Dissertação
Comparative analysis of map matching approaches EVALUATED
Correspondência de mapa consiste na localização de segmentos de estrada que correspondem a medições do Sistema Global de Navegação Satélite (GNSS), com foco em descobrir o percurso efetivado por um veículo. Este processo tem ganho relevo para Sistemas de Transporte Inteligente, Sistemas de Navegação orientados a GNSS, entre outros. Assim, várias abordagens foram propostas com fim a resultados progressivamente mais eficazes, reforçando a necessidade de uma comparação entre elas. Este estudo conduz uma exposição clara das principais classes de abordagens, e subsequentes avaliações de qualidade, assim como a definição de boas métricas de execução. Os resultados mostraram que abordagens geométricas (que usam geometria das estradas), apesar de simples e rápidas, são muito sensíveis à estrutura das mesmas, criando caminhos inviáveis. Abordagens topológicas usam informação relativa à conectividade entre estradas, considerando a contiguidade das viagens. Estes modelos trouxeram melhoria em relação aos anteriores, mas tendem a falhar para maiores tempos de colheita entre amostras de GNSS. Modelos Escondidos de Markov (HMM) são uma estrutura para modelação de processos sequenciais, para prever a sequência de estados mais provável, introduzindo uma abordagem probabilística de correspondência de mapa. Este modelo alcançou melhores resultados que os anteriores, mas ainda revela uma alta taxa de erro para dados com ruído. HMM podem usar o procedimento Baum-Welch quando não é dada informação sobre o percurso real do veículo, ainda que com custos na eficiência. Finalmente, o modelo attentional sequence-to-sequence lida melhor com dados de pouca qualidade e é treinado com dados gerados.
novembro 10, 2022, 10:30
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Francisco António Chaves Saraiva de Melo
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Associado
