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每个人都能理解的路径匹配算法

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创始人 船长SEO
2020-07-06 阅读 58 专题:
在实际应用中,定位和地图路径之间存在偏差,主要原因在于GPS数据采集的质量。由于这些问题非常普遍,在这种情况下我们需要能够达到较高的路径匹配精度。那么,如何通过该算法来实现它呢?
 
想象一辆汽车行驶在道路上,这三个点都是GPS定位的结果,我们可以看到这三个点的定位,形成的轨迹和实际道路都有很明显的偏差。
 
这是将位置轨迹与地图路径匹配的一个常见问题。我相信每个人都有通过ele.me或JD.com购买大型物品的经验。当我们想看到外卖乘客和快递员之间的距离时,平台通常只位于从地图上的分发点到接收地址的一条直线上,用户无法看到骑手的全部轨迹,所显示的位置往往与道路上的距离有很大差距。
主要原因可能是,在外卖和挨家挨户送货的情况下,几乎不需要与道路进行精确的轨迹匹配。
 
路径匹配不正确的原因
 
在实际应用中,定位与地图路径之间存在偏差,主要原因在于GPS数据采集的质量。GPS采样频率低、定位误差大、GPS信号丢失会增加路径匹配的不准确性。由于这些问题非常普遍,在这种情况下需要达到较高的路径匹配精度。
 
那么,如何通过算法来实现呢?
 
路径匹配算法的实现
 
1.异常点监测
 
通过异常值检测算法,对驱动GPS轨迹数据中的误差数据和不合理数据进行了测试,并对异常值进行了消除和分析。
 
二.观察概率
 
观察车辆的GPS轨迹点与周围道路之间的距离,以及道路的连续性,并计算出车辆的正确道路。
 
我们计算红色GPS点P1、P2、P3和P4与周围道路C1、C2、C3和C4之间的距离。根据距离,我们确定GPS点实际在哪条道路上的概率,并且在距离接近时概率很高。同时,道路的连续性也将被调查。例如,两个GPS点P2和P3最接近C2(1)和C3(1),但这两个路段不是连续的道路,此时的概率不能用最近的距离来判断。
 
3.速度重量
 
当GPS点出现在高架桥上时,很难通过定位来判断具体的道路。通过车速权重,可以计算车辆在高架桥或地面道路上的准确位置。
 
最后,在实际应用中,我们对丰富而详细的地图道路数据库进行了积累和改进,建立了数据索引,使计算效率大大提高,并采用了最有效的最短路径算法,大大提高了计算速度。
 
车辆GPS轨迹地图匹配是交通大数据挖掘的重要基础工作,可靠的轨迹匹配结果对道路交通运行状况监测、实时交通信息发布、车辆定位与智能调度、出行路径选择行为分析等具有重要意义。
 
由于城市道路网络中存在高架桥、主辅路、立体交叉口等复杂的道路场景,对精确的道路匹配提出了更高的要求。我相信,通过对数据算法的不断训练和改进,我们可以在各个应用领域不断发挥作用。
 
 
 
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