基于GPS的地图匹配方法的研究与实现

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  摘要:本文讨论了车辆导航系统中GPS实时信息在数字地图上的匹配问题。分析了由于GPS精度误差以及道路网复杂等因素而可能造成直接定位不准确问题,提出了基于GPS实时信息的地图匹配算法,一方面考虑了GPS点的轨迹与道路网的相似性,另一方面也充分利用了GPS数据中有关车辆的实时信息,如航向等,提高了定位的准确性。
  关键词:全球定位系统;地理信息系统;车辆导航;地图匹配
  中图法分类号:TP368 文献标识码:A文章编号:1009-3044(2007)04-11021-03
  
  1 引言
  在车辆监控系统中,GPS卫星可以为全球绝大多数地方提供全天候、连续的实时定位导航测量。但是GPS定位,由于受卫星数据误差、数据传输误差、接收机钟差、接收机的测量误差等的影响,定位精度会产生较大的偏差。另外,在城市路段复杂的情况下,往往会出现高楼或高架桥阻挡,使接收机对部分卫星失去锁定,GPS数据产生漂移。这时就会有较大的偏差甚至失去信号,使得GPS数据的连续性受到一定的影响。航位推算是一种完全自主的导航系统,利用车速传感器来实现车辆定位,这种传感器在低速时并不可靠,使得用该传感器作为定位模块输入时,难于进行精确车辆定位。航位推算受方向探测仪及车速脉冲设备精度的限制,测量是一个累积的过程,因为不同时刻的测量误差都会累积起来,所以随着时间的推移,如果不补偿或不适当地补偿累积误差,车辆位置计算会变得越来越不精确,因此,单独的航位推算系统不能用来进行长时间的独立定位。由于GPS和航位推算都无法提供足够高的定位精度。因此,在实际系统中通常采用地图匹配(MapMatching-MM)[1]-[3]方法来提高GPS和DR定位的精度。在地图精度有保证的前提下,地图匹配算法可以大大改善GPS自主导航系统的定位精度。
  
  2 地图匹配算法
  本文地图匹配算法是在Bernstein D., White[4]-[7]等人的研究基础上,一方面充分考虑了GPS轨迹与道路网路段的相似性,另一方面也充分利用了GPS数据中有关车辆的实时信息(如航向等)。算法中利用GPS定位数据作为输入数据,其中包括位置、速度、时间等,有助于提高定位的准确性。
  2.1 道路网定义
  道路网G由一组曲线组成,每条曲线也可以称为弧段,假定每条弧段是线性的,弧段E∈G可以用一个有限点序列(P0,P1,…,Pn)表示,也就是说E由线段的端点组成,其中线段E的端点P0,Pn称为结点,P1,…,Pn-1称为形状点。结点是一条弧段的起点或终点,而P1,…,Pn-1用来表示弧段的几何信息。结点可能是一个终点,对应于道路网G中的道路的尽头,也可能是一条弧段到另一条弧段的过渡点,对应于道路网G中的交叉点。
  2.2 地图匹配过程
  本算法中把弧段数据、结点数据以及GPS定位数据作为输入数据。首先进行初始化处理,用结点匹配的方法来确定一条正确的弧段,该弧段是从与GPS点距离最近的结点相连接的所有弧段中找到,然后确定GPS点在弧段上的具体位置。下一步分析下一个GPS点是否还在该弧段上,然后确定它所在弧段的具体位置。在这里,第一步是至关重要的,因为候选弧段可能会有很多,而且后续匹配过程也是在第一步的基础上进行的。下面详细描述地图匹配的过程。
  2.2.1 在候选弧段中找出正确的弧段
  地图匹配算法最难的一项工作就是在候选弧段中找出正确的弧段,一般可通过计算权值的方法来选择正确的弧段。根据连续的两个GPS点所组成的线段与道路网弧段之间的相似度,点到道路弧段的接近度,GPS轨迹线与道路弧段夹角的大小,计算出候选弧段的权值。
  (1)计算车辆航向与道路方向的权值
  图1 车辆航向与道路方向的相似性
  假设已经确定GPS点P1,P2,P3匹配到弧段1上面,下面的问题是确定P4所在的弧段,由于车辆当前位置是在弧段1上,点P4的候选弧段是2,3,4。运用权值公式来选择正确的弧段,图1中的β角表示车辆在点P4的航向(用车辆在该点的航向与正北之间的夹角表示),用车辆航向与候选弧段之间的夹角Δβ来计算权值。
  WSH=AHCOS(Δβ′) (1)
  其中:
  AH(>0)是加权参数,它的值可以从式(7)获取。需要注意的是,Δβ′值越小的候选弧段成为正确弧段的可能性就越大。
  (2)计算点和弧段接近度的权值
  接近度测试可选用两种类型的权值,第一种是基于GPS点到弧段的垂直距离,见图2。
  图2 GPS点到路段的垂直距离
  假设P(X3,Y3)是GPS点,AB是弧段,因此点P到弧段AB的垂直距离是
  用递减函数计算垂直距离的权值
  其中:WSPD是点到弧段的接近度权值
  D是GPS点到弧段的垂直距离
  AP(>0)是加权参数,从式(3)可以看出,垂直距离越小,权值就越高,也就是说,如果点Pi越靠近弧段i,那么该弧段越有可能是正确的弧段。
  另一种计算接近度的方法是测试两个连续GPS点,P(xi-1,yi-1)和P(xi,yi)组成的线是否与弧段i物理相交,这两条线的接近程度用它们之间的夹角θ表示,θ是锐角。夹角θ越小说明接近度越好。如果两条线不相交,则权值为0。
  计算接近度的权值公式为:
  其中:WSPI是夹角的权值,如果夹角存在的话
  AP与上面定义的一样
  (3)点相对于弧段位置的权值
  图3 GPS点到与最近结点相邻的路段的相对位置
  图3中P(xi,yi)是GPS点,变量α1,α2,α3,α4分别表示该点到弧段1,2,3,4的相对位置,由于该点映射到弧段2或弧段3的可能性比较大,那么到弧段2和弧段3的权值必须大于到其它弧段的权值,也就是说,角度越大,那么匹配到该弧段的可能性就越小。下面是计算权值的公式:
  其中:WSRP是GPS点相对于弧段的权值
  α(≤180°)是候选弧段与最近结点和该点之间连线的夹角
  ARP(>0)是加权参数,控制WSRP的大小,它的值可以从式(7)中得到
  (4)计算总权值
  总的权值可以通过累计所有的权值得到,因此权值总和计算如下:
  通过选择加权参数的不同值,就能得到总权值,由经验表明,航向权值(WSH)应该比相对位置WSRP更重要,另外,相对位置WSRP也应该比接近度权值(WSPD+WSPI)更为重要,下面的公式计算加权参数:
  其中:a和b是加权因子,并且a>b>1,在确定a和b后,总权值是AP的倍数,在理论上,AP可以取任一正值,AP的取值不会影响最终的结果。
  然后计算所有候选弧段的的TWS值,把权值最大的弧段作为GPS点的匹配弧段。
  2.2.2 确定车辆在选定弧段的位置
  在确定车辆所在的正确弧段后,下一步就是确定车辆在该弧段的具体位置,见图4。
  图4 估算GPS点在路段的位置
  GPS定位点在点PS以ES和NS表示,在路段上的投影如下式(8):
  其中点CP(PES,PNS)为GPS点PS(ES,NS)在路段上的投影点。
  2.2.3 检测车辆是否仍然在当前弧段上
  前一个GPS点在正确弧段上确定车辆位置后,需要检测车辆是否仍然在该弧段上,下面引入两个测试条件:
  (1)两个连续GPS点航向之间的角度之差小于45°
  (2)当前GPS点与当前选中弧段的夹角小于90°
  如果上面任意一个条件不成立,则假定车辆开始接近交叉点并且初始化地图匹配过程,否则,车辆仍然在前面的弧段上并计算新的位置。
  
  3 算法测试
  为了验证本章地图匹配算法的有效性,在图5中给出了利用该算法对实际车辆行驶数据的处理结果。这里使用的原始数据是在镇江市中心地区获取的车辆行驶轨迹,行车路线是梦溪广场-环城路-中山东路-中山西路。其中黑色点形成的轨迹为原始GPS定位轨迹,红色点形成的轨迹是经过地图匹配算法校正后的轨迹。从图5可以看出,在市区道路网比较复杂的情况下,运用本文的算法,可以保证GPS点在电子地图的准确定位。
  图5 镇江市区道路图
  参考文献:
  [1]Jong-Sun Pyo. Development of a map matching method using the multiple hypothesis technique [C]. IEEE Intelligent Transportation Systems Conference Proceedings, 2001.
  [2]Rajashri R. Joshi. A New Approach to Map Matching for In-Vehicle Navigation Systems: The Rotational Variation Metric [C]. IEEE Intelligent Transportation Systems Conference Proceedings, 2001.
  [3]Valentin Enescu, Hichem Sahli. Multiple model estimation scheme for map-matching [C]. The IEEE 5th International Conference on Intelligent Transportation Systems 3-6 September 2002.
  [4]Sinn Kim, Jong-Hwan Kim. Adaptive Fuzzy-Network-Based C-Measure Map-Matching Algorithm for Car Navigation System [J]. IEEE Transactions On Industrial Electronics, Vol. 48, No. 2, April 2001.
  [5]Sinn Kim, Jong-Hwan Kim. Q-factor Map Matching Method Using Adaptive Fuzzy Network [C].IEEE International Fuzzy Systems Conference Proceedings. August 22-25, 1999.
  [6]Sotiris Brakatsoulas. On Map-Matching Vehicle Tracking Data [C]. Proceeding of the 31st VLDB Conference. 2005
  [7]White, C.E., Bernstein, D., Kornhauser, A.L.. Some map matching algorithms for personal navigation assistants [J]. Transportation Research Part C 8, 91-108. 2000
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