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1.
GPS定位与地图匹配方法研究   总被引:14,自引:1,他引:13  
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.  相似文献
2.
地图匹配技术及其在智能交通系统中的应用   总被引:10,自引:2,他引:8  
地图匹配(Map Matching)技术利用电子地图和定位信息来确定车辆在道路上的准确位置,是一种软件纠错技术。该文在引入地图匹配问题的基础上,分析讨论了目前主要的地图匹配算法,并结合智能交通系统(ITS)的需求,探讨了车辆所在道路上具体位置的识别方法,最后对地图匹配技术在ITS中的应用进行了回顾和展望。  相似文献
3.
智能型地图匹配综合算法的研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
介绍自行设计的一种依历史轨迹推导的算法,在此基础上针对地图匹配过程中出现的问题,提出一种地图匹配的智能型综合算法,实验证明:该算法是一种精度高、效率好、实用性强的地图匹配算法。  相似文献
4.
基于数据实例分布特征的自动模式匹配方法   总被引:7,自引:0,他引:7       下载免费PDF全文
模式匹配已经成为信息集成、数据仓库、电子商务等很多应用领域中的基本问题。现有的模式匹配工作仍是以人工方式为主,这种方法费时、易出错,代价很高。本文提出了一种基于神经网络的模式匹配方法SMDD,通过分析模式元素所包含数据实例的分布规律,自动完成模式匹配。SMDD既可独立使用,也可与其他模式匹配方法结合使用,从数据内容的角度提高匹配质量。  相似文献
5.
基于权重的地图匹配算法   总被引:7,自引:0,他引:7  
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。  相似文献
6.
基于GPS/GIS/GSM的多功能报警系统设计   总被引:4,自引:0,他引:4  
报警系统由移动终端和监控中心两部分组成。移动终端以SPCE061A单片机为核心,外扩了嵌入式语音识别应答模块、GSM模块、传感器模块等功能模块,使系统的报警或求助信号可以由多种方式产生,以适应不同的工作场合。多传感器信息融合技术的采用,保证了安防信息处理的快速性和正确性。移动终端将GPS接收机接收的定位信息与报警类型数据重新组合,以短信息的方式通过GSM网络发送给监控中心。监控中心从短信息中提取GPS定位信息和报警信息,定位信息与GIS系统构建的电子地图进行地图匹配,实现对移动终端的定位;同时根据报警信息查询数据库,显示该终端用户的资料及报警原因。  相似文献
7.
多线程技术在车辆导航定位系统中的应用研究   总被引:4,自引:2,他引:2  
摘 要:对引入多线程技术以提高车辆导航软件系统处理速度的方法进行了初步的分析与研究。结合应用实践,对电子地图的读取与显示、GPS定位数据的接收与处理、地图匹配等关键问题提出了解决方案。  相似文献
8.
基于地图匹配的高精度GPS自主车辆导航系统的实现   总被引:4,自引:0,他引:4  
概述了高精度GPS自主车辆导航系统的主要实现方案。针对自主车辆导航系统对低成本的要求,给出了基于地图匹配的高精度GPS自主车辆导航系统的实现,详细论述了该系统的地图匹配算法,软件流程及硬件设计,最后给出了该系统的实际路试结果。  相似文献
9.
浮动车信息处理技术研究   总被引:4,自引:1,他引:3  
概括了浮动车技术的基本原理,重点介绍了浮动车信息处理系统的处理流程及地图匹配、路径推测和路况信息计算方法。针对GPS数据精度差、路网结构复杂等影响浮动车信息处理准确性提升的问题,给出了一系列改进型研究工作。最后,给出了评估浮动车信息处理准确性的方法,并指出了浮动车信息处理技术的后续工作。  相似文献
10.
A test-bed application, called Map Matched GPS (MMGPS) processes raw GPS output data, from RINEX files, or GPS derived coordinates. This developed method uses absolute GPS positioning, map matched, to locate the vehicle on a road centre-line, when GPS is known to be sufficiently accurate. MMGPS software has now been adapted to incorporate positioning based on odometer derived distances (OMMGPS), when GPS positions are not available. Relative GPS positions are used to calibrate the odometer. If a GPS position is detected to be inaccurate, it is not used for positioning, or for calibrating the odometer correction factor. In OMMGPS, GPS pseudorange observations are combined with DTM height information and odometer positions to provide a vehicle position at ‘1 s’ epochs. The described experiment used GPS and odometer observations taken on a London bus on a predefined route in central of London. Therefore, map matching techniques are used to test GPS positioning accuracy, and to identify grossly inaccurate GPS positions. In total, over 15,000 vehicle positions were computed and tested using OMMGPS.In general, the position quality provided by GPS alone was extremely poor, due to multipath effects caused by the urban canyons of central London, so that odometer positioning was used much more often to position the vehicle than GPS. Typically, the ratio is 7:3 odometer positions to GPS positions. In the case of one particular trip, OMMGPS provides a mean error of position of 8.8 m compared with 53.7 m for raw GPS alone.  相似文献
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