面向車輛導(dǎo)航的GIS及其地圖匹配技術(shù)的理論與應(yīng)用.pdf

1、近年來，車輛導(dǎo)航和定位技術(shù)越來越受到人們的關(guān)注。針對城市車輛GPS定位容易被遮擋、DR定位誤差大的問題，本文系統(tǒng)研究了面向車輛導(dǎo)航的GIS、面向車輛導(dǎo)航的數(shù)字地圖生成及其GPS／DR／MM組合定位的理論和方法。 1.基于OR模型的面向車輛導(dǎo)航的GIS研究。以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為物理存儲，以對 象為空間實體的表達方式，采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫統(tǒng)一存儲策略，將屬性和幾何數(shù) 據(jù)一體化存儲，實現(xiàn)了面向車輛導(dǎo)航GIS的對象--關(guān)系模型構(gòu)造

2、。 2.空間查詢語言的研究。常規(guī)SQL語言不具備空間操作算子或函數(shù)，空間擴展 查詢語言通過對SQL進行擴充可以提高VNGIS對于空間數(shù)據(jù)庫的操縱能力。 實現(xiàn)了空間查詢語言的一個子集一道路網(wǎng)絡(luò)操縱語言，它增強了系統(tǒng)的道路網(wǎng) 絡(luò)分析能力，可以減少數(shù)字地圖制作費用。 3.一種新型道路網(wǎng)絡(luò)模型及其自動遍歷和數(shù)據(jù)庫生成算法的研究?；诠?jié)點連接 的道路網(wǎng)絡(luò)模型可以實現(xiàn)常規(guī)基于道路路端連接道路網(wǎng)絡(luò)很難表達的拐彎

3、限制 以及超圖型網(wǎng)絡(luò)。在前述模型的基礎(chǔ)上，本文接著提出了基于上述模型的道路 網(wǎng)絡(luò)自動遍歷和數(shù)據(jù)庫生成算法，該算法可以加快電子地圖數(shù)據(jù)庫的制作。 4.基于矢量道路輪廓圖的路心線自動生成算法的研究。采用種子點設(shè)定的方法得 到初始道路輪廓，然后通過自動建立三角形網(wǎng)絡(luò)，再利用三角形網(wǎng)絡(luò)生成路心 線，右輪廓優(yōu)先深度搜索算法、廣度一深度優(yōu)先搜索算法、廣度優(yōu)先算法都可 以應(yīng)用來遍歷整個道路輪廓，并且證明了這些算法

4、都是完備的。在后處理過程 中，本文提出了冗余形狀點和道路路心線高頻噪聲的自適應(yīng)矩形窗濾波方法。 該算法根據(jù)道路網(wǎng)絡(luò)的自身特點，在保留了道路原有形狀特征的前提下，能夠 清除路心線上的高頻噪聲。 5.應(yīng)用的車輛導(dǎo)航系 統(tǒng)中將全部區(qū)域的空間數(shù)據(jù)都調(diào)入內(nèi)存是不現(xiàn)實的。用實驗證明了圖形顯示的 時間代價遠大于空間數(shù)據(jù)的調(diào)入，采用邏輯分幅、物理統(tǒng)一的空間數(shù)據(jù)庫存儲 策略，建立二級空間數(shù)據(jù)索引可以很方便地實現(xiàn)

5、對某一分圖的空間數(shù)據(jù)操縱， 并且和物理分幅的數(shù)據(jù)庫存儲策略相比，可以更好的實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的一致性和完 整性維護。 6.車輛導(dǎo)航系統(tǒng)中的地圖匹配算法研究。建立了基于概率估計的地圖匹配算法的 統(tǒng)一數(shù)學(xué)模型，研究了道路網(wǎng)絡(luò)中Gauss白噪聲分布定位數(shù)據(jù)的地圖匹配算 法，最大似然估計被應(yīng)用進行位置估計，同時獲得相應(yīng)的估計性能。提出了基于概率估計的地圖匹配算法的改進模型，這種改進主要考慮了車輛的行駛角 度，對道路網(wǎng)

6、絡(luò)模型的修正；基于對象化的觀點，將車輛導(dǎo)航系統(tǒng)看成由消息 和狀態(tài)構(gòu)成的有限狀態(tài)機，提出了模糊知識的概率模型化，并在此基礎(chǔ)上提出 了改進的基于概率估計的地圖匹配算法?？紤]到前述算法要求原始定位信息誤 差為Gauss白噪聲，本文接著研究了原始定位信息中非白噪聲的消除方法，以道路法向誤差為觀測量,提出了兩種獨立的消除非白噪聲的方法:最小二乘法 和Kalman濾波算法。基于曲線字符串化，本文提出了基于字符串模糊匹配的道路

7、識別及其改進算法，該方法的結(jié)果可以應(yīng)用于前述非白噪聲消除，也可以采用純模式識別方法進行地圖匹配。 7.基于數(shù)字地圖的路徑最優(yōu)算法和路徑誘導(dǎo)算法的研究。數(shù)字地圖道路網(wǎng)絡(luò)具有 自身的特點，因此考慮了這些因素可以提高最優(yōu)路徑算法的效率，降低時空間 代價。基于前述研究，提出了路徑誘導(dǎo)的實現(xiàn)方法，將用戶需求歸納為知識， 用事件驅(qū)動的方法，通過知識匹配決策如何發(fā)布系統(tǒng)的導(dǎo)航指令。 8.基于軟件工程和面向?qū)ο蠹夹g(shù)，完成了