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GIS的车辆导航监控系统研究

针对目前公路交通压力逐渐增大,交通阻塞越来越严重,车辆运营效率不高的状况,利用MapInfo地理信息系统二次开发组件MapX,并结合可视化的编程工具VB6.0,采用ComGIS二次开发技术,研制出基于GIS的车辆导航监控系统.该系统以济南市电子地图为例,可进行常用GIS操作,并且实现了交通运输车辆出行最佳路线的分析功能,可实时监控车辆的运行位置,为管理人员提供更科学、更有效、更快捷的决策依据.     

基于栅格地图-蚁群算法的机器人最优路径规划

通过栅格法建立栅格地图作为机器人路径规划的工作环境,采用蚁群算法作为机器人路径搜索的规则．将所有机器人放置于初始位置。经过NC次无碰撞迭代运动找到最优路径．到达目标位置．为防止机器人在路径搜索过程中没有达到最大迭代次数时路径大小已不发生变化而陷入局部最优。可通过对各路径上的信息素进行增减来使机器人路径搜索跳出当前值继续搜索．直到迭代完毕,获得最优路径．     

车辆导航定位中地图匹配的MP模型

提出了地图匹配的数学框架，建立了地图匹配的极大验后估计模型，即ＭＰ模型，该模型能够最优的将原始位置观测值转化到路网上去。     

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ITS城市公交车电子站牌的研究

针对目前国内公共交通运行管理的实际情况和ITS技术的发展现状,提出了一种利用ITS技术实现公交车电子站牌系统的设计方案,具体介绍了该系统的总体构建和硬件设计.     

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．     

车辆导航中带匹配度反馈的模糊地图匹配算法

连通性是车辆导航中车辆与地图匹配的一个重要因素,它利用历史匹配信息以改善匹配连续性,但同时也可能由于引入错误信息而使匹配结果恶化。该文在多因素综合的模糊地图匹配基础上计算匹配度,对匹配结果的可信程度进行评价。该匹配度通过反馈方式在下一次匹配的连通性因素中加以利用。实验表明带匹配度的反馈模糊地图匹配方法可以使连通性得到更加合理有效的使用,从而使地图匹配效果得到改善。     

面向车辆监控导航的地图匹配算法研究

在引入地图匹配问题的基础上,针对传感器给出的车辆位置信息的不确定性,提出了基于准投影和曲线拟合的实时地图匹配算法,以适应车辆监控导航实时性的要求。该算法以选取与车辆行进方向一致的道路为核心,利用孤立点轨迹提取和GPS坏点过滤,取消由电子地图数据不完整和坐标变换误差引起的限制,简化运算的复杂度,并能在电子数据不完整或局部路网数据错误的情况下正常运行,从而为车辆监控导航准确性研究提供了基础。实验表明,该算法能够适应实时监控导航系统的需求,而且具有良好的实时性和鲁棒性。     

基于遥感影像的车辆导航研究

针对当前车辆导航系统均以二维矢量地图为工作底图,不够直观、精确,同时现实性较差,不能实现小区内的导航,提出一种基于遥感影像的车辆导航技术思路,利用高精度遥感影像作为工作底图,从GPS接收机中得到相关定位信息,将定位点导入经过校准后的遥感图像上.同时为了提高定位精度,在遥感图像上进行道路提取,实现地图匹配,从而达到车辆导航的目的.实验证明,该技术具有较高的直观性和形象性,能满足目前导航需求.     

北斗导航辅助移动机器人同时定位和地图构建研究

针对未知环境下移动机器人实时构图和导航问题,将基于激光的环境特征提取和地图构建技术与北斗卫星导航相结合,设计了一种基于特征地图的移动机器人自主导航系统。利用激光提取环境信息,采用点和直线段进行环境表示,结合里程计进行定位,同时进行地图构建。然后在地图上关联北斗坐标,丰富地图信息,根据路径规划方法实现移动机器人自主导航。在Poineer3-AT机器人上实验表明:该方法能够快速提取直观的表示环境信息,并实现自主导航功能,有效提高了移动机器人导航能力。     

最短路径算法在城市导航中的应用

在交通网络中，从用户指出的起始点到终点，有很多条路径，本论文结合迪克斯屈拉算法，给出找到最合适路径的解决方案。     

交互式地图匹配算法在组合导航中的应用

针对捷联惯性导航系统（SINS）/里程仪组合导航中车辆受初始对准偏差和测量器件自身误差等因素影响的精度随时间和位移增加而降低的问题,设计了交互式电子地图匹配修正新方案.通过车辆姿态角变化选择合适的地图匹配算法,并在转弯处精确反馈修正车辆坐标,同时利用定位误差修正初始对准偏差和里程仪刻度系数误差,降低其对以后导航定位的影响.仿真结果表明,采用交互式电子地图匹配算法,航向失准角偏差可很快收敛至2′左右,里程仪刻度系数偏差也降低至0.08%左右,能够实现系统的需要,跑车实验也证明了此方案的有效性.
     

基于GPS定位的导航地图的转换与纠正方法

介绍了利用GPS定位技术对低精度的地图进行转换和变形纠正的算法 ,结合实例分析了GPS数据采集、坐标转换和利用拟合算法进行地图纠正的步骤 ,对一次多项式、二次多项式和三次多项式的拟合结果进行了比较 ,结果表明采用二次或三次多项式拟合精度最好 ,获得了与GPS定位结果相匹配的精度 ,坐标分量X和Y的拟合精度分别为 8m和 17m ,纠正后的地图适合于一般车载导航和监控 .     

基于地图匹配的导航定位数据模糊校正算法

为了提高农用智能移动平台导航定位的精度，改善航线跟踪的质量，提出了一种基于地图匹配的导航定位数据模糊校正算法．首先将DGPS、航位推算定位数据点与地图上已知航线进行对比．判定定位数据点的可信度，然后用该可信度作为加权值生成新的定位数据点即校正数据点，把校正点作为当前农用智能移动平台车体真实位置的估计值．在验证试验中，定位数据经模糊校正后其精度明显优于原始DGPS数据的精度，定位数据的距离均方根差均数从校正前的1．021m提高到校正后的0．568m．试验结果表明，该方法可以在一定程度上提高定位数据的精度，校正大部分可信度低的坏点．     

基于开放地图引擎的地图编注实现技术研究

当需要了解地理位置的详细信息时,通过百度地图上提供信息不能完全满足用户需求。针对百度地图在小区域内显示信息不完整的缺陷,从百度地图所提供的API接口出发,探讨了其开放接口的使用方法。通过对百度地图API进行二次开发,利用Java Script和JSP技术,实现了小区域内地点信息标注及点、线、面图层添加功能,采用了AJAX技术,实现了页面的无刷新访问和地图图层的动态加载,节省了网络流量,同时对小区域导航也进行了初步探讨,实现了自定义图层在百度地图上的添加,对利用百度地图进行特定区域内地理信息展示应用开发具有较好的借鉴意义。     

基于分层代价地图的光伏电站清扫机器人导航方法

为更好地解决光伏电站清扫机器人工作时因缺少有效边界检测导致的跌落问题,并满足全覆盖清扫工作的需求,提出一种基于分层代价地图的导航方法.在传统分层代价地图的图层上,根据对光伏电站清扫机器人工作环境的分析,增加光伏阵列边界图层,建立清扫区域,使机器人工作空间约束在光伏阵列内;采用弓字形清扫路径和多点巡航清扫策略相结合的导航...     

移动机器人同时定位与建图室内导航地图研究

针对当前视觉同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)生成的点云地图不能满足路径规划和导航的需要,提出一种室内移动机器人的导航地图制备方法.首先,通过SLAM估计相机位姿,后端优化后生成室内场景的三维点云地图;其次,根据地面移动机器人的运动约束及结构特点分情况讨论,推导点云相对于地面的二维坐标,同时对点云进行地面与障碍的分离、截取与筛选;最后,根据栅格占据状况有序构建出导航地图.实验结果表明,基于点云坐标的障碍物截取准确度高于地面拟合截取方法,所建地图精度与完整度均高于传统方法.室内移动机器人能基于该地图进行路径规划与导航.     

车载导航电子地图中道路数据的空间逻辑描述

道路数据是车载导航电子地图中主要研究的数据，也是智能化交通运输系统（ITS）建立数据框架的基础数据。据此彩地理信息系统（GIS）技术，从逻辑描述方案的角度探讨道路数据的空间逻辑描述、属性描述和速体逻辑关系，以提供恰当的道路逻辑描述方案来建立道路空间数据库，并为道路数据标准化采集提供依据。     

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.