本文内容来源于《测绘通报》2022年第6期，审图号：GS京（2022）0272号
集成时空邻近与卷积网络车道级高精度定位算法
滕文鑫1,2, 张建辰1,3,4,6, 邵杰5
1. 河南大学地理与环境学院, 河南 开封 475004;
2. 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室, 湖北 武汉 430070;
3. 自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室, 广东 深圳 5180384;
4. 河南大学河南省时空大数据产业技术研究院, 河南 郑州 450000;
5. 首都师范大学附属红螺寺中学, 北京 101400;
6. 河南大学黄河中下游数字地理技术教育部重点实验室, 河南 开封 475004
基金项目：自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室开放基金(KF-2020-05-037)
关键词：卷积神经网络, 深度学习, 车道级定位, 智能交通系统, 时空邻近, 地图匹配
引文格式：滕文鑫, 张建辰, 邵杰. 集成时空邻近与卷积网络车道级高精度定位算法[J]. 测绘通报, 2022(6): 1-5,61.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0162..
摘要
摘要：提高车道水平定位精度是智能交通系统发展的重要技术之一。本文提出了一种新的车道级定位方法——时空邻近卷积神经网络(STP-CNN),利用时空附近(STP)动态细化候选匹配道路,再进一步采用个性化卷积神经网络(CNN)自适应识别最优匹配车道。该方法通过优化集成GPS、车速和惯性测量单元等参数,实现了厘米级和车道级车辆位置的平滑估计。试验结果验证了该方法的可行性和有效性。
作者简介
作者简介：滕文鑫(1994-),男,博士,主要研究方向为车辆定位、地图匹配。
E-mail:tengwenxin1112@126.com
通信作者：张建辰。E-mail:jczhang@vip.henu.edu.cn
初审：杨瑞芳
复审：宋启凡
终审：金 君
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