[发明专利]一种基于低采样率浮动车数据的全局投票地图匹配方法

权利要求书

1.一种基于低采样率浮动车数据的全局投票地图匹配方法，其特征在于：所述匹配方法包括以下步骤：

步骤一：构建有向道路网络G(V,E)，其中V为道路的交叉点、起点或终点，E为被两个相邻交叉口分隔出的路段，定义一条路径为：在道路网络中，选取两个节点V_i,V_j，找到一条互相连接的路段集合s₁→s₂→s₃...→s_n，并且s₁.start＝V_i,s_n.end＝V_j,即路段s₁的起点为V_i，路段s_n的终点为V_j；在道路网络的基础上，处理浮动车GPS数据，得到浮动车GPS轨迹数据T；

步骤二：针对浮动车GPS轨迹数据T：p₁→p₂→p₃...→p_n中的轨迹点p_i，1≤i≤n，选取在半径r范围内的所有路段为候选路段k表示点p_i的第k个候选路段；通过投影得到对应的候选节点：如果轨迹点p_i在路段的范围内存在垂点，则选取该垂点作为轨迹点p_i的候选节点，记为并且选取垂线的长度为该轨迹点与该路段的距离；否则，选取该路段离轨迹点较近的起点或者终点为候选节点，选取轨迹点与该路段起点或者终点的连线长度为该轨迹点与该路段的距离；根据路段投影过程，得出每个GPS轨迹点的候选点集合；

步骤三：静态分析过程，定义匹配函数指标其中为点p_i-1的第j个候选节点，为点p_i的第k个候选节点，i≥2；对每个候选点进行匹配函数计算，得出静态分析矩阵；

步骤四：加权得分过程，定义与两个轨迹点p_i,p_j之间的距离有关的函数的距离加权函数dist(p_i,p_j)为轨迹点p_i,p_j之间的欧式距离，1≤i≤n，1≤j≤n，i≠j，距离加权函数代表节点之间距离越远，节点之间影响越弱，对每一个GPS点，经过全局计算，得出加权分析矩阵；

步骤五：全局投票，对每个轨迹点p_i，在其对应的加权分析矩阵G_i中，寻找一条最优的通过每个轨迹点的候选节点的路径，定义为单点投票过程；某个候选节点被选取，对这个候选节点进行记录加一操作，表示一次投票选中过程，针对全部候选节点集合，依次重复上述操作，会得到全部候选节点的得票情况；最后，对每个轨迹点p_i，在其候选节点集合中选择得票数最多的候选点作为全局候选节点结果，即得到了全局匹配结果。

2.如权利要求1所述的一种基于低采样率浮动车数据的全局投票地图匹配方法，其特征在于：所述步骤一中，一个GPS点p的记录包括经度、纬度、时间，所有的GPS点的集合定义为GPS记录L，GPS轨迹T定义为一组采样间隔为Δt的GPS点的序列；一个路段s为一条道路被两个相邻交叉口分隔出的一段路，每个路段包含起始点、结束点、路段长度。