GPS probe map matching algorithm based on spatial data model

To improve the performance of the traditional map matching algorithms in freeway traffic state monitoring systems using the low logging frequency GPS （global positioning system） probe data, a map matching algorithm based on the Oracle spatial data model is proposed. The algorithm uses the Oracle road network data model to analyze the spatial relationships between massive GPS positioning points and freeway networks, builds an N-shortest path algorithm to find reasonable candidate routes between GPS positioning points efficiently, and uses the fuzzy logic inference system to determine the final matched traveling route. According to the implementation with field data from Los Angeles, the computation speed of the algorithm is about 135 GPS positioning points per second and the accuracy is 98.9%. The results demonstrate the effectiveness and accuracy of the proposed algorithm for mapping massive GPS positioning data onto freeway networks with complex geometric characteristics.

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.

基于无人艇的导航雷达目标检测跟踪算法

在无人艇利用导航雷达进行环境感知的过程中,针对雷达回波图中出现的区域破碎现象以及对运动目标进行跟踪时存在较大误差的问题,提出了一种应用于导航雷达的目标检测跟踪方法提高无人艇对水面目标的检测能力。首先,对雷达原始回波图像解析并进行预处理操作;其次,在图像连通的基础上,设计自适应阈值分割Hausdorff匹配算法对回波图和地图进行匹配,区分属于目标和陆地的回波;然后,对连续两帧的雷达回波图进行目标匹配;最后,通过加入预测序列模型的经验模态分解算法优化检测跟踪结果,提高获取目标信息的准确性。实验验证结果表明:对1 km内相对运动速度低于30节的水面目标,所提方法目标检测概率提升了6.5%,距离误差低于2%,航速误差低于6%,航向误差低于6°,整体性能优于工程中常用的检测跟踪方法。

融合自适应步长与地图匹配的智能手机PDR室内定位算法

针对经典的PDR算法中步长估算模型无法适应不同个体之间差异以及手机内部传感器航向角估算不准确的问题,提出了一种融合自适应步长与地图匹配的智能手机PDR室内定位算法。该算法在Weinberg模型的基础上,引入相邻波峰时间差函数以提高步长模型的适应性。采用双阈值法进行步频检测,并利用卡尔曼滤波优化地图匹配后的航向角,最终实现室内行人的精确定位。实验数据显示,所提算法总路程的闭环误差为0.58%,与仅使用自适应步长相比下降了73.29%,与仅使用地图匹配相比下降了59.21%,行程72 m的累积误差为4.484 m,相较于经典的PDR算法下降了28.21%。改进后的算法定位精度显著提高,且闭环误差和累积误差更小。实验结果表明,该算法具有良好的工程应用价值。

融合云平台和地图匹配算法的新能源汽车通信网络定位方法

传统独立的汽车定位方法依赖于车辆位姿,导致通信网络定位结果存在偏差和不稳定的问题,为此提出融合云平台和地图匹配算法的新能源汽车通信网络定位方法。获取新能源汽车在通信网络中的位置信息,搭建新能源汽车的视觉地图,在云平台上嵌入地图匹配算法,匹配汽车位置信息与视觉地图中道路信息,得到新能源汽车的定位轨迹,完成新能源汽车通信网络定位研究。实验结果表明,文章定位方法下新能源汽车通信网络单点定位精度可以控制在20 cm之内,累积误差较小,能够获得较好的稳定性效果。

基于云平台的新能源汽车通信网络定位技术

现行技术在新能源汽车通信网络定位中的应用效果不佳,定位偏移率较高,因此提出基于云平台的新能源汽车通信网络定位技术。利用云平台传输和存储新能源汽车全球定位系统(Global Positioning System,GPS)数据,通过地图匹配新能源汽车定位,采用差分定位算法确定新能源汽车位置,并通过地图可视化展示定位结果,以此实现基于云平台的新能源汽车通信网络定位。实验结果表明,所设计的技术定位偏移率在1%以内,在新能源汽车发展中具有较好的通信网络定位效果。

水下重力匹配导航关键技术及其研究进展

针对现有导航手段无法满足载体水下高精度安全航行的问题,研究分析水下重力匹配导航关键技术:介绍了国内外水下重力匹配导航及水下重力信息获取手段发展现状;然后从水下重力匹配导航的关键技术点出发,论述重力基准图构建技术、重力匹配导航适配区选择技术和重力匹配定位算法的基本原理和相关进展,指出3个领域存在的关键问题和研究方向;最后结合水下重力智能建图与匹配的相关需求,针对水下重力匹配导航未来的发展趋势进行展望。

基于多分辨率地图位姿跳变优化的改进Cartographer算法

针对Cartographer算法在局部扫描匹配中,存在匹配精度低、位姿跳变影响回环检测的问题,提出一种基于多分辨率地图位姿跳变优化的改进Cartographer算法。首先,在局部优化中,建立多分辨率栅格地图,提高初始位姿的估计精度;然后,在回环检测和全局优化之间,建立位姿跳变检测机制,通过减少突变节点数量,提高回环检测的可靠性;最后,通过数据集中,对改进算法进行验证。结果表明:该算法能有效提高定位精度和建图效果。

一种高精度地图辅助的UWB/INS组合定位方法

提出了一种高精度地图辅助的UWB/惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)紧组合定位算法,即利用数字测图方法获得高精度地图信息并建立地图数据库,采用线段匹配算法识别非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS),使用抗差卡尔曼滤波(Robust Kalman Filter,RKF)融合UWB/INS的组合定位方法。实验结果表明,本文提出的算法平面定位精度在0.25 m内,能够在复杂的室内环境下提高UWB/INS组合定位系统的定位精度和稳定性。

用于停车场视觉建图的语义回环检测算法

针对停车场视觉建图的回环检测方法对目标级别的语义信息关注较少、在长时间大范围的建图过程中地图一致性与持久性较差的问题,设计了一种语义回环检测算法。该算法基于语义实例,使用图匹配方法找到回环帧并进行帧间位姿估计,生成回环约束。在同准确率下,该回环检测算法的召回率均高于基于ORB(oriented fast and rotate brief)描述子和词袋法的回环检测方案。在停车场建图与定位试验中,建图轨迹与轨迹真值的绝对误差均小于1 m,定位误差均小于0.3 m,满足对应的技术要求。试验结果表明,本文提出的语义回环检测算法的回环检测性能优于传统回环检测算法,适用于停车场视觉建图任务。

基于改进樽海鞘群优化的图像匹配方法

由于自身特有的链式群更新模式,基于原始樽海鞘群优化的图像匹配方法在一定程度上可降低陷入局部最优的概率,该方法在匹配速度、匹配时间以及匹配精度上仍有不足。因此,本文提出一种基于改进樽海鞘群优化的图像匹配方法。使用立方混沌初始化种群,调整收敛因子变化趋势,使种群尽可能遍历整个搜索空间,以此增强全局搜索能力;对跟随者进行正交方向的扰动,避免跟随者进行盲目的曲线搜索,以扩大其搜索范围;引入寻优者,致力于开发当前最优点附近的搜索空间,使算法加快搜索到全局最优点,提高算法速度。仿真结果表明,与基于粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)、蚁狮优化(Ant lion optimizer, ALO)和樽海鞘群优化(Salp swarm algorithm, SSA)3种算法的图像匹配方法相比,本算法提高了全局搜索能力,有效地降低了匹配时间,在收敛速度、收敛精度以及鲁棒性上有较好表现。

工作装置匹配特性对挖掘机挖掘性能的影响研究

为研究液压挖掘机理论挖掘力与主动液压缸充分发挥比之间的匹配特性对挖掘性能的影响规律,以主动缸充分发挥比和动臂缸闭锁限制比为一设计因素、以实际挖掘力与设计最大挖掘力之比为另一设计因素,考虑不同挖掘工况建立目标匹配函数。以某36.5 t反铲液压挖掘机为例,通过匹配工作装置铰点位置和设计因素的权重系数来建立优化匹配方案,基于图谱叠加法分析验证不同优化匹配方案对挖掘性能的影响。结果表明:减少主动缸充分发挥比和动臂缸闭锁限制比,增大实际挖掘力与设计最大挖掘力之比权重系数,使得动臂和斗杆的尺寸增加,铲斗和连杆尺寸减少,工作装置各项作业范围参数均有提高;铲斗挖掘和复合挖掘在闭锁限制比变化不大且主动缸充分发挥比有所降低时,使得二者最大挖掘力均有提高,而斗杆挖掘性能表现与之相反。

车辆驾驶环形轨迹人机交互导航仿真模型研究

当前的车辆导航方法忽略了对人机交互指令的运用,导致面对不同路况时该方法得到的路径缺乏合理性。为此构建车辆驾驶环形轨迹人机交互导航模型。根据置信椭圆得出满足条件的待匹配集合,计算D-S非空集合匹配框,确定车辆行驶方向。通过归一化处理mass函数决策值,利用地图匹配算法计算目标路线与其它路线差值,获得当前车辆和所在道路位置。以车辆行驶路径为依据,根据不同长度的路径节点构建路径树,得出起点至终点最短环形路径。计算车辆当前状态向量和误差矩阵的初始值,根据结果剔除导航模型中过程噪声和观测噪声,获取出增广状态向量,更新车辆状态信息完成最终导航。仿真结果表明,所构建模型可以根据不同路况,高效完成合理路线匹配。

智能信息系统业务事件驱动机理分析与运维模型优化研究

随着供电企业信息化建设的不断深入,电力信息系统逐步增多,运维压力不断增大。为解决多个电力信息系统运维日志关联解析弱,信息系统故障分析准确率低的问题,提出了一种基于业务事件驱动的电力信息系统日志标准化解析方法。通过业务事件驱动机理,实现了跨业务条线的电力信息系统日志映射;通过关键词匹配算法实现信息系统故障分析、预警。该方法在某省电力公司信息通信分公司进行仿真验证,其电力信息系统运维分析准确率为99.36%。所提方法能提高信息系统运维分析准确率,提升电力信息系统健康运行水平及运维管理工作的质效。

相关地磁匹配定位技术

地磁匹配定位算法的本质是数字地图匹配,相关匹配算法是数字地图匹配的有效算法。在地磁导航中该匹配算法自适应实时构造基准数据序列,并以Hausdorff距离作为相关判断准则。为了提高了算法实时性,提出了预匹配和精匹配相结合的改进措施优化了运算过程。在预匹配过程中,由于地磁数据的离散性,搜索步长定为一个基本网格单元,并与序贯相似检测原则相结合,这样可快速排除非匹配区,筛选得到精匹配所需要的可行区域。在精匹配中,引入了双线性插值法对地磁场原始数据进行加密内插以提高匹配精度。最后利用地磁场数据进行了仿真试验,结果表明在一定条件下该相关匹配算法对地磁导航具有适用性。

一种地磁匹配制导基准图制备方法及其有效性评价

针对地磁匹配制导基准图制备的需求,采用Surfer8.0软件提供的12种插值算法对选定区域离散总磁场强度测量值进行了网格化处理,生成所需的地磁基准图;提出了适用于地磁匹配制导的数据网格化有效性评价标准,并依据所提出的评价标准对使用12种方法所生成的地磁基准图进行了评价。结论表明:在选定区域,克里格法和径向基函数法生成网格化数据指标较好,这两种方法可以生成精度较高的网格化数据。

基于Kriging插值的数字地图生成算法研究

提出基于Kriging法进行水深数据插值形成规则网格数字高程模型的算法,对海底数字地图的模拟具有重要参考价值,是海底地形匹配定位技术研究的关键.数字仿真结果证明该算法可行.

一种新的基于局部重力图逼近的组合匹配算法

惯性导航系统定位误差随时间积累发散,利用重力场辅助惯性导航已成为组合导航领域的新方向,该技术对实现潜艇无源定位意义重大.首先利用二维高斯基函数对局部离散格网重力异常基准图进行逼近获取其解析表达式,在此基础上对传统相关极值匹配算法进行重新建模,采用拟牛顿BFGS非线性寻优方法对该模型进行解算,最终完成基于连续解析形式重力异常基准图的相关极值匹配算法设计.为进一步提高算法性能进行以下两点改进:(1)采用TERCOM算法进行预匹配以缩小寻优范围提高寻优速度;(2)采用差分法减小实测过程中Etvs效应对重力匹配的影响.最后在2′×2′卫星测高反演重力异常数据库基础上进行了三组对比仿真实验,从实验结果可以看出,在重力测量误差、系统误差及初始定位误差较大的情况下,通过该组合匹配算法获得的匹配定位仍能以较高的精度跟踪真实航迹,且其性能较传统单一匹配算法有较大提高.

基于WiFi的自适应匹配预处理WKNN算法

针对基于接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的WiFi室内定位技术中,传统加权K邻近(Weighted K-nearest Neighbor,WKNN)算法不能自适应获取WLAN中有效接入点(Acess Point,AP)且参考点匹配准确度不高的问题,本文提出了自适应匹配预处理WKNN算法。该算法中每个实时定位点自适应地根据网络状况对AP的RSS均值由大到小排序,然后选择RSS均值较大的前M个AP,与参考点中对应的M个AP一起参与匹配预处理计算,从而优化了传统的指纹定位算法。同时将室内定位和室内地图相结合,使参考点和定位结果直观地展示在地图上,并通过使用地图数据大幅度简化了离线训练过程。此外,本文设计并实现了基于Android平台的室内定位系统,通过该系统验证了本文所提算法在单点定位和移动定位中的有效性。实验结果表明,该算法可获得30以上的定位误差改善,有效提高了定位精度和定位稳定性。

一种自适应轨迹曲线地图匹配算法

地图匹配能够将车辆定位信息与路网电子地图相结合,是车辆导航系统中重要的定位技术。首先简要介绍和分析基于自适应模糊神经网络的C-Measure地图匹配算法及其优点,算法中的C-Measure用来度量车辆行驶在选定道路上的可能性大小。由于该算法着重于分析当前定位点信息,在复杂路网中会因为信息量的不足影响匹配精度。因此,为提高道路网中定位点的匹配精度,提出基于平均Fréchet距离和分层模糊控制技术的轨迹曲线匹配算法。该算法改进原算法的结构,并参考定位点的历史信息,引入平均Fréchet距离用以定义历史轨迹曲线间的距离;由于增加历史数据输入,导致模糊规则数目的增加,从而影响算法的运行效率。为简化规则,提高效率,采用分层模糊控制技术,而且对算法的学习律也进行改进。仿真结果表明改进后算法的有效性。