地图匹配

摘要： 针对目前足部安装式行人惯性导航系统对精度的需求,通过融合惯性导航传感器和室内平面地图信息,提出一种级联结构的扩展卡尔曼滤波和非递归贝叶斯滤波的室内定位方法。首先,在下级扩展卡尔曼滤波器中,使用零速检测算法检测行人运动的零速区间,在零速区间内,使用基于扩展卡尔曼滤波的启发式航向修正、零速更新、零角速度更新三种算法,初步修正惯性导航的航向和距离误差。然后,在上级非递归贝叶斯滤波中,融合地图先验信息和下级滤波器估计结果,使用非递归贝叶斯滤波地图匹配算法对导航误差进一步校正。实验结果表明,与零速修正惯性行人定位相比,级联导航系统的航向漂移很小,平均距离误差也从12.40 m下降到了0.45 m。

摘要： 针对目前电动汽车充电桩利用率低、充电站盈利困难的问题,提出了一种基于轨迹数据的出租车充电站选址方法。分析了出租车停留状态的轨迹数据特性,提取可支持车辆充电时长的出租车停留点。对停留点进行地图匹配,筛选掉在道路上的停留点。对非道路区域停留点进行聚类,得出多辆车停留密集区域作为充电站地点区域。分析了停留点的时间分布,以充电站区域停留点高峰时候的停留点数为参考对充电站定容。以福州市4 416辆出租车的轨迹数据为实验样本得出了16个充电站的选址方案,以司机的充电便利性与充电站的经济性进行合理性分析。结果表明:在选出的充电站中涉及了2 741辆车,可为六成以上的出租车提供非运营状态下充电,折旧期(六年)内充电站总盈利为4 316.56万元。可见,该方法既能为车主提供充电便利,又可有效保证充电站的盈利,可为电动出租车充电站建设与运营提供有效参考。

摘要： 单目视觉/惯性定位系统由于其低成本和高自主性被广泛使用。然而视觉/惯性里程计在长时间的运行后,会产生较大的累积误差,无法提供准确的位姿估计,并且在光线、路况复杂的环境系统存在特征点跟踪失败,无法解算当前位置,稳定性不高的问题。针对以上问题,提出了基于非线性优化的先验特征地图匹配方法,利用单目视觉/惯性SLAM建立的位姿图来约束系统的残差估计,通过计算当前帧与特征地图中历史帧的相似度,如果两者相似度高于某一阈值,则使用地图的位姿进行误差约束,从而消除累积误差,提高系统的稳定性。利用无人机在高空飞行15分钟约6.4公里的数据来验证地图匹配方法。实验结果表明,所提出的地图匹配方法与未使用地图匹配算法相比,在耗时增加不到20%的情况下提升了91%的导航精度(RMSE),能有效减少单目视觉/惯性系统的累积误差,从而提高系统的稳定性。

摘要： 地图匹配是轨迹数据挖掘的基本操作,在许多空间数据智能场景中都非常有用.基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的地图匹配算法具有较高的准确率,应用最为广泛,但其计算效率较低,难以应对实时性要求较高的大规模轨迹情形.提出了一个基于路网层次收缩的分布式地图匹配框架CHMM,能够对大规模的轨迹数据实现快速地图匹配.具体而言,提出了一个简单但有效的分区方案,能够解决分布式场景下轨迹数据分布不平衡的问题;提出了一个基于路网层次收缩的多对多最短路径查询算法,能够保证结果不变的情况下,显著提升基于HMM的地图匹配算法的效率.采用真实的路网数据和轨迹数据做了充分的实验,实验结果表明:CHMM算法具有更快的计算效率和更强的可扩展性.CHMM算法落回到了真实的产品中,支持了多个项目的落地.我们也开源了核心代码,并提供了一个在线演示系统.

摘要： 无线基础设施的广泛部署使得基于WiFi的指纹定位方法成为了最具普适性的定位方法之一.然而,指纹库构建过程的耗时费力阻碍了基于接收信号强度(received signal strength indication,RSSI)指纹定位的发展.针对指纹库构建难问题,提出了一种基于众包的低成本、高效率的多楼层指纹库构建方法-MCSLoc.首先将室内平面地图转换为室内语义地图;然后采集众包用户智能手机内置惯性传感单元(inertial measurement unit,IMU)数据,采用卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)融合算法划分传感数据到所属楼层.提出分段式轨迹获取方法,根据传感数据获取用户相对轨迹和RSSI值序列;最后利用隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)和轨迹匹配维特比(track matching Viterbi,TM-Viterbi)算法将相对轨迹与室内语义地图主路径相匹配,为RSSI值序列标注楼层标签和物理位置标签.MCSLoc方法的HMM地图匹配算法无需用户初始位置,实现众包用户弱意识参与.实验结果表明MCSLoc可以快速获取轨迹绝对初始位置,有效构建多楼层指纹库,提高多楼层定位效率.

摘要： 针对仅依靠距离和轨迹与路径的相似性来判断正确道路的方法,在并行和交叉路段的复杂路网环境中,易匹配到相邻路段或部分不可达的路段,导致匹配错误的问题,提出采用线性回归模型的方法,其能更精确地描述道路形状在转弯处的变化,根据路段方向和移动对象移动的方向差判断并行或交叉路段,并通过参照多个后续点的匹配情况,实现复杂路段处的地图匹配,减少匹配错误。此外,还提出简化聚类的路网补全方法,可以解决部分GPS点周围缺失候选路段无法匹配的问题,并采用四叉树索引地图数据,提高效率。对比实验结果表明在轨迹点数较少时,与现有的基于隐马尔可夫模型的概率匹配方法相比,时间最多减少了62%,更适合时效性要求高的应用场景,与传统的几何匹配方法相比,匹配精度提高了3%,且更适合复杂路段匹配。

摘要： 为了提升农村地区车辆轨迹与县乡路网的匹配精度,解决车辆行驶轨迹飘移、点位跳跃等问题,本研究基于隐形马尔可夫理论,通过划分农村公路网格,计算观测概率与转移概率乘积的最大值,然后通过编程建模筛选出最佳候选路线,实现车辆轨迹与农村路网的在线匹配。笔者选取平顶山市宝丰县某农村公路为研究对象,现场验证了该算法的可行性和有效性。试验结果表明:该算法能够提升农村公路车辆轨迹的匹配精度,在路线十字、T形交叉及平曲线中点等区域的轨迹匹配精度提升效果明显。

摘要： 针对基于蓝牙的室内定位方法由于接收信号强度指示(RSSI)的不稳定性和路径损耗模型的不准确性造成的定位轨迹偏移、不稳定的问题,提出一种基于粒子滤波与地图匹配(PFMM)融合的室内人员分层定位方法。首先,使用加权质心定位方法获得初步的定位结果;然后,使用粒子滤波(PF)融合室内环境下人员运动的规律,修正定位轨迹;最后,通过使用定长观测序列和状态序列的隐马尔可夫模型进行地图匹配(MM),将粒子滤波得到的结果与室内地图相结合,使得定位轨迹更加合理。实验表明,该方法具有较高的精度和鲁棒性,与加权质心定位和基于卡尔曼滤波的室内定位方法相比轨迹相似度分别提高了59%和43%。

摘要： 随着各种网约车平台的蓬勃兴起,网约车犯罪率显著增加,而其行车轨迹往往表现出异常现象.为有效检测存在异常行为的轨迹,提出一种面向道路消耗的车辆异常轨迹检测算法.首先,将建模重点由轨迹数据转移到道路本身,对道路消耗进行建模,同时兼顾时间和距离的影响,有效提高了检测结果的准确性;其次,通过地图匹配概率将轨迹映射到路网空间,有效提高了参与检测的数据质量;然后,依据道路节点和车辆行驶方向是否改变对轨迹进行压缩,减少了内存消耗并提高了算法的效率;第四,提出并定义了消耗阈值矩阵的概念,扩大了算法检测的数据范围;最后,采用真实数据集验证了算法的有效性,并与iBOAT、TRAOD、TADSS和TPRO算法进行对比,验证了本算法具有更高的效率和准确性.

摘要： 为了解决城市道路的交通拥堵、交通安全与环境污染等多种问题,路径规划算法及车辆自组织网等多种技术逐渐成为智能交通领域中的重要研究方向,并获得了大量关注。近年来,智能交通的应用和普及为路径规划算法提供了丰富多样的研究课题,而对路径规划算法的研究也有力地促进了智能交通的尖端技术的开发。文中回顾了多项路径规划算法,并总结了这些算法中存在的问题。在此基础上,深入梳理分析了静态与动态路径规划算法的优势和劣势,提出了智能交通中路径规划算法的未来研究趋势及方法。

摘要： 本文提出一种基于差分气压测高、PDR、地图匹配的楼层切换技术,通过地图信息赋予定位结果地图属性值,根据属性值、人体运动状态约束差分气压测高结果.对楼层切换进行测试,切换楼层累积出错次数相对原有算法降低了67.2％,提高了楼层切换的鲁棒性。

摘要： 地图匹配(Map Matching,MM)是智能交通系统(ITS)的重要组成部分.GPS与电子地图相融合的模型常用于车辆轨迹的估计与修正.对于一般的道路情况,可以通过一些传统的几何匹配算法来对轨迹修正.然而,当遇到了致使导航容易出现错误的模糊道路环境(U型弯道、十字路口等),很多现存的匹配算法都无法提供准确的车行轨迹.GPS点方位角(Azimuth Angle of GPS point,AZP)匹配是近年来比较新的被应用在地图匹配领域的方法,它能增加在弯道和路口附近定位点的匹配准确度.本文提出了一种改进的基于多权重值(Multi-Weights)的匹配算法,通过多种权重值的综合从多条候选路段中选取GPS定位点的最佳匹配路段.通过在MATLAB和Visual C++上进行软件仿真将原始具有偏差的轨迹和修正之后的轨迹进行对比,验证了该算法适用于上述的模糊道路环境,实现对导航轨迹偏差的修正.

摘要： 地图匹配是提高车辆导航系统精度重要辅助手段.本文采用概率统计法、相关系数法和投影法分别完成了地图匹配三个过程的设计,即:确定待匹配路段的误差区域、从众多的待匹配路段中选出匹配道路以及将车辆的行驶位置显示在电子地图的道路上.仿真结果表明,该算法具有较高的匹配精度,对于复杂路口也有较好的适应性.

摘要： 道路交通信息(如旅行时间、旅行速率)为道路交通管理重要之参考指标.相较于传统车辆侦测器及GPS定位技术,行动通讯探侦车技术显然具有高覆盖率及低建置及营运成本之优势.基此,本研究旨在结合地图匹配算法及最短路径算法提出一套行动通讯算法.本研究以新北市市区道路及重要道路为分析对象,利用前述分析流程计算每五分钟之道路交通信息,并借助行动通讯资料探讨路段壅塞之原因.

摘要： 针对日常生活中人们对位置服务信息需求的不断提高,尤其在移动终端领域,由于其便携,易操作等优点,完善其位置服务成了广泛关注的热点.Android平台作为首个为移动终端打造的真正开放和完整的移动软件,拥有丰富的软件资源和应用场景,结合平台优势开展基于Android系统移动终端的导航定位技术的研究就变得非常必要.本文在对Android平台定位应用特点、Android平台下GPS定位技术、地图匹配等关键技术研究的基础上,提出了一种移动导航定位新终端的设计思路,实现了基于Android平台的北斗高精度广域增强PPP技术,利用终端各功能模块的整合,并配合相应的软件驱动,很好地提供给了用户高精度的位置服务,为北斗导航系统的应用开拓了新的平台.

摘要： 提高公众的定位精度具有很广阔的应用前景,研究如何利用已经建成的CORS系统来提高普通手机GPS等公众非专业型设备的定位精度,并进行相关试验.通过服务器向客户端发送差分改正数,实现位置差分服务,改正速度快、简单可行,且精度能保证在2～5m左右,能够满足相关领域的精度要求，由于目前国内公众地图一般都进行加密和加偏,使得定位点与地图匹配精度差,因此开发相应的坐标纠偏和坐标转换服务。

摘要： 首次提出在复杂区域使用决策圈的方法进行地图匹配,并提出一种GPS地图匹配和设置决策圈结合的新的路段识别方法,用于解决高速公路卫星收费系统或车栽导航中复杂路段地图匹配不准确的问题.对常规地图匹配算法GPS由于精度难以匹配的路段区域设定决策圈,对决策圈内路段进行特殊匹配处理.在处理方法上利用预先采集到的路段上的准确点代替电子地图上的路段,把传统匹配中点与线的匹配变为点与多点的匹配来减小传统匹配中的误差,通过计算GPS点与精确点的关系来确定点与线的关系,最后通过两步法判断车辆所在路段,达到路段识别的目的.

摘要： 随着城市机动车保有量的迅猛增加,城市交通拥堵问题也越来越严重.国内外研究发现,一条或几条道路发生拥堵足以导致整个城市路网运行的崩溃,因此只有将这些拥堵道路的拥堵瓶颈位置识别出来并采取有效措施,才能逐步解决整个路网的交通拥堵问题.随着交通大数据技术的不断发展,大规模的浮动车数据可以很好地揭示交通流的连续时空特征,同时能全方面的覆盖城市路网,目前,国内外学者通过浮动车数据实现对道路拥堵瓶颈位置的识别和定位.本文将选取路网中的一条常发拥堵道路为研究对象,利用等距离分割法对该道路进行分割并编号,随后利用ArcGIS软件将浮动车数据与该道路进行匹配,提取出每个分割片段的平均运行速度,通过运行速度与道路自由流速度之比形成的速度性能指标判断出交通运行状态,以此确定该道路发生拥堵的瓶颈位置,从而为分析拥堵成因以及缓解拥堵提供前提条件.

摘要： 随着城市机动车保有量的迅猛增加,城市交通拥堵问题也越来越严重.国内外研究发现,一条或几条道路发生拥堵足以导致整个城市路网运行的崩溃,因此只有将这些拥堵道路的拥堵瓶颈位置识别出来并采取有效措施,才能逐步解决整个路网的交通拥堵问题.随着交通大数据技术的不断发展,大规模的浮动车数据可以很好地揭示交通流的连续时空特征,同时能全方面的覆盖城市路网,目前,国内外学者通过浮动车数据实现对道路拥堵瓶颈位置的识别和定位.本文将选取路网中的一条常发拥堵道路为研究对象,利用等距离分割法对该道路进行分割并编号,随后利用ArcGIS软件将浮动车数据与该道路进行匹配,提取出每个分割片段的平均运行速度,通过运行速度与道路自由流速度之比形成的速度性能指标判断出交通运行状态,以此确定该道路发生拥堵的瓶颈位置,从而为分析拥堵成因以及缓解拥堵提供前提条件.

摘要： 随着城市机动车保有量的迅猛增加,城市交通拥堵问题也越来越严重.国内外研究发现,一条或几条道路发生拥堵足以导致整个城市路网运行的崩溃,因此只有将这些拥堵道路的拥堵瓶颈位置识别出来并采取有效措施,才能逐步解决整个路网的交通拥堵问题.随着交通大数据技术的不断发展,大规模的浮动车数据可以很好地揭示交通流的连续时空特征,同时能全方面的覆盖城市路网,目前,国内外学者通过浮动车数据实现对道路拥堵瓶颈位置的识别和定位.本文将选取路网中的一条常发拥堵道路为研究对象,利用等距离分割法对该道路进行分割并编号,随后利用ArcGIS软件将浮动车数据与该道路进行匹配,提取出每个分割片段的平均运行速度,通过运行速度与道路自由流速度之比形成的速度性能指标判断出交通运行状态,以此确定该道路发生拥堵的瓶颈位置,从而为分析拥堵成因以及缓解拥堵提供前提条件.

摘要： 本发明提供了一种铁路电子地图构建方法及电子地图位置匹配方法，铁路电子地图构建方法包括：将目标线路上的多个停靠车站标记为站台定位参考点；在位于相邻两个停靠车站之间的线路上设置一个或多个分段点，分段点将相邻两个停靠车站之间的线路分为多个小段，并将分段点标记为铁路定位参考点；获取站台定位参考点和铁路定位参考点所在位置的卫星定位信息；根据所获取到的卫星定位信息形成电子地图。该方案可通过铁路上的车站对目标线路进行电子地图的构建，而这种构建的电子地图采用车站和车站之间的分段点作为定位列车位置的坐标，因而能够使基于该电子地图定位出的列车位置更加简单直观。

摘要： 本发明实施例提供了一种地图路段匹配、地图数据下发方法、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，上述方法包括获取低精度数据和高精度数据，基于低精度数据，获得导航电子地图的路网信息，基于高精度数据，获得高级辅助驾驶地图中各个第一路线的路线信息，针对每一第一路线，对该第一路线的路线信息与路网信息进行匹配，确定与该第一路线相匹配的、导航电子地图中的第二路线，针对每一高精度路段，从目标第二路线内包含的低精度路段中确定与该高精度路段存在匹配关系的低精度路段。应用本发明实施例提供的方案能够对导航电子地图和高级辅助驾驶地图的路段进行匹配。

摘要： 本发明提供一种地图匹配装置，具备：SSD(15)，保存有登山地图数据(15A)；GPS天线(11)以及GPS接收部(12)，测定当前位置；气压传感器(21)，测定当前位置的气压；主存储器(14)，将测定出的当前位置和气压建立关联地进行存储；以及CPU(13)，基于测定出的当前位置，与登山地图数据(15A)中的相应的登山路位置进行匹配，并根据所匹配的道路位置的历史记录判定有无道路位置的重复，在判定为存在道路位置的重复的情况下，将所测定的当前位置的气压与和存储的当前位置建立关联地进行存储的气压进行比较，并基于该比较结果来变更所匹配的道路位置的候补。

摘要： 一种高速地图匹配方法。该地图匹配方法使用被分为层(a、b、c)的道路网络上的道路网络数据。该网络包括由从低级道路网络提取的网络组成的高级道路网络。将最高级层(a)中的道路网络与示出目标道路的形状的形状向量相匹配。如果在最高级层(a)的道路网络中没有与该形状向量匹配的候选道路，则将另一层(b或c)中的道路网络与形状向量来匹配，以识别目标道路。作为交通信息的对象的大多数目标道路可以通过使用最高级层(a)的道路网络进行地图匹配来识别，并且允许高速的地图匹配。

摘要： 本发明实施例公开了一种地图匹配方法、地图匹配模型的确定方法及装置，根据目标任务对应的位置点确定候选路段，将位置点的位置数据输入至地图匹配模型中进行处理，获取各候选路段的选择参数，根据各所述候选路段的选择参数确定目标路段，其中，地图匹配模型包括第一子模型和第二子模型，所述第二子模型为根据知识蒸馏方法训练获得的学生模型，所述学生模型对应的教师模型的训练样本数据根据所述第一子模型的数据处理结果进行标注确定，由此，本实施例可以将位置数据中的多个特征进行融合处理，以提高地图匹配的准确性，同时，可以减小地图匹配模型的尺寸，提高地图匹配效率。

摘要： 本发明实施例公开了一种地图匹配方法、地图匹配模型的确定方法及装置，根据目标任务对应的位置点确定候选路段，将位置点的位置数据输入至地图匹配模型的第一子模型中进行处理，获取各候选路段对应的第一参数，将位置点的位置数据输入至地图匹配模型的第二子模型中进行拟合处理，获取各所述候选路段对应的第二参数，根据各候选路段的第一参数和第二参数确定各候选路段的选择参数，根据各候选路段的选择参数确定目标路段，其中，第二子模型的训练样本数据根据所述第一子模型的数据处理结果进行标注确定，由此，可以通过将位置数据中的多个特征进行融合，以提高地图匹配的准确性。

摘要： 本发明实施例公开了一种地图匹配方法、地图匹配模型的确定方法及装置，根据目标任务对应的位置点确定至少一个候选路段，获取位置点的位置数据的特征向量，将该特征向量输入至地图匹配模型中进行处理，确定各候选路段的选择参数，根据各候选路段的选择参数确定目标路段，其中，位置数据包括位置点与各候选路段的关联信息，地图匹配模型包括循环神经网络模型，地图匹配模型的训练样本数据根据预先确定的隐马尔可夫模型的数据处理结果进行标注确定，由此，可以将位置数据中的多个特征进行拟合处理，提高了地图匹配的准确性。

摘要： 本发明提供一种地图匹配装置，具备：SSD(15)，保存有登山地图数据(15A)；GPS天线(11)以及GPS接收部(12)，测定当前位置；气压传感器(21)，测定当前位置的气压；主存储器(14)，将测定出的当前位置和气压建立关联地进行存储；以及CPU(13)，基于测定出的当前位置，与登山地图数据(15A)中的相应的登山路位置进行匹配，并根据所匹配的道路位置的历史记录判定有无道路位置的重复，在判定为存在道路位置的重复的情况下，将所测定的当前位置的气压与和存储的当前位置建立关联地进行存储的气压进行比较，并基于该比较结果来变更所匹配的道路位置的候补。

摘要： 本发明提供一种基于SLAM地图与高精度地图匹配的车辆定位方法及系统，通过实时构建视觉SLAM地图，并利用深度学习技术进行语义分割，提取场景内的要素信息，以SLAM地图要素组成的点集同高精度地图中的同类型地图要素点集进行配准，通过配准结果获取车辆在高精度地图中的定位。该方案具备以下优势：(1)不依赖于GNSS信号；(2)可输出全局定位信息；(3)不需要事先构建并保存SLAM地图，仅依赖高精度地图，而高精度地图通常是自动驾驶车辆所包含的，实用性更高；(4)相较于传统的“视觉特征点‑SLAM地图特征点”匹配方式，使用“SLAM地图要素‑高精度地图要素”的匹配方式，匹配要素更多，成功率更高。

摘要： 本发明公开了一种基于导航地图与高精地图匹配的无人车路径规划方法：在云端完成已知高精地图和导航地图的初始化匹配；对完成初始化匹配的导航地图输入标记点信息，该标记点信息为对应起始点和目标点的标记点信息；导航地图规划出从起始点到目标点的路径集合；将导航地图规划出的路径规划集合中的每条路经还原成真实场景的拓扑结构，得到拓扑重构后的路径集合，将导航地图拓扑重构后的路径集合投影到高精地图中，求高精地图与路径集合中每条路经匹配的道路中心线集合；根据高精地图匹配的道路中心线选择合适的车道中心线行驶；本发明提出了一种传统导航地图与高精地图匹配的方法，利用道路的骨架进行两条道路的匹配，丰富了高精地图的应用场景。