毕 军 朱 颖 程 勇

（1.北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室 北京 100044；2.北京交通大学北京城市交通协同创新中心 北京 100044；3.山东济宁市鸿翔公路勘察设计研究院 山东 济宁 272000）

0 引言

现今的大多数车辆导航系统都采用全球定位系统（global position system，GPS）和航位推算法（dead reckoning，DR）来进行定位。但是，定位传感器都会存在着一定的误差，使得车辆定位位置与其真实位置不一致［1］。因此，研究如何快速、准确的减少这种误差，可以使车辆导航系统更好的为人们服务［2］。地图匹配是指载体上的GPS接收机采集载体当前的有关位置信息后，并从电子地图数据库中获取相关的道路信息，再将得到的载体的位置、速度、方向等信息，通过匹配算法对其进行实时修正，从而显示车辆在电子地图的准确位置的1种方法［3］。现有的地图匹配算法主要有基于权重、基于相关性、基于概率统计、基于曲线拟合，基于网络拓扑关系等匹配算法［4－5］。其中基于曲线拟合的匹配算法具有较强的稳定性，匹配精度高，但是对比较靠近的平行路段进行匹配时，该算法容易出错；基于网络拓扑的地图匹配算法会受到空间拓扑关系质量的影响，空间拓扑越大，匹配效果也就越差，应和其他的匹配算法结合使用。也有采用模糊逻辑、卡尔曼滤波等方法的匹配算法，这些算法虽然匹配精度高，但实现较为复杂［6－7］。笔者提出1种基于曲线拟合和网络拓扑的综合地图匹配算法，可有效解决曲线拟合算法的缺陷。……