城市环境下GPS导航系统的地图匹配估计

针对城市环境下车辆的行驶特点,在GPS定位数据的基础上,利用位置择近算法对车辆进行地图匹配估计,使车辆在道路法线方向的定位误差显著减小,误差仅保留在车辆行驶方向的径向分量中.试验结果表明,经地图匹配修正后,车辆运动轨迹的定位精度达到了道路城内,进一步提高了系统的跟踪能力.     

基于Kalman滤波的地图匹配方法

地图匹配方法利用电子地图的地理数据对GPS定位数据进行校正,可有效提高定位数据的精度。本文首先采用最近点估计方法计算道路垂直方向的GPS误差,对该误差采用Kalman滤波方法获得GPS偏差估计,以此偏差估计修正GPS测量值并进行地图匹配。实验表明利用该方法可将定位数据准确地匹配到道路上,使匹配后的定位精度得到提高。     

基于权重的地图匹配算法

该文分析了地图匹配的误差来源,提出了一个基于权重的地图匹配算法。该算法将GPS定位数据转换成道路网络的弧的权重,然后根据弧的权重大小来确定车辆当前行驶的道路。该算法有效地利用了定位点的当前信息和历史信息,并且能够在很大程度上降低定位误差对地图匹配效果的影响。     

一种基于高精度地图匹配误差的路径规划方法

在无人驾驶技术发展的过程中,地图的匹配定位与其所指导的路径规划是十分重要的研究内容.路径规划的质量、总代价和稳定性往往与地图匹配定位的准确率有关.因此,论文使用正态分布变换算法进行基于高精度地图的无人车匹配与定位,然后将匹配误差引入路径规划代价函数.并引入道路危险系数的概念,根据匹配误差修改障碍物附近道路的危险系数,从而提高路径规划的稳定性和安全性.此外,论文进行了仿真实验,验证了算法的有效性.     

基于GPS/DR的地图匹配方法的研究与实现

研究了地图辅助定位技术在GPS/DR组合定位系统中的应用,给出了一种基于D-S证据推理的地图匹配算法,该算法通过对车辆轨迹与数字地图模块提供的路径相比较,把基于各种传感器的车辆位置与道路网络联系起来,并通过匹配过程来确定车辆关于地图的最大可能位置.仿真实验结果表明,应用该地图匹配算法能够有效的提高组合定位系统的定位精度、减小误差,改善对航线的跟踪质量.     

GPS 轨迹数据纠偏方法研究

目前 GPS 技术被广泛应用在各个定位和导航中,但是由于 GPS 系统存在一定的误差,需要通过地图匹配算法将GPS 定位数据结合电子地图进行纠正匹配,以提高 GPS 定位精度.文中通过缓冲区分析获取待匹配道路集合,利用路网拓扑结构,筛选出其中拓扑不相关的匹配道路,同时根据最小距离原则,从多条待匹配道路中找到正确道路.除此之外,文中针对其中由于信号缺失或者定位误差所造成的不连续位置,将其分解成多条连续集合,使道路匹配更加合理.对实际 GPS 轨迹数据处理结果表明,该方法在复杂路网中有较好的匹配效果、效率较高,具有实用价值.     

基于最小二乘法的联合地图匹配算法的研究

地图匹配是车辆监控与管理系统的主要功能之一.从提高地图匹配算法准确率和缩短监控系统所需地图匹配时间的角度出发,提出了一种新的基于最小二乘法的联合地图匹配算法.该算法利用最小二乘法改进几何线到线地图匹配算法和拓扑结构地图匹配算法,根据路段混合使用算法,能实时准确地将行驶车辆匹配到相应的道路上.实验仿真表明,该算法为几何线到线在平行路段匹配不准的问题和拓扑范围越大匹配越不准的问题提供了有效的解决方法,具体可应用于路网密集的区域,为路网密集区域的道路定位与路径匹配提供准确和快捷的途径.     

车载GPS/DR/MM组合导航定位算法研究应用

虽然GPS/DR组合定位比单独用GPS或航迹推算DR(Dead Reckoning)定位有更高的定位精度,但由于累积误差的产生,长时间使用仍可能出现较大的偏差,不利于车辆导航.对此,提出一种基于模糊逻辑的地图匹配算法,利用模糊逻辑评判规则和相应的隶属度函数对地图匹配可信度进行综合评判,最终确定车辆当前行驶道路和车辆的位置.实验数据表明,地图匹配MM(Map Matehing)技术进一步修正了GPS/DR组合导航系统的定位结果,有效地提高了系统定位精度.由于不增加硬件设施,GPS/DR/MM组合导航定位使低成本高精度的车辆导航成为可能.     

基于Zernike形状矩的地图匹配算法

地图匹配算法的有效性和可靠性对于智能交通系统而言是非常重要的,而目前存在的地图匹配算法在一些复杂环境下（如道路交叉口）仍然不能提供合理的输出。采用D-S证据理论融合当前车辆位置信息和方向信息可以有效地扩大待匹配道路之间的差异,但在复杂路网下信息量的不足会降低其匹配精度。因此,为了提高道路网络中的地图匹配精度,提出了基于Zernike形状矩的地图匹配算法。新算法引入Zernike矩描述轨迹曲线的形状,进一步修正了错误结果。通过仿真和实验表明,新算法在复杂环境下具有较强的有效性和可靠性。     

一种鲁棒高效的足球机器人自定位方法

为了解决中型组比赛环境下的足球机器人自定位问题,本文提出一种新的基于全向视觉的自定位方法,该定位方法首先从全景图像中提取出场上白线的对应点,并将其作为机器人的观测信息,然后计算观测信息与静态地图的匹配误差,且根据匹配误差的大小决定是否重新选取主位姿,最后利用梯度优化算法修正主位姿,并以主位姿信息作为定位结果,仿真结果说明了该定位方法的有效性.