面向低采样 GPS 数据的高效时间感知地图匹配方法
数据结构与算法
2016-03-25 v1
摘要
在由 GPS 设备普及引发的地理空间数据激增时代，地图匹配问题仍然是一项重要且有价值的挑战。将底层道路网络的路段与 GPS 点关联的过程，使我们能够利用路线图提供的语义层及其所有关联上下文信息（例如限速、吸引点、高程变化等）来丰富原始数据。这一经典问题的大多数最先进解只是寻找连接行程中任意一对连续点的最短或最快路径。尽管在某些情境下这是合理的，但在本工作中我们认为最短/最快路径假设总体上可能是错误的。事实上，我们表明此类方法会产生与真实行程时间显著不一致的行程时间，并提出了一种时间感知地图匹配过程，试图通过同时考虑此类时间方面来改进最先进水平。我们的算法被证明是非常高效的，在低采样数据上有效，并且优于现有解——这已通过对真实 GPS 轨迹大型数据集的实验得到证明。此外，我们的算法是无参数的，且不依赖于 GPS 定位误差和道路网络（例如道路密度、道路网络拓扑等）的具体特征。
引用
@article{arxiv.1603.07376,
title = {An effective Time-Aware Map Matching process for low sampling GPS data},
author = {Paolo Cintia and Mirco Nanni},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.07376},
year = {2016}
}