侯瑞峰+彭敦陆

摘要：移动对象轨迹已成为当前移动对象研究中关注的热点。移动对象的轨迹数据中存在着多种不确定性，如位置不确定性和时间不确定性。目前对于汽车轨迹的位置不确定性研究，多数都是针对当有轨迹点缺失时，如何确定两个汽车行驶轨迹点间可能经过的具体地点，而专门针对汽车在两个轨迹点间可能经过的路径，相关研究还不多。首先在詳细阐述汽车运动轨迹中不确定性的基础上，建立了一个基于椭圆的路网模型，然后综合考虑即时车流量和汽车通过路径花费的时间，提出了一个对可选路径的评分算法。利用该算法可以在部分轨迹数据丢失的情况下，较好地估计移动对象的真实路径。实验结果证明了该算法的有效性。

关键词关键词：汽车轨迹；移动对象；不确定性；轨迹估计

DOIDOI：10.11907/rjdk.162788

中图分类号：TP3-0文献标识码：A文章编号文章编号：16727800（2017）004000105

基金项目基金项目：国家自然科学基金项目（61003031）；上海市工程中心建设项目（GCZX14014）

作者简介作者简介：侯瑞峰（1990-），男，河南新乡人，上海理工大学光电信息与计算机工程学院硕士研究生，研究方向为汽车轨迹数据、位置推荐；彭敦陆（1974-），男，上海人，博士，上海理工大学光电信息与计算机工程学院教授，研究方向为大数据管理、Web数据管理、位置服务。0引言

无线网络通信技术和全球定位技术的不断发展，为人们研究移动对象的运动规律提供了越来越多的技术支持。目前，在面向移动对象的位置服务技术中，汽车作为一种只能在路网中移动的特殊对象，对其轨迹的研究也得到了人们重视。……