基于GPS/北斗車載終端回傳位置信息的電子地圖糾偏算法

摘 要：針對不同方式下生成的電子地圖的所產(chǎn)生各種誤差和拐點(diǎn)不精確等現(xiàn)象，本文提出了通過對車輛監(jiān)控平臺接收的班線客貨運(yùn)車輛GPS/北斗雙模車載終端回傳的大量定位數(shù)據(jù)的位置信息進(jìn)行提取匹配和二次聚類算法分析，實(shí)現(xiàn)了對原始圖層特定路段進(jìn)行路線和拐點(diǎn)進(jìn)行較為準(zhǔn)確的糾偏，經(jīng)過該算法糾偏后的數(shù)字地圖與實(shí)際道路進(jìn)行對比后，其經(jīng)過糾偏后的道路圖層拓?fù)渑c實(shí)際道路及拐點(diǎn)的拓?fù)鋵?yīng)準(zhǔn)確性明顯提高。與傳統(tǒng)算法相比，該算法通過對大量班線車輛和所有車輛的定位信息進(jìn)行二次動態(tài)聚類分析，不近可以快速的實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜道路和拐點(diǎn)的算法分析，同時也提高了地圖糾偏的準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：K-means聚類算法；地圖糾偏；GPS/北斗雙模

中圖分類號：TP335

定位導(dǎo)航、地理信息系統(tǒng)以及無線通信三種技術(shù)通過現(xiàn)代信息技術(shù)融合，形成了GPS/北斗車輛監(jiān)控調(diào)度系統(tǒng)。近年來隨著這三項(xiàng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，GPS/北斗車輛定位管理的應(yīng)用已越來越成熟。數(shù)字地圖是存貯在計算機(jī)中的矢量圖形數(shù)據(jù)，是地理信息系統(tǒng)的抽象或數(shù)學(xué)模型，因此數(shù)字地圖是一組地理空間數(shù)據(jù)的集合，即按照一定的地理框架組合的，帶有確定坐標(biāo)和屬性標(biāo)志的，描述地理要素和現(xiàn)象的離散數(shù)據(jù)。數(shù)字地圖一般利用地形原圖或者影像圖，對其進(jìn)行掃描數(shù)字化或手持設(shè)備式數(shù)字化，數(shù)字地圖的半面位置精確度取決于來源地圖的準(zhǔn)確性和數(shù)字化方式的精確度，不同方式下產(chǎn)生的電子地圖的誤差不同，需要進(jìn)行進(jìn)一步校正糾偏。車輛監(jiān)控平臺實(shí)時接收其監(jiān)管下的所有在線車輛的位置信息匯報并進(jìn)行存儲，實(shí)現(xiàn)實(shí)時對車輛的跟蹤和監(jiān)管，對車輛進(jìn)行遠(yuǎn)程調(diào)度和控制，提高了道路運(yùn)輸車輛的運(yùn)輸效率和安全保障，而且為定位和導(dǎo)航服務(wù)方面提供了技術(shù)支持，更為了智能交通系統(tǒng)的發(fā)展起到了重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文研究了基于大量班線運(yùn)輸車輛GPS/北斗雙模車載終端回傳的定位數(shù)據(jù)，對其中的根據(jù)經(jīng)緯度，方向，高度等位置信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和聚類分析，實(shí)現(xiàn)了在圖層上進(jìn)行道路和線路拐點(diǎn)的準(zhǔn)確糾偏。

1 算法分析

1.1 定位數(shù)據(jù)字節(jié)提取

根據(jù)交通運(yùn)輸部頒布的《道路運(yùn)輸車輛衛(wèi)星定位系統(tǒng)終端通訊協(xié)議及數(shù)據(jù)格式》JT/T808協(xié)議提出的數(shù)據(jù)要求、通信協(xié)議格式來設(shè)計平臺與車載終端之間的數(shù)據(jù)通訊、命令傳遞等底層通訊模塊。車載終端以808協(xié)議為基礎(chǔ)通過gprs/3g/sms網(wǎng)絡(luò)向運(yùn)營平臺上報數(shù)據(jù)，平臺接收到數(shù)據(jù)后解析并保存到數(shù)據(jù)庫中。位置信息匯報消息體由位置基本信息和位置附加信息項(xiàng)列表組成，位置信息基本信息數(shù)據(jù)格式總共21個字節(jié)，其中0到4字節(jié)為報警標(biāo)志，4到8字節(jié)為狀態(tài)位，8到12字節(jié)為以度為單位的緯度值乘以10的六次方，精確到萬分之一度，12到16字節(jié)為以度為單位的緯度值乘以10的六次方，精確到萬分之一度，16到18字節(jié)為高程，18到20字節(jié)為速度，20到21字節(jié)為方向位，其中定義0-359度，正北為0，順時針，第21字節(jié)為上報時間位。

1.2 K-means聚類算法分析

聚類就是對大量未知標(biāo)注的數(shù)據(jù)集，按照數(shù)據(jù)的內(nèi)在相似性將數(shù)據(jù)集劃分為多個類別，使類別內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度較大而類別間的數(shù)據(jù)相似度較小。k-means是劃分方法中較經(jīng)典的聚類算法之一。由于該算法的效率高，所以在對大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類時被廣泛應(yīng)用。k-means算法以k為參數(shù)，把n個對象分成k個簇，使簇內(nèi)具有較高的相似度，而簇間的相似度較低。k-means算法的處理過程如下：首先，隨機(jī)地把n和個樣本分成K類（2≤K≤N），以一個k行n列的矩陣A表示，其中 ，U為正定矩陣。

2 算法實(shí)現(xiàn)

首先我們假設(shè)監(jiān)控平臺每天對n輛車輛進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控，為了提高接收數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度，平臺下發(fā)指令讓車載終端每5秒回傳一次定位數(shù)據(jù)，部分回傳入庫數(shù)據(jù)如表1所示，提取其中的經(jīng)緯度和方向字段，即為該車輛當(dāng)時所在的地點(diǎn)和行車前進(jìn)方向，考慮到班線行車途中車輛在同一固定行進(jìn)路線的不確定性，選取10度為緩沖識別區(qū)，即同一輛車在可辨經(jīng)緯度范圍內(nèi)，行進(jìn)方向角偏差為10度以內(nèi)均可視為方向角未改變，車輛沿該路段直線行駛，將其他方向交叉點(diǎn)視為拐點(diǎn)。并考慮到由于車輛天線故障或sim卡信號盲區(qū)等原因，用算法濾除無效的經(jīng)緯度異常定位信息。

2.1 對于路段分段的糾偏實(shí)現(xiàn)

首先選取待糾偏的某個路段，并在該路段匹配到的車輛定位位置信息，根據(jù)每次上傳間隔的前后方向角度差值確定車輛所在的路段的間隔分段的起始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)，由于動態(tài)信息上傳時間間隔為5s，所以可以將起始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)在一定冗余度范圍內(nèi)看做直線，作為糾偏后的路線軌跡記錄。流程圖如圖1所示：

2.2 對于各個路段拐點(diǎn)的糾偏實(shí)現(xiàn)

選取待糾偏的電子地圖的路段拐點(diǎn)定位信息為集合，首先將集合中的原始拐點(diǎn)作為初始拐點(diǎn)聚類中心，采用k-means聚類算法，分別對所有車輛在一定范圍內(nèi)的GPS回傳定位數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，對每輛車所回傳的形式軌跡分析后選出新的聚類中心后，再次對所有車輛的每個拐點(diǎn)的進(jìn)行聚類分析后的新的拐點(diǎn)，作為二次糾偏，最大限度的提高拐點(diǎn)糾偏的準(zhǔn)確性。流程圖如圖2所示：

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文依據(jù)某企業(yè)提供的回傳定位數(shù)據(jù)，對福建省福州市部分主要干道進(jìn)行了道路分段匹配和拐點(diǎn)糾偏，利用Mapinfo的二次開發(fā)控件MAPX5.02，在VB6.0開發(fā)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)算法。將經(jīng)過糾偏后的電子地圖與百度衛(wèi)星地圖比對后，發(fā)現(xiàn)經(jīng)過本算法糾偏后的地圖明顯與衛(wèi)星地圖的實(shí)際道路和拐點(diǎn)更加匹配。

4 結(jié)束語

本文利用車輛監(jiān)控平臺接收的大量車輛的定位信息并對其有效字節(jié)進(jìn)行分析和聚類算法，在實(shí)際應(yīng)用中可以快速實(shí)現(xiàn)對電子地圖的準(zhǔn)確糾偏，在拐點(diǎn)的糾偏上進(jìn)行了基于多點(diǎn)多車的二次聚類實(shí)現(xiàn)，提高了針對道路拐點(diǎn)糾偏的可靠性，通過對道路圖層道路節(jié)點(diǎn)信息的糾偏，不僅可以提高精度，還可以校正道路圖層中的拓?fù)溴e誤，并可以隨著平臺數(shù)據(jù)庫不斷存儲的所有車輛定位數(shù)據(jù)的更新可以再次進(jìn)行重復(fù)糾偏，進(jìn)一步提高糾偏后數(shù)字地圖的準(zhǔn)確性，可以快速實(shí)現(xiàn)動態(tài)糾偏。

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作者簡介：楊志鵬（1987-），男，山東日照人，2012級信息與通信工程專業(yè)碩士研究生，研究方向：信號與信息處理。

作者單位：長安大學(xué) 信息工程學(xué)院，西安 710064；日照港油品碼頭有限公司，山東日照 276826