Sammanfattning av denna webbsida: Lokaliseringsmedvetna enheter kan användas för att registrera rörliga objekts positioner för ytterligare spatiotemporell dataanalys. Till exempel kan vi analysera de rutter som följs av en person eller en grupp människor, för att upptäcka dolda mönster i bana data. Vanligtvis, positioner rörliga objekt registreras av GPS-enheter, och för det mesta, de registrerade positioner inte matchar vägen faktiskt följt av objektet som bär enheten, på grund av olika källor till fel. Således krävs det att det rörliga objektets faktiska position matchas till en plats på en digital karta. Problemet med att matcha GPS-inspelade positioner till ett vägnät kallas kartmatchning (MM). Även om många algoritmer har föreslagits för att lösa detta problem, är det få av dem som anser den osäkerhet som orsakas av avsaknaden av information om det rörliga objektets position mellan på varandra följande registrerade platser. I den här artikeln studerar vi sambandet mellan kartmatchning och osäkerhet, och vi föreslår en ny MM-algoritm som använder mellanslagsprismor i kombination med viktade k-kortaste vägalgoritmer. Vi tillämpade vår algoritm på verkliga fall och på datorgenererade kursprover med en mängd olika egenskaper. Vi jämför våra resultat med ett antal välkända algoritmer som vi också har implementerat och visar att det överträffar befintliga algoritmer, vilket gör att vi kan få bättre matchningar, med en försumbar förlust i prestanda. Dessutom föreslår vi en ny precisionsåtgärd som möjliggör en bättre jämförelse mellan olika MM-algoritmer. Vi tillämpade denna nya åtgärd för att jämföra vår algoritm mot befintliga algoritmer.
I REF föreslog författarna en lösning som lade till den k-kortaste sökvägen algoritm för att beräkna den globalt optimala vägen.
Uncertainty-Based Map Matching: The Space-Time Prism and k-Shortest Path Algorithm
{'venue': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'journal': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}