数据的地理误差和拓扑误差的误差形式,路网数据模型的常见误差因素和改进策略,最后介绍了不同地图匹配算法对地图质量的敏感性和可行性。根据可能出现的误差对现有数字地图和匹配算法加以改进,弥补了原有数字地图带来的不精确缺陷。跑车实验证明,考虑了数字地图误差影响的匹配算法可以明显提高定位精度,减小车辆定位误差。     

基于GPS的高速公路车速全程监控方法研究

对高速公路车速进行有效监控与管理,是抑制违章超速行驶、减少高速公路交通事故的重要手段。现有的基于点速度和区间平均速度的高速公路车速监控方法,难以准确反应出车辆的实际行驶状态,实施效果有限,可靠性较差。文中提出基于GPS和地图匹配技术的高速公路车速全程监控和管理方法,建立相关算法的数学模型。经过理论分析和实例验证,车速监控与管理方法能实现高速公路车速的全程监控,极大地提高车速安全监控和管理的可靠性、准确性和有效性。     

基于流动车数据的道路车速匹配与实时发布

介绍了流动车数据的概念,给出了处理流动车数据基本流程。给出了顾及历史定位数据的流动车数据地图匹配算法,提出了在一定准则下的路段速度匹配的方法,并根据现场检验结果分析了方法的有效性。随后给出了基于网络地理信息系统构建道路拥挤状况实时发布系统的框架。     

浮动车地图匹配算法研究

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。     

一个从基于位置相关服务而收集的零星位置点中获取连续车辆轨迹的方法(英文)

The paper proposes an economical and fast algorithm for deriving trajectories from sporadic tracking points collected in location-based services (LBS). Although many traffic studies or applications can benefit from the derived trajectories, the sporadic tracking points are always implicitly overlooked by most of existing map-matching algorithms. The algorithm proposed in this paper finds network paths or trajectories traveled by vehicles through augmenting GPS data with odometer data. An odometer can provide data of traveled distance which are compared with the lengths of candidate network paths in order to find the most approximate network path approaching the trajectory of a vehicle. Tracking points are classified into anchor points and non-anchor points. The former are used to divide trajectories, and the latter screen candidate network paths. An elliptic selection zone and a reduction process are applied to the selection of possible road segments composing candidate network paths. A brute-force searching algorithm is developed to find candidate network paths and calculate their lengths. A two-step screening process is designed to select the final result from candidate network paths. Finally, a series of experiments are conducted to validate the proposed algorithm. Supported by the National Natural Science Foundation of China (No.40701142), the Scientific Research Starting Foundation for Returned Overseas Chinese Scholars, Ministry of Education, China.     

车辆导航系统中地图匹配算法的研究

根据网格思想将道路网络进行分块并融合GPS所提供的定位数据,利用车辆行驶的位置、方向和实际道路网络的拓扑特性,提出一种快速实用的地图匹配算法。使GPS数据实时地与GIS地图数据匹配,有效地提高车辆导航的定位精度。     

浅谈车载定位系统主要技术方案与算法

在对国内外现有车载定位系统的技术方案与算法进行研究的基础上,总结了当前正在使用或者即将建成投入使用的主要定位技术,并探讨了与定位系统相关联的定位解算、地图匹配等算法和研究热点,预测了车载定位系统今后的发展趋势。     

GPS车载导航系统的地图匹配算法

分析了影响GPS车载导航系统数据质量的各种误差,提出采用地图匹配算法来实时提高车载导航系统的定位准确度,给出了误差模型和算法描述以及算法的实现方法.     

基于多准则融合的信任理论地图匹配算法

本文提出了一种基于多准则融合的地图匹配算法,该算法运用信任理论融合了多种评价准则并对匹配过程中的道路选择进行了综合评价。首先,利用车辆定位的当前和历史信息建立了邻近准则、夹角准则和历史轨迹邻近准则。然后,运用D-S证据组合规则,将三种评价准则进行融合应用于道路选择过程中。最后,借助连通性准则对融合的最终结果进行修正,提高了算法的精度。仿真结果表明,对于简单和复杂路网,该算法都能提供较高的匹配精度,识别出车辆行驶的道路。     

路网更新的轨迹-地图匹配方法

全面准确的路网信息作为智慧城市的重要基础之一,在城市规划、交通管理以及大众出行等方面具有重要意义和价值。然而,传统的基于测量的路网数据获取方式往往周期较长,不能及时反映最新的道路信息。近几年,随着定位技术在移动设备的广泛运用,国内外学者在研究路网信息获取时逐渐将视野转向移动对象的轨迹数据中所蕴含的道路信息。当前,基于移动位置信息的路网生成和更新方法多是直接面向全部轨迹数据施加道路提取算法,在处理大规模轨迹或者大范围道路时,计算量极大。为此,本文基于轨迹地图匹配技术,提出一种采用"检查→分析→提取→更新"过程的螺旋式路网数据更新策略。其主要思想是逐条输入轨迹,借助HMM地图匹配发现已有路网中的问题路段,进而从问题路段周边局部范围内的轨迹数据中提取并更新相关道路信息。该方法仅在局部范围内利用少量轨迹数据来修复路网,避免了对整个轨迹数据集进行计算,从而有效减少了计算量。基于OpenStreetMap的武汉市区路网数据以及武汉市出租车轨迹数据的试验表明,本文提出的路网更新方法不仅可行,而且灵活高效。