基于GPS的地图匹配算法研究
基于投影的GPS地图匹配算法研究
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图１基于投影的地图匹配算法原理示意图 在处理道路交叉点附近车辆转弯时，根据道路的连通性和车辆的转角， 在所有接续道路中，选择角度变化最为接近的道路．作为匹配结果。如图 ２所示．当车辆在交叉点ｓ处转弯时，车辆行进角度的变化值为ｅｖ，原行进 道路Ｌ０的三条接续道路Ｌｌ、Ｌ２、Ｌ３，与Ｌ０之问的夹角分别为０ｌ、０２、ｅ３。算 法将ｅｖ与０Ｉ、ｅ２、０３进行比较，并综合考虑ＧＰＳ点与三条道路问的距离。 最后选定道路Ｌ２作为匹配道路。这个方法的实质是在道路的节点处将投影距 离的权值Ｗ，的减小，而主要考虑行进角度［６］．
navigation system[外文期刊] 2001(02)
8.常菲.李明禄.李治洪 基于道路分级的地图匹配综合定位技术[期刊论文]-微型电脑应用 2004(02) 9.陈勇刚.王更生.陈斌 车载地图匹配技术中GPS定位数据的研究[期刊论文]-工业控制计算机 2006(01)
本文链接：/Periodical_guig200824019.aspx
圈２投影算法在道路交叉点时的处理 四、具体的匹配算法过程 投影地图匹配的具体算法如图３所示．其步骤为：
圆
电子 科学
ＳＩＬＩＣｏＮ
ＬＬＥＹ—ｌ§
１．接收ＧＰＳ定位数据。 当ＧＰＳ接收器接收到ＧＰｓ定位信号的时候，将这些信息暂时存储到缓冲区 中，如时间、经纬度、高度、速度、方向和几何衰减因子等。 ２．判断定位数据是否无效。若无效，则根据历史定位数据进行推测匹 配，然后转第８步。 这里判断ＧＰＳ定位数据是否无效主要是判断ＧＰＳ接收器传过来的ＤＯＰ［７］（ Ｄｉｌｕｔｉｏｎ ｏｆ Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ精度衰减因子）是否大于一个数值。～般来说，如 果ＤＯＰ＞５．表明ＧＰＳ接收的数据不正常，转而依据车辆行驶的历史轨迹推测车 辆当前可能的位置。要说明的是，这种推测匹配方法是建立在当前车辆正常 行驶的前提下，因此，它只能在短时间内起作用。 ３．判断车辆当前是否处于停止或滑行状态。若是，对其作相应处理， 然后转第８步。 如果在车辆停止或低速滑行接近于停止时，理论上车辆定位点应该保持 不动或基本不动。然而，由于ＧＰ￥定位误差的随机漂移．使得系统定位模块 给出的车辆位置信息在以车辆当前实际所处位置为圆心的一个圆形区域内随 机抖动［８］。判断发生这种异常的方法是计算当前定位点与其前几个定位点 （设计中取为３）的距离，若它们持续小于ＧＰＳ正常定位时的误差上限，则说 明车辆当前摹本处于停止或低速滑行状态，此时，可将与当前定位点对应的 匹配点作为车辆当前的真实位置而不对后续定位点进行匹配．直到前面的三 个距离值开始大于ＧＰＳ正常定位时的误差卜限为止［９］。 ４．如果在一定阙值内搜索到的道路数＜１，表明车辆不在道路上．退出 匹配过程，以当前ＧＰＳ数据作为车辆的当前位置。 ５．如果在一定阙值内搜索到的道路数＝ｌ，表明车辆在道路上。直接投 影，把此道路作为车辆行驶的当前道路。 ６．如果在一定阙值内搜索到的道路数＞Ｉ，并且道路的节点号码相同。 表明车辆在节点附近，利用类似图２的方法处理。 ７．如果在一定阙值内搜索到的道路数＞１，并且道路的节点号码不同， 表明车辆在几条相近的道路中的某条上行驶，利用类似圈ｉ的方法处理。 ８．结束本次匹配．
基于GPS车辆轨迹数据的地图匹配算法及应用研究
基于GPS车辆轨迹数据的地图匹配算法及应用研究基于GPS车辆轨迹数据的地图匹配算法及应用研究摘要：随着GPS技术的发展，车辆轨迹数据的获取变得越来越容易。
而地图匹配算法则是通过将车辆轨迹数据与地图进行匹配，得到更准确的车辆位置信息。
本文对目前常用的地图匹配算法进行了系统的总结和比较，并提出了一种基于粗分类和细分类的混合匹配算法。
同时，针对城市道路中的复杂情况，提出了一种考虑车道划分的匹配算法。
最后，在实验中，将所提出的算法和其他算法进行对比，结果表明，所提出的算法能够在不同的道路环境下得到更高的匹配精度，并且在实际应用中具有较大的实用价值。
关键词：GPS车辆轨迹数据；地图匹配算法；粗分类；细分类；车道划分1.介绍GPS技术的普及和智能化交通系统的发展，为车辆轨迹数据的获取提供了越来越多的机会。
地图匹配算法，能够以GPS数据为基础，将车辆在道路上的位置精确地投影到地图上，并进一步提供交通运输领域的应用。
通过地图匹配，提高了GPS定位数据在车辆行驶分析中的可靠性和精确度。
2.研究现状目前，国内外学者在地图匹配算法上进行了广泛的研究和探索。
根据匹配所采用的算法和方法，可以将地图匹配算法分为4类：特征匹配方法、卡尔曼滤波方法、统计学方法和神经网络方法。
各类方法各有优缺点，研究者们在算法设计时需要进行合理的选择。
3.算法设计在目前地图匹配算法中，我们提出了一种基于粗分类和细分类的混合匹配算法。
该算法首先进行道路分类，然后根据具体道路环境进行匹配，从而得到更准确的车辆位置信息。
同时，为了解决城市道路中的复杂情况，我们还提出了一种考虑车道划分的匹配算法。
该算法能够通过GPS数据得到车辆的具体位置和所在车道的信息，解决了普通算法在城市道路中无法有效处理的问题。
4.实验本文所提出的地图匹配算法，在实验中得到了广泛的应用。
我们将所提出的算法和其他算法进行对比，并进行了实际道路测试。
结果表明，基于粗分类和细分类的混合匹配算法和考虑车道划分的匹配算法，能够在不同的道路环境下得到更高的匹配精度，并且在实际应用中具有较大的实用价值。
基于投影的GPS地图匹配算法研究
基于投影的ＧＰＳ地图匹配算法研究作者：秦文斌王培东来源：《硅谷》2008年第24期[摘要]首先给出地图匹配算法的基本原理，对基于投影的地图匹配算法的两种情况，即车辆正常行驶的过程和车辆转弯过程，给出匹配的基本算法。
在此基础上提出地图匹配算法的详细匹配过程。
实际的验证结果表明基于投影的地图匹配算法对GPS接收器接收到的原始定位信息的校正是有效的。
[关键词]地图匹配投影距离方向夹角中图分类号：TP2文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2008）1220023－02一、引言随着科学技术的飞速发展，GPS技术已广泛地应用于地面移动目标的跟踪定位。
车辆导航跟踪监控系统就是其中众多应用之一。
由于车辆GPS的定位数据与电子地图数据都不可避免地存在各种误差，往往会带来车辆行驶轨迹偏离实际道路的问题。
为了解决这个问题，目前主要有两种处理方法，一种是采取提高GPS定位精度及电子地图精度的方法，但这种方法成本高，也不可能完全消除定位点与地图之间的这种显示误差；另一种是采用地图匹配方法，即用软件的方法来协调不准确的定位数据和电子地图所造成的显示误差，也就是把定位点依照某种规则强制与实际道路配准，从而保证车辆总在行驶的道路上。
目前主要研究的地图匹配算法有基于代价函数的地图匹配、基于模糊逻辑的地图匹配、基于D-S证据推理的地图匹配、基于神经网络的地图匹配以及基于预测的地图匹配方法等[1]。
这些算法原理较为复杂，实现难度较大，大多数没有考虑如何消除GPS定位误差对地图匹配的影响。
该文设计了一个基于投影的地图匹配算法，将GPS定位点投影到附近的道路上，然后每个定位点的权重值大小来确定车辆当前行驶的道路，该算法充分利用了定位点的当前信息和历史信息，能够有效地降低定位误差对地图匹配效果的影响。
二、地图匹配算法的思想地图匹配的基本思想[2]是通过车辆的航迹与电子地图上矢量化的路段相近匹配，寻找当前行驶的道路，并将车辆当前的定位点投影到道路上，它的应用基于两个前提：第一，用于匹配的高精度数字地图；第二，车辆行驶在道路上，这样就保证了不会因为定位误差使车辆定位点偏离车辆当前行驶的道路，而且通过投影使车辆定位数据仅保留定位误差在车辆前进方向上的径向分量，从而提高车辆的定位精度。
基于GPS／地图匹配的车辆跟踪算法研究
第２ ５卷 第 ３期
２０ ０ ８年 ３ 月
计 算机 应 用与软件
Ｃｏ ｍｐｕｅ ｐ ｉａ ｉｎ ｎｄ Ｓ ｆｗａ ｅ ｔｒＡｐ ｌｃ ｔ ｓ ａ ｏ ｔ ｒ ｏ
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（ ｏｅｅｏ ｎ ｒ ｔ ｎＥ ｇｎｅｉｇ ａ ｉ ｌ ｏｍ ｌＵ ｉ ｒｔ，ｅｉｇ１０ ３ ， ｈｎ ） Ｃ ｌｇ ｆ ｍａｉ ｎ ｉ ｒ ，Ｃｐｔ ｒ ａ ｎｖ ｓｙ Ｂ ｉ ０ ０ ７ Ｃ ｉ ｌ ｆＩ ｏ ｏ ｅ ｎ ａＮ ｅｉ ｊ ｎ ａ
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关 键 词 智能交通 Ｋ ｌ ｎ滤 波 ａ ｍａ
ＴＨＥ ＶＥＨＩ ＣＬＥ ＴＲＡＣＫＩ ＮＧ ＡＬＧｏＲＩ ＴＨＭ ＢＡＳＥＤ ｏＮ ＧＰＳ ／Ｍ ＡＰ． ＡＴＣＨ Ｉ Ｍ ＮＧ
Ｇ ａ ｕｘ ＬｕＹ ｎ ｂ ＱｕＤ ｈ ｉ ｕ ｎＧ ｉ ａ ｉ ｉ ｏｇｉ ｎ ｉ ｅｕ
辆 的运 动 过 程 及 其 相 应 的 运 动 模 型 ， 出 了采 用 “ 提 当前 ” 计 模 统
子地 图道路 网查询计算 出的道路域 中道路与北京 ５ ４坐标 系轴
的夹 角 。
对于一条笔直 的道路 ， 假设 已知
车 辆 在 其 上 行 驶 。 由 于 测 量 噪 声 的 影
响， 当前 车辆 的定 位位 置可 能落 到道路
网 的道 路 域 外 ， 车 辆 定 位 位 置 没 有 真 即
型作为车辆运动模型 ， 利用扩展 的 Ｋｄ ａ ， ＇ ｎ滤波 方法将真实状 态 ｍ 从各种干扰噪声中实时最优 的估计 出来 ； 同时 ， 由于在车辆实 际 行进过程中 ， 车辆通常被严格地限制在所行驶 的道路上 ， 这样可 充分利用电子地图中的道路地理信 息 ， 采用本文 提 出的地图辅 助择近和速度择角算法来修正 Ｋ ｌ ａ 滤波 。 ａｍ ｎ
智能交通系统中GPS地图匹配算法设计与实现的开题报告
智能交通系统中GPS地图匹配算法设计与实现的开题报告一、研究背景智能交通系统中的GPS地图匹配是指将车辆实时获取的GPS位置信息与数字地图上的道路信息进行匹配，以确定车辆当前的位置和行驶方向。
它是智能交通系统中基本的定位技术，对于车辆导航、交通监测、交通控制等应用具有非常重要的作用。
目前，已经有很多GPS地图匹配算法被提出，如基于传统模型的匹配算法、基于统计模型的匹配算法等。
但是，由于道路信息的多样性和GPS精度的限制，这些算法在实际应用中仍存在不可避免的误差和缺陷。
因此，如何设计和实现更加精确和鲁棒的GPS地图匹配算法是一个热门的研究方向。
二、研究内容本文将关注于GPS地图匹配算法的设计和实现，主要研究内容如下：1. 深入研究GPS地图匹配算法的原理和发展现状，分析现有算法的优缺点，确定本文研究的重点和难点。
2. 提出一种基于机器学习的GPS地图匹配算法，利用大量的GPS轨迹数据训练模型，以提高算法的精度和鲁棒性。
同时，考虑到地图数据的多样性和更新困难，提出一种增量更新的方法，将新的轨迹数据加入到模型中，提高算法的实时性和适应性。
3. 实现算法的原型系统，进行大量的实验和测试，评估算法的准确度、实时性和鲁棒性，并与已有算法进行比较，验证算法的有效性。
三、研究意义本文将对GPS地图匹配算法进行深入研究，旨在提出一种精度更高、鲁棒性更好、实时性更高的GPS地图匹配算法，以提高智能交通系统中的定位精度和导航准确度。
同时，本研究的成果也将对其他与GPS定位相关的领域，如地图制作、数字地球、智能车辆等具有一定的参考价值。
四、研究方法本文将采用以下方法进行研究：1. 文献综述：对GPS地图匹配算法的国内外发展现状进行深入的调查和分析，总结和归纳已有算法的优缺点，并确定本文研究的重点和方向。
2. 算法设计：设计一种基于机器学习的GPS地图匹配算法，并提出增量更新的方法以提高实时性和适应性。
3. 系统实现：实现算法的原型系统，进行大量的实验和测试，评估算法的准确度、实时性和鲁棒性，并与已有算法进行比较，验证算法的有效性。
地图匹配算法研究及应用
地图匹配算法研究及应用地图匹配算法是指将GPS轨迹数据与地图上的道路网络相匹配的算法。
随着GPS定位技术的普及，越来越多的人开始使用GPS设备来记录自己的行动轨迹。
然而，由于GPS测量误差和信号遮挡等原因，GPS轨迹数据并不完全准确，因此需要通过地图匹配算法来改善其精度。
一、传统地图匹配算法传统地图匹配算法主要有三种：最近邻算法、HMM算法和粒子滤波算法。
1.最近邻算法最近邻算法是一种简单且有效的地图匹配算法。
该算法首先将GPS轨迹点与道路网络上的所有节点进行距离计算，然后将GPS轨迹点与最近的节点相匹配。
该算法简单易实现，但其精度较低，对于道路较为复杂的区域容易产生匹配错误。
2.HMM算法HMM算法是一种基于贝叶斯理论的地图匹配算法。
该算法将GPS轨迹点视为观测序列，将道路网络视为状态序列，并使用HMM模型来匹配GPS轨迹点。
相对于最近邻算法，HMM算法考虑了GPS轨迹点之间的关系，在处理复杂的道路网络时具有较高的精度。
但是，该算法的计算复杂度较高，需要大量的计算资源。
3.粒子滤波算法粒子滤波算法是一种基于贝叶斯滤波的地图匹配算法。
该算法使用粒子滤波器来估计GPS轨迹点所在的道路，并通过重采样方法来改善估计的精度。
相对于HMM算法，粒子滤波算法更加灵活，可以处理不同种类的观测数据，并具有较高的精度。
但是，该算法的计算复杂度较高，在实时应用中需要充分考虑计算效率。
二、基于深度学习的地图匹配算法近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的地图匹配算法逐渐成为研究热点。
深度学习基于神经网络模型，通过学习海量数据来提高模型的精度。
基于深度学习的地图匹配算法主要有两类：基于卷积神经网络（CNN）的算法和基于循环神经网络（RNN）的算法。
1.基于CNN的算法基于CNN的地图匹配算法主要采用图像处理技术，将GPS轨迹数据转换成图像形式，然后使用CNN网络来匹配GPS轨迹点。
该算法可以处理复杂的道路网络，具有较高的精度，并且能够自动学习特征，避免了传统算法中需要手动设计特征的问题。
基于GPS技术的浮动车改进地图匹配算法研究
5科技资讯科技资讯S I N &T NOLOGY INFORM TION 2008NO.20SCI ENCE &TECHNOLOGY I NFORMATI ON 信息技术所谓的浮动车通常是指具有定位和无线通信装置的车辆,浮动车所采集的数据一般包括时间戳、位置坐标、瞬时速度、行驶方向等其他内容。
这些交通信息将被应用于交通信息服务、交通管理、交通规划等方面。
而这其中的核心技术就是GP S 与GIS 数据匹配处理器的设计。
G IS 数据提供了城市道路的基础数据(道路名称,I D,路口信息,长度,等级,坐标)。
G P S 定位数据是一个个点,且数据里包含有经纬度坐标。
匹配主要是将GP S 的每个离散的点能够快速准确的匹配到车辆真正行驶的路上。
常见的匹配方法有:点到点、点到线、线到线的匹配方法[1]。
匹配算法有多种,但往往都是考虑比较片面。
本文根据实际需要,总结了更为实用的匹配算法,特别是对G P S 离散位移较大的点的匹配,在一定的取样频率支持下,匹配精度可以达到更加实用的效果。
1对传统匹配算法的改进经典的地图匹配算法一般基于以下两个假设:(1)车辆一直在道路上行驶;(2)车辆行驶具有连续性。
针对智能交通系统的特点,考虑到人为因素,我们加入了第3个假设:(3)在两个匹配点之间,车辆正常行驶,即车辆可选择最短距离路径或最简单路径行驶。
最简单路径是指车辆在两点间所经过道路节点最少,行驶路径的结构最简单。
假设具有一定的合理性:若40m/s 为速度上限,假设认为车辆不会在短时间内(20sec)、短距离内迂回行驶,也就是说取数据的两个点之间路程间隔上限为800m,智能交通系统的重要性能之一就是要求高实时性的处理数据,系统参数T 的选择既要考虑车辆轨迹应有一定长度,同时也综合考虑红绿灯信号周期对行程速度计算的影响,所以根据不同情况和实际要求假设(3)可做相应调整。
实际应用中,我们应将T 的数据一次性读入,统一处理,具体实施分为以下3个方面。
车载GPS地图匹配算法研究背景意义及现状
车载GPS地图匹配算法研究背景意义及现状1研究背景及意义 (1)2 国内外研究现状分析 (2)3常见地图匹配算法分析 (3)1研究背景及意义当今社会，机动车数量迅猛增长，从而导致交通流量过快增长与有限的道路设施之间的矛盾激增，交通堵塞严重。
如何的减少拥堵，有效地进行交通疏导，合理的利用有限的交通设施是当前亟待解决的难题，发展智能交通（ITS）是解决这些问题的有效方法。
随着GPS(Global Positioning System)卫星定位技术和通信技术的日趋成熟，基于GPS的自动定位在智能交通系统中显示出其巨大的技术、经济和社会效益，基于GPS的自动定位关键技术是地图匹配技术。
地图匹配(Map matching,简称MM)是一种基于软件技术的定位修正方法。
地图匹配基于两个前提：首先，车辆总是行驶在道路上；其次，电子地图道路数据精度应高于浮动车车载导航系统的位置估计精度。
当上述条件满足时，将定位信息与道路信息进行比较，通过一定的匹配过程，确定出车辆最可能的行驶路段及车辆在此路段中最可能的位置。
地图匹配算法的实现与电子地图有着密切的关系，电子地图必须具有正确的路网拓扑结构和足够高的精度才能完成地图匹配。
地图匹配技术在ITS中的应用可以总结为以下三个方面：①用于地图显示。
地图匹配在ITS中最基本的应用是实现被跟踪车辆在电子地图上的显示。
由于各种定位技术存在不同程度的定位误差，造成了车辆的定位点通常没有落在道路上。
而ITS的大部分信息都要通过电子地图来显示，因此，必须通过地图匹配算法将车辆匹配到其正在行驶的道路上。
②用于提高定位精度。
由于高楼和高架桥阻挡接收机的信号等因素的影响，GPS有时无法提供足够的定位精度。
航位推算可以实现车辆的自主导航，但需要车辆初始位置的输入，而且惯性期间的漂移误差和标定误差将使累积误差随时间而增大。
此时可以利用地图匹配算法来改善定位精度，高精度的电子地图可用于修正定位估计的误差。
GPS导航系统中的地图匹配算法
ａ ｇ ｒｔ ｍ ａ ｌｄ ｐａ ａ ｌ ｌ ｇ ａ ｍａ ｃ ｉ ｇ ｍｅ ｏ ， ｉｈ ｃ ｌ ａ ａ ｔｖ ｅ ｔ ｐ ｌ ｇ ｈ ｎ ｅ ｆ ｎ ｐ ｒ ｅｗ ｏ ｋ． ｅ ｍｅ ｏ ｅ ｅ ｔ ｅ ｍａ ｃ ｏ ｄ ｌｏ ｉ ｈ ｃ ｌｅ ｒ ｌ ｏ ｒ ｍ ｔ ｈ ｔ ｄ ｗｈ ｃ ａ ｌ ｄ ｐ ｉ ｅ ｔ ｏ ｏ ｏ ｙ ｃ ａ ｇ ｓ ０ 仃ａ ｓ ｏ ｔｎ ｔ ｒ Ｔｈ ｔ ｄ ｓ ｌ ｃ ｓｔ ｔ ｈ ｒ ａ ｅ ｎ ｈ ｈ ｈ ｈ
等待时间等。
路段 Ｓ 的总权值 ｊ
在导航系统初始匹配确定 了待匹配路段 ， 后，利用垂直 投影将 ＧＰ Ｓ轨迹 点 ｇ 投 影到路段 Ｓ 上 ， ， 垂足 Ｐ 即为相应时
２１ 初始路段 的选定与 匹配点位置的确定 ． 初始路段的选定用于 确定算法启动 时刻车辆实际所处的
路段 ，此时没有任何 历史信息 。后续 Ｇ Ｓ轨迹 点的匹配会用 Ｐ
作者倚介 ： 王
敏（９４ ） １８－ ，男， 士研 究生，主研方向 ： 硕 智能交通 Ｅｍ ｒ ｈｎｉ － ａ ：ａａｇ ＠ｍａ． ｔｅｕ ａ ｌ ｎ ｉ ｓ． ． ｌ ｃｄ ｃ ｕ
析 ，但只利 用了定位 中的坐标信息 ，没有使用 Ｇ Ｓ采集数据 Ｐ 的车 头朝向或速度信息 。概 率论 匹配算法利用置信 区域筛选
gps地图匹配算法
II
中国科学技术大学硕士毕业论文
目录
目录
摘要 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． Ｉ Ａｂｓｔｒａｃｔ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． ＩＩ 目录．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． ＩＩＩ 第一章 绪论 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． １
第四章 地图匹配问题以及现有算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． ２２
４．１ 地图匹配问题介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２２ ４．２ 常见地图匹配算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２４
３．１ＧＰＳ 误差 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１３
３．１．１ ＧＰＳ 误差分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１３ ３．１．２ 各种类误差特点 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１５ ３．１．３ 常见克服 ＧＰＳ 误差方法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１７
１．１ 背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１ １．２ 研究目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．３ １．３ 论文安排 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．３
GPS车辆导航系统实时地图匹配方法研究的开题报告
GPS车辆导航系统实时地图匹配方法研究的开题报告一、选题背景随着GPS技术的发展，GPS车辆导航系统在现代交通运输领域中应用得越来越广泛，因其具有实时性、准确性和用户友好性等特点备受关注。
然而，由于许多因素（如建筑物、树木、隧道、山峰等）可以阻碍GPS信号的传输，导致GPS车辆导航系统在某些情况下无法实现准确的导航。
为了解决这一问题，需要将GPS信号与地图信息相匹配，以确保导航的准确性。
二、研究目的本研究旨在探讨不同的实时地图匹配方法，以提高GPS车辆导航系统在不同场景下的精度和鲁棒性。
具体目标如下：1. 分析目前常用的GPS车辆导航系统实时地图匹配方法的优缺点，找出其存在的问题和限制。
2. 提出新的实时地图匹配方法并进行算法设计。
3. 利用实验验证各种方法的鲁棒性、精度和效率，并分析结果。
三、研究内容本研究将涉及以下内容：1. GPS车辆导航系统的基本原理及其在车辆导航中的应用。
2. 目前常用的GPS车辆导航系统实时地图匹配方法的优缺点分析，包括卡尔曼滤波、粒子滤波、TMS（地形匹配系统）和SLAM（同步定位和地图构建）等方法。
3. 提出新的实时地图匹配方法，包括基于特征点、基于激光雷达等方法，并进行算法设计和模拟实验。
4. 针对不同的场景（如城市区域、郊区、山区等）进行实验，验证各种方法的鲁棒性、精度和效率。
四、研究意义本研究的意义如下：1. 通过对不同的实时地图匹配方法的比较和分析，可以找出针对不同场景实现更好的GPS车辆导航系统的方法，提高系统的精度和鲁棒性。
2. 提出新的实时地图匹配方法，为GPS车辆导航系统的发展提供新思路和技术支持。
3. 对实时地图匹配方法的研究和探讨，有助于推动在GPS领域的技术创新和应用发展。
智能导航系统中的地图匹配算法研究
智能导航系统中的地图匹配算法研究智能导航系统已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
它通过使用先进的地图匹配算法，为人们提供了最佳的导航建议和路线规划。
本文将探讨智能导航系统中的地图匹配算法，并分析其研究意义和实际应用。
一、地图匹配算法的背景在传统的导航系统中，往往使用基于GPS定位的方法。
GPS定位虽然精确，但在具体环境中，如高楼、山地等遮挡问题很容易导致误差。
因此，针对这个问题，地图匹配算法应运而生。
地图匹配算法通过将车辆的GPS定位数据与预先加载的地图数据进行比对，找到最佳匹配的道路和位置。
这样，就可以实现更加准确和可靠的导航系统。
二、地图匹配算法的原理地图匹配算法的主要原理是通过计算车辆GPS定位数据与地图上路段的匹配度，从而确定最佳匹配道路和位置。
具体来说，地图匹配算法首先提取车辆GPS定位数据的关键特征，如位置、速度、方向等。
然后，将这些特征与地图上的道路特征进行比对。
最后，通过匹配度的计算，确定最佳的匹配结果。
三、地图匹配算法的分类和比较地图匹配算法可以分为几种不同的类型，如基于几何的匹配算法、基于网络的匹配算法和基于统计的匹配算法等。
每种类型的算法都有其特点和适用范围。
几何匹配算法主要通过计算车辆GPS定位数据与道路几何特征的差异来确定匹配结果。
这种算法适用于道路形状简单、交通流量较小的情况。
网络匹配算法是基于道路网络结构的匹配算法。
它通过计算车辆GPS定位数据与道路网络连接关系的匹配度来确定匹配结果。
这种算法适用于道路网络复杂、交通流量大的情况。
统计匹配算法是通过对历史数据的分析和建模来确定匹配结果。
它将车辆的GPS定位数据与大量的历史数据进行比较，通过统计匹配度的计算，找到最佳的匹配结果。
四、地图匹配算法的实际应用地图匹配算法在智能导航系统中有着广泛的应用。
它可以提高导航系统的准确度和实时性，并为用户提供更好的导航体验。
首先，地图匹配算法可以实现实时路况监测和交通拥堵预测。
通过对车辆GPS 定位数据的不断更新和匹配，可以及时获取道路的交通状态，并根据这些信息进行路线规划和导航建议。
基于车载GPS信息的地图匹配设计
基于车载GPS信息的地图匹配设计摘要:车辆导航系统在提高我国交通系统运行能力及改善交通状况的过程中扮演着很重要的角色。
其中，导航系统的定位准确性是关键。
本文主要研究车辆导航系统中的地图匹配部分。
对地图匹配的基本概念，发展现状以及基本原理进行了详细的论述。
使用概率统计法、相关系数法和投影法完成了地图匹配算法的设计，并进行MATLAB仿真。
结果表明，该算法具有较高的匹配精度，对于复杂路口也有较好的适应性。
关键词：GPS 地图匹配MATLAB0 引言随着社会经济的飞速发展和城市规模的不断扩大，汽车已经成为人们在日常工作生活当中不可缺少的交通工具。
国民持有的机动车辆不断增多，交通拥挤、交通事故、环境污染等交通问题成为人们关注的热点。
统计资料显示，公路堵塞造成的直接和间接的经济损失惊人。
如何对各类车辆实施有效的指挥，协调控制和管理，提高道路利用率己成为我国主要城市面临的严峻问题。
车辆导航系统是我国交通发展的必经之路。
因此，对作为车辆导航系统的核心部分的地图匹配技术的研究，在改善我国的交通状况方面具有重要意义。
本文主要介绍了地图匹配算法的设计与实现。
简单的介绍了地图匹配的概念，完成了地图匹配三个过程的设计，即:确定误差区域、选择匹配道路以及修正定位结果。
并给出了算法的流程图。
通过MATLAB进行了仿真实验。
仿真结果表明，该算法具有较高的匹配精度，对于复杂路口也有较好的适应性。
1 GPS车载导航系统GPS 车载导航系统是一个多技术融合的技术系统，需要的基础支持技术包括GPS 定位技术、GIS 技术、无线通信技术及计算机技术等。
从总体上，车载导航系统可分为三大功能模块，即车载移动终端模块、通信链路与监控中心。
地图匹配作为车辆导航系统的核心部分，是一种通过软件方法，校正导航定位误差的技术。
基于“车辆始终行驶在道路上”的假设，通过将GPS测得的车辆位置或行驶轨迹，与导航系统的电子地图数据相比较、匹配，找到车辆所在的路段，计算出车辆在路段上的位置，进而校正定位误差。
基于GPS车辆轨迹数据的地图匹配算法研究
基于GPS车辆轨迹数据的地图匹配算法研究
陈芳芳
【期刊名称】《电子技术与软件工程》
【年(卷),期】2022()17
【摘要】本文基于GPS卫星定位技术利用地图匹配算法对车辆轨迹数据进行匹配,且利用改进的基于权重的地图匹配算法进行地图匹配软件的实现,最后通过实验及效果分析对算法的准确性和实时性2个重要指标进行验证。
车辆导航技术,是指基于GPS定位系统,通过获取的地理位置信息,利用计算机和各种传感器对其位置进行准确采集、记录和计算并显示在地图上。
车辆导航是基于GPS定位技术的一种交通信息服务,通过卫星和传感器获取位置数据,再使用计算机计算出相应的坐标值、时间等参数,而车辆轨迹数据作为GPS实时动态监测和调度中所需要获取到道路信息资源,为国家交通管理提供可靠的道路数据,是GPS实时动态监测与调度中不可或缺的信息采集设备。
通过匹配算法可实现对车辆位置、速度等参数的优化调整并提高系统运行效率及精度,从而使驾驶员行车更加安全舒适,提高交通运力。
基于GPS 车辆轨迹数据的路径匹配技术是在已有算法基础上进行改进和完善,以保证车辆位置信息与道路信息之间具有较高精度。
【总页数】4页(P230-233)
【作者】陈芳芳
【作者单位】阿里巴巴集团
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于浮动车GPS轨迹点数据的地图匹配算法研究
2.GPS轨迹数据的综合地图匹配算法研究
3.基于融合函数构建的GPS车辆轨迹地图匹配算法
4.北京出租车GPS 轨迹数据地图匹配算法研究
5.基于车辆GPS轨迹数据的农村公路地图匹配算法
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基于GPS的地图匹配算法研究
基于GPS的地图匹配算法研究张翀【期刊名称】《电脑与电信》【年(卷),期】2012(000)012【摘要】介绍了GPS的定位原理及GPS定位数据到平面坐标的转换。
从理论和工程的角度实现了GPS数据与数字地图的匹配，并使用两种方法实时显示车辆行驶轨迹。
最后以太原小店区两幅区域地图为例，验证匹配算法。
%This paper introduces the principle of GPS positioning and the conversion of GPS location data to plane coordinates, realizes the matching of GPS data and digital maps from theoretical and engineering views, and use two methods to display the vehicle trajectory. Finally, it takes the Taiyuan Xiaodian District map as an example to verify the matching algorithm.【总页数】2页(P43-44)【作者】张翀【作者单位】太原高级技工学校,山西太原030021【正文语种】中文【中图分类】P228.4【相关文献】1.基于浮动车GPS轨迹点数据的地图匹配算法研究 [J], 孙静怡;张建华;刘拥华2.基于GPS列车定位系统的快速地图匹配算法研究 [J], 殷燕如;刘金乐3.基于GPS的地图匹配算法研究 [J], 黄奕峰4.基于GPS/地图匹配的车辆跟踪算法研究 [J], 关桂霞;刘永宾;邱德慧5.基于GPS技术的浮动车改进地图匹配算法研究 [J], 徐占鹏;伊文君;林凯因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
GPS定位与地图匹配方法研究
GPS定位与地图匹配方法研究
钟海丽;童瑞华;李军;陈宏盛
【期刊名称】《小型微型计算机系统》
【年(卷),期】2003(024)001
【摘要】由于标准定位服务(SPS)的固有误差和市区环境的共同影响,使得GPS的导航精度难于满足车辆导航的需求.另外,从GPS获得的是参心大地坐标系的大地纬度和大地经度,而在大多数实际应用中,采用的国家坐标系或城市地方坐标系都不相同,因此有必要进行坐标变换.本文介绍了GPS定位原理、GPS所使用的WGS-84坐标系、我国常用的坐标系、高斯投影,采用最短距离法进行地图匹配,通过实验证明该算法能够实现GPS定位与道路实时、可靠的匹配.
【总页数】5页(P109-113)
【作者】钟海丽;童瑞华;李军;陈宏盛
【作者单位】长沙航空职业技术学院,湖南,长沙,410001;江南遥感所,上海,200436;国防科技大学,电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073;国防科技大学,电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.4
【相关文献】
1.车辆导航中GPS定位轨迹与电子地图道路匹配的一种实现方法 [J], 何瑞栋
2.卫星收费系统GPS定位信息和路段匹配方法研究 [J], 王东柱;朱书善;李亚檬;刘
楠
3.基于SINS/DR组合导航和地图匹配技术的地铁定位方法研究 [J], 徐琛;陈光武;樊泽园;刘射德
4.车载地图匹配技术中GPS定位数据的研究 [J], 陈永刚;王更生;陈斌
5.基于道路几何特征的地图匹配方法研究 [J], 刘峰; 郭阳; 郑辛; 李殿茜
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GPS轨迹数据的综合地图匹配算法研究
GPS轨迹数据的综合地图匹配算法研究
陈滨;王平;施文灶;徐世武
【期刊名称】《电子科技》
【年(卷),期】2014(27)12
【摘要】地图匹配是通过软件手段来校正导航系统中定位误差的一种技术.文中从降低系统的误匹配率以及提高地图匹配算法有效性的角度出发,给出了一种综合地图匹配算法.该算法将快速但匹配误差率较高的改进型垂直投影法和低速但匹配误差率较低的历史轨迹推算法相结合,通过一个综合判断步骤,对不同路段采用不同匹配算法进行校正,从而达到较高匹配速度和较低匹配误差率的目的.由实际GPS轨迹数据匹配结果表明,该方法在复杂路网,尤其是在交叉路口中具有较好地匹配效果,且效率较高,具有一定的实用价值.
【总页数】4页(P20-23)
【作者】陈滨;王平;施文灶;徐世武
【作者单位】福建师范大学光电与信息工程学院,福建福州350007;福建师范大学光电与信息工程学院,福建福州350007;福建师范大学光电与信息工程学院,福建福州350007;福建师范大学协和学院信息技术系,福建福州350108
【正文语种】中文
【中图分类】TP391;P228.4
【相关文献】
1.基于浮动车GPS轨迹点数据的地图匹配算法研究 [J], 孙静怡;张建华;刘拥华
2.动态GPS轨迹数据的地图匹配算法分析与初探 [J], 郑创丰
3.基于GPS轨迹数据的地图匹配算法 [J], 李清泉;黄练
4.北京出租车GPS轨迹数据地图匹配算法研究 [J], 曾嘉郦;孙立双;王晓明
5.基于井下人员移动轨迹的地图匹配算法研究 [J], 康宁
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ａ 叶技２ ０ １ ７ 年 第 ３ ０ 卷 第 ６ 期
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・算 法 及 仿 真
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基 于 ＧＰ Ｓ的地 图 匹配 算 法 研 究
黄奕峰
（ 兴天通讯技术有 限公 司 ， 天津 ３ ０ １ ７ ０ ０ ）
摘
要
针对传统 导航 系统的地 图匹配算法缺 乏整体性考虑 的缺 点， 且Ｇ Ｐ Ｓ浮动车轨迹数 据具有 曲线 整体趋 势特
性， 文 中结合城 市 中对行车的约束 限制 ， 提 出了一种基 于 Ｇ Ｐ Ｓ浮动 车轨 迹数据 的全局地 图匹配算法 ， 该 算法 综合考 虑各 种 因素 。 从 而达 到较 好地 实现 匹配效 果的 目的 ， 如轨迹 数据和 网络 路径 进行 曲线拟合 时 的相 似性 、 实际行车路 径与 交通 约束 的连通性。对所提 出的算法进 行 实验验证 ， 从 而促进 了 Ｇ Ｐ Ｓ浮动 车轨迹数据 的进 一步分析应用 。 关键 词 Ｇ Ｐ Ｓ 轨 迹数据 ； 浮动车 ； 行 车约束 ； 地 图匹配 Ｔ Ｎ ９ ６ ７ ． １ ； Ｐ ２ ２ ８ ． ４ 文献标识码 Ａ 文章编号 １ ０ ０ ７— ７ ８ ２ ０ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ６— ０ ５ ４— ０ ４ 中图分 类号
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｔｈ ｅ ｍａ ｐ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｎ ａ ｖ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｌ ａ ｃ ｋ ｓ ｏ ｖ ｅ ｒ ｌｌ ａ ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｄ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ，ａ ｎ ｄ
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Ｇ Ｐ Ｓ浮动 车 数据 即为 包含 有 速度 数据 和 方 向信息 的一 系列 轨 迹 点 ， 但 由于 Ｇ Ｐ Ｓ位 置 精 度 有 限 ， 当在 进 行 数 字地 图分析 处 理时会 产 生轨 迹 点与 道路 有 偏 差 的 情况 ， 则 需 要 进 行 地 图 匹 配 以获 得 无 偏 差 轨 迹 描 述 。 虽然传统的地图匹配算法研究较 多 Ｊ ， 但大多缺乏 整体 性 考虑 而导 致 复杂 环 境 下 的误 匹配 ， 后 又 出 现一 些 改 进 的匹 配 算 法 ， 如使 用差分 Ｇ Ｐ Ｓ辅 助 设 备 、 滤 波 等提 高 匹配 准确 率 － ６ ］ 。Ｇ Ｐ Ｓ浮 动 车 轨迹 数 据 具有 曲 线 整 体趋 势 特性 ， 利 用全 局 思想 保证 轨迹 的准确 性 。 目前 轨迹 数据 的地 图匹 配方 法大 多基 于 全局 匹 配算 法 或 复 合 匹配算 法 ， 全 局 匹配算 法 是基 于 曲线 相 似度 ， 一
ｔ ｈ ｅ Ｇ Ｐ Ｓ ｌ ｆ ｏ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ｔ ｒ ａ ｊ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｙ ｄ ａ ｔ ａ ｈ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｉ ｒ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｏ ｖ ｅ ｒ ａ ｌ ｌ ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｔ ｒ ｅ ｎ ｄ ．Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｓ ａ ｇ ｌ ｏ ｂ ａ ｌ