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浮动车轨迹数据具有覆盖范围广、更新周期短、获取成本低等特点，对于地图的生产和更新具有重要意义，但是由于受到卫星信号被遮挡及多路径效应的影响，其精度普遍较低。本文采用一种基于OSM作为参考数据的方式对浮动车轨迹数据进行校正。首先通过一种分层时空地图匹配的方式将轨迹数据与OSM进行匹配；然后采用引力模型对数据进行校正；最后在武汉市出租车轨迹数据上进行了试验。结果表明，本文提出的数据校正方法可以有效地提高浮动车轨迹数据的精度。 相似文献
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高精地图的发展在智能交通的推进中发挥着关键作用,是打造智能汽车与智慧城市“数据大脑”的基石,同时可推动智慧物流网络与交通安全风险监测网络的发展。从地图信息传输模型的角度出发,对已有的高精地图模型进行了分析,提出基于地图认知机理构建高精地图的思路,并对国内外高精地图格式标准进行了对比,提出了中国智能驾驶高精地图在标准编制时应遵循的原则。同时,从地图采集、处理与审核等维度展开,分析了当前高精地图生产与更新的关键技术,并通过车辆的规划与感知等应用实例,对高精地图的应用现状进行了分析。中国高精地图发展面临着模型复杂、生产更新能力难以满足发展需要、地理信息安全风险以及应用深度不足等挑战。针对以上挑战,所提出的基于认知模型建立高精地图闭环架构的思路,强调了保障数据安全、推动智能审图的重要性,指出了高精地图的广泛应用前景。 相似文献
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