一种基于类投影的地图匹配算法

首先介绍了基于投影的地图匹配算法的定位原理；其次，指出了直接投影算法存在的不足；最后，对直接投影算法进行了改进，设计并实现了一种基于类投影的地图匹配算法。从实验结果来看，该算法基本上实现了在1：10000的GIS(电子地图)环境下的车辆定位功能。     

一种基于位置点的地图匹配改进算法

针对智能手机计算资源有限、功耗要求高、内置GPS模块易受到周围环境的影响等问题, 提出了一种改进的基于位置点的地图匹配算法, 利用用户个人位置移动的连续性, 结合历史轨迹数据进行道路投影, 通过纠偏的方法对手机的定位数据与电子地图数据进行匹配, 实现了直线道路、十字路口以及多边形区域等各种路况的准确定位。地图匹配算法可用于移动用户行为轨迹的监测和基于移动用户位置的个性化推荐中。     

Development of localization system using ultrasonic sensor for an underwater robot to survey narrow environment

This paper describes a localization system for a swimming robot to survey underwater narrow environments. In that environment, external sensors cannot be set up to localize the robot position, as there are many structures and the robot moves three-dimensionally. Therefore, the position needs to be calculated only by internal sensors. In this work, a new localization method based on map-matching is proposed, referring to cross-sectional shape data cut from a three-dimensional computer-aided design (CAD) data as an environmental map and structural shapes measured by a range sensor. As a range sensor, an ultrasonic sensor which is two-dimensional scanning-type was developed. The reflected signals of the ultrasonic sensor have some noise. Only structural shape data are extracted from the reflected signals. The image correlation is used as the matching method. Experiments to evaluate the performance of the proposed system were implemented at a mock-up environment. As a result, it was confirmed that the position was detected with an accuracy of 100 mm. The error is mainly caused by measurement error of the ultrasonic sensor that is used to calculate structural shapes. We concluded to improve the measurement accuracy of the ultrasonic sensor to reduce localization error.     

GPS轨迹数据的综合地图匹配算法研究

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。     

基于卡尔曼滤波的导航道路地图匹配方法研究

定位数据与地图数据不符是地图匹配致力解决的问题,目前还没有理想的通用匹配算法,本文针对匹配过程中传统方法对于误差处理的不足,探讨了卡尔曼滤波的相关应用问题,考虑了将动态滤波技术引入地图匹配的直接模式和间接模式,使道路形状相关与道路形状无关情况都可以得到有效地处理,对线性系统和非线性系统都适应,这种对动态系统中观测误差、系统误差进行处理的有效方法,在模拟实验中取得了较好的结果。     

系统.基于道路缓冲区分析的地图匹配算法*

针对目前城市交通中对浮动车数据匹配实时性差和匹配率不高的缺点,提出一种利用道路缓冲区的大规模GPS数据的地图匹配算法。在综合考虑GPS定位点精度以及道路宽度的基础上,构建道路缓冲区区域,通过分析道路缓冲区区域与路网中道路的对应关系以及GPS定位点与道路缓冲区区域之间的位置关系,确定GPS定位点所在的匹配道路。实验证明,算法不仅匹配率高,而且实时性强,在大GPS数据量下能较快地完成匹配过程,满足实际工程应用的要求。     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

基于分层模糊控制的地图匹配算法

地图匹配能够将车辆定位信息与路网电子地图相结合,是车辆导航系统中重要的定位技术.为克服地图匹配过程中当前定位点信息不足的缺点,充分利用车辆定位的历史轨迹信息,引入了Fréchet距离来定义两曲线间的距离,并且提出了基于分层模糊控制的地图匹配算法,简化了规则而且提高了运算效率,最后推导出可信度P作为地图匹配效果的评价指标.这种算法不仅能够在出现匹配错误时为使用者提供警告信息,而且还提供了一种能迅速从错误中调整恢复的方法.试验结果表明了该算法的有效性.     

基于双流模型的城市交通状况宏观评价方法

为了解决量化评价中数据采集困难的问题,利用浮动车采集的GPS数据,应用GIS支持的地图匹配算法得到了单个车辆单位距离的行程时间、停驶时间和行驶时间,提出采用临界速度划分车辆运行状态并应用双流模型建立城市交通状况宏观评价的方法,以北京CBD地区为应用实例对评价模型进行了验证.结果表明,该方法可以综合反映城市道路网的交通状况,为交通管理及出行者信息服务提供依据.     

GSM-R场强监测系统中地图匹配算法研究

通过对影响车载导航系统定位精度的各种GPS数据误差的分析,提出了在GSM-R(Global System for Mobile Communica-tions Railway,铁路专用移动通信系统)场强监测系统中采用基于匹配相似度的地图匹配算法,该算法以GPS定位数据、精确的电子地图及相关路段的历史数据为基础,通过匹配过程确定车辆在电子地图上的最大可能位置,从而弥补了传统匹配算法计算量大以及匹配不准确的不足;最后,在模拟平台上进行了一系列测试,测试结果表明,该算法中的车辆定位和地图匹配精度明显提高,约达到95%。