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%.      

物联网环境下基于上下文感知的智能交互模型

为了提高物联网环境下平台交互的实时性,在Storm框架的基础上,建立了物联网环境下基于上下文感知的智能交互模型.该模型将异构、非结构化数据抽像为上下文,构建了上下文适配、上下文存储与上下文感知3个核心模块,并采用基于Storm框架的规则匹配算法解决了上下文与规则的持续模糊匹配问题.实例验证结果表明:在样本量接近1 000的情况下,IITCA能够达到与人工操作相同的有效性;具有与基于Hadoop框架构建模型相当的数据吞吐能力;设置Spout组件为3、Bolt为6时,模型数据处理的平均时延稳定于50 ms,满足数据处理的实时性要求.      

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.     

基于车载连续序列图像的道路曲率计算方法

提出一种基于车载连续序列图像的道路曲率计算方法.算法首先利用车载视 觉系统进行内外参数标定实现对路面车道线的三维重建,利用三维重建误差模型对重建 的数据点进行误差估计,并对数据点进行选弃.对序列图像中路面车道线重建出来的曲线 采用ICP 算法进行曲线匹配,并将匹配后的曲线映射到统一的参考坐标系中.最后利用匹 配曲线上的数据点进行圆周拟合,计算道路曲率.实验中利用真实的车载连续序列图像对 算法进行验证.针对曲率半径分别为96 m和430 m两段不同程度的弯道,利用本文算法计 算对应道路的曲率半径.结果表明,本文算法能够精确地计算出不同弯道的道路曲率,特 别是针对平缓弯道的曲率计算,比基于单幅图像的曲率计算方法更加准确与稳定.     

车货供需匹配模型与算法研究综述

随着货车保有量及货运需求的迅速增长,车货供需匹配问题成为了货运电子商务平台的核心和热点。本文主要针对车货供需匹配问题从模型和算法两个方面对现有文献进行梳理和总结。在车货供需匹配模型方面,考虑的优化目标主要包括满意度、公平性和稳定性三个方面的评价指标,根据应用场景,将车货供需匹配模型分为一对一、一对多和多对多三类,其中一对一车货供需匹配模型针对整车运输,其他两种则对应零担运输。随着三种应用场景的模型复杂程度越来越高,相应求解难度、求解时间也呈现递增趋势。在车货供需匹配算法方面,根据货运需求数据的结构与特点可以划分为最优化算法、人工智能算法、推荐算法以及其他算法四类：对于小规模、时效性要求不高的货运需求,可以根据模型的特点与特性设计最优化求解算法;对于大数据、交互性数据或实时性要求高的货运需求,人工智能算法和推荐算法则是车货供需匹配问题的有效途径,其中人工智能算法通过预测车主行为或匹配结果实现匹配任务,而推荐算法可以针对车货需求大数据实现有效的召回并推荐。最后,本文总结了现有研究的不足之处,并从中归纳出三个值得进一步研究的方向：一是结合实际业务场景和车货信息大数据背景,提高车货供需匹配方法...     

基于最佳熵匹配的多通道海量数据快速搜索

为快速、准确地从海量试验数据中获取所需的与某一工况或状态对应的数据,通过分析常规时序搜索方法存在的问题,根据信源熵的原理和特点,提出了一种基于最佳熵匹配的多通道海量数据快速搜索方法.该方法用“状态匹配”代替常规的“时序匹配”,以检测熵值为主,所需参数少,对邻近时间的依赖性小,降低了因通道间时间同步产生的误差,搜索步伐大,速度快.结果表明,对于一些特定的工况,搜索速度可提高数千倍,匹配准确度提高,主要参数的相对误差均在0.05以下.     

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.