基于双向评分模型和回溯校正机制的地图匹配方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于双向评分模型和回溯校正机制的地图匹配方法及系统，包括：基于采集到的GPS点位置信息，根据地图路径信息选取候选点；基于双向评分模型对测量的GPS点的位置、方向以及速度进行评分并赋予位置、方向以及速度不同的权重，得到候选点对GPS点的评分；当GPS点的评分低于阈值时，则判定为低质量点，并删除当前低质量点不参与匹配；当判定连续的GPS点为低质量点并删除时，则利用随后第一个没有被删除的GPS点逆向评估被删除的GPS点，重新检测被删除的GPS点是否为低质量点；基于双向评分模型计算每个候选点与当前保留的GPS点的匹配概率，选择概率值最大的候选点作为匹配的候选点；根据匹配的候选点，基于最短路径原则生成唯一的地图匹配结果。路径原则生成唯一的地图匹配结果。路径原则生成唯一的地图匹配结果。

【技术实现步骤摘要】
基于双向评分模型和回溯校正机制的地图匹配方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能交通
，具体地，涉及基于自适应协同评估模型和回溯校正机制的地图匹配方法及系统，更为具体地，涉及基于自适应协同评估模型和回溯校正机制的自适应地图匹配算法。

技术介绍

[0002]近几年，随着在线打车平台的快速发展与广泛应用，各个公司均推出了自己的打车app，同时为几乎所有的出租车均配备了GPS设备，以获取车辆的位置、方向等信息。许多功能例如对出租车的路径导航、位置与路线预测和识别、异常行为的检测等均需要精确的定位与追踪。
[0003]专利文献CN112015835A(申请号：202010813866.X)公开了一种Geohash压缩的地图匹配方法，包括如下步骤：S1、构建道路拓扑网络，确定各GPS轨迹点所在的网格；S2、将GPS轨迹投影到道路拓扑网络中，获取GPS投影轨迹；S3、计算所有GPS投影轨迹点相对于网格内路段上各点的转移概率及观测概率，将转移概率及观测概率的乘积作为对应点的权重，构建权重图；S4、在权重图中寻找权重最大的路径；S5、对权重最大的路径进行回溯，检测回溯路径是否存在断裂处，若检测结果为是，则删除断裂处的点，返回步骤S3，若检测结果为否，则输出所述权重最大的路径。
[0004]当前对于地图匹配算法的研究，大多都是只使用了位置信息，并以方向等其他信息作为辅助修正。在数学模型的设计上，算法大部分基于隐马尔可夫模型的原理，即估计整段路径中概率最大的候选点序列作为匹配序列。隐马尔可夫思想对二维的较简单的交通网络能够取得很好的效果，然而在交通系统复杂，规模巨大的城市中，这种算法并不能很好地适应三维立体的道路网络，主要原因在于，隐马尔可夫模型缺少对于低质量点的筛除机制和对整条路径的纠错机制。
[0005]除了隐马尔可夫模型外，近几年该算法还有其他方面的改进。随着更多的指标引入，一些基于评分模型的算法也取得了很好的效果。例如通过支持向量机对各个GPS点进行分类并剔除低质量点等。总的来说，各类算法在其对应的场景下能够取得较好的效果，但是其普适性不足，因此无法应用于不同城市的现实场景应用中。
[0006]本专利技术提出了一种基于评分模型的自适应地图匹配算法，着重提高了算法的稳定性与自适应性。首先本专利技术建立了一种双向评分模型，通过每一时刻的各个候选点的多个指标评价GPS点的质量，同时依据与GPS点的匹配程度确定各个候选点的概率，按照极大似然估计的原则筛选出高质量的GPS点和最佳的候选点。同时，为了解决复杂交通网络车辆实时位置无法被立即确定的问题，本专利技术建立了一种回溯校正机制，即随着新的GPS点的出现，不断更新先前的各个候选点概率，同时更新在当前条件下最佳的匹配路径，以此来提高匹配精度。

技术实现思路

[0007]针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种基于双向评分模型和回溯校正机制的地图匹配方法及系统。
[0008]根据本专利技术提供的一种基于双向评分模型和回溯校正机制的地图匹配方法，包括：
[0009]步骤S1：基于采集到的GPS点位置信息，根据地图路径信息选取候选点；
[0010]步骤S2：基于双向评分模型对测量的GPS点的位置、方向以及速度进行评分并赋予位置、方向以及速度对应的评分不同的权重，得到候选点对GPS点的评分；当GPS点的评分低于阈值时，则判定为低质量点，并删除当前低质量点不参与匹配；
[0011]步骤S3：当判定连续的GPS点为低质量点并删除时，则利用随后第一个没有被删除的GPS点逆向评估被删除的GPS点，重新检测被删除的GPS点是否为低质量点；当不是低质量点时，则重新保留当前GPS点；
[0012]步骤S4：基于双向评分模型计算每个候选点与当前保留的GPS点的匹配概率，选择概率值最大的候选点作为匹配的候选点；
[0013]步骤S5：根据匹配的候选点，基于最短路径原则生成唯一的地图匹配结果；
[0014]所述候选点为某一时刻车辆映射到周边路段上的可能位置；
[0015]所述双向评分模型是基于位置、方向以及平均速度，通过每个候选点对对应GPS点的评分来衡量GPS的数据测量质量以及候选点与GPS点的匹配程度。
[0016]优选地，所述步骤S1采用：
[0017]步骤S1.1：基于地图路径信息、采集到的GPS点位置信息以及预设候选半径R，得到所有和GPS点距离小于等于半径R的路段作为候选路段，并选取每个候选路段中距离GPS点最近的位置作为初步候选点；
[0018]步骤S1.2：基于当前时刻每个初步候选点与上一时刻所有的候选点之间的路径计算距离，利用距离除以时间差计算得到平均速度；当当前时刻所有初步候选点与上一时刻所有候选点之间没有找到路径或平均速度超过阈值v
max
时，则认为当前候选点不可达，并删除；当所有的候选点均被删除，则跳过当前时刻的GPS点，重复触发步骤S1.1至步骤S1.2，得到候选点。
[0019]优选地，所述步骤S2采用：
[0020][0021][0022][0023]其中，e表示数学中的自然常数；z
(i)
和θ
(i)
分别表示车辆在时间i采集到的位置和
方向；和分别表示候选点m的位置、方向和平均速度；表示正常速度范围的右边界；表示判断速度是否不合理的阈值；c表示常数；表示候选点与GPS点之间距离分布的方差；表示位置对应的评分；表示方向对应的评分；表示速度对应的评分；
[0024][0025]优选地，所述步骤S2采用：根据测量的GPS点的位置、方向以及速度对应的评分和组成评分矩阵S
(i)
；
[0026][0027]其中，|C|表示候选点的数量，且有
[0028][0029]其中表示第i
‑
1时刻第n个候选点的概率，当i＝0时，直接取1/n；
[0030]根据评分矩阵S
(i)
利用双向评分模型得到候选点对GPS点的评分；
[0031][0032]其中，μ与v表示参数；w
(i)
为第i时刻三个信息的权重组成的向量；p
(i)
为第i时刻各个候选点的概率向量。
[0033]优选地，所述步骤S3采用：当判定连续的GPS点为低质量点并删除时，则利用随后第一个没有被删除的GPS点反向重新评估上一个被跳过的GPS点，重新分析是否应当被跳过，直至重新评估到前一个没有被删除的GPS点。
[0034]优选地，所述步骤S4采用：使用Zoutendijk提出的可行方向法求出每个候选点的匹配概率；
[0035][0036]其中，w
(i)
为第i时刻三个信息的权重组成的向量；p
(i)
为第i时刻各个候选点的概率向量；score
(i)
是候选点对GPS点的评分；S
(i)
候选点对GPS点的评分矩阵；表示求评分最大值时的w
(i)...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于双向评分模型和回溯校正机制的地图匹配方法，其特征在于，包括：步骤S1：基于采集到的GPS点位置信息，根据地图路径信息选取候选点；步骤S2：基于双向评分模型对测量的GPS点的位置、方向以及速度进行评分并赋予位置、方向以及速度对应的评分不同的权重，得到候选点对GPS点的评分；当GPS点的评分低于阈值时，则判定为低质量点，并删除当前低质量点不参与匹配；步骤S3：当判定连续的GPS点为低质量点并删除时，则利用随后第一个没有被删除的GPS点逆向评估被删除的GPS点，重新检测被删除的GPS点是否为低质量点；当不是低质量点时，则重新保留当前GPS点；步骤S4：基于双向评分模型计算每个候选点与当前保留的GPS点的匹配概率，选择概率值最大的候选点作为匹配的候选点；步骤S5：根据匹配的候选点，基于最短路径原则生成唯一的地图匹配结果；所述双向评分模型是基于位置、方向以及平均速度，通过每个候选点对对应GPS点的评分来衡量GPS的数据测量质量以及候选点与GPS点的匹配程度。2.根据权利要求1所述的基于双向评分模型和回溯校正机制的地图匹配方法，其特征在于，所述步骤S1采用：步骤S1.1：基于地图路径信息、采集到的GPS点位置信息以及预设候选半径R，得到所有和GPS点距离小于等于半径R的路段作为候选路段，并选取每个候选路段中距离GPS点最近的位置作为初步候选点；步骤S1.2：基于当前时刻每个初步候选点与上一时刻所有的候选点之间的路径计算距离，利用距离除以时间差计算得到平均速度；当当前时刻所有初步候选点与上一时刻所有候选点之间没有找到路径或平均速度超过阈值v
max
时，则认为当前候选点不可达，并删除；当所有的候选点均被删除，则跳过当前时刻的GPS点，重复触发步骤S1.1至步骤S1.2，得到候选点。3.根据权利要求1所述的基于双向评分模型和回溯校正机制的地图匹配方法，其特征在于，所述步骤S2采用：步骤S2采用：步骤S2采用：其中，e表示数学中的自然常数；z
(i)
和θ
(i)
分别表示车辆在时间i采集到的位置和方向；和分别表示候选点m的位置、方向和平均速度；表示正常速度范围的右边界；表示判断速度是否不合理的阈值；c表示常数；表示候选点与GPS点之间距离分
布的方差；表示位置对应的评分；表示方向对应的评分；表示速度对应的评分；4.根据权利要求1所述的基于双向评分模型和回溯校正机制的地图匹配方法，其特征在于，所述步骤S2采用：根据测量的GPS点的位置、方向以及速度对应的评分在于，所述步骤S2采用：根据测量的GPS点的位置、方向以及速度对应的评分和组成评分矩阵S
(i)
；其中，|C|表示候选点的数量，且有其中表示第i
‑
1时刻第n个候选点的概率，当i＝0时，直接取1/n；根据评分矩阵S
(i)
利用双向评分模型得到候选点对GPS点的评分；其中，μ与v表示参数；w
(i)
为第i时刻三个信息的权重组成的向量；p
(i)
为第i时刻各个候选点的概率向量。5.根据权利要求1所述的基于双向评分模型和回溯校正机制的地图匹配方法，其特征在于，所述步骤S3采用：当判定连续的GPS点为低质量点并删除时，则利用随后第一个没有被删除的GPS点反向重新评估上一个被跳过的GPS点，重新分析是否应当被跳过，直至重新评估到前一个没有被删除的GPS点。6.根据权利要求1所述的基于双向评分模型和回溯校正机制的地图匹配方法，其特征在于，所述步骤S4采用：使用Zoutendijk提出的可行方向法求出每个候选点的匹配概率；其中，w
(i)
为第i时刻三个信息的权重组成的向量；p
(i)
为第i时刻各个候选点的概率向量；score
(i)
是候选点对GPS点的评分；S
(i)
候选点对GPS点的评分矩阵；表示求评分最大值时的w
(i)
和p
(i)
。7.根据权利要求1所述的基于双向评分模型和回溯校正机制的地图匹配方法，其特征在于，所述步骤S5采用：计算第i时刻每个候选点m与上一时刻每个候选点n之间的距离上一时刻每个候选点n均会记录一个总距离将当前时刻每个候选点m与上一时刻每个候选点n之间的距离累加到上一时刻候选点的总距离上，并选取累加后的
距离的最小值作为当前候选点m的总距离距离的最小值作为当前候选点m的总距离记录对应的前一时刻候选点n作为当前时刻候选点m的前继候选点，选择最小的对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱诗友，胡瀚文，欧阳景潮，曹健，薛广涛，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：