浮动车地图匹配算法研究

《浮动车地图匹配算法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第４１卷第１期测绘学报Ｖｏｌ．４１，Ｎｏ．１２０１２年２月ＡｃｔａＧｅｏｄａｅｔｉｃａｅｔＣａｒｔｏｇｒａｐｈｉｃａＳｉｎｉｃａＦｅｂ．，２０１２ＷＡＮＧＭｅｉｌｉｎｇ，ＣＨＥＮＧＬｉｎ．ＳｔｕｄｙｏｎＭａｐ－ｍａｔｃｈｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＦｌｏａｔｉｎｇＣａｒ［Ｊ］．ＡｃｔａＧｅｏｄａｅｔｉｃａｅｔＣａｒｔｏｇｒａｐｈｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０１２，４１（１）：１３３－１３８．（王美玲，程林．浮动车地图匹配算法研究［Ｊ］．测绘学报，２０１２，４１（１）：１３３－１３８．）浮动车地图匹配算法研究王美玲，

2、程林北京理工大学自动化学院，北京１０００８１ＳｔｕｄｙｏｎＭａｐ－ｍａｔｃｈｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＦｌｏａｔｉｎｇＣａｒＷＡＮＧＭｅｉｌｉｎｇ，ＣＨＥＮＧＬｉｎＳｃｈｏｏｌｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８１，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｉｃａｌｐｒｏｂｌｅｍｓｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｍａｐ－ｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒｆｌｏａｔｉｎｇｃａｒｆａｃｅｗｈｅｎｕｓｅｄｉｎｕｒ－ｂａｎｃｏｍｐｌ

3、ｅｘｒｏａｄｎｅｔｗｏｒｋ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｆｌｏａｔｉｎｇｃａｒｄａｔａ，ａｎｕｒｂａｎｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｉｓｃｒｅａｔｅｄｗｉｔｈＳｕｐｅｒＭａｐＧＩＳｐｌａｔｆｏｒｍ，ａｎｄａｎｅｗｍａｐ－ｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｆｌｏａｔｉｎｇｃａｒｉｓｓｔｕｄｉｅｄ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｃｌｕｄｅｓｃａｎｄｉｄａｔｅｒｏａｄｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｇｒｉｄ，ＧＰＳｐｏｉｎｔｍａｔｃｈｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｄｉｓｔａｎｃｅ，ｈｅａｄｉｎｇａｎｄｒｅａｃｈ

4、ａｂｉｌｉｔｙｗｅｉｇｈｔｓａｎｄｄｒｉｖｉｎｇｔｒａｃｋｓｅｌｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｓｈｏｒｔｅｓｔｐａｔｈ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｃａｐａｂｌｅｏｆｍｅｅｔｉｎｇｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｒｅａｌ－ｔｉｍｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｆｌｏａｔｉｎｇｃａｒｍａｐ－ｍａｔｃｈｉｎｇ，ａｎｄｈａｓｔｈｅｐｏｔｅｎｔｉａｌｔｏｐｒｏｖｉｄｅａｒｅｌｉａｂｌｅｂａｓｉｓｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｕｒｂａｎｔｒａｎｓｐｏｒｔ

5、．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆｌｏａｔｉｎｇｃａｒ；ｍａｐ－ｍａｔｃｈｉｎｇ；ｇｒｉｄ；ｗｅｉｇｈｔ；ｓｈｏｒｔｅｓｔｐａｔｈ摘要：针对现有浮动车地图匹配算法应用于城市复杂路网时面临的关键技术难点，基于浮动车数据，在ＳｕｐｅｒＭａｐＧＩＳ平台下实现城市交通路网构建，并研究一种浮动车地图匹配的新算法：基于网格的候选路段确定，基于距离、航向、可达性权重的定位点匹配及基于最短路径的行驶轨迹选择。算法能够满足浮动车地图匹配准确性与实时性的要求，为获取城市道路的交通拥堵状况信息提供可靠依据。关键词：浮动车；地图匹配；网格；权重；

6、最短路径中图分类号：Ｐ２０８文献标识码：Ａ文章编号：１００１－１５９５（２０１２）０１－０１３３－０６基金项目：北京市自然基金重点项目（４１０１００１）；新世纪优秀人才支持计划（ＮＣＥＴ－１０－００４６）较大，导致定位点信息之间的相关性比较差；１引言③现代城市路网密集且结构复杂，因此对系统的浮动车系统是伴随着ＩＴＳ新技术应用而在匹配容错率要求较高。近几年发展起来的新型交通流信息采集技术。一文献［１０—１１］所述的传统导航地图匹配算般使用大量的出租车或公交车作为浮动车，通过法，由于ＧＰＳ采样点的间隔仅为１ｓ，因此

7、比较容已安装的ＧＰＳ车载装置和无线通信设备，将车辆易获得准确的轨迹曲线作为匹配样本，能够实现信息（如时间、速度、坐标、方向等参数）实时地传基于轨迹曲线的线到线的地图匹配。然而，以北送到浮动车信息中心。浮动车输出的动态实时交京市为例，每辆浮动车每分钟上传一个ＧＰＳ点数通信息不仅能为相关部门提供道路交通实况，而据，前后两点间的相关性差决定了浮动车系统无且可作为道路建设规划、拥堵缓解等各项工作中法采用线到线的地图匹配方法；此外，浮动车系统［１－４］定量数据分析的基础。的数据量大，反映在单个ＧＰＳ定位点上，其匹配地图匹

8、配技术是浮动车数据处理的关键技术时间远少于１ｓ。可见，传统的导航地图匹配算法之一，只有判断出车辆在哪条道路上行驶，才能将不能直接应用于浮动车系统。［５－７］ＧＰＳ数据转化为道路的交通状态。浮动车实时路况处理技术在我国各大城市还浮动车系统具有数据量大，实时性要求高和处于示范阶段，目前参与北京市浮动车系统的车采样点间隔比较大等特点。浮动车地图匹配在应辆约３５０００辆，每辆车如果每分钟上传一