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地圖匹配算法實(shí)踐

bluesky / 1547人閱讀

摘要：在實(shí)際應(yīng)用中，采樣信號的質(zhì)量會嚴(yán)重影響地圖匹配結(jié)果采樣頻率的降低定位誤差的加大信號的丟失，都會使匹配的不準(zhǔn)確性增加。年首次設(shè)立的競賽，其內(nèi)容就是地圖匹配。地圖匹配算法綜述以使用到的信息來劃分現(xiàn)有的算法可被分成四類幾何拓?fù)涓怕矢呒墶?/p>

1 背景

如下圖所示，1、2、3 這三個點(diǎn)是汽車的GPS定位結(jié)果，盡管汽車是在道路上，但定位結(jié)果與道路存在偏差。地圖匹配（Map Matching）是指將行車軌跡的經(jīng)緯度采樣序列與數(shù)字地圖路網(wǎng)匹配的過程，其本質(zhì)上是平面線段序列的模式匹配問題（ Alt等，2003）。

在實(shí)際應(yīng)用中，GPS采樣信號的質(zhì)量會嚴(yán)重影響地圖匹配結(jié)果：采樣頻率的降低、定位誤差的加大、信號的丟失，都會使匹配的不準(zhǔn)確性增加。這些情況在實(shí)際應(yīng)用中經(jīng)常出現(xiàn)。如何在這些情況下仍能保持較高的路徑匹配準(zhǔn)確率是個值得研究的問題。

2012年ACM SIGSPATIAL首次設(shè)立的競賽，其內(nèi)容就是地圖匹配。三年前本人有幸和國防科大的楊岸然博士一同參加了該競賽，收獲良多。

2 地圖匹配算法綜述 2.1 以使用到的信息來劃分

現(xiàn)有的算法可被分成四類：幾何、拓?fù)?、概率、高級?br>a）基于幾何的算法考慮GPS點(diǎn)與道路的幾何信息，如距離、角度等；
b）基于拓?fù)涞乃惴ㄊ褂玫缆吠負(fù)湫畔砜刂疲?br>c）概率方法通過考慮GPS點(diǎn)的概率；
d）高級的算法往往綜合考慮使用全面信息，有卡爾曼濾波、模糊邏輯模型、隱式馬爾可夫模型等等。

2.2 以考慮采樣點(diǎn)的范圍來劃分

根據(jù)考慮采樣點(diǎn)的范圍，可分成局部/增量算法、全局算法。
a）局部/增量算法是貪婪算法，每次確定一個匹配點(diǎn)，下個點(diǎn)從已經(jīng)確定的匹配點(diǎn)開始。這些方法根據(jù)距離和方向相似性來找到局部最優(yōu)點(diǎn)或邊。（在線匹配）
b）全局算法是要從路網(wǎng)中找到一條與采樣軌跡最接近的匹配軌跡。為了測量采樣軌跡和匹配軌跡的相似性，大多數(shù)算法使用“Frechet距離”或者是“弱Frechet距離”。還有時(shí)空匹配算法、投票算法等。（離線匹配）

2.3 以采樣點(diǎn)的頻率來劃分

根據(jù)軌跡數(shù)據(jù)的采樣頻率，現(xiàn)有的地圖匹配算法可分成：
a）高頻采樣算法（所有局部算法、部分全局算法如Frechet距離判別法等）
b）低頻采樣算法（ST-matching算法、IVVM算法

一般認(rèn)為30s及其以上為低頻采樣，1s～10s為高頻采樣。

3 我們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)

a）路網(wǎng)數(shù)據(jù)： Washington State U.S.A.（有128萬條邊 ）
b）GPS數(shù)據(jù)：采樣頻率為1～30s，

4 采用的算法

使用ST-Matching算法（Lou等，2009），該算法是一種全局算法，能綜合幾何信息（ GPS點(diǎn)與道路的距離）、道路拓?fù)湫畔ⅲㄗ疃搪窂剑?、道路屬性信息（每條道路的限速），具有精度高，穩(wěn)定性好等優(yōu)點(diǎn)。

4.1 準(zhǔn)備候選集

4.2 確定權(quán)重

a）空間因素權(quán)重（Fs）

b）時(shí)間因素權(quán)重（Ft）

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

6 技術(shù)實(shí)現(xiàn)要點(diǎn) 6.1 地圖投影問題

問題：原始道路網(wǎng)數(shù)據(jù)的坐標(biāo)與軌跡點(diǎn)的坐標(biāo)并不在一個坐標(biāo)體系下，不能直接進(jìn)行計(jì)算！

解決方法：使用PRJ4地圖投影庫將兩個數(shù)據(jù)投影到統(tǒng)一坐標(biāo)下。

6.2 大路網(wǎng)信息數(shù)據(jù)量的讀取

問題：該路網(wǎng)有128萬條邊，我們采用C++，如果讀取每條邊都進(jìn)行new和delete操作，將執(zhí)行128萬次，效率極低！

解決方法：使用內(nèi)存池技術(shù)。

6.3 最短路徑算法的選擇

問題：候選集不同層次的候選點(diǎn)之間都要計(jì)算最短路徑，使用最常用的Dijkstra最短路徑算法效率極低！

解決方法：使用啟發(fā)式最短路徑算法：A-star算法。

6.4 索引

問題：由于競賽真實(shí)測試會使用很多不同的路網(wǎng)數(shù)據(jù)，所以建立索引沒必要，但是計(jì)算某一GPS點(diǎn)的候選集時(shí)路網(wǎng)所有數(shù)據(jù)會參與計(jì)算，效率很低；

解決方法：計(jì)算某一GPS點(diǎn)的候選集時(shí)，先進(jìn)行切片過濾，比如以該GPS點(diǎn)為中心，生成200m的正方形框，然后在該框里建立新的道路網(wǎng)，這時(shí)計(jì)算候選集時(shí)只需要與該框內(nèi)的道路網(wǎng)數(shù)據(jù)計(jì)算。

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