一种基于地图匹配的众包地图道路质量改进方法技术

本发明专利技术涉及一种基于地图匹配的众包地图道路质量改进方法，包括提取OSM数据中的节点和道路信息，基于交叉口将道路打断成路段序列，构建出以路段为基本单位的路网结构；基于以路段为基本单位的路网结构，结合出租车GPS轨迹数据，进行基于隐马尔可夫模型的简化地图匹配；根据所得中断点类型和数量信息，判断是否存在道路错误以及道路错误的类型，对不同错误类型的问题路段进行相应的处理。本发明专利技术利用简单易获取的数据，不仅能发现路段缺失错误，也能发现路段拓扑错误，有利于提高众包地图路网的覆盖面和准确度。

An improved method of crowdsourcing map road quality based on map matching

The invention relates to a road quality improvement method based on map matching for crowdsourcing maps, which includes extracting node and road information from OSM data, interrupting roads into segment sequences based on intersections, and constructing road network structure with segment as basic unit, road network structure based on segment as basic unit, and taxi GPS. Trajectory data are matched by a simplified map based on hidden Markov model. According to the type and quantity information of the breakpoints, the existence of road errors and the types of road errors are judged, and the corresponding processing of the problem sections with different types of errors is carried out. By using simple and easily accessible data, the invention can not only discover the missing errors of road sections, but also discover the topological errors of road sections, which is beneficial to improving the coverage and accuracy of crowdsourcing map road networks.

【技术实现步骤摘要】
一种基于地图匹配的众包地图道路质量改进方法
本专利技术属于地理空间信息系统
，特别是涉及一种基于地图匹配的众包地图道路质量改进方法。
技术介绍
数字道路信息是我国基础地理信息的重要组成部分，在城市规划、智能交通与位置服务等诸多领域扮演着至关重要的角色，这些应用系统运行的效率与效果和数字道路信息的准确性、详细程度及现势性息息相关。随着我国社会经济发展，城市建设日新月异，新道路不断布局修建，老道路也在不断升级改造，这对数字道路信息的快速准确获取与质量改进提出了严峻的考验。众包地图是一种新型的网络地理信息服务，具有数据量大、信息丰富、现势性好、成本低廉等优点，已经发展成为一种重要的地理信息来源，是如今地理信息数据获取的新趋势，也是当下交通信息系统领域研究与应用的重要数据源。目前，国内外已有许多众包地图项目，例如OpenStreetMap、Wikimapia、Waze等。众包地图是非专业用户协同编辑的结果，受到贡献者能力与空间分布等因素的限制，其中的道路信息将不可避免地出现质量问题，如覆盖程度不够、道路拓扑错误等，严重制约了众包地图道路的应用范围和能力。王明等以导航地图为参考，对武汉市OpenStreetMap(以下简称为OSM)数据进行了质量评价，结果表明武汉市OSM数据的完整性不超过40％，准确性不超过60％。在数字道路地图制作方面，传统方法是使用道路测量车等专业设备，通过实地测绘以获取道路信息，虽可实现路网的精准构建，但耗费大量人力、物力和财力，且工作周期长，难以保证路网构建的效率；基于遥感影像的道路提取虽然提高了获取效率，但受限于图像处理技术，一方面提取精度普遍不高，另一方面无法获取转向信息；从点云中提取道路信息同样需要专业的采集设备，且产生的数据量十分巨大，处理起来十分困难。相比之下出租车每天行驶在城市的大街小巷中，一旦有新小区或道路建成，即会有出租车穿梭其中。因此，利用易于采集且每天更新的出租车GPS轨迹数据来获取/改进城市路网信息具有低成本、高效率、高现势性等独特优势，吸引了学者们大量的工作，主要从以下两个方面开展工作。路网重建方法不使用现有路网地图，完全根据所获取的GPS轨迹数据，使用一定的方法从中提取道路信息，并生成一定区域内的路网。如Brüntrup等基于“滑动窗口”思想，利用聚类算法将原始轨迹采样点逐个连接构成轨迹线，进一步通过连接多条轨迹线生成一定区域内的路网结构；唐炉亮等根据时空认知的一些规律，利用Delaunay三角网不断插入新轨迹来生成路网。论述了这类方法的还有以下论文：SchroedlS,WagstaffK,RogersS,etal.MiningGPStracesformaprefinement.DataminingandknowledgeDiscovery,2004；CaoL,KrummJ.FromGPStracestoaroutableroadmap//Proceedingsofthe17thACMSIGSPATIALinternationalconferenceonadvancesingeographicinformationsystems.ACM,2009；孔庆杰,史文欢,刘允才.基于GPS轨迹的矢量路网地图自动生成方法.中国科学技术大学学报,2012。路网改进方法则根据所获取的GPS轨迹数据，使用一定的方法探测现有路网地图中的缺失，并使用轨迹数据进行改进。如Ahmed等以Frechet距离为依据，计算新插入轨迹与已有道路的相似部分，从而新增或者调整道路线；Zhang等通过获取与现有道路相交的轨迹作为候选，将其与道路进行匹配，并从这些轨迹中获取新的道路中心线。论述了这类方法的还有以下论文：QuddusMA,OchiengWY,NolandRB.Currentmap-matchingalgorithmsfortransportapplications:State-of-theartandfutureresearchdirections.Transportationresearchpartc:Emergingtechnologies,2007；李清泉,黄练.基于GPS轨迹数据的地图匹配算法.测绘学报,2010；LiJ,QinQ,XieC,etal.Integrateduseofspatialandsemanticrelationshipsforextractingroadnetworksfromfloatingcardata.InternationalJournalofAppliedEarthObservationandGeoinformation,2012。一方面，上述方法要求高质量的轨迹数据输入，即较高定位精度和较高采样频率，但是，出租车普遍配备低端GPS设备，其轨迹数据的定位精度偏低、采样频率不高，且采样间隔也不固定。另一方面，上述工作很少针对众包地图，难以同时发现道路缺失和路段连接错误。虽然一些方法在经过改造之后可能会支持缺失道路的更新，但几乎不能用于拓扑错误的纠正。众所周知，拓扑信息在道路导航、城市规划等方面起着至关重要的作用，在某些场景中比道路几何信息更为重要。例如，对于自动驾驶来说，一旦发生拓扑错误，其路径规划将导致失败，或者南辕北辙。
技术实现思路
本专利技术以OSM道路为例，提出一种基于出租车轨迹地图匹配的众包地图道路质量改进方法。本专利技术技术方案提供一种基于地图匹配的众包地图道路质量改进方法，将地图匹配技术反向用于众包地图道路数据的更新之中，包括以下步骤：步骤1，提取OSM数据中的节点和道路信息，基于交叉口将道路打断成路段序列，构建出以路段为基本单位的路网结构；步骤2，基于以路段为基本单位的路网结构，结合出租车GPS轨迹数据，进行基于隐马尔可夫模型的简化地图匹配；实现方式为，逐条从出租车轨迹数据集中取出轨迹，基于隐马尔可夫模型的简化地图匹配算法逐点采样进行下述处理，如果采样点pi的候选路段集Ri为空，则将pi加入中断点集F，记为中断类型I；对于两相邻采样点pi-1和pi，将采样点pi-1的候选路段集记为Ri-1，如果Ri-1中所有路段与Ri中所有路段均不连通，则将pi加入中断点集F，记为中断类型II；将Ri中与Ri-1相连通的路段集合记为Ri,j，Ri中与Ri+1相连通的路段集合记为Ri,k，如果Ri,j与Ri,k的交集为空，则将pi加入中断点集F，记为中断类型III；步骤3，根据步骤2所得中断点类型和数量信息，判断是否存在道路错误以及道路错误的类型，实现方式如下，从中断点集F取出中断点信息，进行分析处理；如果当前中断点的中断类型为II或III，则判定在中断点邻域内发生了路段拓扑错误；如果为中断类型I，则提取时间上连续的I型中断点序列，如果该序列的第一个点到最后一个点的欧氏距离超过相应阈值，且连续中断点的数量超过相应阈值，那么判定在这些连续中断点的邻域内发生了路段信息缺失，否则判定这些中断点是由出租车GPS轨迹数据错误造成的；步骤4，对不同错误类型的问题路段进行相应的处理。而且，所述基于隐马尔可夫模型的简化地图匹配，是仅通过计算观测概率和转移概率来判断采样点是否为中断点，而不将采样点纠正到道路上；判断方式为，当观测概率或转移概率不满足阈值条件时，判本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于地图匹配的众包地图道路质量改进方法，其特征在于，将地图匹配技术反向用于众包地图道路数据的更新之中，包括以下步骤：步骤1，提取OSM数据中的节点和道路信息，基于交叉口将道路打断成路段序列，构建出以路段为基本单位的路网结构；步骤2，基于以路段为基本单位的路网结构，结合出租车GPS轨迹数据，进行基于隐马尔可夫模型的简化地图匹配；实现方式为，逐条从出租车轨迹数据集中取出轨迹，基于隐马尔可夫模型的简化地图匹配算法逐点采样进行下述处理，如果采样点pi的候选路段集Ri为空，则将pi加入中断点集F，记为中断类型I；对于两相邻采样点pi‑1和pi，将采样点pi‑1的候选路段集记为Ri‑1，如果Ri‑1中所有路段与Ri中所有路段均不连通，则将pi加入中断点集F，记为中断类型II；将Ri中与Ri‑1相连通的路段集合记为Ri,j，Ri中与Ri+1相连通的路段集合记为Ri,k，如果Ri,j与Ri,k的交集为空，则将pi加入中断点集F，记为中断类型III；步骤3，根据步骤2所得中断点类型和数量信息，判断是否存在道路错误以及道路错误的类型，实现方式如下，从中断点集F取出中断点信息，进行分析处理；如果当前中断点的中断类型为II或III，则判定在中断点邻域内发生了路段拓扑错误；如果为中断类型I，则提取时间上连续的I型中断点序列，如果该序列的第一个点到最后一个点的欧氏距离超过相应阈值，且连续中断点的数量超过相应阈值，那么判定在这些连续中断点的邻域内发生了路段信息缺失，否则判定这些中断点是由出租车GPS轨迹数据错误造成的；步骤4，对不同错误类型的问题路段进行相应的处理。...

【技术特征摘要】
1.一种基于地图匹配的众包地图道路质量改进方法，其特征在于，将地图匹配技术反向用于众包地图道路数据的更新之中，包括以下步骤：步骤1，提取OSM数据中的节点和道路信息，基于交叉口将道路打断成路段序列，构建出以路段为基本单位的路网结构；步骤2，基于以路段为基本单位的路网结构，结合出租车GPS轨迹数据，进行基于隐马尔可夫模型的简化地图匹配；实现方式为，逐条从出租车轨迹数据集中取出轨迹，基于隐马尔可夫模型的简化地图匹配算法逐点采样进行下述处理，如果采样点pi的候选路段集Ri为空，则将pi加入中断点集F，记为中断类型I；对于两相邻采样点pi-1和pi，将采样点pi-1的候选路段集记为Ri-1，如果Ri-1中所有路段与Ri中所有路段均不连通，则将pi加入中断点集F，记为中断类型II；将Ri中与Ri-1相连通的路段集合记为Ri,j，Ri中与Ri+1相连通的路段集合记为Ri,k，如果Ri,j与Ri,k的交集为空，则将pi加入中断点集F，记为中断类型III；步骤3，根据步骤2所得中断点类型和数量信息，判断是否存在道路错误以及道路错误的类型，实现方式如下，从中断点集F取出中断点信息，进行分析处理；如果当前中断点的中断类型为II或III，则判定在中断点邻域内发生了路段拓扑错误；如果为中断类型I，则提取时间上连续的I型中断点序列，如果该序列的第一个点到最后一个点的欧氏距离超过相应阈值，...

【专利技术属性】
技术研发人员：向隆刚，关洪礼，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42