—种基于自适应模糊决策的车辆系统地图匹配算法

给出了基于节点信息的路网空间拓扑结构的具体描述形式。引入相关性概念，提出了一种基于道路几何信息的自适应模糊决策地图匹配算法。通过待配路段两两之间隶属度值的比较与模糊排序以及测度因子参数的适应性调整，使算法在道路几何分布复杂，且较为密集的区域，仍具有较强的适应能力。对实际跑车数据的仿真处理结果表明，该算法较好地解决了城市交叉路口地图匹配问题。     

基于低采样率浮动车数据的全局投票地图匹配算法

针对现有地图匹配算法在低采样率时错误率较高的问题,提出一种全局投票地图匹配算法.算法在浮动车GPS轨迹数据的基础上,充分考虑道路网络的拓扑结构和不同距离的GPS轨迹点对匹配过程的影响.算法考虑道路网络的几何特性和拓扑结构,首先得出作为初始结果的静态匹配矩阵,定义距离加权函数对静态匹配矩阵进行修正,得到动态匹配矩阵,在此基础上进行全局投票,找出最优轨迹作为地图匹配的结果.最后采用杭州出租车数据对算法进行验证,结果显示:在采样率低情况下,算法能够充分利用已有信息,得到较好的地图匹配效果.     

路面路标高精度地图构建与多尺度车辆定位

为提高智能车定位精度,提出一种利用路面标志构建高精度地图的方法,并在制作的地图基础上提出多尺度车辆定位算法.以路面路标为核心构建高精度视觉地图,地图中每个路标均包含路标视觉特征、几何结构信息,以及其在参考坐标系的精确的位置关系.在定位过程中,首先通过GPS粗匹配计算车辆位置在地图中的位置范围;然后匹配地图中的视觉特征实现路标级定位;最后通过地图中的路标的几何结构信息与参考位置关系实现车辆位置的精确计算,从而实现基于路面路标高精度地图的车辆多尺度定位.针对某大学校园约3.4 km的道路路面标志(包括路面直行箭头、右转箭头、井盖等)进行高精度地图构建,并以之为基础实现车辆定位.定位实验结果表明:算法平均定位误差为12.5 cm,最大定位误差为23.3 cm.定位采取先制图后定位以及多尺度匹配的策略为高精度智能车定位建议了一种新的方法.     

复杂路网改进的投影地图匹配算法研究

针对传统的投影地图匹配算法在城市复杂路网背景下进行地图匹配时出现的空匹配、错误匹配和匹配准确率降低等问题,提出了一种改进的自适应投影地图匹配算法。利用网格索引算法,对地图进行网格划分,减少了初始匹配时间。引入车辆高程和方向角信息,针对不同道路类型可自适应调整其权重参数。通过常州市出租车车辆行驶数据进行实验验证,结果表明：与现有的匹配算法相比,改进的自适应投影地图匹配算法匹配精度提高了２％,单点匹配时间缩短了１．５ｍｓ,实现了城市复杂路网下的精准地图匹配。     

基于惯导信息的地图匹配算法

为抑制惯性导航系统(inertial navigation system,INS)导航误差发散,提出了一种基于INS信息的地图匹配方法。该方法根据INS输出位置信息的特点,引入了"平移向量"的概念,并利用一种改进的投影匹配法对平移向量进行修正。跑车实验结果表明,与传统地图匹配算法相比,本文所提出的惯导/地图匹配算法充分利用了INS的信息,具有匹配效率高、匹配精度高等优点,为基于地图匹配信息进行INS的误差校正奠定了基础。     

面向复杂城市道路网络的GPS轨迹匹配算法

车辆GPS轨迹的地图匹配是交通大数据挖掘中的一项重要的基础性工作,可靠的轨迹匹配结果对于道路交通运行状态监测、实时交通信息发布、车辆定位与智能调度、出行路径选择行为分析等具有重要意义。由于城市道路网络中大量存在高架路、主辅路和立体交叉等复杂的道路场景,传统的地图匹配算法在这些场景下难以对车辆轨迹进行准确匹配。针对这一问题,该文提出一种基于道路网络拓扑结构的轨迹匹配算法,将轨迹匹配问题转换为在加权道路网络中寻找最优路径的问题。利用成都市道路网络中上万辆出租车的实际运行轨迹数据对本文算法进行了验证,结果表明在复杂的城市道路网络中应用该算法能够获得较高的匹配成功率和准确率。     

一种基于Hadoop的分布式地图匹配算法

浮动车数据是重要的交通数据之一,能为相关部门提供实时交通状况信息.传统地图匹配算法难以直接适用于海量的浮动车数据匹配.因此在Hadoop的基础上,设计了一种分布式并行地图匹配系统,该系统加入了HashMap网格索引算法,能够加快匹配初筛速度,达到并行处理的效果,同时结合海拔高程信息和道路模糊化函数提升匹配准确度.实验结果表明所提算法具备较好的高效性和准确性.     

基于分层模糊控制的地图匹配算法

地图匹配能够将车辆定位信息与路网电子地图相结合,是车辆导航系统中重要的定位技术．为克服地图匹配过程中当前定位点信息不足的缺点,充分利用车辆定位的历史轨迹信息,引入了Freehet距离来定义两曲线间的距离,并且提出了基于分层模糊控制的地图匹配算法,简化了规则而且提高了运算效率,最后推导出可信度作为地图匹配效果的评价指标．这种算法不仅能够在出现匹配错误时为使用者提供警告信息,而且还提供了一种能迅速从错误中调整恢复的方法．试验结果证明了该算法的有效性．     

基于分层模糊控制的地图匹配算法

地图匹配能够将车辆定位信息与路网电子地图相结合,是车辆导航系统中重要的定位技术.为克服地图匹配过程中当前定位点信息不足的缺点,充分利用车辆定位的历史轨迹信息,引入了Fréchet距离来定义两曲线间的距离,并且提出了基于分层模糊控制的地图匹配算法,简化了规则而且提高了运算效率,最后推导出可信度P作为地图匹配效果的评价指标.这种算法不仅能够在出现匹配错误时为使用者提供警告信息,而且还提供了一种能迅速从错误中调整恢复的方法.试验结果表明了该算法的有效性.     

基于匹配误差的导航图路网数据预处理技术研究

针对嵌入式环境中路网数据量过大影响地图匹配实时性的问题,文章提出了基于匹配误差的路网数据预处理方法,该方法在地图匹配前应用改进的自适应限差Douglas-Peucker算法对路网进行了数据预处理。改进算法分别以匹配误差、地图精度及道路间距为输入参数,通过赋予三者适当的权值计算加权平均值,之后以该值为精度限差对路网数据进行压缩。实验结果表明,路网预处理能够有效降低路网数据量并提高地图匹配的实时性。     

无向赋权图最短通路的矩阵算法

Dijkstra算法是求赋权图最短通路中最著名的算法.但其数学的表达式却非常复杂,而且只求出起点到各点的最短通路的权.通过对赋权图进行矩阵定义以及定义相应的矩阵运算法则,就可以求出任意两点间的最短通路的权.这一算法为求赋权图的最短通路及权的编程提供了算法模型.     

An accurate indoor map matching algorithm based on activity detection and crowdsourced Wi-Fi

Map matching has been widely investigated in indoor pedestrian navigation to improve positioning accuracy and robustness.This paper proposes an accurate map matching algorithm based on activity detection and crowdsourced Wi-Fi(AiFiMatch).Firstly, by taking indoor road segments between activity-related locations as nodes, and the activity type from one road segment to another as directed edge, the indoor floor plan is abstracted as a directed graph. Secondly, the smartphone's motion sensors are utilized to detect different activities based on a decision tree and then the pedestrian's walking trajectory is divided into subtrajectory sequence according to location-related activities. Finally, the sub-trajectory sequence is matched to the directed graph of indoor floor plan to position the pedestrian by using a Hidden Markov Model(HMM). Simultaneously, Wi-Fi fingerprints are bound to road segments based on timestamp. Through crowdsourcing, a radio map of indoor road segments is constructed. The radio map in turn inversely promotes the HMM based map matching algorithm. AiFiMatch is evaluated by the experiments using smartphones in a teaching building. Experimental results show that the pedestrian can be accurately tracked even without knowing the starting position and AiFiMatch is robust to a certain degree of step length and heading direction errors.     

链码跟踪直线提取算法在道路标志判断中的应用

为了准确快速提取和识别道路中的标志线,提出了一种基于链码的道路标志线提取与识别算法.道路中的标志线在图像处理中可以作为直线处理,整个提取算法分为3个步骤:首先,通过对道路图像的预处理去除噪声,利用Canny算子提取边缘;然后,对边缘图像进行链码编码并进行直线判断;最后,对属于同一条直线的直线段进行线段连接,过滤短的非道路标志线.实验表明,该算法可以准确快速地识别城市道路中的标志线和道路边缘,达到了实时准确的要求.     

基于路径旅行时间分析的交通异常检测方法

为了综合考虑连续路段通行能力波动对旅行时间的影响,避免由单一路段通行能力的常规性波动所导致的交通异常误判,提出了一种基于路径旅行时间分析的交通异常检测算法。该算法将深圳市路网网格化为若干个地理子区,以地理子区为单位,使用ST-matching地图匹配算法将深圳市出租车GPS坐标记录点匹配到相应路段,采用基于密度的DBSCAN聚类算法计算路径旅行时间的时变异常阈值,来判定旅行时间的异常。该方法成本低廉,实施难度小,能精确灵敏地检测交通网络异常。     

Building of road boundary map based on laser radar

A method for road boundary detection and tracking using laser ladar with respect to a vehicle’s local coordinates is proposed.It can be applied to different types of road conditions,such as roads with or without curbs,having relatively rough road surface and with obstacles on road surface.In the method,some line segments are extracted after a series of preprocessing on range data.The extracted line segments are combined and further selected.They are then united to match the road models and generate the road boundary points which are tracked by Kalman filter.Then the obtained road boundary points are transformed to build a precise vector map by least squares fitting algorithm.These fitted line segments represent road boundary vectors.The vector map is precise enough to provide ample road information such as the orientation of road,the road width and the passable road region.Finally,extensive experiments conducted in urban and semi-urban environment demonstrate the robustness,effectiveness and viability of the proposed method.     

利用磁钉段特征创建磁钉地图的新方法

针对磁钉导航系统中磁钉地图创建困难、现有建图方法不适用于多路口磁钉地图的问题,提出一种利用磁钉段特征创建磁钉地图的新方法.首先采用惯导、里程计和磁尺采集道路磁钉数据,依据标志磁钉划分磁钉段,从传感器数据中提取出磁钉段的特征,进行特征匹配,在匹配成功的磁钉段之间建立闭环约束.然后利用改进图优化算法,减小错误闭环约束对优化结果的影响.最后从优化完成的图中提取出磁钉点,再建立磁钉地图.基于真实道路环境的实验结果表明:利用磁钉段特征创建磁钉地图的新方法操作简单,建立的磁钉地图精度较高,全局一致性很好,导航试验也验证了地图的可用性.该方法可以很好地解决多路口磁钉地图建图问题,是一种有效的磁钉地图创建方法.     

结合道路结构化特征的语义SLAM算法

视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)是智能车辆领域的研究热点,在包含运动目标干扰或近景特征不显著的场景中,容易产生帧间位姿估计结果精度不足或失效问题.为此,本文提出一种结合场景语义信息和路面结构化特征的SLAM算法.首先,针对上述特殊场景中运动目标干扰的情况,设计带...     

基于免疫理论的车联网的城市路网实时容量研究

已有路网容量研究不能解决实时路网容量计算问题,难以掌握实时路网中的实际运行车流;传统的路网容量算法基本是离线处理或通过人工调查进行理论计算,很难解决实时路网容量的难题,为此,提出了一种基于免疫理论的车联网城市路网实时容量新方法. 该方法将免疫网络理论引入车辆自组织网络,利用抗体识别抗原的原理,完成通信链路检测,同时,可以通过统计抗原抗体识别对获取路网中的车流,不仅解决了实时性问题,还解决了传统方法需要建立准确数学模型的难题. 选取了实际路网中的区域进行验证,实验结果与传统方法获取的路网容量非常接近,证明了该方法的有效性.