基于旅游导航系统的地图匹配算法研究和实现

发布时间：2020-12-07 01:20

　　随着互联网的发展和智能手机的普及,各种智慧旅游应用在市场上层出不穷,旅游导航系统也成为了智慧旅游建设的主要产品之一。但由于智能手机GPS定位技术在景区导航系统中无法保证位置的准确性,影响旅游体验,因此本文引入地图匹配技术来提高景区导航的定位精度。该技术以位置信息和路网信息作为输入数据,利用算法来计算出移动物体所处的道路以及在道路上的具体位置。传统地图匹配技术主要应用于智能交通系统,在景区导航系统中涉及颇少。目前,景区导航系统的定位特征主要表现为用户移动速度慢且无规律、景区环境较复杂以及智能手机GPS信号易受影响等方面。常用匹配算法主要针对的是车辆数据模型,而本文将匹配算法应用到景区行人定位数据中。因此,基于景区导航的地图匹配技术的研究具有一定的意义和价值。通过对GPS定位技术和现有匹配算法的研究和总结,以及对定位误差的分析,本文提出了一种基于改进HMM模型的景区地图匹配算法。首先,在电子地图设计时对传统线性道路模型进行改进,增加道路的宽度元素,引入矩形道路模型。其次,基于误差椭圆的理论提出最小外接误差矩形的概念。在候选路段选择时,通过误差矩形和矩形道路的面积相交法来确定候选路段,提高搜... 

【文章来源】：北京化工大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：87 页

【学位级别】：硕士

【图文】：

图２－１?ＧＰＳ定位原理??Ｆｉｇ．２－１?Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ?ｏｆ?ＧＰＳ??

地图匹配过程被分为四个阶段：??（１）数据预处理：对定位数据进行修复处理和滤波处理，以及坐标转换，过程的基础，能保证地图匹配算法的有效性。??Ｐ）筛选候选路段：根据定位点位置，获得定位点会投影到附近路段的

图２－７基于ＨＭＭ模型的地图匹配??Ｆｉｇ．２－７?Ｍａｐ?ｍａｔｃｈｉｎｇ?ｂａｓｅｄ?ｏｎ?ｈｉｄｄｅｎ?Ｍａｒｋｏｖ?ｍｏｄｅｌ??从图２－７可知，ＨＭＭ模型包括有５个基本要素：隐含状态变量、观察变量、状??态转移概率、观察概率以及初始概率。其中，隐含状态变量对应候选路段，观察变??量对应ＧＰＳ定位点。状态转移概率表示的是当前时刻的路段转移到下一时刻的路段??的概率，可利用道路的拓扑结构来描述；而观察概率表示的是当前定位点在候选路??段上的概率，一般使用定位点到路段的距离来描述。??２．３．４匹配算法的评价指标??从匹配过程的误差分析中可知，由于ＧＰＳ信号误差、坐标转换的误差以及电子??地图的误差，会导致ＧＰＳ点的误匹配，甚至于ＧＰＳ数据的丢失。为了评估ＧＰＳ定位??点的匹配效果，本文采用的评价指标为匹配精确率。精确率的定义是参与匹配过程的??ＧＰＳ点被正确匹配的比重。故精确率定义如下：??精确率＝?正麵配白勺ＧＰＳ点数目?……．式（２－９）??正确匹配的ＧＰＳ点数目＋错误匹配的ＧＰＳ点数目??２．４小结??本章包括三个部分，分别是：（ｌ）ＧＰＳ定位系统的构成和定位原理阐述；（２）卡尔??曼滤波器的原理介绍；（３）对地图匹配技术进行概述


本文编号：2902356