车辆定位导航系统中地图匹配算法研究

摘要

随着社会经济的快速发展和汽车保有量的迅速增长，交通拥堵问题日益严重，造成了巨大的经济损失和不良的社会影响。车辆导航系统作为智能交通系统的核心组成部分，在提高道路运输能力和改善交通状况方面担任越来越重要的角色。为了提高车辆定位的精确性，引进了地图匹配算法。将地图匹配算法与其他定位技术配合使用，往往能够极大地提高车辆定位精度，减小定位误差。因此可以说，地图匹配算法的效果直接关系到车辆定位的精度，地图匹配技术是决定车辆导航产品最终性能好坏的关键性技术。
　　本文首先对智能交通系统作了简要介绍。接着对GPS导航系统的组成部分，工作原理和影响因素做了简要说明。然后对现有地图匹配算法进行深入分析和研究，指出现有算法的优缺点，并结合车辆惯性导航系统短时且具有高精度，但误差随时间累积的特点，提出了一种基于曲率分析的地图匹配算法。这也是本文所研究的重点内容。该算法创新之处在于:(1)采用Douglas-Peucker算法正确抽取出惯性导航测量轨迹，(2)对所抽取轨迹的离散点序列用三次B样条函数来计算曲率。
　　基于曲率分析的地图匹配算法与现有其他算法相比较，具有以下优点:(1)待匹配轨迹段选取最佳匹配路段时，对于不同曲率的候选路段具有很强的分辨能力;(2)在曲率特征变化明显的路段进行匹配时，可获得具有较高精度的导航信息，为惯性导航系统修正累积误差提供信息源;(3)基于曲率分析的地图匹配算法对惯性导航位置误差具有较强的鲁棒性。
　　为了更好地对文中所设计的地图匹配算法的效果进行分析，利用MATLAB软件对跑车实测数据进行了仿真实验。大量的实验结果表明，本文所设计的匹配算法在实时性和匹配精度方面都取得了较为满意的效果，尤其在曲率特征变化明显的路段，定位精度较高，因此该算法有一定的实际应用价值。

目录

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摘要

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表格索引

符号对照表

缩略语对照表

第一章 绪论

1．1 选题背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 国外研究现状

1．2．2 国内研究现状

1．3 论文工作内容

1．4 论文组织结构

第二章 相关理论与技术

2．1 GPS简介

2．1．1 GPS的组成

2．1．2 GPS定位原理

2．1．3 GPS定位的误差源及其影响

2．1．4 数据接收过程分析

2．2 地图匹配简介

2．3 基本的地图匹配算法

2．3．1 点到点的匹配

2．3．2 点到线的匹配

2．3．3 线到线的匹配

2．4 常见地图匹配算法

2．4．1 直接投影算法

2．4．2 相关性算法

2．4．3 概率统计算法

2．4．4 模糊逻辑算法

2．4．5 曲线拟合算法

2．4．6 基于卡尔曼滤波的地图匹配算法

2．4．7 基于权重的地图匹配算法

2．5 影响地图匹配算法的因素

2．5．1 影响实时性的因素

2．5．2 影响鲁棒性的因素

2．5．3 影响匹配精度的因素及对策

2．6 本章小结

第三章 基于曲率分析的地图匹配算法

3．1 地图匹配的基本思想

3．1．1 地图匹配算法的任务

3．1．2 地图匹配算法的基本要求

3．1．3 地图匹配算法的一般过程

3．2 Douglas-Peucker算法

3．3 曲率计算及特征段的选取

3．3．1 三次B样条曲线建模原理

3．3．2 曲率的计算

3．4 匹配度及匹配参数的计算

3．4．1 方向匹配度的计算

3．4．2 匹配参数的计算

3．5 算法步骤及流程

3．5．1 初定匹配过程

3．5．2 跟踪匹配过程

3．5．3 重定匹配过程

3．6 本章小结

第四章 实验结果与分析

4．1 实验环境

4．2 实验数据读取与处理

4．3 匹配实验与数据分析

4．3．1 匹配精度

4．3．2 实时性

4．3．3 鲁棒性

4．3．4 实验数据分析

4．3 算法复杂度分析

4．4 本章小结

第五章 总结与展望

5．1 论文工作总结

5．2 今后工作展望

参考文献

致谢

作者简介