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    重庆时时彩后1万能码: 基于GPS/北斗定位和云计算平台的不停车收费方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    CN201611021343.1

    申请日:

    2016.11.21

    公开号:

    CN106568456A

    公开日:

    2017.04.19

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G01C 21/34申请日:20161121|||公开
    IPC分类号: G01C21/34 主分类号: G01C21/34
    申请人: 北京工业大学
    发明人: 何坚; 周浩; 刘金伟; 余立
    地址: 100124 北京市朝阳区平乐园100号
    优先权:
    专利代理机构: 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 代理人: 刘萍
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201611021343.1

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.05.17|||2017.04.19

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    基于GPS/北斗定位和云计算平台的不停车收费方法属于电子信息领域,本发明以GPS轨迹点为圆心圈选属于此圆的路段集,作为被选路径。本发明加入方向约束条件共同约束,并且提出如何判断方向。行车方向判断提出了一种基于线路拐点的上下行判断算法,用以判断方向。最终匹配路径的选择基于欧几里德距离的系数轨迹相似性算法。本发明可实现在行车轨迹、备选路径和最终匹配路径的优化下道路车辆监管的自动化、简单化。

    权利要求书

    1.基于GPS/北斗定位和云计算平台的不停车收费方法,其特征在于:
    系统包括集成移动互联网、GPS/北斗定位、GIS和云平台的ETC;
    具体步骤如下所示:
    (1)搜索备选路径集
    根据连续的车辆GPS采集点描绘出车辆行驶轨迹,以GPSi为圆心,搜索其预设半径内的
    所有可能的行驶道路,组成备选路径集RCi;
    (2)筛选备选路径集
    以实际行车限制与路网几何连通性为基础,计算RCi与各阶段总体路径Pi的后续可行路
    段集PNi的交集Rinsect(i);并由Rinsect(i)更新并重组备选总体路径集Pi+1;
    (3)选取最终匹配路径
    依次遍历所有轨迹点,利用相对编辑代价的思想分别计算P中路径与GPS轨迹路径的相
    似度r,r值最大者则视为与实际道路轨迹最为接近,并将其作为最终匹配路径。
    2.根据权利要求1所述方法,其特征在于:
    假设界定最小转向角λ为30°,当某个节点的前后路段转角大于λ,将p3、p4和p5加入关键
    节点集;轨迹起始点和结束点也需要将其加入关键节点集;最后,将节点集按节点序号排
    序,得到由关键节点连接而成的精简车辆行驶轨迹。
    3.根据权利要求1所述方法,其特征在于:
    对于每个GPS轨迹点pi,将其在定位误差区内所有几何连通的路段集记为R(pi);
    备选路径的搜索半径Search_scop的值应遵循以下原则:一是搜索半径Search_scop应
    大于GPS设备定位精度的最大误差值;二是搜索半径应覆盖当前GPS点临近车道;
    当GPS轨迹点pi的备选路径集R(pi)确定之后,就需要根据行车限制条件从车辆周围所
    有几何连通的路径中,筛选出当前阶段的备选路径;并依次遍历每个GPS定位轨迹点pi,分
    别对上次的筛选结果进行筛选与更新,最终得到所有备选路径集。
    4.根据权利要求1所述方法,其特征在于:
    数据库中存储了描述道路形状的路段节点,将其中能决定道路行驶方向的点成为道路
    拐点;利用道路拐点地判断车辆在两拐点间的行驶方向,从而判断车辆相对于整条路段的
    行驶方向。
    5.根据权利要求1所述方法,其特征在于:
    通过计算轨迹Q前后轨迹点的坐标偏移量,将轨迹P进行相应的轨迹位移,以实现轨迹
    线段的坐标统一;而欧氏距离的计算方法是将移动对象的轨迹用相同维度的坐标向量表
    示,再计算每一个时刻上对应两个轨迹点之间的欧氏距离,然后对这些距离进行综合,得到
    轨迹间欧氏距离;
    对于轨迹精简处理的车辆轨迹,首先将其各关键点坐标序列化,构成序列P;将行驶线
    路的轨迹坐标序列化,构成序列Q;pi为P的第i个元素,qi为序列Q的第i个元素,qi’为序列Q
    中转换到P坐标系下的第i个元素;在计算序列P转换为序列Q的相对欧氏距离过程中,均以
    序列Q为基准,使P向Q操作变换;
    详细计算步骤如下:
    (1)计算转换偏移量
    欲要计算B到E的相对编辑代价,就需要将E点代入到轨迹P的坐标系内;首先需要分别
    计算起始点D到E的X、Y坐标偏移量,其中O为原点坐标系,如式(1-4)、(1-5)所示:
    <mrow> <mi>d</mi> <mi>e</mi> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>q</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = "}"> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>q</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>q</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mi>x</mi> </mrow> </msub> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mo>&gt;</mo> <mn>1</mn> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mn>4</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    <mrow> <mi>d</mi> <mi>e</mi> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>q</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = "}"> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>q</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>q</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mi>y</mi> </mrow> </msub> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mo>&gt;</mo> <mn>1</mn> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mn>5</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    (2)坐标替换
    将A根据第一步计算的偏移量移至E’,作为轨迹Q在轨迹P坐标系下的位置,E’坐标计算
    方法见式(1-6)、(1-7):
    substitute(pi,x,qi,x)=pi-1,x+der(qi,x) (1-6)
    substitute(pi,y,qi,y)=pi-1,y+der(qi,y)
    (1-7)
    (3)计算欧氏距离
    此时轨迹Q中的E点已转化为轨迹P的坐标系,B到E’的几何距离看做将B编辑至E’的相
    对编辑代价,见式(1-8):
    <mrow> <mi>E</mi> <mi>d</mi> <mi>i</mi> <mi>t</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>q</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = "}"> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>|</mo> <msub> <mi>p</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <msup> <msub> <mi>q</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> </msup> <mo>|</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mo>&gt;</mo> <mn>1</mn> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mn>8</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    其中,|pi-qi'|为两坐标点之间的欧氏距离;而两条轨迹之间的编辑代价则为各点编辑
    代价之和,见式(1-9):
    <mrow> <mi>S</mi> <mi>i</mi> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>l</mi> <mi>a</mi> <mi>r</mi> <mi>i</mi> <mi>t</mi> <mi>y</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>P</mi> <mo>,</mo> <mi>Q</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mn>1</mn> <mi>n</mi> </munderover> <mfrac> <mn>1</mn> <mrow> <mi>E</mi> <mi>d</mi> <mi>i</mi> <mi>t</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>q</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mn>9</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    将车辆行驶轨迹A,和最终备选路径集NR(pn)中路径B所对应的轨迹点坐标代入公式(1-
    9)并获得各路径轨迹的相似度值Similartiy(A,B)i,最后选择其中值最大者作为最终匹配
    路径。

    说明书

    基于GPS/北斗定位和云计算平台的不停车收费方法

    技术领域

    本发明属于电子信息领域,是一种基于GPS/北斗定位和云计算平台、应用于公路、
    隧道和大型桥梁的自动电子收费方法。

    背景技术

    ETC(Electronic Toll Collection,电子收费系统)技术如图1所示依赖于互联网
    实时将车辆信息以影像或移动钥匙的方式通过工作站上传至应用数据库。传统ETC技术存
    在识别速度慢、安装成本高和运营维护困难等问题,并且有些收费站位置偏远,ETC硬件设
    备难以安装和维护。近年来出现的基于GPS、北斗定位系统的新一代电子收费系统正在逐步
    发展,它通过卫星定位记录车辆行驶的路线和距离,自动计算和扣除道路通行费用,有效解
    决了上述传统ETC技术存在的弊端。同时,移动互联网通信、车联网和GIS等技术的发展,也
    为基于GPS/北斗和云计算平台的不停车收费系统提供了相应的技术铺垫。

    发明内容

    本发明针对传统ETC存在的缺点,设计了基于GPS/北斗和云计算平台的不停车收
    费系统。系统由车载定位终端、基于GIS和云平台不停车收费软件组成。其中车载定位终端
    通过GPS卫星/北斗定位将实时采集的车辆GPS数据通过3G/4G无线网络返回给云服务器系
    统。不停车收付软件包括系统涉及的路径判断策略、车载定位业务和费用清算业务进行了
    描述,本发明所涉及主要工作如下:

    (1)如图2所示,设计了集成移动互联网、GPS/北斗定位、GIS和云平台的ETC系统架
    构。

    (2)为了使具有一定误差的车辆GPS数据能在GIS中较准确地校正到正确的行驶道
    路中,设计并应用基于GPS/北斗轨迹的路径匹配算法。

    (3)设计了基于GIS的车载定位业务流程。

    (4)设计了云端基于GIS不停车收费系统费用清算流程。

    基于GPS/北斗和云计算平台的不停车收费系统的核心算法如下:

    典型的GPS/北斗运动车数据是一系列包含车辆经纬度信息的有序GPS轨迹点,主
    要用于实时地确定车辆当前位置。单独依靠GPS/北斗卫星定位

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn ,其精度易收到外界环境影响而产生误差。在图3所示的交叉口路段中,A、B、C、D分
    别为路段节点,它们连接而成的实线线段代表道路轨迹;GPS1~GPS4依次为车辆GPS采集点,
    它们连接而成的虚线线段为车辆行驶轨迹。假设GPS轨迹点GPS1~GPS3均能唯一地匹配到路
    段AB上,但经过B点时由于岔路口的出现而导致备选匹配路段增加,并且GPS4到路段BC和路
    段BD的距离几乎相等,这时一般的匹配算法难以正确判断车辆的后续行驶路段,此问题称
    为Y-junction问题。

    如果在本系统中出现以上道路判断错误,会严重影响收费系统的正常运行。所以
    本发明在前人研究成果基础上,改进并结合了基于交通限制条件的备选路径集算法和基于
    编辑代价的折线相似度算法,实现了一种基于GPS轨迹的路径匹配算法,通过将采集的GPS
    轨迹点与其周围的道路轨迹进行筛选和匹配,最终准确判断出车辆实际行驶道路,以确保
    系统的正常运行。

    本发明算法以车辆GPS采样点集和路径轨迹点集作为基本数据,经过三个步骤实
    现真实车辆行驶道路的准确判断,具体步骤如下所示:

    (1)搜索备选路径集

    根据连续的车辆GPS采集点描绘出车辆行驶轨迹,以GPSi为圆心,搜索其预设半径
    内的所有可能的行驶道路,组成备选路径集RCi;

    (2)筛选备选路径集

    以实际行车限制与路网几何连通性为基础,计算RCi与各阶段总体路径Pi的后续可
    行路段集PNi的交集Rinsect(i)。并由Rinsect(i)更新并重组备选总体路径集Pi+1。

    (3)选取最终匹配路径

    依次遍历所有轨迹点,利用相对编辑代价的思想分别计算P中路径与GPS轨迹路径
    的相似度r,r值最大者则视为与实际道路轨迹最为接近,并将其作为最终匹配路径。

    虽然行车轨迹与其行驶道路轨迹的几何形状非常接近,但由于采点方法不同,导
    致二者具有明显特征区别。

    首先,二者采点密集程度不同。线路轨迹是由人工采点绘制而成,所采集道路节点
    均匀分布在轨迹之中;行车轨迹是由车载定位终端实时采集而得,如果车辆行驶缓慢或静
    止,那么此段时间内的GPS轨迹点会出现聚集甚至重合的情况。

    其次,二者采样点意义不同。线路轨迹的采样点均为道路关键节点,多为改变轨迹
    方向的关键节点,虽然稀少,但可简单明了地绘制出整条线路轨迹;而车辆轨迹呈密集状,
    一段趋于直线的行驶轨迹中往往包含多个GPS采集点,其中大多数采样点并未改变行驶轨
    迹方向,此类点对于后文路径集的选取和道路轨迹相似度对比并无作用。

    所以,本算法需要对车辆GPS行驶轨迹进行精简处理,去除无效采样点,仅保留能
    明显改变轨迹方向且均匀分布的采样点,如图4所示。

    假设界定最小转向角λ为30°,最小采样距离间隔η的权值为3,当某个节点的前后
    路段转角大于λ且距其前后节点距离间隔大于η时,则将其称为关键点。对于图中轨迹TR=
    p1p2p3p4p5p6p7p8,只有p3、p4和p5的转角大于λ,且距其前后采样点距离的权值大于η,则将p3、
    p4和p5加入关键节点集。此外,由于p1和p7分别为轨迹起始点和结束点,所以也需要将其加
    入关键节点集。最后,将节点集按节点序号排序,得到图中由关键节点连接而成的精简车辆
    行驶轨迹TRkey=p1p3p4p5p7。

    λ和η的取值原则应与道路拐点采点实际情况一致,这样才能最大限度地使行车轨
    迹与线路轨迹近似。而轨迹点p的运动方向变化值θ的计算方法如公式(1-1)所示:


    其中为pi-1与pi点之间的向量,且其中pi,x、
    pi,y与pi-1,x、pi-1,y分别是轨迹点pi和pi-1的坐标。

    备选路径集的确定

    在车辆GPS定位出现误差的情况下,GIS描绘的行车轨??赡芑岢鱿制?,如图5所
    示。图中实线段为路段轨迹,虚线段为各车辆GPS轨迹点依次连接而成的行驶轨迹。

    每个轨迹点在一定范围半径内都会涵盖不同的路段,例如GPS1点在search_scop
    半径范围内所涵盖的路段为a、d、f,而GPS2点所涵盖的路段为a、b、c。则可以说,在系统扫描
    GPS1点时,路段a、d、f即为GPS1点的备选路径集。同理,路段a、b、c为GPS2的备选路径集,路段
    b、e、g为GPS3点的备选路径集。对于每个GPS轨迹点pi,将其在定位误差区内所有几何连通的
    路段集记为R(pi)。

    其中,半径Search_scop的值根据各路段路况情况而变,但是应遵循以下原则:一
    是搜索半径Search_scop应大于GPS设备定位精度的最大误差值,以免实际行驶道路被划分
    至搜索半径之外;二是搜索半径应覆盖当前GPS点临近车道,以免搜索半径过小导致基础数
    据过少。

    备选路径集的筛选

    在现实的高速公路道路网中,除了道路的几何连通性还包括行车方向限制、超速
    限制、车型限制等行车限制条件。

    当GPS轨迹点pi的备选路径集R(pi)确定之后,就需要根据以上这些行车限制条件
    从车辆周围所有几何连通的路径中,筛选出当前阶段可能的备选路径。并依次遍历每个GPS
    定位轨迹点pi,分别对上次的筛选结果进行筛选与更新,最终得到所有备选路径集。

    例如在图4所示的路况中,对于处在GPS1点的车辆,其备选路径集为R(pi),且此时
    数据库中记录的针对此路网的几何连通路径包括a、d和f,而根据各路段的行驶方向限制,
    车辆的实际行驶方向只与a路段的方向限制相符,即该路径的后续路径集只有a,并将R(pi)
    经过行车限制筛选后得到的后续路径集记为NR(pi)。

    用Ti(topo)表示R(pi)路段的拓扑约束条件(拓扑约束条件即规范的定义节点与道
    路路径),用Ti(dirc)表示R(pi)路段的方向约束条件,则R(pi)的直接后续可行路段集NR
    (pi)的计算方法如式(1-2)所示:

    NR(pi)={Rj∈R(pi)|Ti(topo)∩Ti(dirc)} (1-2)

    若i=0,则当前点为初始轨迹点,设R(p0)的元素个数为k,初始化k条几何连通路
    径集、总体备选路径集R(pathi);若i≠0,则当前点为中间轨迹点,计算R(pi)与上一阶段R
    (pi-1)的直接后续可行路段集R(pi-1)的交集Rinsect(i);若Rinsect(i)为空,当前路径R(i)为无
    效路径,将其从当前阶段几何连通路径集中删除;若Rinsect(i)有且仅有一条路段,则更新当
    前阶段后续路径集R(pi)和R(pathi);若Rinsect(i)包含m条路段,则将R(pathi)复制分裂成m
    条总体备选路径,Rinsect(j)(j∈[1,m])作为Rinsect(j)的最后一条路段,同时更新其直接后
    续可行路径集。

    最后,当所有GPS轨迹点判断完成后,即可得到最终整体备选路径集R(path)。

    行车方向判断

    值得一提的是,在所有行车限制中,几何连通性、速度限制、车辆限制等限制条件
    可根据数据库中存储的节点属性判断,而行车方向限制条件的判断相比而言较为复杂。

    本发明提出一种基于线路拐点的上下行判断算法。数据库中存储了描述道路形状
    的路段节点,将其中能决定道路行驶方向的点成为道路拐点。利用道路拐点可以较准确地
    判断车辆在两拐点间的行驶方向,而道路拐点的行驶方向又是确定的,从而可以判断车辆
    相对于整条路段的行驶方向。

    因为算法取点都为线路拐点,即两拐点之间线段为直线线段,所以可视为算法使
    用场景均为直线情况。列出如图6所示所有可能的四种线路模型,分别代表车辆于t1、t2时刻
    在两拐点线路上的四种车辆与拐点的相对位置情况。其中,S1、S2为线路拐点,P1、P2为车辆
    在t1和t2时间内的前后GPS轨迹点,并且以箭头方向为上行方向。

    从图中可看出,情况一为车辆前后位置均在S1点之前;情况二,车辆前后位置位于
    两拐点之间;情况三,车辆前后位置均在S2点之后;情况四,车辆前后位置虽然在两点之间,
    方向与情况二相反。

    在确定车辆属于上述四种情况之后,可以根据车辆前后位置分别距离两拐点的距
    离变化来判断行驶方向。以情况一为例,如图7所示,当P车从t1时刻行驶到t2时刻,对于S1站
    点的距离变化量为:△L=p1s1-p2s1,P车对于S2站点距离变化量为:△L’=p1s2-p2s2。

    若△L<0且△L’>0,则可以判断出P车是在远离S1站而靠近S2站,行驶方向为S1至
    S2;反之则是靠近S1站而远离S2站,行驶方向为S2至S1。由此,便可知车辆相对于此段路段的
    行驶方向,若行车方向与数据库中路段的方向相符,则说明该车符合路段行车方向限制条
    件,并将此路段加入后续行车路径集NR(pi)中;反之则说明行车方向违反路段方向限制条
    件,此路段应从备选路径集R(pi)中删除。

    最终匹配路径的选择

    当遍历完所有GPS轨迹点之后得到最终备选路径集NR(pn),NR(pi)可能包含一条或
    多条路径,而且它们均与行车轨迹的交通限制条件相符,但其中只有一条路径为车辆实际
    行驶路径。此时需要根据行车路线轨迹与各条备选路径轨迹进行对比,从而得到相似度最
    高路径作为最终匹配路径。

    对于轨迹相似性对比的方法,现有一种基于曲线相似度的路径相似度判断方法,
    但此方法要求坐标系统一,而且曲线之间的距离变化会影响最终相似度值ScoreSim的大
    小。但实际道路多为短直线段所连接而成的稀疏轨迹,而非曲率均匀变化的曲线,所以文献
    所采用的方法并不适用于本课题所研究的实际路况中的路径轨迹比对。

    另一种现有算法考虑到了行车轨迹的稀疏特征,提出了一种基于欧几里德距离的
    稀疏轨迹相似性计算,将编辑距离(由一种轨迹变为另一种轨迹所需最少编辑次数)思想应
    用到轨迹相似性计算之中,即计算从轨迹P编辑到轨迹Q所花费的编辑代价,代价值越小,则
    两条稀疏轨迹的相似度越高。但此方法仅考虑了两轨迹之间的绝对欧氏距离,未将两轨迹
    对应点的坐标系相统一,而忽略了两轨迹对应点之间的相对编辑代价。比如两轨迹之间若
    存在另一干扰轨迹,其编辑代价将永远小于期望轨迹的代价,从而造成判断错误。

    所以本算法对现有算法进行改良,提出了统一坐标系的相对欧氏距离计算方法,
    通过计算轨迹Q前后轨迹点的坐标偏移量,将轨迹P进行相应的轨迹位移,以实现轨迹线段
    的坐标统一,这样计算出的欧氏距离就是相对的,避免了现有计算方法中的误差。

    而欧氏距离的计算方法是将移动对象的轨迹用相同维度的坐标向量表示,再计算
    每一个时刻上对应两个轨迹点之间的欧氏距离,然后对这些距离进行综合,即可得到轨迹
    间欧氏距离。例如,在二维空间中,R、S两条轨迹之间的欧氏距离计算方法见式(1-3):


    式中,k为轨迹R、S的采样点数,E(R,S)为
    它们之间的欧氏距离;ri、si分别代表第i个点轨迹点,ri,x、ri,y与si,x、si,y分别代表各自的x、
    y坐标,distance表示轨迹点ri和si的欧氏距离。

    对于轨迹精简处理的车辆轨迹,首先将其各关键点坐标序列化,构成序列P;将行
    驶线路的轨迹坐标序列化,构成序列Q。设m、n分别为P、Q的长度,pi为P的第i个元素,qi为序
    列Q的第i个元素,qi’为序列Q中转换到P坐标系下的第i个元素。在计算序列P转换为序列Q
    的相对欧氏距离过程中,均以序列Q为基准,使P向Q操作变换。P、Q轨迹示意图如图8所示。

    详细计算步骤如下:

    (1)计算转换偏移量

    欲要计算B到E的相对编辑代价,就需要将E点代入到轨迹P的坐标系内。首先需要
    分别计算起始点D到E的X、Y坐标偏移量,其中O为原点坐标系,如式(1-4)、(1-5)所示:



    (2)坐标替换

    将A根据第一步计算的偏移量移至E’,作为轨迹Q在轨迹P坐标系下的位置,E’坐标
    计算方法见式(1-6)、(1-7):

    substitute(pi,x,qi,x)=pi-1,x+der(qi,x) (1-6)

    substitute(pi,y,qi,y)=pi-1,y+der(qi,y) (1-7)

    (3)计算欧氏距离

    此时轨迹Q中的E点已转化为轨迹P的坐标系,B到E’的几何距离即可看做将B编辑
    至E’的相对编辑代价,见式(1-8):


    其中,|pi-qi'|为两坐标点之间的欧氏距离(在二维和三维空间中的欧氏距离就是
    两点之间的实际距离)。而两条轨迹之间的编辑代价则为各点编辑代价之和,见式(1-9):


    当两条稀疏轨迹之间的编辑代价越大,则代表需要更多的编辑操作才能实现两条
    轨迹间的转换,也就说明两条轨迹间的相似度越??;反之则说明两条轨迹间的相似度越大。
    依次将车辆行驶轨迹A,和最终备选路径集NR(pn)中路径B所对应的轨迹点坐标代入公式
    (1-9)并获得各路径轨迹的相似度值Similartiy(A,B)i,最后选择其中值最大者作为最终
    匹配路径。

    (4)设计了基于GIS的车载定位业务流程:

    如图9所示面向车载定位终端的GPS数据采集和存储过程主要由车载定位终端伺
    服??橥瓿?,它作为GPS数据传输的中转站,将GPS数据分别转发给GPS数据??楹虶IS伺服
    ???。首先云服务器系统会根据用户需求通过伺服??橄虺翟囟ㄎ恢斩朔⑺涂刂葡?。当
    车载定位终端收到控制消息后进行相应控制操作。其次,将实时采集的车辆GPS数据通过
    3G/4G无线网络返回给云服务器系统。在此传送过程中,服务器一直处于监听状态,等待车
    载定位终端的数据消息。当接收到数据消息后,云服务器会同时将GPS消息发送给GPS数据
    ??楹虶IS伺服???。面向GIS的匹配过程将实时GPS数据序列化,并提供给GIS加载和仿真。
    GIS伺服??榈却翟囟ㄎ恢斩怂欧?榇涞木馕龅腉PS数据。服务器根据车辆坐标
    在路网数据库中查找车辆周围路网数据,将其连同车辆行驶轨迹GPS数据序列化,随后载入
    GIS中,并且经过上文介绍的基于GPS轨迹的路径匹配算法的筛选和编辑代价计算,得到路
    径匹配结果。最后GIS伺服??榛剐枰ヅ浣峁萁恢燎逅隳??,供其进行最后的计费结
    算工作。

    (5)清算??榱鞒蹋?br />

    如图10所示首先由清算??槎寥∑ヅ浣峁?,并根据路段ID查询路网数据表中的
    “是否收费”属性,若为收费道路,说明车辆还未驶离收费路段,继续接收后续匹配结果。如
    果为非收费路段,清算??樾枰莩盗綢D查询车辆缴扣记录表,这时车辆可能处于两种
    情况之中:若最后一次记录中没有记载车辆驶入记录,则代表车辆还未进入该收费道路,此
    时应将车辆ID、路段ID和驶入时间记录;若最后一次记录中已记载该车驶入记录,则代表车
    辆已经经过收费道路并且驶离,这时清算??橛盗臼焕胧奔湫畔⒓锹荚诎?,并根据车
    辆类型和相对应的路段收费标准对驾驶员个人账户进行相应的计费缴扣工作。以此来实现
    系统对于行驶车辆的结算业务。

    发明效果

    通过移动互联网通讯技术支撑基于GPS/北斗与云计算平台的搭建,本系统可实现
    在行车轨迹、备选路径和最终匹配路径的优化下道路车辆监管的自动化、简单化。本发明所
    研究的基于GPS/北斗和云计算平台的不停车收费系统为公共交通的信息化管理提供了一
    套完整的解决方案,提高了道路监管工作的智能化水平和工作效率,本系统的设计方法和
    实现过程中所采用的技术也为智能交通系统的发展提供了某种新的思路。

    1.被选路径集的确定:现有技术:直接用GPS定位然后GIS描绘行车轨迹

    改进算法:以GPS轨迹点为圆心圈选属于此圆的路段集,作为被选路径。

    2.被选路径集的筛?。合钟屑际酰航龈萃仄嗽际跫跣”谎÷肪都?。

    改进算法:加入方向约束条件共同约束,并且提出如何判断方向。

    3.行车方向判断:提出了一种基于线路拐点的上下行判断算法,用以判断方向。

    4.最终匹配路径的选择:现有技术:(1)基于曲线相似度的路径相似度判断方法。

    (2)基于欧几里德距离的系数轨迹相似性算法。

    改进算法:基于现有两项技术结合后改良:统一坐标系的相对欧氏距离算法。

    附图说明

    图1传统ETC技术框架图。

    图2本发明的系统架构图。

    图3本发明Y-junction交叉口示意图。

    图4本发明轨迹精简示意图。

    图5本发明路径匹配示意图。

    图6本发明几种相对位置情况。

    图7本发明直线道路行驶方向判断示意图。

    图8本发明P、Q轨迹示意图。

    图9本发明基于GIS的车载定位业务流程图。

    图10本发明清算业务流程图。

    具体实施方式

    本发明采用如下实施方案:

    如图2系统架构图所示,系统的实现过程主要包含采集、传输、匹配和结算四个阶
    段,分别对应于车载定位终端的GPS/北斗数据采集、数据传输与解析、路径匹配以及驾驶员
    账户的收费结算。

    (1)采集:部署于实际行驶车辆上的车载定位终端,是系统的数据采集平台,主要
    负责采集车辆实时GPS/北斗数据。

    (2)传输:数据的传输主要依靠车载定位终端的3G/4G??橥瓿?,该??榻杉?br />数据与车辆识别信息封装成具有一定格式的消息,并将其通过3G/4G网络传输至云平台服
    务器系统。

    (3)匹配:当服务器系统接收到车载定位终端采集的车辆GPS数据后,需要将其与
    预先加载于GIS中的路网数据进行匹配,通过路径匹配算法校正车辆轨迹,从而找到车辆实
    际行驶路径。

    (4)结算:根据GIS的匹配结果,服务器系统开始调用结算???,结合车辆信息和路
    段收费标准对车辆驾驶员个人账户进行相应计费结算工作。

    关 键 词:
    基于 GPS 北斗 定位 计算 平台 停车 收费 方法
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