基于改进AOE网络的低频浮动车数据地图匹配算法

由于低频浮动车数据时间间隔较长,现有地图匹配方法难以满足低频浮动车数据地图匹配的要求.综合考虑浮动车数据轨迹点之间的整体特性,在局部和全局地图匹配算法的基础上,提出了一种基于改进AOE网络的低频浮动车数据地图匹配方法.首先,采用相交分析判断GPS点缓冲区和候选路段的关系,以获取候选路段和候选匹配点;其次,基于四叉树空间索引和Dijkstra算法,获取候选匹配点之间的最短路径;第三,设计了一种改进AOE网络,提出了基于改进AOE网络的最短可达路径算法,以获取最终的地图匹配点;最后,对改进AOE网络的地图匹配算法进行评价,并通过实验分析了算法的时间效率和正确率.实验结果表明:基于改进AOE网络的地图匹配算法正确率为95.3%,程序执行总时间为96.8 s. 其正确率分别比点到线的局部地图匹配方法和基于弱Frchet距离的全局地图匹配方法的正确率高13.6%和2.8%.      

基于车速推算的改进地图匹配算法研究

车载GPS/DR组合导航监控系统中,GPS/DR数据不可避免受到各种误差源的影响而产生较大的误差,为了降低各种误差源对车辆导航的影响,有机结合能改善GPS/DR数据误差对导航影响的地图匹配算法,从而构成了GPS/DR/MM智能导航系统.文中通过分析地图匹配算法的关键技术和影响地图匹配算法可靠性等因素,提出一种基于车速递推的地图匹配算法,该算法利用基本可信数据--车速,从而很大程度地提高了地图匹配算法的可靠性.通过跑车实际数据测试表明,该算法是行之有效的.     

基于拓扑判断的海量GPS数据延时地图匹配算法

由于浮动车数据采集中存在GPS数据周期过长、拓扑关联性较差、数据量大的特点,传统的车载端地图匹配算法难以直接应用,针对车辆无法初次匹配的情况,设计了一种可根据路网拓扑关联性进行判断的延时地图匹配算法.实际数据验证表明,该算法在保证数据完整性和有效性的基础上,可以实时、准确地进行地图匹配,尤其是车辆位于复杂交叉口及高架桥附近区域时车辆真实行驶道路的确定.      

���ڴ��ģ���������ݵĵ�ͼƥ���㷨

地图匹配问题是浮动车技术中必须解决的关键问题。由于浮动车数据自身的特点，传统的导航地图匹配算法难以直接适用于大规模的浮动车数据匹配。本文在分析基于浮动车数据的地图匹配与传统的导航地图匹配的异同点的基础上，提出了浮动车地图匹配模型族的解决方案和相应的道路网格拓扑结构，设计了包括道路初次匹配模型、平行方向道路识别模型、节点匹配模型、延时匹配模型在内的浮动车数据地图匹配算法体系，并对算法进行了评估和验证。本文提出的浮动车数据地图匹配算法模型已经在广州市ITS示范工程中得到了实际应用，应用结果表明该算法具有准确、高效和实用的特点。     

实时分布式地图匹配系统的设计与实现

在智能交通系统的基础上,设计实现了基于实时浮动车数据的分布式地图匹配系统.分布式架构的应用旨在提高系统数据接收和处理的实时性.同时提出了一种基于道路网格和最短路径的快速地图匹配算法,通过网格划分确定候选路段,根据二次网格划分、GPS角度和数量对候选路段权重进行修正,并利用最短路径算法寻求最符合路径,在保证处理效率的同时匹配的精度也有所提升.仿真实验选用三台匹配处理节点,经验证,完成大连市1000辆出租车约130万个GPS点的地图匹配用时为1分37秒,算法的平均正确匹配率为93.3％.实验结果满足实际智能交通系统的基本要求.     

����������ϵĵ�ͼƥ���㷨

地图匹配是车辆导航系统中的重要定位技术.论文从选择候选匹配路段的角度出发，提出了基于曲线拟合的地图匹配算法.论文先介绍了曲线拟合的原理，接着详尽介绍了墓于曲线拟合的地图匹配算法，并讨论了该算法的匹配率等性能，最后给出了仿真结果.     

车辆定位的地图匹配算法研究

车载导航定位系统是智能交通系统的重要组成部分,其中地图匹配又是提高车辆定位精度的重要技术。从数字地图本身的属性特征出发,利用数字地图的地面高程模型对现有的地图匹配算法进行改进,并通过实验数据对改进后的算法加以验证,其结果表明改进后的算法能够获得较高的定位精度和更可靠的匹配性能。     

车辆定位的地图匹配算法研究

车载导航定位系统是智能交通系统的重要组成部分,其中地图匹配又是提高车辆定位精度的重要技术.从数字地图本身的属性特征出发,利用数字地图的地面高程模型对现有的地图匹配算法进行改进,并通过实验数据对改进后的算法加以验证,其结果表明改进后的算法能够获得较高的定位精度和更可靠的匹配性能.     

大样本量地图匹配方法研究

为保证GPS浮动车交通信息采集与预测的精度,采用直接投影算法,即点到线地图匹配算法来进行大样本量的GPS浮动车数据的地图匹配.文章以唐山市为例,在MapInfo图层中绘制唐山电子路网图以及路网中的GPS点,利用MapX控件将图层插入到VB可视化语言环境下进行编程、运行,通过道路搜索、估算投影点坐标、判断投影点是否在选定道路上,最后利用VB中的循环语句来将唐山市电子地图中的大样本量GPS点完全匹配到电子线路中,实现点到线的完全匹配.     

基于手机基站数据的混合地图匹配算法研究

基于移动通信的交通信息采集是智能交通系统中新兴的应用技术之一,将车载 手机定位到电子地图上是其应用的基础,而地图匹配技术则是解决车载手机定位的关键. 本文通过对车载手机行驶在不同的路网时所产生的基站切换数据信息,分析得到车载手 机实际运行时基站切换的基本规律;并结合电子地图的数据结构特点,对使用基站切换 数据进行地图匹配时需解决的难点问题展开研究;在使用基站切换对代替道路稳定切换 序列的方法的基础上,提出了结合切换对和基站源址的混合地图匹配算法.此算法可以缩 小待选路段集,有效处理交叉口和平行路段等复杂情况,提高匹配准确率.最后,选取广州 大学城为实地测试区域,验证了此算法的可行性.     

智能交通系统中的地图匹配定位方法

介绍了地图匹配的基本概念。为构建导航型数字地图数据库,基于弧线、节点和索引文件建立了数字地图面向弧线的数据库结构。在分析了基于面向弧线数据结构的地图匹配方法基础上,结合距离、方向和连通性要素给出了地图匹配可信度的定义,并对地图匹配的流程进行了分析和仿真。     

浮动车数据在车辆路径问题中的应用

利用浮动车信息采集系统预测路段行程时间,实现对带时间窗的混合车辆配送路径选择的优化.提出了带时间窗的混合车辆路径选择优化问题的求解模型;设计了浮动车地图匹配和路段行程时间预测算法,以实现对路段行程时间的预测,并通过给出的成都市浮动车数据证明了所提出的算法比同类算法更有效——地图匹配率提高6%,路段行程时间预测值与实测值的拟合度更高,运输总费用节约24%.     

GPS实时地图匹配技术中缓冲区分析的研究

GPS数据如何实时地与GIS地图数据匹配已经成为GPS车辆导航系统中的关键问题之一。通过对GPS车辆导航中地图匹配问题的研究,认为可以采用误差缓冲区分析方法对GPS动态定位数据与GIS地图数据进行地图匹配。在实际应用中业已证明该方法效率高、可操作性强,有利于提高GPS车辆导航系统在应用中的精度和可靠性。     

基于特征分割与匹配的智能叉车定位算法

针对智能叉车现有主流定位方法中存在的精度低问题,提出了基于特征分割与特征匹配的定位算法。建立了应用环境的特征地图和反光柱系统,同时推导了智能叉车航向角计算公式;设计了基于反光柱反射点特征分割算法和以反光柱之间距离为先验条件的特征匹配算法;搭建了智能叉车定位系统,并对定位算法的精度与可靠性进行测试验证。实验结果表明:定位算法误差小,精度和稳定性高。     

基于北斗卫星的缓和曲线信息列车运行综合地图匹配方法研究

为了提高列车定位系统的精度,基于三次B样条曲线拟合的方法,并且将复化梯形公式应用到经典的投影算法中,得到了列车运行综合地图匹配方法.仿真的数据来自于我国自主研制的北斗卫星导航系统,利用哈尔滨西至长春铁路线的部分实测数据进行算法验证,建立了匹配列车行驶路线的数学模型.实验结果表明,该算法可以准确的识别出运行速度为200 km/h的高速列车的行驶轨迹,误差精度符合电子地图匹配的要求,残差在-0.207~0.232的范围内.     

基于移动通信网络下的TDOA手机定位技术在交通信息采集中的应用

着重于利用手机定位技术进行交通信息的采集研究,构建由TDOA手机定位、地图匹配和交通信息采集组成的技术框架。TDOA定位技术由于定位精度较高且相对容易实现,日渐受到研究人员的关注。文章给出了TDOA技术的模型算法,分析了地图匹配过程,进而研究各方面交通信息的采集方法。研究结果表明:手机定位技术覆盖范围广、定位精度高,能以较低的经济代价获取大量信息,通过有效地计算可将这些信息转化为实用的交通信息。     

北京市浮动车交通状况信息实时计算系统

为应用于复杂城市路网的浮动车系统建设,提出了利用浮动车数据实时计算路网速度的系统建设流程,包括GPS数据接收、数据预处理、数据在电子路网底图上的匹配以及路段运行车速计算。并从数据过滤合理性、地图匹配效率、路网覆盖率及结果可信度等方面验证了该方法的可行性与实际效果。经验证,原始GPS数据经过预处理过滤后能显著提高点匹配率,而改进的路径匹配算法能使过滤后的数据达到95％左右的匹配率,基本覆盖大部分北京市快速路和主干路。     

一种基于WSN和GPS融合定位的 浮动车路况优化研究与验证

为解决浮动车数据在城市范围内存在的“信号漂移”和“信号盲区”问题,提高地图道路 适配准确率和路况信息准确率,研究应用WSN无线定位技术以及地图匹配技术,设计数据融合 框架,提出基于WSN和GPS的融合数据路况优化算法及计算流程,监测车辆在路网上的行驶状 况和各路段的拥堵程度。通过选取广州市800 个车载传感器节点、20 个路侧传感器节点以及3 个路段进行现场数据验证,结果显示在加入WSN定位数据并采用上述算法处理后,地图道路适配准确率提高约4%,路况信息准确率提高约5%,同时路况信息的处理速度也得以提高。可见,基于该优化算法,WSN和GPS融合定位数据能有效提高浮动车路况的准确性和有效性。     

基于区域划分的GPS/DR组合导航定位研究

建立广域车辆定位导航系统的服务区区域划分，在此基础上实现了GPS定位模式切换、建立分层地图数据库和实现通过路网数据对GPS及推算定位的结果进行匹配的快速匹配算法。对车载导航系统的中心模块进行了相应的改进，实现了基于区域 发和地图分级思想的车辆定位导航系统基础模型，并结合成都中心区和广州市的试验结果进行了分析。分析表明，区域划分思想用于车辆定位导航系统，可以提高系统的总体性能。基于该思想实现的车辆空平导航系统模型不仅能在局域，而且能在广域范围内提供满意的定位导航服务。     

基于压缩感知的SIFT图像匹配算法的研究

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法的计算量大、速度慢等缺点,提出了一种融合压缩感知的图像匹配算法。首先对目标图像和待匹配图像进行预处理,利用压缩感知技术进行图像压缩,结合SIFT算法提取图像的特征点,通过自适应阈值序贯相似性检测(SSDA)匹配算法进行图像快速匹配搜索,从而找到最佳匹配位置。