一種基于低采樣率浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的全局投票地圖匹配方法
【專利摘要】一種基于低采樣率浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的全局投票地圖匹配方法，該方法在浮動(dòng)車GPS軌跡數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，考慮道路網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和不同距離的空間位置相鄰的GPS軌跡數(shù)據(jù)對(duì)地圖匹配過程的影響。定義了新的地圖匹配函數(shù)指標(biāo)，綜合考慮道路網(wǎng)絡(luò)的幾何學(xué)特性和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)匹配的影響，得出作為初始地圖匹配結(jié)果的靜態(tài)匹配矩陣(SMM)；在此基礎(chǔ)上，定義反映節(jié)點(diǎn)之間距離影響的距離加權(quán)函數(shù)對(duì)SMM進(jìn)行修正，得到動(dòng)態(tài)匹配矩陣(DMM)，最后，對(duì)DMM采用全局投票的方法，找出最優(yōu)軌跡作為地圖匹配的結(jié)果。本發(fā)明能在低采樣率的情況下，以較低的計(jì)算時(shí)間復(fù)雜度實(shí)現(xiàn)較好的地圖匹配效果。
【專利說明】一種基于低采樣率浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的全局投票地圖匹配方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及交通領(lǐng)域，特別是指一種基于低采樣率浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的全局投票地圖匹配方法。

【背景技術(shù)】
[0002]浮動(dòng)車一般是指安裝了車載GPS定位裝置并行駛在城市主干道上的公交汽車或出租車。浮動(dòng)車技術(shù)是近年來興起的一種動(dòng)態(tài)交通信息檢測(cè)的技術(shù)，是近年來智能交通系統(tǒng)中所采用的獲取道路交通信息的先進(jìn)技術(shù)手段之一。浮動(dòng)車可以定期將車輛編號(hào)、時(shí)刻、方向、經(jīng)緯度坐標(biāo)等數(shù)據(jù)傳送到調(diào)度中心，經(jīng)過信息處理，可以方便地獲得整個(gè)城市路網(wǎng)的實(shí)時(shí)交通信息。地圖匹配方法是浮動(dòng)車數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)之一，它可以最大程度地校正GPS衛(wèi)星定位所產(chǎn)生的誤差，從而矯正車輛軌跡偏離道路的現(xiàn)象，并進(jìn)一步將GPS數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為道路的交通信息。
[0003]傳統(tǒng)的地圖匹配方法，GPS采樣率往往都很高，匹配的正確率才得以保證。但實(shí)際在浮動(dòng)車技術(shù)中，為了節(jié)約能源以及浮動(dòng)車本身特性，返回給調(diào)度中心的數(shù)據(jù)往往都是低采樣率的。在低采樣率的情況下(比如2分鐘)，在車輛的速度僅為30km/h，兩個(gè)采樣點(diǎn)之間的距離就達(dá)到了 1000米，兩個(gè)GPS點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)信息會(huì)大部分丟失。因此，傳統(tǒng)的地圖匹配方法不能很好運(yùn)用在基于低采樣率的浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的匹配過程。以此為背景，為了提高匹配方法在低采樣率GPS數(shù)據(jù)輸入情況下的正確匹配率，本文提出的全局投票方法考慮道路網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及GPS點(diǎn)之間的相互影響。
[0004]考慮幾何學(xué)特性的地圖匹配方法，根據(jù)匹配過程，這類方法又可以分為點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的匹配，點(diǎn)對(duì)曲線的匹配，曲線對(duì)曲線的匹配。由于缺乏對(duì)整體道路網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的考慮，在復(fù)雜的道路環(huán)境和低采樣率的浮動(dòng)車數(shù)據(jù)情況下，這些方法很容易出現(xiàn)匹配誤差。同時(shí)這些匹配方法不考慮全局GPS點(diǎn)之間的相互影響，在某個(gè)GPS點(diǎn)的匹配過程中，只利用該點(diǎn)本身的信息，或者僅僅考慮其相鄰節(jié)點(diǎn)對(duì)其匹配過程的影響，但針對(duì)節(jié)點(diǎn)間關(guān)聯(lián)信息大量丟失的低采樣率浮動(dòng)車數(shù)據(jù)時(shí)，很難得到正確的匹配結(jié)果。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]為了克服現(xiàn)有的全區(qū)投票地圖匹配方法的正確率較低的不足，本發(fā)明提供一種一種基于低采樣率浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的全局投票地圖匹配方法，在道路網(wǎng)絡(luò)的模型基礎(chǔ)上，首先計(jì)算當(dāng)前GPS軌跡點(diǎn)可能匹配的候選集合，考慮集合中候選點(diǎn)的近距概率和連通概率，得出靜態(tài)分析矩陣。再考慮節(jié)點(diǎn)之間距離的不同導(dǎo)致影響程度的不同，得出加權(quán)匹配矩陣，在此基礎(chǔ)上，各個(gè)GPS軌跡點(diǎn)之間相互投票，完成匹配方法。
[0006]為了解決上述技術(shù)問題采用的技術(shù)方案如下:
[0007]—種基于低采樣率浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的全局投票地圖匹配方法，所述匹配方法包括以下步驟:
[0008]步驟一:構(gòu)建有向道路網(wǎng)絡(luò)G (V，E)，其中V為道路的交叉點(diǎn)、起點(diǎn)或終點(diǎn)，E為被兩個(gè)相鄰交叉口分隔出的路段，定義一條路徑為:在道路網(wǎng)絡(luò)中，選取兩個(gè)節(jié)點(diǎn)Vi, Vj,找到一條互相連接的路段集合S1 — S2 — s3...— sn,并且S1.start = Vi, sn.end = Vj,即路段S1的起點(diǎn)為Vi,路段Sn的終點(diǎn)為Vj ;在道路網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，處理浮動(dòng)車GPS數(shù)據(jù)，得到浮動(dòng)車GPS軌跡數(shù)據(jù)T ；
[0009]步驟二:針對(duì)浮動(dòng)車GPS軌跡數(shù)據(jù)T % — p2 — p3...— Pn中的軌跡點(diǎn)Pi,
選取在半徑r范圍內(nèi)的所有路段為候選路段<，k表示點(diǎn)Pi的第k個(gè)候選路段；
通過投影得到對(duì)應(yīng)的候選節(jié)點(diǎn):如果軌跡點(diǎn)Pi在路段的范圍內(nèi)存在垂點(diǎn)，則選取該垂點(diǎn)作為軌跡點(diǎn)Pi的候選節(jié)點(diǎn)，記為cf，并且選取垂線的長度為該軌跡點(diǎn)與該路段的距離；否則，選取該路段離軌跡點(diǎn)較近的起點(diǎn)或者終點(diǎn)為候選節(jié)點(diǎn)，選取軌跡點(diǎn)與該路段起點(diǎn)或者終點(diǎn)的連線長度為該軌跡點(diǎn)與該路段的距離；根據(jù)路段投影過程，得出每個(gè)GPS軌跡點(diǎn)的候選點(diǎn)集合；
[0010]步驟三:靜態(tài)分析過程，定義匹配函數(shù)指標(biāo)+4Cf)，其中
c\力點(diǎn)Pg的第j個(gè)候選節(jié)點(diǎn)，Cki為點(diǎn)Pi的第k個(gè)候選節(jié)點(diǎn)，i≥2 ;對(duì)每個(gè)候選點(diǎn)進(jìn)行匹配函數(shù)計(jì)算，得出靜態(tài)分析矩陣；
[0011]步驟四:加權(quán)得分過程，定義與兩個(gè)軌跡點(diǎn)Pi，Pj之間的距離有關(guān)的函數(shù)的距離加權(quán)函數(shù)WJ = f (dist (Pi, Pj)), (Iist(PpPj)為軌跡點(diǎn)Pi, Pj之間的歐式距離，I≤i≤η,I≤j≤n,i古j，距離加權(quán)函數(shù)代表節(jié)點(diǎn)之間距離越遠(yuǎn)，節(jié)點(diǎn)之間影響越弱，對(duì)每一個(gè)GPS點(diǎn)，經(jīng)過全局計(jì)算，得出加權(quán)分析矩陣；
[0012]步驟五:全局投票，對(duì)每個(gè)軌跡點(diǎn)Pi，在其對(duì)應(yīng)的加權(quán)分析矩陣Gi中，尋找一條最優(yōu)的通過每個(gè)軌跡點(diǎn)的候選節(jié)點(diǎn)的路徑，定義為單點(diǎn)投票過程；某個(gè)候選節(jié)點(diǎn)被選取，對(duì)這個(gè)候選節(jié)點(diǎn)進(jìn)行記錄加一操作，表示一次投票選中過程，針對(duì)全部候選節(jié)點(diǎn)集合，依次重復(fù)上述操作，會(huì)得到全部候選節(jié)點(diǎn)的得票情況；最后，對(duì)每個(gè)軌跡點(diǎn)Pi,在其候選節(jié)點(diǎn)集合中選擇得票數(shù)最多的候選點(diǎn)作為全局候選節(jié)點(diǎn)結(jié)果，即得到了全局匹配結(jié)果。
[0013]進(jìn)一步，所述步驟一中，一個(gè)GPS點(diǎn)P的記錄包括經(jīng)度、緯度、時(shí)間，所有的GPS點(diǎn)的集合定義為GPS記錄L，GPS軌跡T定義為一組采樣間隔為Λ t的GPS點(diǎn)的序列；一個(gè)路段s為一條道路被兩個(gè)相鄰交叉口分隔出的一段路，每個(gè)路段包含起始點(diǎn)、結(jié)束點(diǎn)、路段長度。
[0014]再進(jìn)一步,所述步驟三中，根據(jù)步驟二得到的候選節(jié)點(diǎn)集合，定義候選節(jié)點(diǎn)的近距概率MP為候選盧c是正確的匹配結(jié)果的概率，I≤k≤n，即:

【權(quán)利要求】
1.一種基于低采樣率浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的全局投票地圖匹配方法，其特征在于:所述匹配方法包括以下步驟: 步驟一:構(gòu)建有向道路網(wǎng)絡(luò)G(V，E)，其中V為道路的交叉點(diǎn)、起點(diǎn)或終點(diǎn)，E為被兩個(gè)相鄰交叉口分隔出的路段，定義一條路徑為:在道路網(wǎng)絡(luò)中，選取兩個(gè)節(jié)點(diǎn)Vi, Vj，找到一條互相連接的路段集合S1 — S2 — s3...— sn,并且S1.start = Vi, sn.end = Vj,即路段S1的起點(diǎn)為Vi，路段Sn的終點(diǎn)為Vj ;在道路網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，處理浮動(dòng)車GPS數(shù)據(jù)，得到浮動(dòng)車GPS軌跡數(shù)據(jù)T ； 步驟二:針對(duì)浮動(dòng)車GPS軌跡數(shù)據(jù)T -.P1 — p2 — p3...— pn中的軌跡點(diǎn)Pi, I≤i≤η,選取在半徑r范圍內(nèi)的所有路段為候選路段<，k表示點(diǎn)Pi的第k個(gè)候選路段；通過投影得到對(duì)應(yīng)的候選節(jié)點(diǎn):如果軌跡點(diǎn)Pi在路段4的范圍內(nèi)存在垂點(diǎn)，則選取該垂點(diǎn)作為軌跡點(diǎn)Pi的候選節(jié)點(diǎn)，記為Cf，并且選取垂線的長度為該軌跡點(diǎn)與該路段的距離；否則，選取該路段離軌跡點(diǎn)較近的起點(diǎn)或者終點(diǎn)為候選節(jié)點(diǎn)，選取軌跡點(diǎn)與該路段起點(diǎn)或者終點(diǎn)的連線長度為該軌跡點(diǎn)與該路段的距離；根據(jù)路段投影過程，得出每個(gè)GPS軌跡點(diǎn)的候選點(diǎn)集合；步驟三:靜態(tài)分析過程，定義匹配函數(shù)指標(biāo)巧匕一 =MPic1;:)+ CP(cU ,其中&為點(diǎn)Pm的第j個(gè)候選節(jié)點(diǎn)，cf為點(diǎn)Pi的第k個(gè)候選節(jié)點(diǎn)，i 2 ;對(duì)每個(gè)候選點(diǎn)進(jìn)行匹配函數(shù)計(jì)算，得出靜態(tài)分析矩陣；步驟四:加權(quán)得分過程，定義與兩個(gè)軌跡點(diǎn)Pi，Pj之間的距離有關(guān)的函數(shù)的距離加權(quán)函數(shù)沙V' =.Rdisi(J)卜Pi)), dist (Pi, Pj)為軌跡點(diǎn)Pi, P」之間的歐式距離，I≤i≤η, I≤j≤n，i幸j，距離加權(quán)函數(shù)代表節(jié)點(diǎn)之間距離越遠(yuǎn)，節(jié)點(diǎn)之間影響越弱，對(duì)每一個(gè)GPS點(diǎn)，經(jīng)過全局計(jì)算，得出加權(quán)分析矩陣； 步驟五:全局投票，對(duì)每個(gè)軌跡Api，在其對(duì)應(yīng)的加權(quán)分析矩陣Gi中，尋找一條最優(yōu)的通過每個(gè)軌跡點(diǎn)的候選節(jié)點(diǎn)的路徑，定義為單點(diǎn)投票過程；某個(gè)候選節(jié)點(diǎn)被選取，對(duì)這個(gè)候選節(jié)點(diǎn)進(jìn)行記錄加一操作，表示一次投票選中過程，針對(duì)全部候選節(jié)點(diǎn)集合，依次重復(fù)上述操作，會(huì)得到全部候選節(jié)點(diǎn)的得票情況；最后，對(duì)每個(gè)軌跡點(diǎn)Pi，在其候選節(jié)點(diǎn)集合中選擇得票數(shù)最多的候選點(diǎn)作為全局候選節(jié)點(diǎn)結(jié)果，即得到了全局匹配結(jié)果。
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于低采樣率浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的全局投票地圖匹配方法，其特征在于:所述步驟一中，一個(gè)GPS點(diǎn)P的記錄包括經(jīng)度、緯度、時(shí)間，所有的GPS點(diǎn)的集合定義為GPS記錄L，GPS軌跡T定義為一組采樣間隔為Λ t的GPS點(diǎn)的序列；一個(gè)路段s為一條道路被兩個(gè)相鄰交叉口分隔出的一段路，每個(gè)路段包含起始點(diǎn)、結(jié)束點(diǎn)、路段長度。
3.如權(quán)利要求1或2所述的一種基于低采樣率浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的全局投票地圖匹配方法，其特征在于:所述步驟三中，根據(jù)步驟二得到的候選節(jié)點(diǎn)集合，定義候選節(jié)點(diǎn)的近距概率MP為候選點(diǎn)cf是正確的匹配結(jié)果的概率 ，即:
其中為該候選盧I與軌跡點(diǎn)Pi的歐式距離；考慮道路網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，定義兩個(gè)候選節(jié)點(diǎn)CU、cf之間的連通概率CP為:
其中，l1-1-1為兩個(gè)相鄰軌跡點(diǎn)P1-1和軌跡點(diǎn)Pi之間的歐氏距離，s(i_m，k)為通過候選節(jié)點(diǎn)cU和cf的最短路徑長度； 選取相鄰軌跡點(diǎn)Pm和Pi相應(yīng)的候選節(jié)點(diǎn)和Cf，經(jīng)過匹配函數(shù)計(jì)算，得出靜態(tài)分析矩陣M，針對(duì)每條路徑cη≥i≥2，計(jì)算出匹配函數(shù)的值，得出靜態(tài)分析矩陣M:
其中Mi為路徑cL經(jīng)過匹配函數(shù)計(jì)算，得到的矩陣:
其中，1≤j≤m, 1≤k≤n, m, η分別為。卜” Ci的候選節(jié)點(diǎn)總個(gè)數(shù)。
4.如權(quán)利要求3所述的一種基于低采樣率浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的全局投票地圖匹配方法，其特征在于:所述步驟四中，針對(duì)每個(gè)軌跡點(diǎn)Pi,定義一個(gè)η-l維距離影響矩陣W1:
其中，距離加權(quán)函數(shù)Wij采用
,其中δ為閾值，接下 來，加權(quán)分析矩陣Gi, 1 ≤ i≤ η:
【文檔編號(hào)】G01C21/30GK104197945SQ201410427108
【公開日】2014年12月10日 申請(qǐng)日期:2014年8月27日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月27日
【發(fā)明者】楊旭華, 趙久強(qiáng), 汪向飛 申請(qǐng)人:浙江工業(yè)大學(xué)