本文選題：智駕盒子　切入點(diǎn)：地圖匹配　出處：《北京交通大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)蓬勃發(fā)展,產(chǎn)生了記錄車輛實(shí)時(shí)位置和行駛狀態(tài)信息的"盒子"數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)"盒子"數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與挖掘,可以分析車輛健康狀況與駕駛?cè)诵袨樘卣?實(shí)現(xiàn)交通狀態(tài)的感知與監(jiān)測(cè)。而定位信息的地圖匹配過(guò)程,是充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值的基礎(chǔ)�；诖吮疚氖紫韧ㄟ^(guò)對(duì)電子地圖進(jìn)行格網(wǎng)劃分,實(shí)現(xiàn)定位數(shù)據(jù)的快速初匹配過(guò)程,建立了包含全部定位點(diǎn)及其所有可能匹配結(jié)果的初匹配結(jié)果集。其次基于馬爾可夫模型,提出了一種改進(jìn)的權(quán)重最優(yōu)匹配算法,將車輛航向和相鄰定位點(diǎn)間實(shí)際行駛距離作為影響因子引入模型中。通過(guò)車輛航向與候選匹配點(diǎn)所在路段走向間的偏差角度、車輛定位位置與候選匹配點(diǎn)位置間的偏差距離來(lái)確定候選匹配點(diǎn)的觀測(cè)概率;用兩相鄰定位點(diǎn)間車輛實(shí)際行駛距離與其對(duì)應(yīng)的兩候選匹配點(diǎn)在電子地圖路網(wǎng)中最短路徑長(zhǎng)度的比值確定轉(zhuǎn)移概率。用維特比算法實(shí)現(xiàn)由初匹配結(jié)果集到最優(yōu)匹配路徑的求解過(guò)程,并利用電子地圖拓?fù)潢P(guān)系對(duì)匹配路徑進(jìn)行了鏈路修正,保證了匹配結(jié)果序列中相鄰路段之間的可達(dá)性和匹配路徑的合理性。最后利用匹配結(jié)果,進(jìn)行了基于行程時(shí)間的路段平均速度測(cè)算,計(jì)算不同環(huán)路區(qū)間快速路、主干路和次干路均速的日變化情況。并將計(jì)算結(jié)果與出租車浮動(dòng)車監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比,分析不同區(qū)域、不同等級(jí)道路上私家車與出租車速度的異同。分析結(jié)果表明,私家車與出租車路網(wǎng)速度及變化趨勢(shì)基本一致,證明本文所提出的算法合理可靠;由于車況等因素影響,同等條件下私家車的平均速度略高于出租車平均速度。
[Abstract]:With the rapid development of vehicle networking technology, the "box" data is generated to record the real-time position and state information of the vehicle.Through the statistics and mining of the "box" data, we can analyze the health status of the vehicle and the characteristics of the driver's behavior, and realize the perception and monitoring of the traffic state.The map matching process of location information is the basis of giving full play to the value of data.In this paper, first of all, by dividing the grid of the electronic map, the fast initial matching process of the location data is realized, and the initial matching result set including all the positioning points and all possible matching results is established.Secondly, based on Markov model, an improved weight optimal matching algorithm is proposed, which introduces the vehicle heading and the actual driving distance between the adjacent positioning points as the influence factors in the model.The observation probability of the candidate matching point is determined by the deviation angle between the vehicle heading and the track of the candidate matching point and the deviation distance between the vehicle location position and the candidate matching point position.The transfer probability is determined by the ratio of the actual vehicle travel distance between the two adjacent positioning points and the corresponding two candidate matching points in the electronic map network.Viterbi algorithm is used to solve the problem from the initial matching result set to the optimal matching path, and the link correction of the matching path is carried out by using the topological relation of the electronic map.The reachability between adjacent sections and the rationality of matching path are ensured in the sequence of matching results.Finally, using the matching result, the average speed of the section based on the travel time is calculated, and the diurnal variation of the average speed of the expressway, the main road and the secondary trunk road in different loop sections is calculated.The results are compared with the results of taxi floating vehicle monitoring, and the similarities and differences of the speed of private cars and taxis in different regions and different grades of roads are analyzed.The results show that the speed and variation trend of private car and taxi network are basically the same, which proves that the algorithm proposed in this paper is reasonable and reliable, and the average speed of private car is slightly higher than that of taxi under the same conditions.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：U495;U463.6

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