在车联网风潮的大力推动下,基于位置服务(LBS)产品成为车联网服务产品中的热门项目。车辆定位的精确性是影响这些LBS产品性能的重要因素。但是由于采样芯片硬件的局限性,使得采样的轨迹点数据必然存在着采样误差,同时地图供应商所使用的地图也存在一定的误差,所以需要根据提供的地图数据对采集的车辆轨迹点数据进行修正,从而实现轨迹点和地图数据的匹配,提高车辆定位的精确性。本文主要研究车辆低频GPS轨迹点的在线匹配算法。研究内容如下:(1)JAVA编程实现安卓手机采集车辆GPS轨迹点,并用geo-hash算法对路网地图进行网格划分,从而利用误差圆检索出轨迹点在地图网格中候选路段。(2)基于隐马尔可夫模型中的观测概率和转移概率提取轨迹点和路网特征。利用轨迹点到路段距离和车辆航向与路段方向关系,建立观测概率模型;通过行驶长度和路径长度相似性以及轨迹点方向和匹配点方向相似性,建立转移概率模型。(3)针对低频轨迹点在线匹配问题,对寻优算法进行优化。算法优化体现在三个方面:针对速度为0的轨迹点进行预处理,解决车辆采样轨迹点跳动的问题;根据联合概率的差异将轨迹点延迟处理,解决在线匹配的误匹配问题;采用误差椭圆寻求车辆的真实路径,解决低频采样时车辆绕路的问题。(4)为了验证路径寻优算法改进的有效性,本文设计基于B/S架构的车辆轨迹匹配系统。包括由GPS轨迹点数据库和路网地图数据库构成的待匹配数据模块、基于Tomcat服务器的轨迹匹配模块以及基于网页界面的车辆路径展示模块。最后针对寻优算法优化的预处理模块、在线处理模块和路径寻优模块进行对比实验。实验结果证实:经过优化的轨迹匹配算法在实时性保证的同时提高了匹配的精确性,对于低频GPS轨迹数据的在线匹配有着良好的匹配效果。