一种道路匹配方法及装置与流程

1.本发明涉及追踪定位领域，具体涉及一种道路匹配方法及装置。


背景技术：

2.随着生活水平的不断提高、科技的不断进步，驾车成为人们最常见的出行方式，导航定位技术早已经融入我们的日常生活，导航软件更是给人们出行带来了极大的方便。然而，当车辆经过隧道、高架桥等无信号或道路复杂的特殊路段时，导航数据无法实时更新，目前常用的方法是停止等待或沿路继续无区分惯性导航，无法准确定位行驶路线。
3.因此，在道路复杂的情况下或北斗/gps信号缺失的情况下，提高道路匹配的精准度，成为一项亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

4.本发明提供一种道路匹配方法及装置，以提高道路匹配的精准度。
5.为了解决上述技术问题，本发明的实施例采用了如下技术方案：一种道路匹配方法，包括：
6.接收目标对象对应的北斗/gps定位数据和实时车载监测数据；
7.对所述北斗/gps定位数据进行预处理；
8.对预处理后的北斗/gps定位数据和所述实时车载监测数据进行融合，以得到融合后的定位数据；
9.根据所述融合后的定位数据确定所述目标对象的行驶路径。
10.本发明的有益效果在于：在对目标对象的行驶路径进行匹配之前，接收北斗/gps定位数据，并对北斗/gps定位数据进行预处理，对定位数据进行过滤，进而提高定位数据的可信度，然后对实时车载监测数据和预处理后的北斗/gps定位数据进行融合，通过融合实时车载监测数据对缺失或有偏差的北斗/gps定位数据进行补充和校正，再通过融合后的定位数据进行道路匹配，进而提高了道路匹配精度，可以在北斗/gps信号弱或信号缺失的情况下，确定目标对象的行驶道路。
11.在一个实施例中，所述北斗/gps定位数据至少包括经度、纬度以及时间；
12.所述实时车载监测数据，包括以下至少一种数据：
13.瞬时速度、发送机转速以及瞬时耗油量。
14.在一个实施例中，所述对预处理后的北斗/gps定位数据和所述实时车载监测数据进行融合，以得到融合后的定位数据，包括：
15.通过所述实时车载监测数据对所述预处理后的北斗/gps定位数据进行验证，以验证所述预处理后的北斗/gps定位数据是否符合预设条件；
16.当所述预处理后的北斗/gps定位数据符合预设条件时，通过所述实时车载监测数据对所述预处理后的北斗/gps定位数据进行校正；
17.将所述校正后的北斗/gps定位数据和所述实时车载监测数据进行融合，形成融合
后的定位数据。
18.本实施例的有益效果在于：在对实时车载监测数据和预处理后的北斗/gps定位数据进行融合时，通过对定位数据的有效性和可信度进行验证，识别其中符合特定条件的数据，当预处理后的北斗/gps定位数据符合预设条件，则认为预处理后的北斗/gps定位数据存在偏差需要对其进行校正，进而提高定位数据精准度。
19.在一个实施例中，所述通过所述实时车载监测数据对所述预处理后的北斗/gps定位数据进行验证，以验证所述预处理后的北斗/gps定位数据是否符合预设条件，包括：
20.通过所述实时车载监测数据判断所述预处理后的北斗/gps定位数据是否发生漂移；
21.当所述预处理后的北斗/gps定位数据发生漂移时，确定所述预处理后的北斗/gps定位数据符合预设条件；
22.当所述预处理后的北斗/gps定位数据未发生漂移时，确定所述预处理后的北斗/gps定位数据不符合预设条件。
23.本实施例的有益效果在于：通过实时的实时车载监测数据，对北斗/gps定位数据进行验证，对发生了漂移的北斗/gps定位数据进行识别，进而避免了漂移影响定位的精确度。
24.在一个实施例中，通过所述实时车载监测数据对所述预处理后的北斗/gps定位数据进行验证，以验证所述预处理后的北斗/gps定位数据是否符合预设条件，还包括：
25.根据所述预处理后的北斗/gps定位数据确定目标对象的第一移动速度；
26.根据所述实时车载监测数据确定目标对象的第二移动速度；
27.判断所述第一移动速度和所述第二移动速度的差值是否达到预设差值；
28.当所述第一移动速度和所述第二移动速度的差值达到预设差值时，确定所述预处理后的北斗/gps定位数据符合预设条件；
29.当所述第一移动速度和所述第二移动速度的差值未达到预设差值时，确定所述预处理后的北斗/gps定位数据不符合预设条件。
30.本实施例的有益效果在于：通过实时的实时车载监测数据，对北斗/gps定位数据进行验证，避免了由于北斗/gps定位数据测得的速度偏差，影响目标对象行驶道路的判断。
31.在一个实施例中，所述根据所述融合后的定位数据确定目标对象的行驶路径，包括：
32.根据融合后的定位数据，确定所述目标对象在多个不同时刻对应的道路匹配点，其中，同一时刻对应至少一个道路匹配点；
33.根据所述目标对象在包含所述多个不同时刻的时间段内可能经过的所有道路匹配点综合确定所述目标对象的行驶路径。
34.本实施例的有益效果在于：通过融合数据，确定目标对象的道路匹配点，提高了对目标对象定位的精确度，由于其中所述的道路匹配点可以能是多条，再结合连续多个不同时刻目标对象的定位的移动情况，判断不同时刻道路匹配点之间移动的概率，最终确定所述目标的行驶路径。
35.本技术实施例还提供了一种道路匹配装置，包括：
36.接收模块，用于接收目标对象对应的北斗/gps定位数据和实时车载监测数据；
37.处理模块，用于对所述北斗/gps定位数据进行预处理；
38.融合模块，用于对预处理后的北斗/gps定位数据和所述实时车载监测数据进行融合，以得到融合后的定位数据；
39.匹配模块，用于根据所述融合后的定位数据确定所述目标对象的行驶路径。
40.在一个实施例中，所述北斗/gps定位数据至少包括经度、纬度以及时间；
41.所述实时车载监测数据，包括以下至少一种数据：
42.瞬时速度、发送机转速以及瞬时耗油量。
43.在一个实施例中，所述融合模块，包括：
44.验证子模块，用于通过所述实时车载监测数据对所述预处理后的北斗/gps定位数据进行验证，以验证所述预处理后的北斗/gps定位数据是否符合预设条件；
45.校正子模块，用于当所述预处理后的北斗/gps定位数据符合预设条件时，通过所述实时车载监测数据对所述预处理后的北斗/gps定位数据进行校正；
46.融合子模块，用于将所述校正后的北斗/gps定位数据和实时车载监测数据进行融合，形成融合后的定位数据。
47.在一个实施例中，所述验证子模块用于：
48.通过所述实时车载监测数据判断所述预处理后的北斗/gps定位数据是否发生漂移；
49.当所述预处理后的北斗/gps定位数据发生漂移时，确定所述预处理后的北斗/gps定位数据符合预设条件；
50.当所述预处理后的北斗/gps定位数据未发生漂移时，确定所述预处理后的北斗/gps定位数据不符合预设条件。
51.在一个实施例中，所述验证子模块，还用于：
52.根据所述预处理后的北斗/gps定位数据确定目标对象的第一移动速度；
53.根据所述实时车载监测数据确定目标对象的第二移动速度；
54.判断所述第一移动速度和所述第二移动速度的差值是否达到预设差值；
55.当所述第一移动速度和所述第二移动速度的差值达到预设差值时，确定所述预处理后的北斗/gps定位数据符合预设条件；
56.当所述第一移动速度和所述第二移动速度的差值未达到预设差值时，确定所述预处理后的北斗/gps定位数据不符合预设条件。
57.在一个实施例中，所述匹配模块，包括：
58.定位子模块，用于根据融合后的定位数据，确定所述目标对象在多个不同时刻对应的道路匹配点，其中，同一时刻对应至少一个道路匹配点；
59.匹配子模块，用于根据所述目标对象在包含所述多个不同时刻的时间段内可能经过的所有道路匹配点综合确定所述目标对象的行驶路径。
60.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
61.下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
62.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
63.图1为本发明一实施例中一种道路匹配方法的流程图；
64.图2为本发明一实施例中一种道路匹配方法的流程图；
65.图3为本发明一实施例中一种道路匹配方法的流程图；
66.图4为本发明一实施例中对目标对象所有可能的道路匹配点进行空间拓扑分析的示意图；
67.图5为本发明一实施例中一种道路匹配装置的框图。
具体实施方式
68.以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
69.图1为本技术一实施例中一种道路匹配方法，该方法可以用于道路匹配装置，提高道路匹配准确度。如图1所示，该方法可被实施为以下步骤s11
‑
s14：
70.在步骤s11中，接收目标对象对应的北斗/gps定位数据和实时车载监测数据；
71.在步骤s12中，对北斗/gps定位数据进行预处理；
72.在步骤s13中，对预处理后的北斗/gps定位数据和实时车载监测数据进行融合，以得到融合后的定位数据；
73.在步骤s14中，根据融合后的定位数据确定目标对象的行驶路径。
74.在本实施例中，接收目标对象对应的北斗/gps定位数据和实时车载监测数据。
75.本实施例中的北斗/gps定位数据具体包括：经度、纬度、时间、方位角以及速度等，本实施例中的实时车载监测数据包括obd数据、加速度计数据、行车记录仪数据，具体包括：瞬时速度、档位、扭矩、油门状态、刹车状态、离合状态、发送机转速、仪表盘里程、瞬时耗油量、剩余油量等。
76.对北斗/gps定位数据进行预处理。具体的，本实施例根据预设的过滤规则对北斗/gps定位数据进行过滤。例如，对不符合预设规则的数据进行剔除，其中，不符合预设规则的数据可以为北斗/gps定位数据超出超过边界值范围的数据，例如，规定的纬度为
‑
90到90度，经度为
‑
180到180度，速度不超过200km/h，方位角1秒内变化范围不超过90度等。需要说明的是，为了提高实时车载监测数据的可信度，本实施例还对实时车载监测数据进行预处理操作。比如车辆在行驶过程中可能会出现打滑或滑行，则会导致实际速度和obd数据中的瞬时速度不一致，此时，通过车辆加速度传感器提取的加速度得到车辆当前速度，对实时车载监测数据中的瞬时速度与通过加速度计算得到的车辆当前速度差值超过预设阈值，则判定实时车载监测数据异常，由计算得到的车辆速度代替实时车载监测数据。比如还可以通过行车记录仪监测的实时影像对行瞬时速度、方向进行计算，用以对obd数据、加速度数据等进行验证。
77.对预处理后的北斗/gps定位数据和实时车载监测数据进行融合，以得到融合后的定位数据。具体的，通过实时车载监测数据对预处理后的北斗/gps定位数据进行验证，以验证预处理后的北斗/gps定位数据是否符合预设条件；当预处理后的北斗/gps定位数据符合
预设条件时，通过实时车载监测数据对预处理后的北斗/gps定位数据进行校正，将校正后的北斗/gps定位数据和实时车载监测数据进行融合，形成融合后的定位数据；当预处理后的北斗/gps定位数据不符合预设条件时，则保留预处理后的北斗/gps定位数据。
78.根据融合后的定位数据确定目标对象的行驶路径。具体的，首先根据融合后的定位数据，确定目标对象在多个不同时刻对应的道路匹配点，其中，同一时刻对应至少一个道路匹配点，具体而言，从预先存储的路网规划信息或者根据卫星影像数据中提取的路网信息，根据融合后的定位数据确定定位点，根据预设置信范围，从路网信息中选择目标对象所有可能的道路，将道路中与定位点最近的点作为该定位点在该条道路上的道路匹配点。然后，根据目标对象在包含多个不同时刻的时间段内可能经过的所有道路匹配点综合确定目标对象的行驶路径，具体而言，本实施例对目标对象的行驶路径进行空间拓扑分析和匹配概率分析，其中空间拓扑分析中，主要考虑了道路匹配点在空间上的拓扑关系和道路的连通性，得到目标对象可能的行驶路径结果；匹配概率分析，通过定位数据与道路匹配点之间的距离，计算出目标对象在各道路匹配点行驶的概率，再对目标对象在各道路匹配点之间的移动概率进行计算，对空间拓扑分析得到的目标对象可能的行驶各条路径给出综合得分，选择综合得分最高的路径作为车辆行驶路径。
79.本实施例的有益效果在于：在对目标对象的行驶路径进行匹配之前，接收北斗/gps定位数据，并对北斗/gps定位数据进行预处理，对定位数据进行过滤，进而提高定位数据的可信度，然后对实时车载监测数据和预处理后的北斗/gps定位数据进行融合，通过融合实时车载监测数据对缺失或有偏差的北斗/gps定位数据进行补充和校正，再通过融合后的定位数据进行道路匹配，进而提高了道路匹配精度，可以在北斗/gps信号弱或信号缺失的情况下，确定目标对象的行驶道路。
80.在一个实施例中，
81.北斗/gps定位数据至少包括经度、纬度以及时间；
82.实时车载监测数据，包括以下至少一种数据：
83.瞬时速度、发送机转速以及瞬时耗油量。
84.具体的，北斗/gps定位数据还包括：经度、纬度、时间、方位角以及速度等，实时车载监测数据包括obd数据、加速度计数据、陀螺仪数据、行车记录仪数据，具体包括：瞬时速度、档位、扭矩、油门状态、刹车状态、离合状态、发送机转速、仪表盘里程、瞬时耗油量、剩余油量、加速度、角速度等。
85.在一个实施例中，如图2所示，上述步骤s13可被实施为如下步骤s21
‑
s23：
86.在步骤s21中，通过实时车载监测数据对预处理后的北斗/gps定位数据进行验证，以验证预处理后的北斗/gps定位数据是否符合预设条件；
87.在步骤s22中，当预处理后的北斗/gps定位数据符合预设条件时，通过实时车载监测数据对预处理后的北斗/gps定位数据进行校正；
88.在步骤s23中，将校正后的北斗/gps定位数据和实时车载监测数据进行融合，形成融合后的定位数据。
89.在本实施例中，通过实时车载监测数据对预处理后的北斗/gps定位数据进行验证，以验证预处理后的北斗/gps定位数据是否符合预设条件。
90.其中，验证预处理后的北斗/gps定位数据是否符合预设条件可以通过以下几种方
式：
91.方式一
92.通过实时车载监测数据判断预处理后的北斗/gps定位数据是否发生漂移。具体的，通过obd数据中的仪表盘里/瞬时速度/发动机转速/瞬时油耗测算短时间内车辆行驶过的最大距离，当北斗/gps定位数据速度测算得到的行驶距离与该最大距离的差值大于一定的预设值时，则认为北斗/gps定位数据发生了漂移。本实施例还通过扭矩/角速度/车辆实时影像判断北斗/gps定位数据中的方位角的变化范围和变化频率是否异常，当方位角变化范围或变化频率大于预设阈值时，则认为数据发生了漂移，当发生漂移时，则认为预处理后的北斗/gps定位数据符合预设条件。
93.方式二
94.通过实时车载数据中的瞬时速度/发动机转速/瞬时油耗/油门状态/刹车状态等对北斗/gps定位数据中的速度进行验证，例如根据瞬时速度/发动机转速/瞬时油耗测算得到车辆的最大瞬时速度，当北斗/gps定位数据中的瞬时速度与该最大瞬时速度的差值大于一定的预设值时，则认为定位数据存在偏差；再如在车辆正常行驶过程中根据油门状态判断或加速度判断车辆为加速状态，而北斗/gps中的速度为静止状态，则认为北斗/gps定位数据存在偏差，当北斗/gps定位数据存在偏差时，认为预处理后的北斗/gps定位数据符合预设条件。
95.方式三
96.通过车辆的扭矩/角速度与北斗/gps定位数据中方位角进行比较，判断车辆行车方向是否一致，当行车方向不一致时，则认为北斗/gps定位数据发生了漂移，当发生漂移时，则认为预处理后的北斗/gps定位数据符合预设条件。需要说明的是，上述判断过程，还可以通过提取路网信息中的道路方向与北斗/gps定位数据中方位角进行比较，判断车辆行车方向是否一致。
97.当预处理后的北斗/gps定位数据符合预设条件时，通过实时车载监测数据对预处理后的北斗/gps定位数据进行校正。具体的，当北斗/gps定位数据发生漂移时，根据车辆的瞬时速度和角速度，计算两次连续采样点之间的行驶距离和行驶角度，根据上一采样点北斗/gps定位数据得到上一采样点的定位点，再根据上一定位点和本次定位点之间的行驶距离和行驶方向，对本次定位点数据进行更新。
98.将校正后的北斗/gps定位数据和实时车载监测数据进行融合，形成融合后的定位数据。
99.当预处理后的北斗/gps定位数据不符合预设条件时，则保留预处理后的北斗/gps定位数据。
100.本实施例的有益效果在于：在对实时车载监测数据和预处理后的北斗/gps定位数据进行融合时，通过对定位数据的有效性和可信度进行验证，识别其中符合特定条件的数据，当预处理后的北斗/gps定位数据符合预设条件，则认为预处理后的北斗/gps定位数据存在偏差需要对其进行校正，进而提高定位数据精准度。
101.在一个实施例中，上述步骤s21可被实施为如下步骤a1
‑
a3：
102.在步骤a1中，通过实时车载监测数据判断预处理后的北斗/gps定位数据是否发生漂移；
103.在步骤a2中，当预处理后的北斗/gps定位数据发生漂移时，确定预处理后的北斗/gps定位数据符合预设条件；
104.在步骤a3中，当预处理后的北斗/gps定位数据未发生漂移时，确定预处理后的北斗/gps定位数据不符合预设条件。
105.在本实施例中，通过实时车载监测数据判断预处理后的北斗/gps定位数据是否发生漂移，具体的，通过obd数据中的仪表盘里/瞬时速度/发动机转速/瞬时油耗测算短时间内车辆行驶的最大距离，当北斗/gps定位数据测算得到的行驶距离与该最大距离的差值大于一定的预设值时，则认为北斗/gps定位数据发生了漂移。本实施例还通过扭矩/角速度/车辆实时影像判断北斗/gps定位数据中的方位角的变化范围和变化频率是否异常，当方位角变化范围或变化频率大于预设阈值时，则认为数据发生了漂移。
106.本发明的有益效果在于：通过实时的实时车载监测数据，对北斗/gps定位数据进行验证，对发生了漂移的北斗/gps定位数据进行识别，进而避免了漂移对定位的影响。
107.在一个实施例中，上述步骤a1可被实施为如下步骤a111
‑
a113：
108.在步骤a111中，根据北斗/gps定位数据确定两个连续时间点内目标对象的第一行驶距离；
109.在步骤a112中，根据实时车载数据确定两个连续时间点内目标的第二行驶距离；
110.在步骤a113中，当第一行驶距离和第二行驶距离的差值大于第一预设阈值时，确定两个连续时间点中第二个时间点的北斗/gps定位数据发生漂移。
111.在本实施例中，根据北斗/gps定位数据确定两个连续时间点内目标对象的第一行驶距离；根据实时车载数据中确定两个连续时间点内目标的第二行驶距离，具体的，可以根据仪表盘数据、瞬时速度、发动机转速、瞬时油耗等实时车载数据计算第二行驶距离；当第一行驶距离和第二行驶距离的差值大于预设阈值时，确定两个连续时间点中第二个时间点的数据为漂移定位数据。
112.本实施例的有益效果在于：通过实时车载数据对北斗/gps定位数据进行检测，当短时间内定位数据移动距离明显超出合理范围，则认为数据发生漂移，进而对数据进行校正。
113.在一个实施例中，上述步骤a1可被实施为如下步骤a121
‑
a123：
114.在步骤a121中，根据北斗/gps定位数据，计算两个连续时间点内目标对象的第一方位角变化值；
115.在步骤a122中，根据实时车载监测数据确定两个连续时间点的第二方位角变化值；
116.在步骤a123中，当第一方位角变化值与第二方位角变化值的差值大于第二预设阈值时，确定两个连续时间点中第二个时间点的北斗/gps定位数据发生漂移。
117.在本实施例中，根据北斗/gps定位数据，计算两个连续时间点内目标对象的第一方位角变化值；根据实时车载监测数据确定两个连续时间点的第二方位角变化值，具体的可以根据形成记录仪的实时影像分析，还可以根据车辆加速度、角速度计算；当第一方位角变化值与第二方位角变化值的差值大于第二预设阈值时，确定两个连续时间点中第二个时间点的北斗/gps定位数据发生漂移。
118.本实施例的有益效果在于：通过实时车载数据对北斗/gps定位数据进行监测，当
短时间内方位角的变化范围明显超出合理范围，则认为数据发生漂移，进而对数据进行校正。
119.在一个实施例中，上述步骤a1可被实施为如下步骤a131
‑
a133：
120.在步骤a121中，根据北斗/gps定位数据，计算多个连续时间段内目标对象的方向变化值；
121.在步骤a122中，根据方向变化值，计算多个连续时间段内的方向变化频率；
122.在步骤a123中，当方向变化频率大于第三预设阈值时，确定时间段内各时间点的数据为漂移定位数据。
123.在本实施例中，根据北斗/gps定位数据，计算多个连续时间段内目标对象的方向变化值；根据方向变化值，计算多个连续时间段内的方向变化频率；当方向变化频率大于第三预设阈值时，确定时间段内各时间点的数据为漂移定位数据。
124.本实施例的有益效果在于：通过实时车载数据对北斗/gps定位数据进行监测，当方位角变化频率明显超出合理范围，则认为数据发生漂移，进而对数据进行校正。
125.在一个实施例中，上述步骤s21还可被实施为如下步骤b1
‑
b3：
126.在步骤b1中，根据预处理后的北斗/gps定位数据确定目标对象的第一移动速度；
127.在步骤b2中，根据实时车载监测数据确定目标对象的第二移动速度；
128.在步骤b3中，判断第一移动速度和第二移动速度的差值是否达到预设差值；
129.在步骤b4中，当第一移动速度和第二移动速度的差值达到预设差值时，确定预处理后的北斗/gps定位数据符合预设条件；
130.在步骤b5中，当第一移动速度和第二移动速度的差值未达到预设差值时，确定预处理后的北斗/gps定位数据不符合预设条件。
131.在本实施例中，根据预处理后的北斗/gps定位数据确定目标对象的第一移动速度；根据实时车载监测数据确定目标对象的第二移动速度，具体的，可以通过实时车载数据中的瞬时速度、发动机转速、仪表盘里程、瞬时耗油量等进行计算；判断第一移动速度和第二移动速度的差值是否达到预设差值；当第一移动速度和第二移动速度的差值达到预设差值时，确定预处理后的北斗/gps定位数据符合预设条件；当第一移动速度和第二移动速度的差值未达到预设差值时，确定预处理后的北斗/gps定位数据不符合预设条件。
132.本发明的有益效果在于：通过实时的实时车载监测数据，对北斗/gps定位数据中的速度进行验证，对发生了速度超过行瞬时速度度，或车辆已启动但北斗/gps定位数据未进行更新的情况进行验证，进而避免了定位不准。
133.在一个实施例中，上述步骤s22可被实施为如下步骤c1
‑
c2：
134.在步骤c1中，根据实时车载监测数据，计算目标对象的行驶角度和行驶距离；
135.在步骤c2中，根据上一时间点的定位数据和目标对象的行驶角度和行驶距离，确定新的定位数据代替相应的北斗/gps定位数据。
136.在本实施例中，根据实时车载监测数据，计算目标对象的行驶角度和行驶距离；根据上一时间点的定位数据和目标对象的行驶角度和行驶距离，确定新的定位数据代替相应的北斗/gps定位数据。
137.本发明的有益效果在于：在北斗/gps定位数据发生漂移的情况下，通过车载数据计算得到新的定位数据，进而对定位数据进行校正。
138.在一个实施例中，如图3所示，上述步骤s14可被实施为如下步骤s31
‑
s32：
139.在步骤s31中，根据融合后的定位数据，确定目标对象在多个不同时刻对应的道路匹配点，其中，同一时刻对应至少一个道路匹配点；
140.在步骤s32中，根据目标对象在包含多个不同时刻的时间段内可能经过的所有道路匹配点综合确定目标对象的行驶路径。
141.在本实施例中，根据融合后的定位数据，确定目标对象在多个不同时刻对应的道路匹配点，其中，同一时刻对应至少一个道路匹配点。具体的，从预先存储的路网规划信息或者根据卫星影像数据中提取的路网信息，根据融合后的定位数据确定定位点，根据预设置信范围，从路网信息中选择目标对象所有可能的道路，将道路中与定位点最近的点作为该定位点在该条道路上的道路匹配点。
142.需要说明的是，上述步骤s11中，接收目标对象对应的北斗/gps定位数据和实时车载监测数据的方式可以是实时接收，也可以是根据特定的时间间隔接收。为了节省系统资源同时提高道路匹配效率，该特定的时间间隔可以根据同一时刻对应的道路匹配点数量自动进行调整，例如，道路匹配点数量与时间间隔大小正相关。
143.根据目标对象在包含多个不同时刻的时间段内可能经过的所有道路匹配点综合确定目标对象的行驶路径。
144.在本实施例中，对目标对象所有可能的道路匹配点进行空间拓扑分析，以得到目标对象的可能行驶路径，具体的，确定连续多个采样点确定的道路匹配点之间可能的移动路径，结合道路规划信息数据库中道路信息，确定各条道路的连通性，如图4所示，t1、t2、t3是三个连续采样点对应的时间，t1时刻有三个道路匹配点分别为p
11
、p
12
、p
13
，t2时刻有两个道路匹配点分别为p
21
、p
22
，t3时刻有两个道路匹配点分别为p
31
、p
32
，则目标对象可能的行驶路径有p
11
→
p
21
→
p
31
、p
11
→
p
21
→
p
32
、p
11
→
p
22
→
p
31
、p
11
→
p
22
→
p
32
、p
12
→
p
21
→
p
31
、p
12
→
p
21
→
p
32
、p
12
→
p
22
→
p
31
、p
12
→
p
22
→
p
32
，根据道路连通性t2时刻的道路匹配点p
21
与t3时刻的道路匹配点p
32
不连通，p
22
与t3时刻的道路匹配点不连通，因此，三个时刻道路匹配点唯一确定了行驶路径p
11
→
p
21
→
p
31
。
145.对目标对象进行匹配概率分析，以得到目标对象在各条行驶路径移动的概率。具体的，当根据各时刻的道路匹配点得到多条可能的行驶路径，则根据实时监测数据，根据目标对象定位点与不同道路的距离，确定目标对象在各道路匹配点行驶的第一概率，根据车速及行驶方向判断目标对象在不同时刻道路匹配点之间移动的第二概率，根据第一概率和第二概率的乘积得到不同行驶路径的综合概率。需要说明的是，概率还可以结合车辆加速度、角速度以及车辆上仰角度/下浮角度变化确定车辆所行驶的路径，例如在高架桥等位置，不同路段的倾斜角度不一致，根据目标对象上仰角度/下浮角度以及方位角确定目标对象在不同道路行驶的概率，当目标对象上仰上仰/下浮以及方位角与某条道路的倾斜度/道路角度越小，则在该条道路行驶的概率越大。
146.根据目标对象在各行驶路径行驶的概率，确定目标对象的车辆的行驶路径。具体的，根据上述综合概率从高到低对各条可能的行驶路径进行排列，结合空间拓扑分析得到到可能路径，确定目标车辆的行驶路径。
147.本实施例的有益效果在于：通过融合数据，确定目标对象的道路匹配点，提高了对目标对象定位的精确度，由于其中的道路匹配点可以能是多条，再结合连续多个不同时刻
目标对象的定位的移动情况，判断不同时刻道路匹配点之间移动的概率，进而对不可能的行驶道路匹配点进行剔除，最终确定目标的行驶路径。
148.在一个实施例中，根据目标对象在包含多个不同时刻的时间段内可能经过的所有道路匹配点综合确定目标对象的行驶路径，包括：
149.计算当前时刻各道路匹配点到下一时刻各道路匹配点的移动概率；
150.根据多个连续时刻各道路匹配点的移动概率，确定目标对象的行驶路径。
151.可以理解的是，本技术具体实施方式中所涉及的车辆即为目标对象。
152.如图5所示，本技术实施例还提供了一种道路匹配装置，包括：
153.接收模块51，用于接收目标对象对应的北斗/gps定位数据和实时车载监测数据；
154.处理模块52，用于对北斗/gps定位数据进行预处理；
155.融合模块53，用于对预处理后的北斗/gps定位数据和实时车载监测数据进行融合，以得到融合后的定位数据；
156.匹配模块54，用于根据融合后的定位数据确定目标对象的行驶路径。
157.在一个实施例中，北斗/gps定位数据至少包括经度、纬度以及时间；
158.实时车载监测数据，包括以下至少一种数据：
159.瞬时速度、发送机转速以及瞬时耗油量。
160.在一个实施例中，融合模块，包括：
161.在一个实施例中，融合模块，包括：
162.验证子模块，用于通过实时车载监测数据对预处理后的北斗/gps定位数据进行验证，以验证预处理后的北斗/gps定位数据是否符合预设条件；
163.校正子模块，用于当预处理后的北斗/gps定位数据符合预设条件时，通过实时车载监测数据对预处理后的北斗/gps定位数据进行校正；
164.融合子模块，用于将校正后的北斗/gps定位数据和实时车载监测数据进行融合，形成融合后的定位数据。
165.在一个实施例中，验证子模块用于：
166.通过实时车载监测数据判断预处理后的北斗/gps定位数据是否发生漂移；
167.当预处理后的北斗/gps定位数据发生漂移时，确定预处理后的北斗/gps定位数据符合预设条件；
168.当预处理后的北斗/gps定位数据未发生漂移时，确定预处理后的北斗/gps定位数据不符合预设条件。
169.在一个实施例中，验证子模块，还用于：
170.根据预处理后的北斗/gps定位数据确定目标对象的第一移动速度；
171.根据实时车载监测数据确定目标对象的第二移动速度；
172.判断第一移动速度和第二移动速度的差值是否达到预设差值；
173.当第一移动速度和第二移动速度的差值达到预设差值时，确定预处理后的北斗/gps定位数据符合预设条件；
174.当第一移动速度和第二移动速度的差值未达到预设差值时，确定预处理后的北斗/gps定位数据不符合预设条件。
175.在一个实施例中，匹配模块，包括：
176.定位子模块，用于根据融合后的定位数据，确定目标对象在多个不同时刻对应的道路匹配点，其中，同一时刻对应至少一个道路匹配点；
177.匹配子模块，用于根据目标对象在包含多个不同时刻的时间段内可能经过的所有道路匹配点综合确定目标对象的行驶路径。
178.需要说明的是，上述一种道路匹配方法所对应的实施例可以由上述道路匹配装置作为执行主体，也即上述道路匹配装置可以执行上述一种道路匹配方法所对应的任一实施例。
179.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
180.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
181.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
182.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
183.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。