车载导航系统智能查询与路径规划的研究与实现

论文摘要

智能查询和最优路径规划是目前智能交通系统所研究的重要课题和关键技术。针对车载导航系统的信息查询普遍存在使用繁杂、速度慢、智能化程度低等问题,为了满足用户的需求,提高信息查询的灵活性、高效性和智能性,本文首先将地图分块、不定长存储和双索引等数据组织技术引入到查询数据组织中,解决嵌入式平台存储量有限和数据访问慢的问题;然后设计了基于散列—映射算法的查询系统,它具备模糊查询和汉字、数字、拼音首字母多种查询方式;最后把类别和区域设置加入到散列—映射算法的索引结构中,最终实现了高效智能的查询系统。在最优路径规划设计方面本文旨在解决以下两个问题:电子地图中道路拓扑网络的自动生成问题和车载导航系统的最优路径规划问题。首先研究了道路拓扑网络模型的数据结构,并给出道路拓扑网络的生成算法;然后在道路网拓扑结构的基础上,探讨了Dijkstra算法和A*算法在车载导航系统最优路径规划中的实现与应用;在此研究基础上,用A*算法实现了车载导航系统的最优路径规划。另外,在嵌入式手机平台MTK上,实现了智能查询和最优路径规划的开发,并与车载导航系统的其他模块整合,开发出了完整的车载导航软件。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 智能交通系统
• 1.2 车载导航系统
• 1.3 课题的研究现状
• 1.4 论文的主要工作和内容安排
• 1.4.1 论文的主要工作
• 1.4.2 论文的内容安排
• 第二章 车载导航系统开发的相关知识
• 2.1 地理信息系统简介
• 2.1.1 地理信息系统的定义
• 2.1.2 地理信息系统的功能
• 2.1.3 目前流行应用
• 2.2 MapInfo 开发平台
• 2.2.1 MapInfo 简介
• 2.2.2 MapInfo 的文件组织
• 2.2.3 MapInfo 的数据交换文件
• 2.3 嵌入式地理信息系统
• 2.3.1 EM-GIS 与PC-GIS
• 2.3.2 嵌入式GIS 的开发难点与解决对策
• 2.4 本章小结
• 第三章 车载导航系统的数据组织
• 3.1 KIWI 导航数据标准
• 3.2 分块索引的数据组织模式
• 3.3 小结
• 第四章 查询引擎的设计
• 4.1 查询引擎的总体设计
• 4.1.1 引擎的功能和查询内容的界定
• 4.1.2 查询引擎的总体框架
• 4.2 兴趣点数据的组织
• 4.3 散列—映射算法
• 4.3.1 算法的设计思想
• 4.3.2 散列表的数据模型设计
• 4.3.3 查询流程
• 4.3.4 算法分析
• 4.4 索引数据的组织
• 4.4.1 区域和类别编码
• 4.4.2 拼音首字母查询
• 4.4.3 索引数据设计
• 4.5 本章小结
• 第五章 最优路径规划设计
• 5.1 最优路径规划的相关概念
• 5.1.1 最优路径规划的概念
• 5.1.2 图论及基本概念
• 5.1.3 路径规划与最优路径算法
• 5.2 最短路径算法的研究
• 5.2.1 最短路径问题的描述
• 5.2.2 Dijkstra 算法
• 5.2.3 A*算法
• 5.3 道路拓扑网络数据的生成
• 5.3.1 方案描述
• 5.3.2 道路拓扑关系的数据结构
• 5.3.3 MID 和MIF 文件的数据提取
• 5.3.4 拓扑网络数据的存储和管理
• 5.3.5 小结
• 5.4 最优路径规划的模块的设计
• 5.4.1 设计步骤
• 5.4.2 最优路径规划的算法流程
• 5.5 本章小结
• 第六章 智能查询和路径规划的实现
• 6.1 车载导航系统的总体设计
• 6.1.1 硬件设计方案
• 6.1.2 软件功能模块及其相互关系
• 6.1.3 导航系统软件架构分析
• 6.2 开发平台与开发工具简介
• 6.3 智能查询的实现与分析
• 6.3.1 智能查询模块的开发过程
• 6.3.2 界面演示
• 6.3.3 性能分析
• 6.4 路径规划模块的实现与分析
• 6.4.1 路径规划模块的开发过程
• 6.4.2 效果演示
• 6.4.3 性能分析
• 第七章 结束语
• 7.1 全文工作总结
• 7.2 工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在读期间的研究成果