车辆导航中地图匹配算法的研究

地图匹配是借助GIS电子地图数据库中的高精度道路信息作为分类模板来进行模式识别,根据识别结果计算和显示车辆行驶的正确位置并校正GPS接收数据的定位误差。本文通过比较分析现有的地图匹配算法,从效率、精度、程序设计三方面进行考虑,提出一种新型快速的地图匹配算法。在不降低计算准确性的基础上大大减少了运算复杂度,提高了时间效率,更能够适应实时车辆导航系统的需求。     

地图匹配的新算法

提出地图匹配的两种新算法.一种算法是不断判断相邻测量点连线与道路l是否相交,另一种算法是先求部分测量点的凸壳CH,然后判断道路l与CH是否相交或CH是否包含l.这两种算法与传统方法完全不同,是采用计算几何中的方法设计的(非数值计算),具有算法简单、不需要数据融合、极少需要行车方向等优点.     

一个基于位置点匹配的地图匹配算法

介绍了汽车多媒体系统中的车辆定位技术,着重叙述了地图匹配算法的原理·并给出了一个基于位置点匹配的地图匹配算法·该算法将车辆行驶时的匹配定位处理分成了５种状态,针对各状态的实际特点,对应不同的处理,从而改进了基于位置点匹配的地图匹配算法·经实验证明,该算法单位置点匹配运行时间为０１２ｓ·在ＧＰＳ信号ＰＤＯＰ＜６时,正确匹配率达到了８９５％·     

地图匹配算法综述

地图匹配是一种移动轨迹数据的误差修正技术,是将移动轨迹数据纠正到道路网络中,地图匹配技术现已广泛应用于GPS导航、交通流分析等领域。现有的地图匹配算法分为确定性地图匹配和不确定性地图匹配两大类。其分别具有各自的优势和适用范围。本文对地图匹配算法进行了综述性的介绍,对地图匹配的定义及现有算法加以系统阐述,并指明了现有算法的优势与缺陷。     

车辆导航定位中地图匹配的MP模型

提出了地图匹配的数学框架，建立了地图匹配的极大验后估计模型，即ＭＰ模型，该模型能够最优的将原始位置观测值转化到路网上去。     

基于模糊逻辑的综合地图匹配算法

车辆导航系统大都采用航位推算和GPS来估计车辆的位置,由于受GPS噪声的影响,实际测量的位置往往带有偏差。应用数字化道路图的地图匹配算法可以解决这一问题。提出基于模糊逻辑理论的综合地图匹配算法,充分考虑了道路几何特性以及GPS测量数据的偏差特性,实验证明该算法是有效和可用的。     

交通数据的地图匹配算法研究

城市智能交通引导系统为用户提供最准确的道路交通信息。在分析地图匹配问题产生原因的基础上,阐述了地图匹配算法解决车辆在地图上位置定位的基本思想和判断依据,设计了交通引导系统中便于实现的地图匹配算法,通过引入行驶方向和驾车轨迹,地图匹配算法改进后提高了车辆定位的准确性。系统实验证明,改进后的地图匹配算法能够很好的完成交通引导系统中车辆位置在地图显示中的定位匹配任务。     

面向车辆监控导航的地图匹配算法研究

在引入地图匹配问题的基础上,针对传感器给出的车辆位置信息的不确定性,提出了基于准投影和曲线拟合的实时地图匹配算法,以适应车辆监控导航实时性的要求。该算法以选取与车辆行进方向一致的道路为核心,利用孤立点轨迹提取和GPS坏点过滤,取消由电子地图数据不完整和坐标变换误差引起的限制,简化运算的复杂度,并能在电子数据不完整或局部路网数据错误的情况下正常运行,从而为车辆监控导航准确性研究提供了基础。实验表明,该算法能够适应实时监控导航系统的需求,而且具有良好的实时性和鲁棒性。     

基于Android移动终端的车辆导航地图匹配算法研究

基于Android移动终端设计了一种基于路网拓扑结构的地图匹配算法,将地图匹配分成定位数据预处理、确定车辆所在路段、确定车辆匹配位置和出错检测等4个相对独立的过程．算法在过滤掉异常定位数据后采用航位推算进行补偿,使用考虑距离和方向两种要素的加权评估模型确定匹配路段,在确定匹配位置时对常用的垂直投影进行改进,得到一种优化方法．结果表明,该算法具有较高的路段识别正确率,优化方法相对于垂直投影法在位置精度上有所提高,地图匹配效果好．     

车辆导航中带匹配度反馈的模糊地图匹配算法

连通性是车辆导航中车辆与地图匹配的一个重要因素,它利用历史匹配信息以改善匹配连续性,但同时也可能由于引入错误信息而使匹配结果恶化。该文在多因素综合的模糊地图匹配基础上计算匹配度,对匹配结果的可信程度进行评价。该匹配度通过反馈方式在下一次匹配的连通性因素中加以利用。实验表明带匹配度的反馈模糊地图匹配方法可以使连通性得到更加合理有效的使用,从而使地图匹配效果得到改善。     

基于遗传算法的动态路径诱导

动态路径诱导（DRGS）是智能运输系统研究的一个重要方面，旨在通过向驾驶员提供基于实时交通信息的最佳行驶路径在来达到诱导出行行为，减少车辆在道路上的逗留时间，进而实现改善城市交通和避免交通拥挤、阻塞的目的。路径牵引算法是DGRS中的重要研究内容，它能计算出给定起讫对之间的的最优或准最优路径，路径牵引算法要考虑一全局准最优和实时性问题，而遗传算法具有全局寻优和潜在的并行性特点，将遗传算法应用于动态路径诱导系统中求解最佳路径，设计了特定的有序选择、交叉和遗传算子，并通过实例验证了算法的有效性。     

一种改进的嵌入式导航地图匹配算法

为提高在嵌入式环境中对地图数据的检索速度,提出了一种动态分块算法.该算法根据导航电子地图中的地理特征数量对地图进行动态分块,通过增加地图分块后数据的存储空间,减少检索数据的时间,从而提高算法实时性.在地图分块后,实现一种融合地图拓扑和D-S证据推理方法的地图匹配算法,以提高系统的准确性和稳定性.仿真结果表明,地图动态分块算法能够提高系统实时性,地图匹配算法能够快速、准确地匹配正确道路.     

限制搜索区域的分层路径规划新算法

依据城市路网独特的空间分布特性及不同道路等级特性,提出一种以源节点和目的节点为椭圆焦点的限制搜索区域分层路径规划算法.通过对小型网格模型统计及回归分析,建立了一个鲁棒性椭圆形搜索区域模型参数,可以满足道路交通路径规划的要求.结合路径规划算法在实时车辆诱导系统中的实际应用,给出该算法的一个应用实例,对实验结果的分析验证了其有效性.     

饱和度导行控制及其方法研究

分析了交叉口饱和度变化对路段行程时间和交叉口延误时间产生影响的灵敏性 ,在实现SO/UE(系统最优 /用户均衡 )混合均衡模式的系统目标时 ,确立路网中交叉口饱和度为导行控制依据 .建立了以饱和度为导行依据的导行方法 ,给出了导行路线优化流程图 .在非拥挤状态下 ,建议实施多路线导行 ,以均衡路网交通需求 .在拥挤 /交通异常存在状态下则实施饱和度导行策略 ,并对饱和度导行方法中的控制变量进行了分析说明 .     

车内路线诱导系统行程时间检测误差计算模型

行程时间是车内路线诱导系统诱导策略的重要参数。根据车内路线诱导系统的检测和计算机行程时间的过程，分析了得程时间误差产生的三种主要原因：样本特征差异、时变特征以及时间滞后，并建立了时变特征误差、样本特征误差与车内单元比例、诱导系统方案更新时间之间的相互关系模型，对于城市道路还得出了信号交叉口延地行程时间误差的影响模型。     

高速路网可变信息标志诱导的最优开关控制设计

针对高速路网中诱导策略的设计,以可变信息标志(Variable Message Signs, VMS)的开关切换为控制手段,把交通诱导归纳为一类最优开关控制命题.通过元胞传输模型建立实际路网模型,利用遗传算法求解,给出了一种VMS诱导策略的最优设计方法.仿真结果表明,设计给出的VMS控制律可以提高路网通行能力,缓解局部拥堵.特别是对路网流量分布不均衡的情况效果较好,路网总耗费时间可降低32.39%.     

基于遗传算法多目标非重叠路径诱导算法

依据遗传算法基本原理,提出一种多目标路径诱导算法. 染色体编码采用可变长度节点序列方法表示,以减少染色体编码长度. 设计了相应的多目标适应度函数. 该算法在给定多个目标约束条件下,能够解出多个近优路径. 实验结果证明,该算法能有效解决多目标非重叠路径选择问题,和目前已有其它方法相比,路径相似度更小.     

一种适于车辆导航系统的快速地图匹配算法

在分析影响地图匹配算法实时性、鲁棒性及匹配精度因素的基础上,依据车辆运动的连续性,引入道路网络的分块思想,并利用车辆行驶的位置、方向信息及实际道路网络的拓扑特性,提出一种时间复杂度为O(c)的快速地图匹配算法.对实际跑车数据的仿真结果表明,该算法的匹配正确率不低于95%,单点匹配时间不超过0.01 ms.     

动态路径诱导交通阻抗优化方法与实现

基于实时交通采集数据,获取合理动态规划最优路径,提出了考虑驾驶员出行行为因素的交通阻抗优化方法.研究了基于实时交通状态因素的动态路网优先等级指数的确定方法,重构了动态路径诱导交通网络模型,大大降低了路网的复杂度;基于多源实时数据,研究了动态路径诱导交通阻抗优化的计算方法,实现了路网的动态路径诱导,并通过GIS平台进行了仿真分析.该方法更符合驾驶员行为习惯,对于改进Dijkstra算法在动态路径诱导中的应用具有操作优势和显著意义.