文档介绍：一个新颖的基于模糊逻辑的车辆导航地图匹配算法以及应用
本文提出了一个新的实时的基于模糊逻辑的地图匹配算法。主要有3种因素影响了地图匹配的可靠性,包括车辆位置和匹配路段之间的距离,车辆方向与路段方向之间的夹角,当前路径的连通性。对于距离角度以及连通性的模糊规则被提出来预测匹配的可靠性。这样两个评估匹配可靠性的指标被引出了,一个是可信度的下限的低局限性,另一个是可信度的最大值与第二大的值之间差别的极限误差。因此,一个实时的基于模糊逻辑的地图匹配系统就出现了。应用在基于路径地图的GPS和基于导航的GIS的实时数据,这种方法已经被证实并且结果证明了改进方法的有效。
地图匹配;模糊逻辑;可信度;GPS;GIS;路径网络
地图匹配技术在车辆导航系统中已经成为关键的问题。研究地图匹配算法来改进车辆定位的精确性已经取得很多成就。在目前的研究中,一个基于地图匹配方法的可能性是使用统计理论代替确定性方法。在一个整体的陆地车辆定位系统中已经采纳了一种卡尔曼滤波器模型。对于自动车辆定位与导航,一个数字路径地图的数据库已经形成用以支持地图匹配。对于地图匹配的路径识别,加权2维平面测距已经应用到近似估算功能中。一种基于D-S证据理论的地图匹配被提出来应用于车辆位置和方向的信息的概率分布功能。然而,由于道路因素的复杂性,传统的地图算法不能够处理更加困难环境,因此已经改进的实时地图匹配算法仍需更深的研究。
本文中,一种新颖的基于模糊逻辑地图匹配方法被提出来。有3个影响地图匹配可靠性的因素。对于距离,角度以及连通性的模糊规则已经被提出,并且估计匹配可靠性的指标也已经获得。大量的来自于GPS与GIS地图匹配的数据已被统计的分析。
可靠性指标的测定以及它们之间的权重是地图匹配的关键问题。有许多影响地图匹配可靠性的因素,包括移动跟踪,路径相似度以及弯曲度。在本篇文章中,主要涉及三个影响匹配可靠性的因素,即车辆位置与匹配路段之间的距离,车辆方向与路段方向之间的夹角,路径连通性。在地图匹配过程中,认定路径连通性,距离以及夹角被构建用来测定不同观察数据间的权重。路径可靠性被预测,并且具有最大可靠性值的路径被选作匹配路段,且匹配结果被核实。
假设在一个任意的时间点,车辆的位置是Pi(Xi,Yi),当前路段端点是A(Xa,Ya)和B(Xb,Yb),被匹配的路段的函数表示如下:
Y=k(X-Xa)+Ya (1)
这里k=(Yb-Ya)/(Xb-Xa)且Xa不等于Xb。
从车辆位置到匹配路段的垂直点的横坐标为
X=Xi+(Yi-Ya)k+Ya*k2/1+k2 (2)
当且仅当判定函数B满足B=(X-Xa)(X-Xb)<=0,这个车辆位置到匹配路段的投影点在匹配路段上,且距离为
Di=|k(Xi-Xa)-Yi+Ya|/开根号1+k的平方(3)
如果判定函数B满足B>0,投影点将在路段的延长线上,因此此路段将被排除。在Xa=Xb的情况下,判定函数B即为B=(Yi-Ya)(Yi-Yb),而如果满足B<=0,那么距离将变成Di=|Xi-Xa|。
如果距离大于30米的话,路径成为匹配路段的可能性很小;如果距离接近于零,那么匹配的可能性很大。因此根据以上规则,影响匹配可靠性的距离函数可以表达为
Q(di)={0,di>=30
di/30,di<30
车辆方向与路段方向之间