车载定位系统中电子地图的制作及地图匹配
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摘要
车辆定位技术是智能导航技术中诸如:车辆导航,车辆调度,车辆交通管理的基础。只有准确,实时地提供车辆的位置,才能做到对车辆高效率的管理调度。而智能导航技术,对解决目前存在的交通拥堵,事故频繁,环境污染等问题发挥着重要的作用。因此,寻找一种精确的车辆定位方法对于改善交通状况,减少事故发生,减少污染有着重要的实际意义。
     本文针对车辆定位技术所做的工作分为两部分:电子地图的制作和地图匹配算法的设计。
     在电子地图的制作上,采取了自行开发电子地图的方法。现行的定位系统大多采用二次开发的方法开发电子地图,就是使用专业地图软件公司做好了的地图控件开发地图。用这种方法系统运行效率较低,而且没有自主地图版权。采用自行开发的电子地图能够实现和系统的无缝连接,系统效率提高,地图数据所占空间减小。这在某些特定的环境下是非常有意义的。
     在地图匹配算法的开发上,使用了一种改进的基于模糊神经网络的匹配算法。与一般的匹配算法相比,本算法不仅减小了程序的运算量,又能保证匹配的准确性。
     本文将首先介绍电子地图的开发过程,然后介绍本匹配算法的原理。
Vehicle location technique is the base of intelligent navigation technique such as vehicle navigation, vehicle scheduling and vehicle transport management. Only accurate and real-time vehicle location can provide an efficient vehicle management and vehicle scheduling. And Intelligent Navigation technique is the solution to the problems such as traffic jam, traffic accidents, and pollution. So, seek a accurate vehicle location method is very important and practical to improve traffic condition, reduce traffic accidents, reduce pollution.
     This paper did two jobs about Vehicle Location: developing digital map and designing a map matching algorithm.
     On the digital map developing part, we develop our digital map all by ourselves. The actual vehicle location system mostly use the digital map developed by professional map company. Use this way, the system has low efficiency, and developers do not have the copyright. Use the digital map developed by yourself can achieve seamless connection between the map and system. And the system will has a high efficiency, and require less map storage space.
     On the map matching part, we used a map matching algorithm based on fuzzy neural network. The actual map matching methods are either too simple, have low matching accuracy, or too complicated, have too much operation, lower the real time performance. Compared with normal algorithms, our method not only reduced the computation but also guarantee the matching accuracy.
     In this paper we will introduce the process of the developing of the digital map, and then introduce our map matching algorithm.
引文
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