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基于长间隔大规模数据的地图匹配技术研究
| 论文题名： | 基于长间隔大规模数据的地图匹配技术研究 |
| 关键词： | 全球卫星定位系统;地理信息系统;地图匹配;权重算法;拓扑结构;最优路径;智能交通系统;浮动车系统;车辆行驶 |
| 摘要： | 智能交通系统是当前交通运输系统的发展趋势。浮动车技术是智能交通系统中的典型应用技术之一，它综合了定位、通信、数据存储和地理信息系统等先进技术，定位车辆的位置是系统的基础信息，而地图匹配则是获取车辆精确位置信息的关键。 本文首先介绍了基于GPS/GIS的浮动车系统的框架和涉及的关键技术、地图匹配概念及其基本原理。在国家“十五”科技攻关ITS专项《杭州市智能交通系统应用试点示范工程》的背景下，本文分析了杭州智能交通系统的特殊情况，讨论了目前国内外存在的并普遍应用的各种算法的特点并进行了对比，提出一种综合的地图匹配算法，并从精度和实时性两个方面对匹配算法进行了分析。 论文针对浮动车系统数据量大，实时性要求高和采样点间隔比较大等特点，对其地图匹配算法进行了研究。提出采用点匹配，基于权重和道路拓扑关系相结合的综合匹配算法，既保证了简单情况下的实时性，又保证了复杂情况下的准确性。由于杭州市提供的点间隔较大难免会出现没有点匹配的路段造成路径上的缺失，在匹配算法中利用最优路径等算法补充了对缺失路段的处理得到车辆行驶的极大似然路径，为匹配后对车辆路径的跟踪提供了依据。软件系统采用面向对象的设计，在增加系统可靠性的同时，降低了系统的维护开销。 此后，结合北京市路网，对地图匹配算法的性能指标进行了评价和分析，并与点到点的匹配算法进行比较，证明了算法设计的合理性和可行性。 最后，论文针对系统的不足提出了几点改进建议供进一步研究参考。 |
| 作者： | 刘彦廷 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 吴建平 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京交通大学 |
| 学位年度： | 2006 |
| 正文语种： | 中文 |
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