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.      

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%.      

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%.     

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.     

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为了推动浮动车交通信息采集与处理技术的深入研究、沟通交流和推广应用，本文在概括总结国内外研究及应用现状的基础上，重点描述了基于浮动车运行数据进行实时旅行时间和平均速度估计及预测、拥堵状态判断的核心流程，介绍了国家智能交通系统工程技术研究中心自主研发的创新性的关键技术，其中主要包括浮动车地图匹配算法和路段旅行时间估计算法等，展望了浮动车交通信息采集与处理技术的应用前景。     

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.     

城市浮动车数据定位误差分布研究

提出了计算城市浮动车定位误差的方法,分析了定位误差数据的分布情况和特征,给出并验证浮动车定位误差的概率分布函数,给出不同等级道路的浮动车定位误差分布规律。通过出租车载客状态和地图匹配的路径来推导浮动车的参考位置并计算误差,然后分别运用多种误差分布密度函数进行拟合,发现最适合的定位误差概率密度函数。以广州市浮动车数据为例进行了验证,结果表明偏p-范分布最适合复杂城市路网的浮动车误差分布,可作为浮动车数据进一步应用的基础。     

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.     

基于长春市浮动车数据的城市交通运行状态分析

为了掌握长春市道路交通运行状态,通过提取出租车GPS信息作为长春市浮动车数据源,以长春市浮动车原始数据为基础,探讨浮动车数据采集与处理的方法,并与长春市现状道路模型进行地图匹配。通过拥堵感知数据分析和浮动车速度数据分析两种方法互相校验确定各等级道路阈值,对长春市路网速度进行时空特征分析。数据表明:除极端天气可能导致大面积、系统性拥堵外,长春市道路交通拥堵主要表现为局部时段和局部区域,并有扩散的趋势。此外,探讨了目前长春市浮动车数据的不足及下一步研究方向,为相关部门政策制定提供数据支撑和决策依据。     

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。     

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。     

导航电子地图中道路网增量信息的多尺度探测

针对常用增量信息提取方法中根据经验阈值确定新旧目标匹配的不足,提出一种导航电子地图中道路网增量信息的多尺度探测方法.该方法用最大类间方差法自适应地确定几何匹配阈值来探测增量信息,完善了基于道路网眼密度的增量变化目标渐进式选取算法,实现了增量信息在较小比例尺下的缩编提取.增量信息探测实验研究结果表明:基于自适应匹配阈值的新旧版本对应路网目标匹配准确率达到了90%,优于传统的经验阈值匹配精度;改进的增量变化目标渐进式选取算法可以满足路网增量更新的结构选取需求.      

基于GPS数据的出租车路径选择行为研究

出租车路径选择行为研究对于剖析城市交通流时空分布规律及交通流分配具有重要意义.基于北京市出租车调度系统采集的GPS（Global Positioning System）数据,本文首先通过旅程数据提取、地图匹配及双向扫除算法,构建车辆路径选择行为分析所需的RP（Revealed Preference）数据.其次,在综合考虑道路网络条件和交通条件对驾驶员路径选择行为影响的基础上,构建基于PSL（Path-Size Logit）模型的出租车多路径概率选择模型.案例分析结果表明,出租车驾驶员更倾向于选择旅行时间短、转向次数少、主干路和次干路比例较高的路径.同时,文中所提出的路径选择行为建模方法,对于提高GPS数据的使用价值具有积极的意义.     

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出租车路径选择行为研究对于剖析城市交通流时空分布规律及交通流分配具有重要意义。基于北京市出租车调度系统采集的GPS（Global Positioning System）数据,本文首先通过旅程数据提取、地图匹配及双向扫除算法,构建车辆路径选择行为分析所需的RP（Revealed Preference）数据。其次,在综合考虑道路网络条件和交通条件对驾驶员路径选择行为影响的基础上,构建基于PSL（Path-Size Logit）模型的出租车多路径概率选择模型。案例分析结果表明,出租车驾驶员更倾向于选择旅行时间短、转向次数少、主干路和次干路比例较高的路径。同时,文中所提出的路径选择行为建模方法,对于提高GPS数据的使用价值具有积极的意义。     

Urban Traffic Situation Calculation Methods Based on Probe Vehicle Data

Urban traffic situation information is the basis of effective traffic guidance and traffic control. It is usually expressed by average speed and average travel time of the vehicles on the road. On the basis of the error analysis of the algorithms based on average speed and average travel time, this article promoted the urban traffic situation calculation methods based on probe vehicle data. And experiments were made based on probe vehicle data provided by the taxi management system of Guangzhou, China, combined with the data by the method of vehicle license timing and vehicle following. The results proved that the method is quite effective and practical.     

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针对应用卡尔曼滤波器进行车辆GPS导航信号的动态滤波时难以建立精确的数学模型以及传统小波变换在实时性方面存在不足,提出了基于提升小波变换的GPS动态滤波新算法.该算法采用提升小波变换对车辆GPS导航信号进行分解;用3σ准则和多项式插值方法对各层提升小波变换系数进行粗差探测与数据修复;采用模平方软阈值去噪算法对各层提升小波变换系数进行去噪;最后进行提升小波逆变换,从而实现车辆GPS导航信号的动态滤波。仿真实验结果表明,该算法的导航定位精度优于卡尔曼滤波算法;虽然在导航定位精度方面稍比传统小波变换算法的性能高,但比传统小波变换算法速度快一倍;显然该算法对车辆GPS导航系统是有效的.     

GPS／DR／MM车辆组合导航定位系统研究

为了克服卫星信号盲区GPS定位间断或失效以及航位推算（DR）定位误差随时间积累等缺陷,设计了一种基于嵌入式系统的GPS／DR／MM车辆组合导航定位系统。通过Kalman滤波对多传感器信息进行最优估计,并应用地图匹配（MM）技术,以得到最佳定位信息。系统的各模块任务使用t~C／OS—II嵌入式操作系统统一调度。经测试,该系统能实现车辆的可靠、准确定位,并且能精确地在上位机的导航地图上实时显示出车辆当前的位置和其他状态信息。该组合导航定位技术在智能交通系统（ITS）领域具有较高的应用价值。