[发明专利]一种基于隐马尔可夫模型的车辆GPS数据地图匹配方法

权利要求书

1.一种基于隐马尔可夫模型的车辆GPS数据地图匹配方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤S1：从电子地图中获取路网数据；

步骤S2：对收集的真实车辆轨迹数据进行预处理；

步骤S3：选取每个观测点一定距离内的路段作为匹配的候选路段；

步骤S4：根据隐马尔可夫模型，分别计算每个观测点的观测概率以及相邻候选路段间的转移概率；

步骤S5：利用维特比算法，计算出概率最大的隐藏状态序列，即最优的匹配路段序列。

2.根据权利要求1所述的一种基于隐马尔可夫模型的车辆GPS数据地图匹配方法，其特征在于：所述步骤S1中，电子地图为shapefile格式的矢量地图，从该地图中获取路网数据，构建有向道路网络G(V,E)，其中V表示道路的交叉点，E表示每两个交叉点间的路段，定义路段集合S＝{s_n|n＝1,2,…,N}，s_n为第n条路段，该路段的起止点为s_n.start＝{x,y}，终止点为s_n.end＝{x,y}，x,y分别表示经度和纬度。

3.根据权利要求1所述的一种基于隐马尔可夫模型的车辆GPS数据地图匹配方法，其特征在于：所述步骤S2中，预处理的方式为剔除速度与位置异常的轨迹数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于隐马尔可夫模型的车辆GPS数据地图匹配方法，其特征在于：所述步骤S3中，定义一辆车的所有GPS轨迹数据的序列为P＝p₁→p₂→…→p_i→…→p_T，T表示该车采样点的总数，每个GPS点p_i＝<x,y,t,v,dir>，分别表示经度，纬度，采样时间，瞬时速度，行驶方向，其中行驶方向正北，东北，正东，东南，正南，西南，正西，西北8个方向分别对应数字0-7；对于每个观测点，以该点为圆心在半径r范围内所有路段作为候选路段，每个观测点到候选路段的垂直投影点作为候选点，以观测点做候选路段的垂线，垂足即为投影点，若无投影点，则以该候选路段离观测点最近的节点作为候选点；其中观测点的候选路段集为表示观测点p_i的第k条候选路段，候选点的集合表示该点的第k个候选点。

5.根据权利要求1所述的一种基于隐马尔可夫模型的车辆GPS数据地图匹配方法，其特征在于：所述步骤S4中，隐马尔可夫模型同时分析观测概率和转移概率：对于观测概率，分别用观测点与候选路段的偏移程度以及该点速度和路段两者方向的相似度来表示；对于转移概率，分别用相邻观测点间的欧氏距离与相邻候选点间的最短路径距离相似程度以及相邻观测点到候选路段的距离的相似程度来表示。