地图匹配算法

前面对匹配算法进行了描述，不一样的算法，具有各自的优势，但是缺点是相同的，既匹配的手段太过单一，缺少可以辅助的信息。逻辑简单、速度快、实时性好、所需内存空间少是直接投影法的优点，在车辆前进路线上的径向分量，通过投影使车辆定位数据仅残留定位误差，使定位精度得到提高。在建立数据库时，要把弯道信息保存在图层中，这样就可以知道车辆是否在弯道处，并且可以通过调整权值来适应不同的环境。为了在一定程度上提高路口匹配的准确性，可以在弯道附近加大夹角的权值，相应的减小投影距离的权值。不足之处是在道路密集、道路形状复杂等情况下，匹配准确率较低，并且对所有道路做投影比较时，算法运行的时间成本太高。直接投影法还有一个有时会使投影点不能落在中心线上这个缺点，还有就是如果在弯曲度较大处，能使投影定不在中心线，这样就会引起错误的匹配。通过拓扑关系的算法只能建立三种简单的拓扑关系。但是在实际情况下交通关系要复杂的多。只对两条路进行连通是不可取的，车辆要行使就必须遵守交通规则。所
以，首先要考虑交通关系才能建立道路拓扑关系。在车辆行驶方向改变较大时相关性算法效果较好。但是当行使方向改变较小时相关性算法的效果就不好了，在直线时更会失效。这时为了保真匹配的可靠性就必须与其它匹配算法结合使用才行。另外，历史上形成的数据对基于模式识别的地图匹配算法有很大的影响。基于模式识别的地图匹配算法具有匹配准确率高的优点，但是也有一些缺点，如所以算法太麻烦、消化的时间长、工作量大，很难满足定位的实时性。地形特征是概率统计算法的重点考虑之处，它和别的算法结合使用时就能很好的解决匹配的时候道路中出现合点和并行路段这样的情况，缺点是对轨迹的相关性利用不足。还有该算法没有提前设定车辆总是在道路上这个前提，所以无法消除匹配所产生的误差。地图匹配要进行应用是要有两个前提条件的:第一，车辆必须是在道路上行驶的;第二，电子地图数据的精度要很高，必须的高于导航系统的精度。当具有上述前提时，把定位轨迹匹配到道路信上，就可以得到车辆的位置了。该算法的基础是数字地图，要完成对地图的匹配必须要求电子地图有正确的路网拓扑结构以及能够满足要求的精度，如果没有就会出现错误的匹配。
3.4地图匹配算法改进研究
如上文介绍，单一的匹配算法总是存在一定的局限性，各种算法针对不同情况各有优势，因此，把几种方法融合起来并进行一定的改进，将有利于提高地图匹配的精确率。前

面对匹配算法进行了描述，不一样的算法，具有各自的优势，但是缺点是相同的，既匹配的手段太过单一，缺少可以辅助的信息。逻辑简单、速度快、实时性好、所需内存空间少是直接投影法的优点，在车辆前进路线上的径向分量，通过投影使车辆定位数据仅残留定位误差，使定位精度得到提高。在建立数据库时，要把弯道信息保存在图层中，这样就可以知道车辆是否在弯道处，并且可以通过调整权值来适应不同的环境。为了在一定程度上提高路口匹配的准确率。



考虑道路权重信息的地图匹配算法，该类匹配算法主要是通过考虑地图匹配过程中的各种影响因素，对候选的道路确定权重，主要考虑的因素有：GPS定位误差，城市路网地图数据误差，坐标投影转换误差等。主要的思想是在定位点一定范围内选择与范围相交的路段作为候选路段，然后综合考虑各种因素对候选路段确定权重，然后根据候选路段权重的大小确定匹配路段。主要考虑了两种权重，一是距定位点的距离越近，权重越大；二是车辆轨迹与道路的相似性，相似性越大权重越大[29]。