大规模探测车数据的地图匹配算法研究

发布时间：2021-08-31 14:38

　　城市交通堵塞已经成为我国城市发展的瓶颈，严重影响到了人们的生活质量和幸福水平。为了改善和提高城市交通服务水平，世界主要发达国家都在发展智能交通系统。作为先进的新型交通信息采集方式，探测车系统为智能交通系统提供基础数据。地图匹配技术是探测车系统的关键技术，直接影响探测车数据质量。本文的研究主题就是探测车系统的地图匹配技术。与实时导航系统数据不同，探测车历史数据一般具有时间间隔长和距离间隔大的特点。经过文献调研和数据特点分析，本文把地图匹配问题抽象成网络最短路径问题，并建立整数规划模型。为了使最短路径尽可能经过GPS点，本文在目标函数中对GPS点附近路段赋予了较小的权重。然后，本文提出把地图两次栅格化的全局地图匹配算法。在算法中，本文把地图匹配过程分为数据预处理、路段匹配和点匹配三个阶段。数据预处理阶段，把地图划分成两类栅格，并抽取与栅格存在覆盖关系的路段；路段匹配阶段，根据GPS点经纬度坐标计算其所处栅格位置，进而获得候选路网；点匹配阶段，把GPS点垂直投影到匹配路段，并用插值法计算路段旅行时间。本文提出的算法，对大规模探测车数据的地图匹配，只在正式匹配开始前做一次栅格与全路网路段关系的... 

【文章来源】：清华大学北京市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

探测车系统数据采集示意图

各种频率浮动车数据的地图配准精确度

DRMNodeList表结构和属性

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于大规模浮动车数据的地图匹配算法[J]. 章威,徐建闽,林绵峰.  交通运输系统工程与信息. 2007(02)



本文编号：3375067