a novel dynamic physical storage model for vehicle navigation maps

نموذج تخزين مادي ديناميكي مبتكر لخرائط ملاحة المركبات

Clicks: 32
ID: 211141
2016
Free PDF
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Steady

Ranked #93 of 94 articles by views in población y desarrollo

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
The physical storage model is one of the key technologies for vehicle navigation maps used in a navigation system. However, the performance of most traditional storage models is limited in dynamic navigation due to the static storage format they use. In this paper, we proposed a new physical storage model, China Navigation Data Format (CNDF), which helped access and update the navigation data. The CNDF model used the reach-based hierarchy method to build a road hierarchal network, which enhanced the efficiency of data compression. It also adopted the Linear Link Coding method, in which the start position was combined with the end position as the identification code for multi-level links, and each link traced up-level links consistently without recording the array of identifications. The navigation map of East China (including Beijing, Tianjin, Shandong, Hebei, and Jiangsu) at 1:10,000, generated using the CNDF model, and the real time traffic information in Beijing were combined to test the performance of a navigation system using an embedded navigation device. Results showed that it cost less than 1 second each time to refresh the navigation map, and the accuracy of the hierarchal shortest-path algorithm was 99.9%. Our work implied that the CNDF model is efficient in vehicle navigation applications.
يُعد نموذج التخزين المادي إحدى التقنيات الرئيسية لخرائط ملاحة المركبات المستخدمة في أنظمة الملاحة. ومع ذلك، فإن أداء معظم نماذج التخزين التقليدية يظل محدوداً في الملاحة الديناميكية نتيجة لاعتمادها على صيغ تخزين ثابتة. نقترح في هذه الورقة البحثية نموذج تخزين مادي جديد يُدعى "صيغة بيانات الملاحة الصينية" (CNDF)، والذي أسهم في تيسير الوصول إلى بيانات الملاحة وتحديثها. اعتمد نموذج CNDF على أسلوب التدرج الهرمي القائم على مدى الوصول لبناء شبكة طرق هرمية، مما عزز كفاءة ضغط البيانات. كما تبنى النموذج طريقة ترميز الوصلات الخطي، التي دُمج فيها موضع البداية مع موضع النهاية ليكون بمثابة رمز تعريف للوصلات متعددة المستويات، حيث تتبعت كل وصلة الوصلات ذات المستوى الأعلى باتساق ودون الحاجة إلى تسجيل مصفوفة من الرموز التعريفية. ولتقييم أداء نظام ملاحة يعتمد على جهاز ملاحة مدمج، جرى الدمج بين خريطة ملاحة لشرق الصين (تشمل بكين، وتيانجين، وشاندونغ، وخبي، وجيانغسو) بمقياس رسم 1:10,000 مُولدة باستخدام نموذج CNDF، والمعلومات المرورية اللحظية في بكين. وأظهرت النتائج أن تحديث خريطة الملاحة استغرق أقل من ثانية واحدة في كل مرة، في حين بلغت دقة خوارزمية المسار الأقصر الهرمية 99.9%. وتشير نتائج هذا العمل إلى كفاءة نموذج CNDF وفعاليته في تطبيقات ملاحة المركبات.
Reference Key
wang2016isprsa Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors Shaohua Wang, Ershun Zhong, Kai Li, Guanfu Song, Wenwen Cai
Are you one of these authors? Claim your profile
Journal población y desarrollo
Year 2016
DOI
10.3390/ijgi5040053
URL
http://www.mdpi.com/2220-9964/5/4/53
Keywords Keywords not found

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.