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为提高车辆跟踪系统的精度,减小差分全球定位系统(DGPS)的定位误差,通过分析行驶在城市道路上的车辆运动过程及其相应的运动模型,提出采用当前统计模型作为车辆运动模型。通过地图辅助位置择近和速度择角算法来修正卡尔曼滤波,为运行在道路上的车辆确定地图匹配估计。实际运行结果表明;整个车辆跟踪系统的精度有明显的提高。 相似文献
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基于权值D-S证据理论的车辆导航地图匹配 总被引:6,自引:0,他引:6
对传统D-S证据理论进行了改进,解决了证据的可信度问题.该改进算法首先根据证据的局部决策算出局部决策值,构造整个系统的支持矩阵,并求出支持矩阵的特征向量,以此作为各个证据的可信度;然后把可信度作为各个证据的权值,以此修正D-S证据的融合算法,使新的组合理论规则能够有效地处理证据中的冲突信息;最后结合当前城市道路网日益复杂的实际特点,把基于权值的D-S证据理论应用于车辆导航的地图匹配中,建立车辆位置信息和方向信息判断规则.实车试验结果表明:应用该算法可以较好地解决城市复杂路网地图匹配问题. 相似文献
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本系统选用低成本的C/A码GPS接收机和普通UHF语音电台,通过异频收发、交叉点名等技术手段提高轮询速率,通过地图匹配术提高里程统计精度,统计行驶里程,实现了对场区试验车辆的高精度实时动态监控。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献