基于向量识别的启发式路径推测算法

• 作者: 吕卫锋 吴东东 诸彤宇
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 路径推测 浮动车数据 GPS 启发式搜索
• 年，卷（期）: 2009,（7）
• 所属期刊栏目: 研究论文与技术报告
• 页码范围: 1443-1450
• 页数: 8页
• 分类号: TP301
• 字数: 5486字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1016.2009.01443

摘要

浮动车数据主要是由车辆的轨迹点数据组成,是一种重要的原始数据,可以广泛地用于各种交通应用,如交通管理和控制、路况计算等.但是原始的车辆GPS数据存在定位误差,必须经过路径推测的修正处理才可以应用.传统的路径推测算法主要采用两种方法:渐增式和全局式.两种方法各有优缺点,渐增式方法计算速度快但准确性差,全局式方法准确性好但计算速度慢.通过综合考虑两种传统算法,文中提出了一种基于向量识别的启发式路径推测算法,该算法采用了启发式图搜索方式,导入几何运算的约束条件,根据车辆轨迹点所形成的向量与路网模型比较来进行启发式搜索,并选择车辆所有可能行驶的候选路径.根据全局择优的方式从整体进行比较,确定车辆最有可能的行驶路径.实验结果表明,这种算法能够在复杂路网下,比较准确地推测距离间隔较大的车辆轨迹点,并且能够实时高效地处理大规模数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕卫锋	北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室	25	501	10.0	22.0
2	吴东东	北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室	1	16	1.0	1.0
3	诸彤宇	北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室	13	164	5.0	12.0