一种基于浮动车移动轨迹与电子地图融合的道路匹配方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于道路匹配的方法，尤其是指基于浮动车移动轨迹与电子地图融合的道 路匹配方法。
【背景技术】
[0002] 交通是一个城市的命脉，它直接影响着城市居民的日常出行，朝九晚五的上班族， 出差旅行的异地客，城市交通状况的好坏，都将直接影响着人们对这个城市的态度，便捷 流畅的交通环境无疑会增加居民的居住舒适感和异地他乡游子的喜爱度。但是在经济迅速 发展，公车私家车遍地横行的今天，想要保证一个便捷的交通，又是何其的困难，纵有"要想 富，先修路"的治世名言，但是城市的空间资源显然是有限的，不可能无限制的去发展城市 路建，那么如何在现有交通资源的前提下，来合理的指导人们的出行，以尽可能的提高交通 路况的流畅度呢？于是智能交通系统（ITS)便应运而生。
[0003] 智能交通系统是欧美等发达国家率先提出的一种智能化，信息化，数字化的综合 交通管理系统，它是当今和未来交通发展的走向，智能交通系统通过建立人与车，车与车， 车与服务器之间的通信来进行信息交流与共享，以实现最优化人们的出行路线的目的，而 浮动车及其相关技术作为智能交通系统中的主要技术之一，它是指装备有GPS定位系统的 移动车辆，是该系统的主要操作目标，因此围绕着GPS定位技术和浮动车技术的相关研宄 近年来便越来越收到重视。围绕浮动车展开的智能交通控制过程大致为：首先浮动车的信 息采集设备，将自身的相关定位信息通过无线网络传送给交通控制中心，交通控制中心通 过该定位信息对车辆进行定位匹配，判断该车目前所处路段，即是进行道路匹配，然后根据 定位信息中的车速等其他相关信息来间接得到当前某路段的交通状况，并将该信息反馈到 交通控制中心路况信息数据库中，当车辆在进行路径规划请求服务时，控制中心会根据实 时路网中的动态路况对请求服务端进行规划建议，达到合理引导出行的目的。而地图匹配 作为智能交通控制中的首要环节，其关键性不言而喻。
[0004] 道路匹配技术发展至今，历经由基于点线式的基本匹配方法到模糊识别，卡尔曼 滤波等复杂理论的应用的高级匹配方法的过程，是一个由简入繁，由易入难，逐渐丰富的典 型过程。点线式理论的匹配方法，其方法简单，易懂易用，且时空复杂度较低，对应用环境和 硬件支持的要求不高，但是其缺点也很明显，方法的匹配精度不够理想，无法满足对准确性 要求较高的应用环境，只能应用在路网环境较为简单或是用于进行基本的原理性的验证实 验上，在真实的复杂路况下很难达到理想的应用效果。而对于目前较为流行的采用复杂理 论的高级地图匹配方法，即使是在非常复杂的路网路段中，往往也都能得到很好的匹配效 果，但是它是以大量的浮点复杂运算为代价的，相对于点线式，其呈现出了几乎指数增长的 复杂度，方法在实时性和处理效率上将严重取决于运行环境，只有具备一定的处理能力的 环境才能使用该类匹配方法，而对于目前的嵌入式车载设备而言，要具备这样的处理能力， 造价显然是要相对较高的，这也是目前市场上的车载定位设备价格之所以偏高的原因，可 以说它是阻碍当前智能交通系统发展的原因之一。
【发明内容】
[0005] 本发明提供一种基于浮动车移动轨迹与电子地图融合的道路匹配方法，以解决目 前匹配结果的准确度低的问题。
[0006] 本发明采取的技术方案是，包括下列步骤：
[0007] (一）浮动车数据处理
[0008] 对采集到的原始GPS数据进行处理，原始GPS数据是多车在某一时间段内的连续 数据，通过车辆ID来标识一辆车，首先通过车辆ID号码将数据进行整理，将同一车数据按 照时间顺序连接，然后根据局部电子地图经炜度范围，凡超出该范围的GPS定位点均按照 无效数据予以剔除，最后将GPS定位点的数据坐标通过高斯-克吕格投影转换到电子地图 所采用的WGS - 84坐标系；
[0009] (二）电子地图数据处理
[0010] 根据MapInfO格式的电子地图，对其进行网格划分，将原本的整个地图划分成由 众多网格组成的矩阵，每个网格是一个独立的部分，对于路网中的任一路段若有一点落入 某一网格中便将该路段指针加入相应网格中，网格结构采用动态二维数组容器来组织，每 一网格对应一个独立的容器，其中存放着落入该网格中的所有路段指针，如图1所示，其中 (m，n)为该二维网格数组结构下标， Pi为路段指针，存储于网格容器中。对于某一 GPS定位 点（X，y)，计算其所落入的网格（I，J)方法为：
[0011] I = (maxlat - X)/S
[0012] J = (y - minion) /S
[0013] maxlat为电子地图最大炜度值minion为电子地图最小经度值，S为网格边长，在 计算出GPS定位点所处网格后，以该网格为中心的三乘三的九宫格即为待匹配路段的搜索 范围，分别取出该九宫格内的容器中的所有路段，即为当前定位点的待匹配路段；
[0014] (三）道路匹配
[0015] 采用三段式与权重模型融合的匹配算法将浮动车GPS定位数据匹配到电子地图 路网中的具体路段上，该匹配算法对于一个GPS定位点，定义了三种可能得到的匹配结果： 匹配到节点、匹配到路段、暂时无法确定，其对应定义了三个栈，分别为已匹配栈、当前匹配 栈，待匹配栈，该匹配算法在执行时每次取某一个车辆的一组定位点作为一次独立的处理 部分，该每组定位点为15~50个，这些定位点在时间上是连续的，经度炜度范围也与选取 的连续时间范围内车辆行驶距离有关，该匹配算法包括下列执行步骤：
[0016] 1)取一组定位点，若GPS数据还有未处理的定位点，则取数据，若当前余下数据 不足一组则其抛弃，此时判断待匹配栈是否为空，若为空算法结束，若不为空则根据已匹配 栈中栈顶元素匹配结果逐次确定待匹配栈中元素的匹配结果，并将匹配结果压入已匹配栈 中，算法结束；否则能够取到一组完整的数据，跳至步骤2);
[0017] 2)取该组数据中的一个定位点，若该组还有未处理完的定位点，则取一点，计算其 在网格结构中的位置（i，j)，跳至步骤3)，若该组所有点均处理结束，则跳至步骤1);
[0018] 3)取以（i，j)为中心的九宫格内的所有路段指针，压入容器Vecl中，跳至步骤 4)；
[0019] 4)若容器Vecl为空，跳至2)，若容器Vecl非空，跳至步骤5);
[0020] 5)判断容器Vecl中的所有路段端点是否有落入以当前定位点为中心以r为半径 的圆中，若有则将当前定位点匹配到该路段节点上，并将匹配路段压入到当前匹配栈中，跳 至步骤9)，否则若无满足条件的路段，跳至步骤6)，
[0021] 6)若容器Vecl中还有未处理的路段指针，顺次取出一个，转步骤7)，否则即容器 Vecl中所有路段指针均已处理结束，跳至步骤8);
[0022] 7)通过权重模型计算当前GPS定位点与该路段指针所指路段的匹配度，并将该匹 配度存入容器Vec2,跳至步骤6);
[0023] 8)判断容器Vec2中是否存在唯一最优匹配度值，若存在，则将当前定位点匹配到 该最优匹配度所对应路段，并将匹配路段压入到当前匹配栈中，跳至步骤9)，否则即不存在 唯一最优匹配度则将当前定位点压入到待匹配栈中，跳至步骤2);
[0024] 9)回检处理，即是对暂时无法确定匹配结果的定位点进行二次匹配，由于当前定 位点匹配成功，即匹配到节点或路段，查询当前定位点之前是否有无法确定匹配结果的定 位点，即判断此时待匹配栈是否为空，若为空则表明此前没有无法确定匹配结果的定位点， 跳至步骤10)，若待匹配栈非空，跳至步骤11);
[0025] 10)将当前匹配栈中的路段指针顺序弹出，并依次压入已匹配栈中，跳至步骤2);
[0026] 11)弹出待匹配栈的栈顶元素，根据此时当前匹配栈中的栈顶元素的匹配结果和 已匹配栈中的栈顶元素匹配结果，确定弹出当前定位点的匹配结果，并将匹配结果压入当 前匹配栈，跳至步骤12);
[0027] 12)若待匹配非空，跳至步骤11)，否则，跳至步骤10);
[0028] 本发明一种实施方式是：步骤（三）中所述的权重模型选用了定位点与待匹配路 段的距离权值和定位点与待匹配路段的夹角权值，通过该