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基于gps信息的道路地圖更新方法

文檔序號:8359164閱讀:940來源:國知局
基于gps信息的道路地圖更新方法
【技術(shù)領(lǐng)域】:
[0001] 本發(fā)明提出了一種新的道路地圖的更新方法,更具體的說是一種通過對狀態(tài)空間 的模型估計提高道路地圖準確性的方法,屬于信息工程領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】:
[0002] 近年來,隨著城市化的發(fā)展,越來越多的人通過導航軟件來尋找快捷方便的出行 路線。在導航軟件中,交通地圖的及時更新對導航軟件的使用效果起到關(guān)鍵作用。目前,我 國很多城市都在進行道路重建,隨之會帶來道路形狀的變化、道路消失和新道路的產(chǎn)生等 情況。對于這些情況,國家權(quán)威機構(gòu)至少需要半年至一年的時間來完成測繪與確定,在此之 后,導航軟件才會更新交通地圖。因此,面對城市中大量的道路建設(shè),如何及時更新交通地 圖是個需要迫切解決的問題。
[0003] 本發(fā)明所采用的數(shù)據(jù)是由車輛反饋的GPS經(jīng)煒度信息。當車輛行駛在高樓林立 的市區(qū)或隧道或立交橋下時,GPS的定位效果較差甚至是無法定位,為此,研宄學者們利 用車輛的行駛方向和距離信息來推算車輛的瞬時位置,將GPS定位和航位推算(Dead- Reckoning,DR)結(jié)合,確保車輛定位系統(tǒng)的精度,但是定位傳感器也存在著測量誤差,GPS/ DR組合定位還是無法提供足夠高的定位精度。這就需要借助地圖匹配定位修正方法來提高 定位精度,目前常用的地圖匹配算法有:基于代價函數(shù)的地圖匹配算法、基于D- S證據(jù)推 理的地圖匹配算法、基于模糊邏輯的地圖匹配算法等,這些算法在減少系統(tǒng)定位誤差方面 各有優(yōu)缺點。傳統(tǒng)的方法對誤差處理不足,而本發(fā)明提出的方法能夠?qū)顟B(tài)空間中的觀測 噪聲和傳遞噪聲進行更精確的估計,進一步提高GPS的定位精度,保證道路匹配的準確度。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 基于GPS信息的道路地圖更新方法包括:對地圖上已經(jīng)標示的道路建立狀態(tài)空間 模型,模型中的未知參數(shù)包括傳遞矩陣、觀測矩陣、傳遞噪聲及其觀測噪聲的方差,初始狀 態(tài)的均值及其方差,對模型中的所有未知參數(shù)進行初始化,利用卡爾曼濾波算法求出各個 時刻對應的狀態(tài)的濾波值、預測值及其對應的方差的濾波值、預測值,再利用各個時刻的狀 態(tài)、方差的預測值和卡爾曼平滑算法求出各個時刻對應的平滑值,然后計算狀態(tài)變量和觀 測變量的對數(shù)似然函數(shù)及其關(guān)于在給定參數(shù)和觀測變量下的狀態(tài)變量的密度函數(shù)的期望, 對該期望關(guān)于參數(shù)求偏導,令其為〇,求出使其期望達到最大的參數(shù),更新參數(shù)直至收斂,這 樣就可得到觀測矩陣、傳遞矩陣、觀測噪聲的方差、傳遞噪聲的方差、初始狀態(tài)的均值及其 方差的估計,再將估計出的參數(shù)代入狀態(tài)空間模型中,利用卡爾曼濾波算法求出一步預測 值,作為與之連接的未標識道路的初始值,最后利用得到的狀態(tài)空間模型和卡爾曼濾波算 法對未標識的道路進行預測及修正,及時更新道路地圖信息。
[0005] 該發(fā)明的優(yōu)點是所使用的信息是時域上的量,可對非平穩(wěn)的隨機過程進行處理, 將信號看成是白噪聲作用下的一個線性系統(tǒng)的輸出,用狀態(tài)方程來描述輸入與輸出的關(guān) 系,然后從期望最大化的角度估計出狀態(tài)方程中的觀測矩陣、傳遞矩陣、觀測噪聲的方差、 傳遞噪聲的方差、初始狀態(tài)的均值及其方差,采用的迭代算法能實時、快速地計算道路的經(jīng) 煒度。
【附圖說明】:
[0006] 圖1是該方法的流程圖
【具體實施方式】:
[0007] 實例1,本發(fā)明包含如下步驟:
[0008] 步驟1 :對于地圖上已標示道路的經(jīng)煒度信息樣本總量為T,樣本(即觀測變量) 記為yt,t = 1,2, 3,…,T,設(shè)初始狀態(tài)Xtl服從均值為X+、方差為Ptlltl的高斯分布,傳遞噪聲 n t獨立同分布,服從均值為〇、方差為Q的高斯分布,觀測噪聲ε t獨立同分布,服從均值為 〇、方差為R的高斯分布,且初始狀態(tài)χ〇、傳遞噪聲n t和觀測噪聲ε t相互獨立,F(xiàn)為傳遞矩 陣,H為觀測矩陣,at,bt分別表示道路的經(jīng)煒度信息,狀態(tài)變量
【主權(quán)項】
1. 一種基于GPS信息的道路地圖的更新方法,其特征在于它包括如下步驟: 步驟1 :對于地圖上已標示道路的經(jīng)煒度信息樣本總量為T,樣本(即觀測變量)記為 yt,t = 1,2, 3,…,T,設(shè)初始狀態(tài)Xtl服從均值為X+、方差為Ptlltl的高斯分布,傳遞噪聲n t 獨立同分布,服從均值為〇、方差為Q的高斯分布,觀測噪聲ε t獨立同分布,服從均值為〇、 方差為R的高斯分布,且初始狀態(tài)χ〇、傳遞噪聲n t和觀測噪聲ε t相互獨立,F(xiàn)為傳遞矩陣, H為觀測矩陣,at,bt分別表示道路的經(jīng)煒度信息,狀態(tài)變量
其中未知參數(shù)記為Θ
={F,H,Q,R,X(l|。,PtllJ,將其初始化,記
以下的步驟中,涉及參數(shù)F,H,Q,R,Xtlltl, Ptlltl的計算時均使用Θ °ld中的參數(shù)的對應值,對已知 的道路信息進行狀態(tài)空間建模
步驟 2 :記 xQ:T= {x。,X1,…,xT},y1:T= {y y2,…,yT},η = 2 為觀測變量的維度,m =2為狀態(tài)變量的維度,公式中涉及的撇號表示矩陣的裝置,根據(jù)模型假設(shè),求出完全數(shù)據(jù) (x〇:T,y 1:T)的對數(shù)似然函數(shù)的表達式
步驟3 :利用Θ °ld中的F,Q,X +和P +的值計算狀態(tài)空間中的一步預測值X 1|(|和P 1|(|, 具體實施公式如下 xI |〇 - Fx 0|0 Pilo= FP OloFr +Q ; 步驟4 :利用卡爾曼濾波算法和11|(|和P 1|(|求出各個時刻對應的狀態(tài)濾波值X t|t、狀 態(tài)方差濾波值Ptlt、狀態(tài)的一步預測值xt+1|t和狀態(tài)方差的一步預測值P t+1|t,其中t = 1,2, 3,…,T ; 步驟5 :利用步驟4得到的各個時刻的預測值xt+1|t、Pt+1|t和卡爾曼平滑算法求出各個 時刻對應的狀態(tài)平滑值xt|τ和方差平滑值P t|T,其中t = 0, 1,2, 3,…,T ; 步驟6 :利用t時刻方差的濾波值Ptlt和t+Ι時刻方差的預測值P t+1|t,計算Pt,t_1|T; 步驟7:求出步驟2中對數(shù)似然函數(shù)1即(1(|:1>71:」0)關(guān)于卩〇;; (|:」71:1^0°1<1)的期望
步驟8:對E[lnp(X(l:τ,y1:τ|θ)]關(guān)于參數(shù)求最大值,【具體實施方式】 為對E[lnp(X(l:τ,y1:τ|θ)]關(guān)于參數(shù)F,H,IΓ 1,?Γ1,X(l|(l,?1求偏導并令其
為0,解方程組后得到參數(shù)的更新結(jié)果如下:
記更 新后的參數(shù)為 Qnew= {F, QJxcilci, PtllcJ ; 步驟9:檢驗參數(shù)是否收斂。【具體實施方式】是設(shè)定一個閾值,比如ΚΓ6,檢驗 9n?-0°ld|是否小于該閾值,如果小于該閾值,進入下一步驟,否則,令0°ld= θ n?,返回 到步驟3 ; 步驟10 :得到相應的參數(shù)估計θ 后,更新狀態(tài)空間的初始值X 1|(|和P 1|(|,具體實施如 下 xI |〇 - Fx 0|0 Pilo= FP OloFr +Q ; 步驟11 :利用所得的狀態(tài)空間模型和卡爾曼濾波算法對新的道路信息進行預測和修 正,初始值取為原有道路信息的一步預測值?!揪唧w實施方式】為利用θη?,重新計算xT+llT和 ρτ+1|τ,利用所得的ΧΤ+1|#Ρ ρτ+1|τ作為新的道路的初始值,再將θ 代入建立的狀態(tài)空間模 型,作為與該已知道路相連接的新的道路的狀態(tài)空間模型,在實際應用時按相同的時間間 隔讀取新的道路的經(jīng)煒度信息,利用卡爾曼濾波對讀取到的經(jīng)煒度信息進行預測與修正。
2.按照權(quán)利要求1所述的基于GPS信息的道路地圖的更新方法,其特征在于,步驟4中 具體的迭代計算步驟為: ⑴令t = 1 ; (2) 利用t時刻的觀測值yt和狀態(tài)的一步預測值X t|t_i,計算4 -〃V,, !: (3) 利用t時刻狀態(tài)的方差的一步預測值PtlH,計算Dt= HP t|t_^ +R ; (4) 利用Xt|t_i、Ptlw和(2)、(3)步中得到的乏、Dt,計算該時刻狀態(tài)的濾波值 (5) 利用Pt|t_i和(2)、(3)步中得到的(、Dt,計算該時刻方差的濾波值
(6) 利用PtlH和⑶中得到的DtIi
(7) 利用Xt|t_JP (2)、(6)中得到的矣Kt,計算下一時刻的預測值心 (8) 利用Pt|t_i和(3)、(6)中得到的D t、Kt,計算下一時刻方差的預測值
⑶若t = T,迭代計算結(jié)束,否貝1J,令t = t+Ι,返回到(2)。
3. 按照權(quán)利要求1所述的基于GPS信息的道路地圖的更新方法,其特征在于,步驟5中 具體的迭代計算步驟為: (I) 令t = T,且初始化Ut= U t= O ; ⑵利用t時刻的觀測值yt和狀態(tài)預測值X t|t_i,計算皂=乃-; (3) 利用t時刻方差的預測值Ptlw,計算Dt= HP t|t_f +R ; (4) 利用t時刻方差的預測值Pt|t_i和(3)步中得到的D t,計算夂,=/rCl,1 : (5) 利用⑷得到的Kt,計算Lt= F-K tH ; (6) 利用(2)、(3)、(5)中得到的4、Dt和 L t,計算h +4、,· ⑵利用(3)、(5)中得到的Dt、Lt,計算i = //7V" + V"A; (8) 利用t時刻狀態(tài)和方差的預測值Xtlt^Ptlw和(6)中得到的Uw,計算t時刻的狀 態(tài)平滑值 Xt|T= XtlH+PtlHUH; (9) 利用t時刻方差的預測值Pt|t_i和(7)中得到的Ut_i,計算t時刻的方差平滑值P t|T -Pt I t-i-Pt I t-iUt-iPt I t-i? (10) 若t = 1,迭代計算結(jié)束,否則,令t = t-1,返回到(2); (II) 令t = 0,利用 Xl|〇,P1|(l和(8)、(9)所得的x1|T、P1|T,計算
4. 按照權(quán)利要求1所述的基于GPS信息的道路地圖的更新方法,其特征在于,步驟6中 具體的迭代計算步驟為: (1) 令 t = Τ,計算 PT'T_1|T= [I-PTIhH,(HPtI^1Hr +R) ^1H]FPt^1 I^1 ; (2) 令t = t-1,計;I
循環(huán)執(zhí)行(2), 直至t = 1〇
【專利摘要】本發(fā)明屬于信息科學工程領(lǐng)域,特別是涉及一種基于GPS信息的道路預測與修正方法研究。該方法是將已有道路看做一個狀態(tài)空間,利用EM算法和Kalman算法對其狀態(tài)空間模型中的未知參數(shù)進行估計,最后利用估計出的狀態(tài)空間模型和Kalman濾波算法對新修道路進行預測與修正。本發(fā)明首次將這一方法運用到道路預測與修正這一研究方向,解決了地圖更新速度較慢的問題,該算法具有及時有效的優(yōu)點。
【IPC分類】G01C21-32
【公開號】CN104677366
【申請?zhí)枴緾N201510122265
【發(fā)明人】王橋, 吳晶晶
【申請人】南京宜開數(shù)據(jù)分析技術(shù)有限公司
【公開日】2015年6月3日
【申請日】2015年3月19日
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