基于Storm的實時地圖匹配算法研究.pdf

1、直接將GPS設(shè)備產(chǎn)生的定位點投影到路網(wǎng)中，其投影點會明顯偏離真實道路，這不滿足很多基于位置服務(wù)的應(yīng)用對位置精度的要求，地圖匹配就是用來修正這種偏差以提高GPS定位準確性的一項技術(shù)。另一方面，在某些應(yīng)用場景下，位置信息的準確性和實時性需要同時得到保證，比如車輛導(dǎo)航，交通狀態(tài)監(jiān)控、公交到站時間預(yù)測等，實時地圖匹配技術(shù)被廣泛應(yīng)用于這些領(lǐng)域。
　　目前的實時地圖匹配算法可以分為三類：簡單算法、基于權(quán)重算法和高級算法。簡單算法邏輯簡單，匹配

2、準確性在復(fù)雜路網(wǎng)中低；高級算法數(shù)學(xué)模型復(fù)雜，其實時性較難滿足要求?；跈?quán)重的算法模型復(fù)雜度不高，實時性和準確性最有潛力，但是基于權(quán)重算法目前存在兩個主要缺點：權(quán)重系數(shù)為經(jīng)驗常數(shù)，不能適應(yīng)匹配環(huán)境變化；未充分考慮歷史軌跡點特性，匹配平行路段等特殊路段容易失配。這也導(dǎo)致其準確性低于高級算法。本文研究目的是改進基于權(quán)重算法的已有缺點，并對其在匹配大規(guī)模軌跡點時的并行性能進行探索，主要工作包括：
　?。?）針對當前基于權(quán)重的實時地圖匹配算

3、法的缺點導(dǎo)致匹配準確率不高的問題進行改進，提出一種名為ST-DWMM的算法。首先，算法分析了影響地圖匹配的誤差來源，基于對歷史GPS軌跡點和待匹配軌跡點間以及歷史匹配路段與當前候選路段間的時空分析，充分利用GPS軌跡點自身屬性及路網(wǎng)拓撲特點等信息來減小誤差，建立了由距離權(quán)重、方位權(quán)重、方向權(quán)重和連通性權(quán)重組成的權(quán)重模型。然后，基于影響4個權(quán)重可靠性的因素建立了動態(tài)權(quán)重系數(shù)模型。最后，根據(jù)置信度水平選擇最佳匹配路段，以降低匹配錯誤的可能性

4、。用三條總長36 km的重慶城市公交車行駛軌跡對算法進行測試，結(jié)果顯示：ST-DWMM算法平均匹配正確率達到97.31％；ST-DWMM算法在Y形路口和平行路段的匹配效果上優(yōu)于對比算法。
　　（2）針對單節(jié)點下串行算法實時匹配大規(guī)模軌跡點時效率較低的問題，對ST-DWMM算法基于Storm進行并行化。首先，通過考慮ST-DWMM算法各步驟的計算效率和Storm原理等因素得到并行化算法。然后在Storm平臺下，用全長260 km，由