一种改进的嵌入式导航地图匹配算法

为提高在嵌入式环境中对地图数据的检索速度,提出了一种动态分块算法.该算法根据导航电子地图中的地理特征数量对地图进行动态分块,通过增加地图分块后数据的存储空间,减少检索数据的时间,从而提高算法实时性.在地图分块后,实现一种融合地图拓扑和D-S证据推理方法的地图匹配算法,以提高系统的准确性和稳定性.仿真结果表明,地图动态分块算法能够提高系统实时性,地图匹配算法能够快速、准确地匹配正确道路.     

一种适于车辆导航系统的快速地图匹配算法

在分析影响地图匹配算法实时性、鲁棒性及匹配精度因素的基础上,依据车辆运动的连续性,引入道路网络的分块思想,并利用车辆行驶的位置、方向信息及实际道路网络的拓扑特性,提出一种时间复杂度为O(c)的快速地图匹配算法.对实际跑车数据的仿真结果表明,该算法的匹配正确率不低于95%,单点匹配时间不超过0.01 ms.     

基于D-S证据推理的车辆导航系统地图匹配算法

研究地图匹配算法中的匹配道路的选择问题,提出基于D-S证据推理理论的地图匹配算法.根据D-S证据推理的基本原理,结合车辆行驶情况,给出当前时刻车辆位置信息和方向信息的基本概率分布函数的设计方法.按照D-S合成公式,对位置和方向信息进行融合,并根据融合结果选择匹配道路.在设计方法中,引入位置信息和方向信息的可靠性参数.仿真结果表明,该方法是行之有效的,通过适当地调整可靠性参数的值,就能识别出车辆所在的道路.     

基于曲率分析的地图匹配算法研究

导航定位系统是车载系统的主要组成部分,其中地图匹配又是提高定位精度的重要技术。从数字地图本身的属性特征出发,研究了一种基于曲率分析的地图匹配算法。通过车载实验数据对算法加以验证,其结果表明改进后的算法能够获得较高的定位精度和更可靠的匹配性能。     

基于模糊神经网络的地图匹配算法

提出了基于模糊神经网络的新的地图匹配算法.该算法综合了数字道路信息和GPS/DR定位信息,提取两个重要参数作为输入变量,即定位点到候选路段的投影距离及定位航向与候选路段方位角差.设计出了四层模糊神经网络及改进的收敛学习规则.实验结果表明所提出的算法能很好地匹配车辆行驶路段位置.     

基于车载GPS定位误差分布规律的地图匹配算法

针对目前车载GPS定位信息地图匹配技术的主要缺陷,即GPS定位点的道路纵向位置修正效果较差,特别是对GPS独立定位的情况而言,修正精度很低,通过分析车载GPS定位误差的特点及其分布规律设计了一种地图匹配算法,重点提高车载GPS定位点在道路纵向的修正精度.采用长春市局部路网的地理信息为基础,采集车载GPS实测数据完成了算法的实证分析.结果表明,所提出的地图匹配算法应用效果理想,尤其是将车载GPS定位点的道路纵向位置修正精度提高了2.5 m以上,从而可满足车载GPS数据用户更高水平的信息需求.     

基于WSN节点定位与道路方位信息的地图匹配改进算法

全球定位系统具有高精度、低成本、实时性好等优点,但由于市区卫星信号容易受遮挡,GPS无法有效发挥作用,因此结合无线传感网络节点定位技术,可以提高地图匹配算法的匹配精度.根据航向角、道路倾角以及定位点到候选路段的距离等信息,对车辆导航系统中的地图匹配算法进行分析研究,在已有权重算法的基础上,提出一种基于方位信息度地图匹配的改进算法,并利用MATLAB环境下进行仿真实现.     

动态距离权重因子的隐马尔可夫模型地图匹配算法

针对低频采样时地图匹配算法易出错、稳定性差等问题,提出了一种基于动态距离权重因子的隐马尔可夫模型地图匹配算法。引入动态距离权重因子优化路段检索区域,计算定位点与候选道路间的匹配度M,其数值较大的候选路段所对应的为最终确定的候选路段。研究结果表明:本文提出的匹配算法的单点匹配时间约为5.20 ms,匹配准确率可以达到90%以上,优于其他3种对比算法。     

角度和距离分段占优地图匹配算法

为了更好的实现车辆导航系统的实时性和精确性,研究了地图匹配算法的各要素。采用两级交错式网格划分,并结合全球定位系统实时水平估计误差实现对电子地图待匹配区域划分。利用车辆行驶位置、方向、道路几何拓扑关系和行驶角度变化率,提出了一种基于角度和距离分段占优的地图匹配算法。试验结果表明:本文建立的地图匹配算法能够准确、快速地实现车辆导航定位功能。     

基于道路网络特征的车载导航预测匹配模型

针对常规地图匹配方法存在匹配不准的难点,设计了一种基于道路网络拓扑关系和几何特征的预测匹配方法.通过实验进行分析和验证,该方法可有效改善导航设备在特殊道路的匹配性能,为解决车载导航系统在复杂道路匹配不准的难题提供了新的思路.     

基于北斗卫星的车辆组合导航系统开发

针对北斗卫星定位系统的特点,使用电子罗盘、陀螺传感器和车速传感器等多种传感器,基于嵌入式系统平台开发了一种车辆组合定位系统.以Kalman滤波算法为基础,设计了航向融合和航位融合算法,实现了车辆位置和行车方向的测量.为更精确地实现车辆在地图上的定位,设计了一种基于匹配度的综合地图匹配方法,可实现北斗系统的稳定可靠定位.实车定位试验表明: 该组合导航系统可以较好地实现稳定的工作,提高了北斗定位系统的实用性.     

路径诱导系统中综合地图匹配算法的研究

地图匹配算法对于车辆路径诱导和实时轨迹回放具有重要的应用,为了提供连续、精确和可靠的车辆行驶路段位置,利用定位传感器输出车辆运行位置信息,结合高精度空间道路网络数据,提出新的综合地图匹配算法.该算法不受地理环境的约束,能有效地修正传感器的定位误差,提高车辆定位精度.实际道路测试证明,该算法比现有地图算法更高准确度和实时性,尤其是在十字路口有更好匹配效果.     

基于曲率分析地图匹配的车载组合导航研究

为了提高车载导航的自主性和精度,针对捷联惯导的特点,设计了一个基于曲率分析的地图匹配算法。然后应用该地图匹配算法对基于捷联惯导/地图匹配/里程仪的车载组合导航进行了研究。推导了捷联惯导系统的误差方程和里程仪的误差方程。并在此基础上建立了捷联惯导/地图匹配/里程仪组合系统的卡尔曼滤波方程。通过仿真分析,表明应用该地图匹配算法的组合导航系统可以有效地减小误差,实现车载自主导航。     

基于路网拓扑特性及先验知识的地图匹配算法

基于最大似然估计原理,提出了地图匹配的统一数学模型.将二维地图匹配算法的估计拓展到多维估计,利用道路网络的拓扑特性及先验知识修正前述算法.通过先验知识数字化,用代价函数将基于拓扑特性和先验知识的地图匹配算法纳入统一数学模型中.通过在香港大量的车辆定位实验,及参数修正和模型改进,对前述算法进行验证.实践表明,通过综合利用全球定位系统、航位推算以及数字地图道路网络等多种信息,该地图匹配算法在大规模复杂网络以及高楼环绕的场合可以达到很好的定位效果.     

基于SuperMap GIS的车载导航系统的设计与实现

阐述了基于SuperMap GIS平台的车载导航定位系统的设计与实现过程,重点介绍了导航电子地图、实时定位显示、地图匹配、路径规划、车辆轨迹回放、信息查询等功能的实现。特别利用距离投影算法实现了电子地图的匹配,修正了车辆在电子地图中的位置。     

基于多通道融合和极线约束的道路检测与定位

计算机双目视觉道路检测及定位在实现无人运动平台自主导航中具有重要意义.根据双目摄像机系统模型,提出基于多通道阈值融合的车道线检测方法,融合车道线边缘和色彩信息进行图像阈值分割,采用透视变换和自适应动态滑窗法提取车道线像素,采用最小二乘法拟合道路模型并依据极线约束关系进行定位,投影至SLAM地图中.实验结果表明,算法在光照变化、阴影遮挡等场景中均能精确检测车道线,将车道线信息投影至三维地图可以有效地将车道信息与地图信息进行融合,提高了道路感知能力.      

车辆导航中地图匹配算法的研究

地图匹配是借助GIS电子地图数据库中的高精度道路信息作为分类模板来进行模式识别,根据识别结果计算和显示车辆行驶的正确位置并校正GPS接收数据的定位误差。本文通过比较分析现有的地图匹配算法,从效率、精度、程序设计三方面进行考虑,提出一种新型快速的地图匹配算法。在不降低计算准确性的基础上大大减少了运算复杂度,提高了时间效率,更能够适应实时车辆导航系统的需求。     

基于Android移动终端的车辆导航地图匹配算法研究

基于Android移动终端设计了一种基于路网拓扑结构的地图匹配算法,将地图匹配分成定位数据预处理、确定车辆所在路段、确定车辆匹配位置和出错检测等4个相对独立的过程.算法在过滤掉异常定位数据后采用航位推算进行补偿,使用考虑距离和方向两种要素的加权评估模型确定匹配路段,在确定匹配位置时对常用的垂直投影进行改进,得到一种优化方法.结果表明,该算法具有较高的路段识别正确率,优化方法相对于垂直投影法在位置精度上有所提高,地图匹配效果好.     

基于曲线拟合的投影算法的研究

用地理坐标传感器进行定位时,经常会存在一定的偏差,分析了其产生偏差的原因,以及当前常用的投影地图匹配算法的优劣性.提出了在曲线拟合原理上融合投影算法,对坐标数据进行修正,能够有效地提高线路匹配的准确率,具有很好的现实意义；最后在实际应用中对该算法做了检验.     

基于多级信息融合的视频目标跟踪

在多摄像机视频监控的框架下,基于信息融合技术策略,提出了一种用于移动目标跟踪的多级信息融合方法.对于每个单一摄像机采用多特征融合粒子滤波跟踪算法,该算法将目标颜色和边缘方向特征同时作为测量特征,并通过随机融合机制融合特征权重,得出最佳目标位置估计.在此基础上,将多个摄像机的跟踪结果相融合,融合方法主要是通过位置、大小和颜色匹配概率的联合进行目标之间的匹配度测量,并基于信任度级别及权重融合目标跟踪特征.仿真实验证明本方法能够有效消除目标跟踪过程中的重叠区域遮挡问题,在提高目标跟踪精度的同时,充分发挥了多摄像机多信息融合的优势,较好地描述了跟踪目标的状态.