基于gis 的导航系统地图匹配算法

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1、基于!"#的导航系统地图匹配算法!中国科学技术大学!"#实验室"安徽合肥$%&&$’#摘要!研究了地图匹配技术在!"#导航系统中的应用"建立了以道路为约束条件的卡尔曼滤波模型"利用车辆行驶的位置和方向信息把车辆匹配到正确的道路上$详细介绍了对于十字路口的处理"并对试验结果进行分析$关键词!车辆导航地图匹配约束条件的卡尔曼滤波平滑车辆导航系统可以采用多种车辆定位方式!如全球定位系统!"#$%&#’$()*)$+,-(*./!"’,0""’,1惯性导航系统!2+.3*)&5)6&*)$+,-(*./!24,0和"’,1航位推算法78.&9:.;<$+)+6!8:=#

2、由于使用的定位传感器都或多或少地存在测量误差!使得车辆导航系统获得的车辆位置也有一定的误差$因此在实际的系统中以矢量地图为基础的地理信息系统!".$63&>?-2+@$3/&*)$+,-(*./!"2,=成为车辆导航的重要组成部分$利用矢量地图信息融合各种定位传感器定位数据以产生车辆最佳位置估计!即地图匹配算法$目前常用的地图匹配算法很多!如根据8A,理论结合图中小节点为C"F"D"G!大节点为E"H"I"J!弧为车辆行驶情况给出了基于当前时刻车辆位置信息和方向KE!C!F!HL"KH!D!G!IL"KH!JL!图中弧的任意组合均可能构信息的基本概率分布函数!对位置和

3、方向信息融合并依据成路$融合结果选择匹配道路%通过定义代价函数的方法进行路车辆从节点J向节点H行驶!用!"代表当前车辆行驶段匹配$的弧段KJ!HL!!"的起节点J的坐标是#"7$#"%!$#"&0!终节点H在美国取消选择可用性7,.#.;*)5.B5&)#&%)#)*-!,B=政的坐标是’(7$’(%!$’(&0!其中%方向代表经度!&方向代表为策后!"’,定位精度大大提高7正常情况下小于CD米=!多纬度$)*7)*%!)*&0表示"’,接收到的位置信号在矢量地图上数情况下可通过直接投影方法确定车辆当前行使路段$的对应位置!$*7$*%!$*&0表示车辆在矢量地图上对

4、应的实际而需要解决的难点在于判断路口处车辆行驶的状态$位置$+*M+*%N+*&是$*和)*之间的误差!该误差是定位传感本文针对上述情况!提出一种实用的地图匹配方法!对器"’,接收机的误差和矢量地图误差的综合$路口做针对性处理!在现有的"’,定位精度和矢量地图精道路弧段,"的方程描述为&度的基础上提高了地图匹配的准确度$该算法分成C部&M-’"%N."!$’"%!%!$’(%=!E=分&7E=车辆在道路上行驶时!以道路为约束条件对车辆轨其中,"的斜率-"M$’(&A$’"&!截距."M$’"%A-’"$’"&$迹做卡尔曼滤波处理!从而把车辆轨迹位置匹配到地图道$’(%

5、A$’"%路上$7C=车辆在十字路口时!对车辆轨迹进行平滑处理!消建立车辆运动的卡尔曼滤波的离散化状态方程(C)和除误差$观测方程(F)&!带约束条件滤波地图匹配方法/!*NE=M!’0!*=N1!*=!C=在矢量地图中道路是由弧段和节点描述的%弧段没有2!*=M3’0!*=N4!*=!F=分支!只有起节点和终节点%节点用来表达弧段的关联关系卡尔曼滤波器的状态变量为0M!$*%!$*&!4*%!4*&!5*%!5*&!和几何位置%大节点是指弧段的端点!表示实际的道路路+*%!+*&=!其中$*%和$*&是%方向和&方向的车辆位置分量!口%小节点是指弧段中除端点之外的内

6、部点%道路是若干条4*%和4*&是%方向和&方向的速度分量!5*%和5*&是%方向弧的集合$矢量地图中的道路网络示意图如图E所示$和&方向的加速度分量!+*%和+*&是综合误差在%方向和&*DC*!微型机与应用"!""!年第"期方向的分量!!!""是高斯白噪声!方差为#"实际接收车辆其中#的轨迹如图&所示"!$$"’%该图是在合肥实际"&$"%"$%$%"!’$((%"%%%%""%采集的)*+数据"%"%"$%"’%!$%段是美菱大道!"&$"%"%$%$%"!’$((%"%%%""%%&是黄山东路!&’"%"%"$%"’%是宿松路""图中较""%"%%$%"!$’

7、%"%%%%"%细的线段是矢量地图中的道路!较粗的曲线是实际接收到"%!#"’$%""%"%%%$%"!$’%"%%%的车辆轨迹!车辆的行驶方向为$%&’"从图中可以看到车"%"%"$%辆在路口节点%处和&处的转弯轨迹曲线并不是一个理"’%""%"%%%%%%%%%"%想的直角!而是一段弧度较大的弧线(右转弯的弧度相对"%"’$%""%较小)"显然把拐弯轨迹中点匹配到路口节点!比较接近真"%%%%%%%%%"%"%"%实情况!能较大限度地消除综合误差"但是在车辆的转弯"%%%%%%$%%"%"%"%%%%%%%$%过程中并不能知道车辆行驶到转弯轨迹中