車輛定位技術(shù)為持續(xù)獲取大規(guī)模精確軌跡帶來了便利,在現(xiàn)如今的智能交通系統(tǒng)中,大規(guī)模的車輛軌跡數(shù)據(jù)具有很高的利用價(jià)值。在大多情況下,應(yīng)用廣泛的GPS(Global Positioning System,GPS)定位技術(shù)都能精準(zhǔn)的提供實(shí)時(shí)的車輛位置信息。但在有些相對(duì)極端的交通環(huán)境下,比如當(dāng)車輛行駛至GPS信號(hào)被遮擋的地方——高大的建筑物遮擋地、上下班擁塞、高架轉(zhuǎn)彎處等,GPS的定位就無法持續(xù)提供可靠、精確的車輛位置信息,這對(duì)于人們的安全出行以及智能交通系統(tǒng)的發(fā)展有很大的影響。所以,如何在這復(fù)雜的城市交通環(huán)境下,獲取到可靠的車輛位置信息是現(xiàn)在亟需解決的問題。本文基于GPS/OBD組合導(dǎo)航系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合,研究復(fù)雜的城市交通環(huán)境下的車輛位置感知和軌跡預(yù)測(cè)算法,本文主要工作包括:首先,結(jié)合智能交通系統(tǒng)的特點(diǎn),提出了一種新的組合導(dǎo)航定位系統(tǒng),即GPS/OBD組合導(dǎo)航多源信息融合系統(tǒng),通過分析GPS/OBD組合導(dǎo)航系統(tǒng)的特點(diǎn),闡述了車輛位置預(yù)測(cè)中誤差來源,包括坐標(biāo)轉(zhuǎn)換誤差、數(shù)據(jù)采集誤差、以及傳感器誤差等,并基于GPS/OBD分析了幾種傳統(tǒng)的車輛位置預(yù)測(cè)算法,并指出了其優(yōu)缺點(diǎn),說明了在現(xiàn)有的復(fù)雜交通...

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 車輛位置定位
        1.2.2 車輛軌跡預(yù)測(cè)
    1.3 本文工作
    1.4 本文結(jié)構(gòu)
第2章 車輛位置預(yù)測(cè)應(yīng)用基礎(chǔ)
    2.1 GPS/OBD系統(tǒng)特點(diǎn)
    2.2 車輛位置預(yù)測(cè)思想
    2.3 位置預(yù)測(cè)誤差來源
    2.4 車輛位置預(yù)測(cè)相關(guān)算法
        2.4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
        2.4.2 偏最小二乘回歸
        2.4.3 高斯過程回歸算法
        2.4.4 支持向量回歸算法
    2.5 小結(jié)
第3章 一種改進(jìn)的基于支持向量回歸的位置預(yù)測(cè)算法
    3.1 引言
    3.2 LS-PSO-SVR算法的基本概念及原理
        3.2.1 SVR算法原理
        3.2.2 改進(jìn)的SVR算法
        3.2.3 LS-PSO-SVR算法原理
    3.3 基于LS-PSO-SVR算法的實(shí)驗(yàn)應(yīng)用
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析
        3.3.2 預(yù)測(cè)模型構(gòu)建
        3.3.3 算法流程實(shí)施
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    3.5 小結(jié)
第4章 一種基于改進(jìn)的KRR的位置預(yù)測(cè)算法
    4.1 引言
    4.2 基于KRR算法的基本概念及原理
    4.3 基于KRR的雙向軌跡預(yù)測(cè)算法的實(shí)驗(yàn)應(yīng)用
        4.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析
        4.3.2 算法流程實(shí)施
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.5 小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄 A 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄
附錄 B 攻讀碩士學(xué)位期間所參與的科研活動(dòng)



本文編號(hào)：3817933