發(fā)布時間：2017-06-25 13:08

  本文關(guān)鍵詞：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，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：作為構(gòu)成ITS(Intelligent Transportation Systems,智能交通系統(tǒng))的基礎(chǔ)設施之一,路網(wǎng)地圖在許多應用中扮演著一個非常關(guān)鍵的角色。基于路網(wǎng)地圖為用戶提供服務的許多應用對路網(wǎng)地圖的精度和準確性要求很高,否則將可能會因為從路網(wǎng)地圖中獲得錯誤的信息從而給用戶帶來不便和損失。傳統(tǒng)路網(wǎng)地圖的生成方法有兩類,一類是測繪,另一類是從數(shù)字圖像中提取。然而以上兩類方法不但存在周期長、成本高等缺點,此外由于使用的數(shù)據(jù)源往往是過時的,這會導致提取出來的路網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)往往和現(xiàn)實情況不完全匹配。隨著GPS(Global Positioning System,全球定位系統(tǒng))定位精度的提高和GPS接收設備小型化的發(fā)展,越來越多的車輛安裝了基于GPS技術(shù)的汽車導航系統(tǒng),這使得在短時間內(nèi)從車輛上采集海量的城市交通數(shù)據(jù)成為可能。GPS軌跡數(shù)據(jù)中蘊含著豐富的地理空間信息,如道路的位置結(jié)構(gòu)、交通信號燈的位置等。GPS數(shù)據(jù)來源廣泛、精度高并且具有實時性,因此它逐漸成為一種新型的用于提取路網(wǎng)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)源。公交車的行駛路線幾乎覆蓋了城市中的所有主干道,而且公交車的GPS數(shù)據(jù)容易獲取,因此本文提出了一種利用公交車的GPS軌跡數(shù)據(jù)動態(tài)生成矢量路網(wǎng)地圖的方法。該方法分為三步,首先是在深入分析公交車行駛特性的基礎(chǔ)上消除原始GPS數(shù)據(jù)中的錯誤和冗余,基于統(tǒng)計學的原理篩選出在視覺上能表達出道路雛形的種子點;然后我們對種子點的位置進行修正、聚類并計算出能決定道路幾何形狀的特征點,在將特征點沿著道路方向排序和平滑處理之后,我們把單條道路表示為一組有序的矢量邊;最后我們將單條道路作為輸入單位,追加式的探索更新已有的路網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu),主要包含交叉路口的檢測和重合路段的識別這兩個操作。在提取到路網(wǎng)的拓撲結(jié)構(gòu)之后,我們利用谷歌地球為專業(yè)編程人員提供的格式化數(shù)據(jù)接口將提取到的路網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)直觀的顯示出來。實驗結(jié)果證明本方法具有較高的準確性和可行性,能夠在非常短時間內(nèi)以較低的代價動態(tài)生成高精度的城市矢量路網(wǎng)地圖。
【關(guān)鍵詞】：公交車 地理信息系統(tǒng) GPS軌跡數(shù)據(jù) 動態(tài)生成 矢量路網(wǎng)
【學位授予單位】：山東財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U495;TP391.41
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 研究背景和意義11
• 1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀11-14
• 1.3 論文的組織結(jié)構(gòu)14-15
• 1.4 本文的創(chuàng)新點15-17
• 第2章 路網(wǎng)地圖制作相關(guān)技術(shù)17-26
• 2.1 地圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)17-19
• 2.1.1 柵格地圖17
• 2.1.2 矢量地圖17-18
• 2.1.3 柵格數(shù)據(jù)和矢量數(shù)據(jù)的優(yōu)缺點18-19
• 2.2 地圖數(shù)據(jù)庫模型19-21
• 2.2.1 地圖矢量庫19-20
• 2.2.2 地圖數(shù)據(jù)庫20
• 2.2.3 面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)模型20-21
• 2.3 衛(wèi)星定位導航系統(tǒng)21-23
• 2.4 城市交通數(shù)據(jù)采集技術(shù)23-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第3章 數(shù)據(jù)預處理26-37
• 3.1 數(shù)據(jù)誤差來源分析26-27
• 3.2 預處理流程簡述27
• 3.3 數(shù)據(jù)切分27-29
• 3.4 數(shù)據(jù)清洗29-32
• 3.4.1 識別噪聲數(shù)據(jù)29-31
• 3.4.2 補缺丟失數(shù)據(jù)31-32
• 3.5 種子點的篩選32-36
• 3.6 本章小結(jié)36-37
• 第4章 矢量化單條道路的提取37-51
• 4.1 方法概述37-38
• 4.2 空間兩點距離的計算方法38
• 4.3 種子點的修正38-41
• 4.4 特征點的聚類41-43
• 4.5 特征點的排序43-44
• 4.6 矢量邊方位角的計算方法44-45
• 4.7 道路的平滑處理45-49
• 4.7.1 異常點的識別和剔除46-47
• 4.7.2 拐角處的識別和插值47-49
• 4.8 矢量道路的提取49-50
• 4.9 本章小結(jié)50-51
• 第5章 矢量路網(wǎng)地圖的生成51-59
• 5.1 矢量路網(wǎng)的數(shù)據(jù)模型51-53
• 5.2 方法概述53-54
• 5.3 交叉路口的檢測54-56
• 5.4 路網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)的更新56-57
• 5.4.1 新追加道路的切分56-57
• 5.4.2 背景路網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)的更新57
• 5.5 實驗結(jié)果的展示57-58
• 5.6 本章小節(jié)58-59
• 第6章 總結(jié)與展望59-60
• 參考文獻60-64
• 攻讀學位期間取得的學術(shù)成果64-65
• 致謝65

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本文編號：482211