[发明专利]一种基于简化路网模型的轻量级路网匹配方法

说明书

技术领域

本发明涉及地理信息系统、时空数据管理、位置相关服务、移动计算等领域，针对存储、计算与通讯等资源有限的环境(如手机)上GPS轨迹序列与地图道路之间的匹配需求，提出了一种基于简化路网模型的轻量级路网匹配方法LightMM。

背景技术

路网匹配(Map-matching)是空间相关的信息技术领域中关键共性问题之一。简单的说，路网匹配是将一组(带有噪音的)GPS点正确地匹配到道路上去。对于正在路上驾驶的人，知道他在过去、现在和将来所经过的道路信息是非常有用，既可以用于交通流量统计、位置相关服务(LBS)等实时类应用，也可以用于行程回溯、驾驶习惯分析等非实时类应用。将GPS数据匹配到路网上是理解车辆在哪条路上行驶、以及确定可能的行进线路等的必要步骤。路网匹配是空间、地理相关数据的获取、管理、处理等环节均会遇到的基本问题，不仅用于地理信息系统(GIS)，也是移动计算、时空数据管理、位置相关服务(LBS)等领域所需要解决的首要问题。

在轻量级移动终端上进行路网匹配是近年来新兴的需求之一。随着手机等便携式移动终端的普及，在这类存储能力、计算能力与电池资源非常有限的轻量级终端上进行路网匹配的需求在与日俱增。比如目前流行的手机应用(如Facebook、Twitter、微博、街旁等)，用户需要快速知道自己所在位置以及所经过的道路，以便于与好友或后台服务进行基于位置的情景交互。但是，现有的路网匹配方法主要集中在完整路网上，匹配精度严重依赖与地图信息的完整性，很少考虑所要匹配的地图数据大小与计算量。加载(或下载)所需地图的存储空间可能远超过手机缺省的内存，所需计算量也会造成手机过载。此外，通过无线网络将轨迹数据发送到远程服务器进行路网匹配是一种候选方案，但这要求终端上装备昂贵的远程通讯模块，且会造成通讯流量和电源的大量消耗。总之，目前迫切需要一种适用于轻量级移动终端(如手机)的快速路网匹配方法。

目前，缺少针对存储与计算受限的轻量级终端上进行快速路网匹配的方法。关于路网匹配的研究工作主要集中在完整路网和“胖终端”上，侧重于兼顾匹配精度以及匹配效率。直接的方案是将GPS点匹配到最近的道路，但难以适用于复杂情况，比如Y型路口、并行主辅路、简化道路等。一些面向匹配精度的路网匹配方法，如基于隐形马尔科夫模型(HMM)及维特比(Viterbi)动态编程算法、基于交互投票的匹配方法(IVMM)、基于时空约束的匹配方法(ST-Matching)等，遵循全局最优(或累计误差最小)思想来提高路网匹配精度。一些方法针对匹配效率进行了优化，通过增量式计算来达到局部最优，在降低一定精度的前提下提升了匹配过程的速度。总的来说，现有路网匹配方法都严重依赖于地图信息的完整性，很少考虑针对轻量级终端上进行路网匹配需求的路网简化模型以及快速匹配算法。

具体说来，适用于轻量级移动终端的路网匹配方法需要解决以下两个挑战性问题：

(1)在受限空间内存储路网的挑战。轻量级终端自身的存储非常有限，比如目前普及型(低端)智能手机内存只有256MB或512MB，还需要安装一些日常必备的工具及娱乐类多媒体数据。这就要求路网的存储空间尽量小，多数情况下无法加载完整的地图数据，目前缺少简化路网以节省存储空间的建模方法。

(2)在有限计算环境中快速匹配的挑战。轻量级终端的计算能力较弱，电池能源也很有限，很难执行太过复杂的匹配算法，也难以利用到多核、多级缓存、GPU、并行计算等先进技术进行优化，需要一种轻量级的快速匹配算法。

为了应对上述挑战，在轻量级移动终端上进行路网匹配首先要采用类似简化的思想对体积较为“庞大”的路网数据重新建模与组织，以降低路网存储体积；同时，还需要尽量提高在简化后的道路上进行路网匹配的算法精确性，并保障处理效率来减少计算部件的压力及对电池能源的消耗。

为了满足轻量级终端受限环境对路网匹配提出的新要求，我们在本发明中提出一种基于路网简化模型SPA-Map的快速路网匹配方法(An Efficient Map-matching Technique for Light-weight Terminal based on SPA-Map modeling，简称“LightMM”方法)。该方法可以最大程度的压缩路网的存储规模、支持在内存与计算资源有限的轻量级终端(如手机)上进行GPS序列与路网之间的快速匹配，并保持较高的匹配精度。根据详细的文献调研与分析，目前在这方面的相关研究与产品研发均处于空白。

发明内容