傅 琛，黄升钶，汤 焱，吴杭彬,3，刘 春,3，姚连璧,3，黄 炜

1. 同济大学测绘与地理信息学院，上海 200092； 2. 北京大学地球与空间科学学院，北京100871； 3. 同济大学城市交通研究院，上海 200092

近年来，随着各种感知技术与传感器设备的发展，自动驾驶技术成为新的研究热点。自动驾驶过程中，实时地图匹配技术在车辆定位、路线规划、实时导航、路况上报与更新、驾驶决策等过程中起到了重要的作用[1]。

地图匹配技术(map matching)是指将单个或系列GNSS点与地图匹配的过程，其本质是利用地图对GNSS数据进行约束。在实时导航、轨迹数据分析等领域中，地图匹配作为数据分析的前期处理流程，为原始数据赋予路网语义信息，并为路径规划、交通分析、轨迹分析等技术提供基础数据[2]。

针对不同特性的GNSS数据与地图数据，学者们提出了多种地图匹配算法和多种地图匹配算法分类体系。文献[3]对2007年以前已有的地图匹配算法进行了回顾，将地图匹配算法分为基于几何的算法、基于拓扑的算法、基于概率的算法与使用先进技术的算法。文献[4]根据地图匹配算法的时效性将地图匹配算法分为在线匹配算法[5-8]与离线匹配算法[9-12]。在线匹配算法(又称局部匹配)需要实时或在较短时间内根据当前定位点数据或结合历史匹配结果，将当前点捕捉至地图上[13]；而离线匹配(又称全局匹配)是在已知完整轨迹的情况下对轨迹进行整体匹配[12,14-17]。应用于导航和自动驾驶的地图匹配算法需要在短时间内确定车辆位置，因此需要在线匹配算法。……