Eindeutiger, genauer Kartenabgleich in Echtzeit für mehrere Sensorquellen

In diesem Artikel wird ein schneller und eindeutiger Algorithmus zum Kartenabgleich vorgestellt, mit dem Routen aus spärlichen GPS-Spuren rekonstruiert werden können. Im Gegensatz zu probabilistischen Methoden identifiziert er nur die Straßenabschnitte, die tatsächlich benutzt wurden, wodurch jegliche Mehrdeutigkeit bei der Routenschätzung vermieden wird. Der Algorithmus verarbeitet Spuren mit niedriger Abtastrate effizient und wurde an realen und simulierten GPS-Daten aus London, Paris und Luxemburg getestet. Er erreicht eine Genauigkeit von über 85% für einen Abtastzeitraum von bis zu 50 Sekunden. Er eignet sich für Echtzeitanwendungen und bietet trotz GPS-Messfehlern eine robuste Leistung. Künftige Arbeiten werden sich auf die Verfeinerung des Algorithmus konzentrieren, indem die Abtastrate dynamisch an die lokale Topographie angepasst wird, um den Energieverbrauch bei Crowd-Sensing-Anwendungen zu optimieren.

Intelligente Städte benötigen Echtzeitinformationen, um die Effizienz ihrer Verkehrssysteme zu verbessern. Insbesondere die Erkennung von Menschenansammlungen kann dabei helfen, die aktuelle Geschwindigkeit in jeder Straße, in den überlasteten Gebieten usw. zu ermitteln. In diesem Zusammenhang sind Techniken zum Kartenabgleich erforderlich, um eine Abfolge von GPS-Wegpunkten einer Reihe von Straßen auf einer gemeinsamen Karte zuzuordnen. Leider sind die meisten Methoden zum Kartenabgleich probabilistisch. Wir schlagen eher einen eindeutigen Algorithmus vor, der in der Lage ist, alle möglichen Pfade zu identifizieren, die einer bestimmten Abfolge von Wegpunkten entsprechen. Wir benötigen eine eindeutige Identifizierung für jeden Wegpunktsatz. Zum Beispiel sollte die tatsächliche Geschwindigkeit den richtigen Straßenzügen ohne Fehler zugewiesen werden. Um alle möglichen Straßen zu identifizieren, konstruieren wir die Gruppe der Kandidaten iterativ. Wir identifizieren alle Randkandidaten rund um jeden Wegpunkt und rekonstruieren alle möglichen Unterrouten, die sie verbinden. Anschließend überprüfen wir eine Reihe von Einschränkungen, um unmögliche Routen zu eliminieren. Die Straßenabschnitte, die allen berechneten Routen gemeinsam sind, bilden eine eindeutige Übereinstimmung. Wir bewerten das Übereinstimmungsverhältnis unserer Technik auf realen Stadtkarten (London, Paris und Luxemburg). Wir validieren unseren Ansatz auch mit einer echten GPS-Trace in Seattle.