导航中GPS位置与地图匹配、道路匹配算法

导航中GPS位置与地图匹配、道路匹配算法

文章转自：http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/7918721

0. 地图匹配的必要性

1. 位置地图匹配需要哪些 因素

2. 位置与地图匹配的算法

3. 位置与地图匹配的精度概率等分析

0. 必要性

GPS的Position只是一个数据，还需要与Map的Match，即由GPS坐标转换为地图坐标。不仅要找到地图上位置，还要找出地图上哪些道路与此位置最为接近，利用地图中结构化的模型（如道路，交点等）进行描述当前的位置。

GPS在与其他传感器数据融合，及经过卡曼滤波校正后，仍有有一定的误差，至少其卡曼滤波校正后其系统误差仍有 10-50m，一个好的匹配算法 能 依据GPS和其他传感器信息，结合地图中的结构信息（如道路），有95%的概率将真实误差缩小到5m内（不同的引擎，这个指标可能不同，需要根据实际情况进行考证）。

1. 因素

当前的车辆或GPS位置的状态，在道路上行驶，停车，货运（gps可用，传感器不应该使用），离开道路，不确定状态。

GPS位置信息、速度、角速度信息、曲率半径（数据来源？）

获取地图的数据接口，（地图数据）

2. 算法步骤

从地图来看：

如无结构化数据，就无法在地图中描述GPS位置的相对坐标；

若当前区域只有一个或多个结构化数据，那么需要计算当前的位置在地图中一个或多种匹配的可能。 对于每种可能的匹配，都基本需要以下步骤：

a. 计算当前gps位置，利用前一状态和速度，偏转速度信息，进行估计计算。普通的线性运算。

b.计算当前方向，利用前一状态和传感器（角速度），进行估计计算。普通的线性运算。

c. 计算匹配的可能的位置，采用逐步匹配的方式

载入地图数据，获取结构化的道路信息pathId，计算长度和其包含的坐标点

在一定范围内筛选一个或多个路段作为候选匹配道路。

计算候选的道路的位置和结构，利用道路长度和到道路终点距离计算当前位置offset，计算当前位置与起始点的方向、坡度、上下平坦程度。offset地图供应商会提供计算的接口。这个需要依据不同的状态，采用不同的算法，如停车、货运（拖车）、道路行驶，需用不同的数据。

计算估计的地图位置和方向（道路的offset和dir），以及其与GPS融合数据的真实位置距离和方向差。

计算各个候选道路的 属性类型，即将地图中道路的属性转换为 导航引擎的类型。更新道路匹配的状态。

d. 计算各个位置匹配的质量，分析 （非常重要）

这个要依据道路的场景分别进行计算。首先计算偏差：

GPS位置与道路的距离差

GPS方向与道路的方向差

各种道路场景，不同的场景，偏差在匹配中的权重也不同

* 环岛

距离差的比重比较大。即方向较准确，而距离较不准

道路与车辆的距离差*2、方向差.

如果是入口，行驶区域，match的程度减半，非机动区域匹配程度增加

出口：一般的计算方式，当时行驶区域，偏差程度翻倍，行驶区域减半

一般的计算方式： 偏差角度+距离*2 （+ lackmeter）

* 蛇形蜿蜒的

距离偏差的重要程度大大下降，然后加上方向偏差即可

* 重要隧道

当候选道路多于一个时，采用普通计算方式

只有一个时，蛇形计算方式

* 离开道路

无匹配

* 正常的

一般的计算方式

道路开始段：同下

道路结束段：距离，角度的偏差，不过要乘以系数，而且十字路口，且未来转角<90度时，角度偏差减半

* U型道

距离差*2

当toEnd为负数时，偏差加大。若offset为负数，同样加大偏差。

匹配程度计算：

根据偏差数据，可以计算匹配程度。一般情况下，两者呈线性关系（负数）。

e. 启发式进行计算

主要是计算坡度，里程与匹配程度的关系。

f. 计算匹配的模式

更新匹配的模型，由先前道路的场景，加上计算的匹配值，确定是否将匹配模式设置为sure 或unsure或不变，更进一步确认匹配的程度。

g. 排序

将以上所有可能的匹配，进行快速排序法，排序的依据是（匹配质量）

3. 匹配误差的量化计算？

影响因素：

地形/道路形状。 道路形状越复杂，或多条道路组成的复杂路况，都会大大降低 匹配的程度。

当前GPS、sensor数据与道路结构化数据的距离、方向差

当前GPS位置的状态是否稳定

而关于匹配误差的实际值（如距离差，方向差），是无法确认给出的。

就是上面位置地图匹配的算法。