【技术实现步骤摘要】
本公开涉及数据处理领域，更具体地讲，涉及一种基于压缩轨迹的地图匹配方法。
技术介绍
1、当车辆在道路上行驶，由于gps定位本身存在一定误差，原始轨迹点的坐标和物体实际位置通常存在偏差，原始轨迹点的坐标不一定在路网上。已有的地图匹配方法是处理该问题的有效方法，这类方法根据车辆的gps坐标和路网信息，确定车辆所在的路段。
2、现有地图匹配方法通常以原始轨迹为输入，对于已有的海量原始轨迹数据，存在时间效率低，存储占用高，计算量过大的问题。另外，为了减少数据传输开销，原始轨迹数据在上传到服务器前已经经过压缩，此时数据库中没有存储原始轨迹数据，地图匹配算法只能以压缩轨迹作为输入，现有地图匹配方法针对原始轨迹为输入进行设计，在压缩轨迹上的地图匹配效果较差。
技术实现思路
1、本公开的实施例的目的在于提供一种基于压缩轨迹的地图匹配方法，克服现有地图匹配技术中处理海量原始轨迹数据时间效率低、在压缩轨迹上的地图匹配效果较差等缺陷。
2、在一个总的方面，提供一种基于压缩轨迹的地图匹配方法，包括基于组合距离阈值的轨迹压缩算法、针对压缩轨迹的地图匹配算法；
3、首先对于gps轨迹，使用组合距离阈值的轨迹压缩算法得到压缩轨迹，之后通过候选路段搜索方法，根据所述压缩轨迹和路网信息查询候选路段，得到候选路段集合，并根据所述候选路段集合计算观测概率；
4、所述针对压缩轨迹的地图匹配算法通过输入路网信息和所述候选路段集合，进行转移路径搜索，并计算转移概率，通过所述转移
5、所述基于组合距离阈值的轨迹压缩算法采用垂直距离和角度距离组合距离阈值的轨迹压缩算法，具体流程为：∈ped为输入的垂直距离阈值，以第1个输入轨迹点p1初始化并输出轨迹的起点ps，用前两个输入轨迹点p1和p2计算扇形s(p1,p2,∈ped)并赋值给s*、计算方向范围并赋值给comsub，所述扇形区域s(ps,pi,∈ped)为圆心为ps，对称轴为pspi，圆心角为2*arcsin(∈ped/pspi|)的扇形，所述方向范围为闭区间[θ(pipj)-∈dad,θ(pipj)+∈dad]，其中θ(pipj)为pipj和x轴的夹角；之后逐个读入接下来的输入轨迹点pi，判断以下两个条件，条件1：和comsub交集不为空，且pspi的方向在和comsub交集内；条件2：s*不为空、pspi和s*相交且满足如果条件1或条件2不满足，则需要保留pspi-1，输出pi-1，令ps＝pi-1，s*＝s(ps,pi,∈ped)，否则，用s*和si＝s(ps,pi,∈ped)的交集来更新s*，用和comsub交集来更新comsub；每次循环中都需要更新lm为max(lm,pspi)；处理到最后一个输入点时，跳出循环并输出该轨迹点。
6、所述基于组合距离阈值的轨迹压缩算法采用同步距离加角度距离组合距离阈值的轨迹压缩算法，具体流程为：以第1个输入轨迹点p1初始化输出轨迹的起点ps，用第1个输入轨迹点p1和第2个输入轨迹点p2计算时空锥区域r(p1,p2,∈sed)并赋值给r*、计算方向范围并赋值给comsub，所述时空锥区域r(ps,pi,∈)为顶点ps(xs,ys,ts)、底面圆心pi(xi,yi,ti)、半径为∈的时空斜锥在与x-y平面平行的平面上的投影圆对应的内接正多边形，其中pi(xi,yi,ti)为原始轨迹中第i个轨迹点，代表物体在ti时刻位于经度xi、纬度yi；之后逐个读入接下来的输入轨迹点pi，判断以下两个条件，条件1：和comsub交集不为空，且pspi的方向在和comsub交集内；条件2：r*不为空且pi在r*内；如果条件1或条件2不满足，则需要保留pspi-1，输出pi-1，令ps＝pi-1，r*＝r(ps,pi,∈sed)，否则，用r*和ri＝r(ps,pi,∈sed)的交集来更新r*，用和comsub交集来更新comsub；处理到最后一个输入点时，跳出循环并输出该轨迹点。
7、所述基于组合距离阈值的轨迹压缩算法采用垂直距离、同步距离和角度距离组合距离阈值的轨迹压缩算法，具体流程为：用第1个输入轨迹点p1和第2个输入轨迹点p2计算扇形s(p1,p2,∈ped)并赋值给s*、计算时空锥区域r(p1,p2,∈sed)并赋值给r*、计算方向范围并赋值给comsub；之后逐个读入接下来的输入轨迹点pi，判断以下3个条件，条件1：和comsub交集不为空，且pspi的方向在和comsub交集内；条件2：r*不为空且pi在r*内；条件3：s*不为空、pspi和s*相交和满足如果条件1或条件2或条件3不满足，则需要保留pspi-1，输出pi-1，令ps＝pi-1，s*＝s(ps,pi,∈ped)，否则，用s*和si＝s(ps,pi,∈ped)的交集来更新s*，用r*和ri＝r(ps,pi,∈sed)的交集来更新r*，用和comsub交集来更新comsub；每次循环中都需要更新lm为max(lm,pspi)；处理到最后一个输入点时，跳出循环并输出该轨迹点，最后结束算法。
8、所述针对压缩轨迹的地图匹配算法,具体流程为：首先计算轨迹起点对应候选路段的观测概率，通过createvertex过程创建状态转移图中的顶点并添加到优先队列q和哈希表s；之后从优先队列中取出顶点u＝(pt,ri)，假设u对应轨迹点的下标为t，对应候选路段为ri，枚举下标为t+1轨迹点的候选路段rj，计算ri到rj转移概率，将rj的观测概率负对数与ri到rj转移概率负对数之和作为边的权重；如果v＝(pt+1,rj)在哈希表中，说明已经创建过该顶点，则根据dijkstra算法的相关步骤更新该点的属性d和更新优先队列中的对应优先级，否则由createvertex过程创建顶点并添加到优先队列q和哈希表s；
9、当u对应最后一个轨迹点，则跳出循环，计算最优的路段序列；计算转移概率的过程中，β是指数分布的参数，在寻找相邻两个轨迹点pt,pt+1对应的两个候选路段上投影点之间的最短路径时，不考虑和由候选路段半径rc、垂直距离阈值∈ped、同步距离阈值∈sed、线段端点ptpt+1确定的搜索范围不相交的路段；在寻找两个轨迹点pt,pt+1在路网上投影点xt,i到xt+1,j的最短路径时，若两个投影点落在同一候选路段，xt,i到xt+1,j不可达且xt,i到xt+1,j的距离在指定长度阈值内，则寻找xt,j+1到xt,i的最短路径，从而允许指定长度阈值内的反向移动；相邻两个压缩轨迹点ptpt+1之间的距离为对应原始轨迹的长度。
10、本专利技术实施例的创新之处在于：
11、使用组合距离阈值的轨迹压缩算法进行压缩来提高时间效率，使用针对压缩轨迹的地图匹配算法来降低压缩对地图匹配准确度的影响，得到地图匹配结果；本专利技术地图匹配方法显著降低了地图匹配算法的时间开销，并能够得到与原始轨迹相当的地图匹配准确度。本专利技术中的组合距离阈值本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于压缩轨迹的地图匹配方法，其特征在于，包括基于组合距离阈值的轨迹压缩算法、针对压缩轨迹的地图匹配算法；
2.如权利要求1所述的一种基于压缩轨迹的地图匹配方法，其特征在于，所述基于组合距离阈值的轨迹压缩算法采用垂直距离和角度距离组合距离阈值的轨迹压缩算法，具体流程为：输入垂直距离阈值∈ped和角度距离阈值∈dad，以第1个输入轨迹点P1初始化并输出轨迹的起点Ps，用前两个输入轨迹点P1和P2计算扇形S(P1，P2，∈ped)并赋值给S*、计算方向范围并赋值给ComSub，所述扇形S(Pi，Pj，∈ped)的圆心为Pi、对称轴为PiPj、圆心角为2*arcsin(∈ped/|PiPj|)，所述方向范围为闭区间[θ(PiPj)-∈dad，θ(PiPj)+∈dad]，其中θ(PiPj)为PiPj和X轴的夹角；之后逐个读入接下来的输入轨迹点Pi，判断以下两个条件，条件1：和ComSub交集不为空，且PsPi的方向在和ComSub交集内；条件2：S*不为空、PsPi和S*相交且满足如果条件1或条件2不满足，则需要保留PsPi-1，输出Pi-1，令Ps＝Pi-1，S*＝S
3.如权利要求1所述的一种基于压缩轨迹的地图匹配方法，其特征在于，所述基于组合距离阈值的轨迹压缩算法采用同步距离加角度距离组合距离阈值的轨迹压缩算法，具体流程为：输入同步距离阈值∈sed和角度距离阈值∈dad，以第1个输入轨迹点P1初始化输出轨迹的起点Ps，用第1个输入轨迹点P1和第2个输入轨迹点P2计算时空锥区域R(P1，P2，∈sed)并赋值给R*、计算方向范围并赋值给ComSub；之后逐个读入接下来的输入轨迹点Pi，判断以下两个条件，条件1：和ComSub交集不为空，且PsPi的方向在和ComSub交集内；条件2：R*不为空且Pi在R*内；如果条件1或条件2不满足，则需要保留PsPi-1，输出Pi-1，令Ps＝Pi-1，R*＝R(Ps，Pi，∈sed)，否则，用R*和Ri＝R(Ps，Pi，∈sed)的交集来更新R*，用和ComSub交集来更新ComSub；处理到最后一个输入点时，跳出循环并输出该轨迹点。
4.如权利要求1所述的一种基于压缩轨迹的地图匹配方法，其特征在于，所述基于组合距离阈值的轨迹压缩算法采用垂直距离、同步距离和角度距离组合距离阈值的轨迹压缩算法，具体流程为：输入垂直距离阈值∈ped、同步距离阈值∈sed和角度距离阈值∈dad，用第1个输入轨迹点P1和第2个输入轨迹点P2计算扇形S(P1，P2，∈ped)并赋值给S*、计算时空锥区域R(P1，P2，∈sed)并赋值给R*、计算方向范围并赋值给ComSub；之后逐个读入接下来的输入轨迹点Pi，判断以下3个条件，条件1：和ComSub交集不为空，且PsPi的方向在和ComSub交集内；条件2：R*不为空且Pi在R*内；条件3：S*不为空、PsPi和S*相交和满足如果条件1或条件2或条件3不满足，则需要保留PsPi-1，输出Pi-1，令Ps＝Pi-1，S*＝S(Ps，Pi，∈ped)，否则，用S*和Si＝S(Ps，Pi，∈ped)的交集来更新S*，用R*和Ri＝R(Ps，Pi，∈sed)的交集来更新R*，用和ComSub交集来更新ComSub；每次循环中都需要更新lm为max(lm，PsPi)；处理到最后一个输入点时，跳出循环并输出该轨迹点，最后结束算法。
5.如权利要求1所述的一种基于压缩轨迹的地图匹配方法，其特征在于，所述针对压缩轨迹的地图匹配算法，具体流程为：首先计算轨迹起点对应候选路段的观测概率，通过createVertex过程创建状态转移图中的顶点并添加到优先队列Q和哈希表S；之后从优先队列中取出顶点u＝(pt，ri)，假设u对应轨迹点的下标为t，对应候选路段为ri，枚举下标为t+1轨迹点的候选路段rj，计算ri到rj转移概率，将rj的观测概率负对数与ri到rj转移概率负对数之和作为边的权重；如果v＝(Pt+1，rj)在哈希表中，说明已经创建过该顶点，则根据Dijkstra算法的相关步骤更新该点的属性d和更新优先队列中的对应优先级，否则由createVertex过程创建顶点并添加到优先队列Q和哈希表S；
...【技术特征摘要】
1.一种基于压缩轨迹的地图匹配方法，其特征在于，包括基于组合距离阈值的轨迹压缩算法、针对压缩轨迹的地图匹配算法；
2.如权利要求1所述的一种基于压缩轨迹的地图匹配方法，其特征在于，所述基于组合距离阈值的轨迹压缩算法采用垂直距离和角度距离组合距离阈值的轨迹压缩算法，具体流程为：输入垂直距离阈值∈ped和角度距离阈值∈dad，以第1个输入轨迹点p1初始化并输出轨迹的起点ps，用前两个输入轨迹点p1和p2计算扇形s(p1，p2，∈ped)并赋值给s*、计算方向范围并赋值给comsub，所述扇形s(pi，pj，∈ped)的圆心为pi、对称轴为pipj、圆心角为2*arcsin(∈ped/|pipj|)，所述方向范围为闭区间[θ(pipj)-∈dad，θ(pipj)+∈dad]，其中θ(pipj)为pipj和x轴的夹角；之后逐个读入接下来的输入轨迹点pi，判断以下两个条件，条件1：和comsub交集不为空，且pspi的方向在和comsub交集内；条件2：s*不为空、pspi和s*相交且满足如果条件1或条件2不满足，则需要保留pspi-1，输出pi-1，令ps＝pi-1，s*＝s(ps，pi，∈ped)，否则，用s*和si＝s(ps，pi，∈ped)的交集来更新s*，用和comsub交集来更新comsub；每次循环中都需要更新lm为max(lm，pspi)；处理到最后一个输入点时，跳出循环并输出该轨迹点。
3.如权利要求1所述的一种基于压缩轨迹的地图匹配方法，其特征在于，所述基于组合距离阈值的轨迹压缩算法采用同步距离加角度距离组合距离阈值的轨迹压缩算法，具体流程为：输入同步距离阈值∈sed和角度距离阈值∈dad，以第1个输入轨迹点p1初始化输出轨迹的起点ps，用第1个输入轨迹点p1和第2个输入轨迹点p2计算时空锥区域r(p1，p2，∈sed)并赋值给r*、计算方向范围并赋值给comsub；之后逐个读入接下来的输入轨迹点pi，判断以下两个条件，条件1：和comsub交集不为空，且pspi的方向在和comsub交集内；条件2：r*不为空且pi在r*内；如果条件1或条件2不满足，则需要保留pspi-1，输出pi-1，令ps＝pi-1，r*＝r(ps，pi...
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