智能交通终端中定位导航子系统算法研究

《智能交通终端中定位导航子系统算法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、分类号：TN91410710-2014124019硕士学位论文智能交通终端中定位导航子系统算法研究张婷婷导师姓名职称吕进副教授申请学位类别工学硕士学科专业名称信息与通信工程论文提交日期2017年4月10日论文答辩日期2017年6月16日学位授予单位长安大学StudyonPositioningNavigationSubsystemAlgorithminIntelligentTrafficTerminalAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：ZhangTingtingSupervisor：AssociateProf.LvJin

2、Chang’anUniversity,Xi’an,China摘要近几年，随着经济的快速发展，小汽车逐渐走入寻常百姓家，在带来便利的同时也产生了日益严峻的交通问题。针对上述现状，国内外广大学者提出并开始研究智能交通系统（ITS，IntelligentTransportationSystem），但由于城市交通道路的复杂性，部分技术的不完善性，仍然存在比较严重的交通拥堵现象。本文以改善交通问题为目的，设计研究了一种车载智能交通综合终端，为驾驶员提供实时的交通信息服务，并进行行车、停车引导，以便有效的缓解交通拥堵，同时为后期实现自动驾驶和车联网打好基础。本文对其中核心部分的定位导航子

3、系统中关键算法进行重点研究，并提出一种改进的地图匹配技术和最优路径规划算法。地图匹配技术是定位导航子系统中的一项关键技术，本文在已有算法的基础上提出了一种基于路网拓扑结构的自适应地图匹配算法，采用改进的最大阈值缓冲区法确定误差区域，针对不同的路段采用不同的方法，综合考虑了车辆的方向、距离、道路连通性和道路相似性四个权值参数计算候选路段的综合匹配度，并对特殊路段，如并行路段、相交路段和城市隧道路段介绍相应的匹配方法。通过MATLAB实验仿真分析，算法精度得到有效的提高。定位导航子系统的另一项关键技术是最优路径规划算法，本文在分析传统Dijkstra算法的基本实现思想及其优缺点后

4、，分别从数据存储结构和算法结构两个方面提出改进优化。本文设计了一种新的数据表方法，在数据表中同时储存道路网络图的起点和终点以及两点之间的权值，在此基础上采用一种倒推的思想进行最短路径搜索，并通过层次结构分析模型计算得出路段综合权值。通过本文设计的最短路径搜索仿真系统的测试分析，改进算法的效率明显提高。关键词：智能交通综合终端，定位导航子系统，地图匹配，最优路径规划iAbstractWiththedevelopmentofourcountryinrecentyears,moreandmorepeoplehavethecars.Itcanbringconveniencebutal

5、soalotofserioustrafficproblems.ThemajorityofscholarsathomeandabroadputforwardandbegantostudyITS(intelligenttransportationsystem)forthecurrentsituation.However,duetothecomplexityofurbantrafficroadsandimperfectionofsometechnology,therearestillserioustrafficcongestion.Inordertoeasethetrafficpr

6、oblems,thispaperdesignsthevehicleintelligenttrafficintegratedterminal.Whichcanprovidereal-timetrafficinformationforthedriverandachievedrivingorparkingguidance.Atthesametime,theterminalisthebasisofrealizingautomaticdrivingandcarnetworking.Thepaperstudiesthekeytechnologyofthepositioningnaviga

7、tionsubsystemwhichisthecorepartoftheterminal,andanewmapmatchingtechnologyandoptimalpathplanningalgorithmareproposed.MM(MapMatching)isthekeytechnologyinpositioningnavigationsubsystem.Onthebasisoftheexistingalgorithms,anadaptivemapmatchingalgorithmbasedonr