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引言

目前的目標定位方法通常采用GPS或航跡估計法來進行定位，但是這種方法在定位過程中會受到傳感器誤差的干擾，導致定位結(jié)果存在一定的誤差，從而造成定位位置與實際位置不一致，如何快速而準確地減小這種誤差，是一個急需解決的問題。

地圖匹配是指同一場景在不同條件下獲得的地圖之間的配準，同一傳感器在不同時間，或不同類型傳感器在同一時間，或不同類型傳感器在不同時間所獲取的兩幅地圖中的同一地面點所對應像素之間的配準，是圖像處理的一個重要課題。可見，地圖匹配方法在地圖之間配準過程中具有較好的應用效果，為此，將地圖匹配方法應用到目標定位中，以提高目標定位的速度和精度。

1 基于地圖匹配的目標定位技術(shù)設計

1.1 車輛行駛路徑信息采集

在采用地圖匹配方法對目標定位之前，預先對車輛行駛路徑信息采集。在獲取車輛行駛路徑信息時，首先從全球定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫讀取行駛路徑數(shù)據(jù)，然后對獲取的目標數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換，將獲得的目標數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為地圖上相應的原始位置 ，然后以目標位置300(可變)米為半徑的距離獲取車輛行駛路徑信息。接著，從地圖數(shù)據(jù)庫中讀取當前定位目標的相關路段信息，把匹配路段的編號和新匹配點的位置信息寫到數(shù)據(jù)庫中，完成目標位置周圍信息的采集。

1.2 地圖元素分割

在目標周圍信息采集的基礎上，對目標周圍地圖元素進行分割，由于交通地圖上有很多特別的圖標，如能準確、迅速地定位和識別這些圖標，對目標定位具有重要意義。若能首先識別這些特殊符號，并采用一定的處理方法將其劃分為道路或區(qū)域，則可使后續(xù)目標定位更方便、快捷和準確。因此，在收集了上述車輛行駛路徑周圍信息的基礎上，對地圖元素進行了分割，主要根據(jù)彩色像素進行了地圖元素分割。在地圖元素的分割過程中，針對地圖圖像的道路集和噪聲進行分割，所以要根據(jù)地圖的顏色特征，把目標周圍的地圖圖像劃分成像素組。從直觀上看，我們把各種顏色的道路分成了道路組，把綠地、河流和城市地區(qū)分成了區(qū)域組，所有特殊含義的詞和符號都被看作是噪聲集。將上述分類標準作為分類依據(jù)，相應地，定義3類顏色集合：

道路顏色集R；

區(qū)域顏色集C；

噪聲顏色集N。

這里，把構(gòu)成道路集所有像素的顏色作為道路顏色集R，同理，把構(gòu)成區(qū)域集所有像素的顏色作為區(qū)域顏色集C，把構(gòu)成噪聲集所有像素的顏色作為噪聲顏色集N，應該有：

其中，P代表地圖上任意一點，像素P顏色記作CP。

依據(jù)上述過程，按照地圖顏色對目標周圍區(qū)域的元素分割，為目標定位提供基礎依據(jù)。

1.3 基于地圖匹配的目標定位實現(xiàn)

在目標周圍的地圖元素分割后，對目標定位。因為圖像分割后，保留下來的道路條數(shù)也較多，為了節(jié)省定位時間，需要對分割后的地圖元素進一步分割。因此，選擇分割后的地圖中的候選區(qū)段、判斷區(qū)，其是指可能包含目標實際位置的區(qū)域范圍。通過候選區(qū)段、判斷區(qū)，能夠減少候選路段數(shù)，縮短地圖匹配計算時間，從地圖數(shù)據(jù)庫中提取候選路段信息，是確定候選路段的關鍵。

在候選區(qū)段、判斷區(qū)選擇過程中，判定域半徑大小的選擇應確保車輛當前部件在候選部件內(nèi)，除定位誤差外，還應考慮道路寬度等因素。基于上述分析，采用基于曲線擬合的匹配方法對目標進行定位，與此同時，由于城市道路狀況的復雜性，隧道、立交橋及高層建筑密集，造成全球定位系統(tǒng)信號盲區(qū)。通信、建筑、樹木、橋梁等都會造成數(shù)據(jù)的丟失，影響傳輸?shù)慕?jīng)度、緯度或速度，導致數(shù)據(jù)的錯誤和丟失。因此，為提高地圖匹配精度，需要對全球定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行預處理，剔除經(jīng)緯和速度上的突變，并對缺失數(shù)據(jù)進行內(nèi)插，具體過程如下所示：

第一：基于前后位置相關性確定候選區(qū)的判斷域，即，根據(jù)前后時刻的行進軌跡確定候選區(qū)，其公式如下：

第二，在上述判斷域確定后，將相關的目標道路網(wǎng)數(shù)據(jù)疊加到導航數(shù)據(jù)庫中，其中，部分或全部落入判斷域的路段即為候選路段，即完成候選路段的選??；

第三，依據(jù)上述過程確定候選路段后，分析路段上目標的起點、終點與相關的空間數(shù)據(jù)以及候選路段的相關信息；

第四，為確定初始路段，計算出最接近目標的點的位置，該位置所處的路段即為最佳的車輛匹配路段；

第五，在匹配路段上，提取與該匹配路段節(jié)點或形狀點相鄰的兩個點的信息，然后利用上述三個點的信息在兩個由三個點組成的路段上以米的距離進行插值，計算每一個插值點的坐標，并根據(jù)上述四點和插值點的信息計算離目標最近的點，而這點就是匹配點。

最后，為衡量地圖匹配的目標定位算法的準確性與可靠性，采用模糊綜合評判方法計算定位結(jié)果匹配的可信度，原因是，對匹配結(jié)果有一個準確的評價，就可以利用評價結(jié)果，發(fā)現(xiàn)匹配是否錯誤，若發(fā)現(xiàn)匹配錯誤，則采取措施進行解決，以保證定位的準確性。模糊綜合評判方法的評判規(guī)則定義如下所示：

當采用地圖匹配算法對目標定位后，對匹配結(jié)果的可信度采用以下評判規(guī)則：

一是，方向一致原則，匹配段的方向越接近于被測目標的位置，匹配結(jié)果的可靠性越高；

二是，位置一致性原則，匹配點在某個時間點越接近目標點，匹配結(jié)果的可信度越高；

三是，形狀一致性是正常的，截面形狀與目標軌跡越相似，則代表其匹配程度越高。

基于上述分析，將目標與路段位置差值的平均值表示為：

基于上述計算，計算出定位位置與匹配位置的平均距離，以衡量定位結(jié)果，確定地圖匹配的可信度，若可信度較高則代表定位越準確，則可直接完成定位，若可信度較低則重新進行定位，以此完成基于地圖匹配的目標定位。

2 結(jié)束語

設計了一種基于地圖匹配的目標定位技術(shù)，在該技術(shù)的實現(xiàn)過程中，采用了地圖匹配方法盡快匹配定位點，以準確獲得目標位置。通過此次研究的目標定位技術(shù)在一定程度上能夠解決復雜場景下的目標定位問題，并能夠提高目標定位的精度，能夠為其他目標定位提供一定的幫助，具有一定的實際應用意義。但是由于研究時間的限制，此次研究的基于地圖匹配的目標定位技術(shù)還存在一定的不足，在進行地圖匹配過程中，若目標速度較快，匹配坐標的時間也會有所增加，因此需要優(yōu)化此次研究方法，進而保證匹配速率，進一步提高目標定位的效果，以適應目標定位需求。