[发明专利]基于隐马尔可夫模型的地图匹配方法、装置、设备和介质

说明书

本发明实施例公开了基于隐马尔可夫模型的地图匹配方法、装置、设备和介质。该方法包括：将待匹配轨迹中的任一轨迹点作为当前轨迹点，在路网数据中搜索当前轨迹点的至少一条候选匹配道路，并分别计算所述当前轨迹点的观测概率和转移概率；如果当前轨迹点为回退点，则计算当前轨迹点的前一个轨迹点的最优匹配道路，并将该最优匹配道路作为所述当前轨迹点的候选匹配道路之一，重新计算观测概率和转移概率；对待匹配轨迹中的全部轨迹点重复执行上述操作，直到当前轨迹点为所述待匹配轨迹的最后一个轨迹点为止；依据待匹配轨迹的全部轨迹点的观测概率和转移概率计算维特比概率，继而确定待匹配轨迹的最优匹配道路序列。本发明实施例具有良好的抗噪性。

技术领域

本发明实施例涉及地图匹配技术，尤其涉及一种基于隐马尔可夫模型的地图匹配方法、装置、设备和介质。

背景技术

随着车联网技术的高速发展，地图服务已经深入地影响着人们的日常出行。地图匹配技术作为地图服务的核心支撑技术，实现了将具有GPS功能设备的有序初始定位结果关联到电子地图的交通路网上，进而为交通出行提供路径规划及导航等服务。

现有的地图匹配方法可归纳为增量式最大概率方法、全局最大概率方法以及全局几何方法三大类。其中，全局最大概率方法，即计算轨迹点序列在路网上所有候选转移路径的积累概率，即维特比概率，选择最大概率对应的最优转移路径作为该轨迹点序列的匹配结果，最典型的方法就是应用维特比动态规划的隐马尔可夫模型系列方法，而基于隐马尔可夫模型的全局最大概率方法目前也是使用最为广泛的地图匹配方法。

基于隐马尔可夫模型的全局概率方法虽然能获得最优匹配结果，但是其十分依赖于GPS轨迹点的精度。但由于外部环境(例如高架桥、隧道、高楼大厦等附近)及设备自身的局限性，普通设备获取到的GPS定位数据通常会与实际的真实数据有所偏差，具体表现为轨迹点漂移、回退或者离相邻道路更近等情况。因此，现有的基于隐马尔可夫模型的全局概率方法容易受GPS轨迹点精度的影响，缺乏对低质量轨迹的处理能力，抗噪性较差。

发明内容

本发明实施例提供一种基于隐马尔可夫模型的地图匹配方法、装置、设备和介质，以解决现有技术抗噪性较差的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于隐马尔可夫模型的地图匹配方法，该方法包括：

a 将待匹配轨迹中的任一轨迹点作为当前轨迹点，在路网数据中搜索当前轨迹点的至少一条候选匹配道路；

b 分别计算所述当前轨迹点到每条候选匹配道路的观测概率；

c 分别计算所述当前轨迹点的前一个轨迹点的每条候选匹配道路到所述当前轨迹点的每条候选匹配道路的转移概率；

d 如果所述当前轨迹点的前一个轨迹点的所有候选匹配道路到所述当前轨迹点的所有候选匹配道路均不连通，且所述当前轨迹点为回退点，则计算所述当前轨迹点的前一个轨迹点的最优匹配道路，并将该最优匹配道路作为所述当前轨迹点的候选匹配道路之一，返回重新执行上述操作b；

e 如果所述当前轨迹点的前一个轨迹点的所有候选匹配道路到所述当前轨迹点的所有候选匹配道路存在连通道路，则将所述当前轨迹点的下一个轨迹点作为新的当前轨迹点；重复执行上述操作a-e，直到当前轨迹点为所述待匹配轨迹的最后一个轨迹点为止；

f 依据所述待匹配轨迹的全部轨迹点的观测概率和转移概率计算维特比概率，依据所述维特比概率确定所述待匹配轨迹在所述路网数据中的最优匹配道路序列。

第二方面，本发明实施例还提供了一种基于隐马尔可夫模型的地图匹配装置，该装置包括：

候选匹配道路搜索模块，用于将待匹配轨迹中的任一轨迹点作为当前轨迹点，在路网数据中搜索当前轨迹点的至少一条候选匹配道路；

观测概率计算模块，用于分别计算所述当前轨迹点到每条候选匹配道路的观测概率；