基于路网的移动对象轨迹压缩

传统上采用(x,y,t)点的序列表达移动对象轨迹信息,这种表达方式有两个问题:第一,由于误差导致的精度问题,GPS接收器经常产生偏离道路的位置;第二,大量的采样导致的空间复杂性数据。本文采用基于路网的移动对象轨迹模型,讨论了路网中轨迹数据压缩问题,提出了一个非线性的压缩算法。试验结果表明,该算法更好地利用了移动对象在路网上的运动规律,提高了轨迹的精度,得到了更高的压缩比。

一种改进的高精度地图自动配准方法

针对不同时刻或不同设备采集的高精度地图数据融合的问题,提出了一种利用正则化的局部加权薄板样条算法,实现高精度地图的自动化配准。利用K-D树搜索局部邻域控制点,生成正则化的局部薄板样条变换场,并利用局部加权的方式进行配准变换。试验结果表明,本文算法优于传统线性最小二乘算法,具有较好的配准效果。