基于Storm的浮動車地圖匹配算法研究.pdf

1、浮動車技術是智能交通系統(tǒng)（ITS）中廣泛采用的獲取道路交通信息的技術手段之一。大量裝有車載GPS定位系統(tǒng)的公交車、出租車源源不斷地將自己的車輛信息（如時間、坐標、速度、方向角等）傳送到一個數據中心，通過對這些實時數據的分析處理后，就可以獲得某個地區(qū)的實時交通狀態(tài)信息。但由于GPS數據精度的原因，在結合數字地圖進行處理分析時會出現(xiàn)車輛位置偏離道路的現(xiàn)象，因此需要利用地圖匹配技術進行修正。地圖匹配技術通過算法模型將GPS設備獲取的車輛GPS

2、信息與城市路網拓撲關聯(lián)起來，把GPS觀察點投影到車輛所在真實道路。對于規(guī)模龐大、精度不足的浮動車數據，如何通過有效的地圖匹配算法保證匹配效率和匹配準確性，是進行后續(xù)其他研究（如提高道路交通狀態(tài)分析質量）的關鍵。
　　針對以上問題，提出了一種基于時空分析方法的地圖匹配算法。算法分為兩個部分：地圖數據的預處理和對候選點的時空分析。在地圖數據的預處理部分，基于ArcGIS平臺的地圖數據建立了重慶市路網的網格索引，極大提升了查找GPS觀察

3、點周邊路段的效率；時空分析部分是算法的核心，算法綜合考慮了空間幾何、路網拓撲信息及時間因素對選取GPS候選點的影響，提升了匹配的精度。
　　考慮到當前浮動車數據中心面對的數據量快速增長，單機環(huán)境越來越難滿足由此帶來的數據處理需求，本文探索了將分布式實時計算技術應用到交通領域，并就當前最為流行的 Storm實時計算技術進行了研究，成功地將本文提出的地圖匹配算法遷移到了Storm平臺。
　　最后，利用重慶市公交車 GPS數據和A