GPS车辆导航中的实时地图匹配算法
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。
基于地图匹配和定位技术在智能交通管理系统中应用
基于地图匹配和定位技术在智能交通管理系统中应用随着城市化的进展和汽车的普及，交通拥挤加剧，交通事故频发，交通环境恶化，这成为长期以来困扰发展中国家和发达国家的严重问题。
解决此问题的直接方法是提高路网的通行能力。
可修建公路的空间有限，而且建设资金筹措困难。
交通系统是复杂的大系统，我们应从系统论的观点出发，把车辆和道路综合起来考虑，运用各种高新技术系统解决交通问题，智能交通系统（intelligent transport system）应运而生。
整个智能交通系统都以车辆的定位导航为核心，车辆导航系统是智能交通系统的中心部件，是其他各种功能应用的基础。
GPS或者GPS／INS或者GPS／DR方案以其结构简单、成本低廉、中高精度和良好的动态性能等优点，被广泛的应用于车辆导航系统。
本文就是实现组合定位，在应用地图匹配（map matching，MM）定位技术进行车辆定位，以便在行驶过程中为用户提供准确可靠的实时定位信息，为智能交通管理系统的实现提供技术上的保障。
1 地图匹配的原理地图匹配是一种基于软件技术的定位修正方法，其基本思想是将车辆定位轨迹与数字地图中的道路网信息联系起来，并由此相对于地图确定车辆的位置。
地图匹配应用是基于以下2个假设条件：（1）车辆总是行驶在道路上；（2）采用的道路数据精度要高于车载定位导航系统的定位精度。
当上述条件满足时，就可以把定位数据和车辆运行轨迹同数字化地图所提供的道路位置信息相比较，通过适当的匹配过程确定出车辆最可能的行驶路段以及车辆在该路段中的最大可能位置。
如果上述假设不成立，则地图匹配将产生错误的位置输出，并可能导致系统性能的严重下降。
一般认为用于匹配的数字地图误差不应超过巧米（真实地面距离）。
由于陆地车辆在除进入停车场等之外的绝大多数时间内都位于公路网络中，因此使用地图匹配技术的条件是满足的。
2 地图匹配算法地图匹配的算法是曲线匹配原理和地理空间接近性分析方法的融合。
导航算法
GPS地图如何导航？编辑为你揭秘导航算法行业：电工电气信息来源：天极网数码影音频道发布时间：2011-02-18打印转发关闭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。
4.1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：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。
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。
GPS导航定位原理以及定位解算算法
G P S导航定位原理以及定位解算算法TYYGROUP system office room 【TYYUA16H-TYY-TYYYUA8Q8-GPS导航定位原理以及定位解算算法全球定位系统(GPS)是英文Global Positioning System的字头缩写词的简称。
它的含义是利用导航卫星进行测时和测距，以构成全球定位系统。
它是由美国国防部主导开发的一套具有在海、陆、空进行全方位实时三维导航与定位能力的新一代卫星导航定位系统。
GPS用户部分的核心是GPS接收机。
其主要由基带信号处理和导航解算两部分组成。
其中基带信号处理部分主要包括对GPS卫星信号的二维搜索、捕获、跟踪、伪距计算、导航数据解码等工作。
导航解算部分主要包括根据导航数据中的星历参数实时进行各可视卫星位置计算；根据导航数据中各误差参数进行星钟误差、相对论效应误差、地球自转影响、信号传输误差(主要包括电离层实时传输误差及对流层实时传输误差)等各种实时误差的计算，并将其从伪距中消除；根据上述结果进行接收机PVT（位置、速度、时间）的解算；对各精度因子(DOP)进行实时计算和监测以确定定位解的精度。
本文中重点讨论GPS接收机的导航解算部分，基带信号处理部分可参看有关资料。
本文讨论的假设前提是GPS接收机已经对GPS卫星信号进行了有效捕获和跟踪，对伪距进行了计算，并对导航数据进行了解码工作。
1 地球坐标系简述要描述一个物体的位置必须要有相关联的坐标系，地球表面的GPS接收机的位置是相对于地球而言的。
因此，要描述GPS接收机的位置，需要采用固联于地球上随同地球转动的坐标系、即地球坐标系作为参照系。
地球坐标系有两种几何表达形式，即地球直角坐标系和地球大地坐标系。
地球直角坐标系的定义是：原点O与地球质心重合，Z轴指向地球北极，X轴指向地球赤道面与格林威治子午圈的交点(即0经度方向)，Y轴在赤道平面里与XOZ 构成右手坐标系(即指向东经90度方向)。
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。
GPS导航系统中的地图匹配算法
ａ ｇ ｒｔ ｍ ａ ｌｄ ｐａ ａ ｌ ｌ ｇ ａ ｍａ ｃ ｉ ｇ ｍｅ ｏ ， ｉｈ ｃ ｌ ａ ａ ｔｖ ｅ ｔ ｐ ｌ ｇ ｈ ｎ ｅ ｆ ｎ ｐ ｒ ｅｗ ｏ ｋ． ｅ ｍｅ ｏ ｅ ｅ ｔ ｅ ｍａ ｃ ｏ ｄ ｌｏ ｉ ｈ ｃ ｌｅ ｒ ｌ ｏ ｒ ｍ ｔ ｈ ｔ ｄ ｗｈ ｃ ａ ｌ ｄ ｐ ｉ ｅ ｔ ｏ ｏ ｏ ｙ ｃ ａ ｇ ｓ ０ 仃ａ ｓ ｏ ｔｎ ｔ ｒ Ｔｈ ｔ ｄ ｓ ｌ ｃ ｓｔ ｔ ｈ ｒ ａ ｅ ｎ ｈ ｈ ｈ ｈ
等待时间等。
路段 Ｓ 的总权值 ｊ
在导航系统初始匹配确定 了待匹配路段 ， 后，利用垂直 投影将 ＧＰ Ｓ轨迹 点 ｇ 投 影到路段 Ｓ 上 ， ， 垂足 Ｐ 即为相应时
２１ 初始路段 的选定与 匹配点位置的确定 ． 初始路段的选定用于 确定算法启动 时刻车辆实际所处的
路段 ，此时没有任何 历史信息 。后续 Ｇ Ｓ轨迹 点的匹配会用 Ｐ
作者倚介 ： 王
敏（９４ ） １８－ ，男， 士研 究生，主研方向 ： 硕 智能交通 Ｅｍ ｒ ｈｎｉ － ａ ：ａａｇ ＠ｍａ． ｔｅｕ ａ ｌ ｎ ｉ ｓ． ． ｌ ｃｄ ｃ ｕ
析 ，但只利 用了定位 中的坐标信息 ，没有使用 Ｇ Ｓ采集数据 Ｐ 的车 头朝向或速度信息 。概 率论 匹配算法利用置信 区域筛选
gps地图匹配算法
II
中国科学技术大学硕士毕业论文
目录
目录
摘要 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． Ｉ Ａｂｓｔｒａｃｔ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． ＩＩ 目录．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． ＩＩＩ 第一章 绪论 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． １
第四章 地图匹配问题以及现有算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． ２２
４．１ 地图匹配问题介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２２ ４．２ 常见地图匹配算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２４
３．１ＧＰＳ 误差 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１３
３．１．１ ＧＰＳ 误差分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１３ ３．１．２ 各种类误差特点 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１５ ３．１．３ 常见克服 ＧＰＳ 误差方法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１７
１．１ 背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１ １．２ 研究目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．３ １．３ 论文安排 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．３
智能交通系统中的车辆定位与导航技术
智能交通系统中的车辆定位与导航技术随着智能交通系统的普及，车辆定位和导航技术也变得越来越重要。
车辆定位是指通过卫星导航系统获取车辆位置的过程，而车辆导航则是指通过地图和路线规划系统，为车辆提供最优的导航路线。
本文将详细介绍智能交通系统中的车辆定位与导航技术，让读者了解相关技术和应用。
一、车辆定位技术的原理和方法1.卫星定位技术卫星定位技术是车辆定位的主要技术之一。
其原理是通过卫星定位系统（比如GPS）发射信号，并在接收点接收信号，从而计算出车辆的位置。
2.无线电定位技术无线电定位技术是通过侦听车辆发出的信号来确定车辆位置的技术。
这种技术常用于列车跟踪、车队管理和物流跟踪等方面。
3.地磁定位技术地磁定位技术是通过侦测车辆周围地磁场的变化来确定车辆位置的技术。
这种技术常用于环境较恶劣的地区(如采矿等)。
二、车辆导航技术的原理和方法1.地图匹配技术地图匹配技术是将车辆实时获得的位置信息与先前存储的地图进行匹配，然后为车辆提供最优的导航路线。
2.实时路况演算技术该技术能够获取道路的实时交通状况，并通过计算出车辆的最优路径，为车辆提供最短、最快的路线。
3.高精度定位技术高精度定位技术采用高精度地图，并结合车辆的实时位置和周边道路信息，为车辆提供更准确的导航信息。
三、车辆定位和导航的应用1.交通管理利用车辆定位和导航技术可以实现实时监控车辆位置，管理车辆状态；同时也可以处理交通违规情况，为城市交通管理提供数据支持。
2.车队管理在物流、公交等领域，车队管理更需要车辆定位和导航技术。
利用车辆定位和导航技术，可有效减少调度时间，同时也可降低成本，提高工作效率。
3.驾驶辅助车辆定位和导航技术还可以用于车内的导航、语音及图像提示、车速监控等方面。
通过这些功能的应用，驾驶员可以更安全、便利的开车。
总结本文介绍了智能交通系统中的车辆定位与导航技术。
通过车辆定位和导航技术的应用，可为车辆提供更安全、可靠和便捷的服务。
未来，车辆定位和导航技术还将继续改善和发展。
gps定位原理公式
gps定位原理公式GPS 定位原理公式，这可真是个挺复杂但又超级有趣的话题。
咱先来说说 GPS 定位的基本思路哈。
GPS 系统就像是天空中的一群“智能眼睛”，时刻盯着地球上的咱们。
它能告诉咱们在哪里，靠的就是一些神奇的原理和公式。
GPS 定位的核心原理就是通过测量卫星到接收机的距离，然后利用这些距离信息来确定接收机的位置。
这里面有个很关键的公式，叫“距离=速度×时间”。
想象一下，你在一个大广场上，头顶上有好几颗卫星在绕着地球转。
这些卫星就像是会发信号的“小飞侠”，它们会不断地向地球发送包含时间和位置等信息的信号。
咱们手里的 GPS 接收机呢，就像是一个超级灵敏的“信号捕捉器”。
当接收机接收到卫星信号的时候，它会对比卫星发送信号的时间和自己接收到信号的时间，这个时间差乘以光速，就能得到卫星到接收机的距离啦。
比如说，有一颗卫星在某个时刻发出了一个信号，说“我在这儿，时间是几点几分几秒”。
然后咱们的接收机过了一会儿收到了这个信号，一对比时间，发现中间隔了几毫秒。
因为光在真空中的速度是恒定的，所以用这个时间差乘以光速，就能算出接收机到这颗卫星的距离。
但是，光靠一颗卫星可定不准位置哦。
这就好比你只知道离一个人多远，可不知道他在哪个方向，还是找不到他。
所以得至少同时接收到四颗卫星的信号，才能准确地确定自己在地球上的位置。
我之前有一次出门自驾游，就全靠车上的 GPS 导航。
一开始还好好的，结果走到一个山区里，信号变得特别不稳定。
那时候心里那个着急呀，就怕迷路。
好在等开出山区，信号又恢复了，GPS 重新给我指明了方向，这才顺利到达目的地。
这 GPS 定位原理公式虽然听起来有点复杂，但其实在咱们的生活中真的太有用啦。
不管是开车导航、手机定位找地方，还是一些专业的测量工作，都离不开它。
总之，GPS 定位原理公式虽然藏在那些看似高深的科学知识里，但它实实在在地改变了咱们的生活，让咱们在这个大大的地球上不再容易迷路。
车载导航系统的高精度定位算法
0
Байду номын сангаас
引
言
行车载导航系统的软硬件开发 。 作 为车载导航系统的基础和核心 ， 车 辆定位获得了更多学者的关注和 热情 。 本文首先结合车辆定位 方 式 ， 阐述了全球定位系统和航位推算 系 统 （Dead Reckoning, DR） 相 结 合 的组合定位方式的必要性和优越 性 ， 尤其从价格和精度方面考虑 ，
GIS 青年优秀获奖论文
1672- 1586 01- 0048- 08 文章编号： （2010） TN967.1 中图分类号： 文献标识码： A
车载导航系统的高精度定位算法
马海波 1， 李少杰 1， 黄跃峰 2， 滕寿威 1
（1.北京超图软件股份有限公司 导航事业部， 北京 100101 ； 北京 100101 ） 2.中国科学院 地理科学与资源研究所， 摘要： 提出了一种基于联合卡尔曼滤波理论和地图匹配技术的高精度车载导航系统定位 简化后的联合滤波器能够较好 方法。该方法一方面对联合卡尔曼滤波器的结构进行简化， 地将全球定位系统 （GPS ） 与航位推算系统 （DR ） 获取的空间信息进行融合， 不仅较大程度地 减小滤波计算量， 而且避免了子滤波器间误差的互相干扰， 提高了空间定位精度。 另一方面 提出了根据行车方向与位置匹配行车道路的技术， 该技术不仅具有较好的行车道路匹配效 果， 而且能够对各种行车异常情况进行处理。 实验证明， 本文提出的方法能够较好地满足车 载导航系统对空间定位方法实时性及高精度的要求。 联合卡尔曼滤波； 信息融合； 地图匹配； 关键词： 车载导航系统； GPS/DR
Accurate Location Algorithms in Vehicle Navigation System
MA Hai-bo1,LI Shao-jie1,HUANG Yue-feng2,TENG Shou-wei1
北京出租车GPS轨迹数据地图匹配算法研究
北京测绘 ＢｅｉｊｉｎｇＳｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ
Ｖｏｌ．３３ Ｎｏ．３ Ｍａｒｃｈ２０１９
引文格式：曾嘉郦，孙立双，王晓明．北京出租车 ＧＰＳ轨迹数据地图匹配算法研究［Ｊ］．北京测绘，２０１９，３３（３）：２５５２６０． 犇犗犐：１０．１９５８０／ｊ．ｃｎｋｉ．１００７３０００．２０１９．０３．００４
［关 键 词 ］ 全 球 定 位 系 统 轨 迹 数 据 ；出 租 车 ；地 图 匹 配 ；权 重 ；算 法 ［中 图 分 类 号 ］ Ｐ２０８ ［文 献 标 识 码 ］ Ａ ［文 章 编 号 ］ １００７－３０００（２０１９）０３－０２５５－６
０ 引 言
地图匹配是通过 算 法 和 模 型，在 车 辆 上 装 载 ＧＰＳ终端，车辆行驶的过程 中 对 车 辆 的 行 驶 轨 迹 和电子地图中的信 息 进 行 采 集 和 关 系 关 联，并 在 地图上输 出 车 辆 的 准 确 位 置。 车 辆 在 不 同 等 级 的道路上行驶时，ＧＰＳ终端 会 采 集 到 等 级 不 同 的 车辆行驶 速 度 等 相 关 信 息。 如 果 车 辆 在 行 驶 的 过程中进入了监控 的 盲 区，则 可 能 无 法 使 用 传 统 的道路信 息 采 集 方 式 来 进 行 车 辆 行 驶 过 程 中 数 据的采集。通过调查 研 究 发 现，目 前 出 租 车 技 术 是较为可 靠 的 道 路 信 息 采 集 方 法。 此 外 出 租 车 技术还具 有 较 高 的 性 价 比。 目 前 我 国 的 大 部 分 城市都已经具有数 量 庞 大 的 出 租 车 群 体，因 此 我 国的交通部门也将这部分出租车充分利用起来， 在出租车上装载 ＧＰＳ终端系统，通过出租车的 行 驶来有效的收集交 通 流 数 据，也 可 以 结 合 目 前 高 新技术，采用相关的 措 施 对 道 路 的 实 况 进 行 完 整 监测。但是 由 于 目 前 我 国 的 导 航 技 术 在 某 些 地 区还存在较大的 局 限 性，且 带 有 一 定 的 误 差。 例 如如果气候恶劣，车 辆 在 行 驶 的 过 程 中 信 号 会 由
测绘技术中的地图匹配与路径规划方法
测绘技术中的地图匹配与路径规划方法随着城市的扩张和交通网络的不断发展，人们对高精度地图和路径规划的需求日益增加。
在现代测绘技术中，地图匹配和路径规划是两个重要的研究领域。
地图匹配是指将实时采集的位置数据与地图数据进行对比，从而确定所处位置。
而路径规划则是基于地图数据，找到最优的行驶路径。
本文将探讨测绘技术中的地图匹配和路径规划方法，并讨论其应用和挑战。
一、地图匹配方法1.1 基于特征点的地图匹配基于特征点的地图匹配方法是一种常用的地图匹配技术。
该方法首先从地图数据中提取关键特征点，如交叉口、地标建筑物等，然后通过与实时采集的位置数据进行对比，找到最匹配的特征点，确定位置。
这种方法在城市密集区域的定位效果较好，但在稀疏区域或高速公路等没有明显特征点的地方仍存在一定困难。
1.2 基于路段匹配的地图匹配基于路段匹配的地图匹配方法通过将实时位置数据与离线地图数据进行对比，确定当前所处的路段。
这种方法通常基于地图路网的拓扑结构，通过计算位置与路段之间的距离、方向差等指标，找到最佳匹配路段。
然而，该方法对于复杂的道路网络和交叉口的处理较为困难，容易出现匹配错误。
1.3 基于概率模型的地图匹配基于概率模型的地图匹配方法是一种较为精确的地图匹配技术。
该方法通过建立概率模型，将实时位置数据与地图数据进行概率匹配，计算匹配的置信度，从而确定位置。
常用的概率模型包括贝叶斯滤波方法和粒子滤波方法等。
这种方法在定位精度和鲁棒性方面具有一定的优势，但计算复杂度较高。
二、路径规划方法2.1 最短路径算法最短路径算法是一种经典的路径规划算法，常用于寻找两个节点之间的最短路径。
其中，Dijkstra算法是一种著名的单源最短路径算法，适用于无负权边的图。
而Bellman-Ford算法则可以应用在有负权边的情况下。
这些算法通过动态规划的思想，逐步更新节点的最短路径，找到最优解。
2.2 A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，常用于地图路径规划。
智能车辆导航系统的设计与实现教程
智能车辆导航系统的设计与实现教程本文将介绍智能车辆导航系统的设计与实现教程。
智能车辆导航系统是一种通过使用先进的技术，如全球定位系统（GPS）、传感器、地图数据等，使车辆能够准确地确定自身位置，并为驾驶员提供最佳路线和导航指引的系统。
设计并实现一个高效可靠的智能车辆导航系统需要考虑以下几个关键因素。
一、系统架构设计在设计智能车辆导航系统时，首先需要确定系统的整体架构。
一个典型的系统架构包含以下几个模块：地图模块、定位模块、路径规划模块和导航指引模块。
地图模块负责存储和管理地图数据，定位模块用于获取车辆当前位置，路径规划模块根据起始点和终点计算最佳路线，导航指引模块将最佳路线以语音或图像方式提供给驾驶员。
二、地图数据获取与管理地图数据是智能车辆导航系统的核心。
获取高质量的地图数据是设计系统的首要任务。
可以通过多种途径获取地图数据，例如购买第三方地图数据、使用开放平台提供的地图数据接口等。
获取到地图数据后，需要进行合理的管理和存储，以便快速检索和更新。
三、定位模块设计与实现定位模块是智能车辆导航系统的重要组成部分。
目前普遍采用的定位方式是通过全球定位系统（GPS）获取车辆的实时位置信息。
GPS模块将车辆的经纬度坐标传输给导航系统，系统通过地图匹配算法将经纬度坐标转换为准确的地理位置，并实时更新车辆的位置状态。
四、路径规划算法选择与实现路径规划是智能车辆导航系统的核心功能之一。
根据起点和终点位置，系统需要计算出最佳的路径。
在路径规划过程中，可以采用多种算法，例如Dijkstra算法、A*算法等。
通过比较各种算法的优缺点，选择适合系统需求的算法进行实现。
五、导航指引模块设计与实现导航指引模块负责将最佳路径以语音或图像的方式提供给驾驶员。
系统可以根据当前位置和导航路线的信息，实时更新导航指引内容。
语音导航可以通过文本转语音技术实现，图像导航可以通过地图显示、箭头指示等方式实现。
六、系统性能优化为了提供更好的用户体验，智能车辆导航系统需要考虑性能优化。
交通数据的地图匹配算法研究
交通数据的地图匹配算法研究作者：买庚辰王超来源：《科技资讯》 2014年第17期买庚辰1 王超2(1.武汉大学资源与环境科学学院湖北武汉 430072; 2.河南科技大学信息工程学院河南洛阳 471023)摘要:城市智能交通引导系统为用户提供最准确的道路交通信息。
在分析地图匹配问题产生原因的基础上,阐述了地图匹配算法解决车辆在地图上位置定位的基本思想和判断依据,设计了交通引导系统中便于实现的地图匹配算法,通过引入行驶方向和驾车轨迹,地图匹配算法改进后提高了车辆定位的准确性。
系统实验证明,改进后的地图匹配算法能够很好的完成交通引导系统中车辆位置在地图显示中的定位匹配任务。
关键词:地图匹配行驶方向驾车轨迹定位匹配中图分类号:U495 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2014)06(b)-0013-02智能交通引导系统是一个融合了车辆GPS定位技术和计算机技术,结合MapInfo电子地图,为用户提供优化、准确的道路交通信息服务平台。
系统通过导航生成GPS数据,获取车辆行驶信息,通过对交通数据的处理实现在客户端地图中显示车辆位置、方向和目的地等,并在地图上显示出满足要求的行驶路线。
路网中行驶的车辆位置坐标定位在电子地图上不可避免的存在误差,因为:(1)车辆GPS数据和电子地图数据所采用的坐标系可能不同,车辆的坐标位置显示在电子地图上会发生偏移;(2)电子地图坐标数据存在误差。
交通引导系统采用基于的电子地图,生成电子地图的基础数据来源于高精度卫星地形图。
地形卫星图片要经过扫描和栅格化等多重处理,每个处理环节不可避免的产生误差;(3)GPS定位误差。
车辆通过GPS定位时,车辆位置坐标数据会受到地形因素等的影响。
通常,车辆GPS定位精度误差范围一般在15～30 m之间。
因此,车辆行车数据在地图上显示时会出现偏差。
因此,通过地图匹配算法将车辆的行车数据与电子地图中的道路数据联系起来,从而判断车辆在地图上显示时相对准确的位置坐标。
车辆定位与轨迹跟踪系统的实施与应用
云存储服务
利用云存储服务实现数据集中存储 与管理，确保数据的安全性和可访 问性。
数据同步与备份
实现多端数据同步和备份机制，确 保数据的一致性和可靠性，防止数 据丢失。
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系统应用
实时车辆定位与监控
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定位精度
系统通过GPS、北斗等卫星定 位系统，实时获取车辆位置信
息，实现高精度定位。
案例二
某城市的公交公司引入车辆定位与轨迹跟踪系统，提升了公交服务水平。系统实现了公交车辆的实时定位和到站 时间预测，乘客可以通过手机APP获取准确的公交车到站时间，提高了乘车便利性。同时，系统还能够监测公交 车的运行速度和轨迹，为公交公司优化线路和调度提供了数据支持。
行业应用前景分析
物流行业
车辆定位与轨迹跟踪系统能够提升物流运输的透明度和效率，实时监控货物的运输状态和 位置，减少物流损失和延误，提高客户满意度。未来随着物流行业的快速发展，车辆定位 与轨迹跟踪系统的需求将进一步增加。
02
系统实施
硬件设备选择与配置
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GPS定位器
选择高精度、稳定可靠的 GPS定位器，确保准确获 取车辆位置信息。
通信设备
配置可靠的通信设备，如 4G/5G模块或卫星通信设 备，确保数据传输的稳定 性。
存储设备
选用高性能、大容量的存 储设备，用于存储大量轨 迹数据和相关地图信息。
软件平台搭建与集成
系统的工作原理和主要功能
车辆定位与轨迹跟踪系统的工 作原理大致如下
1. 通过GPS接收器捕获卫星信 号，获取车辆的经度、纬度、 高度、速度和时间等信息。
2. 将接收到的GPS数据通过无 线通信网络传输到服务中心。
实时导航系统中的数据融合技术
实时导航系统中的数据融合技术在现代社会，实时导航系统已经成为人们出行不可或缺的工具。
无论是驾车、步行还是乘坐公共交通，我们都依赖导航系统为我们提供准确、及时的路线指引。
而在这背后，数据融合技术起着至关重要的作用。
数据融合技术，简单来说，就是将来自多个数据源的信息进行整合和处理，以获得更全面、更准确、更有用的结果。
在实时导航系统中，这些数据源包括但不限于卫星定位系统（如 GPS、北斗等）、惯性测量单元（IMU）、地图数据、交通流量信息、道路传感器数据等等。
卫星定位系统是导航中最常用的数据源之一。
它通过接收卫星信号来确定设备的位置、速度和方向。
然而，卫星信号可能会受到建筑物遮挡、大气干扰等因素的影响，导致定位精度下降甚至丢失信号。
这时，惯性测量单元就派上了用场。
IMU 可以测量设备的加速度和角速度，通过积分计算来推算设备的位置和姿态变化。
虽然 IMU 的误差会随着时间累积，但在短时间内可以提供相对准确的位置估计，与卫星定位系统形成互补。
地图数据也是导航系统的重要组成部分。
高精度的地图包含了道路的形状、长度、宽度、限速、路口信息等详细内容。
通过将实时定位信息与地图数据进行匹配，可以更准确地确定车辆在道路上的位置，并规划出合理的路线。
同时，地图数据还可以提供诸如地形、桥梁、隧道等地理信息，帮助导航系统更好地适应不同的路况。
交通流量信息对于实时导航来说同样关键。
通过获取道路上的车辆密度、行驶速度等数据，可以实时调整路线规划，避开拥堵路段，节省出行时间。
这些交通流量信息可以来自交通部门的监测设备、移动运营商的手机信令数据、社交媒体上用户的实时分享等。
道路传感器数据则能够提供更直接的路况信息，比如路面湿度、温度、结冰情况等。
这对于在恶劣天气条件下的导航决策非常有帮助，可以提醒驾驶者注意安全，或者调整路线以避免潜在的危险。
在数据融合的过程中，面临着许多挑战。
首先是数据的准确性和可靠性。
不同数据源的数据质量参差不齐，可能存在误差、缺失值、异常值等问题。
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第30卷 第3期测 绘 学 报Vol .30,No .3 2001年8月ACT A GEODAET ICA et CAR TOGR AP HICA SI NI CAAug .,2001 文章编号:1001-1595(2001)03-0252-05中图分类号:P228.4 文献标识码:AGPS 车辆导航中的实时地图匹配算法苏 洁,周东方,岳春生(解放军信息工程大学,河南郑州450002)Real -time Map -matching Algorithm in GPS NavigationSystem for VehiclesSU Jie,ZHOU Dong-fang,YU E Chun-sheng(I nf or ma tion Eng ineer ing Univer sity o f P LA ,Zhenz hou 450002,China )Abstr act :According to t he given sour ce and mathemat ic model of matching er r or ,a algor ithm for real -t imematching of GPS posit ioning r esults and digita l ma ps is put forwar d .The algor ithm is improved so t hat the precision of vehicle navigation is much higher with the basic har dwar e platforms available.F inally the stat is-tic r esults of r oad test ar e given.Key wor ds :vehicle navigation;GPS;GIS;pat tern r ecognition;err or r ect ify;fuzzy logic摘 要:通过误差来源的分析和误差模型的建立,提出了一种车辆导航中GPS 定位测量与数字地图实时配准的地图匹配算法。
这使得在现有的基本硬件配置条件下,车辆导航定位精度更高。
最后对算法进行了分析,并给出了统计结果。
收稿日期:2000-08-16;修回日期:2000-12-30作者简介:苏洁(1978-),女,湖南邵阳人,工学硕士,现从事汽车导航系统的研究。
关键词:车辆导航;GPS ;GIS ;模式识别;误差矫正;模糊逻辑1 引 言GPS 技术的成熟与发展,为各类运动载体的精密实时定位提供了有力保障。
特别是在智能交通系统(Intelligent Tr ansportation Systems,ITS)中,基于GPS 的车辆自动定位/导航与监控系统的开发与应用正日益受到国内外各部门的重视,并显示出巨大的技术、经济和社会效益。
在发达国家,由于经济实力雄厚,通讯基础设施完善,GPS /GIS 集成技术支持下的车辆导航与监控应用已经非常普及。
目前国内车辆自主导航系统随着GIS 技术的提高和应用普及也已经有很大的发展。
对于车载导航系统,获得车辆的精确定位是最基本的要求。
目前国外的车载导航系统采用了航位推算(Dead Reckoning,DR),差分GPS 技术,无线电信标,用高精度的载波相位接收机等提高定位精度的方法等等。
但这些方法要求成本较高,技术实现复杂,且不太适合中国国土辽阔、地形复杂的国情,所以实际系统中通常采用地图匹配算法来提高车辆导航系统的定位精度。
地图匹配方法是借助GIS 电子地图库中的高精度道路信息作为分类模板来进行模式识别,根据识别结果来矫正GPS 接收数据的定位误差。
它可以大大改善GPS 自主车辆导航系统的定位精度。
地图匹配在GPS 自主车辆导航系统的位置如图1所示。
图1 高精度GPS 自主车载导航系统的实现方案Fig.1 Implementation of GPS autonomous vehicle na vigation system 本文提出了一种实时有效的通用地图匹配算法,对不同的误差来源及不同的路段行驶状态都有相应的建模分析,提高了算法的鲁棒性。
2 定位误差来源分析2.1 GPS 定位误差GPS 定位误差包括接收机内部固定误差和外部突变误差等。
接收机内部固定误差是指由于卫星接收所引起的固有误差,主要原因有卫星数据误差、数据传输误差、接收机钟差、接收机的测量误差等。
根据目前长时间的定点测量结果,处于正常状态伪码接收机的内部固定误差95%都在20m 以内(非SA 状态)。
但是伪码接收机要求必须同时接收到3颗或3颗以上的PDOP ≤6的卫星信号,从而使接收机方程2维定位有精确解。
而在城市路段复杂的情况下,往往会出现高楼或高架桥阻挡,使接收机对部分卫星失去锁定,GPS 数据产生数据漂移。
这时就会有较大的偏差甚至失去信号,使得GPS 数据的连续性受到一定的影响。
这种误差是由外界原因引起的,所以我们称其为外部突变误差。
它的变化值一般较大,引起的错误也较明显,通常的表现为速度异常。
引入电子陀螺后情况有好转,但是由于数据融合的限制仍存在这种偏差。
2.2 电子地图库误差地图匹配的前提是用于匹配的电子地图要求相对准确、高精度,允许的相对误差范围在±15m 左右。
所以电子地图库引起的误差是很小的,但是必须考虑到路况的变更以及路段情况复杂,电子地图描述从简的误差情况。
例如路段加宽,立交桥和环行路口等等。
这会相应的加大电子地图库的局部误差。
2.3 坐标投影变换误差GPS 系统采用的是WGS-84坐标系,是一种地心坐标系。
而中国目前的GIS 数字地图定位采用的平面直角坐标系主要是北京54坐标系与西安80坐标系。
因此,GPS 测量结果必须通过相应的直角坐标投影变换。
但上述变换的计算量太大,不利于实时操作。
在实际应用中,也有利用球面到平面的最小二乘映射变换来代替上述复杂的坐标变换。
但这时的误差取值与控制点的分布有很大关系。
控制点分区域起作用,区域范围小,控制点多,分布均匀,地图配的越准,坐标转换误差也就越小。
在控制点的作用区域边界,误差最大。
根据在北京,深圳和郑州等地的实地测量,采用这种做法最大误差可达到±30m 。
2.4 误差模型的建立根据上面的误差来源分析,将误差向量按路段方向(X 轴)分解,建立误差模型如图2所示。
P表示接收到的数据点,P ′表示通过路段匹配矫正后的车的位置。
$S 是路段方向上误差,$V 表示垂直路段方向上的误差。
$X 是路段方向上真实的移动距离。
图2 误差模型Fig.2 Model of er ror3 地图匹配算法的实现3.1 基本算法实现地图匹配算法的基本思想是利用历史行走轨迹对地图数据库的道路信息进行实时模式识别。
车行轨迹曲线作为待匹配样本,以该轨迹曲线附近的所有道路上的道路曲线作为状态模板,通过待匹配样本与模板间的匹配,选择形状相似度最高的模板作为匹配结果。
笔者采用的相似性度量函数用加权2维欧氏距离,为增加匹配的置信度而采用了序贯统计方法。
当识别到某一路段时,对253第3期 苏 洁等:GP S 车辆导航中的实时地图匹配算法当前的数据做路段垂直投影,计算出垂直路段方向上的偏差$V 并矫正之。
上述算法是基于将地图的每条道路分段线性化成直线段的前提。
对每一条描述路段进行模式识别,并将前面多条路段的识别结果作为后一路段相似性度量函数的识别权值。
这样充分利用行走轨迹的相关性,并引入模糊判决的思想,使得识别的可靠性更高。
地图匹配问题可以描述如下:测量点观察量是接收下来的行走数据,2维随机变量s :(x ,y )。
x ,y 是指经过地图坐标变换的位置值。
状态空间8:(w 1,w 2,…,w c )是在行走在轨迹曲线附近一定范围内的所有路段以及没有行走在路段上的状态,类别数c =路段总数+1是可变的,跟当前的路段状况有关。
行走在某一路段上状态w i :(B ,E ,state ),其中,B :起始点;E :终结点;state:上一相连路段状态。
第i 条待识别路段的相似性度量函数K 如下:K i =q i ∑Nk =0$ik (0≤i ≤c -1)(1)$ik =‖s ik -v ik ‖=】(x ik -x T ik )2+(y ik -y T ik )2〈(2)v :(x T ,y T )是s :(x ,y )向量到路段的投影点。
$是指平面2维欧氏距离,q 是指加权系数。
很明显,K 越小,路段的相似性越高。
为了提高路段识别的可靠性,需要遵循一个原则。
如果两条路段几乎具有相同的特征或太接近,则两条路都不能作为匹配路段,也不能进行误差矫正。
对这种特殊情况采用序贯统计方法,多引入观测点来完成,如图3所示。
图3 识别处理过程F ig.3 The process of road identification加大处理N 的值继续跟踪直到两条路段的相似性度量函数满足:Kj -K i >r -K j (3)Kj >K i (c -1>i ,j >0,1>r >0)(4)满足上述两个条件则判定路段i 是当前的行走路段。
这里r 是判决隔离因子,可根据实际情况自行设定。
如果没有路段满足条件,则判断为w c 状态,即没有行走在路段上的状态。
设上一路段的归一化平均相似性度量函数值为K a 。
确定相似性度量函数的加权因子q 采用以下的模糊判决规则:规则一 若是行走路段的后继路段(同一路段),该路段优先级最高,权值低。
q =0.25+0.25K a(5)规则二 当路段处于多条路径跟踪状态并是已确定行走路段的关联路段(相连不同路段),则该路段优先级其次,权值与前一行走路段的平均相似性度量值成正比。
前一行走路段的相似性度量越小,下一行走路段的识别优先级越高。
q =0.5+0.5K a (6)规则三 若以上都不满足,则优先级偏低。
q =1+K a(7)规则四 若有路径规划并且是路径规划路段,则该路段优先级高,权值低。
q =q ×0.5(8)规则五 若行走路段受禁行及单行等条件限制,则该路段优先级低,权值高。
q =q ×1.5(9)q 值的计算解析图及隶属函数如图4所示。
如果满足两个以上的规则,则加权系数q值相乘。
图4 利用模糊逻辑计算q 值的解析图Fig .4 T he analytic gra ph of calculating with fuzzylogic可以看出,规则一、二、三是互斥的,规则四、五是互斥的,分别代表两个完全集合81和82。
用81判决出来的q 值再进行82判决。
得出的系数值就是我们所需要的加权参数q 。
另外,为了提高算法的鲁棒性,对于误差引起的速度异常,我们利用推测航位法和线性插值来进行GPS 数据补偿,以消除部分GPS 接收外部粗差。