CN103499828A - 浮动车轨迹地图匹配的方法及装置 - Google Patents

浮动车轨迹地图匹配的方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN103499828A
CN103499828A CN201310501111.6A CN201310501111A CN103499828A CN 103499828 A CN103499828 A CN 103499828A CN 201310501111 A CN201310501111 A CN 201310501111A CN 103499828 A CN103499828 A CN 103499828A
Authority
CN
China
Prior art keywords
road
tracing point
floating car
distance
probability
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201310501111.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103499828B (zh
Inventor
陈金星
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenyang century Qualcomm Technology Co., Ltd.
Original Assignee
Beijing Cennavi Technologies Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Cennavi Technologies Co Ltd filed Critical Beijing Cennavi Technologies Co Ltd
Priority to CN201310501111.6A priority Critical patent/CN103499828B/zh
Publication of CN103499828A publication Critical patent/CN103499828A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103499828B publication Critical patent/CN103499828B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/38Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
    • G01S19/39Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/42Determining position
    • G01S19/50Determining position whereby the position solution is constrained to lie upon a particular curve or surface, e.g. for locomotives on railway tracks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

本发明实施例公开了一种浮动车轨迹地图匹配的方法及装置,涉及智能交通系统领域,可以降低浮动车轨迹在地图上的匹配误差,提高匹配准确率。所述方法包括:首先获取轨迹点序列中各个轨迹点分别对应的至少一条道路,然后根据所述轨迹点与对应的至少一条道路中各条道路之间的距离,统计所述轨迹点与所述各条道路之间的道路匹配概率,再根统计所述轨迹点对应的各条道路到所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的道路转移概率,并根据所述各个轨迹点分别对应的至少一条道路,遍历所述轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹,最后根据所述道路匹配概率和所述道路转移概率,从所述多条浮动车轨迹中获取浮动车在地图上匹配的路径轨迹。

Description

浮动车轨迹地图匹配的方法及装置
技术领域
本发明涉及智能交通系统领域,特别涉及一种浮动车轨迹地图匹配的方法及装置。
背景技术
浮动车技术是近年来智能交通领域中所采用的获取实时路况信息的关键技术之一。其基本原理是根据装备GPS(全球定位系统,Global PositioningSystem)的浮动车行驶过程中定期记录的车辆位置,方向和速度信息,在地图上匹配浮动车轨迹。
目前在地图上进行浮动车轨迹的匹配时,通常首先获取浮动车轨迹上的各个轨迹点,然后将与各个轨迹点之间距离最近的各条道路组成的道路序列,作为浮动车在地图上匹配的实际轨迹。
然而由于轨迹点由GPS装置获取的过程中,会受到大气层、天气、卫星轨道误差、卫星钟差、天线相位等影响,因此GPS获取的轨迹点坐标都有一定的误差,因此将与各个轨迹点之间距离最近的各条道路组成的道路序列作为浮动车在地图上匹配的实际轨迹误差较大,准确率较低。
发明内容
本发明提供一种浮动车轨迹地图匹配的方法及装置,可以降低浮动车轨迹在地图上的匹配误差,可以提高匹配准确率。
本发明实施例采用的技术方案为:
一种浮动车轨迹地图匹配的方法,包括:
获取轨迹点序列中各个轨迹点分别对应的至少一条道路,所述轨迹点与对应的至少一条道路之间的距离小于或等于预设阈值;
根据所述轨迹点与对应的至少一条道路中各条道路之间的距离,统计所述轨迹点与所述各条道路之间的道路匹配概率;
根据所述轨迹点与下一个轨迹点之间的距离和所述轨迹点对应的各条道路与所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的距离,统计所述轨迹点对应的各条道路到所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的道路转移概率;
根据所述各个轨迹点分别对应的至少一条道路,遍历所述轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹;
根据所述道路匹配概率和所述道路转移概率,从所述多条浮动车轨迹中获取浮动车在地图上匹配的路径轨迹。
一种浮动车轨迹地图匹配的装置,包括:
获取单元,用于获取轨迹点序列中各个轨迹点分别对应的至少一条道路,所述轨迹点与对应的至少一条道路之间的距离小于或等于预设阈值;
统计单元,用于根据所述轨迹点与对应的至少一条道路中各条道路之间的距离,统计所述轨迹点与所述各条道路之间的道路匹配概率;
所述统计单元,还用于根据所述轨迹点与下一个轨迹点之间的距离和所述轨迹点对应的各条道路与所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的距离,统计所述轨迹点对应的各条道路到所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的道路转移概率;
遍历单元,用于根据所述各个轨迹点分别对应的至少一条道路,遍历所述轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹;
所述获取单元,还用于根据所述道路匹配概率和所述道路转移概率,从所述多条浮动车轨迹中获取浮动车在地图上匹配的路径轨迹。
本发明实施例提供的浮动车轨迹地图匹配的方法及装置,首先获取轨迹点序列中各个轨迹点分别对应的至少一条道路,然后根据所述轨迹点与对应的至少一条道路中各条道路之间的距离,统计所述轨迹点与所述各条道路之间的道路匹配概率,再根据所述轨迹点与下一个轨迹点之间的距离和所述轨迹点对应的各条道路与所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的距离,统计所述轨迹点对应的各条道路到所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的道路转移概率,并根据所述各个轨迹点分别对应的至少一条道路,遍历所述轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹,最后根据所述道路匹配概率和所述道路转移概率,从所述多条浮动车轨迹中获取浮动车在地图上匹配的路径轨迹。与目前将与各个轨迹点之间距离最近的各条道路组成的道路序列作为浮动车在地图上匹配的实际轨迹相比,本发明通过获取轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹中,匹配概率最大的轨迹作为浮动车在地图上的实际轨迹,可以降低浮动车轨迹在地图上的匹配误差,提高匹配准确率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例一提供的浮动车轨迹地图匹配的方法流程图;
图2为本发明实施例一提供的浮动车轨迹地图匹配的装置结构示意图;
图3为本发明实施例二提供的浮动车轨迹地图匹配的方法流程图;
图4为本发明实施例二提供的浮动车轨迹地图匹配的装置结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
为使本发明技术方案的优点更加清楚,下面结合附图和实施例对本发明作详细说明。
实施例一
本发明实施例提供一种浮动车轨迹地图匹配的方法,如图1所示,所述方法包括:
101、获取轨迹点序列中各个轨迹点分别对应的至少一条道路。
其中,所述轨迹点与对应的至少一条道路之间的距离小于或等于预设阈值,所述预设阈值可以根据实际情况进行设定。例如,将预设阈值配置为200米,此时,与轨迹点对应的道路与轨迹点之间的距离小于或等于200米,而对于与该轨迹点之间的距离大于200米的道路,不作为该轨迹点对应的道路,从而可以提高匹配准确率。
102、根据所述轨迹点与对应的至少一条道路中各条道路之间的距离,统计所述轨迹点与所述各条道路之间的道路匹配概率。
103、根据所述轨迹点与下一个轨迹点之间的距离和所述轨迹点对应的各条道路与所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的距离,统计所述轨迹点对应的各条道路到所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的道路转移概率。
例如,轨迹点1对应的道路为道路1和道路2,轨迹点2对应的道路为道路3和道路4,则此时分别统计道路1到道路3的道路转移概率,道路1到道路4的道路转移概率,道路2到道路3的道路转移概率,道路2到道路4的道路转移概率。
104、根据所述各个轨迹点分别对应的至少一条道路,遍历所述轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹。
例如,轨迹点序列包含的轨迹点为轨迹点1、轨迹点2和轨迹点3,轨迹点1对应的道路为道路1和道路2,轨迹点2对应的道路为道路3和道路4,轨迹点3对应的道路为道路5和道路6,则该轨迹点序列对应的浮动车轨迹为8条,分别为(道路1、道路3、道路5)、(道路1、道路3、道路6)、(道路2、道路3、道路5)、(道路2、道路3、道路6)、(道路1、道路4、道路5)、(道路1、道路4、道路6)、(道路2、道路4、道路5)、(道路2、道路4、道路6)。
105、根据所述道路匹配概率和所述道路转移概率,从所述多条浮动车轨迹中获取浮动车在地图上匹配的路径轨迹。
进一步地,作为图1所示方法的具体实现,本发明实施例提供一种浮动车轨迹地图匹配的装置,如图2所示,所述装置包括:获取单元21、统计单元22、遍历单元23。
获取单元21,可以用于获取轨迹点序列中各个轨迹点分别对应的至少一条道路,所述轨迹点与对应的至少一条道路之间的距离小于或等于预设阈值。
统计单元22,可以用于根据所述轨迹点与对应的至少一条道路中各条道路之间的距离,统计所述轨迹点与所述各条道路之间的道路匹配概率。
统计单元22,还可以用于根据所述轨迹点与下一个轨迹点之间的距离和所述轨迹点对应的各条道路与所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的距离,统计所述轨迹点对应的各条道路到所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的道路转移概率。
遍历单元23,可以用于根据所述各个轨迹点分别对应的至少一条道路,遍历所述轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹。
获取单元21,还可以用于根据所述道路匹配概率和所述道路转移概率,从所述多条浮动车轨迹中获取浮动车在地图上匹配的路径轨迹。
需要说明的是,本发明实施例提供的装置所涉及各功能单元的其他相应描述,可以参考上述方法中的对应描述,在此不在赘述。
本发明实施例提供的浮动车轨迹地图匹配的方法及装置,首先获取轨迹点序列中各个轨迹点分别对应的至少一条道路,然后根据所述轨迹点与对应的至少一条道路中各条道路之间的距离,统计所述轨迹点与所述各条道路之间的道路匹配概率,再根据所述轨迹点与下一个轨迹点之间的距离和所述轨迹点对应的各条道路与所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的距离,统计所述轨迹点对应的各条道路到所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的道路转移概率,并根据所述各个轨迹点分别对应的至少一条道路,遍历所述轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹,最后根据所述道路匹配概率和所述道路转移概率,从所述多条浮动车轨迹中获取浮动车在地图上匹配的路径轨迹。与目前将与各个轨迹点之间距离最近的各条道路组成的道路序列作为浮动车在地图上匹配的实际轨迹相比,本发明通过获取轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹中,匹配概率最大的轨迹作为浮动车在地图上的实际轨迹,可以降低浮动车轨迹在地图上的匹配误差,可以提高匹配准确率。
实施例二
本发明实施例提供一种浮动车轨迹地图匹配的方法,如图3所示,所述方法包括:
301、获取轨迹点序列中各个轨迹点分别对应的至少一条道路。
其中,所述轨迹点与对应的至少一条道路之间的距离小于或等于预设阈值,所述预设阈值可以根据实际情况进行设定。例如,将预设阈值配置为100米,此时,与轨迹点对应的道路与轨迹点之间的距离小于或等于100米,而对于与该轨迹点之间的距离大于100米的道路,不作为该轨迹点对应的道路,从而可以提高匹配准确率。
302、根据所述轨迹点与对应的至少一条道路中各条道路之间的距离,统计所述轨迹点与所述各条道路之间的道路匹配概率。
具体地,根据公式
Figure BDA0000400069000000071
统计所述轨迹点与所述各条道路之间的道路匹配概率,其中,y1为道路匹配概率,d1为所述轨迹点与道路之间的距离,σ为常数。
303、根据所述轨迹点与下一个轨迹点之间的距离和所述轨迹点对应的各条道路与所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的距离,统计所述轨迹点对应的各条道路到所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的道路转移概率。
例如,轨迹点1对应的道路为道路1,轨迹点2对应的道路为道路2和道路3,则此时分别统计道路1到道路2的道路转移概率,道路1到道路3的道路转移概率。
具体地,根据公式
Figure BDA0000400069000000072
统计所述轨迹点对应的各条道路到所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的道路转移概率,其中,y2为道路转移概率,d2为所述轨迹点与所述下一个轨迹点之间的距离和所述轨迹点对应的各条道路与所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的距离的差值,β为常数。
304、根据所述各个轨迹点分别对应的至少一条道路,遍历所述轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹。
具体地,根据所述各个轨迹点在所述轨迹点中的排列顺序和所述各个轨迹点分别对应的至少一条道路,遍历所述轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹。
305、根据所述道路匹配概率和所述道路转移概率,分别计算所述轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹中各条浮动车轨迹的概率值。
306、获取概率值最大的浮动车轨迹作为在所述地图上匹配的路径轨迹。
例如,轨迹点序列中包含的轨迹点分别为轨迹点1、轨迹点2、和轨迹点3,各个轨迹点与对应的道路之间的匹配概率如下表所示:
轨迹点1 轨迹点2 轨迹点3
匹配道路1 0.6 0.7 0.55
匹配道路2 0.4 0.3 0.45
各个轨迹点之间的道路转移概率如下表所示:
轨迹点1到轨迹点2 轨迹点2到轨迹点3
Ri1到Rj1 0.4 0.5
Ri1到Rj2 0.6 0.5
Ri2到Rj1 0.8 0.7
Ri2到Rj2 0.2 0.3
其中,Rij代表轨迹点i匹配的道路j,此时,该轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹分别为(R11,R21,R31)、(R11,R21,R32)、(R11,R22,R31)、(R11,R22,R32)、(R12,R21,R31)、(R12,R21,R32)、(R12,R22,R31)、(R12,R22,R32),此时轨迹(R11,R21,R31)对应的概率为0.6*0.7*0.4*0.55*0.5=0.0462,按照上述计算方法分别计算其余7条浮动车轨迹,得到轨迹(R12,R21,R31)的概率最大,为0.0616,因此将轨迹(R12,R21,R31)作为浮动车在地图上匹配的轨迹。可以看出,本发明实施例通过改变轨迹点的道路匹配策略,并且再根据轨迹点之间的道路转移概率,综合多个因素来获取浮动车在地图上匹配的实际轨迹,提高了匹配准确率。
对于本发明实施例,在计算轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹中各条浮动车轨迹的概率值时,还可以采用维特比算法,从而可以进一步提高概率值的计算效率,本发明实施例不做限定。
作为图3所示方法的具体实现,本发明实施例提供一种浮动车轨迹地图匹配的装置,如图4所示,所述装置可以包括:获取单元41、统计单元42、遍历单元43。
获取单元41,可以用于获取轨迹点序列中各个轨迹点分别对应的至少一条道路,所述轨迹点与对应的至少一条道路之间的距离小于或等于预设阈值。
统计单元42,可以用于根据所述轨迹点与对应的至少一条道路中各条道路之间的距离,统计所述轨迹点与所述各条道路之间的道路匹配概率。
统计单元42,还可以用于根据所述轨迹点与下一个轨迹点之间的距离和所述轨迹点对应的各条道路与所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的距离,统计所述轨迹点对应的各条道路到所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的道路转移概率。
遍历单元43,可以用于根据所述各个轨迹点分别对应的至少一条道路,遍历所述轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹。
获取单元41,还可以用于根据所述道路匹配概率和所述道路转移概率,从所述多条浮动车轨迹中获取浮动车在地图上匹配的路径轨迹。
统计单元42,具体可以用于根据公式
Figure BDA0000400069000000091
统计所述轨迹点与所述各条道路之间的道路匹配概率,其中,y1为道路匹配概率,d1为所述轨迹点与道路之间的距离,σ为常数。
统计单元42,具体可以用于根据公式
Figure BDA0000400069000000092
统计所述轨迹点对应的各条道路到所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的道路转移概率,其中,y2为道路转移概率,d2为所述轨迹点与所述下一个轨迹点之间的距离和所述轨迹点对应的各条道路与所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的距离的差值,β为常数。
所述装置还可以包括:计算单元44。
计算单元44,可以用于根据所述道路匹配概率和所述道路转移概率,分别计算所述轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹中各条浮动车轨迹的概率值。
获取单元41,还可以用于获取概率值最大的浮动车轨迹作为在所述地图上匹配的路径轨迹。
遍历单元43,具体可以用于根据所述各个轨迹点在所述轨迹点中的排列顺序和所述各个轨迹点分别对应的至少一条道路,遍历所述轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹。
需要说明的是,本发明实施例提供的装置所涉及各功能单元的其他相应描述,可以参考上述方法中的对应描述,在此不在赘述。
本发明实施例提供的浮动车轨迹地图匹配的方法及装置,首先获取轨迹点序列中各个轨迹点分别对应的至少一条道路,然后根据所述轨迹点与对应的至少一条道路中各条道路之间的距离,统计所述轨迹点与所述各条道路之间的道路匹配概率,再根据所述轨迹点与下一个轨迹点之间的距离和所述轨迹点对应的各条道路与所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的距离,统计所述轨迹点对应的各条道路到所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的道路转移概率,并根据所述各个轨迹点分别对应的至少一条道路,遍历所述轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹,最后根据所述道路匹配概率和所述道路转移概率,从所述多条浮动车轨迹中获取浮动车在地图上匹配的路径轨迹。与目前将与各个轨迹点之间距离最近的各条道路组成的道路序列作为浮动车在地图上匹配的实际轨迹相比,本发明通过获取轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹中,匹配概率最大的轨迹作为浮动车在地图上的实际轨迹,可以降低浮动车轨迹在地图上的匹配误差,提高匹配准确率。
本发明实施例提供的浮动车轨迹地图匹配的装置可以实现上述提供的方法实施例,具体功能实现请参见方法实施例中的说明,在此不再赘述。本发明实施例提供的浮动车轨迹地图匹配的方法及装置可以适用于智能交通系统领域,但不仅限于此。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)等。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种浮动车轨迹地图匹配的方法,其特征在于,包括:
获取轨迹点序列中各个轨迹点分别对应的至少一条道路,所述轨迹点与对应的至少一条道路之间的距离小于或等于预设阈值;
根据所述轨迹点与对应的至少一条道路中各条道路之间的距离,统计所述轨迹点与所述各条道路之间的道路匹配概率;
根据所述轨迹点与下一个轨迹点之间的距离和所述轨迹点对应的各条道路与所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的距离,统计所述轨迹点对应的各条道路到所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的道路转移概率;
根据所述各个轨迹点分别对应的至少一条道路,遍历所述轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹;
根据所述道路匹配概率和所述道路转移概率,从所述多条浮动车轨迹中获取浮动车在地图上匹配的路径轨迹。
2.根据权利要求1所述的浮动车轨迹地图匹配的方法,其特征在于,所述根据轨迹点与对应的至少一条道路中各条道路之间的距离,统计所述轨迹点与所述各条道路之间的道路匹配概率包括:
根据公式
Figure FDA0000400068990000011
统计所述轨迹点与所述各条道路之间的道路匹配概率,其中,y1为道路匹配概率,d1为所述轨迹点与道路之间的距离,σ为常数。
3.根据权利要求1所述的浮动车轨迹地图匹配的方法,其特征在于,根据轨迹点与下一个轨迹点之间的距离和所述轨迹点对应的各条道路与所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的距离,统计所述轨迹点对应的各条道路到所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的道路转移概率包括:
根据公式
Figure FDA0000400068990000021
统计所述轨迹点对应的各条道路到所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的道路转移概率,其中,y2为道路转移概率,d2为所述轨迹点与所述下一个轨迹点之间的距离和所述轨迹点对应的各条道路与所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的距离的差值,β为常数。
4.根据权利要求1所述的浮动车轨迹地图匹配的方法,其特征在于,所述根据所述道路匹配概率和所述道路转移概率,从所述多条浮动车轨迹中获取在地图上匹配的路径轨迹的步骤包括:
根据所述道路匹配概率和所述道路转移概率,分别计算所述轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹中各条浮动车轨迹的概率值;
获取概率值最大的浮动车轨迹作为在所述地图上匹配的路径轨迹。
5.根据权利要求1所述的浮动车轨迹地图匹配的方法,其特征在于,所述根据所述各个轨迹点分别对应的至少一条道路,遍历所述轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹的步骤包括:
根据所述各个轨迹点在所述轨迹点中的排列顺序和所述各个轨迹点分别对应的至少一条道路,遍历所述轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹。
6.一种浮动车轨迹地图匹配的装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取轨迹点序列中各个轨迹点分别对应的至少一条道路,所述轨迹点与对应的至少一条道路之间的距离小于或等于预设阈值;
统计单元,用于根据所述轨迹点与对应的至少一条道路中各条道路之间的距离,统计所述轨迹点与所述各条道路之间的道路匹配概率;
所述统计单元,还用于根据所述轨迹点与下一个轨迹点之间的距离和所述轨迹点对应的各条道路与所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的距离,统计所述轨迹点对应的各条道路到所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的道路转移概率;
遍历单元,用于根据所述各个轨迹点分别对应的至少一条道路,遍历所述轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹;
所述获取单元,还用于根据所述道路匹配概率和所述道路转移概率,从所述多条浮动车轨迹中获取浮动车在地图上匹配的路径轨迹。
7.根据权利要求6所述的浮动车轨迹地图匹配的装置,其特征在于,
所述统计单元,具体用于根据公式
Figure FDA0000400068990000031
统计所述轨迹点与所述各条道路之间的道路匹配概率,其中,y1为道路匹配概率,d1为所述轨迹点与道路之间的距离,σ为常数。
8.根据权利要求6所述的浮动车轨迹地图匹配的装置,其特征在于,
所述统计单元,具体用于根据公式
Figure FDA0000400068990000032
统计所述轨迹点对应的各条道路到所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的道路转移概率,其中,y2为道路转移概率,d2为所述轨迹点与所述下一个轨迹点之间的距离和所述轨迹点对应的各条道路与所述下一个轨迹点对应的各条道路之间的距离的差值,β为常数。
9.根据权利要求6所述的浮动车轨迹地图匹配的装置,其特征在于,所述装置还包括:
计算单元,用于根据所述道路匹配概率和所述道路转移概率,分别计算所述轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹中各条浮动车轨迹的概率值;
所述获取单元,还用于获取概率值最大的浮动车轨迹作为在所述地图上匹配的路径轨迹。
10.根据权利要求6所述的浮动车轨迹地图匹配的装置,其特征在于,
所述遍历单元,具体用于根据所述各个轨迹点在所述轨迹点中的排列顺序和所述各个轨迹点分别对应的至少一条道路,遍历所述轨迹点序列对应的多条浮动车轨迹。
CN201310501111.6A 2013-10-22 2013-10-22 浮动车轨迹地图匹配的方法及装置 Active CN103499828B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310501111.6A CN103499828B (zh) 2013-10-22 2013-10-22 浮动车轨迹地图匹配的方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310501111.6A CN103499828B (zh) 2013-10-22 2013-10-22 浮动车轨迹地图匹配的方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103499828A true CN103499828A (zh) 2014-01-08
CN103499828B CN103499828B (zh) 2015-07-29

Family

ID=49865051

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201310501111.6A Active CN103499828B (zh) 2013-10-22 2013-10-22 浮动车轨迹地图匹配的方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN103499828B (zh)

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104034337A (zh) * 2014-05-20 2014-09-10 清华大学深圳研究生院 一种浮动车地理位置点的地图匹配方法及装置
CN104900059A (zh) * 2015-05-26 2015-09-09 大连理工大学 一种利用隐马尔可夫地图匹配算法增强手机基站定位精度的方法
CN105203116A (zh) * 2015-08-25 2015-12-30 浙江工业大学 一种基于条件随机场和低采样频率浮动车数据的地图匹配方法
CN105225510A (zh) * 2014-06-27 2016-01-06 国际商业机器公司 用于验证地图的路网的方法和系统
CN105444769A (zh) * 2015-11-26 2016-03-30 北京百度网讯科技有限公司 地图匹配方法及装置
CN106023587A (zh) * 2016-05-25 2016-10-12 电子科技大学 基于多信息融合的轨迹数据路网精确匹配方法
CN106092113A (zh) * 2016-06-07 2016-11-09 腾讯科技(深圳)有限公司 预行驶道路预估系统、方法、导航客户端及服务器
CN106537091A (zh) * 2014-03-07 2017-03-22 通腾导航技术股份有限公司 使用电子地图数据来重构路线
CN106767851A (zh) * 2016-11-15 2017-05-31 北京京东尚科信息技术有限公司 将定位系统采集到的轨迹点匹配到地图的方法及其装置
CN106855878A (zh) * 2016-11-17 2017-06-16 北京京东尚科信息技术有限公司 基于电子地图的历史行车轨迹显示方法和装置
CN109612474A (zh) * 2018-12-26 2019-04-12 腾讯科技(深圳)有限公司 一种地图道路匹配方法、装置、服务器及存储介质
CN109785614A (zh) * 2018-12-17 2019-05-21 北京掌行通信息技术有限公司 一种海量移动位置数据的监测方法及装置
CN110514211A (zh) * 2019-09-10 2019-11-29 北京百度网讯科技有限公司 定位方法、装置、设备和介质
CN111475591A (zh) * 2019-01-24 2020-07-31 阿里巴巴集团控股有限公司 一种用于兴趣点采集的道路关联方法及设备
US10731995B2 (en) 2014-06-27 2020-08-04 International Business Machines Corporation Generating a road network from location data
CN111595353A (zh) * 2020-04-26 2020-08-28 北京大学 一种基于GPU和Spark混合并行计算架构的实时地图匹配方法
CN113376668A (zh) * 2021-05-07 2021-09-10 杭州数知梦科技有限公司 一种浮动车轨迹纠偏方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070106465A1 (en) * 2005-10-10 2007-05-10 Tomtom International B.V. Method of planning a route to a destination
CN101694749A (zh) * 2009-08-25 2010-04-14 北京世纪高通科技有限公司 一种路径推测方法及装置
CN101922939A (zh) * 2009-06-11 2010-12-22 高德信息技术有限公司 一种导航过程中的地图匹配方法和装置
CN102707299A (zh) * 2012-06-04 2012-10-03 北京世纪高通科技有限公司 浮动车数据地图匹配的方法和装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070106465A1 (en) * 2005-10-10 2007-05-10 Tomtom International B.V. Method of planning a route to a destination
CN101922939A (zh) * 2009-06-11 2010-12-22 高德信息技术有限公司 一种导航过程中的地图匹配方法和装置
CN101694749A (zh) * 2009-08-25 2010-04-14 北京世纪高通科技有限公司 一种路径推测方法及装置
CN102707299A (zh) * 2012-06-04 2012-10-03 北京世纪高通科技有限公司 浮动车数据地图匹配的方法和装置

Cited By (34)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10731990B2 (en) 2014-03-07 2020-08-04 Tomtom Navigation B.V. Reconstructing routes using electronic map data
CN106537091A (zh) * 2014-03-07 2017-03-22 通腾导航技术股份有限公司 使用电子地图数据来重构路线
CN104034337A (zh) * 2014-05-20 2014-09-10 清华大学深圳研究生院 一种浮动车地理位置点的地图匹配方法及装置
CN104034337B (zh) * 2014-05-20 2017-01-18 清华大学深圳研究生院 一种浮动车地理位置点的地图匹配方法及装置
US9903724B2 (en) 2014-06-27 2018-02-27 International Business Machines Corporation Verifying a road network of a map
US10731995B2 (en) 2014-06-27 2020-08-04 International Business Machines Corporation Generating a road network from location data
CN105225510A (zh) * 2014-06-27 2016-01-06 国际商业机器公司 用于验证地图的路网的方法和系统
US10234296B2 (en) 2014-06-27 2019-03-19 International Business Machines Corporation Verifying a road network of a map
US10228254B2 (en) 2014-06-27 2019-03-12 International Business Machines Corporation Verifying a road network of a map
US10222218B2 (en) 2014-06-27 2019-03-05 International Business Machines Corporation Verifying a road network of a map
US9909883B2 (en) 2014-06-27 2018-03-06 International Business Machines Corporation Verifying a road network of a map
US9909882B2 (en) 2014-06-27 2018-03-06 International Business Machines Corporation Verifying a road network of a map
US10222217B2 (en) 2014-06-27 2019-03-05 International Business Machines Corporation Verifying a road network of a map
CN104900059A (zh) * 2015-05-26 2015-09-09 大连理工大学 一种利用隐马尔可夫地图匹配算法增强手机基站定位精度的方法
CN105203116A (zh) * 2015-08-25 2015-12-30 浙江工业大学 一种基于条件随机场和低采样频率浮动车数据的地图匹配方法
CN105444769A (zh) * 2015-11-26 2016-03-30 北京百度网讯科技有限公司 地图匹配方法及装置
CN105444769B (zh) * 2015-11-26 2019-07-23 北京百度网讯科技有限公司 地图匹配方法及装置
CN106023587B (zh) * 2016-05-25 2018-07-27 电子科技大学 基于多信息融合的轨迹数据路网精确匹配方法
CN106023587A (zh) * 2016-05-25 2016-10-12 电子科技大学 基于多信息融合的轨迹数据路网精确匹配方法
CN106092113B (zh) * 2016-06-07 2018-02-27 腾讯科技(深圳)有限公司 预行驶道路预估系统、方法、导航客户端及服务器
CN106092113A (zh) * 2016-06-07 2016-11-09 腾讯科技(深圳)有限公司 预行驶道路预估系统、方法、导航客户端及服务器
WO2018090773A1 (zh) * 2016-11-15 2018-05-24 北京京东尚科信息技术有限公司 将定位系统采集到的轨迹点匹配到地图的方法及其装置
CN106767851A (zh) * 2016-11-15 2017-05-31 北京京东尚科信息技术有限公司 将定位系统采集到的轨迹点匹配到地图的方法及其装置
CN106767851B (zh) * 2016-11-15 2019-09-20 北京京东尚科信息技术有限公司 将定位系统采集到的轨迹点匹配到地图的方法及其装置
CN106855878B (zh) * 2016-11-17 2020-03-03 北京京东尚科信息技术有限公司 基于电子地图的历史行车轨迹显示方法和装置
CN106855878A (zh) * 2016-11-17 2017-06-16 北京京东尚科信息技术有限公司 基于电子地图的历史行车轨迹显示方法和装置
CN109785614A (zh) * 2018-12-17 2019-05-21 北京掌行通信息技术有限公司 一种海量移动位置数据的监测方法及装置
CN109612474A (zh) * 2018-12-26 2019-04-12 腾讯科技(深圳)有限公司 一种地图道路匹配方法、装置、服务器及存储介质
CN109612474B (zh) * 2018-12-26 2022-02-15 腾讯科技(深圳)有限公司 一种地图道路匹配方法、装置、服务器及存储介质
CN111475591A (zh) * 2019-01-24 2020-07-31 阿里巴巴集团控股有限公司 一种用于兴趣点采集的道路关联方法及设备
CN111475591B (zh) * 2019-01-24 2023-05-26 阿里巴巴集团控股有限公司 一种用于兴趣点采集的道路关联方法及设备
CN110514211A (zh) * 2019-09-10 2019-11-29 北京百度网讯科技有限公司 定位方法、装置、设备和介质
CN111595353A (zh) * 2020-04-26 2020-08-28 北京大学 一种基于GPU和Spark混合并行计算架构的实时地图匹配方法
CN113376668A (zh) * 2021-05-07 2021-09-10 杭州数知梦科技有限公司 一种浮动车轨迹纠偏方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN103499828B (zh) 2015-07-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103499828B (zh) 浮动车轨迹地图匹配的方法及装置
CN106840176B (zh) Gps时空数据增量路网实时更新和轨迹匹配系统
CN106875744B (zh) 周边车辆识别系统及方法
CN106646518B (zh) 基于三阶贝塞尔曲线及插值的gps轨迹数据补全方法
CN106912018B (zh) 基于信令轨迹的地图匹配方法及系统
CN103308055B (zh) 一种导航系统的车辆道路匹配方法
CN103438897B (zh) 基于栅格地图的路径轨迹校正方法
CN105203116B (zh) 一种基于条件随机场和低采样频率浮动车数据的地图匹配方法
CN106610294A (zh) 定位方法及装置
CN102541062B (zh) 一种水下自主式航行器的局部路径规划方法
CN103379619A (zh) 一种定位方法和系统
CN101909966A (zh) 用于绘制铁路轨道的方法和系统
CN104990554B (zh) Gnss盲区中基于vanet车辆间协作的惯性导航定位方法
CN104880725A (zh) 铁路机车精确定位系统
CN113470089B (zh) 一种基于三维点云的跨域协同定位和建图方法及系统
Blazquez et al. Simple map-matching algorithm applied to intelligent winter maintenance vehicle data
CN104483692A (zh) 基于移动通讯终端的汽车定位系统及方法
CN104869637A (zh) 用户站定位方法及装置
CN110244337A (zh) 一种隧道内目标对象的定位方法及装置
AU2010200766B2 (en) Database for efficient storage of track geometry and feature locations
AU2012387824B2 (en) System and method for determining the position of a control area
CN101308205A (zh) 一种从轨道卫星定位数据中自动获取关键数据的方法
CN102184636B (zh) 基于浮动车技术的道路拓宽识别方法
CN102052925A (zh) 基于空间关系约束的适配区景象匹配方法
KR101448268B1 (ko) 물류 추적 장비의 gps 오차 보정 장치 및 방법

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
C41 Transfer of patent application or patent right or utility model
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20161228

Address after: Dongling District of Shenyang City, Liaoning province 110000 deep groove village Room 408 No. 860-6

Patentee after: Shenyang century Qualcomm Technology Co., Ltd.

Address before: 100088 room 1002C, room, No. 7, Haidian District, Beijing, Xueyuan Road

Patentee before: Beijing Shiji Gaotong Science & Technology Co., Ltd.