在車聯(lián)網(wǎng)風潮的大力推動下,基于位置服務(wù)(LBS)產(chǎn)品成為車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)產(chǎn)品中的熱門項目。車輛定位的精確性是影響這些LBS產(chǎn)品性能的重要因素。但是由于采樣芯片硬件的局限性,使得采樣的軌跡點數(shù)據(jù)必然存在著采樣誤差,同時地圖供應(yīng)商所使用的地圖也存在一定的誤差,所以需要根據(jù)提供的地圖數(shù)據(jù)對采集的車輛軌跡點數(shù)據(jù)進行修正,從而實現(xiàn)軌跡點和地圖數(shù)據(jù)的匹配,提高車輛定位的精確性。本文主要研究車輛低頻GPS軌跡點的在線匹配算法。研究內(nèi)容如下:(1)JAVA編程實現(xiàn)安卓手機采集車輛GPS軌跡點,并用geo-hash算法對路網(wǎng)地圖進行網(wǎng)格劃分,從而利用誤差圓檢索出軌跡點在地圖網(wǎng)格中候選路段。(2)基于隱馬爾可夫模型中的觀測概率和轉(zhuǎn)移概率提取軌跡點和路網(wǎng)特征。利用軌跡點到路段距離和車輛航向與路段方向關(guān)系,建立觀測概率模型;通過行駛長度和路徑長度相似性以及軌跡點方向和匹配點方向相似性,建立轉(zhuǎn)移概率模型。(3)針對低頻軌跡點在線匹配問題,對尋優(yōu)算法進行優(yōu)化。算法優(yōu)化體現(xiàn)在三個方面:針對速度為0的軌跡點進行預(yù)處理,解決車輛采樣軌跡點跳動的問題;根據(jù)聯(lián)合概率的差異將軌跡點延遲處理,解決在線匹配的誤匹配問題;采用誤差橢圓尋求...

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 引言
    1.1 選題背景
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 匹配方案
        1.2.2 全局匹配和在線匹配
        1.2.3 低頻匹配
    1.3 研究內(nèi)容
第2章 車輛軌跡匹配相關(guān)技術(shù)
    2.1 GPS
        2.1.1 GPS簡介
        2.1.2 GPS數(shù)據(jù)格式
    2.2 OpenStreetMap
        2.2.1 OpenStreetMap簡介
        2.2.2 OpenStreetMap數(shù)據(jù)
    2.3 軌跡匹配算法模型
        2.3.1 基本概念
        2.3.2 軌跡匹配模型
        2.3.3 隱馬爾可夫模型基本原理
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于隱馬爾可夫模型的軌跡匹配算法設(shè)計
    3.1 軌跡匹配算法架構(gòu)
    3.2 軌跡點候選范圍的確定
        3.2.1 軌跡點的地圖網(wǎng)格選取
        3.2.2 軌跡點網(wǎng)格坐標確定
        3.2.3 候選點匹配處理
    3.3 觀測概率模型
        3.3.1 軌跡點與路段的最短距離
        3.3.2 航向與路段方向的相似性
    3.4 轉(zhuǎn)移概率模型
        3.4.1 行駛長度和路徑長度的相似性
        3.4.2 軌跡點方向與匹配點方向的相似性
    3.5 尋優(yōu)算法
        3.5.1 車輛行駛軌跡點的預(yù)處理
        3.5.2 路徑尋優(yōu)算法
    3.6 本章小結(jié)
第4章 車輛軌跡匹配系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
    4.1 軌跡匹配系統(tǒng)架構(gòu)
    4.2 待匹配數(shù)據(jù)模塊
        4.2.1 地圖數(shù)據(jù)庫建立
        4.2.2 GPS數(shù)據(jù)庫建立
    4.3 軌跡匹配模塊
    4.4 車輛路徑展示模塊
        4.4.1 界面實現(xiàn)
        4.4.2 功能實現(xiàn)
    4.5 本章小結(jié)
第5章 實驗設(shè)計與結(jié)果分析
    5.1 實驗設(shè)計
    5.2 實驗路線
    5.3 實驗結(jié)果分析
        5.3.1 實驗評價標準
        5.3.2 實驗結(jié)果
        5.3.3 結(jié)果分析
    5.4 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論
    6.1 研究總結(jié)
    6.2 研究展望
致謝
參考文獻
攻讀學位期間獲得與學位論文相關(guān)的科研成果



本文編號：4021504