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计算机工程 ›› 2018, Vol. 44 ›› Issue (5): 316-321. doi: 10.19678/j.issn.1000-3428.0046583

• 开发研究与工程应用 • 上一篇    

基于三证据DS理论的双模式地图匹配算法

王科 1,2,李鹏 1,2,金瑜 1,2,刘宇 1,2   

  1. 1.武汉科技大学 计算机科学与技术学院,武汉 430065;2.智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室,武汉 430065
  • 收稿日期:2017-03-29 出版日期:2018-05-15 发布日期:2018-05-15
  • 作者简介:王科(1995—),男,本科生,主研方向为移动计算;李鹏(通信作者)、金瑜、刘宇,副教授、博士。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(61502359);国家级大学生创新创业训练计划项目(201510488016);武汉科技大学大学生科技创新基金(15ZRA099);湖北省自然科学基金(2018CFB424);湖北省重点实验室开放基金(2016znss15b)。

Dual-mode Map Matching Algorithm Based on Three Evidences DS Theory

WANG Ke  1,2,LI Peng  1,2,JIN Yu  1,2,LIU Yu  1,2   

  1. 1.College of Computer Science and Technology,Wuhan University of Science and Technology,Wuhan 430065,China; 2.Hubei Province Key Laboratory of Intelligent Information Processing and Real-time Industrial System,Wuhan 430065,China
  • Received:2017-03-29 Online:2018-05-15 Published:2018-05-15

摘要: 针对用于地图匹配的DS证据理论中证据过少导致匹配结果不稳定的问题,提出一种新的双模式地图匹配算法。采用方向、距离、历史3个证据进行证据融合,利用线性拟合优度进行结论论证,通过检验输出投影结果。由于一种匹配模式不能适用于所有类型的道路,因此对道路结构进行划分,分别使用路口模式和路段模式进行匹配。实验结果表明,与传统DS理论地图匹配算法相比,三证据DS理论双模式地图匹配算法匹配准确率更高,匹配时间缩短近1/3。

关键词: 地图匹配, DS证据理论, 匹配算法, 相似指数, 线性拟合

Abstract: As DS theory has too little evidence,it may lead to an unstable matching results problem for map matching algorithm.Based on the DS theory,this paper proposes a three evidences DS theory and dual mode map matching algorithm.It uses the direction,distance,and history of three evidences to draw a conclusion,and it exploits linear fitting of timiza tion to demonstrate the conclusion,and outputs projection.For different sections of the road which are adopted the same kind of pattern matching resulting in low efficiency problem,divide the road structure and uses the intersection mode and road section mode respectively to match.Experimental results show that,compared with the other DS theory map matching algorithms,three evidences DS theory map matching algorithm has higher accuracy and matching time is nearly shortened by one-third.

Key words: map matching, DS evidence theory, matching algorithm, similarity index, linear fitting

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