GPS轨迹数据的综合地图匹配算法研究

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基于浮动车GPS轨迹点数据的地图匹配算法研究,电子测试.doc

基于浮动车GPS轨迹点数据的地图匹配算法研究,电子测试.doc基于浮动车GPS轨迹点数据的地图匹配算法研究，电子测试，《电子测试》摘要：文章研究基于GPS浮动车轨迹点数据的地图匹配原理及地图匹配方法。

提出了基于GPS点到校正点的匹配，并且利用连续几个GPS点的轨迹确定结果，最终获取较为正确的路网匹配结果，实现城市道路网络浮动车GPS样本数据与电子地图的匹配速度与精度。

为实时掌握与分析道路交通状态提供基础数据。

关键词：浮动车；GPS；地图匹配；轨迹点引言建立城市交通综合信息平台，通过对庞大的城市交通网络中的实时交通信息进行深入分析，为改善城市交通信息服务水平，提高决策科学性，缓解城市交通拥堵提供了基础。

交通综合信息平台的数据支撑来源于交通基础信息的实时采集，科学决策的依据在于数据分析的快速、准确。

GPS浮动车是获取道路实时车速便捷有效的方法，可以通过车载GPS定位信息获取道路实时车速及运行状态（拥堵、畅通、缓行），其作为一种便捷廉价、可操作性高的车速采集手段已经被各城市普遍采用，特别是公交车与出租车安装车载GPS 设备最为常见。

通过对公交车及出租车的GPS返回数据与城市道路网的匹配、分析来获取道路的实时车速，进而实现对道路状态的有效判断。

因此确保GPS浮动车轨迹点数据与信息平台电子地图快速、准确匹配是管理决策的基础，研究准确适用的GPS 浮动车轨迹点数据的地图匹配算法是非常重要的。

1 GPS数据的地图匹配原理地图匹配（Map-Match）简称MM技术，就是利用电子地图的路网信息和GPS数据来实行对车辆行驶准确位置的确定，它是一种定位误差修正技术。

浮动车所上报的GPS数据中包含有经纬度等地理信息，但这些GPS坐标只能反映车辆位置情况，而不能与实际路网路段直接相关联。

因此，车辆在路网中行驶的情况，必须要依赖于地图匹配算法来完成车辆位置信息与路网位置的关联。

地图匹配算法的直接目的是将GPS测得的车辆位置或行驶轨迹，与现有的电子地图道路路段数据进行比较，继而找到车辆所处的道路，计算出浮动车辆在道路上所处的位置。

基于GPS车辆轨迹数据的地图匹配算法及应用研究

基于GPS车辆轨迹数据的地图匹配算法及应用研究基于GPS车辆轨迹数据的地图匹配算法及应用研究摘要：随着GPS技术的发展，车辆轨迹数据的获取变得越来越容易。

而地图匹配算法则是通过将车辆轨迹数据与地图进行匹配，得到更准确的车辆位置信息。

本文对目前常用的地图匹配算法进行了系统的总结和比较，并提出了一种基于粗分类和细分类的混合匹配算法。

同时，针对城市道路中的复杂情况，提出了一种考虑车道划分的匹配算法。

最后，在实验中，将所提出的算法和其他算法进行对比，结果表明，所提出的算法能够在不同的道路环境下得到更高的匹配精度，并且在实际应用中具有较大的实用价值。

关键词：GPS车辆轨迹数据；地图匹配算法；粗分类；细分类；车道划分1.介绍GPS技术的普及和智能化交通系统的发展，为车辆轨迹数据的获取提供了越来越多的机会。

地图匹配算法，能够以GPS数据为基础，将车辆在道路上的位置精确地投影到地图上，并进一步提供交通运输领域的应用。

通过地图匹配，提高了GPS定位数据在车辆行驶分析中的可靠性和精确度。

2.研究现状目前，国内外学者在地图匹配算法上进行了广泛的研究和探索。

根据匹配所采用的算法和方法，可以将地图匹配算法分为4类：特征匹配方法、卡尔曼滤波方法、统计学方法和神经网络方法。

各类方法各有优缺点，研究者们在算法设计时需要进行合理的选择。

3.算法设计在目前地图匹配算法中，我们提出了一种基于粗分类和细分类的混合匹配算法。

该算法首先进行道路分类，然后根据具体道路环境进行匹配，从而得到更准确的车辆位置信息。

同时，为了解决城市道路中的复杂情况，我们还提出了一种考虑车道划分的匹配算法。

该算法能够通过GPS数据得到车辆的具体位置和所在车道的信息，解决了普通算法在城市道路中无法有效处理的问题。

4.实验本文所提出的地图匹配算法，在实验中得到了广泛的应用。

我们将所提出的算法和其他算法进行对比，并进行了实际道路测试。

结果表明，基于粗分类和细分类的混合匹配算法和考虑车道划分的匹配算法，能够在不同的道路环境下得到更高的匹配精度，并且在实际应用中具有较大的实用价值。

智能交通系统中GPS地图匹配算法设计与实现的开题报告

智能交通系统中GPS地图匹配算法设计与实现的开题报告一、研究背景智能交通系统中的GPS地图匹配是指将车辆实时获取的GPS位置信息与数字地图上的道路信息进行匹配，以确定车辆当前的位置和行驶方向。

它是智能交通系统中基本的定位技术，对于车辆导航、交通监测、交通控制等应用具有非常重要的作用。

目前，已经有很多GPS地图匹配算法被提出，如基于传统模型的匹配算法、基于统计模型的匹配算法等。

但是，由于道路信息的多样性和GPS精度的限制，这些算法在实际应用中仍存在不可避免的误差和缺陷。

因此，如何设计和实现更加精确和鲁棒的GPS地图匹配算法是一个热门的研究方向。

二、研究内容本文将关注于GPS地图匹配算法的设计和实现，主要研究内容如下：1. 深入研究GPS地图匹配算法的原理和发展现状，分析现有算法的优缺点，确定本文研究的重点和难点。

2. 提出一种基于机器学习的GPS地图匹配算法，利用大量的GPS轨迹数据训练模型，以提高算法的精度和鲁棒性。

同时，考虑到地图数据的多样性和更新困难，提出一种增量更新的方法，将新的轨迹数据加入到模型中，提高算法的实时性和适应性。

3. 实现算法的原型系统，进行大量的实验和测试，评估算法的准确度、实时性和鲁棒性，并与已有算法进行比较，验证算法的有效性。

三、研究意义本文将对GPS地图匹配算法进行深入研究，旨在提出一种精度更高、鲁棒性更好、实时性更高的GPS地图匹配算法，以提高智能交通系统中的定位精度和导航准确度。

同时，本研究的成果也将对其他与GPS定位相关的领域，如地图制作、数字地球、智能车辆等具有一定的参考价值。

四、研究方法本文将采用以下方法进行研究：1. 文献综述：对GPS地图匹配算法的国内外发展现状进行深入的调查和分析，总结和归纳已有算法的优缺点，并确定本文研究的重点和方向。

2. 算法设计：设计一种基于机器学习的GPS地图匹配算法，并提出增量更新的方法以提高实时性和适应性。

3. 系统实现：实现算法的原型系统，进行大量的实验和测试，评估算法的准确度、实时性和鲁棒性，并与已有算法进行比较，验证算法的有效性。

地图匹配算法研究及应用

地图匹配算法研究及应用地图匹配算法是指将GPS轨迹数据与地图上的道路网络相匹配的算法。

随着GPS定位技术的普及，越来越多的人开始使用GPS设备来记录自己的行动轨迹。

然而，由于GPS测量误差和信号遮挡等原因，GPS轨迹数据并不完全准确，因此需要通过地图匹配算法来改善其精度。

一、传统地图匹配算法传统地图匹配算法主要有三种：最近邻算法、HMM算法和粒子滤波算法。

1.最近邻算法最近邻算法是一种简单且有效的地图匹配算法。

该算法首先将GPS轨迹点与道路网络上的所有节点进行距离计算，然后将GPS轨迹点与最近的节点相匹配。

该算法简单易实现，但其精度较低，对于道路较为复杂的区域容易产生匹配错误。

2.HMM算法HMM算法是一种基于贝叶斯理论的地图匹配算法。

该算法将GPS轨迹点视为观测序列，将道路网络视为状态序列，并使用HMM模型来匹配GPS轨迹点。

相对于最近邻算法，HMM算法考虑了GPS轨迹点之间的关系，在处理复杂的道路网络时具有较高的精度。

但是，该算法的计算复杂度较高，需要大量的计算资源。

3.粒子滤波算法粒子滤波算法是一种基于贝叶斯滤波的地图匹配算法。

该算法使用粒子滤波器来估计GPS轨迹点所在的道路，并通过重采样方法来改善估计的精度。

相对于HMM算法，粒子滤波算法更加灵活，可以处理不同种类的观测数据，并具有较高的精度。

但是，该算法的计算复杂度较高，在实时应用中需要充分考虑计算效率。

二、基于深度学习的地图匹配算法近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的地图匹配算法逐渐成为研究热点。

深度学习基于神经网络模型，通过学习海量数据来提高模型的精度。

基于深度学习的地图匹配算法主要有两类：基于卷积神经网络（CNN）的算法和基于循环神经网络（RNN）的算法。

1.基于CNN的算法基于CNN的地图匹配算法主要采用图像处理技术，将GPS轨迹数据转换成图像形式，然后使用CNN网络来匹配GPS轨迹点。

该算法可以处理复杂的道路网络，具有较高的精度，并且能够自动学习特征，避免了传统算法中需要手动设计特征的问题。

导航系统匹配算法的研究与优化设计

导航系统匹配算法的研究与优化设计随着信息技术的飞速发展，导航系统已经成为人们出行不可或缺的工具。

在现代生活中，导航系统几乎无处不在，它们不仅简化了人们的驾车生活，也为各种行业的物流和物流管理提供了支持。

但是，由于不同驾驶者的驾驶习惯和路线规划的复杂性，导致导航系统性能的表现存在着较大的不确定性。

为了解决这个问题，相关研究人员进行了许多工作，其中最关键的是精确的导航系统匹配算法设计。

在现代的导航系统中，地图匹配是非常重要的一环。

地图匹配是指将GPS定位数据与地图道路网络相匹配，以获得GPS车辆在道路上的精确位置。

在这个过程中，主要存在如下两类问题：首先是GPS定位数据本身的复杂性。

GPS定位数据可能会受到GPS卫星信号的影响，例如在高楼大厦、隧道、森林等环境中，以及在弱信号区域。

此外，载体（如车辆）本身可以导致GPS定位数据偏差，例如车辆在山路上行驶、进行上坡或下坡、进行急转弯操作等。

其次，地图数据本身具有复杂性。

这主要体现在数据的时空分辨率、数据精度以及数据格式等方面。

此外，由于城市建设的快速发展，有时会出现新的建筑物和道路，因此导致地图数据的不完整性和不准确性。

为了解决这些问题，导航系统匹配算法以及相关技术逐渐被研究和发展。

目前主要的匹配算法包括最近邻匹配、转移矩阵匹配（HMM）、粒子滤波（PF）等。

其中最常见的是最近邻匹配算法，它是通过计算最近一个点和查找点之间的距离来确定定位点的位置。

在实际使用中，最近邻匹配算法具有速度快、准确性好等优点，但是对于特定场景（例如道路变化较大或暂时失去GPS信号等）还存在一些问题。

传统方法存在缺陷和不足，优化设计是未来的趋势。

在数学与计算机科学领域，到了20世纪90年代，模式识别和人工智能等技术的迅猛发展和使用，将导航技术带进了一个新时代。

针对传统方法中密度过高且容易陷入局部性的问题，研究人员逐渐引入强化学习技术，帮助模型快速学习道路环境，同时自适应学习各种复杂特征。

测绘技术中的精确导航与地图匹配方法解析

测绘技术中的精确导航与地图匹配方法解析随着科技的发展，测绘技术在导航和地图匹配方面发挥着越来越重要的作用。

精确导航和地图匹配方法的研究不仅可以提高导航系统的准确性，还可以应用于交通管理、地理信息系统等领域。

本文将从定位技术、地图匹配方法以及应用案例三个方面，探讨测绘技术中的精确导航与地图匹配方法。

一、定位技术在精确导航和地图匹配中，定位技术是关键环节。

目前常用的定位技术有卫星定位系统（GPS）、惯性导航系统、视觉传感器等。

卫星定位系统是最为广泛应用的定位技术之一，通过接收多颗卫星的信号，可以精确测定用户的位置。

然而，在城市峡谷、高楼群等复杂环境中，GPS的精度会受到很大的影响。

因此，研究人员提出了将惯性导航系统与GPS相结合的方法，以提高定位的精度和可靠性。

另外，视觉传感器也逐渐应用于导航领域。

通过图像识别和处理，视觉传感器可以获取周围环境的特征，进而确定用户的位置。

二、地图匹配方法地图匹配是指将定位数据与地图数据进行比对，确定用户所在的位置。

在地图匹配中，主要考虑两个问题：一是位置匹配，即用户的位置和地图上的位置如何对应；二是方向匹配，即用户的行进方向和地图上的道路方向如何对应。

目前，常用的地图匹配方法有基于几何特征的方法、基于特征点匹配的方法和基于机器学习的方法。

基于几何特征的方法主要利用测量数据和地图中的道路几何信息进行匹配。

主要步骤包括道路几何特征提取、特征匹配和位置计算等。

这种方法适用于城市道路网络比较简单的情况，但在复杂的交叉口和环岛等地方容易出现误匹配的情况。

基于特征点匹配的方法则利用图像处理技术，通过提取道路边界、交叉口等特征点，将其与地图上的特征点进行对比。

这种方法适用于城市道路网络比较复杂的情况，但对于特征点提取和匹配算法的准确性要求较高。

基于机器学习的方法则是近年来的研究热点。

通过建立位置匹配模型，利用机器学习算法对定位数据和地图数据进行训练和匹配预测。

这种方法在大规模数据处理和复杂环境下具有较好的适应性和准确性。

地图匹配算法综述

地图匹配算法综述一、地图匹配：现有算法车辆导航系统实时接收GPS位置速度信息，以交通地图为背景显示车辆行驶轨迹。

保证所显示的轨迹反映车辆的实际行驶过程，包括行驶路段，转弯过程及当前位置，就是地图匹配问题所要解决的目标。

本节首先对地图匹配问题涉及到的基础概念、误差模型给出简要说明，同时介绍当前流行的一些地图匹配算法的思路与特点。

1.1 地图匹配问题介绍利用车载GPS接收机实时获得车辆轨迹，进而确定其在交通矢量地图道路上的位置，是当前车载导航系统的基础。

独立GPS车载导航系统中克服GPS误差以及地图误差显示车辆在道路网上的位置主要是通过地图匹配算法，也就是根据GPS信号中的数据和地图道路网信息，利用几何方法、概率统计方法、模式识别或者人工神经网路等技术将车辆位置匹配到地图道路上的相应位置[8-12]。

由于行驶中的车辆绝大部分都是在道路上的，所以通常的地图算法都有一个车辆在道路上的默认前提。

地图匹配的准确性决定了GPS车辆导航系统的准确性、实时性与可靠性。

具体来说取决于两方面：确定当前车辆正在行驶的路段的准确性与确定车辆在行驶路段上的位置的准确性。

前者是现有算法的研究重点，而后者涉及到沿道路方向的误差校正，在现有算法中还没有得以有效解决。

地图匹配的目标是将轨迹匹配到道路上，当道路是准确的时，也就成了确定GPS的准确位置，然后利用垂直映射方法完成匹配。

要实时获得车辆所在的道路及位置通过地图匹配来实现是一种比较普遍而且成本较低的方法。

车辆导航与定位系统中的地图匹配问题概括来讲就是将车载GPS接收机获得的带有误差的GPS轨迹位置匹配到带有误差的交通矢量地图道路上的相应位置。

下面我们通过具体的数学模型来给地图匹配问题以详细的数学描述。

地图匹配的基本过程如图4.1所示。

符号定义及其物理意义说明如下：图4.1 地图匹配模型1) g(k)是车辆GPS轨迹点，内容为k时刻车辆上的GPS定位数据（经纬度），对应于矢量地图上相应的经纬度位置点。

车载GPS地图匹配算法研究背景意义及现状

车载GPS地图匹配算法研究背景意义及现状1研究背景及意义 (1)2 国内外研究现状分析 (2)3常见地图匹配算法分析 (3)1研究背景及意义当今社会，机动车数量迅猛增长，从而导致交通流量过快增长与有限的道路设施之间的矛盾激增，交通堵塞严重。

如何的减少拥堵，有效地进行交通疏导，合理的利用有限的交通设施是当前亟待解决的难题，发展智能交通（ITS）是解决这些问题的有效方法。

随着GPS(Global Positioning System)卫星定位技术和通信技术的日趋成熟，基于GPS的自动定位在智能交通系统中显示出其巨大的技术、经济和社会效益，基于GPS的自动定位关键技术是地图匹配技术。

地图匹配(Map matching,简称MM)是一种基于软件技术的定位修正方法。

地图匹配基于两个前提：首先，车辆总是行驶在道路上；其次，电子地图道路数据精度应高于浮动车车载导航系统的位置估计精度。

当上述条件满足时，将定位信息与道路信息进行比较，通过一定的匹配过程，确定出车辆最可能的行驶路段及车辆在此路段中最可能的位置。

地图匹配算法的实现与电子地图有着密切的关系，电子地图必须具有正确的路网拓扑结构和足够高的精度才能完成地图匹配。

地图匹配技术在ITS中的应用可以总结为以下三个方面：①用于地图显示。

地图匹配在ITS中最基本的应用是实现被跟踪车辆在电子地图上的显示。

由于各种定位技术存在不同程度的定位误差，造成了车辆的定位点通常没有落在道路上。

而ITS的大部分信息都要通过电子地图来显示，因此，必须通过地图匹配算法将车辆匹配到其正在行驶的道路上。

②用于提高定位精度。

由于高楼和高架桥阻挡接收机的信号等因素的影响，GPS有时无法提供足够的定位精度。

航位推算可以实现车辆的自主导航，但需要车辆初始位置的输入，而且惯性期间的漂移误差和标定误差将使累积误差随时间而增大。

此时可以利用地图匹配算法来改善定位精度，高精度的电子地图可用于修正定位估计的误差。

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２．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＣｏｎｃｏｒｄＣｏｌｌｅｇｅ，ＦｕｊｉａｎＮｏｍａｒｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｆｕｚｈｏｕ３５０１０８，Ｃｈｉｎａ）
ＡｎＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＭａｐ－ｍａｔｃｈｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＧＰＳ
ＣＨＥＮＢｉｎ，ＷＡＮＧＰｉｎｇ，ＳＨＩＷｅｎｚａｏ，ＸＵＳｈｉｗｕ
地图匹配算法有效性的角度出发，给出了一种综合地图匹配算法。该算法将快速但匹配误差率较高的改进型垂直投影法和低速但匹配误差率较低的历史轨迹推算法相结合，通过一个综合判断步骤，对不同路段采用不同匹配算法进行校正，从而达到较高匹配速度和较低匹配误差率的目的。由实际ＧＰＳ轨迹数据匹配结果表明，该方法在复杂路网，尤其
是在交叉路口中具有较好地匹配效果，且效率较高，具有一定的实用价值。
关键词ＧＰＳ；地图匹配；车辆导航；综合地图匹９１；Ｐ２２８．４
文献标识码
Ａ
文章编号
１００７—７８２０（２０１４）１２— ０２０—０４
ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｍａｐ — ｍａｔｃｈｉｎｇ．Ａｈｉｇｈｅｒｍａｔｃｈｉｎｇｓｐｅｅｄａｎｄｌｏｗｅｒｍａｔｃｈｉｎｇｅｒｒｏｒｒａｔｅｉｓａｃｈｉｅｖｅｄｔｈｒｏｕｇｈａｃｏｎ－
ｗａｒｅ．Ｔｈｅｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓａｎｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｍａｐ — ｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｄｅｃｒｅａｓｉｎｇｔｈｅｆａｌｓｅｍａｔｃｈｉｎｇｒａｔｅａｎｄｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ
（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＰｈｏｔｏｎｉｃａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＦｕｊｉａｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｆｕｚｈｏｕ３５０００７，Ｃｈｉｎａ；
ＡｂｓｔｒａｃｔＭａｐ－－ｍａｔｃｈｉｎｇｉｓａｔｅｃｈｎｉｑｕｅｔｈａｔｃｏｒｒｅｃｔｓｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｅｒｒｏｒｓｉｎｎａｖｉｇａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｂｙｍｅａｎｓｏｆｓｏｆｔ・－
・
ａ竹技２０１４年第２７卷第１２期
ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＳｃｉ．＆Ｔｅｃｈ．／Ｄｅｃ．１５．２０１４
ＧＰＳ轨迹数据的综合地图匹配算法研究
陈滨，王平，施文灶，徐世武
（１．福建师范大学光电与信息工程学院，福建福州摘要３５０００７；２．福建师范大学协和学院信息技术系，福建福州３５０１０８）地图匹配是通过软件手段来校正导航系统中定位误差的一种技术。文中从降低系统的误匹配率以及提高
ｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｊｕｄｇｉｎｇｐｒｏｃｅｄｕｒｅｗｈｉｃｈｃｏｒｒｅｃｔｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｅｃｔｉｏｎｓｂｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｉｒｔｈｍｓ．Ｔｈｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｃｏｎ— ｂｉｎｅｓｔｈｅｖｅｔｒｉｃａｌｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｈｉｃｈｈａｓａｈｉ【ｇｈｓｐｅｅｄｐｅｒｆｏｍａｒｎｃｅｂｕｔｈｉ．ｇｈｉｎｃｏｒｅｃｔｍａｔｃｈｉｎｇｒａｔｅｕｓｉｎｇｔｈｅｈｉｓｔｏｉｒｃａｌｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎａｌｇｏｉｒｔｈｍｗｈｉｃｈｈａｓａｌｏｗｓｐｅｅｄｐｅｆｒｏｍａｒｎｃｅｂｕｔｌｏｗｉｎｃｏｒｒｅｃｔｍａｔｃｈｉｎｇｒａｔｅ．Ｔｈｅａｃ — ｔｕｌａｍａｔｃｈｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅＧＰＳｔｒａｊｅｃｔｏｙｒｄａｔａｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄｔｅｃｈｎｉｑｕｅｈａｓｂｅｔｔｅｒｍａｔｃｈｉｎｇｅｆｆｅｃｔｉｎｃ０ｍ—