基于信息技術(shù)與交通學科的深度交叉融合,智能交通系統(tǒng)在解決日益嚴重的“人-車-路”協(xié)調(diào)問題上越來越突顯其優(yōu)越性。位置服務(wù)、路徑規(guī)劃、車輛導(dǎo)航等應(yīng)用也在深刻地影響著人們的日常生活方式。在這些技術(shù)應(yīng)用當中,人們時常會遇到兩個技術(shù)難點:路網(wǎng)地圖信息的更新以及車輛位置的地圖匹配。人工測繪、圖像處理等傳統(tǒng)路網(wǎng)生成方式不僅費用昂貴,而且難以滿足路網(wǎng)變化頻繁而及時更新的需要。移動通訊技術(shù)與GPS移動設(shè)備的普及使得通過海量GPS數(shù)據(jù)重構(gòu)路網(wǎng)信息成為了可能。本文在GPS軌跡數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,通過對軌跡數(shù)據(jù)進行研究分析,提出了一種基于GPS軌跡數(shù)據(jù)的路網(wǎng)生成算法。為了提高算法處理效率,必須先對原始GPS數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗、坐標系轉(zhuǎn)換以及柵格化處理等預(yù)處理操作。接著,通過對交叉口附近軌跡點特征的分析,將交叉口候選柵格篩選出來�；诮徊婵诤蜻x柵格,通過DBSCAN聚類算法便可以進行交叉口的數(shù)量估計與位置估計。對存在關(guān)聯(lián)性的交叉口,依據(jù)兩者之間的柵格等效質(zhì)心,采用最小二乘法曲線擬合的方式構(gòu)造道路。最后,獲取道路相關(guān)數(shù)據(jù)信息,以節(jié)點為單位記錄到數(shù)據(jù)庫中,最終實現(xiàn)路網(wǎng)重構(gòu)。以車輛GPS軌跡數(shù)據(jù)和路網(wǎng)地圖為基礎(chǔ),將用戶的位置... 

【文章來源】：華南理工大學廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：117 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

成都市體育中心周邊部分區(qū)域路網(wǎng)示意圖

成都市體育中心周邊區(qū)域部分GPS點分布示意圖

華南理工大學碩士學位論文本文主要采用數(shù)據(jù)緩沖區(qū)的方法來對漂移數(shù)據(jù)進行剔除處理[50, 51]。數(shù)據(jù)緩沖區(qū)，顧名思義，即通過人為設(shè)定一固定長度的緩沖區(qū)域，若某一時刻的定位結(jié)果與上一定位點的距離與方位角之差超過這一范圍，則視為漂移數(shù)據(jù)，作剔除處理。除了漂移數(shù)據(jù)以外，在原始數(shù)據(jù)中還存在著大量的無效數(shù)據(jù)，例如坐標范圍不在研究區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)、同一輛車相近時刻相同經(jīng)緯度的重復(fù)數(shù)據(jù)、時間戳順序不符合軌跡邏輯的數(shù)據(jù)等，這些無效數(shù)據(jù)會影響算法準確度，應(yīng)給予剔除。完成數(shù)據(jù)清洗后的 GPS 軌跡分布情況如圖 3-3 所示。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]Android的系統(tǒng)及應(yīng)用的架構(gòu)[J]. 吳珊.  電子技術(shù)與軟件工程. 2019(03)
[2]基于改進霍夫變換的環(huán)形交叉口識別方法[J]. 崔曉杰,王家耀,鞏現(xiàn)勇,武芳.  測繪學報. 2018(12)
[3]針對復(fù)雜道路網(wǎng)絡(luò)的車輛軌跡地圖匹配算法[J]. 張�；�,孫凱,職保平,許濤.  測繪科學. 2018(08)
[4]路網(wǎng)匹配算法綜述[J]. 高文超,李國良,塔娜.  軟件學報. 2018(02)
[5]基于徒步旅行GPS數(shù)據(jù)的路網(wǎng)生成算法研究[J]. 謝曉然,趙軍豪,高嵩.  交通信息與安全. 2016(06)
[6]面向復(fù)雜城市道路網(wǎng)絡(luò)的GPS軌跡匹配算法[J]. 劉張,王心迪,閆小勇.  電子科技大學學報. 2016(06)
[7]數(shù)據(jù)挖掘聚類分析技術(shù)概述[J]. 許可,袁野.  福建電腦. 2015(05)
[8]基于軌跡聚類的路網(wǎng)構(gòu)造[J]. 朱云龍,劉微.  吉林師范大學學報(自然科學版). 2015(01)
[9]基于曲線擬合和網(wǎng)絡(luò)拓撲的綜合地圖匹配算法[J]. 畢軍,朱穎,程勇.  交通信息與安全. 2014(06)
[10]利用地圖柵格化的海量浮動車數(shù)據(jù)道路匹配快速算法[J]. 李宇光,李清泉.  武漢大學學報(信息科學版). 2014(06)

博士論文
[1]地圖信息識別和地圖匹配算法的研究[D]. 李洋.北京交通大學 2013

碩士論文
[1]基于GPS數(shù)據(jù)的地圖拓撲提取的關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用研究[D]. 王玉林.西安理工大學 2018
[2]基于浮動車軌跡數(shù)據(jù)的路網(wǎng)重構(gòu)和地圖匹配[D]. 訾憲娟.山東大學 2016
[3]基于公交車GPS軌跡數(shù)據(jù)動態(tài)生成矢量路網(wǎng)算法的研究[D]. 徐士昊.山東財經(jīng)大學 2016
[4]基于GPS軌跡數(shù)據(jù)的地圖匹配方法[D]. 鄭少波.合肥工業(yè)大學 2016
[5]基于GIS的出租車輛GPS地圖匹配研究[D]. 錢穎.云南大學 2015
[6]基于公交車大數(shù)據(jù)挖掘的城市路網(wǎng)自動生成與實時更新算法研究[D]. 陸曉燕.山東大學 2015
[7]基于步行GPS軌跡的路網(wǎng)提取研究[D]. 歐陽鴻.湖南科技大學 2014
[8]基于GPS的浮動車數(shù)據(jù)與實地圖匹配的算法研究[D]. 鄒珍.武漢理工大學 2013
[9]智能交通系統(tǒng)中GPS地圖匹配算法設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 羅杰濤.北京交通大學 2012
[10]地圖匹配算法設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 李聰.北京交通大學 2011



本文編號：2943171