本文關(guān)鍵詞：基于模糊邏輯的綜合地圖匹配方法研究與實(shí)現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展,國(guó)內(nèi)交通建設(shè)得到了很好的發(fā)展,在這種背景下,一方面是道路交通網(wǎng)絡(luò)的日趨復(fù)雜化,另一方面是車輛數(shù)的迅猛增長(zhǎng)。結(jié)果導(dǎo)致交通擁堵問題日益嚴(yán)重,為了提高道路的通行能力和效率,目前國(guó)內(nèi)正在大力發(fā)展智能交通系統(tǒng)的研究和應(yīng)用。衛(wèi)星定位不停車收費(fèi)系統(tǒng)是智能交通領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向,本文主要研究衛(wèi)星定位不停車收費(fèi)系統(tǒng)中的地圖匹配技術(shù),地圖匹配技術(shù)是該系統(tǒng)的關(guān)鍵核心技術(shù)之一,通過地圖匹配技術(shù)關(guān)鍵是要完成收費(fèi)路段識(shí)別和車輛定位。 為了實(shí)現(xiàn)地圖匹配,需要有GPS定位數(shù)據(jù)和數(shù)字地圖,所以本文首先研究了GPS定位技術(shù),包括其定位原理及其產(chǎn)生定位誤差的原因,完成了GPS數(shù)據(jù)采集和定位數(shù)據(jù)中有效定位信息的提取。傳統(tǒng)用于導(dǎo)航定位系統(tǒng)中的電子地圖數(shù)據(jù)一般是MapInfo格式數(shù)據(jù),但其精度不夠高。本文創(chuàng)新設(shè)計(jì)了一種利用Google earth軟件來獲取電子地圖數(shù)據(jù)源并構(gòu)建數(shù)字矢量地圖的方法。 在已有比較高精度的數(shù)字地圖后,地圖匹配方法是決定路段能否正確識(shí)別和車輛精確定位的關(guān)鍵。本文設(shè)計(jì)了一種基于模糊邏輯的地圖匹配方法,該方法包含了三個(gè)匹配階段,即初始匹配、跟蹤匹配和交叉路口匹配階段,在初始匹配時(shí)綜合運(yùn)用概率統(tǒng)計(jì)和模糊邏輯推理進(jìn)行路段的識(shí)別,模糊邏輯推理中綜合考慮了距離、方向差、車速、GPS水平精度因子HDOP等因素,在交叉路口匹配時(shí)還增加設(shè)計(jì)的距離差參數(shù),在Matlab環(huán)境下進(jìn)行的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所設(shè)計(jì)的匹配方法能夠在復(fù)雜路況中識(shí)別車輛所在的路段和位置,所以該匹配方法能夠滿足衛(wèi)星定位不停車收費(fèi)系統(tǒng)的需要。 最后在Linux-MiniGUI環(huán)境下對(duì)本文所提的地圖匹配方法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。
【關(guān)鍵詞】：地圖匹配 數(shù)字地圖 車輛定位 模糊邏輯 Google earth
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：P228.4;TP391.41
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-15
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究意義12-13
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13
• 1.4 論文的主要工作及安排13-15
• 2 GPS定位技術(shù)與數(shù)字矢量地圖研究15-29
• 2.1 GPS系統(tǒng)原理15-17
• 2.1.1 GPS系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成15-16
• 2.1.2 GPS定位原理16-17
• 2.2 GPS產(chǎn)生定位誤差的原因17-18
• 2.3 GPS定位數(shù)據(jù)處理18-22
• 2.3.1 GPS數(shù)據(jù)通信協(xié)議解析18-21
• 2.3.2 GPS數(shù)據(jù)采集與有效定位信息的提取21-22
• 2.4 數(shù)字矢量地圖22-27
• 2.4.1 矢量地圖的道路模型與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)23-24
• 2.4.2 數(shù)字矢量地圖的構(gòu)建24-27
• 2.4.3 數(shù)字矢量地圖的誤差分析27
• 2.5 本章小結(jié)27-29
• 3 地圖匹配方法研究29-39
• 3.1 地圖匹配問題29-30
• 3.2 影響地圖匹配的因素30-31
• 3.3 常見的地圖匹配方法31-36
• 3.3.1 基于幾何分析匹配方法31-33
• 3.3.2 基于拓?fù)浞治銎ヅ浞椒?/span>33-34
• 3.3.3 基于概率論匹配方法34-35
• 3.3.4 其他高級(jí)匹配方法35-36
• 3.4 已有地圖匹配方法需要解決的一些問題36-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 4 綜合地圖匹配方法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)39-65
• 4.1 匹配方法的總體設(shè)計(jì)39-40
• 4.2 模糊邏輯推理系統(tǒng)40-41
• 4.3 初始匹配階段設(shè)計(jì)41-52
• 4.3.1 誤差區(qū)域與候選路段的確定41-45
• 4.3.2 用模糊邏輯推理確定初始匹配路段45-52
• 4.4 跟蹤匹配階段設(shè)計(jì)52-54
• 4.5 交叉路口匹配階段設(shè)計(jì)54-56
• 4.6 確定車輛在匹配路段上的位置56-57
• 4.7 仿真實(shí)現(xiàn)和結(jié)果分析57-61
• 4.8 匹配方法對(duì)比分析61-63
• 4.9 本章小結(jié)63-65
• 5 Linux-MiniGUI環(huán)境下匹配方法的實(shí)現(xiàn)65-71
• 5.1 Linux-MiniGUI開發(fā)環(huán)境的搭建65-66
• 5.2 MiniGUI及其程序框架66-69
• 5.3 實(shí)驗(yàn)69
• 5.4 本章小結(jié)69-71
• 6 結(jié)論71-73
• 6.1 全文總結(jié)71
• 6.2 進(jìn)一步研究展望71-73
• 參考文獻(xiàn)73-77
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果77-81
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集81

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 丘宇;李民政;紀(jì)元法;;基于投影的地圖匹配改進(jìn)算法[J];桂林電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2014年05期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 岳建明;智能交通產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟研究[D];北京交通大學(xué);2014年

2 楊彥東;模塊化空間軸/徑向伸縮式輪胎成型鼓導(dǎo)引機(jī)構(gòu)分析與設(shè)計(jì)[D];天津大學(xué);2013年

3 鄭瓊;黑龍江省森林火災(zāi)的時(shí)空分布規(guī)律及趨勢(shì)預(yù)測(cè)[D];東北林業(yè)大學(xué);2013年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

1 宋悅;融入慣導(dǎo)傳感信息的地圖匹配算法的研究及應(yīng)用[D];北京交通大學(xué);2013年

2 鄒珍;基于GPS的浮動(dòng)車數(shù)據(jù)與實(shí)地圖匹配的算法研究[D];武漢理工大學(xué);2013年

3 楊克須;基于多傳感器的列車完整性檢測(cè)技術(shù)研究[D];北京交通大學(xué);2014年

4 鮑駿;基于北斗定位的車輛監(jiān)控系統(tǒng)的研究[D];南京理工大學(xué);2014年

5 程杰;基于GIS的營(yíng)運(yùn)車輛監(jiān)控系統(tǒng)研究[D];西南交通大學(xué);2014年

  本文關(guān)鍵詞：基于模糊邏輯的綜合地圖匹配方法研究與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：329517