CN102435197A - 一种基于mbr的gps轨迹地图匹配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于MBR的GPS轨迹地图匹配方法，将便携式GPS设备与计算机主机连接，本发明有如下优点和积极效果：1.本发明引入了历史信息和路网拓扑信息，使用距离和角度判断相匹配的道路，提高了匹配精度，减少了错误；2.本发明简单有效，降低了匹配计算的复杂度，提高了时间效率，能处理较大的数据量，有很好的实时性；3.容错性能较好，允许不正确的数据输入；4.本发明实现对错误点的过滤，进一步提高定位的准确性。

Description

一种基于MBR的GPS轨迹地图匹配方法

所属技术领域

本发明涉及GPS(全球定位系统)、GIS(地理信息系统)和计算机软件新技术，具体为一种全新的基于MBR的GPS轨迹地图匹配方法及其实例系统——保安绩效考核巡逻管理系统的开发。

背景技术

目前针对保安巡逻人员的管理监督都是沿用传统的“人管人”的模式，监督保安是否在岗，是否无故迟到早退，是否随意串岗、闲谈，是否私自改变巡逻路线，是否按照时间和巡逻次数和范围等要求巡逻等，实际操作中容易受到人为因素的影响，因此保安巡逻管理工作中不可避免的会出现监管的空白和漏洞、存在保安巡逻空班、漏检现象，为了杜绝此现象的发生，采用电子巡逻管理系统，对巡检的保安进行绩效考核以实现科学的管理十分必要。目前，常用的电子巡逻管理系统由巡更棒、巡更点、智能通信座、智能管理软件等部分组成，在每一部分中又含有更加具体的设备或部件。巡更棒用于记录巡逻情况，检验保安巡逻人员是否按规定巡检，俗称打点。根据巡逻路线，在必经点上设置感应点(巡更点)，每个感应点电子编号不同，保安巡逻人员手持巡更棒，到达巡逻点后，用巡更棒感应巡逻点，信息储存在巡更棒中，然后可以通过底座传输到电脑里，检查巡逻的执行情况。还可以设置时间范围，比如规定1～2点巡逻，超出时间就无法再感应记录巡逻点。然而，这类形式的电子巡逻管理设备要求比较高，成本比较高，这大大增加了企业的经济负担。

GPS是英文Global Positioning System(全球定位系统)的简称。用户设备部分即GPS接收机可以进行定位计算，计算出用户所在地理位置的经纬度、高度、速度、时间等信息。目前各种类型的接收机体积越来越小，重量越来越轻，便于野外观测使用。GPS设备的使用可记录使用人员的行走轨迹，以每3或5秒的频率保存轨迹点的经纬度、高度、通过速度和时间数据并可导出指定格式的文件保存，这些完备的时空数据可用来做绩效考核统计分析和挖掘更深层次信息。GPS设备的便携性和低成本以及定位记录轨迹位置的功能，使得成为对保安巡逻人员监督和绩效考核的得力工具。

MBR是Minimum Bounding Rectangle(最小外包矩形)的简称，它是在已知物体的边界时，用其外接矩形的尺寸来刻画它的基本形状是最简单的方法。如果仅计算其在坐标系方向上的外接矩形是很简单的，只需计算物体边界点的最大和最小坐标值，就可得到物体的水平和垂直跨度。但通常需要计算反映物体形状特征的主轴方向上的长度和与之垂直方向上的宽度，这样的外接矩形是物体最小的外接矩形(MER-Minimum Enclosing Rectangle)。

该系统涉及两项硬件设备：GPS轨迹记录仪和计算机硬件。计算机硬件的配置包括，处理器：Pentium III-600兆赫兹(MHz)兼容或更快的处理器，内存：512兆(MB)内存或更多，硬盘容量：大约需要1GB可用硬盘空间，显示器：支持1,024x768分辨率或者更高性能的视频显示卡和监视器。

软件环境包括两部分：(1)开发环境有Microsoft Visual Studio 2008、ESRI ArcGIS Engine9.3.1Runtime and Developer Kit for Windows和ESRIArcGIS Desktop SDK for the Microsoft.NET Framework。(2)运行环境，操作系统：Windows 2000/Windows XP简体中文操作系统及以上；支持软件：Microsoft.NET Framework 3.5。

从串口中读出的是文本数据，每次读出一行，一般情况下，一秒种能收到多行数据，有效数据以$GP开头，分为$GPGGA、$GPGSA、$GPGSV、$GPRMC…$GPGGA是GPS定位的主要数据，通过解析它得到经度、纬度、海拔高度、时间、卫星使用情况等基本信息，其中每项用逗号分隔，共十四个逗号，举例如下：$GPGGA，064746.000，4925.4895，N，00103.9255，E，1，05，2.1，-68.0，M，47.1，M，，0000*4F$GPGGA(语句标识头)，064746.000(UTC时间)，4925.4895(纬度)，N(纬度半球)，00103.9255(经度)，E(经度半球)，1(定位质量指示)，05(使用卫星数量)，2.1(水平精确度)，-68.0(海拔高度)，M(高度单位)，47.1(大地水准面高度)，M(高度单位)，(差分GPS数据期限)，0000(差分参考基站标号)*4F(校验)(结束标记回车换行)。

轨迹能否精确地表达运动对象的位置，成为影响定位系统性能的关键[1，10]。因此，需要通过对数据的预处理，将轨迹数据匹配到矢量化的数字地图上，这一技术通常称为地图匹配(Map-Matching)。

误差是影响地图匹配可靠性的关键因素。其产生原因是：GPS信号接收设备通常会受到天气、卫星状况和周围环境的影响，特别是在高楼林立的城市中，便携式的GPS定位设备仍然存在着比较明显的测量误差；轨迹数据通常是使用GPS对位置进行抽样，这种方式也是不准确的，其精度受采样率影响。由GPS精度引起的测量误差及受采样率影响的抽样误差严重影响了定位的准确性及应用需求，造成实际位置与轨迹数据记录的位置不符，它一方面影响应用的显示效果，另一方面影响数据挖掘及深层次信息的提取。

发明内容

本发明引入一种基于MBR的GPS轨迹地图匹配新方法，即将一段轨迹与道路网的一部分相匹配，其匹配程度由这段轨迹与候选道路的角度和距离决定，这种方法可以有效的提高定位系统的运行效率和精度。

一种基于MBR的GPS轨迹地图匹配方法，

1)将便携式GPS设备与计算机主机连接，运用系统自带的“读取数据”功能读取对应巡逻人员在巡逻区域的巡逻时间的数据，数据为轨迹文件，其格式是.csv，文件包含的坐标点的经纬度、经过时间和经过速度的数据信息；

2)对数据进行预处理，通过系统的模式分类方法，识别轨迹文件中的错误数据，包括重复数据、缺失数据、跳跃数据、漂移数据；

识别轨迹文件中的错误数据代码为：

3)根据基于MBR的地图匹配算法对轨迹点进行校正，除去错误数据，修正路线，提高轨迹精度；

4)利用ArcGIS提供的mapcontrol控件和绘图方法在系统内部将轨迹曲线绘制到地图上，直观的显示修正结果。

识别轨迹文件中的错误数据代码为：

MBR的地图匹配算法代码：

本发明有如下优点和积极效果：

1.本发明引入了历史信息和路网拓扑信息，使用距离和角度判断相匹配的道路，提高了匹配精度，减少了错误；

2.本发明简单有效，降低了匹配计算的复杂度，提高了时间效率，能处理较大的数据量，有很好的实时性；

3.容错性能较好，允许不正确的数据输入；

4.本发明实现对错误点的过滤，进一步提高定位的准确性。

附图说明

图1是本发明基于MBR的地图匹配新方法实现步骤流程图。

图2是本发明保安巡逻管理系统软硬件结构框架示意图。

图3是本发明基于MBR的地图匹配示例。

具体实施方式

高精度、矢量化的数字地图不但能提供位置信息，还能够用来改善GPS定位的精度，通过轨迹与地图的匹配确定对象相对于地图的最大可能位置，从而减小误差幅度、提高定位精度、改善定位系统性能。它的应用基于两个假设：1)用于地图匹配的数字地图的精度一般要求小于15m；2)对象在道路上运动。

基于MBR的地图匹配方法实现主要分为如下4个步骤：

1)将便携式GPS设备与计算机主机连接，读取对应某个巡逻人员(巡逻区域)某时间的GPS轨迹csv文件，获取其包含的坐标点的经纬度、经过时间和经过速度等信息；

2)对数据进行预处理，通过模式分类方法，识别GPS轨迹中的错误数据，包括重复数据、缺失数据、跳跃数据、漂移数据等；

识别轨迹文件中的错误数据代码为：

3)根据基于MBR的地图匹配算法对轨迹点进行校正，提高轨迹精度；

MBR的地图匹配算法代码：

4)利用ArcGIS提供的mapcontrol控件和绘图方法将轨迹曲线绘制到地图上，直观的显示修正结果。过程图如附图1所示，保安巡逻管理系统软硬件结构框架示意图如图2所示。

1.数据错误模式及预处理

大量实测GPS轨迹数据中不可避免的会出现部分错误数据，在进行地图匹配前，需要将这些错误数据检测并处理，本文通过大量数据，研究分析数据错误模式，并设计错误数据检测算法。通过模式分类的方法[4]，本文将错误数据分为四种模式，分别为：数据冗余、数据缺失、跳跃数据和漂移数据。

2.错误数据检测算法

(1)数据冗余：采样过于密集或者重复记录

pi与pi+1两点间距离Di小于Dmin表明采样过于密集或者重复记录，如公式(1)，

$D_i=\sqrt{{(x_i-x_{i+1})}^2+{(y_i-y_{i+1})}^2}<D_{\min },(i=1,...,n)---\left(1\right)$

对于这种类型的错误数据，需将该点数据删除。

(2)数据缺失：某一时刻或时间段的数据丢失

轨迹数据中包含时间信息，通过比较pi与pi+1两点间的时间差Δtp与采样间隔Δt是否相等，判断两点间是否有数据缺失，如公式(2)，

Δt_p＝t_i-t_i+1≠Δt                     (2)

对于缺失的数据需要补足，其坐标为，

$\left\{\begin{array}{c}{x}_{i_n}=\frac{\mathrm{n\&Delta;t}(x_{i+1}-x_i)}{\mathrm{\&Delta;}{t}_p}\\ y_{i_n}=\frac{\mathrm{n\&Delta;t}(y_{i+1}-y_i)}{\mathrm{\&Delta;}{t}_p}\end{array}\right.,(n=1,...(\mathrm{\&Delta;}{t}_p/\mathrm{\&Delta;t})-1)---\left(3\right)$

(3)跳跃数据：数据点明显偏离实际位置

pi与pi+1两点间距离Di大于Dmax表明数据点明显偏离实际位置，如公式(4)。

$D_i=\sqrt{{(x_i-x_{i+1})}^2+{(y_i-y_{i+1})}^2}>D_{\max },(i=1,...,n)---\left(4\right)$

(4)漂移数据：静止或低速运动时，数据点在一定范围内无规则变动pi到pi+n这n+1个点的几何中心与pi+1到pi+n+1的几何中心的距离

若小于

那么就认为pi+1到pi+n+1属于漂移数据，予以删除。如公式(5)：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\&OverBar;}{x}=(x_i+x_{i+1}+...+x_{i+n})/(n+1)\\ \stackrel{\&OverBar;}{y}=(y_i+y_{i+1}+...+y_{i+n})/(n+1)\\ \stackrel{\&OverBar;}{x^{\&prime;}}=(x_{i+1}+x_{i+2}+...+x_{i+n+1})/(n+1)\\ \stackrel{\&OverBar;}{y^{\&prime;}}=(y_{i+1}+y_{i+2}+...+y_{i+n+1})/(n+1)\\ \stackrel{\&OverBar;}{D_i}=\sqrt{{(\stackrel{\&OverBar;}{x}-\stackrel{\&OverBar;}{x^{\&prime;}})}^2+{(\stackrel{\&OverBar;}{y}-\stackrel{\&OverBar;}{y^{\&prime;}})}^2}<{\stackrel{\&OverBar;}{D}}_{\min }\end{array}\right.---\left(5\right)$

3.算法设计

在已知物体的边界时，用其外接矩形的尺寸来刻画它的基本形状是最简单的方法。MBR(Minimum Bounding Rectangle，MBR)方法常作为空间对象的几何近似，一个对象的MBR定义为完全包含该对象的矩形[7]。很多空间数据结构和索引技术都是基于MBR的，将对象的关系作为一个快速的过滤器来判断对象是否可能满足一个给定的关系[8]。

本文采用的基于MBR的地图匹配算法利用了历史轨迹数据的相关性减小误差。该算法将一段轨迹与道路网的一部分相匹配，需先将这段轨迹用MBR进行描述，如图3中的m1。将矩形m1匹配到道路网，首先将m1半径r范围内的道路提取出来作为候选道路，r值的确定可以根据GPS设备的精度而定，图3中，c1，c2以及c3将有可能称为m1匹配对象。

本文使用两个分量来度量候选道路的匹配程度，分别为矩形到候选道路的距离d及夹角θ。

距离d即m1中心点

到线段c的距离，线段c由其两个端点(x_c，y_c)，(x′_c，y′_c)确定。其计算方法为，首先，计算三点间距离

及

到(x_c，y_c)，(x′_c，y′_c)所在直线的距离dis，然后分别判断(x_c，y_c)，(x′_c，y′_c)与垂足的关系确m1到线段的距离，如公式(6)所示，满足：

$\begin{array}{ccc}({\mathrm{temp}}_1=\sqrt{{\mathrm{dis}}_{m_1\&RightArrow;c}^2-{\mathrm{dis}}^2})>{\mathrm{dis}}_{c\&RightArrow;c^{\&prime;}}& \mathrm{or}& ({\mathrm{temp}}_2=\sqrt{{\mathrm{dis}}_{m_1\&RightArrow;c^{\&prime;}}^2-{\mathrm{dis}}^2})>{\mathrm{dis}}_{c\&RightArrow;c^{\&prime;}}\end{array}---\left(6\right)$

那么m1到线段c的距离为

若不满足公式(6)，则m1到线段c的距离为dis。

夹角θ即矩形m1包含的轨迹与线段c的夹角，其计算方法如公式(7)所示：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\&OverBar;}{x_m}=\frac{1}{n-1}\underset{i=1}{\overset{n-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}(x_{i+1}-x_i)\\ \stackrel{\&OverBar;}{y_m}=\frac{1}{n-1}\underset{i=1}{\overset{n-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}(y_{i+1}-y_i)\\ {\mathrm{\&theta;}}^{\&prime;}=\mathrm{arc\; tg}(\stackrel{\&OverBar;}{x_m}/\stackrel{\&OverBar;}{y_m})\\ \mathrm{\&theta;}=|{\mathrm{\&theta;}}_c-{\mathrm{\&theta;}}^{\&prime;}|\end{array}\right.---\left(7\right)$

其中，xi，yi是第i点的坐标，

为矩形内n个点的坐标变化平均值，θ为线段c的方向θ_c与矩形内各点的运动方向θ′的夹角。

综合以上两个分量计算出各个候选道路的匹配度s，如公式(8)：

$\left\{\begin{array}{c}{s}_d={\mathrm{\&mu;}}_d-{\mathrm{\&lambda;}}_d\&CenterDot;\mathrm{dis}\\ s_a={\mathrm{\&mu;}}_a-{\mathrm{\&lambda;}}_a\&CenterDot;\mathrm{\&theta;}\\ s=s_a+s_d\end{array}\right.---\left(8\right)$

度量值s越大，则表明匹配度越高。其中，λ_[d|a]表示距离或角度分量能允许的最大值，λ_[d|a]表示该分量在匹配度计算中所占的权重。

Claims (3)

1.一种基于MBR的GPS轨迹地图匹配方法，其特征在于：

1)将便携式GPS设备与计算机主机连接，运用系统自带的“读取数据”功能读取对应巡逻人员在巡逻区域的巡逻时间的数据，数据为轨迹文件，其格式是.csv，文件包含的坐标点的经纬度、经过时间和经过速度的数据信息；

2)对数据进行预处理，通过系统的模式分类方法，识别轨迹文件中的错误数据，包括重复数据、缺失数据、跳跃数据、漂移数据；

3)根据基于MBR的地图匹配算法对轨迹点进行校正，除去错误数据，修正路线，提高轨迹精度；

4)利用ArcGIS提供的mapcontrol控件和绘图方法在系统内部将轨迹曲线绘制到地图上，直观的显示修正结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于MBR的GPS轨迹地图匹配方法，其特征在于：识别轨迹文件中的错误数据代码为：

3.根据权利要求1所述的一种基于MBR的GPS轨迹地图匹配方法，其特征在于：MBR的地图匹配算法代码：

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