基于网格分块的快速地图匹配算法
一种基于Geohash方法和地图路线规划的行程匹配算法
一种基于Geohash方法和地图路线规划的行程匹配算法钟克华; 游东宝; 苏炳辉【期刊名称】《《汽车电器》》【年(卷),期】2019(000)008【总页数】3页(P16-18)【关键词】Geohash; 路线规划; 行程匹配; 算法【作者】钟克华; 游东宝; 苏炳辉【作者单位】广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院广东广州 511434【正文语种】中文【中图分类】U463.61 前言合乘的行程匹配问题是合乘路径选择的基础，在合乘双方出发地和目的地明确的情况下，通过枚举可行的出行规划路线，计算并找出这些可行的规划路线一定范围内（如路线周围2 km）的可能行程。
如何提高行程匹配效率，是行程匹配研究的难点之一。
目前国内外对合乘的研究在合乘基本理论，如合乘的发展状况和趋势、组织模式等方面比较成熟，在出租客车方面有应用方案应用于车辆调度。
李新胜［1］提出了一种基于网络地图API的拼车系统路线发布及匹配算法。
康帆［2］提出了一种利用出发时间和欧氏PickUp距离进行匹配的方法及系统，可以实现时间满足要求，并选择短距离的路线。
李春风［3］先规划车主行车路线，然后采用Geohash的方式，获得该行车路线经过的网格的标识，再将乘客的起始点的网格标识与之进行匹配。
该方法可以查找匹配行程，但是其对行程方向的判断效果不佳。
以上几种方法以能够进行路线匹配或者以找出最优路线为目标进行设计，是在行程所涉及的地域面上查找可能同行的行程路线，存在因需要搜索的面太宽导致效率低下的问题。
为提高行程匹配效率，本文提出了一种行程匹配算法。
本算法采用Geohash方法，将二维经纬度数据表示的地图点（latitude，longitude）线性化，转换成一维的字符串数据，用于查找和搜索。
字符串越长，表示的范围越精确；字符串相似的表示距离相近。
利用字符串的前缀匹配来查询附近点对应的信息，把二维查找转换为一维查找降低了匹配计算的复杂度。
本算法通过采用行程线路匹配带的方式，缩小查找范围，进而提高查找速度和匹配效率。
一种启发式快速路网网格化划分算法
一
条 道 路 只在 一个 网 格 内。 当一 条 道 路 与 多个 网 格 交
叉 ， 这 条 道 路 同时 属 于 所 有 与 其 交 叉 的 网格 ， 图 １ 则 如 所 示 ， 路 Ａ 同属 于 网格 ， 和 ％ 。 道 Ｂ
Ａ Ｂ
Ⅳ２ ｌ
＼
Ｎ
图 １ 道 路 ＡＢ 不 意 图
设整个路网的道路数为 ｎ 基于上述思想 ， 。 划分后 ，
网 格 中 的 平 均 道 路 数 约 为 ＝ 、 ｌ网 格 数 量 约 为 ｌ／ ，
道路匹配和分析提供 了前 提条件
ｎ ｒ ＝、 元 Ｊ Ｇ ｉ Ｌ ／ 一 。通过推理 ， ｄ 每个网格限定的道路条数最
１ 算 法 介 绍
研 究 与 开 发
一
种启发 式快速 路 网网格化 划分算 法
刘 子 立 ， 姚 术 林 ， 陈 云
（ 门精 图信 息 技 术 有 限公 司 ， 门 ３ １０ ） 厦 厦 ６ ０ ８
摘
要 ：为 了提 高智 能 交通 系统 中地 图 匹配 效 率 ， 出一 种 地 图预 处 理 方 法 。 该 方 法 借 鉴 平 衡 二 叉 给
Ｍｉ ｉ １ Ⅳ ｎ 一
（ １＾ ≥Ａ ＋ ）
１≤ 。 ≤ Ｓ１≤ ＾ ≤ Ｊ ｓ ２
（ ）
参 数 说 明 ： 为综 合 加 权 网 格 数 ； 为 第 个 网格 Ｄ
划分 后 的第一 个子 网格 的道路数 ； 为第 ｉ 网格划 ％ 个
分 后 的 第 二 个 子 网 格 的 道 路 数 ： 是 第 个 网格 的道 路 数 ； Ｓ 是第 ｉ 网 格 包含 的道 路 数 的上 下 限 。 Ｓ和 个 目标 函 数 为 综 合 加 权 网格 数 的最 小 值 ．约 束 条 件 即保 证 划 分 后 的子 网格 道 路 数 目绝 对 差 最 小并 且 每 个 网格 包含 的道 路 数 目在 指 定 范 围 内
车辆导航系统中地图匹配算法的研究
的条件不 尽相 同， 但候选 路 使 其实 致 下降 。
数字 地图允许 时 Ｉ 着道 路 网络规模 的增 大 明显 精度 的道路位置坐标 ， 生随 的误差在 １ 以内 。 ５ｍ ３ ２ 被 定位 车辆正 在道路 网 中行 ） 驶 。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 地 图
因 素
成功 的 地 图匹配 算 法应 该兼 有
图所采 用 的坐标 系。一般 认为 ． 由坐 宽 度 方 向 上有 Ⅳ＝ ／ ］ １个 网格 ； Ｎ／ ＋ ｓ
标 转 换 带 来 的 误 差 不 超 过 １ ０ ｍ。
较 强 的实 时性和鲁 棒性 ． 以及较 高 的 匹配精度 。 应充分 考虑影响地 图匹配 算法 的因素 。
③ 电子地 图数据库 误差 。由于地 图 格 ， 网格索 引如 图 ２所示 ， 原始 坐 设 匹配 是将 定位 数据 与 电子 地 图数 据 标点位 于左 上角 ， 原始定位点 Ｐ 则 ， 库 中道路 层数据 进行 匹配 ， 以地 图 Ｙ１位 于索引号 （ １・ Ｊ的网格 所 ／ １Ｍ＋ －
所需 时间极 少 ， 受道路 网络规模变化
的影响很小 。 网格划分法关键在 于网
格 尺 寸的选取 ， ５太大 ，网格 内路段
匹 配精 度 的 因素 主要 有 ： Ｃ Ｓ的 ① Ｐ 定位误差 。 Ｐ Ｇ Ｓ的定位误 差包括系统 内部误差和外部 突变误差 。 前者主要 是 指 由卫 星 测量及 其 几何 分 布所 引
是 由于高 楼 等地 物 阻 挡 ． Ｇ Ｓ接 使 Ｐ
选 区选 得过 大会 大 大增加 计 算 量并
网格划 分 法 的实现 不 涉及 大量
反 筛选 区选 得过 的复 杂 计算 ， 构简单 ， 据 维护和 结 数 收机对部分卫 星失去锁定． 定位 数据 造成 多 的误 判 ； 之 ， 路 准 小 可 能在邻 近 区找 不 到车辆 行 驶 的 更新 方便 ， 段 搜索 迅速 、 确 。与 产 生较大漂移所 引起 的 。 ② 坐标转 传统 的方法 相 比 ， 网格划 分法表现 出 采 换误差 。 由于 Ｇ Ｓ 收机 所接收到 的 路线 。 用网格划分法可 以很好 地解 Ｐ 接 了很大 的优越性 。 定位数 据属 于 ＷＣ 一 ４地 心坐标 系 ． 决这 个 问题 ，实 现 匹配 算法 的快速 Ｓ８
基于因果关联的交通拥堵传播分析
第51卷第12期2020年12月中南大学学报(自然科学版)Journal of Central South University(Science and Technology)V ol.51No.12Dec.2020基于因果关联的交通拥堵传播分析陈美林1,2，郑治豪1,2，郭宝1,2，王璞1,2(1.中南大学交通运输工程学院，湖南长沙，410075；2.轨道交通大数据湖南省重点实验室，湖南长沙，410075)摘要：为揭示拥堵区域之间的内在联系，提出基于因果关联的交通拥堵传播分析方法。
该方法通过对出租车GPS数据进行清洗、地图匹配等预处理后，计算蜂窝网格的速度并以蜂窝网格而非路段为单元检测拥堵事件，以便更精确地描述各区域的交通状态；基于拥堵的时空特征，提出拥堵传播事件提取方法，以确定拥堵的时空范围；提出网格关联置信度与拥堵传播源强度，推断蜂窝网格间拥堵传播的方向。
研究结果表明：该方法能定位出易发生且易传播拥堵的重点传播源，并发现晚高峰相对早高峰更容易出现范围广、持续时间长的拥堵传播事件；该方法能用于揭示拥堵的演化规律，可为交通管理部门制定拥堵缓解策略提供科学依据。
关键词：拥堵传播；蜂窝网格；因果关联；时空特征；拥堵传播源中图分类号：U491文献标志码：A文章编号：1672-7207（2020）12-3575-09Traffic congestion spreading analysis based on causal nexusCHEN Meilin1,2,ZHENG Zhihao1,2,GUO Bao1,2,WANG Pu1,2(1.School of Traffic and Transportation Engineering,Central South University,Changsha410075,China;2.Rail Data Research and Application Key Laboratory of Hunan Province,Changsha410075,China)Abstract:In order to reveal the correlation between congestion areas,a causal nexus method was proposed to investigate congestion propagation in urban areas.Taxi GPS data were preprocessed via data cleaning and map matching.Hexagon speed was calculated and congestion events were detected on hexagon level instead of road segment level to receive more accurate results.Congestion spreading events were extracted using the spatiotemporal characteristics of hexagons.The confidence index and congestion intensity index were used to infer the congestion spreading diretion between hexagons.The results show that the proposed method can identify recurring congestion sources that spread congestion to other areas.The congestion spreading during evening rush hours was larger in scale and longer in duration compared to morning rush hours.The proposed method can uncover the evolutionary patterns of traffic congestion and provide significant intelligence for transportation authorities to mitigate traffic congestions.Key words:congestion propagation;hexagon;causal nexus;spatiotemporal characteristics;recurring congestion sourcesDOI:10.11817/j.issn.1672-7207.2020.12.031收稿日期：2020−02−05；修回日期：2020−04−22基金项目(Foundation item)：国家自然科学基金资助项目(71871224)(Project(71871224)supported by the National Natural Science Foundation of China)通信作者：王璞，博士，教授，从事交通大数据、智能交通等研究；E-mail：**************.cn第51卷中南大学学报(自然科学版)城市交通的发展与居民生活息息相关。
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。
基于网格划分的城市交通常发拥堵识别方法
第23卷第5期2023年10月交 通 工 程Vol.23No.5Oct.2023DOI:10.13986/ki.jote.2023.05.001基于网格划分的城市交通常发拥堵识别方法冯 强1,李 丽1,赵训婷1,李 杨1,云 旭2(1.北京市交通基础设施建设项目管理中心,北京 100166;2.北京交研智慧科技有限公司,北京 100073)摘 要:为解决常发性拥堵识别中合流点较多㊁存在环路导致识别困难㊁路段值缺失使拥堵难以溯源等问题,提出了基于网格模型的城市交通网络常发性拥堵识别方法,基于空间自相关理论,确定以3km 为识别拥堵扩散的显著范围;定义常发性拥堵路段识别规则,计算常发性拥堵路段在拥堵扩散范围内与邻近路段的时间相关系数,得到强相关路段对应的时序偏移量,最终以北京市朝阳区为例,识别常发性拥堵瓶颈37个,并以健翔桥为例证明方法的准确性.研究表明,本文提出的常发性拥堵路段和拥堵瓶颈识别方法,简化了复杂的路网拓扑关系,为拥堵传播机理的准确分析奠定了基础,结果能为制定疏堵方案提供理论依据和数据支撑.关键词:常发性拥堵瓶颈;拥堵扩散;浮动车数据;时空相关性;网格划分中图分类号:U 491.4文献标志码:A文章编号:2096⁃3432(2023)05⁃001⁃06收稿日期:2023⁃06⁃26.作者简介:冯强(1980 ),男,正高级工程师,研究方向为交通基础设施建设项目规划设计㊁前期推进和工程管理等.E⁃mail:53389844@.Identification of Frequent Congestion Method in UrbanTransportation Based on Grid DivisionFENG Qiang 1,LI Li 1,ZHAO Xunting 1,LI Yang 1,YUN Xu 2(1.Beijing Traffic Infrastructure Construction Project Management Center ,Beijing 100166,China;2.BTI Smart Tech Co.,Ltd,Beijing 100073,China)Abstract :In order to solve the problems of frequent congestion identification,such as too many conjunctions,difficulty in identification due to loop,and difficulty in tracing congestion due to missing road segment value,this paper proposes a method of frequent congestion identification in urban traffic network based on grid model.Based on spatial autocorrelation theory,3km is determined as the significant range of congestion diffusion identification.The identification rules of frequent congestion sections were defined,the time correlation coefficients between frequent congestion sections and adjacentsections within the congestion diffusion range were calculated,and the corresponding time sequence offsets of strongly correlated sections were obtained.Finally,37frequent congestion bottlenecks were identified in Chaoyang District of Beijing,and the Jianxiang Bridge was taken as an example to prove the accuracy of the method.The research shows that the identification method of frequent congestion sections and congestion bottlenecks proposed in this paper simplifies the complex road network topology,lays a foundation for the accurate analysis of congestion propagation mechanism,and the results can provide theoretical basis and data support for the formulation of congestion schemes.Key words :frequent congestion bottleneck;congestion diffusion;floating car data;spatiotemporal correlation;meshing交 通 工 程2023年0 引言路网常发性拥堵识别技术是支撑交通设施规划建设和管理的重要基础之一.常发性拥堵的识别㊁预测和改善措施等相关研究相继涌现,这些研究主要将浮动车GPS数据作为主要分析数据.GPS数据记录了车辆的速度㊁位置等实时信息,通过地图匹配算法将GPS数据匹配到路段上,统计路段平均浮动车速度,将其作为路段运行速度.在此基础上绘制路段速度时空分布图是拥堵识别最为直观的方法,能反映道路交通运行状态的动态变化[1].但此类方法具有一定的局限性,当研究区域较大,路网拓扑关系复杂或有存在多个常发性拥堵点时,识别任务变得复杂.为改进上述方法的缺点,学者们[2⁃3]提出了基于路段拓扑与拥堵传播理论的瓶颈识别方法和基于网格划分的拥堵区域识别方法.前者考虑了路段之间的拓扑关系,深入挖掘常发性拥堵的传播扩散机理将常发性拥堵路段及上下游相邻路段的速度特征值差异性作为判断标准.张溪[4]将相邻路段的速度差㊁时间差和拥堵持续时间作为瓶颈点识别规则.冯嘉松[5]计算相邻路段速度时间序列相关性,判断是否为连续拥堵,构造 拥堵树”识别拥堵产生的瓶颈.此类方法当浮动车GPS数据难以精准与路段匹配造成速度缺失时,上游路段发生拥堵,无法完整构建拥堵传播树.基于网格划分的拥堵区域识别方法主要思路是将城市路网划分为多个网格,将浮动车速度按网格单元进行统计,通过构建网格之间的传播关系,对网格进行聚类和拥堵识别.闫学东[6]通过对网格交通运行指数进行密度聚集类别,划分为 点 线 面”3个层次,对交通拥堵状况进行评估研究.程小云[7]在城市路网时空立方体数据模型框架下引用动态识别传播关系的STC(Spatial⁃Temporal Congestions Algorithm)算法构建拥堵传播树,利用动态贝叶斯网络计算拥堵子树的传播概率.杨海强[8]在边长为250m网格的基础上,利用改进的基于密度空间聚类算法将常发性拥堵网格进行聚类,如果网格相邻或具有连通性,则认为是常发拥堵区域.此类方法将所有车辆的平均速度与网格进行关联,一定程度上减少了计算量.但用网格替代道路实际连接情况,会导致网格内部道路拥堵识别精度不高,难以识别具体道路.此类方法将所有车辆的平均速度与网格进行关联,一定程度上减少了计算量.但用网格替代道路实际连接情况,会导致网格内部道路拥堵识别精度不高,难以识别具体道路.综上所述,在城市常发性拥堵问题中,学者常以GPS数据为基础,应用传播扩散机理对拥堵进行溯源分析.但当路段数据缺失,或由于路网成环等原因,识别拥堵瓶颈的精度降低,且对于大规模路网计算量较高.因此在交通网络常发性拥堵路段的识别问题中,简化路网拓扑关系并依据拥堵传播理论计算路段之间的速度时空关系是研究重点.基于此,本文以浮动车数据与道路电子地图为基础,通过路网网格化处理与时空相关性分析,在识别常发性拥堵路段的基础上提供1套拥堵瓶颈识别方法.1 数据预处理GPS技术的广泛应用,为浮动车交通信息的采集提供了数据基础.GPS数据包含车辆ID㊁时间㊁经纬度㊁速度和行驶方向等字段.本文采用2022⁃09⁃01 09⁃30工作日早高峰(07:00 09:00)和晚高峰(17:00 19:00)经过北京市朝阳区的所有出租车行驶轨迹数据.该区域路网密度较大,并拥有大型车站㊁商业区域等重要吸引点,存在大量的出租车活动,出租车GPS点位较为密集.出租车轨迹数据格式如式(1)所示:P(id,x,y,v,t,sta)(1)式中,id为车辆ID标识;x,y为车辆所在位置经纬度;v为车辆行驶速度;t为采集点时刻;sta为车辆状态,包括满载与空车.为得到研究区域内的路段在每1个采样周期的平均速度,需先将路网和GPS数据进行匹配.基于邻近原则的地图匹配算法是常用的匹配方法[9],设GPS点待投影路段的直线斜率为k,(x a,y a)为待投影道路的起点坐标,则对应路段上投影点C的坐标如式(2)所示:x c=k(y-y a)+x-x ak2+1+x ay c=k(y-y a)+x-x ak2+1+yìîíïïïïa(2)待投影点距离直线的距离为:d=(x c-x)2+(y c-y)2(3)在一定距离的缓冲区内,通过GPS轨迹点对所有待匹配路段进行投影,找到垂直距离最小的路段作为匹配路段,并将偏离道路过远的GPS轨迹点进行剔除,最终得到路段上的所有投影点,然后计算同2 第5期冯 强,等:基于网格划分的城市交通常发拥堵识别方法一路段同一采样周期内所有投影的GPS 点速度,将其作为该路段的平均速度.2 城市交通网络常发性拥堵路段与瓶颈识别算法 在分析拥堵传播机理㊁识别常发性拥堵传播路径的研究中,考虑拥堵传播范围尤为重要.常用的道路电子地图以节点和路段的形式构成,区分道路方向并准确的记录了路段上下游关系,在相关研究中常作为基础数据,但在应用道路电子地图识别拥堵瓶颈点时,存在下述3个问题:1)拥堵传播路径成环.拥堵溯源的过程中总是判断当前路段与上游路段是否发生拥堵,但当路段成环时(例如环岛或网格路网),计算陷入循环无法进行拥堵源头的确定.2)多个合流点造成的计算量增加.拥堵溯源算法将路段合流点视作 树”结构,溯源过程需要对每1个树的节点进行遍历,当合流点较多时,计算量将成指数增加.如图1所示.图1 拥堵溯源过程3)部分路段速度缺失,造成拥堵传播路径的误判.采用浮动车GPS 数据并进行路网匹配,将浮动车平均速度作为路段的速度是常用的表征方法.但受GPS 采样周期和电子地图路段划分规则的影响,会存在某个路段长度较小且没有GPS 匹配到路段上,造成采样周期内的速度为0.当路段上下游均发生严重拥堵时,会造成拥堵扩散趋势被该路段切分,进而导致拥堵源头由1个识别为2个.为解决上述问题,本文将道路电子地图进行网格化处理,使用网格间的空间距离表征各路段之间的距离.网格划分能简化道路之间的拓扑关系,减少长度较小的路段对堵点扩散趋势判断的影响,在大规模路网瓶颈识别中能减小计算量,进而以网格为单元进行空间相关性分析,得到平均速度空间相关范围.2.1 地图网格划分常发性拥堵识别精度易受到网格大小的影响[10].在已有的相关研究中,网格尺度主要有200m ×200m [11]㊁250m ×250m [8]㊁2.7km ×0.926km(将研究区域划分为40行×40列的网格)[12].考虑拥堵扩散空间相关性,引入Global Moran’s I [13]空间自相关测度指标,用于描述空间邻近区域的属性值相似度.计算方法见式(4)(5)[14]:I =n ∑ni =1(y i -y )2∑ni =1∑nj =1w ij (y i-y )(y j -y )∑ni =1∑nj =1w ij (4)y =∑ni =1y i n(5)式中,y i 为网格内所有浮动车的平均速度;n 为影响范围内的网格总数;w ij 为要素i 和j 之间的空间权重.Global Moran’s I 指数用于分析全局空间自相关,取值范围为[-1,1],如果指数大于0则为空间正相关,越趋近于1其相关性越强;如果指数小于0则为空间负相关,越趋近于-1其负相关性越强;若值为0则不相关,时空序列呈现完全的随机性.在空间计算分析中,空间权重可表示为邻接矩阵和距离矩阵,考虑本文所研究的拥堵扩散范围可能包含多个网格,因此将空间权重定义为距离矩阵以衡量距离因素,并通过Z 检验评价空间自相关的显著水平见式(6):Z =I -E (I )v (I )=I (n -1)+1(n -1)v (I )~N (0,1)(6)式中,E (I )和v (I )分别表示为Global Moran’s I 的期望和方差;N (0,1)为标准正态分布.对于网格划分有2个影响因素需要确定:一是网格大小;二是拥堵扩散距离.计算一系列不同网格大小和拥堵扩散范围内Global Moran’s I 和Z ,其中网格边长取值范围为设置为[200,1000m],步长为100m,拥堵扩散距离为[网格边长,10*网格边长],步长为一个网格边长.计算多天一系列不同取值的Global Moran’s I 和Z 的平均值,得到结果如图2所示.由图2可知,随着网格单元边长的增加,拥堵影响范围的增加,Global Moran’s I 值越低,空间聚集效应越不显著.综合Global Moran’s I 和Z 的计算结果,本文将3km 作为拥堵扩散的最大显著影响范围.2.2 常发性拥堵路段的识别对于lane i 的拥堵状态拥堵状态时间序列3交 通 工 程2023年图2 不同网格大小和拥堵扩散距离下的Global Moran’s I和ZSeq i={S i1,S i2, ,S it, ,S iT},S it表示为lane i在时间窗的拥堵情况.依据北京市地方标准路段交通运行等级划分[2],得到路段运行畅通或拥堵状态如表1所示.表1 北京市交通运行等级划分km/h运行等级畅通基本畅通轻度拥堵中度拥堵严重拥堵快速路V>65503520V≤20主干路V>40302015V≤15次干路㊁支路>35251510V≤10 按表1给出的拥堵划分规则将路段速度进行编码,将畅通和基本畅通定义为0,轻度拥堵为1,中度拥堵为2,严重拥堵为3.本文将1d内发生多次拥堵,且同时拥堵多天的研究路段认为是常发性拥堵路段,定义识别规则见式(7):1)同一天早晚高峰所有采样间隔内的拥堵程度总和大于阈值δ,即:∑t∈day Seq i(S it)>δ(7) 2)按照拥堵频率进行判定,如果S it在当天发生拥堵,则D(S it)=1,否则D(S it)=0,则对于lane i在所有观测日期内发生的拥堵总次数大于阈值θ,即:∑day t=1D(S it)>θ(8)统计研究范围内的所有路段,将满足上述2种情况的路段识别为常发性拥堵路段.2.3 时序偏移的常发性拥堵瓶颈识别采用时间偏移互相关来确定发生拥堵的先后关系.如上节所述,假设lane i的拥堵状态时间序列为Seq i,时间偏移量为k∈[-ε,ε],lane i的时间偏移拥堵状态时间序列Seq i的构建过程如图3所示.图3 路段i时间偏移后的拥堵时序通过上述步骤可得到每个路段的拥堵时序,进一步通过计算皮尔逊相关系数来计算两路段拥堵时序相关程度,见式(9):ρX,Y=cov(X,Y)σXσY=E(XY)-E(X)E(Y)E(X2)-E2(X)㊃E(Y2)-E2(Y)(9)式中,cov为协方差;σ为标准差;E为期望;X㊁Y依次为拥堵路段的拥堵状态时间序列和被影响路段的时间滞后拥堵状态时间序列.针对任意网格m的所有lane m i,判断网格内的所有路段与常发拥堵路段的时序相关性,得到时间偏移量-时间相关系数关系.将最大时间相关系数对应的时间偏移量作为路段相关性的输出结果,由此识别导致常发拥堵路段的瓶颈.3 案例分析本文通过地图匹配算法计算得到路段15min 平均速度,并按表1交通运行等级划分规则对拥堵状态进行编码,并按式(4)(5)识别常发性拥堵路段,设置阈值δ为12(即早高峰或晚高峰各有1h较为拥堵以上时序),θ为17(即1周内发生拥堵的天数大于等于4d),得到早晚高峰常发性拥堵路段如图4所示.针对识别出的常发性拥堵路段,按2.1节的计算结果确定拥堵影响的范围为3km,计算网格内常发性拥堵路段与其余路段逐天的早晚高峰时序相关性,并计算时间偏移量在研究时段内的平均值.平均时间偏移量为正,表示为同一网格内其他路段与常发性拥堵路段相比晚发生拥堵,反之则为其他路段与常发性拥堵路段相比早发生拥堵.3.1 识别结果验证选取常发性拥堵路段5125作为案例以验证算法准确度.通过计算与该路段时序强相关的其余路4 第5期冯 强,等:基于网格划分的城市交通常发拥堵识别方法图4 朝阳区早晚高峰常发拥堵路段段多天平均时间偏移量,进而绘制拥堵扩散图,结果如图5所示.图5 晚高峰常发性拥堵路段5125(健翔桥)瓶颈识别结果 图5中不同颜色表示了路段的平均时间偏移量,由图5可知主路16073和相邻辅路最先发生拥堵,最终导致拥堵分别向健翔桥的其余3个方向开始扩散.本文通过绘制速度时空分布图以验证算法的准确度,由于时空速度图只能直观表示拥堵传播的1条路径,因此选取常发性拥堵路段5125所在的路径进行验证,绘制多天时空速度图以描述拥堵的传播过程,如图6所示.图6分别绘制了2022⁃09⁃13 09⁃16速度时图6 常发性拥堵路段5125(健翔桥)速度时空图5交 通 工 程2023年空分布图.通过多天数据的速度时空分布图可知,常发性拥堵产生瓶颈均是由路段16073与路段16072引起,速度时空图的结果与本文识别结果一致. 值得注意的是图5中除主路外,还有与研究路段5125拥堵时序强相关的路段,例如4513与16131,他们的长时间拥堵程度变化趋势与研究路段强相关,但由于路段之间不相连,因此这种强相关的关系无法识别为拥堵瓶颈.为进一步说明路段之间不相连场景,以LinkID14207的常发拥堵路段为例绘制拥堵时序相关图,如图7所示.路段位置位于北三环安贞桥 太阳宫桥,早高峰进城方向由北向南,导致纵向多条道路与研究路段的拥堵时序相关,但由于多条路段没有与研究路段相连,该结果不是由于某1个瓶颈点扩散导致的常发拥堵,而是北向南的交通需求过大,多条道路供给不足共同造成了常发拥堵.图7 常发性拥堵路段14207(北三环安贞桥-太阳宫桥)拥堵时序相关性计算结果3.2 常发性拥堵瓶颈频次统计将同一网格内与常发性拥堵路段时序强相关且平均时间偏移量最小的路段视为引起常发性拥堵的瓶颈,统计瓶颈出现位置与次数,得到结果如图8所示.图8中线条的宽度表示了该路段作为引起常发性拥堵的频次.通过频次统计可知,朝阳区早高峰常发性拥堵瓶颈频次较高的路段为团结湖路㊁呼家楼西里北和朝阳北路.晚高峰常发性拥堵瓶颈频次较高的路段为四惠桥㊁东四环中路辅路-朝阳北路和酒仙桥北路.4 结论本文以浮动车GPS数据和道路电子地图为基图8 朝阳区常发性拥堵瓶颈频次统计础,提供了1种基于网格模型的城市交通网络常发性拥堵识别方法,得到以下结论:1)通过分析长时间周期内路段速度空间相关性,基于Global Moran’s I 确定了拥堵扩散的显著范围,即网格范围的大小.2)在识别常发拥堵路段的基础上,考虑拥堵扩散的时间,构建偏移拥堵时序并计算同一网格内常发拥堵路段与其余路段的时序相关性,得到显著相关路段所对应的时间偏移量,识别导致常发拥堵产生的瓶颈.3)针对具体案例,绘制速度时空分布图以验证识别结果的准确度.最终统计常发性拥堵瓶颈频次,所得到的结果有助于交通规划和管理者制定缓堵策略.此外,在后续研究中,可在本文提出的算法基础上进一步识别路段连接关系,判断连续的拥堵蔓延路段,进一步识别导致拥堵的瓶颈点.(下转第25页)6 第5期陈东静:城市中心区重要通道优化策略研究3)深入城市中心区企事业单位,城市中心区作为1个城市最发达的区域,积聚了较多的重要部门和公司,且该部分人群利用小汽车出行比例较高.应加强在这些单位内的宣传工作,在充分调研的基础上,统筹协调,让有条件的单位实行弹性工作制,有效降低城市中心区上下班高峰期间的交通负荷.3摇结束语城市中心区是城市发展的重点区域,一般也是历史建筑最集中㊁文化底蕴最深厚的地区,道路和用地实施率高,交通设施新增空间有限,交通改善与优化应从 增量扩张”向 存量挖潜”转型.本文以重庆 两江桥”运行评估为基础,提出了相应改善措施,对城市中心区重要通道优化策略进行了梳理和总结.受笔者水平限制,文章仍有一定的提升空间,如用地与交通的结合㊁慢行交通体系的构建等,具体发展策略仍需在实践中不断更新和完善.参考文献:[1]张扬.上海市中心城区关键道路拥堵治理可行性评估方法[J].交通与运输,2021,37(4):32⁃36.[2]钟茹.路网中关键节点和重要路段的分析研究[D].北京:北京邮电大学,2013.[3]郭磊.主城区道路交通关键节点改善研究[J].交通标准化,2012(9):33⁃36.[4]胡志文.城市路网关键路段交通拥堵管理措施研究[D].重庆:重庆交通大学,2015.[5]田旺龙.基于路网中关键路段识别的应急交通组织优化[D].兰州:兰州交通大学,2016.[6]马小龙.应急疏散路网关键路段识别及疏散策略优化[D].兰州:兰州交通大学,2018.[7]刘怀义.基于关键边与关键点的应急交通组织优化[D].兰州:兰州交通大学,2020.[8]刘以舟.渝中半岛道路交通组织优化[R].重庆,2022:1⁃96.[9]陈玉光.国际经验与我国大城市交通拥堵治理[J].城市交通,2013(10):35⁃41.(上接第6页)参考文献:[1]An S,Yang H,Wang J.Revealing recurrent urbancongestion evolution patterns with taxi trajectories [J ].ISPRS International Journal of Geo⁃Information,2018,7(4):128.[2]张溪,孙建平,温慧敏.城市快速路常发性拥堵路段及拥堵瓶颈点识别方法研究[C]∥第十二届中国智能交通年会大会论文集,2017:130⁃136.[3]张建旭,郭力玮.基于在线地图交通态势分析的路网拥堵状态识别[J].交通运输系统工程与信息,2018,18(5):7.[4]刘立.基于行程车速的城市道路拥堵瓶颈识别[D].重庆:重庆交通大学,2019.[5]冯嘉松,杨国平,徐启禄,等.城市道路交通瓶颈识别算法研究[J].重庆理工大学学报(自然科学),2022,36(8):171⁃181.[6]闫学东,刘晓冰,刘炀,等.基于浮动车大数据与网格模型的城市交通拥堵识别和评价研究[J].北京交通大学学报,2019,43(1):104⁃113.[7]程小云,屈霞萍,张学宇,等.基于动态贝叶斯网络的常发性拥堵传播机理分析[J].华南理工大学学报(自然科学版),2022,50(11):25⁃34.[8]杨海强,安实,王健.基于GPS 数据的城市常发性拥堵区域识别方法[J ].科学技术与工程,2018,18(13):5.[9]张校慧,孙凯,职保平,等.针对复杂道路网络的车辆轨迹地图匹配算法[J].测绘科学,2018,43(8):6.[10]张敬磊,王晓原,马立云,等.基于动态贝叶斯网络的交通流状态辨识方法[J].北京理工大学学报,2014,34(1):5.[11]杨海强.基于出租车GPS 数据的城市常发性交通拥堵演变研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2018.[12]李勇.基于出租车GPS 数据的城市交通拥堵识别和关联性分析[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2016.[13]O’sullivan D,Unwin D.Geographic information analysis [M].John Wiley &Sons,2003.[14]Yu J,de Jong R,Lee L.Estimation for spatial dynamicpanel data with fixed effects:The case of spatial cointegration [J ].Journal of Econometrics,2012,167(1):16⁃37.52。
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
测绘技术中常见的地图配准算法介绍
测绘技术中常见的地图配准算法介绍地图配准是测绘技术中的一个重要环节，它的主要目的是将多幅地图或者地理数据进行对应，使得它们在同一基准下具备一致性。
在实际的测绘应用中，地图配准算法能够帮助我们更加准确地理解和分析地理现象，为精确测绘和地理信息系统等应用提供支持。
本文将介绍一些常见的地图配准算法，以及它们的原理和应用。
一. 特征点匹配算法特征点匹配算法是地图配准中常用的一种方法。
该算法通过提取地图上的关键特征点，比如角点或者边缘点，然后在不同地图上寻找相应的特征点进行匹配。
在特征点匹配中，常用的算法包括克鲁斯卡尔算法、归一化互相关算法和改进的归一化互相关算法等。
克鲁斯卡尔算法是一种最小生成树的算法，它的主要思想是通过连接权值最小的边逐步构建最小生成树。
在地图配准中，我们可以将特征点作为节点，它们之间的相似度作为边的权值，然后使用克鲁斯卡尔算法寻找最佳的匹配组合。
归一化互相关算法是一种基于互相关的特征点匹配方法。
它通过计算两个特征点周围区域内的互相关系数来判断它们的相似度。
在进行配准时，我们可以选取特定阈值来筛选出相似度较高的特征点对，从而得到最佳的匹配结果。
改进的归一化互相关算法是针对传统归一化互相关算法的一种改进。
它在计算互相关系数时引入了自适应窗口大小和自适应核函数，从而提高了特征点匹配的准确性和鲁棒性。
改进的归一化互相关算法在地图配准和图像配准中都有广泛的应用。
二. 尺度不变特征变换算法尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，简称SIFT）算法是一种经典的特征点匹配算法，它在地图配准中也有较为广泛的应用。
SIFT算法通过分析图像的局部特征，如边缘和角点等，并在不同图像中寻找相应的特征点进行匹配。
SIFT算法的主要步骤包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配、描述子生成和特征点匹配等。
在进行地图配准时，我们可以提取地图上的SIFT特征点，并在不同地图中进行匹配，从而得到两幅地图之间的对应关系。
基于Pearson相关系数的快速虚拟网格匹配定位算法
基于Pearson相关系数的快速虚拟网格匹配定位算法郝德华;关维国;邹林杰;焦萌【摘要】针对室内环境下位置指纹匹配定位算法中离线数据库采集工作量较大的问题,提出了一种基于Pearson相关系数的快速虚拟网格匹配的定位算法.首先,将接收信号强度指示(RSSI)进行高斯滤波预处理得到接收信号强度向量;然后,利用Bounding-Box方法确定初始虚拟网格区域,将该网格区域快速迭代细分并计算网格中心点到各信标节点的距离对数向量,计算接收信号强度向量和距离对数向量之间的Pearson相关系数;最后,选取Pearson相关系数接近于-1的k个近邻坐标以相关系数加权估计确定待定位节点的最优估计位置.仿真实验结果表明,在1 m虚拟网格且RSSI噪声标准差为3 dBm的条件下,算法定位误差小于2m的概率大于94.2％,其定位精度优于位置指纹匹配算法,且无需建立RSSI指纹数据库,大大减少了定位工作量.%Focused on the issue that the location fingerprint matching localization algorithm has a large workload of offline database collection in an indoor environment,a fast virtual grid matching algorithm based on Pearson correlation coefficient was proposed.Firstly,the Received Signal Strength Indicator (RSSI) was preprocessed with Gaussian filter to obtain the received signal strength vector.Then,the Bounding-Box method was used to determine the initial virtual grid region.The grid region was rapidly and iteratively subdivided,the distance log vectors of the grid center point to beacon nodes were calculated,and the Pearson correlation coefficients between the received signal strength vector and the distance log vectors were calculated.Finally,the k nearest neighbor coordinates whose correlation coefficients close to-1 were selected,and the optimalestimation position of the undetermined node was determined by the weighted estimation of correlation coefficients.The simulation results show that the localization error of the proposed algorithm is less than 2 m in 94.2％ probability under the condition of 1 m virtual grid and RSSI noise standard deviation of 3 dBm.The positioning accuracy is better than that of the location fingerprint matching algorithm,and the RSSI fingerprint database is no longer needed,which greatly reduces the workload of localization.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2018(038)003【总页数】6页(P763-768)【关键词】室内定位;信号强度;Bounding-Box;Pearson相关系数;虚拟网格【作者】郝德华;关维国;邹林杰;焦萌【作者单位】辽宁工业大学电子与信息工程学院,辽宁锦州121001;辽宁工业大学电子与信息工程学院,辽宁锦州121001;辽宁工业大学电子与信息工程学院,辽宁锦州121001;辽宁工业大学电子与信息工程学院,辽宁锦州121001【正文语种】中文【中图分类】TP393.170 引言全球定位系统[1]在室外环境可以精确定位，但在复杂的室内环境中定位效果并不理想，甚至无法定位，因此产生了多种基于无线信号(蓝牙、WiFi等)的短距离室内定位技术。
基于大规模浮动车数据的地图匹配算法
关键词 ： 智 能交 通 系统 ； 浮动 车数据 ； 图 匹配 地 中 图分 类号 ： Ｕ ２ １ 文献 标志码 ： Ａ
地理国情监测复习资料
...wd...第0章绪论1、国情：是一个国家的社会性质、政治、经济、文化等方面的根本情况和特点。
2、地理国情：是空间化、可视化的国情信息，是从地理空间角度分析、研究、描述和反映一个国家自然、经济、人文的国情信息。
3、监测：是对事物动态变化的监管和检测。
4、地理国情监测：是对地理相关的国情进展动态测绘、统计和分析研究。
〔概念本质：是地理监测在国家尺度上的一种变化监测〕5、地理国情监测的数据特点：海量性、多维性、异构性、多源性〔位置、属性和时间〕6、监测的最终目的：获取事物的动态变化信息并分析变化信息的合理性7、地理国情监测的特点：系统集成性、动态变化性、主动服务性、准确可靠性、过程完整性。
8、地理国情监测技术开展趋势：随着数据获取技术、数据分析方法、数据表达方法等开展，向着更快、更好的方向开展。
技术集成开展、数据源的多样性、更科学的时效性监测、监测成果的共享服务、更先进的监测设备、多部门协同监测。
9、地理国情监测的内容及过程内容：土地资源调查与监测、环境调查与监测、农情监测、森林和湿地监测、灾害动态监测、水文监测、海洋监测、矿产资源调查与监测气象监测10、地理国情监测系统的功能：国情信息普查、地理国情动态监测信息系统、综合分析与决策建模。
11、地理国情监测活动涉及的关键核心技术：遥感技术〔偏重空间位置的现状、变化数据的获取〕；GIS技术〔时空数据管理、数据的分析、信息共享等〕；地理和社会经济调查与地理编码技术〔偏重属性数据的获取、属性数据的空间化技术等〕第1章地理国情普查1、地理国情普查：是一项重大的国情国力调查，是全面获取地理国情信息的重要手段，是掌握地表自然、生态以及人类活动根本情况的根基性工作。
2、地理国情普查的内容：地形地貌普查、地表覆盖普查、地理单元普查。
3、地理国情普查的对象〔范围〕：地表自然要素〔地形地貌、植被覆盖、水域、荒漠与裸露地等〕人文地理要素〔与人类活动密切相关的交通网络、居民地与设施、地理单元等〕4、地理国情普查的目标：查清我国地表自然和人文地理要素的现状和空间分布情况，为开展常态化地理国情监测奠定根基，满足经济社会开展和生态文明建设的需求，提高地理国情信息对政府、企业和公众的服务能力。
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。
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。
基于移动网络和地图匹配的TDOA定位算法
基于移动网络和地图匹配的TDOA定位算法刘艳林;彭大芹;黄德玲【摘要】为了满足越来越多的对位置信息的需求,提出了一种基于移动网络和地图匹配的TDOA定位.一方面,采用移动网络信息,引入基于Chan算法的TDOA定位对用户定位,不仅极大地减少了运算量和复杂度,而且有效避免了GPS数据遇到"城市峡谷"而造成的数据缺失,同时减少了终端安装GPS设备产生的费用.另一方面,利用地图匹配对移动网络的定位进行修正,增加了定位精确度.仿真结果验证了算法的可行性和有效性,表明了该算法具有较高的定位精度.【期刊名称】《邮电设计技术》【年(卷),期】2017(000)005【总页数】5页(P43-47)【关键词】移动网络;地图匹配;GPS;TDOA定位;Chan算法【作者】刘艳林;彭大芹;黄德玲【作者单位】重庆邮电大学,重庆 400065;重庆邮电大学,重庆 400065;重庆邮电大学,重庆 400065【正文语种】中文【中图分类】TN929.5传统的定位技术主要是基于全球定位系统（GPS）［1-2］。
然而随着科技的发展，尤其是移动网络的飞速发展，传统定位技术的弊端就逐渐显露出来了。
例如，传统的数据获取必须通过装有GPS的设备，这样带来了诸如设备投资大、成本高等问题；再者，在高楼如林的城市中，收集的GPS数据往往会因为遇到“城市峡谷”、遮挡物等而获取失败［3-5］。
因此，继续使用GPS数据进行定位已经不是最佳的选择了。
移动网络的发展、普及，为定位技术的发展提供了一定的契机。
基于移动网络的定位只是在现有网络设施的基础上提供一种增值业务，其具有成本较低、投资小、发展潜力大等优点，使得其应用价值备受青睐［6-7］。
但由于移动网络的定位精度一般在50～1 000 m，若要满足用户精确、可靠地定位，还是有一定的差距［8-9］。
因此，本文提出了一种结合移动网络和地图匹配的定位技术。
通过移动网络和地图匹配组合的定位技术满足了人们对位置定位的需求［10］。
角度和距离分段占优地图匹配算法
Ｖ０ Ｉ ． ３ ５ ＮＯ． ２
Ａｐ ｒ ． ２ ０１ ４
文章 编号 ： １ ６ ７ ２— ６ ８ ７ １ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ２— ０ 离 分段 占优 地 图 匹配 算 法
张彦 会 ， 曹 强荣 ， 何 维
（ 广西科技大学 ａ ． 广西汽车零部件与整车技术重点实验室 ； ｂ ． 汽 车 与交 通 学 院 ， 广西 柳州 ５ ４ ５ ０ ０ ６ ）
性。
图１ 所 示为例 ， 以１ ０ ０ ｍ×１ Ｏ ０ ｍ进 行 网格 划分 ， 假定 定位 点 Ｐ落在 ６号 网格 内 。然后 以 ６号 网格 的形 心 Ａ为 中心 ， 进行 １ Ｏ ０ １ １ １ ×１ ０ ０ ｍ 的网格 划分 ， 得到Ａ 。 、 Ａ 、 Ａ 、 Ａ 这 ４个 网格 。再 对 这 ４个 网格进 行
摘要 ： 为 了 更 好 的 实 现 车辆 导航 系统 的实 时性 和精 确 性 ， 研 究 了 地 图 匹 配算 法 的 各 要 素 。 采 用 两 级 交 错 式 网 格划分 ， 并 结 合 全 球定 位 系 统 实 时水 平 估 计 误 差实 现对 电子 地 图待 匹 配 区域 划 分 。利 用 车辆 行 驶 位 置 、 方 向、 道路几何拓扑关系和行驶角度变化率 ， 提 出 了 一 种 基 于 角 度 和 距 离 分 段 占优 的 地 图 匹 配 算 法 。 试 验 结 果 表 明： 本 文 建 立 的地 图 匹 配算 法 能 够 准 确 、 快速地实现车辆导航定位功能 。 关键词 ： 全球定位系统 ； 车辆导航 ； 地 图匹配； 道路网格划分 ； 网络 拓 扑
法的优 点是 实 时性好 、 逻辑 简单 ， 但该算 法 只适用 于 以直线 型道路 为 主 的情 况 ， 对 于 弯道 或 交叉 路 口较
基于隐马尔可夫模型的地图匹配算法
基于隐马尔可夫模型的地图匹配算法苏星晨【摘要】传统的地图匹配算法在低频轨迹数据集下存在地图匹配不精确、计算复杂等缺点.为了提高低频轨迹数据的精度,本文改进基于隐马尔可夫的地图匹配算法,在充分利用轨迹点信息、道路网信息的同时,考虑相邻轨迹点之间的相关性,将轨迹点匹配到矢量道路网中,纠正轨迹点的定位误差.实验结果表明,该算法能够提升匹配精度,弥补原有算法的不足.【期刊名称】《科技创新与生产力》【年(卷),期】2018(000)004【总页数】3页(P53-55)【关键词】GPS;轨迹点;隐马尔可夫模型;地图匹配【作者】苏星晨【作者单位】中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙 410083【正文语种】中文【中图分类】P228.4;TP391.41随着导航定位技术和计算机技术的快速发展，使得许多移动终端如手机、车载定位装置等具有快速、准确获取位置信息的功能。
近年来大数据技术成为各行各业学者们的研究热点，浮动车上装配的定位装置能够实时获取当前车辆的位置信息，成为轨迹大数据的主要数据来源。
出租车作为浮动车的一种，广泛分布在城市的各个区域，这些出租车累积了海量的轨迹数据，通过对这些轨迹数据进行分析挖掘，可以用于城市交通拥堵治理、城市功能区识别、城市建设规划、城市路径规划等领域。
地图匹配是轨迹数据处理分析中的关键技术，如何能够快速、有效地将轨迹点投影到道路网络得到了诸多学者的广泛关注。
国内外学者在研究地图匹配问题上提出了很多算法，主要有基于投影、模糊逻辑、D-S证据推理、相关性分析等算法。
基于投影的地图匹配算法，依据轨迹点方向与道路方向、轨迹点与路段之间的距离、轨迹点之间的相关性建立权重函数，权重最大的路段作为匹配路段，该方法利用GPS信息和道路拓扑关系，引入额外的参数和准则提高了匹配效率，但容易受噪声点和采点稀疏性的影响，在路网复杂情况下匹配精度较低。
基于模糊逻辑算法，以模糊逻辑理论为核心，建立候选道路的隶属度函数，根据隶属度确定匹配路段。
基于OpenStreetMap的地图匹配算法研究
基于OpenStreetMap的地图匹配算法研究作者：蒋宗礼李娟来源：《软件导刊》2017年第07期摘要：借助OpenStreetMap （以下简称OSM）开源组织，分析研究了OSM相关的数据结构和使用方法，构建了地图服务系统，为研究地图匹配算法提供了基础。
通过研究地图匹配算法，实现了基于几何投影法的地图匹配研究项目，为进行更复杂的地图匹配算法研究提供了依据。
关键词：地图匹配算法；开源地图数据；地图数据服务系统；OpenStreetMap；地图匹配系统DOIDOI：10.11907/rjdk.171147中图分类号：TP312文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2017）007-0052-030 引言随着计算机的普及以及地理信息科学的发展，地理信息系统（ Geographic Information System，GIS）得到了广泛应用，在电子导航、交通旅游、城市规划以及电力、通讯等管网、管线布局设计中发挥了重要作用[1]。
地图服务是国家安全资源[2]，传统的地图匹配算法[3]，由于没有地图数据资源，大都利用模型进行验证，实际应用效果不佳。
OpenStreetMap不仅开放了地图数据资源，还提供了许多工具来构建完善的地图服务系统，对深入研究地图匹配算法提供了良好支撑。
1 地图基础服务构建地理数据构建是地图服务的基础。
然而，地理数据一般都加密不对外公开 [4]。
迄今为止，数字地图市场被控制，开发人员只能通过付费购买有限的地图数据使用权[5]。
互联网技术的发展提供了很多基于地图服务的开放平台，如Google地图、百度地图、高德地图、腾讯地图等，但是这些服务非常有限，用户通过服务接口只能得到有限的数据服务，这对基于地图服务的研究带来了很大的局限性。
OSM是一个网上地图协作计划，目标是创造一个能自由获取内容且能编辑的世界地图，是当今最精确和完善的矢量地图数据集[1]。
OSM的数据开源，可以自由下载使用，人们可以通过OSM的规范来构建自己的地图电子数据库，构建自己的路网信息服务系统。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ： ｍ ａｐ － ｍａ ｔ ｃ ｈｉ ｎ ｇ；ｇｒ ｉ ｄ ｐａ ｒ ｔ ｉ ｔ ｉ ｏｎ； ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｌ ｉ ｎ ｄｅ ｘ； ｍ ａ ｔ ｃ ｈｉ ｎｇ — ｓ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎ； ｅ ｒ ｒ ｏ ｒ ｃ ｏｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ
ｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｐ ｒ ｏ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｆ ｏ ｒ ｅ ｒ ｒ ｏ ｒ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ．Ｅｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｈ ｏ ｗｓ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ａ ｋ ｉ ｎ ｄ ｏ ｆ ｈ ｉ ｇ ｈ ｐ ｒ ｅ ｅ ｉ —
第３ ４卷 第 １ 期 ２ ０ １ ４ 年 ２ 月
桂 林 电 子 科 技 大 学 学 报
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎａ ｌ ｏ ｆ Ｇｕ ｉ ｌ ｉ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
Ｖｏ１ ．３ ４， Ｎ ｏ． １ Ｆｅ ｂ．２ ０１ ４
基 于 网格 分 块 的快 速 地 图 匹配 算 法
徐松 杰 ， 陈 紫强
（ 桂 林 电子 科 技 大 学 信 息 与通 信 学 院 ， 广西 桂林 ５ ４ １ ０ ０ ４ ）
摘 要 ： 为 了满 足 地 图 匹配 的 实 时性 和 精 确 性 要 求 ， 提 出一 种 基 于 网格 分 块 的 快 速 地 图 匹 配 算 法 。 根 据 网格 分 块 思 想 将 铁 路 网 进行 分 块 并 建 立 空 间 索 引 ， 通 过将 Ｇ Ｐ Ｓ定 位 点 与 铁 路 网格 相 匹 配 ， 快 速确 定其所在 网格 ， 运用 铁路 网络的拓扑 结构 、 历史 信 息 以 及 方 向 角 确 定 匹 配 路 段 ， 用 改进 的投 影 匹 配 算 法 进 行 误 差 修 正 。实 验 结 果 表 明 ， 该 算法 是一种精 度高 、 实 时 性 好 的地图匹配算法 。 关键词 ： 地 图匹配； 网格分块 ； 空间索引 ； 匹配路段 ； 误 差 修 正 中图分类号 ： ＴＰ ３ １ ２ 文献标志码 ： Ａ 文章 编 号 ：１ ６ ７ ３ — ８ ０ ８ Ｘ（ ２ ０ １ ４ ） ０ １ — ０ ０ ３ ３ — ０ ４
Ｑｕ ｉ ｃ ｋ ｍａ ｐ — ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｇ ｒ ｉ ｄ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ
◆ Ｘｕ Ｓ ｏ ｎ ｇ Ｊ ｉ ｅ ．Ｃｈ ｅ ｎ Ｚ ｉ ｑ ｉ ａ ｎ ｇ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｃｏ ｍ ｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ，Ｇｕ ｉ ｌ ｉ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ，Ｇｕ ｉ ｌ ｉ ｎ ５ ４ １ ０ ０ ４，Ｃｈ ｉ ｎ ａ ） Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｍｅ ｅ ｔ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ａ ｌ — ｔ ｉ ｍｅ ａ ｎ ｄ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｒ ｅ ｑ ｕ ｉ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｐ — ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ，ａ ｒ ａ ｐ ｉ ｄ ｍａ ｐ — ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ． Ａ ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｌ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ｉ ｓ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｇ ｒ ｉ ｄ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ．Ｔｈ ｅ ａ ｎ ｃ ｈ ｏ ｒ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｇ ｒ ｉ ｄ ｉ ｓ ｆ ａ ｓ ｔ ｄ ｅ ｔ ｅ ｒ ｍｉ ｎ ｅ ｄ ｂ ｙ ＧＰ Ｓ ｐ ｏ ｓ ｉ — ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ ｄ ａ ｔ ａ ．Ｔｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｉ ｎ ｕ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｒ ｅ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ Ｏ ｄ ｅ ｔ ｅ ｒ ｍｉ ｎ ｅ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ — ｓ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ｔｈ ｅ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ
在ห้องสมุดไป่ตู้ 于 Ｇ Ｐ Ｓ的 列 车定 位 系 统 中 ， 由 于成 本 和技
信息 ， 对 电子地 图 的精 度 要 求很 高 ， 出错将 可 能导 致
错误 匹配 。
术 条件 的限制 ， 不 可 能 实 时采 取 差 分 ＧＰ Ｓ定 位 或 高 精 度 的载 波 相 位 接 收 机 等 方 法 来 提 高 定 位 精 度 ＿ １ ］ 。 地 图匹配作 为 一种 既不增 加太 多成 本 ， 又能 提高 列车 定 位精 度 的误差 修正 技术 ， 常 被应 用在 实际定 位 系统 中 。近年来 ， 基 于列 车定 位 的地 图匹配算 法成 为 国 内 外 研究 的热 点 ， 如基 于 模 糊 逻辑 的地 图 匹配 算 法 、 基 于 拓扑 结构 的地 图 匹配算 法 、 基 于概 率 的地 图匹 配算 法 等 ］ 。这些 算 法 各有 优 点 ， 但 在 确 定 候 选 路 段 时 都需 要 搜索 整个 地 图数 据 库 ， 而 在 实 际系 统 中 ， ＧＰ Ｓ 定位 数 据量 较 大 ， 这 些 匹配 算 法无 法 满 足 实 时性 要 求 。而且这 些 算 法 在 提 高 匹 配 精 度 上 ， 对 可 用 信 息 （ 历 史定 位信 息 、 拓 扑关 系等 ） 利 用不 够 。如基 于 网络