主頁（http://www.130131.com）：軌跡分析，如何解決車輛定位與道路的偏差？

試想一下，一輛汽車行駛在道路上，1、2、3這三個點是汽車的GPS定位結(jié)果，我們可以看到三個點的定位、形成的軌跡和實際道路有非常明顯的偏差。

這就是常見的，定位軌跡與地圖道路的匹配問題。相信大家都有通過餓了么點外賣，或者京東購置大件物品的經(jīng)歷，當(dāng)我們想要查看外賣騎手和配送員的距離位置，平臺往往只是在地圖上由配送點到收貨地址劃一條直線，用戶無法看到騎手完整的行駛軌跡，顯示的定位與道路也常常有明顯的偏移。

主要的原因可能是因為在外賣和送貨上門的場景下，不太需要做精準(zhǔn)的軌跡與道路匹配。而斑馬數(shù)智服務(wù)的客戶主要涵蓋汽車、保險領(lǐng)域，由于自身業(yè)務(wù)場景的需求，他們對用戶駕駛軌跡的要求是極其嚴(yán)苛的。這也使得我們從一開始就積累了一套專業(yè)的路徑匹配與軌跡糾偏算法。

路徑匹配不準(zhǔn)的原因

在實際應(yīng)用中，導(dǎo)致定位與地圖道路存在偏差，其主要的原因還在于GPS數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量問題。GPS采樣頻率低、定位誤差大、GPS信號丟失，都會增加路徑匹配的不準(zhǔn)確性。由于這些問題非常普遍，因此我們需要在這種情況下仍然能實現(xiàn)較高的路徑匹配準(zhǔn)確率。那么，如何通過算法來實現(xiàn)呢？

路徑匹配的算法實現(xiàn)

異常點監(jiān)測

通過異常值檢測算法，檢驗行車GPS軌跡數(shù)據(jù)中的錯誤數(shù)據(jù)和不合常理的數(shù)據(jù)，剔除異常值再進行計算分析。

觀測概率

觀測車輛GPS軌跡點與周圍多條道路的距離、以及道路的連續(xù)性等因素，計算出車輛行駛的正確道路。

我們計算紅色的GPS點P1、P2、P3、P4與周圍道路C1、C2、C3、C4的距離，根據(jù)距離確定GPS點實際位于哪條道路的概率，距離近，概率就高。同時還將考察道路的連續(xù)性，例如兩個GPS點P2、P3最為接近的是C2(1)、C3(1)兩段道路，但這兩段并不是一條連續(xù)的道路，這個時候就不能單純采用最近距離來判斷概率。

速度權(quán)重

當(dāng)GPS點出現(xiàn)在高架路段，通過定位就比較難判斷具體的道路。通過車輛速度權(quán)重，可以計算出車輛行駛在高架或地面道路的準(zhǔn)確位置。

最后在實際的應(yīng)用中，我們積累完善了豐富詳盡的地圖道路數(shù)據(jù)庫，建立了數(shù)據(jù)索引，使得計算效率極大提高，并且采用了效率極高的最短路徑算法，計算速度擁有更大提升。

 車輛GPS軌跡的地圖匹配是交通大數(shù)據(jù)挖掘中的一項重要的基礎(chǔ)性工作，可靠的軌跡匹配結(jié)果對于道路交通運行狀態(tài)監(jiān)測、實時交通信息發(fā)布、車輛定位與智能調(diào)度、出行路徑選擇行為分析等具有重要意義。由于城市道路網(wǎng)絡(luò)中大量存在高架路、主輔路和立體交叉等復(fù)雜的道路場景，對準(zhǔn)確的路徑匹配提出了更高的要求，相信通過我們對數(shù)據(jù)算法的持續(xù)訓(xùn)練完善，可以不斷在各個應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮價值。