卫星收费系统GPS定位信息和路段匹配方法研究

描述了1种GPS定位信息和电子地图收费路段匹配的方法,分为地图精简和地图匹配2部分。根据GPS定位收费系统对地图及地图匹配的要求,对电子地图进行了精简。路段识别采用了GPS位置点和路段收费位置节点的匹配方法,通过设定收费标示值,配合路段间拓扑关系、路段的收费属性值信息,进行地图匹配计算,判断当前车辆是否行驶在收费路段上,从而对行驶在收费路段的车辆进行通行费用计算、对收费地图信息进行精简处理、探讨分析影响地图匹配精度的因素、描述地图匹配的方法。该方法经过实验检测,并在高速公路卫星收费实验系统中实际运行,效果良好。     

一种改进的基于要素加权的浮动车地图匹配算法

分析了现有地图匹配算法的优缺点,提出了一种改进的基于要素加权的地图匹配算法.算法采用多属性决策方法对匹配路段进行选择,改进了原算法在选择匹配路段中的一些弊端,提高了地图匹配的准确度.     

基于GPS/GIS的交通数据采集方法

介绍一种基于短周期（1s间隔）的将探测车采集的道路交通数据——GPS数据转换GIS电子数据的方法（简称为采集方法），主要包括坐标转换、地图匹配和道路交通信息统计。通过对GPS点进行跟踪匹配，可以准确地将GPS点匹配到各个路段上，从而获得准确的交通数据。     

基于多级网络划分的匹配道路初筛方法研究

针对GPS车辆定位系统地图匹配过程中传统匹配道路初筛方法在筛选速度和准确性方面的不足,提出了一种基于多级网络划分的匹配道路筛选方法。算法采用多级网络简单划分、层层筛选的策略,保证了初筛区域的快速、准确定位与初筛路段的准确获取,与多种传统的筛选方法,进行了基于实际数据的运行效果的对比。实证分析可知,文中提出的方法效果较好。     

基于道路节点自适应缓冲区的矢量地图校正算法

针对传统矢量地图制作中存在的道路位置误差及当前矢量地图校正算法中存在的不足,提出了一种新的矢量地图校正算法.利用大量浮动车GPS数据的地理空间分布特征,构建了道路节点的自适应缓冲区,并对缓冲区内的有效GPS数据进行了筛选,然后通过对筛选后的GPS数据进行层次聚类分析处理,获得了更准确道路节点位置.通过对道路节点校正完成道路校正,运用该算法对重庆市某区域原始矢量地图中的道路进行了校正试验.结果表明:算法能够对存在位置误差的路段进行有效校正,且对于误差较大路段的校正效果更加明显,校正后矢量地图的平均位置误差显著降低.     

卫星定位收费系统车载收费地图定义和地图匹配方法

根据我国现有封闭式收费高速公路的特点,定义了一种新的由收费关键点和关键路段组成,满足卫星收费系统路段识别需求的车载电子地图.基于收费地图定义,提出了一种新的路段识别匹配方法.在路段识别匹配过程中,采用随车速动态调节搜索匹配范围的方法.地图路段匹配方法将路段识别变成关键点识别,根据计费标示值和路段属性识别判断道路出入口和...     

浮动车数据中零速度点数据地图匹配方法

浮动车数据中存在大量的由于车辆频繁停车引起瞬时速度为零的停车点记录,这些零速度点由于方向角不准确,常规的投影和几何地图匹配的算法不能有效地将其匹配到路段上。通过对浮动车辆停车原因进行分析,提出了1种基于浮动车停车点数据过滤筛选的地图匹配方法,可以将能够表示路段交通状态的交叉口车辆排队零速度点提取出来,匹配到路段上,同时过滤掉和交通状态无关的零速度点,从而增加了有效样本数量,为进一步对整个路网运行状态的全面评估提供数据支持。     

基于曲线拟合和网络拓扑的综合地图匹配算法

为了使车辆导航系统能给人们提供精确可靠的车辆位置信息,提出了1种减少车辆定位误差的综合地图匹配算法.该算法将基于曲线拟合和网络拓扑关系的2种地图匹配算法结合起来,采用误差圆法、最小二乘法及投影法,解决基于曲线拟合算法在靠近的平行路段匹配率不佳的问题.用北京市物流电动车的GPS数据进行多个样本的实验验证,匹配率均在95%以上,单点平均匹配时间在5 ms以内,与基于曲线拟合的地图匹配算法相比,综合算法复杂度降低,准确度和实时性提高.结果表明,综合算法可以应用到实际地图匹配工作中,尤其对于相互靠近的平行路段有明显的优势.      

基于改进D-S证据理论的车辆导航地图匹配

对传统D-S证据理论算法进行了改进,解决了证据的可信度和决策规则问题,使新的组合推理规则能够有效地处理证据中的冲突信息.并结合当前城市道路网日益复杂的实际特点,采用Pignistic概率的决策理论和基于权值D-S证据推理的地图匹配新算法,建立车辆位置信息和方向信息判决规则,有效地利用现有信息扩大各匹配道路之间的信度差异,提高了算法的鲁棒性.通过仿真和试验表明,该算法可以较好地解决城市复杂路网地图匹配问题.     

基于虚拟差分的单GPS车道级地图匹配方法

本文提出一种采用最小二乘法拟合单GPS虚拟差分定位参数修正的方法,并在对车道级地图匹配问题的描述基础上,提出采用递阶式地图匹配方式,通过粗匹配和精确匹配两个阶段实现车道级地图匹配,实验测试,表明该方法具有理想的匹配效果。     

浮动车系统地图的匹配精度

从地图匹配精度指标出发,针对浮动车系统的配置计划中的浮动车系统信息采集周期这一重要参数进行研究。分析浮动车系统数据特点,说明浮动车系统采集周期对浮动车服务质量的重要性;分析城市路网条件下精度随不同采集周期的变化情况,建立基于城市路网特征描述变量和采集周期等特征向量的地图匹配精度模型。模型由于包含城市路网特征描述向量,具有较高的移植性,应用此模型可以得到期望精度下采集周期的预测值,为浮动车系统的配置计划提供参考依据。     

A weight-based map-matching algorithm for vehicle navigation in complex urban networks

A map-matching algorithm is an integral part of every navigation system and reconciles raw and inaccurate positional data (usually from a global positioning system [GPS]) with digital road network data. Since both performance (speed) and accuracy are equally important in real-time map-matching, an accurate and efficient map-matching algorithm is presented in this article. The proposed algorithm has three steps: initialization, same-segment, and next-segment. Distance between the GPS point and road segments, difference between the heading of the GPS point and direction of road segments, and difference between the direction of consecutive GPS points and direction of road segments are used to identify the best segment among candidates near intersections. In contrast to constant weights applied in existing algorithms, the weight of each criterion in this algorithm is dynamic. The weights of criteria are calculated for each GPS point based on its: (a) positional accuracy, (b) speed, and (c) traveled distance from previous GPS point. The algorithm considers a confidence level on the assigned segment to each GPS point, which is calculated based on the density and complexity of roads around the GPS point. The evaluation results indicate 95.34% correct segment identification and 92.19% correct segment assignment. The most important feature of our algorithm is that the high correct segment identification percentage achieved in urban areas is through a simple and efficient weight-based method that does not depend on any additional data or positioning sensors other than digital road network and GPS.     

经济圈公路网络适应性评价分析研究

在分析经济圈公路网络建设与区域社会经济发展的作用机理的基础上,建立了经济圈公路网络适应性评价指标体系,并提出了一种基于数据包络分析(DEA)的加权灰色关联分析评价方法。该方法综合了DEA和灰色关联分析两种方法的优点,以灰色关联分析为中心模型,通过复合DEA模型来确定每一个被评价对象(决策变量)中各点关联系数的权重向量,从而计算出相对最优的关联度,实现对评价对象客观的优先排序,避免了采用单一评价方法易受评价主体主观影响的缺点。最后通过我国长三角经济圈公路网络的适应性评价实例,对评价方法进行了初步验证,有效可行。     

公路养护规划辅助决策

依据模糊综合评价的基本原理，通过对影响养护的各项指标分析并进行归一化处理，科学合理地确定权重，建立了模糊评价选优决策模型。通过运用四川省高速公路养护规划的实例，说明了该决策模型对公路养护规划具有积极的指导作用和较高的实用价值。     

基于道路经济决策模型的农村公路建设方案分析

与确定高等级公路建设方案相比,农村公路建设方案不能仅通过需求确定.道路经济决策模型是专门针对农村公路低流量、获取输入参数难等特点而开发,文章首先对道路经济决策模型进行介绍,然后基于该模型对湖北马照农村公路建设方案的确定进行分析.这对我国农村公路建设具有重要的借鉴和指导意义.     

模糊决策方法定量评价道路安全性的尝试

运用安全系统工程模糊决策方法．分析天津市东丽区驯海路的不安全因素，建立双层多因素集．通过线性代数运算评价，计算出驯海路定量安全性，从而得出道路是否需要整改的结论，并提出改进措施。     

基于灰色物元法的路面养护决策

利用灰色物元分析法,建立高速公路路段养护方案的优劣排序模型,对各路段进行多因素综合评价,为路面养护决策提供一种科学的评价方法。     

高速公路养护施工决策最优化设计

针对沥青路面损坏特性进行高速公路养护机械化施工决策的方法分析,利用多指标评价方法与线性规划的原理实现高速公路养护施工决策,以此为高速公路养护企业的管理者提供科学和行之有效的决策依据.     

基于多属性决策的交叉口交通拥挤度评价方法

分析了交叉口交通拥挤度评价的研究现状,提出了一种基于多属性决策的交叉口交通拥挤度评价方法。该方法以延误、饱和度、排队长度、停车次数、占有率等为评价指标,以多属性决策算法为评价算法。经过验证,评价结果比较准确、客观,适合一般交叉口交通拥挤度的评价要求。