地图匹配是许多位置服务与轨迹挖掘应用的基础.随着定位技术和位置服务应用的发展，地图匹配研究不断演进，从早期基于高采样率GPS(Global Position System)的实时匹配，到近期基于低采样率GPS轨迹的离线匹配、再到当前非GPS定位数据或高精度地图匹配。迄今已有许多地图匹配算法相继提出，但鲜有研究对这些算法进行全面总结.为此，对近十年提出的地图匹配算法进行调研，归纳出地图匹配算法的统一框架及常用时空特征.从模型或实现技术角度分类发现：现有算法大都采用HMM(Hidden Markov Model)模型，其次是最大权重模型；深度学习技术近期开始用于地图匹配，将是未来高精度地图匹配研究的趋势.

http://www.ejournal.org.cn/CN/10.12263/DZXB.20200379