【摘 要】
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智能交通系统是城市交通管理系统的核心，而车辆导航系统是智能交通系统的重要组成部分，地图匹配和路径规划又是车辆导航系统的关键技术。因而，研究地图匹配和路径规划算法，对车辆
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智能交通系统是城市交通管理系统的核心，而车辆导航系统是智能交通系统的重要组成部分，地图匹配和路径规划又是车辆导航系统的关键技术。因而，研究地图匹配和路径规划算法，对车辆导航系统意义重大。本文对车辆导航系统中的地图匹配算法和路径规划算法进行了深入的研究，通过对相似度函数的定义，将历史定位数据应用到当前定位点的匹配算法设计中，提高了匹配的正确性。利用基于模糊逻辑的地图匹配算法，对候选道路进行匹配时的模糊性作为模糊输入，进行了合理的分析和处理，更贴近道路匹配的实际情况，符合人脑的思维方式。通过这两种地图匹配算法对现有算法的不足进行了改进，提高了车辆导航中地图匹配的实时性和准确性。路径规划通过对路阻信息的获取和分析，采用一定的算法，选取从指定起点到目的地的代价最小的行车路线。路阻信息的全面性和准确性，是做出合理选择的关键。但路阻信息存在人为主观因素的影响和突发多变性，因而很难得到实时精确的路阻信息。通过对路阻信息的深入研究，构造综合路阻函数。通过人机交互操作，获得驾驶员主观因素对路阻信息的影响，得到动态路阻信息。利用改进的启发式A*搜索算法进行路径规划和对各种突发情况的有效处理，使搜索规模降低和算法的执行效率提高。
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