CN114674326B - 基于候选路径选择约束的地图匹配方法 - Google Patents

基于候选路径选择约束的地图匹配方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114674326B
CN114674326B CN202210216530.4A CN202210216530A CN114674326B CN 114674326 B CN114674326 B CN 114674326B CN 202210216530 A CN202210216530 A CN 202210216530A CN 114674326 B CN114674326 B CN 114674326B
Authority
CN
China
Prior art keywords
matched
matching
road section
candidate
point
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.)
Active
Application number
CN202210216530.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114674326A (zh
Inventor
丁成
王松辉
吴丁泓
林超衡
李旭芳
罗明生
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.)
Xiamen Gnss Development & Application Co ltd
Original Assignee
Xiamen Gnss Development & Application 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 Xiamen Gnss Development & Application Co ltd filed Critical Xiamen Gnss Development & Application Co ltd
Priority to CN202210216530.4A priority Critical patent/CN114674326B/zh
Publication of CN114674326A publication Critical patent/CN114674326A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114674326B publication Critical patent/CN114674326B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/28—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
    • G01C21/30—Map- or contour-matching

Abstract

本发明提出了一种基于候选路径选择约束的地图匹配方法，其中，该方法包括：获取路网数据并构建空间索引，获取待匹配轨迹数据，对轨迹数据从第一个点开始，其无前置点，将以半径搜索方式获取其匹配的候选路段，构建匹配概率模型确定其最符合的匹配路段；第二个点开始，其存在前置点，以其与前置点时间差和速度关系估计行程距离，以前置点的匹配路段开始深度优先遍历路径，直到路径里程刚好超过估计的行程距离停止遍历，得到候选路径，若此时得到的候选路段为空集，再通过半径搜索方式获取候选路段；最后同样构建匹配概率模型计算其对候选路段中每个路段的匹配概率选取最优结果，从而提高匹配准确度和匹配效率。

Description

基于候选路径选择约束的地图匹配方法
技术领域
本发明涉及交通技术领域，特别涉及一种基于候选路径选择约束的地图匹配方法、一种计算机可读存储介质和一种计算机设备。
背景技术
相关技术中，地图匹配方法是将实际定位轨迹GPS点匹配到其实际所在路网的过程，在车辆导航、轨迹预测、交通流预测中有着广泛的应用；现有地图匹配算法在进行候选路径选取时存在约束条件单一，且有的需要过多的参数和大量带标记的数据训练，使得算法过于复杂化且效果一般。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种基于候选路径选择约束的地图匹配方法，通过前置点的时空信息和匹配信息，估计其里程后遍历得到有限的候选路径，结合半径搜索的方式弥补存在的误差，能够避免出现过多干扰性强的候选路径，大大提升了匹配准确度和匹配效率，且能解决连续无匹配问题。
本发明的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。
为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种基于候选路径选择约束的地图匹配方法，包括以下步骤：获取路网数据，其中，所述路网数据中的每个路段包括路段唯一id、路段起点的经度、路段起点的纬度、路段终点的经度、路段终点的纬度、路段的航向角和与该路段相连通的下一个路段唯一id；获取待匹配轨迹数据，并对所述待匹配轨迹数据进行分段处理，以得到多段待匹配子轨迹数据，其中，所述待匹配轨迹数据中的每个轨迹点包括时间戳、经度、纬度、瞬时航向角和瞬时速度；在对所述多段待匹配子轨迹数据中的每一段待匹配子轨迹数据进行匹配时，若当前待匹配轨迹点非某一段待匹配子轨迹数据的初始轨迹点且所述当前待匹配轨迹点的前一个轨迹点匹配到相应的路段，则根据所述前一个轨迹点的瞬时速度和所述前一个轨迹点与所述当前待匹配轨迹点的定位时间差估计最大行驶距离；根据所述最大行驶距离深度遍历与所述前一个轨迹点匹配的路段相连通的下一个路段，并将遍历到的路段作为所述当前待匹配轨迹点的候选匹配路段集合；判断所述当前待匹配轨迹点的候选匹配路段集合是否为空集；如果否，则采用构建的基于距离和航向的匹配概率模型计算所述候选匹配路段集合中每一个候选匹配路段对应的匹配概率，并根据所述每一个候选匹配路段对应的匹配概率得到所述当前待匹配轨迹点的最佳匹配路段。
根据本发明实施例的基于候选路径选择约束的地图匹配方法，首先获取路网数据，其中，路网数据中的每个路段包括路段唯一id、路段起点的经度、路段起点的纬度、路段终点的经度、路段终点的纬度、路段的航向角和与该路段相连通的下一个路段唯一id，然后获取待匹配轨迹数据，并对待匹配轨迹数据进行分段处理，以得到多段待匹配子轨迹数据，其中，待匹配轨迹数据中的每个轨迹点包括时间戳、经度、纬度、瞬时航向角和瞬时速度；接着在对多段待匹配子轨迹数据中的每一段待匹配子轨迹数据进行匹配时，若当前待匹配轨迹点非某一段待匹配子轨迹数据的初始轨迹点且当前待匹配轨迹点的前一个轨迹点匹配到相应的路段，则根据前一个轨迹点的瞬时速度和前一个轨迹点与当前待匹配轨迹点的定位时间差估计最大行驶距离；再接着根据最大行驶距离深度遍历与前一个轨迹点匹配的路段相连通的下一个路段，并将遍历到的路段作为当前待匹配轨迹点的候选匹配路段集合；最后判断当前待匹配轨迹点的候选匹配路段集合是否为空集；如果否，则采用构建的基于距离和航向的匹配概率模型计算候选匹配路段集合中每一个候选匹配路段对应的匹配概率，并根据每一个候选匹配路段对应的匹配概率得到当前待匹配轨迹点的最佳匹配路段；由此，能够避免出现过多干扰性强的候选路径，大大提升了匹配准确度和匹配效率，且能解决连续无匹配问题。
另外，根据本发明上述实施例提出的基于候选路径选择约束的地图匹配方法还可以具有如下附加的技术特征：
可选地，在对所述多段待匹配子轨迹数据中的每一段待匹配子轨迹数据进行匹配时，若当前待匹配轨迹点为某一段待匹配子轨迹数据的初始轨迹点或者所述当前待匹配轨迹点的前一个轨迹点未匹配到相应的路段，则以所述当前待匹配轨迹点为中心，将一定半径范围内的所有与所述当前待匹配轨迹点的角度差小于第一阈值的路段作为所述当前待匹配轨迹点的候选匹配路段集合。
可选地，如果所述当前待匹配轨迹点的候选匹配路段集合为空集，则以所述当前待匹配轨迹点为中心，将一定半径范围内的所有与所述当前待匹配轨迹点的角度差小于第一阈值的路段作为所述当前待匹配轨迹点的候选匹配路段集合。
可选地，获取待匹配轨迹数据，并对所述待匹配轨迹数据进行分段处理，以得到多段待匹配子轨迹数据，包括：将所述待匹配轨迹数据中的每个轨迹点按时间升序进行排列；当相邻轨迹点之间的时间差大于第二阈值时，将所述相邻轨迹点进行轨迹分段，以得到多段待匹配子轨迹数据。
可选地，根据所述每一个候选匹配路段对应的匹配概率得到所述当前待匹配轨迹点的最佳匹配路段，包括：获取所述每一个候选匹配路段对应的匹配概率中的最大匹配概率，并将所述最大匹配概率对应的候选匹配路段作为所述当前待匹配轨迹点的最佳匹配路段。
可选地，采用构建的基于距离和航向的匹配概率模型计算所述候选匹配路段集合中每一个候选匹配路段对应的匹配概率，包括：计算所述当前待匹配轨迹点到某一个候选匹配路段的距离和所述当前待匹配轨迹点与某一个候选匹配路段的角度差；根据所述当前待匹配轨迹点到某一个候选匹配路段的距离和所述当前待匹配轨迹点与某一个候选匹配路段的角度差计算所述某一个候选匹配路段对应的匹配概率。
为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有基于候选路径选择约束的地图匹配程序，该基于候选路径选择约束的地图匹配程序被处理器执行时实现如上述的基于候选路径选择约束的地图匹配方法。
根据本发明实施例的计算机可读存储介质，通过存储基于候选路径选择约束的地图匹配程序，这样基于候选路径选择约束的地图匹配被处理器执行时实现如上述的基于候选路径选择约束的地图匹配方法，能够避免出现过多干扰性强的候选路径，大大提升了匹配准确度和匹配效率，且能解决连续无匹配问题。
为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上述的基于候选路径选择约束的地图匹配方法。
根据本发明实施例的计算机设备，通过存储器存储基于候选路径选择约束的地图匹配程序，这样基于候选路径选择约束的地图匹配程序被处理器执行时实现上述的基于候选路径选择约束的地图匹配方法，能够避免出现过多干扰性强的候选路径，大大提升了匹配准确度和匹配效率，且能解决连续无匹配问题。
附图说明
图1为根据本发明实施例的基于候选路径选择约束的地图匹配方法的流程示意图；
图2为根据本发明一个实施例的基于候选路径选择约束的地图匹配方法的流程示意图。
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。
为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
图1为根据本发明实施例的基于候选路径选择约束的地图匹配方法的流程示意图。如图1所示，本发明实施例的基于候选路径选择约束的地图匹配方法包括以下步骤：
步骤101，获取路网数据，其中，所述路网数据中的每个路段包括路段唯一id、路段起点的经度、路段起点的纬度、路段终点的经度、路段终点的纬度、路段的航向角和与该路段相连通的下一个路段唯一id。
步骤102，获取待匹配轨迹数据，并对待匹配轨迹数据进行分段处理，以得到多段待匹配子轨迹数据，其中，待匹配轨迹数据中的每个轨迹点包括时间戳、经度、纬度、瞬时航向角和瞬时速度。
也就是说，对获取到的待匹配轨迹数据进行预处理，即进行清洗和分段，将完整的待匹配轨迹数据根据需要分成多段连续的待匹配子轨迹数据，以便后续分段进行地图匹配。
作为一个实施例，将待匹配轨迹数据中的每个轨迹点按时间升序进行排列；当相邻轨迹点之间的时间差大于第二阈值时，将相邻轨迹点进行轨迹分段，以得到多段待匹配子轨迹数据。
步骤103，在对多段待匹配子轨迹数据中的每一段待匹配子轨迹数据进行匹配时，若当前待匹配轨迹点非某一段待匹配子轨迹数据的初始轨迹点且当前待匹配轨迹点的前一个轨迹点匹配到相应的路段，则根据前一个轨迹点的瞬时速度和前一个轨迹点与当前待匹配轨迹点的定位时间差估计最大行驶距离。
步骤104，根据最大行驶距离深度遍历与前一个轨迹点匹配的路段相连通的下一个路段，并将遍历到的路段作为当前待匹配轨迹点的候选匹配路段集合。
需要说明的是，在根据最大行驶距离深度遍历与前一个轨迹点匹配的路段相连通的下一个路段时，将最大行驶距离范围内的所有与所述当前待匹配轨迹点的角度差小于第一阈值的路段作为所述当前待匹配轨迹点的候选匹配路段集合。
作为一个实施例，在对多段待匹配子轨迹数据中的每一段待匹配子轨迹数据进行匹配时，若当前待匹配轨迹点为某一段待匹配子轨迹数据的初始轨迹点或者当前待匹配轨迹点的前一个轨迹点未匹配到相应的路段，则以当前待匹配轨迹点为中心，将一定半径范围内的所有与当前待匹配轨迹点的角度差小于第一阈值的路段作为当前待匹配轨迹点的候选匹配路段集合。
步骤105，判断当前待匹配轨迹点的候选匹配路段集合是否为空集。
步骤106，如果否，则采用基于距离和航向的匹配概率模型计算候选匹配路段集合中每一个候选匹配路段对应的匹配概率，并根据每一个候选匹配路段对应的匹配概率得到当前待匹配轨迹点的最佳匹配路段。
作为一个实施例，如果当前待匹配轨迹点的候选匹配路段集合为空集，则以当前待匹配轨迹点为中心，将一定半径范围内的所有与当前待匹配轨迹点的角度差小于第一阈值的路段作为当前待匹配轨迹点的候选匹配路段集合。
作为一个实施例，获取每一个候选匹配路段对应的匹配概率中的最大匹配概率，并将最大匹配概率对应的候选匹配路段作为当前待匹配轨迹点的最佳匹配路段。
作为一个实施例，计算当前待匹配轨迹点到某一个候选匹配路段的距离和当前待匹配轨迹点与某一个候选匹配路段的角度差；根据当前待匹配轨迹点到某一个候选匹配路段的距离和当前待匹配轨迹点与某一个候选匹配路段的角度差计算某一个候选匹配路段对应的匹配概率。
综上所述，根据本发明实施例的基于候选路径选择约束的地图匹配方法，首先获取路网数据，其中，路网数据中的每个路段包括路段唯一id、路段起点的经度、路段起点的纬度、路段终点的经度、路段终点的纬度、路段的航向角和与该路段相连通的下一个路段唯一id，然后获取待匹配轨迹数据，并对待匹配轨迹数据进行分段处理，以得到多段待匹配子轨迹数据，其中，待匹配轨迹数据中的每个轨迹点包括时间戳、经度、纬度、瞬时航向角和瞬时速度；接着在对多段待匹配子轨迹数据中的每一段待匹配子轨迹数据进行匹配时，若当前待匹配轨迹点非某一段待匹配子轨迹数据的初始轨迹点且当前待匹配轨迹点的前一个轨迹点匹配到相应的路段，则根据前一个轨迹点的瞬时速度和前一个轨迹点与当前待匹配轨迹点的定位时间差估计最大行驶距离；再接着根据最大行驶距离深度遍历与前一个轨迹点匹配的路段相连通的下一个路段，并将遍历到的路段作为当前待匹配轨迹点的候选匹配路段集合；最后判断当前待匹配轨迹点的候选匹配路段集合是否为空集；如果否，则采用构建的基于距离和航向的匹配概率模型计算候选匹配路段集合中每一个候选匹配路段对应的匹配概率，并根据每一个候选匹配路段对应的匹配概率得到当前待匹配轨迹点的最佳匹配路段；由此，通过对轨迹数据进行清洗和分段，针对每一段连续的轨迹，根据当前速度和定位实际间隔估计出下一个点的行驶距离从而快速得到有限的转移路段集合，若存在路网缺失、更新不及时或者定位误差较大导致无匹配问题，下一个轨迹点的转移矩阵会选择一定半径范围内路段，能够避免连续无匹配问题，从而大大提升了匹配准确度和匹配效率。
作为一个具体实施例，图2为根据本发明一个实施例的基于候选路径选择约束的地图匹配方法的流程示意图。如图2所示，本发明实施例的基于候选路径选择约束的地图匹配方法包括以下步骤：
步骤1：读入轨迹数据，缓存路网数据。
需要说明的是，将轨迹数据按照时间升序排序，若相邻轨迹点的时间差大于Tth则进行轨迹分段；每一段轨迹数据Traj＝<p1，p2，……，pn>中每一个轨迹点pi＝<rcrd_time，lgt，ltt，drc，speed>，i∈[1，n]；其中，rcrd_time，lgt，ltt，drc，speed分别表示时间戳，经度，纬度，瞬时航向角，瞬时速度。读入某市的路网数据Road＝<r1，r2，……，rm>，每个路段ri＝<road_id，start_lgt，start_ltt，end_lgt，end_ltt，drc，next_road_id>，i∈[1，m]；其中，road_id，start_lgt，start_ltt，end_lgt，end_ltt，drc，next_road_id分别表示路段唯一ID，路段起点的经度，路段起点的纬度，路段终点的经度，路段终点的纬度，路段的航向角和与该路段相连通的下一个路段id。
步骤2：令当前待匹配轨迹点pk中的k＝1。
步骤3：判断k>1且pk-1是否已经匹配到某路段。如果是，则执行步骤4；如果否，则执行步骤5。
步骤4：根据pk-1匹配到的路段rk-1、pk-1的瞬时速度和pk-1与pk的时间差，估计最大行驶距离，根据最大行驶距离，从路段rk-1开始深度遍历并筛选航向角与pk之差小于β的路段集合RTk作为pk的候选路段集合，之后执行步骤6。
也就是说，如果k>1且pk-1已经匹配到某路段，则根据pk-1的瞬时速度speed，和pk-1与pk的定位时间差，估计出最大行驶距离σ，深度优先遍历pk-1的匹配路段match_road连通的next_road_id，直到连通的路段长度大于等于σ为止；所遍历的路段作为候选路段集合，记为RTk。
步骤5：Road中选择出pk半径γ米内的路段作为pk的候选路段集合RTk，之后执行步骤7。
步骤6：判断RTk是否为空集。如果是，则执行步骤5；如果否，则执行步骤7。
步骤7：根据距离转换代价和角度转换代价加权选择最佳的候选路段作为匹配路段并计算匹配点。
作为一个实施例，如果RTk为空集，则pk的匹配结果match_road置位空，否则：根据以下公式计算轨迹点到路段的匹配概率：
diffDrc＝|pi.drc-MN.drc|
其中，L(pi，MN)表示轨迹点pi到候选路段MN的距离，D(pi，M)表示轨迹点pi到点M的欧式距离，D(pi，N)表示轨迹点pi到点N的欧式距离，V(pi，MN)表示轨迹点pi在路段MN上垂点。D(pi，V(pi，MN))表示轨迹点pi到轨迹点pi在路段MN上垂点的欧式距离；R(pi，MN)表示轨迹点pi与候选路段MN的角度差，F(pi，MN)表示将L(pi，MN)和R(pi，MN)归一化后进行加权计算轨迹点pi到候选路段MN的的匹配概率。
根据以上公式计算轨迹点pk到所有候选路段对应的匹配概率，选择匹配概率最大的路段id作为pk的匹配结果。
步骤8：令k＝k+1，判断k是否小于等于n。如果是，则跳转到步骤3以匹配下一个待匹配轨迹点；如果否，则结束匹配过程。
也就是说，通过获取路网数据并构建空间索引，获取待匹配轨迹数据，对轨迹数据从第一个点开始，其无前置点，将以半径搜索方式获取其匹配的候选路段，构建匹配概率模型确定其最符合的匹配路段；第二个点开始，其存在前置点，以其与前置点时间差和速度关系估计行程距离，以前置点的匹配路段开始深度优先遍历路径，直到路径里程刚好超过估计的行程距离停止遍历，得到候选路径，若此时得到的候选路段为空集，再通过半径搜索方式获取候选路段；最后同样构建匹配概率模型计算其对候选路段中每个路段的匹配概率选取最优结果；由此，能够避免只依靠单一的半径搜索或者网格搜索方式获取候选路段所导致的候选路段过多且干扰性强的问题，进而提高匹配准确度和匹配效率。
另外，本发明实施例还提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有基于候选路径选择约束的地图匹配程序，该基于候选路径选择约束的地图匹配程序被处理器执行时实现如上述的基于候选路径选择约束的地图匹配方法。
根据本发明实施例的计算机可读存储介质，通过存储基于候选路径选择约束的地图匹配程序，这样基于候选路径选择约束的地图匹配程序被处理器执行时实现如上述的基于候选路径选择约束的地图匹配方法，能够避免出现过多干扰性强的候选路径，大大提升了匹配准确度和匹配效率，且能解决连续无匹配问题。
另外，本发明实施例还提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上述的基于候选路径选择约束的地图匹配方法。
根据本发明实施例的计算机设备，通过存储器存储基于候选路径选择约束的地图匹配程序，这样基于候选路径选择约束的地图匹配程序被处理器执行时实现上述的基于候选路径选择约束的地图匹配方法，能够避免出现过多干扰性强的候选路径，大大提升了匹配准确度和匹配效率，且能解决连续无匹配问题。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不应理解为必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
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。

Claims (8)

1.一种基于候选路径选择约束的地图匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取路网数据，其中，所述路网数据中的每个路段包括路段唯一id、路段起点的经度、路段起点的纬度、路段终点的经度、路段终点的纬度、路段的航向角和与该路段相连通的下一个路段唯一id；
获取待匹配轨迹数据，并对所述待匹配轨迹数据进行分段处理，以得到多段待匹配子轨迹数据，其中，所述待匹配轨迹数据中的每个轨迹点包括时间戳、经度、纬度、瞬时航向角和瞬时速度；
在对所述多段待匹配子轨迹数据中的每一段待匹配子轨迹数据进行匹配时，若当前待匹配轨迹点非某一段待匹配子轨迹数据的初始轨迹点且所述当前待匹配轨迹点的前一个轨迹点匹配到相应的路段，则根据所述前一个轨迹点的瞬时速度和所述前一个轨迹点与所述当前待匹配轨迹点的定位时间差估计最大行驶距离；
根据所述最大行驶距离深度遍历与所述前一个轨迹点匹配的路段相连通的下一个路段，并将遍历到的路段作为所述当前待匹配轨迹点的候选匹配路段集合；
判断所述当前待匹配轨迹点的候选匹配路段集合是否为空集；
如果否，则采用构建的基于距离和航向的匹配概率模型计算所述候选匹配路段集合中每一个候选匹配路段对应的匹配概率，并根据所述每一个候选匹配路段对应的匹配概率得到所述当前待匹配轨迹点的最佳匹配路段。
2.如权利要求1所述的基于候选路径选择约束的地图匹配方法，其特征在于，
在对所述多段待匹配子轨迹数据中的每一段待匹配子轨迹数据进行匹配时，若当前待匹配轨迹点为某一段待匹配子轨迹数据的初始轨迹点或者所述当前待匹配轨迹点的前一个轨迹点未匹配到相应的路段，则以所述当前待匹配轨迹点为中心，将一定半径范围内的所有与所述当前待匹配轨迹点的角度差小于第一阈值的路段作为所述当前待匹配轨迹点的候选匹配路段集合。
3.如权利要求1所述的基于候选路径选择约束的地图匹配方法，其特征在于，如果所述当前待匹配轨迹点的候选匹配路段集合为空集，则以所述当前待匹配轨迹点为中心，将一定半径范围内的所有与所述当前待匹配轨迹点的角度差小于第一阈值的路段作为所述当前待匹配轨迹点的候选匹配路段集合。
4.如权利要求1所述的基于候选路径选择约束的地图匹配方法，其特征在于，获取待匹配轨迹数据，并对所述待匹配轨迹数据进行分段处理，以得到多段待匹配子轨迹数据，包括：
将所述待匹配轨迹数据中的每个轨迹点按时间升序进行排列；
当相邻轨迹点之间的时间差大于第二阈值时，将所述相邻轨迹点进行轨迹分段，以得到多段待匹配子轨迹数据。
5.如权利要求1-4中任一项所述的所述的基于候选路径选择约束的地图匹配方法，其特征在于，根据所述每一个候选匹配路段对应的匹配概率得到所述当前待匹配轨迹点的最佳匹配路段，包括：
获取所述每一个候选匹配路段对应的匹配概率中的最大匹配概率，并将所述最大匹配概率对应的候选匹配路段作为所述当前待匹配轨迹点的最佳匹配路段。
6.如权利要求1-5中任一项所述的基于候选路径选择约束的地图匹配方法，其特征在于，采用构建的基于距离和航向的匹配概率模型计算所述候选匹配路段集合中每一个候选匹配路段对应的匹配概率，包括：
计算所述当前待匹配轨迹点到某一个候选匹配路段的距离和所述当前待匹配轨迹点与某一个候选匹配路段的角度差；
根据所述当前待匹配轨迹点到某一个候选匹配路段的距离和所述当前待匹配轨迹点与某一个候选匹配路段的角度差计算所述某一个候选匹配路段对应的匹配概率。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有基于候选路径选择约束的地图匹配程序，该基于候选路径选择约束的地图匹配程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的基于候选路径选择约束的地图匹配方法。
8.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-6中任一项所述的基于候选路径选择约束的地图匹配方法。
CN202210216530.4A 2022-03-07 2022-03-07 基于候选路径选择约束的地图匹配方法 Active CN114674326B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210216530.4A CN114674326B (zh) 2022-03-07 2022-03-07 基于候选路径选择约束的地图匹配方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210216530.4A CN114674326B (zh) 2022-03-07 2022-03-07 基于候选路径选择约束的地图匹配方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114674326A CN114674326A (zh) 2022-06-28
CN114674326B true CN114674326B (zh) 2024-04-26

Family

ID=82071817

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210216530.4A Active CN114674326B (zh) 2022-03-07 2022-03-07 基于候选路径选择约束的地图匹配方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114674326B (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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
CN110095127A (zh) * 2019-04-08 2019-08-06 西北大学 一种基于分段的隐马尔可夫模型地图匹配方法
CN111368881A (zh) * 2020-02-19 2020-07-03 浙江工业大学 基于多维数据融合分析的低频gps轨迹路网匹配方法
CN112067005A (zh) * 2020-09-02 2020-12-11 四川大学 一种基于转弯点的离线地图匹配方法、装置及终端设备
CN113932821A (zh) * 2021-11-03 2022-01-14 安徽师范大学 基于连续窗口平均方向特征的轨迹地图匹配方法

Family Cites Families (1)

* 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

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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
CN110095127A (zh) * 2019-04-08 2019-08-06 西北大学 一种基于分段的隐马尔可夫模型地图匹配方法
CN111368881A (zh) * 2020-02-19 2020-07-03 浙江工业大学 基于多维数据融合分析的低频gps轨迹路网匹配方法
CN112067005A (zh) * 2020-09-02 2020-12-11 四川大学 一种基于转弯点的离线地图匹配方法、装置及终端设备
CN113932821A (zh) * 2021-11-03 2022-01-14 安徽师范大学 基于连续窗口平均方向特征的轨迹地图匹配方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于时空贝叶斯模型的快速地图匹配算法;程元晖;温熙华;韦学武;刘彦斌;;黑龙江交通科技;20180915(第09期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN114674326A (zh) 2022-06-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9536146B2 (en) Determine spatiotemporal causal interactions in data
US8229666B2 (en) Generating and using pattern keys in navigation systems to predict user destinations
EP2255347B1 (en) Travel pattern information obtaining device, travel pattern information obtaining method, travel pattern information obtaining program and computer readable medium
CN108242145A (zh) 异常轨迹点检测方法和装置
CN108444486B (zh) 一种导航路线排序方法和装置
CN104215254B (zh) 路径导航的方法和装置
CN105091890A (zh) 用于推荐候选路径的方法和装置
JP5675838B2 (ja) 走行ルートの記述を簡略化するための方法
CN114450557B (zh) 路线偏差量化及基于此的车辆路线学习
CN111982141B (zh) 一种面向低频车辆轨迹数据进行路径推断的方法、设备及存储介质
JP2010267000A (ja) 経路推定装置、経路推定方法、およびプログラム
TW202146849A (zh) 用於預測道路屬性之方法及資料處理系統
CN110738855A (zh) 一种数据稀疏时间段的道路交通流状况预测方法
CN110909907A (zh) 卡车的油耗预测方法、装置及存储介质
CN112633812B (zh) 货运车辆的轨迹分段方法、装置、设备及存储介质
CN114674326B (zh) 基于候选路径选择约束的地图匹配方法
CN108665723B (zh) 一种信息获取方法及装置
CN112632204B (zh) 公交线路的自动绘制方法
CN112884190B (zh) 一种流量预测方法及装置
CN113420942A (zh) 一种基于深度q学习的环卫车实时路线规划方法
CN114485689B (zh) 利用众包数据构建高精度地图中的道路段切分方法及装置
Chen et al. Map-matching based on driver behavior model and massive trajectories
JP4521695B2 (ja) リンク旅行時間推定装置、プログラム及び方法
JP2006004029A (ja) カーブ区間検出装置
CN116989801A (zh) 一种面向复杂路网低频长轨迹的地图匹配方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant