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基于初始位置的高速公路快速地圖匹配算法

發(fā)布時間:2018-04-04 19:53

  本文選題:高速公路 切入點:初始信息 出處:《中國慣性技術學報》2017年04期


【摘要】:針對車輛行駛在高速公路過程中,傳統(tǒng)地圖匹配算法存在大量冗余檢索時間,且消除垂直誤差后仍存在水平誤差等問題,設計了一種基于初始定位信息的快速地圖匹配算法。該算法首先利用初始定位點到候選路段的距離與夾角確定車輛所行駛道路,然后考慮道路網(wǎng)拓撲結構和連通性,將后續(xù)定位點直接投影到初始確定的道路上,減少檢索道路的時間;同時為提高算法的精確度,在引用初始定位信息時,通過設置距離閾值剔除定位數(shù)據(jù)漂移點,并利用一元線性方程建立HP模型以消除水平誤差。經(jīng)理論計算和實際測試表明,該算法利用初始獲得的7個連續(xù)定位點,能準確檢索出車輛正在行駛的道路,節(jié)省36%的檢索時間,借助HP模型可以減少定位點與車輛實際位置之間45%的投影誤差。因此,與連續(xù)匹配算法和垂直投影方式相比,該算法具有檢索過程簡單、檢索準確率高、誤差消除大的優(yōu)勢。
[Abstract]:A fast map matching algorithm based on initial location information is designed to solve the problem that the traditional map matching algorithm has a lot of redundant retrieval time and still has horizontal error after eliminating the vertical error.The algorithm firstly uses the distance from the initial location point to the candidate section and the angle between the location points to determine the road to be driven by the vehicle. Then considering the topological structure and connectivity of the road network, the subsequent positioning points are directly projected onto the initially determined road.In order to improve the accuracy of the algorithm, the drift point of the location data is eliminated by setting the distance threshold, and the HP model is established by using the univariate linear equation to eliminate the horizontal error in order to improve the accuracy of the algorithm.The theoretical calculation and practical test show that the algorithm can accurately retrieve the road on which the vehicle is travelling and save 36% of the retrieval time by using the initial 7 continuous positioning points.With the help of HP model, the projection error between the positioning point and the actual position of the vehicle can be reduced by 45%.Therefore, compared with the continuous matching algorithm and the vertical projection method, the algorithm has the advantages of simple retrieval process, high retrieval accuracy and large error elimination.
【作者單位】: 東北電力大學信息工程學院;國網(wǎng)吉林供電公司信息通信分公司;
【基金】:國家自然科學基金項目(51277023)
【分類號】:U495

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本文編號:1711436

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