基于模糊邏輯的綜合地圖匹配方法研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展，國內(nèi)交通建設(shè)得到了很好的發(fā)展，在這種背景下，一方面是道路交通網(wǎng)絡(luò)的日趨復(fù)雜化，另一方面是車輛數(shù)的迅猛增長。結(jié)果導(dǎo)致交通擁堵問題日益嚴(yán)重，為了提高道路的通行能力和效率，目前國內(nèi)正在大力發(fā)展智能交通系統(tǒng)的研究和應(yīng)用。衛(wèi)星定位不停車收費系統(tǒng)是智能交通領(lǐng)域的一個重要研究方向，本文主要研究衛(wèi)星定位不停車收費系統(tǒng)中的地圖匹配技術(shù)，地圖匹配技術(shù)是該系統(tǒng)的關(guān)鍵核心技術(shù)之一，通過地圖匹配技術(shù)關(guān)鍵是要完成收費路段識別和車輛定位。

2、　　為了實現(xiàn)地圖匹配，需要有GPS定位數(shù)據(jù)和數(shù)字地圖，所以本文首先研究了GPS定位技術(shù)，包括其定位原理及其產(chǎn)生定位誤差的原因，完成了GPS數(shù)據(jù)采集和定位數(shù)據(jù)中有效定位信息的提取。傳統(tǒng)用于導(dǎo)航定位系統(tǒng)中的電子地圖數(shù)據(jù)一般是MapInfo格式數(shù)據(jù)，但其精度不夠高。本文創(chuàng)新設(shè)計了一種利用Google earth軟件來獲取電子地圖數(shù)據(jù)源并構(gòu)建數(shù)字矢量地圖的方法。
　　在已有比較高精度的數(shù)字地圖后，地圖匹配方法是決定路段能否正確識別和車輛精

3、確定位的關(guān)鍵。本文設(shè)計了一種基于模糊邏輯的地圖匹配方法，該方法包含了三個匹配階段，即初始匹配、跟蹤匹配和交叉路口匹配階段，在初始匹配時綜合運用概率統(tǒng)計和模糊邏輯推理進行路段的識別，模糊邏輯推理中綜合考慮了距離、方向差、車速、GPS水平精度因子HDOP等因素，在交叉路口匹配時還增加設(shè)計的距離差參數(shù)，在Matlab環(huán)境下進行的仿真實驗結(jié)果表明所設(shè)計的匹配方法能夠在復(fù)雜路況中識別車輛所在的路段和位置，所以該匹配方法能夠滿足衛(wèi)星定位不停車收費系