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论文笔记:An Interactive-Voting Based Map Matching Algorithm

2010 MDM

1 ST-matching的问题

论文笔记:Map-Matching for low-sampling-rate GPS trajectories(ST-matching)_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

当轨迹很长,且车辆通过多线平行的道路时,ST-Matching的效果较差,出现Z形结果的明显错误

 

 【我的理解:ST-matching在计算空间分析函数V(c_i \rightarrow c_j)=\frac{||o_{t+1}-o_t||_{euclidean}}{||c_i-c_j||_{route}}的时候,虽然使用的是两个candidate点之间的路径距离,但是在得到candidate以还原轨迹的时候,是直接把最可能的candidate连起来的,所以会出现横穿北四环的情况】

出现这种错误的原因是

  • 计算相似时仅考虑相邻候选点,而实际上应当考虑所有附近的点。
  • 权重打分使用简单的求和,忽略了距离的影响。
  • 如果一个点被错分了,那么后续的节点都会基于此计算,造成误差累计。

——>论文提出了IVMM,通过voting的方式,综合考虑所有的采样点之间的关系,以找到最优路径

2 IVMM算法

2.1 构建候选点图

2.1.0 获得候选点

这一步和ST-matching一样:

  • 给定一条确定轨迹T=p_1\to p_2\to p_3\to\dots\to p_n
  • 对每一个点pi​,在半径为r的范围内搜索该路段的候选集
  • 然后计算候选点,候选点是pi​对这些路段的投影

 

 

 

 2.1.1 构建候选点图

这一步也是和ST-matching一样,每两个candidate之间的边权重为:

 详细内容可见:论文笔记:Map-Matching for low-sampling-rate GPS trajectories(ST-matching)_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

 

2.2 不同采样点之间的转移关系

这里开始就和ST-matching不一样了

2.2.1 static score matrix

candidate的状态转移概率矩阵按对角矩阵拼起来得到

  • M=diag\{M^{(2)},M^{(3)},\cdots,M^{(n)}\}
    • 其中M^{(i)}=(m_{ts}^{(i)})_{a_{i-1}\times a_i}=(F(c_{i-1}^t\rightarrow c_i^s))_{a_{i-1}\times a_i} ,也就是相邻两个采样点i-1和i中各个candidate之间的转移概率矩阵

 2.2.2 Weighted Influence Modeling

  • 为每个采样点p定义一个(n-1)维的距离权重(对角)矩阵Wi,表示点p与其他采样点间的权重关系
  • 权重关系用欧式距离表示,距离越大权重越小。

 2.2.3 Weighted Score Matrix

  • Static score matrix M可以看成一个由n-1个block组成的对角矩阵
  • 每一个采样点的距离权重矩阵Wi也是一个n-1阶对角矩阵
  • wi的每个元素和M对应block的每个元素相乘,得到weighted score matrix:

     

  • Φi表示从采样点pi的视角看,各个candidate之间的加权转移概率
    • 距离采样点pi越近的点,权重越大,表示从pi视角看,影响(可信度)越大
  • ——>得到一组共n个加权得分矩阵,表示从不同采样点的视角下看,各个转移概率的情况

 

2.3 VIMM算法

 

 

 2.4 举例

不用VIMM的时候,路线就是1112

 

 

 VIMM voting之后,路径为1123

3 实验

3.1 实验数据

真实数据和st-matching一样,都是北京的数据 

  • 北京的路网
    • 58624个点
    • 130714条路段

  • 真实数据
    • 从GoeLife系统中采集26条轨迹,这些轨迹都手工标注的label(作为ground truth

     

 3.2 比较的metric

 

 3.3 结果

3.3.1 可视化结果

 

 3.3.2 准确度

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