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词条 地图匹配
释义

§ 简介

在不同条件下获取的同一物景的地图之间的配准。同一传感器在不同时间,或不同类型传感器在同一时间,或不同类型传感器在不同时间所获取的两幅地图中的同一地面点所对应像素之间的配准,是图像处理的一个重要课题。匹配的基本方法是从基准图中提取具有不变特征或明显特征的子区,或者用已知地面控制点作为模板,在所匹配的图中搜索与模板相似的区域。当匹配相似性测度达到最大,且超过预先规定的阈值时,即判定为找到了正确的匹配位置。

§ 基本方法

最常用的匹配方法是互相关法,它要求对被搜索图中每个位置都进行相关运算,因此需要的计算量很大。为减少计算量,可以采用序贯检测法、层次搜索法和边缘特征匹配法。序贯检测法随机地规定一个模板中像素的匹配次序,并对每一配准位置按这一次序计算模板像素与被搜索图像对应像素之间灰度差绝对值的累计值,当此值超过某一阈值时立即中止运算,而转入下一个匹配位置。

层次搜索法把初始图像按空间分辨率2k倍逐次降低,形成层次系列图。从分辨率最低的高层k开始搜索,找出其中最有希望的位置,然后转到k-1层,并仅在该区进行测试。这样逐层检测直到在初始图像中找出正确的匹配位置为止。边缘特征匹配法用边缘相关代替全部像素相关,它因把握住体现轮廓线这个主要特征,既能保证匹配质量又能压缩计算量。序贯法和边缘特征匹配法也可按层次法进行。

地图匹配广泛应用于地图镶嵌和拼接上。地形等高线图匹配是地图匹配用于飞行器导航的一种特殊形式。传感器是高度仪,图像像素代表地形高度。飞行器测得的高度数据和存储器中预先指定航线上的地形数据匹配,并把匹配结果用于导航。

§ 相关应用

地图匹配技术在车载导航系统中的应用

背景

随着城市化的进展和汽车的普及,交通拥挤加剧,交通事故频发,交通环境恶化,这成为长期以来困扰发展中国家和发达国家的严重问题。解决此问题的直接方法是提高路网的通行能力。可修建公路的空间有限,而且建设资金筹措困难。交通系统是复杂的大系统,我们应从系统论的观点出发,把车辆和道路综合起来考虑,运用各种高新技术系统解决交通问题,智能交通系统(intelligent transport system)应运而生。

整个智能交通系统都以车辆的定位导航为核心,车辆导航系统是智能交通系统的中心部件,是其他各种功能应用的基础。GPS或者GPS/INS或者GPS/DR方案以其结构简单、成本低廉、中高精度和良好的动态性能等优点,被广泛的应用于车辆导航系统。本文就是实现组合定位,在应用地图匹配(map matching,MM)定位技术进行车辆定位,以便在行驶过程中为用户提供准确可靠的实时定位信息,为智能交通管理系统的实现提供技术上的保障。

地图匹配的原理

地图匹配是一种基于软件技术的定位修正方法,其基本思想是将车辆定位轨迹与数字地图中的道路网信息联系起来,并由此相对于地图确定车辆的位置。

地图匹配应用是基于以下2个假设条件:

(1)车辆总是行驶在道路上;

(2)采用的道路数据精度要高于车载定位导航系统的定位精度。当上述条件满足时,就可以把定位数据和车辆运行轨迹同数字化地图所提供的道路位置信息相比较,通过适当的匹配过程确定出车辆最可能的行驶路段以及车辆在该路段中的最大可能位置。如果上述假设不成立,则地图匹配将产生错误的位置输出,并可能导致系统性能的严重下降。一般认为用于匹配的数字地图误差不应超过巧米(真实地面距离)。由于陆地车辆在除进入停车场等之外的绝大多数时间内都位于公路网络中,因此使用地图匹配技术的条件是满足的。

2地图匹配算法

地图匹配的算法是曲线匹配原理和地理空间接近性分析方法的融合。曲线匹配算法的基本思想是:如果对一条曲线做任意数量、任意比例的分割,分割点都落在另一条曲线上,则两条曲线严格匹配。实际应用中,就是计算一条曲线上相对均匀的某一数量分割点到参考曲线的距离的平均值,将其作为到参考曲线的平均距离,并将此平均距离的倒数作为匹配优劣的度量。空间接近性分析方法就是在已知的可能正确的地理数据集中,按照空间最接近的方法匹配当前定位数据。

地图匹配算法可分为2个相对独立的过程:一是寻找车辆当前行驶的道路;二是将当前定位点投影到车辆行驶的道路上。其基本办法是按照曲线匹配的思想在车辆航迹的邻近区内搜索所有道路路段及其组合,把这些组合路线分别与车辆航迹求取匹配度量值,将取得最佳匹配度量值的组合路线作为车辆当前行驶路线。地图匹配的常用算法有以下几种:直接投影算法;相关性算法;半确定性算法;概率统计算法;模糊逻辑算法;基于计算几何(非数值计算)知识(并暂时不考虑测量误差)算法。

由于计算几何知识算法不需要数据融合,极少需要考虑行车方向,非常直观,并且减少了许多数值计算,具有极高的正确匹配率,能够满足快速、准确、实时地定位车辆位置的要求。因此,本系统选用基于计算几何知识的地图匹配算法。

数据预处理过程

利用各种规则形成的知识库过滤掉异常定位数据,并对其进行有效插值。主要考虑的因素有:GPS板提供的PDOP值(一般取PROP>6)、地图范围(预先确定车辆行驶的有效地理区域),以及车辆的行驶速度等。其规则如下:

规则1 IF PDOP>6 THEN GPS数据异常,转规则5;

规则2 IF Pos(L,B)NOT IN MapArea THENGPS数据异常,转规则5;

规则3 IF Pos( V)>Const Car Speed THENGPS数据异常,转规则5;

规则4 IF Pos(V)<Const Car Speed(设定Const=8 km/h)THEN GPS数据异常,转规则5;

规则5 IF Car In隧道或立交桥THEN GPS数据异常;ELSE DR子系统启动获取定位数据。

其中,MapArea为预先设定的车辆行驶的地理区域理论范围;Pos(L,B)为当前车载GPS定位数据;Pos(V)为当前车辆行驶速度;Car Speed为预先设定的车辆行驶的最大理论值。 [1]

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更新时间:2024/9/22 1:43:37