CN105910611A - 基于匹配度反馈的道路匹配方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种基于匹配度反馈的道路匹配方法，包括如下步骤：根据相邻匹配点间各备选路段中的最短路段长度、相邻匹配点间的直线距离，计算引入时间因素后的相邻匹配点间道路的连通性、匹配点与备选路段的时空匹配度，进而计算备选路段的匹配度。本发明的算法匹配效率高，能进行并行计算，适合对大规模数据的并行处理。

Description

基于匹配度反馈的道路匹配方法

技术领域

本发明涉及物联网技术领域，特别涉及一种基于匹配度反馈的道路匹配方法。

背景技术

道路匹配又称地图匹配，是一种广泛使用在导航定位系统的中的以软件技术为基础的方法。其基本思想是将电子地图中的道路信息和采集的车辆定位信息作为输入数据，运用特定的运算模型或匹配算法将这两种数据关联起来，来确定车辆最实际可能的行驶道路。

道路匹配是以车辆定位信息和详细的电子地图中的道路信息为基础的，该技术必须满足以下两个前提条件：1)采集定位信息的车辆始终行驶在道路上；2)用于匹配的电子地图中的路网信息具有较高的精度。

若满足上述两个前提条件即车辆始终行驶在道路上且电子地图有较高的精度，则可以用道路匹配技术对当前车辆的行驶位置进行修正。通过运用特定的计算模型或匹配算法，将电子地图中的路网信息与车辆定位信息进行关联，来确定当前车辆的最佳匹配位置和匹配路段，这样在完成了基本匹配工作的同时，也提高了车辆导航定位的精度。反之，如果匹配算法将错误的匹配结果输出，就会影响导航系统的性能。其中，电子地图是道路匹配中的核心数据之一，为了保证匹配结果的准确性和有效性，电子地图中的路网数据必须有较高的精度和明确的路网拓扑关系。然而，目前的道路匹配的匹配效率低，不能进行并行计算，不适合对大规模数据的并行处理。

如中国专利CN 102155950A的发明专利，该发明提供一种基于GIS的道路匹配方法，用于动态定位和调度，然而，该发明匹配效率低，不能进行并行计算，不适合对大规模数据的并行处理。

发明内容

本发明的目的旨在至少解决所述技术缺陷之一。

为此，本发明的目的在于提出一种适合对大规模数据的并行处理的基于匹配度反馈的道路匹配方法。

为了实现上述目的，本发明提供一种基于匹配度反馈的道路匹配方法，包括如下步骤：

步骤S1，获取电子地图上的实时道路信息和行驶在道路上车辆的定位信息，将所述实时道路信息和所述定位信息进行关联匹配，获取多个不同时刻的车辆在所述电子地图上的匹配点和相邻匹配点间的多条备选路段；

步骤S2，根据相邻匹配点间各备选路段中的最短路段长度L、相邻匹配点间的直线距离l，计算引入时间因素后的相邻匹配点间道路的连通性c；

步骤S3，根据道路的连通性c、匹配点与备选路段的角度a和距离d，计算匹配点与备选路段的时空匹配度η；

步骤S4，以不同时刻的匹配点备选路段组成匹配点备选路段集合，该集合定义为R，并对角度a和距离d进行归一化处理，根据归一化处理计算匹配点与备选路段集合中路段的匹配度其中，r为备选路段，i为集合R中的路段编号；

步骤S5，计算匹配点与备选路段的角度a和距离d的匹配度进而计算当前时刻备选路段的匹配度根据匹配度反馈得到下一时刻的备选路段的匹配度

步骤S6，根据下一时刻的备选路段的匹配度计算下一时刻的匹配路段r_k，其中，k为最终匹配路段的编号；

步骤S7，根据匹配路段r_k、匹配点与备选路段集合中路段的匹配度计算出车辆的定位点p。

进一步的，在步骤S2中，引入时间因素后，所述相邻匹配点间道路的连通性

其中，t为时间。

进一步的，在步骤S3中，所述匹配点与备选路段的时空匹配度η＝(ω_dd+ω_aa)c；

其中，ω_d和ω_a满足条件为：ω_d+ω_a＝1；

ω_a为匹配点与备选路段的角度a所占权值，ω_d为匹配点与备选路段的距离d所占权值。

进一步的，在步骤S4中，匹配点备选路段集合R＝{r_i,i＝0,1,..m}，

其中，m为备选路段数量，为匹配点到备选路段r_i的归一化值，Δ_GPS为车辆的GPS定位误差，为车辆行驶方向与备选路段r_i角度偏差的归一化值，角度a的平均偏差为Δ_a，和可由以下两式得到：

$\stackrel{\‾}{d_i}=1/(1+d_i/{\mathrm{\Δ}}_{GPS})$

$\stackrel{\‾}{a_i}=1/(1+a_i/{\mathrm{\Δ}}_a)$

匹配点与备选路段集合R中路段r_i的匹配度为：

${\mathrm{\η}}_i^r=({\mathrm{\ω}}_d{\stackrel{\‾}{d}}_i^r+{\mathrm{\ω}}_a{\stackrel{\‾}{a}}_i^r)c_i^r$

其中，r∈R,表示t_i-1时刻的各备选路段与t_i时刻的备选路段r连通性的最大值；

由此，匹配点与各备选路段距离的归一化集合定义为备选路段与车辆行驶方向的夹角的归一化集合定义为备选路段与前一匹配点的连通性集合定义为C，匹配点与备选路段集合R的综合匹配度合集定义为H，则：

$H=({\mathrm{\ω}}_d\stackrel{\‾}{D}+{\mathrm{\ω}}_a\stackrel{\‾}{A})C^T$

其中，n为备选路段数量。

进一步的，在步骤S5中，匹配点与备选路段的角度a与距离d的匹配度为

则当前时刻备选路段的匹配度可表示为：

进一步的，下一时刻t_i+1备选路段的匹配度为：

t_i+1时刻的匹配路段

进一步的，前一时刻备选路段综合匹配度集合为H^t-1，当前时刻综合匹配度集合为H^t，则：

$H^t=H^{t-1}({\mathrm{\ω}}_d{\stackrel{\‾}{D}}^t+{\mathrm{\ω}}_a{\stackrel{\‾}{A}}^t){C_{r,t}}^T$

进而，

其中，是一个m×n阶的矩阵，该矩阵的第i行表示t时刻各备选路段与t-1时刻的第i条备选路段的连通性关系。

根据本发明实施例的基于匹配度反馈的道路匹配方法，通过计算道路几何因素(主要包括距离因素、角度因素、道路连通性三个因素)的空间匹配度与相邻匹配点间时间间隔的匹配度，然后计算以上两因素的综合匹配度再通过基于反馈的原理对匹配点匹配度进行综合计算，且对该算法进行了优化，本发明的算法匹配效率高，能进行并行计算，适合对大规模数据的并行处理。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本发明的计算流程图；

图2为本发明的反馈匹配算法的备选道路连通情况的一个示例图；

图3为本发明的反馈匹配算法的备选道路连通情况的另一个示例图；

图4为本发明的综合匹配度串行算法流程图；

图5为本发明的改进后的综合匹配度计算流程。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

本发明提供一种基于匹配度反馈的道路匹配方法，参考附图1，包括如下步骤：

步骤S1，获取电子地图上的实时道路信息和行驶在道路上车辆的定位信息，将所述实时道路信息和所述定位信息进行关联匹配，获取多个不同时刻的车辆在所述电子地图上的匹配点和相邻匹配点间的多条备选路段。

步骤S2，根据相邻匹配点间各备选路段中的最短路段长度L、相邻匹配点间的直线距离l，计算引入时间因素后的相邻匹配点间道路的连通性c。

时间因素对道路匹配的影响主要取决于相邻匹配点间的时间间隔，随着时间间隔的增长，空间因素对匹配结果的影响越小。时间因素主要用于道路连通性的判定，随着时间间隔的增长，道路连通性对匹配结果的影响越小。

引入时间因素前，道路的连通性

引入时间因素后，道路的连通性

其中，t为时间。

步骤S3，根据道路的连通性c、匹配点与备选路段的角度a和距离d，计算匹配点与备选路段的时空匹配度η为：

η＝(ω_dd+ω_aa)c，(3)

其中，ω_d和ω_a满足条件为：ω_d+ω_a＝1；

ω_a为匹配点与备选路段的角度a所占权值，ω_d为匹配点与备选路段的距离d所占权值。

步骤S4，以不同时刻的匹配点备选路段组成匹配点备选路段集合，该集合定义为R，即R＝{r_i,i＝0,1,..m}，并对角度a和距离d进行归一化处理，根据归一化处理计算匹配点与备选路段集合中路段的匹配度

其中，r为备选路段，i为集合R中的路段编号，m为备选路段数量，为匹配点到备选路段r_i的归一化值，Δ_GPS为车辆的GPS定位误差，为车辆行驶方向与备选路段r_i角度偏差的归一化值，角度a的平均偏差为Δ_a，和可由以下两式得到：

$\stackrel{\‾}{d_i}=1/(1+d_i/{\mathrm{\Δ}}_{GPS}),---\left(4\right)$

$\stackrel{\‾}{a_i}=1/(1+a_i/{\mathrm{\Δ}}_a),---\left(5\right)$

进而得到，匹配点与备选路段集合R中路段r_i的匹配度为：

${\mathrm{\η}}_i^r=({\mathrm{\ω}}_d{\stackrel{\‾}{d}}_i^r+{\mathrm{\ω}}_a{\stackrel{\‾}{a}}_i^r)c_i^r,---\left(6\right)$

其中，r∈R,表示t_i-1时刻的各备选路段与t_i时刻的备选路段r连通性的最大值；

步骤S5，计算匹配点与备选路段的角度a和距离d的匹配度进而计算当前时刻备选路段的匹配度根据匹配度反馈得到下一时刻的备选路段的匹配度

计算匹配点与备选路段的角度a和距离d的匹配度为：

${\mathrm{\δ}}_i^r=({\mathrm{\ω}}_d{\stackrel{\‾}{d}}_i^r+{\mathrm{\ω}}_a{\stackrel{\‾}{a}}_i^r),---\left(7\right)$

则当前时刻备选路段的匹配度可表示为：

步骤S6，根据下一时刻的备选路段的匹配度计算下一时刻的匹配路段r_k，其中，k为最终匹配路段的编号。

下一时刻t_i+1备选路段的匹配度为：

t_i+1时刻的匹配路段

步骤S7，根据匹配路段r_k、匹配点与备选路段集合中路段的匹配度计算出车辆的定位点p。

具体编程如下：

输入路网G，车辆轨迹定位点T：p₁→p₂→...→p_n,距离权值w_d，角度权值w_a

时间记录：t₁→t₂→...→t_n，平均速度v

输出匹配后的浮动车位置序列P：p₁′→p′₂→...→p′_n

下面以具体实例进一步描述：

附图2-3为备选道路连通情况的两个具体实例，表1为各时刻的几何匹配度，表2到表6为各时刻的备选路段连通性。

表1几何匹配度

表2t_i→t_i+1时刻道路连通性

表3t_i+1→t_i+2时刻道路连通性

在仅考虑几何匹配度的情况下，匹配结果为在t_i+1时刻与相等，因此无法判定匹配路段。此时加入对道路连通性的考虑，则t_i+1时刻备选路段的综合匹配度为：

表4t_i+1时刻备选路段的综合匹配度

从上表可以看出，与的匹配度相同且为最大值，无法判定匹配路段。

t_i+2时刻备选路段的综合匹配度为：

表5t_i+2时刻备选路段的综合匹配度

采用本发明的匹配度反馈算法处理后，备选路段的综合匹配度为：

表6备选路段的综合匹配度

此时的匹配度最高，因此可以得出，最终的匹配顺序为

下面对匹配点备选路段的几何与连通性综合匹配度的串行算法流程进行描述：

附图4为综合匹配度串行算法流程图。

匹配点与各备选路段距离的归一化集合定义为备选路段与车辆行驶方向的夹角的归一化集合定义为备选路段与前一匹配点的连通性集合定义为C，匹配点与备选路段集合R的综合匹配度合集定义为H。

则综合匹配度集合H可表示为：则：

$H=({\mathrm{\ω}}_d\stackrel{\‾}{D}+{\mathrm{\ω}}_a\stackrel{\‾}{A})C^T,---\left(11\right)$

其中，n为备选路段数量。

由公式(11)可看出，在备选路段综合匹配度计算中，可分别对距离集合、角度集合以及连通性集合进行计算，再将结果综合计算，参考附图5。

其中，是一个m×n阶的矩阵，该矩阵的第i行表示t时刻各备选路段与t-1时刻的第i条备选路段的连通性关系，由于匹配值最大的路段即为所求，所以可先求出该矩阵每一行中匹配值的最大值，再计算最终的匹配结果，参考图4。

此外，设t_i时刻与t_i+1时刻备选路段数量分别为m和n，则t_i时刻与t_i+1时刻的备选路段的综合匹配度集合分别记为和引入匹配度反馈后t_i+1时刻的综合匹配度为：

$H_{i+1}^{\′}=H_i{H}_{i+1}^T,---\left(12\right)$

在基于反馈的匹配算法中，H^t-1表示前一时刻备选路段综合匹配度集合，H^t为当前时刻综合匹配度集合，则：

$H^t=H^{t-1}({\mathrm{\ω}}_d{\stackrel{\‾}{D}}^t+{\mathrm{\ω}}_a{\stackrel{\‾}{A}}^t){C_{r,t}}^T,---\left(13\right)$

进而，

由公式(13)和(14)可知，本发明的基于匹配度反馈的算法可被分解成多个函数进行独立计算，适用于分布式并行计算，将分解的各函数交由不同的服务器进行独立计算，再将计算结果进行合并。

本发明的算法通过计算道路几何因素(主要包括距离因素、角度因素、道路连通性三个因素)的空间匹配度与相邻匹配点间时间间隔的匹配度，然后计算以上两因素的综合匹配度再通过基于反馈的原理对匹配点匹配度进行综合计算，且对该算法进行了优化，本发明的算法匹配效率高，能进行并行计算，适合对大规模数据的并行处理。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。本发明的范围由所附权利要求极其等同限定。

Claims (7)

1.一种基于匹配度反馈的道路匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1，获取电子地图上的实时道路信息和行驶在道路上车辆的定位信息，将所述实时道路信息和所述定位信息进行关联匹配，获取多个不同时刻的车辆在所述电子地图上的匹配点和相邻匹配点间的多条备选路段；

步骤S2，根据相邻匹配点间各备选路段中的最短路段长度L、相邻匹配点间的直线距离l，计算引入时间因素后的相邻匹配点间道路的连通性c；

步骤S3，根据道路的连通性c、匹配点与备选路段的角度a和距离d，计算匹配点与备选路段的时空匹配度η；

步骤S4，以不同时刻的匹配点备选路段组成匹配点备选路段集合，该集合定义为R，并对角度a和距离d进行归一化处理，根据归一化处理计算匹配点与备选路段集合中路段的匹配度其中，r为备选路段，i为集合R中的路段编号；

步骤S5，计算匹配点与备选路段的角度a和距离d的匹配度进而计算当前时刻备选路段的匹配度根据匹配度反馈得到下一时刻的备选路段的匹配度

步骤S6，根据下一时刻的备选路段的匹配度计算下一时刻的匹配路段r_k，其中，k为最终匹配路段的编号；

步骤S7，根据匹配路段r_k、匹配点与备选路段集合中路段的匹配度计算出车辆的定位点p。

2.如权利要求1所述的一种基于匹配度反馈的道路匹配方法，其特征在于：在步骤S2中，引入时间因素后，所述相邻匹配点间道路的连通性

其中，t为时间。

3.如权利要求1所述的一种基于匹配度反馈的道路匹配方法，其特征在于：在步骤S3中，所述匹配点与备选路段的时空匹配度η＝(ω_dd+ω_aa)c；

其中，ω_d和ω_a满足条件为：ω_d+ω_a＝1；

ω_a为匹配点与备选路段的角度a所占权值，ω_d为匹配点与备选路段的距离d所占权值。

4.如权利要求1所述的一种基于匹配度反馈的道路匹配方法，其特征在于：在步骤S4中，匹配点备选路段集合R＝{r_i,i＝0,1,..m}，

其中，m为备选路段数量，为匹配点到备选路段r_i的归一化值，Δ_GPS为车辆的GPS定位误差，为车辆行驶方向与备选路段r_i角度偏差的归一化值，角度a的平均偏差为Δ_a，和可由以下两式得到：

$\stackrel{\‾}{d_i}=1/(1+d_i/{\mathrm{\Δ}}_{GPS})$

$\stackrel{\‾}{a_i}=1/(1+a_i/{\mathrm{\Δ}}_a)$

匹配点与备选路段集合R中路段r_i的匹配度为：

${\mathrm{\η}}_i^r=({\mathrm{\ω}}_d{\stackrel{\‾}{d}}_i^r+{\mathrm{\ω}}_a{\stackrel{\‾}{a}}_i^r)c_i^r$

其中，r∈R,表示t_i-1时刻的各备选路段与t_i时刻的备选路段r连通性的最大值；

由此，匹配点与各备选路段距离的归一化集合定义为备选路段与车辆行驶方向的夹角的归一化集合定义为备选路段与前一匹配点的连通性集合定义为C，匹配点与备选路段集合R的综合匹配度合集定义为H，则：

$H=({\mathrm{\ω}}_d\stackrel{\‾}{D}+{\mathrm{\ω}}_a\stackrel{\‾}{A})C^T$

其中，n为备选路段数量。

5.如权利要求1所述的一种基于匹配度反馈的道路匹配方法，其特征在于：在步骤S5中，匹配点与备选路段的角度a与距离d的匹配度为

则当前时刻备选路段的匹配度可表示为：

6.如权利要求5所述的一种基于匹配度反馈的道路匹配方法，其特征在于：下一时刻t_i+1备选路段的匹配度为：

t_i+1时刻的匹配路段

7.如权利要求4所述的一种基于匹配度反馈的道路匹配方法，其特征在于：前一时刻备选路段综合匹配度集合为H^t-1，当前时刻综合匹配度集合为H^t，则：

$H^t=H^{t-1}\left({\mathrm{\ω}}_d{\stackrel{\‾}{D}}^t+{\mathrm{\ω}}_a{\stackrel{\‾}{A}}^t\right){C_{r,t}}^T$

进而，

其中，是一个m×n阶的矩阵，该矩阵的第i行表示t时刻各备选路段与t-1时刻的第i条备选路段的连通性关系。