37、基于加权最短路径的增量地图匹配算法解析

基于加权最短路径的增量地图匹配算法解析

1. 相关工作

地图匹配算法根据地图匹配中考虑的GPS采样点范围，可分为增量算法和全局算法：
- 增量算法 ：基于当前GPS采样点的局部特征将GPS点匹配到地图。通常采用贪心策略，从已匹配点的结果扩展出最终的全局解。该算法运行速度快，在采样间隔短时能达到较高的匹配精度。但随着采样间隔增加，会出现“跳边”现象，匹配精度显著降低，且忽略相邻GPS点的相关性会使匹配结果受测量误差影响。
- 全局算法 ：匹配时考虑整个GPS轨迹，从道路网络中找到与轨迹最接近的匹配路径。许多全局地图匹配算法使用“弗雷歇距离”或其变体计算GPS轨迹与匹配路径的相似度。全局算法精度高，但时间复杂度也高，且大多忽略轨迹的时间或速度约束，易受采样间隔增加的影响。

而WSI - 匹配增量算法考虑了相邻GPS点之间的相关性以及轨迹的时间/速度约束，能以较小的计算时间和空间成本获得较高的匹配精度。

2. WSI - 匹配算法

2.1 系统概述

WSI - 匹配算法的框架以GPS轨迹和道路网络为输入，其流程如下：
1. 对于每个GPS点，先在一定范围内找出当前点的候选路段，选择最佳路段作为匹配路段。
2. 由于GPS点是粗粒度的，相邻GPS点的匹配路段可能不直接相连，算法会预测并填充相邻匹配路段之间的缺失路径，得到对应相邻GPS点的子路径Pi。
3. 处理完所有GPS点后，将子路径P1, P2, …, Pn组合成路径P作为算法输出。