【摘 要】
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为准确获取汽车行车轨迹跟踪数据,提出一种结合电子地图导航定位数据的行车轨迹纠偏优化方法,基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)构建观测概率、状态概率和状态转
【机 构】
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国网天津市电力公司电力科学研究院,国网天津市电力公司营销部
【基金项目】
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国网天津市电力公司科技基金项目(KJ18-1-31)
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为准确获取汽车行车轨迹跟踪数据,提出一种结合电子地图导航定位数据的行车轨迹纠偏优化方法,基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)构建观测概率、状态概率和状态转移概率,提出使用隐马尔可夫纠偏定位点优化算法优化原始定位点,剔除偏差较大轨迹点,提升轨迹纠偏的正确率。通过在实际的行车轨迹数据上应用Viterbi算法求解建立的模型,验证了基于HMM的行车轨迹纠偏方法的可行性和应用性。
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