本文關(guān)鍵詞：GPS地圖匹配技術(shù)研究及其在景區(qū)導(dǎo)航中的應(yīng)用

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【摘要】：智慧旅游在近些年發(fā)展迅速,一些智慧旅游產(chǎn)品也不斷在市場出現(xiàn),但是就目前來看,使用智能手機應(yīng)用在景區(qū)導(dǎo)航體驗以及定位精度都還有很大改進(jìn)空間,所以本文將GPS地圖匹配技術(shù)引入景區(qū)導(dǎo)航。傳統(tǒng)地圖匹配技術(shù)一直以來被廣泛應(yīng)用在智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation System-ITS),結(jié)合定位信息和路網(wǎng)信息,確定車輛行駛在對應(yīng)的道路上以及在道路上的位置。當(dāng)前主要匹配算法多是面向城市道路上的車輛,對于景區(qū)導(dǎo)航服務(wù)(Scenic Navigation Service-SNS)中使用手機定位的行人來說并不合適,主要表現(xiàn)在定位環(huán)境復(fù)雜、定位設(shè)備精度低、以及用戶運動無規(guī)律等,傳統(tǒng)ITS上的地圖匹配要求部分不能滿足。針對以上問題,本文以傳統(tǒng)地圖匹配方法和概念為基礎(chǔ),針對景區(qū)導(dǎo)航應(yīng)用在電子地圖、道路識別和位置更新等方面做了改進(jìn)和優(yōu)化。首先,本文提出了擴展的電子地圖設(shè)計。在傳統(tǒng)電子地圖基礎(chǔ)上,考慮了道路寬度,引入了新的地圖基本類型矩形道路,并給出了矩形道路參與地圖匹配的原則和方法。其次,在基于統(tǒng)計概率的地圖匹配方法基礎(chǔ)上,本文還考慮了環(huán)境變化帶來的誤差變化,提出了新的置信區(qū)間估計方法,并將該方法應(yīng)用在了初始地圖匹配、交叉點檢測和交叉點地圖匹配上。第三,基于道路選擇置信度本文還提出了累計評分規(guī)則,即在初始匹配和交叉點匹配時利用連續(xù)定位數(shù)據(jù)來對候選線段進(jìn)行累計評分從而以較高置信度確定用戶所在道路。經(jīng)過多次動態(tài)實驗表明,本文提出方法正確有效,與傳統(tǒng)ITS地圖匹配方法相比,實際道路識別正確率更高,相應(yīng)定位精度在一定程度上也得到了提高,較大地改善了地圖顯示效果。本文將改進(jìn)的統(tǒng)計概率地圖匹配算法應(yīng)用到了校園3D導(dǎo)航系統(tǒng)上。以校園環(huán)境為虛擬現(xiàn)實場景,校園道路構(gòu)建路網(wǎng),形成一個小的景區(qū),并以此作為該算法的仿真實驗環(huán)境。定位結(jié)果快速準(zhǔn)確,移動定位穩(wěn)定靈敏,表明改進(jìn)算法正確有效,有較大的應(yīng)用價值。
【關(guān)鍵詞】：GPS 地圖匹配 統(tǒng)計概率 評分規(guī)則 景區(qū)導(dǎo)航
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P228.4
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 緒論14-20
• 1.1 課題研究背景14
• 1.2 課題研究意義14-15
• 1.3 課題研究發(fā)展現(xiàn)狀15-17
• 1.4 論文主要研究內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)17-20
• 1.4.1 論文主要研究內(nèi)容17
• 1.4.2 論文組織結(jié)構(gòu)17-20
• 第二章 定位導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)綜述20-32
• 2.1 GPS定位原理20-22
• 2.2 卡爾曼濾波算法22-24
• 2.3 地圖匹配原理24-25
• 2.4 地圖匹配的第一個過程25-28
• 2.4.1 最近距離方法25-26
• 2.4.2 拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)方法26-27
• 2.4.3 統(tǒng)計概率方法27-28
• 2.5 地圖匹配第二個過程28-30
• 2.5.1 最近點投影法28-29
• 2.5.2 等概率算法29-30
• 2.5.3 航位推算法30
• 2.6 地圖匹配算法評價指標(biāo)30-31
• 2.6.1 道路識別率30-31
• 2.7 小結(jié)31-32
• 第三章 地圖設(shè)計和位置數(shù)據(jù)處理32-40
• 3.1 景區(qū)道路網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)32
• 3.2 電子地圖的設(shè)計與改進(jìn)32-35
• 3.2.1 道路寬度和矩形定義33-34
• 3.2.2 道路數(shù)據(jù)的組織34
• 3.2.3 道路的線性化處理34-35
• 3.3 位置數(shù)據(jù)處理35-37
• 3.3.1 擴展卡爾曼濾波35-36
• 3.3.2 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換36-37
• 3.4 實驗結(jié)果分析37-38
• 3.5 小結(jié)38-40
• 第四章 動態(tài)地圖匹配算法設(shè)計與實現(xiàn)40-56
• 4.1 基于概率方法的改進(jìn)40-43
• 4.1.1 圓形置信區(qū)間40-41
• 4.1.2 靜態(tài)置信區(qū)間估計41
• 4.1.3 動態(tài)置信區(qū)間估計41-43
• 4.1.4 置信區(qū)間的更新43
• 4.2 非等概率下置信度和匹配43-47
• 4.2.1 線型道路的置信度和匹配43-46
• 4.2.2 矩形道路的置信度和匹配46-47
• 4.3 評分規(guī)則的提出47-48
• 4.4 動態(tài)地圖匹配算法的應(yīng)用48-50
• 4.4.1 初始地圖匹配49
• 4.4.2 逆序數(shù)在交叉點檢測中的應(yīng)用49-50
• 4.4.3 跨越路段的考慮50
• 4.5 實驗結(jié)果分析50-54
• 4.6 小結(jié)54-56
• 第五章 導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)56-68
• 5.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計56-57
• 5.2 系統(tǒng)開發(fā)與運行環(huán)境57-58
• 5.3 系統(tǒng)各模塊設(shè)計實現(xiàn)58-67
• 5.3.1 顯示與交互模塊58-60
• 5.3.2 網(wǎng)絡(luò)通信模塊60-62
• 5.3.3 地圖數(shù)據(jù)庫模塊62-63
• 5.3.4 導(dǎo)航和路徑規(guī)劃模塊63-65
• 5.3.5 地圖匹配應(yīng)用與實現(xiàn)65-67
• 5.4 小結(jié)67-68
• 第六章 總結(jié)和展望68-70
• 6.1 全文總結(jié)68-69
• 6.2 研究展望69-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 致謝74-76
• 研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文76-78
• 作者和導(dǎo)師簡介78-79
• 附件79-80

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本文編號：649654