摘要
随着定位技术的发展和智能手机的普及，基于位置的服务（LBS）在近年来得到了快速发展。
作为LBS的一项关键技术，地图匹配算法旨在将移动对象的轨迹数据与数字地图路网进行匹配，从而实现轨迹纠正、轨迹分析等功能。
然而，由于定位误差、数据采样率低等因素的影响，地图匹配仍然面临着挑战。
隐马尔可夫模型(HMM)作为一种概率图模型，能够有效地处理时间序列数据中的噪声和不确定性，因此被广泛应用于地图匹配算法中。
本文首先介绍了地图匹配和隐马尔可夫模型的相关概念，然后回顾了基于隐马尔可夫模型的地图匹配算法的研究现状，并对主要研究方法进行了分类和比较，最后总结了现有研究的不足，并展望了未来的研究方向。
关键词：地图匹配；隐马尔可夫模型；轨迹数据；路径推断；定位误差
随着全球定位系统(GPS)和移动通信技术的快速发展，基于位置的服务(LBS)越来越受欢迎，例如车辆导航、交通监控、轨迹跟踪、基于位置的社交网络服务等。
作为LBS的关键技术之一，地图匹配算法旨在将移动对象的轨迹数据与数字地图路网进行匹配，其目的是找到与实际轨迹最匹配的路网序列。
准确的地图匹配结果是许多LBS应用的先决条件。
然而，由于各种因素的影响，例如GPS定位误差、传感器噪声、数据采样率低以及城市环境中的信号遮挡，原始轨迹数据通常包含噪声，这使得地图匹配成为一项具有挑战性的任务。
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