摘 要：針對(duì)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(guò)對(duì)車(chē)輛監(jiān)控平臺(tái)接收的班線客貨運(yùn)車(chē)輛GPS/北斗雙模車(chē)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(duì)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(guò)該算法糾偏后的數(shù)字地圖與實(shí)際道路進(jìn)行對(duì)比后，其經(jīng)過(guò)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?duì)應(yīng)準(zhǔn)確性明顯提高。與傳統(tǒng)算法相比，該算法通過(guò)對(duì)大量班線車(chē)輛和所有車(chē)輛的定位信息進(jìn)行二次動(dòng)態(tài)聚類分析，不近可以快速的實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜道路和拐點(diǎn)的算法分析，同時(shí)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(hào)：TP335

定位導(dǎo)航、地理信息系統(tǒng)以及無(wú)線通信三種技術(shù)通過(guò)現(xiàn)代信息技術(shù)融合，形成了GPS/北斗車(chē)輛監(jiān)控調(diào)度系統(tǒng)。近年來(lái)隨著這三項(xiàng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，GPS/北斗車(chē)輛定位管理的應(yīng)用已越來(lái)越成熟。數(shù)字地圖是存貯在計(jì)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(duì)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(lái)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(chē)輛監(jiān)控平臺(tái)實(shí)時(shí)接收其監(jiān)管下的所有在線車(chē)輛的位置信息匯報(bào)并進(jìn)行存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)對(duì)車(chē)輛的跟蹤和監(jiān)管，對(duì)車(chē)輛進(jìn)行遠(yuǎn)程調(diào)度和控制，提高了道路運(yùn)輸車(chē)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(chē)輛GPS/北斗雙模車(chē)載終端回傳的定位數(shù)據(jù)，對(duì)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(chē)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(lái)設(shè)計(jì)平臺(tái)與車(chē)載終端之間的數(shù)據(jù)通訊、命令傳遞等底層通訊模塊。車(chē)載終端以808協(xié)議為基礎(chǔ)通過(guò)gprs/3g/sms網(wǎng)絡(luò)向運(yùn)營(yíng)平臺(tái)上報(bào)數(shù)據(jù)，平臺(tái)接收到數(shù)據(jù)后解析并保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中。位置信息匯報(bào)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(gè)字節(jié)，其中0到4字節(jié)為報(bào)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(wàn)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(wàn)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(shí)針，第21字節(jié)為上報(bào)時(shí)間位。

1.2 K-means聚類算法分析

聚類就是對(duì)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(gè)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(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類時(shí)被廣泛應(yīng)用。k-means算法以k為參數(shù)，把n個(gè)對(duì)象分成k個(gè)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(guò)程如下：首先，隨機(jī)地把n和個(gè)樣本分成K類（2≤K≤N），以一個(gè)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(tái)每天對(duì)n輛車(chē)輛進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，為了提高接收數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度，平臺(tái)下發(fā)指令讓車(chē)載終端每5秒回傳一次定位數(shù)據(jù)，部分回傳入庫(kù)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(chē)輛當(dāng)時(shí)所在的地點(diǎn)和行車(chē)前進(jìn)方向，考慮到班線行車(chē)途中車(chē)輛在同一固定行進(jìn)路線的不確定性，選取10度為緩沖識(shí)別區(qū)，即同一輛車(chē)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(chē)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(chē)輛天線故障或sim卡信號(hào)盲區(qū)等原因，用算法濾除無(wú)效的經(jīng)緯度異常定位信息。

2.1 對(duì)于路段分段的糾偏實(shí)現(xiàn)

首先選取待糾偏的某個(gè)路段，并在該路段匹配到的車(chē)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(chē)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(dòng)態(tài)信息上傳時(shí)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(duì)于各個(gè)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(duì)所有車(chē)輛在一定范圍內(nèi)的GPS回傳定位數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，對(duì)每輛車(chē)所回傳的形式軌跡分析后選出新的聚類中心后，再次對(duì)所有車(chē)輛的每個(gè)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(duì)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(kāi)發(fā)控件MAPX5.02，在VB6.0開(kāi)發(fā)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)算法。將經(jīng)過(guò)糾偏后的電子地圖與百度衛(wèi)星地圖比對(duì)后，發(fā)現(xiàn)經(jīng)過(guò)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(yǔ)

本文利用車(chē)輛監(jiān)控平臺(tái)接收的大量車(chē)輛的定位信息并對(duì)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(duì)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(chē)的二次聚類實(shí)現(xiàn)，提高了針對(duì)道路拐點(diǎn)糾偏的可靠性，通過(guò)對(duì)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(cuò)誤，并可以隨著平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)不斷存儲(chǔ)的所有車(chē)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(dòng)態(tài)糾偏。

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

作者單位：長(zhǎng)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