La correspondencia de mapas puede proporcionar información útil sobre el tráfico alineando las trayectorias observadas de los vehículos con la red de carreteras en un mapa digital. Su función es esencial en muchos sistemas inteligentes de tráfico (SIT) avanzados. Lamentablemente, casi todos los enfoques actuales de correspondencia de mapas se desarrollaron para trayectorias GPS generadas por sensores de sonda montados en unos pocos vehículos y no pueden tratar las trayectorias de muestras masivas de vehículos registradas por sensores fijos, como los detectores de cámara. En este artículo, proponemos un nuevo modelo de correspondencia de mapas denominado Fixed-MM, diseñado específicamente para datos de sensores fijos. Basándose en dos observaciones clave de los datos del mundo real, Fixed-MM considera (1) la utilidad de cada trayectoria y (2) la restricción del tiempo de viaje para hacer coincidir las trayectorias de los datos de sensores fijos con una trayectoria específica. Mientras tanto, con las leyes derivadas de la distribución de trayectorias GPS, se desarrolló un algoritmo de generación de trayectorias para buscar candidatos. El Fixed-MM propuesto se examinó con datos de pruebas de campo. Los resultados experimentales muestran que Fixed-MM supera a dos tipos de algoritmos clásicos de correspondencia de mapas en cuanto a precisión y eficacia cuando se utilizan datos de sensores fijos. El Fixed-MM propuesto puede identificar correctamente el 68,38% de los enlaces, incluso cuando la distancia espacial entre el par de sensores aumenta hasta cinco kilómetros. El tiempo medio de cálculo empleado por Fixed-MM en un punto es de sólo 0,067 s, y sostenemos que el método propuesto puede utilizarse en línea para muchas aplicaciones ITS en tiempo real.
Citación recomendada (normas APA)
Hindawi, "Map Matching for Fixed Sensor Data Based on Utility Theory", -:Revista VirtualPRO,, 2021. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3897428/), el día 2025-07-17.
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