一种基于前瞻可信区域的地图匹配方法组成比例

本发明专利技术公开一种基于前瞻可信区域的地图匹配方法，包括如下步骤：S1、基于平均方向和道路宽度来提取轨迹T中的特征轨迹点，形成压缩轨迹T

【技术实现步骤摘要】
一种基于前瞻可信区域的地图匹配方法


[0001]本专利技术属于地图匹配
，更具体地，本专利技术涉及一种基于前瞻可信区域的地图匹配方法。

技术介绍

[0002]在智能交通系统(ITS)领域，地图匹配是一种将全球定位系统获得的每个原始轨迹映射到道路网络上的技术，该技术已被广泛采用，是路线优化、交通调度和自动驾驶等许多基于轨迹数据应用的基础。
[0003]已经提出了许多地图匹配方法，其中针对噪声进行的基于隐马尔可夫模型(HMM)匹配方法受到广大研究者的青睐。例如THMM方法，STD
‑
matching方法、交互式匹配方法和基于路由选择的交互式投票方法，在处理噪声轨迹数据时，均通过对超过距离阈值的离群异常值过滤移除。上述四种方法分析离群的噪声轨迹数据时表现出良好的性能，但未考虑轨迹点缺失对匹配的影响，导致在某些轨迹点缺失的路段可能出现匹配错误。受电磁干扰和GPS信号差等因素的影响，携带定位设备的移动物体报告的轨迹数据将可能存在异常缺失情况。当缺失的轨迹点位于具有多条路段组成的交叉路口，现有的匹配方法可能难以判断轨迹点处于哪个路段，因为从缺失的轨迹中提取有用信息的难度增加。
[0004]此外，在密集的道路网络中，每个GPS点的候选路段数量显著增多，这阻碍了基于HMM算法的有效性。为了提高候选的正确性，Chen D等人在交叉口建立识别区域，然而该方法的应用场景只在交叉口的道路，且忽略了方向因素对候选决策的影响，能难以决策正确候选。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种基于前瞻可信区域的地图匹配方法，旨在改善上述问题。
[0006]本专利技术是这样实现的，一种基于前瞻可信区域的地图匹配方法，所述方法具体包括如下步骤：
[0007]S1、基于平均方向和道路宽度来提取轨迹T中的特征轨迹点，形成压缩轨迹T
′
；
[0008]S2、确定压缩轨迹T
′
中各轨迹点的区域圆及其在区域圆内的可信区域，可信区域内的路段即为对应轨迹点的候选路段；
[0009]S3、对每个轨迹点的候选路段进行空间分析、时间分析及方向分析，来获取轨迹T的最佳匹配路径。
[0010]进一步的，特征轨迹点的提取方法具体如下：
[0011]S11、将轨迹T中第一个迹点作为初始的特征轨迹点；
[0012]S12、依次计算在后每个轨迹点p
f
的平均转角及轨迹点p
f
到直线行驶线的距离l
f
；
[0013]S13、若轨迹点的平均转角大于角度阈值θ，或者是距离l
f
大于宽度阈值w/2，则认定轨迹点p
f
为特征轨迹点。
[0014]进一步的，轨迹点p
f
的平均转角的计算公式具体如下：
[0015][0016]其中，HD
f
表示轨迹点p
f
的行驶方向的方向角，HD
i
示轨迹点p
i
的行驶方向，a表示轨迹点的数量。
[0017]进一步的，轨迹点p
f
的区域圆半径确定方法具体如下：
[0018][0019]其中，d
i,f
表示轨迹点p
f
与轨迹点p
i
间的距离，t
f
、t
i
分别表示轨迹点p
f
、轨迹点p
i
的时间戳，w
s
表示窗口的大小，Δt表示轨迹点的时间戳与轨迹点p
f
‑1的时间戳的差值。
[0020]进一步的，轨迹点p
f
在区域圆中的可信区域确定方法具体如下：
[0021]在区域圆中获取轨迹点p
f
‑3、轨迹点p
f
‑2及轨迹点p
f
‑1中最小方向角到最大方向角的角度范围Δθ，将角度范围Δθ朝两侧扩大角度θ
′
，所形成的区域即为轨迹点p
f
在区域圆中的可信区域。
[0022]进一步的，在步骤S1之前还包括：
[0023]S4、对存在轨迹缺失的原始轨迹进行插补，形成轨迹T。
[0024]进一步的，轨迹缺失的检测方法具体如下：
[0025]计算相邻两个轨迹点p
i+1
、p
i
之间的时间间隔和距离间隔，若时间间隔及距离间隔均满足如下条件，则判定两个轨迹点p
i+1
、p
i
之间存在轨迹缺失；
[0026]p
i+1
(t)
‑
p
i
(t)≥T
max
ꢀꢀꢀ
(1)
[0027]p
i+1
(d)
‑
p
i
(d)≥D
max
ꢀꢀꢀ
(2)
[0028]其中，p
i+1
(t)、p
i
(t)分别表示第i+1个、第i个轨迹点的时间戳，p
i+1
(d)、p
i
(d) 分别表示第i+1个、第i个轨迹点的位置，T
max
表示时间间隔的阈值，D
max
表示距离间隔的阈值。
[0029]进一步的，两个轨迹点间的轨迹插补方法具体如下：
[0030]S41、在存在轨迹缺失的相邻两个轨迹点间插入新轨迹点，新轨迹点的位置位于相邻轨迹点连线的中点，时间为相邻轨迹点时间戳的中值；
[0031]S42、重新检测新轨迹点与两个相邻轨迹点间是否存在轨迹缺失，若检测结果为是，则执行步骤S41，直至所有相邻轨迹点间均不存在轨迹缺失。
[0032]进一步的，在进行轨迹缺失的检测之前，还包括：
[0033]在原始轨迹中删除速度异常及位置异常的轨迹点。
[0034]本专利技术提供的地图匹配方法主要包括三个部分：增量轨迹重构、轨迹结构提取和地图匹配。首先，检测轨迹的行驶状态，对缺失的轨迹进行增量修补。利用轨迹点的平均方向和道路宽度对轨迹数据进行压缩，提取轨迹结构。在匹配阶段，对轨迹点匹配的候选进行分区，获取轨迹点的候选可信区域，以减少候选估计。最后，通过估计可信区域内的候选，以获得最优候选。
附图说明
[0035]图1为本专利技术实施例提供移动物体方向的示意图；
[0036]图2为本专利技术实施例提供移轨迹缺失示意图；
[0037]图3为本专利技术实施例提供轨迹插补过程示意图；
[0038]图4为本专利技术实施例提供的传统轨迹压缩算法的示意图，其中(a)为原始轨迹，(b)为经OpenWindow压缩后的压缩轨迹，(c)为经TopDown 算法压缩后的压缩轨迹；
[0039]图5为本专利技术实施例提供的异常轨迹处理过程的示意图，其中(a)为包括异常轨迹点的轨迹数据，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于前瞻可信区域的地图匹配方法，其特征在于，所述方法具体包括如下步骤：S1、基于平均方向和道路宽度来提取轨迹T中的特征轨迹点，形成压缩轨迹T
′
；S2、确定压缩轨迹T
′
中各轨迹点的区域圆及其在区域圆内的可信区域，可信区域内的路段即为对应轨迹点的候选路段；S3、对每个轨迹点的候选路段进行空间分析、时间分析及方向分析，来获取轨迹T的最佳匹配路径。2.如权利要求1所述基于前瞻可信区域的地图匹配方法，其特征在于，特征轨迹点的提取方法具体如下：S11、将轨迹T中第一个迹点作为初始的特征轨迹点；S12、依次计算在后每个轨迹点p
f
的平均转角及轨迹点p
f
到直线行驶线的距离l
f
；S13、若轨迹点的平均转角大于角度阈值θ，或者是距离l
f
大于宽度阈值w/2，则认定轨迹点p
f
为特征轨迹点。3.如权利要求2所述基于前瞻可信区域的地图匹配方法，其特征在于，轨迹点p
f
的平均转角的计算公式具体如下：其中，HD
f
表示轨迹点p
f
的行驶方向的方向角，HD
i
示轨迹点p
i
的行驶方向，a表示轨迹点的数量。4.如权利要求1所述基于前瞻可信区域的地图匹配方法，其特征在于，轨迹点p
f
的区域圆半径确定方法具体如下：其中，d
i,f
表示轨迹点p
f
与轨迹点p
i
间的距离，t
f
、t
i
分别表示轨迹点p
f
、轨迹点p
i
的时间戳，w
s
表示窗口的大小，Δt表示轨迹点的时间戳与轨迹点p
f
‑1的时间戳的差值。5.如权利要求4所述基于前瞻可信区域的地图匹配方法，其特征在于，轨迹点p
f
在区域圆中的可信区域确定方法具体如下：在区域圆中获取轨迹点p
f...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪小寒，罗永龙，王静，王配，郑孝遥，王思远，陈波均，
申请(专利权)人：安徽师范大学，
类型：发明
国别省市：