地图匹配算法论文_钟克华,游东宝,苏炳辉

导读:本文包含了地图匹配算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:地图,轨迹,算法,误差,态势,路线,规整。

地图匹配算法论文文献综述

钟克华,游东宝,苏炳辉^[1]（2019）在《一种基于Geohash方法和地图路线规划的行程匹配算法》一文中研究指出提出一种基于Geohash方法和地图路线规划的行程匹配算法,即在给出地图出行线路规划的基础上,在路线规划带上一定范围内找出匹配行程,该算法能够实现在复杂因素下提高行程匹配效率。(本文来源于《汽车电器》期刊2019年08期）

汤文蕴,马健霄,杨震^[2]（2019）在《基于多路径的交通网络离线地图匹配算法》一文中研究指出为了提高交通网络中离线地图匹配算法的准确率,避免在离线地图匹配过程中出现路段匹配错误的情况,本文基于多路径的原则,提出在路径节点进行迭代的基本思路,通过数据预处理、构建子网络、构建初始使用路径、建立节点与路段的关联矩阵、构建潜在路径集以及确定最终选择路径等6个步骤来实现。本文详细介绍所提离线地图匹配算法的详细流程,本算法思路清晰易实现。通过将算法应用于美国明尼阿波利斯-圣保罗都市圈的GPS数据处理中,发现本算法的准确率整体较高,随着出行距离的增加,算法的准确率会逐步降低。与基于最短路径的算法相比,本文算法的准确性更高,尤其是在远距离出行中,本算法更具有优越性。(本文来源于《森林工程》期刊2019年05期）

黄娟娟,徐圆,朱群雄^[3]（2019）在《基于改进HMM模型的3D景区地图匹配算法》一文中研究指出针对GPS误差和地图系统误差导致3D地图定位精度较低的问题,提出一种基于改进隐性马尔科夫模型的地图匹配算法。使用面积重迭法获取候选路段,引入距离、道路宽度和历史定位点计算观测概率,利用路网拓扑信息、游客行为特性、景点与道路的相关性计算转移概率,采用Viterbi算法得出最优匹配路段。在Unity3D平台上实现景区场景3D可视化,利用校园地图进行实验验证,结果表明,该算法匹配精度达到95.4%,在3D景区导航中具有良好的实用性和较高的准确性。(本文来源于《计算机工程》期刊2019年06期）

李卫东,梁腾飞,刘杨^[4]（2019）在《一种混合地图匹配算法研究》一文中研究指出基于点到点和点到线地图匹配算法,设计了一种混合地图匹配算法,提高列车定位精度;针对铁路线路一维性特点,提出了一种位置点索引方式,保证定位的实时性。采用模拟铁路线的实测数据对该混合算法进行了分析与验证。分析结果表明,混合匹配算法的定位精度高于单一的点到点匹配算法的定位精度;混合匹配算法的匹配点比点到线匹配算法的匹配点更加接近轨道线路。通过将2种各有优势的地图匹配算法相结合,可以有效提高列车定位的准确性,对提高列车运行可靠性和安全性具有实际意义。(本文来源于《电子测量技术》期刊2019年11期）

盛彩英,席唱白,钱天陆,迟瑶,王结臣^[5]（2019）在《浮动车轨迹点地图匹配及插值算法》一文中研究指出针对带有定位误差和异常值的浮动车轨迹点数据,该文设计并实现了滑动窗口最优路径地图匹配算法,在综合考虑轨迹点的空间几何关系和路网拓扑关系基础上,为轨迹点匹配最优道路并纠正轨迹点误差。其次,针对稀疏且时间间隔不稳定的匹配后轨迹点,设计改进的Hermite插值法拟合车辆运动状态,并对稀疏轨迹点进行时序插值。利用南京市出租车轨迹点数据进行匹配算法与插值算法的验证,实验结果表明匹配算法具有较高准确性,插值算法能有效还原车辆行驶状态。(本文来源于《测绘科学》期刊2019年08期）

王少槐^[6]（2019）在《基于GPS轨迹的路网生成与地图匹配算法研究》一文中研究指出基于信息技术与交通学科的深度交叉融合,智能交通系统在解决日益严重的“人-车-路”协调问题上越来越突显其优越性。位置服务、路径规划、车辆导航等应用也在深刻地影响着人们的日常生活方式。在这些技术应用当中,人们时常会遇到两个技术难点:路网地图信息的更新以及车辆位置的地图匹配。人工测绘、图像处理等传统路网生成方式不仅费用昂贵,而且难以满足路网变化频繁而及时更新的需要。移动通讯技术与GPS移动设备的普及使得通过海量GPS数据重构路网信息成为了可能。本文在GPS轨迹数据的基础上,通过对轨迹数据进行研究分析,提出了一种基于GPS轨迹数据的路网生成算法。为了提高算法处理效率,必须先对原始GPS数据进行数据清洗、坐标系转换以及栅格化处理等预处理操作。接着,通过对交叉口附近轨迹点特征的分析,将交叉口候选栅格筛选出来。基于交叉口候选栅格,通过DBSCAN聚类算法便可以进行交叉口的数量估计与位置估计。对存在关联性的交叉口,依据两者之间的栅格等效质心,采用最小二乘法曲线拟合的方式构造道路。最后,获取道路相关数据信息,以节点为单位记录到数据库中,最终实现路网重构。以车辆GPS轨迹数据和路网地图为基础,将用户的位置估计输出到路网地图上,这一过程便称为地图匹配。该过程可对车辆定位结果进行修正,是车辆导航、交通诱导、交通预测等应用的基础。综合了拓扑分析、概率分析与几何分析,本文设计了一种基于距离-方向权重的复合匹配算法。在完成数据插值等预处理操作之后,利用历史定位结果以及误差区域确定当前待匹配定位点的候选路段。最后,根据所设计的匹配算法确定最佳匹配路段与最佳匹配点。在这个过程中,考虑到算法的实时性能,可将匹配过程按照轨迹点所处位置划分为叁个步骤:初始点匹配、路段匹配和交叉口匹配,不同的步骤选取不同的权重系数进行计算。最后,开发数据采集系统并设计相关实验对所提出的路网生成算法与地图匹配算法进行验证,说明其有效性。(本文来源于《华南理工大学》期刊2019-04-19）

谷远利,陆文琦,邵壮壮^[7]（2019）在《基于多目标遗传算法的浮动车地图匹配方法》一文中研究指出针对低频浮动车数据存在定位误差、数据缺失等问题,提出了一种基于多目标遗传算法的地图匹配方法(multi-criteria genetic algorithm-based map-matching method,MGA-MM),多目标遗传算法的适应度由空间相似度、修正的最短路径和方向相似度加权得出,引入动态时间规整(dynamic time warping,DTW)技术估计定位路径和修正路径之间的空间相似度,并利用A*算法计算修正轨迹的最短路径.选择北京市海淀区低频浮动车GPS数据进行相应实验测试,测试结果表明该地图匹配方法具有理想的匹配精度且匹配速度较快,当采样间隔为10～20 s时,匹配正确率达93. 7%,能够满足工程应用中低频浮动车地图匹配实时性和准确性的要求.(本文来源于《北京工业大学学报》期刊2019年06期）

曾嘉郦,孙立双,王晓明^[8]（2019）在《北京出租车GPS轨迹数据地图匹配算法研究》一文中研究指出由于车辆位置数据匹配到电子地图时,会出现车辆轨迹偏离实际道路的情况,为了提高出租车GPS轨迹数据匹配到地图的准确率,提出一种出租车地图匹配算法:基于GPS定位精度的距离范围和车辆行驶方向与道路方向的夹角区间确定候选路段,依据车辆的速度确定方向权重,计算距离和方向的综合权重值进行轨迹点匹配,通过最短路径算法进行行驶轨迹的选择,并采用北京市西二环周围100辆出租车24860条GPS数据进行实验验证。实验表明该匹配算法的匹配正确率可达到96.72%。其具有地图匹配的准确性。(本文来源于《北京测绘》期刊2019年03期）

康军,郭佳豪,段宗涛,唐蕾,张凡^[9]（2019）在《大规模轨迹数据并行化地图匹配算法》一文中研究指出为解决大规模轨迹数据的地图匹配问题,提出一种并行化的地图匹配算法。该算法将数据转换为弹性分布式数据集,利用Spark算子并行化计算出轨迹点的匹配路段,对原始GPS轨迹点进行校正,并采用GeoHash编码对候选路段的选取进行优化。采用Spark集群平台和约14.7 GB的西安市出租车轨迹数据对方案的规模增长性、加速比和可扩展性等性能进行了实验分析,并与一种基于Hadoop的同类地图匹配算法进行了性能比较,实验结果显示所设计算法效率提高了约31倍,表明本方案有较大的改进。(本文来源于《测控技术》期刊2019年02期）

滕志军,何义昌,李昊天,滕利鑫^[10]（2019）在《一种基于态势关联的地图匹配算法》一文中研究指出针对地图匹配过程中分叉路口匹配不精确的问题,提出一种基于态势关联的地图匹配算法,可根据车辆的历史轨迹数据预测可能的行驶轨迹,将预测的轨迹特征与候选路段特征进行相关性匹配,在原有轨迹匹配基础上,进行轨迹特征的双重匹配。仿真结果表明,该算法可减少分叉路口的延时误差,侧向和纵向最大误差分别为0.7 m了车辆在分叉路口的匹配精度。(本文来源于《汽车技术》期刊2019年04期）

地图匹配算法论文开题报告

（1）论文研究背景及目的

此处内容要求：

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例：

为了提高交通网络中离线地图匹配算法的准确率,避免在离线地图匹配过程中出现路段匹配错误的情况,本文基于多路径的原则,提出在路径节点进行迭代的基本思路,通过数据预处理、构建子网络、构建初始使用路径、建立节点与路段的关联矩阵、构建潜在路径集以及确定最终选择路径等6个步骤来实现。本文详细介绍所提离线地图匹配算法的详细流程,本算法思路清晰易实现。通过将算法应用于美国明尼阿波利斯-圣保罗都市圈的GPS数据处理中,发现本算法的准确率整体较高,随着出行距离的增加,算法的准确率会逐步降低。与基于最短路径的算法相比,本文算法的准确性更高,尤其是在远距离出行中,本算法更具有优越性。

（2）本文研究方法

调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

地图匹配算法论文参考文献

[1].钟克华,游东宝,苏炳辉.一种基于Geohash方法和地图路线规划的行程匹配算法[J].汽车电器.2019

[2].汤文蕴,马健霄,杨震.基于多路径的交通网络离线地图匹配算法[J].森林工程.2019

[3].黄娟娟,徐圆,朱群雄.基于改进HMM模型的3D景区地图匹配算法[J].计算机工程.2019

[4].李卫东,梁腾飞,刘杨.一种混合地图匹配算法研究[J].电子测量技术.2019

[5].盛彩英,席唱白,钱天陆,迟瑶,王结臣.浮动车轨迹点地图匹配及插值算法[J].测绘科学.2019

[6].王少槐.基于GPS轨迹的路网生成与地图匹配算法研究[D].华南理工大学.2019

[7].谷远利,陆文琦,邵壮壮.基于多目标遗传算法的浮动车地图匹配方法[J].北京工业大学学报.2019

[8].曾嘉郦,孙立双,王晓明.北京出租车GPS轨迹数据地图匹配算法研究[J].北京测绘.2019

[9].康军,郭佳豪,段宗涛,唐蕾,张凡.大规模轨迹数据并行化地图匹配算法[J].测控技术.2019

[10].滕志军,何义昌,李昊天,滕利鑫.一种基于态势关联的地图匹配算法[J].汽车技术.2019

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