gps地图匹配算法
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基于GPS定位和电子地图的最佳路径搜索的开题报
告
一、研究背景
随着现代社会发展和人们对出行效率的要求不断提高,路径规划算法在
交通出行中的应用越来越广泛。
传统的路径规划算法主要基于静态地图
和路径预先设定,无法适应实时交通状态和路线变化。
随着全球定位系
统(GPS)和电子地图技术的发展,基于GPS定位和电子地图的路径规
划算法得到了广泛的应用。
二、研究内容
本文将研究基于GPS定位和电子地图的最佳路径搜索算法。
具体包括以
下内容:
1. GPS数据的采集和处理:使用GPS接收器获取车辆的位置信息,将位
置信息与电子地图进行匹配,得到车辆所在的道路。
2. 基于实时交通状况的路况信息获取:通过采集道路上的传感器数据、
车辆行驶数据等方式,得到道路实时的交通状况信息,包括车流量、车
速等。
3. 路径搜索算法的设计与实现:基于Dijkstra算法、A*算法、最小生成
树算法等,设计并实现基于GPS定位和电子地图的最佳路径搜索算法。
4. 应用程序的开发:设计并实现基于上述路径搜索算法的移动应用程序,能够根据车辆起点和终点自动搜索最佳路径,并提供导航指引,帮助用
户快速到达目的地。
三、研究意义
本研究旨在提高现代交通出行效率,降低路况拥堵和时间浪费,具有较高的理论和实际应用价值。
同时,还可以进一步拓展路径规划算法在其他领域中的应用,如物流配送、应急救援等。
导航技术精准定位的关键技术导航技术在现代社会中扮演着重要的角色,人们对于精准定位的需求越来越高。
从GPS到北斗导航系统,现代导航技术的发展得到了长足的进步。
本文将重点讨论导航技术精准定位的关键技术,包括卫星定位、惯性导航和地图匹配。
一、卫星定位卫星定位技术是实现精准定位的基础,目前使用最广泛的是全球定位系统(GPS)。
GPS通过一组卫星来提供地理定位和时间信息,其原理基于三角测量和卫星信号接收。
通过收集多颗卫星的信号,接收设备可以计算出自身的位置和速度。
然而,卫星定位也存在一些限制。
在城市高楼密集的地区,高建筑物可能会阻挡卫星信号,从而导致定位不准确。
此外,卫星信号还容易受到天气条件的影响,如雷暴和云层等。
因此,在一些特殊环境下,单独使用卫星定位可能无法满足精准定位的需求。
二、惯性导航惯性导航是一种以惯性传感器为基础的导航技术,通过测量和积分加速度和角速度来计算位置和速度。
惯性导航的优点在于可以独立于外界环境,无需依赖卫星信号或地面基站。
然而,惯性导航也存在一些问题。
由于测量中存在误差累积,随着时间的推移,惯性导航的定位精度会逐渐下降。
此外,由于加速度和角速度传感器的灵敏度和精度有限,也会对定位结果产生一定的影响。
因此,在长时间使用的情况下,通常需要与其他定位技术相结合,以提高定位的准确性。
三、地图匹配地图匹配是将实时测量的位置与事先建立的地图进行比对,以确定当前位置的一种技术。
地图匹配通常使用传感器数据(如GPS或惯性导航)和地图数据进行比对,通过匹配算法将测量数据与地图数据进行对比,以确定最可能的位置。
地图匹配的精确度取决于地图数据的质量和匹配算法的准确性。
较新且更新频率较高的地图数据可以提供更精确的定位结果。
此外,由于测量误差和环境因素的影响,地图匹配可能会出现一定程度的错误匹配。
因此,对于要求高精度定位的应用场景,需要采用更高级的地图匹配算法和数据处理技术。
综上所述,导航技术精准定位的关键技术包括卫星定位、惯性导航和地图匹配。
基于地图匹配的高精度GPS自主车辆导航系统的实现
唐李征;申功勋;孙茳
【期刊名称】《测控技术》
【年(卷),期】1999(018)007
【摘要】概述了高精度GPS自主车辆导航系统的主要实现方案.针对自主车辆导航系统对低成本的要求,给出了基于地图匹配的高精度GPS自主车辆导航系统的实现,详细论述了该系统的地图匹配算法、软件流程及硬件设计,最后给出了该系统的实际路试结果.
【总页数】3页(P24-26)
【作者】唐李征;申功勋;孙茳
【作者单位】北京航空航天大学第五研究室,100083;北京航空航天大学第五研究室,100083;中国科学院地理研究所地图室,100101
【正文语种】中文
【中图分类】TN96
【相关文献】
1.一种基于自适应模糊决策的车辆导航系统地图匹配算法 [J], 黄永芳;杨新勇
2.基于概率决策的车辆导航系统地图匹配算法 [J], 杨易;谷正气;胡林;容哲;罗国清
3.基于道路精简滤波原理的车辆导航系统地图匹配算法 [J], 杨新勇;黄圣国
4.车辆导航系统中实时地图匹配算法设计与实现 [J], 姚霄飞;张东;刘爱龙
5.GPS物流车辆导航系统中地图匹配算法的实现 [J], 滕威
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离线地图定位原理
离线地图定位是一种利用离线地图数据和传感器数据实现定位的技术。
该技术的实现原理可以分为两个主要步骤:地图匹配和传感器数据融合。
地图匹配是指将传感器数据与离线地图进行匹配,找到最佳的匹配位置。
具体步骤如下:
1. 传感器数据采集:通过使用手机或其他相关设备上搭载的传感器(如陀螺仪、加速度计、磁力计、GPS等)获取当前位置的相关数据,例如方向、速度、加速度等。
2. 地图数据准备:离线地图数据通常以图块或矢量图的形式存储,在进行地图匹配前需要将离线地图数据加载到设备中。
3. 特征提取:根据传感器数据和地图数据,提取出一些关键特征点,例如道路交叉口、建筑物等。
特征点可以是位置的局部最大值,或者是位置的显著变化。
4. 匹配算法:通过比较特征点的位置信息,将传感器数据与离线地图进行匹配。
匹配算法通常包括特征点匹配、距离计算和最佳匹配选择等步骤。
5. 定位结果输出:根据匹配算法得出的最佳匹配位置,输出定位结果。
传感器数据融合是指将地图匹配得到的位置信息与其他传感器
数据进行融合,提高定位的准确性和可靠性。
常用的融合方法包括卡尔曼滤波和粒子滤波等。
这些方法可以根据传感器数据的可靠性和重要性,对定位结果进行进一步修正和优化,提供更准确的定位结果。
总结而言,离线地图定位技术通过地图匹配和传感器数据融合,实现对当前位置的准确估计。
这种定位方法可以在缺乏实时网络连接或定位信号的情况下,为用户提供可靠的定位服务。
GPS高程拟合方法及精度分析
GPS全球卫星定位系统(Global Positioning System)是一种全球性的导航系统,它可以利用卫星进行高精度的位置定位。
然而,GPS定位的高程精度受到多种因素的影响,
包括GPS接收机本身、信号传输路径等,因此需要对GPS高程进行拟合处理以提高其精
度。
GPS高程拟合方法主要包括差值法、插值法和回归分析法三种。
差值法是根据GPS测量到的位置信息和地面标高测量值之差,通过差值运算来得到GPS高程测量值。
差值法具有计算简单、速度快的特点,但局限性较大,不能解决在GPS
定位时所遇到的某些问题,例如多径效应等。
插值法需要用周围已知高程数据进行插值计算,以得出该位置的高程。
插值法的精度
与区域内高程数据的分布稠密程度有关,一般来说,在数据较为密集的情况下,插值法的
精度较高,反之则不佳。
回归分析法将GPS测量到的位置信息与实测标高之间的相关性进行线性拟合,由此推
导出每个位置的GPS高程测量值。
回归分析法的精度受到模型的影响,模型的构建需要考
虑影响因素的相互作用和相关度。
实际应用中,GPS高程拟合方法的选择需要结合实际情况进行决策。
在拟合方法上,
一般建议采用回归分析法,因为它可以分析其他影响因素,并将其纳入模型中,从而提高
精度。
在应用上,需要结合当地的天气、地形和信号传输情况等因素进行多次测量和比对,以提高GPS高程的精度。
总体而言,在选择GPS高程拟合方法时,应考虑实际需求和精度要求,从而选择适合
自己的方法。
此外,对GPS高程的整体监测和维护也是提高其精度的重要措施。
—237—GIS/GPS 城市交通流监测系统中的地图匹配算法吴 卉,盛志杰,喻 泉,刘允才(上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海 200030)摘 要:介绍了一种批处理实时数据,以实现车辆地图匹配和轨迹推算的智能型实时算法,在基于上海市出租车GPS 实际数据和GIS 的城市交通流监测系统中使用,取得了较好的效果。
关键词:全球定位系统;地理信息系统;地图匹配;车辆轨迹跟踪;A*算法An Improved Map-matching Algorithm Used in Traffic FlowEstimation SystemWU Hui, SHENG Zhijie, YU Quan, LIU Yuncai(Institute of Image Processing and Pattern Recognition, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200030)【Abstract 】This paper presents a real-time algorithm of map-matching and vehicle-tracing employing global positioning system (GPS) and geographic information system (GIS) technology. This method has been successfully used in the traffic flow estimation in part of Shanghai area. The experiments show that the proposed algorithm is effective and promising.【Key words 】Global positioning system(GPS); Geographic information system(GIS); Map-matching; Vehicle tracing; Algorithm A*计 算 机 工 程Computer Engineering 第32卷 第7期Vol.32 № 7 2006年4月April 2006·工程应用技术与实现·文章编号:1000—3428(2006)07—0237—03文献标识码:A中图分类号:TP391.41智能交通系统(ITS)是经济发展所带来的众多交通问题的理想解决方案,它代表了交通系统的发展趋势。
基于移动网络和地图匹配的TDOA定位算法刘艳林;彭大芹;黄德玲【摘要】为了满足越来越多的对位置信息的需求,提出了一种基于移动网络和地图匹配的TDOA定位.一方面,采用移动网络信息,引入基于Chan算法的TDOA定位对用户定位,不仅极大地减少了运算量和复杂度,而且有效避免了GPS数据遇到"城市峡谷"而造成的数据缺失,同时减少了终端安装GPS设备产生的费用.另一方面,利用地图匹配对移动网络的定位进行修正,增加了定位精确度.仿真结果验证了算法的可行性和有效性,表明了该算法具有较高的定位精度.【期刊名称】《邮电设计技术》【年(卷),期】2017(000)005【总页数】5页(P43-47)【关键词】移动网络;地图匹配;GPS;TDOA定位;Chan算法【作者】刘艳林;彭大芹;黄德玲【作者单位】重庆邮电大学,重庆 400065;重庆邮电大学,重庆 400065;重庆邮电大学,重庆 400065【正文语种】中文【中图分类】TN929.5传统的定位技术主要是基于全球定位系统(GPS)[1-2]。
然而随着科技的发展,尤其是移动网络的飞速发展,传统定位技术的弊端就逐渐显露出来了。
例如,传统的数据获取必须通过装有GPS的设备,这样带来了诸如设备投资大、成本高等问题;再者,在高楼如林的城市中,收集的GPS数据往往会因为遇到“城市峡谷”、遮挡物等而获取失败[3-5]。
因此,继续使用GPS数据进行定位已经不是最佳的选择了。
移动网络的发展、普及,为定位技术的发展提供了一定的契机。
基于移动网络的定位只是在现有网络设施的基础上提供一种增值业务,其具有成本较低、投资小、发展潜力大等优点,使得其应用价值备受青睐[6-7]。
但由于移动网络的定位精度一般在50~1 000 m,若要满足用户精确、可靠地定位,还是有一定的差距[8-9]。
因此,本文提出了一种结合移动网络和地图匹配的定位技术。
通过移动网络和地图匹配组合的定位技术满足了人们对位置定位的需求[10]。
ST-Matching地图映射算法“地图映射”简答来讲,是借助路网信息将一连串用户位置信息映射到数字地图上过程。
严格定义为:Given a raw GPS trajectory T and a road network G(V,E), find the path P from G that matches T with its real path.地图映射的三种方法:1、local/incremental method: finding local match of geometries优点:当采样频率(sampling-rate)非常高时,计算较快且表现良好;缺点:计算时只考虑了与位置临近的一小部分轨迹。
2、global method: aiming to match the entire trajectory with the road network3、statistical method: the statistical approaches seem particularly effective to handle GPS measure -ment errors几个概念定义:【定义1】GPS Log(L): GPS坐标点集合,L = {p1, p2, p3, ..., pn}, 每一个p i包含经纬度坐标以及时间戳。
【定义2】GPS Trajectory(T):由GPS坐标点组成的轨迹。
【定义3】Road Segment:A road segment e is a directed edge that is associated with an id e.eid, a typical travel speed e.v, a length value e.l, a starting point e.start, an ending point e.end and a list of intermediate points that describes the road using a polyline.【定义4】Road Network:由路段集合即为路网。
利用深度学习算法改进GPS定位精度的研究引言:全球定位系统(GPS)是一种利用卫星信号进行定位的技术,广泛应用于导航、地图制作、车辆追踪等领域。
然而,由于多种因素的影响,例如建筑物、天气条件和信号干扰,GPS定位精度并不总是令人满意。
本文旨在探讨利用深度学习算法改善GPS定位精度的方法。
一、GPS定位的挑战GPS定位的准确性受到多种因素的制约。
首先,信号传播受到建筑物和自然环境(如山脉、树木)的阻挡,导致信号衰减和多径效应。
其次,气象条件,如大气湿度、降水等,也可能引起信号传播的改变。
此外,设备本身的误差和多个卫星的几何分布也会对定位精度产生影响。
二、深度学习在GPS定位中的应用1. 数据预处理:在利用深度学习改进GPS定位精度之前,我们需要对原始数据进行预处理。
这包括采集足够数量的GPS数据,对数据进行清洗和去除异常值。
此外,还需要对地理环境进行特征提取和地图匹配等处理,以准备好用于深度学习算法的输入数据。
2. 网络架构选择:选择合适的深度学习网络架构对于改进GPS定位精度非常重要。
常用的网络架构包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等。
这些网络能够提取数据中的空间和时间特征,有助于更好地预测GPS定位结果。
3. 数据训练和优化:在选定网络架构后,需要将预处理后的数据集划分为训练集和测试集,通过反向传播算法来训练深度学习模型。
此外,为了提高网络的鲁棒性和泛化能力,还可以采用数据增强和正则化等技术来优化模型。
4. 损失函数选择:选择适当的损失函数对于GPS定位的改进至关重要。
常用的损失函数包括均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)等。
根据具体的实际需求和应用场景,合理选择损失函数能够提高模型的训练效果。
5. 模型评估和优化:在训练完成后,需要对模型进行评估和优化,以验证其性能和可靠性。
可以使用交叉验证、ROC曲线和混淆矩阵等指标来评估模型的表现,并根据评估结果进行参数调整和超参数优化。
基于OpenStreetMap的地图匹配算法研究作者:蒋宗礼李娟来源:《软件导刊》2017年第07期摘要:借助OpenStreetMap (以下简称OSM)开源组织,分析研究了OSM相关的数据结构和使用方法,构建了地图服务系统,为研究地图匹配算法提供了基础。
通过研究地图匹配算法,实现了基于几何投影法的地图匹配研究项目,为进行更复杂的地图匹配算法研究提供了依据。
关键词:地图匹配算法;开源地图数据;地图数据服务系统;OpenStreetMap;地图匹配系统DOIDOI:10.11907/rjdk.171147中图分类号:TP312文献标识码:A 文章编号:1672-7800(2017)007-0052-030 引言随着计算机的普及以及地理信息科学的发展,地理信息系统( Geographic Information System,GIS)得到了广泛应用,在电子导航、交通旅游、城市规划以及电力、通讯等管网、管线布局设计中发挥了重要作用[1]。
地图服务是国家安全资源[2],传统的地图匹配算法[3],由于没有地图数据资源,大都利用模型进行验证,实际应用效果不佳。
OpenStreetMap不仅开放了地图数据资源,还提供了许多工具来构建完善的地图服务系统,对深入研究地图匹配算法提供了良好支撑。
1 地图基础服务构建地理数据构建是地图服务的基础。
然而,地理数据一般都加密不对外公开 [4]。
迄今为止,数字地图市场被控制,开发人员只能通过付费购买有限的地图数据使用权[5]。
互联网技术的发展提供了很多基于地图服务的开放平台,如Google地图、百度地图、高德地图、腾讯地图等,但是这些服务非常有限,用户通过服务接口只能得到有限的数据服务,这对基于地图服务的研究带来了很大的局限性。
OSM是一个网上地图协作计划,目标是创造一个能自由获取内容且能编辑的世界地图,是当今最精确和完善的矢量地图数据集[1]。
OSM的数据开源,可以自由下载使用,人们可以通过OSM的规范来构建自己的地图电子数据库,构建自己的路网信息服务系统。