第4章 地图匹配
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个人定位系统的地图匹配方法页数:3
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地图定位和匹配
Dead Reckoning
DR
航位推算, 航位 推导 零度漂移, 零漂
Zero Offset
N/E
Sensor
SNS
传感器
Gyroscope
Gyro
陀螺仪, 螺旋仪
Map Matching
MM
地图匹配
Location Method
车载导航组合定位通常采用GPS/DR的组合,从软件层次看,目前组合 方案主要分为切换式和最优估计法 切换式组合方案有两种工作状态:GPS模式和DR模式,系统工作于何 种模式取决于信号的有效性,当GPS信号可靠时,采用GPS模式,同时 利用GPS输出更新DR的初始推算位置;当GPS定位数据失效,则切换 到DR模式. 最优估计理论中,卡尔曼滤波是最常用的一种方法.卡尔曼滤波用于组 合定位中,就是将GPS和DR的信息同时用于定位结果的求解过程中, 使系统的状态在滤波过程中不断地得到修正,组合定位的输出又可以提 供较为准确的初始位置和方向信息,从而即使GPS失效,单独使用DR 定位也能较长时间保持较高精度.同时,滤波方法可以有效消除或削弱 传感器定位测量中的随机误差.
Sensors ABC (1)
角度传感器和距离传感器(速度传感器)是DR系统的重 要组成部分
– 目前较常见的距离传感器有里程仪和加速度计,加速度计是一种 较常见的车辆速度传感器,它通过测量车辆的加速度,然后对其 积分便可得到当前的行驶速度,其优点是不易受到车辆自身和道 路状况的影响,但积分过程容易引起误差累积,而且目前加速度 计的价格也要高于里程仪.里程仪价格较低,而且汽车一般都装 有里程仪,因此可以直接使用. – 常用的角度传感器有磁罗盘,差分里程仪和角速率陀螺仪.磁罗 盘是通过感应地磁的变化直接测量得到车辆的方位角(与地磁北 向的夹角),但是磁罗盘易受车体磁化程度的变化及道路环境磁 场的影响造成较大误差.差分里程仪将两个里程仪分别安装在汽 车的两个平行相对的车轮上面,在汽车转弯时两个里程仪感应的 车辆行驶速率不同,由此计算得到汽车的相对转角,但通常差分 里程仪测得的航向误差也较大.
基于车载激光雷达的点云匹配定位
摘要定位是自动驾驶车辆自主导航技术的关键问题之一。
保持稳定、精确、实时的定位能够保证自动驾驶车辆行驶的安全。
自动驾驶车辆的定位方式主要有：基于全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)的定位方式，基于激光雷达点云地图匹配的定位方式等。
目前在自动驾驶领域，全球卫星导航系统是使用最广泛、应用最成熟的定位技术，自动驾驶车辆依靠GNSS定位技术能够在大多数场景下完成精确定位与导航，但仍然存在卫星信号被周边环境的建筑物和树木等障碍物遮挡导致定位失效或者偏移等状况。
目前为了提高定位精度，利用GNSS中的实时差分定位技术（Real-time Kinematic, RTK）结合惯性导航系统（Inertial Navigation System, INS）进行多传感器融合定位，以满足自动驾驶车辆高精度定位的需求。
但是，在复杂地形环境下对定位的干扰依然不可避免，因此在自动驾驶领域基于全球卫星导航系统的定位方式在地形环境复杂的场景下仍受到很大的限制。
车载激光雷达采集的点云地图不仅能够提供全方位的道路特征信息，同时，能够为自动驾驶车辆实现厘米级定位提供数据基础。
基于点云地图匹配的定位技术能够不受天气、地形等环境因素的影响，在定位测算中保持相互独立，在复杂环境下替代GNSS定位，为自动驾驶车辆的安全行驶提供保障。
为此，本文对基于点云地图匹配的定位技术进行研究，并对经典的点云匹配算法进行改进，对比不同算法在复杂环境下的定位精度和效率，验证基于点云地图匹配的定位技术的可行性。
本文的研究数据选取于目前国际上最大的自动驾驶场景数据集(KITTI)中的城市环境点云数据。
首先，对点云数据进行预处理，利用LOAM算法预先构建出点云地图，作为匹配定位实验的基础数据，利用PCL库中的滤波算法对点云数据中存在的噪声点进行过滤优化，增强匹配定位的稳定性；然后，分别利用迭代最近点(Iterative Closest Points，ICP)算法和正态分布变换(Normal Distribution Transform，NDT)算法进行单帧点云与点云地图的匹配定位实验，分析两种算法的稳定性、精度以及效率；最后，在当前完成匹配定位的基础上进行研究和算法改进，利用Gauss-Newton 法改进ICP算法，同时利用K-D树加速查找对应点，并且和NDT算法进行集成，定义为NDT-ICP算法，进行匹配定位实验。
导航算法
GPS地图如何导航？编辑为你揭秘导航算法行业：电工电气信息来源：天极网数码影音频道发布时间：2011-02-18打印转发关闭车辆导航系统实时接收GPS位置速度信息，以交通地图为背景显示车辆行驶轨迹。
保证所显示的轨迹反映车辆的实际行驶过程，包括行驶路段，转弯过程及当前位置，就是地图匹配问题所要解决的目标。
本节首先对地图匹配问题涉及到的基础概念、误差模型给出简要说明，同时介绍当前流行的一些地图匹配算法的思路与特点。
4.1地图匹配问题介绍利用车载GPS接收机实时获得车辆轨迹，进而确定其在交通矢量地图道路上的位置，是当前车载导航系统的基础。
独立GPS车载导航系统中克服GPS误差以及地图误差显示车辆在道路网上的位置主要是通过地图匹配算法，也就是根据GPS信号中的数据和地图道路网信息，利用几何方法、概率统计方法、模式识别或者人工神经网路等技术将车辆位置匹配到地图道路上的相应位置［8-12］。
由于行驶中的车辆绝大部分都是在道路上的，所以通常的地图算法都有一个车辆在道路上的默认前提。
地图匹配的准确性决定了GPS车辆导航系统的准确性、实时性与可靠性。
具体来说取决于两方面：确定当前车辆正在行驶的路段的准确性与确定车辆在行驶路段上的位置的准确性。
前者是现有算法的研究重点，而后者涉及到沿道路方向的误差校正，在现有算法中还没有得以有效解决。
地图匹配的目标是将轨迹匹配到道路上，当道路是准确的时，也就成了确定GPS的准确位置，然后利用垂直映射方法完成匹配。
要实时获得车辆所在的道路及位置通过地图匹配来实现是一种比较普遍而且成本较低的方法。
车辆导航与定位系统中的地图匹配问题概括来讲就是将车载GPS接收机获得的带有误差的GPS轨迹位置匹配到带有误差的交通矢量地图道路上的相应位置。
下面我们通过具体的数学模型来给地图匹配问题以详细的数学描述。
地图匹配的基本过程如图4.1所示。
符号定义及其物理意义说明如下：1）g（k）是车辆GPS轨迹点，内容为k时刻车辆上的GPS定位数据（经纬度），对应于矢量地图上相应的经纬度位置点。
智能交通系统课后题答案
智能交通系统课后题答案第一章1.智能交通系统的定义是什么？它的特点有哪些？智能交通系统是人们将先进的计算机处理技术，信息技术、数据通信技术、传感器技术及电子自动控制技术等有效的综合起来，运用于整个交通运输系统中。
以车辆道路使用者，环境视角有机结合，达到和谐统一的最佳效果的目的，从而建立起的一种作用范围大、作用发挥全面的实时、精确、高效的交通运输综合管理体系。
ITS特点:信息性、整体性、开放性、动态性、复杂性。
2.智能交通系统的子系统有哪些？说明他们的关系先进的出行者信息系统，先进的交通管理系统，先进的公共运输系统，商用车辆运营系统，先进的车辆控制和安全系统，不停车收费系统、应急管理系统第二章 1.传感器的作用是什么。
列举ITS中用到的传感器传感器是指能够感受被测量的信息，并按一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置，以满足信息的传输处理记录显示和控制等要求。
ITS中应用的传感器主要有：环形线圈、压电传感器，红外传感器，微波检测器，超声波传感器，视频车辆检测器、RFID 等。
中信息传输方式主要有几类？分别是什么？ITS中信息传输方式主要有四类，分别是交通管理中心和路侧设施的通信，车与交通管理中心通信，车路通讯以及车车通信。
3.什么是并行计算？它的优点有哪些？并行计算就是研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题，分成许多小的部分，并把这些部分分配给许多计算机或处理器进行并行处理，最后将这些计算结果综合起来，得到最终的结果优点是可以处理需要庞大运算量的问题系统哪些部分组成，其工作原理是什么？GPS的整个系统空间部分、地面控制部分和用户部分三部分组成。
GPS的基本定位原理是：卫星不间断地发送自身的星历参数和时间信息，用户接收到这些信息后，经过计算求出接收机的三维位置，三维方向以及运动速度和时间信息。
第三章 1.简述感应线圈检测器的工作原理和优缺点感应线圈检测器埋在路面下的环形线圈和能够测量该线圈电感变化的电子设备组成。
地图匹配算法综述
地图匹配算法综述一、地图匹配：现有算法车辆导航系统实时接收GPS位置速度信息，以交通地图为背景显示车辆行驶轨迹。
保证所显示的轨迹反映车辆的实际行驶过程，包括行驶路段，转弯过程及当前位置，就是地图匹配问题所要解决的目标。
本节首先对地图匹配问题涉及到的基础概念、误差模型给出简要说明，同时介绍当前流行的一些地图匹配算法的思路与特点。
1.1 地图匹配问题介绍利用车载GPS接收机实时获得车辆轨迹，进而确定其在交通矢量地图道路上的位置，是当前车载导航系统的基础。
独立GPS车载导航系统中克服GPS误差以及地图误差显示车辆在道路网上的位置主要是通过地图匹配算法，也就是根据GPS信号中的数据和地图道路网信息，利用几何方法、概率统计方法、模式识别或者人工神经网路等技术将车辆位置匹配到地图道路上的相应位置[8-12]。
由于行驶中的车辆绝大部分都是在道路上的，所以通常的地图算法都有一个车辆在道路上的默认前提。
地图匹配的准确性决定了GPS车辆导航系统的准确性、实时性与可靠性。
具体来说取决于两方面：确定当前车辆正在行驶的路段的准确性与确定车辆在行驶路段上的位置的准确性。
前者是现有算法的研究重点，而后者涉及到沿道路方向的误差校正，在现有算法中还没有得以有效解决。
地图匹配的目标是将轨迹匹配到道路上，当道路是准确的时，也就成了确定GPS的准确位置，然后利用垂直映射方法完成匹配。
要实时获得车辆所在的道路及位置通过地图匹配来实现是一种比较普遍而且成本较低的方法。
车辆导航与定位系统中的地图匹配问题概括来讲就是将车载GPS接收机获得的带有误差的GPS轨迹位置匹配到带有误差的交通矢量地图道路上的相应位置。
下面我们通过具体的数学模型来给地图匹配问题以详细的数学描述。
地图匹配的基本过程如图4.1所示。
符号定义及其物理意义说明如下：图4.1 地图匹配模型1) g(k)是车辆GPS轨迹点，内容为k时刻车辆上的GPS定位数据（经纬度），对应于矢量地图上相应的经纬度位置点。
自主移动机器人教学课件第4章 导航规划 2 避障规划和轨迹规划
机器人的速度控制运动模型
假设没有噪声，控制时间间隔为 t
(, , )
时间间隔内机器人速度和角速度保
持不变，则机器人绕着半径为r的
(′, ′, ′)
圆周运动
r
v
机器人的速度控制运动模型
(, , )
(′, ′, ′)
æ x ' ö æ x - wv sin(q ) + wv sin(q + wDt)
2
根据条件 , 1 和对终止速度1 的要求
= = 3
1 = 1 = 3 + 4 1 − + 5 1 −
ሶ 1 = 1 = 4 + 25 1 −
如果要求轨迹对称
即 =
0 + 1
0 + 1
, = =
ç
÷ ç
ç y ' ÷ = ç y + wv cos(q ) - wv cos(q + wDt)
ç q ' ÷ çç
q + wDt
è
ø è
ö
÷
÷
÷
÷
ø
不同的速度指令 (v,w)会得到不同的运动半径，同样的时
间间隔到达不同的终止位置。有些位置是安全的，有些
会与障碍物发生碰撞
可以让机器人停止不与障碍物相碰的可行速度集合
边界约束
中间位置
匀速起点位置 (给定)
匀速起点位置处与前面轨迹的路径连续性
匀速起点位置处与前面轨迹的速度连续性
匀速起点位置处与前面轨迹的加速度连续性
减速位置 (给定)
减速位置处与前面轨迹的路径连续性
gps地图匹配算法
II
中国科学技术大学硕士毕业论文
目录
目录
摘要 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． Ｉ Ａｂｓｔｒａｃｔ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． ＩＩ 目录．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． ＩＩＩ 第一章 绪论 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． １
第四章 地图匹配问题以及现有算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． ２２
４．１ 地图匹配问题介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２２ ４．２ 常见地图匹配算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２４
３．１ＧＰＳ 误差 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１３
３．１．１ ＧＰＳ 误差分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１３ ３．１．２ 各种类误差特点 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１５ ３．１．３ 常见克服 ＧＰＳ 误差方法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１７
１．１ 背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１ １．２ 研究目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．３ １．３ 论文安排 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．３
物流行业：智慧配送方案
物流行业：智慧配送方案第一章：引言 (2)1.1 物流行业现状 (2)1.2 智慧配送的意义 (2)第二章：智慧配送技术概述 (3)2.1 物联网技术 (3)2.2 人工智能技术 (3)2.3 大数据技术 (4)第三章：智慧配送系统设计 (4)3.1 系统架构 (4)3.2 功能模块设计 (4)3.3 关键技术实现 (5)第四章：智慧配送路径优化 (5)4.1 路径规划算法 (5)4.2 动态路径调整 (6)4.3 路径优化效果评估 (6)第五章：智慧配送车辆调度 (7)5.1 车辆调度策略 (7)5.2 车辆调度算法 (7)5.3 调度效果分析 (7)第六章：智慧配送仓储管理 (8)6.1 仓储智能化 (8)6.2 库存管理优化 (8)6.3 出入库作业自动化 (8)第七章：智慧配送末端配送 (9)7.1 末端配送模式 (9)7.2 配送站点布局 (9)7.3 末端配送效率提升 (10)第八章：智慧配送安全与监控 (10)8.1 安全管理措施 (10)8.1.1 法律法规与政策支持 (10)8.1.2 企业内部安全管理 (10)8.1.3 安全风险管理 (10)8.1.4 安全信息共享 (11)8.2 监控技术与应用 (11)8.2.1 物联网技术 (11)8.2.2 视频监控技术 (11)8.2.3 无人机监控 (11)8.2.4 数据分析技术 (11)8.3 安全预防 (11)8.3.1 预防交通 (11)8.3.2 预防货物丢失与损坏 (11)8.3.3 预防自然灾害影响 (11)8.3.4 预防人为破坏 (11)第九章：智慧配送政策与法规 (12)9.1 政策环境分析 (12)9.1.1 国家层面政策支持 (12)9.1.2 地方配套政策 (12)9.2 法规体系建设 (12)9.2.1 法律法规制定 (12)9.2.2 法规实施与监管 (13)9.3 政策与法规实施 (13)9.3.1 政策落实情况 (13)9.3.2 法规执行效果 (13)第十章：智慧配送未来发展展望 (13)10.1 行业发展趋势 (13)10.2 技术创新方向 (14)10.3 市场前景预测 (14)第一章：引言1.1 物流行业现状我国经济的快速发展，物流行业作为国民经济的重要组成部分，其规模和影响力日益凸显。
汽车导航系统的定位原理
汽车导航系统的定位原理导航系统已经成为现代汽车中的常见设备，它通过定位技术和地图数据等信息，为驾驶员提供准确的导航指引。
本文将介绍汽车导航系统的定位原理，并探讨其中所涉及的技术。
一、全球定位系统（GPS）全球定位系统（Global Positioning System，GPS）是最常用的汽车导航系统定位技术之一。
GPS系统由一系列卫星、地面控制站和用户设备组成，通过卫星发射的信号进行定位。
其原理基于测量用户设备与多颗卫星之间的距离差，进而确定用户设备的位置。
GPS系统的定位精度取决于接收到的卫星信号数量，一般情况下，接收到的卫星信号越多，定位的精度越高。
因此，需要至少接收到4颗卫星的信号才能进行三维定位（包括经度、纬度和海拔高度）。
二、惯性导航系统除了GPS，汽车导航系统通常还配备了惯性导航系统（Inertial Navigation System，INS）来提升定位的准确性。
惯性导航系统利用加速度计和陀螺仪等传感器测量车辆的加速度和角速度，进而推算车辆的位置和方向。
惯性导航系统的定位精度相对较高，不受卫星信号的限制，但是在长时间使用后会累计误差，需要通过GPS等定位系统进行校正和修正。
三、地图匹配地图匹配是指将车辆实际获取的定位数据与地图数据进行比对，以确定车辆的位置。
地图数据通常包括道路的形状、长度、交叉口等信息。
在地图匹配过程中，汽车导航系统会将GPS和惯性导航系统提供的定位数据与地图数据进行比对，并根据一定的算法和规则来确定车辆的实时位置。
例如，通过匹配道路形状和车辆行驶的轨迹，系统可以判断车辆是否偏离道路，从而提供预警和纠正。
地图匹配的精度和准确性对于汽车导航系统的定位至关重要，因此，地图数据的质量和及时性也是系统设计者所需要考虑和优化的方面。
总结：汽车导航系统的定位原理主要涉及全球定位系统（GPS）、惯性导航系统和地图匹配。
GPS通过卫星信号测量用户设备与卫星之间的距离来确定位置；惯性导航系统利用传感器测量车辆的加速度和角速度来推算位置；地图匹配通过比对定位数据和地图数据来确定实时位置。
导航工作原理
导航工作原理
导航系统是通过使用全球定位系统（Global Positioning System，GPS）和无线通信技术来确定用户当前的位置，并根据用户的
目标位置提供准确的导航指引。
工作原理如下：
1. 定位：导航系统首先利用GPS接收器来获取用户当前的经
纬度坐标，从而确定用户的当前位置。
2. 地图匹配：导航系统会将用户当前位置的坐标与预先加载的地图数据进行匹配。
通过匹配，系统能够准确地确定用户所在的道路或位置。
3. 路径计算：用户在导航系统中输入目标位置后，系统会利用地图数据和路况信息来计算出最佳的导航路径。
路径计算通常会考虑最短路径、最快路径或其他用户指定的优化条件。
4. 导航指引：导航系统根据计算出的路径，通过语音提示、图形界面或其他方式向用户提供导航指引。
指引内容可能包括行车路线、道路名称、路口转向、距离和时间等信息。
5. 实时更新：导航系统还可以通过无线通信技术获取实时的交通状况信息，并在导航过程中对路径进行实时调整。
这样，用户可以避开拥堵路段或选择更快的路径。
6. 位置跟踪：导航系统会不断更新用户的位置信息，并结合导航路径进行实时跟踪。
系统可以通过GPS信号等方式来监测
用户的位置变化，并根据需要提供相关导航指引。
总的来说，导航系统主要通过定位、地图匹配、路径计算、导航指引和实时更新等步骤来为用户提供准确、实用的导航服务。
这些步骤的顺序和方法可能因导航系统的不同而有所差异，但基本原理都是相似的。
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2． 模糊推理过程 （1）模糊 （2）规则估算 （3）清除模糊 模糊：通过输入标定把输入值转化成程度 （模糊值）。称为由输入标定的隶属函数 建立确定值与模糊集的关系。
速度 高的速度 10 km/h 0.1. 50 0.5 100 1.0 规则计算: 计算每一输出标定的程度，即计算模糊集，隶属 函数的推理机完成基于规则的模糊推理。 清除模糊: 把这些程度解释成相应结论的可信度量，它为整 个推理过程进行最后决策。 1． 基于模糊逻辑的算法 隶属函数，模糊逻辑操作。
GPS推算定位及地图匹配集成以提高自恢复能力的定位 与导航系统并提供系统可靠性。
4.2.2 概率统计算法 概率统计算法：要求推算定位的传感器误差在统计意 义上被传播到位置决策中。 传感器误差和误差模型定义的椭圆形或矩形置信区域 用于描绘出真实车辆位置所处的区域界限的轮廓。
图4.3
一个简单的常规地图匹配算法
由于传感器和路段取向的不确定性，可设置一个阈值 允许算法处理接近于传感器检测取向的候选路段。 不同的统计方法定义误差区域，如等概率轮廓 （CEP）。 基本思想：利用三维概率函数（PDF）定义一系列等 概率轮廓。每一椭圆以相等的概率包括车辆的实际 位置。 算法对路段表中的每条路段测试其连通性和邻近测试。 连通性测试检查路段是否与以前包含车辆位置的路段 （上一周期）相连通。算法检查路段表中的每条路 段是否与以前匹配的路段相连。 邻近测试检查表中的每一路段看看它是否同车辆实际 行驶的以前匹配的路段非常接近。
§4.2 常规地图匹配 思想：把车辆路线同接近以前匹配的已知道 路相比较。形状与当前路线和先前匹配路线 相似的道路被选为车辆的行驶道路。 4.2.1 半确定性算法 要求：提供车辆的初始位置和运动方向。设 车辆在道路上，基于：车辆沿着预先确定的 道路行驶的假设。
图4.2 转弯处修正DR传感器产生的累积误差
表4.2 模糊逻辑操作 如果A的真值是0.1，B的真值是0.8 A AND B＝min(0.1,0.8)=0.1 A OR B＝max(0.1,0.8)=0.8 简单断言的真值被指定，模糊逻辑操作能精确地估算复合断 言的真值。 规则具有如下形式：IF<条件>THEN<结果>
1.3 模糊规则 IF 这 一 车辆 的 速 度为 高 AND 到 下 一 行驶 指 令 的距 离 为 短 THEN发布下一行驶指令。
4．3 基于模糊逻辑的地图匹配 1．模糊逻辑基础 模糊集理论是处理定性术语和概念的有效方法。 由美国著名控制论专家查德（L.A.Zadeh）教授 于1965创立。 模糊逻辑提供了从模糊、不精确信息中获得确 定性结论的一种简单方法。 1．1隶属函数（MF—Membership Function） “这个车辆的速度是高的”车速为100km/h，这 个命题完全为真。99，98，91，80如何呢？
图4.7 模糊逻辑系统结构
具体过程（自学） 结论：常规地图匹配算法和基于模糊逻辑的地图 匹配算法的基本原理是相同的，两种算法都用 于识别车辆行驶的路段，并精确地确定车辆在 该路段的位置以更新推算定位位置。
§4.4 其他地图匹配算法（自学）神经网络 §4.5 地图辅助传感器校准 地图数据；元素可用于校准距离传感器和角速 度传感器。例如，利用地图匹配结果可检测 和修正传感器误差。 由于没有绘制的道路，偏离道路行驶，绘制 地图的人为误差和转换过程误差等，使得地 图数据库可能不能提供精确信息。 推算定位和地图匹配系统的集成可以提高定位 模块的性能。 由于误差的累积或地图存在误差，定位模块 可能失败。
图的高的程度，也就是说 如果车辆速度是80km/h，断言“这个车辆 速度是高的”，真值为0.8。 1.2 模糊逻辑操作 简单断言：“车的安全性是好的”，“到下 一行驶指令的距离是短的” 复合断言：“到下一行驶指令的距离是短 的”“这辆车的速度是高的”和“车的安 全性是好的”
第四章 地图匹配
§4.1 引言 地图匹配：利用数字化地图使得定位系统更 加可靠、准确。 推算定位：由于传感器误差和积累，采取传 感器校准和传感器融合技术，定位具有不 确定性。解决这一问题——地图匹配系统。
图4.1 地图匹配和推算定位技术的比较 当推算定位指示车辆在地图上的某一位置时， 车辆位置可被调整地图上的绝对位置，可清 除累积误差。 地图匹配算法：车辆轨迹与数字地图数据库 模块提供的路径相比较，可以把基于各种 传感器的车辆位置与道路网联系起来。当然要 求数字地图必须相对准确。地面匹配主要是 软件技术。