行車軌跡是一種時間序列的地理空間位置采樣數(shù)據(jù),而傳統(tǒng)的軌跡—路網(wǎng)匹配方法主要以全局或局部尋優(yōu)的方式建立軌跡—路網(wǎng)匹配關(guān)系,影響了時空場景中數(shù)據(jù)的匹配計算過程的相對獨立性。針對這個問題,本文基于粒子濾波（Particle Filter,PF）原理建立行車軌跡與道路網(wǎng)絡之間的匹配關(guān)系。首先,沿軌跡中車輛運動方向在道路網(wǎng)絡中搜索鄰近道路節(jié)點,在與道路節(jié)點拓撲鄰接的道路弧段上初始化隨機生成粒子,根據(jù)軌跡中車輛運動模型將粒子沿所在道路弧段移動;然后,基于PF原理計算各時刻粒子運動狀態(tài)及與行車軌跡采樣點之間的距離誤差,根據(jù)高斯概率密度函數(shù)計算粒子權(quán)重并利用隨機重采樣方法進行粒子重采樣,迭代更新粒子運動狀態(tài);最后,計算與搜索到的道路節(jié)點拓撲鄰接的每條道路弧段中累計粒子權(quán)重,通過各道路弧段累計權(quán)重計算軌跡—路網(wǎng)匹配關(guān)系。以行車軌跡進行實驗表明,利用本文方法可以通過粒子時空變化反映采樣點的移動,行車軌跡—路網(wǎng)匹配結(jié)果的正確率大于85%,能夠?qū)崿F(xiàn)行車軌跡和路網(wǎng)的準確匹配。 

【文章來源】：地球信息科學學報. 2020,22(11)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

圖1 粒子的生成

(4）以道路節(jié)點為匹配關(guān)系分界線，更新行車軌跡與路網(wǎng)的匹配關(guān)系，返回步驟（1）并根據(jù)新的道路節(jié)點及拓撲鄰接道路弧段集合自動生成隨機粒子采樣，不斷迭代直至車輛完全停止運動。行車軌跡—路網(wǎng)匹配算法的流程如圖2所示。基于PF原理的行車軌跡—路網(wǎng)匹配方法，假定輸入行車軌跡S，軌跡中車輛勻速運動速度為v，運動模型過程的噪聲標準差為?，同時，利用高斯概率密度函數(shù)作為粒子權(quán)重函數(shù)，其標準差σ表示高斯函數(shù)的帶寬，將粒子與軌跡采樣點之間的距離作為函數(shù)輸入，計算得到粒子權(quán)重w，此外，隨機粒子個數(shù)為o，道路網(wǎng)絡及道路節(jié)點和弧段Road(N,L)，行車軌跡采樣點與道路節(jié)點的搜索距離閾值為d。在這個過程中，在相鄰軌跡采樣點之間的軌跡中車輛運動模型可以假設為一個勻速運動的過程，因此，可通過計算當前軌跡采樣點及其之前時刻軌跡采樣點之間的軌跡片段平均速度，將其作為PF方法中車輛運動模型的速度輸入，對粒子運動情況進行模擬，此外，如果道路網(wǎng)絡中不同等級道路弧段的限速信息已知，可直接將其作為車輛運動模型的速度輸入。運動模型如式（5）所示。

在行車軌跡中采樣點濾波初始時刻，粒子在道路弧段中是隨機生成的，如圖4所示，假定一條道路弧段由9個頂點組成（綠色小圓點），從弧段起點到弧段終點，根據(jù)式（1）和式（2）計算各個頂點組成的子弧段在道路弧段中的累計長度比例，分別為0%、21%、31%、43%、55%、67%、76%、87%、100%（綠色字體），初始時刻在道路弧段中隨機生成5個粒子，在道路弧段中的長度比例分別為17%、38%、52%、80%、94%（紅色字體），則根據(jù)長度比例以式（3）在相應的子弧段中計算粒子在道路弧段中的幾何位置（紅色大圓點）。由圖可見，粒子能夠利用隨機生成的長度比例，根據(jù)粒子坐標計算公式，分別分布在道路弧段的不同子弧段中。圖4 基于道路弧段的粒子生成

【參考文獻】：
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