基于GPS的地图匹配算法研究

介绍了GPS的定位原理及GPS定位数据到平面坐标的转换。从理论和工程的角度实现了GPS数据与数字地图的匹配,并使用两种方法实时显示车辆行驶轨迹。最后以太原小店区两幅区域地图为例,验证匹配算法。     

一种改进的地图匹配算法及其在移动通信巡检系统中的应用

巡检系统是对人员设备实施量化和动态管理的现代化手段,是促进企业及生产部门实行科学化和信息化管理的重要步骤,目前在石油行业管线和井位巡查管理、电力行业线路和设备巡查管理和通讯行业线路和设备巡查管理、铁路及安全设备巡查管理等领域都有广泛的应用。结合移动通信巡检工作的实际情况,本文提出了一种改进的基于最短路径的地图匹配(Map Matching)算法。在全球定位系统(GPS)数据的采样时间间隔较长的情况下能较准确地对定位点进行地图匹配,能够绘制出与电子地图道路信息相符的定位轨迹,并在长沙移动基站线路巡视巡检系统中得到实现。     

一种近似推理的地图匹配算法

针对车载导航系统研究中,由于定位传感器存在漂移误差,导航误差随时间逐步增加。因此,需要引入其它高精度稳定测量环节,用以修正漂移误差,提高导航精度。电子地图是车载定位定向系统中的重要组成部分。借助电子地图特殊的空间分析功能,按照＂正常情况下车辆总是行驶在道路上＂的假设,可以通过仿真验证证明采用的方法可有效地校正导航系统的定位误差,并提出了一种基于近似推理的地图匹配算法,根据算法需要对电子地图数据库的建立提出了构想,并通过跑车试验进行了验证可行性。     

一种导航地图匹配算法

在分析影响地图匹配算法实时性、鲁棒性及匹配精度因素的基础上,依据车辆运动的连续性,引入道路网络的分块思想,并利用车辆行驶的位置和方向信息及实际道路网络的拓扑特性,提出一种时间复杂度为O(c)的新型快速地图匹配算法.对实际跑车数据的仿真结果表明:该算法的匹配正确率不低于95%,单点匹配时间不超过0.01 ms.     

GPS导航系统中的地图匹配算法

传统算法对于复杂路况的匹配正确率较低,为此,提出一种适合于交通网络拓扑结构变化的动态平行四边形匹配算法。利用权值选出匹配路段,并将全球定位系统(GPS)轨迹点投影到匹配路段上,在交叉路口以平行四边形匹配准则消除车辆轨迹点沿道路方向的误差,通过动态偏差更新,解决卫星换星、大气云层遮挡、多路径效应等因素造成的偏差问题。引入该算法的GPS车载系统在合肥市实地跑车实验结果表明,其对于复杂路况仍能进行正确匹配,真实再现车辆行驶情况。     

基于GPS的地图匹配方法的研究与实现

本文讨论了车辆导航系统中GPS实时信息在数字地图上的匹配问题。分析了由于GPS精度误差以及道路网复杂等因素而可能造成直接定位不准确问题．提出了基于GPS实时信息的地图匹配算法，一方面考虑了GPS点的轨迹与道路网的相似性，另一方面也充分利用了GPS数据中有关车辆的实时信息，如航向等，提高了定位的准确性。     

基于GIS的导航系统地图匹配算法

研究了地图匹配技术在GPS导航系统中的应用,建立了以道路为约束条件的卡尔曼滤波模型,利用车辆行驶的位置和方向信息把车辆匹配到正确的道路上。详细介绍了对于十字路口的处理,并对试验结果进行分析。     

基于MapObjects的浮动车中心地图匹配综合算法开发

浮动车技术是一种新型交通流信息采集技术。以杭州市浮动车中心地图匹配算法开发为例,对地图匹配算法的实现步骤、组成进行了分析,基于MapObects组件技术,给出了部分功能的具体实现方法。     

改进的基于投影的地图匹配算法

分析了基于投影的地图匹配算法,针对其局限性提出了一种改进的基于投影的地图匹配算法。通过改进算法中的八向链码,建立了线性数学模型,解决了从众多候选路段中确定GPS位置点的匹配路段这一关键问题。设计了改进的基于投影的地图匹配算法流程图,并通过结果验证了改进后的算法在匹配精度和单点匹配时间两方面都要优于原算法。     

智能型地图匹配综合算法的研究

介绍自行设计的一种依历史轨迹推导的算法，在此基础上针对地图匹配过程中出现的问题，提出一种地图匹配的智能型综合算法，实验证明：该算法是一种精度高、效率好、实用性强的地图匹配算法。     

面向复杂路网低频GPS采样数据新型地图匹配算法

大数据时代低频采样交通轨迹数据呈指数级增长,准确、高效地对复杂路网中产生的海量低频浮动车数据进行地图匹配对出租车载客热点和路线推荐具有重要意义。基于上述考虑,提出了一种基于曲线拟合的改进算法,对缺失的轨迹数据和路网数据分别使用插值和均值化的方法进行补全,利用Geohash技术对路网和轨迹数据进行存储和搜索,充分考虑车辆速度和道路限速因素,使用轨迹点后向向量和路段向量对路候选段进行分析,设计综合评价函数得到最优匹配结果。实验结果表明,与传统垂直投影算法和曲线拟合算法进行对比,所提曲线拟合算法准确率较高,时间效率得到显著提升。     

基于Fréchet距离准则的智能地图匹配算法

为克服地图匹配过程中当前定位点信息不足的缺点,充分利用导航定位的历史轨迹信息,在分析了一些常见匹配算法后,引入了Fréchet距离来定义两曲线间的距离,并且通过设计了一种智能云模型控制器对地图匹配这种具有高度不确定性的算法进行了云规则推理,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。试验表明,当利用当前定位点信息并与历史轨迹信息结合进行匹配时,匹配的总体精度要优于只利用当前定位点信息的情况。     

系统.基于道路缓冲区分析的地图匹配算法*

针对目前城市交通中对浮动车数据匹配实时性差和匹配率不高的缺点,提出一种利用道路缓冲区的大规模GPS数据的地图匹配算法。在综合考虑GPS定位点精度以及道路宽度的基础上,构建道路缓冲区区域,通过分析道路缓冲区区域与路网中道路的对应关系以及GPS定位点与道路缓冲区区域之间的位置关系,确定GPS定位点所在的匹配道路。实验证明,算法不仅匹配率高,而且实时性强,在大GPS数据量下能较快地完成匹配过程,满足实际工程应用的要求。     

基于关键特征点的改进TLD目标跟踪算法研究

TLD（Tracking-Learning-Detection）算法是一种新颖的单目标长时间视觉跟踪算法,在给定极少的先验知识的情况下,能够迅速地学习目标特征并进行有效的跟踪。TLD算法中跟踪器每次在跟踪目标上均匀地选取特征点进行跟踪,不能保证每个特征点都能够被可靠地跟踪。针对这个问题,提出一种基于关键特征点检测的改进TLD算法,保证所选特征点都能够被正确可靠地跟踪,防止跟踪结果发生漂移,提高了跟踪器的跟踪精度。另一方面,在TLD检测器中引入了基于轨迹连续性的在线位置预测,在保证正确跟踪的前提下,缩小了检测器的检测范围,提高了运算速度。实验结果表明,该算法有较高的跟踪精度和速度。     

基于公交车轨迹数据的道路GPS环境友好性评估

GPS是应用最为广泛的室外定位系统,随着技术的发展精度不断提升.然而城市中,由于GPS卫星信号被建筑遮挡,仍然可能产生较大的多径误差.此类误差已称为城市GPS定位误差的主要成分.评估城市道路中环境对GPS精度的负面影响,即环境的GPS友好度,将有助于对不同地段GPS的误差范围进行预判,从而提升位置服务相关应用的用户体验,并为理解环境特征与多径误差的关系,确定在何处部署辅助定位的设备提供支持.为此,提出了1种通过处理和分析海量公交车GPS轨迹历史数据,从而评估城市主要路段的环境友好性的方法.该方法充分利用公交车运行线路固定的特点,大幅提升数据处理的效率;针对路网数据可能存在的错误,提出了容错性的方案;利用相同车辆及相同路段在GPS误差上存在的内在关联,对缺失数据进行补全;并充分考虑到不同质量GPS端设备对环境友好性评估的影响,确定了基于端设备质量加权的评估计算策略.利用成都市二环内的4869辆公交车1个月的数据,对共计5648个不同路段的环境友好性进行了评估,并通过卫星地图和街景照片,分析验证了方法结果的合理性.     

一种带有GPS的智能手机监控系统与方法

本文提出了一种带有GPS的智能手机监控系统及方法。该系统包含服务器平台和带有GPS的智能手机终端,实现实时位置查询、定时位置查询、周期位置上报,区域报警功能、终端初始化、按键设置、呼入呼出设置、用户管理、系统初始化、终端登录、SOS报警和缺电及关机报警等功能。同时本系统规定了一系列服务器平台和智能手机终端的信息交互流程。经实验验证,本系统与方法能够应用在多种型号的带有GPS的智能手机终端上,功能完善,真正实现位置监控与安全管理。     

一种改进的射线跟踪定位算法

针对射线跟踪定位算法中在线阶段的大数据量匹配时计算误差较大及效率较低的问题,给出了一种改进的属性匹配算法。该算法用组合加权法对各个属性进行加权,匹配时按照所得属性权重系数由大到小的顺序,将在线阶段的数据与数据库中属性数据进行依次逼近匹配。实验证明,该算法从精度和计算效率两方面均得到了改进,有效地降低了匹配计算的复杂度,并得到了较高的定位精度。     

基于改进Canny特征点的SIFT算法

在分析了传统SIFT算法的基础上,提出了一种基于改进Canny特征点的SIFT算法。该方法先用SIFT算法检测出候选关键点,再利用Canny边缘检测算法检测出图像的边缘点,通过比较生成的候选关键点和边缘点的坐标是否相等,从而判断是否去除候选关键点。实验结果表明,与传统SIFT算法比较,该方法可以有效地去除DOG算子生成的边缘响应点,进一步提高SIFT特征点的抗噪声能力,增强SIFT算法的稳定性。     

基于智能手机的惯性导航轨迹生成算法

针对传统的手机惯性导航技术存在无法精确计步和计算步长的问题,提出了一种基于智能手机的惯性导航轨迹生成算法。该算法根据智能手机上三轴加速度传感器捕捉的人走路时产生的三轴加速度,利用基于Mealy状态机的计步算法计算人所走过的步数,并获得每一步的起止时间戳;根据三轴陀螺仪所获取的数据及每一步的起止时间戳,结合指南针读数,计算人走过的每一步所发生的方向变化;根据不同步长的人行走时所产生的不同加速度,基于最小二乘法估计人的步长;根据路径起点的坐标,结合步长及方向变化,计算人走过的每一步相对于路径起点的坐标,得到人的运动轨迹。仿真结果表明该算法能够达到较高的惯性导航精度。     

基于位置社交网络的地点推荐算法

目前基于协同过滤的地点推荐算法存在难以准确估算用户偏好、推荐结果准确性不高等问题。改进了传统协同过滤中相似用户计算方法,在迭代过程中分别计算用户相似度和地点相似度的值,并不断交叉调整对方的值,直至收敛。该方法能够在稀疏的数据集下准确计算用户相似性。此外,在top-N推荐阶段,同时考虑了用户的兴趣度和推荐地点离用户所在地距离的影响,并设置阈值控制二者的权重,自适应地产生推荐结果。实验表明,与其它方法相比该方法能够获得更好的推荐效果。