随着电子地图在路径规划、导航、运输任务派单、车辆调度等位置服务中的广泛应用,人们对地图更新的精准性与实时性提出了更高要求。地图中的道路缺失、道路封闭以及道路偏移不仅导致迷路和绕路现象的发生、造成通行时间的浪费,还会引发交通事故与交通拥堵。因此,为节省出行成本、维护正常交通秩序,亟需设计恰当的地图更新方法。智能出行软件的普及与北斗导航定位技术的飞速发展,衍生了大规模的轨迹数据,具有数据量大、覆盖范围广,蕴含时空信息丰富等特点,为快速地更新地图提供了新的思路。现有的基于轨迹的地图更新方法聚焦于缺失道路的发现,较少关注由道路封闭引起的道路通行能力的变化,缺乏对路网中偏移道路的及时校准,而导航过程中封闭道路和偏移道路往往会对地图用户带来较大干扰。为解决上述问题,本文首次提出了一个基于轨迹数据的快速地图更新框架。为了提高地图更新的效率和有效性,在数据预处理部分,对轨迹数据进行轨迹分段,噪声过滤与轨迹压缩,同时通过地图匹配获取路网数据中道路的上下游(亦称为近邻)关系与关联强度;在道路封闭/开通检测部分,将路网进行网格划分,通过观测各网格区域内的轨迹特征变化快速定位候选封闭区域,根据道路流量和关联道路转向频次变化识别道路的封闭/开通,在此基础上,通过多个时间段的连续监测,根据封闭/开通行为的持续时长与周期性等特性进一步确定封闭/开通类型;在偏差道路校准部分,通过轨迹聚类、中心线提取及地图匹配差分获取偏差路段继而快速更新地图。最后,采用三个真实的轨迹数据集对所提方法的效能进行了验证。本文主要工作包括以下几个方面:·数据预处理针对轨迹数据易受到信号波动以及特殊驾驶行为的影响产生异常的问题,本文设计了轨迹质量提升方法,将轨迹数据中存在时空分布异常的轨迹分段成多条子轨迹,随后通过滑动窗口模型检测轨迹中的波动点和自相交轨迹段并作为噪声去除,最后采取道格拉斯-普克算法剔除冗余轨迹点实现轨迹压缩,提升算法效率;此外,本文还通过地图匹配方法提取出了道路的上下游关系与关联强度。·道路封闭/开通检测本文设计并实现了基于指数加权移动平均法的道路封闭/开通检测方法,将检测区域划分成较小粒度的网格,采用各网格单元前序时刻的车流量与掉头行为频次结合指数加权移动平均法预测当前时刻数据,根据其与真实值之间的明显差异快速定位出候选封闭区域,利用地图匹配方法获取候选封闭区域内的道路流量和关联道路转向频次显著变化的特性,据此识别出道路的封闭/开通,并对封闭/开通道路进行连续监测,根据持续时长和周期性进一步判定封闭行为模式。·路网偏差校准偏差道路包括缺失道路和道路偏移,为了校准偏差道路,本文利用基于豪斯多夫距离的轨迹聚类方法以区分不同移动行为的轨迹簇,然后采用物理吸引力算法调整轨迹簇,利用距离和最小采样方法提取出道路中心线,最后采用地图匹配方法结合原始路网实现偏差道路的校准。综上所述,本文提出了基于轨迹数据的快速地图更新框架并设计了相应的算法,通过在真实数据集上大量的实验,验证了所提方法的有效性和高效性。