Zero-Shot Cellular Trajectory Map Matching

Weijie Shi

doi:10.1109/TKDE.2026.3681970

Zero-Shot Cellular Trajectory Map Matching

2026-04-08

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AI

DOI：10.1109/TKDE.2026.3681970

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蜂窝轨迹地图匹配（CTMM）旨在将蜂窝位置序列与道路网络对齐，这是Google Maps等网络平台上的位置服务（包括导航和路线优化）的必要预处理。现有方法主要依赖ID特征和区域特定数据来学习基站与道路之间的相关性，限制了其在未探索区域的适应性。为实现在目标区域无需额外训练的高精度CTMM，零样本CTMM需要提取区域适应特征，以及序列和位置不确定性，以缓解蜂窝数据中的定位误差。本文提出了一种基于像素的轨迹校准辅助方法用于零样本CTMM，利用可迁移的地理空间知识校准像素化轨迹，并指导道路网络层面的路径查找过程。为增强相似区域间的知识共享，将高斯混合模型整合到VAE中，通过软聚类识别场景适应专家。为减轻高定位误差，设计了一个时空感知模块以捕捉序列特征和位置不确定性，从而促进近似用户位置的推断。最后，采用约束路径查找算法重建道路ID序列，确保道路网络中的拓扑有效性。该过程在已校准轨迹的引导下优化最短可行路径，从而减少不必要的绕行。大量实验表明，本模型在零样本CTMM中比现有方法提升了16.8%。

Keyword:

Cellular trajectory

map-matching

trajectory data pre-processing

Zero-Shot Cellular Trajectory Map Matching

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