一种改进的基于要素加权的浮动车地图匹配算法

分析了现有地图匹配算法的优缺点,提出了一种改进的基于要素加权的地图匹配算法.算法采用多属性决策方法对匹配路段进行选择,改进了原算法在选择匹配路段中的一些弊端,提高了地图匹配的准确度.     

基于2阶HMM的智能车视觉地图定位方法

本文中针对视觉地图匹配问题，将视觉地图匹配问题转化为基于图像序列的最优视觉地图节点匹配问题，并提出基于2阶隐马尔科夫模型（hidden Markov model,HMM）的视觉地图匹配方法。在该模型中，状态变量被定义为高精度视觉地图节点，查询图像被定义为观测数据。在状态转移模型中，引入2阶模型对短时间车辆运动进行匀速运动建模，与传统的1阶HMM相比，可以提高模型的适用性与准确性。提出利用全局图像特征建立查询图像与地图节点之间的匹配关系，并从匹配的汉明距离建立发射概率模型，可有效提高地图匹配的效率。最后，通过前向算法来求解最优匹配的地图节点。为了验证算法的性能，分别在封闭工业园区、开放道路和KITTI公开数据集对算法进行验证。实验结果表明：2阶HMM模型能够有效融合车辆运动信息和图像信息，提高匹配的稳定性和精确度，算法性能明显优于传统的基于单帧匹配和序列匹配算法。     

基于曲线拟合和网络拓扑的综合地图匹配算法

为了使车辆导航系统能给人们提供精确可靠的车辆位置信息,提出了1种减少车辆定位误差的综合地图匹配算法.该算法将基于曲线拟合和网络拓扑关系的2种地图匹配算法结合起来,采用误差圆法、最小二乘法及投影法,解决基于曲线拟合算法在靠近的平行路段匹配率不佳的问题.用北京市物流电动车的GPS数据进行多个样本的实验验证,匹配率均在95%以上,单点平均匹配时间在5 ms以内,与基于曲线拟合的地图匹配算法相比,综合算法复杂度降低,准确度和实时性提高.结果表明,综合算法可以应用到实际地图匹配工作中,尤其对于相互靠近的平行路段有明显的优势.      

航班计划恢复中旅客流恢复问题的研究

当航班计划受到扰动时,航空公司不仅要制定飞机与机组路线恢复计划以保证航班执行,更要对旅客流进行恢复以尽量减少旅客延误或取消行程带来的经济损失。在飞机与机组路线恢复计划基础上建立旅客流恢复模型,通过以路径流量为变量的线性整数规划构造出受扰OD对集合,用深度优先算法构造出所有可行行程以单纯形法求解。实例结果表明,所建立的模型和算法能够快速恢复旅客流,并且能够大量减少损失。     

基于地图匹配的车辆监控系统的研究

介绍了基于地图匹配的车辆监控系统的原理和数据处理流程；探讨了采用地图匹配提高组合导航精度的方法，并提出了一种地图匹配算法。实践证明，该算法可以明显地改善组合车辆监控系统的导航精度。     

卫星定位不停车收费中基于决策圈的路径识别方法

首次提出在复杂区域使用决策圈的方法进行地图匹配,并提出一种GPS地图匹配和设置决策圈结合的新的路段识别方法,用于解决高速公路卫星收费系统或车栽导航中复杂路段地图匹配不准确的问题.对常规地图匹配算法GPS由于精度难以匹配的路段区域设定决策圈,对决策圈内路段进行特殊匹配处理.在处理方法上利用预先采集到的路段上的准确点代替电...     

一种适用于复杂城市路网的浮动车实时地图匹配技术

地图匹配技术是浮动车系统从数据接收到结果展示各个环节中最为关键的一项内容,但是目前国际上浮动车系统多用于路网结构简单的高速公路系统,而将匹配技术应用于立交遍布、主辅路交错的复杂城市道路系统时往往得不到满意的匹配效果.文章通过对现有各种地图匹配方法的分析比较,针对大采集时间间隔GPS数据在北京市复杂路网结构中遇到的实际问题,提出了一种局部节点匹配的改进的最优路径选择算法,将该算法应用于实验系统后,获得了令人满意的匹配速度与准确度,证实了这一地图匹配算法能较好地适用于现代复杂城市路网的实时浮动车计算系统.     

基于手机基站定位数据的地图匹配研究

研究如何利用手机基站定位数据信息进行地图匹配,其基本原理是通过采集车载手机通过道路的基站切换序列,在剔除冗余数据后,利用初始蜂窝小区定位算法实现每一个切换点在电子地图上的匹配,再利用路网的连通性实现路径的匹配。选取广州市到中山古镇路段作为实验路网进行实地实验,对所获得的基站信息进行数据处理和地图匹配的结果进行分析,证明通过手机基站定位数据来进行地图匹配的可行性和有效性。     

基于单线激光雷达的SLAM系统功能优化设计

地图与导航是无人驾驶与机器人领域的关键点,针对单线激光SLAM(同步定位与地图构建)系统功能优化问题,利用DOE(实验设计),提出了基于单线激光雷达的SLAM系统功能优化方法。首先,基于SLAM小车平台,利用Gmapping、Hector、Karto、Cartographer四种算法对室内环境进行建图,分析建图结果,提出最优建图方法。其次,依据AMCL定位算法,分别利用A*和Dijkstra两种路径规划方法,通过对比定位导航效果,提出基于参数匹配的定位导航功能优化方法。在此基础上,提出系统功能匹配优化方法,完成SLAM系统功能优化设计。     

基于因子图优化的众包高精度地图云端融合方法

针对高精度地图传统云端融合方法生成的地图置信度较低、误差较大的问题，提出了一种基于因子图优化的众包高精度地图云端融合方法。利用 RTK-GPS数据对车端上传的局部语义地图进行全局化处理；对地图片段进行匹配，并利用一致性筛选流程提高匹配精度；以车道线匹配对构建约束地图间变换关系矩阵的因子图优化模型；利用某城市道路真实多车轨迹数据进行测试。结果表明，相较于传统方法，该算法对于优化初值的依赖性较低，对于地图间聚集度提升了44.7%；与车道线数据真值相比，该算法绝对误差均在1 m以内，具有较高的实用价值。     

基于概率决策的车辆导航系统地图匹配算法

针对城市道路网日益复杂的实际特点,提出基于P ign istic概率方法的地图匹配算法。采用D-S证据理论的多规则数据融合技术,建立了车辆位置信息和方向信息判决规则。引入P ign istic概率理论,有效地利用现有信息扩大各匹配道路之间的信度差异,提高了算法的鲁棒性。对实际行车数据仿真处理结果表明,应用该算法可以较好地解决城市复杂路网地图匹配问题。     

基于改进D-S证据理论的车辆导航地图匹配

对传统D-S证据理论算法进行了改进,解决了证据的可信度和决策规则问题,使新的组合推理规则能够有效地处理证据中的冲突信息.并结合当前城市道路网日益复杂的实际特点,采用Pignistic概率的决策理论和基于权值D-S证据推理的地图匹配新算法,建立车辆位置信息和方向信息判决规则,有效地利用现有信息扩大各匹配道路之间的信度差异,提高了算法的鲁棒性.通过仿真和试验表明,该算法可以较好地解决城市复杂路网地图匹配问题.     

汽车驾驶智能化中路线规划及导航的最佳路径求解法

从人工智能原理出发，利用状态空间搜索的图搜索方式，采用Ａ及Ａ＾＊算法，推导汽车导航中最佳路径的计算方法。以树型方式建立地图知识库，将各种交通因素体现于耗散值及估价函数中，从而实现汽车路线规划及导航的智能化。     

一汽MAZDA6轿车导航系统故障诊断与检修

一汽MAZDA6轿车导航系统采用车内导航系统与地图匹配功能相结合,用以提高车辆位置探测的精确性。通过使用外部信号输入与DVD—ROM信息,该装置可探测车辆位置、提供目的地路线指导以及显示彩色地图。导航系统元件布置如图1所示。     

基于卡尔曼滤波的DR/MM组合定位方法

提出了一种DR/MM组合定位新方法.采用D-s证据理论在候选路段中选择最匹配的路段进行地图匹配,利用误差概率准则计算地图匹配观测噪声,使得沿道路纵向的地图匹配噪声可观测.在此基础上建立卡尔曼滤波方程,以DR定位与地图匹配的误差为观测值,估计DR定位误差.在地图匹配结果具有较高可信度时,估计的状态反馈修正DR方程.离线试验结果表明,提出的方法显著改善了DR定位精度.     

面向智能网联汽车定位的协同地图匹配算法

为实现智能网联环境下低成本、高精度的车辆定位, 研究了基于自适应遗传Rao-Blackwellized粒子滤波的协同地图匹配算法。利用联网车辆的定位信息和道路约束条件消除公共偏差, 提高车辆定位精度。将自适应遗传算法引入到粒子滤波的重采样过程中, 增加粒子的多样性, 解决传统粒子滤波算法中容易出现的“粒子退化”和“粒子耗尽”问题。通过仿真实验与传统粒子滤波以及卡尔曼平滑粒子滤波下的定位结果进行了对比, 同时分析了不同联网车辆数目对定位精度的影响。通过实际测试验证了算法在实际应用中的定位效果。实测结果表明: 以典型十字路口为例, 在联网车辆数目为4的情况下, 协同地图匹配算法的定位误差范围为1.67 m, 分别为原始GNSS定位以及单车地图匹配定位结果的41.03%和56.80%。同时, 该算法的统计定位精度(CEP)达到1.06 m, 比GNSS原始定位精度提高了2.52 m, 具有较好的定位效果。      

卫星收费系统GPS定位信息和路段匹配方法研究

描述了1种GPS定位信息和电子地图收费路段匹配的方法,分为地图精简和地图匹配2部分。根据GPS定位收费系统对地图及地图匹配的要求,对电子地图进行了精简。路段识别采用了GPS位置点和路段收费位置节点的匹配方法,通过设定收费标示值,配合路段间拓扑关系、路段的收费属性值信息,进行地图匹配计算,判断当前车辆是否行驶在收费路段上,从而对行驶在收费路段的车辆进行通行费用计算、对收费地图信息进行精简处理、探讨分析影响地图匹配精度的因素、描述地图匹配的方法。该方法经过实验检测,并在高速公路卫星收费实验系统中实际运行,效果良好。     

最佳旅游路线选择的神经网络方法

针对最佳旅游路线的选择问题，提出了使用Hopfield神经网络的算法和优化模型。结合西安旅游地图，构建了一个Hopfield神经网络。实验研究的结果表明，该方法对于处理旅游路线的优化选择问题很有效。     

地图匹配中快速路出入口车辆行为模式识别

为了解决现有的地图匹配方法在快速路出入口区域由于车辆轨迹与地图路径相差较大而导致匹配较易出错的问题,提出了一种地图匹配中快速路出入口车辆行为模式识别方法。该方法通过分析车辆在快速路出入口的行驶特点,对可能的行驶行为建立行为模式,并根据车辆行为特征对行为模式进行识别,最后通过试验对该方法在出入口地图匹配中的效果进行了验证。结果表明:将该方法应用于地图匹配中,可以根据行为模式识别结果确定车辆所在道路,从而实现快速路出入口的准确匹配。     

基于动态分段技术的路段交通流量可视化方案探讨

在介绍动态分段基本原理的基础上,以广东省普通国道网为例,将里程桩号作为路线系统的量测M值的校正参考依据,并把年度交调数据中路段交通流量观测值作为线事件引入国道网的路线系统中,实现了路段交通流量与空间矢量地图的匹配,为路网的进一步网络分析及研究决策提供了科学的参考依据。