CN112033418B - 一种离线地图匹配方法 - Google Patents

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Abstract

本发明适用于离线地图匹配技术领域,提供了一种离线地图匹配方法,将离线地图匹配问题建模为,以最小化移动轨迹数据和匹配路径之间的总匹配差异值为优化目标的最短路径问题,一方面解决了离线地图匹配中的跨弧问题,另一方面相比于增量匹配方法只考虑相邻GPS定位点或相邻轨迹片段的信息来匹配当前GPS定位点或轨迹片段,本发明实施例提供的离线地图匹配方法从全局角度找到一条与移动轨迹数据总匹配差异值最小的行驶路径,从而获得更高的匹配精度,且在此过程中不需要对每一个GPS定位点设置多个候选匹配位置,只计算一条起始节点到目的节点的最短路径即可,所以与全局最大权重匹配方法相比,其省去了大量的最短路径计算,大幅提高了地图匹配效率。

Description

一种离线地图匹配方法
技术领域
本发明涉及离线地图匹配技术领域,尤其涉及一种离线地图匹配方法。
背景技术
在过去的几年中,将支持全球定位系统(Global Positioning System,GPS)的设备嵌入到浮动车辆中已经非常普及。这使得交通管理部门收集到大量的反映车辆实时位置、速度和方向等信息的移动轨迹数据。在智能交通系统中,这些移动轨迹数据通常需要与地理信息系统集成来为个人或公司提供各种服务,例如车辆导航和复现车辆的行驶路线等。在与地理信息系统的集成中,一个关键的操作是将移动轨迹数据与道路网络拓扑数据进行匹配,以识别车辆行驶的具体路段和行驶路径,这被称为“地图匹配”。当移动轨迹数据和道路网络拓扑数据足够精确时,有效的地图匹配可以很容易实现。但是,在结构复杂且路段非常密集的城市道路网络中,不可避免地会存在GPS定位误差和过时的道路网络数据。因此,需要设计有效且高效的地图匹配方法来准确地得到车辆的路段和行驶路径。
根据应用场景,现有的地图匹配方法可以分为在线方法和离线方法。在线方法旨在从流式移动轨迹数据中获取车辆的实时位置,而离线方法是从存储的移动轨迹数据中还原完整的车辆行驶路径。理论上,当采样频率足够高时,在线匹配方法可以通过找到每个GPS定位点的确切位置来构建完整的车辆行驶路径。但是,针对离线匹配方法中,低采样频率的轨迹数据存在跳弧问题,即在两个连续的GPS定位点之间存在多条可行的行驶路径。在这种情况下,即使在线方法找到了每个GPS定位点的确切位置,仍然无法确定两个连续的GPS定位点之间具体的行驶路径。因此,针对低采样频率轨迹数据开发有效的离线地图匹配方法仍然是关键的研究问题。
针对低采样频率轨迹数据的离线匹配方法主要有增量匹配方法和全局最大权重匹配方法。增量匹配方法的每一个匹配操作只处理一个GPS定位点或一小段轨迹,并使用贪婪的策略构造匹配的路径;增量地图匹配方法所使用的贪婪的策略需要考虑已经被匹配的前继GPS定位点和/或未匹配的后继GPS定位点来匹配当前GPS定位点或轨迹片段。然而,前继GPS定位点的不正确匹配结果会影响后续GPS定位点的匹配,从而导致匹配错误的累积,因此增量地图匹配方法具有较低的容错能力和匹配精度。另一方面,全局最大权重匹配方法需要对每一个GPS定位点设置多个候选匹配位置,且需要计算每两个相邻GPS定位点的任意一对候选匹配位置之间的最短路径来构成候选图的边。虽然,相比于增量匹配方法,候选匹配位置的设定和最短路径的计算使得全局最大权重匹配方法的精度更高,但大量的最短路径计算也导致了全局最大权重匹配方法很低的匹配效率。
发明内容
本发明的主要目的在于提出一种离线地图匹配方法,以解决现有技术中针对低采样频率轨迹数据的地图匹配方法匹配精度不高以及匹配效率比较低的问题。
为实现上述目的,本发明实施例第一方面提供一种离线地图匹配方法,包括:S1、获取浮动车辆的移动轨迹数据,所述移动轨迹数据包括基于时间戳排序的GPS定位点;
S2、根据第一个所述GPS定位点和最后一个所述GPS定位点在电子地图上进行路段匹配,获得第一个GPS定位点匹配的地图路段和最后一个GPS定位点匹配的地图路段;将所述第一个GPS定位点匹配的地图路段的第一个路口节点作为搜索总匹配差异值最小的匹配路径的起始节点,将所述最后一个GPS定位点匹配的地图路段的第二个路口节点作为搜索总匹配差异值最小的匹配路径的目的节点;
S3、初始化起始节点处的标签,将初始化后的起始节点处的标签加入到优先序列集合中;设置在一个路口节点处的标签对应于一条从起始节点到所述路口节点的匹配路径;
S4、利用所述优先序列集合输出最优标签,将所述最优标签加入扩展标签集合中,并获取与所述最优标签对应的目标路口节点;其中,所述优先序列集合根据每一个标签所代表的匹配路径与所述移动轨迹数据的总匹配差异值,输出所述总匹配差异值最小的最优标签;
S41、若与所述最优标签对应的目标路口节点是目的节点,并且所述最优标签代表的匹配路径已经匹配完所述移动轨迹中的所有GPS定位点,则执行S61;
S42、若与所述最优标签对应的目标路口节点不是目的节点,或者所述最优标签代表的匹配路径未匹配完所述移动轨迹中的所有GPS定位点,则将所述与最优标签对应的目标路口节点作为当前目标路口节点,并将所述当前目标路口节点与其相邻路口节点之间的M个地图路段作为用于路径扩展的地图路段;
S5、通过分别扫描所述M个地图路段,将匹配路径扩展至所述M个地图路段,并分别计算M个地图路段的第二个路口节点处的标签;
其中,针对扫描的第m个地图路段,执行如下步骤:
获取与所述扫描的第m个地图路段初始匹配的GPS定位点;
识别并更正存在匹配争议的GPS定位点,并计算更正后的GPS定位点与所述扫描的第m个地图路段的匹配差异值,得到所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点处的标签;
在所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点处的标签满足支配条件时将所述标签加入优先序列集合中;
S6、识别所述优先序列集合是否满足预设迭代终止条件;
S61、在满足预设迭代终止条件时,根据所述扩展标签集合中的所有标签识别出,基于电子地图的从所述起始节点到所述目的节点的具有最小总匹配差异值的行驶路径,作为与所述移动轨迹数据最优匹配的行驶路径;
S62、在不满足所述预设迭代终止条件时,返回所述步骤S4。
可选地,所述步骤S2,包括:
将与第一个所述GPS定位点或最后一个所述GPS定位点在电子地图上距离最近的地图路段作为所述GPS定位点的候选匹配地图路段;
若根据第一个所述GPS定位点或最后一个所述GPS定位点在电子地图上进行路段匹配的候选匹配地图路段的数量为1,则直接将第一个所述GPS定位点或最后一个所述GPS定位点匹配到所述候选匹配地图路段;
若根据第一个所述GPS定位点或最后一个所述GPS定位点在电子地图上进行路段匹配的候选匹配地图路段的数量大于1,则根据每条所述候选匹配地图路段的方位角与所述浮动车辆当前行进方向之间的差异值,将第一个所述GPS定位点或最后一个所述GPS定位点匹配到所述差异值最小的候选匹配地图路段;
其中,对于第一个所述GPS定位点,所述浮动车辆当前行进方向为第一个GPS定位点到第二个GPS定位点连线的方位角;对于最后一个所述GPS定位点,所述浮动车辆当前行进方向为倒数第二个GPS定位点到最后一个GPS定位点连线的方位角。
可选地,所述步骤S5中,获取与所述扫描的第m个地图路段初始匹配的GPS定位点之前,包括:
定义所述起始节点为s,所述扫描的第m个地图路段为(u,v),u表示所述扫描的地图路段的第一个路口节点,v表示所述扫描的地图路段的第二个路口节点,将在路口节点u前扫描的地图路段表示为(pru,u),pru表示路口节点u在路径Pk中的前继节点,用Pk表示从起始节点s到所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点v的第k条扩展路径;
在所述第二个路口节点v处对应于从起始节点s到第二个路口节点v的第k条扩展路径Pk的标签为lv(k)={fv,zv,-zv,prv,tv,t'v},其中,元素fv表示所述移动轨迹数据与第k条扩展路径Pk的总匹配差异值,zv表示与第k条扩展路径Pk匹配的GPS定位点的总数,-zv表示与第k条扩展路径Pk匹配的GPS定位点的总数的负数,元素tv和tv'分别指名义上和实际上与所述扫描的第m个地图路段(u,v)相匹配的第一个GPS定位点的索引;
若tv≠tv',则所述前一扫描的地图路段(pru,u)与所述当前扫描的第m个地图路段(u,v)之间存在争议点。
可选地,所述步骤S5中获取与所述扫描的第m个地图路段初始匹配的GPS定位点,包括:
根据40米的距离限制找到与所述扫描的第m个地图路段(u,v)相匹配的连续GPS定位点pi1,...,pi2,其中,i1和i2分别表示在所述40米的距离限制下所述扫描的第m个地图路段能连续匹配的第一个GPS定位点和最后一个GPS定位点的索引。
可选地,所述步骤S5中,识别并更正存在匹配争议的GPS定位点,并计算更正后的GPS定位点与所述扫描的第m个地图路段的匹配差异值,得到所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点处的标签,包括:
识别存在匹配争议的GPS定位点,根据所述初始匹配的GPS定位点是否存在匹配争议,更正存在匹配争议的GPS定位点,根据所述更正后的GPS定位点计算所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点v处的标签lv(k)={fv,zv,-zv,prv,tv,t'v},所述路口节点v处的标签包括更正后的GPS定位点与所述扫描的第m个地图路段的匹配差异值;
其包括如下步骤:
根据所述扫描的第m个地图路段(u,v)的第一个路口节点u处的标签lu(k)={fu,zu,-zu,pru,tu,t'u}中的元素zu和所述地图路段(u,v)初始匹配的第一个GPS定位点的索引i1,识别与所述地图路段(u,v)对应的存在匹配争议的GPS定位点;
i1=zu+1时,不存在争议点;
i1<zu+1时,存在第一类争议点;
i1>zu+1时,存在第二类争议点;
当不存在争议点时,所述地图路段(u,v)初始匹配的GPS定位点不需要更正;设定所述扫描的第m个地图路段(u,v)的第二个路口节点v处的标签lv(k)中,zv=i2,-zv=-i2,pru=u,tv=zu+1,t'v=zu+1;
当存在第一类争议点时,根据所述第一类争议点到所述地图路段(u,v)以及前继地图路段(pru,u)的距离,将每一个第一类争议点
Figure BDA0002682991390000062
匹配到地图路段(pru,u)和(u,v)中距离最近的路段上;设定所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点v处的标签lv(k)中,zv=i2,-zv=-i2,pru=u,tv=zu+1,同时更新zu的值,设定t'v=zu+1;
当存在第二类争议点时,分别计算每一个第二类争议点pi1,...,pzu到前继地图路段(pru,u)和地图路段(u,v)的距离;
其中,若所述计算的距离的最大值均小于地图路段(pru,u)和(u,v)的长度,则将每一个第二类争议点
Figure BDA0002682991390000061
匹配到地图路段(pru,u)和(u,v)中与其距离最近的路段上;设定所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点v处的标签lv(k)中,zv=i2,-zv=-i2,pru=u,tv=zu+1,并更新zu的值,设定t'v=zu+1;
若每一个第二类争议点
Figure BDA0002682991390000063
到地图路段(pru,u)和(u,v)的距离的最大值均大于地图路段(pru,u)和(u,v)的长度,所述扫描的第m个地图路段(u,v)匹配的GPS定位点个数为0;设定所述扫描的第m个地图路段(u,v)的第二个路口节点v处的标签lv(k)中,zv=i2,-zv=-i2,pru=u,tv=zu+1,t'v=zu+1;
在更正完存在所述两类匹配争议的GPS定位点之后,若zu的值被更新,则更新前继地图路段(pru,u)的第二个路口节点u处的标签lu(k)中的元素fu的值;首先计算前继地图路段(pru,u)与更新后的匹配的GPS定位点
Figure BDA0002682991390000071
之间的匹配差异值
Figure BDA0002682991390000073
得到元素fu的值为
Figure BDA0002682991390000074
然后计算所述扫描的第m个地图路段(u,v)与更正后的GPS定位点
Figure BDA0002682991390000072
之间的匹配差异值cuv(t'v-1),并得到fv=fu+ccv(t'v-1),得到所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点v处的标签lv(k)={fv,zv,-zv,prv,tv,t'v};
若zu的值未被更新,则直接计算所述扫描的第m个地图路段(u,v)的第二个路口节点v处的标签lv(k)中,地图路段(u,v)与初始匹配的GPS定位点
Figure BDA0002682991390000075
之间的匹配差异值cuv(t'v-1),并得到fv=fu+ccv(t'v-1),得到所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点v处的标签lv(k)={fv,zv,-zv,prv,tv,t'v}。
可选地,所述步骤S5中,在满足支配条件的情况下将所述标签加入优先序列集合中,包括:
将所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点v处的标签lv(k)加入优先序列集合中之前,检查所述优先序列集合和所述扩展标签集合中是否存在标签支配所述路口节点v处的标签lv(k);并在所述优先序列集合和所述扩展标签集合中均不存在标签支配所述路口节点v处的标签lv(k)时,将标签lv(k)加入优先序列集合中;
其包括如下步骤:
获取优先序列集合中在路口节点v处与标签lv(k)具有相同zv值的标签lv(kQ);并获取扩展标签集合中在路口节点v处与标签lv(k)具有相同的zv值的标签lv(kS);
如果lv(kQ)和lv(kS)都不存在,则将标签lv(k)加入到优先序列集合中;
如果lv(kQ)存在,且标签lv(k)支配lv(kQ),则先将lv(kQ)从优先序列集合中删除,再将标签lv(k)加入到优先序列集合中;
如果lv(kQ)或lv(kS)存在,且标签lv(k)和lv(kQ)或lv(kS)表现地一样好,则也将标签lv(k)加入到优先序列集合中。
可选地,所述步骤S6中预设迭代终止条件为所述优先序列集合为空。
可选地,所述步骤S61中根据所述扩展标签集合中的所有标签识别出,基于电子地图的从所述起始节点到所述目的节点的最小总匹配差异值的行驶路径,作为与所述移动轨迹数据最优匹配的行驶路径,包括:
通过所述扩展标签集合输出最优匹配路径P*的最后一个路口节点t(所述步骤S2中得到的目的节点)处的标签lt(k)={ft,K,-K,prt,tt,t't};其中,prt是路径P*中节点t的前继路口节点;tt-1等于路口节点prt处的
Figure BDA0002682991390000081
通过prt
Figure BDA0002682991390000083
确定所述前继路口节点prt对应的标签
Figure BDA0002682991390000084
此回溯操作不断进行直到找到起始节点s处zs=0的标签,即可获取到起始节点s到目的节点t的回溯路径,所述回溯路径为与所述移动轨迹数据最优匹配的行驶路径P*
本发明实施例提供的离线地图匹配方法,将离线地图匹配问题建模成一个以最小化移动轨迹数据和匹配路径之间的总匹配差异值为目标的最短路径问题。首先通过找到所述移动轨迹数据中第一个和最后一个GPS定位点匹配的地图路段,得到搜索总匹配差异值最小的匹配路径时需要的起始节点和目的节点;然后通过扩展用于解决最短路径问题的经典的标签设定算法得到起点节点和目标节点之间具有总匹配差异值最小的匹配路径。具体地,在搜索总匹配差异值最小的匹配路径过程中,首先初始化起始节点处的标签,并将初始化后的起始节点处的标签加入到优先序列集合中;然后输出所述优先序列集合中的最优标签,将所述最优标签加入扩展标签集合中,并获取与所述最优标签对应的目标路口节点;扩展起始节点到所述目标路口节点的匹配路径到所述目标路口节点与其相邻路口节点之间的M个地图路段,并分别在M个地图路段的第二个路口节点处设置标签;所述输出优先序列集合中的最优标签到在M个地图路段的第二个路口节点处设置标签之间的过程迭代进行,直到满足所述最优标签对应的目标路口节点为目的节点以及所述目标路口节点处的标签代表的匹配路径能匹配所述移动轨迹数据的所有GPS定位点,或者所述优先序列集合为空时,停止所述迭代过程;最后基于所述扩展标签集合中的标签识别出所述起始节点到目的节点的总匹配差异值最小的匹配路径。因此,本发明实施例将离线地图匹配问题建模为最短路径问题,一方面不断扩展开始于起始节点的路径得到一条拓扑可行的匹配路径,解决了离线地图匹配中的跨弧问题,另一方面相比于增量方法只考虑相邻GPS定位点或相邻轨迹片段的信息来匹配当前GPS定位点或轨迹片段,本发明实施例提供的离线地图匹配方法从全局的角度进行匹配,找到一条与移动轨迹数据总匹配差异值最小的行驶路径,从而获得更高的匹配精度,且在此过程中不需要对每一个GPS定位点设置多个候选匹配位置,只计算一条起始节点到目的节点的最短路径即可,所以与全局最大权重匹配方法相比,其省去了大量的最短路径计算,大幅提高了计算效率。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的离线地图匹配方法的实现流程示意图;
图2为本发明实施例一提供的扩展开始于起始节点的路径的实现示意图;
图3为本发明实施例二提供的第一类争议点和第二类争议点的示意图;
图4为本发明实施例二计算一个地图路段与其匹配的GPS定位点之间的空间匹配差异值和方向匹配差异值的示意图;
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
在本文中,使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明,其本身并没有特定的意义。因此,"模块"与"部件"可以混合地使用。
实施例一
如图1所示,本发明实施例提供一种离线地图匹配方法,图1示例性的示出了其实现步骤,包括:
S1、获取浮动车辆的移动轨迹数据,所述移动轨迹数据包括基于时间戳排序的GPS定位点。
在上述步骤S1中,在没有进行离线地图匹配时,浮动车辆移动时产生的移动轨迹数据普遍是存在定位误差的,即移动轨迹数据中的各GPS定位点无法很好地与车辆在电子地图上真实行驶的各地图路段匹配,如两者的投影无法重合。
S2、根据第一个所述GPS定位点和最后一个所述GPS定位点在电子地图上进行路段匹配,获得第一个GPS定位点匹配的地图路段和最后一个GPS定位点匹配的地图路段;将所述第一个GPS定位点匹配的地图路段的第一个路口节点作为搜索总匹配差异值最小的匹配路径搜索的起始节点,将所述最后一个GPS定位点匹配的地图路段的第二个路口节点作为搜索总匹配差异值最小的匹配路径搜索的目的节点。
根据上述步骤S2,本发明实施例并不是将所述移动轨迹数据中的第一个GPS定位点或最后一个GPS定位点直接匹配到电子地图上的路口节点,而是通过首先将所述第一个GPS定位点和最后一个GPS定位点匹配到地图路段,然后选择所述匹配的地图路段的一个路口节点作为后续匹配路径搜索的起始节点或目的节点。
在实际应用中,一个GPS定位点可能有多条候选匹配地图路段,因此,本发明实施例中,还通过如下实现方式,选择唯一确定的匹配地图路段,包括:
将与第一个所述GPS定位点或最后一个所述GPS定位点在电子地图上距离最近的地图路段作为所述GPS定位点的候选匹配地图路段;
若根据第一个所述GPS定位点或最后一个所述GPS定位点在电子地图上进行路段匹配的候选匹配地图路段的数量为1,则直接将第一个所述GPS定位点或最后一个所述GPS定位点匹配到所述候选匹配地图路段;
若根据第一个所述GPS定位点或最后一个所述GPS定位点在电子地图上进行路段匹配的候选匹配地图路段的数量大于1,则根据每条所述候选匹配地图路段的方位角与所述浮动车辆当前行进方向之间的差异值,将第一个所述GPS定位点或最后一个所述GPS定位点匹配到所述差异值最小的候选匹配地图路段;
其中,对于第一个所述GPS定位点,所述浮动车辆当前行进方向为第一个GPS定位点到第二个GPS定位点连线的方位角;对于最后一个所述GPS定位点,所述浮动车辆当前行进方向为倒数第二个GPS定位点到最后一个GPS定位点连线的方位角。
S3、初始化起始节点处的标签,将初始化后的起始节点处的标签加入到优先序列集合中;设置在一个路口节点处的标签对应于一条从起始节点到所述路口节点的匹配路径。
S4、利用所述优先序列集合输出最优标签,将所述最优标签加入扩展标签集合中,并获取与所述最优标签对应的目标路口节点;其中,所述优先序列集合根据每一个标签所代表的匹配路径与所述移动轨迹数据的总匹配差异值,输出所述总匹配差异值最小的最优标签。
S41、若与所述与最优标签对应的目标路口节点是目的节点,并且所述最优标签代表的匹配路径已经匹配完所述移动轨迹中的所有GPS定位点,则执行S61。
S42、若与所述最优标签对应的目标路口节点不是目的节点,或者所述最优标签代表的匹配路径未匹配完所述移动轨迹中的所有GPS定位点,则将所述与最优标签对应的目标路口节点作为当前目标路口节点,并将所述当前目标路口节点与其相邻路口节点之间的M个地图路段作为用于路径扩展的地图路段;
S5、通过扫描所述M个地图路段,将匹配路径扩展至所述M个地图路段,并分别计算M个地图路段的第二个路口节点处的标签;
其中,针对扫描的第m个地图路段,还执行如下步骤:
首先,获取与所述扫描的第m个地图路段初始匹配的一系列GPS定位点;
然后,识别并更正存在匹配争议的GPS定位点,并计算更正后的GPS定位点与所述扫描的第m个地图路段的匹配差异值,得到所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点处的标签;
最后,在所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点处的标签满足支配条件时将所述标签加入优先序列集合中。
S6、识别所述优先序列集合是否满足预设迭代终止条件;
在本发明实施例中,预设迭代终止条件为优先序列集合为空。
S61、在满足预设迭代终止条件时,根据所述扩展标签集合中的所有标签识别出,基于电子地图的从所述起始节点到所述目的节点的具有最小总匹配差异值的行驶路径,作为与所述移动轨迹数据最优匹配的行驶路径;
S62、在不满足所述预设迭代终止条件时,返回所述步骤S4。
如图2所示,本发明实施例还示出了上述步骤S4、S5、S6中,扩展开始于起始节点的路径的实现过程。图2中,星号代表一系列基于时间戳排序的GPS定位点,1为起始节点,5为目的节点;在第一次迭代中,步骤S4输出所述优先序列集合中的最优标签,即步骤S3初始化的起始节点1处的标签,并将所述最优标签加入扩展标签集合中,起始节点1即为与最优标签对应的目标路口节点;由于节点1并非目的节点,步骤S42将节点1与其相邻的两个路口节点之间的两条地图路段(1,2)和(1,3)作为用于路径扩展的地图路段;然后步骤S5通过扫描所述两条用于路径扩展的地图路段(1,2)和(1,3),在节点2和3处分别设置一个标签,对应于扩展的路径1→2和1→3,并将所述得到的节点2和3处的两个标签放入优先序列集合中;随后步骤S6识别所述优先序列集合并不为空,因此进行第二次迭代,再依次执行步骤S4、S5、S6。在第二次迭代中,步骤S4输出所述优先序列集合中代表与所述移动轨迹数据总差异值最小的匹配路径的最优标签,即所述节点2处的标签,并将所述最优标签加入扩展标签集合中;然后步骤S5扫描与最优标签对应的目标路口节点2的两条相邻地图路段(2,3)和(2,4),并在节点3和4处分别设置一个标签,对应于扩展的路径1→2→3和1→2→4;将所述得到的节点3和4处的两个标签放入优先序列集合中;随后步骤S6识别所述优先序列集合并不为空,继续进行以上所述路径扩展过程,直到得到一条到达目的节点5的具有最小总匹配差异值的匹配路径。
可见,优先序列集合和扩展标签集合中的标签是不断更新的,则步骤S61中,根据所述扩展标签集合中的所有标签识别出,基于电子地图的从所述起始节点到所述目的节点的具有最小总匹配差异值的行驶路径,作为与所述移动轨迹数据最优匹配的行驶路径的一种实现方式可以为:
通过所述扩展标签集合输出最优匹配路径P*的最后一个路口节点t(所述步骤S2中得到的目的节点)处的标签lt(k)={ft,K,-K,prt,tt,t't};其中,prt是路径P*中节点t的前继路口节点;tt-1等于路口节点prt处的
Figure BDA0002682991390000131
通过prt和Zprt确定节点t的前一个节点所对应的标签
Figure BDA0002682991390000132
回溯到找到起始节点s处Zs=0的标签时,获取到起始节点s到目的节点t的回溯路径,所述回溯路径为与所述移动轨迹数据相匹配的行驶路径。
在一个实施例中,如果所述扩展标签集合中有多条具有最小匹配差异值的最佳路径,则上述回溯操作执行多次以获得所述扩展集合中所有的最佳匹配路径;然后根据预设标准信息,从所有的匹配路径中选择出一条合适的路径。
在上述步骤中,通过回溯操作找到扩展标签集合中的最佳匹配路径,表示本发明实施例提供的离线地图匹配方法,从全局的角度进行匹配,找到一条与给定移动轨迹数据总匹配差异值最小的匹配路径,从而获得更高的匹配精度。
实施例二
本发明实施例用于对上述实施例中的步骤S5进行补充说明。上述步骤S5中,若只根据40米的距离限制得到的与扫描的地图路段初始匹配的GPS定位点可能存在争议,因此,本发明实施例中,还识别并更正存在匹配争议的GPS定位点,并计算更正后的GPS定位点与所述扫描的地图路段的匹配差异值,从而准确的计算出所述扫描的地图路段的第二个路口节点处的标签。
因此,在本发明实施例中,上述步骤S5中,获取与所述扫描的第m个地图路段初始匹配的GPS定位点之前,首先需要对扫描的地图路段进行定义,包括:
定义所述起始节点为s,所述扫描的地图路段为(u,v),u表示所述扫描的地图路段的第一个路口节点,v表示所述扫描的地图路段的第二个路口节点,将在路口节点u前扫描的地图路段表示为(pru,u),pru表示路口节点u在路径Pk这中的前继节点,用Pk表示从起始节点s到所述扫描的地图路段的第二个路口节点v的第k条扩展路径;
在所述第二个路口节点v处对应于从起始节点s到第二个路口节点v的第k条扩展路径Pk的标签为lv(k)={fv,zv,-zv,prv,tv,t'v},其中,元素fv表示所述移动轨迹数据与第k条扩展路径Pk的总匹配差异值,zv表示与第k条扩展路径Pk匹配的GPS定位点的总数,-zv表示与第k条扩展路径Pk匹配的GPS定位点的总数的负数,元素tv和tv'分别指名义上和实际上与所述扫描的地图路段(u,v)相匹配的第一个GPS定位点的索引;
若tv≠tv',则所述前一扫描的地图路段(pru,u)与所述当前扫描的地图路段(u,v)之间存在争议点。
其次,在对扫描的地图路段进行定义之后,上述步骤S5中的获取与所述扫描的第m个地图路段初始匹配的GPS定位点,包括:
根据40米的距离限制找到与所述扫描的第m个地图路段(u,v)相匹配的连续GPS定位点
Figure BDA0002682991390000151
其中,i1和i2分别表示在所述40米的距离限制下所述扫描的第m个地图路段能连续匹配的第一个GPS定位点和最后一个GPS定位点的索引。
则前述步骤中,若tv≠tv',则所述前一扫描的地图路段(pru,u)与所述当前扫描的地图路段(u,v)之间存在争议点,实际上包括两种情况。如图3所示,本发明实施例还通过附图对上述的两种情况的争议点进行说明,首先,本发明实施例中,在根据40米的距离限制找到与当前扫描的地图路段(u,v)相匹配的连续GPS定位点
Figure BDA0002682991390000152
时,实际上将地图路段(u,v)与到它距离小于或等于40米的GPS定位点进行匹配,则第一类争议点是指应该与当前扫描的地图路段(u,v)相匹配但已被匹配到了上一个扫描的地图路段(pru,u)上的GPS定位点,如图3(a)中的GPS定位点p3。第二类争议点是指应该与地图路段(pru,u)或(u,v)相匹配但由于40米的距离限制而未被匹配的GPS定位点,如图3(b)中的点p3和p4
然后,上述步骤S5还对上述的两类争议点进行识别并更正,并计算更正后的GPS定位点与所述扫描的第m个地图路段的匹配差异值,得到所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点处的标签,其实现方式包括:
识别存在匹配争议的GPS定位点,根据所述初始匹配的GPS定位点是否存在匹配争议,更正存在匹配争议的GPS定位点,根据所述更正后的GPS定位点计算所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点v处的标签lv(k)={fv,zv,-zv,prv,tv,t'v},所述路口节点v处的标签包括更正后的GPS定位点与所述扫描的第m个地图路段的匹配差异值;
其包括如下详细实现步骤:
根据所述扫描的第m个地图路段(u,v)的第一个路口节点u处的标签lu(k)={fu,zu,-zu,pru,tu,t'u}中的元素zu和所述地图路段(u,v)初始匹配的第一个GPS定位点的索引i1,识别与所述地图路段(u,v)对应的存在匹配争议的GPS定位点;
i1=zu+1时,不存在争议点;
i1<zu+1时,存在第一类争议点;
i1>zu+1时,存在第二类争议点;
当不存在争议点时,所述扫描的地图路段(u,v)初始匹配的GPS定位点不需要更正;设定所述扫描的地图路段(u,v)的第二个路口节点v处的标签lv(k)中,zv=i2,-zv=-i2,pru=u,tv=zu+1,t'v=zu+1;
当存在第一类争议点时,根据所述第一类争议点到所述地图路段(u,v)以及前继地图路段(pru,u)的距离,将每一个第一类争议点
Figure BDA0002682991390000161
匹配到地图路段(pru,u)和(u,v)中距离最近的路段上;设定所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点v处的标签lv(k)中,zv=i2,-zv=-i2,pru=u,tv=zu+1,同时更新zu的值,设定t'v=zu+1;
当存在第二类争议点时,分别计算每一个第二类争议点
Figure BDA0002682991390000162
到前继地图路段(pru,u)和所述扫描地图路段(u,v)的距离;
其中,若所述计算的距离的最大值均小于地图路段(pru,u)和(u,v)的长度,则将每一个第二类争议点
Figure BDA0002682991390000163
匹配到地图路段(pru,u)和(u,v)中与其距离最近的路段上;设定所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点v处的标签lv(k)中,zv=i2,-zv=-i2,pru=u,tv=zu+1,并更新zu的值,设定t'v=zu+1;
若每一个第二类争议点
Figure BDA0002682991390000178
到地图路段(pru,u)和(u,v)的距离的最大值均大于地图路段(pru,u)和(u,v)的长度,所述扫描的第m个地图路段(u,v)匹配的GPS定位点个数为0;设定所述扫描的第m个地图路段(u,v)的第二个路口节点v处的标签lv(k)中,zv=i2,-zv=-i2,pru=u,tv=zu+1,t'v=zu+1;
在更正完存在所述两类匹配争议的GPS定位点之后,若zu的值被更新,则更新前继地图路段(pru,u)的第二个路口节点u处的标签lu(k)中的元素fu的值;首先计算前继地图路段(pru,u)与更新后的匹配的GPS定位点
Figure BDA0002682991390000171
之间的匹配差异值
Figure BDA00026829913900001711
得到元素fu的值为
Figure BDA00026829913900001710
然后计算所述扫描的第m个地图路段(u,v)与更正后的GPS定位点
Figure BDA0002682991390000172
之间的匹配差异值cuv(t'v-1),并得到fv=fu+ccv(t'v-1),得到所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点v处的标签lv(k)={fv,zv,-zv,prv,tv,t'v};
若zu的值未被更新,则直接计算所述扫描的第m个地图路段(u,v)的第二个路口节点v处的标签lv(k)中,地图路段(u,v)与初始匹配的GPS定位点
Figure BDA00026829913900001712
之间的匹配差异值cuv(t'v-1),并得到fv=fu+ccv(t'v-1),得到所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点v处的标签lv(k)={fv,zv,-zv,prv,tv,t'v}。
具体地,在计算扫描的地图路段(u,v)与其匹配的GPS定位点
Figure BDA0002682991390000173
之间的匹配差异值cuv(t′v-1)时,本发明实施例测量了所述地图路段与匹配的GPS定位点在空间维度和方向维度上的差异。设定空间维度上的匹配差异值为cs,方向维度上的匹配差异值为cd。设定cs等于所有匹配的GPS定位点
Figure BDA0002682991390000174
和地图路段(u,v)之间的平均距离,如附图4(a)所示。特别地,当没有GPS定位点与地图路段(u,v)匹配时,cs为地图路段(u,v)与给定移动轨迹数据中的下一个GPS定位点
Figure BDA0002682991390000175
之间的距离。另一方面,cd等于地图路段(u,v)的方位角与路口节点u到下一个GPS定位点
Figure BDA0002682991390000176
的连线的方位角之间的差异,如图4(b)所示。最后,地图路段(u,v)与其匹配的GPS定位点
Figure BDA0002682991390000177
之间的匹配差异值为cuv(t′v-1)=cs×cd
此外,在路径扩展的过程中,一个路口节点处会被设置多个标签,而新设置的标签可能会被以前设置的标签支配,即新标签代表的匹配路径的总匹配差异值小于以前设置的标签的总匹配差异值;由于地图匹配问题的目的是找到一条具有最小总匹配差异值的匹配路径,所以需要将被支配的标签移除,不再基于所述被支配的标签进行路径扩展。
因此,本发明实施例还示出了上述步骤S5中,在满足支配条件的情况下将所述标签加入优先序列集合中的一种详细实现方式,其包括:
将新产生的标签lv(k)加入优先序列集合中之前,还检查所述优先序列集合和所述扩展标签集合中是否存在标签支配所述新产生的标签lv(k);并在所述优先序列集合和所述扩展标签集合中均不存在标签支配所述路口节点v处的标签时,将新产生的标签lv(k)加入优先序列集合中,其包括如下步骤:
获取优先序列集合中在路口节点v处与标签lv(k)具有相同zv值的标签lv(kQ);并获取扩展标签集合中在路口节点v处与标签lv(k)具有相同的zv值的标签lv(kS);
如果lv(kQ)和lv(kS)都不存在,则将标签lv(k)加入到优先序列集合中;
如果lv(kQ)存在,且标签lv(k)支配lv(kQ),则先将lv(kQ)从优先序列集合中删除,再将标签lv(k)加入到优先序列集合中;
如果lv(kQ)或lv(kS)存在,且标签lv(k)和lv(kQ)或lv(kS)表现地一样好,则也将标签lv(k)加入到优先序列集合中。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种离线地图匹配方法,其特征在于,包括:
S1、获取浮动车辆的移动轨迹数据,所述移动轨迹数据包括基于时间戳排序的GPS定位点;
S2、根据第一个所述GPS定位点和最后一个所述GPS定位点在电子地图上进行路段匹配,获得第一个GPS定位点匹配的地图路段和最后一个GPS定位点匹配的地图路段;将所述第一个GPS定位点匹配的地图路段的第一个路口节点作为搜索总匹配差异值最小的匹配路径的起始节点,将所述最后一个GPS定位点匹配的地图路段的第二个路口节点作为搜索总匹配差异值最小的匹配路径的目的节点;
S3、初始化起始节点处的标签,将初始化后的起始节点处的标签加入到优先序列集合中;设置在一个路口节点处的标签对应于一条从起始节点到所述路口节点的匹配路径;
S4、利用所述优先序列集合输出最优标签,将所述最优标签加入扩展标签集合中,并获取与所述最优标签对应的目标路口节点;其中,所述优先序列集合根据每一个标签所代表的匹配路径与所述移动轨迹数据的总匹配差异值,输出所述总匹配差异值最小的最优标签;
S41、若与所述最优标签对应的目标路口节点是目的节点,并且所述最优标签代表的匹配路径已经匹配完所述移动轨迹中的所有GPS定位点,则执行S61;
S42、若与所述最优标签对应的目标路口节点不是目的节点,或者所述最优标签代表的匹配路径未匹配完所述移动轨迹中的所有GPS定位点,则将与最优标签对应的目标路口节点作为当前目标路口节点,并将所述当前目标路口节点与其相邻路口节点之间的M个地图路段作为用于路径扩展的地图路段;
S5、通过分别扫描所述M个地图路段,将匹配路径扩展至所述M个地图路段,并分别计算M个地图路段的第二个路口节点处的标签;
其中,针对扫描的第m个地图路段,执行如下步骤:
获取与所述扫描的第m个地图路段初始匹配的GPS定位点;
识别并更正存在匹配争议的GPS定位点,并计算更正后的GPS定位点与所述扫描的第m个地图路段的匹配差异值,得到所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点处的标签;
在所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点处的标签满足支配条件时将所述标签加入优先序列集合中;
S6、识别所述优先序列集合是否满足预设迭代终止条件;
S61、在满足预设迭代终止条件时,根据所述扩展标签集合中的所有标签识别出,基于电子地图的从所述起始节点到所述目的节点的具有最小总匹配差异值的行驶路径,作为与所述移动轨迹数据最优匹配的行驶路径;
S62、在不满足所述预设迭代终止条件时,返回所述步骤S4。
2.如权利要求1所述的离线地图匹配方法,其特征在于,所述步骤S2,包括:
将与第一个所述GPS定位点或最后一个所述GPS定位点在电子地图上距离最近的地图路段作为所述GPS定位点的候选匹配地图路段;
若根据第一个所述GPS定位点或最后一个所述GPS定位点在电子地图上进行路段匹配的候选匹配地图路段的数量为1,则直接将第一个所述GPS定位点或最后一个所述GPS定位点匹配到所述候选匹配地图路段;
若根据第一个所述GPS定位点或最后一个所述GPS定位点在电子地图上进行路段匹配的候选匹配地图路段的数量大于1,则根据每条所述候选匹配地图路段的方位角与所述浮动车辆当前行进方向之间的差异值,将第一个所述GPS定位点或最后一个所述GPS定位点匹配到所述差异值最小的候选匹配地图路段;
其中,对于第一个所述GPS定位点,所述浮动车辆当前行进方向为第一个GPS定位点到第二个GPS定位点连线的方位角;对于最后一个所述GPS定位点,所述浮动车辆当前行进方向为倒数第二个GPS定位点到最后一个GPS定位点连线的方位角。
3.如权利要求1所述的离线地图匹配方法,其特征在于,所述步骤S5中,获取与所述扫描的第m个地图路段初始匹配的GPS定位点之前,包括:
定义所述起始节点为s,所述扫描的第m个地图路段为(u,v),u表示所述扫描的地图路段的第一个路口节点,v表示所述扫描的地图路段的第二个路口节点,将在路口节点u前扫描的地图路段表示为(pru,u),pru表示路口节点u在路径Pk中的前继节点,用Pk表示从起始节点s到所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点v的第k条扩展路径;
在所述第二个路口节点v处对应于从起始节点s到第二个路口节点v的第k条扩展路径Pk的标签为lv(k)={fv,zv,-zv,prv,tv,t'v},其中,元素fv表示所述移动轨迹数据与第k条扩展路径Pk的总匹配差异值,zv表示与第k条扩展路径Pk匹配的GPS定位点的总数,-zv表示与第k条扩展路径Pk匹配的GPS定位点的总数的负数,元素tv和tv'分别指名义上和实际上与所述扫描的第m个地图路段(u,v)相匹配的第一个GPS定位点的索引;
若tv≠tv',则前一扫描的地图路段(pru,u)与所述当前扫描的第m个地图路段(u,v)之间存在争议点。
4.如权利要求3所述的离线地图匹配方法,其特征在于,所述步骤S5中获取与所述扫描的第m个地图路段初始匹配的GPS定位点,包括:
根据40米的距离限制找到与所述扫描的第m个地图路段(u,v)相匹配的连续GPS定位点
Figure FDA0004156620450000031
其中,i1和i2分别表示在所述40米的距离限制下所述扫描的第m个地图路段能连续匹配的第一个GPS定位点和最后一个GPS定位点的索引。
5.如权利要求4所述的离线地图匹配方法,其特征在于,所述步骤S5中,识别并更正存在匹配争议的GPS定位点,并计算更正后的GPS定位点与所述扫描的第m个地图路段的匹配差异值,得到所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点处的标签,包括:
识别存在匹配争议的GPS定位点,根据所述初始匹配的GPS定位点是否存在匹配争议,更正存在匹配争议的GPS定位点,根据所述更正后的GPS定位点计算所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点v处的标签lv(k)={fv,zv,-zv,prv,tv,t'v},所述路口节点v处的标签包括更正后的GPS定位点与所述扫描的第m个地图路段的匹配差异值;
其包括如下步骤:
根据所述扫描的第m个地图路段(u,v)的第一个路口节点u处的标签lu(k)={fu,zu,-zu,pru,tu,t'u}中的元素zu和所述地图路段(u,v)初始匹配的第一个GPS定位点的索引i1,识别与所述地图路段(u,v)对应的存在匹配争议的GPS定位点;
i1=zu+1时,不存在争议点;
i1<zu+1时,存在第一类争议点;
i1>zu+1时,存在第二类争议点;
当不存在争议点时,所述地图路段(u,v)初始匹配的GPS定位点不需要更正;设定所述扫描的第m个地图路段(u,v)的第二个路口节点v处的标签lv(k)中,zv=i2,-zv=-i2,pru=u,tv=zu+1,t'v=zu+1;
当存在第一类争议点时,根据所述第一类争议点到所述地图路段(u,v)以及前继地图路段(pru,u)的距离,将每一个第一类争议点
Figure FDA0004156620450000041
匹配到地图路段(pru,u)和(u,v)中距离最近的路段上;设定所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点v处的标签lv(k)中,zv=i2,-zv=-i2,pru=u,tv=zu+1,同时更新zu的值,设定t'v=zu+1;
当存在第二类争议点时,分别计算每一个第二类争议点
Figure FDA0004156620450000042
到前继地图路段(pru,u)和地图路段(u,v)的距离;
其中,若所述计算的距离的最大值均小于地图路段(pru,u)和(u,v)的长度,则将每一个第二类争议点
Figure FDA0004156620450000051
匹配到地图路段(pru,u)和(u,v)中与其距离最近的路段上;设定所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点v处的标签lv(k)中,zv=i2,-zv=-i2,pru=u,tv=zu+1,并更新zu的值,设定t'v=zu+1;
若每一个第二类争议点
Figure FDA0004156620450000052
到地图路段(pru,u)和(u,v)的距离的最大值均大于地图路段(pru,u)和(u,v)的长度,所述扫描的第m个地图路段(u,v)匹配的GPS定位点个数为0;设定所述扫描的第m个地图路段(u,v)的第二个路口节点v处的标签lv(k)中,zv=i2,-zv=-i2,pru=u,tv=zu+1,t'v=zu+1;
在更正完存在两类匹配争议的GPS定位点之后,若zu的值被更新,则更新前继地图路段(pru,u)的第二个路口节点u处的标签lu(k)中的元素fu的值;首先计算前继地图路段(pru,u)与更新后的匹配的GPS定位点
Figure FDA0004156620450000053
之间的匹配差异值
Figure FDA0004156620450000054
得到元素fu的值为
Figure FDA0004156620450000055
然后计算所述扫描的第m个地图路段(u,v)与更正后的GPS定位点
Figure FDA0004156620450000056
之间的匹配差异值cuv(t'v-1),并得到fv=fu+ccv(t'v-1),得到所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点v处的标签lv(k)={fv,zv,-zv,prv,tv,t'v};
若zu的值未被更新,则直接计算所述扫描的第m个地图路段(u,v)的第二个路口节点v处的标签lv(k)中,地图路段(u,v)与初始匹配的GPS定位点
Figure FDA0004156620450000057
之间的匹配差异值cuv(t'v-1),并得到fv=fu+ccv(t'v-1),得到所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点v处的标签lv(k)={fv,zv,-zv,prv,tv,t'v}。
6.如权利要求5所述的离线地图匹配方法,其特征在于,所述步骤S5中,在满足支配条件的情况下将所述标签加入优先序列集合中,包括:
将所述扫描的第m个地图路段的第二个路口节点v处的标签lv(k)加入优先序列集合中之前,检查所述优先序列集合和所述扩展标签集合中是否存在标签支配所述路口节点v处的标签lv(k);并在所述优先序列集合和所述扩展标签集合中均不存在标签支配所述路口节点v处的标签lv(k)时,将标签lv(k)加入优先序列集合中;
其包括如下步骤:
获取优先序列集合中在路口节点v处与标签lv(k)具有相同zv值的标签lv(kQ);并获取扩展标签集合中在路口节点v处与标签lv(k)具有相同的zv值的标签lv(kS);
如果lv(kQ)和lv(kS)都不存在,则将标签lv(k)加入到优先序列集合中;
如果lv(kQ)存在,且标签lv(k)支配lv(kQ),则先将lv(kQ)从优先序列集合中删除,再将标签lv(k)加入到优先序列集合中;
如果lv(kQ)或lv(kS)存在,且标签lv(k)和lv(kQ)或lv(kS)表现得一样好,则也将标签lv(k)加入到优先序列集合中。
7.如权利要求1所述的离线地图匹配方法,其特征在于,所述步骤S6中预设迭代终止条件为所述优先序列集合为空。
8.如权利要求1所述的离线地图匹配方法,其特征在于,所述步骤S61中根据所述扩展标签集合中的所有标签识别出,基于电子地图的从所述起始节点到所述目的节点的最小总匹配差异值的行驶路径,作为与所述移动轨迹数据最优匹配的行驶路径,包括:
通过所述扩展标签集合输出最优匹配路径P*的最后一个路口节点t(处的标签lt(k)={ft,K,-K,prt,tt,t't},该路口节点t即步骤S2中得到的目的节点;其中,prt是路径P*中节点t的前继路口节点;tt-1等于路口节点prt处的
Figure FDA0004156620450000061
通过prt
Figure FDA0004156620450000062
确定所述前继路口节点prt对应的标签
Figure FDA0004156620450000063
此回溯操作不断进行直到找到起始节点s处zs=0的标签,即可获取到起始节点s到目的节点t的回溯路径,所述回溯路径为与所述移动轨迹数据最优匹配的行驶路径P*
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113447040B (zh) * 2021-08-27 2021-11-16 腾讯科技(深圳)有限公司 行驶轨迹确定方法、装置、设备以及存储介质
CN114674335B (zh) * 2022-03-24 2023-06-20 西南交通大学 一种最优目标链路的匹配方法
CN115657973B (zh) * 2022-12-28 2023-03-14 江苏龙威中科技术有限公司 导航数据显示方法及装置

Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101739823A (zh) * 2009-12-21 2010-06-16 浙江工业大学 一种适用低频采样的路段平均行程时间测量方法
CN103149576A (zh) * 2013-01-29 2013-06-12 武汉大学 一种浮动车数据的地图匹配方法
CN103235848A (zh) * 2013-04-15 2013-08-07 中国科学院软件研究所 一种基于简化路网模型的轻量级路网匹配方法
CN104700617A (zh) * 2015-04-02 2015-06-10 武汉大学 基于低精度gps轨迹数据的高精度车道信息提取方法
CN104900050A (zh) * 2015-06-24 2015-09-09 四川大学 一种基于网络地图api的拼车系统路线发布及匹配算法
CN105928529A (zh) * 2016-04-18 2016-09-07 中国有色金属长沙勘察设计研究院有限公司 一种多证据融合地图匹配算法
CN108253974A (zh) * 2017-12-29 2018-07-06 深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司 浮动车定位数据自适应缓冲路径匹配系统及其方法
CN108571978A (zh) * 2018-03-09 2018-09-25 杭州电子科技大学 基于拓扑和权重的超标排放车辆最短路径跟踪匹配方法
CN110160538A (zh) * 2019-05-09 2019-08-23 东南大学 一种基于手机信令数据的地图匹配方法
CN110631594A (zh) * 2019-10-24 2019-12-31 成都大成均图科技有限公司 基于复杂轨迹网络划分模型的离线地图匹配方法和系统
WO2020012241A1 (en) * 2018-07-08 2020-01-16 Nng Software Developing And Commercial Llc. A method and apparatus for optimal navigation to multiple locations
CN110986965A (zh) * 2019-11-28 2020-04-10 武汉大学 基于隐马尔可夫模型的低频浮动车轨迹数据路网匹配方法
DE102018130457A1 (de) * 2018-11-30 2020-06-04 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Systeme und Verfahren für Map Matching
CN111307164A (zh) * 2020-02-25 2020-06-19 西北大学 一种低采样率轨迹地图匹配方法
CN111429571A (zh) * 2020-04-15 2020-07-17 四川大学 一种基于时空图像信息联合相关的快速立体匹配方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10288433B2 (en) * 2010-02-25 2019-05-14 Microsoft Technology Licensing, Llc Map-matching for low-sampling-rate GPS trajectories
US20130132369A1 (en) * 2011-11-17 2013-05-23 Microsoft Corporation Batched shortest path computation
US10677598B2 (en) * 2018-05-25 2020-06-09 Here Global B.V. Map-centric map matching method and apparatus
US11162797B2 (en) * 2018-06-11 2021-11-02 Here Global B.V. Map matching method and apparatus

Patent Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101739823A (zh) * 2009-12-21 2010-06-16 浙江工业大学 一种适用低频采样的路段平均行程时间测量方法
CN103149576A (zh) * 2013-01-29 2013-06-12 武汉大学 一种浮动车数据的地图匹配方法
CN103235848A (zh) * 2013-04-15 2013-08-07 中国科学院软件研究所 一种基于简化路网模型的轻量级路网匹配方法
CN104700617A (zh) * 2015-04-02 2015-06-10 武汉大学 基于低精度gps轨迹数据的高精度车道信息提取方法
CN104900050A (zh) * 2015-06-24 2015-09-09 四川大学 一种基于网络地图api的拼车系统路线发布及匹配算法
CN105928529A (zh) * 2016-04-18 2016-09-07 中国有色金属长沙勘察设计研究院有限公司 一种多证据融合地图匹配算法
CN108253974A (zh) * 2017-12-29 2018-07-06 深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司 浮动车定位数据自适应缓冲路径匹配系统及其方法
CN108571978A (zh) * 2018-03-09 2018-09-25 杭州电子科技大学 基于拓扑和权重的超标排放车辆最短路径跟踪匹配方法
WO2020012241A1 (en) * 2018-07-08 2020-01-16 Nng Software Developing And Commercial Llc. A method and apparatus for optimal navigation to multiple locations
DE102018130457A1 (de) * 2018-11-30 2020-06-04 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Systeme und Verfahren für Map Matching
CN110160538A (zh) * 2019-05-09 2019-08-23 东南大学 一种基于手机信令数据的地图匹配方法
CN110631594A (zh) * 2019-10-24 2019-12-31 成都大成均图科技有限公司 基于复杂轨迹网络划分模型的离线地图匹配方法和系统
CN110986965A (zh) * 2019-11-28 2020-04-10 武汉大学 基于隐马尔可夫模型的低频浮动车轨迹数据路网匹配方法
CN111307164A (zh) * 2020-02-25 2020-06-19 西北大学 一种低采样率轨迹地图匹配方法
CN111429571A (zh) * 2020-04-15 2020-07-17 四川大学 一种基于时空图像信息联合相关的快速立体匹配方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Guo Zhaoxia.Vehicle Routing with Space-and Time-Correlated Stochastic Travel Times: Evaluating the Objective Function.《INFORMS journal on computing》.2019,(第4期),全文. *
Zetian Jiang.Unifying Offline and Online Multi-Graph Matching via Finding Shortest Paths on Supergraph.《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》.2020,第43卷(第10期),全文. *
张冬青.考虑时空相关随机行驶时间的车辆路径问题模型与算法.《四川大学学报(自然科学版)》.2021,第58卷(第6期),全文. *
王少槐.基于GPS轨迹的路网生成与地图匹配算法研究.《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技II辑》.2020,(第1期),全文. *
胡立坤.基于Hadoop的海量移动对象轨迹数据挖掘技术研究.《中国优秀硕士学位论文全文数据库》.2018,(第4期),全文. *

Also Published As

Publication number Publication date
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