GPS/GIS集成环境下的车载定位与地图匹配模型研究

论文题目: GPS/GIS集成环境下的车载定位与地图匹配模型研究

论文类型: 硕士论文

论文专业: 大地测量学与测量工程

作者: 孙小荣

导师: 徐爱功

关键词: 组合导航系统,高斯粒子滤波,自适应因子,自适应滤波,数掘融合,联邦滤波,动态滤波,静态滤波,地图匹配

文献来源: 辽宁工程技术大学

发表年度: 2005

论文摘要: 车辆导航系统是智能运输系统(Intelligent Transportation System,简称ITS) 中当前需求较为迫切、应用比较广泛的一个重要的应用系统,它属于ITS中出行者信息服务领域的研究范畴。叙述了国内外ITS的现状和智能车载导航系统的组成以及GPS/GIS在ITS 中的应用。对联邦滤波算法进行了研究,综述了该算法存在的问题。根据GPS/DR的函数模型和随机模型,结合当前统计模型,提出了三种白适应融合方法。通过实测数据验证了本文提出的融合方法的正确性。同时解决了观测信息不足时的自适应问题。讨论了地图数据模型和地图匹配在车辆导航系统巾的现状和作用。对已有的地图匹配算法进行了改进,提山了一种基于概率统计方法新的地图匹配算法,测试结果表明,本文提出的方法具有较高的效率和可靠性。

论文目录:

1 绪论

1.1 智能交通系统(ITS)简介

1.1.1 ITS 的产生

1.1.2 国外ITS 现状

1.1.3 国内ITS 现状

1.1.4 GIS、GPS 在ITS 中的应用

1.2 车载导航系统概述

1.3 论文主要研究内容及研究成果

1.3.1 论文选题的指导思想

1.3.2 论文主要研究内容与论文结构

2 滤波理论、信息融合及定位模型

2.1 滤波理论综述

2.2 滤波理论在导航中的应用及存在的问题

2.3 信息融合概述

2.3.1 信息融合的发展历史概念描述

2.3.2 信息融合算法

2.3.3 联邦滤波原理及存在的问题

2.4 车辆导航中定位和融合方法概述

2.4.1 GPS/DR 组合的必要性

2.4.2 GPS/DR 组合研究现状

2.5 对滤波方法和融合方法的改进

3 滤波模型和当前统计模型在GPS/DR 中的应用

3.1 滤波理论基础

3.1.1 动态空间模型

3.1.2 贝叶斯估计

3.1.3 蒙特卡罗方法

3.2 滤波算法

3.2.1 粒子滤波算法

3.2.2 高斯粒子滤波算法

3.2.3 Kalman 滤波算法

3.2.4 EKF 算法

3.3 联邦滤波原理及存在的问题

3.4 当前统计模型在GPS/DR 中的应用

3.4.1 状态方程的建立

3.4.2 观测方程的建立

4 车载GPS/DR 组合系统实验和结果分析

4.1 实验条件

4.2 状态噪声和观测噪声协方差自适应估计及存在的问题

4.2.1 状态噪声协方差自适应估计

4.2.2 观测噪声协方差自适应估计

4.2.3 观测噪声协方差自适应估计存在的问题

4.3 自适应卡尔曼滤波

4.3.1 自适应卡尔曼滤波的构造

4.4 GPS/DR 融合和比较

4.4.1 基于GPS/DR 观测信息的自适应融合导航

4.4.2 GPS/DR 动静态滤波融合导航

4.4.3 GPS/DR 动静态KF、GPF 滤波融合导航

5 地图数据模型和地图匹配

5.1 概述

5.2 GIS-T 数据模型综述

5.2.1 节点/道路链模型

5.2.2 非平面数据模型

5.3 节点/道路链数据模型的形式化定义

5.3.1 路网的基本要素

5.3.2 地图数据结构

5.4 地图匹配综述

5.4.1 地图匹配的基本描述

5.4.2 地图匹配的问题和方法

5.4.3 地图匹配算法可以改进的地方

6 地图匹配算法和执行结果

6.1 概率统计地图匹配算法的设计

6.1.1 误差区域的确定

6.1.2 最佳匹配路段的确定

6.2 地图匹配过程

6.2.1 初始化过程

6.2.2 追踪过程

6.2.3 交叉点过程

6.3 地图匹配测试结果

6.3.1 图形用户接口

6.3.2 详细的测试结果

6.3.3 遇到的问题及其改进方法

7 本文所做的工作和进一步的研究建议

7.1 已做的工作

7.1.1 GPS/DR 组合定位

7.1.2 地图匹配

7.2 进一步的研究建议

7.2.1 GPS/DR 组合定位

7.2.2 地图匹配

攻读学位期间参加的科研项目和发表的论文

致谢

参考文献

发布时间: 2006-05-11

参考文献

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