欧阳鸿，刘建勋，刘毅志，廖祝华，陈佘喜

(湖南科技大学知识处理与网络化制造湖南省普通高等学校重点实验室，湖南 湘潭 411201)

0 引言

电子地图是构建智能交通系统的基础，因此，准确提取和及时更新其中的路网信息，对于道路规划和车辆导航等方面至关重要。传统的路网提取方法主要分为实地测绘方法和基于遥感影像的生成方法两种。前者准确率较高，但耗时耗力;后者能够自动生成路网，但准确率较低，且影像的更新周期较长。随着全球定位系统(GPS)信号记录仪的广泛普及，人们可以方便快捷地获取越来越精确的GPS数据。所以，基于GPS轨迹的路网提取方法成为了当前的研究趋势，引起了学术界与工业界的共同关注。

得益于城市出租车监控的需要，人们获取了大量的出租车运行轨迹数据，使得基于浮动车或出租车的GPS轨迹的路网提取方法成为可能。目前，这一方面已开展大量探索性研究工作，例如:Cao等［1］模拟物理学中的引力和斥力对GPS轨迹进行优化处理，增量式地生成表达路网信息的曲线图;Schroedl等［2］提出一种类似K-means算法的路网提取方法，并引用最小二乘法拟合道路中心线;Zhang等［3］提出一种路网更新方法，通过融合大量的GPS轨迹来增强已有路网信息的精确性;蒋益娟等［4］利用图像细化算法获取路网的骨架信息，再通过矢量化方式构建道路网络。由于车辆行驶对道路宽度的需求，现有数据与方法难以支持小路(Pathway)或支路(Branch)等的自动提取。随着内嵌GPS定位功能的智能手机以及移动互联网的普及，基于智能手机的位置服务得到广泛应用，大量的步行GPS轨迹数据将可方便获取。……