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1.4 论文结构
论文第2章为编译系统的系统设计，给出系统的处理过程与地图的数据结构，同时还介绍了三个关键的处理算法：WLS，WLSP，三个点的空间位置判断。
第3章是本论文的重点，主要阐述系统中三个核心模块的设计思路与实现算法，包括：预处理模块，主要探讨原始数据点的类别，根据系统需要将原始数据划分为噪声点、拐弯点、正常道路点三类；道路匹配模块，探讨路段之间的关系，尝试实现路段匹配与地图拓扑的更新；道路更新模块，介绍将道线多次观测值经过加权平均得到更可信的道线描述。
论文第4章为实验结果。以采集自南京市石杨路附近的一段典型道路的数据为例，阐述系统各个模块的执行过程；同时分析执行的效果，验证该系统的是否可行。
2 整体设计
2.1 为什么要设计编译系统
在道路网中，人们在形容如何从一个地点A到达另外一个地点B的常用方法为列出从A到B先后经过的各个路口。由于两个连通的路口之间仅有一条直接相连的道路，因此路口的有序集唯一对应了道路网中从A到B的一条路径。 由于这种路径描述的方便性，在以路径搜索为基础功能的数字地图中，路口成为了最基本的数据成员。所谓的路口，即交叉路口，是多条道路的相交点。然而，一个地图中仅仅有路口是不够的，想象一张只路口的光秃秃的地图，显然我们无法靠它做任何事情。因此，地图还需要记录各个路口之间的连通性，如此一来，借助图论的知识我们可以对这一地图所许多规划。为了地图跟现实的道路结构对应地更好，在描述路口连通性的同时还将指出是哪条道路将这两个路口连接起来。本文将直接连接两个路口的道路称为路段，以示区分。在地图中，路段具有形状以及其他一些属性。因此，地图中最基础的关系为：节点（路口）A与节点B由路段R连接，本论文将该关系称为地图的拓扑结构。
现在，从编译系统的两大特点出发，讨论系统设计。
道线级地图与道路级地图唯一的区别近在于对路段的描述，即仅仅是路段的数据结构不同。因此，绝大部分情况下，道路级地图与道线级地图处理技术类似。
而增量式要求编译系统能够融合两次道路的观测结果为一次观测。先考虑最简单的情况，①如果给定对同一路段的两次观测，如何将二者融合？道路更新模块正是负责处理这一问题，即道路更新模块能够将两次观测融合。②如果地图中具有多个路段，如何确定新来的观测值对应哪个路段，从而将二者如问题①那样进行融合呢？这一问题即道路匹配问题（事实上，是道路匹配模块其中一部分），由道路匹配模块负责处理。③如果新的观测值也不是一个路段，而是一条道路，也就是说新观测值中间可能包含有路口、由多个路段组成呢？此时，我们需要将道路按某种原则尽可能地分割成路段，而后问题与②等价。分割道路的工作主要在预处理道路分割时完成（更准确的说，还应包括道路匹配的相交性消除，详见3.2节）。
有上述循序渐进、逐步复杂的三个问题可以看出编译系统中的三大模块之间的联系。复杂的问题每经过一个模块处理，便变得更加简单，与地图结构更吻合，最后原始数据被编译为结构化地图数据。
2.2 处理流程
从原始的观测数据到结构化地图数据的处理（编译）过程如图2.1所示。观测数据所代表的道路对象与车辆轨迹是一致的（因为车辆仅在被观测道路上行驶），因此为方便理解，下文用车辆轨迹代表被观测的道路对象。车辆轨迹（被观测的道路网，下不赘述）是一条连续的曲线，首先剔除其中的噪声数据，从而车辆轨迹被分割为若干曲线；接着，对于每一条曲线，识别出其中的转弯路口与调头点，进一步细分曲线。最后，将每一条曲线与已有的地图进行匹配，找出其对应的路段[1]，更新该路段的形状描述与地图的拓扑结构。
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