一种车辆GPS轨迹数据的改进地图匹配算法

文中提出一种车辆GPS轨迹数据的改进地图匹配算法.以车辆GPS轨迹数据进行隐马尔可夫模型动态地图匹配后的缓冲区内候选路径为初始群体,以遗传算法中的改进的适应度函数为基准进行半交叉迭代,选择车辆轨迹更优的匹配路径;设计了改进地图匹配方法的算法流程;利用微软亚洲团队的GeoLift轨迹数据集验证了改进方法的有效性.

基于GPS轨迹数据的电动出租车充电站选址规划

针对电动汽车保有量持续增长、充电设施匮乏难以满足用户需求的问题,提出一种基于GPS轨迹数据的电动出租车充电站选址规划方案。首先利用出租车GPS数据分析用户潜在充电需求并提取需求分布;其次提出一种基于网格密度分区的DBSCAN聚类方法,与传统算法相比DB指数由0.34降为0.30,对需求进行聚类和划分需求密集区,设置预选站址;最后,构建集合覆盖模型实现站址优化。利用此方案对北京大兴区出租车轨迹数据进行仿真,得出了合理的选址结果,即该方案可为电动出租车充电站规划提供参考。

Extracting Campus’Road Network from Walking GPS Trajectories

Road network extraction is vital to both vehicle navigation and road planning.Existing approaches focus on mining urban trunk roads from GPS trajectories of floating cars.However,path extraction,which plays an important role in earthquake relief and village tour,is always ignored.Addressing this issue,we propose a novel approach of extracting campus’road network from walking GPS trajectories.It consists of data preprocessing and road centerline generation.The patrolling GPS trajectories,collected at Hunan University of Science and Technology,were used as the experimental data.The experimental evaluation results show that our approach is able to effectively and accurately extract both campus’trunk roads and paths.The coverage rate is 96.21%while the error rate is 3.26%.

曲率积分约束的GPS浮动车地图匹配方法

提出了以轨迹曲线的曲率积分值作为地图匹配特征的匹配方法,利用轨迹曲率积分值约束前后相邻轨迹点的关联匹配,采用不同类型行驶路径以及不同采样间隔,实施了浮动车地图匹配试验,结果表明,以匹配正确率和稳定性评判,本文提出的曲率积分约束的浮动车地图匹配方法优于现有的未采用曲率特征匹配的经典浮动车地图匹配方法。

出租车GPS轨迹大数据在智能交通中的应用

安装了GPS的出租车可实现大范围、全天候的车辆行驶数据采集,这些量大、时刻变化的GPS轨迹数据记录了城市交通、人群移动的动态变化信息,对研究城市交通起着重要的意义.从研究基于数据驱动的智能交通角度出发,综述国内外基于出租车GPS轨迹大数据的城市智能交通研究现状,经过归纳总结,将目前的研究工作分为交通状态分析、运营管理及支持、路径规划及预测三个方面,总结并阐述出租车GPS轨迹大数据在这三个方面的研究及应用情况,并指出该领域目前面临的问题和不足以及进一步需要研究的方向.

基于GPS测量的弹道落点快速算法

将 GPS接收机应用于弹道修正引信的关键技术之一是根据 GPS测量的一部分弹道数据预测弹道的落点。文中采用正交多项式拟合弹道和误差补偿的方法预报弹道的落点 ,大大降低了预报落点的偏差 ,对

一种GPS弹道辨识方法的精度仿真分析

为提高弹道修正精度,提出一种利用GPS测量数据对弹道进行辨识的方法.该方法可在降低GPS测量随机误差影响的同时,间接得到某时刻弹道倾角,为弹道预测提供初始参数.采用蒙特卡罗模拟的方法,对这种弹道辨识方法的精度进行了计算.结果表明,以目前商用单频C/A码GPS接收机的测量精度,该弹道辨识方法对落点预测的圆概率相对误差为0.09%,能够满足弹道修正引信精度要求.

面向复杂城市道路网络的GPS轨迹匹配算法

车辆GPS轨迹的地图匹配是交通大数据挖掘中的一项重要的基础性工作,可靠的轨迹匹配结果对于道路交通运行状态监测、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大量存在高架路、主辅路和立体交叉等复杂的道路场景,传统的地图匹配算法在这些场景下难以对车辆轨迹进行准确匹配。针对这一问题,该文提出一种基于道路网络拓扑结构的轨迹匹配算法,将轨迹匹配问题转换为在加权道路网络中寻找最优路径的问题。利用成都市道路网络中上万辆出租车的实际运行轨迹数据对本文算法进行了验证,结果表明在复杂的城市道路网络中应用该算法能够获得较高的匹配成功率和准确率。

基于GPS轨迹挖掘的电动出租车充电站规划

针对现有充电站的规划布局不能充分考虑电动汽车动态充电需求分布和用户充电排队问题的不足,提出了一种基于全球定位系统(GPS)轨迹挖掘的电动出租车充电站规划方法。通过对出租车的GPS轨迹数据和城市交通态势数据进行数据处理,挖掘城市居民打车需求的起屹点(OD)分布特征;设计电动出租车的充电仿真算法,模拟实际场景中电动出租车的接单行为、行驶行为及充电行为,建立电动出租车的充电需求时空分布预测模型;在此基础上,综合考虑充电站建设运行成本、电动出租车到站时间成本及充电等待时间成本,建立充电站规划模型。通过实际算例验证了所提规划模型的有效性,并进一步分析了充电站的建设成本系数、电动出租车的时间成本折算系数、权重系数大小等参数对规划结果的灵敏度。结果表明:居民打车需求的OD分布决定了电动出租车的充电需求时空分布情况;在进行充电站规划时,充电机数量受充电站数量的变化影响较大,且电动出租车时间成本的变化对总成本的影响相对较明显。

基于GPS的弹道修正弹落点预测算法误差分析

利用GPS进行弹道测量进而预测落点偏差是弹道修正弹采用的一种常用方法,GPS测量误差对基于GPS的落点预测算法精度有直接影响,该文以摄动落点偏差预测算法为例分析了GPS误差对弹道修正弹落点预测算法误差的影响,确定了GPS误差引起的落点预测算法误差标准差与极限误差求解方法,这可为合理利用基于GPS的落点预测算法提供参考。最后进行的仿真实验表明,GPS误差是落点预测算法误差的主要来源,落点预测算法随机误差分布在GPS误差引起的落点预测算法预测误差极限误差内。

出租车GPS轨迹下的医疗设施服务半径确定

设施服务半径大小是设施空间布局合理性的重要体现。传统研究大都基于理论的方法,缺少实际数据的验证。本文提出了基于出租车GPS轨迹确定医疗设施服务半径的方法,并以深圳市三级医院为研究对象,验证该方法的有效性。研究表明,深圳市三级医院的访问人群集中在9 km范围内,4 km是比较合理的服务半径。从医疗设施服务范围在各行政区域的空间分布上看,深圳市三级医院布局呈现出较大的不均衡性,然而通过质心分析法综合人口的分布状况研究,其空间分布与人口密度分布相差不远。

基于GPS弹道测量的卡尔曼滤波参数估计算法

为提高基于GPS定位的弹道辨识方法的实时性和可靠性,提出了一种以弹道微分方程四阶龙格库塔数值积分预测作为状态量递推的卡尔曼滤波弹道参数估计算法,并针对卫星接收机有粗大误差或失效情况对方法进行了改进.利用卫星信号模拟器和C/A码GPS接收机构建半实物仿真系统对算法进行验证,该方法的弹道参数估计误差是GPS接收机正常工作时测量误差的30%~40%;且能在GPS接收机出现异常时继续给出接近实际的估计值.

差分GPS外弹道测量系统的设计与实现

通过对目前靶场外弹道测量手段存在不足的分析 ,提出用GPS伪距差分和载波相位差分技术与测控设备进行一体化设计的方案 ,实现了靶场外弹道高精度的测量。给出了该方案实施原理图和软件流程图 ,并给出数据处理结果实例 ,证明该方案不仅测量精度提高 ,而且可以极大的改善靶场的测量环境 。

基于出租车GPS大数据的城市热点出行路段识别方法

连续两个出租车GPS定位点之间的时空间隔使得乘客上下车的位置必然介于一个线性区间内,据此提出轨迹线密度方法,用于在位置界限模糊的热点出行区域进一步搜索热点路段.利用成都市出租车GPS数据,借助核密度估计分析出租车上下客位置的时空特性;基于轨迹线密度方法,计算了成都市春熙路商圈的路网密度值,划分路段热点强度,识别出了热点路段的位置,结合实际的出行需求分布完成方法有效性的验证.结果表明,本文所采用的方法能够有效识别出行需求旺盛的城市热点路段,不仅可以为出租车司机寻找客源提供重要的参考,还能够在交通相关部门选择出租车停靠站的位置时提供数据支持.

出租车GPS数据轨迹化方法研究

为提高出租车行业理论研究与实际应用的GPS轨迹数据质量,针对原始的出租车GPS数据,提出一套考虑出租车行业特性的完整的GPS数据轨迹化方法。分析了哈尔滨市出租车GPS数据的采样率、误差及与路网的匹配情况;提出一种考虑车头朝向、临近距离、路段连通性及转弯限制四种权重的拓扑地图匹配算法;提出一种出租车出行轨迹识别方法,并在此条件下建立了出租车GPS轨迹的存储结构模型。结果表明,提出的地图匹配算法有较高的准确率,能够满足理论研究及实践应用的需要;而轨迹识别方法及存储模型在实际中成功应用,为哈尔滨市出租车智能管理调度平台提供数据支撑。

基于时空特性的GPS轨迹数据压缩算法

车辆GPS数据中蕴含的车辆轨迹信息具有重要的理论和应用价值。为减少轨迹数据存储空间,提高数据分析及传送速度,提出了一种基于时空特性的轨迹数据压缩算法,根据GPS数据点的时空三维特征,计算轨迹特征点判断的距离标准,更准确的提取轨迹信息。算例分析结果表明,基于时空特性的GPS轨迹数据压缩算法大幅度减少轨迹压缩误差,提高压缩效率。

基于GPS轨迹的用户移动行为挖掘算法

挖掘用户的移动行为,可以通过对交通出行方式进行识别来实现。传统的交通方式识别方法在交通堵塞或多种交通方式结合的情况下,识别效果并不理想。针对这种情况,提出基于轨迹分段和监督式学习相结合的识别方法,首先利用速度小于某一阈值的数据点将原始GPS轨迹划分为交通方式单一的子轨迹段,然后对子轨迹段分别抽取特征,采用监督式学习方法建立推断模型对不同子轨迹的交通方式进行识别。实验结果表明,提出的算法能够有效地识别不同交通方式,达到较为理想的效果。同时在交通堵塞的情况下也能够很好地识别。

出租车GPS轨迹集聚和精细化路网提取

针对利用GPS数据提取双向路网和交叉路口转向信息精度低的不足,本文提出一种顾及位置与行驶方向的轨迹集聚和精细化路网提取方法,实现了精细化路网提取。为提高交叉路口路网的提取精度,首先剔除原始轨迹中的离散和异常轨迹点,并按一定的步长对轨迹段进行加密;然后引入行驶方向角来表达车辆在轨迹点处的行驶方向,顾及位置和行驶方向获取每个轨迹点的相似轨迹点集合;接着依次计算每个轨迹点的偏移距离,通过对轨迹点的迭代偏移完成轨迹集聚;最后剔除未成功集聚的轨迹点,将完成集聚的轨迹点连成轨迹线并作缓冲区,运用栅格数据数字化方法提取得到能够反映道路精细转向关系的道路网。以福州市出租车GPS数据进行轨迹集聚和路网提取试验,结果表明:本文方法能有效地将GPS轨迹按车辆行驶方向分别进行集聚,提取的道路网为双向道路并且能反映交叉路口处道路的精细转向关系。

基于ZigBee和GPS组合的跑步测试系统

考虑到计时成本和计时精度要求,设计了一种基于ZigBee和全球定位系统(GPS)组合的跑步测试系统,用于普通院校学生的长跑体能测试。采用具有高精度定位特性的ZigBee技术实现跑步测试的终点到达判别以及采用便于大范围运动轨迹跟踪的GPS技术实现测试人员轨迹跟踪。对ZigBee定位模块和GPS轨迹跟踪模块的硬件系统进行了设计,并研究了ZigBee定位算法和防碰撞算法以及使用GPS模块进行了捷径作弊判别程序的设计。使用本文设计的跑步测试系统与人工计时方式进行对比,研究结果表明:由人工计时的误差出现了明显的随机性,计时结果不稳定,而由设计的跑步测试系统得到的计时误差稳定性好,基本能够反映出测试者的真实成绩。

基于GPS的外测设备精度鉴定测姿方法的研究与应用

全球定位系统(GPS)不仅可以提供运动目标的高精度位置、速度信息,而且应用相对定位技术,通过合理的天线布阵,可以实现运动目标高精度姿态的测量。从GPS测姿原理入手,分析了外测设备精度鉴定任务的特点及测姿要求,通过多种方法和大量数据验证了系统的可行性,并在实际任务中得到了应用。