基于蓝牙识别的反向寻车系统

随着我国汽车保有量的增加,大型地下停车场也逐渐增多,满足了人们停车需求的同时,也带来了寻车困难等诸多问题。提出了利用蓝牙技术进行停车场内反向寻车的理念:通过手机蓝牙与停车场内i Beacon设备的BLE(低功耗蓝牙)技术进行区域划分,手机终端进行信息处理并提出寻车路线,完成离线导航。在MATLAB环境下进行了试验模拟,结果表明系统具有较强的实用性和便利性。该技术摆脱了传统寻车系统对GPS信号的过度依赖,形成了以i Beacon"定位信号"为核心的全新定位、导航模式。     

基于Android平台的室内停车场智能寻车系统研究

为了解决车主在大型室内停车场找车的难题,提出了一种室内停车场反向寻车系统技术方案。采用Android智能手机作为信息采集和处理终端,结合二维码扫描定位技术、惯性传感器的室内导航技术、ArcGIS地图服务和离线地图包技术,ArcGIS API for Android插件技术实现了车辆精确定位、反向查找、实时路径引导等功能。并设计实现了软件系统,在某大型室内停车场进行了实施验证,结果证明了技术方案的可行性。     

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。     

一种基于WSN和GPS融合定位的 浮动车路况优化研究与验证

为解决浮动车数据在城市范围内存在的“信号漂移”和“信号盲区”问题,提高地图道路 适配准确率和路况信息准确率,研究应用WSN无线定位技术以及地图匹配技术,设计数据融合 框架,提出基于WSN和GPS的融合数据路况优化算法及计算流程,监测车辆在路网上的行驶状 况和各路段的拥堵程度。通过选取广州市800 个车载传感器节点、20 个路侧传感器节点以及3 个路段进行现场数据验证,结果显示在加入WSN定位数据并采用上述算法处理后,地图道路适配准确率提高约4%,路况信息准确率提高约5%,同时路况信息的处理速度也得以提高。可见,基于该优化算法,WSN和GPS融合定位数据能有效提高浮动车路况的准确性和有效性。     

GPS／DR／MM车辆组合导航定位系统研究

为了克服卫星信号盲区GPS定位间断或失效以及航位推算（DR）定位误差随时间积累等缺陷,设计了一种基于嵌入式系统的GPS／DR／MM车辆组合导航定位系统。通过Kalman滤波对多传感器信息进行最优估计,并应用地图匹配（MM）技术,以得到最佳定位信息。系统的各模块任务使用t~C／OS—II嵌入式操作系统统一调度。经测试,该系统能实现车辆的可靠、准确定位,并且能精确地在上位机的导航地图上实时显示出车辆当前的位置和其他状态信息。该组合导航定位技术在智能交通系统（ITS）领域具有较高的应用价值。     

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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。     

新型车辆导航监控系统研究

将蓝牙通讯技术引进车辆的定位,研究了基于卡尔曼滤波算法的GPS/DR/MM/BB组合车辆导航监控系统;设计了基于DSP的车载导航计算机,实现了USB通讯及大容量数据存储,在导航定位功能基础上实现了"黑匣子"的多种功能.研究实现的原理样机进行了大量的跑车实验,结果表明:所采用的车辆组合导航方法是有效的、可行的,具有很好的应用价值.     

基于车速推算的改进地图匹配算法研究

车载GPS/DR组合导航监控系统中,GPS/DR数据不可避免受到各种误差源的影响而产生较大的误差,为了降低各种误差源对车辆导航的影响,有机结合能改善GPS/DR数据误差对导航影响的地图匹配算法,从而构成了GPS/DR/MM智能导航系统.文中通过分析地图匹配算法的关键技术和影响地图匹配算法可靠性等因素,提出一种基于车速递推的地图匹配算法,该算法利用基本可信数据--车速,从而很大程度地提高了地图匹配算法的可靠性.通过跑车实际数据测试表明,该算法是行之有效的.     

城市浮动车数据定位误差分布研究

提出了计算城市浮动车定位误差的方法,分析了定位误差数据的分布情况和特征,给出并验证浮动车定位误差的概率分布函数,给出不同等级道路的浮动车定位误差分布规律。通过出租车载客状态和地图匹配的路径来推导浮动车的参考位置并计算误差,然后分别运用多种误差分布密度函数进行拟合,发现最适合的定位误差概率密度函数。以广州市浮动车数据为例进行了验证,结果表明偏p-范分布最适合复杂城市路网的浮动车误差分布,可作为浮动车数据进一步应用的基础。     

基于手机基站数据的混合地图匹配算法研究

基于移动通信的交通信息采集是智能交通系统中新兴的应用技术之一,将车载 手机定位到电子地图上是其应用的基础,而地图匹配技术则是解决车载手机定位的关键. 本文通过对车载手机行驶在不同的路网时所产生的基站切换数据信息,分析得到车载手 机实际运行时基站切换的基本规律;并结合电子地图的数据结构特点,对使用基站切换 数据进行地图匹配时需解决的难点问题展开研究;在使用基站切换对代替道路稳定切换 序列的方法的基础上,提出了结合切换对和基站源址的混合地图匹配算法.此算法可以缩 小待选路段集,有效处理交叉口和平行路段等复杂情况,提高匹配准确率.最后,选取广州 大学城为实地测试区域,验证了此算法的可行性.     

基于ZigBee的RSSI改进定位算法在列车盲区定位中的实现

为了能够对隧道内行驶的列车进行全程实时定位、弥补卫星导航定位系统存在定位盲区的不足,提出了基于Zig Bee技术的RSSI改进质心定位算法和改进加权质心定位算法,并利用Zig Bee系统芯片CC2530组建了无线传感器网络,完成了软硬件设计与实现,最后通过实验验证了该算法的可行性.     

关于手机定位技术应用于广州市交通行业数据采集的可行性探析

传统居民入户调查、交通流量调查等数据采集技术的人力、物力消耗大,数据样本量、时效性难以得到保证。但随着智能手机用户增多,以及手机定位技术发展,利用手机定位数据挖掘居民出行特征,为交通行业数据采集提供了新的途径。该采集技术具有覆盖范围广、实施周期短、人力需求小等优势,尤其对于特大城市交通调查具有广阔的应用前景。在分析各类手机定位技术特征的基础上,重点对手机基站定位技术国内外应用案例、适应范围、局限性等进行探讨,最后,对广州市利用手机定位技术开展交通数据采集提出工作建议。     

利用Android蓝牙实现全站仪数据传输的分析

随着Android手机蓝牙功能越来越强大,蓝牙在短距离数据传输上有着绝对优势,而传统全站仪的数据传输受到数据线的限制,因其存在效率低、操作复杂、磨损大等缺点。目前许多全站仪都已经配备蓝牙通信模块,在研究全站仪串口通讯原理和Android蓝牙开发理论的基础上,提出利用手机蓝牙与全站仪蓝牙模块建立连接的方式,解决数据传输的效率问题。以Leica全站仪为例,Android Studio为软件开发工具,设计基于Android蓝牙的全站仪数据传输系统。     

引入轨道特征的北斗列车定位方法研究

列车定位是轨道交通众多应用的基础条件,北斗卫星导航用于列车定位能够有效提升我国轨道交通装备的自主性.针对列车北斗定位性能对运行条件的适应性需求,本文提出一种引入轨道特征的北斗列车定位方法,该方法从轨道电子地图中提取轨道特征参数,在列车状态预测的系统模型中增加轨道约束,并利用一维地图位置预测拓展北斗导航卫星的伪距测量.利用现场实测数据构建场景进行仿真.所得结果表明,本文提出的方法能够提高列车定位解算对卫星可视条件的鲁棒性,有效拓展北斗列车定位在恶劣观测条件下的可用水平,具有较高的实际应用价值.     

基于Android的室内WiFi导航微地图设计

室内定位导航是GPS难以解决的问题,而室内WiFi覆盖率的提高、Android手机广泛的市场占有率及其系统的可扩展优势,使基于Android的WiFi定位导航成为用户室内位置自服务的主导方式,然而能够适应手机内存等硬件约束的微地图开发研究明显不足,极大地限制了室内手机导航的应用.研究利用Android自带的Android Studio开发模块和SQLite轻型数据库,基于指纹库和KNN位置匹配算法,设计了一套适用于手机导航的室内定位导航微电子地图.经不同Android版本的手机测试,系统运行良好,精度和效率较高,满足手机室内定位导航地图小、灵、精、快等基本要求,并能实现室内空间门户相邻和属性共享情况下的精确定位.     

上海市第五次综合交通调查新技术方法实践

如何使人工调查与数据挖掘相结合,是高效经济地进行综合交通调查的关键.上海市第五次综合交通调查在调查方案设计、项目设置上更加注重项目的全面性和关键性、数据的多元性以及内容的针对性,数据采集手段上首次采用个人手持终端,并利用公共导航地图云技术进行地址精确定位.在抽样和扩样技术方面,主要提出居民出行调查的抽样和扩样方法.在信息数据挖掘方面,分析了遥感用地、手机信令、车牌识别和车载GPS数据的挖掘技术和方法.最后阐述了综合校核的主要思路和小客车特征数据的校核方法.     

新型车辆导航监控系统研究

将蓝牙通讯技术引进车辆的定位，研究了基于卡尔曼滤波算法的GPS／DR／MM／BB组合车辆导航监控系统：设计了基于DSP的车载导航计算机，实现了USB通讯及大容量数据存储，在导航定位功能基础上实现了“黑匣子”的多种功能．研究实现的原理样机进行了大量的跑车实验，结果表明：所采用的车辆组合导航方法是有效的、可行的，具有很好的应用价值．     

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“北斗一号”系统采用有源定位方式,导致系统存在不足,如用户数目存在上限等。若系统采用无源定位方式,则又存在观测量不足的问题。文章介绍了一种无源组合导航技术 无源双星/多卜勒组合导航技术,对无源双星/多卜勒组合导航定位原理进行方案分析和设计,并对其进行了仿真试验,仿真结果显示该技术可减小多卜勒导航定位误差、提高导航精度,并实现北斗无源定位。最后分析了此方案的可行性并对其应用前景进行了展望。     

基于车路协同的车辆定位算法研究

为解决道路交叉口车辆由于定位信号缺失或者延迟引起的车辆定位偏差较大的问题,提出了基于车路协同的协同地图匹配算法（cooperative map-matching,CMM）. 首先利用扩展Kalman滤波（extended Kalman filter,EKF）融合GPS与车载航位推算系统（vehicular dead reckoning,DR）信息作为协同地图匹配的预先定位;然后基于短程通讯技术实现车辆信息的交换与共享,在电子地图的基础上,利用道路约束实现车辆进一步定位. 为了验证算法的有效性,搭建了模拟真实场景的仿真环境进行实验. 研究结果表明:采用EKF融合GPS/DR数据的交叉口车辆定位平均偏差为9.09 m,相比GPS 的14.31 m,定位偏差减小30.87%;采用CMM算法的交叉口车辆,当参与CMM车辆数为7时,平均位置偏差为4.5 m,参与CMM车辆数为10辆时,平均位置偏差为2.75 m,相比EKF定位偏差减小69.74%.      

基于手机信令数据的游客识别与出行轨迹匹配方法

为统计旅游交通的客运量，分析公路交通运输需求，优化运输组织，合理构建“快进慢游”综合交通旅游网络，研究提出基于手机信令数据的游客识别与出行轨迹匹配方法。通过划定景区边界，设置停留时间阈值，识别手机用户的游客身份；同时，借助地图工具批量计算信令发生位置间的出行路线与行程时间，匹配实际公路网。实例分析结果表明，手机信令数据能呈现手机用户的出行轨迹，且信令数据的位置轨迹与公路线位走向结合密切。在人们越来越依赖地图导航软件规划出行路径的背景下，利用该方法能更准确地识别景区游客并估计游客往来景区的出行路径。