基于无路网导航数据的路线匹配与实时处理研究

发布时间：2020-09-24 18:09

　　 定位问题是位置服务中的关键预处理步骤,以此辅助解决城市问题中的位置查询与共享等相关问题,如移动对象管理,实时车辆定位和车行导航。在该研究领域取得的成果多数是基于路网的地图匹配,即在数字地图上将一系列观察到的用户位置与道路网络对齐的过程。然而,获取一套完整的并且被实时维护的路网需要消耗很大的财力,在业务量偏少的国家买一套路网数据并不划算,并且在路网稀疏、路网数据维护工作不够及时却仍然有业务的地区,用基于路网的地图匹配显然不太合适。另外,经GPS设备测量出的GPS轨迹信息具有数据流的实时性、连通性、突发性、数据不完整性、易失性、无限性特性,当前的轨迹处理研究中尚未有很好的方式实时处理这些轨迹数据。本文受基于路网的地图匹配各种算法的启发,致力于将轨迹点与预定的路线点集合进行匹配的研究,让车辆的位置能够更准确的定位在路线中的某一点,考虑距离、时间约束,把隐马尔科夫模型应用到无路网条件的路线匹配上,并对该算法在该场景下的应用做了相应的改进。对于GPS轨迹流的实时处理问题,本文提出将语义数据流处理技术引入路线匹配工作,采用CQELS引擎实时处理新下发的轨迹点,及时执行路线匹配。实验表明,在考虑偏航的情况下,响应时间与有路网地图匹配相比有所提高,在高采样率与合适的精度阈值情况下,准确率能满足业务需求。对于轨迹流的处理,在模拟的RDF轨迹流下,准确将新流入的可靠点下发到下一个模块以实现实时定位功能,引入CQELS引擎处理轨迹数据后,延迟时间显著降低。
【学位单位】：武汉科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：U495

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本文编号：2826081