基于SparkStreaming的海量GPS数据实时地图匹配算法

作者：陈艳艳; 李四洋; 张云超

来源：计算机应用研究, 2023, 1-6.

DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2023.08.0424

• 海量
• GPS
• 并行计算
• 地图匹配
• 实时计算
• Spark

浮动车GPS数据作为交通信息处理的基础，随着被监控车辆数量的高速增长，产生了海量GPS数据，对地图匹配提出了高挑战，为了解决传统匹配方法难以满足匹配效率和精度的不足，提出一种针对于海量GPS数据的实时并行地图匹配算法，能够同时保证较高匹配精度和运算效率，该算法首先通过引入速度、方向综合权重因子对依赖历史轨迹的离线地图匹配算法进行重构构建一种面向实时数据流的高效、准确实时地图匹配算法，进而引入Spark Streaming分布式计算框架，实现地图匹配算法的实时、并行运算，大幅提升实时地图匹配效率。实验结果表明，提出的算法在复杂路段的匹配准确率较常规拓扑匹配算法提高10%以上，整体匹配准确率达到95%以上；在匹配效率方面，较同等数量的单机服务器可提高效率4倍左右。实验结果表明所提出的算法在由11台机器组成的计算集群上实现8000万个GPS数据点的实时地图匹配，证明了所提出算法可以完成城市地区的实时车辆匹配。

• 单位
  北京工业大学