基于双向RNN的私家车轨迹精确重构与预测算法

本文主要探讨了在当前我国私家车数量激增的背景下，如何利用先进的信息技术解决车辆轨迹数据的精确获取和处理问题。随着GNSS和移动感知技术的发展，虽然车辆轨迹数据的采集变得可行，但实际操作中仍面临诸如低成本设备、GNSS定位信号中断及误差累积等问题。 首先，文章提出了一种创新的解决方案：开发了一种结合GNSS接收模块和车载诊断系统的GNSS-OBD设备，该设备不仅成本低，易于大规模部署，而且特别适用于私家车用户，实现了位置信息（通过GNSS获取）和运动状态信息（通过OBD读取器获取）的实时采集。 然而，为了应对GNSS信号中断和数据不完整性，文章的核心贡献是提出了一个名为Bi-RNN-NALU的双向加权轨迹重构算法。双向循环神经网络（RNN）在传统的单向模型基础上，引入了神经算术逻辑单元（NALU），这使得模型能够从前后两个方向对轨迹进行重构，增强了对复杂路段GNSS信号丢失情况的适应能力。这种融合策略有助于减少误差积累，提高轨迹数据的完整性和准确性。 通过这种方法，作者旨在构建一个在复杂城市环境下的智能定位与轨迹预测系统，能够在车辆行驶过程中实时处理和修正轨迹数据，为车联网、移动社交网络以及智慧城市等领域提供更精确的数据支持，从而优化城市交通管理，提升用户体验，同时也有助于环境监测和资源分配的科学决策。 这篇论文深入研究了深度学习技术，特别是RNN和NALU在车辆轨迹数据处理中的应用，为解决实际问题提供了新颖而有效的算法，具有很高的学术价值和实践意义。