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文檔簡(jiǎn)介
1、軌跡數(shù)據(jù)是時(shí)空環(huán)境下,通過對(duì)一個(gè)或多個(gè)移動(dòng)對(duì)象運(yùn)動(dòng)過程的采樣所獲得的數(shù)據(jù)信息,包括采樣點(diǎn)位置、采樣時(shí)間、速度等,這些采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)信息根據(jù)采樣先后順序構(gòu)成了軌跡數(shù)據(jù)。近年來(lái),隨著各種定位技術(shù)(如全球定位系統(tǒng)(GPS)和無(wú)線蜂窩網(wǎng))的發(fā)展和普及,以及無(wú)線互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展推動(dòng)下的移動(dòng)智能終端的更新?lián)Q代,民用 GPS(Global Positioning System)設(shè)備在移動(dòng)終端上得到了非常廣泛的使用,大量的軌跡數(shù)據(jù)在日常生活中正在日益積累,
2、如何有效挖掘軌跡數(shù)據(jù)背后的信息成為一個(gè)備受關(guān)注的熱點(diǎn)。
本文以路網(wǎng)環(huán)境下的車輛軌跡數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,以軌跡聚類為研究目標(biāo),并結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)完成了相應(yīng)實(shí)驗(yàn),得到了具有一定價(jià)值的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。本課題的研究工作主要包括以下幾個(gè)方面:
(1)針對(duì)軌跡數(shù)據(jù)集特點(diǎn)找到了合適的地圖匹配算法 SLAMM( Selective Look-Ahead Map Matching),并對(duì)SLAMM算法進(jìn)行了改善,在保證軌跡匹配精確性的前提下提高了算
3、法匹配速度。本文采用了北京市出租車軌跡數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集屬于高采樣軌跡,SLAMM算法針對(duì)高采樣軌跡而設(shè)計(jì),具有較快的運(yùn)行速度和較高的準(zhǔn)確度。本文通過研究路網(wǎng)對(duì)車輛行駛的物理約束,利用路網(wǎng)模型特性優(yōu)化對(duì)SLAMM算法進(jìn)行了優(yōu)化。
(2)學(xué)習(xí)研究了路網(wǎng)環(huán)境的約束對(duì)軌跡聚類產(chǎn)生的影響,應(yīng)用簡(jiǎn)化的NEAT(NEtwork Aware approach to Trajectory Clustering)模型并加入時(shí)間維度對(duì)處理后的軌跡數(shù)
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