车辆定位的地图匹配算法研究

车载导航定位系统是智能交通系统的重要组成部分,其中地图匹配又是提高车辆定位精度的重要技术.从数字地图本身的属性特征出发,利用数字地图的地面高程模型对现有的地图匹配算法进行改进,并通过实验数据对改进后的算法加以验证,其结果表明改进后的算法能够获得较高的定位精度和更可靠的匹配性能.     

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地图匹配是车辆导航系统中的重要定位技术.论文从选择候选匹配路段的角度出发，提出了基于曲线拟合的地图匹配算法.论文先介绍了曲线拟合的原理，接着详尽介绍了墓于曲线拟合的地图匹配算法，并讨论了该算法的匹配率等性能，最后给出了仿真结果.     

智能交通系统中的地图匹配定位方法

介绍了地图匹配的基本概念。为构建导航型数字地图数据库,基于弧线、节点和索引文件建立了数字地图面向弧线的数据库结构。在分析了基于面向弧线数据结构的地图匹配方法基础上,结合距离、方向和连通性要素给出了地图匹配可信度的定义,并对地图匹配的流程进行了分析和仿真。     

基于距离准则的地图匹配算法研究

为了弥补车辆导航中位置点匹配算法的不足,对轨迹曲线匹配的思想进行了必要的介绍,并重点从距离要素出发,对匹配准则进行了研究。在分析了各种常见距离定义的不足后,提出了基于面积法的距离匹配准则,并对距离准则的算法设计和适用性进行了详细的分析和描述。结论表明,采用该算法后的总体定位精度优于GPS的定位精度,算法准确性也比位置点匹配高。     

基于改进AOE网络的低频浮动车数据地图匹配算法

由于低频浮动车数据时间间隔较长,现有地图匹配方法难以满足低频浮动车数据地图匹配的要求.综合考虑浮动车数据轨迹点之间的整体特性,在局部和全局地图匹配算法的基础上,提出了一种基于改进AOE网络的低频浮动车数据地图匹配方法.首先,采用相交分析判断GPS点缓冲区和候选路段的关系,以获取候选路段和候选匹配点;其次,基于四叉树空间索引和Dijkstra算法,获取候选匹配点之间的最短路径;第三,设计了一种改进AOE网络,提出了基于改进AOE网络的最短可达路径算法,以获取最终的地图匹配点;最后,对改进AOE网络的地图匹配算法进行评价,并通过实验分析了算法的时间效率和正确率.实验结果表明:基于改进AOE网络的地图匹配算法正确率为95.3%,程序执行总时间为96.8 s. 其正确率分别比点到线的局部地图匹配方法和基于弱Frchet距离的全局地图匹配方法的正确率高13.6%和2.8%.      

自动引导车辆(AGV)地图生成方法研究

提出了在人工导引方式下生成AGV数字地图的方法.利用立体视觉提取障碍物边界点,将不同视点处得到的观测集成到数字地图中,进一步提高数字地图的精度.由于AGV运动的不确定性,在将最新的观测集成到地图中之前,通过匹配新的观测数据与地图数据计算AGV位置.实验表明了该方法的有效性.     

大样本量地图匹配方法研究

为保证GPS浮动车交通信息采集与预测的精度,采用直接投影算法,即点到线地图匹配算法来进行大样本量的GPS浮动车数据的地图匹配.文章以唐山市为例,在MapInfo图层中绘制唐山电子路网图以及路网中的GPS点,利用MapX控件将图层插入到VB可视化语言环境下进行编程、运行,通过道路搜索、估算投影点坐标、判断投影点是否在选定道路上,最后利用VB中的循环语句来将唐山市电子地图中的大样本量GPS点完全匹配到电子线路中,实现点到线的完全匹配.     

基于拓扑判断的海量GPS数据延时地图匹配算法

由于浮动车数据采集中存在GPS数据周期过长、拓扑关联性较差、数据量大的特点,传统的车载端地图匹配算法难以直接应用,针对车辆无法初次匹配的情况,设计了一种可根据路网拓扑关联性进行判断的延时地图匹配算法.实际数据验证表明,该算法在保证数据完整性和有效性的基础上,可以实时、准确地进行地图匹配,尤其是车辆位于复杂交叉口及高架桥附近区域时车辆真实行驶道路的确定.      

实时分布式地图匹配系统的设计与实现

在智能交通系统的基础上,设计实现了基于实时浮动车数据的分布式地图匹配系统.分布式架构的应用旨在提高系统数据接收和处理的实时性.同时提出了一种基于道路网格和最短路径的快速地图匹配算法,通过网格划分确定候选路段,根据二次网格划分、GPS角度和数量对候选路段权重进行修正,并利用最短路径算法寻求最符合路径,在保证处理效率的同时匹配的精度也有所提升.仿真实验选用三台匹配处理节点,经验证,完成大连市1000辆出租车约130万个GPS点的地图匹配用时为1分37秒,算法的平均正确匹配率为93.3％.实验结果满足实际智能交通系统的基本要求.     

基于移动通信网络下的TDOA手机定位技术在交通信息采集中的应用

着重于利用手机定位技术进行交通信息的采集研究,构建由TDOA手机定位、地图匹配和交通信息采集组成的技术框架。TDOA定位技术由于定位精度较高且相对容易实现,日渐受到研究人员的关注。文章给出了TDOA技术的模型算法,分析了地图匹配过程,进而研究各方面交通信息的采集方法。研究结果表明:手机定位技术覆盖范围广、定位精度高,能以较低的经济代价获取大量信息,通过有效地计算可将这些信息转化为实用的交通信息。     

基于区域划分的GPS/DR组合导航定位研究

建立广域车辆定位导航系统的服务区区域划分，在此基础上实现了GPS定位模式切换、建立分层地图数据库和实现通过路网数据对GPS及推算定位的结果进行匹配的快速匹配算法。对车载导航系统的中心模块进行了相应的改进，实现了基于区域 发和地图分级思想的车辆定位导航系统基础模型，并结合成都中心区和广州市的试验结果进行了分析。分析表明，区域划分思想用于车辆定位导航系统，可以提高系统的总体性能。基于该思想实现的车辆空平导航系统模型不仅能在局域，而且能在广域范围内提供满意的定位导航服务。     

基于MapInfo的城市公交查询系统的设计与实现

研究城市公交查询系统的设计与实现。利用动态分段技术,建立了基于MapInfo的动态分段数据结构,充分考虑乘客出行心理,提出了公交出行最优路径算法,设计了城市公交查询系统,实现输入查询信息或直接对地图操作来获得出行最优路线和换乘方案,提高乘客出行的便利性和高效性。     

一种基于整数小波变换的彩色图像盲水印技术

提出了一种在静止的彩色图像中嵌入盲水印的鲁棒算法,用彩色图像作为数字水印的载体,将有意义的二值图像作为水印图像,利用人类视觉系统(HVS)特性,综合考虑水印的鲁棒性和不可见性,将水印信息嵌入到小波分解的低频域(LLn),通过理论分析和实验结果证明:算法满足水印的抗JPEG压缩攻击、复杂度较低、实用性较强、对原图的影响较小,具有可行性和有效性等特点。     

基于模糊调度法则的单件车间作业计划排序算法

研究了单件与组装件混合制造系统中普遍存在的有优先顺序约束的单件车问调度问题．深入分析了传统启发式算法存在的缺陷，提出调度法则模糊化思想．在此基础上，构造了具有一定优度的作业计划排序算法求解问题．通过实例分析，说明了这一算法在工程中的可行性．     

基于GIS公交查询系统的设计与实现

本文充分考虑了乘客出行心理后,设计了以换乘次数最少和出行耗时最少作为约束目标的公交出行最优路径算法。利用动态分段技术建立了公交信息数据库,采用Visualc#．NET＋MapX5．0集成开发的方式开发了公交信息查询系统,实现了输入查询或直接对地图操作来获得出行最优路线和换乘方案。系统以济南市公交网络为基础进行了测试,测试结果良好,为居民的出行提供了一个方便、快捷的公交路线查询平台。     

Mobile Robot Hierarchical Simultaneous Localization and Mapping Using Monocular Vision

A hierarchical mobile robot simultaneous localization and mapping (SLAM) method that allows us to obtain accurate maps was presented. The local map level is composed of a set of local metric feature maps that are guaranteed to be statistically independent. The global level is a topological graph whose arcs are labeled with the relative location between local maps. An estimation of these relative locations is maintained with local map alignment algorithm, and more accurate estimation is calculated through a global minimization procedure using the loop closure constraint. The local map is built with Rao-Blackwellised particle filter (RBPF), where the particle filter is used to extending the path posterior by sampling new poses. The landmark position estimation and update is implemented through extended Kalman filter (EKF). Monocular vision mounted on the robot tracks the 3D natural point landmarks, which are structured with matching scale invariant feature transform (SIFT) feature pairs. The matching for multi-dimension SIFT features is implemented with a KD-tree in the time cost of O(lbN). Experiment results on Pioneer mobile robot in a real indoor environment show the superior performance of our proposed method.     

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地图匹配问题是浮动车技术中必须解决的关键问题。由于浮动车数据自身的特点，传统的导航地图匹配算法难以直接适用于大规模的浮动车数据匹配。本文在分析基于浮动车数据的地图匹配与传统的导航地图匹配的异同点的基础上，提出了浮动车地图匹配模型族的解决方案和相应的道路网格拓扑结构，设计了包括道路初次匹配模型、平行方向道路识别模型、节点匹配模型、延时匹配模型在内的浮动车数据地图匹配算法体系，并对算法进行了评估和验证。本文提出的浮动车数据地图匹配算法模型已经在广州市ITS示范工程中得到了实际应用，应用结果表明该算法具有准确、高效和实用的特点。     

基于网络地理信息服务的选线数字地形获取方法

针对道路前期规划阶段纸质地形图陈旧、数字地形信息获取困难且成本高的特点,在综合分析当前开放网络地理信息资源的基础上,利用航天飞机雷达地形测绘使命(shuttle radar topography mission, SRTM)数据和Google Maps影像,提出了获取构建道路数字化选线系统虚拟地理环境所需的数字高程模型 (digital elevation model, DEM)和数字正射影像 (digital orthophoto map, DOM)的方法,并设计了Google Maps影像瓦片快速下载方法;基于分治法的思想,提出了一种全局非线性、局部线性的Google Maps影像变换算法,实现了与SRTM数据的快速配准,并在此基础上进行了地形数据获取与建模测试.研究结果表明:通过自动计算瓦片URL地址,采用libcurl库函数和多线程下载技术,下载影像瓦片速度稳定、快捷、自动化程度高;获取的DOM分辨率可达0.2 m以上,与DEM数据配准后,构建的虚拟地理环境能满足道路前期规划阶段开展数字化选线设计的需要.      

一种基于地图辅助的自动驾驶视-惯融合定位方法

视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法广泛应用于自动驾驶领域。传统的方法利用车载摄像头表征车辆周围环境，同时估计自身位置，当车辆运动过快时，定位精度和鲁棒性会下降。针对此问题，本文提出一种地图辅助的视-惯融合定位方法。该方法在ORB-SLAM2(Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM2)的基础上拓展地图保存功能，将建图和定位拆分为两个独立模块，车辆首先以较慢的速度构建并保存具有视觉特征的地图，然后，在第2次运行时车载计算机调用预先保存的地图实现精确且稳定的定位性能。由于构建地图阶段采用了图优化算法融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的信息，地图误差得到有效校正。在KITTI数据集场景和实际场景中验证了所提方法的良好性能。实验结果表明，所提方法在4, 8, 16 m·s-1 驾驶速度下的定位精度分别为2.59，2.61，2.73 m，图像失帧率和路径丢失率分别为3.76%和1.38%，3.89%和1.69%，4.27%和1.84%。相比原始的ORB-SLAM2方法，系统定位精度和鲁棒性均得到了提高。     

基于DAB信号的城市车辆定位方法研究

通过阐述数字音频广播的特点,发现DAB／GIS组合定位是一个高精度、高可靠性、经济、适用于车辆在复杂城市环境中的定位方案。同时,基于DAB定位伪距测量的原理和定位实现方法,可有效分析DAB信号定位技术的特点。该方法可对现有定位技术如GPS定位形成有益的补充。